免抽转子、快速探伤，山理工“灵隙”系统破局抽蓄机组检修难题

这一名为抽水蓄能发电机免抽转子快速检测系统的装备，正是针对抽蓄机组频繁启停、正反向旋转带来的槽楔松动、铁芯破损等常见顽疾而设计。传统方案要么依赖进口功能单一的点检仪，要么只能停机抽转子后人工逐一排查，难以兼顾安全、效率与成本。新系统则从行走、检测到分析全部实现小型化与一体化：机身采用永磁吸附与特种履带防滑设计，在油污弧形内壁也能稳健贴附行走；内置姿态传感器与智能纠偏算法，确保机器在狭长气隙中自动沿预设轨迹前进，无需操作员全程遥控。

在检测环节，系统集成激振敲击单元、高灵敏声学传感器与四组补光摄像头，将声纹分析与图像识别融合于一次巡检中。敲击槽楔产生的振动波通过深度学习模型实时解算，可区分松动等级并输出量化结果，替代了传统人工听音的主观性；前后多路摄像头则对定子铁芯表面、转子通风孔等区域进行全面扫描，轻量化AI算法自动标注绝缘破损、锈蚀、划痕等六类常见缺陷，并生成带坐标与高清图片的追溯报告。所有数据经由高性能嵌入式平台并行处理后，通过无线网络实时回传至电站中控室及移动终端，检修人员无需进入膛内即可掌握全部诊断信息。

相较于抽转子的传统模式，该系统可将检修周期压缩七成以上，不仅大幅减少了发电损失，也彻底规避了重型吊装的安全隐患。从应用场景看，该装备不仅适用于抽蓄电站大修、中期状态检修和隐蔽缺陷排查，还可延伸至发电机制造企业的出厂质量检测，覆盖抽蓄装备全生命周期的运维需求。目前，该系统已在内蒙古某抽水蓄能电站完成实地功能验证，表现出良好适应性。

山东理工大学本科生团队立足一线工程痛点，自主突破声-视融合检测、复杂环境自适应行走等关键技术，为新型电力系统下的发电装备智能化运维提供了可复制、可推广的国产解决方案，也展现了青年科研力量在高端电力装备自主创新中的蓬勃活力。