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02叶片早期缺陷检测技术获突破性进展
2024年,一家来自南京的声纹技术企业——土星视界,通过理论分析与现场测试发现:叶片内部一旦出现鼓包、裂纹,会引起叶片内部气动噪声成分变化,其声纹特性与健康叶片存在差异。基于这项发现,研发团队开辟出针对叶片内部裂纹预警的新路径:将声纹技术应用于叶片监测场景,通过在叶片内部加装专用声纹感知装置,依托强大的声纹处理技术、AI识别算法,从而精确识别到叶片早期的裂纹缺陷。研发“风翼卫士”的过程中,土星视界克服了三大难题。
▶独特的降噪和声纹事件去重技术
风机上噪音很多,高强度噪音来源于气流、机组、叶片形变等,这对故障声纹识别提出了巨大挑战。针对复杂噪声场中,弱信号识别的技术难题,研发人员不断攻关,突破了传统滤波手段在复杂声场中的局限性,实现了智能噪声抑制,为有效的声纹识别提供了强有力基础。针对不同叶片内传感器接收到相同来源的声学信号,土星团队研发出了风机内部声纹事件去重算法,保障了定位声纹事件来源和不同声纹事件的分离,进一步提高了识别算法准确率。
原始音频通过降噪算法处理前后对比
▶解读风机叶片的“语言”和“上下文”
风机叶片内部发出的声学信号复杂多样,彼此之间也有存在上下文关系。土星基于XLSR大模型技术框架,构建了基于长短序列的声纹特征编码,在小样本条件下,有效表达各类声纹的特征差异性。在此基础上,利用长短序列的建模能力,模型还综合了机组在监控周期内的上下文特征,从而实现了不同厂商、不同型号叶片内部裂纹缺陷的诊断与适配。
▶极端环境下的可靠性
风力资源丰富的地区往往伴随着极端温度、温差大、盐雾腐蚀、潮湿多雾、雷击频繁、永磁体干扰等,对叶片监测产品可靠性提出苛刻要求。“土星视界·风翼卫士”支持-30℃~70℃宽温环境运行,通过C4H级盐雾防护认证、EMC测试、雷击测试、CNAS认证等,并已在江苏、浙江、广西、云南、贵州、新疆、内蒙等地长时间稳定运行。
03方案介绍
“云边端”协同,叶片缺陷监测进入智能预警时代
“土星视界·风翼卫士”采用云—边—端架构:
云端:声纹数据管理、存储和可视化;算法升级;对接集控系统。
边侧:降噪、声纹识别、语义理解,故障告警上传。
端侧:捕捉风机及叶片的声学信号,识别瞬时大动能事件。
04应用情况
截至目前,数百套“土星视界·风翼卫士”产品已在全国30+风电场成功部署,多次成功发现叶片内部早期裂纹缺陷及其他故障。
05风翼卫士“缺陷叶片紧急保障”计划
想要了解更多活动详情,
欢迎联系土星视界李庆,
电话/微信:18652016777
06公司介绍
土星视界是能源电力人工智能技术公司,用人工智能技术保障能源电力安全生产是公司的使命。
公司核心团队的多位成员毕业于中国声学学科发源地——南京大学声学专业。公司与南京大学建立了深度产学研合作,共建省级研究生工作站,依托南大声学所完整的人才培养体系和雄厚的技术积累:联合研发项目斩获日内瓦国际发明展银奖;研发成果助力宁夏电力公司摘得"国网变电主设备声纹算法比武一等奖"桂冠;参与制定行标、国家电网企标;更率先攻克高空风噪与无人机自噪干扰行业难题,成功研制全球首款无人机挂载式声纹相机,持续引领行业技术创新。
07One More Thing
近期,土星视界将发布适用于海上风机的叶片内部裂纹预警产品。
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