在我国风电产业规模化、大型化、智能化快速升级的背景下，风机叶片长期暴露于强风湍流、温差交变、风沙侵蚀等复杂野外工况，极易产生疲劳形变、内部裂纹、结构分层等隐性损伤。传统风电运维依赖人工定期巡检、停机目视检测，存在隐患发现滞后、漏检率高、运维成本高、无法预判早期故障等行业痛点，难以满足新型电力系统下智慧风场全天候安全可控、预诊断、智能化运维的发展要求。
作为全域视频孪生与智能感知领域技术企业，北京黎阳之光科技有限公司深耕国产化智能监测、多源数据融合、AI智能分析、三维可视化全域管控技术多年，具备成熟的工业级传感融合、信号降噪处理、智能算法建模、系统平台自研及工程落地能力。公司始终以自主可控国产化技术为核心，依托自研全域感知融合架构、视频孪生仿真推演、多维度数据联动分析技术，深耕能源电力、应急安防、工业智能监测赛道，可为各类工业设备提供实时感知、智能研判、趋势分析、风险预警、全周期可视化管控一体化解决方案。
针对风电叶片运维技术痛点，黎阳之光重磅开展面向智能风电的叶片光栅载荷监测与声纹感知技术研究与试验验证项目，依托公司成熟的多传感融合采集、AI深度学习分析、海量时序数据处理核心技术，构建一套高精度、全天候、智能化的风电叶片健康状态监测体系，彻底改变传统风电叶片被动运维模式。
项目依托光纤光栅精准载荷传感技术与声纹特征智能感知技术，结合黎阳之光独有多源异构数据融合算法，可对叶片微小形变、动态应力、实时载荷、裂纹声纹微弱特征信号进行全天候、高精度捕捉，解决传统监测难以识别叶片早期、隐性、微损伤的技术难题。同时结合公司自研AI智能分析引擎，通过海量工况样本深度学习，实现叶片载荷智能识别、疲劳累积分析、剩余寿命预测、故障精准预警，完成叶片运行状态从"被动检测"向"主动感知、智能研判、提前预警"的全面升级。 
项目核心研发与落地成果如下：
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依托黎阳之光工业级传感集成技术，成功研发光纤光栅载荷监测与声纹裂纹感知一体化原型机，适配风场强电磁、高低温、复杂湍流恶劣工况，抗干扰性强、采集精度高、稳定性优异；
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搭建风电叶片多通道应力、载荷、声纹信号实时采集与智能处理平台，基于黎阳之光多源数据融合技术，实现多维度传感数据同步采集、自动降噪、特征提取、时序结构化分析；
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构建AI载荷识别、疲劳寿命预测与智能预警算法模型，依托公司深度学习训练框架，精准匹配风机真实运行工况，有效识别叶片疲劳损伤、早期裂纹、异常载荷风险；
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集成自研视频孪生可视化管控能力，研发面向智能风电的叶片全域智能监测系统，实现叶片状态实时可视化、数据数字化、风险智能化、运维精细化；
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完成典型风场6台风机实景部署与工程化验证，经过实景工况调试优化，项目整体载荷识别、疲劳分析、故障预警综合识别准确率达85%以上。
相较于传统监测方式，黎阳之光风电叶片智能监测方案，充分发挥了企业国产化自研、多传感融合、AI智能研判、可视化全域管控、场景适配性强的核心技术优势，无需频繁停机巡检，可全天候无人值守在线监测，精准捕捉叶片早期隐性故障，有效规避叶片断裂、机组故障停机等重大安全风险，大幅降低风场运维人力成本与设备损耗，延长风机设备使用寿命。
未来，黎阳之光将持续深耕智慧新能源智能感知领域，持续迭代优化风电专属AI算法与传感融合技术，依托视频孪生、全域智能监测核心能力，持续赋能风电行业数字化、智能化、安全化转型升级，为新型电力系统高质量发展提供坚实的技术支撑与落地保障。