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，龐大裝機規模背后，運維挑戰日益突顯。葉片作為風力發電機最昂貴、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現，極易演變為結構性破壞，威脅整機安全。傳統“望聞問切”的檢測方式已力不從心，行業急需更敏銳的“耳朵”與更智慧的“大腦”。

風力發電機常年在野外嚴酷環境下自主運行，葉片故障成為行業痛點。據統計，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電量。而傳統停機檢測不僅效率低下，更意味著巨額發電損失。人工巡檢在高空作業中風險巨大，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”）專為風電行業定制的葉片預測性維護解決方案，通過檢測葉片氣動噪聲的音頻采集設備和基于AI深度學習的音頻特征識別技術，實時把握葉片運行狀態、健康狀況等關鍵信息。

世邦利用損傷葉片會導致氣動音頻信號發生變化這一特性，監測風力發電機的葉片是否存在缺陷，自動分析異常聲模型。提前發現葉片病害，及時維護，守護葉片健康。實現對葉片病害由傳統人工定期檢測到智能實時監測的提升。有效提升風電行業生產穩定性，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據庫

· 信號智能分離層：精準區分正常風噪、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音頻特征識別技術將賦能風電行業向更高效、更可靠、智能化的方向發展，為實現“雙碳”目標作出更大的貢獻。