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001023832 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2025$$gFak04$$o2025-10-22
001023832 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2026
001023832 5203_ $$aDie Hauptlagerlasten von Windenergieanlagen werden standardmäßig nicht überwacht. Es gibt bisher keine wirtschaftliche und validierte Methode dafür. Die Kenntnis dieser Lasten kann jedoch helfen, die Stromgestehungskosten von Windenergieanlagen zu senken. Durch Kenntnis der Hauptlagerlasten kann die Lebensdauer der Hauptlager berechnet werden. Durch den Nachweis einer ausreichenden Restlebensdauer der Lager ist ein Weiterbetrieb der Windenergieanlage über die geplante Lebensdauer hinaus auch ohne teure Lagerwechsel möglich. Nach Prüfung der Vor- und Nachteile verschiedener Konzepte wurde eine Lastschätzung auf Basis von Verschiebungssignalen als bevorzugter Lösungsansatz gewählt. Ein entsprechendes System wurde entwickelt und durch Prüfstandsversuche validiert. Durch Korrelationsanalysen wurden geeignete Verschiebungssignale für die Lastschätzung identifiziert. Es wurden verschiedene Regressionsmodelle untersucht. Diese Modelle wurden zunächst mit Prüfstandsmessungen trainiert. Im Vergleich wurde die lineare Regression aufgrund ihrer Einfachheit und ausreichenden Genauigkeit als bevorzugtes Regressionsmodell identifiziert. Eine alternative und wirtschaftlichere Entwicklung der Regressionsmodelle auf Basis physikalischer Simulationen der Rotorlagerung wurde betrachtet. Es zeigte sich, dass eine detaillierte FEM-Modellierung erforderlich ist, um die nötige Genauigkeit zu erreichen. Dennoch konnten hierbei nicht alle Hauptlagerlastkomponenten mit der geforderten Genauigkeit ermittelt werden. Zudem zeigten durchgeführte Sensitivitätsanalysen, dass Unsicherheiten der Modellparameter signifikante Fehlerquellen darstellen. Eine Hauptlagerlastschätzung mittels Verschiebungssignalen ist mit einem Bestimmtheitsmaß von 0,83 bis 0,9 möglich. Eine anschließende Lagerlebensdauer-schätzung ergibt einen Fehler von bis zu 19 %. Durch die zusätzliche Berücksichtigung von Dehnungssignalen wird eine Lastschätzung mit einem Bestimmtheits-maß von 0,89 bis 0,94 erzielt. Die Lagerlebensdauerschätzung kann hierdurch auf einem Fehler von bis zu 6 % verbessert werden. Nachteile hinsichtlich der Sensorik zur Dehnungsmessung bleiben jedoch hierbei bestehen.$$lger
001023832 520__ $$aThe main bearing loads of wind turbines are not monitored as standard. To date, there is no economical and validated method for this. However, knowledge of these loads can help to reduce the levelized cost of energy for wind turbines. By knowing the main bearing loads, the lifetime of the main bearings can be calculated. By proving that the bearings have a sufficient remaining lifetime, it is possible to continue operating the wind turbine beyond the planned lifetime without expensive bearing replacements. After examining the advantages and disadvantages of various concepts, a load estimation system based on displacement signals was selected. This system was developed and validated through test bench experiments. Suitable displacement signals for load estimation were identified through correlation analyses. Various regression models were investigated. These models were first trained with test bench measurements. In comparison, linear regression was identified as the preferred regression model due to its simplicity and sufficient accuracy. An alternative and more economical development of the regression models based on physical simulations of the rotor suspension was considered. It was found that detailed FEM modelling is required to achieve the necessary accuracy. Simplified models were insufficient. Nevertheless, not all main bearing load components could be determined with the required accuracy. In addition, sensitivity analyses carried out showed that uncertainties in the model parameters represent significant sources of error. A main bearing load estimation using displacement signals is possible with a co-efficient of determination between 0.83 and 0.9. A subsequent bearing lifetime estimation results in an error of up to 19%. By additionally taking strain signals into account, a load estimation with a coefficient of determination between 0.89 and 0.94 can be achieved. This allows the bearing lifetime estimation to be im-proved to an error of up to 6%. However, disadvantages regarding the sensor technology for strain measurement still remain.$$leng
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