在中國，風電是構建新型電力系統的主體能源，是支持電力系統脫碳，進而推動能源系統和全社會實現碳中和的主力軍。截止24年2月底，全國風電裝機容量約4.5億千瓦，同比增長21.3%，裝機規模繼續加強。

隨著風電行業步入“數字化時代”，風電機組的全生命周期管理面臨新的挑戰。風電機組屬于重型發電設備，整個設備通常高達百米以上，重量約為數百噸，結構復雜，使得安裝調試成本高昂。在投入使用后，隨著運行年限的增加，維護需求和成本亦隨之增長，尤其在機組壽命的中后期，老化與損壞問題更為突出，需要大量時間進行維護或更換。而葉片作為大型風力發電機組中獲取風能的關鍵部件，造價約占整機的20%左右；且葉片長期運行在嚴酷的自然環境中，極易發生各種安全隱患，威脅整機的安全，在機組總故障中的比例高達34%。不僅給機組運行帶來了潛在的安全風險，也會給風電企業帶來經濟上的巨大損失。

聽風者”崛起，聲學技術成為葉片的24小時監護儀

聲學檢測無需接觸葉片，只需在塔筒、機艙或地面部署傳感器陣列，即可在強噪聲背景下捕捉異常信號。其技術路線百花齊放，但核心邏輯一致：“聽聲辨病”。

落地之戰，聲波監測的工業實踐

技術突破正快速轉化為生產力。三峽珠江發電的利用非接觸式聲學傳感器陣列捕捉葉片轉動時的微弱氣流擾動音波，通過動態濾波與深度學習實現故障預測。其“云邊協同”架構將部分計算任務下沉至傳感器終端，大幅提升響應速度。

世邦AI驅動的“聲學特征解碼”

智能環境降噪

風機葉片運行在野外環境中，由于葉片早期故障的能量表現相對微弱，容易被這些背景噪聲所掩蓋。因此，在提取特征之前，世邦葉片預測性維護系統對采集的聲信號進行適當的預處理（支持30級自適應降噪），以提高信號的信噪比，從而確保后續分析的準確性和可靠性。

葉片聲學模型

健康葉片在正常工作狀態下，拾音器采集到的聲信號主要為葉輪掃風聲。相比于正常工作狀態，故障葉片運行時聲信號的頻譜會發生周期性變化。世邦采用自主研發的異常聲算法模型，包含風機葉片穿孔、開裂、損壞、雷擊損壞、斷裂等異常聲音模型，有效識別葉片運行異常。應用于葉片進行實時狀態監測與故障診斷，進一步提高機組的可靠性、安全性和有效性。

智能化運維管理

系統通過采集和分析葉片音頻數據，利用模型分析和學習技術，快速識別葉片異常聲，減少人工干預的時間和錯誤。能夠實時把握葉片運行狀態、健康狀況等關鍵信息，在故障發生之前采取預防措施，減少葉片故障對業務的影響。