随着全球对清洁能源的需求增加，风电作为重要的可再生能源之一，其产业规模不断壮大。越来越多的风电机组被安装在各种复杂环境下，包括高山、海岛、草原等偏远地区，风电风机叶片数量众多且运行时间长，其可靠性和稳定性直接关系到风电场的正常发电和经济效益，因此需要有效的监测手段来保障叶片的健康运行。
风电场的运维成本在风电总成本中占有较大比例，而叶片作为易受损部件，一旦出现故障未及时发现和处理，可能会引发严重的机组故障，导致停机维修甚至更换叶片，这将带来巨大的经济损失。通过噪声监测等手段对叶片进行实时监测，能够在故障初期及时发现问题，实现预测性维护，有效降低运维成本。
接触式监测方法：常见的接触式监测方法如振动监测、光纤传感等，需要在叶片上安装传感器，这可能会破坏叶片的原有结构，影响其性能；同时传感器的安装和维护难度较大。
非接触式光学监测方法：图像识别等非接触式光学监测方法虽然在一定程度上避免了对叶片的物理接触，但在恶劣天气条件下，如雾天、雨天、夜晚等，其监测效果会大打折扣，无法保证全天候的稳定监测。
传统声级计测量：便携式声级计结构简单、成本低，操作方便，但精度和稳定性相对较差，功能单一，无法做复杂的数据分析。
高精度测量：高精度测量传声器，实时采集高保真声音信号。
边缘计算：自动提取风机叶片噪声特征值。
无线传输：风机叶片噪声特征值通过无线4G上传至服务器，摆脱繁杂的线缆束缚。
本地存储：原始数据保留在本地大容量非易失性存储空间内，便于监测人员后续对异常事件原始数据进行二次分析。
人工智能：服务器端部署预训练模型，智能判断风机噪声是否异常。
高可靠性设计：防水等级IP67，系统具有自恢复机制，可在野外恶劣环境下长期部署执行监测任务。
半永久性安装：支持外接太阳能供电，提供野外使用长久续航。
（左图为无线4G终端 右图为服务器端模型训练结果）
本风机叶片噪声监测系统旨在高效、精准地对风机叶片运行时产生的噪声进行实时监测，通过创新的技术架构与先进的算法模型，及时发现潜在故障隐患，保障风机的稳定运行，提升风电场的整体发电效率与运维管理水平。
无线4G终端分散部署于叶片背后的下风方向（如下图，黑色X表示监测点位，红色X表示太阳能安装参考位置，黑色实线为半圆参考线，非设备间连线），结合风机自身运行状态及朝向数据，智能选取位于叶片正后方的噪声数据用于判断风机叶片状态。
终端部署位置示意图
边缘端设备：由多个分布式高精度噪声采集设备组成，能够全方位捕捉叶片在不同风向下产生的噪声信号。边缘端设备还配备有高性能的信号采集与预处理模块，对采集到的原始噪声信号进行初步的滤波、放大、模数转换等处理，并从中提取出噪声的特征值，这些特征值将通过无线通信网络上传至服务器端。
服务器端：运行着先进的 AI 模型，该模型基于深度学习算法，通过大量的历史风机叶片噪声数据以及对应的故障标签数据进行训练。它能够自动学习到正常与异常噪声特征之间的复杂关联模式，对边缘端上传的噪声特征值进行实时分析和判断，准确识别出风机叶片是否存在诸如裂纹、叶片不平衡等各类异常情况，并生成相应的预警信息和诊断报告。
实时监测与数据采集：边缘端设备 24 小时不间断地对风机叶片噪声进行实时监测，确保每一刻的噪声数据都能被准确捕捉。所采集的数据经过预处理后，能够以稳定的频率上传至服务器端，为后续的分析提供及时、可靠的数据基础。
噪声特征提取与压缩：边缘端的信号处理模块运用先进的算法，对原始噪声信号进行特征提取，如利用快速傅里叶变换（FFT）获取噪声的频率谱特征，通过时域分析计算声压级、噪声能量均值和方差等统计特征量。在提取特征的过程中，系统会对数据进行压缩处理，去除冗余信息，仅保留对故障诊断有价值的特征值，这不仅减少了数据传输带宽的需求，还降低了服务器端的数据处理负担，提高了整个系统的运行效率。
AI 模型异常检测与诊断：服务器端的 AI 模型基于深度神经网络架构，经过对海量风机叶片噪声样本数据的学习和训练，具备强大的模式识别和分类能力。当接收到边缘端上传的噪声特征值时，模型能够迅速对其进行分析，与正常叶片噪声特征模式进行对比，快速判断当前叶片噪声是否异常，并根据异常的严重程度生成不同级别的预警信息，为运维人员提供明确的故障指示和处理建议。
数据存储与历史回溯：系统配备有大容量的数据存储，可从边缘端设备回收所有的噪声原始数据。这不仅便于运维人员随时查询历史数据，对风机叶片的运行状况进行回溯分析，还可以为模型的持续优化提供丰富的数据资源。通过对历史数据的挖掘和分析，可以发现风机叶片在不同运行阶段、不同环境条件下的噪声变化规律，提前预测潜在故障的发生趋势，制定更加科学合理的维护计划。
高效的数据处理能力：边缘计算技术的应用使得大部分数据处理工作在靠近数据源的边缘端完成，有效减少了数据传输至云端或服务器中心的延迟和带宽占用。这使得系统能够对风机叶片噪声进行实时快速的分析和响应，即使在大规模风电场环境下，也能保证系统的高效运行，不会因为数据量的剧增而出现性能瓶颈。
高精度的故障诊断：基于深度学习的 AI 模型能够自动从海量噪声数据中学习到复杂的特征和模式，相较于传统的基于经验阈值或简单算法的故障诊断方法，具有更高的诊断精度和可靠性。
灵活的系统扩展性：无论是增加新的风机叶片监测点，还是对现有系统的功能进行升级，如引入新的噪声特征提取算法或优化 AI 模型结构，该系统都具有良好的扩展性。边缘端设备和服务器端软件均可方便地进行模块化升级和扩展，适应风电场规模的不断扩大和风机技术的不断更新换代。
强大的环境适应性：边缘端噪声传感器和相关设备均采用工业级设计，具备高防护等级和宽温度适应范围，能够适应风电场恶劣的自然环境条件，如高温、低温、高湿度、强风沙等。确保在整个风机的生命周期内，系统能够稳定可靠地运行，持续提供准确的噪声监测数据。
提升风机可靠性与可用率：通过及时准确地监测风机叶片噪声异常，提前发现潜在故障并进行处理，能够有效避免风机突发故障停机，减少因故障维修导致的停机时间，提高风机的可靠性和可用率，从而增加风电场的发电量和经济效益。
降低运维成本：精准的故障诊断功能使得运维人员能够有针对性地对风机叶片进行维护和修理，避免了不必要的设备拆卸和检查工作，减少了人力、物力的浪费。同时，通过对历史数据的分析预测，可以合理安排预防性维护计划，进一步降低运维成本，提高运维效率。
保障风电场安全运行：风机叶片故障可能导致严重的安全事故，如叶片断裂飞出等。本监测系统能够在故障发生初期及时发出预警，为风电场运维人员提供了足够的应对时间，采取相应的措施，避免事故的发生或扩大，保障风电场人员和设备的安全，维护周边环境和公众的利益。
