风力发电机组叶片载荷监测系统
基于风机叶片远程听诊的状态监测系统
图2 SVDD 算法原理
3 风机叶片状态监控系统测试
选用 YG-201型阵列传声器，其工作原理是传 声器接收声波并将其转变成电信号。该型传声器具 有结构简单、使用方便、高输入阻抗、大动态范围、 低噪声、低功耗、相位一致性好等特点，适于精确 噪声测量、高噪声测量、户外和阵列使用。具体参 数 ：1/2英寸驻极体传声器，声场类型为自由场，频 率 响 应20Hz~20kHz， 灵 敏 度50mV/Pa(±1.5dB)， 使用温度 -25℃ ~55℃（工业级），外径13.2mm（戴 保护罩）、12.7mm（不戴保护罩），高度17.2mm（戴 保护罩）、16mm（不戴保护罩）。
1 风机叶流与叶片 由于摩擦的作用，相比于正常状态下会发出尖锐的 高频呼啸声。此时对风机气动噪声信号进行时频域 分析，风噪的频谱能量一般集中分布在200Hz 以下， 且损伤叶片的气动噪声在时频域图上高频段能量比 机组正常叶片明显增大。在正常情况下，这个高频
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噪声能量很小，而发生机组叶片损伤事件时将变得 很大。
2 风电叶片状态监控系统
叶片便携式监测系统由传感器、便携式工控机 组成，其中工控机内集成了数据采集模块，数据传 输模块，数据分析软件和监控管理中心。风机叶片 损伤产生的气动噪声与叶片正常状态下的气动噪声 有明显区别，通过人耳能够分辨出两种状态，因此 传声器频率响应应覆盖在20~20kHz 频段。多个风 电场的实测结果表明，相比于叶片旋转的上风侧下 风侧的信噪比更高。因此，为了获取较高的信噪比 传声器可安装在风场的主导风方向。 2.1 硬件实现
便携式工控机为风机叶片远程听诊系统的核心 单元，集成了数据采集、数据传输、信号处理及机 器学习算法等模块。 2.2 软件实现
风电机组叶片的损伤可看成模式识别问题，由
基于CMS的风电叶片结构健康监测系统
基于CMS的风电叶片结构健康监测系统近年来，风电已经成为可再生能源领域的重要发展方向之一。
然而，由于风电叶片长期暴露在复杂的外界环境下，受到了诸如风力、温度、湿度等因素的影响，叶片结构的健康状况常常面临着风险。
为了确保风电叶片的安全可靠运行，基于CMS的风电叶片结构健康监测系统应运而生。
一、引言随着风电行业的快速发展，风电叶片作为风力发电的核心组件之一，承载着巨大的负荷。
然而，由于风电叶片工作在高空且恶劣的环境下，其受力情况和性能状态一直以来都是难以准确了解的。
因此，开发一种可靠的风电叶片结构健康监测系统，成为了保障风电叶片安全运行的关键。
二、基于CMS的风电叶片结构健康监测系统的原理基于CMS（Condition Monitoring System）的风电叶片结构健康监测系统，通过采集叶片内部的结构信息和外界的环境参数，结合数据分析和模型预测技术，对叶片的结构健康状况进行实时监测和评估。
1. 数据采集风电叶片结构健康监测系统通过传感器实时采集叶片内部的振动、应力、温度等参数，并记录外界环境信息，如风速、温度、湿度等。
2. 数据传输与存储采集到的数据通过无线通信技术传输到数据中心，并进行实时存储与备份，确保数据的安全可靠。
3. 数据分析与处理数据中心利用数据挖掘和模式识别算法对采集到的数据进行分析和处理，提取叶片结构的特征参数，并与历史数据进行对比和分析。
4. 结构健康评估基于采集到的数据和模型预测技术，系统对叶片的结构健康状况进行实时评估，并给出预警信息，以指导维护和修复工作。
三、系统的优势与应用基于CMS的风电叶片结构健康监测系统具有以下优势：1. 提前发现问题通过实时监测和评估叶片结构的健康状况，系统可以提前发现叶片的损伤、裂纹等问题，及时进行维护和修复，避免因叶片结构故障导致的事故发生。
2. 降低维护成本传统的风电叶片维护方式通常是定期巡检或定期检测，既浪费人力和物力，也无法准确掌握叶片结构的健康状况。
风电机组叶片音视频监测系统应用研究
风电机组叶片音视频监测系统应用研究王潇晨 唐 亮 张 磊（山东电力工程咨询院有限公司）摘 要：风力发电作为重要的一种发电方式，近几年发展越来越快。
风电机组是由多个大部件组成，叶片作为首先受载的大部件，同时也是风电机组最重要的部位，叶片损伤会对机组性能及安全运行带来极大的影响。
本文研究叶片的全方位监测方法，采用音频与视频相结合的方式，通过音频特征数据分析及图像识别算法，发现叶片表面的损伤，通过对三组叶片的差异性对比以及机器学习算法，能够有效识别叶片表面损伤问题，对叶片主动监测预警具有重要意义。
关键词：风电机组；叶片音视频；图像识别０ 引言叶片作为风电机组的核心部件，用于能量转换，将风能转换成机械能，是发电的动力源泉。
在交变载荷作用下，叶片表面会产生剥落或者裂纹等影响性能和安全的现象，如果不能够有效地及时发现，会直接造成经济损失。
因此，实时监测叶片损伤的方法研究十分必要。
由于目前叶片的损伤均通过定期维护检修由运维厂家和叶片厂家处理，但这种依赖人工运维的检修方式并不能及时发现叶片异常，普通缺陷可能会演变成严重缺陷，带来高额的材料和维修费用，以及运输和更换过程中的停机损失。
叶片音视频监测系统依托图像与声音的智能识别，实现机组叶片的故障判断，有效预警叶片故障缺陷，降低大部件重大时效风险，减少运维成本及被动停机时间，帮助客户进行精细化管理，减少用户的损失。
本文方法具有高效、便捷的特征，能够为存量和未来市场提供叶片损伤识别的技术支撑。
１ 叶片损伤对机组的影响叶片作为风电机组将风能转化为电能的主要连接部件，其健康状态直接关系到机组的安全稳定运行与发电效能。
基于传感器的故障预警是叶片健康状态检测的一个重要方面。
传统的叶片故障监测是通过人工定期巡检，依靠肉眼观察，这种方法基于人工经验，存在损伤判定不准的问题，另外定时巡检对人的依赖程度较大，实时性差、运维成本高［１］。
近年来，国内外叶片故障监测技术不断成熟，在理论上有了一定的技术积累，在实际应用中也研发了较有针对性的故障监测设备。
风力发电机组状态监测与故障诊断系统
风力发电机组状态监测与故障诊断系统风力发电机组状态监测与故障诊断系统风力发电机组是一种利用风能产生电能的设备，近年来得到了广泛的应用和发展。
然而，由于长时间的运行和恶劣的环境条件，风力发电机组容易出现各种故障和损坏。
为了有效监测风力发电机组的运行状态，并及时发现和诊断潜在的故障问题，研发风力发电机组状态监测与故障诊断系统变得尤为重要。
风力发电机组状态监测与故障诊断系统是一种利用传感器、数据采集和分析等技术手段，对风力发电机组的各种参数进行实时监测和分析，以实现对风力发电机组运行状态和故障情况的诊断与预测。
下面将从系统概述、监测参数和故障诊断方法几个方面来介绍该系统。
一、系统概述风力发电机组状态监测与故障诊断系统主要由硬件和软件两部分组成。
硬件部分包括传感器、数据采集模块、数据传输模块和数据存储模块等。
传感器用于实时采集风力发电机组的运行参数，如转速、温度、振动等。
数据采集模块将传感器采集到的数据进行处理和转换，然后通过数据传输模块将数据传输给软件部分。
软件部分包括数据分析和故障诊断模块。
数据分析模块对传感器采集到的数据进行处理和分析，生成相关的运行状态指标和故障诊断依据。
故障诊断模块根据数据分析模块生成的指标和依据，对风力发电机组的故障进行诊断和预测。
二、监测参数风力发电机组的状态监测需要采集多个参数进行分析。
首先是转速参数，通过监测风力发电机组的转速变化，可以判断转子的运行情况和负荷情况。
其次是温度参数，通过监测风力发电机组的温度变化，可以判断发电机组内部的温度是否正常，是否存在过热现象。
再次是振动参数，通过监测风力发电机组的振动情况，可以判断是否存在机械故障和失衡情况。
此外，还可以采集电流、电压等参数进行分析。
三、故障诊断方法针对风力发电机组可能出现的故障情况，可以采用多种方法进行诊断。
首先是基于规则的方法，该方法通过事先设定一系列规则和阈值，当监测到的参数超出规定范围时，系统会发出警报，提示可能存在故障。
基于POT极值理论的风力发电机组载荷测试分析与应用
基于POT极值理论的风力发电机组载荷测试分析与应用宋钢;张新燕;郭亮;刘江涛【摘要】针对传统风力发电机组叶片的载荷测试以及寿命预测分析的效率问题,设计了一种新型风力发电机组叶片载荷测试系统,利用POT极值理论结合GPD分布和威布尔分布对载荷谱进行外推,为疲劳检测提供可靠的极值载荷信息,并选用Miner线性累积损伤理论对构件进行寿命预测.最后利用FAMOS软件与传统测试方法进行对比,不但保证了测试的准确性,更使载荷分析与寿命预测的效率得到了提高.【期刊名称】《可再生能源》【年(卷),期】2015(033)002【总页数】6页(P226-231)【关键词】载荷测试;寿命预测;POT理论;Miner线性理论【作者】宋钢;张新燕;郭亮;刘江涛【作者单位】新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047;教育部可再生能源发电与并网控制工程技术研究中心,新疆乌鲁木齐830047;新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047;教育部可再生能源发电与并网控制工程技术研究中心,新疆乌鲁木齐830047;新疆维吾尔自治区产品质量监督检验研究院,新疆乌鲁木齐830011;新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047;教育部可再生能源发电与并网控制工程技术研究中心,新疆乌鲁木齐830047【正文语种】中文【中图分类】TK83近年来，国内外风力发电机的单机容量已经从十几年前的100 kW迅速增大到如今的6 MW甚至更大。
单机容量的增大导致风机的质量不断增加，风机的安全性能面临着新考验。
然而，迄今为止还无法通过直接经验来得知新型的风力发电机能够运行多久，只能利用小型风力发电机的实际运行经验来改进设计。
因此，对风力发电机载荷测试分析和寿命预测的方法备受关注。
文献[1]～[3]主要利用 Ansys，GH Bladed 等仿真软件得出叶片在风场的疲劳载荷谱，并对其进行疲劳分析。
然而载荷测试不仅仅包括风轮转速、有功功率、桨距角等运行参数，还要考虑风场中的风速、温度、大气压力和空气密度等气象参数，因此导致疲劳破坏的不确定因素很多，疲劳载荷性能很难单纯依赖仿真得到。
风力发电机叶片检测方法
风力发电机叶片检测方法摘要：一、引言二、风力发电机叶片检测方法概述1.视觉检测2.红外热像检测3.超声波检测4.激光雷达检测5.振动检测三、各类检测方法的优缺点四、发展趋势与展望五、结论正文：一、引言随着风力发电在我国的普及和可持续发展，风力发电机叶片的安全运行已成为关注的焦点。
叶片作为风力发电机的关键部件，其运行状态直接影响到整个风力发电系统的性能和寿命。
因此，对风力发电机叶片进行有效的检测具有重要意义。
本文将对风力发电机叶片的检测方法进行综述，以期为风力发电机叶片的安全运行提供参考。
二、风力发电机叶片检测方法概述1.视觉检测视觉检测是通过观察叶片的外观、表面损伤、裂纹等方面来判断叶片的运行状态。
这种方法直观、简单，但受限于观察角度、光照条件等因素，检测效果有限。
2.红外热像检测红外热像检测是通过测量叶片表面的温度分布，分析叶片在不同温度场下的热传导性能。
这种方法可发现叶片内部的温度异常，从而判断叶片是否存在损伤或故障。
3.超声波检测超声波检测是通过发射超声波扫描叶片，检测叶片内部的结构和厚度。
这种方法可发现叶片内部的裂纹、疏松等缺陷，具有较高的检测准确性。
4.激光雷达检测激光雷达检测是通过激光束扫描叶片表面，获取叶片的三维几何信息。
这种方法可实现对叶片表面的高精度检测，适用于大型风力发电机叶片的检测。
5.振动检测振动检测是通过测量叶片在运行过程中的振动参数，分析叶片的运行状态。
这种方法可发现叶片是否存在不平衡、损伤等问题，但对叶片的安装角度和运行条件有一定要求。
三、各类检测方法的优缺点1.视觉检测：优点是直观、简单；缺点是检测效果受限于观察角度、光照条件等因素。
2.红外热像检测：优点是可发现叶片内部的温度异常；缺点是对叶片表面的清洁度要求较高，且不易检测到表面损伤。
3.超声波检测：优点是检测准确性高；缺点是检测过程较为复杂，对操作人员要求较高。
4.激光雷达检测：优点是高精度、适用于大型叶片检测；缺点是设备成本较高，对环境条件有一定要求。
风电叶片气动性能参数在线监测系统
风电叶片气动性能参数在线监测系统随着对可再生能源的需求日益增长，风力发电逐渐成为一种重要的能源供应方式。
而风电叶片作为风力发电机组的重要组成部分，其气动性能关乎整个发电系统的效率和可靠性。
因此，开发一种能够在线监测风电叶片气动性能参数的系统对于提高风力发电系统运行效率具有重要意义。
一、概述风电叶片气动性能参数在线监测系统是指通过传感器和数据采集装置，实时监测和记录风电叶片在运行过程中的气动性能参数，如叶片测量数据、叶片转速、叶片应力等，以实现对风电叶片状态的实时监控和预测。
二、系统组成（1）传感器：系统中的传感器主要用于采集叶片相关的气动性能参数，如叶片形变、叶片温度、叶片压强等。
传感器数量和种类可根据实际需求进行选择和配置。
（2）数据采集装置：数据采集装置用于接收和存储传感器采集的数据，并进行数据处理与分析。
同时，数据采集装置还可以通过网络连接传输数据到数据中心或监测平台，实现远程监测和数据共享。
（3）数据处理与分析系统：通过对采集到的数据进行处理和分析，可以得到风电叶片的气动性能参数，如叶片表面压强分布、叶片扭转角等。
数据处理与分析系统可以利用数学建模和机器学习等方法，对数据进行深入挖掘和分析，从而实现对风电叶片性能的评估和预测。
（4）监测平台：监测平台是系统的用户界面，通过该平台可以实时查看风电叶片的气动性能参数和运行状态。
监测平台还可以提供数据报表、历史数据查询和报警功能，方便用户进行综合分析和运维管理。
三、系统优势（1）实时在线监测：系统能够实时获取风电叶片的气动性能参数，及时反馈叶片的运行状态，帮助运维人员快速发现和解决问题，提高风电叶片的有效利用率。
（2）远程监测与管理：系统的数据采集装置可以通过网络连接实现数据远程传输，运维人员可以随时随地通过监测平台查看叶片运行状态，减少人力资源的投入，提高运维效率。
（3）智能预警与预测：数据处理与分析系统可以对风电叶片的气动性能参数进行数据挖掘和分析，通过建立预警模型和预测模型，提前发现叶片问题并预测叶片寿命，从而减少由于叶片故障引起的损失。
说明书风力发电机叶片状态监测
说明书风力发电机叶片的状态监测系统技术领域：本实用新型涉及风力发电机叶片状态监测系统，包括叶片受力分析、叶片应力传感器、无线传输网络、故障分析软件、监测终端等。
是一种针对风力发电机叶片振动的状态保护而进行设计。
背景技术：风力发电是一种可再生的清洁能源，环境污染小，自动化程度高，易于实现远程控制，可满足人口稀少、电网不易到达地区的用电，因此，风力发电更具有重要的经济效益和社会效益。
叶片是风力发电机组的关键部件，叶片在旋转过程中，当叶片由上方转到与下方时，受力改变并且交替变化，以及风力状况的不稳定，这些都会引起风力机的振动。
风力机长时间工作后，由于其材料老化、硬件的物理疲劳、恶劣环境等原因引起的扇叶物理性能下降以及损坏，影响了风力发电机的工作效率。
因此，对其运行状态的监测就显得尤为重要。
传统风力扇叶上并无能够对扇叶运行状态很好地监测的设备，多数都有成本高、布线复杂、管理效率较低、延时高等问题。
而本设计在传统的监测方式、结构等方面做了重大突破。
本无线监测系统由传感采集子系统、无线传感网络子系统和终端监控子系统三部分组成。
实用新型内容：本实用新型布置在风机叶片上，首先是独立传感采集子系统,针对风机叶片上的监测信号,设计适合于风机叶片健康状态的传感采集子系统,所设计的传感采集子系统能灵活地与无线传感网络节点配接,更好地完成结构的健康监测。
传感器有压电薄膜传感器（LH223）、霍尔效应式叶片传感器（HME56）、飞思卡尔三轴加速度传感器（MMA7260QT）、可编程三轴振动传感器模块（AOIS16223CMLZ），用于检测风机叶片上的压力信号、振动信号并将其转换成电信号传给无线通信组件的发射模块，在实验中验证传感器的性能和精度，并确定传感器的型号。
其次是无线传感网络子系统，包括由无线传感网络节点和节点软件模块。
该系统是整个多点监测系统的核心部分,子系统承担了系统的数据采集、转发和接收的功能。
设计主要由数字处理模块和射频模块组成线传感网络节点。
风机叶片结构动态性能实时监测系统
风机叶片结构动态性能实时监测系统在风力发电领域，风机叶片是核心组件之一，其结构动态性能的实时监测对于风力发电站的安全运行至关重要。
本文将介绍一种基于智能监测技术的风机叶片结构动态性能实时监测系统。
一、引言随着风力发电的广泛应用，风机叶片结构动态性能实时监测技术备受关注。
传统的检测方法存在较大局限性，如监测结果不准确、成本高昂等问题。
因此，研发一种高效、准确的结构动态性能实时监测系统对于风力发电行业的发展至关重要。
二、系统结构风机叶片结构动态性能实时监测系统由以下几个部分组成：传感器网络、数据采集与处理模块、远程监测与控制平台。
1. 传感器网络传感器网络是整个系统的基础，通过将一系列传感器布置在风机叶片的关键部位，实时采集结构的振动、温度、应变等数据。
传感器的选择需要考虑安装方式、采样频率、数据传输方式等因素，以确保监测数据的准确性和稳定性。
2. 数据采集与处理模块数据采集与处理模块负责接收传感器采集到的原始数据，并进行滤波、降噪、校准等处理，以保证数据的可靠性和准确性。
同时，该模块还可以提取结构动态性能的特征参数，如频率、幅值、相位等，并实时更新这些参数。
3. 远程监测与控制平台远程监测与控制平台将采集到的数据上传至云端服务器，实现对风机叶片结构动态性能的实时监测与分析。
通过数据可视化界面，用户可以实时查看叶片的振动情况，并设置预警机制，一旦发现异常情况，系统将自动报警并采取相应的措施。
三、系统工作原理风机叶片结构动态性能实时监测系统的工作原理如下：1. 传感器采集数据传感器采集到的数据包括叶片振动、温度、应变等参数。
这些数据通过传感器网络传输至数据采集与处理模块。
2. 数据处理与特征提取数据采集与处理模块对传感器采集到的原始数据进行滤波、降噪、校准等处理，提取结构动态性能的特征参数。
3. 数据上传与分析特征参数通过远程监测与控制平台上传至云端服务器，系统进行实时数据分析与判断。
通过对比实测数据与标准数值，判断叶片的状态是否正常。
风力发电机组在线监测介绍
风力发电机组在线监测系统介绍风力发电机组是风电场的关键设备,长期以来一直采用计划维修的方式,即一般风力机运行一定时间后进行例行维护。
这种维修方式无法全面的、及时的了解设备的运行状况;而事后维修则由于事先的准备不够充分,造成维修工作的耗时太长、损失严重。
风力发电机在线监测与诊断系统是集合了信号采集、在线监测以及信号分析于一体的多功能在线监测诊断分析系统,对风力发电机的振动、温度和电气参数等进行在线的监测,将监测结果与事先设定的值进行比较,在线监测和诊断系统能够及时地发现运行异常并报警,可对采集到的数据进行各种分析处理,从而可以准确地确定设备故障。
1 风力发电机组在线监测的重要性目前大多数风机上运用的通用监测程序为风场监测。
这种方法主要监测输出电量,同时也包含部分故障信息的存储。
通常控制系统的状态信息、输出电量以及风速情况将被存储,并将这些信息发送给制造商和运营商。
但该方式只有在具有详细记录的前提下才有可能观察到故障。
在大多数情况下,当控制系统发出警报时故障已经发生。
然而,整个系统能做的只是自动的使风力发电机停机,以防止故障的进一步恶化。
风场监测通常与周期测试点相连,这些周期测试点基本能反映整机的特性,例如监测旋转叶片和基座的裂纹、齿轮箱的振动或者机械部分的磨损等情况。
但是这些监测不能揭示其产生的时间和原因,所能确认的是风机运行的状况。
就算将监测的结果与以前的数据进行对照比较,也很难提供故障产生的原因。
由于在线监测与诊断系统能够克服上述的缺点,使得在线监测系统被广泛的推广。
2 风力发电机组在线监测系统构成在风力发电机组各个部件中,风力机叶片是弹性体,在风载荷的作用下,作用在风力机叶片结构上的空气动力、弹性力、惯性力等具有交变性和随机性力的耦合将会引起与某些振型共振的自激共振,即颤振。
该振动是发散的,严重时会导致风力机结构破坏。
另外,风力发电机组在运行时会由于多种原因,使机舱在各个方向有较大的振动,振动的频率、幅度超过风机设计要求时会对风机的正常运行产生危害。
风力发电机组叶片的安全载荷测试
风力发电机组叶片的安全载荷测试风力发电机组叶片的安全载荷测试风力发电机组叶片的安全载荷测试是确保叶片能够在正常运行过程中承受外部风力的力量而不会出现损坏或失效的重要测试。
这项测试的目的是评估叶片的结构强度和稳定性，以确保其能够安全地经受各种气候条件下的风力冲击。
以下是进行风力发电机组叶片安全载荷测试的步骤：1. 设计测试计划：首先，需要制定详细的测试计划。
该计划应包括测试的目标、测试方法、测试条件、测试设备和所需的人员等方面的信息。
2. 准备测试设备：根据测试计划，准备好所需的测试设备，包括风洞、叶片安装支架、风速测量仪器等。
确保测试设备符合相关标准，并进行校准。
3. 安装叶片：将待测试的叶片安装到风洞中的叶片安装支架上。
确保叶片的安装位置正确，并进行必要的固定。
4. 测试风速选择：根据叶片的设计要求和相关标准，选择适当的测试风速。
测试风速应能够模拟叶片在实际运行中所面临的不同风力条件。
5. 进行测试：在设定的测试风速下，开始进行叶片的安全载荷测试。
通过增加风速的方式逐步增加风力的冲击，直到叶片达到其设计要求的极限载荷或发生失效。
6. 监测和记录数据：在测试过程中，使用风速测量仪器对叶片所受到的风速进行实时监测，并记录下相关数据。
同时，还需记录其他重要参数，如叶片的应力、振动等。
7. 分析测试结果：根据测试数据和设计要求，对测试结果进行分析。
评估叶片在不同风力条件下的结构强度和稳定性，并判断其是否符合安全要求。
8. 编制测试报告：根据分析结果，编制测试报告。
该报告应包括测试目的、测试方法、测试结果、分析结论、存在的问题以及可能的改进措施等内容。
9. 采取措施：根据测试结果和报告推荐的改进措施，采取必要的行动来改善叶片的结构设计或制造工艺，以提高其安全性和可靠性。
10. 常规检测和维护：定期进行常规检测和维护，以确保叶片的安全性能长期保持在设计要求的范围内。
这包括定期检查叶片的结构和固定件的状况，及时更换磨损或老化的部件。
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风力发电机组叶片载荷监测系统
大风机叶片为什么
要安装MEMS光纤叶片载荷和振动监测系统
加装光纤叶片载荷和叶片振动监测系统的必要性如下：
从结构安全性能角度分析：
叶片是风力发电机捕获风能的核心部件，随着大兆瓦风机的逐步发展，风机叶片超过了100米，叶片承受无规律、变速变载荷的风力作用，存在过载、疲劳隐患，同时在长期运行中会逐渐的产生表面损伤，如涂层剥落、点蚀、裂纹等，另外叶片容易遭受一些猝发的自然灾害，如覆冰、雷击等，造成风力发电机叶片不能正常运行，甚至失效和毁损。
「上海拜安」基于宽频智能MEMS光纤传感技术的叶片状态在线监测系统能够实时监测叶片的健康状态。
通过对叶片载荷、振动等物理量的监测，能够及时发现载荷过载、雷击损伤等故障并发出警报，从而避免叶片深度损伤、失效、折断等一系列风险。
基于光纤MEMS 传感技术的叶片状态在线监测系统把风机大部件监测带入高可靠性、长寿命的新时代。
MEMS光纤应变测量具有抗电磁干扰、抗雷击、可靠性高、使用寿命长、布线简单等特点，适合风机叶片应变长期监控使用。