背景

在风电领域，风电机组的稳定运行对发电效率和经济效益至关重要。随着风电产业的快速发展，风电机组数量不断增加且规模逐渐扩大，其运行维护的复杂性也显著提升。

设备故障隐患：风电机组长期处于复杂的自然环境中，受到强风、沙尘、低温等恶劣条件影响，各部件容易出现故障。其中，叶片作为捕获风能的关键部件，故障频发，一旦出现问题，将严重影响发电效率，甚至导致机组停机，造成巨大经济损失。

传统监测手段局限性：传统的风机叶片监测手段，如吊篮、望远镜、无人机等，存在诸多弊端。这些方法需要停机操作，检查间隔周期长，单次检查耗时长，效率低下，且受天气条件影响大。同时，强依赖于检修人员经验，对于早期微小损伤难以有效检测，检测结果可靠性难以保证。另外，在进行大量图像处理时，不仅需要复杂算法和大量计算资源，还需设置合适参数，操作难度大。

数据处理与分析难题：风电机组运行过程中会产生海量数据，如何从这些数据中准确提取有效信息，实现对设备状态的精准监测和故障预测是一大挑战。传统方法在处理复杂数据时，难以做到快速、准确地识别故障特征，无法满足实际运维需求。

发展

为应对风电运维面临的挑战，技术不断创新发展，旨在构建更高效、智能的风电预测运维体系。

状态监测系统发展：从早期少数采用离线 CMS 检测开展诊断分析，因标准、技术实力和质量水平参差不齐，系统难以整合统一，处理和维修成本高昂，到 2012 年执行《风力发电机组振动状态监测导则 NBT 31004 - 2011》后，对核心部件如主轴、齿轮箱、发电机进行相关振动监测，

人工智能技术应用：人工智能技术逐渐应用于风电领域，尤其是基于小样本学习的技术展现出独特优势。小样本学习模仿人类智能的举一反三和递进式学习能力，相比传统深度学习依赖大量数据的局限，在小样本及递进式学习上降低了训练成本和部署周期，在跨信道处理和小语种处理方面也有独特优势。已在五金加工车间、自动化生产线、生物质电厂、风电场等工业场景展开应用，通过算法优势保留运维人员经验，便于设备快速诊断和知识库传承。

监测技术革新：在风机叶片监测方面，红外双视监测和声纹监测等新技术不断涌现。其中，AI 声纹监测技术具有无需停机、实时监测、对早期微小损伤敏感、普通运维人员可操作、AI 自动研判并由专家复核、专家经验固化且系统可成长、不受环境因素影响、可短时训练快速学习、能分离设备声纹与噪声等优势，有效弥补了传统监测手段的不足，为风电叶片监测提供了更可靠的解决方案。