風電機組葉片在運行時除了承受氣動力作用外，還承受重力、離心力等其他力的影響，再加上雨雪、沙塵、鹽霧侵蝕、雷擊等破壞，使葉片基體及表面容易受到損傷，這些損傷如未及時發現與維修會導致風電機組發電效率下降、停機，甚至發生損毀等事故。因此，風電機組葉片損傷檢測對保障風電機組安全高效運行、降低風電機組壽命周期內發電成本有重大意義。
1、風電葉片主要缺陷、損傷類型及損傷原因
風電葉片是復合材料設計制作的特殊結構，其內部結構如圖1所示。其損傷主要原因有：
1）疲勞損傷。風力發電機在長期運行中，由于疲勞作用葉片會出現微小裂縫、裂紋和缺陷等，最終導致葉片的斷裂或失效。
2）延遲失效。當葉片被暴露在惡劣環境下，比如高溫、低溫、潮濕或強風等條件下，其壽命會顯著降低，可能會導致延遲失效。
3）沖擊損傷。當葉片受到外部沖擊或碰撞時，容易出現破裂、裂紋和斷裂等問題。
4）腐蝕損傷。當葉片表面受到化學物質、海水或大氣污染等因素的侵蝕時，會出現腐蝕損傷，導致葉片性能下降或失效。
5）材料老化。隨著使用時間的增加，葉片材料的力學性能逐漸下降，這可能會導致葉片的失效。
圖1 風電葉片內部結構示意
風電葉片局部損傷
風電葉片的局部損傷通常指在使用過程中，葉片某些區域出現了裂紋、劃痕、腐蝕等問題。這些損傷可能會影響葉片的性能和可靠性，甚至危及風力發電系統的安全。
1、葉片表面裂紋
葉片運行進入中期后，葉片表面受疲勞載荷作用容易產生裂紋，尤其是前緣處受拉伸載荷的影響容易產生橫向疲勞裂紋（裂紋沿葉展方向為縱向裂紋，垂直于葉展方向為橫向裂紋）。葉片表面裂紋產生的原因有：
1）涂層本身耐候性（耐紫外、風沙、雨蝕等）不滿足設計要求，整體出現龜裂等；
2）涂層底部的復合材料部分存在缺陷，導致葉片運行過程中出現應力集中，裂紋在涂層面上表現出來，如圖2和圖3所示。
圖2 葉片表面橫向裂紋
圖3 葉片表面縱向裂紋
2、葉片表面或內部分層
如果葉片生產制造過程中存在一些區域粘接不良，在長期交變載荷的作用下，葉片表面、前后緣、主梁、腹板等部分可能會發生分層，如圖4和圖5所示。分層可能會導致葉片局部或整體發生屈曲，屈曲會降低葉片的強度，從而對葉片結構造成不同程度的危險。當局部屈曲和分層的聯合作用達到一定程度時，葉片會突然斷裂。
圖4 葉片表面分層
圖5 葉片葉根處分層
3、葉片前后緣粘接開裂
風電葉片先分別制造兩個半殼，最后合模粘接而成，葉片的前后緣位于粘接區域。該區域有多種損傷模式，開裂是主要的損傷模式，發生在葉片的葉根區域及葉尖區域，如圖6和圖7所示。葉根前后緣的裂紋主要是因為幾何變化和疲勞引起的高應力集中，導致葉根處前后緣產生粘接開裂。葉尖處前后緣的開裂主要是因為殼體厚度減少，葉片剛度降低，載荷增加，使葉尖處粘接材料的剪應力增加，造成葉尖處前后緣開裂。
圖6 葉片前緣開裂
圖7 葉片后緣開裂
4、葉片表面侵蝕
葉片表面侵蝕是一個復雜的物理化學過程，其侵蝕程度取決于環境條件，如溫度、濕度、大氣中的污染物和風速。雨滴撞擊葉片表面時會產生壓力波，這些壓力波在葉片材料中傳播，引起葉片表面的疲勞、開裂和表面粗糙化，隨著凹坑密度的增加，最終形成凹槽，如圖8所示。其他大而堅硬的顆粒，如冰雹和礫石等，在沖擊葉片表面時具有很高的動能，特別是在靠近葉片尖端的速度很快的區域，會加速葉片表面的侵蝕。葉片長期運行后，侵蝕部位會發生分層和開裂，將會嚴重降低葉片的結構穩定性。出現侵蝕后的風電葉片會出現升力下降阻力增加的現象，有研究表明，風電葉片侵蝕會導致風電機組年發電量下降5%以上，潛在壽命損傷達7%。
圖8 葉片表面侵蝕
風電葉片宏觀損傷
風電葉片宏觀損傷通常指在使用過程中，整個葉片出現了大面積的開裂、覆冰或者斷裂等問題。這些損傷會直接影響風電葉片的穩定性、可靠性和安全性。
1、雷擊
當風電葉片受到雷擊后，葉片內部防雷裝置不能及時將瞬間雷電電流引入到地下，葉片在雷電電流的作用下產生瞬時高溫造成葉片損傷，導致葉片開裂，如圖9所示。
圖9 風電葉片雷擊后開裂
2、葉片覆冰
風電機組葉片表面結冰取決于溫度、濕度、空氣密度、風速等變量。在高緯度高海拔地區，有豐富的風力資源，但在冬季這些地區有非常強的風力和高冷空氣密度，容易導致葉片表面結冰，如圖10所示。
圖10 風電葉片結冰
3、葉片斷裂
通常葉片發生斷裂主要是生產過程中工藝控制不良導致。生產過程中葉片根部局部區域樹脂固化不完全導致強度、剛度降低，在疲勞載荷作用下風電葉片發生斷裂，如圖11所示。此外風速超限、風電機組失速、電氣故障以及雷擊等也是導致風電葉片斷裂的原因。
圖11 風電葉片斷裂
2、風電葉片損傷主要檢測技術
風電葉片損傷檢測的主要目的是發現葉片損傷，定位葉片損傷的位置，對損傷類型進行判別，最后對風電葉片進行損傷評估。并對受損傷的風電葉片進行及時維修或更換，從而避免嚴重的災難性事故，確保風電機組的安全健康運行。
風電葉片損傷實時監測技術
風電葉片損傷實時監測技術是指風電葉片正常工作狀態下通過傳感器或其他技術手段對葉片運行狀態進行實時監測，發現葉片運行過程中產生的損傷。目前主要的葉片損傷實時監測技術包括應變監測、振動監測、聲發射監測、噪聲監測、SCADA數據監測。
1、應變監測
風電葉片運行時在外部載荷的作用下，正常葉片和含有損傷葉片在應變程度上存在明顯的差異，當監測到的風電葉片局部應變值遠大于其歷史應變值時就可以判定該風電葉片部位產生了損傷。為了消除風電葉片尺寸的影響，須使用相對應變進行度量。目前主要有兩種應變傳感器可以對風電葉片進行應變監測，分別為電阻應變片和光柵布拉格傳感器（FBG）。
電阻應變片的原理是基于金屬導體的應變效應，金屬導體在外力作用下發生機械變形時，其電阻值隨著所受機械變形的變化而發生變化。電阻應變片貼在風電葉片表面，當風電葉片表面變形時，電阻應變片內部電阻會發生變化，從而引起電壓變化，通過特殊的采集裝置可以采集到這種變化并轉換為風電葉片的應變值。電阻應變片工作原理如圖12所示。
圖12 電阻應變片工作原理
FBG的工作原理是在光纖上刻蝕一特定間距的圖案，可以在不同的位置實現期望的折射特性。當光柵區域被外部載荷激發時，會引起變形，從而改變有效折射率。FBG在使用時須嵌入到葉片內部，當葉片發生應變時，光柵布拉格傳感器的折射率會發生改變，其反射回的反射光波長也會發生相應改變，可以通過特殊的測量裝置監測出這種應變。光纖布拉格傳感器工作原理如圖13所示。
圖13 光纖布拉格傳感器檢測原理
由于FBG具有抗干擾能力強、穩定性好、測量參數多等優點，不少學者進行了深入研究。以高性能光纖傳感技術為基礎，充分利用其分布式高密度測量、準分布式動態測量的特點，獲取風力發電機結構的真實應變響應分布，提出了一種基于準分布式光纖光柵傳感數據的大型風力發電機葉片覆冰識別方法。
提出了一種基于應變傳遞定律的聚合物填充FBG傳感器精度可靠性評估方法，建立了用于風電機組葉片結構試驗的應變傳遞效率的計算模型。結果表明：交變負載的頻率對FBG傳感器的性能有重要影響，頻率越高，應變傳遞效率和精度可靠性越高。
開發了基于光纖布拉格光柵傳感器和光纖旋轉接頭的浮動風電機組葉片負荷在線監測系統，驗證了其可行性和可靠性。
2、振動監測
風電葉片的振動響應與其材料、結構特性（質量、阻尼、剛度）有關，葉片損傷（裂紋的出現或連接的松動）會引起葉片剛度降低導致振動信號參數與模態特性的變化，因此可利用振動信號參數與模態參數的變化來監測葉片結構中的損傷變化。
一般情況下將加速度傳感器安裝在風電葉片表面來進行振動監測，如圖14所示。隨著技術的發展，振動測量也可以使用激光掃描和地基雷達來實現，利用這些新技術可以方便地以非接觸的方式測量運行中葉片的大振動。
圖14 風電葉片振動監測
基于振動信號參數的監測方法有波形分析法、頻譜分析法等。波形圖是對振動信號在時域內進行處理，可從波形圖上觀察振動的形態和變化。頻譜圖顯示振動信號中的各種頻率成分及其幅值，不同的頻率成分往往與一定的故障類別相關。
基于模態的監測方法是通過提取不同狀態下風機葉片的模態參數來進行風電葉片損傷識別，風電葉片的結構特征隨著損傷的發生和擴展而變化，模態特性的變化可以用來揭示葉片的健康狀況。
對加速度信號進行頻域分解（FFD）以獲得葉片模態參數，特別是固有頻率和模式形狀，并利用振型差（MSD）檢測葉片縱向出現的裂紋，該方法被證明能夠正確地檢測和定位損傷特征。
利用中頻振動提出了一種結構健康監測系統，能夠檢測風力渦輪機葉片的結構缺陷，如裂紋、前緣/后緣開口或分層。結果表明，即使小尺寸缺陷也可以在風電機組運行不停機的情況下遠程檢測。
對小型風力發電機葉片多種損傷工況的數值模擬進行模態分析，研究葉片損傷識別與定位的方法，提出通過自振頻率的變化可判斷葉片是否發生損傷。結果表明，無論葉片是否發生損傷，隨著葉片轉速的增大，其固有頻率都會增大。
基于模態理論對受損前和受損后的風電機組葉片進行位移和應變模態分析，通過結構損傷前后模態頻率、位移模態及應變模態參數的對比可以發現：在受損量不同的情況下，葉片模態頻率損傷前、后變化較小，位移模態幾乎沒有產生變化；在受損區域應變模態及其差分曲線均有突變產生，裂紋的長度越大，突變越明顯。
3、聲發射監測
在外界條件（應力、溫度）作用下，材料或構件的局部缺陷（損傷）部位因為應力集中而產生變形或開裂，以彈性波形式釋放出應變能的現象稱為聲發射（AE）。
聲發射傳感器安裝在風電葉片上，可以接收葉片結構發出的瞬態彈性波，這些瞬態彈性波可能是由于常見的葉片損傷（如裂紋擴展、分層）引起，多個聲發射傳感器組合可以建立一個傳感器網絡，使用這些傳感器可以很容易實現損傷檢測和定位。
聲發射監測對微小結構變化十分敏感，可以監測風電葉片早期裂紋的產生及損傷類別辨定，如裂紋的擴展、葉片的脫粘、分層、沖擊等情況。聲發射監測原理如圖15所示。通過對聲發射信號不同特征屬性（頻率、幅度、周期、能量）進行分析，可以判定風電葉片損傷位置及類型。隨著葉片損傷的增加，聲發射傳感器會累積更多的聲發射信號能量，可以監測損傷的程度，實現對風電葉片損傷的實時監測。但聲發射信號易受環境的干擾，因此聲發射傳感器的安裝布局與聲發射信號的處理顯得尤為重要。
圖15 聲發射監測原理示意
近年來國內外學者將聲發射技術應用于風電葉片損傷檢測進行了大量、深入的研究。基于聲發射技術提出了一種主成分聚類分析與BP神經網絡相結合的材料損傷識別模型，基于試驗數據對識別網絡進行測試訓練。訓練結果表明，識別模型對未知類型疲勞損傷的識別率均高于90%。
選取含分層缺陷的玻璃纖維復合材料作為試驗材料并進行室溫單調拉伸試驗，利用聲發射技術對受載過程進行動態監測。采用K-均值聚類分析方法對聲發射信號的幅值、峰值頻率等特征參數進行損傷模式識別，借助BP神經網絡識取失穩破壞前兆特征信號并對失穩狀態進行預測。研究結果表明，對聲發射信號、參數進行聚類分析可得到各損傷模式的特征頻率。
提出了一種利用聲發射信號對受損風機進行早期預警的時空處理框架，利用短時傅里葉變換（STFT）分析聲發射信號的非平穩性。數值模擬表明，當葉片表面有孔時，聲發射信號的固有頻率趨于降低。
用聲發射技術對疲勞載荷作用下的風電葉片進行全面健康監測，提出了基于快速搜索和查找的聚類方法（CFSFDP）識別損傷模式及檢測異常值，并指出聲發射信號不同頻率下對應葉片不同的損傷模式，各種損傷模式的出現與振動次數和聲發射信號的頻率特征表現出一定的周期性變化。
4、噪聲監測
風電機組在運行過程中會產生大量的噪聲，其中特定的噪聲信號可以反映風電葉片的某些損傷。通過麥克風采集到這些噪聲信號，對噪聲信號進行處理，提取與葉片損傷相關的信息，從而實現對葉片健康狀況監測。除了單個麥克風測量外，還可以將多個麥克風組裝成一個麥克風陣列，以實現聲源的定向測量。
噪聲監測可以分為被動噪聲監測和主動噪聲監測，被動噪聲監測主要基于葉片結構運行時所產生的聲音，如葉片開裂、腐蝕等結構變化自然產生的聲音。主動噪聲監測是在葉片內部放置揚聲器，使之不斷發出特定頻率的聲信號，麥克風接收該揚聲器發出的聲信號，如圖16所示，通過對比接收的聲信號與歷史聲信號的差異可以判定風電葉片的損傷。
圖16 主動式風電葉片噪聲監測
被動式風電葉片噪聲監測所需設備簡單，只需要麥克風就可以進行實施。主動式風電葉片噪聲監測除了需要麥克風外還需要在葉片內部設置揚聲器。這兩種監測技術都需要較高的采樣率，才能更準確地捕捉葉片損傷的聲音信號。
如何準確地識別和提取各種損傷類型、以及如何在復雜環境下實現噪聲信號處理是研究的重點。從時域與頻域的角度分別對采集到的風電機組葉片音頻進行特征提取，然后再進行無監督的基于密度的聚類算法（DBSCAN）分類，應用于后續葉片狀態的感知判斷。
提出了一種基于聲學監測的非接觸式測量技術，通過使用單個麥克風或波束形成陣列，觀察聲輻射檢測結構內部的裂縫或損壞。對風力渦輪機葉片的氣動聲學進行了耦合建模，用于研究內部和周圍的聲壓分布，以指導首次開發用于風力渦輪機葉片結構健康監測的被動損傷檢測方法。
5、SCADA數據監測
SCADA是風電機組的重要組件之一，大部分兆瓦級風電機組都配備有SCADA系統來控制風電機組運行并采集相關運行數據。SCADA系統可以記錄風電機組運行狀態，如風速、葉輪轉速、發電機電流和電壓、發電功率等大量的數據。
當葉片受損傷時，葉片風能捕獲能力會受到空氣動力學和結構特性變化的影響而下降，在這種情況下，能量轉換效率和輸出特性也會受到影響，因此可以通過SCADA數據挖掘來識別葉片健康狀況。
目前大多數風電機組本身配有SCADA系統，在對SCADA系統進行數據分析時不需要在葉片上安裝額外的傳感器，降低了經濟成本。SCADA系統產生數據量龐大，如何從龐大的SCADA數據中提取有效特征值來判定風電葉片的損傷需要進行大量數據處理，數據處理技術的發展為從海量SCADA數據中提取有效信息提供了保證。
機器學習、大數據技術已經應用于SCADA龐大數據的處理，如深度自編碼器、卷積神經網絡、隨機森林等數據處理預測模型，通過適當的建模和訓練，這些方法可以預測風電葉片的健康狀況。
基于SCADA數據在傳統BP神經網絡算法的基礎上，提出了BP_Adaboost算法，精準預測風電機組是否處于葉片結冰狀態。基于SCADA數據利用一種基于受限玻爾茲曼機（RBM）和支持向量機（SVM）對風電機組SCADA數據中表達能力更強的數據特征進行提取，從而進行風電機組葉片開裂故障預測。提出了基于機器學習對SCADA數據進行分析監測風電葉片因雷擊造成損傷的方法。
提出了一種基于風輪機SCADA數據的新型智能風輪機葉片結冰檢測方法，采用深度自動編碼器網絡從復雜的SCADA數據中自適應地學習多級故障特征，然后利用從深度自動編碼器網絡的不同隱藏層提取的所有特征來建立集成結冰檢測模型。
6、基于數據融合的葉片監測
基于數據融合的葉片監測技術是指將多種不同類型的監測數據進行整合，以提高葉片損傷檢測的精度和可靠性的技術。該技術可以通過以下步驟實現：
1）數據采集：使用不同類型的傳感器、相機等設備對葉片進行監測，采集包括振動、溫度、聲音、圖像等多種信息。
2）數據預處理：對采集得到的原始數據進行預處理，包括去噪、濾波、標定等操作，以提高數據質量和準確性。
3）特征提取：從經過預處理的數據中提取特征信息，如頻率、幅值、包絡線、紋理等。
4）數據融合：將不同類型的特征信息進行融合，形成綜合的監測結果。數據融合可以采用不同的方法，如加權平均、決策級聯、神經網絡等。
5）損傷診斷：通過分析融合后的監測結果，確定葉片是否存在損傷，并進一步確定損傷的類型和程度。
設計并開發了一種基于聲信號融合的風力渦輪機葉片損傷預警系統。提出一種使用混合密集傳感器網絡進行風力渦輪機葉片損傷檢測的算法，該算法利用多個傳感器采集葉片的振動和應變信息，將其轉換為數字信號并進行特征提取，然后使用多層神經網絡（MLP）對特征數據進行分類和融合，以識別出葉片損傷。提出了一種基于多傳感器信號和一維卷積神經網絡（1D-CNN）的多級融合的振動-聲學信號離心風機葉片損傷識別方法。
風電葉片非實時損傷檢測技術
風電葉片非實時檢測是指需要風電機組停機時才能對葉片進行檢測的無損檢測技術，目前主要包括紅外熱成像檢測和機器視覺檢測。
1、紅外熱成像檢測
利用紅外探測器將構件表面溫度場分布轉換為熱圖像，通過對圖像的分析進行檢測，如損傷、缺陷的判斷，原理如圖17所示。根據熱激勵方式不同，基于熱成像的風電機組葉片缺陷檢測技術可以分為被動式熱成像技術和主動式熱成像技術。
圖17 紅外熱成像檢測原理
風電葉片長時間運行后其表面和內部會出現損傷和缺陷（如分層、開裂、孔等），造成葉片結構不連續，不連續位置的溫度高于葉片其他位置的溫度。
無人機搭載高靈敏度的紅外攝像機可以在相對合適的環境實現葉片損傷缺陷的快速檢測，通過分析生成的圖像可以方便地實現損傷檢測和定位。
熱成像技術可以在短時間內大范圍檢測葉片的損傷和缺陷，特別是葉片表面下的分層缺陷，由于紅外熱成像檢測技術只需要一個高分辨率的熱成像相機來完成檢測，可以避免安裝更多的傳感器，降低了操作和維護成本。
在實際應用中葉片損傷位置的溫度變化非常慢，熱成像技術需要在損壞的缺陷位置有足夠的熱量才能被熱成像攝像機感知，檢測時受環境影響因素較大。
針對風力發電機葉片出現褶皺、氣泡和泡沫（PVC）等典型缺陷后高空識別困難的問題，首先利用熱傳導方程推導出風電機組葉片出現缺陷區域與正常參考區域的溫度變化關系，其次利用實驗的方法測出預制缺陷的熱擴散系數，然后在持續熱激勵實驗中采集溫度數據，最后根據軟件對溫度數據進行分析處理并選出滿足溫度閾值的缺陷及定位缺陷的位置。
研究了基于熱成像的風電機組葉片現場檢測技術，利用連續激光束進行熱激勵，通過對10 kW風力發電機的葉片進行10 m遠的現場檢測，成功檢測出結構內部的10 mm分層，驗證了該方法的可行性。提出了利用無人機系統（UAS）熱成像技術在風電機組葉片損傷和缺陷檢測中的可行性研究，如圖18所示，并開發了在線圖像處理的飛行軟件。
圖18 風電葉片損傷紅外熱成像檢測
2、機器視覺檢測
風電機組的安裝位置，風電葉片巨大尺寸及人眼目視距離的局限性導致人工目視檢測難以實現。基于無人機的機器視覺檢測以其良好的適應性及靈活性在風電葉片損傷檢測領域得到越來越多的應用，如圖19所示。與人眼相似，葉片裂紋、劃痕、孔洞、覆冰等的狀態信息可以通過無人機拍攝二維或三維圖像獲得。圖像是二維或三維空間的信號，目前已有許多算法提取圖像幾何、變形和紋理特征來判斷葉片的健康狀況，如傅里葉變換、小波變換等。
圖19 基于無人機的風電葉片表面損傷檢測
近年來基于機器學習的圖像處理方法也逐漸應用于葉片損傷的模式識別，包括支持向量機和卷積神經網絡（CNN）等。然而在未來的研究中，需要進一步提高基于無人機視覺檢測對不同環境的適應性。
研究了一種基于數字圖像處理的風電葉片的缺陷檢測方法，使用LPSO算法和對數Gabor濾波器生成自適應濾波器，可直接輸出多特征提取的最佳結果圖像。然后使用基于HOG+SVM的分類器對缺陷類型進行識別和分類，該方法提取并識別劃痕類型、裂縫類型、砂眼類型和斑點類型，識別率超過92%。
提出一種基于無人機葉片圖像的分析檢測方法，針對無人機拍攝的圖像特點，通過運動模糊、圖像降噪和圖像增強的預處理，使目標區域和裂縫細節更加清晰完整。同時提出了一種基于灰度值的裂紋分析方法，考慮到裂紋的分布、嚴重程度和發展趨勢，從而可以減少風電葉片日常檢測中的盲區，從根本上大大降低了操作和維護成本。
各監測技術存在的不足
1）應變監測：使用電阻應變片進行風電葉片損傷監測時，走線復雜，安裝點位多，難以監測風電葉片內部結構中的損傷。使用光纖應變監測時，需要將光纖傳感器預埋在風電葉片內部，增加了風電葉片制造的難度，此外，風電葉片特殊的結構也會影響光纖傳感器的檢測精度。
2）振動監測：振動傳感器安裝位置有限；振動信號數據量大，數據傳輸、處理成本高；振動監測對風電葉片早期微小缺陷不敏感。
3）聲發射監測：由于聲發射信號比較微弱，容易受到風電葉片工作環境的干擾。聲發射監測對風電葉片內部損傷監測效果較好，而對于風電葉片表面損傷較難以監測。
4）噪聲監測：噪聲信號很容易受風速、溫度、濕度、地形、傳感器安裝位置等因素影響，難以精確地對風電葉片損傷時產生的聲信號進行采集。噪聲信號須經過復雜的濾波、去噪處理后才能得到有效的信息，同時噪聲信號與葉片的運動不直接關聯，需要運用算法進一步處理，增加了噪聲監測的難度。
5）SCADA數據監測：SCADA系統提供相對粗略的信息，難以對風電葉片損傷進行精確定位。SCADA系統會產生龐大數據，使用時需要對數據進行清洗、處理才能提取到有效的故障特征。對于風電葉片微小的裂紋或劃痕等表面損傷無法進行有效的監測，SCADA數據監測的準確性及可靠性受環境因素的影響較大。
6）紅外熱成像檢測：在使用紅外熱成像檢測時需要在特定的環境下進行，易受環境溫度、濕度等影響。一方面在進行檢測時無法準確地確定風電葉片損傷的位置和程度，另一方面紅外熱成像檢測需要專業的設備和人員，成本相對較高。最后紅外熱成像檢測需要對葉片進行掃描，檢測范圍受限，難以覆蓋所有可能存在的損傷區域。
7）機器視覺檢測：機器視覺檢測時對外部環境要求較高，比如風力的大小、光線的強弱等。此外機器視覺檢測需要用復雜的算法來分析圖像數據，需要大量的計算資源，還需要良好的算法和合適的參數設置。再者需要大量的基礎數據，機器視覺技術需要足夠數量、質量、和多樣性的訓練數據才能得出準確的結果。最后機器視覺檢測難以識別葉片內部的損傷。
風電葉片損傷監/檢測亟需解決的問題
1）風電葉片損傷的全面監測/檢測：風電葉片尺寸巨大，結構復雜，目前大多數風電葉片損傷監測/檢測技術主要集中在風電葉片表面的檢測，但實際上葉片的內部也可能存在損傷，需要開發出能對風電葉片內部結構損傷進行監測的技術，以擴大檢測范圍。
2）提高損傷監測/檢測的精度：現有技術在葉片損傷檢測時存在精度不足的問題，需要進一步提高檢測精度對損傷進行位置定位及類型判定與評估。
3）快速風電葉片故障排除技術：當檢測到風電葉片損傷后，需要及時采取相應的修復措施。因此需要開發出基于葉片損傷程度和損傷類型的風電葉片損傷快速修復技術。
4）先進的數據處理技術：當前葉片損傷檢測技術產生的數據量較大，需要進行有效地處理和管理。因此，需要優化數據處理算法，提高數據分析的準確性和效率。
5）低成本損傷監測/檢測技術：當前葉片損傷檢測技術和設備成本較高，需要進一步研究并開發出成本更低、易于維護的葉片損傷檢測技術和設備。
3、風電葉片監/檢測技術對比與研究前景
隨著風電機組葉片生產制造技術的不斷發展，相應的風電葉片損傷檢測技術也在不斷發展。大量工程應用的需求，風電葉片檢測技術關注度逐年升高。不同風電葉片損傷監測/檢測技術針對葉片損傷類型不同，其應用場景也不同，現有風電葉片監測/檢測手段還存在一定局限性，如傳感器數量多、走線復雜、精確性及時性差等。下面對比分析了目前各類檢測技術的優缺點及其應用范圍，提出了今后技術研究方向。
風電葉片監/檢測技術對比
當前國內外風電葉片實時在線無損監測技術優缺點對比如下：
當前國內外風電葉片非實時損傷檢測技術對比如下：
風電葉片損傷監/檢測技術研究方向
風電葉片由復合材料制成，其結構和運行環境復雜，因此單一監測手段很難全面、準確地對故障進行監測，有必要將各種技術結合起來，綜合不同方法的優點，合理安排檢測時間與順序，從而提高風電葉片缺陷監測水平，降低風電葉片維護成本。基于對現有技術分析回顧，提出以下未來發展和研究趨勢：
1）風電葉片損傷全面監測/檢測技術：目前大多數風電葉片損傷監測/監測技術主要集中在風電葉片表面的檢測，但實際上葉片的內部也可能存在損傷，需要開發出能對風電葉片內部結構損傷及表面損傷都能進行監測/檢測的技術，以擴大檢測范圍。
2）多傳感器融合監測研究：多傳感器數據融合是將不同傳感器采集到的多種類型數據進行集成，可用于增強葉片狀況信息采集的完整性。通過數據融合的應用可以合理融合不同類型的信號，實現對整個葉片的準確全面監測。
3）風電葉片損傷高精度監測/檢測技術：現有技術在葉片損傷檢測時存在精度不足的問題，需要進一步提高檢測精度對損傷進行位置定位及類型判定與評估。
4）新型非接觸式監測/檢測技術：傳統的如應變、模態、振動等都需要在風電葉片上安裝大量傳感器，走線復雜且成本高。隨著技術的發展，例如激光掃描，地基雷達、三維數字圖像相關技術（DIC）等也可以用于風電葉片損傷的非接觸監測。這些方法容易受到外部環境變化的影響，信號處理方法比經典的方法要復雜得多，需要進一步研究其適應性。
5）高效的風電葉片數據采集處理技術及算法：目前研究中的損傷檢測主要依賴于傳感器采集的數據及后續的數據分析，人工智能、機器學習等技術的發展較好地提升了數據建模及處理問題的能力。利用這些技術開發新的風電機組監測數據分析方法，對揭示風電葉片損傷故障的演變規律，準確對故障進行定位及分類，實現更好的檢測精度具有重大意義。
6）低成本損傷監測/檢測技術：當前葉片損傷檢測技術和設備成本較高，需要進一步研究并開發出成本更低、易于維護的葉片損傷檢測技術和設備。
7）快速風電葉片故障排除技術：當檢測到風電葉片損傷后，需要及時采取相應的修復措施。因此需要開發出基于葉片損傷程度和損傷類型的風電葉片損傷快速修復技術。
4、結語
風電葉片的健康與否對風電機組的安全高效運行具有重要意義。及時檢測葉片損傷不僅可以減少停機時間，降低操作和維護成本，還可以避免更大的災難性損失。本文根據風電機組運行的工程實際綜述了風電葉片典型損傷及其損傷機理，對目前主要檢測技術進行了實時在線監測與非實時在線檢測分類，闡述了這些監測技術的原理，比較了其優缺點以及相應的應用場景，提出了風電機組葉片損傷檢測技術的可能研究方向。為需要了解風電葉片主要損傷類型及損傷機理、葉片主要損傷監測/檢測方法的研究人員提供參考，對推進葉片損傷檢測技術的實際應用與研究具有一定價值。
作者：王磊，柳亦兵，滕偉，黃心偉，劉劍韜
工作單位：華北電力大學 電站能量傳遞轉化與系統教育部重點實驗室
