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。