随着绿色低碳理念深入人心，风电作为清洁高效的新能源，已在全国范围内广泛布局，各类风电场遍地开花，为能源结构转型注入强劲动力。但与此同时，风机运维的难题也日益凸显——风机多部署在野外、海上等偏远复杂区域，且单机体量庞大，一旦出现故障，不仅检修难度极高、耗时漫长，还会直接影响发电效率，造成可观的经济损失，甚至可能引发倒塔、叶片断裂等安全事故。

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传统风机故障排查，往往依赖人工巡检，不仅效率低下，还难以捕捉叶片裂纹等隐蔽性强的潜在缺陷，常常陷入“事后维修”的被动局面。而声纹技术的快速发展，为风机故障排查带来了革命性突破，实现了从“被动维修”向“主动预警”的跨越，让风机故障排查更高效、更精准，彻底破解运维困境，这也是风电行业智能化运维的重要发展方向。广西海卓科技的研发团队，设计研究了AI声纹风机故障预测系统，型号HIZ-GE-HSW，声纹检测可实时监测叶片运行状态，提前发现潜在缺陷，通过AI分析，可准确识别叶片裂纹等缺陷，提高检测精度。

系统配置了超声传感器，超宽频高灵敏度传感器，采样频率44kHz，内置主动处理算法，内置放大电路支持微小信号处理。系统的训练平台自主研发以音搜音引擎，主要包含主控、接入、检索、训练单元，实现不同工况的音频建模、样本追加、完善模型、样本检索及管理。边缘计算终端则支持多种工业协议一站式接入，自主研发自适应建模算法，对设备异常声进行研判，并上传服务器。

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