【東陽テクニカ】音響型AI予知保全システム「Windrover」でブレードの異常を早期検知

2026/09/03

風力発電における設備保全の重要性が高まるなか、株式会社東陽テクニカはブレードの異常を音響分析で検知する「音響型AIブレード予知保全システム Windrover」の国内販売を開始した。

メイン画像：werover社の音響型AIブレード予知保全システム「Windrover」

風車を停止させずに
音響分析で異常検知

音響型AIブレード予知保全システム Windrover「マグネットで設置は簡単」

 
風力発電設備の事故原因において、大きな割合を占めるのがブレードの破損である。従来のブレード保全作業は、ロープアクセスによる作業員の目視検査、ドローンを用いた外観撮影、あるいは内視鏡による内部確認が主流であった。しかし、従来の検査手法は、いずれも風車を一定時間停止させる必要があり、売電機会の損失が大きな課題となっている。

東陽テクニカは、英国のスタートアップ企業 werover社が開発した「音響型AIブレード予知保全システム Windrover」の国内販売を開始した。このシステムは、風車のタワー部分に専用の強力マグネットホルダーを用いて設置する。内部にリチウムイオンバッテリーとソーラーパネルを備えているため、既存の風車にも後付けでスムーズに導入できる。

最大の特徴は、回転稼働中のブレードから発生する２つの音響データを高感度センサーで常時収集・分析することである。１つはブレードが回転する際に生じる「風切り音」、もう１つはブレード内部の異常振動がタワーを伝わって届く「振動音」である。
 

AIの解析結果「ブレードごとに損傷レベルを色分けして表示」

 
収集された音響データはクラウドへ直接送信され、200万時間以上の膨大な音響データベースをもとにAIが解析を行う。異常が検知された場合は、管理者のスマートフォンアプリやwebダッシュボードへリアルタイムで通知される。健全な状態は緑色で表示され、微小な異常から重大な損傷まで、進行レベルに応じて黄緑・黄色・オレンジ・赤へと段階別に色分けされる。3枚あるブレードのうち、どのブレードにどれくらいの損傷レベル（CAT2〜CAT5）が生じているかを個別に判定・特定できるため、現場の保全チームは優先順位を明確にして迅速に対処できる。
 

落雷検知機能も
システムに一体化

このシステムには音響分析機能に加え、高度な「落雷検知機能」も一体化されている。風車への雷撃（電流）を検知すると同時に、直後の音響データを即座に分析・比較することで、落雷によってどのブレードに損傷が生じたのかをリアルタイムで判定する。

東陽テクニカ ワン・テクノロジーズ・カンパニー 統括マネージャーの阿部泰尚氏は「世界12の国と地域において、1000基以上の風車に導入実績があり、主要メーカーの90機種以上の風車モデルに対応しています。自社開発したギヤボックスの油中粒子監視システムとの相乗効果によって、風力発電所の保全コスト削減と稼働率向上に貢献したいと考えています」と力を込める。
 

問い合わせ

株式会社東陽テクニカ
東京都中央区八重洲一丁目1番6号
TEL : 03-3279-0771
 

 
取材・文／ウインドジャーナル編集部　
写真提供／株式会社東陽テクニカ

WIND JOURNAL vol.11（2026年秋号）より転載
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