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Software erkennt Schäden bei Windenergieanlagen

13.08.2008
Ein intelligentes Sensorsystem von Siemens soll Schäden an Windkraftanlagen auf hoher See entdecken, bevor sie überhaupt entstehen.

Siemens-Forscher entwickeln eine lernende Software, die selbstständig das Getriebe einer Windenergieanlage analysiert und aus deren Vibrationen mögliche Störungen vorhersieht. Der Prototyp der Software hat die ersten Tests erfolgreich bestanden, wie das Forschungsmagazin Pictures of the Future berichtet.

Offshore-Windenergieanlagen sind aufgrund der Wetterverhältnisse nur an wenigen Tagen im Jahr erreichbar. Ohne ein Fernüberwachungssystem kann sich der Betreiber daher kaum ein aktuelles Bild seiner Anlage machen und eventuelle Schäden nicht frühzeitig bemerken.

Daher setzen heute viele Betreiber das so genannte Condition Monitoring System von Siemens ein: Es besteht im Wesentlichen aus am Getriebe installierten Sensoren, die anhand der Vibrationen und Oberwellen kritische Kenngrößen und die Funktionstüchtigkeit überwachen und die Resultate an den Betreiber der Anlage übermitteln.

Bisher konnten jedoch mit dem Monitoring-System die Grenzen der Kenngrößen nur grob festgelegt werden. Denn jedes einzelne Getriebe hat ein eigenständiges Schwingungsverhalten, das während des Betriebs durch Umgebungsbedingungen wie Temperatur und Wind oder den Ölstand permanent variiert. Die Experten von Siemens legen deshalb mit Warn- und Alarmgrenzen bisher lediglich den Bereich fest, in dem das jeweilige Getriebe noch als einwandfrei eingestuft werden kann.

In Zukunft soll den Forschern hier das so genannte Vibrations-Diagnose-Modul (VDM) helfen – eine lernende Software, die Siemens Corporate Technology (CT) zur selbstständigen Analyse und Vermeidung von Fehlern entwickelt hat. Zusammen mit einem universellen Messerfassungs- und Diagnosesystem erkennt das VDM den Zustand der Getriebe aufgrund dessen Schwingungs- und Umgebungsdaten und definiert schließlich Grenzen, ab denen bereits erste Veränderungen durch Abnutzungen oder Defekte sichtbar sind. (RN 2008.08.4)

Dr. Norbert Aschenbrenner | Siemens ResearchNews
Weitere Informationen:
http://www.siemens.de/innovation

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