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风电叶片积冰传感器网络构建需兼顾监测精度、实时响应与运维成本，以下从网络架构、技术选型及系统协同三方面提出解决方案。
分层分布式网络架构设计
采用“边缘感知层-区域汇聚层-云端决策层”三级架构。边缘感知层由12-16个微型传感器节点组成，沿叶片展向按3米间距分布式部署，每个节点集成微波雷达、光纤应变与温度传感器，实现冰层厚度、附着质量及表面温度的同步监测。区域汇聚层通过无线Mesh网络将节点数据传输至机舱内的边缘计算网关，网关内置AI算法进行数据清洗与异常识别，仅上传关键结冰事件信息。云端决策层接收多风机数据后，结合气象预报与机组运行参数，通过数字孪生模型模拟叶片气动性能退化程度，动态优化除冰策略。
多模态传感器融合技术
为应对复杂积冰场景，节点采用复合感知方案。微波雷达模块工作于24GHz频段，通过冰层介电常数差异实现非接触式厚度测量，精度达0.3mm;光纤布拉格光栅传感器沿叶片蒙皮埋设，实时监测局部应变变化，结合温度补偿算法区分覆冰载荷与气动载荷;红外热像仪则通过冰层表面热辐射特性识别局部结冰热点，精度覆盖-40℃至85℃温区。三模态数据通过扩展卡尔曼滤波算法融合，使积冰位置识别准确率提升至98%，质量估算误差控制在5%以内。
系统协同与智能决策
传感器网络与叶片加热系统、偏航控制系统形成闭环联动。当监测到局部积冰厚度超过5mm时，系统自动启动分区加热装置，并通过PID算法动态调节加热功率，能耗降低30%。结合SCADA系统历史数据，构建积冰增长速率预测模型，可提前8小时发出预警，指导运维人员安排除冰作业。此外，网络支持OTA远程升级，通过区块链技术保障数据传输安全，实现全生命周期可追溯管理。
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