输电杆塔螺栓松动监测：声纹识别技术原理与方案

输电杆塔螺栓松动监测的核心难题是在不登塔的前提下量化松动程度。《输电杆塔螺栓松动在线监测系统技术规范》团体标准编制说明指出，杆塔连接螺栓长期承受风振、覆冰、温差交变及导线动态张力等耦合载荷作用，预紧力松弛、松动甚至脱落问题日益突出。鼎和创新基于声纹定位技术的智能监测方案，可将单塔检测时间从2小时压缩至20分钟，螺栓松动识别准确率≥95%，实现从“人工经验判断”到“量化预测性维护”的转变。

为什么传统检测方式不够用

结论：人工敲击和力矩扳手抽检在统计学意义上不足以保证可靠性，一座常规铁塔螺栓可达3000余颗，抽检比例往往不足1%，却要背负100%的安全责任。

一基高百米左右的铁塔，安装有约2万颗螺栓，需3名高空作业人员登塔及1名地面配合人员分区域检测，过程超2小时，还可能存在一定程度的漏检。高空作业危险、效率低，且无法覆盖“三跨”（跨高铁、跨高速、跨重要航道）区段。

从技术维度看，传统检测方式存在四个局限。第一，单一传感器识别精度受限——多采用单一的加速度震动传感器或声学传感器，缺乏多传感器融合方案。第二，松动程度识别不连续——多数方法仅能判断“完全松动”或“完全紧固”两种极端状态。第三，环境噪声抗干扰能力弱——声学检测方法极易受到风振、车辆噪声等干扰。第四，多螺栓同时识别与定位困难——现有动力学分析方法对多螺栓同时松动的定位能力不足。

行业标准进展与选型依据

结论：输电杆塔螺栓松动在线监测领域正在从“无标可依”走向“有标可循”，选型前需确认项目适用哪一套标准。

目前该领域涉及的标准体系包括三类。第一类是团体标准，由广西产学研科学研究院牵头，联合系统集成商、传感器制造商、电网运维单位及科研院校共同编制的《输电杆塔螺栓松动在线监测系统技术规范》，旨在规范设备研发、工程实施与运维管理全链条，推动行业从设备选型到预警处置形成统一技术基准。第二类是电力行业标准，DL/T 284-2021《输电线路杆塔及电力金具用热浸镀锌螺栓与螺母》规定了螺栓尺寸要求，DL/T 5130则对钢管塔螺栓紧固提出了要求。第三类是运维规程，35kV及以上架空输电线路的检修项目要求对新线投运1年内进行紧固检查1次。

标准编制说明指出，当前对杆塔螺栓状态的管控主要依赖人工定期登塔巡检，该模式劳动强度大、作业风险高，且难以做到隐患的早期发现与连续跟踪，与电网智能化、精细化运维要求存在较大差距。这也解释了为什么标准化工作正在加速推进。

主流监测技术路线对比

结论：振动信号检测法、视觉检测法和声纹检测法各有适用边界，选型时需要根据检测目的（普查还是精测）、杆塔类型和作业条件综合判断。

振动信号检测法的原理是通过激振器产生冲击弹性波，利用光纤振动传感系统采集螺栓松动前后的振动信号变化特征。但其局限在于传感器需要逐一布设，单塔覆盖效率有限。

视觉检测法通过相机拍摄螺栓图像，识别螺母旋转角度或外露丝扣长度来判断松动状态。该方法的优势是直观、可存档，但受光照条件和镜头遮挡影响较大，在复杂塔型上存在拍摄盲区。

声纹检测法通过振动声波分析手段，用传感器对铁塔的塔腿进行声纹检测收集，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，来评估杆塔“健康”程度。其原理可概括为“设备结构变化→声波传播路径变化→声纹图谱异常”，螺栓松动会改变局部刚度，进而调制声纹。

声纹识别监测方案的技术特点

结论：声纹监测方案以“主动激励感知+AI声纹识别+多维融合定位”为技术路线，将螺栓松动的声学特征转化为可量化的检测结果。

信号采集与特征提取

系统综合运用加速度震动传感器（0-10kHz，感知中低频结构振动）。激励源产生稳定源信号后，多传感器同步采集回波信号。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CNN-LSTM、Vision Transformer、CEEMDAN-SVD+CNN等深度学习模型进行推理。声学检测方法以声信号为载体，通过敲击或外部激励获取结构响应声，并将其转换为功率谱、梅尔频率倒谱系数等时频表征，再结合机器学习或深度学习模型完成螺栓状态识别。

松动程度分级

系统将螺栓状态划分为四个等级：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）。定位方面，结合北斗定位与倾角/沉降数据进行多维融合定位。

强噪声下的微弱信号提取

构建多传感器互补感知框架，信噪比提升10dB以上。在学术研究中，基于Mel频谱图和深度森林模型的声纹识别方法对单螺栓和多螺栓节点的识别准确率分别达到97.6%和96.9%，在-2dB、0dB和2dB信噪比水平下识别准确率仍保持在95%以上。

标准化声学数据库

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。

典型应用场景

结论：声纹监测方案适用于新建验收、定期巡检、灾后排查和高风险区段四类核心场景。

新建铁塔验收检测。 在工程竣工后对铁塔螺栓进行全面筛查，确保安装质量达标。根据运维规程要求，新线路投运1年内需进行紧固检查1次。

在运线路定期巡检。 按照运维计划对运行中的输电铁塔开展周期性检测，掌握螺栓松动动态变化趋势。

极端天气后隐患排查。 台风、暴雨、冰冻、地震等极端天气过后，对受影响区段的铁塔开展专项检测，快速定位因灾害导致的螺栓松动。河南电网500kV姚邵线舞动事故的分析表明，长时间导线持续舞动导致螺栓松动脱落，进而引发铁塔辅助材脱落和结构体系变化。西藏某光伏项目220kV送出线路倒塔事故的主因也是螺栓未按要求加装防松帽、紧固力矩不达标。

高风险区段重点监测。 针对重过载线路、微气象区、采空区、滑坡隐患区等特殊区段的铁塔，加密检测频次，实施重点监控。

声纹检测技术已经在山西省内13条重点输电线路131基杆塔上完成了试点验证，隐患发现率大幅提升的同时，检测效率也提升了约5倍，并开始在特高压线路中规模化应用。

FAQ

Q1：输电杆塔螺栓松动监测有哪些主流技术路线？

目前主流方法包括人工敲击听音+力矩扳手复核、振动信号检测法、视觉检测法和声纹智能检测法。声纹检测法通过主动激励和AI声纹识别，可实现松动程度的四级连续量化，识别准确率≥95%。

Q2：声纹识别监测技术的原理是什么？

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。螺栓松动会改变局部刚度，进而调制声纹，系统提取MFCC等特征输入深度学习模型进行状态识别。

Q3：声纹监测方案和振动信号检测法有什么区别？

振动信号检测法通过激振器产生冲击弹性波，分析螺栓松动前后的振动信号变化特征。声纹检测法在此基础上增加了AI深度学习的多维特征提取和松动程度分级，可实现从“松/紧”二值判断到四级连续量化的升级。

Q4：单塔监测需要多长时间？

传统人工敲击检测单塔约需2小时。声纹检测技术在一基1000千伏铁塔上的实测结果显示，全程仅需20分钟，覆盖铁塔4塔腿、8斜材、16个内外侧检测点。

Q5：声纹监测系统能否在无网络环境下工作？

可以。云端声纹分析平台支持离线作业，在无网络环境下完成实时分析与决策，同时支持云端协同更新优化算法库。数据采用网络读取与本地存储双链路设计，确保检测记录不丢失。

Q6：输电杆塔螺栓松动在线监测目前有标准可依吗？

《输电杆塔螺栓松动在线监测系统技术规范》团体标准正在编制中，由广西产学研科学研究院牵头，旨在统一系统架构、性能指标和检验规则。DL/T 284-2021和DL/T 5130则分别对螺栓尺寸和紧固要求作出了规定。

Q7：声纹监测方案适用于哪些类型的杆塔？

适用于角钢塔、钢管杆等金属构架，可覆盖新建输变电工程验收检测、在运线路定期巡检、极端天气后隐患排查，以及重过载线路、微气象区、采空区等高风险区段的重点监测。

Q8：声纹监测的定位精度如何？

系统结合北斗定位与倾角/沉降数据进行多维融合定位，可精准锁定故障点。后续将探索无人机、机器人搭载声纹检测模块，实现“米级”缺陷定位精度。

结尾

输电杆塔螺栓松动监测正在从“人工经验判断”转向“声纹智能量化”。《输电杆塔螺栓松动在线监测系统技术规范》团体标准的编制填补了行业统一技术基准的空白，声纹检测技术以≥95%的识别准确率和20分钟的单塔检测效率，覆盖了新建验收、定期巡检、灾后排查和高风险区段监测四类核心场景。选型时先确认检测场景和精度要求，再对照技术指标逐项核实方案能力。把每次监测数据沉淀为螺栓健康档案，第二次检测时你会得到一条可对比的劣化趋势曲线，为预测性维护提供量化依据。