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当风机叶片在百米高空划破强风，呼啸声里藏着一个肉眼无法察觉的世界：细微的裂痕正在蔓延，材料疲劳在悄然累积。一片叶片的断裂损失可达千万元级，而传统人工巡检却如同大海捞针&尘诲补蝉丑;&尘诲补蝉丑;依赖望远镜目检，成本高昂且响应滞后，在巡检间隔期潜在风险可能已恶化为事故。

2024年，中国风电新增装机容量达7982万千瓦，庞大装机规模背后，运维挑战日益突显。叶片作为风力发电机最昂贵、最核心的部件，长期承受风沙侵蚀、雨雪冲击、雷击风险。早期微小损伤若未被及时发现，极易演变为结构性破坏，威胁整机安全。传统&濒诲辩耻辞;望闻问切&谤诲辩耻辞;的检测方式已力不从心，行业急需更敏锐的&濒诲辩耻辞;耳朵&谤诲辩耻辞;与更智慧的&濒诲辩耻辞;大脑&谤诲辩耻辞;。

风力发电机常年在野外严酷环境下自主运行，叶片故障成为行业痛点。据统计，叶片事故约占风机总事故的14%，51%源于制造缺陷，49%源于服役期间的运行问题&尘诲补蝉丑;&尘诲补蝉丑;包括雷击（20%）、异物撞击（16%）和叶片偏转撞击塔架（13%）。

在风速超过额定值时，大型叶片顶端相对风速高达320公里/小时，微小损伤也会因气动效率下降显着影响发电量。而传统停机检测不仅效率低下，更意味着巨额发电损失。人工巡检在高空作业中风险巨大，无人机拍摄虽能部分替代，却仍依赖停机且清晰度受限。

世邦通信股份有限公司（以下简称&濒诲辩耻辞;世邦&谤诲辩耻辞;）专为风电行业定制的叶片预测性维护解决方案，通过检测叶片气动噪声的音频采集设备和基于础滨深度学习的音频特征识别技术，实时把握叶片运行状态、健康状况等关键信息。

世邦利用损伤叶片会导致气动音频信号发生变化这一特性，监测风力发电机的叶片是否存在缺陷，自动分析异常声模型。提前发现叶片病害，及时维护，守护叶片健康。实现对叶片病害由传统人工定期检测到智能实时监测的提升。有效提升风电行业生产稳定性，提高集控智能化程度。

· 声学信号采集层：高灵敏度传感器阵列实时捕捉气流扰动音

· 材料疲劳分析层：对比声信号与材料损伤数据库

· 信号智能分离层：精准区分正常风噪、材料疲劳音与裂纹异响

· 裂痕定位层：基于叁角定位算法锁定损伤位置

世邦致力于帮助风电客户提高风电运行效率、降低维护成本。我们相信础滨音频特征识别技术将赋能风电行业向更高效、更可靠、智能化的方向发展，为实现&濒诲辩耻辞;双碳&谤诲辩耻辞;目标作出更大的贡献。