Fault Detection of Offshore Wind Turbine Drivetrain. State-of-the-Art, Development Trend and Role of Digital Twin
Master thesis
Date
2019Metadata
Show full item recordCollections
- Institutt for marin teknikk [3469]
Abstract
Denne masteroppgaven gjennomgår noen av utfordringene vindmøller møter på oghvordan en modellbasert tilstandsovervåking og bruk av en digital tvilling vil væregunstig for lønnsomheten. Avhandlingen viser utviklingen av vindturbiner fra opprinnelsentil dagens stand. Etter hvert som etterspørselen for vindkraft øker, flyttesturbinene offshore og vokser i både størrelse og antall. Dette fører følgelig tilen økning i kostnadene også. Det diskuteres hvordan utgiftene i drift og vedlikeholdutfordrer lønnsomheten og hva årsakene er. Studier er vist som bekrefter atgirkassen og drivverket hovedansvarlig for mange feil og mest nedetid. I disse erlagrene hovedårsaken til det meste av skaden. Avhandlingen undersøker de vanligstefeilmodusene til drivverket og spesielt lagrene for å vise de underliggendefaktorene for nedetiden. Eksisterende og nye feildeteksjonsmetoder for drivverketog lagrene er gjennomgått. Betydningen av en omfattende vedlikeholdsmetodesom tilstandsovervåking er dekket. For dette diskuteres forskjellen mellom endatabasert og en modellbasert tilnærming, og mulighetene for mulit-body simulationblir fremhevet. Oppgaven diskuterer også hvorfor en digital tvilling er en lovendeteknologi for vindenergisektoren offshore. Med den kunnskapen bransjen alleredehar fra vedlikeholdsstrategier for lagrene, kan simuleringsmodeller for å bygge oppen digital tvilling utvikles. Dette kan bidra sterkt til en bedre forståelse og overvåkningog dermed en optimalisert offshore vindturbin. Avhandlingen smalner ned for ågjennomgå noen teknikker innen vibrasjonsanalyse som er den vanligste feildeteksjonsmetodenfor offshore vindturbiner. Dette gjøres ved å analysere målinger frabåde frie og tvungne vibrasjoner på et testdrivverk. This master thesis reviews some of the challenges offshore wind turbines encounterand how a model-based condition monitoring and the use of a digital twin are likelyto be beneficial for its profitability. The thesis shows the development of windturbines from its origin to the state-of-the-art. As the demand for wind energyincreases, the turbines move offshore and grow in both size and number. Thisconsequently leads to an increase in costs as well. It is discussed how the expenditurein operation and maintenance challenges the profitability and what the root causesare. Studies are shown confirming the gearbox and drivetrain in particular to beresponsible for many failures and the most downtime. Hereof, bearings are the rootcause of most of the damage. The thesis examines the most common fault modesof the drivetrain and bearings in specific to showcase the underlying factors of thedowntime. Existing and new fault detection methods for the drivetrain and bearingsare reviewed. The importance of a comprehensive maintenance method such ascondition monitoring is covered. For this, the difference between a data-based and amodel-based approach is discussed and the possibilities of multi-body simulation arehighlighted. The thesis also discussed why a digital twin is a promising technologyfor the offshore wind energy sector. With the knowledge the industry has frommaintenance strategies for bearings, simulation models to build up a digital twin canbe developed. This can contribute greatly to a better understanding and monitoringand thus an optimised offshore wind turbine. The thesis narrows down to reviewsome techniques in the field of vibration analysis, which is the most common OWTfault detection method. This is done by analysing the measurement from a test rigat both free and forced vibrations.