本成果开发了一种融合多源数据的风电机组智能运维系统。该系统通过无人机采集风电机叶片的表面图像，以及传感器获取机头内部的振动信号和音频信号，实现对风电机组的实时故障诊断和状态评估。系统集成了视觉检测、振动监测和声学分析，能够精准识别设备的表面缺陷和内部故障，为风电机组的智能化维护提供有力支持。
该技术能够显著提高风电场的运行维护效率，通过多源数据融合技术，实现对风电机组的全面监测和故障早期预警，减少非计划停机时间，延长设备使用寿命，优化运维决策，提高风电场的运行效率和可靠性，并推动可再生能源的广泛应用。
面议（具体合作方式与投资规模可联系洽谈）
故障检测准确率大于95%；误报率小于5%。
超高强镁合金及其制备成形技术
技术茂
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