随着全球对可再生能源需求的不断增长，风力发电作为清洁能源的重要组成部分，其发展速度迅猛。风力涡轮机特别是海上风电设备的维护与管理成为保障能源稳定供应的关键环节。然而，由于风电场多设于海上，环境恶劣且交通不便，传统的维护和损伤检测手段存在诸多限制，维护成本高昂且效率低下。如何实现对风力涡轮机部件，尤其是关键结构——转子叶片的损伤早期发现与在线监测，已成为业界关注的焦点。德国弗劳恩霍夫集成电路研究所（Fraunhofer IIS）联合风能系统研究所（Fraunhofer IWES）突破性地开发出了一种基于声学发射（Acoustic Emission, AE）技术的智能传感芯片，创新性地实现了风力叶片损伤的远程实时监测。转子叶片通常由多层复合材料制成，具有较高的强度与轻质特性，但材料的不均匀性也使得传统的检测手段难以准确捕捉内部细微裂纹。
频繁的海洋气候变化对叶片造成的裂痕和侵蚀是导致风机故障和停机的主要原因之一。弗劳恩霍夫团队的这款芯片专为捕捉叶片内部传播的结构声波而设计，其最大优势在于能够区分正常操作时的噪音与因叶片损伤产生的异常声波信号，从而精确定位潜在隐患。该芯片小巧且能耗极低，安装于叶片内部，持续“监听”由结构变化引发的声波。与传统的雷达或无人机巡检不同，它不是传输全部数据，而是根据智能算法筛选并发送仅与损伤相关的异常信息，这种方式显著减少了数据传输量，使其能够通过移动通信网络及时将关键信息传回监控中心。减少数据传输不仅极大降低了通信成本，也避免了对宽带互联网依赖，解决了偏远海上风电场网络环境的瓶颈问题。该技术的应用将变革风电行业的维护策略，实现更为精准和经济的预防性维护。
当叶片产生裂痕或断裂时，结构声波信号的变化会被芯片实时捕获，系统则能迅速发出警报，通知运维人员进行针对性检查。相比之前依赖定期人工巡检或全面替换的模式，这种主动监测方法不仅能延长叶片使用寿命，还能避免无谓的高额维修费用。目前，弗劳恩霍夫研究团队正在对该系统进行第二阶段研发，计划使其能够识别风暴中常见的雷击事件及其对叶片的潜在损害。此前该功能尚未实现，而雷击对海上风电叶片的损害极其严重，及时掌握此类信息对于减少不必要的停机和安全隐患至关重要。新系统未来将整合更多传感手段，进一步提升风机状态感知能力，推动风电场自动化运维技术的成熟。研发负责人 Björn Zeugmann 表示，参与这一助力能源转型的前沿项目，对科研人员来说既充满挑战，也极具社会价值。
通过科学技术为可持续发展做出贡献，激励着整个团队不断创新。除了风电领域外，类似的声学监测技术及智能芯片设计同样适用于其他复合材料结构的健康监测，如航空航天、汽车制造等行业，有望催生更多智能检测和维护解决方案。总的来看，弗劳恩霍夫的这款声学传感芯片技术代表了风力涡轮机维护由被动转向主动的趋势，既减少了人工和物理巡检的依赖，降低了运维成本，也提高了风电设备安全性和运行效率。随着海上风电装机容量持续扩大，此类智能远程监测系统将在绿色能源领域发挥越来越重要的作用，助力绿色能源高效、稳定地融入全球能源结构。未来，结合物联网、大数据及人工智能技术，该系统的数据分析和预测能力有望进一步提升，实现全生命周期设备管理与维护智能化。风力涡轮机的损伤监测技术正迈入一个新时代，智能声学传感与芯片技术为行业带来了革新契机，助推风电技术向更安全、更绿色、更智能的方向发展。
用户、运营商乃至政策制定者都将因这一技术受益，风电产业的可持续发展之路因此更加稳健宽广。
