在中国，风电是构建新型电力系统的主体能源，是支持电力系统脱碳，进而推动能源系统和全社会实现碳中和的主力军。截止24年2月底，全国风电装机容量约4.5亿千瓦，同比增长21.3%，装机规模继续加强。

随着风电行业步入“数字化时代”，风电机组的全生命周期管理面临新的挑战。风电机组属于重型发电设备，整个设备通常高达百米以上，重量约为数百吨，结构复杂，使得安装调试成本高昂。在投入使用后，随着运行年限的增加，维护需求和成本亦随之增长，尤其在机组寿命的中后期，老化与损坏问题更为突出，需要大量时间进行维护或更换。而叶片作为大型风力发电机组中获取风能的关键部件，造价约占整机的20%左右；且叶片长期运行在严酷的自然环境中，极易发生各种安全隐患，威胁整机的安全，在机组总故障中的比例高达34%。不仅给机组运行带来了潜在的安全风险，也会给风电企业带来经济上的巨大损失。

听风者”崛起，声学技术成为叶片的24小时监护仪

声学检测无需接触叶片，只需在塔筒、机舱或地面部署传感器阵列，即可在强噪声背景下捕捉异常信号。其技术路线百花齐放，但核心逻辑一致：“听声辨病”。

落地之战，声波监测的工业实践

技术突破正快速转化为生产力。三峡珠江发电的利用非接触式声学传感器阵列捕捉叶片转动时的微弱气流扰动音波，通过动态滤波与深度学习实现故障预测。其“云边协同”架构将部分计算任务下沉至传感器终端，大幅提升响应速度。

世邦AI驱动的“声学特征解码”

智能环境降噪

风机叶片运行在野外环境中，由于叶片早期故障的能量表现相对微弱，容易被这些背景噪声所掩盖。因此，在提取特征之前，世邦叶片预测性维护系统对采集的声信号进行适当的预处理（支持30级自适应降噪），以提高信号的信噪比，从而确保后续分析的准确性和可靠性。

叶片声学模型

健康叶片在正常工作状态下，拾音器采集到的声信号主要为叶轮扫风声。相比于正常工作状态，故障叶片运行时声信号的频谱会发生周期性变化。世邦采用自主研发的异常声算法模型，包含风机叶片穿孔、开裂、损坏、雷击损坏、断裂等异常声音模型，有效识别叶片运行异常。应用于叶片进行实时状态监测与故障诊断，进一步提高机组的可靠性、安全性和有效性。

智能化运维管理

系统通过采集和分析叶片音频数据，利用模型分析和学习技术，快速识别叶片异常声，减少人工干预的时间和错误。能够实时把握叶片运行状态、健康状况等关键信息，在故障发生之前采取预防措施，减少叶片故障对业务的影响。