Ingeniería de BMS Avanzado y Diagnóstico/Prognóstico

Sobre nuestro Ingeniería de BMS Avanzado y Diagnóstico/Prognóstico

La Ingeniería de BMS Avanzado y Diagnóstico/Prognóstico (SoX)

concentra su análisis en la estimación precisa de SoC, SoH y SoF mediante algoritmos robustos aplicados a sistemas de gestión de baterías para eVTOL y UAM. Este enfoque integra modelado electroquímico, técnicas de inteligencia artificial (IA) y procesamiento de señales para optimizar la eficiencia energética y la longevidad del sistema, complementado con simulaciones basadas en HIL y SIL. Las áreas técnicas clave incluyen gestión térmica, dinámica de celdas y control predictivo, desarrolladas conforme a normativas aplicables para asegurar compatibilidad con plataformas aéreas avanzadas.

Los laboratorios especializados cuentan con capacidades de adquisición de datos en tiempo real, validación de algoritmos en entornos EMC y pruebas de resistencia bajo condiciones de vibración y humedad según estándares de DO-160 y ARP4754A. La trazabilidad y seguridad se garantizan con metodologías de análisis funcional y de riesgo alineadas a ARP4761 y regulaciones internacionales aplicables en aeronáutica civil y militar. Este dominio técnico favorece la empleabilidad en roles como ingeniero de sistemas, especialista en BMS, analista de datos de vuelo, y desarrollador de software embe­­bido para control energético.

Diagnóstico
Ingeniería de BMS Avanzado y Diagnóstico/Prognóstico

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Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio Experto en BMS Avanzado: SoC/SoH/SoF y Algoritmos Predictivos

  • Analizar la interacción entre SoC/SoH/SoF en un BMS Avanzado y su impacto en prognóstico y control mediante algoritmos predictivos.
  • Dimensionar modelos de batería y estrategias de estimación de SoC/SoH/SoF para packs multicelda; seleccionar y validar estimadores (EKF/UKF) y técnicas de aprendizaje automático para predicción de degradación.
  • Implementar políticas de gestión de energía y seguridad basadas en SoC/SoH/SoF y algoritmos predictivos, con pruebas de rendimiento y escenarios de fallo.

2. Ingeniería BMS SoX: Diagnóstico, Prognóstico y Estimación de Rendimiento

  • Analizar diagnóstico de fallos y degradación en BMS SoX, con foco en celdas y módulos, para determinar estado de salud y detección de anomalías.
  • Desarrollar prognóstico de vida útil restante para baterías y sistemas de gestión, empleando modelos de degradación, temperatura y ciclos para estimar RUL y planificar mantenimiento.
  • Realizar estimación de rendimiento del sistema BMS SoX mediante KPIs de fiabilidad, disponibilidad y rendimiento energético, integrando datos de sensado y NDT (UT/RT/termografía).

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

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.

3. Maestría en BMS Avanzado: Diagnóstico, Prognóstico y Optimización SoX

  • Analizar diagnóstico y prognóstico de SoX en BMS para identificar fallas de celdas, desbalanceos y pérdida de capacidad.
  • Desarrollar modelos de vida útil y degradación del BMS y SoX con técnicas estadísticas y simulación de escenarios para soportar mantenimiento predictivo.
  • Implementar optimización de SoX y BMS mediante control predictivo, balanceo de celdas y gestión térmica para maximizar fiabilidad y disponibilidad.

1. Análisis Avanzado BMS: Diagnóstico, Pronóstico y Estimación SoX con Datos

  • Analizar patrones de fallo en BMS, baterías y módulos para diagnóstico temprano y alertas proactivas.
  • Desarrollar modelos de pronóstico de estado de salud y capacidad de baterías mediante datamining y técnicas de PHM basadas en tiempo real y tendencias históricas.
  • Aplicar Estimación SoX con datos para cuantificar la variabilidad y el impacto operativo, integrando enfoques estadísticos y aprendizaje automático.

3. Ingeniería BMS Avanzada: Diagnóstico y Prognóstico con Estimación SoC/SoH/SoF

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.

Diagnóstico

Para quien va dirigido nuestro:

Ingeniería de BMS Avanzado y Diagnóstico/Prognóstico

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
  • Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
  • Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.
  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

1.1 Fundamentos de SoC/SoH/SoF y su impacto en diagnóstico BMS
1.2 Arquitecturas BMS y flujos de datos para diagnóstico
1.3 Modelos de estado SoC/SoH/SoF: definición, métricas y relaciones
1.4 Sensores, estimadores y calidad de datos en BMS
1.5 Detección de fallas, eventos y diagnóstico en tiempo real
1.6 MBSE/PLM para trazabilidad de cambios y gestión de configuración en BMS
1.7 Algoritmos predictivos para SoX: introducción a técnicas de predicción
1.8 Proceso de diagnóstico, prognóstico y planificación de mantenimiento basado en datos
1.9 Seguridad, cumplimiento normativo y ciberseguridad en sistemas BMS
1.10 Caso práctico: diagnóstico de degradación de SoH y decisión go/no-go mediante matriz de riesgo

2.1 Propósito y alcance del BMS Avanzado
2.2 Arquitectura general del sistema en entornos navales
2.3 Diferencias entre BMS tradicional y avanzado
2.4 Introducción a SoC, SoH y SoF: conceptos y relevancia operativa
2.5 SoX: diagnóstico, prognóstico y estimación en aplicaciones navales
2.6 Algoritmos predictivos para estimación de estado y rendimiento
2.7 Integración de sensores y interfaces de datos en BMS
2.8 MBSE, PLM y trazabilidad para cambios y configuración
2.9 Seguridad, ciberseguridad y resiliencia en BMS
2.10 Casos de uso operativos: escenarios típicos en buques

 

3.1 Introducción a BMS Avanzado: alcance, conceptos y relación entre SoC/SoH/SoF
3.2 Fundamentos de SoC, SoH y SoF: definiciones, unidades y límites operativos
3.3 Arquitecturas de BMS: módulos, sensores, comunicaciones (CAN/CAN-FD, Ethernet)
3.4 Recopilación y calidad de datos: sensores de batería, preprocesamiento y limpieza de datos
3.5 Modelos de estimación SoC/SoH/SoF: enfoques físico, puramente data-driven y híbridos
3.6 Algoritmos predictivos para diagnóstico y prognosis en BMS
3.7 Diagnóstico de fallas y degradación: detección, aislamiento y análisis de fallos
3.8 Evaluación de rendimiento de SoX: métricas de precisión, incertidumbre y robustez
3.9 Seguridad, normativas y certificaciones aplicables al BMS
3.10 Casos prácticos y clínica de aprendizaje: ejercicios de estimación SoC/SoH/SoF y toma de decisiones

4.1 Introducción a la Ingeniería BMS Avanzada: definición, alcance y objetivos del módulo
4.2 SoC/SoH/SoF: conceptos, relaciones y su impacto en la salud de la batería
4.3 Arquitecturas de BMS: componentes, sensores, comunicaciones y seguridad
4.4 Algoritmos Predictivos: visión general de métodos y su aplicabilidad en BMS
4.5 Datos de BMS: fuentes, calidad, preprocesamiento y almacenamiento
4.6 Modelos de estimación: métodos determinísticos y probabilísticos para SoC/SoH/SoF
4.7 Métricas y evaluación: precisión, robustez, latencia y confiabilidad
4.8 Casos de uso iniciales: diagnóstico temprano, prognóstico y optimización de rendimiento
4.9 Desafíos, riesgos y cumplimiento: seguridad, privacidad y normativas
4.10 Actividad práctica: laboratorio de simulación de estimación SoC/SoH/SoF con datos sintéticos

5.1 Introducción a BMS Avanzado: Fundamentos y Arquitectura.
5.2 Importancia del Estado del Arte (SoC, SoH, SoF) en BMS.
5.3 Técnicas de Estimación de SoC: Filtrado de Kalman, Filtro de Partículas y Redes Neuronales.
5.4 Algoritmos de Estimación de SoH: Modelos de Degradación, Análisis de Ciclos de Vida.
5.5 Evaluación de SoF: Métodos de Pronóstico de Fallos y Análisis de Causa Raíz.
5.6 Implementación de Algoritmos Predictivos: Modelos de Regresión, Series Temporales.
5.7 Sensores y Adquisición de Datos para BMS Avanzado.
5.8 Diseño de Sistemas BMS Robustos y Tolerantes a Fallos.
5.9 Validación y Verificación de Algoritmos SoC/SoH/SoF.
5.10 Estudio de Casos: Aplicaciones de BMS Avanzado en Diferentes Sectores.

6.1 Fundamentos de BMS y Arquitectura
6.2 Importancia de la Estimación SoX (SoC, SoH, SoF)
6.3 Tipos de Celdas y Químicas de Baterías
6.4 Modelado de Baterías: Circuitos Equivalentes
6.5 Conceptos de Estado de la Batería: SoC, SoH, SoF
6.6 Sensores y Métodos de Medición en BMS
6.7 Introducción a Algoritmos de Estimación
6.8 Desafíos y Tendencias en BMS Avanzado
6.9 Normativas y Estándares BMS
6.10 Caso de Estudio: Aplicaciones de BMS en la Industria Naval

7.1 Introducción a BMS: Arquitectura y Componentes Clave
7.2 Conceptos Fundamentales: SoC (State of Charge), SoH (State of Health), SoF (State of Function)
7.3 Estimación de SoC: Métodos Directos e Indirectos
7.4 Estimación de SoH: Ciclo de Vida de la Batería y Factores de Degradación
7.5 Estimación de SoF: Modelado del Rendimiento y Fallos de la Batería
7.6 Algoritmos Predictivos: Filtro de Kalman y sus Variantes
7.7 Implementación de Algoritmos: Software y Hardware
7.8 Calibración y Validación: Técnicas de Prueba y Medición
7.9 Optimización de la Vida Útil de la Batería: Estrategias de Carga y Descarga
7.10 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Desafíos

8.1 Introducción a BMS y su importancia en sistemas de almacenamiento de energía.
8.2 Fundamentos de Estado de Carga (SoC), Estado de Salud (SoH) y Estado de Función (SoF).
8.3 Métodos de estimación de SoC: modelos basados en corriente, voltaje, y técnicas de filtrado.
8.4 Estimación de SoH: análisis de capacidad, impedancia y envejecimiento de celdas.
8.5 Estimación de SoF: evaluación de la capacidad de la batería para cumplir con las demandas.
8.6 Algoritmos BMS avanzados: Kalman Filter, Extended Kalman Filter, y su aplicación.
8.7 Implementación de algoritmos predictivos para la gestión de la batería.
8.8 Validación y calibración de los algoritmos de estimación.
8.9 Estudio de casos: Aplicación de algoritmos en diferentes tipos de baterías y aplicaciones.
8.10 Tendencias futuras en estimación SoC/SoH/SoF y algoritmos BMS.

9.1 Introducción al Sistema de Gestión de Baterías (BMS) y su Importancia.
9.2 Componentes Clave del BMS: Sensores, Microcontroladores y Electrónica de Potencia.
9.3 Funciones Esenciales del BMS: Protección, Monitoreo y Balanceo.
9.4 Conceptos de SoC (Estado de Carga), SoH (Estado de Salud) y SoF (Estado de Funcionamiento).
9.5 Tipos de Celdas de Batería y sus Características (Química, Voltaje, Capacidad).
9.6 Arquitecturas de BMS: Centralizada, Distribuida y Modular.
9.7 Estándares y Regulaciones en la Industria de BMS.
9.8 Fundamentos de la Estimación de SoC: Métodos y Algoritmos Básicos.
9.9 Introducción al Análisis de Datos en BMS.
9.10 Casos de Estudio: Aplicaciones Típicas de BMS en Diversos Sectores.

 

10.1 Introducción a SoX (SoC, SoH, SoF) y su importancia en BMS
10.2 Fundamentos de la estimación de SoC: Métodos y algoritmos
10.3 Análisis de la estimación de SoH: Factores que influyen y técnicas
10.4 Técnicas de estimación de SoF: Vida útil y degradación de la batería
10.5 Recopilación y análisis de datos para la estimación SoX
10.6 Modelado y simulación para la estimación SoX
10.7 Herramientas y software para el análisis y estimación SoX
10.8 Evaluación de riesgos y desafíos en la estimación SoX
10.9 Estudio de casos: Aplicaciones prácticas de la estimación SoX
10.10 Optimización y mejora continua en la estimación SoX

  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Proyectos tipo capstones

Admisiones, tasas y becas

  • Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
    • Pago único: 10% de descuento.
    • Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
    • Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM

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F. A. Q

Preguntas frecuentes

Si, contamos con certificacion internacional

Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.

No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización

Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).

Recomendado. También hay retos internos y consorcios.

Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).