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Automated Diagnosis for Helicopter Engines and Rotating parts

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Hubschrauberwartung auf höheres Niveau bringen

Proaktive automatisierte Sensorprüf- und Diagnoseverfahren für mechanische Probleme bei Hubschraubern können für erhebliche Einsparungen bei den Wartungskosten und den Bau sichererer Hubschrauber sorgen.

Industrielle Technologien

Hubschrauberpannen und Unfälle verlaufen nur zu oft tödlich und enorm kostspielig auf vielen Ebenen, so dass die Forderung nach fortgeschrittener vorbeugender Wartung im Raume steht, bei der im vollem Umfang die Vorteile ausgenutzt werden, die die moderne Technik zu bieten hat. ADHER, ein von der EU finanziertes Projekt mit dem Titel "Automated diagnosis for helicopter engines and rotating parts", verfolgte die Realisierung eines effiziente Systems zur Fehlerdiagnose und Prognose mechanischer Probleme unter Einsatz von automatisierter Sensortechnik. Man arbeitete an der Reduzierung von Fehlalarmen bei marktüblichen Systemen, der Minimierung der Wartungskosten, der verbesserten Verfügbarkeit in Hubschrauberflotten und der Verstärkung der Sicherheit. Das Projekt arbeitete an einem HUMS-System (Health Usage Monitoring System), das die sensorgestützte Überwachung der zustandsorientierten Instandhaltung beinhaltet, die regelmäßige physische Inspektionen ersetzen kann. Besseres Wissen über Schwingungsverhalten, Akustik, Helikoptergetriebegehäuse, Bauteilealterung und das Versagen rotierender Teile sollte über moderne theoretische Modelle sowie Prüfstandversuche gesammelt werden. ADHER arbeitete im Folgenden an der Entwicklung automatisch lernender Software, um Sensordaten analysieren und effizientere Diagnosen liefern zu können, sowie an der Bewertung der Realisierbarkeit neuer HUMS-Systeme. Nach dem Sammeln experimenteller Daten und der Überwachung rotierender Teile unter Berücksichtigung von Ölablagerungen, Schwingungen und akustischen Emissionen nutzte ADHER die Daten zur Entwicklung innovativer Mehrfachsensordiagnose-Softwareinstrumente. Derartige Werkzeuge könnten die Daten auf eine neuartige Weise miteinander kombinieren sowie fehlerbehaftete Sensordaten ausschließen, um zu einer genaueren Diagnose zu gelangen. Das Projektteam wendete moderne Signalverarbeitungverfahren auf Schwingungen und andere Daten an. Man erstellte Diagnoseparameter aus der Datenverarbeitung und bewertete diese Parameter, um Parameter wie Öltemperatur, Geschwindigkeit und Beladung zu ermitteln. Das Team konnte nach intensiven Tests, Modellierungen und Analysen von Instrumenten und Geräten Softwareinstrument-Prototypen entwickeln, die den Zielen des Projekts entsprechen. Die Resultate wurden in Pressemitteilungen, Kontakten mit Partnern und auf der Website verbreitet.

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