风力发电机在目前属于极为常见的风能利用装置，从几十米到一百米的高度，每一个人站立在风机下都会叹为观止。

风力发电机动能来源于叶片对空气动能的捕获和利用，是类似机翼形状的叶片在起作用。所以风力发电机性能主要还是决定于叶片捕捉风能的能力。裂纹、粗糙度等直接影响叶片对空气动能的利用效率。裂纹甚至直接影响这风力的寿命和效益：裂纹扩展的后果就是断裂！

所以对风机叶片裂纹的识别和检测是当前极为关注的课题。由此产生了各种方法：图像识别方法、振动分析法、声发射检测法、热成像检测法等。不过他们各有优缺点。如下：

上面的方法，有的非常传统，有的是不是有点新奇？

印象中曾经重点研发计划申报指南里有一条也是大型风机裂纹识别的，采用什么方法呢？气动声学！什么是气动声学？气动声学（aeroacoustics）是研究空气或其他流体流动过程中产生和传播的声波的学科。它结合了流体力学和声学，主要探讨气流与固体边界之间的相互作用所导致的声学现象，如湍流、震荡和压力波等。

这个词大家可能不是太熟悉，但有个现象一定了解：飞机飞近时呜呜响~~的刺耳。这就是其中一类。另外还有高速行驶的汽车，车内总会听到呼呼声音…… 当然高档车声音会小点。如果你在大风天靠近过风力发电机，大概也会发现叶片切割空气发生哨声……

诸如此类吧。

最近看到一篇论文，是基于叶片变形反演叶片裂纹故障的识别方法。基本思想是：将叶片变形量转化为时间参量来反演叶片状态的识别，采用简易的光学传感器或者脉冲传感器，采集叶片扫过传感器时的时间信号，计算时间间隔，从而分析出叶片故障。

看看作者的实验结果图：非常完美！

再欣赏一下实验装置：

惊叹吗？