El Diplomado en Estimación SoC/SoH/SoF y Algoritmos de Fusión se centra en el desarrollo de habilidades avanzadas en la evaluación del Estado de Carga (SoC), Estado de Salud (SoH) y Estado de Funcionamiento (SoF) de sistemas y dispositivos, integrando técnicas de fusión de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Los participantes adquirirán conocimientos sobre el uso de sensores, modelado predictivo y análisis de datos para optimizar el rendimiento, la vida útil y la seguridad de equipos en sectores como energía, automoción y electrónica.
El programa ofrece una sólida formación práctica en el diseño e implementación de algoritmos de fusión de sensores, el análisis de datos históricos y la validación de modelos de predicción de fallos, utilizando herramientas de simulación y desarrollo de software. Esta formación prepara para roles profesionales como ingenieros de análisis de datos, especialistas en diagnóstico predictivo, arquitectos de sistemas embebidos y científicos de datos, aumentando la empleabilidad en industrias de alta tecnología.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): estimación SoC, estimación SoH, estimación SoF, algoritmos de fusión, aprendizaje automático, análisis de datos, diagnóstico predictivo, sensores, modelado predictivo, diplomado en electrónica.
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1. Dominio Experto en Estimación SoC/SoH/SoF y Fusión Algorítmica de Datos
* Evaluar y aplicar métodos avanzados para la estimación precisa del *State of Charge* (SoC), *State of Health* (SoH) y *State of Function* (SoF) en sistemas de energía, incluyendo baterías y otros dispositivos.
* Implementar técnicas de fusión algorítmica de datos provenientes de múltiples fuentes (sensores, modelos, históricos) para mejorar la robustez y la fiabilidad de las estimaciones SoC/SoH/SoF.
* Comprender y aplicar modelos matemáticos y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) para la predicción y el pronóstico del rendimiento y la vida útil de los sistemas de energía.
* Analizar y mitigar los efectos de la deriva, el ruido y las incertidumbres en los datos de entrada, garantizando la precisión y la confiabilidad de las estimaciones.
* Dominar herramientas y software especializados para la simulación, el análisis y la optimización de algoritmos de estimación SoC/SoH/SoF.
* Desarrollar habilidades para la integración de sistemas de gestión de baterías (BMS) y la optimización del rendimiento de los sistemas de almacenamiento de energía.
* Estudiar las normativas y estándares relevantes para la seguridad, la calidad y el rendimiento de los sistemas de energía.
* Aplicar los conocimientos adquiridos en casos prácticos y proyectos de investigación relacionados con la monitorización y la gestión de sistemas de energía.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Módulo 1 — Introducción a la Estimación SoC/SoH/SoF
1. Conceptos básicos de SoC, SoH y SoF: definiciones y aplicaciones.
2. Importancia de la estimación precisa en sistemas embarcados.
3. Desafíos y complejidades en la estimación de SoC/SoH/SoF.
4. Fundamentos de las tecnologías de baterías y sus parámetros clave.
5. Introducción a los algoritmos de estimación: filtros de Kalman, modelos de observador.
6. Fuentes de datos y sensores para la estimación: voltaje, corriente, temperatura.
7. Introducción a las técnicas de fusión de datos: promedios ponderados, filtros bayesianos.
8. Herramientas y software para la simulación y análisis de datos.
9. Estudios de caso: aplicaciones en vehículos eléctricos e híbridos.
10. Consideraciones sobre la seguridad y confiabilidad de los sistemas de estimación.
2. 2 Fundamentos de SoC (State of Charge), SoH (State of Health) y SoF (State of Function)
3. 2 Importancia de la Estimación Precisa: Aplicaciones y Beneficios
4. 3 Principios Físicos y Químicos de las Baterías: Modelado
5. 4 Métodos de Estimación Directa: Voltaje, Corriente y Temperatura
6. 5 Técnicas de Estimación Indirecta: Impedancia Electroquímica
7. 6 Modelos Matemáticos para SoC/SoH/SoF: Kalman Filter, Filtro de Partículas
8. 7 Fuentes de Error y Calibración de Datos
9. 8 Implementación en Hardware y Software: Plataformas de Prueba
20. 9 Análisis de Datos y Visualización: Herramientas y Técnicas
22. 20 Estudios de Caso: Aplicaciones en el Mundo Real
3.3 Introducción a SoC (State of Charge), SoH (State of Health) y SoF (State of Function)
3.2 Principios Fundamentales de la Estimación de SoC, SoH y SoF
3.3 Sensores y Mediciones Clave para la Estimación
3.4 Fundamentos de la Fusión de Datos y su Aplicación
3.5 Modelado Matemático para la Estimación y Fusión
3.6 Introducción a Algoritmos de Estimación y Fusión
3.7 Desafíos y Limitaciones en la Estimación
3.8 Importancia de la Precisión y la Confiabilidad
3.9 Aplicaciones en Diversas Industrias
3.30 Casos de Estudio y Ejemplos Prácticos
4.4 Fundamentos de la estimación SoC/SoH/SoF: conceptos clave y desafíos
4.2 Técnicas de estimación SoC: modelos basados en corriente, voltaje y temperatura
4.3 Estimación SoH: análisis del deterioro de la batería y modelos de vida útil
4.4 Estimación SoF: evaluación de la seguridad y fiabilidad de la batería
4.5 Fusión algorítmica de datos: introducción a Kalman filter y otros algoritmos
4.6 Implementación de algoritmos de fusión: integración de múltiples sensores
4.7 Optimización de algoritmos: ajuste fino y rendimiento
4.8 Validación y verificación de estimaciones SoC/SoH/SoF
4.9 Estudios de caso: aplicaciones prácticas y desafíos
4.40 Herramientas y tecnologías: software y hardware para la estimación y fusión
5.5 Fundamentos de la Estimación SoC/SoH/SoF: Introducción y Conceptos Clave
5.5 Métodos de Estimación de SoC: Técnicas y Algoritmos
5.3 Métodos de Estimación de SoH: Evaluación del Estado de Salud
5.4 Métodos de Estimación de SoF: Análisis de Fallos y Fiabilidad
5.5 Fusión Algorítmica de Datos: Principios y Estrategias
5.6 Implementación Práctica de la Fusión: Herramientas y Software
5.7 Desafíos y Soluciones en la Estimación y Fusión
5.8 Validación y Verificación de Algoritmos
5.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales
5.50 Tendencias Futuras en la Estimación y Fusión
6.6 Fundamentos de la Estimación SoC/SoH/SoF: Conceptos Clave y Aplicaciones
6.2 Técnicas Avanzadas para la Estimación de SoC (State of Charge)
6.3 Métodos de Estimación de SoH (State of Health) y su Importancia
6.4 Evaluación de SoF (State of Function) y su Integración
6.5 Fusión de Datos: Algoritmos y Estrategias
6.6 Implementación de la Fusión Algorítmica para una Mayor Precisión
6.7 Herramientas y Plataformas para la Estimación y Fusión
6.8 Validación y Verificación de Modelos de Estimación
6.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Desafíos
6.60 Mejora Continua y Optimización del Rendimiento
7.7 Fundamentos de la Estimación SoC/SoH/SoF: Definiciones y Métricas Clave
7.2 Técnicas de Estimación SoC: Métodos Basados en Modelos y Datos
7.3 Técnicas de Estimación SoH: Evaluación del Envejecimiento y Degradación
7.4 Técnicas de Estimación SoF: Análisis de Fallos y Fiabilidad
7.7 Fusión Algorítmica de Datos: Introducción y Conceptos
7.6 Algoritmos de Fusión Avanzados: Filtro de Kalman y Derivados
7.7 Implementación Práctica: Herramientas y Software de Estimación
7.8 Validación y Verificación de Algoritmos de Estimación
7.9 Aplicaciones Reales: Estudios de Caso y Ejemplos de la Industria
7.70 Desafíos y Tendencias Futuras en la Estimación y Fusión
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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