科创中国

行业领域

高端装备制造产业,智能制造装备产业

需求背景

随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电行业得到了迅速发展。作为风电系统中的关键组成部分，风电机组叶片的性能和可靠性直接影响到整个风电系统的运行效率和经济效益。然而，风电机组叶片在长期运行过程中可能会出现多种故障，如表面损伤、结构裂纹等，这些故障不仅会降低风电机组的发电效率，还可能导致更严重的设备损坏和安全问题。因此，及时准确地检测和诊断风电机组叶片故障，对提高风电系统的运行可靠性和降低维护成本具有重要意义。

气动噪声是风电机组叶片在运行过程中产生的一种典型特征信号，通过分析气动噪声的组成、分布及变化规律，可以有效地识别和诊断叶片故障。基于气动噪声的风电叶片故障检测与诊断技术具有非接触、实时性强等优点，是一种具有广阔应用前景的叶片故障检测方法。然而，气动噪声的研究涉及多种复杂因素，包括风速、叶片形状、运行工况等，如何准确分离和识别不同故障类型的气动噪声特征，仍然是一个亟待解决的技术难题。

需解决的主要技术难题

1. 气动噪声的复杂组成及其影响因素： 风电机组叶片的气动噪声由多种成分组成，受风速、叶片形状、表面粗糙度等多种因素的影响，如何准确分离和识别各因素对气动噪声的影响程度，是实现精准故障检测的前提。

2. 气动噪声的空间分布及声强测量： 不同位置的叶片气动噪声具有不同的声强和频率分布，如何确定气动噪声在叶片上的分布规律，并通过地面测量手段获取准确的声强数据，是实现实时监测和故障诊断的重要基础。

3. 气动噪声的变化规律及故障特征提取： 叶片在运行过程中，气动噪声的变化规律与叶片的健康状态密切相关，如何通过分析气动噪声的变化规律，提取出具有代表性的故障特征，是实现故障诊断的关键。

噪声传感器的优化选择及布置： 不同型号规格的噪声传感器在性能和适用范围上存在差异，如何在综合测试效果、可达性和经济性因素的基础上，优选出适用于风电机组叶片气动噪声检测的传感器型号和布置方案，是提高检测精度和经济效益的重要保障。

期望实现的主要技术目标

1. 构建气动噪声分析模型： 研究风电机组叶片气动噪声的组成和分布规律，构建能够准确反映气动噪声特征的分析模型，为故障检测提供理论基础。

2. 确定气动噪声的影响因素： 分析风速、叶片形状、表面粗糙度等因素对叶片气动噪声的影响程度，提取出关键影响因素，为实现精准故障诊断提供依据。

3. 优化噪声传感器的选择和布置： 通过风洞试验和现场测试，优选出适用于风电机组叶片气动噪声检测的传感器型号和布置方案，提高气动噪声检测的准确性和经济性。

开发故障检测与诊断系统： 基于气动噪声分析模型和传感器优化方案，开发一套集气动噪声实时监测、故障特征提取和故障诊断于一体的风电叶片故障检测与诊断系统，提升风电机组的运行可靠性和维护效率。

需求解析

解析单位：“科创中国”高端装备制造业智能转型产业科技服务团（中国空间科学学会） 解析时间：2024-10-09

王诗文

桂林信息科技学院

服务团专家

综合评价

此需求描述足够清晰以便专家进行需求跟进。需求明确阐述了技术难题和技术目标，专家可以根据这些内容开展相关研究。这项需求对产业发展具有重大意义，因为风电叶片的故障检测与诊断技术的提升可以提高风电机组的运行可靠性，降低维护成本，促进风电产业的可持续发展。由于涉及声学、空气动力学等多学科知识，可能需要跨行业专家共同解决。技术对接方案框架如下：首先，企业与相关领域的专家团队建立合作关系；其次，双方共同开展气动噪声数据采集和分析工作，构建分析模型；然后，进行传感器选型和布置的优化；最后，开发故障检测与诊断系统，并进行现场测试和验证。

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