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资讯频道产品概述：
通过空气声纹与声表面波技术对风电叶片运行进行24小时在线监测，结合机器学习、AI、模型与物联网技术，针对性训练对应风机叶片运行专业模型，基于工业模型AI判断负变量，实现对叶片裂纹、穿孔、雷击、变桨状态异常等事件的早期发现与告警。24小时在线监测，使集控中心能够及时发现早期隐患。
性能特点：
1、非接触式测量，能在叶片运行时进行监测，不影响叶片正常工作；
2、对早期损伤敏感，能够识别微小裂纹的产生，实现穿孔、分层、裂纹等问题的早期发现与处理；
3、可实现全时段连续监测，无检测盲区；
4、针对叶片进行专业化建模，模型保留持续标注学习能力；
5、业界领先的高采样率传感技术与采集技术，信号不失真；
6、专利产品-空气声纹与声表面波双鉴传感器，能够多参数鉴别叶片异常。
适用领域：
1、风力发电叶片运行监测；
2、风力发电轴系监测；
3、输变配电系统局部放电监测。
推荐理由：
1、技术优势：
早期预警能力强：可识别细微裂纹，提前数月预警，为风电争取宝贵维修窗口。
抗干扰性能突出：采用高频信号分析（最高≥48kHz）与自适应降噪算法，有效提升信噪比与可靠性。
双参数融合诊断：结合空气声纹就与声表面波，双参数鉴别更准确，通过AI算法实现精准预测性维护。
2、经济效益优势
降低运维成本：在线监测可减少人工巡检频次，优化维修资源分配。
减少发电损失：监测系统通过减少非计划停机和优化维护策略，可显著提高风机可利用率。
延长设备寿命：预测性维护可比定期维护延长设备使用寿命15-20%。
风险成本避免：叶片严重故障导致的更换成本高昂，通过预测性维护，可有效降低维修投入。
3、安全与社会效益
系统通过实时预警，降低了叶片断裂等恶性事故的风险，保障了风电场周边设施、船只的安全;
及时维修受损叶片避免了复合材料碎片、润滑油对周边生态的影响，符合绿色能源的发展理念;
系统的推广应用促进了风电行业从计划维修向预测性维护的转型升级，提高了整体运维水平;
积累的监测数据也为叶片设计改进和标准升级提供了宝贵依据，推动了行业技术进步。
北京市公安局海淀分局备案号：11010802023656号