本文转载自“华控智加”微信公众号

华控智加参展，展示基于多模态物理信号大模型的风电装备智慧大脑等核心技术，以及面向叶片发白、开裂、螺栓脱落等痛点的解决方案。系统的超高准确率与超低虚警率，引起众多能源业主单位和制造商的关注。

风电设备现有监控系统功能碎片化严重，多为非实时监测、多个功能单一的小模型，推高了虚警率，难以发挥大数据的关联作用与多模态的互补优势，影响监控成效。针对这一痛点，华控智加与国家能源集团、国家电投、大唐集团、华润集团等能源国央企合作，实施了多个“基于机器声纹的风电机组状态监测和故障诊断系统”建设项目。该系统针对叶片、变桨、偏航、传动链、塔筒、螺栓等主要部件的结构特点与常见故障布设传感器，采集声音、振动、温度等多维信号，结合工况数据融合建模，通过AI模型实现智能诊断，发现早期运行异常与潜在故障，辅助运维人员实现“早发现、早处理、早消除”。

目前该系统已在风电行业多次成功预警，提前发现叶片开裂、叶根螺栓断裂、齿轮箱太阳轮点蚀、主轴异常磨损、变桨配件脱落等关键部件隐性故障，通过提前检修规避大额吊装与停机损失。通过大量真实故障案例持续完善故障样本库与诊断算法，已形成覆盖叶片发白、叶片开裂、螺栓断裂、轴承磨损、齿轮箱点蚀、变桨部件损坏等典型故障的数据库。代表性案例：

1. 贴合式声音采集+FISHER大模型检测叶片发白

联合主机厂开展大型风电叶片疲劳台架试验，在叶片不同截面、不同距离布设多类采集装置。验证表明，贴合式声学传感器配合FISHER模型（华控智加联合清华、上海交大、华北电力研发的工业信号基座模型），可量化叶片从初期发白、中期劣化到临近破损的三段式损伤趋势，验证了该方案对叶片超早期隐患的有效性。

2. 提前2周预警叶片开裂，无人机拍照确认，制定了维修方案

在广西某风电场依托声振一体化传感器与AI分析能力，实现了风机叶片损伤超早期预警：系统提前十余天捕捉到叶片后缘萌芽裂纹，并精准区分故障特征与环境干扰，形成“声振实时感知—AI分级递进告警—现场核验闭环”的全流程验证链路，经无人机航拍确认后制定了维修方案。该案例证明工业声纹AI可弥补传统无人机巡检、人工目检和振动监测滞后、易漏判的短板。

3. 叶根螺栓脱落/变桨集油瓶掉落等轮毂异响监测报警

在多个风电场发现叶根螺栓脱落、变桨集油瓶掉落等轮毂异常事件。系统实时报警并及时引导停机，一方面避免叶根螺栓加速断裂引发叶片断裂、扫塔等重大事故，另一方面避免掉落部件砸损限位开关等设备，减少非计划停机。

4. 轴承磨损预警，确认后进行了更换

2026年8月中旬，北方某风电场部署的系统对一台风机发电机后轴承连续触发声纹告警。该异常在同场其他机组均未出现，判定为早中期内圈故障；依据约20天的趋势对比得出“劣化不剧烈”的结论，建议保持运行、重点关注，避免过度保守停机。9月底出现明显劣化趋势，拆检证实后轴承磨损并直接更换。本次预警避免磨损扩大至发电机报废，按同类机型口径估算避免经济损失约195万元。

5. 精准定位发电机轴承故障等级，为质保评估提供支持

江苏某海上风电场部分风机在日常检查中发现主轴承疑似异常，希望借助华控智加技术对比异常部件与正常部件的数据差异，为持续监测和运维检修提供依据。华控智加采用声振一体式传感器感知候选风机主轴与发电机的声音、振动变化规律，精准定位真实故障：两台机组的实质性故障为发电机前端轴承磨损，主轴承仅为轻微磨损。该结论指导了检修优先级与备件计划，免除不必要检修，从避免非计划停机发电损失、避免故障扩大化维修成本、精准定位避免误检修三方面为风场节约300多万元。

华控智加将围绕自主开发的多模态物理信号大模型持续迭代，践行AI+能源、AI+制造，为能源与制造行业贡献力量。