TY  - THES
AB  - Die Schadensdiagnose auf der Basis von Schwingungsmessdaten ist ein vielversprechender Ansatz zur Überwachung unterschiedlicher Struktur- und Maschinenkomponenten von "vibrationsfreudigen" Offshore-Windenergieanlagen während des laufenden Betriebs. Die kontinuierliche Überwachung soll die Anzahl der geplanten Instandhaltungsaktionen verringern, welche besonders im Offshore-Bereich sehr kostenintensiv sind. Gleichzeitig soll eine automatisierte Schadensdiagnose auch bei wetterbedingt schlechter Erreichbarkeit der Anlagen dem Anlagenbetreiber Informationen über den Zustand der Anlage liefern und gegebenenfalls einen entsprechend dem Anlagenzustand schonenden Betrieb einleiten.
Der Fokus dieser Arbeit liegt in der Methodenentwicklung für ein Überwachungssystem hinsichtlich der Schadensfrüherkennung an Offshore-Windenergieanlagen und insbesondere in der Zustandsüberwachung von Turm, Fundament und Maschinenkomponenten der Anlage. Die Methodenentwicklung baut auf der Erweiterung und Kombination unterschiedlicher Ansätze der Datenanalyse aus Strukturdynamik, Mustererkennung, Informationstheorie und Signalanalyse auf, damit diese den spezifischen Anforderungen für den Einsatz an Offshore-Windenergieanlagen gerecht werden.
Somit wird in dieser Arbeit ein Konzept zur Strukturüberwachung mit Hilfe von gemessenen Schwingungsdaten entwickelt und implementiert. Dieses besteht aus Algorithmen zur Strukturschadensdetektion unter Berücksichtigung veränderlicher Umgebungs- und Betriebs-zustände der Anlage, modellgestützter Schadenslokalisation mit Hilfe von Modaldaten und einer Sensorfehleridentifikation. Zur Maschinenüberwachung werden weitere Ansätze zur Auswertung gemessener Signale im Triebstrang von Windenergieanlagen erweitert und implementiert. Diese bestehen aus der Kombination unterschiedlicher Signalanalysemethoden im Frequenzbereich und dienen dazu, Schäden in Lagern und langsam laufenden Planetenge-trieben in einem früheren Stadium als mit den bislang angewendeten Ansätzen zu entdecken.
Die entwickelten und angewendeten Methoden zur Strukturüberwachung werden mit Hilfe von Simulationsmodellen, mit Messdaten unterschiedlicher Laborstrukturen sowie Messdaten aus einem Langzeitmonitoring einer 5MW-Offshore-Prototypanlage (Areva-Multibrid M5000-2) getestet. Die Methoden zur Maschinenüberwachung werden mit Hilfe von gemessenen Signalen an unterschiedlichen Windenergieanlagen validiert.
AU  - Kraemer, Peter
DA  - 2011
KW  - Offshore-Windenergieanlagen
KW  - Schadensdiagnose
KW  - Signalanalyse
KW  - Sensorfehleridentifikation
KW  - modellgestützte Schadenslokalisation
KW  - Offshore Wind Energy Plants
KW  - Damage Diagnosis
KW  - Signal Analysis
KW  - Sensor Fault Identification
KW  - Model-based Damage Localization
LA  - ger
PY  - 2011
TI  - Schadensdiagnoseverfahren für die Zustandsüberwachung von Offshore-Windenergieanlagen
TT  - Damage diagnosis approaches for structural health and condition monitoring of offshore wind energy plants
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:467-5323
Y2  - 2024-12-26T20:41:32
ER  -