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En esta tesis se presenta un trabajo de investigación focalizado en la aplicación de esquemas neuro-fuzzy en dos problemas clásicos de la ingeniería, como son el diagnóstico de piezas mecánicas defectuosas, en concreto rodamientos, y la corrección de la deriva de las variables cinemáticas obtenidas a través de un sistema de navegación inercial. En el capítulo 1 se procede a introducir los fundamentos de las redes neuronales y de la lógica fuzzy. En el capítulo 2 por su parte se profundiza en los sistemas neuro-fuzzy que posteriormente serán objeto de aplicación en los problemas indicados. Concretamente, se hace especial hincapié en los denominados en la terminología inglesa como Neural Fuzzy Systems (NFS). En el capítulo 3 se abordan las tecnologías utilizadas para la determinación de aceleraciones en el contexto de la medida de vibraciones y la estimación de medidas inerciales. Particularmente, se describen los tipos de acelerómetros más comunes y sus aplicaciones. De forma especial se describen los acelerómetros microelectromecánicos (MEMS - Microelectromechanical system) cuyo bajo coste y robustez, así como capacidad de miniaturización han permitido recientemente su uso extensivo. En este capítulo se describe el acelerómetro Brüel & Kjaer 4383 utilizado posteriormente para la medición de vibraciones en rodamientos y la unidad Mtx de Xsens Inc, que incorpora acelerómetros y giroscopios con tecnología MEMS y fue utilizada como sistema de medida inercial en los trabajos de esta tesis. Por último, se presentan las bases de los algoritmos de visión por computador que serán usados en el capítulo 6, describiendo de forma general el método de Lucas-Kanade. En el capítulo 4 se describe la importancia del mantenimiento de los sistemas mecánicos. Inicialmente se da una visión general, para posteriormente centrarse en la determinación de defectos en rodamientos. En dicho capítulo se muestra el reciente interés que han suscitado las técnicas neuro-fuzzy en este contexto. En el capítulo 5 se expone el montaje experimental realizado para determinar fallos en rodamientos y se muestra la adaptación realizada del problema a los esquemas neuro-fuzzy. También se describen los ensayos con uno de los esquemas neuro-fuzzy más difundidos, concretamente el denominado ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems). Posteriormente, se describe y aplica un esquema alternativo de sistema neuro-fuzzy, para finalmente comparar los resultados de ambos esquemas, poniendo de manifiesto las buenas propiedades del esquema neuro-fuzzy alternativo cuando se aumenta el número de entradas. En el capítulo 6 se presenta la aplicación del sistema neuro-fuzzy alternativo expuesto en el capítulo 5 al problema de la fusión sensorial entre un algoritmo de visión y el algoritmo strapdown para la mejora de la estimación de las posiciones partiendo de la medida de las aceleraciones. En dicho capítulo se muestran varias aproximaciones al problema, destacando los resultados obtenidos en relación a las estrategias clásicas empleadas. Por último se presentan las conclusiones del trabajo