En el campo de la detección de daños estructurales a través de mediciones de vibración, la mayoría de los métodos existentes exigen una extensa recopilación de datos, que incluye lecturas de vibración en múltiples niveles, datos de deformación, mediciones de temperatura y numerosos modos de vibración. Estos requisitos resultan en costos elevados y procesos de instrumentación complejos. Además, muchos enfoques no tienen en cuenta las incertidumbres del modelo, lo que conduce a discrepancias significativas entre la estructura real y su modelo de referencia numérico, comprometiendo así la precisión de la identificación de daños. Este estudio introduce un innovador método computacional destinado a minimizar los requisitos de datos, reducir los costos de instrumentación y funcionar con menos modos de vibración. Al utilizar información de un solo sensor de vibración y al menos tres modos de vibración, el método evita la necesidad de excitación de modos superiores, que típicamente requiere equipos especializados. El enfoque también incorpora incertidumbres del modelo relacionadas con la geometría y la distribución de masa, mejorando la precisión de la detección de daños. El método computacional fue validado en una estructura de marco de acero bajo diversas condiciones de daño, categorizadas como daños simples o múltiples. Los resultados indican hasta un 100% de precisión en la localización de daños y hasta un 80% de precisión en la estimación de su gravedad. Estos hallazgos demuestran el potencial del método para detectar daños estructurales con datos limitados y a un costo significativamente menor en comparación con las técnicas convencionales.