The rapid growth of wind energy has increased the need for advanced condition monitoring (CM), predictive maintenance, and remaining useful life (RUL) estimation strategies for wind turbines. In this context, digital twins (DTs) have emerged as a key tool for improving reliability, availability, and operational efficiency by integrating physical models, operational data, and artificial intelligence (AI). This paper presents a systematic literature review (SLR) aimed at analyzing the state of the art, classifying the main applications, and identifying research gaps. A rigorous search protocol was applied across scientific databases, considering inclusion and exclusion criteria and analysis categories aligned with four research questions. The results show a high concentration of studies on critical wind turbine components, a predominance of hybrid physics-based and data-driven approaches, and an increasing use of deep learning (DL) models. However, several research gaps remain, including the predominance of component-level digital twin implementations rather than system-level architectures, the lack of standardized datasets and benchmarking frameworks, and challenges related to SCADA data heterogeneity and real-time scalability. It is concluded that DTs are evolving toward more autonomous and prescriptive systems; however, they still require further maturation for widespread industrial adoption.

El presente trabajo está orientado al diseño y desarrollo de una aplicación móvil para el cálculo de transmisiones de potencia por cadenas de rodillos, fundamentada principalmente en las normas ANSI e ISO. Así como en catálogos y prontuarios técnicos especializados de donde se consideraron ecuaciones, tablas y gráficas. A partir de ello, se define un modelo matemático que en conjunto a un problema tipo, permite encontrar la geometría, la capacidad de potencia, el tipo de lubricación y la vida útil de la transmisión de potencia, teniendo como variables de entrada; la potencia motriz, el tipo de máquina accionada, la velocidad angular del eje más rápido, la relación de transmisión, el número de dientes del piñón, el número de torones y la distancia entre centros. El modelo matemático está conformado de 38 relaciones y 51 variables a partir del cual se obtiene el algoritmo de solución. Como estrategias para establecer el algoritmo se emplean la matriz de Lee y Christensen y el diagrama de Nassi-Scheirman, los que permitieron definir una secuencia acíclica de resolución y la representación gráfica de diseño de un programa estructurado, respectivamente. Este algoritmo se emplea para la generación de una herramienta móvil en el entorno de desarrollo integrado de Android Studio, que utiliza los lenguajes de programación Java y Kotlin para crear aplicaciones nativas de Android. La herramienta móvil se consolida como una interfaz sencilla, portable y accesible que permite solucionar con fundamento ingenieril y de forma precisa un problema de transmisión de potencia por cadenas de rodillos convencionales

Estimating the state of charge (SOC) of lithium-ion batteries is crucial for the operation of various electrical and electronic devices and equipment. This work presents the implementation of models based on a Bayesian approach using linearized Kalman filtering and particle filtering (PF) to estimate the SOC in lithium-ion batteries. state equation of the Bayesian models incorporates battery resistance as an artificial evolution parameter. Two models based on machine learning algorithms, random forest and K-nearest neighbors (KNN), are also implemented by fitting the parameters of an equivalent electric circuit model to electrochemical impedance spectroscopy measurements. A cylindrical LCO 26650 cell was employed in this study. The results show high performance in SOC estimation for the Bayesian filters, with PF exhibiting the best metrics, including an R2 adjustment factor of 0.9968.

INTRODUCCIÓN: Se aborda la problemática de confirmar resultados experimentales a través de un modelo matemático que permita predecir el comportamiento de variables térmicas, en un módulo de aprovechamiento solar para la generación de aire caliente. OBJETIVO: Desarrollar un modelo matemático que describa los procesos internos de intercambio de calor en un colector solar de placas planas. MÉTODO: La investigación se realiza bajo el doble enfoque: teórico y experimental. Se procede a la medición de los principales parámetros de funcionamiento del colector solar de placas planas, la elaboración del modelo matemático y la realización del balance térmico. RESULTADOS: Utilizando el recurso Guide de MATLAB, se programó una aplicación para la ejecución del modelo matemático, estableciéndose las constantes que corresponde a datos geométricos del módulo solar y del ducto, características del aislante y condiciones térmicas de radiación de los materiales utilizados. Finalmente, definidos los datos de entrada, se realizan las iteraciones correspondientes y se obtienen los resultados de cálculo, los ajustes de temperaturas se realizaron con una divergencia inferior al 1%. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES: El error promedio que representaría el desface entre el modelo propuesto respecto a los parámetros reales de funcionamiento, fue de un 2,55%, aceptables desde el punto de vista estadístico. Se confirman resultados de investigaciones precedentes en cuanto a buenos rendimientos para un caudal másico de 0,0204 kg/s. Se logró la evaluación de un módulo del aprovechamiento solar para la generación de aire caliente que posee enormes potencialidades para la calefacción de viviendas de la región sierra ecuatoriana.

This work is aimed at controlling copper weight after the crushing process, since during this process 50% of the energy is consumed. For this purpose a laboratory-scale prototype has been designed and built at the National University of Loja (located in southern Ecuador), using as a model the Retch, German-made crusher, only that the one presented herein shows some design modifications, such as a double drum that serves as a counterweight. Once the prototype was running, we carried on open loop tests to obtain some experimental data to find the mathematical model of the crusher brand. Then four different control strategies were implemented (PID, Smith Predictor, MPC, L.Q.R.) using for this step inputs signal and the MATLAB ^® program. Finally, it permits to select the strategy that was based on Smith s Predictor. Hereafter, the control loop is implemented and validated by means of a strain gauge, the Arduino ^® MEGA board, the MATLAB ^® /Simulink program and a step in motor, this control loop in real time.