Dado que las inspecciones manuales de turbinas eólicas en alta mar son costosas, existe la necesidad de un monitoreo remoto de su estado de salud, incluyendo pronósticos de salud. En este artículo, nos centramos en la detección de corrosión y el pronóstico de corrosión, ya que la corrosión es un modo de fallo importante en las estructuras de turbinas eólicas en alta mar. En particular, proponemos un algoritmo para la detección de corrosión y tres algoritmos para el pronóstico de corrosión utilizando enfoques de filtrado bayesiano, y comparamos cuantitativamente su precisión contra conjuntos de datos sintéticos que tienen características típicas de mediciones de grosor de pared utilizando sensores ultrasónicos. Encontramos que un algoritmo de pronóstico de corrosión basado en el modelo de corrosión de Pourbaix utilizando filtrado de Kalman sin olor supera a los algoritmos basados en un modelo de corrosión lineal y el modelo de corrosión bimodal introducido por Melchers.