Lebensdauerabschätzung von Windenergieanlagen (WEA) mit fortlaufend durch Systemidentifikation aktualisierten numerischen Modellen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Fortsetzungsvorhaben beschäftigte sich mit der kontinuierlichen, computergestützten Überwachung des Tragsystems von Windenergieanlagen (WEA), den Möglichkeiten zur Schädigungsdetektion und -verfolgung am Tragsystem und der darauf aufbauenden Lebensdauerabschätzung. Ausgegangen wurde von zwei in der ersten Förderphase aufgedeckten und noch offen gebliebene Fragestellungen. Erstens: Der Katalog betrachteter Schädigungsmuster sollte um zusätzliche, im Betrieb zu erwartende Schadensszenarien erweitert werden. Dies sollte sowohl über spezielle Versuche im Bochumer Grenzschichtwindkanal und über verbesserte Einwirkungs- bzw. Antwortanalysen mit erweiterter Messsensorik am WEA-Referenzsystem vor Ort, aber auch über leistungsfähige Vorwärtsrechnungen mit qualitativ hochwertigen Finite-Elemente-Modellen erfolgen. Zweitens: Die bereits begonnene Systemidentifikation und Schadenslokalisation sollte mittels multikriterieller Formulierungen und der Lösung des entstehenden Nichtstandardoptimierungsproblems mit weiter verbesserten Numerik- bzw. Informatikmethoden (Multiagentensystemen / Autonomous Computing) erreichen zu können. In einer Arbeitshypothese wurde erwartet, dass es sich erst durch die Beantwortung beider Fragestellungen ermöglichen lässt, zuverlässige Lebensdauerabschätzungen vorzunehmen. Die Ziele in den verschiedenen Abschnitten des Arbeitsprogramm wurden erreicht. Im Grenzschichtwindkanal und an zwei im Betrieb befindlichen WEAn (landgestützt und offshore) wurden inkrementelle Schädigungen im Normalbetrieb, Schädigungen infolge Übergeschwindigkeitstests, Schädigungen infolge Querschwingungen im geparkten Zustand und Schädigungsmuster aufgrund von Bruchbildungen in der „Grout“-Verbindung erfasst. Bezüglich der Systemidentifikation wurde durch die Lösung eines multikriteriellen Optimierungsproblems kontinuierlich eine optimale Anpassung von geeigneten Finite- Element-Modellen an das Referenztragwerk vor Ort zu erreichen. Bei einer fortgesetzten Zustandsüberwachung kann die Modellaktualisierung sukzessive fortgeführt werden. Ziel war die Schaffung von Möglichkeiten zur Schädigungsgradbestimmung und, wenn möglich, -lokalisierung. Schäden, die nicht direkt aufgrund von Schwingungsform- oder Eigenfrequenzänderungen identifiziert werden können, sind dagegen oft auf Wavelet- Transformationen erkennbar, da lokale Anomalien in einem Signal in der Nähe von Schäden zu erheblichen Schwankungen der Wavelet-Koeffizienten führen. Hierzu wurde ein integriertes wavelet-basiertes Verfahren im aktuellen Anwendungsfall entwickelt. Für die Lebensdauerprognose des Tragwerks von WEAn wurden aus den gemessenen Strukturantwortdaten Schadensakkumulationen auf verschiedenen Ermüdungspfaden mittels eines stochastischen Verfahrens aufsummiert und der jeweils momentane Schädigungszustand auf einen Grenzzustand bezogen werden, um über die zugehörigen Versagenswahrscheinlichkeiten die Restlebensdauern bestimmen zu können. Überraschenderweise erwies sich die als Alternative eingesetzte Output-Only-Strategie mit neuronalen Netzen oder statistischen Modellen, die auf genaue FE-Modelle für die Vorwärtsrechnung verzichten und nur auf gemessenen Antwortdaten basieren, als unkomplizierter, schneller und genauer für die Berechnung der Restlebensdauer. Aufgrund von Datentransfer- und Messsystemausfällen weisen derartig ermittelte Ermüdungspfade allerdings oft zeitliche Lücken auf. Windklimaanalysen unter Verwendung von Messdaten benachbarter Wetterstationen wurden durchgeführt mit dem Ziel, die Lücken durch Systemantwortschätzung unter Verwendung eines Metamodells für die Systemantworten zu füllen. Es konnte ein Preis für den besten Konferenzbeitrag gewonnen werden. Dem DFG-Forschungsprojekt folgten eine Teilnahme an einer COST-Aktion sowie an einem Innovative Training Network im Marie Sklodowska-Curie-Programm. Es haben sich Kooperationen im gleichen Themenfeld mit Industrieunternehmen als Projektpartner für industrielle Forschung ergeben.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- „A Computational Framework for Life-Cycle Management of Wind Turbines incorporating Structural Health Monitoring“ Journal of Structural Health Monitoring, 2013 June; 12(4), S. 1-46
Smarsly, K., Hartmann, D., Law, K. H.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1177/1475921713493344) - „An Integrated Monitoring System for Life-Cycle Management of Wind Turbines“ Int. Journal of Smart Structures and Systems, 2013, S. 1-19
Smarsly, K., Hartmann, D., Law, K. H.
(Siehe online unter https://doi.org/10.12989/sss.2013.12.2.209) - „Structural Health Monitoring for life-cycle estimation of on-shore wind energy converters SEMC 2013, 5th International Conference on Structural Engineering, Mechanics and Computation, 2-4 September 2013, Cape Town, South Africa, in: Zingoni (ed.): Research and Applications in Structural Engineering, Mechanics and Computation, Taylor & Francis Group, London, ISBN 978-1-138-00061-2
Höffer, R., Hartmann, D., Lachmann, S., Liu, X., Leimbach, K.-R.
(Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1201/b15963-181) - „A Data-Driven Diagnostic Framework for Wind Turbine Structures: A Holistic approach" Sensors (Basel), 2017 Mar 30;17(4). pii: E720
Bogoevska, S., Spiridonakos, M., Chatzi, E., Dumova-Jovanoska, E., Höffer R.
(Siehe online unter https://doi.org/10.3390/s17040720) - „Structural Dynamics with Applications in Earthquake and Wind Engineering". Springer Berlin Heidelberg, 2019
Meskouris, K.; Butenweg, C.; Hinzen, K.-G.; Höffer, R.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/978-3-662-57550-5) - „Structural Health Monitoring results as an input for asset management of offshore wind turbine support structures“ Proceedings of the 5th International Conference on Smart Monitoring, Assessment and Rehabilitation of Civil Structures, 27 – 29 August 2019 in Potsdam, Germany - Best Paper Award
Tewolde, S., Höffer, R., Haardt, H., Krieger, J.
