Condition Monitoring und Künstliche Intelligenz
Die GfM bei den Windenergietagen in Linstow
(PresseBox) - Erinnern Sie sich? Vor 22 Jahren sahen sich Versicherer im Bereich Windenergie einer Flut von Schäden gegenüber, die sie langfristig finanziell nicht akzeptieren konnten. Es wurde eine Revisionsklausel erarbeitet, die im Wesentlichen vorsah, einen Teil der Antriebselemente nach 40.000 Betriebsstunden oder spätestens 5 Jahre nach Inbetriebnahme oder letzter Revision unabhängig von ihrem Zustand zu erneuern. Dazu zählten auch die Hauptlager, alle Wälzlager im Getriebe und die Generatorlager. Dieses finanziell aufwändige und wenig nachhaltige Szenario war ein Hilferuf. Gleichzeitig wurde aber nach einer Alternative gesucht. Und diese wurde in Form eines modernen, auf Schwingungsdiagnostik basierenden Condition Monitoring auch gefunden. Die Gothaer Versicherungen formulierte dann die Grundsätze für die zustandsorientierte Prüfung von Windenergieanlagen, in die auch einige Zuarbeit von der GfM eingeflossen war.
Tatsächlich ist die GfM seit 2002 verstärkt mit mobilen Schwingungsdiagnosen an Windenergieanlagen beschäftigt, sowohl durch eigene Messungen als auch durch die Zusammenarbeit mit Gutachtern. Seit 2002 läuft das erste automatische Online-Condition-Monitoring-System.
In den letzten 20 Jahren hat sich viel verändert. Ersatzteilbevorratung, Verfügbarkeit von Instandsetzungspersonal und Krankapazitäten, aber auch schlicht die bessere Abstimmung der Antriebe auf den speziellen Einsatzfall Windenergie und die tribologischen Prozesse werden besser beherrscht. Das wirkt sich in positivem Sinne auf die Schädigungsprozesse aus. Und doch gilt für die Windenergie wie für alle anderen Branchen auch, dass sich Schäden entwickeln, die zum vorzeitigen Ausfall führen. Diese Schäden rechtzeitig zu erkennen, um Folgeschäden und längere Ausfälle zu vermeiden, leistet Condition Monitoring.
Die GfM hat ihre Systeme kontinuierlich weiterentwickelt und schon jetzt ein extrem hohes Niveau an Diagnosezuverlässigkeit und Automatisierung umgesetzt. In Zukunft werden Schritte folgen, die Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz nutzen. Auf den 32. Windenergietagen vom 5.-7. November 2024 in Linstow können interessierte Zuhörer in einem Vortrag Konkretes über erste Ansätze hören.
Die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH ist Spezialist für die Diagnose von wälzgelagerten Industriegetrieben. Neben der Schwingungsdiagnose an Antrieben, der Drehmomentanalyse sowie der Inspektion, der Endoskopie und der Rotorblattlagerdiagnose an Windenergieanlagen werden Messgeräte für die Offline-Maschinendiagnose sowie Online-Condition-Monitoring-Systeme entwickelt und vertrieben. Darüber hinaus bietet die GfM Seminare zur Thematik an.
Mittels Schwingungsdiagnose ist es möglich, kleinste Unregelmäßigkeiten an Getrieben und Wälzlagern frühzeitig zu erkennen. Diese Unregelmäßigkeiten können Schäden an Wälzlagern, Zahnrädern und Wellen, Unwucht und Ausrichtfehler sein. Der Betreiber von Maschinen mit mechanischen Antrieben gewinnt so Zustandsinformationen, die ihm die Planung der Instandhaltung erleichtern und ihn vor ungeplanten Stillständen bewahren.
Zur Erfassung von Daten werden Online- und Offline-Systeme angeboten. Die Betreuung der Systeme und Verarbeitung der Daten werden mit Hilfe der Software Peakanalyzer Manager realisiert, mit der auch Daten anderer Quellen vollautomatisiert verarbeitet werden können.
Die GfM wurde 1999 gegründet und ist seitdem unabhängig. Die Diagnoseberichte und Gutachten haben neutralen Charakter.
Themen in dieser Meldung:
Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Die GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH ist Spezialist für die Diagnose von wälzgelagerten Industriegetrieben. Neben der Schwingungsdiagnose an Antrieben, der Drehmomentanalyse sowie der Inspektion, der Endoskopie und der Rotorblattlagerdiagnose an Windenergieanlagen werden Messgeräte für die Offline-Maschinendiagnose sowie Online-Condition-Monitoring-Systeme entwickelt und vertrieben. Darüber hinaus bietet die GfM Seminare zur Thematik an.
Mittels Schwingungsdiagnose ist es möglich, kleinste Unregelmäßigkeiten an Getrieben und Wälzlagern frühzeitig zu erkennen. Diese Unregelmäßigkeiten können Schäden an Wälzlagern, Zahnrädern und Wellen, Unwucht und Ausrichtfehler sein. Der Betreiber von Maschinen mit mechanischen Antrieben gewinnt so Zustandsinformationen, die ihm die Planung der Instandhaltung erleichtern und ihn vor ungeplanten Stillständen bewahren.
Zur Erfassung von Daten werden Online- und Offline-Systeme angeboten. Die Betreuung der Systeme und Verarbeitung der Daten werden mit Hilfe der Software Peakanalyzer Manager realisiert, mit der auch Daten anderer Quellen vollautomatisiert verarbeitet werden können.
Die GfM wurde 1999 gegründet und ist seitdem unabhängig. Die Diagnoseberichte und Gutachten haben neutralen Charakter.
Datum: 16.10.2024 - 07:00 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 2130952
Anzahl Zeichen: 0
Kontakt-Informationen:
Ansprechpartner: Rainer Wirth
Stadt:
Berlin
Telefon: +49 (30) 6576-2565
Kategorie:
Energiewirtschaft
Anmerkungen:
Diese HerstellerNews wurde bisher 0 mal aufgerufen.
Die Meldung mit dem Titel:
"Condition Monitoring und Künstliche Intelligenz
"
steht unter der journalistisch-redaktionellen Verantwortung von
GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH (Nachricht senden)
Beachten Sie bitte die weiteren Informationen zum Haftungsauschluß (gemäß TMG - TeleMedianGesetz) und dem Datenschutz (gemäß der DSGVO).
Alle Meldungen von GfM Gesellschaft für Maschinendiagnose mbH
Fieldfisher berät IKAV-Gruppe bei Übernahme der geox GmbH durch die Vulcan Energie Ressourcen GmbH
enviaM und MITGAS als Spitzenreiter in der Kundenzufriedenheit ausgezeichnet
Paula Pias Peleteiro verstärkt Geschäftsführung der TÜV SÜD Industrie Service GmbH
Start des EU-Projekts ESCALATE zur Beschleunigung der Wärmewende in Europa
Simple Naturgesetze für saubere Flüsse, Teiche und Seen