风电设备在运行过程中面临着诸多故障风险，如叶片损伤、轴承故障、齿轮箱问题等，这些故障不仅会影响发电效率，还可能导致设备停机，增加维修成本和损失发电量。因此，需要一套有效的预测预警运维系统来保障风电设备的可靠运行。
在风力发电领域，一套全新的智能监测系统正以声纹识别技术，为风机安全运行保驾护航——AI助力风电预测预警运维系统HIZ-GE-FYJ。该系统构建起覆盖数据采集、分析、诊断的完整架构，由超声传感器、边缘计算终端、本地服务器等组成，通过超声传感器采集风机叶片声纹信号，经边缘计算预处理后，借助网络交换机传输至服务器与云端进行深度分析。
其核心技术基于小样本学习算法，包含不限语种的以音搜音、跨信道音频清分等创新功能，相比传统神经网络更适配工业场景，不仅降低训练成本与部署周期，在多信道及小语种处理上优势显著。
AI助力风电预测预警运维系统HIZ-GE-FYJ具备三大核心功能：实时监测无需停机，凭借超声传感器对叶片早期微小损伤高度敏感，自动研判结合专家复核，及时发出异音回溯、异常告警；数据处理方面，通过加重、分帧等预处理及多维度特征提取，精准对比异常样本与已知故障特征；还能将运维经验固化，并通过学习新样本持续优化诊断准确性。
在参数配置上，超声传感器采用 44kHz 超宽频高灵敏设计，支持微小信号处理；风机叶片以偏航 “0” 度为基准，顺时针间隔 90° 部署 4 只传感器，数据经塔基通信箱汇总后通过光纤传回升压站。该系统以技术创新实现风机状态的高效监测与智能预警，为风电产业稳定发展提供可靠保障。
