Offshore-Windkraftanlagen (OWA) operieren in anspruchsvollen Umgebungen, in denen eine kontinuierliche Überwachung unerlässlich ist, um die Auswirkungen von Alterung, Umweltbedingungen und Betriebsbelastungen zu erfassen. Diese Faktoren können im Laufe der Zeit zu strukturellen Veränderungen führen, weshalb genaue und zuverlässige Daten entscheidend für die Aufrechterhaltung der Sicherheit und Effizienz dieser Systeme sind. Systeme zur Strukturüberwachung unterliegen jedoch ebenfalls externen Bedingungen, die zur Alterung der Sensorsysteme führen. Dies resultiert in ungenauen Daten, einer geringeren Zuverlässigkeit und Schwierigkeiten bei der Unterscheidung zwischen Sensorfehlern und tatsächlichen strukturellen Problemen.
Dieses Teilprojekt konzentriert sich auf die Verbesserung der langfristigen Überwachung und Verarbeitung von OWAs. Ziel ist es, sicherzustellen, dass der digitale Zwilling während der gesamten Lebensdauer der OWA genau und effektiv bleibt, indem die Alterung sowohl der Strukturen als auch der Überwachungssysteme des Sensornetzwerks berücksichtigt wird.
In der ersten Förderphase wurden Vorwärtsanalysen durchgeführt, um das Alterungsverhalten von Sensoren zu modellieren, Kompensationsmaßnahmen zu entwickeln und ein Konzept für optimal platzierte Sensoren zu erstellen, siehe Abbildung 1. In der aktuellen zweiten Förderphase werden inverse Analysen durchgeführt. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf dem Entwurf und der Validierung zuverlässigkeitsbasierter Sensornetzwerke, die zwischen Sensordegradation und strukturellen Veränderungen unterscheiden. Dies umfasst die Entwicklung eines Algorithmus zur zuverlässigkeitsbasierten optimalen Sensorplatzierung, die experimentelle Validierung an kleinen und großskaligen Strukturen sowie die Anwendung der Bayes'schen Inferenz zur Anpassung von Sensornetzen an deren Alterung.
Das Projekt ist Teil des Clusters Monitoring und arbeitet eng mit den verwandten Teilprojekten zusammen, um die Verbindung zwischen realen und digitalen OWAs zu verbessern. Die Ergebnisse sollen die Überwachungssysteme optimieren, eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen und den effizienten sowie zuverlässigen Betrieb von Windparks unterstützen.
Publikationen
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2024: Digital twins in wind energy: advancements in the life-time comprehensive digitization
Bartels, J.-H., Xu, R., Märtins, D., Schuster, D., Rolfes, R., Marx, S. (2024): Digital twins in wind energy: advancements in the life-time comprehensive digitization, 12 Sept. 2024, 15th European Conference on Product & Process Modelling (ECPPM 2024), Dresden, S. 1-8, 8 S.
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2024: Datengestützter Assistent für den Entwurf von Offshore-Jacket-Substrukturen
Qian, H., Bartels, J., Peng, M., Marx, S. (2024): Datengestützter Assistent für den Entwurf von Offshore-Jacket-Substrukturen, Juli 2024, in: Bautechnik. 101, 11 S
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2024: Conceptual design of offshore jacket substructures using machine learning
Qian, H., Bartels, J.-H., Marx, S. (2024): Conceptual design of offshore jacket substructures using machine learning, TORQUE 2024, 8 Aufl., Band 2767
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2767/8/082010
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2024: Beschleunigungssensoren zur Zustandsüberwachung von Ingenieurbauwerken unter Einfluss von Umweltfaktoren bei tiefen Frequenzen
Bartels, J. H., Gündogdu B., Herrmann, R., Marx, S. (2024): Beschleunigungssensoren zur Zustandsüberwachung von Ingenieurbauwerken unter Einfluss von Umweltfaktoren bei tiefen Frequenzen. In: Bautechnik. 101, 10, S. 547-557
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2024: Robust SHM: Redundancy approach with different sensor integration levels for long life monitoring systems
Bartels, J., Potthast, T., Möller, S., Grießmann, T., Rolfes, R., Beer, M., Marx, S. (2024): Robust SHM: Redundancy approach with different sensor integration levels for long life monitoring systems, Juni 2024, EWSHM 2024: 11th European Workshop on Structural Health Monitoring, NDT.net, S. 1-10, 10 S.
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2024: Experimental Investigation on the Transfer Behavior and Environmental Influences of Low-Noise Integrated Electronic Piezoelectric Acceleration Sensors
Bartels, J., Xu, R., Kang, C., Herrmann, R., Marx, S. (2024): Experimental Investigation on the Transfer Behavior and Environmental Influences of Low-Noise Integrated Electronic Piezoelectric Acceleration Sensors, Feb. 2024, in: Metrology. 4, 1, S. 46-65, 20 S., 4
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2023: Environmental influence on structural health monitoring systems
Bartels, J.-H., Kitahara, M., Marx, S., Beer, M. (2023)
Environmental influence on structural health monitoring systems; Life-Cycle of Structures and Infrastructure Systems: Proceedings of the Eigth International Symposium of Life-Cycle Civil Engineering (IALCCE 2023), 2-6 -
2023: Einflüsse auf die Messunsicherheit von SHM-Systemen und deren Kompensation am Beispiel von Laser-Distanzmessungen
Bartels, J.-H., Gebauer, D., Marx, S. (2023)
Einflüsse auf die Messunsicherheit von SHM-Systemen und deren Kompensation am Beispiel von Laser-Distanzmessungen, Bautechnik -
2023: Robust SHM systems using Bayesian Model Updating
Bartels, J.-H., Potthast, T., Kitahara, M., Marx, S., Beer, M. (2023): Robust SHM systems using Bayesian Model Updating, Proceedings of the Thirty-third (2023) International Ocean and Polar Engineering Conference Ottawa, Canada, June 19-23, 2023
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2023: Hardware redundancy for sensor degradation detection in SHM systems using strain gauge measurements
Bartels, J. H., Marx, S. (2023): Hardware Redundancy for Sensor Degradation Detection in SHM Systems using Strain Gauge Measurements, 19th EAWE PhD Seminar on Wind Energy, 6 - 8 September 2023, Hannover, Germany
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2023: Bayesian updating with two-step parallel Bayesian optimization and quadrature
Kitahara, M., Dang, C., Beer, M. (2023): Bayesian updating with two-step parallel Bayesian optimization and quadrature, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 403, 115735
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2022: Distribution-free stochastic model updating of dynamic systems with parameter dependencies
Kitahara, M.; Bi, S.; Broggi, M.; Beer, M. (2022): Distribution-free stochastic model updating of dynamic systems with parameter dependencies, Structural Safety 97, 102227
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2022: Robust optimization of a dynamic Black-box system under severe uncertainty: A distribution-free framework
Lye, A., Kitahara, M., Broggi, M., Patelli, E. (2022): Robust optimization of a dynamic Black-box system under severe uncertainty: A distribution-free framework, Mechanical Systems and Signal Processing, 167, 108522
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2022: Robuste, lebensdauerumfassende Monitoringkonzepte für Offshore-Windenergieanlagen
Bartels, J.-H. (2022): Robuste, lebensdauerumfassende Monitoringkonzepte für Offshore-Windenergieanlagen, 61. Forschungskolloquium des Deutschen Ausschusses für Stahlbeton (DAfStb) 26./27.09.2022 an der TU Dresden, 2022
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2022: Measurement uncertainty in structural health monitoring systems for offshore wind turbines
Bartels, J.-H., Marx, S. (2022): Measurement uncertainty in structural health monitoring systems for offshore wind turbines, 18th EAWE PhD Seminar on Wind Energy, 2 - 4 November 2022, Bruges, Belgium
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2022: Raw data for evaluation of measurement uncertainty in structural health monitoring systems under temperature influence
Bartels, J.-H. (2022): Raw data for evaluation of measurement uncertainty in structural health monitoring systems under temperature influence (1.0) [Data set]. Zenodo, 2022
Teilprojektleitung
30167 Hannover
Institut für Massivbau
August-Bebel-Straße 30/30A
01219 Dresden
Institut für Massivbau
August-Bebel-Straße 30/30A
01219 Dresden
Projektmitarbeit
30167 Hannover
George-Bähr-Str. 1
01069 Dresden
George-Bähr-Str. 1
01069 Dresden
George-Bähr-Str. 1
01069 Dresden
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01069 Dresden
