德国研究人员研发风力发电机叶片损伤远程检测系统，降低运维成本

AI科技 2025年08月06日 16:38 0 aa

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源转型中扮演着重要角色。然而，风电叶片作为风电机组的核心部件，长期暴露在恶劣环境中，容易产生裂纹、断裂和侵蚀等损伤，严重影响机组的安全运行。传统检测方法如人工巡检或无人机检测不仅耗时费力，而且受限于天气条件和主观判断，难以及时发现叶片内部的早期损伤。

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针对这一行业痛点，弗劳恩霍夫集成电路研究所（Fraunhofer IIS）与弗劳恩霍夫风能系统研究所（Fraunhofer IWES）携手合作，研发出一种新型芯片，可远程早期识别叶片内部的裂纹和断裂问题，为远程损伤检测提供了助力。

风电叶片的维护检测面临着诸多严峻挑战，尤其是地理位置偏远的海上风电场。由于这些设施难以抵达，检修工作不仅成本高昂，还十分耗时。因此，即便只是怀疑转子叶片存在损伤，有时也会直接将其更换。据统计，单个叶片的更换成本可能超过20万欧元，这对风电运营商造成了巨大的经济负担。

弗劳恩霍夫集成电路研究所的一个部门正与弗劳恩霍夫风能系统研究所合作开发解决方案：“我们的目标是利用声发射传感器对转子叶片损伤进行可靠的远程监测，从而确保风力发电机的正常运行，避免故障发生。” 部门经理比约恩・措格曼（Björn Zeugmann）如此描述该项目的目标。

他和同事们合作研发了一种用于传感器的特殊芯片。这些传感器从叶片内部粘贴在各个转子叶片上，可捕捉通过叶片结构传播的声波。

其中一个挑战在于，与钢梁等材料不同，转子叶片的材料并非均质，而是由不同的层构成。这款新研发的芯片能够捕捉到损伤（如裂纹）产生时的表面波信号，然后通过移动通信等方式传输这些信号。

这项技术的特别之处在于，不同于传统测量系统（如雷达系统或无人机）收集并传输所有原始数据，德累斯顿的研究人员研发的新芯片仅传输异常信息。措格曼解释道：“我们采用的声学系统能根据声音来检测损伤，例如可以区分转子叶片内部正在形成的裂纹和断裂。”

弗劳恩霍夫风能系统研究所在之前的一个项目中开发了这种声学解决方案。通过提取特征信息，数据量得以大幅减少，从而能够通过移动网络进行传输。“我们的芯片始终处于‘监听’状态，理想情况下，它能够在转子叶片内部对潜在损伤信息进行分类并传输。” 措格曼说。

未来，这一技术首先能够确定是否确实发生了损伤，在最糟糕的情况下是否需要关闭涡轮机。其次，它还有助于减少前往难以抵达的海上风电场的不必要维修任务，并优化维修工作，因为损伤可以被长期监测。如果损伤加剧并发出噪声，声音会被检测到，技术人员便可进行有针对性的检查，并根据需要进行修复。

与现有的测量方法相比，这种新解决方案体积更小、能效更高，且由于传输的数据包更小，使用的数据量也显著减少。这意味着从风电场向大陆传输相关信息无需宽带互联网连接。

在之前的两个项目中，弗劳恩霍夫集成电路研究所和弗劳恩霍夫风能系统研究所已经合作研发出了可用于损伤检测的芯片原型。目前正在进行的后续项目于 6 月 1 日启动。在该项目中，研究人员计划扩展整个系统，使其未来能够检测雷击及其潜在后果。这一点目前尚未实现，但对于海上风电场而言，这一额外信息至关重要。

更多信息：https://techxplore.com/news/2025-08-remote-turbine-blade.html

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