Projekt-/Bachelorarbeit: Dem Funken auf der Spur: Maschinelles Lernen zur Analyse elektrischer Wälzlagerbelastungen

Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung (iMSE) erforscht zusammen mit dem Chair for Wind Power Drives (CWD) das Verhalten von Antriebssystemen in modernen Multimegawatt-Windenergieanlagen.

Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der Windenergieanlagen sowie die Senkung der Stromentstehungskosten.

Ausfälle von Getrieben in Windenergieanlagen werden in rund 76 % der Fälle durch Schäden von Wälzlagern verursacht. Ein Großteil tritt dabei bereits bei 1 – 20 % der errechneten Lagerlebensdauer ein. Werde Teil der Lösung dieses Problems!

Elektrische Belastungen, verursacht durch Ströme aus Generatoren und Umrichtern, sind oft die unsichtbare Ursache für vorzeitige Ausfälle von Wälzlagern. Um diesen Einfluss am Prüfstand genau zu quantifizieren, ist einepräzise Erkennung elektrischer Entladungen in den Messsignalen unerlässlich.

In deiner Abschlussarbeit hast du die Chance, ein innovatives maschinelles Lernmodell zu entwickeln und zu trainieren, das diese Entladungen in Wälzlagern zuverlässig erkennt. Dein Modell wird nicht nur die Anzahl und Häufigkeit dieser Entladungen genau bestimmen, sondern auch wichtige Erkenntnisse über die elektrische Belastung liefern, die auf das Wälzlager einwirkt – und so einen wertvollen Beitrag zur Verlängerung der Lebensdauer von Wälzlagern leisten.

Aufgaben:

• Einarbeitung die Thematik von Stromdurchgang in Wälzlagern
• Entwicklung eines maschinellen Lernmodells zur Erkennung und Klassifizierung von elektrischen Entladungen
• Aufbereitung von Messdaten für das Training des Modells
• Validierung des fertigen Modells im Prüfstandsversuchen

Voraussetzung:

• Analytisches Denkvermögen und Problemlösungsfähigkeiten
• Motivierte und strukturierte Arbeitsweise
• Begeisterung für Maschinenbau
• Kenntnisse in MatLab und maschinellem Lernen sind von Vorteil
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Wir bieten:

• Klimatisierte und Modernisierte HiWi-Räume
• Einstieg in ein interessantes Themenfeld
• Möglichkeit zur Publikation relevanter Ergebnisse
• Intensive Betreuung während der Abschlussarbeit
• Mitarbeit hin zu einer klimaneutralen Zukunft
• Hoher Bezug zu aktuellen Forschungsfragen

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Jörn Harling, M. Sc. RWTH
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
joern.harling@imse.rwth-aachen.de