风力发电叶片哨音检测仪系统通过对风机叶片运行声音实时在线监测，结合声学分析和机器学习算法，可有效实现风机叶片开裂、异物附着等识别，保障风机的健康发电与运维。
频率范围：100Hz~15kHz；
信号处理： 内置MCU，支持时域波形传输和特征计算；
传输方式：有线、无线均可；
供电方式：被动POE或DC供电；
软件功能：集成信号处理、机器学习算法，对叶片健康程度作准确评估，提供手机移动监测、故障警报功能。
声音信号与振动信号的来源相同，汽车异响检测，也包含了断路器振动的相关信息，因此相对电流信号，声音信号能够更易对断路器故障进行全mian的诊断分析。声音信号安装方便，异响检测机构，属于非接触式测量，获取声音信号相对更加便利，厦门异响检测，可以解决振动信号因接触式测量带来的安装位置、安装方式等问题。有作者基于多信号融合算法，分别对声音与振动信号进行故障诊断。
早期故障诊断采用听诊法来判断设备状态，有经验的师傅可根据声音辨别出故障类型，目前声学技术中常用的统计能量法是听诊法的一种进化，它根据设备正常和故障时辐射声能量的变化进行故障诊断。而在实际应用中，该方法容易受环境影响，且技巧不易掌握，依赖操作人员经验。 虽然振动和声音都蕴含着机械状态信息，但因声信号易受干扰，使得声学诊断技术的发展远远落后于振动诊断技术。
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