Masterarbeit: Aufschlüsselung von CMS-Rohdaten aus Gleitlagern in Windenergieanlagen zur Optimierung eines CMS-Auswertealgorithmus

Der Chair for Wind Power Drives erforscht das Verhalten von Antriebssystemen in modernen Multimegawatt Windenergieanlagen (WEA). Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der WEA sowie die Senkung der Stromgestehungskosten.
Zur Senkung der Stromgestehungskosten an modernen WEA wird eine Anhebung der Leistungsdichte der Planetengetriebe in WEA angestrebt. Hierzu bietet sich die Verwendung von Gleitlagern an, die bereits seit einigen Jahren in der Industrie eingesetzt werden. Bisher gibt es jedoch noch kein echtzeitfähiges Condition-Monitoring-System (CMS), mit dem sich versagensrisikobehaftete Betriebspunkte frühzeitig vorhersagen und vermeiden lassen. Am CWD wird daher an einem modernen CMS-Netzwerk geforscht, in dem unter anderem die Surface-Acoustic-Wave-Technologie Anwendung findet. Diese Methode hat hohes Potenzial, jedoch ist die Auswertung der Messdaten abhängig von den Zeitpunkten, zu denen die akustischen Daten ausgewertet werden. Die optimalen Bereiche für die Auswertung zu finden, ist daher ein zentraler Punkt für ein erfolgreiches Condition Monitoring.
Die Idee dieser studentischen Arbeit ist die genaue Betrachtung der Rohdaten für mehrere Betriebszustände und die systematische Identifikation geeigneter Bereiche, in denen die Auswertealgorithmen angewendet werden können.

Aufgaben:

• Einarbeitung in die verwendete Messtechnik: Surface Acoustic Wave (SAW)/Guided Acoustic Waves (GAW)
• Auswertung und vergleich von bestehenden Rohdaten in Python
• (Weiter-)Entwicklung einer einfachen Parametrierung zur Ermittlung sensitiven Bereichen in den Rohdaten bei mehreren Betriebszustände
• Überprüfung der Parametrierung durch Anwendung bestehender Auswertealgorithmen

Voraussetzungen:

• Motivation zu selbstständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten, Kommunikations- und Teamfähigkeit, sowie eine sichere Beherrschung der deutschen und englischen Sprache
• Interesse an Windenergie, an Getriebe- und Gleitlagertechnik
• Interesse an Datenauswertung
• Programmiererfahrung in Python ist wünschenswert
• Grundlagen der Wellenausbreitung in isotropen Festkörpern sind wünschenswert, aber nicht erforderlich.

Wir bieten:

• Wissenschaftliches Arbeiten in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team
• Arbeit an einem Thema mit hoher industrieller Relevanz
• Erlernen von praxisrelevanten Simulationsmethoden
• Angenehmes Arbeitsklima und intensive Betreuung
• Option zur Beteiligung an einer wissenschaftlichen Veröffentlichung
• Sofortiger Beginn möglich

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Patrick Haas, M. Eng.
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
patrick.haas@cwd.rwth-aachen.de