Batch #6

Kategorie: Fertigungs- & Verfahrenstechnik

Das Spin-off AEsy der RWTH Aachen kombiniert die Acoustic Emission Technologie mit intelligenter Datenauswertung auf Basis des Machine Learning und bietet erstmals ein Zustandsüberwachungssystem zur frühzeitigen Verschleiß- und Schadensdetektion von Gleitlagern in Windenergieanlagen. Dabei werden relevante Zustandsparameter, die auf ein Spontanversagen von Gleitlagern hindeuten, extrahiert. Auf diese Weise kann frühzeitig in die Anlagensteuerung eingegriffen, ein  Spontanversagen verhindert und die Lebensdauer der Gleitlager und somit der gesamten Anlage verlängert werden. Mit AEsy wird eine Condition Monitoring-as-a-Service-Lösung angeboten, die die kontinuierliche Zustandsüberwachung auf Basis der Acoustic Emissions Technologie aktiv mit der Anlagensteuerung verknüpft.