Titelaufnahme

Titel
Entwicklung eines hochsensitiven Zustandsüberwachungssystems für den Antriebsstrang von Windkraftanlagen / von Erwin Quintus
VerfasserQuintus, Erwin
Begutachter / BegutachterinWassermann, Johann
Erschienen2014
Umfang193 Bl. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Diss., 2014
Anmerkung
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheDeutsch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Zustandsüberwachung / Windkraft / Maschinendiagnose
Schlagwörter (EN)Condition monitoring / Windpower
Schlagwörter (GND)Windkraftwerk / Zustandsüberwachung / Signalanalyse / Algorithmus
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-64678 Persistent Identifier (URN)
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Entwicklung eines hochsensitiven Zustandsüberwachungssystems für den Antriebsstrang von Windkraftanlagen [20.72 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Die Nutzung erneuerbarer Energie in Form von Wind, Wasser und Sonne hat in jüngster Vergangenheit, angetrieben durch Ressourcenknappheit, Klimawandel aber auch durch das unverantwortliche Restrisiko der Atomkraft und der Entsorgungsproblematik radioaktiver Stoffe, stark an Bedeutung gewonnen. Speziell die Windenergie hat dabei stetige Zuwachsraten im zweistelligen Prozentbereich bei der installierten Gesamtleistung. Neben der Anzahl von Windkraftanlagen steigt auch die Nennleistung der neu installierten Windkraftanlagen, wodurch auf den Antriebsstrang höhere Belastungen wirken. Um hohe Verfügbarkeiten zu erreichen werden Windkraftanlagen meist mit einem Zustandsüberwachungssystem ausgestattet, um den aktuellen Maschinenzustand zu ermitteln. Die Zustandsüberwachung basiert auf der Überwachung, der im Betrieb generierten Maschinenschwingungen. Bei Windkraftanlagen ergeben sich aufgrund langsam drehender Wellen, speziell der Planetengetriebe, schwer zu überwachende Maschinenelemente. Eine weitere Schwierigkeit stellen Drehzahlschwankungen während der Messaufnahme dar, welche dazu führen, dass die drehzahlabhängigen Schwingungsanteile im Frequenzschaubild nicht durch eine Frequenz dargestellt werden können, sondern über einen breiten Frequenzbereich (-verschmiert-) abgebildet werden. Schwierigkeiten bei der Analyse/Überwachung bereiten auch betrieblich verursachte Störschwingungen, wodurch Schadensmerkmale überlagert werden können. Durch eine Schwingungsüberwachung nach dem Stand der Technik lassen sich nicht alle Schäden frühzeitig detektieren. Im Zuge dieser Arbeit wurden hochsensitive Signalanalysealgorithmen entwickelt, mit denen Schäden bei Windkraftanlagen deutlich früher detektiert werden können, bzw. die eine Detektion erst ermöglichen. Diese entwickelten Algorithmen wurden in ein Gesamtprogrammpaket (SPECTIVE) eingearbeitet, welches neben der Analyse noch die Messdatenerfassung, eine Datensortierung aufgrund der während der Messung vorliegenden Betriebsparameter und die Aufbereitung der Analyseergebnisse für die spätere Beurteilung durch den Zustandsüberwacher aufweist. Die Hardware zur Messdatenerfassung wurde im Laufe des Projektes in einer Windkraftanlage des Projektpartners Windkraft Simonsfeld AG verbaut. In jeder Anlage des Betreibers war schon zu Projektbeginn eine industriell eingesetzte Messdatenhardware installiert. Die genierten Messdaten dieser Systeme wurden mit dem entwickelten Softwarepaket SPECTIVE analysiert. Zu Projektende wurden so insgesamt 46 Windkraftanlagen mit diesem Softwarepaket automatisiert überwacht.

Zusammenfassung (Englisch)

The usage of renewable energy in form of wind, water und sun-power has gained importance spurred by scarcity of resources, climate change and the residual risk of nuclear power. Especially the installed wind energy power has a double-digit steady growth rate per year as the number of installed plants increases as well as the amount of energy produced by new wind turbines. This results in a greater stress in the drive train. In order to achieve high availabilities most wind turbines are equipped with a condition monitoring system. The condition monitoring is based on the monitoring of the generated machine vibrations. Due to slowly rotating shafts, especially the rotating planetary gears, some kinds of machine elements can hardly be monitored. Additional difficulties occur due to fluctuations of the operating parameters during the acquisition of the measuring data. Due to this fluctuations rotational speed dependent vibration components are not shown as a narrow band, but they are depicted over a wide frequency range. Further difficulties for high sensitive condition monitoring arise because of signal overlapping which prevents the detection of damage characteristics. Due to these effects a condition monitoring according to the state of the art is not sufficient to detect all kinds of damages in an early stage. During the course of this thesis highly sensitive algorithm were developed, which could detect damages of wind turbines earlier than standard algorithm. Furthermore, many damages which used to be undetectable may be detected by this new algorithm, which is the main part of the developed programme package SPECTIVE. SPECTIVE also includes the measurement data acquisition, the sorting of the measurement data on the basis of the operational parameters and the preparation of the analysis results. The developed hardware for the measurement data acquisition has been installed in a wind turbine of the project partner Windkraft Simonsfeld AG. In addition, 46 wind turbines were automatically analysed by SPECTIVE at the end of the project. The therefore used data were generated by an industrial condition monitoring system which was already installed at the beginning of the project.