exSentric – Extending Sensor Technology for Rails in the City

01/2014 – 12/2016

PMA-Methode

PMA-Methode (Point Mass Acceleration)

Der schienengebundene urbane Nahverkehr ist Lebensader und Rückgrat der modernen Großstadt. Eine moderne städtische Schieneninfrastruktur ist dabei eine hochkomplexes System; sein reibungsloses Funktionieren ist einer der wichtigsten Faktoren sowohl für die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit als auch für die urbane Lebensqualität. Eine Voraussetzung um dies im Rahmen eines modernen, vorausschauenden Instandhaltungsmanagements zu gewährleisten, ist eine permanente Zustandsüberwachung der Infrastruktur, bzw. deren technischer Aspekt, die Sensorik.

Ziel dieses Projekts ist die Neu- bzw. Weiterentwicklung einer für die Bedürfnisse des urbanen Nahverkehrs zugeschnittenen Sensorik, wobei der Fokus, anders als in den i2v Vorgängerprojekten uvWave und fractInspect, nicht primär auf der Hardware selbst, sondern auf der kompletten Auswertungskette, vom Signal, über die Messgröße, zu Zustandsdaten bis hin zur eigentlichen Information, d.h. zu den letztendlich operativ relevanten Gesamtbildern und Prognosen, liegt

Jeder diese vier Verarbeitungsschritte soll dabei anhand konkreter Fragestellungen untersucht und komplett konzipiert, entwickelt, prototypisch implementiert und validiert werden. Die entsprechenden Themenfelder und die zugeordneten Subprojekte sind

  1. Hardwareintegration – Fahrzeugseitige Schallmessung
  2. Auto Kalibration – Gleisgeometrie
  3. Verortung und Registrierung – optische Schienenoberflächeninspektion
  4. Datenzusammenführung und Langzeitbetrachtungen – Verschleiß und Riffelentwicklung

Das angestrebte Ergebnis des Projekts exSentric ist die vertikale Weiterentwicklung und horizontale Zusammenführung der erfolgreichen Messhardware-Entwicklungen im Rahmen der i2v Projekte uvWave und fractInspect zu einem integrierten Gesamtsystem, die Entwicklung einer Auswertungsmethodik unter Einbeziehung neuerster Normen, sowie die Nutzung der jetzt erstmalig vorhandenen mehrjährigen Datenbasis zur Erstellung praxisnaher Prognosemodelle.