（1）研究背景：我国风电装机容量已连续多年世界第一，巨大的存量预示着风电后运维时代的到来，运维成本管控是该领域迫切需要解决问题。据统计，陆上和海上风电机组的维护费占发量收入的15%，我国风电叶片长度增3倍、重量增10倍，预弯扭转增大转角与位移，导致多耦合大变形；不规则翼型、各向异性材料使损伤更为复杂。叶片工艺特殊，复材原生缺陷弥散分布，疲劳损伤多样且随机性强。巨大运维需求与恶劣环境对叶片全生命周期管理构成双重考验。（2）管理技术难点及创新性：针对叶片的修理下限、许用损伤、可修复损伤缺乏理论判据的难题，研究了缺陷转捩和早期损伤演化机理，提出了内储能转捩判据、温度跃变判据、AE累积计数的叶片早期损伤指标，并为缺陷渐进损伤演化仿真和无损检测技术研发提供必要的理论支撑。面向原生缺陷早检测、损伤早识别、健康可测评，研制了吊装式叶片缺陷检测机器人，实现了叶片缺陷尺寸形貌、类型、深度的自动定量识别，将监测数据与损伤表征数据相融合，实现风电叶片全生命周期的缺陷转捩判据、裂纹特征识别、结构损伤预测、健康状态评价、疲劳寿命预测、断裂报警等功能；针对叶片内部裂纹声发射信号特征难以提取的问题，建立了裂纹声发射信号预处理方法，分别提取了裂纹动态扩展、临界失稳前兆、多裂纹扩展的特征参量，并提出了分形维疲劳损伤判据和多裂纹扩展损伤容限计算方法，研发了规范化的叶片裂纹监测技术；为实现叶片健康在线监测和实时评价，通过离线仿真建立叶片损伤数据库，通过输入SCADA状态监测数据，基于卡方检验建立了叶片健康模糊评价指标，开发了健康评价系统和断裂预警系统，采用全局敏感分析方法构建了多源数据融合调用策略，实现风电叶片可利用率实时监测与失效预警的闭环管理。（3）可推广性：吊装式叶片缺陷检测机器人可在地面与高空环境使用，也可在叶片出场阶段对制造缺陷进行精确筛选。叶片健康监测系统已在多地风场实现了覆冰、不平衡、裂纹等多种异常的实时监测和断裂预警。（4）经济和社会效益：通过智能监测系统构建叶片全生命周期资产管理体系，显著降低停机维护频次并预防重大故障，运维成本大幅优化。早期损伤定量检测技术实现精准修复，显著延长机组有效运行时间并提升发电效率。创新延寿方案使濒废叶片重获新生，减少资源浪费同时节省高额更换成本。