风力发电机叶片的健康状况直接影响着发电效率与设备安全，而传统巡检方式在实时捕捉早期故障方面存在局限性。我司集成研发的叶片声学监测系统，依托安装在塔筒底部的高精度声学传感器，实时采集叶片运行声纹数据，深度融合AI智能分析技术，可精准识别雷击损伤、鼓包变形、裂纹萌生及结构断裂等故障隐患，显著提升风电运维的智能化与高效化水平。

核心优势

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  精准监测

  采用工业级声学传感器，捕捉叶片运行中的异常声纹，识别微小的结构损伤，如裂纹、分层等，故障检出率超95%。

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  全天候运行

  不受光照、天气影响，7×24小时持续监测，适应极端环境（-30℃~70℃）。

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  提前预警

  基于深度学习算法，分析声音频谱特征，在叶片断裂、鼓包等严重故障发生前发出预警，减少非计划停机。

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  低维护成本

  无需频繁人工巡检，减少吊篮、无人机等高成本巡检方式，显著降低运维支出。