En las turbinas de gas modernas, se están realizando esfuerzos para mejorar aún más la eficiencia. Esto se logra principalmente aumentando la relación de presión generada en el compresor y aumentando la temperatura de entrada de la turbina. Esto conduce a cargas enormes en los componentes de la región de gas caliente en la turbina. Como resultado, las pruebas no destructivas y los procesos de monitoreo de salud estructural (SHM) están cobrando cada vez más importancia para los fabricantes de turbinas de gas. Las grietas iniciales en las palas de la turbina deben ser identificadas antes de que ocurran eventos catastróficos. Un método probado es el método de ultrasonido lineal. Al monitorear las fluctuaciones de amplitud y fase de la señal de entrada, se puede detectar la integridad estructural de los componentes. Sin embargo, las grietas cerradas o pequeñas no se pueden detectar fácilmente debido a una baja desadaptación de impedancia con los materiales circundantes. Por el contrario, los métodos de ultrasonido no lineales han demostrado que los daños pueden ser identificados en una etapa temprana al monitorear nuevos componentes de señal, como subarmónicos y armónicos superiores de la frecuencia fundamental en el espectro de frecuencia. Estos son generados por la distorsión de la forma de onda elástica debido al daño/no linealidad del material. En este artículo, se derivaron nuevos parámetros no lineales globales que resultan de la excitación dual de dos frecuencias de ultrasonido diferentes. Estas características no lineales se utilizaron para evaluar la presencia de grietas así como sus tamaños cualitativos. El enfoque propuesto fue probado en varias muestras y palas de turbina con defectos artificiales y reales. Los resultados se compararon con muestras sin fallas. Se realizaron simulaciones numéricas para investigar la interacción elástica no lineal de las ondas de estrés con las regiones de daño. Los resultados muestran una clara tendencia de los parámetros no lineales que cambian en función del tamaño de la grieta, demostrando la capacidad del enfoque propuesto para detectar grietas en servicio.