la optimización de los sistemas del tren motriz en los automóviles modernos se basa en la ingeniería de sistemas basada en modelos para hacer frente a los complejos sistemas automotrices y los desafiantes requisitos de diseño de control. Dos requisitos previos para la optimización del tren motriz basada en modelos son el simulador del tren motriz y el diseño de control, que garantiza un funcionamiento deseable del tren motriz durante los ciclos de conducción., Esta tesis gira en torno a estos prerrequisitos y pertenece a la fase de modelo en bucle del ciclo de vida de desarrollo de control. Su primer objetivo es identificar modelos de sistemas de tren motriz orientados al control, particularmente modelos lineales de caja negra debido a los méritos que presentan en términos de accesibilidad al diseño de control Lineal y facilidad de integración de cambios en la definición técnica del sistema de tren motriz., También tiene como objetivo identificar y controlar los sistemas de tren motriz que presentan retardo de tiempo de transporte porque la integración del retardo en el modelo y el diseño de control Es crucial para la representabilidad del sistema del primero y para la optimalidad del segundo. Sobre la base de estas premisas, abordamos el tren motriz desde la perspectiva de la trayectoria de aire del motor. Primero identificamos un modelo lineal de espacio de estado de caja negra (SS) de una trayectoria de aire de un motor de gasolina, utilizando un algoritmo de identificación basado en métodos subespaciales., Se prueban diferentes órdenes de modelos y parámetros de algoritmos y se aclaran aquellos que arrojan los mejores resultados de identificación y validación, lo que conduce a una ganancia de tiempo del 85% en futuras identificaciones similares. Mientras que esta parte considera la trayectoria de aire como un todo, el resto del trabajo se centra en componentes específicos de la trayectoria de aire, especialmente el acelerador eléctrico (ET), el intercambiador de calor y la recirculación de gases de escape (EGR)., En cuanto al ET, nos inspiramos en las leyes físicas que rigen el funcionamiento del acelerador para construir un modelo matemático SS de variación de parámetros lineales (LPV), que sirve para establecer la estructura vectorial de regresión del modelo ARX de caja negra de LPV, que es representativo de un banco de pruebas de ET y refleja sus no linealidades y discontinuidades, ya que varía de una zona de funcionamiento a otra. Para abordar las cuestiones de los retrasos en el tiempo de transporte de calor y masa en la trayectoria de aire del motor, nos referimos al intercambiador de calor y al EGR respectivamente., La refundición de las ecuaciones diferenciales parciales hiperbólicas de dimensión infinita (PDEs) que describen estos fenómenos de transporte como un sistema de retardo de tiempo facilita la identificación del sistema adjunto y el diseño de control. Con ese fin, se utiliza una técnica de promedios espaciales y el método de características para desacoplar los PDEs hiperbólicos que describen los flujos advectivos en un intercambiador de calor, y reformularlos como un sistema de retardo de tiempo., Reducir el error entre la temperatura de salida del modelo y la de un banco de pruebas de intercambiadores de calor es lo que busca el método de descenso de gradiente utilizado para identificar los parámetros del sistema de retardo de tiempo, que supera al PDEs en términos de precisión de identificación y eficiencia computacional. Por otro lado, el EGR se aborda desde una perspectiva orientada al control, y los PDEs que describen el fenómeno del transporte masivo en su estructura tubular se reformulan como un sistema SS sujeto a retardo de salida., Para regular la relación de gas quemado en el gas de admisión, la cantidad de gas recirculado se controla utilizando dos enfoques de control óptimo indirecto, teniendo en cuenta la naturaleza dimensional infinita del modelo y acompañado con el método Uzawa lagrangiano aumentado para garantizar el respeto de las restricciones de entrada y estado, lo que resulta en un controlador de rendimiento superior al PID inicialmente existente. En general, esta tesis se sitúa a medio camino entre el sector académico y el industrial., Al evaluar la elegibilidad de integrar las teorías de identificación y control de sistemas existentes en aplicaciones automotrices reales, resalta los méritos y deméritos de estas teorías y abre nuevas perspectivas en el dominio de la optimización de sistemas de tren motriz basados en modelos.