通过安装在电缆本体上的电流传感器测量运行电缆本体的负荷电流，以及安装在电缆接头接地引出线或交叉互连线上电流互感器，来获取接地线上电流的大小；安装于箱变侧和风机侧母排电缆接头上的温度传感器，通过无线方式将温度信号传送至温度接收主机，对被测位置温度进行实时监控，温度接收主机将数据传输至风电场智能综合监测平台上进行数据分析及展示。
风机塔筒:通过在风机塔筒上布置4个智能声纹及超声二合一传感器，采集音频信息；通过有线传输方式将音频信息传输到后台服务器，采用降噪和声音分层等技术有效识别设备异常声纹信息，进行声纹数据的深度分析，从而判断被检测设备是否存在故障。
风机叶片:通过在叶片上部署3个声纹传感器，声纹传感器采用骨传导方式进行声音采集，通过无线传输方式将音频信息传输到后台服务器(机舱内)，采用降噪和声音分层等技术有效识别设备异常声纹信息，进行声纹数据的深度分析，从而判断被检测设备是否存在故障。
倾斜监测：实时监测塔底和塔顶的倾斜角度、倾斜方向、倾斜距离，汇总历史倾斜堆积图和倾斜位移 趋势图，设置安全倾斜距离、预警倾斜距离、告警倾斜距离(士5%)，当超出距离时自动告警。
沉降监测：使用沉降监测仪，能够实时监测塔筒 的沉降高度量，设置倾斜警戒线(25-50mm)，当超出倾斜范围时报警。
在每支叶片内部安装双轴振动传感器，采集叶片的振动和温度信号，并传输到轮轂内部的数据采集器内，再通过无线AP传输到机舱，经过光纤环网，将振动数据传送到中控室服务器进行集中展示。通过对各支叶片挥舞和摆振的波形、频谱数据、温度数据进行处理和分析，来综合评估叶片健康状态，可对叶尖开裂、前缘尾缘开裂、梁帽开胶、腹板开裂、安装角不一致等故障实现早期预警。
微波雷达可以检测快速移动的物体，具有稳定性强、精准度高和空间分辨率高的特性，通过在机舱底部安装微波雷达，实时获取叶尖与塔筒的距离，根据阈值设定报警，如果垂直距离小于参考净空距离，上位机会发出预警，提醒工作人员进行及时处理。
通过在螺栓部位安装传感器(应变传感器、振动传感器等)，实时采集螺栓应力、振动等物理参数变化数据，利用数据分析算法对数据进行处理和分析。实时监测螺栓的预紧力大小，了解螺栓的预紧状态。当预紧力下降到一定程度时，预示着螺栓有松动或脱落的风险，系统会发出警报。
前期规划：设定绕飞路径，避开旋转叶片;激光雷达预扫生成风机3D模型。
数据采集：距叶片5-10米多角度拍摄，同步采集红外与可见光数据
数据分析：AI识别裂纹类型(横向/纵向)、雷击点深度。
维护决策：生成维修工单，推送至运维系统(如风电优先修补前缘腐蚀，光伏更换热斑严重组件)。
高效覆盖：单次飞行可巡检多台风机叶片、塔筒，节省80%以上时间(传统人工需数小时/台)。
精准检测：识别叶片毫米级裂纹、雷击损伤、涂层脱落。
安全性：替代人工攀爬(风电)或高温环境作业(光伏)，减少高空、高压区域风险。
数据智能分析：AI自动生成缺陷报告，支持损伤趋势预测与维修优先级评估。
