Despite their importance, many Structural Health Monitoring (SHM) systems still rely on human inspection to verify the condition of the structure under analysis. Thus, the present work focus on creating an intelligent system that is able to detect damage automatically. This system is based on a real-life structure and the data collected in both undamaged and damaged states of the structure. Two SHM approaches are proposed. First, explanatory models supported by machine learning algorithms (linear regression, random forest, support vector machines and neural network) are used to predict the values of the physical properties monitored in a regular condition. By comparing the predicted and observed values, a potential abnormal condition of the structure is detected by means of a Hotelling T2 control chart. In the second approach, a time series analysis is adopted, using the cointegration properties of the series to compute the relationships between the variables monitored. These relationships are monitored with a X-bar control chart, where a potential change in the relationship indicate the presence of damage. The two proposed approaches revealed to be capable of damage detection only when there is indeed a damage. More so, after the damage has been induced in the structure, both were able to signal an anomaly before 24 hours have passed. These results support the fact that SHM systems constitute a relevant tool to support the decision-makers in charge of monitoring the condition of the structures.Apesar da sua importância, muitos sistemas de Monitorização da Saúde Estrutural (MSE) ainda dependem da inspeção humana para verificar a condição da estrutura em análise. Assim, o presente trabalho foca-se na criação de um sistema inteligente capaz de detetar dano de forma autónoma. Este sistema é baseado numa estrutura real em que os dados são captados nos estados com e sem dano da própria estrutura. Duas abordagens para a MSE são propostas. Primeiro, modelos explicativos suportados por algoritmos de machine learning (regressão linear, random forest, redes neuronais e máquina de vetores de suporte) são usados para prever os valores das propriedades físicas monitorizadas numa condição normal. Comparando os valores previstos com os observados, uma potencial condição anormal da estrutura é detetada por meios de uma carta de controlo Hotelling T2. Numa segunda abordagem, a análise de series temporais é adotada, usando as propriedades da cointegração das séries para encontrar as relações entre as variáveis monitorizadas. Estas relações são acompanhadas por uma carta de controlo X-bar, onde uma potencial mudança nas anteriores indica a presença de dano. As duas abordagens propostas revelam ter a capacidade de detetar dano apenas quando realmente ele existe. Mesmo depois de o dano ter sido induzido na estrutura, ambas foram capazes de sinalizar uma anomalia antes de passarem 24 horas. Estes resultados apoiam o facto de os sistemas de monitorização da saúde estrutural revelarem ser ferramentas relevantes ao suporte à tomada de decisão no que toca à monitorização da condição de estruturas
