Das Projekt "Wissensbasiertes Design von verschleißbeständigen Lagerstählen durch Charakterisierung auf atomarer Ebene - Ein Ausweg aus der 'White Etching Crack' Problematik von Windkraftanlagen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH.Materialversagen durch 'White Etching Cracks' (Weiß anätzende Risse, WECs) betrifft insbesondere die Lager von Windturbinengetrieben. Dieser Schadensmechanismus erhöht die Kosten für Windkraft erheblich und behindert somit weltweit den Ausbau der erneuerbaren Energien. WECs verursachen schon seit über 20 Jahren zunehmend Probleme in der industriellen Anwendung, der zugrunde liegende Mechanismus wird aber immer noch kontrovers diskutiert, was hauptsächlich auf das Fehlen geeigneter Untersuchungsmethoden zurückzuführen ist. Ziel des Vorhabens ist, durch die Anwendung neuer Charakterisierungsmethoden im Rahmen einer Nachwuchsforschergruppe, einen Durchbruch beim Finden von Maßnahmen gegen WECs zu erzielen. Der Projektleiter ist Entwickler einer neuartigen Charakterisierungsmethode mit atomarer Auflösung, mit der sich die für die Bildung von WECs verantwortlichen Werkstoffveränderungen erstmals detailliert untersuchen lassen. Das fünfjährige Forschungsvorhaben mit drei Mitarbeitern wird am Max-Planck-Institut für Eisenforschung, einem der weltweit renommiertesten Institute auf dem Gebiet der Stahlforschung, durchgeführt werden. Für das Vorhaben werden WECs unter kontrollierten Bedingungen im Labor in verschiedenen Legierungen generiert und so ein detailliertes Verständnis für den Schadensmechanismus erarbeitet. Darauf aufbauend werden Lagerstähle mit signifikant verbesserter Resistenz gegenüber WECs entwickelt. Die aus dem Vorhaben gewonnen Erkenntnisse sollen im Rahmen von drei durch den Antragssteller organisierten Workshops direkt der deutschen Industrie zu Gute kommen. Bei Projekterfolg stünde ein neuer, günstiger und verschleißbeständiger Lagerstahl nicht nur der Windkraftbranche, sondern auch allen anderen Lageranwendungen (Man bedenke, Lager werden in fast allen Maschinen mit beweglichen Elementen verbaut!), zur Verfügung.
Das Projekt "PRONOWIS - Entwicklung und Test innovativer Sensorsysteme zur ganzheitlichen Nutzungs-Optimierung von Windenergieanlagen, insbesondere zur Früherkennung von WEC im Rahmen der Betriebsführung (Condition-Monitioring), Teilvorhaben: Sensorertüchtigung als Grundlage für die Entwicklung eines Condition-Monitoring-Systems" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Schäffler Technologies AG & Co. KG.Ziel des Projektes ist die Ertüchtigung und Installation von Sensorkomponenten in Hinblick auf die Entwicklung eines praxisnahen Condition-Monitoring-Systems zur Früherkennung von WEC am Windenergieantriebsstrang. Die Sensorkomponenten sollen auf der Grundlage bereits geleisteter Arbeiten in Vorprojekten und laufenden Aktivitäten auf Schadensmuster trainiert und in einem Komponentenantriebsstrang validiert werden. Die Basis bildet dabei unter anderem die umfangreiche Sichtung vorhandener Datensätze aus Feldanlagen. Fehlende Ergebnisse zur Material- und Schmierstoffanalyse werden im Projekt parallel erarbeitet. Die beschreibenden Größen der Schadensmuster dienen als Eingangsgrößen für die Installation und Kalibrierung der Messsonden auf den Prüfständen am IPAT und am CWD. Im Ergebnis soll ein funktionierendes, unter anderem auf WEC-Schadensmuster skaliertes Condition-Monitoring-System entstehen.
Das Projekt "PRONOWIS - Entwicklung und Test innovativer Sensorsysteme zur ganzheitlichen Nutzungs-Optimierung von Windenergieanlagen, insbesondere zur Früherkennung von WEC im Rahmen der Betriebsführung (Condition-Monitioring), Teilvorhaben: Konzipierung, Erprobung, Aufbau und Test eines optischen Sensormoduls für ein Ölmarkierungs- und Identifizierungssystem" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: QIAGEN Lake Constance GmbH.Ziel des Teilprojekts der Antragstellerin ist es auf der Grundlage der im Projekt zu erhebenden spektralen Eigenschaften von Ölen und möglichen Markern optische online-Sensoren zu spezifizieren und als Labormuster für Prüfstandtests verfügbar zu machen. Mit Hilfe dieser Sensoren soll es möglich sein, Daten über die Identität der verwendeten Öle zu jeder Zeit und an verschiedenen Orten der Anlage zu sammeln und der im Gesamtprojekt geplanten zentralen Datenerfassung zuführen zu können. Ziel des Gesamtprojektes ist die Ertüchtigung und Installation von Sensorkomponenten in Hinblick auf die Entwicklung eines praxisnahen Condition-Monitoring-Systems zur Früherkennung von WEC am Windenergieantriebsstrang.
Das Projekt "PRONOWIS - Entwicklung und Test innovativer Sensorsysteme zur ganzheitlichen Nutzungs-Optimierung von Windenergieanlagen, insbesondere zur Früherkennung von WEC im Rahmen der Betriebsführung (Condition-Monitioring), Teilvorhaben: Entwicklung und Bereitstellung eines Multi-Sensor-Condition-Monitorings zur Überwachung der Antriebstränge von Windenergieanlagen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: QASS GmbH Qualität Automation Systeme Software.Ziel des Projektes ist die Ertüchtigung und Installation von Sensorkomponenten in Hinblick auf die Entwicklung eines praxisnahen Condition-Monitoring-Systems zur Früherkennung von WEC am Windenergieantriebsstrang. Die Sensorkomponenten sollen auf der Grundlage bereits geleisteter Arbeiten in Vorprojekten und laufenden Aktivitäten auf Schadensmuster trainiert und in einem Komponentenantriebsstrang validiert werden. Die Basis bildet dabei unter anderem die umfangreiche Sichtung vorhandener Datensätze aus Feldanlagen. Fehlende Ergebnisse zur Material- und Schmierstoffanalyse werden im Projekt parallel erarbeitet. Die beschreibenden Größen der Schadensmuster dienen als Eingangsgrößen für die Installation und Kalibrierung der Messsonden auf den Prüfständen am IPAT und am CWD. Im Ergebnis soll ein funktionierendes, unter anderem auf WEC-Schadensmuster skaliertes Condition-Monitoring-System entstehen.
Das Projekt "PRONOWIS - Entwicklung und Test innovativer Sensorsysteme zur ganzheitlichen Nutzungs-Optimierung von Windenergieanlagen, insbesondere zur Früherkennung von WEC im Rahmen der Betriebsführung (Condition-Monitioring), Teilvorhaben: Entwicklung robuster Getriebeöle und sensorgestützter Ölidentifizierungssysteme" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: FUCHS Schmierstoffe GmbH.Ziel des Projektes ist die Ertüchtigung und Installation von Sensorkomponenten in Hinblick auf die Entwicklung eines praxisnahen Condition-Monitoring-Systems zur Früherkennung von WEC am Windenergieantriebsstrang. Die Sensorkomponenten sollen auf der Grundlage bereits geleisteter Arbeiten in Vorprojekten und laufenden Aktivitäten auf Schadensmuster trainiert und in einem Komponentenantriebsstrang validiert werden. Die Basis bildet dabei unter anderem die umfangreiche Sichtung vorhandener Datensätze aus Feldanlagen. Fehlende Ergebnisse zur Material- und Schmierstoffanalyse werden im Projekt parallel erarbeitet. Die beschreibenden Größen der Schadensmuster dienen als Eingangsgrößen für die Installation und Kalibrierung der Messsonden auf den Prüfständen am IPAT und am CWD. Im Ergebnis soll ein funktionierendes, unter anderem auf WEC-Schadensmuster skaliertes Condition-Monitoring-System entstehen.
Das Projekt "PRONOWIS - Entwicklung und Test innovativer Sensorsysteme zur ganzheitlichen Nutzungs-Optimierung von Windenergieanlagen, insbesondere zur Früherkennung von WEC im Rahmen der Betriebsführung (Condition-Monitioring), Teilvorhaben: Datenanalyse, Prüfstandsvalidierung und Mikrostrukturanalytik" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: RWTH Aachen University, Center for Wind Power Drives.Ziel des Projektes ist die Ertüchtigung und Installation von Sensorkomponenten in Hinblick auf die Entwicklung eines praxisnahen Condition-Monitoring-Systems zur Früherkennung von WEC am Windenergieantriebsstrang. Die Sensorkomponenten sollen auf der Grundlage bereits geleisteter Arbeiten in Vorprojekten und laufenden Aktivitäten auf Schadensmuster trainiert und in einem Komponentenantriebsstrang validiert werden. Die Basis bildet dabei unter anderem die umfangreiche Sichtung vorhandener Datensätze aus Feldanlagen. Fehlende Ergebnisse zur Material- und Schmierstoffanalyse werden im Projekt parallel erarbeitet. Die beschreibenden Größen der Schadensmuster dienen als Eingangsgrößen für die Installation und Kalibrierung der Messsonden auf den Prüfständen am IPAT und am CWD. Im Ergebnis soll ein funktionierendes, unter anderem auf WEC-Schadensmuster skaliertes Condition-Monitoring-System entstehen.
Das Projekt "PRONOWIS - Entwicklung und Test innovativer Sensorsysteme zur ganzheitlichen Nutzungs-Optimierung von Windenergieanlagen, insbesondere zur Früherkennung von WEC im Rahmen der Betriebsführung (Condition-Monitioring), Teilvorhaben: Grundlegende Untersuchungen zum Einsatz von Multisensorsystemen zur online Analyse von Schmierstoffen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: HYDAC Electronic GmbH.Ziel des Projektes ist die Ertüchtigung und Installation von Sensorkomponenten in Hinblick auf die Entwicklung eines praxisnahen Condition-Monitoring-Systems zur Früherkennung von WECam Windenergieantriebsstrang. Die Sensorkomponenten sollen auf der Grundlage bereits geleisteter Arbeiten in Vorprojekten und laufenden Aktivitäten auf Schadensmuster trainiert und in einem Komponentenantriebsstrang validiert werden. Die Basis bildet dabei unter anderem die umfangreiche Sichtung vorhandener Datensätze aus Feldanlagen. Fehlende Ergebnisse zur Material- und Schmierstoffanalyse werden im Projekt parallel erarbeitet. Die beschreibenden Größen der Schadensmuster dienen als Eingangsgrößen für die Installation und Kalibrierung der Messsonden auf den Prüfständen am IPAT und am CWD. Im Ergebnis soll ein funktionierendes, unter anderem auf WEC-Schadensmuster skaliertes Condition-Monitoring-System entstehen.
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