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SteigProg

 Projekttitel: Steigerung der Zuverlässigkeit der Zustandsprognose von Offshore-Windenergieanlagen (OWEA) durch den Einsatz von Data-Mining Verfahren (SteigProg)  (c) ts-grafik.de / photocase.com
 Laufzeit: 1. Juli 2010 – 30. Juni 2012
   
Das Ziel des Forschungsprojekts SteigProg ist die Steigerung der Zuverlässigkeit der Zustandsprognose bei OWEA mit Hilfe von Data-Mining-Verfahren. Diese Verfahren erlernen Störungsmuster in vorhandenen Messdaten und erlauben so eine multikriterielle Prognose des Maschinenzustands.

Im Bereich der XXL-Produkte ist der Einsatz von Data-Mining Algorithmen anstelle der bisher verwendeten analytischen Verfahren zur Zustandsprognose sinnvoll. Denn die großen Dimensionen von XXL-Bauteilen wirken sich verstärkt auf geometrisch-physikalische Abhängigkeiten (z. B. temperaturabhängige Ausdehnung von Bauteilen) aus und erschweren eine analytische Modellierung.

XXL-Produkte zeichnen sich außerdem durch eine Vielzahl von gleichzeitig zu überwachenden Komponenten und Parametern aus, zwischen denen zusätzlich instandhaltungsrelevante Abhängigkeiten existieren. So müssen z. B. im Fall von OWEA Getriebe, Generator und Windlast sowie Wechselwirkungen zwischen diesen Komponenten (z. B. die Beeinflussung der Lagerlebensdauer im Generator durch Lagerschäden im Getriebe) kontrolliert werden. Eine analytische Modellierung ist in diesem Fall nicht realisierbar.

Data-Mining Algorithmen können sowohl die geometrisch-physikalischen als auch die instandhaltungsrelevanten Abhängigkeiten ohne eine explizite Modellierung durch den Menschen erlernen. Aus diesem Grund eignen sie sich besonders für eine zuverlässige, da multikriterielle, Zustandsprognose von OWEA.