Este artículo presenta una metodología novedosa para el monitoreo automatizado de la salud estructural basada en la fusión multimodal de sensores y la inferencia bayesiana. El sistema integra de forma única datos procedentes de galgas extensiométricas embebidas, sensores de emisión acústica y vuelos con drone de alta resolución para inspección visual, ofreciendo una evaluación integral de la integridad estructural. A diferencia de otras soluciones que dependen de una sola modalidad sensorial o de métodos computacionales costosos, esta aproximación mejora la precisión y la eficiencia, con una estimación de reducción de costes de inspección entre 30 y 50 por ciento y la posibilidad de habilitar estrategias de mantenimiento proactivo.

La columna vertebral del sistema es una red bayesiana dinámica DBN que modela la relación probabilística entre las lecturas de los sensores y los estados de daño estructural, calibrada y refinada con datos simulados y experimentales. El diseño prioriza la adaptabilidad: la DBN se actualiza recursivamente con datos nuevos, permitiendo aprender y acomodar comportamientos estructurales evolutivos y condiciones ambientales cambiantes. La función principal que gobierna la transición del estado de daño dentro de la DBN se expresa como ds(t+1) = f(ds(t), S(t+1); theta), donde ds(t+1) es el estado de daño en el siguiente instante, ds(t) es el estado actual, S(t+1) es el vector de datos sensoriales y theta son los parámetros de red estimados mediante máxima verosimilitud.

La fusión multimodal aporta ventajas técnicas significativas. Las galgas extensiométricas detectan deformaciones locales; los sensores de emisión acústica captan la nucleación y propagación de grietas; las inspecciones visuales por drone confirman la extensión y ubicación del daño. Integrando estas fuentes, la DBN reduce falsos positivos, mejora la localización del daño y extiende el horizonte predictivo para la vida útil restante, permitiendo una planificación de mantenimiento basada en riesgo y no solo en cronograma.

El protocolo experimental incluye la validación en un modelo a escala de puente de hormigón armado sometido a cargas cíclicas simuladas y fatiga. Durante los ensayos se registraron series temporales de deformación, eventos acústicos y material visual, que alimentaron la DBN. Los indicadores clave de desempeño fueron la precisión en la detección de daño, la precisión en la localización y el horizonte de predicción de vida útil restante. Análisis estadístico, regresión y métricas como RMSE se utilizaron para cuantificar la concordancia entre el estado estimado por la DBN y el estado real observado en el experimento.

Desde la perspectiva práctica y de negocio, esta solución habilita mantenimiento proactivo y reduce intervenciones reactivas costosas. Por ejemplo, ante incrementos sutiles en deformación combinados con eventos acústicos recurrentes y confirmación visual mediante drone, la DBN puede predecir una falla potencial meses antes de su manifestación visible, permitiendo programar reparaciones en ventanas con menor impacto operativo.

La arquitectura está diseñada para despliegues escalables en activos de infraestructura diversos y se integra con plataformas BIM para una visualización unificada de datos. Además, la configuración modular y el archivo de configuración YAML para el componente de la red bayesiana facilitan la parametrización y despliegue en entornos industriales. La solución admite actualización continua de parámetros y puede extenderse con módulos de ciberseguridad y control de integridad de datos para garantizar la fiabilidad de las señales sensoriales.

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En el apéndice del proyecto se incluye un archivo YAML de configuración para la red bayesiana y descripciones de los experimentos de validación. Para más información sobre implementaciones, integración con BIM y servicios de automatización y despliegue, contacte con Q2BSTUDIO y explore cómo convertir la monitorización estructural en una ventaja competitiva.