拜安科技 - 高性能光纤传感器

光纤传感器火了，这家公司刚获得数亿元A轮融资

因抗电磁干扰、耐腐性等特性为业界所熟知

被船舶、钢铁、港口等苛刻应用领域所青睐

今年又因双碳政策被频频提及

藏不住了，就是光纤传感器🔥

近日，光纤传感器企业拜安科技获得数亿元A轮融资，引起业界广泛关注。SENSOR宝这就带大家探秘下光纤传感器。

“双碳”政策下，光纤传感器的下一个机遇正席卷而来

“双碳”政策迅速席卷能源行业，解绑化石能源依赖，全面进行能源结构变革，是推进碳中和进程的重要举措之一，光伏、风电等新型可再生能源已经进入商业化拐点，华为最新发布的《智能世界2030》报告指出，预计到2030年，在能源生产侧，风光新能源成为主力电源之一，可再生能源占全球发电总量比例50%。

对风电行业来说，高可靠性和低维护是两大目标。有数据显示，对于海上风电来说，后期运营维护费用占到成本的一半以上，远远超过机组设备成本。此外，现阶段，利用效率过低是制约风能行业发展的瓶颈。双碳目标下，提高风能效率势在必行。在提高风能生产效率的过程中，转子的直径会不断增大，但是，转子直径的增大会使风速在其顶部和底部的差异变大，这就导致了转子的不平衡，进而会降低转换效率，以及降低传动部件的疲劳寿命。为解决以上种种挑战，这就需要对叶片、风电机组塔筒等关键部件进行实时监测。

但是，由于雷击叶片现象的频繁发生，用传统的电子传感器测量这些载荷风险很大。光纤传感器具有对雷电、电磁免疫的优势，非常适用于这种苛刻的环境。

拜安的“叶片载荷及振动监测和运维系统”可通过对叶片和塔筒的监测，尽量减少转子的不平衡性，从而提高转换效率，延长寿命，降低维修成本，并形成叶片工作状态及健康报告。

风电机组叶片状态及叶根螺栓光纤监测系统

针对风电机组塔筒，拜安开发了“风电机组塔筒及塔基状态光纤监测系统”，该系统同样采用全光纤传感器。通过对塔筒的振动、倾角等信号进行实时监测和分析，并结合偏航、风速、功率等风机运行工况，跟踪塔筒刚度变化和基础沉降，及时发现塔筒连接螺栓预紧力不足、塔筒刚度劣化、基础开裂、基础不均匀沉降、锚杆断裂等问题，指导塔筒检修和维护。

塔筒及塔基状态光纤监测系统图

据拜安专家介绍，拜安的产品可实现风机叶片载荷、叶片振动、塔筒振动等风机运行参数的精准实时监测，通过感知与数据分析，可科学地优化风机开关机时间、及时精确地发现风机叶片、塔筒等部件开裂等问题，提前预警风机事故，大大降低运维成本。

拜安的监测系统以其独特的优势得到了业界的认可，诸如全采用光纤传感器不受雷击损伤和电磁干扰，消除电子传感器和电缆引燃叶片的安全隐患；具有高采样率、高分辨率、高稳定性和高可靠性；采用准分布式测量，在一根光纤上可以串联或并联多个传感器，实现系统波分复用、大规模组。

凭借领先的技术实力与优质的客户服务，拜安科技已经拥有了广泛的客户基础，例如，上海电气、金风科技、明阳智能、运达风电、远景能源、东方电气、国电投、华能、大唐等。

技术沉淀多年，拜安构建独特光纤传感技术矩阵

由5G、AI等各种新型新兴技术带动，传感器赛道越发火爆。根据市场研究公司Fact.MR的数据，全球MEMS传感器市场价值280亿美元，2020年增长10为％，市场规模已经超过300亿美元。到2027年，全球MEMS传感器市场将以9%的复合年增长率增长，达到500亿美元。就MEMS的出货量而言，预计到2023年全球MEMS的平均复合增长率在20%以上，增速超过半导体市场。

作为传感器的重要分支，光纤传感器具有灵敏度高、抗电磁干扰、电绝缘、耐腐蚀等优势，特别适用于恶劣环境中。尤其是在一些强风、超低温、强磁场的条件下，传统的传感器可能无法使用，但光纤传感器的特性使它受到的影响非常小，依然可以保持稳定的工作。现阶段，光纤传感器的应用潜力还未被完全发掘出来，随着智能制造、新基建的推动，光纤传感器的应用空间日益广阔。

芯片制造技术、MEMS技术加持，拜安科技在光纤传感器领域形成了自己独特的优势。并且通过布局四大技术矩阵，奠定了其在光纤传感器的地位。

①宽频MEMS光纤加速度传感技术

研制宽频MEMS光纤加速度敏感芯片及微小型化宽温封装，解决现有机电式加速度计线缆多、电磁泄露严重、可靠性差、频带范围窄等问题。

②超高响应MEMS光纤温度传感技术

超高响应MEMS光纤温度敏感芯片及微小型化封装，解决现有电阻、电容式温度传感器不能用于强电磁环境下对温度快速摆振的实时监测的问题。

③存算一体智能信息处理技术

利用PCM的高速随机访问和非易失特性，将宽频智能光纤传感器内部PCM与DRAM统一编址，内外存融合实现高效数据访问。宽频智能光纤传感器存储内计算实现前端数据处理加速，减少数据迁移，提升整体性能。

④基于机器学习的异常检测算法

基于预测的异常检测模型：将预处理后的数据放入深度学习的模型中，目标是预测未来的序列的值。经过上百轮的训练，模型的准确度可以达到很高，在一定的误差范围内，可以认为预测值就是序列的实际未来值。当某点出现异常时，通过对比预测值和实际值的差值，可以判断该点是否有异常。

基于机器学习的异常检测算法流程图

基于聚类的异常检测模型：将原数据分为很多等长的序列段，使用相似性度量效果比较好的动态时间规整（DTW）算法计算了不同序列段的距离。在使用k-means对序列段的聚类过程中，产生了几个聚类中心，序列和哪个聚类中心的距离短，表示序列属于哪个类。在连续的时间段内，该时间段的所有分段数据被聚为同类，如果某段和前后段的聚类结果不同，则可判定该点为异常。

基于聚类的异常检测模型算法流程图

拜安部分光纤传感器产品

经过多年深耕，拜安科技的产品性能完全可以达到并部分优于国内外最高端的温度、应变、压力、加速度、计量称重等各类传感器的精度水平，基本具备了性价比优势，在常规工业领域可以形成升级换代式的新技术替代。此外，在高压电气环境、易燃易爆环境、海洋腐蚀环境、空天极端温度环境具有更好的环境适应性，而具备填补行业应用空白的能力，具有产品稀缺性和独特性。

目前，拜安已经拥有专利61项，其中发明专利36项，实用新型专利25项，此外还有软件著作权5项。未来，拜安还将以市场需求为导向，进行更多专利布局，构建自己的技术护城河。

拜安科技也在积极拓展光纤传感器的应用空间，致力于把不同类型的光纤传感器拓展到新的行业，如轨道交通、船舶运输、港口机械行业等。

拜安传感器在其他行业的应用，欢迎来SENSOR CHINA探秘！

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展品：各种光纤传感器、MEMS芯片、解调设备，以及针对各行业的解决方案。

展位号：C001-5（能源专区）