[en] The current climate crisis requires a shift towards renewable energies. Wind energy generation will play a major role. Offshore wind energy can provide greater output due to more predictable weather conditions compared to onshore wind energy and has one of the lowest lifecycle greenhouse gas emissions for any source of energy. Some of the difficulties in their operation and maintenance lie in the difficulty of accessing the site. Although remote monitoring has become standard in the industry, structural health monitoring and predictive maintenance still present some challenges. Normally, most or all the available data are of regular operation, thus methods that focus on the data leading to failures end up using only a small subset of the available data. Furthermore, when there is no historical precedent of a type of damage, those methods cannot be used. In addition, offshore wind turbines work under a wide variety of environmental conditions and regions of operation involving unknown input excitation given by the wind and waves. Finally, supervised approaches rely on correctly labelling data, which is not possible in production conditions. Considering the difficulties, the stated strategy in this work is based on unsupervised and semi-supervised approaches and it works under different operating and environmental conditions based only on the output vibration data gathered by accelerometer sensors. The proposed strategy has been tested through experimental laboratory tests on a down-scaled model. This project applies spectral entropy, a non-standard parameter in vibration analysis, to the studied models. Overall accuracies of 93,88% for Isolation Forest (a semi-supervised method), and 88,67% for One Class Support Vector Machine (a non-supervised method) can be achieved. The accuracies of both models increase to up to 100% when trained against a larger dataset of healthy samples, however achieving these results requires retuning for features and hyperparameters. For all of this, the use of non-supervised and semi-supervised machine learning models is a realistic approach to structural health monitoring of offshore wind turbines and has obtained promising results when tested against an experimental dataset.

[es] La actual crisis climática requiere un giro hacia las energías renovables. La generación de energía eólica jugará un papel importante. La energía eólica marina puede proporcionar una mayor producción debido a las condiciones climáticas más predecibles en comparación con la energía eólica terrestre y tiene una de las emisiones de gases de efecto invernadero de ciclo de vida más bajas en comparación cualquier fuente de energía. Algunas de las dificultades en su funcionamiento y mantenimiento radican en la dificultad de acceso al sitio. Si bien el monitoreo remoto se ha vuelto estándar en la industria, el monitoreo de la salud estructural y el mantenimiento predictivo aún presenta algunos desafíos. Normalmente, la mayoría o todos los datos disponibles son de operación regular, por lo que los métodos que se enfocan en los datos que conducen a fallas terminan usando solo un pequeño subconjunto de los datos disponibles. Además, cuando no existe un antecedente histórico de un tipo de daño, no se pueden utilizar esos métodos. Por añadido, las turbinas eólicas marinas funcionan en una amplia variedad de condiciones ambientales y regiones de operación que involucran una excitación de entrada desconocida proporcionada por el viento y las olas. Finalmente, los enfoques supervisados se basan en el etiquetado correcto de los datos, que no es posible en condiciones de producción. Teniendo en cuenta las dificultades, la estrategia establecida en este trabajo se basa en enfoques no supervisados y semi supervisados y funciona bajo diferentes condiciones operativas y ambientales basadas solo en los datos de vibración de salida recopilados por los sensores del acelerómetro. La estrategia propuesta ha sido probada a través de pruebas experimentales de laboratorio en un modelo a escala reducida. Este proyecto aplica la entropía espectral, un parámetro no estándar en el análisis de vibraciones, a los modelos estudiados. Se pueden lograr precisiones generales del 93,88 % para 'Isolation Forest' (un método semi supervisado) y del 88,67 % para 'One Class Support Vector Machine' (un método no supervisado). Las precisiones de ambos modelos aumentan hasta un 100 % cuando se entrenan con un conjunto de datos más grande de muestras sanas; sin embargo, para lograr estos resultados es necesario volver a ajustar las 'features' y los hiperparámetros. Por todo esto, el uso de modelos de aprendizaje automático no supervisados y semi supervisados es un enfoque realista para el monitoreo de la salud estructural de las turbinas eólicas marinas y ha obtenido resultados prometedores cuando se prueba con un conjunto de datos experimental.