![Condition Monitoring für Windenergieanlagen © 8.2 Monitoring](/media/pictures/stages/branches/windkraftanlagen/wind_energy_industry_measurement_integration.jpg)
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Der Betrieb und die Wartung moderner Windenergieanlagen verursachen nicht unerhebliche Kosten. Um diese wettbewerbsfähig zu halten, müssen die Ausfallrisiken minimiert, die Wartungskosten gesenkt sowie die Anlagenverfügbarkeit und die Energieeffizienz gesteigert werden. Hier kommt Condition Monitoring ins Spiel: Nicht nur für Offshore-Windenergieanlagen oder Anlagen in entlegenen Regionen, sondern generell empfiehlt sich die Überwachung von Getrieben und Generatoren.
Beckhoff nutzt die leistungsstarken Prozessoren moderner PC-Technologie und EtherCAT als schnelles Kommunikationssystem und integriert das Condition Monitoring nahtlos in die Steuerung. Dabei werden die Schwingungen von Lagern oder elektrischen Maschinen von Beckhoff Standard-Messtechnik-Klemmen erfasst und über EtherCAT an die Steuerung übertragen. Konfiguration, Programmierung und Diagnose erfolgen mit TwinCAT in einem System. Das steuerungsintegrierte Condition Monitoring ist den klassischen, hardwarebasierten Condition-Monitoring-Lösungen durch eine bessere Fehlererkennung und die ganzheitliche Systembetrachtung überlegen. Indem weitere Signale der Betriebsführung, wie Temperatur, Druck und Strom, in die Steuerungsplattform integriert werden, lassen sich Fehlalarme vermeiden und die Fehlererkennung verbessern. Insbesondere, wenn viele Daten von unterschiedlichen Teilnehmern zur Analyse herangezogen oder Schadfrequenzen drehzahlabhängig bewertet werden müssen, ist eine zentrale, PC-basierte Steuerung von Vorteil, die Signale im Mikrosekundenbereich erfassen und verarbeiten kann.
Aber auch Kostensenkungen in Bezug auf die Systemkosten, den Installationsaufwand und die Wartung sprechen für ein steuerungsintegriertes Condition Monitoring. Bestehende Anlagen können einfach und kostengünstig nachgerüstet werden.
Das steuerungsintegrierte Condition Monitoring bietet:
- zeitsynchrone Aufzeichnung aller Daten deutlich unter einer Mikrosekunde
- zuverlässige Datenanalyse
- verbesserte Diagnostik
- erhöhte Anlagenverfügbarkeit
- längere Lebensdauer von Windenergieanlagen
- geringere Wartungskosten
- geringere Systemkosten
- verbesserte Wettbewerbsfähigkeit