邹宜金，连应华，黄新宇，刘培，王颖蕊

(福建华电可门发电有限公司 福州 350512)

当前，风力发电正以极快的速度发展，但由于风电机组大多安装在高山、荒野、海滩、海岛等相对恶劣的环境中，容易出现故障，维修起来耗费大量人力物力。

在风力发电机组中，叶片作为整个风电机组最前端的捕风机构，造价约占整机的20%左右。从叶片本身看其复合材料结构决定了其运行期间自身状态的复杂性；从运行环境看，风机叶片是整个机组暴露在外部环境中长期运行的最大部件，风沙、盐雾、紫外线、雷电等都会对叶片造成一定的损伤；从功能发挥上看，作为捕风机构的叶片在运行过程中要承受各种风况施加的多变震、弯曲、扭转的交替应力变化[1]。在以上因素的影响下，随着运行时间的推移将导致叶片发生破损、开裂乃至断裂等质量问题，这些问题无论从影响程度还是维修成本上都居高不下。由于叶片的维修和更换，相对其他设备更为复杂，耗时更长，所以叶片故障引起的停机时长，在机组总故障中的比例高达34%[2]，因此对风电机组叶片工作状况进行异常检测非常必要。有效的风机叶片异常检测能提高生产率，减少运维成本支出，增强作业安全性。

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在风机故障检测领域，已发展基于声发射[3-4]、振动分析[5-7]、光纤光栅[8]、红外热成像[9]等多种原理的检测技术。考虑到实际情况，能符合检测效率实时、非接触式且便于安装要求的有SCADA 数据分析和声学检测两类方法。……