分布式光纤传感用于风电叶片状态监测综述：从传感器部署到智能诊断

《Artificial Intelligence Science and Engineering》：A Survey of Distributed Fiber-Optic Sensing for Wind Turbine Blade Condition Monitoring: From Sensor Deployment to Intelligent Diagnosis

　　

风电叶片（WTB）的可靠状态监测对运行安全性和维护成本降低至关重要。尽管分布式光纤传感（DFOS）在提供连续、全场、高时空分辨率且抗电磁干扰的监测方面具有显著优势，但目前仍缺乏专门综合其在WTB监测中应用的综述。在近十年系统性文献计量分析的驱动下，本综述勾勒出基于DFOS的叶片监测四阶段技术路线图：（i）叶片结构建模与光纤部署；（ii）光信号处理与特征提取；（iii）智能故障诊断；（iv）数字孪生同步与形状感知等新兴使能技术。此外，本综述讨论了传感器嵌入、空间分辨率与精度权衡以及长期耐久性等关键瓶颈。通过弥合原始光学传感与智能诊断之间的差距，本综述为学术界和工业界提供了重要的结构化参考。

**研究背景与意义**

风能因其可持续性和清洁性已成为可再生能源转型的基石，在全球可再生能源市场中被广泛认为具有最大增长潜力。据全球风能理事会统计，2025年新增装机容量达到前所未有的165 GW，使全球累计容量提升至约1.3 TW，预计到2029年将超过2 TW。风力发电机通常部署在偏远山区和海上环境中，智能监测技术的有限可用性持续加剧了部件频繁故障的风险。过去五年中，占风力发电机总成本约15%-20%的风电叶片（WTB）面临日益严峻的健康挑战。现代WTB由复合材料（如玻璃纤维或碳纤维增强聚合物）制成，包括主梁、腹板、前缘和后缘以及根部段。从根部到约三分之一叶片展向的关键区域由于高机械载荷、几何复杂性和层状结构而特别容易受损。典型损伤模式包括前缘侵蚀、雷击裂纹、主梁帽断裂、后缘/前缘裂纹、粘接线脱层、纤维断裂和内部脱层。这些损伤模式通常可关联为非结构性或结构性失效，后者直接损害叶片的承载能力。随着损伤累积和不同失效模式的相互作用，叶片完整性可能逐渐退化，可能导致灾难性断裂、非计划停机和重大经济损失。

为高效、无损地监测WTB，多种无损检测（NDT）技术已被用于叶片状态评估，能够在不中断运行或不改变叶片结构的情况下进行内部结构评价。当前NDT方法包括声发射（AE）检测、红外热成像、机器视觉检测、应变传感和超声检测。然而，风力发电机规模的不断增大及其在日益严苛环境中的部署，暴露了这些传统方法的显著局限性。AE易受环境噪声影响且难以进行定量损伤表征。红外热成像和机器视觉——通常通过无人机部署——提供大面积覆盖但对内部缺陷缺乏敏感性。超声检测具有优越的定位精度但在大型叶片上运行效率低。光纤布拉格光栅（FBG）应变传感提供了在线监测的替代方案，具有高灵敏度、抗电磁干扰和耐腐蚀性，支持裂纹检测、形状估计、结冰检测和载荷监测等应用。然而，FBG系统需要复杂的传感器安装且前期成本高。

在此背景下，得益于沿光纤全长连续获取实时空间数据的独特能力，DFOS技术已在基础工业领域快速发展，如长距离油气管道状态感知、裂纹监测、海底电缆监测和WTB监测。DFOS技术通过将整个光纤转变为连续分布式传感器阵列，从根本上推进了叶片健康监测。该方法实现了毫米精度的空间分辨率，每米超过200个测量点。DFOS具有固有的抗电磁干扰性、耐腐蚀性和高精度实时全场测量能力，特别适合监测大型WTB。尽管已有若干关于WTB状态监测和光纤传感技术的优秀综述论文发表，但当前文献中存在明显空白。现有的WTB监测综述主要关注传统NDT技术、通用结构健康监测框架或特定损伤检测方法。同时，关于DFOS的综述主要关注通用传感原理、特定DFOS技术的应用或广泛的结构健康监测范式。然而，专门针对DFOS赋能WTB监测的系统综述仍然缺乏。特别是对叶片特定传感机制、DFOS导出参数与叶片结构状态之间的对应关系、实际叶片结构下的传感器部署策略以及从分布式数据采集到智能故障诊断的完整技术路径关注有限。为解决这一空白，本综述提供了DFOS技术在WTB健康监测中的全面综合。该综述系统总结了DFOS技术的基本原理和分类，阐明了其对不同叶片监测场景的适用性，分析了DFOS导出参数与叶片结构状态之间的对应关系，并讨论了涵盖叶片结构建模与光纤部署、光信号采集与去噪及特征提取、智能故障诊断以及新兴衍生技术的四阶段技术路线图。通过批判性评估最新进展、识别当前局限性并概述未来研究方向，本综述旨在为智能WTB监测领域的研究人员和从业者提供结构化参考。

**关键技术方法**

研究人员开展了系统性文献计量分析，遵循识别、筛选、可视化、解释四步协议，从Web of Science核心合集检索2008至2026年间31篇论文，并补充CNKI中文文献进行定性分析。研究构建了DFOS技术分类体系（干涉型、OFDR、?-OTDR、布里渊型、拉曼型），建立了DFOS导出参数与叶片结构状态的映射关系（涵盖动态应变、振动谱与模态参数、高频瞬态、准静态应变与温度场），并提出了四阶段技术路线图。在信号处理方面，综述了小波变换、经验模态分解（EMD）、变分模态分解（VMD）等经典方法与深度学习方法（DnCNN、DANet等）。在诊断方面，涵盖了卷积神经网络（CNN）、多尺度卷积神经网络（MCNN）及物理信息神经网络（PINN）等方法。样本队列来源为Web of Science核心合集和CNKI数据库。

**研究结果**

**文献计量分析与技术路线图**：通过关键词共现网络分析，发现"复合材料"因叶片由复合材料制造且多数验证研究依赖复合层压板实验而排名靠前；有限元（FE）分析频繁出现是因为模拟叶片复杂动态环境中的流固耦合计算上可行且补充实验工作；"空间分辨率"是DFOS的关键性能指标，BOTDR和OFDR等技术在空间分辨率与测量精度之间存在权衡。共被引网络密集互联反映协作性质，但孤立簇表明合作仍局限且该领域尚未成熟为大规模跨机构合作。应用DFOS技术于WTB状态监测本质上是一项系统工程：光纤本身作为连续分布式传感器，实现叶片应变和温度场的实时、全跨度、高密度感知。

**DFOS技术分类与适用场景**：DFOS测量与叶片损伤相关的四种主要物理量：应变、温度、振动和AE。这些量映射到不同损伤机制——应变异常指示载荷集中或裂纹；温度梯度揭示结冰或摩擦加热；振动特征反映动态不平衡或疲劳；AE先于裂纹扩展。不同DFOS技术提供空间分辨率、测量范围和动态与准静态现象敏感性的不同权衡。干涉型DFOS通过检测相干光束间的相位变化测量外部扰动，与前向传播光相比具有较低传输损耗、更简单系统配置、更宽动态范围和更宽频率响应。OFDR基于瑞利散射提供极高空间分辨率（低至毫米级），特别适合WTB高精度变形监测和内部损伤定位。?-OTDR对动态扰动高度敏感，特别适合叶片振动监测和AE检测。布里渊型传感技术包括BOTDA和BOTDR，能够同时测量长距离应变和温度，适合大型结构监测，但关键挑战在于解耦应变和温度对布里渊频移（BFS）的影响。拉曼型DTS主要通过ROTDR实现，利用斯托克斯和反斯托克斯背散射光强度比的温度依赖性实现高灵敏度分布式温度测量，对机械应变基本不敏感，消除了交叉敏感性问题，特别适合叶片制造过程中纤维增强聚合物固化行为监测。没有单一技术满足所有需求，混合或多参数融合配置对全面叶片健康监测至关重要。

**DFOS导出参数与叶片结构状态的对应关系**：所有DFOS系统产生有限的主要光学可观测量，包括相移、频移和强度比。这些可观测量被转换为派生参数层次，如动态应变、振动谱、模态特征、高频瞬态、静态应变分布和温度场。每个参数族优先编码不同类别的叶片物理状态，从瞬时气动载荷到长期累积损伤。光纤与叶片基体间的机械耦合由应变传递关系控制（εf=κ·εb），其中κ由粘接层厚度、剪切模量和光纤涂层特性决定。相敏技术解析瑞利背散射信号的时变相位Δ?(t)，与光纤经历的瞬时动态应变成正比。相位响应嵌入三层叠加的叶片状态信息：瞬时波形编码气动载荷（阵风激励、叶片通过压力脉冲和转子-塔架相互作用表现为低频应变瞬态）；缓慢变化包络跟踪运行状态变化（变桨驱动、偏航失准和转速波动）；自由衰减响应传递运行模态响应，实现在线提取固有频率、模态振型和阻尼比。对每个空间位置的动态应变轨迹应用傅里叶变换得到空间分辨振动谱， subsurface损伤改变局部刚度和质量分布，以频率偏移、振型畸变和阻尼增量形式印记在模态参数上。特定损伤机制（基体开裂、纤维断裂、冰雹和鸟撞冲击以及雷击诱导剥落）以50-500 kHz频段AE爆发形式释放能量。准静态参数族包括：瑞利频移用于静态应变集中（OFDR以毫米级空间分辨率分辨裂纹尖端应变跳跃、脱层区域应变梯度和粘接线缺陷附近应力集中）；BFS用于长距离应变和温度（对标准单模光纤Cε≈0.05 MHz/με和CT≈1.0 MHz/K，双灵敏度引入必须解耦的交叉敏感性，常规补救涉及部署未粘接参考光纤）；拉曼强度比用于温度场（Δv?≈13.2 THz，提供±1°C精度和亚米空间分辨率，固有的应变不敏感性使拉曼DTS能够直接映射温度场到热驱动叶片状态）。参数到状态的映射本质上是多对多的：大多数损伤机制同时印记在多个参数上，而每个参数编码多个不同结构状态的信息。这种冗余支撑了通过多参数融合进行鲁棒DFOS诊断的理论基础。

**基于DFOS的WTB智能监测技术**：传感网络部署设计目前最广泛采用的方法依赖精确叶片模型仿真生成先验知识。FE建模使流固耦合分析能够表征运行载荷下的应力分布，识别FOS放置的候选关键区域（如叶片根部、前缘和后缘）。单向耦合分析因计算效率被广泛采用。光纤选择通常优先考虑疲劳抗力、材料兼容性和抗微弯涂层；安装采用嵌入或表面粘接配置，使用与叶片复合材料铺层匹配的结构粘合剂。嵌入传感器提供直接访问内部应变场并最小化气动影响，但植入过程可能损害结构完整性且需要严格工艺控制。表面安装传感器安装更简单但面临环境老化和粘合剂脱粘等长期挑战。现有光纤部署策略大致分为两类：最大化空间覆盖的启发式方法和基于FE模型与应变传递分析的理性设计。线性铺设方案在需要最小化宏弯损耗时优先。研究比较了线性和蛇形部署，指出DFOS仅测量沿光纤轴线的应变，因此每个叶片位置的精确应变捕获需要光纤与局部主应力方向对齐。对于迎风面和背风面均承载显著载荷的叶片，特别是在主梁帽区域，在两面之间交替的蛇形路由具有优势。实践中，所选布局针对特定叶片区域的应变特征定制。在安装通道受限的位置（最显著的是叶片根部），传感器以精确角度路由以解耦挥舞和摆振载荷分量。从运营成本角度看，表面粘接线性布局通常安装和维护成本较低，可在制造后应用而不中断复合材料固化过程，损坏段可局部更换，但暴露于环境退化和粘合剂老化。完全嵌入光纤虽然制造阶段成本高（需要精确铺层集成和固化期间传感器失效风险），但提供优越的外部损伤和环境保护，可能降低生命周期维护费用。选择涉及前期资本支出与长期可靠性之间的权衡。

**光信号采集、去噪与特征提取**：原始痕线不可避免地被偏振诱导衰落、自发散射波动、PD散粒噪声和环境热漂移污染。尽管传统流程将去噪与特征提取区分为两个顺序阶段，实践中两种操作深度交织。大多数多分辨率分析工具（小波、小波包、EMD、VMD）同时抑制噪声并产生判别性时频描述符，因为投影到合适基上的系数本身构成特征空间。深度神经网络通过在单一端到端模型中联合学习噪声抑制映射和低维潜在表示进一步模糊了这一边界。布里渊型DFOS因长传感范围和双参数测量能力成为叶片监测最广泛采用的技术。硬件级缓解利用偏振分集：研究人员采用保偏光纤抑制DPP-BOTDA系统中的偏振诱导衰落，另有研究通过偏振扰频实现类似改进。算法处理补充硬件方法：最简单的重复痕线平均以延长采集时间为代价提高SNR；为减少所需平均次数，多分辨率分解被广泛采用，其基本原理是将原始信号投影到替代基（小波、时频或模态）上，在该基上信号和噪声表现不同统计结构，从而选择性抑制后者。关键的是，同一分解同时产生紧凑描述符集作为下游分类特征。DWT阈值处理仍然是最广泛部署的方法，包括三个阶段：多尺度小波分解、小波系数阈值处理（通常将幅度低于规定水平的系数置零）、逆小波重构恢复去噪痕线。EMD及其变体为非平稳光纤痕线提供数据自适应替代方案，信号递归分解为有限本征模态函数（IMF）集，每个占据窄瞬时频带；高频IMF被噪声主导可丢弃以去噪，剩余IMF的能量比和希尔伯特谱构成物理可解释的特征向量。EEMD引入辅助白噪声缓解模态混叠。VMD将分解表述为频域约束优化问题，相比EMD对端点效应和模态混叠表现出优越鲁棒性。除通用多分辨率系数外，布里渊型DFOS系统受益于直接从每个空间位置BGS提取的领域特定描述符，最有信息量的是BFS、BGS线宽和BGS峰值幅度。BFS通过洛伦兹或伪Voigt曲线拟合、与参考谱互相关或二次峰值插值估计，通过本构关系线性映射到局部应变和温度；线宽编码声子寿命信息，对光纤涂层诱导的不均匀性敏感；峰值幅度反映局部泵浦-探针相互作用效率。这三个描述符的联合使用构成布里渊型叶片监测的标准特征集。对于DAS和?-OTDR相位痕线，常规提取时域描述符如均方根幅度、峰度、峰值因子以及事件级上升时间和衰减常数表征冲击和AE爆发。深度学习架构通过联合学习噪声抑制映射和判别性潜在表示进一步模糊去噪与特征提取边界。ALP方法通过自适应有限脉冲响应滤波器预处理布里渊痕线，系数在最小均方准则下更新，减少采集时间约90%。结合ALP与光脉冲编码在约10 Hz动态应变检测中实现八倍加速，1 m空间分辨率覆盖10 km单模光纤。纯数据驱动去噪方面，DnCNN和DANet等卷积架构在布里渊信号上表现出优于经典方法的去噪性能。定量比较表明学习型方法（DnCNN、DANet、SAID）实现与优化经典方法（DWT、NLM、QWT）相当或更高的SNR增益，无需手动调整阈值。端到端特征学习进一步利用分布式信号的二维表示：时空图（一轴对应光纤位置z，另一轴对应慢时间索引t）和时频图（短时傅里叶变换或连续小波谱图）将一维痕线重新表示为图像，CNN、基于注意力的循环网络和多分支混合架构可直接操作。自编码器潜在嵌入提供紧凑低维描述符支持无标签故障数据的异常检测——对WTB监测特别有价值，因为标记损伤数据集仍然稀缺。这些发展说明了明确的方法论趋同：经典多分辨率分析在低数据条件下提供可解释的物理基础特征，而深度学习提供数据驱动表示可扩展到操作DFOS数据流的体积和复杂性；两种范式日益结合在物理信息混合流程中。

**基于光纤信号的智能诊断**：智能故障诊断将分类、回归或异常检测技术应用于提取的特征，围绕三个诊断目标组织：故障类型识别、故障位置确定和故障程度量化。故障类型确定的核心是从复杂时空信号中提取物理有意义特征并据此分类。WTB失效主要原因可分为两方面：一是外部环境因素巨大变化的影响，如盐雾、强风、雨雪、雷击和害虫；二是制造、运输和运行过程中出现的缺陷。在这些因素影响下，WTB主要失效表现包括结构损伤（表面裂纹、叶片断裂和雷击诱导爆炸损伤）以及灰尘分层和结冰导致的性能退化。当前研究和应用已充分从传统阈值报警和频谱分析转向以人工智能为中心的智能模式识别阶段。通过小波变换和EMD等先进信号处理方法，可从非平稳非线性原始信号中提取时域、频域和时频域多维特征向量。近年来CNN等深度学习模型直接用于从原始振动"声纹"或应变"图像"自动学习高级特征，显著提高识别准确性和泛化能力。裂纹作为叶片故障最普遍的表现形式，主要通过监测叶片振动或应变变化作为指标检测。研究人员采用光背散射反射计检测13.5米长WTB原型，基于测量应变数据进行评估。尽管使用光纤传感数据识别WTB故障类型的研究仍然有限，但此类数据的本质——涵盖振动、应变和温度——使得可采用类似传感信号研究的方法。例如，研究人员利用MCNN对振动信号分类以区分三种常见故障类型（叶片变桨异常、表面损伤和叶片断裂），实验结果表明该方法在大型WTB中对这三种故障类型实现87.8%的识别准确率。除裂纹外，结冰和腐蚀代表特别独特且频繁的损伤类型。2020年，研究人员利用分布式FOS通过分析界面温度数据估计WTB上的冰形成，不仅便于识别受冰影响区域和检测结冰开始时间，还能估计冰层厚度。精确局部化和损伤量化作为DFOS技术的两大优势已获广泛研究关注。2015年，研究人员开发了通过分析频率响应传递特性进行损伤局部化的算法，实验验证点传感器收集的应变数据可用于故障局部化，但该算法需要相对复杂的过程并依赖混合密集传感器网络的辅助。相比之下，DFOS技术实现近全尺度监测能力。因此，一旦光纤布局方案确定，故障位置的局部化算法可直接从布局方案和光纤测量点位置导出。2022年，研究人员研究了基于OFDR的WTB损伤识别技术，通过OFDR测量各种风况下叶片表面应变获得叶片表面应变分布，据此计算叶片损伤的位置、长度和宽度，随后通过拟合应变幅度与损伤严重程度之间的关系推导损伤评估公式，从而能够识别叶片损伤程度。

**相关衍生技术**：DFOS的多信息融合和全尺寸宽范围监测能力为众多衍生技术提供了基础。光纤监测数据结合建模技术能够重建叶片载荷分布，从而支持数字孪生系统开发。研究人员构建了叶片弯曲数学模型以及从分布式应变监测数据预测后续时间步最大弯曲的公式，实现叶片裂纹长度和渗水的高精度预测。研究人员提出了基于多源数据融合的监测系统，使用多模态自编码器从光纤应变、振动、环境和图像数据中提取潜在特征向量，通过结合离线FE仿真数据与物理约束并通过PINN映射，增强了叶片污染和结冰等挑战性条件下的监测准确性。南京大学光通信工程研究中心的研究人员实现了WTB、塔架和单个机组上振动、应变和温度参数的同步传感和联合解调，包括强度、频率、范围和持续时间，建立了完整的分布式光纤传感系统，为监测风力发电机结构健康状态和准确识别损伤类型提供了有力支持。研究人员展示了多芯光纤形状传感在10米柔性箱型结构上的应用，使用OFDR和螺旋芯几何结构（四芯，120°间距），实现三维重建，均方根位置误差7.7 cm（长度的0.4%），证明该方法与光纤路由配置无关。研究人员将该方法扩展到WTB，结合OFDR与多芯光纤和并行传输框架算法在NACA 4412叶片上实现气动载荷下的表面形状重建，三个主轴位置误差为0.05%-7.34%，证明基于光纤的形状传感对于运行条件下实时叶片变形监测是可行的。

**讨论部分总结**

尽管DFOS技术在WTB监测方面取得显著进展，但将实验室成果转化为可靠的全尺度工程部署仍然充满挑战。这些挑战不是孤立的技术瓶颈，而是贯穿本综述概述的四阶段流程——从结构建模和传感器部署到信号处理和特征提取及故障识别，再到数字孪生前沿。每个阶段面临不同但相互关联的障碍，必须协同解决。在部署与集成过程挑战方面，光纤在复合材料制造过程中的脆弱性是主要挑战。IFSTTAR关于嵌入DFOS的智能复合材料疲劳行为研究表明，某些配置中制造期间传感器失效率可高达50%。这种高失效率源于预浸料铺层、树脂灌注和固化过程中施加的压缩、弯曲和剪切应力，可能使光纤断裂或导致其与宿主层压板脱粘。IFSTTAR研究进一步表明，放置几何结构（包括层内线性和正弦路由）显著影响关键高应力区域（如后缘和梁腹板）的覆盖。线性路由使某些区域监测不足，而过度的正弦路由可在嵌入光纤横截面周围诱导树脂富集"便士形"缺陷，产生应力集中损害结构性能。在最大化层间和粘接区覆盖同时最小化传感器诱导材料缺陷的最优路由策略仍然是一个开放工程问题，需要有限元分析与制造工艺设计之间更紧密的集成。除制造阶段外，传感器放置受物理通道限制。最近一项海上WTB监测研究报告 instrumentation仅可达中跨区域；叶尖和其他难以接近位置由于安装期间空间和可见性有限而基本未监测。这一覆盖缺口特别成问题，因为叶尖（最大挠度和气动弹性耦合发生处）通常是载荷估计和损伤检测最具信息量的位置。另一个新兴挑战是嵌入传感电子设备的供电。旋转结构不能轻易接收有线电力，密封复合材料层压板中电池更换在20年叶片寿命内不切实际。这一挑战强调DFOS基WTB监测的长期可行性不仅取决于传感性能，还取决于能量收集和功率管理方面的多学科创新。在测量保真度与精度权衡方面，光纤感测应变与叶片表面实际应变之间的系统测量偏差限制了信号处理和特征提取的保真度。该偏差源于FOS的多层结构：从宿主材料通过保护涂层和界面层到光纤芯的应变传递涉及剪切滞后理论描述的衰减和失真。两种互补校正策略已出现：在传感器端，创新封装设计（低干扰涂层、"三明治"夹层和混合少模光纤结构）可物理抑制非目标应变并减少温度串扰；在数据端，基于剪切滞后的应变传递模型实现传递损失的定量校正，同位置双参数传感（同测量点应变和温度）直接解决交叉敏感性。最近工作表明深度神经网络可成功从标准单模光纤OFDR测量中解耦应变和温度，达到实际部署足够的精度。进一步的精度挑战来自解调器的动态范围限制。OFDR系统实现厘米级空间分辨率但由于依赖顺序频率扫描不适合动态应用；BOTDA系统提供长距离能力但空间分辨率较低（通常1 m或更粗）。目前没有技术同时满足全跨度WTB监测所需的高空间分辨率、长距离覆盖和动态采样，形成基本权衡。在长期可靠性与环境适应性方面，WTB设计寿命为20-25年，需要嵌入传感系统在整个期间提供稳定可靠数据。关键知识空白限制该领域：大多数已发表研究仅报告实验室或短期现场验证，使性能退化模式、多因素耦合下失效模式和长期可靠性 largely理论化或从加速老化测试外推，可能无法捕捉真实运行条件。这一可靠性挑战因WTB异常严苛的运行环境而放大。虽然光纤传感固有抗电磁干扰且本质安全，但整体系统可靠性通常受最弱非光学组件限制：将光纤粘接到复合材料基体的粘合剂和屏蔽光纤免受机械损伤的封装层。在一项为期1年的MEMS-FBG风力发电机载荷监测试验中，应用适当保护封装时未检测到信号漂移或衰减，强调材料选择和封装质量是长期稳定性的主要决定因素。长期现场数据的缺乏对数字孪生同步和健康预测特别重要，因为模型需要对照必须在资产生命周期内保持稳定的运行基线进行校准。传感器性能或粘接完整性退化可在数字孪生中引入系统漂移，使依赖一致应变-损伤映射的预测算法失效。因此，DFOS成功应用于全生命周期WTB健康监测不仅是传感技术挑战，而是跨越材料耐久性、界面力学、环境工程和系统可靠性的多学科问题。

**结论翻译**

本文系统综述了DFOS技术在WTB状态监测中的应用。基于文献计量分析，本文建立了涵盖从光纤部署到智能诊断全生命周期的综合技术框架。通过评估当前研究与工业需求之间的差距，研究人员识别了关键工程瓶颈，特别关注制造集成、应变-温度交叉敏感性、硬件性能限制和长期环境耐久性。随后提出了基于现有文献的缓解策略。最终，本综述弥合了物理传感与智能诊断之间的差距，以支持DFOS在风能中的大规模部署。为将DFOS从实验室研究过渡到工业应用，三个前沿方向值得进一步研究。第一，虽然将DFOS与数字孪生集成实现全生命周期健康预测，但需要提高传感器耐久性以匹配风力发电机寿命并增强模型-数据同步。第二，开发混合传感架构（如结合OFDR与布里渊系统）对于解决全叶片覆盖的空间分辨率与监测跨度之间的冲突是必要的。最后，利用操作DFOS数据将促进物理信息深度学习模型的发展，改善复杂现实条件下损伤和结冰的早期检测。