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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。

目前全球范围内发展风电产业的国家高达90多个，其中尤以中国、美国、印度、西班牙和瑞典为主，总计占全球７３％的份额。近年来，中国后来者居上已逐步取代美国成为具备世界最大规模的风电市场，我国风电累计装机容量突飞猛进，从无到有，现已占全球累计装机容量的百分之三十多，实现了从追赶到引领的伟大历史跨越。2022年1月26日，国家能源局发布2021年全国电力工业统计数据。 截至2021年12月底，风电装机容量约3.3亿千瓦，同比增长16.6%。同时，2021年海上风电异军突起，全年新增装机1690万千瓦，是此前累计建成总规模的1.8倍，目前累计装机规模达到2638万千瓦，跃居世界第一。

安装风力发电机叶片远程在线智能健康监测系统后，能够及时发现风力发电机叶片的故障，防止故障继续扩大，如任由故障发展，可能导致叶片报废，甚至发生机组倒塌，单台更换整套叶片成本约爲210万，叶片运输费30万，吊装费30万，直接经济损失270万，如果发生机组倒塌，直接经济损失500万。如果某公司运行风机为5万台，估算每年有10%的机组进行叶片更换，每年直接经济损失将减少40.5亿元。

因此，风力发电机叶片远程在线智能健康监测系统具有广阔的市场前景。

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。

无论对于陆地风机或海洋风机来说，要像对通常的设备那样进行日常的维护几乎是不可能，每个风场都由许多分散的风力发电机组组成，由于风力发电机均工作在荒山、沙漠或海洋上，为了能够有效地对所有机组进行监测，就需要有能够对分散的风力发电机组进行统一有效监测的网络及服务器系统，本系统可实现分布式远程实时智能监测，提供了友好的人机交互功能，能够将叶片健康状态直观地呈现给用户，从而在叶片出现故障时及时预警，便于用户采取相应的措施，保证风力发电机的正常运行。

技术开发、技术服务、技术转让、技术许可、技术入股等转化方式均可与成果放洽谈交流