风电设备常年在户外运转，叶片损伤、轴承故障、齿轮箱问题等 “小毛病” 若没及时处理，很可能演变成 “大麻烦”—— 不仅拉低发电效率，更可能导致设备停机，增加维修成本不说，还会损失宝贵的发电量。
风电设备预测预警运维系统HIZ-GE-FYJ是从数据采集到智能诊断的 “闭环体系”，超声传感器精准安装在风机叶片周围，专门捕捉设备运行时的声纹信号 —— 哪怕是早期微小损伤发出的异常声响，也能敏锐捕捉；边缘计算终端实时对声纹信号做预处理和特征提取，减少无效数据干扰，让关键信息 “轻装上阵”；本地服务器与云服务协同，负责数据存储和深度分析，网络交换机则保障数据传输稳定高效，确保信息 “不堵车”。
该智能系统不同于依赖海量数据的传统神经网络算法，其 “杀手锏” 是小样本学习算法专为工业设备监测量身定制。无需大规模数据训练，降低训练成本和部署周期，快速适配风电现场复杂环境；自带不限语种的以音搜音算法、跨信道多目标音频清分系统，哪怕是不同设备、不同工况下的声纹信号，也能精准识别；开集小样本声纹检索算法，让系统在样本数据有限时，依然能准确捕捉异常特征，解决工业领域 “数据少、故障杂” 的痛点。
三大核心功能：
1、实时监测 + 故障预警：系统全程实时监测风机运行状态，无需停机就能工作。
2、多维度数据处理：采集到的声纹信号会经过层层 “加工”：先做预处理（加重、分帧、加窗等），再提取多维度特征（时频域、幅值、倒谱、小波分析等），最后将异常样本与已知故障特征对比，精准研判故障类型和严重程度，就像给故障 “画了张清晰的肖像”，让排查更有针对性。
3、专家经验 “固化”：系统能把资深运维人员的经验转化为算法模型 “固化” 下来，随着不断学习新的故障样本，诊断准确性会持续提升。就像一位不断积累经验的 “老运维”，越用越懂风机，故障识别越来越准。
