[ca] La crisi climàtica actual requereix un gir cap a les energies renovables. La generació d'energia eòlica hi jugarà un paper important. L'energia eòlica marina pot proporcionar una major producció degut a condicions climàtiques més previsibles en comparació amb l'energia eòlica terrestre i té una de les emissions de gasos d'efecte hivernacle de cicle de vida més baixes en comparació amb qualsevol font d'energia. Algunes de les dificultats en el seu funcionament i manteniment radiquen en la dificultat d'accés al lloc. Si bé la monitorització remot s'ha volgut estàndard a la indústria, la monitorització de la salut estructural i el manteniment predictiu encara presenta algunes dificultats. Normalment, la majoria o totes les dades disponibles són de l'operació regular, per tant els mètodes enfocats en la utilització de les dades precedents a falles acabant utilitzant només un petit subconjunt de les dades disponibles. A més, quan no hi ha antecedents històrics d'un tipus de dany, no es poden utilitzar aquests mètodes. Encara, les turbines eòliques marines funcionen en una amplia varietat de condicions ambientals i regions d'operació que involucren una excitació d'entrada desconeguda proporcionada pel vent i les onades. Finalment, els enfocaments supervisats es basen en l'etiquetatge correcte de les dades, que no és possible en condicions de producció. Tenint en compte les dificultats, l'estratègia establerta en aquest treball es basa en enfocaments no supervisats i semi-supervisats i funciona sota diferents condicions ambientals i operatives basant-se únicament en les dades de vibració de sortida recopilades pels acceleròmetres. L'estratègia ha estat provada a través d'assajos experimentals de laboratori en un model a escala reduïda. Aquest projecte aplica l'entropia espectral, un paràmetre no estàndard en l'anàlisi de vibracions, als models estudiats. Es poden aconseguir precisions generals del 93,88 % per a 'Isolation Forest' (un mètode semi supervisat) i del 88,67 % per a 'One Class Support Vector Machine' (un mètode no supervisat). Les precisions dels dos models augmenten fins al 100 % quan s'entrenen amb un conjunt de dades més grans de mostres sanes; tanmateix, per aconseguir aquests resultats és necessari tornar a ajustar les 'features' i els hiperparàmetres. Per tot això, l'ús de models no supervisats i semi supervisats és un enfoc realista per la monitorització estructural de les turbines de vent marines obtenint resultats prometedors quan s'ha provat contra un conjunt de dades experimental.

[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.