[en] This work focuses on the development of a methodology for the monitoring of aeronautical structures using an OBR fibre optic sensor network. This work will take as a starting point the tests carried out in the INESASSE project, where a series of loads were applied on the rear fuselage of the UAV Milano aircraft, made entirely of epoxy-carbon composite material. A 20 m long network of OBR distributed measurement sensors was incorporated throughout the structure to measure the micro-deformations produced in the structure when a given load was applied. In order to carry out the tests, a series of damages were simulated at different points of the structure, and the sensor network was used to obtain the data of the structure for each type of damage and for the structure without any damage. With this data obtained from the sensors, a methodology will be developed to detect the existence of any of the different types of damage and to determine their location and magnitude, if any. To do this, firstly, a pre-processing of the initial data set will be carried out. Next, the data will be standardised and the size of the dataset will be reduced using the principal component analysis (PCA) technique. Finally, the KNN (or K-Nearest Neighbours) classification algorithm will be applied, adjusted and evaluated with the K-Fold cross-validation technique. After the evaluation of the model, it was observed how, with this methodology, it was possible to detect whether the structure suffered any of the proposed damages with an accuracy of 100%, in addition to determining the location of the damage with an accuracy of 99% and its magnitude with an accuracy of 91%.

[es] El presente trabajo se centra en el desarrollo de una metodología enfocada a la monitorización de estructuras aeronáuticas utilizando una red de sensores de fibra óptica OBR. Este trabajo tomará como punto de partida los ensayos que se llevaron a cabo en el proyecto INESASSE (Integración y Explotación de Sistemas de Autodiagnóstico y Supervisión de Salud Estructural en aviones no tripulados), donde se aplicaron una serie de cargas sobre el fuselaje posterior de la aeronave UAV Milano, fabricada íntegramente de material compuesto epoxi-carbono. A lo largo de toda la estructura se incorporó una red de sensores de medida distribuida OBR de 20 m de longitud, la cual se encargaría de medir las microdeformaciones producidas en la estructura al aplicar una carga determinada. Para la realización de los ensayos se simularon una serie de daños en distintos puntos de la estructura, y mediante la red de sensores se obtuvieron los datos de la estructura para cada tipo de daño y para la estructura sin ningún daño. Con estos datos obtenidos de los sensores se desarrollará la metodología para detectar la existencia de alguno de los distintos daños planteados y determinar su ubicación y magnitud en caso afirmativo. Para ello, primeramente, se realizará un preprocesamiento del conjunto de datos inicial. Seguidamente, se efectuará una estandarización de los mismos y se reducirá la dimensión del conjunto de datos mediante la técnica del análisis de componentes principales (PCA, por sus siglas en inglés). Finalmente, se aplicará el algoritmo de clasificación KNN (o K vecinos más cercanos), el cual se ajustará y se evaluará con la técnica de validación cruzada K-Fold.