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13873104206更新时间:2025-06-20 浏览次数:175
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——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“望闻问切”的检测方式已力不从心,行业急需更敏锐的“耳朵”与更智慧的“大脑”。
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——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著影响发电量。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“世邦”)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AI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:基于三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AI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“双碳”目标作出更大的贡献。
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