Ga naar hoofdinhoud

Sensornetwerk helpt bij bewaking van windturbines

Door intelligentie onder te brengen in een sensornode kan het dataverkeer over een bussysteem lopen (foto's: Fraunhofer LFB).

Wetenschappers van het Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit (LBF) in Darmstadt hebben een windturbine en haar trillingsgedrag onder de loep genomen. Ze ontwikkelden een sensornetwerk, waarvan de gegevens kunnen dienen als ingang voor de bewaking van de constructie. De eenvoudige installatie maakt het netwerk ook geschikt als instrument voor het bepalen van de modale parameters van nieuwe windturbines (eigenfrequenties, dempingsverhoudingen, eigenfrequentievormen en dergelijke). En uiteraard ook voor heel andere toepassingen dan bewaking van windturbines.

Er wordt steeds meer windenergie opgewekt, waardoor zowel het aantal als de grootte van windturbines snel toeneemt. Deze systemen werken autonoom, zijn onderhevig aan trillingen en worden sterk belast door omgevingsinvloeden. Daarom moet turbinebouwers bij het ontwerp terdege rekening houden met het trillingsgedrag van deze systemen. Bovendien is het cruciaal om de condities van windturbines permanent in het oog te houden.

Bewaking van windturbines

Waar installaties niet continu kunnen worden bewaakt middels inspecties is een gedegen conditiebewaking vereist. Dit geldt vooral voor offshore windturbines. Voor de aandrijflijn van de installatie zijn intussen op commerciële schaal systemen beschikbaar, maar de bewaking van de rotorbladen en de constructie zijn nog steeds onderwerp van onderzoek en ontwikkeling.

Experimentele analyses van zulke grote constructies vergen veel ervaring en de juiste apparatuur. Daarom behoren ze bij de fabrikanten van windturbines en rotorbladen niet tot de kernactiviteiten. Fraunhofer-LBF is gespecialiseerd in de ontwikkeling van methoden en hulpmiddelen voor conditiebewaking en kan met dit onderzoeksproject een nieuw technologiegebied aan haar expertise toevoegen.

In het door de deelstaat Hessen gefinancierde onderzoeksproject ANÜBeS (Autonomes Netzwerk zur Überwachung von Belastung und Schwingverhalten) ontwikkelen de onderzoekers samen met Swift Gesellschaft für Messwerterfassungssysteme mbH een netwerk van intelligente sensor nodes, die autonoom de modale parameters van de toren van een windturbine bepalen.

Basis van gegevens verbreden

bewaking van windturbines 2
Door gebruik te maken van sensornodes kan de bekabeling worden beperkt en is ook montage achteraf mogelijk.

De benadering van de bewaking van de constructie van de onderzoekers bestaat uit een data-acquisitienetwerk en een analysemethode. De achterliggende gedachte is een uitbreiding van het databestand op basis waarvan uitspraken over de conditie van de toren zijn te doen. Het ANÜBeS-project stelt de onderzoekers in staat dit te realiseren.

Enerzijds kunnen ze de tijdspanne van de database verbreden doordat ze gebruik maken van een langdurige autonome bewaking, in plaats van dat ze steekproefsgewijs data verzamelen. Anderzijds kunnen ze ook de reikwijdte van de testresultaten uitbreiden door meerdere modale parameters te combineren, in plaats van dat ze een afzonderlijke testresultaat gebruiken.

Om zo’n brede database te realiseren was een aantal afzonderlijke ontwikkelingen nodig, die op een innovatieve manier aan elkaar werden gekoppeld.

Sensoren op de toren

Het doel van de onderzoekers was, met behulp van een sensornetwerk herhaaldelijk en autonoom modale parameters te bepalen. Deze moeten later worden gebruikt als ingangsvariabelen voor methoden om de constructie te bewaken. Om het ontwikkelde systeem ook voor montage achteraf interessant te maken, moest een gedecentraliseerde opbouw de hoeveelheid bedrading aanzienlijk verminderen.

Als ‘proefkonijn’ gebruikten de onderzoekers ‘Lange Anna’, een windturbine met een nominale capaciteit van 2 MW in het nabijgelegen Odenwald. De trillingen van de toren gaven de onderzoekers inzicht in de eigenfrequenties maar vooral in de eigentrillingsvormen. Daartoe installeerden ze een netwerk met vijf intelligente sensornodes die dankzij voorbewerking van de meetgegevens via een busstructuur – en daardoor met weinig bedrading – kunnen communiceren.

De voorbewerking gebeurde met de ‘Random Decrement’ methode. Aansluitend combineerden de onderzoekers de verzamelde data met parameters uit de omgeving en de procesparameters uit de besturing van de installatie. Vervolgens schatten ze met tijdensintervallen van tien minuten intervallen de genoemd modale parameters met methoden uit de operationele modelanalyse. Deze gegevens kunnen later met verschillende methoden worden geëvalueerd op afwijkingen, bijvoorbeeld schades aan de toren.

Verdere ontwikkeling

Tot nu toe zijn de met het netwerk verrichte metingen succesvol geweest. Om de modale parameters in alle weersomstandigheden kunnen te bepalen volgens de specificaties van bijvoorbeeld Germanischer Lloyd, zal het systeem in de toekomst worden uitgebreid met zichzelf aanpassende trigger-drempels.

Momenteel zijn lange-termijn testen gepland tot het einde van 2014. In de toekomst moet opnieuw een evaluatie van de meetresultaten in samenhang met de bedrijfs- en omgevingsparameters en de belasting op bijvoorbeeld de voet van de toren worden uitgevoerd. Ook moet de geschiktheid van andere analysemethoden worden onderzocht daarmee moeten ook studies naar de bepaling van de modale demping worden gedaan.

x
Mis niet langer het laatste nieuws

Schrijf u nu in voor onze nieuwsbrief.

Inschrijven