[ca] El present projecte es centra en el desenvolupament d'un sistema de monitoratge de salut estructural al fuselatge posterior de l'aeronau UAV INTA Milano. Per aconseguir-ho, mitjançant una anàlisi d'elements finits de l'estructura original i utilitzant materials compostos de resina-epoxi, s'han realitzat dues maquetes a escala real. A una de les maquetes se li ha distribuït una fibra òptica amb 20 sensors FBG a través dels quals és possible determinar si l'estructura ha rebut deformacions en funció de la reflexió de la llum emesa. Una vegada es disposa de l'estructura amb els sensors distribuïts es realitzen assajos aplicant càrregues en diferents ubicacions de l'aeronau i comparant aquestes mesures amb les obtingudes en condicions òptimes abans d'aplicar cap càrrega s'obté el conjunt de dades amb el qual es treballarà. Atès que els assajos no han estat automatitzats algunes mesures tenen sorolls de manera que en primer lloc es procedeix mitjançant la supressió d'aquests sorolls. Una vegada eliminats els sorolls i les transicions entre els diferents perfils de càrregues s'observa que per a algunes càrregues no es disposa d'un nombre suficient de mostres de manera que s'implementa un bootstrapping del 13,89% de les dades totals. Una vegada processat el conjunt de dades inicial s'implementa l'algoritme PCA (anàlisi de components principals) que dóna lloc a una matriu de 160 components principals. Mitjançant la mètrica de la variància acumulada s'estableix l'ús 60 components principals ja que emmagatzemen un 85,29% de la informació del conjunt inicial. En realitzar la visualització d'aquestes components principals s'observa una anomalia, per això, es calculen els estadístics T2-Hotelling i Q per a detectar d'on procedeix. A través de la matriu de components principals i els estadístics T2-Hotelling i Q, es realitza una validació creuada amb K-Fold estratificat implementant l'algoritme KNN (K veïns més pròxims) per a determinar l'exactitud, sensibilitat i especificitat de la metodologia mitjançant les matrius de confusió i les corbes ROC. Finalment s'observa que el model desenvolupat té una exactitud del 97,88% per a detectar si existeix defecte, del 78,86% per a detectar la ubicació del defecte i del 74,52% per a detectar la ubicació i la grandària del defecte.

[en] This project focuses on developing a structural health monitoring system for the rear fuselage of the INTA Milano UAV. For this purpose, using a finite element analysis of the original structure and using resin-epoxy composite materials, two full-scale mock-ups have been made. An optical fibre with 20 FBG sensors has been placed in the fuselage to determine whether the structure has undergone deformation according to the reflection of the light emitted. Once the structure with the distributed sensors is available, tests are carried out by applying loads at different locations on the aircraft, and the dataset is obtained using both measurements before and after applying loads. Some of the measurements have noise because the tests had not been automated. Once the noise and transitions between the different load profiles have been removed, it is observed that for some loads, there are not enough samples available, so a bootstrapping of 13.89 % of the total data is implemented. Once the initial data set has been processed the PCA (principal component analysis) algorithm is implemented giving a matrix of 160 principal components. The cumulative variance metric is used to determine that 60 principal components store 85.29% of the information of the initial dataset. An anomaly is observed visualising these principal components, so the T2-Hotelling and Q statistics are calculated to detect where it comes from. The principal component matrix and the T2-Hotelling and Q statistics are used to implement crossvalidation with stratified K-Fold using KNN (K nearest neighbours) algorithm to determine the accuracy, sensitivity and specificity of the methodology by means of the confusion matrices and ROC curves. Finally, we can see that the developed model has 97.88% accuracy in detecting a defect, 78.86% accuracy in detecting defect location and 74.52% accuracy in detecting the size and location defect.