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一.行业背景：风电产业规模化发展下的叶片安全挑战
国家大力发展绿色能源，我国风电装机容量已居世界首位，且保持高速增长态势。截至2025年6月底，全国风电累计并网容量达5.73亿千瓦，同比增长22.7%，其中陆上风电5.28亿千瓦，海上风电4420万千瓦；到10月，全国风电新增并网容量超5784万千瓦，累计并网容量进一步增至5.8亿千瓦，占全国发电装机容量的15.7%。据行业观测，2025年全年新增装机规模有望达到110-120GW，将再度刷新历史纪录。
长柔叶片
近年来叶片长度愈来愈大，超过百米“长柔叶片”。
长柔叶片问题是当前风电行业“痛点”，声发射提供了早期失效预警解决方案。
在役长柔叶片的结构健康监测（SHM）及智慧运维管理考虑如下三种因素：
1.方法的效果及有效性；
2.方法的可行性，包括价格成本；安装维护方便以及信号数据的可持续性、可拓展性。
3.满足大数据量化、大模型和人工智能AI的发展方向。
从破坏过程上讲：长柔叶片制造，安装，其工程表现从根本上说都是源于内部或结构损伤引起并扩展、发展的；表现形式是（结构）损伤萌生，损伤发展和最终失效（折断）破坏的几个阶段；
1.破坏机理：结构损伤的缺陷类型包括：开裂、撕裂、脱粘、分层、发白、起鼓、皱褶、破损等多种形式，这些破环损伤的发生、发展过程都伴有突发性特征的声发射（AE）信号产生，声发射技术可以有效监测这些破坏过程的发生、发展过程直至破坏预报，这是声发射技术的本质机理。
2.结构损伤因素：雷击、飞鸟撞击、覆冰运行、冰块脱落撞击、异物撞击、结构开裂、层间撕裂等
二.检测需求：叶片断裂事故频繁发生，经济损失惨重
近年来，风电场叶片断裂事故频发，给业主造成了巨大的经济损失。从成本维度来看，一台风机由叶片、发电机、变频器、齿轮箱等部件构成，其建造成本涵盖配件采购、运输及吊装等费用。以单只叶片120万、三只共360万为例，按风轮造价占风机总造价25%计算，单台风机造价约1440万元，加上运输吊装等费用，正常发电的总成本约1500万元。
2025年7月，安徽省某风电场102米长的叶片因内部腹板铺层错位且运输冲击损伤未被检测，在强风下断裂。此次事故造成风电场停机修复45天，直接经济损失超800万元，既影响了企业发电收益，也对当地能源供应造成了干扰。此类事故并非个例，叶片断裂不仅会导致自身损坏，还可能引发整机停机、连带损坏其他核心部件，甚至诱发安全事故，衍生法律赔偿与企业声誉损害等连锁问题。
三.为什么“早期缺陷监测”对风机叶片至关重要？
因为叶片结构复杂、长期处在高负荷 + 恶劣环境（风、雨、雷、电、温差等）下运行，很容易发展出微裂纹、分层、疲劳裂纹、侵蚀、雷击伤害等。这些缺陷在刚出现时往往肉眼无法察觉。如果不及时发现，这些“隐蔽”的初期损伤可能会逐渐扩展 — 最终导致叶片结构失效甚至断裂。
对风场投资方或管理者来说：虽然初期投资（监测系统、传感器、数据处理基础设施等）可能不小，但相比潜在的巨额维修、更换与停机损失、法律赔偿、声誉损害，性价比很高。一旦发生断裂，不仅是叶片本身损坏，可能引起整机停机、维修复杂，甚至安全事故；而早期监测则可以显著降低这些风险。
声发射监测技术，可以理解人每年定期检查身体一样，虽然需要付出一小部分费用，但是可以及时发现身体的小问题，及时调理，避免未来积累成大问题，不仅可能难以医治，还要付出很大一部分经济费用。
有关研究和工程项目已经证明，在线/远程监测系统可有效对叶片裂纹、分层等内部损伤进行早期预警，从而为“预测性维护”提供可能，而不是等到问题升级再被动维修。简而言之：早期缺陷监测能够保护资产安全、延长叶片寿命、减少意外停机、降低维修成本。
叶片结构开裂声发射信号
也可用于叶片维修后的监测，是否维修完善
（1）声发射特征参数如幅值、能量、撞击以及定位（线定位、面定位、三维定位）等可以很好的实现结构健康状态在线监测。
（2）声发射特征指纹分析是一个十分有效、可靠、动态、实时、形象化的旋转故障诊断方法。对早期损伤的识别极其有效，对故障的识别具有更高的灵敏度。
（3）高速旋转设备的故障状态可以通过特征指纹的出现频度、清晰度、故障特征频率实现故障定性判断；信号强度可以实现故障严重等级判断。在对大量不同状态故障设备进行监测积累了状态等级对比数据库的情况下，可以通过声发射的结果来判断旋转设备的实际状态并对其续用性做出推荐。
（4）低速转动设备的故障监测可通过特征指纹独有算法和经典的声发射突发信号分析方法综合处理。
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