Pictures of the Future      Frühjahr 2008

Helfer bei Wind und Wetter

Ob bei der Überwachung von Pipelines, Windkraftanlagen, Zementmühlen oder Straßentunnels – Computer bringen einen entscheidenden Zuwachs an Sicherheit und Wirtschaftlichkeit.

Dass Produkte zuverlässig funktionieren, wird vom Kunden vorausgesetzt – doch ist es alles andere als selbstverständlich, dies unter allen Bedingungen auch gewährleisten zu können. So fertigt die Siemens-Division Drive Technologies Getriebe für Windkraftanlagen und für Großantriebe, etwa für Zementmühlen. Versicherungsunternehmen bestehen zum Beispiel bei Windkraftanlagen, insbesondere bei schwer erreichbaren wie den Offshore-Anlagen in der Nordsee, auf einer Online-Überwachung. Dafür setzt Siemens eine elektronische Zustandsüberwachung, ein Condition Monitoring System, ein. Es überwacht permanent kritische Kenngrößen und die Funktionstüchtigkeit der Getriebe und übermittelt die Resultate an den Betreiber der Anlage. Denn Offshore-Anlagen sind aufgrund der Wetterverhältnisse – etwa bei starkem Seegang – nur an wenigen Tagen im Jahr erreichbar. Ohne ein an der Anlage installiertes Condition Monitoring System kann sich der Betreiber daher kaum ein aktuelles Bild seiner Anlage machen.

Dr. Jörg Deckers ist Diagnose-Experte im Condition Monitoring Center von Siemens in Voerde am Niederrhein: "Wir nehmen hier eine detail- lierte Diagnose der Vibrationen und Oberwellen von Getrieben vor. Damit können wir kleinste Veränderungen der Laufeigenschaften feststellen, die beginnende Schäden schon in einem sehr frühen Stadium signalisieren."  Die Schwierigkeit: Jedes einzelne Getriebe hat ein eigenständiges Schwingungsverhalten, das während des Betriebs durch Umgebungsbedingungen wie Temperatur und Wind oder den Ölstand auch noch ständig variiert. Die Experten legen mit Warn- und Alarmgrenzen den Bereich fest, in dem das jeweilige Getriebe noch als einwandfrei eingestuft werden kann.

Oft benötigen sie viele Stunden, um zum Beispiel bei Windkraftgetrieben zwischen 400 und 700 charakteristische Frequenzanteile mit entsprechenden Grenzwerten zu markieren. Künftig soll ihnen ein Vibrations-Diagnose-Modul (VDM) dabei helfen – eine lernende Software, die eine Forschergruppe von Siemens Corporate Technology (CT) bis zum PrototypStadium entwickelt hat. Das Modul ist eine Kombination mehrerer Methoden des Maschinellen Lernens zur Fehleranalyse und -vermeidung aus der Siemens Machine Learning Library, einer plattformunabhängigen Software-Bibliothek (Pictures of the Future, Frühjahr 2006, Lernende Software).

Eingesetzt werden soll das VDM in einer Systemlösung zusammen mit dem universellen Messerfassungs- und Diagnosesystem Castomat, das Daten aus unterschiedlichsten Quellen erfassen und sie ans VDM übergeben kann. Neben den Frequenzspektren sind das eine große Zahl von Umgebungseinflüssen, damit sich eine möglichst genaue Klassifikation der Umfeldbedingungen erreichen lässt. Das VDM erkennt aufgrund der Schwingungs- und Umgebungsdaten den Zustand der Getriebe und definiert dann die Grenzen, ab denen erste Veränderungen durch Abnutzungen oder Defekte sichtbar sind. Somit werden dann automatisch die sonst per Hand eingegebenen Warn- und Alarmgrenzen gesetzt.

Überwachung vor Ort. Ein weiteres Anwendungsfeld können lernende Softwaresysteme auf Basis der Siemens Machine Learning Library auch in der Öl- und Gasförderung in Russland finden. Oft liegen hier die Rohstoffquellen in Sibirien, weitab von jeglicher Infrastruktur und nur schwer zu erreichen – es herrschen Temperaturen von -50 °C im Winter und bis zu 40 °C im Sommer, wenn der Dauerfrostboden an der Oberfläche auftaut und die Tundra in eine Schlamm- und Sumpfwüste verwandelt. Bei solch widrigen Bedingungen ist es kaum möglich, genügend Experten permanent vor Ort zu haben.

Die Pumpen und Generatoren für die Ölförderung sowie die Kompressoren, die für den Transport von Öl und Gas durch die Pipelines nötig sind, sollen daher aus der Ferne überwacht werden. Hier können die gleichen Ver- fahren Anwendung finden wie bei den Windkraftanlagen. "Aufgrund der extremen Witterungsbedingungen verändern sich die Schwingungen der Systeme ständig. Daher ist eine sichere Analyse der Frequenzspektren besonders notwendig, wie sie mit unserem VDM zu erzielen ist", erläutert Bernhard Lang, Leiter der Forschungsgruppe Fault Analysis and Prevention der CT in St. Petersburg, wo diese Verfahren entwickelt werden.

Zudem müssen Pipelines auch auf Schäden durch Erdbeben, Diebstahl oder Sabotage überwacht werden. Dazu sind Sensoren geeignet, die auf Druckabfälle in der Leitung oder auf Klopf- und Grabgeräusche reagieren. Projektleiter Dr. Rudolf Sollacher vom Fachzentrum Learning Systems bei CT in München hat dafür die passende Lösung: "Wir arbeiten nicht an kabel-basierten Sensorsystemen, wie sie bisher für die Pipeline-Überwachung eingesetzt werden, sondern an Lösungen für drahtlose, selbstorganisierende Sensor-Aktor-Systeme." Eingesetzt werden sollen sie nicht nur für Ölpipelines und -plattformen, sondern auch in der Gebäudeautomatisierung oder der Prozesssteuerung. Bei Ölpipelines müssen zwischen den Ventilstationen, wo es einen Netzanschluss gibt, Entfernungen von 25 bis 40 km überbrückt werden – dazu braucht man eine autarke Stromversorgung, was große Sendeleistungen ausschließt.

"Dieser Konflikt wird dadurch gelöst, dass die einzelnen Funksensoren zwischen den Stationen in Abständen von etwa 100 m platziert werden und die Nachrichten von einem Sensor zum nächsten durchgereicht werden", verrät Sollacher. Dabei müssen die kleinen Helfer unter teilweise extremen Umweltbedingungen sicher und schnell reagieren, vor allem bei Alarmmeldungen. "Unsere Entwicklungen gehen insbesondere in drei Richtungen: Energieeffizienz und Wartungsfreiheit sowie die Selbstorganisation der Sensorknoten", betont der CT-Spezialist.

Dabei setzt das Forscherteam auch auf Lösungen, die es den Sensoren erlauben, Teile ihrer Hardware – etwa den Funkteil – möglichst oft und lange "schlafen" zu legen, was Energie spart. Der Mikroprozessor, der ebenfalls wenig Strom verbraucht, kann Daten, die von Sensoren in der Nachbarschaft angeliefert werden, selbsttätig zu Diagnoseinformationen verdichten. Mit dieser integrierten Intelligenz wollen die Forscher "die Übertragung unnötig großer Rohdatenmengen vermeiden", erklärt Sollacher. "Es werden dann nur die kritischen Ereignisse wie etwa ungewöhnliche Erschütterungen der Pipeline an die Ventilstationen und von dort an eine Leitstelle weitergemeldet."

Für eine zuverlässige Kommunikation muss das Sensornetz gut abgestimmt sein, und die Funksensoren müssen wissen, wann und auf welchem Kanal sie senden und wann sie sich "schlafen" legen können, ohne den Kontakt mit ihren Nachbarn zu verlieren. Corporate Technology bietet dafür Lösungen zur Selbstorganisation an (Pictures of the Future, Herbst 2004, Sensornetze), etwa eine komplett dezentrale Funkkanalzuweisung der Sensoren.

Auch bestimmen sie selbstständig ihre räumliche Position, um Ereignisse und Daten lokalisieren zu können. "Das reduziert die Anforderungen an die Betreibermannschaft bezüglich des Netzwerkmanagements erheblich", sagt Sollacher.

Selbstorganisierende Netze. Um zuverlässige und energieeffiziente drahtlose Sensor-Aktor-Netze geht es auch in einem vom deutschen Bundesforschungsministerium geförderten Projekt namens ZESAN. "Themen sind zum Beispiel Mehrantennenlösungen für eine zuverlässige Funkübertragung, extrem energieeffiziente Empfänger zum Aufwecken der Sensoren, ein erweitertes Selbstmanagement für die Aktualisierung von Softwarekomponenten auf den Sensoren, die selbsttätige Optimierung des Netzwerkbetriebes sowie die Datensicherheit", erklärt Sollacher. Siemens ist in diesem Projekt durch CT als Konsortialführer und durch die Division Industrial Solutions vertreten, die Hardwarekomponenten für Funksensornetze in ihr Plattformkonzept integrieren will. Als Anwendungsszenarien haben die Partner neben der Überwachung von Pipelines, Ölplattformen und Containern auch die Verbrauchsmessung in Gebäuden und die industrielle Prozessautomatisierung im Blick.

Der Markt für solche selbstorganisierenden Sensor-Aktor-Netze entsteht erst, aber Sollacher ist vor dem Wettbewerb nicht bange: "Siemens hat in der Gebäudeautomatisierung bereits drahtlose Funksensornetze, etwa das Produkt Apogee Wireless, im Angebot – und auch in der Fertigungs- und Prozessautomatisierung werden erste Lösungen entwickelt."

Digitaler Tunnelwärter. Die Erhöhung der Sicherheit spielt auch im Verkehrstunnel eine wichtige Rolle, wo Unfälle schlimme Folgen haben können. Hier entstehen modernste Sicherheitssysteme, wie beim Citytunnel in Bregenz. Dieser über 1 300 m lange einspurige, im Gegenverkehr betriebene, Tunnel wurde von Siemens Ende 2007 mit der Lösung Siveillance ausgestattet – einer modernen Videosensorik mit intelligenter Kameraüberwachung.

Sie detektiert nicht nur mit ihrem Modul 'Smoke' Feuer und Rauch, sondern erkennt und meldet mit dem Modul 'Traffic' auch stehende Fahrzeuge sowie zähfließenden Verkehr oder Staus. Siemens-Projektleiter Christian Gobiet schwärmt: "Siveillance detektiert sogar Überholmanöver einzelner Fahrzeuge, was für diese einspurige Strecke besonders wichtig ist. Oder wenn ein Auto bei rot noch durchfährt, dann muss der Verkehr auf der anderen Seite weiter das Rotzeichen bekommen, bis der Falschfahrer den Tunnel verlassen hat."

Insgesamt 17 Fix- und fünf Schwenk-Neige-Kameras liefern ihre analogen Daten an die Betriebszentrale in Weidach, wo sie in Echtzeit digitalisiert und im MPEG-4-Format komprimiert abgespeichert werden (Pictures of the Future, Herbst 2006, Videoüberwachung). Parallel dazu gehen die Daten zur Analyse an das Siveillance-System. Falls ein kritisches Ereignis detektiert wird, wird automatisch auch die Überwachungszentrale in Hohenems alarmiert, die im Gegensatz zur Betriebszentrale rund um die Uhr besetzt ist. Gobiet: "Dem Bediener werden potenzielle Gefahrensituationen automatisch markiert angezeigt. Damit wird er entlastet und kann seine volle Aufmerksamkeit auf die Beurteilung der Situation und die Entscheidungsfindung legen."

Der Assistent Computer ist ermüdungsfrei, das System "erlernt" den Normalzustand, und im Abweichungsfall wird eine Warnmeldung ausgelöst. Was sich so einfach anhört, ist das Ergebnis von über 25 Jahren Forschungsarbeit von Siemens auf dem Gebiet der Videosensorik. Klaus Baumgartner leitet in Karlsruhe ein besonders ambitioniertes Projekt: "Im Projekt NOOSE (Network of Optical Sensors) wollen wir die Auswertungsergebnisse von Videokameras intelligent miteinander verknüpfen. Künftig können dann zum Beispiel Objekte mit beweglichen Kameras herangezoomt oder Personen über mehrere Kameras automatisch verfolgt werden." Möglich wird das durch den Einsatz des Internet Protokolls und die stark zunehmende Rechnerleistung auf kleinstem Raum. Damit kann dann etwa eine Ampelanlage, die mit intelligenten IP-Kameras ausgerüstet ist, sich vor Ort selbst steuern. Sie könnte beispielsweise die Grünphase verlängern, weil sich noch ein Auto nähert – wenn gleichzeitig auf der anderen Straße kein Verkehr detektiert wird.

Ob Condition Monitoring, selbstorganisierte Sensor-Überwachung oder intelligente Kameratechnik: Der Assistent Computer erhält ständig neue Einsatzfelder. Immer leistungsfähigere Systeme kooperieren selbsttätig miteinander und kommen zu eigenständigen Entscheidungen, die sie dann dem Menschen als letzter Entscheidungsinstanz präsentieren.
                                                                                                                 Eduard Rüsing