[ca] El present treball se centra en el desenvolupament d'una metodologia enfocada al monitoratge d'estructures aeronàutiques utilitzant una xarxa de sensors de fibra òptica OBR. Aquest treball prendrà com a punt de partida els assajos que es van dur a terme en el projecte INESASSE (Integració i Explotació de Sistemes d'Autodiagnòstic i Supervisió de Salut Estructural en avions no tripulats), on es van aplicar una sèrie de càrregues sobre el fuselatge posterior de l'aeronau UAV Milano, fabricada íntegrament de material compost epoxi-carboni. Al llarg de tota l'estructura es va incorporar una xarxa de sensors de mesura distribuïda OBR de 20 m de longitud, la qual s'encarregaria de mesurar les microdeformacions produïdes en l'estructura en aplicar una càrrega determinada. Per la realització dels assajos es van simular una sèrie de danys en diferents punts de l'estructura, i mitjançant la xarxa de sensors es van obtenir les dades de l'estructura per cada tipus de dany i per l'estructura sense cap dany. Amb aquestes dades obtingudes dels sensors es desenvoluparà la metodologia per detectar l'existència d'algun dels diferents danys plantejats i determinar la seva ubicació i magnitud en cas afirmatiu. Per això, primerament, es realitzarà un preprocessament del conjunt de dades inicial. Seguidament, s'efectuarà una estandardització i es reduirà la dimensió del conjunt de dades mitjançant la tècnica de l'anàlisi de components principals (PCA, per les seves sigles en anglès). Finalment, s'aplicarà l'algoritme de classificació KNN (o K veïns més pròxims), el qual s'ajustarà i s'avaluarà amb la tècnica de validació creuada K-Fold. Després de l'avaluació del model es va observar com, amb aquesta metodologia, es va aconseguir detectar si l'estructura sofria algun dels danys plantejats amb una exactitud del 100%, a més de determinar la ubicació del dany amb una exactitud del 99% i la seva magnitud amb una exactitud del 91%.

[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%.