风机叶片检测|声发射与无人机巡检“里应外合”

风机叶片检测标准不仅仅是准确高效，还有实时监测及远程操控，确保对风机叶片进行及时的运行维护，减少叶片损伤影响产能。在风力发电厂中，大型风力发电机组核心部件（如叶片和塔筒），在制造、运输和运行过程中容易造成质量隐患。传统人工巡检对内部结构性损伤和表面缺陷难以实现检测且效率低。利用无损检测声发射TCS-BMS可以对叶片内部缺陷进行监测与无人机表面巡检实现“里应外合”达到全面检测，真正意义保障了风机叶片的安全运行。

能源是全球人类社会赖以生存和发展的物质基础，长期大量开采石油、煤炭等不可再生能源，造成了全球变暖和环境污染问题。风力发电的出现可以解决各国化石能源危机。

2024-2025 年全球风电装机容量排名前十的国家

由于风电场常分布在高山、海洋等地理环境复杂且气候多变的地方，因长途运送叶片或自然因素雷雨冲击时，叶片的表皮和内部容易受损，为了避免叶片损伤导致风机停机无法供电的严重问题，需要对整个风场叶片进行检查和维护。

关于2025年国内风力发电叶片损伤造成的事故：

2025年3月16日前后，内蒙通辽某风场也发生了一起批量风电叶片断裂事故。（风场断裂叶片机组最少有两台）

2025年3月26日，湖南省九恒江华姑婆山风电场17号风机风扇叶片断了。

2025年4月12日，河南省大风现状，风力发电机叶片被吹断。

短短一月之余，竟发生多起因叶片导致的事故，叶片作为风力发电机中故障频发且维修时间较长的部件，其健康状态的监测已成为风能产业的迫切需求。

主要对风力发电机叶片产生的声发射信号接收并进行相应的处理和分析，还可以对声发射源进行定位来检测叶片缺陷位置。北京采声科技利用声发射（高频声纹技术）TCS-BMS，可提前发现叶片结构性问题，对可能发生的重大损伤提前预警，为现场技术人员提供更充足的处理时间。

采声-声发射技术人员在风机叶片上安装声发射传感器，叶片的损伤处在风机转动过程中发出弹性波，被传感器捕捉到，再经过数据分析和处理，就可以实现对整个风机的叶片进行监测。

风机传感器安装照片

1.监测设备安装过程中，对风机的正常工作影响小。仅需在安装和拆卸传感器时短暂停机，安装完成后，风机即可恢复正常工作。

2.既可监测叶片内部损伤监测（例如大尺寸分层、大尺寸裂纹等），也可对叶片外表面的损伤（雷击、冰冻、前缘损伤等）。

3.随着风机的不断运行，监测损伤的活动性。

图1信号全域分析

在本监测过程中定时采集了波形流信号，从其中可以观察到一些特殊的现象。图1为2号叶片在3月份的某一时刻10秒钟的原始信号。从该图可以看出每隔一段时间出现了近乎约四点几秒的具有准周期特征的音爆类型信号。对准信号进行放大可更清楚看清音爆信号的幅值增长与衰减过程，也可分辨出其在幅值上升阶段频率较高，在下降阶段频率有所降低。这种信号的产生判断为该叶片结构发生了颤振。很可能是结构有薄弱环节，在某些特定时刻如风速，偏航角，变桨角的情况下，叶片在抬升至9点状态时所受的重力和根部所受的弯矩最大，由此导致发生了瞬时的颤振。长期的颤振有可能导致结构受到疲劳损伤，发生大的结构破损断裂。因此，持续观察这种颤振的出现，监视其发展过程显得十分必要。

搭载可变焦摄像头及激光雷达对叶片表面进行摄像、跟踪、定位、提取、识别等功能，相比人工检测效率高出几十倍，对各种盲区和死角实施故障检测。

无人机自动巡检

1.准备阶段：停机消除风叶动态干扰，全面检查无人机设备，确保飞行器、传感器、摄像头等功能正常，并保证电池电量充足。

2.航线规划：依据风机布局、尺寸及无人机性能，制定覆盖所有叶片的巡检航线，保障检查全面性。

3.飞行巡检：操控无人机按规划航线起飞，实时监控飞行状态，确保稳定巡航。

4.图像采集：无人机按设定频率拍摄叶片高清照片，为后续分析提供清晰图像资料。

5.数据传输与初筛：实时将飞行参数与照片回传地面工作站，完成数据初步分析。

6.缺陷判定：指挥中心深入分析照片，发现明确缺陷即标注位置，不中断巡检任务。

7.疑似缺陷处置：检测到表面疑似缺陷时，指挥中心发告警指令，无人机按预设程序悬停处理或等待人工干预。

8.数据管理：存储巡检数据与分析结果，通过数据积累优化巡检策略。

9.报告生成：巡检结束后，汇总分析结果，输出含叶片状况与缺陷信息的报告，助力后续运维。

无人机收集的叶片表面图像

肉眼可见，从无人机拍摄收集的数据中，可以发现叶片表面存在裂纹，黑渍，剥落等缺陷，这些缺陷后期很有可能造成叶片断裂事故。现场技术人员需要对这些问题给予重视。

风机叶片检测设备