Onderzoek naar het effect van trillingen op de radar

Twee studenten van de TU Delft, van de faculteit Civiele Techniek en Geowetenschappen (CiTG), Christos Poirazis en Vasileios Sfetsios hebben onderzoek gedaan naar het effect van trillingen op de nautische radar. De golven en de wind op zee zorgen voor veel trillingen en deze trillingen versnellen de slijtage van de radar. Het stroomverbruik van de motor en het geluid van de radar kunnen hier een indicator voor zijn. Het voorspellend vermogen van stroomgebruik als indicator van slijtage of eventueel zelfs schade is door de twee studenten onderzocht. 

Christos heeft een eindige elementen model gemaakt van de mast en de radarantenne die op het Offshore Expertise Centrum (OEC) staat. Er is gekeken naar de trillingen van de mast en antenne ten gevolge windbelasting. Daarnaast heeft Vasileios een eindige elementen model van de radar ontwikkeld waarbij er gekeken is naar de mechanische spanning op de radar antenne door de wind en de trillingen van de mast. Vanuit hier is gekeken naar mogelijke schade door mechanische vermoeidheid aan de radar balk. Het onderzoek toont aan dat de grootste kans op schade te verwachten is rond de plek waar de radarantenne op  de mast is bevestigd en dat dit voornamelijk komt door de trillingen van de mast.

Bekijk hier het onderzoeksrapport van Vasileios Sfetsios en hier van Christos Poirazis.

Toekomstvisie

Het uiteindelijk doel van dit soort onderzoeken is om aan hand van een aantal parameters slijtage of eventuele storingen aan te zien komen. Een methode die we hier voor willen toepassen is anomaliedetectie – het detecteren van afwijkingen van het ‘normaal’. Denk daarbij aan de situatie dat zich op een dag met weinig wind en een gladde zee een trillingsniveau van de mast en/of antenne voordoet die normaal bij storm optreedt. Als dat het geval is weet je dat er iets mis is met de radar.

De eerste stap is dus om relevante “secundaire data” zoals stroomgebruik, trillingsniveaus een bijbehorende actuele meteorologische data te verzamelen waaruit een indicatie kan worden afgeleid voor mate van slijtage. In de toekomst willen we hiermee ook kunnen voorspellen wanneer een storing verwacht wordt zodat we op tijd -niet te vroeg maar zeker niet te laat- kunnen ingrijpen. Dit voorkomt stilstand, bespaart onderhoudskosten en voorkomt onnodige reparaties.