Entre todos los aspectos vinculados a un sistema de monitoreo de salud estructural (SHM, por sus siglas en inglés), los algoritmos, estrategias o métodos para la detección de daños actualmente están desempeñando un papel importante en la mejora de la confiabilidad operativa de estructuras críticas en varios sectores industriales. Este artículo introduce una estrategia bioinspirada para la detección de cambios estructurales utilizando un sistema inmune artificial (AIS) y un enfoque de modelado estadístico basado en datos mediante una red de sensores activos piezoeléctricos distribuidos en diferentes fases de actuación. La detección de daños y clasificación de cambios estructurales utilizando señales ultrasónicas se realizan tradicionalmente mediante métodos basados en el tiempo de vuelo. El enfoque seguido en este artículo es un enfoque basado en datos basado en AIS, donde se evalúan la fusión de datos de sensores, la extracción de características y el reconocimiento de patrones. Una de las principales ventajas
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