通過安裝在電纜本體上的電流傳感器測量運行電纜本體的負荷電流，以及安裝在電纜接頭接地引出線或交叉互連線上電流互感器，來獲取接地線上電流的大小；安裝于箱變側和風機側母排電纜接頭上的溫度傳感器，通過無線方式將溫度信號傳送至溫度接收主機，對被測位置溫度進行實時監控，溫度接收主機將數據傳輸至風電場智能綜合監測平臺上進行數據分析及展示。
風機塔筒:通過在風機塔筒上布置4個智能聲紋及超聲二合一傳感器，采集音頻信息；通過有線傳輸方式將音頻信息傳輸到后臺服務器，采用降噪和聲音分層等技術有效識別設備異常聲紋信息，進行聲紋數據的深度分析，從而判斷被檢測設備是否存在故障。
風機葉片:通過在葉片上部署3個聲紋傳感器，聲紋傳感器采用骨傳導方式進行聲音采集，通過無線傳輸方式將音頻信息傳輸到后臺服務器(機艙內)，采用降噪和聲音分層等技術有效識別設備異常聲紋信息，進行聲紋數據的深度分析，從而判斷被檢測設備是否存在故障。
傾斜監測：實時監測塔底和塔頂的傾斜角度、傾斜方向、傾斜距離，匯總歷史傾斜堆積圖和傾斜位移 趨勢圖，設置安全傾斜距離、預警傾斜距離、告警傾斜距離(士5%)，當超出距離時自動告警。
沉降監測：使用沉降監測儀，能夠實時監測塔筒 的沉降高度量，設置傾斜警戒線(25-50mm)，當超出傾斜范圍時報警。
在每支葉片內部安裝雙軸振動傳感器，采集葉片的振動和溫度信號，并傳輸到輪轂內部的數據采集器內，再通過無線AP傳輸到機艙，經過光纖環網，將振動數據傳送到中控室服務器進行集中展示。通過對各支葉片揮舞和擺振的波形、頻譜數據、溫度數據進行處理和分析，來綜合評估葉片健康狀態，可對葉尖開裂、前緣尾緣開裂、梁帽開膠、腹板開裂、安裝角不一致等故障實現早期預警。
微波雷達可以檢測快速移動的物體，具有穩定性強、精準度高和空間分辨率高的特性，通過在機艙底部安裝微波雷達，實時獲取葉尖與塔筒的距離，根據閾值設定報警，如果垂直距離小于參考凈空距離，上位機會發出預警，提醒工作人員進行及時處理。
通過在螺栓部位安裝傳感器(應變傳感器、振動傳感器等)，實時采集螺栓應力、振動等物理參數變化數據，利用數據分析算法對數據進行處理和分析。實時監測螺栓的預緊力大小，了解螺栓的預緊狀態。當預緊力下降到一定程度時，預示著螺栓有松動或脫落的風險，系統會發出警報。
前期規劃：設定繞飛路徑，避開旋轉葉片;激光雷達預掃生成風機3D模型。
數據采集：距葉片5-10米多角度拍攝，同步采集紅外與可見光數據
數據分析：AI識別裂紋類型(橫向/縱向)、雷擊點深度。
維護決策：生成維修工單，推送至運維系統(如風電優先修補前緣腐蝕，光伏更換熱斑嚴重組件)。
高效覆蓋：單次飛行可巡檢多臺風機葉片、塔筒，節省80%以上時間(傳統人工需數小時/臺)。
精準檢測：識別葉片毫米級裂紋、雷擊損傷、涂層脫落。
安全性：替代人工攀爬(風電)或高溫環境作業(光伏)，減少高空、高壓區域風險。
數據智能分析：AI自動生成缺陷報告，支持損傷趨勢預測與維修優先級評估。
