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本系统能对风力发电场的风机叶片进行分布式远程在线智能健康监测，系统组成如图1所示，该系统包括户外麦克风、信号采集与通信单元、光网络和风场监控中心服务器等。户外麦克风以非接触的方式采集风机叶片运行时产生的声信号，并传送给数据采集与通信单元，由通信单元将采集的信号通过网络上传至监控中心服务器，服务器包括接收端通信单元、信号处理与特征提取模块、神经网络和用户交互应用软件，由神经网络对风机叶片的健康状态进行判断，对缺陷进行分类，并发出报警。服务器交互应用软件能给用户提供友好的交互界面，用户可以通过PC机和手机远程登录服务器，实时查看声音监测信息，如时域图、频域图、时频域图等，也可以听取原始声信号，获得授权的工作人员可以对给出的故障信号进行再一次确认，并给出标注，还可以调取其历史记录，帮助用户分析。该系统能够远程实时非接触监测各风机叶片的健康状态并及时反馈给用户，有效解决了检测设备不易安装维护、无法远程在线监测、实时性差等技术问题。

最新装机的风电机组一般都在1兆瓦以上，叶片直径可达七八十米甚至上百米。对于旋转设备的缺陷检测来说，传统的方法多为接触式检测法，存在传感器安装困难，检测范围有限等技术障碍，本成果开发的基于声学特征的风机叶片远程在线智能健康监测系统具有成本低、非接触、测量范围大、安装方便等优点。

刘小英，项目负责人，博士，副教授，硕士生导师。长期从事光纤通信系统与器件、光纤传感网络与无线传感器网络方向研究。2009年 - 2010年，在美国南加州大学电子工程系光通信实验室做访问学者。2010年美国光学学会会员，中国机械工程学会高级会员。是OPT FIBER TECHNOL 审稿人，物理学报审稿人，教育部硕士学位论文评审人，主持与参与国家省部级项目多项。

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