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Windkraft
CMLB - CONDITION-MONITORING-SYSTEME

Condition-Monitoring-Systeme

Abgeschlossenes Projekt. Neuartige Condition-Monitoring-Systeme für die Schadensüberwachung von schwenkenden Großwälzlagern.

 

Hintergrund

Erneuerbare Energien sind die Stromversorgung der Zukunft. Bereits heute werden laut dem Bundeministerium für Wirtschaft und Energie gut ein Drittel des Stroms aus regenerativen Quellen erzeugt. Bis 2025 soll nach Plan der Regierung sogar knapp die Hälfte des Stroms aus erneuerbaren Energien stammen. Windkraft stellt dabei den größten Anteil der grünen Energie. Für eine zukünftige nachhaltige Energieversorgung reicht der Ausbau allein jedoch nicht aus. Bestehende Anlagen müssen stetig evaluiert und verbessert werden, um das Ziel zu realisieren.

 

Aufgabe

Durch Echtzeitüberwachung und Predictive Maintenance von Maschinenkomponenten kann die Lebensdauer und Effektivität von Industrieanlagen signifikant verbessert werden. Bei Windkraftanlagen sind vor allem die Wälzlager, die die Rotornabe mit dem Rotorblatt verbinden, von Verschleiß betroffen. Diese ermöglichen es, die Rotorblätter zu neigen, sodass sie je nach Luftströmung die optimale Stellung einnehmen und die Anlage die bestmögliche Leistung erzielen kann. Die Wälzlager sind dabei für eine kontinuierliche Rotation ausgelegt, werden aber in der Praxis im Falle von Windkraftanlagen nur bei Bedarf verstellt. Dadurch entstehen minimale Verformungen, die jedoch Auswirkungen auf die Leistung der gesamten Windkraftanlage haben.

Im Forschungsprojekt „CMLB – Neuartige Condition-Monitoring-Systeme für die Schadensüberwachung von schwenkenden Großwälzlagern“ entwickelt ASTRUM IT in Kooperation mit der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm und dem Engineering Unternehmen Eolotec ein auf optischen Sensoren basierendes Zustandsüberwachungssystem für die Wälzlager von Windkraftanlagen.

Schematische Darstellung Forschungsprojekt CMLB

Challenge für ASTRUM IT

ASTRUM IT sorgt dabei für die Software und Infrastruktur, welche der Erfassung, Speicherung und Auswertung der Messdaten dient. Ziel ist es, über die Auswertung einfacher statistischer Kennzahlen, Echtzeitinformationen oder komplexer Streaming-Daten, Rückschlüsse bezüglich drohender Schäden sowie notwendiger Wartungsarbeiten ziehen zu können. Auf Basis wiederkehrender Verhaltensmuster sollen zudem vorbeugende Maßnahmen für die Zukunft getroffen werden. Die Software-Lösung bedient sich dabei Methoden der künstlichen Intelligenz und Datenanalyse. Abgebildet wird das Ganze auf einer cloudbasierten Plattform. Die entsprechende Infrastruktur stellt ASTRUM IT als erfahrener Spezialist für IT-Services für das Forschungsprojekt zur Verfügung.

Das neuartige Monitoring System ermöglicht eine vorbeugende Wartung. Somit können nicht nur Ausfälle der Windkraftanlage verhindert werden, sondern auch deren Effektivität, Rentabilität und Lebensdauer verbessert werden.

Sponsor

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Project partners

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