科创中国

高新技术改造传统产业,工业生产过程控制系统

基于风机的声音信号可以实现叶片运行状态下的故障诊断，本项目从理论角度证明了风机叶片故障时，故障时发出的频率会高于正常时发出的频率，且在叶片旋转的过程中成周期性出现，并依此设计一种基于声信号特征库且适用于工程的风机叶片故障诊断流程方法。 相比于当下风机叶片的“蜘蛛人”、“无人机巡检”等传统叶片巡检方法，本项目所提方法可以在不停机的情况下对叶片进行分析诊断，实现风机叶片状态的实时监测，操作更容易，减少风场的人力成本，具有广阔的市场应用前景。 本方法对于叶片故障诊断的正确率高，能满足工业需求。 基于叶片声音侦测终端，在风电场监控平台建立声音特征数据库，并进一步建立叶片故障诊断高级应用，为风电场安全运行提供必要解决方案。

本项目所提方法可以在不停机的情况下对叶片进行分析诊断，实现风机叶片状态的实时监测，操作更容易，减少风场的人力成本，具有广阔的市场应用前景,本方法对于叶片故障诊断的正确率高，能满足工业需求。

河北工业大学（Hebei University of Technology），坐落于天津市，由河北省人民政府、天津市人民政府与中华人民共和国教育部共建，隶属于河北省，是国家“双一流”建设高校、国家“211工程”重点建设高校，入选国家“中西部高校基础能力建设工程”、教育部“卓越工程师教育培养计划”、河北省“国家一流大学建设”一层次学校、天津市高水平特色大学建设项目、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、国家级新工科研究与实践项目、首批高等学校科技成果转化和技术转移基地，CDIO工程教育联盟成员单位。