[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.

[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.