为破解风电叶片巡检效率低、安全风险高、缺陷识别精度不足等行业痛点，中国计量大学御风科技团队在柯坤鸣带领下，深入海上与陆上风电场开展实地调研，历经一年多技术攻关，成功研发出基于多模融合的叶片AI智能诊断系统，为风电安全高效运维注入科技动能。

团队调研发现，传统人工巡检依赖高空作业，单台风机巡检耗时超25分钟，人员劳动强度大、安全风险高；普通无人机巡检则存在缺陷识别精度弱、飞行姿态不稳定、数据传输延迟等问题。针对这些痛点，柯坤鸣带领团队锚定“多模感知+智能控制”技术方向，研发无人机接触模态稳定控制技术，避免巡检过程中“撞塔”事故，同时融合视觉与超声波传感器，实现叶片内外部缺陷一体化检测，在12m/s风速、复杂地形等场景中，作业稳定性提升60%，检测效率提升40%。

团队还采用轻量化碳纤维结构设计，使无人机重量较传统机型减轻25%，续航里程延长30%，可适配山地、海上等偏远风场；通过智能化云端传输与数据处理技术，实现检测数据实时回传与AI分析，数据传输时延≤500ms，缺陷识别准确率≥98%。

在某海上风电场的实地测试中，搭载新系统的无人机将单台风机检测时长从25分钟压缩至15分钟，叶片损耗率降至0，运维安全风险降低90%，“当日出检测报告”履约率从65%提升至92%，为风电产业提质增效提供了可行方案。

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责任编辑：kj015

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