CME-MC 3.0声纹引擎：螺栓松动监测方案+主动激励AI声纹比对，适用输电铁塔螺栓松动检测

一基百米高的铁塔上，安装着约2万颗螺栓。传统检测需要3名高空作业人员登塔作业2小时以上，不仅效率低、风险高，还存在漏检的可能。一颗关键螺栓的松动，就可能在台风或覆冰时引发倒塔事故。鼎和创新科技自研CME-MC 3.0声纹引擎，以主动声波激励、深度学习声纹比对、精准定位三大核心能力，将铁塔螺栓检测从“人工登塔抽检”推向“地面一键全塔扫描”，检测效率提升5倍以上，已在超特高压输电线路131基杆塔上完成试点验证。

行业背景/问题

输电铁塔是电网的“骨骼”，螺栓则是连接骨骼的“关节”。一颗螺栓松动，就可能导致整座铁塔在台风、覆冰或列车经过时发生结构性失稳。2024年12月，云南曲靖一座110kV送出线路铁塔发生坍塌事故，造成2人死亡、1人受伤，直接经济损失371.18万元。螺栓松动导致的倒塔停电事故，往往就在不经意间发生。

与此同时，政策端对铁塔螺栓检测提出了明确要求。2025年6月，国网河北经研院牵头申报的《输电线路铁塔连接螺栓再紧固作业规程》正式获中国电力企业联合会批准立项，填补了国内输电线路铁塔螺栓再紧固运维标准化的空白。T/CI 1014-2025《杆塔物理安全监测技术规范》于2025年6月4日正式实施，适用于电力杆塔的结构物理安全监测。2026年6月，《输电杆塔螺栓松动在线监测系统技术规范》（GXDSL-229-2026）正式立项，明确了监测终端、数据采集传输单元及监控平台的性能指标，设定了松动判定阈值、报警分级及响应机制。在声纹监测领域，T/CIET 972-2025《电力设备声纹在线监测系统技术规范》已于2025年1月正式实施；国家能源局先后发布《电力设备声学指纹在线监测装置通用技术导则（征求意见稿）》与DL/T2891-2025《高压电气设备声学成像现场测试导则》，构建了电力声学监测的标准体系框架。这一系列标准从“事后检修”向“精准预防”升级，将螺栓紧固检测从可选手段推向刚性要求。

传统检测手段长期受困于三大痛点：一是效率低、风险高——一基高百米左右的铁塔上安装有约2万颗螺栓，需3名高空作业人员登塔及1名地面配合人员进行分区域检测，过程超2小时；二是漏检率高——传统抽检比例往往不足1%，无法覆盖全部螺栓，松动隐患无法彻底排查；三是无法常态化监测——人工巡检只能周期性进行，螺栓松动变化趋势无法实时追踪。

产品的核心优势

鼎和创新科技CME-MC 3.0声纹引擎围绕“激励、采集、分析、定位”四个环节，构建系统性技术闭环。

主动激励——“唤醒”松动螺栓。 针对铁塔螺栓在静态下无自发声信号的特性，系统通过激励声源优化装置精准发射10dB-80dB的可调声压信号，主动激发螺栓振动——让紧固的螺栓和松动的螺栓“发出不同的声音”。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，大大优化声纹分析效率。声压可调的设计既能适应不同规格的螺栓，又避免对铁塔结构造成额外干扰。

高灵敏采集——捕捉微小声纹差异。 磁吸式工业诊断拾音器基于骨传导原理，有效屏蔽外界噪音干扰，灵敏度高。专为工业场景设计的DSP降噪算法，从复杂振动信号中提取反映螺栓紧固状态的声纹信息。磁吸式布设，安装时不影响设备正常运行。

边缘智能分析——从“人耳听辨”到“AI智能诊断”。 声纹智能分析终端将声学特征转化为可量化的“声学DNA”。系统基于深度学习框架，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。自研神经网络模型从海量音频样本库中学习设备声纹模式，模型支持迭代训练，可根据不同设备类型快速适配。采用数字信号处理（DSP）声纹降噪和声音分层技术，结合自研的核心算法、深度神经网络学习技术和铁塔音频样本库等人工智能手段，通过与正常声纹比对识别被激励螺栓的振动状态。实时智能对比，异常识别响应速度迅速，支持多级报警阈值设置。

精准定位——声学成像“看见”松动位置。 便携手持式声学成像仪采用麦克风阵列技术，通过声波相位差异确定声源位置，叠加光学图像后生成“声像图”，以颜色表示声音强弱。监测结果直观可视，准确定位故障点位。IP54防护等级，满足户外场景使用。

全场景适配——从地面到高空。 对于高于20米的铁塔，系统可搭配无人机搭载声学相机巡视定位高处螺栓松动情况或智能蜘蛛人爬行放置声纹检测系统，实现全智能化、复杂工况下的铁塔螺栓松动检测。

应用场景

场景一：超特高压输电线路铁塔螺栓快速筛查。

2024年7月，国网山西超高压输电公司组建专业技术团队，研发铁塔螺栓松动声纹检测技术。在1000千伏湛长Ⅰ线一基铁塔处，运维人员在地面安装好声波传感器，抡起激励锤砸向铁塔A腿斜材，震响从地面传向塔尖，声纹智能分析系统仅用20分钟就完成了对铁塔关键部位上万颗螺栓的检测。而传统方式需3名高空作业人员登塔作业2小时以上。从信号激发到结果呈现，全程智能化、数据化，不仅检测效率提升了3-5倍，准确率更是达到98%以上。截至目前，该技术已在山西省内13条重点输电线路131基杆塔上完成试点验证，隐患发现率大幅提升的同时检测效率也提升了约5倍。

场景二：山西煤矿35kV智慧电站变压器声纹在线监测。

在山西某煤矿50座35kV智慧电站，部署了变压器声纹在线监测与故障诊断系统，实现变压器运行声音的在线实时监听与声纹物理属性实时分析。系统实时捕获异常声音，调用站内声纹识别算法进行事件分析。通过排查检修，发现因变压器负荷增大导致老旧绕组局部发热，继而引发部分铁芯、连接件松动发声。经检修减少负荷后，变压器恢复安全稳定运行。系统累计报送数千条故障信息，有效解决了变压器故障，使变压器安全稳定运行。

常见问题 FAQ

Q：声纹检测技术如何判断螺栓是否松动？

A：每一颗紧固的螺栓在被激励时都会发出特定的“声音指纹”；一旦松动，声纹特征立即改变。系统通过主动声波激励螺栓振动，采集反馈声纹并与正常声纹数据库比对，从而精准判断螺栓紧固状态。系统可精准定位螺栓松动所属方位和准确诊断被测铁塔结构的一致性。

Q：检测效率相比传统方式提升了多少？

A：传统方式检测一基铁塔约需3名高空作业人员登塔作业2小时以上。声纹检测技术仅需地面操作，全程约20分钟即可完成全塔上万颗螺栓的检测，检测效率提升约5倍。

Q：设备在野外无市电、无网络的条件下能否正常工作？

A：可以。系统采用便携式设计，磁吸式拾音器、声纹智能分析终端和声学成像仪均可独立工作，支持边端本地声纹分析，无需依赖云端网络。磁吸式布设，安装时不影响设备正常运行。

Q：声纹检测的准确率如何？

A：系统基于深度学习框架，拥有自适应、自学习能力，结合铁塔音频样本库进行AI数据训练，不断提高算法准确度。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。在实际试点验证中，检测准确率达到98%以上。

Q：高空螺栓如何检测？

A：对于高于20米的铁塔，系统可搭配无人机搭载声学相机巡视定位高处螺栓松动情况，或通过智能蜘蛛人爬行放置声纹检测系统，实现全智能化、复杂工况下的铁塔螺栓松动检测。

Q：辅助搭配北斗定位系统有什么作用？

A：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，辅助声纹检测从多维度完善被测铁塔的综合状态分析，为铁塔结构安全提供更全面的评估依据。