风电叶片声纹监测方案

基于“端-边-云”架构,融合 AI人工智能+机理模型,构建全天候、全维度的叶片健康监测体系,解决传统监测手段无法定位、信噪比低及无法发现内部缺陷的痛点。
关键词:端-边-云|声纹特征|早期诊断|抗噪模型|3D 看板
Solutions

一. 解决方案 (Solutions)

1. 多维智能感知与诊断

·(1) 外部损伤检测:利用声纹特征分析,精准识别 表面裂纹(>2cm裂纹检出率达90%)、前缘腐蚀、排水孔堵塞及雷击损伤。

·(2) 内部隐患预警:针对叶片内部的微观裂纹、粘接层脱粘、纤维断裂及松动部件,通过接触式采集进行早期诊断,填补视觉巡检盲区。

·(3) 复杂环境抗噪:针对风噪、机械振动及气动噪声建立专项抑制模型,结合阵列算法自适应小波包降噪算法,确保在恶劣天气下数据的纯净度与特征提取的准确性。

2. 数字化智能运维平台

·(1) 实时可视化监控:提供风场级3D可视化看板,实时呈现风机运行状态、报警位置定位及实时声纹波形。

·(2) 全自动闭环管理:采用三级告警阈值(P90/P95/P99) 设计,系统发现异常声纹(含人耳无法听到的超声信号)自动触发报警,辅助运维人员进行复核与工单处理,替代传统高成本的人工与无人机巡检。

·(3) 灵活部署策略:新建机组支持叶片制造阶段预埋传感器;在役机组提供无损粘贴式方案,不涉及大部件拆装,部署快捷。

端-边-云一体化部署拓扑结构(示意图)
解决方案配图
Product Benefits

二. 产品效益 (Product Benefits)

推动风电运维从“被动抢修”向“主动预测性维护”转型,显著提升资产安全性与运营经济效益。

1. 保障资产安全,规避重大事故

(1) 杜绝倒塔风险:提前发现占比约 15%-18% 的内部结构裂纹与粘接层时效问题,防止因叶片断裂导致的整机倾覆,消除灾难性安全隐患。

(2) 全天候守护:突破无人机和人工只能在停机、好天气下巡检的限制,实现 7×24 小时带载运行监测。

2. 降本增效,提升投资回报

(1) 降低运维成本:通过精准报警减少无效巡检,辅助制定科学维护计划。实际案例显示,在华北某项目中,实测年运维成本降低18%。

(2) 提升发电效率:及时发现前缘腐蚀等气动缺陷(约占损伤32%),避免因气动效率下降导致的 3-5% 发电量损失。

(3) 快速投资回收:对于在役机组改造项目,投资回收期普遍在 1.5 - 2年,经济效益显著。

Smart Terminal

三. 智能终端 (Smart Terminal)

采用国产自研的高灵敏度工业级声学传感器,提供“塔下非接触”与“叶根接触式”两款专用硬件,针对不同工况灵活组合,实现无需采集盒的轻量化部署。

塔筒外部非接触式声学阵列 (型号:SC-L231)

SC-L231
SC-L231

(1) 核心构造:集成 8个MEMS麦克风 组成的声学阵列,内置数模转换模块,无需外挂采集盒。

(2) 性能指标:频响范围 20Hz ~ 96kHz;信噪比 > 65dB。

(3) 智能特性:支持数字采集拾音与 AI降噪 处理,标准版具备IP65防护。

(4) 部署方式:安装于塔筒底部距地面 3-5 米处,每台风机部署 2 台。

叶片内部接触式工业传声器 (型号:SC-L251)

SC-L251
SC-L251

(1) 核心构造:专为叶片密闭空间设计的接触式传感器,通过结构胶紧密贴合。

(2) 监测原理:高保真捕捉叶片材料内部微弱结构传导声。

(3) 部署方式:安装于叶片内部的叶根或腹板,每台风机推荐部署 6 台。

可售产品列表: