Onderzoek VUB ontwikkelt voorspellend systeem voor onderhoud windturbines

Een onderzoeker van de VUB, dr. Xavier Chesterman, ontwikkelde een AI-systeem dat defecten in windturbines vroegtijdig kan voorspellen. Het systeem analyseert temperatuursignalen uit standaard beschikbare SCADA-data en statuslogboeken om storingen in de aandrijflijn van windturbines op te sporen. Dankzij machine learning en data mining kan niet alleen het falen van onderdelen worden voorspeld, maar ook het type fout worden bepaald. De methode werd getest met data van windparken in de Noordzee en…

Een onderzoeker van de VUB, dr. Xavier Chesterman, ontwikkelde een AI-systeem dat defecten in windturbines vroegtijdig kan voorspellen. Het systeem analyseert temperatuursignalen uit standaard beschikbare SCADA-data en statuslogboeken om storingen in de aandrijflijn van windturbines op te sporen. Dankzij machine learning en data mining kan niet alleen het falen van onderdelen worden voorspeld, maar ook het type fout worden bepaald. De methode werd getest met data van windparken in de Noordzee en de Baltische Zee en behaalde een accuraatheid van 80%. Hierdoor kunnen operatoren onderdelen tijdig vervangen tijdens gepland onderhoud, wat de rentabiliteit van windparken ten goede komt. In zijn vervolgonderzoek wil Chesterman de methode ook toepassen op andere machines zoals compressoren en landbouwtoestellen.

Deze tekst werd opgesteld met hulp van AI.