O+P Fluidtechnik 10/2016

PREDICTIVE MAINTENANCE
INTELLIGENTES WINDGETRIEBE DER
NÄCHSTEN GENERATION
Zu den Pionieren der vorbeugenden
Instandhaltung
zählen die Hersteller
von großen Getrieben,
die bereits im Jahr 2005
auf der ersten VDMA-Gemeinschaftsausstellung
zum Condition Monitoring
in Hannover von der
Versicherung Allianz zertifizierte
Online-Monitoring-Systeme
für Komponenten
in Windenergieanlagen
(WEA) präsentierten.
Im Zeichen von
Predictive Maintenance
stellte nun die ZF Friedrichshafen
AG auf der Sonderausstellung als Weiterentwicklung das intelligente Windgetriebe
vor, in dem laut Firmenaussage moderne Sensorik und Datenanalyse die Effizienz
und Zuverlässigkeit von Windenergieanlagen erhöht.
„Das integrierte Drehmomentmesssystem und das aktive Torque-Kontrollsystem ermöglichen
dynamische Lastüberwachung und aktive Drehmomentregelung“, berichtete
Dipl.-Ing. Marton Kurucz aus der Vorentwicklung der ZF Friedrichshafen AG. „Ein Telemetriesystem
wie Openmatics kann die Daten in unsere Cloud weiterleiten. Anschließend
werden die Daten entweder von unseren Experten oder durch entsprechende Algorithmen
analysiert und ausgewertet.“
Anhand dieser Bewertung erfährt der Anwender, ob die Windenergieanlage optimal
läuft, eine Anpassung der Parameter ansteht oder Wartung nötig ist. Hinzu kommt eine
spezielle Form der Schwingungsüberwachung, die das Kontrollieren des Zustandes
der einzelnen mechanischen Elemente des Windgetriebes erlaubt. Dank der intelligenten
Lastüberwachung lassen sich gleichzeitig Leistung und Getriebelebensdauer
erhöhen. „Wir messen das Drehmoment sehr hoch aufgelöst“, ergänzte Dr.-Ing.
Andreas Vath, Projektleiter Simulation Windenergie bei der ZF Industrieantriebe Witten
GmbH aus Lohr am Main „Wir können nun die Dynamik des Windes erfassen, um
dann die Anlage mit Hilfe des Generators innerhalb kurzer Zeit so zu steuern, dass die
Belastung sinkt.“
HYDRAULIKÖL IN DER
HYDRAULIKANLAGE IST
WIE BLUT IM MENSCH-
LICHEN KÖRPER:
DIE ANALYSE BRINGT
WICHTIGE ERKENNTNISSE
ÜBER DEN GESAMT-
ZUSTAND
Christian H. Kienzle, CEO ARGO-HYTOS Group
DATA-MINING-SYSTEME
SCHNELLER AUFBAUEN
Mathematisch analytische Arbeitsweise ist auch
eine Spezialität der Warwick Analytical Software
Ltd aus London, einem Spin-off der Universität
Warwick. „Wir haben Algorithmen für die automatische
Datenanalyse und Vorhersage entwickelt,
die bereits in führenden Branchen wie
Luftfahrt- und Automobilindustrie zum Einsatz
kommt“, berichtete Geschäftsführer Dan
Somers. „Der größte Vorteil besteht in der automatischen
Bewertung sehr heterogener Informationen
im Big Data-Format.“ Mit den Algorithmen
entsteht innerhalb kurzer Zeit maßgeschneiderte
Analysesoftware für Predictive
Maintenance. Somers: „Wir schafften den Aufbau
eines komplexen Data-Mining-Systems innerhalb
von zwei Wochen, sonst dauert es in der
Regel sechs Monate.“ Warwick Analytics verwendete
dabei ihre Automated Information Retrieval
(AIR) Software, um sowohl den Freitext
als auch strukturierten Text aus verschiedenen
Quellen (etwa aus dem ERP-System) in strukturierte
Daten für Analysezwecke zu wandeln. Für
Experten: AIR verändert die Regeln und verwendet
einen Top-Down-Ansatz ohne Annahmen.
AUSFÄLLE MONATE IM
VORAUS PROGNOSTIZIEREN
Direkt neben der Sonderausstellung führten
weitere Firmen und ein Fraunhofer-Institut
ebenfalls Predictive Maintenance-Lösungen
vor: „Scalable Condition Monitoring“ - Maschinenüberwachung,
die sich auf Kundenbedürfnisse
anpassen lässt - ist eine Spezialität der
deutsch-dänischen Brüel & Kjær Vibro GmbH
mit Sitz in Darmstadt und Kopenhagen. Sie hat
ein Verfahren entwickelt, mit dem sich ein bestehendes
Maschinenschutzsystem schnell und
einfach mit Condition Monitoring aufrüsten
lässt. Mit dieser Technik lässt sich das Verhalten
von allen rotierenden mechanischen Systemen
erfassen. „Doch das für uns wichtigste Thema ist
Industrie 4.0“, sagte Produktmanager Sven Kiekbusch.
„Unsere Condition Monitoring-Systeme
schicken die Daten an eine Cloud, von wo sie
per Fernzugriff von unseren Ingenieuren oder
vom Kunden ausgewertet werden.“
Sehr intelligente Messwerterfassung und Onboard-Diagnose
ermöglicht ein Messsystem mit
16 Kanälen. Mit diesem werden beispielsweise
schon über 8000 Windturbinen und Antriebsstränge
remote überwacht. Der Betreiber hat dabei
Zugriff auf Aufzeichnungen und Analysen
aus der gesamten Laufzeit der Maschine. Dank
dieser Datenhistorie konnte die Vorhersagequalität
deutlich verbessert werden. „Wir können
nun den Ausfall eines Getriebes bis zu neun Monate
vorher prognostizieren – also lange, bevor
überhaupt ein erster Fehler auftritt“, so Kiekbusch.
„Das Messsystem sowie die Messverfahren
(Deskriptoren) werden durch permanente
Messungen und Analysen im laufenden Betrieb
verbessert.“
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