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Ein Beispielprojekt - System zur Ermittlung des Gleiszustandes bei einem Nahverkehrsbetrieb

Ein großes Nahverkehrsunternehmen braucht laufend Informationen über den Zustand des Gleisnetzes. Der Grund: Riffel und Wellen auf der Schienenoberfläche stören Anwohner durch Lärmbelastung und können durch erhöhte dynamische Belastungen Schäden an den Schienenfahrzeugen verursachen - und: Diese Fehlstellen können sich innerhalb weniger Wochen entwickeln. Dies passiert aber nicht überall im Gleisnetz sondern nur an neuralgischen Stellen. Um die Instandhaltung (d.h. je nach Gleiszustand Schleifen oder Fräsen) auf diese Stellen fokussieren zu können, muss der lokale Zustand laufend verfügbar sein. Hierfür haben wir ein System zur Ermittlung des Gleiszustandes entwickelt, welches im Folgenden kurz vorgestellt wird:

Das System besteht aus zwei Komponenten.

Zugseitige Komponente

Die zugseitige Komponente erfasst über Sensorik an Fahrwerkskomponenten des Zuges laufend Beschleunigungssignale. Diese Signale werden online mittels verschiedener Algorithmen bewertet. Nur Daten, welche relevante Gleiszustandsinformationen beinhalten werden lokal abgespeichert. Es kann somit eine immense Reduzierung der Datenmenge (größer Faktor 1000 im Vergleich zu Zeitrohdaten) durch Edge-Computing realisiert werden. Die gespeicherten Datensätze werden im Betriebshof via drahtloser Netzwerkverbindung übertragen.

Netzwerkseitige Komponente

Alle übertragenen Datensätze werden in einer Datenbank hinterlegt. Über ein Intranet-Frontend können die Daten vom Kunden fertig aufbereitet abgerufen werden.

Durch Ausrüstung mehrerer Züge des Kundens mit diesem System wird laufend der aktuelle Gleiszustand sichtbar. Instandhaltungsmaßnahmen können fokussiert ausgeführt werden. Die Belastung von Anwohnern und Schienenfahrzeugen wird effizient reduziert.

i4M technolgies hat bei der Entwicklung des Systems folgende Tätigkeiten übernommen:

  • Analyse des mechanischen Systems und Identifikation relevanter Signalmuster
  • Entwicklung echtzeitfähiger Algorithmen zur Erkennung von Schienenfehlstellen
  • Zusammenstellung notwendiger Hardware für die Zug-Komponente
  • Fertigung der Zug-Komponenten und hardwarenahe Programmierung
  • Aufsetzen der Serverinfrastruktur
  • Entwicklung des Intranet-Frontends

Weiteres Informationsmaterial zu diesem Projekt finden Sie hier:

Noll, Martin-Christopher
Predictive Maintenance am Beispiel Schienennahverkehr: Auswirkungen von Gleisfehlstellen auf die mechanischen Belastungen an Straßenbahnrädern und Konzept zur zustandsorientierten Instandhaltung von Gleisinfrastruktur
2. International Railway Symposium Aachen, IRSA 2019, 26.11.2019-28.11.2019, Aachen, Germany

 

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