Algorithmen diagnostizieren Zugtürstörungen anhand von Schwingungsmustern
Europäische Reisende geben an, dass Pünktlichkeit eines ihrer Hauptanliegen ist. Allerdings äußern 30 % Unzufriedenheit mit der Pünktlichkeit und Zuverlässigkeit des derzeitigen Bahnverkehrs. Selbst kleine Zugverspätungen können erhebliche Störungen verursachen. Nur 5-25 % der Zugstörungen betreffen die Türen. Da letztere jedoch mit maßgeblichen Sicherheitssystemen verbunden sind, bringen solche Störungen Züge oft vollständig zum Stehen. So verursachen Türstörungen 30 % der Zugverspätungen in Europa. Eine angemessene Instandhaltung der Türen würde das Problem beheben. Für Ingenieurinnen und Ingenieure ist es jedoch schwierig zu erkennen, wann eine Instandhaltung anfällt. Sie warten Züge in der Regel zu häufig, was die Kosten unnötig in die Höhe treibt, nach einem Störfall allerdings in noch größerem Maße. Die Aufgabe besteht darin, den optimalen Instandhaltungsplan zu finden.
Optimale Instandhaltung
Das von der EU finanzierte Projekt VA-RCM, ein Akronym für „vibration analysis for remote condition monitoring“ (Vibrationsanalyse zur Zustandsfernüberwachung), entwickelte eine Lösung. Das System überwacht den Zustand von Zugtür-Aktoren mithilfe von Algorithmen, welche die Schwingungsmuster analysieren. „Kontinuierliche Überwachung bedeutet, dass das VA-RCM-System Ausfälle reduzieren kann, indem es Fehlfunktionen erkennt, bevor sie zu einem Problem werden“, sagt Richard Howes, leitender Projektmanager. Durch rechtzeitige Warnmeldungen können die Zugbetreiber/-innen Instandhaltungspläne effizienter konzipieren, hinsichtlich erforderlicher Instandhaltungsmaßnahmen auf dem Laufenden bleiben und gleichzeitig Störungen vermeiden, die zu Verzögerungen führen. Das System umfasst ein Teilsystem zur Erfassung von Zugtürschwingungsdaten, Algorithmen zur Analyse der Daten und eine webbasierte grafische Benutzeroberfläche. Jede Tür in einem Zugwaggon verfügt über einen VA-RCM-Knotenpunkt der Sensoren beherbergt, welche für die Erfassung von Schwingungsdaten verantwortlich sind. Alle Knotenpunkte sind mit einem lokalen WLAN-Netzwerk verbunden, das die Daten in einem größeren Mobilfunknetz zusammenführt. Benutzerteams steuern das System über die grafische Benutzeroberfläche.
Analyse von Schwingungen
„Das System erfasst Schwingungsdaten. Mit einem Beschleunigungssensor misst es Schwingungen, während die Tür in Bewegung ist“, erklärt Howes. „Ein eingebetteter Prozessor analysiert die Schwingungsmuster und extrahiert repräsentative Merkmale.“ Die Algorithmen vergleichen die mathematisch ausgedrückten Türschwingungsmerkmale mit den gleichen Merkmalen, die von Türen in bekanntermaßen gutem Zustand stammen. So können die Algorithmen erkennen, ob die Schwingungsmuster vom Normalzustand abweichen. Wenn dies der Fall ist, empfiehlt das System eine Instandhaltungsinspektion. Das System sammelt auch Muster für ein maschinelles Lernmodell, so dass sich die Musteranalyse mit der Zeit verbessert. Die Forschenden testeten das System in Labors, die sich in Bahnanlagen in Spanien und im Vereinigten Königreich befinden. Dabei wurden auch Tests in der realen Umgebung der Stadtbahnen von Barcelona durchgeführt. Die Ergebnisse bestätigten, dass das System mehr als 97 % der üblichen Störungen erkennen kann, die zu Türfehlfunktionen führen könnten. Dazu zählen Widerstände in Türschienen, lockere Schrauben und vertikale Fehlstellungen der Türflügel. Es wurde auch gezeigt, dass die Verarbeitungsalgorithmen auf einfachen eingebetteten Prozessoren ausgeführt werden, was die Kosten auf ein Minimum beschränkt. Als Ergebnis der erfolgreichen Versuche wurde das VA-RCM-System für den europäischen Handel zertifiziert. Das Projektteam ist nun auf der Suche nach Kundschaft. Dank des innovativen VA-RCM-Systems werden die Betreiber/-innen stets über den Zustand der Zugtüren informiert sein und die Instandhaltung effizient und bedarfsgerecht planen können. Dies wird die Zuverlässigkeit verbessern und die Kosten senken, zwei Dinge, denen sowohl Zugbetreiber/-innen als auch Pendler/-innen ihre Zustimmung geben.
Schlüsselbegriffe
VA-RCM, Zug, Instandhaltung, Algorithmen, Zugtür, Schwingungsmuster, Aktor
