芯耀
与非AI
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在山西长治1000千伏湛长Ⅰ线铁塔下，运维人员安装好声波传感器，抡起激励锤砸向铁塔的A腿斜材。震响从地面传向塔尖，一旁的声纹智能分析系统将声音变成波纹，通过与“基波”对比分析，很快完成了这一基铁塔上万颗螺栓的松动检测。整个过程在20分钟内完成，无需一人登塔。
而过去，一基百米高铁塔上约2万颗螺栓，需要3名高空作业人员登塔、1名地面人员配合，耗时超过2小时。从2小时到20分钟，声纹监测技术正在彻底改写铁塔螺栓松动检测的作业方式。
一、传统检测方法为何“费力不讨好”？
输电铁塔长期暴露在野外，承受风振、覆冰、导线舞动等交变载荷，螺栓连接结构在服役过程中会发生预紧力衰减和松动。全国35至220千伏输电线路长达247.7万千米，铁塔超300万基。一基百米高铁塔约2万颗螺栓，如果不及时检测松动隐患，可能引发倒塔断线等重大事故。
长期以来，铁塔螺栓松动检测主要依赖两种方式：
登塔抽样检测：3名高空作业人员登塔、1名地面人员配合，逐颗使用扭矩扳手分区检测。单塔耗时超2小时，检测覆盖率不足10%，大量螺栓处于监测盲区。登塔作业本身伴随高空坠落、大风、湿滑等风险——行业统计显示，登塔作业相关事故占输电线路人身伤害事件的30%以上。
敲击听声法：依靠敲击铁塔底部螺栓，凭借个人经验判断声音差异。主观性强，无法量化评估，且只能检测塔底有限范围。
两种方法的共同局限是：精度低、效率低、覆盖低，螺栓从松动初期的“量变”到引发倒塔的“质变”，整个过程无法被及时发现。
二、声纹监测的技术原理：让螺栓“自己发声、自主诊断”
声纹监测技术的核心逻辑并不复杂：每一颗螺栓在正常紧固状态下，受振动激励时会发出特定的声学信号——相当于它的“声学指纹”。一旦螺栓松动，振动传导路径改变，声纹频谱立刻偏移。这种偏移很细微，人耳分辨不出，但可以被传感器捕捉、被AI算法识别。
鼎和创新自主研发的CME-MC 3.0声纹引擎，正是基于这一原理的系统化产品。该引擎基于深度学习框架，拥有自适应、自学习能力，可提取声音信号中的多种声学特征，形成设备的“声学DNA”。其核心工作流程分为三个环节：
主动激励：唤醒松动螺栓。 系统通过声波发生器向铁塔发射可控声波信号，通过特定声压激发松动螺栓的振动，让原本隐蔽的松动状态“显形”。发声内容根据塔体型号、大小、环境等情况自行分析适配——不同塔型的结构刚度不同，最优激励参数也不同，自适应发声体制可最大化松动与非松动螺栓的振动响应差异。
DSP声纹处理：从噪音中提取有效信号。 拾音器采集反馈声波后，内置数字信号处理技术实现噪声抑制与声音分层。多级滤波算法可有效过滤风噪、雨声、工业干扰等环境噪音，提取有效设备声纹特征。
深度学习比对：精准锁定故障点。 自研神经网络模型从海量铁塔音频样本库中学习正常与松动状态下声纹特征的差异模式，支持迭代训练。现场采集的声纹特征与正常状态数据库实时对比，异常识别响应迅速，精准定位故障点。系统支持多级报警阈值设置，可根据松动严重程度推送不同等级预警信息。
三、两种作业模式：手持式与无人系统
针对不同高度的铁塔，声纹监测提供了差异化的作业方案：
手持式声纹检测适用于30米以下的铁塔。运维人员在地面使用声波发生器和手持式声学成像仪对铁塔整体螺栓进行扫描，结合工业诊断拾音器采集的声纹信号进行分析，评估螺栓松动状况。配合便携式声纹分析助手，可通过手机软件联动，实现铁塔快速检测并出具检测报告。
无人系统声纹检测适用于20米以上的高塔。可使用无人机搭载声学相机巡视定位高处螺栓松动情况，或由智能蜘蛛人爬行放置声纹检测系统，实现全智能化和复杂工况下的铁塔螺栓松动检测。
四、声纹监测如何改变检测逻辑？
与传统人工检测相比，声纹监测实现了三个根本性转变：
从登塔作业到地面操作——全程非接触式监测，彻底规避高空作业安全风险。运维人员在地面即可完成全塔检测。
从逐颗排查到全塔扫描——一次检测覆盖2万颗螺栓，检测效率提升3至5倍。单塔检测时间从2小时压缩至20分钟，适配大范围特高压线路批量运维。
从抽样判断到精准诊断——AI算法能识别低至1/4圈的轻微松动，准确率可达98%以上。系统支持多级报警，根据松动严重程度推送不同等级预警信息。
声纹监测技术将螺栓紧固状态从“凭经验判断”变成了“可量化、可追踪的数据指标”。无需多人班组协同，大幅减少人力投入，降低长期人工运维成本。免登塔、非接触、全自动采集声纹特征、智能比对分析松动异常——无漏检、无误检，排查精度远高于人工。
五、结语
输电铁塔螺栓松动检测正在从“人工登塔、逐颗排查”走向“地面听诊、全塔扫描”。从2小时到20分钟，不仅是效率的跃升，更是将运维人员从高危高空作业中解放出来的安全保障。当声纹技术让每一颗螺栓的“健康状态”都能被实时感知、精准定位，螺栓松动便不再是“看不见”的隐患。鼎和创新的CME-MC 3.0声纹引擎，正是将这一技术逻辑落地的具体方案。
