风电作为清洁能源的重要组成部分，其稳定运行对能源供应和环境保护意义重大。然而，风机叶片裂纹、叶尖损伤等早期缺陷难以通过传统检测方法及时发现，往往导致故障扩大，影响发电效率与设备安全。针对这一痛点，海卓科技推出风电风机安全运维一站式解决方案，其中AI声纹风机故障预测系统凭借实时监测与精准预判能力，成为风电行业的技术革新者。
传统风机检测依赖人工巡检或定期停机检查，存在效率低、成本高、难以捕捉早期微小缺陷等问题。而声纹监测技术通过捕捉设备运行时的声波信号，犹如为风机配备了一位“全天候听诊医生”：
1、实时感知：持续采集叶片运行声纹数据，实时反映设备状态；
2、早期预警：通过AI算法识别声波中的异常特征，提前发现裂纹、磨损等潜在缺陷；
3、精准定位：基于声纹频率、振幅等参数，精准判断缺陷位置与程度。
目前，部分风电场已率先应用该技术，成功将故障停机时间缩短30%，维修成本降低20%，验证了其可靠性与实用性。
AI声纹风机故障预测系统通过“数采→分析→诊断”三阶段闭环，实现设备状态的全方位监控：
数采阶段：整个系统搭建的基础 。因异常永远是淹没在正常当中，保证数据有效性是最大的挑战，一旦真实数据无法被采集，后续环节均无 法开展，此环节主要是能够采集到有效数据 。
分析阶段：将采集到的数据进行清洗 。通过各类算法将正常 、异常数据特征进行剥离 、提取等 。
诊断阶段：将异常样本数据与现有已知故障特征对比， 进行故障研判 。本阶段诊断门槛高，易与分析阶段脱节 。
AI声纹技术不仅解决了传统检测的滞后性难题，更推动了风电运维向“预测性维护”转型：
● 降本增效：减少计划外停机，延长设备寿命，降低运维成本；
● 安全升级：提前消除隐患，避免因叶片断裂等故障引发的安全事故；
● 数据驱动决策：积累声纹数据资产，为风机设计优化与寿命评估提供科学依据。
