背景及現(xiàn)狀

隨著全球?qū)η鍧嵞茉吹男枨笤黾樱L(fēng)電作為重要的可再生能源之一，其產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷壯大。越來(lái)越多的風(fēng)電機(jī)組被安裝在各種復(fù)雜環(huán)境下，包括高山、海島、草原等偏遠(yuǎn)地區(qū)，風(fēng)電風(fēng)機(jī)葉片數(shù)量眾多且運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)，其可靠性和穩(wěn)定性直接關(guān)系到風(fēng)電場(chǎng)的正常發(fā)電和經(jīng)濟(jì)效益，因此需要有效的監(jiān)測(cè)手段來(lái)保障葉片的健康運(yùn)行。

風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)維成本在風(fēng)電總成本中占有較大比例，而葉片作為易受損部件，一旦出現(xiàn)故障未及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理，可能會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的機(jī)組故障，導(dǎo)致停機(jī)維修甚至更換葉片，這將帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失。通過(guò)噪聲監(jiān)測(cè)等手段對(duì)葉片進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，能夠在故障初期及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)，有效降低運(yùn)維成本。

既有方案

接觸式監(jiān)測(cè)方法：常見(jiàn)的接觸式監(jiān)測(cè)方法如振動(dòng)監(jiān)測(cè)、光纖傳感等，需要在葉片上安裝傳感器，這可能會(huì)破壞葉片的原有結(jié)構(gòu)，影響其性能；同時(shí)傳感器的安裝和維護(hù)難度較大。

非接觸式光學(xué)監(jiān)測(cè)方法：圖像識(shí)別等非接觸式光學(xué)監(jiān)測(cè)方法雖然在一定程度上避免了對(duì)葉片的物理接觸，但在惡劣天氣條件下，如霧天、雨天、夜晚等，其監(jiān)測(cè)效果會(huì)大打折扣，無(wú)法保證全天候的穩(wěn)定監(jiān)測(cè)。

傳統(tǒng)聲級(jí)計(jì)測(cè)量：便攜式聲級(jí)計(jì)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低，操作方便，但精度和穩(wěn)定性相對(duì)較差，功能單一，無(wú)法做復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。

4G無(wú)線(xiàn)監(jiān)測(cè)方案

高精度測(cè)量：高精度測(cè)量傳聲器，實(shí)時(shí)采集高保真聲音信號(hào)。

邊緣計(jì)算：自動(dòng)提取風(fēng)機(jī)葉片噪聲特征值。

無(wú)線(xiàn)傳輸：風(fēng)機(jī)葉片噪聲特征值通過(guò)無(wú)線(xiàn)4G上傳至服務(wù)器，擺脫繁雜的線(xiàn)纜束縛。

本地存儲(chǔ)：原始數(shù)據(jù)保留在本地大容量非易失性存儲(chǔ)空間內(nèi)，便于監(jiān)測(cè)人員后續(xù)對(duì)異常事件原始數(shù)據(jù)進(jìn)行二次分析。

人工智能：服務(wù)器端部署預(yù)訓(xùn)練模型，智能判斷風(fēng)機(jī)噪聲是否異常。

高可靠性設(shè)計(jì)：防水等級(jí)IP67，系統(tǒng)具有自恢復(fù)機(jī)制，可在野外惡劣環(huán)境下長(zhǎng)期部署執(zhí)行監(jiān)測(cè)任務(wù)。

半永久性安裝：支持外接太陽(yáng)能供電，提供野外使用長(zhǎng)久續(xù)航。

（左圖為無(wú)線(xiàn)4G終端 右圖為服務(wù)器端模型訓(xùn)練結(jié)果）

系統(tǒng)介紹

本風(fēng)機(jī)葉片噪聲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)旨在高效、精準(zhǔn)地對(duì)風(fēng)機(jī)葉片運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的噪聲進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)創(chuàng)新的技術(shù)架構(gòu)與先進(jìn)的算法模型，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患，保障風(fēng)機(jī)的穩(wěn)定運(yùn)行，提升風(fēng)電場(chǎng)的整體發(fā)電效率與運(yùn)維管理水平。

無(wú)線(xiàn)4G終端分散部署于葉片背后的下風(fēng)方向（如下圖，黑色X表示監(jiān)測(cè)點(diǎn)位，紅色X表示太陽(yáng)能安裝參考位置，黑色實(shí)線(xiàn)為半圓參考線(xiàn)，非設(shè)備間連線(xiàn)），結(jié)合風(fēng)機(jī)自身運(yùn)行狀態(tài)及朝向數(shù)據(jù)，智能選取位于葉片正后方的噪聲數(shù)據(jù)用于判斷風(fēng)機(jī)葉片狀態(tài)。

終端部署位置示意圖

系統(tǒng)架構(gòu)

邊緣端設(shè)備：由多個(gè)分布式高精度噪聲采集設(shè)備組成，能夠全方位捕捉葉片在不同風(fēng)向下產(chǎn)生的噪聲信號(hào)。邊緣端設(shè)備還配備有高性能的信號(hào)采集與預(yù)處理模塊，對(duì)采集到的原始噪聲信號(hào)進(jìn)行初步的濾波、放大、模數(shù)轉(zhuǎn)換等處理，并從中提取出噪聲的特征值，這些特征值將通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)上傳至服務(wù)器端。

服務(wù)器端：運(yùn)行著先進(jìn)的 AI 模型，該模型基于深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)大量的歷史風(fēng)機(jī)葉片噪聲數(shù)據(jù)以及對(duì)應(yīng)的故障標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到正常與異常噪聲特征之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)模式，對(duì)邊緣端上傳的噪聲特征值進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和判斷，準(zhǔn)確識(shí)別出風(fēng)機(jī)葉片是否存在諸如裂紋、葉片不平衡等各類(lèi)異常情況，并生成相應(yīng)的預(yù)警信息和診斷報(bào)告。

核心功能

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)采集：邊緣端設(shè)備 24 小時(shí)不間斷地對(duì)風(fēng)機(jī)葉片噪聲進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，確保每一刻的噪聲數(shù)據(jù)都能被準(zhǔn)確捕捉。所采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，能夠以穩(wěn)定的頻率上傳至服務(wù)器端，為后續(xù)的分析提供及時(shí)、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

噪聲特征提取與壓縮：邊緣端的信號(hào)處理模塊運(yùn)用先進(jìn)的算法，對(duì)原始噪聲信號(hào)進(jìn)行特征提取，如利用快速傅里葉變換（FFT）獲取噪聲的頻率譜特征，通過(guò)時(shí)域分析計(jì)算聲壓級(jí)、噪聲能量均值和方差等統(tǒng)計(jì)特征量。在提取特征的過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理，去除冗余信息，僅保留對(duì)故障診斷有價(jià)值的特征值，這不僅減少了數(shù)據(jù)傳輸帶寬的需求，還降低了服務(wù)器端的數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)，提高了整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

AI 模型異常檢測(cè)與診斷：服務(wù)器端的 AI 模型基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，經(jīng)過(guò)對(duì)海量風(fēng)機(jī)葉片噪聲樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，具備強(qiáng)大的模式識(shí)別和分類(lèi)能力。當(dāng)接收到邊緣端上傳的噪聲特征值時(shí)，模型能夠迅速對(duì)其進(jìn)行分析，與正常葉片噪聲特征模式進(jìn)行對(duì)比，快速判斷當(dāng)前葉片噪聲是否異常，并根據(jù)異常的嚴(yán)重程度生成不同級(jí)別的預(yù)警信息，為運(yùn)維人員提供明確的故障指示和處理建議。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與歷史回溯：系統(tǒng)配備有大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可從邊緣端設(shè)備回收所有的噪聲原始數(shù)據(jù)。這不僅便于運(yùn)維人員隨時(shí)查詢(xún)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)風(fēng)機(jī)葉片的運(yùn)行狀況進(jìn)行回溯分析，還可以為模型的持續(xù)優(yōu)化提供豐富的數(shù)據(jù)資源。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的挖掘和分析，可以發(fā)現(xiàn)風(fēng)機(jī)葉片在不同運(yùn)行階段、不同環(huán)境條件下的噪聲變化規(guī)律，提前預(yù)測(cè)潛在故障的發(fā)生趨勢(shì)，制定更加科學(xué)合理的維護(hù)計(jì)劃。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

高效的數(shù)據(jù)處理能力：邊緣計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用使得大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理工作在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣端完成，有效減少了數(shù)據(jù)傳輸至云端或服務(wù)器中心的延遲和帶寬占用。這使得系統(tǒng)能夠?qū)︼L(fēng)機(jī)葉片噪聲進(jìn)行實(shí)時(shí)快速的分析和響應(yīng)，即使在大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)環(huán)境下，也能保證系統(tǒng)的高效運(yùn)行，不會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)量的劇增而出現(xiàn)性能瓶頸。

高精度的故障診斷：基于深度學(xué)習(xí)的 AI 模型能夠自動(dòng)從海量噪聲數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜的特征和模式，相較于傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)閾值或簡(jiǎn)單算法的故障診斷方法，具有更高的診斷精度和可靠性。

靈活的系統(tǒng)擴(kuò)展性：無(wú)論是增加新的風(fēng)機(jī)葉片監(jiān)測(cè)點(diǎn)，還是對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的功能進(jìn)行升級(jí)，如引入新的噪聲特征提取算法或優(yōu)化 AI 模型結(jié)構(gòu)，該系統(tǒng)都具有良好的擴(kuò)展性。邊緣端設(shè)備和服務(wù)器端軟件均可方便地進(jìn)行模塊化升級(jí)和擴(kuò)展，適應(yīng)風(fēng)電場(chǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和風(fēng)機(jī)技術(shù)的不斷更新?lián)Q代。

強(qiáng)大的環(huán)境適應(yīng)性：邊緣端噪聲傳感器和相關(guān)設(shè)備均采用工業(yè)級(jí)設(shè)計(jì)，具備高防護(hù)等級(jí)和寬溫度適應(yīng)范圍，能夠適應(yīng)風(fēng)電場(chǎng)惡劣的自然環(huán)境條件，如高溫、低溫、高濕度、強(qiáng)風(fēng)沙等。確保在整個(gè)風(fēng)機(jī)的生命周期內(nèi)，系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠地運(yùn)行，持續(xù)提供準(zhǔn)確的噪聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)效益

提升風(fēng)機(jī)可靠性與可用率：通過(guò)及時(shí)準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)風(fēng)機(jī)葉片噪聲異常，提前發(fā)現(xiàn)潛在故障并進(jìn)行處理，能夠有效避免風(fēng)機(jī)突發(fā)故障停機(jī)，減少因故障維修導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間，提高風(fēng)機(jī)的可靠性和可用率，從而增加風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量和經(jīng)濟(jì)效益。

降低運(yùn)維成本：精準(zhǔn)的故障診斷功能使得運(yùn)維人員能夠有針對(duì)性地對(duì)風(fēng)機(jī)葉片進(jìn)行維護(hù)和修理，避免了不必要的設(shè)備拆卸和檢查工作，減少了人力、物力的浪費(fèi)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)，可以合理安排預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃，進(jìn)一步降低運(yùn)維成本，提高運(yùn)維效率。

保障風(fēng)電場(chǎng)安全運(yùn)行：風(fēng)機(jī)葉片故障可能導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故，如葉片斷裂飛出等。本監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠在故障發(fā)生初期及時(shí)發(fā)出預(yù)警，為風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維人員提供了足夠的應(yīng)對(duì)時(shí)間，采取相應(yīng)的措施，避免事故的發(fā)生或擴(kuò)大，保障風(fēng)電場(chǎng)人員和設(shè)備的安全，維護(hù)周邊環(huán)境和公眾的利益。