Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

"Systematische Ursachenforschung von Erosionsschäden an Windkraftanlagen mittels

Computertomographie (XRM)" als Basis zur Schadensminimierung und Serviceoptimierung

Neben dem Verschleiß an Lagern und Motoren begrenzen primär Erosionsschäden an Rotorblättern die Lebensdauer von Windenergieanlagen und reduzieren durch die zunehmende Oberflächenrauheit den aerodynamischen Wirkungsgrad und somit den Energieertrag. Zugleich fehlt eine geeignete Früherkennung von Erosionsschäden im Rahmen von Wartungsarbeiten, da Kenntnisse über die Schadensentstehung und -Ursachen fehlen. So werden Schäden erst spät erkannt und ein Austausch oder eine Reparatur erfolgt erst dann, wenn der wirtschaftliche Schaden bereits immens ist.

Untersuchungen auf dem Themengebiet „Erosionsschäden“ zeigen, dass Inhomogenitäten im FVK diese maßgeblich begünstigen. Die aktuell angewandte Versagensanalytik, Belastung von Testproben im Erosionsprüfstand mit anschließender mikroskopischer Bewertung der Schadensbilder, bezieht jedoch den Zustand der untersuchten Testproben vor der Erosionsbelastung sowie den zeitlichen Schädigungsfortschritt nicht in die Auswertung mit ein. Daher lassen sich Aussagen über die Erosionsursache und Versagensmechanismen bisher nicht ableiten.

Innerhalb des beantragten Forschungsvorhabens werden daher die Ursachen und der zeitliche Schädigungsfortschritt von Erosionsschäden bis zum Versagen unter Anwendung der zerstörungsfreien Röntgenmikroskopie (XRM) erforscht und die

Anwendbarkeit weiterer berührungsloser Messverfahren, wie z.B. die aktiv Thermografie untersucht. Dazu erfolgen zyklische Belastung im Regenerosionsprüfstand mit begleitender Untersuchung und Kartografie der Proben mit dem Ziel, eine Korrelation zwischen initialen Fehlstellentypen und -größen mit den Erosionsschäden zu ermitteln, um Schadensursachen und –mechanismen aufzuklären.

Wenn es gelingt, mit Hilfe des Thermografie-Messverfahrens Aussagen für die Erosionsfrüherkennung zu treffen, steht den Anlagenherstellern und insbesondere den KMU der Wartungs- und Servicebranche erstmals ein berührungsloses Messverfahren für den Einsatz direkt am Rotorblatt zur Verfügung.

Ergebniszusammenfassung:

Im Projekt wurde erstmalig das µ-CT und XRM-Verfahren zur zerstörungsfreien Charakterisierung mehrfach zyklisch belasteter Probekörper angewandt und das an realgroßen Probekörpern mit Auflösungen bis zu einem Mikrometer.

Die bildbasierte Prüfmethode ermöglicht die Identifizierung, Verortung und Charakterisierung der prozessbedingten- und künstlichen Fehlstellen.

Die Anwendung der Röntgenverfahren auf die mehrfach zyklisch belasteten Probekörper ermöglicht die Identifizierung und Bewertung von Initialschäden “Effects of defects” und in Abhängigkeit von Position und Fehlergröße auf das Bauteilversagen.

Ein wesentlicher Aspekt war die Entwicklung von automatisierten Auswerteverfahren der CT- und XRM-Bilddaten. Im Projekt wurden Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in Form von „machine learning“ und „deep learning“ erfolgreich erprobt und angewandt.

Im Projekt wurde erstmalig aktive Thermografie zur Defektdetektion an rotorblattähnlichen, mehrfach zyklisch mit Regen belasteten Probekörpern erfolgreich angewandt. Es wurde gezeigt, dass die Langpuls-Thermografie auch ohne besonders aufwändige Datenverarbeitung als mächtiges Tool bei der Defektdetektion und bei der Qualitätssicherung sowie bei der Wartung von Rotorblättern an Windenergieanlagen erfolgreich angewendet werden kann.

Die Kenntnisse, die im Rahmen des Projektes über die Ursachen von Erosionsschäden gewonnen wurden, sind für alle angesprochenen Branchen (z.B. Hersteller, Betreiber, Instandhalter) von direktem Nutzen. Das vergrößerte Wissen über die Ursachen und die Entwicklung von Erosionsschäden kann direkt in die Verbesserung der Fertigungsqualität und für den Serviceeinsatz (Früherkennung und Vermeidung von Folgeschäden) genutzt werden. Mit Hilfe der neuen Messverfahren können die KMU ihren Einstieg in eine bedarfsgerechte Wartung beschleunigen und damit Wettbewerbsvorteile erzielen.