這一名為抽水蓄能發電機免抽轉子快速檢測系統的裝備，正是針對抽蓄機組頻繁啟停、正反向旋轉帶來的槽楔松動、鐵芯破損等常見頑疾而設計。傳統方案要么依賴進口功能單一的點檢儀，要么只能停機抽轉子后人工逐一排查，難以兼顧安全、效率與成本。新系統則從行走、檢測到分析全部實現小型化與一體化：機身采用永磁吸附與特種履帶防滑設計，在油污弧形內壁也能穩健貼附行走；內置姿態傳感器與智能糾偏算法，確保機器在狹長氣隙中自動沿預設軌跡前進，無需操作員全程遙控。

在檢測環節，系統集成激振敲擊單元、高靈敏聲學傳感器與四組補光攝像頭，將聲紋分析與圖像識別融合于一次巡檢中。敲擊槽楔產生的振動波通過深度學習模型實時解算，可區分松動等級并輸出量化結果，替代了傳統人工聽音的主觀性；前后多路攝像頭則對定子鐵芯表面、轉子通風孔等區域進行全面掃描，輕量化AI算法自動標注絕緣破損、銹蝕、劃痕等六類常見缺陷，并生成帶坐標與高清圖片的追溯報告。所有數據經由高性能嵌入式平臺并行處理后，通過無線網絡實時回傳至電站中控室及移動終端，檢修人員無需進入膛內即可掌握全部診斷信息。

相較于抽轉子的傳統模式，該系統可將檢修周期壓縮七成以上，不僅大幅減少了發電損失，也徹底規避了重型吊裝的安全隱患。從應用場景看，該裝備不僅適用于抽蓄電站大修、中期狀態檢修和隱蔽缺陷排查，還可延伸至發電機制造企業的出廠質量檢測，覆蓋抽蓄裝備全生命周期的運維需求。目前，該系統已在內蒙古某抽水蓄能電站完成實地功能驗證，表現出良好適應性。

山東理工大學本科生團隊立足一線工程痛點，自主突破聲-視融合檢測、復雜環境自適應行走等關鍵技術，為新型電力系統下的發電裝備智能化運維提供了可復制、可推廣的國產解決方案，也展現了青年科研力量在高端電力裝備自主創新中的蓬勃活力。