在山西长治1000千伏湛长Ⅰ线铁塔下,运维人员完成了一基铁塔上万颗螺栓的松动检测——全程20分钟,覆盖4塔腿、8斜材、16个内外侧检测点。而在此前,同样的工作需3名高空作业人员登塔配合1名地面人员,耗时超2小时。
这组数据背后,是输电铁塔螺栓松动检测领域一个长期存在的工程困境: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。2万颗螺栓、300万基铁塔——总数超过600亿颗螺栓的安全责任,长期以来依赖人工登塔逐颗排查,检测精度和工作效率均极为低下。
一、为什么铁塔螺栓松动检测一直是个“硬骨头”?
输电铁塔的螺栓连接结构在服役过程中,受到环境静/动载荷的作用,会发生预紧力减小或松动等故障,降低整体结构承载能力。一颗螺栓松动可能引发连锁反应:河南电网500千伏姚邵线舞动事故中,螺栓松动脱落导致辅助材脱落、结构体系改变,最终引发倒塔。
但铁塔螺栓松动检测之所以长期没有高效方法,根源在于三重矛盾:
数量与精度的矛盾。 单基铁塔2万颗螺栓,逐颗使用扭矩扳手分区检测,单塔耗时超2小时。4人班组一天最多完成2至3基塔,而运维人员需在有限“天窗”时间内完成大量任务,漏检不可避免。
高空作业与安全风险的矛盾。 3名高空作业人员攀爬30米以上铁塔,坠落、高空受风等风险突出。高风险作业与螺栓检测的重复性、高频次需求之间存在根本性冲突。
抽样检测与全面覆盖的矛盾。 目前靠敲击进行听声辨别铁塔底部螺栓紧固程度,或高空作业人员登塔进行抽样检测,来粗略判断整基杆塔的螺栓紧固程度。抽样检测覆盖率不足10%,螺栓从松动初期的“量变”到引发事故的“质变”,整个过程处于监测盲区。
二、敲击法vs声纹法:两种检测逻辑的根本差异
传统铁塔螺栓松动检测依赖人工“敲击听声”——运维人员用锤子敲击螺栓,通过声音判断紧固程度。这种方法依赖个人经验,主观性强,且只能检测塔底有限范围。高空抽样检测则存在覆盖不全、漏检率高等问题。
声纹检测法提供了一条完全不同的技术路径:不再依赖人的耳朵和经验,而是通过传感器“听”、通过AI“判”。当螺栓被激励振动时,松动与紧固状态下产生的声纹特征存在系统性差异——松动螺栓会出现特征频率偏移、共振峰衰减等变化。这些差异人耳难以精确分辨,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声纹测控引擎,正是基于这一原理的系统化产品。该引擎采用数字信号处理(DSP)声纹降噪和声音分层技术,通过自研深度神经网络模型,从海量音频样本库中学习铁塔的声纹模式。现场作业时,拾音器采集被激励振动产生的声纹信号,系统提取MFCC特征值并进行PCA降维,与正常状态数据库实时对比,精准识别螺栓松动所属方位。
三、声纹检测的三种作业模式
针对不同场景,声纹检测技术提供了差异化的作业方案:
手持式检测——常规铁塔的标准化流程。 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完成扫描。设备主动发射激励信号,拾音器阵列采集回波,实时分析并生成螺栓紧固状态的热力图。
激励锤检测——国网山西的实战验证。 运维人员用2台传感器分别对铁塔每条塔腿进行检测,通过激励锤敲击铁塔后,传感器捕捉振动声波,利用三维塔材模型与声波频谱实时叠加AI算法处理,评估杆塔“健康”程度。20分钟完成一基铁塔关键部位检测——效率提升约5倍。
无人系统检测——高塔与复杂工况的自动化方案。 对于50米以上的高塔或复杂工况铁塔,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,实现全自动化检测。

四、四重技术优势与北斗辅助定位
与传统敲击听声相比,CME-MC 3.0声纹测控引擎在四个维度上实现了根本性突破:
自适应主动发声。 采用自适应主动发声体制,发声内容根据塔体型号、大小、环境等情况自行分析适配,优化声纹分析效率。
核心声纹算法。 引入自研声纹核心算法,高效扫描分析全塔螺栓紧固状况,判定螺栓松动情况。
AI数据训练。 通过不断检测大量铁塔螺栓数据,进行AI数据训练,提高算法准确度。
北斗辅助定位。 辅助搭配北斗精准定位系统,能辅助进行累积性、瞬时性倾角/沉降数据测算与警告,从多维度完善被测铁塔的综合状态分析。
五、结语
铁塔螺栓松动检测正从“敲击听声、登塔抽样”的粗放模式,走向“AI声纹诊断、全塔扫描”的精准模式。2小时到20分钟——不仅是效率的跃升,更是将运维人员从高空作业风险中解放出来的安全保障。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——声纹检测技术正在改变600亿颗螺栓的安全管理方式。鼎和创新的CME-MC 3.0声纹测控引擎,正是将这一技术逻辑落地的具体方案。当每一颗螺栓的“健康状态”都能被声纹精准感知,铁塔螺栓松动便不再是一个“隐藏的定时炸弹”——输电线路的安全,正在从“事后抢修”走向“主动预防”。