當風機葉片在百米高空劃破強風，呼嘯聲里藏著一個肉眼無法察覺的世界：細微的裂痕正在蔓延，材料疲勞在悄然累積。一片葉片的斷裂損失可達千萬元級，而傳統(tǒng)人工巡檢卻如同大海撈針——依賴望遠鏡目檢，成本高昂且響應(yīng)滯后，在巡檢間隔期潛在風險可能已惡化為事故。

2024年，中國風電新增裝機容量達7982萬千瓦，龐大裝機規(guī)模背后，運維挑戰(zhàn)日益突顯。葉片作為風力發(fā)電機最昂貴、最核心的部件，長期承受風沙侵蝕、雨雪沖擊、雷擊風險。早期微小損傷若未被及時發(fā)現(xiàn)，極易演變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)性破壞，威脅整機安全。傳統(tǒng)“望聞問切”的檢測方式已力不從心，行業(yè)急需更敏銳的“耳朵”與更智慧的“大腦”。

風力發(fā)電機常年在野外嚴酷環(huán)境下自主運行，葉片故障成為行業(yè)痛點。據(jù)統(tǒng)計，葉片事故約占風機總事故的14%，51%源于制造缺陷，49%源于服役期間的運行問題——包括雷擊（20%）、異物撞擊（16%）和葉片偏轉(zhuǎn)撞擊塔架（13%）。

在風速超過額定值時，大型葉片頂端相對風速高達320公里/小時，微小損傷也會因氣動效率下降顯著影響發(fā)電量。而傳統(tǒng)停機檢測不僅效率低下，更意味著巨額發(fā)電損失。人工巡檢在高空作業(yè)中風險巨大，無人機拍攝雖能部分替代，卻仍依賴停機且清晰度受限。

世邦通信股份有限公司（以下簡稱“世邦”）專為風電行業(yè)定制的葉片預(yù)測性維護解決方案，通過檢測葉片氣動噪聲的音頻采集設(shè)備和基于AI深度學習的音頻特征識別技術(shù)，實時把握葉片運行狀態(tài)、健康狀況等關(guān)鍵信息。

世邦利用損傷葉片會導致氣動音頻信號發(fā)生變化這一特性，監(jiān)測風力發(fā)電機的葉片是否存在缺陷，自動分析異常聲模型。提前發(fā)現(xiàn)葉片病害，及時維護，守護葉片健康。實現(xiàn)對葉片病害由傳統(tǒng)人工定期檢測到智能實時監(jiān)測的提升。有效提升風電行業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性，提高集控智能化程度。

· 聲學信號采集層：高靈敏度傳感器陣列實時捕捉氣流擾動音

· 材料疲勞分析層：對比聲信號與材料損傷數(shù)據(jù)庫

· 信號智能分離層：精準區(qū)分正常風噪、材料疲勞音與裂紋異響

· 裂痕定位層：基于三角定位算法鎖定損傷位置

世邦致力于幫助風電客戶提高風電運行效率、降低維護成本。我們相信AI音頻特征識別技術(shù)將賦能風電行業(yè)向更高效、更可靠、智能化的方向發(fā)展，為實現(xiàn)“雙碳”目標作出更大的貢獻。