智能螺栓松动监测系统：如何让每一颗螺栓都“可听可控”？

输电铁塔螺栓松动，是电网安全运行的隐形杀手。一基百米级铁塔螺栓数量可达2万颗左右，传统人工检测需3名高空作业人员加1名地面配合人员协同作业，单塔耗时超2小时，且仅能判断“松/不松”两种极端状态。更关键的是，螺栓松动是一个渐进过程，从扭矩100%到轻微松动、中度松动再到严重松动，中间过程的识别能力严重不足。智能螺栓松动监测系统的核心价值，在于让每一颗螺栓的紧固状态都变得“可听可控”——可实时感知、可量化分级、可提前预警。鼎和创新基于自主研发的声纹定位核心技术，为输电铁塔螺栓松动监测提供了一套从声纹采集到智能诊断的完整系统方案。

系统如何“听到”螺栓状态？——主动激励+多传感器采集

螺栓不会主动“发声”，需要外部激励。智能螺栓松动监测系统采用主动激励感知技术路线：激励声源装置使用力锤或自动激励源，向铁塔螺栓精准发射10dB-80dB可调频率声压信号，主动激发螺栓振动。紧固良好的螺栓振动频率高、衰减快；松动的螺栓振动频率低、持续时间长——声纹差异就是判断依据。加速度震动传感器（0-10kHz，感知中低频结构振动）与磁吸式工业诊断拾音器同步采集回波信号。磁吸式工业诊断拾音器基于骨传导原理有效屏蔽外界环境噪音，采用磁吸式布设，安装时不影响设备正常运行。多通道采集器支持20KHz以上的采样频率，将声音模拟信号转换为数字信号。

系统如何“听懂”螺栓状态？——深度学习+四级分级

采集到的声纹信号，需要转化为可理解的诊断结果。系统提取MFCC（梅尔频率倒谱系数）、LPCC（线性预测倒谱系数）、小波包能量谱等多维特征，输入至CNN-LSTM、Vision Transformer（ViT）、CEEMDAN-SVD+CNN等深度学习模型中进行推理。系统将螺栓状态划分为正常（扭矩100%）、轻微松动（扭矩下降20%-40%）、中度松动（40%-70%）、严重松动（70%以上） 四个等级，结合北斗定位与倾角/沉降数据进行多维融合定位。螺栓松动识别准确率≥95%，信噪比提升10dB以上。单塔检测耗时≤30分钟，检测效率提升8倍以上。

系统如何“记住”螺栓状态？——端-边-云协同+标准化数据库

鼎和创新推出的智能螺栓松动监测系统构建了“端-边-云”协同一体的智能检测架构。端侧通过激励声源和拾音器完成声纹采集；边侧通过边缘计算实现本地实时诊断；云侧通过云端声纹分析平台完成数据管理、模型迭代和预警推送。系统已建立覆盖典型工况和松动程度的标准化声学数据库，工况设计涵盖静风无激励（基准）、环境风载荷（3-5级风）、导线舞动激励、近端车辆噪声等，并精准记录工况标签、松动程度标签及螺栓位置坐标。云端声纹分析平台内嵌声纹分析算法，支持离线作业，可在无网络环境下完成实时分析与决策，同时支持云端协同，支持更新优化算法库；提供历史数据管理、健康状态可视化诊断及预警推送服务，支持PC端和移动端访问。预警提前量≥7天，建立螺栓紧固状态劣化预测模型。

系统如何“守护”螺栓状态？——无需登塔+全链条自主可控

智能螺栓松动监测系统以机器代人完成高危检测，运维人员仅需在地面操作设备，无需登塔，彻底消除高空作业安全隐患，保障一线运维人员生命安全。全链条自主可控——从激励装置、专用拾音器到AI算法引擎均为自主研发。系统广泛适用于新建输变电工程的验收检测、在运线路的定期巡检、极端天气后的隐患排查、高风险区段重点监测等场景。检测结果可追溯、可复核，将主观经验转化为客观量化指标，助力运维向状态检修转型。

从“人工敲击听音”到“智能声纹诊断”，智能螺栓松动监测系统正在让每一颗螺栓的紧固状态都变得“可听可控”。鼎和创新以“端-边-云”协同一体化架构、主动激励声纹感知和四级松动分级为核心能力，为输电铁塔螺栓松动监测提供了一套非接触、高效率、高精度的智能化解决方案。当每一颗螺栓的紧固状态都能被声纹精准“听懂”，铁塔的“关节”安全便从“被动抢修”走向了“主动预警”。