声纹技术破解叶片裂纹监测难题，风机安全守护进入智能预警时代！

01引言

风电作为清洁能源的重要组成部分，保持着强劲的增长势头，但行业快速扩张的同时也面临着严峻挑战——叶片断裂事故频发，正在为这一绿色能源的发展前景蒙上阴影。例如，总装机806MW的美国Vineyard Wind-1海上风电项目，是该国在建最大的海上风电项目，计划安装62台GE Haliade-X 13MW海上风机，叶片长度107米。2025年，在完成47台风电机组的安装后，有22台风机叶片发生了断裂，造成损失高达数亿美元。美国海洋能源管理局（BOEM）要求，必须拆除该项目已使用的LM Wind Power同批次叶片，同时要求更换后的叶片必须加装在线监测装置，以确保叶片有异常时能及时发现。国内风电场同样面临此类问题。传统目检方式存在三大短板：依赖人工、成本高昂、响应滞后（巡检间隔时间远远大于裂纹类缺陷劣化时间）。

02叶片早期缺陷检测技术获突破性进展

2024年，一家来自南京的声纹技术企业——土星视界，通过理论分析与现场测试发现：叶片内部一旦出现鼓包、裂纹，会引起叶片内部气动噪声成分变化，其声纹特性与健康叶片存在差异。基于这项发现，研发团队开辟出针对叶片内部裂纹预警的新路径：将声纹技术应用于叶片监测场景，通过在叶片内部加装专用声纹感知装置，依托强大的声纹处理技术、AI识别算法，从而精确识别到叶片早期的裂纹缺陷。研发“风翼卫士”的过程中，土星视界克服了三大难题。

独特的降噪和声纹事件去重技术

风机上噪音很多，高强度噪音来源于气流、机组、叶片形变等，这对故障声纹识别提出了巨大挑战。针对复杂噪声场中，弱信号识别的技术难题，研发人员不断攻关，突破了传统滤波手段在复杂声场中的局限性，实现了智能噪声抑制，为有效的声纹识别提供了强有力基础。针对不同叶片内传感器接收到相同来源的声学信号，土星团队研发出了风机内部声纹事件去重算法，保障了定位声纹事件来源和不同声纹事件的分离，进一步提高了识别算法准确率。

原始音频通过降噪算法处理前后对比

解读风机叶片的“语言”和“上下文”

风机叶片内部发出的声学信号复杂多样，彼此之间也有存在上下文关系。土星基于XLSR大模型技术框架，构建了基于长短序列的声纹特征编码，在小样本条件下，有效表达各类声纹的特征差异性。在此基础上，利用长短序列的建模能力，模型还综合了机组在监控周期内的上下文特征，从而实现了不同厂商、不同型号叶片内部裂纹缺陷的诊断与适配。

极端环境下的可靠性

风力资源丰富的地区往往伴随着极端温度、温差大、盐雾腐蚀、潮湿多雾、雷击频繁、永磁体干扰等，对叶片监测产品可靠性提出苛刻要求。“土星视界·风翼卫士”支持-30℃~70℃宽温环境运行，通过C4H级盐雾防护认证、EMC测试、雷击测试、CNAS认证等，并已在江苏、浙江、广西、云南、贵州、新疆、内蒙等地长时间稳定运行。

03方案介绍

“云边端”协同，叶片缺陷监测进入智能预警时代

“土星视界·风翼卫士”采用云—边—端架构：

云端：声纹数据管理、存储和可视化；算法升级；对接集控系统。

边侧：降噪、声纹识别、语义理解，故障告警上传。

端侧：捕捉风机及叶片的声学信号，识别瞬时大动能事件。

04应用情况

截至目前，数百套“土星视界·风翼卫士”产品已在全国30+风电场成功部署，多次成功发现叶片内部早期裂纹缺陷及其他故障。

05风翼卫士“缺陷叶片紧急保障”计划