风力机声纹在线监测系统

       风电作为一种清洁型能源，在全球推行低碳环保，优化能源消费结构的历史进程中发挥了巨大作用。据权威统计2000年我国风电装机容量仅有0.3GW，随着近年来我国科学技术实力不断提升，到2020年低全国累计撞击2.81亿千瓦，其中陆地风电占96.4%，海上风电占3.6%。自2012年起我国风电装机容量位居世界第一并延续至今。由此可见，风电在我国的发展势头正盛。

       伴随风电高速发展的同时，风力机的维护和故障问题也使其运作成本逐年增高。据有关报告指出，风力发电所需维护费用是传统火力发电的3倍。风力机的维护成本远远高于传统发电设备，其主要故障主要来源于叶片故障。叶片在长期运行中，其材料会因外界环境因素老化、腐蚀、表层油漆脱落等，严重情况还会导致叶片断裂进而造成整个风力机倒塌。因为，风力机检修一般为事后检修，即风力机无法正常运行和工作时才会进行故障排查，而传统检修方式费时费力、安全性低、成本高，据此，睿深科技推出全新“风力机声纹在线监测系统”。

       根据风力机噪声特性：叶片转动过程中的气动噪声和齿轮箱转动过程中的机械噪声。我们将风力机不同部位同时布置多个声纹测点，收集其运转过程中产生的声纹数据，利用小波去噪法，去除干扰噪声之后得出风力机自身声纹特征值，结合时域、频域、谐波特征值分析判断风力机是否存在故障缺陷。准确识别风力机叶片状态，在叶片故障早期及时发现故障并诊断，延长叶片使用寿命，避免叶片断裂等故障引发更大的安全事故。

       该系统可监测风力机运行时产生的噪声，同时对运行数据进行分析记录。设计了站内声纹远程监测平台系统，功能包括：风力机整体状态预览，实时数据传输，风机运行状态监测、叶片故障预警。多条测试通道同步接入数据，系统界面对时域、频域、风力机1/3倍频程等其他可调特征值同时展示。不同测试对象的声纹特征值，能够进行特征值计算、对比、阈值设定等功能，并能将运行数据一键生成报告。兼顾历史数据查看、分析，遇异常数据可进行人工筛选、标注。

       JC-FD-01F，由睿深自研声纹在线采集装置，通过MEMS传声器阵列采集声学数据，支持24bit分辨率，96kHz采样率，能够采集可听声与超声频段的声音信号且有较高的稳定性与抗干扰性，可接入在线数据监测平台，传感器和数据处理模块为可拆卸装置，方便在复杂的工业场景中测试分布，公里级部署，帮助工程师快速地进行声源的采集和识别。