[ca] Els procediments actuals d'inspecció visual per controlar i mantenir les infraestructures tendeixen a ser costosos i a vegades poc fiables. Diversos problemes amb aquests procediments han provocat investigacions sobre sistemes intel·ligents que es poden instal·lar a les estructures i mesurar la seva integritat física. En aquest sentit, el Monitoratge de Salut Estructural Basat en Vibracions (VSHM, per les seves sigles en anglès) s'ha proposat com una tecnologia clau per fer la transició cap al manteniment basat en condicions de les estructures. Tanmateix, diversos reptes minen la implementació d'aquests sistemes. Un d'aquests reptes és la influència dels Paràmetres Ambientals i Operacionals (EOPs, per les seves sigles en anglès) sobre les característiques sensibles al dany (DSFs, per les seves sigles en anglès). Factors com la temperatura, el vent o l'acumulació de gel poden emmascarar l'existència o la propagació del dany a l'estructura, fent que els sistemes de monitoratge siguin poc fiables. S'han proposat una àmplia gamma de procediments per mitigar o extreure la influència dels EOPs sobre les DSFs. La mitigació dels EOPs s'ha aconseguit principalment a través de dues metodologies diferents: explícita i implícita. Els procediments explícits tenen com a objectiu construir models de regressió que correlacionin els EOPs (causa) amb les DSFs (efecte). Mentrestant, els mètodes implícits es basen únicament en les DSFs i se centren a extreure patrons o tendències mitjançant diferents tècniques, com ara mètodes basats en projeccions o sèries temporals. Tot i que aquestes aproximacions han demostrat un gran potencial, encara hi ha diverses limitacions que han motivat una investigació addicional sobre procediments de mitigació com a part d'aquesta tesi. L'objectiu principal d'aquesta tesi és desenvolupar i validar procediments innovadors per millorar encara més la fiabilitat dels procediments de mitigació d'EOV. La recerca realitzada en aquest treball estableix dues idees noves per ajudar a mitigar els paràmetres ambientals i operacionals. En primer lloc, es proposen procediments híbrids per establir un pont entre les estratègies explícites i implícites i reduir algunes de les seves limitacions. Aquests procediments només corregeixen les DSFs influïdes pels EOVs, a diferència dels procediments explícits convencionals, que corregeixen sistemàticament totes les DSFs. Per tant, es redueix la introducció de soroll als models, com a DSFs mal regressades. A més, l'estratègia proposada no es basa a desconsiderar certes DSFs com ho fan els procediments implícits, evitant així la pèrdua d'informació de danys determinats. En segon lloc, aquesta tesi recomana allunyar-se de l'ús convencional de les variables mesurades (DSFs i EOPs) a favor d'una aproximació més generalitzada en què s'estimi l'espai latent. Aquesta idea té com a objectiu reduir el soroll inherent de les variables mesurades, especialment els EOPs, i extreure la informació potencial d'EOV que no va ser adquirida inicialment.

[en] Current visual inspection procedures for controlling and maintaining infrastructures tend to be expensive and sometimes unreliable. Different issues with these procedures have sparked research on intelligent systems that can be installed on structures and measure their physical integrity. In this sense, Vibration-based Structural Health Monitoring (VSHM) has been proposed as a key technology for transitioning into condition-based maintenance of structures. Nonetheless, several challenges undermine the implementation of these systems. One of these challenges is the influence of Environmental and Operational Parameters (EOPs) on the acquired damage-sensitive features (DSFs). Factors such as temperature, wind, or ice accumulation can mask the existence or propagation of damage to the structure, making monitoring systems unreliable. A wide range of procedures has been proposed to mitigate or extract the influence of EOPs over DSFs. The mitigation of EOPs has been mainly achieved through two different approaches: Explicit and Implicit. Explicit procedures aim to construct regression models that correlate EOPs (cause) with DSFs (effect). Meanwhile, implicit methods solely rely on DSFs (effect-only approach) and focus on extracting patterns or trends through different techniques, such as projection-based, manifold, or time-series methods. Although these approaches have demonstrated great promise, several limitations still exist that have motivated further research on mitigation procedures as part of this thesis. The main objective of this thesis is to develop and validate novel procedures to further enhance the robustness of EOV mitigation procedures. The research conducted in this work establishes two novel ideas to aid in mitigating environmental and operational parameters. First, hybrid procedures are proposed to bridge the gap between explicit and implicit strategies and reduce some of their limitations. These procedures only correct DSFs influenced by EOVs, unlike conventional explicit procedures, which systematically correct all DSFs. Therefore, the introduction of noise to the models, as poorly regressed DSFs, is reduced. In addition, the proposed strategy does not rely on disregarding certain DSFs like implicit procedures, thus avoiding the loss of certain damage information. Second, this thesis proposes to depart from the conventional use of measured variables (DSFs and EOPs) in favour of a more generalized approach in which the latent space is estimated. This idea aims to reduce the inherent noise of measured variables, especially EOPs, and extract potential EOV information that was not acquired initially.