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Beobachterbasiertes Condition Monitoring System für Hauptgetriebe in Windenergieanlagen

Im Zuge der kontinuierlichen Erhöhung der Nennleistung von On- und Offshore- Windenergieanlagen (WEA) steigen die Belastungen der einzelnen Komponenten an. Des Weiteren nehmen mit der höheren Leistung auch die Ausfallkosten zu. Condition Monitoring Systeme (CMS), die gegenwärtig in WEA eingesetzt werden, basieren meist auf einem signalgestützten Ansatz, wobei als Signal vornehmlich der Körperschall einzelner Bauteile oder Baugruppen gemessen wird. Signalgestützte Systeme haben sich am Markt etabliert, da sie kostengünstig sind und Bauteilschäden an schnelldrehenden Verzahnungen und Wälzlagern zufriedenstellend detektiert werden können. Allerdings sind sie mit Defiziten in der Erkennung von Schäden an langsam drehenden Bauteilen behaftet. Darüber hinaus ist der Automatisierungsgrad heutiger CMS gering, weil die automatische Generierung von Schadensmeldungen oft nicht zuverlässig funktioniert und eine zusätzliche Signalanalyse von Experten erforderlich ist. Ferner sind Körperschallsignale nur bedingt zur Restlebensdauerprognose geeignet, da sie keine ausreichende Korrelation zu den dafür erforderlichen dynamischen Belastungsgrößen aufweisen.

Beobachterbasiertes Condition Monitoring System (BCMS)

Im Rahmen dieses Projektes soll ein neuartiges, integriertes Zustandserfassungs- und Prognosesystem für Hauptgetriebe von Windenergieanlagen entwickelt werden. Dadurch soll die Aussagegenauigkeit und der Aussageumfang von CMS an WEA-Hauptgetrieben gesteigert und ein automatisiertes und verlässliches Schadensmeldungssystem ermöglicht werden. Das entwickelte System stellt hierbei eine Kombination aus modellbasiertem Beobachter und lastorientierter Sensorik dar. Die beobachterbasierte Zustandsdiagnose (BCMS) ist ein Modell, das aus wenigen gemessenen Prozessgrößen zusätzliche, schlecht messbare Größen ableitet.

Durch den Abgleich der gemessenen Daten mit den Ergebnissen aus der Modellrechnung sollen Prognosen über die Zustände von Getriebeelemente ermöglicht werden. Konkret soll die zeitliche Abfolge von lokalen Beanspruchungen an Zahnrädern und Wälzlagern ermittelt werden, um so die Restlebensdauer der Komponenten prognostizieren zu können. Auf diese Weise soll die Zuverlässigkeit von WEA verbessert und eine zustandsbasierte Wartung ermöglicht werden. Dadurch werden Wartungsereignisse planbar, was die Ausfallzeit der WEA reduziert und damit die Energieausbeute steigert.

Ansprechpartner CWD:
Brian Rieckhoff, M.Sc.
Email: brian.rieckhoff@cwd.rwth-aachen.de
Telefon: +49 241 80 90894

Laufzeit:
01.12.2015 - 30.11.2018

Das Projekt wird gefördert durch:

Projektträger: