O planejamento da manutenção de parques eólicos é uma tarefa complexa, uma vez que os aerogeradores estão expostos a condições ambientais adversas que podem acelerar o desgaste dos componentes e que dificultam a identificação prévia de falhas. Além disso, a falta de um plano de manutenção adequado pode comprometer a confiabilidade dos aerogeradores, reduzindo a eficiência e diminuindo a margem de lucro dos parques eólicos. Neste contexto, uma estrutura para detecção de anomalias de rolamentos foi aplicada aos dados de vibração de três parques eólicos localizados no Nordeste do Brasil. Foram utilizados dois procedimentos para a rotulação dos dados e extração de atributos em diferentes domínios para o treinamento de doze modelos não supervisionados. Para detecção final da anomalia, uma estratégia de comitês de modelos baseada na votação majoritária foi adotada. A validação da metodologia foi realizada para o caso de ocorrência de falha no rolamento do eixo de alta velocidade do gearbox de quatro aerogeradores. Os resultados demonstraram que o método proposto conseguiu identificar corretamente anomalias em dois dos aerogeradores analisados. Os dados foram obtidos no âmbito de um projeto de P&D Aneel, chamado de CPFL.APE, e que está sendo desenvolvido por um consórcio entre UFPE, IFPE, FITEC e CPFL.