dc.contributor.advisor | Nejad, Amir R. | |
dc.contributor.author | Elmies, Elisa | |
dc.date.accessioned | 2019-10-15T14:02:11Z | |
dc.date.available | 2019-10-15T14:02:11Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11250/2622382 | |
dc.description.abstract | Denne masteroppgaven gjennomgår noen av utfordringene vindmøller møter på og
hvordan en modellbasert tilstandsovervåking og bruk av en digital tvilling vil være
gunstig for lønnsomheten. Avhandlingen viser utviklingen av vindturbiner fra opprinnelsen
til dagens stand. Etter hvert som etterspørselen for vindkraft øker, flyttes
turbinene offshore og vokser i både størrelse og antall. Dette fører følgelig til
en økning i kostnadene også. Det diskuteres hvordan utgiftene i drift og vedlikehold
utfordrer lønnsomheten og hva årsakene er. Studier er vist som bekrefter at
girkassen og drivverket hovedansvarlig for mange feil og mest nedetid. I disse er
lagrene hovedårsaken til det meste av skaden. Avhandlingen undersøker de vanligste
feilmodusene til drivverket og spesielt lagrene for å vise de underliggende
faktorene for nedetiden. Eksisterende og nye feildeteksjonsmetoder for drivverket
og lagrene er gjennomgått. Betydningen av en omfattende vedlikeholdsmetode
som tilstandsovervåking er dekket. For dette diskuteres forskjellen mellom en
databasert og en modellbasert tilnærming, og mulighetene for mulit-body simulation
blir fremhevet. Oppgaven diskuterer også hvorfor en digital tvilling er en lovende
teknologi for vindenergisektoren offshore. Med den kunnskapen bransjen allerede
har fra vedlikeholdsstrategier for lagrene, kan simuleringsmodeller for å bygge opp
en digital tvilling utvikles. Dette kan bidra sterkt til en bedre forståelse og overvåkning
og dermed en optimalisert offshore vindturbin. Avhandlingen smalner ned for å
gjennomgå noen teknikker innen vibrasjonsanalyse som er den vanligste feildeteksjonsmetoden
for offshore vindturbiner. Dette gjøres ved å analysere målinger fra
både frie og tvungne vibrasjoner på et testdrivverk. | |
dc.description.abstract | This master thesis reviews some of the challenges offshore wind turbines encounter
and how a model-based condition monitoring and the use of a digital twin are likely
to be beneficial for its profitability. The thesis shows the development of wind
turbines from its origin to the state-of-the-art. As the demand for wind energy
increases, the turbines move offshore and grow in both size and number. This
consequently leads to an increase in costs as well. It is discussed how the expenditure
in operation and maintenance challenges the profitability and what the root causes
are. Studies are shown confirming the gearbox and drivetrain in particular to be
responsible for many failures and the most downtime. Hereof, bearings are the root
cause of most of the damage. The thesis examines the most common fault modes
of the drivetrain and bearings in specific to showcase the underlying factors of the
downtime. Existing and new fault detection methods for the drivetrain and bearings
are reviewed. The importance of a comprehensive maintenance method such as
condition monitoring is covered. For this, the difference between a data-based and a
model-based approach is discussed and the possibilities of multi-body simulation are
highlighted. The thesis also discussed why a digital twin is a promising technology
for the offshore wind energy sector. With the knowledge the industry has from
maintenance strategies for bearings, simulation models to build up a digital twin can
be developed. This can contribute greatly to a better understanding and monitoring
and thus an optimised offshore wind turbine. The thesis narrows down to review
some techniques in the field of vibration analysis, which is the most common OWT
fault detection method. This is done by analysing the measurement from a test rig
at both free and forced vibrations. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | Fault Detection of Offshore Wind Turbine Drivetrain. State-of-the-Art, Development Trend and Role of Digital Twin | |
dc.type | Master thesis | |