从X光片到无人机：风电检测的“技术跃迁”

摘要：风电作为实现双碳目标的关键力量，正推动着能源结构的绿色转型。而风机的叶片——这个高速旋转的核心部件，在昼夜不息的运转中，不仅要承受自身重力和离心力的双重考验，还要应对湍流风的冲击、雷击的威胁以及交变载荷的持续作用。这些复杂的环境因素使得叶片成为风机运维中最需要

风电作为实现双碳目标的关键力量，正推动着能源结构的绿色转型。而风机的叶片——这个高速旋转的核心部件，在昼夜不息的运转中，不仅要承受自身重力和离心力的双重考验，还要应对湍流风的冲击、雷击的威胁以及交变载荷的持续作用。这些复杂的环境因素使得叶片成为风机运维中最需要重点关注的部位，其运行状态直接关系到整机的发电效率和安全性。

本文基于工程实践，总结出一些有效的无损常见病害检测方法，帮助运维人员在日常巡检中快速判断病害类型及程度。这些检测技术既能及时发现潜在的结构安全隐患，又能避免不必要的停机检修，在保障风机安全运行的同时实现经济效益最大化。

风机叶片的常见故障

由于风力发电的特点，风力发电机组的位置通常都比较偏僻，自然环境相对恶劣，包括风沙大、紫外线强以及温差大等，在这种恶劣的条件下，风机叶片比较容易出现故障，常见的故障包括雷击损伤、前缘腐蚀、运行哨音等类型。

雷击损伤

为了防止风机叶片遭受雷击，叶片上通常都会设置防雷系统，但是这不能够完全避免叶片遭受雷击，雷电会对叶片造成严重的破坏，根据“中材叶片16-20年在役叶片排查数据”显示，有9.37%的叶片在运行期间会遭受雷击，其中36.7%的雷击损伤到达中材叶片的报废标准。

前缘腐蚀

在我国沿海或盐碱地区的风场中，经常出现前缘腐蚀的问题，在风机叶片出现前缘腐蚀之后，风电机组的运行效率会受到比较大的影响，叶片的振动和负荷也会随之增加，对风电机组的运行造成不利的影响。

运行哨音

叶片运行哨音形成的原因有多种可能，常见的有叶尖排水孔堵塞，漆面损伤、叶片异物附着、保护膜损伤、叶片内外部压强差等，运行哨音不仅仅会影响机组发电效率，而且还会对附近的生态环境造成负面影响。

4.5兆瓦风力涡轮机所产生的声音压力数据频谱图

螺栓断裂和脱落

叶片盖板螺栓的断裂或脱落会进一步引起人孔盖板功能的失效，导致叶片胶粒、胶渣甚至盖板进入轮毂，对电控设备造成二次破坏，而叶片根部的螺栓断裂，则可能会导致叶片掉落。

整体结构失效

叶片整体结构失效是指叶片出现断裂，导致这种问题的原因包括叶片的设计缺陷、叶片的制造问题以及遭受运行扫塔、雷击等。

常见的无损检测技术

‌超声波检测技术‌

通过高频声波在材料内部的传播特性，分析反射波幅与时间延迟，可精准识别风机叶片、塔筒等部件的内部缺陷（如裂纹、分层、孔洞）。其核心优势在于非接触式检测与毫米级分辨率，尤其适用于复合材料内部结构的快速筛查。

‌涡流检测技术‌

基于电磁感应原理，当交变磁场作用于导电材料时，表面缺陷会扰动涡流分布，通过传感器捕捉这种变化即可定位裂纹、锈蚀等表面损伤。该技术对近表面缺陷（≤5mm）灵敏度极高，且无需耦合剂，适合金属部件的在线监测。

‌X射线检测‌

x射线检测就像给风机部件拍X光片，通过X射线穿透材料时被吸收和散射的程度差异，来发现内部隐藏的裂纹或杂质。它能清晰显示内部结构细节，特别适合检查叶片和塔筒内部不易察觉的损伤。

‌磁粉检测‌

磁粉检测是先给金属部件施加磁场，表面有裂纹的地方会产生漏磁现象，撒上磁粉后裂纹位置就会像显影一样吸附铁粉。这种方法操作简便，能快速发现金属部件表面的细微裂纹或折叠缺陷。

磁粉检测原理及缺陷磁痕

无人机风机检测

无人机摄影技术通过搭载高分辨率光学相机、红外热成像仪及激光雷达（LiDAR）等设备，实现对风机叶片表面缺陷、结构形变及内部损伤的高效检测。其核心优势在于突破传统人工检测的时空限制，尤其适用于高空、复杂地形或恶劣环境下的巡检任务。

风机叶片故障识别技术路线

振动分析法

振动与声发射分析技术通过采集结构在运行过程中的振动特征和材料损伤产生的声波信号，能够实时监测风机叶片的质量分布异常、裂纹萌生扩展以及塔筒连接件松动等机械缺陷。振动分析法具有高灵敏度、实时性和低成本的特点，适用于小型和中型风机叶片的结构损伤检测。

当前，我国风电产业正以年均15%的增速领跑全球可再生能源赛道。作为能量转换的核心载体，风机叶片的健康状态直接决定着整机发电效率——据中国可再生能源学会最新研究显示，叶片故障导致的发电量损失可高达23%。通过无损智能检测系统与数字孪生技术的深度融合，我们已能实现裂纹萌生的毫米级预警，将非计划停机率降低40%，为风电运维带来了革命性突破。我相信，未来随着智能化+AI体系的不断深入，各类技术的升级换代也将使我国风电运维成本大幅下降，延长叶片寿命，为双碳目标注入更强劲的绿色动能。