EP3594084A1 - Verfahren und vorrichtung zur überwachung eines eisenbahnnetzes und eisenbahnnetz - Google Patents

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EP3594084A1
EP3594084A1 EP18183556.2A EP18183556A EP3594084A1 EP 3594084 A1 EP3594084 A1 EP 3594084A1 EP 18183556 A EP18183556 A EP 18183556A EP 3594084 A1 EP3594084 A1 EP 3594084A1
Authority
EP
European Patent Office
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stationary
nes
network units
network
measured values
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP18183556.2A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Olaf Schulz
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Schweizerische Bundesbahnen SBB
Original Assignee
Schweizerische Bundesbahnen SBB
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Schweizerische Bundesbahnen SBB filed Critical Schweizerische Bundesbahnen SBB
Priority to EP18183556.2A priority Critical patent/EP3594084A1/de
Publication of EP3594084A1 publication Critical patent/EP3594084A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or vehicle train for signalling purposes ; On-board control or communication systems
    • B61L15/0018—Communication with or on the vehicle or vehicle train
    • B61L15/0027—Radio-based, e.g. using GSM-R
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or vehicle train for signalling purposes ; On-board control or communication systems
    • B61L15/0081—On-board diagnosis or maintenance
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/50—Trackside diagnosis or maintenance, e.g. software upgrades
    • B61L27/53—Trackside diagnosis or maintenance, e.g. software upgrades for trackside elements or systems, e.g. trackside supervision of trackside control system conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/50—Trackside diagnosis or maintenance, e.g. software upgrades
    • B61L27/57—Trackside diagnosis or maintenance, e.g. software upgrades for vehicles or vehicle trains, e.g. trackside supervision of train conditions
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/70—Details of trackside communication

Definitions

  • the invention relates to a method and a device for monitoring a railway network and a railway network equipped with such a monitoring device.
  • railway networks consist of an extremely high number of different components and modules or network units, of which a relatively small number are monitored in order to ensure the safe operation of the railway network.
  • Control systems and security systems are eg in, [1], R. Hämmerli, "The principles of safety systems for railway operations", Swiss Federal Railways SBB, Volume 1, February 1990 , and Volume 2, November 1982 , described.
  • Railway networks also include communication systems as described in [2], EP2631152A1 , are described.
  • Measuring vehicles with measuring devices are normally used to monitor routes. From the [3], DE19926164A1 , A measuring vehicle is known in which the vibration behavior of a first vehicle component is measured in the frequency range below 500 Hz and on a second vehicle component in a frequency range above 500 Hz. The measured values are evaluated in order to determine the condition of the vehicle or the route.
  • Measurement vehicles of this type travel on the measurement object at a speed that cannot be neglected and are therefore subject to an interaction model with the track and vehicle. Any type of track and vehicle load is cumulatively included in a parameter display. The evaluation of the complex signals is therefore associated with great effort. The quality of the Measurement results are also burdened by the fact that position data can deviate from the actual value by several meters. In addition, the measuring object and measuring equipment are exposed to different measuring influences during each measuring process. In addition, measuring vehicles are often not "representative" for the mobile units of the vehicle fleet as well as technically complex, error-prone and maintenance-intensive unique items.
  • WO2014044485A2 discloses another method for diagnosing components of a railway network. Using a first measuring device, measured values of at least one measured variable for describing the operating state of the route component are recorded and transmitted wirelessly to a control center, which evaluates the determined data. With a second measuring device, measured values are determined and transmitted to the control center, which are independent of the operating state of the track components.
  • the described methods enable the determination of status data for network components.
  • the behavior of the network units used is measured and registered during measurement runs.
  • the measured values are combined with the respective position data of the measuring vehicle so that the position of the network units can subsequently be determined.
  • this position data is usually associated with an error, so that the identification of a faulty network unit is often not possible.
  • the data obtained during test drives usually do not provide a sufficient basis for statistical evaluation.
  • the present invention is therefore based on the object of providing an improved method and an improved device for monitoring a railway network and an improved railway network which can be advantageously monitored with such a monitoring device.
  • the method and the device according to the invention are intended to make it possible to obtain status data and status forecasts for the railway network with reduced workload and with reduced expenditure of time.
  • the railway network should be precisely mapped and monitored in detail. The localization of errors and defects should be possible exactly.
  • the monitoring device should also be self-learning, so that the method is automatically optimized during the operation of the railway network and the current state and the expected future state of network units can each be determined in a shorter time and with greater precision.
  • the determined status data should make it possible to optimize maintenance and upkeep, possibly also the control of the railway network and operational safety.
  • the method and the device are used to monitor a railway network, which comprises stationary network units, mobile network units and a monitoring device with stationary or mobile measuring devices, by means of which measured values of at least one measured variable of the assigned stationary network units are recorded and transmitted to a stationary or mobile process computer for evaluation.
  • measured values determined by the measuring devices are fed to a stationary and / or mobile extractor, which extracts from the measured values of the assigned stationary and / or mobile measuring device and forwards them automatically or after query, which are outside a reference range or given rules or Patterns correspond to the fact that each stationary network unit is assigned an identification unit, which contains identification data that is given automatically or after a query, and that the extracted measurement values and the associated identification data are transmitted to the stationary or mobile process computer, which subjects the extracted measurement values to an evaluation to determine the current state and / or a future state of the associated stationary network units.
  • Stationary network units equipped with an identification unit form an extended stationary network unit are network components such as sleepers, rails, switches, signaling modules, security modules or other elements of the railway infrastructure.
  • All network units that are subject to wear and / or may fail can be measured using measuring devices supervised.
  • An existing railway network can be gradually transformed into an inventive railway network.
  • the procedure for monitoring the railway network can therefore also be implemented step by step.
  • identification data and measurement data for the relevant extended stationary network units are recorded and transmitted to a centralized process computer which, depending on the data determined, the state of the stationary network units or of network sections, which comprise a group of network units.
  • a centralized process computer instead of a centralized process computer, several process computers can also be provided, which take on different analysis tasks.
  • the corresponding information is preferably transmitted to a computer for maintenance and maintenance.
  • the maintenance computer can then register corresponding defects and determine maintenance work. Routine maintenance work can therefore be brought forward or postponed if necessary, if a perfect condition of sections of the route is reported.
  • Changes to the rail network can also be sent to a computer for administrative tasks. For example, schedule changes can be provided on the basis of status reports of route sections, which change the load on the railway network accordingly. For example, heavy vehicles are prohibited from passing the damaged route. For example, freight trains are diverted.
  • Network units passive and active modules of the railway network, can be provided with identification units or with identification units and measuring devices or with identification units, measuring devices and extractors with little effort.
  • the identification units, measuring devices and optionally extractors as well as any processor units or microcontrollers can be inserted into recesses provided for this purpose. The manufacturing effort remains practically the same, while the cost of the network unit increases minimally by the cost of the built-in electronic units.
  • the electrical or electronic units can be managed and / or controlled individually or jointly by a processor and can be provided individually or jointly with a communication unit which allows determined data and signals, in particular identification data and measured values, to be connected to a higher-level data processing unit, e.g. to be sent directly or preferably to a process computer via a stationary concentrator.
  • the electronic units can be connected to one another by cables or wireless communication interfaces.
  • To collect the information and data there is preferably a wireless unidirectional or bidirectional data connection of the stationary network units or the extended stationary network units with concentrators, which collect the transmitted data from network units assigned to them and transmit them directly or indirectly to a process computer.
  • Concentrators can be assigned to a certain group of similar or non-similar network units.
  • the concentrators are preferably suitable for the dynamic construction of networks to which a large number of extended network units can be coupled. This coupling is preferably carried out automatically, e.g. following salutation procedures as developed for the Bluetooth system.
  • the expanded network units and the associated concentrator form an ad hoc network, which transmits determined data to the centralized process computer.
  • the condition of the concentrators is preferably also recorded and monitored in the process computer or a maintenance computer, in order to ensure that the correct functioning and sufficient capacity of the concentrators are always guaranteed.
  • the concentrators are preferably controllable, so that data is transmitted selectively. For example, a group of advanced network units can be completely suppressed to provide resources for the investigation of another group of Share network units. It can further be provided that the extended network units can transmit their identification to the process computer regardless of their state and the corresponding measured values. In this way it is possible to map the railway network or its network units regardless of their current status. After such a complete image has been created, the current status of the expanded network units and, for example, the future expected status of the network units can be displayed on a first level, for example on a second level.
  • the railway network according to the invention therefore practically has a nervous system that extends into the periphery of the network, which provides feedback from all developed or expanded network units with practically no delay.
  • This "nervous system” provides an enormous amount of information that can only be evaluated with great effort using data processing equipment.
  • the invention is based on the idea that the vast majority of this information, which inevitably occurs and reflects the normal state of the rail network, is of no interest.
  • extractors are used to extract measured values which deviate from a normal state and feed them to a downstream stage for processing. In this way, it is possible to recognize "pathological" system behavior and intervene in the system with maximum economy if necessary.
  • the "course of the disease" of an identified network unit or a group of network units is thus recorded by means of the method according to the invention. However, data that describes the normal state of the railway network is neglected.
  • the extended network units can have their own energy supply devices, for example with solar cells or Piezo elements include or be externally powered. It is particularly advantageous to use piezo elements which are subjected to mechanical influences during the operation of the railway network and which emit corresponding voltages which are used, for example, to charge a storage capacitor or an accumulator.
  • Energy saving methods are preferably used.
  • the extended network units are activated when an event occurs, for example when a train is passing through, so that energy is only consumed within short periods.
  • a microcontroller is used which, in the operating state, has a minimum current consumption of preferably ⁇ 100 ⁇ A, in the idle state a practically negligible current consumption of preferably ⁇ 500nA, short delay times during the transition from the idle state to the operating state (preferably ⁇ 1 ⁇ s); and has all essential functions for signal processing.
  • microcontrollers are used as described in the documentation " MSP Low-Power Microcontrollers "by Texas Instruments Incorporated from 2015 are described.
  • identification data are provided by the expanded network units.
  • the identification data comparable to the identification number IMEI for mobile telephones, can have an identification number that is unique throughout the network.
  • the coordinates and / or the functionalities of the associated network unit are preferably stored in a volatile or non-volatile memory (RAM / ROM). Based on this data, the rail network with the network units and their positions and functionalities can be mapped precisely.
  • the extended ones stationary network units which are preferably provided with a processor or micro controller and communication means, are preferably programmed on site during manufacture or installation.
  • the measuring devices can be used to determine any static state data relating to properties and / or states of the network units that do not change over time or only slowly, and dynamic state data relating to properties and / or states of the network units that change rapidly. For example, the vibration behavior of a network unit is determined when a relevant event occurs.
  • further measurement data such as the temperature or the moisture content of load-bearing elements, allows a more precise description of the condition, since vibration amplitudes and frequencies can change depending on the prevailing temperature.
  • the measuring devices can be assigned to the network units permanently or only temporarily. Any measuring devices such as acceleration sensors, bending sensors, strain sensors, temperature sensors, and the like can be used.
  • measured values can also only be recorded and transmitted in periods in which a relevant event occurs.
  • a processor or micro controller e.g. when a train approaches from an idle state to an operating state.
  • the type of event is identified and taken into account in the process computer in the signal evaluation. Identification is easily possible, for example, using schedule data. Not only the event, but also each of the vehicles can be identified which acted on the network units. For example, the process computer uses schedule data to check whether a light passenger train or a heavily loaded freight train triggered the event in question. The corresponding parameters are taken into account when analyzing the measured values.
  • the "course of the disease" of an identified network unit or a group of network units is recorded by means of the method according to the invention, which is associated with various advantages. Instead of evaluating all the data that may appear in the railway network, the evaluation is limited to data that shows conspicuous behavior of network units. That is, it is checked whether there are symptoms of a disease or an anomaly that can lead to restrictions in the functionality or usability of the network units. These abnormalities and / or symptoms can be detected using previously stored data.
  • the stationary and / or mobile extractors are used to check whether there are measured values that show such symptoms. For this purpose, it is checked whether the measured values lie outside a reference range or whether they correspond to rules or patterns that define conspicuous behavior. Such measured values are subsequently extracted, ie passed on for further processing, while non-critical signals are preferably not taken into further account in order to save resources.
  • the extractors are preferably controllable so that different extraction criteria can be used. For example, the temperature of the track systems is measured, after which rules or patterns adapted to the temperatures are activated in the extractors.
  • the extractors are preferably also controllable in such a way that measurement data can be queried selectively, even if they are within the reference range.
  • Measured values that correspond to vibrations of the network units and e.g. occur during the passage of a train. As mentioned, these vibrations can be detected by stationary or mobile measuring devices. If mobile measuring devices are used, they are also linked to the identification data queried in parallel. This means that the network units can also be precisely localized when determining measurement data using a measurement vehicle.
  • Measured values that represent vibrations of the network units can be subjected to different test methods.
  • the reference range can, for example, define threshold values or envelopes for vibration amplitudes. Maximum vibration amplitudes can be set selectively for certain frequencies.
  • the pattern recognition can be carried out using methods which are described in [5], Heinrich Niemann, "Classification of Patterns", Springer Verlag 2003 , are described.
  • Measured values can, for example, be subjected to the Fourier transformation (FFT) in order to determine the individual frequencies and their intensities of the received signal mixture.
  • FFT Fourier transformation
  • the power density spectrum (English: Power Spectral Density (PSD) is determined, which indicates the frequency-related power of a signal in an infinitesimal frequency band.
  • extracted measured values for individual stationary network units or for groups of the same or different stationary network units are checked at discrete time intervals on the basis of rules and / or patterns and / or currently determined comparison values, in particular currently determined comparison values of similar neighboring stationary network units, in order to provide status data for the network units determine.
  • the monitoring device itself always generates new information that can be used for the future testing of network units.
  • the method for evaluating the extracted measured values preferably uses a rule-based prediction, as described in [6], chapter 9.
  • the rule-based prediction is preferably based on the extrapolation of time series that were determined for the monitored network units.
  • expert knowledge is continuously determined automatically and taken into account when evaluating the signals. If, for example, the failure of a network unit is reported from the maintenance computer, the process computer can determine the most recently recorded time series for this network unit and use it in the future as a pattern, which can at least be used as an indicator for the imminent failure of another corresponding network unit. If the process computer itself detects the failure of a network unit, it can also use a time series created before the failure as a model for future error detection.
  • the monitoring device therefore always accumulates knowledge of the network units of the railroad system and can therefore monitor it ever faster and with greater precision, and data for maintenance and upkeep deliver. Furthermore, information can also be used as test criteria, which the manufacturer or the user of the network units determined in laboratory tests. Maintenance instructions therefore do not have to be sent to the personnel, who would have to check the network units on site with great effort, but can be implemented centrally in order to check the network units concerned.
  • Fig. 1 shows a part or a route of a railway network EN with stationary network units NEs and a mobile network unit NEm running on the railway network EN and a monitoring device CS, by means of which the railway network EN is monitored.
  • the monitoring device comprises identification units ID, which are each assigned to one of the stationary network units NEs and contain at least the identification data of the assigned stationary network unit NEs.
  • the identities "0", “1", “2", “3” are assigned to the network units NEs shown as examples.
  • the combination of a network unit NEs and the associated identification unit ID and, if appropriate, further modules, such as a stationary measuring device MFs and a stationary extractor EXs, is referred to below as an extended stationary network unit NEX.
  • Extended stationary network units NEX can be active or passive, intelligent or non-intelligent. Active network units NEX transmit information permanently or sporadically and therefore have the functionality of a beacon that sends signals wirelessly.
  • Passive extended stationary network units NEX are typically transponders that receive interrogation signals and send out response signals. In RFID technology, interrogation signals are often also used to power the transponders. Intelligent network units NEs are also equipped with a processor or microcontroller, by means of which, for example, the measured value acquisition, which can be controlled before the measured values are processed and the communication devices.
  • Fig. 1 further shows that the identification units ID preferably have a memory in which location data LOC or the coordinates K0, ..., K3 of the stationary network units NEs are stored.
  • characteristic data PROP of the stationary network units NEs are stored, which describe the specifications and functionalities of the stationary network units NEs.
  • the variables X, Y, Z describe e.g. the type of the stationary network unit NEs, e.g. a switch, a rail or a threshold.
  • Extended stationary network units NEX are preferably provided without gaps.
  • stationary measuring devices MFs are provided, which detect static or dynamic physical or chemical states of the permanently assigned stationary network units NEs and for this purpose automatically or after query submit the corresponding measured values.
  • Static states are states that are practically constant for the period of the signal sampling, such as the temperature of the stationary network units NEs.
  • Dynamic states are states in which the stationary network units NEs provide a time-changing response to an external influence.
  • a network unit NEs for example a rail, often shows vibrations after a passage, which slowly decay. States of this kind are physical states.
  • the chemical state of a network unit NEs can be determined by means of chemical measuring devices which are suitable, for example, for measuring moisture and pH values. If the humidity and pH values exceed certain values, damage to the stationary network units NEs is to be expected.
  • Stationary network units NEs can affect not only the routes directly used, but also the supporting subsoil, which can be significantly influenced by external influences.
  • Dynamic state behavior such as the vibration behavior of network units NEs, can also be measured by a mobile measuring device MFm, which is arranged on a mobile network unit NEm or a rail vehicle.
  • stationary and / or mobile extractors are therefore EXs; EXm provided, which from the measured values of the assigned stationary and / or mobile measuring devices MFs; MFm extracts and extracts those that are outside a reference range or that comply with specified rules or patterns delivered automatically or after request via a third interface.
  • Simple threshold values and barriers can be set to extract the measured values. If measured values certain barriers, e.g. Moisture values and pH values, do not exceed these are not passed on, but suppressed.
  • Simple barriers can also be provided for dynamic states. For example, a signal mixture is rectified and compared with a reference voltage or a reference value.
  • a mixed signal e.g. can also be broken down into its components by a Fourier transformation.
  • these components can be used individually with reference values or in total e.g. be compared with an envelope in order to detect signals which exceed the predetermined limits.
  • the corresponding reference areas, patterns or rules can be specified by the manufacturer and stored together with the proprietary PROP data in the identification unit ID. However, the corresponding reference areas, patterns or rules are preferably downloaded from a process computer PRs, PRm, which preferably continuously optimizes these reference areas, patterns or rules.
  • the pattern recognition can be carried out using methods which are described in [5], Heinrich Niemann, "Classification of Patterns ", Springer Verlag 2003 , are described. Measured values can, for example, be subjected to the Fourier transformation (FFT) in order to determine the individual frequencies and their intensities of the received signal mixture.
  • FFT Fourier transformation
  • the data output by the stationary extractors EXs are collected in concentrators CX and fed to a stationary process computer PRs.
  • the data is preferably transmitted wirelessly between all modules.
  • the data determined by the mobile extractor EXm are fed to a mobile process computer PRm.
  • the process computer PRs; PRm subjects the extracted measurement values, which are linked to the associated identification data, to an evaluation in order to determine the current state and / or a state of the associated stationary network units NEs to be expected in the future.
  • extracted measured values available at discrete time intervals for individual stationary network units NEs or for groups of the same or different stationary network units NEs are checked on the basis of rules and / or patterns and / or currently determined comparison values, in particular currently determined comparison values of similar neighboring stationary network units NEs.
  • Time series are preferably formed for the discrete measured values. Measured values relating to vibrations of a stationary network unit are preferably subjected to a Fourier transformation, after which time series are formed for the frequency components of the signal determined. If a Fourier transformation has already been carried out in the extractors, the transformed data are preferably further used. The elements of the time series are preferably weighted so that current data is higher Maintain weight and reduce the importance of older data and delete them if necessary. Expert knowledge, ie stored data, makes it known, for example, which frequency components are critical. As a result, the time series of interest can be evaluated and forecasts made for future development. Interventions in the rail network can then be planned and carried out based on the forecasts.
  • Fig. 1 also shows extended stationary network units NEX0, NEX1, NEX2, NEX3, which are constructed differently.
  • the associated stationary network unit NEs only has an identification unit ID and its status is not monitored; that is, by monitoring the identification data, only the existence and functionality of the identification unit ID is checked.
  • the extended stationary network unit NEX1 comprises a stationary measuring device MFs, by means of which the stationary network unit NEs is monitored, and an extractor EXs and therefore transmits already extracted measured values via a preferably wireless busbar SS to a concentrator CX ,
  • the identification data are transmitted via a first interface to the stationary measuring device MFs and together with the measured values via a second interface to the extractor EXs, which contains the extracted measured values together with the identification data via a wireless third interface to the concentrator CX.
  • the identification data are transmitted directly to the associated stationary extractor EXs via the first interface.
  • the expanded stationary network unit NEX3 only includes an identification unit ID and a stationary measuring device MFs, from which the measured values are linked to the identification data and transmitted wirelessly to a centralized concentrator CX, which is provided with an extractor EXs for this case.
  • the extended stationary network unit NEX16 comprises an identification unit ID which, when a mobile network unit NEm passes through, transmits the identification data ID via an air interface to a mobile measuring device MFm, which is preferably installed on the underside of the mobile network unit NEm.
  • the mobile measuring device MFm preferably comprises a plurality of sensor modules, a first of which is used for receiving, possibly querying and receiving the identification data.
  • a second sensor module detects vibrations in which the vibrations of the stationary network unit NEs are contained.
  • the measured values determined are fed to a mobile extractor EXm, which extracts those measured values that lie outside a reference range or correspond to predefined rules or patterns and transmits them to the mobile process computer PRm, which evaluates the extracted measured values taking into account the associated identification data.
  • Fig. 2 shows a railway network EN with stationary network units NEs, in which a monitoring device CS according to the invention is implemented.
  • the diagram shows an example of various track sections with ST interlockings and main rails HG and side rails NG as an example with the names of some of the installed extended stationary network units NEX00111010001, NEX00111010010, NEX00111010011, NEX00111010100, NEX00111010101, which are of type NEX1 from Fig. 1 correspond.
  • Identification data with extracted measured values is transmitted wirelessly from some of the extended stationary network units NEX to associated concentrators CX, which consolidate and concentrate the data, also via a wireless interface, to the stationary process computer PRs.
  • the data is processed in the process computer PRs and, if necessary, stored in a database PRD. Information is also taken from the PRD database which is necessary for the analysis of the measured data.
  • Fig. 3 shows the rail network EN of Fig. 2 in a further illustration with several route sections that are already equipped with extended stationary network units NEX.
  • the installed extended stationary network units NEX are symbolized by series with short vertical lines, which are equipped with extractors EXs and are wirelessly connected to concentrators CX, which in turn are connected wirelessly, directly or indirectly, to the stationary process computer PRs.
  • Fig. 3 illustrates that the behavior of the stationary network units NEs can be detected not only by the stationary measuring devices MFs, but also by mobile measuring devices MFm.
  • the relevant measured values are extracted at the level of the extractors EXs, EXm, for example using application programs Ax.
  • the measured values determined in the stationary process computer PRs and in the mobile process computer PRm are evaluated by means of, for example, application programs Av, in order to obtain current status information or predictions for future ones To get developments of the states of the.
  • Time series are preferably formed, which are evaluated on the basis of time series analyzes and expert knowledge. If an error of the relevant extended stationary network unit NEX is determined by expert knowledge, for example by detection of the exceeding of a tolerance value or agreement with an error pattern, a message SX ID is sent to the network computer NR. This message contains the identity of the relevant stationary network unit NEX and preferably error information.
  • the network computer NR transmits this information to a maintenance module or a maintenance computer NM, which subsequently initiates measures for error correction of the relevant network unit NEX.
  • Predictions can also be used to estimate the point in time at which individual network units NEX are expected to exceed tolerance values. These predictions SV ID are also transmitted via the network computer NR to the maintenance computer NM, which subsequently terminates the corresponding maintenance operations.
  • the maintenance computer NM preferably checks in which sections of the railway network EN maintenance work should be carried out within a certain period of time. Appropriate planning and coordination of the maintenance work can reduce costs and effort when carrying out the maintenance work.
  • Time series that have been determined for network units NEX are stored in a database PRD and are preferably continuously updated. Time series for which a current fault or failure of a NEX network unit has been registered are of particular interest. This error or failure can be determined by the process computer PRs. Alternatively, the failure of a NEX network unit can be reported to the process computer.
  • Fig. 3 shows that for the network unit NEs with the Identification number IDX an error message F IDX was transmitted to the maintenance computer NM. For example, the failure of the NEX network unit was discovered during a route check and reported to the maintenance computer NM via a communication interface.
  • the error message F IDX is subsequently transmitted to the process computer (s) PRs, PRm, which retrieves the last stored data ID X from the database PRD for the faulty network unit NEX and re-evaluates it based on the error message F IDX and as an error pattern FM IDX used if there are any abnormalities that indicate the error.
  • the error pattern FM IDX can subsequently be used in the extractors EXs, EXm and the database PRD as a fingerprint or error pattern to extract or evaluate measured values.
  • Error messages F IDX can also be obtained by the process computers PRs, PRm and used as an error pattern FM IDX .
  • An arrow RG symbolizes that the monitoring device CS is thus able to generate rules and patterns itself.
  • the rules R2 are loaded into the extractors EXs and loaded for the extraction of measured values and the rules R1 are loaded into the process computers PRs, PRm and used for the evaluation of measured values.
  • the system is therefore self-learning and can continuously optimize itself over time.

Abstract

Das Verfahren und die Vorrichtung dienen der Überwachung eines Eisenbahnnetzes (EN), welches stationäre Netzeinheiten (NEs), mobile Netzeinheiten (NEm) und eine Überwachungsvorrichtung (CS) mit stationären oder mobilen Messeinrichtungen(MFs; MFm) umfasst, mittels denen Messwerte zumindest einer Messgrösse der zugeordneten stationären Netzeinheiten (NEs) erfasst und zur Auswertung an einen stationären oder mobilen Prozessrechner (PRs; PRm) übertragen werden. Erfindungsgemäss ist vorgesehen, dass von den Messeinrichtungen (MFs; MFm) ermittelte Messwerte einem stationären und/oder mobilen Extraktor (EXs; EXm) zugeführt werden, der aus den Messwerten der zugeordneten stationären und/oder mobilen Messeinrichtung (MFs; MFm) diejenigen extrahiert und selbsttätig oder nach Abfrage weiterleitet, die ausserhalb eines Referenzbereichs liegen oder vorgegebenen Regeln oder Mustern entsprechen, dass jeder stationären Netzeinheit (NEs) eine Identifikationseinheit (ID) zugeordnet ist, in der Identifikationsdaten enthalten sind, die selbsttätig oder nach Abfrage abgegeben werden, und dass die extrahierten Messwerte und die zugehörigen Identifikationsdaten zum stationären oder mobilen Prozessrechner (PRs; PRm) übertragen werden, der die extrahierten Messwerte einer Auswertung unterwirft, um den aktuellen Zustand und/oder einen zukünftig zu erwartenden Zustand der zugehörigen stationären Netzeinheiten (NEs) zu bestimmen.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Überwachung eines Eisenbahnnetzes sowie ein mit einer solchen Überwachungsvorrichtung ausgerüstetes Eisenbahnnetz.
  • Eisenbahnnetze bestehen aus einer extrem hohe Anzahl unterschiedlicher Bauteile und Module bzw. Netzeinheiten, von denen eine relativ geringe Anzahl überwacht wird, um den sicheren Betrieb des Eisenbahnnetzes zu gewährleisten.
  • Steuerungsanlagen und Sicherungsanlagen, insbesondere Stellwerkanlagen, sind z.B. in, [1], R. Hämmerli, "Die Grundsätze der Sicherungsanlagen für den Eisenbahnbetrieb", Schweizerische Bundesbahnen SBB, Band 1, Februar 1990, und Band 2, November 1982, beschrieben. Weiterhin umfassen Eisenbahnnetze Kommunikationssysteme, wie sie in [2], EP2631152A1 , beschrieben sind.
  • Für die Überwachung von Fahrwegen werden normalerweise Messfahrzeuge mit Messvorrichtungen eingesetzt. Aus der [3], DE19926164A1 , ist ein Messfahrzeug bekannt, bei dem das Schwingungsverhalten einer ersten Fahrzeugkomponente im Frequenzbereich unterhalb von 500 Hz und an einer zweiten Fahrzeugkomponente in einem Frequenzbereich oberhalb von 500 Hz gemessen wird. Die Messwerte werden ausgewertet, um den Zustand des Fahrzeugs oder des Fahrwegs zu bestimmen.
  • Messfahrzeuge dieser Art fahren auf dem Messobjekt mit nicht vernachlässigbarer Geschwindigkeit und unterliegen damit einem Interaktionsmodell mit Gleis und Fahrzeug. Jegliche Art der Gleis- und Fahrzeugbeanspruchung geht kumulativ in eine Parameterdarstellung ein. Die Auswertung der komplexen Signale ist daher mit hohem Aufwand verbunden. Die Qualität der Messergebnisse wird zudem dadurch belastet, dass Positionsdaten um mehrere Meter vom tatsächlichen Wert abweichen können. Zudem sind Messobjekt und Messmittel bei jedem Messvorgang anderen Messeinflüssen ausgesetzt. Messfahrzeuge sind zudem oft nicht «repräsentativ» für die mobilen Einheiten der Fahrzeugflotte sowie technisch komplexe, fehleranfällige und wartungsintensive Unikate.
  • Die [3], WO2014044485A2 , offenbart ein weiteres Verfahren zur Diagnose von Komponenten eines Eisenbahnnetzes. Mittels einer ersten Messeinrichtung werden Messwerte zumindest einer Messgrösse zur Beschreibung des Betriebszustandes der Streckenkomponente erfasst und drahtlos zu einem Kontrollzentrum übermittelt, welches die ermittelten Daten ausgewertet. Mit einer zweiten Messeinrichtung werden Messwerte ermittelt und zum Kontrollzentrum übertragen, die unabhängig vom Betriebszustand der Streckenkomponenten sind.
  • Die beschriebenen Verfahren ermöglichen die Ermittlung von Zustandsdaten für Netzkomponenten. Bei Messfahrten wird das Verhalten der befahrenen Netzeinheiten gemessen und registriert. Die Messwerte werden mit den jeweiligen Positionsdaten des Messfahrzeugs kombiniert, um in der Folge die Position der Netzeinheiten ermitteln zu können. Wie erwähnt, sind diese Positionsdaten üblicherweise mit einem Fehler behaftet, sodass die Identifikation einer fehlerhaften Netzeinheit oft nicht möglich ist. Für eine statistische Auswertung liefern die bei Messfahrten gewonnenen Daten üblicherweise keine genügende Grundlage.
  • Vereinzelt eingesetzte stationäre Messeinheiten erzeugen hingegen grössere Datenmengen, deren zentrale Verarbeitung einen hohen zeitlichen Aufwand erfordert.
  • Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein verbessertes Verfahren und eine verbesserte Vorrichtung zur Überwachung eines Eisenbahnnetzes sowie ein verbessertes Eisenbahnnetz zu schaffen, das mit einer solchen Überwachungsvorrichtung vorteilhaft überwacht werden kann.
  • Das erfindungsgemässe Verfahren und die Vorrichtung sollen es erlauben, Zustandsdaten und Zustandsprognosen für das Eisenbahnnetz mit reduziertem Arbeitsaufwand sowie mit reduziertem Zeitaufwand zu gewinnen.
  • Das Eisenbahnnetz soll präzise abgebildet und detailliert überwacht werden können. Die Lokalisierung von Fehlern und Mängeln soll exakt möglich sein.
  • Selbst bei hohem Überwachungsgrad sollen Belastungen durch hohe Datenmengen vermieden werden, ohne dass relevante Informationen verloren gehen.
  • Anhand des erfindungsgemässen Verfahrens sollen Informationen sowohl zum aktuellen Zustand als auch zum zukünftigen zu erwartenden Zustand des Eisenbahnnetzes und dessen Netzeinheiten ermittelt werden können.
  • Die Überwachungsvorrichtung soll ferner selbstlernend sein, sodass das Verfahren während des Betriebs des Eisenbahnnetzes selbsttätig optimiert wird und der aktuelle Zustand sowie der zu erwartende zukünftige Zustand von Netzeinheiten jeweils in kürzerer Zeit und mit höherer Präzision bestimmt werden können.
  • Die ermittelten Zustandsdaten sollen es erlauben, Wartung und Unterhalt, gegebenenfalls auch die Steuerung des Eisenbahnnetzes sowie die Betriebssicherheit zu optimieren.
  • Diese Aufgabe wird mit einem Verfahren und einer Vorrichtung sowie einem Eisenbahnnetz gelöst, welche die in Anspruch 1, 11 und 15 angegebenen Merkmale aufweisen. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind in weiteren Ansprüchen angegeben.
  • Das Verfahren und die Vorrichtung dienen der Überwachung eines Eisenbahnnetzes, welches stationäre Netzeinheiten, mobile Netzeinheiten und eine Überwachungsvorrichtung mit stationären oder mobilen Messeinrichtungen umfasst, mittels denen Messwerte zumindest einer Messgrösse der zugeordneten stationären Netzeinheiten erfasst und zur Auswertung an einen stationären oder mobilen Prozessrechner übertragen werden.
  • Erfindungsgemäss ist vorgesehen, dass von den Messeinrichtungen ermittelte Messwerte einem stationären und/oder mobilen Extraktor zugeführt werden, der aus den Messwerten der zugeordneten stationären und/oder mobilen Messeinrichtung diejenigen extrahiert und selbsttätig oder nach Abfrage weiterleitet, die ausserhalb eines Referenzbereichs liegen oder vorgegebenen Regeln oder Mustern entsprechen, dass jeder stationären Netzeinheit eine Identifikationseinheit zugeordnet ist, in der Identifikationsdaten enthalten sind, die selbsttätig oder nach Abfrage abgegeben werden, und dass die extrahierten Messwerte und die zugehörigen Identifikationsdaten zum stationären oder mobilen Prozessrechner übertragen werden, der die extrahierten Messwerte einer Auswertung unterwirft, um den aktuellen Zustand und/oder einen zukünftig zu erwartenden Zustand der zugehörigen stationären Netzeinheiten zu bestimmen.
  • Stationäre Netzeinheiten, die mit einer Identifikationseinheit ausgerüstet eine erweiterte stationäre Netzeinheit bilden, sind Netzkomponenten, wie Schwellen, Schienen, Weichen, Signalisierungsmodule, Sicherungsmodule oder weitere Elemente der Eisenbahninfrastruktur. Vorzugsweise werden alle Netzeinheiten, die einem Verschleiss unterliegen und/oder gegebenenfalls ausfallen können, mittels Messeinrichtungen überwacht. Ein bestehendes Eisenbahnnetz kann schrittweise in ein erfindungsgemässes Eisenbahnnetz transformiert werden. Das Verfahren zur Überwachung des Eisenbahnnetzes kann daher ebenfalls schrittweise implementiert werden. Nach der teilweisen oder vollständigen Transformation eines bestehenden Eisenbahnnetzes oder nach dem Aufbau eines neuen erfindungsgemässen Eisenbahnnetzes werden Identifikationsdaten und Messdaten für die betreffenden erweiterten stationären Netzeinheiten erfasst und an einen zentralisierten Prozessrechner übermittelt, welcher in Abhängigkeit der ermittelten Daten den Zustand der stationären Netzeinheiten oder von Netzabschnitten, die eine Gruppe von Netzeinheiten umfassen, ermittelt. Anstelle eines zentralisierten Prozessrechners können auch mehrere Prozessrechner vorgesehen sein, die verschiedene Analyseaufgaben übernehmen.
  • In Abhängigkeit des ermittelten Zustandes von Netzeinheiten oder Netzabschnitten können gegebenenfalls notwendige Massnahmen eingeleitet werden. Diese Massnahmen können, insbesondere bei Ausfall oder ernsthafte Beschädigung von Netzeinheiten den unmittelbaren Eingriff in das Eisenbahnnetz betreffen. Sofern z.B. erhebliche Mängel in einem Streckenabschnitt festgestellt wurden, kann die Sperrung dieses Streckenabschnitts mit entsprechender Einwirkung auf die Stellwerke und die Signalisierung veranlasst werden.
  • Sofern hingegen Mängel aufgetreten sind, die keinen unmittelbaren Eingriff erfordern, so werden entsprechende Informationen vorzugsweise an einen Rechner für Wartung und Unterhalt übertragen. Der Wartungsrechner kann in der Folge entsprechende Mängel registrieren und Wartungsarbeiten festlegen. Routinemässige Wartungsarbeiten können daher bedarfsweise vorgezogen oder auch zurück verschoben werden, falls ein einwandfreier Zustand von Streckenabschnitten gemeldet wird.
  • Veränderungen des Eisenbahnnetzes können auch an einen Rechner für administrative Aufgaben übermittelt werden. Beispielsweise können aufgrund von Zustandsmeldungen von Streckenabschnitten Fahrplanänderungen vorgesehen werden, welche die Belastung des Eisenbahnnetzes entsprechend verändern. Z.B. wird schweren Fahrzeugen das passieren der geschädigten Strecke untersagt. Beispielsweise werden Güterzüge umgeleitet.
  • Der Aufbau eines erfindungsgemässen Eisenbahnnetzes bzw. einer erfindungsgemässen Überwachungsvorrichtung ist mit geringem Aufwand verbunden. Netzeinheiten, passive und aktive Module des Eisenbahnnetzes, können mit geringem Aufwand mit Identifikationseinheiten oder mit Identifikationseinheiten und Messeinrichtungen oder mit Identifikationseinheiten, Messeinrichtungen und Extraktoren versehen werden. Bei der Fertigung der Netzeinheiten können die Identifikationseinheiten, Messeinrichtungen und gegebenenfalls Extraktoren sowie allfällige Prozessoreinheiten oder Mikrocontroller in dafür vorgesehene Ausnehmungen eingesetzt werden. Der Herstellungsaufwand bleibt praktisch gleich während sich die Kosten der Netzeinheit minimal um die Kosten der eingebauten elektronischen Einheiten erhöhen. Die elektrischen oder elektronischen Einheiten können einzeln oder gemeinsam von einem Prozessor verwaltet und/oder gesteuert werden sowie einzeln oder gemeinsam mit einer Kommunikationseinheit versehen sein, die es erlaubt, ermittelte Daten und Signale, insbesondere Identifikationsdaten und Messwerte drahtgebunden oder drahtlos an eine übergeordnete Datenverarbeitungseinheit, z.B. direkt oder bevorzugt über einen stationären Konzentrator an einen Prozessrechner zu senden.
  • Die Netzeinheit mit den mechanisch damit gekoppelten elektronischen Einheiten, zumindest einer Identifikationseinheit, vorzugsweise ergänzt durch wenigstens eine Messeinrichtung, weiter bevorzugt ergänzt durch einen Extraktor, bilden erweiterte stationäre Einheiten, die in verschiedenen Ausgestaltungen vorliegen können. Die elektronischen Einheiten untereinander können durch Kabel oder drahtlose Kommunikationsschnittstellen miteinander verbunden sein. Zur Sammlung der Informationen und Daten erfolgt vorzugsweise eine drahtlose unidirektionale oder bidirektionale Datenverbindung der stationären Netzeinheiten bzw. der erweiterten stationären Netzeinheiten mit Konzentratoren, welche die übermittelten Daten von ihnen zugeordneten Netzeinheiten sammeln und direkt oder indirekt zu einem Prozessrechner übertragen.
  • Konzentratoren können dabei einer bestimmten Gruppe von gleichartigen oder nicht gleichartigen Netzeinheiten zugeordnet sein. Vorzugsweise sind die Konzentratoren zum dynamischen Aufbau von Netzwerken geeignet, an die eine Vielzahl von erweiterten Netzeinheiten ankoppelbar ist. Diese Ankopplung erfolgt vorzugsweise automatisch z.B. nach Salutations-Prozeduren, wie sie für das Bluetooth-System entwickelt wurden. D. h., die erweiterten Netzeinheiten und der zugehörige Konzentrator bilden ein ad hoc Netzwerk, welches ermittelte Daten konzentriert zum zentralisierten Prozessrechner übermittelt.
  • Vorzugsweise wird auch der Zustand der Konzentratoren erfasst und im Prozessrechner oder einem Wartungsrechner überwacht, damit sichergestellt ist, dass die einwandfreie Funktion und eine genügende Kapazität der Konzentratoren stets gewährleistet sind.
  • Die Konzentratoren sind vorzugsweise steuerbar, sodass Daten selektiv übermittelt werden. Z.B. kann eine Gruppe von erweiterten Netzeinheiten vollständig unterdrückt werden, um Ressourcen für die Untersuchung einer weiteren Gruppe von Netzeinheiten freizugeben. Weiter kann vorgesehen werden, dass die erweiterten Netzeinheiten ihre Identifikation unabhängig von ihrem Zustand und den entsprechenden Messwerten zum Prozessrechner übertragen können. Auf diese Weise gelingt es, das Eisenbahnnetz bzw. dessen Netzeinheiten unabhängig vom aktuellen Zustand abzubilden. Nachdem ein solches vollständiges Abbild erstellt ist, können darin, z.B. auf einer ersten Ebene, die aktuellen Zustände der erweiterten Netzeinheiten und, z.B. auf einer zweiten Ebene die zukünftig zu erwartenden Zustände der Netzeinheiten angezeigt werden.
  • Das erfindungsgemässe Eisenbahnnetz weist daher praktisch ein bis in die Peripherie des Netzes verlaufendes Nervensystem auf, welches Rückmeldungen von allen erschlossenen bzw. erweiterten Netzeinheiten praktisch ohne Verzögerung liefert. Dieses "Nervensystem" liefert eine enorme Menge von Informationen, die mit Datenverarbeitungsmitteln nur mit hohem Aufwand ausgewertet werden können. Der Erfindung liegt hingegen der Gedanke zugrunde, dass der weit überwiegende Teil dieser Informationen, die zwangsläufig auftreten und den Normalzustand des Eisenbahnnetzes widerspiegeln, nicht von Interesse ist. Erfindungsgemäss werden daher mittels Extraktoren Messwerte, die von einem Normalzustand abweichen, extrahiert und einer nachgeschalteten Stufe zur Verarbeitung zugeführt. Auf diese Weise gelingt es, "pathologisches" Systemverhalten zu erkennen und mit maximaler Ökonomie punktuell in das System einzugreifen, falls dies erforderlich ist. Mittels des erfindungsgemässen Verfahrens wird somit der "Krankheitsverlauf" einer identifizierten Netzeinheit oder einer Gruppe von Netzeinheiten aufgezeichnet. Daten, die den Normalzustand des Eisenbahnnetzes beschreiben, werden hingegen vernachlässigt.
  • Die erweiterten Netzeinheiten können eigene Energieversorgungsvorrichtungen z.B. mit Solarzellen oder Piezoelementen umfassen oder fremdgespeist sein. Besonders vorteilhaft ist der Einsatz von Piezoelementen, die während des Betriebs des Eisenbahnnetzes mechanischen Einwirkungen unterworfen werden und entsprechende Spannungen abgeben, die z.B. zur Ladung eines Speicherkondensators oder eines Akkumulators verwendet werden.
  • Vorzugsweise werden Verfahren zur Energieeinsparung eingesetzt. Beispielsweise werden die erweiterten Netzeinheiten bei Vorliegen eines Ereignisses, z.B. bei der Durchfahrt eines Zuges aktiviert, so dass Energie nur innerhalb kurzer Perioden verbraucht wird. Z.B. wird ein Mikrocontroller eingesetzt, der im Betriebszustand einen minimalen Stromverbrauch von vorzugsweise < 100 µA, im Ruhezustand einen praktisch vernachlässigbaren Stromverbrauch von vorzugsweise < 500nA, kurze Verzögerungszeiten beim Übergang vom Ruhezustand in den Betriebszustand (vorzugsweise <1 µs); und alle wesentlichen Funktionen zur Signalverarbeitung aufweist. Z.B. werden Mikrocontroller verwendet, wie sie in der Dokumentation "MSP Low-Power Microcontrollers" von Texas Instruments Incorporated aus dem Jahre 2015 beschrieben sind.
  • Im Betriebszustand und vorzugsweise bei Vorliegen eines relevanten Ereignisses, gegebenenfalls nach einer Abfrage, werden von den erweiterten Netzeinheiten Identifikationsdaten abgegeben. Die Identifikationsdaten können, vergleichbar mit der Identifikationsnummer IMEI für Mobiltelefone, eine netzweit eindeutige Identifikationsnummer aufweisen. Zusätzlich zu den Identifikationsdaten sind vorzugsweise die Koordinaten und/oder die Funktionalitäten der zugehörigen Netzeinheit in einem flüchtigen oder nicht-flüchtigen Speicher (RAM/ROM) abgelegt. Anhand dieser Daten kann das Eisenbahnnetz mit den Netzeinheiten und deren Positionen und Funktionalitäten präzise abgebildet werden. Die erweiterten stationären Netzeinheiten, die vorzugsweise mit einem Prozessor oder Micro Controller und Kommunikationsmitteln versehen sind, werden vorzugsweise bei der Fertigung oder der Installation vor Ort programmiert.
  • Mittels der Messeinrichtungen können beliebige statische Zustandsdaten zu zeitlich nicht oder nur langsam ändernden Eigenschaften und/oder Zuständen der Netzeinheiten und dynamische Zustandsdaten zu rasch ändernden Eigenschaften und/oder Zuständen der Netzeinheiten ermittelt werden. Z.B. wird das Schwingungsverhalten einer Netzeinheit bei Eintreten eines relevanten Ereignisses ermittelt. Die Berücksichtigung weiterer Messdaten, wie der Temperatur oder des Feuchtigkeitsgehalt tragender Elemente, erlaubt eine präzisere Zustandsbeschreibung, da Schwingungsamplituden und Frequenzen in Abhängigkeit der vorherrschenden Temperatur ändern können.
  • Die Messeinrichtungen können den Netzeinheiten permanent oder nur temporär zugeordnet sein. Dabei sind beliebige Messeinrichtungen, wie Beschleunigungssensoren, Biegesensoren, Dehnungssensoren, Temperatursensoren, und dergleichen einsetzbar.
  • Unabhängig von der Energieversorgung können Messwerte ebenfalls nur in Zeiträumen erfasst und ausgesendet werden, in denen ein relevantes Ereignis vorliegt. Auch in diesem Fall kann ein Prozessor oder Micro Controller z.B. bei Annäherung eines Zuges aus einem Ruhezustand in einen Betriebszustand versetzt werden.
  • In weiteren vorzugsweisen Ausgestaltungen wird die Art des Ereignisses identifiziert und im Prozessrechner bei der Signalauswertung berücksichtigt. Eine Identifikation ist z.B. anhand von Fahrplandaten in einfacher Weise möglich. Dabei kann nicht nur das Ereignis, sondern auch jedes der Fahrzeuge identifiziert werden, welches auf die Netzeinheiten eingewirkt hat. Z.B. prüft der Prozessrechner anhand von Fahrplandaten, ob ein leichter Personenzug oder ein schwer beladener Güterzug das betreffende Ereignis ausgelöst hat. Die entsprechenden Parameter werden bei der Analyse der Messwerte entsprechend berücksichtigt.
  • Es wurde ausgeführt, dass mittels des erfindungsgemässen Verfahrens der "Krankheitsverlauf" einer identifizierten Netzeinheit oder einer Gruppe von Netzeinheiten erfasst wird, was mit verschiedenen Vorteilen verbunden ist. Anstelle der Auswertung aller möglicherweise im Eisenbahnnetz auftretenden Daten wird die Auswertung auf Daten beschränkt, die ein auffälliges Verhalten von Netzeinheiten zeigen. D.h., es wird geprüft, ob Symptome einer Krankheit oder einer Anomalie vorliegen, die zu Einschränkungen der Funktionalität oder der Einsatzfähigkeit der Netzeinheiten führen kann. Diese Auffälligkeiten und/oder Symptome können anhand von zuvor gespeicherten Daten detektiert werden.
  • Mit den stationären und/oder mobilen Extraktoren wird geprüft, ob Messwerte vorliegen, die derartige Symptome zeigen. Dazu wird geprüft, ob die Messwerte ausserhalb eines Referenzbereichs liegen oder Regeln oder Mustern entsprechen, die ein auffälliges Verhalten definieren. Derartige Messwerte werden in der Folge extrahiert, d. h. zur Weiterverarbeitung weitergeleitet, während unkritische Signale vorzugsweise nicht weiter berücksichtigt werden, um Ressourcen einzusparen. Die Extraktoren sind vorzugsweise steuerbar, sodass wahlweise unterschiedliche Extraktionskriterien zur Anwendung gelangen. Z.B. wird die Temperatur der Gleisanlagen gemessen, wonach den Temperaturen angepasste Regeln oder Muster in den Extraktoren aktiviert werden. Die Extraktoren sind vorzugsweise auch derart steuerbar, dass Messdaten selektiv abgefragt werden können, auch wenn diese innerhalb des Referenzbereichs liegen.
  • Besonders interessant sind Messwerte, die zu Schwingungen der Netzeinheiten korrespondieren und z.B. während der Durchfahrt eines Zuges auftreten. Wie erwähnt, können diese Schwingungen durch stationäre oder mobile Messeinrichtungen erfasst werden. Sofern mobile Messeinrichtungen verwendet werden, so werden diese ebenfalls mit den parallel abgefragten Identifikationsdaten verknüpft. Auch bei der Ermittlung von Messdaten mittels eines Messwagens können die Netzeinheiten somit präzise lokalisiert werden.
  • Messwerte, die Schwingungen der Netzeinheiten repräsentieren, können unterschiedlichen Prüfverfahren unterworfen werden. Der Referenzbereich kann z.B. Schwellenwerte oder Hüllkurven für Schwingungsamplituden definieren. Dabei können maximale Schwingungsamplituden selektiv für bestimmte Frequenzen festgelegt werden. Die Mustererkennung kann mittels Verfahren durchgeführt werden, die in [5], Heinrich Niemann, "Klassifikation von Mustern", Springer Verlag 2003, beschrieben sind. Messwerte können z.B. der Fourier-Transformation (FFT) unterworfen werden, um die einzelnen Frequenzen und deren Intensitäten des empfangenen Signalgemischs zu ermitteln. In bevorzugten Ausgestaltungen wird das Leistungsdichtespektrum (LDS) (engl.: Power-Spectral-Density (PSD) ermittelt, welches die die auf die Frequenz bezogene Leistung eines Signals in einem infinitesimalen Frequenzband angibt. Durch Vergleich des ermittelten Leistungsdichtespektrums mit bekannten Leistungsdichtespektren kann somit der Zustand der überwachten stationären Netzeinheit NE ermittelt werden.
  • Zur Ermittlung des aktuellen Zustandes sowie zur Vorhersage des Zustandes von Netzeinheiten und Netzabschnitten stehen Verfahren zur Verfügung, die z.B. in [5], [6], J. Scott Armstrong, Principles of Forecasting, London 2002, und [7], P. Mertens, S. Rässler, Prognoserechnung, Kapitel 2, Michael Schröder, Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich der einzelnen Verfahren, Springer-Verlag Berlin, Heidelberg 2012, beschrieben sind.
  • Beispielsweise werden in diskreten Zeitabständen vorliegende extrahierte Messwerte für einzelne stationäre Netzeinheiten oder für Gruppen gleicher oder unterschiedlicher stationärer Netzeinheiten anhand von Regeln und/oder Mustern und/oder aktuell ermittelter Vergleichswerte, insbesondere aktuell ermittelter Vergleichswerte gleichartiger benachbarter stationärer Netzeinheiten geprüft, um für die Netzeinheiten Zustandsdaten zu ermitteln. Dabei generiert die Überwachungsvorrichtung selbst stets neue Informationen, die für die zukünftige Prüfung von Netzeinheiten verwendbar sind.
  • Das Verfahren zur Auswertung der extrahierten Messwerte verwendet vorzugsweise eine regelbasierte Vorhersage, wie sie in [6], Kapitel 9, beschrieben ist. Die regelbasierte Vorhersage basiert vorzugsweise auf der Extrapolation von Zeitreihen, die für die überwachten Netzeinheiten ermittelt wurden. Ergänzend wird laufend Expertenwissen automatisch ermittelt und bei der Auswertung der Signale berücksichtigt. Sofern beispielsweise aus dem Wartungsrechner der Ausfall einer Netzeinheit gemeldet wird, kann der Prozessrechner für diese Netzeinheit die zuletzt erfasste Zeitreihe ermitteln und diese in Zukunft als Muster verwenden, welches zumindest als Indikator für den baldigen Ausfall einer weiteren entsprechenden Netzeinheit verwendbar ist. Sofern der Prozessrechner selbst den Ausfall einer Netzeinheit detektiert, kann er eine vor dem Ausfall erstellte Zeitreihe ebenfalls als Muster für die zukünftige Fehlererkennung verwenden. Die Überwachungsvorrichtung akkumuliert daher stets Wissen zu den Netzeinheiten des Eisenbahnsystems und kann dieses somit immer schneller und mit höherer Präzision überwachen und Daten für die Wartung und den Unterhalt liefern. Ferner können auch Informationen als Prüfkriterien verwendet werden, welche der Hersteller oder der Anwender der Netzeinheiten bei Laborversuchen ermittelt hat. Wartungshinweise müssen daher nicht an das Personal übermittelt werden, welches die Netzeinheiten vor Ort mit grossem Aufwand prüfen müsste, sondern können zentral implementiert werden, um die betreffenden Netzeinheiten zu prüfen.
  • Nachfolgend wird die Erfindung anhand von Zeichnungen näher erläutert. Dabei zeigt:
    • Fig. 1
    einen Teil eines Eisenbahnnetzes EN mit stationären Netzeinheiten NEs und einer auf dem Eisenbahnnetz EN verkehrenden mobilen Netzeinheit NEm sowie einer Überwachungsvorrichtung CS, mittels der das Eisenbahnnetz EN überwacht wird;
    Fig. 2
    ein Eisenbahnnetz EN mit stationären Netzeinheiten NEs, in dem eine erfindungsgemässe Überwachungsvorrichtung CS implementiert ist; und
    Fig. 3
    das Eisenbahnnetz EN von Fig. 2 in einer weiteren Darstellung.
  • Fig. 1 zeigt einen Teil bzw. eine Fahrstrasse eines Eisenbahnnetzes EN mit stationären Netzeinheiten NEs und einer auf dem Eisenbahnnetz EN verkehrenden mobilen Netzeinheit NEm sowie einer Überwachungsvorrichtung CS, mittels der das Eisenbahnnetz EN überwacht wird.
  • Die Überwachungsvorrichtung umfasst Identifikationseinheiten ID, die je einer der stationären Netzeinheiten NEs zugeordnet sind und zumindest die Identifikationsdaten der zugeordneten stationären Netzeinheit NEs enthalten. Den exemplarisch gezeigten Netzeinheiten NEs sind die Identitäten "0", "1", "2", "3", zugeordnet. Die Kombination einer Netzeinheit NEs und der zugehörigen Identifikationseinheit ID sowie gegebenenfalls weiterer Module, wie einer stationären Messeinrichtung MFs und eines stationären Extraktors EXs, wird nachstehend als erweiterte stationäre Netzeinheit NEX bezeichnet. Erweiterte stationäre Netzeinheiten NEX können aktiv oder passiv, intelligent oder nicht-intelligent sein. Aktive Netzeinheiten NEX senden Informationen permanent oder sporadisch aus und haben demnach die Funktionalität einer Bake, die drahtlos Signale aussendet. Passive erweiterte stationäre Netzeinheiten NEX sind typischerweise Transponder, die Abfragesignale empfangen und Antwortsignale aussenden. In der RFID-Technologie dienen Abfragesignale oft auch der Stromversorgung der Transponder. Intelligente Netzeinheiten NEs sind zudem mit einem Prozessor oder Mikrocontroller ausgerüstet, mittels dessen z.B. die Messwerterfassung, die vor Verarbeitung der Messwerte und die Kommunikationsvorrichtungen steuerbar sind.
  • Fig. 1 zeigt ferner, dass die Identifikationseinheiten ID vorzugsweise einen Speicher aufweisen, in dem Ortsdaten LOC bzw. die Koordinaten K0, ..., K3 der stationären Netzeinheiten NEs abgelegt sind.
  • Ferner sind Kenndaten PROP der stationären Netzeinheiten NEs abgelegt, welche die Spezifikationen und Funktionalitäten der stationären Netzeinheiten NEs beschreiben. Die Variablen X, Y, Z beschreiben z.B. den Typ der stationären Netzeinheit NEs, z.B. eine Weiche, eine Schiene oder eine Schwelle. Vorzugsweise sind erweiterte stationäre Netzeinheiten NEX lückenlos vorgesehen.
  • Weiterhin sind stationäre Messeinrichtungen MFs vorgesehen, die statische oder dynamische physikalische oder chemische Zustände der permanent zugeordneten stationären Netzeinheiten NEs erfassen und dazu selbsttätig oder nach Abfrage korrespondierende Messwerte abgeben. Statische Zustände sind Zustände, die für den Zeitraum der Signalabtastung praktisch konstant sind, wie die Temperatur der stationären Netzeinheiten NEs. Dynamische Zustände sind Zustände, in denen die stationären Netzeinheiten NEs eine sich zeitlich verändernde Antwort auf eine äussere Einwirkung liefern. Eine Netzeinheit NEs, z.B. eine Schiene, zeigt nach einer Überfahrt oft Schwingungen, die langsam abklingen. Zustände dieser Art sind physikalische Zustände. Der chemische Zustand einer Netzeinheit NEs kann mittels chemischer Messeinrichtungen ermittelt werden, die z.B. zur Messung von Feuchtigkeit und pH-Werten geeignet sind. Sofern Feuchtigkeitswerte und pH-Werte gewisse Werte überschreiten, ist mit Beschädigungen zu der stationären Netzeinheiten NEs rechnen. Stationäre Netzeinheiten NEs können dabei nicht nur unmittelbar befahrene Fahrstrassen, sondern auch den stützenden Untergrund betreffen, der von äusseren Einflüssen erheblich beeinflusst werden kann.
  • Dynamisches Zustandsverhalten, wie das Schwingungsverhalten von Netzeinheiten NEs, können auch von einer mobilen Messeinrichtung MFm, die auf einer mobilen Netzeinheit NEm bzw. einem Schienenfahrzeug angeordnet ist, gemessen werden.
  • Aufgrund der Vielzahl von stationären Netzeinheiten NEs, von denen einfache statische und komplexe dynamische Zustände erfasst werden, werden im erfindungsgemässen Eisenbahnnetz EN enorm viele Daten und Signale erzeugt, die mit angemessenem Aufwand kaum verarbeitet werden können. Erfindungsgemäss sind daher stationäre und/oder mobile Extraktoren EXs; EXm vorgesehen, die aus den Messwerten der zugeordneten stationären und/oder mobilen Messeinrichtungen MFs; MFm diejenigen, die ausserhalb eines Referenzbereichs liegen oder vorgegebenen Regeln oder Mustern entsprechen, extrahiert und selbsttätig oder nach Abfrage über eine dritte Schnittstelle abgegeben.
  • Zur Extraktion der Messwerte können einfache Schwellenwerte und Schranken festgelegt werden. Sofern Messwerte bestimmte Schranken, z.B. Feuchtigkeitswerte und pH-Werte, nicht überschreiten, werden diese nicht weitergegeben, sondern unterdrückt.
  • Auch für dynamische Zustände können einfache Schranken vorgesehen werden. Z.B. wird ein Signalgemisch gleichgerichtet und mit einer Referenzspannung oder einem Referenzwert verglichen.
  • Alternativ kann ein Signalgemisch z.B. durch eine Fourier Transformation auch in seine Komponenten zerlegt werden. In der Folge können diese Komponenten einzeln mit Referenzwerten oder gesamthaft z.B. mit einer Hüllkurve verglichen werden, um Signale zu detektieren, welche die vorgegebenen Schranken überschreiten.
  • Möglich ist ferner die Anwendung von passiven oder aktiven Filterstufen, die kritische Frequenzen herausfiltern und Frequenzen unterdrücken, die z.B. durch ein Schienenfahrzeug verursacht werden.
  • Die entsprechenden Referenzbereiche, Muster oder Regeln können vom Hersteller vorgegeben und zusammen mit den proprietären Daten PROP in der Identifikationseinheit ID abgespeichert werden. Bevorzugt werden die entsprechenden Referenzbereiche, Muster oder Regeln jedoch von einem Prozessrechner PRs, PRm heruntergeladen, der diese Referenzbereiche, Muster oder Regeln vorzugsweise laufend optimiert.
  • Die Mustererkennung kann mittels Verfahren durchgeführt werden, die in [5], Heinrich Niemann, "Klassifikation von Mustern", Springer Verlag 2003, beschrieben sind. Messwerte können z.B. der Fourier-Transformation (FFT) unterworfen werden, um die einzelnen Frequenzen und deren Intensitäten des empfangenen Signalgemischs zu ermitteln.
  • Die von den stationären Extraktoren EXs abgegebenen Daten werden in Konzentratoren CX gesammelt und einem stationären Prozessrechner PRs zugeführt. Die Übertragung der Daten erfolgt vorzugsweise zwischen allen Modulen drahtlos. Die vom mobilen Extraktor EXm ermittelten Daten werden einem mobilen Prozessrechner PRm zugeführt.
  • Der Prozessrechner PRs; PRm unterwirft die extrahierten und mit den zugehörigen Identifikationsdaten verknüpften Messwerte einer Auswertung, um den aktuellen Zustand und/oder einen zukünftig zu erwartenden Zustand der zugehörigen stationären Netzeinheiten NEs zu bestimmen.
  • Dazu werden in diskreten Zeitabständen vorliegende extrahierte Messwerte für einzelne stationäre Netzeinheiten NEs oder für Gruppen gleicher oder unterschiedlicher stationärer Netzeinheiten NEs anhand von Regeln und/oder Mustern und/oder aktuell ermittelter Vergleichswerte, insbesondere aktuell ermittelter Vergleichswerte gleichartiger benachbarter stationärer Netzeinheiten NEs geprüft.
  • Vorzugsweise werden für die diskreten Messwerte Zeitreihen gebildet. Messwerte, die Schwingungen einer stationären Netzeinheit betreffen, werden vorzugsweise einer Fourier-Transformation unterworfen, wonach für die ermittelten Frequenzkomponenten des Signals Zeitreihen gebildet werden. Sofern bereits in den Extraktoren eine Fourier Transformation durchgeführt wurde, so werden vorzugsweise die transformierten Daten weiter verwertet. Die Elemente der Zeitreihen werden vorzugsweise gewichtet, sodass aktuelle Daten ein höheres Gewicht erhalten und ältere Daten in der Bedeutung reduziert und gegebenenfalls gelöscht werden. Durch Expertenwissen, d.h. gespeicherte Daten, ist z.B. bekannt, welche Frequenzkomponenten kritisch sind. In der Folge können die interessierenden Zeitreihen ausgewertet und Prognosen für die zukünftige Entwicklung erstellt werden. Anhand der Prognosen können in der Folge Eingriffe in das Eisenbahnnetz geplant und ausgeführt werden.
  • Die Erstellung regelbasierter Voraussagen mit der Extrapolation von Zeitreihenmodellen und den Einsatz von Expertenwissen ist in [6], Kapitel 9, beschrieben. In [7], Seite 25, sind Vorhersagen nach den Verfahren der gleitenden Durchschnitte und der gehobenen gleitenden Durchschnitte illustriert. Ferner ist das Prinzip des exponentiellen Glättens beschrieben.
  • Fig. 1 zeigt ferner erweiterte stationäre Netzeinheiten NEX0, NEX1, NEX2, NEX3, die unterschiedlich aufgebaut sind. Die zugehörige stationäre Netzeinheit NEs weist lediglich eine Identifikationseinheit ID auf und wird hinsichtlich ihres Zustandes nicht überwacht; d.h., durch Überwachung der Identifikationsdaten wird lediglich die Existenz und Funktionalität der Identifikationseinheit ID geprüft.
  • Die erweiterte stationäre Netzeinheit NEX1 umfasst nebst der stationären Netzeinheit NEs und der Identifikationseinheit ID, eine stationäre Messeinrichtung MFs, mittels derer die stationäre Netzeinheit NEs überwacht wird, und einen Extraktor EXs und überträgt daher bereits extrahierte Messwerte über eine vorzugsweise drahtlose Sammelschiene SS an einen Konzentrator CX. Die Identifikationsdaten werden über eine erste Schnittstelle zur stationären Messeinrichtung MFs und zusammen mit den Messwerten über eine zweite Schnittstelle zum Extraktor EXs übertragen, welcher die extrahierten Messwerte zusammen mit den Identifikationsdaten über eine drahtlose dritte Schnittstelle an den Konzentrator CX überträgt. Bei der erweiterten stationären Netzeinheit NEX2 werden die Identifikationsdaten hingegen über die erste Schnittstelle direkt zum zugehörigen stationären Extraktor EXs übertragen. Die erweiterte stationäre Netzeinheit NEX3 umfasst hingegen lediglich eine Identifikationseinheit ID und eine stationäre Messeinrichtung MFs, von der die Messwerte verknüpft mit den Identifikationsdaten drahtlos zu einem zentralisierten Konzentrator CX übermittelt werden, der für diesen Fall mit einem Extraktor EXs versehen ist.
  • Die erweiterte stationäre Netzeinheit NEX16 umfasst eine Identifikationseinheit ID, die bei der Durchfahrt einer mobilen Netzeinheit NEm die Identifikationsdaten ID über eine Luftschnittstelle an eine mobile Messeinrichtung MFm überträgt, die vorzugsweise an der Unterseite der mobilen Netzeinheit NEm installiert ist. Die mobile Messeinrichtung MFm umfasst vorzugsweise mehrere Sensormodule, von denen ein erstes dem Empfang, gegebenenfalls der Abfrage und dem Empfang der Identifikationsdaten dient. Ein zweites Sensormodul erfasst Schwingungen, in denen die Schwingungen der stationären Netzeinheit NEs enthalten sind. Die ermittelten Messwerte werden einem mobilen Extraktor EXm zugeführt, der diejenigen Messwerte, die ausserhalb eines Referenzbereichs liegen oder vorgegebenen Regeln oder Mustern entsprechen, extrahiert und zum mobilen Prozessrechner PRm übertragt, welcher die extrahierten Messwerte unter Berücksichtigung der zugehörigen Identifikationsdaten auswertet.
  • Fig. 2 zeigt ein Eisenbahnnetz EN mit stationären Netzeinheiten NEs, in dem eine erfindungsgemässe Überwachungsvorrichtung CS implementiert ist. Das Diagramm zeigt exemplarisch verschiedene Gleisabschnitte mit Stellwerken ST und Hauptgeleisen HG sowie Nebengeleisen NG exemplarisch mit Nennung einiger der installierten erweiterten stationären Netzeinheiten NEX00111010001, NEX00111010010, NEX00111010011, NEX00111010100, NEX00111010101, die den Typ NEX1 von Fig. 1 entsprechen. Von einigen der erweiterten stationären Netzeinheiten NEX werden Identifikationsdaten mit extrahierten Messwerten drahtlos zu zugehörigen Konzentratoren CX übertragen, welche die Daten konsolidieren und konzentriert, ebenfalls über eine drahtlose Schnittstelle, zum stationären Prozessrechner PRs übertragen. Im Prozessrechner PRs werden die Daten verarbeitet und gegebenenfalls in einer Datenbank PRD abgelegt. Aus der Datenbank PRD werden ferner Informationen entnommen, die zur Analyse der gemessenen Daten erforderlich sind.
  • Fig. 3 zeigt das Eisenbahnnetz EN von Fig. 2 in einer weiteren Darstellung mit mehreren Streckenabschnitten, die bereits mit erweiterten stationären Netzeinheiten NEX ausgerüstet sind. Entlang den betreffenden Streckenabschnitten sind durch Serien mit kurzen vertikalen Strichen die installierten erweiterten stationären Netzeinheiten NEX symbolisiert, die mit Extraktoren EXs ausgerüstet und drahtlos mit Konzentratoren CX verbunden sind, die ihrerseits drahtlos, direkt oder indirekt, mit dem stationären Prozessrechner PRs verbunden sind.
  • In Fig. 3 ist illustriert, dass das Verhalten der stationären Netzeinheiten NEs nicht nur von den stationären Messeinrichtungen MFs, sondern auch von mobilen Messeinrichtungen MFm erfasst werden kann. Die Extraktion der relevanten Messwerte erfolgt auf der Ebene der Extraktoren EXs, EXm z.B. mittels Anwendungsprogrammen Ax.
  • In der Folge werden die ermittelten Messwerte im stationären Prozessrechner PRs und im mobilen Prozessrechner PRm mittels z.B. mittels Anwendungsprogrammen Av ausgewertet, um aktuelle Zustandsinformationen oder Vorhersagen für zukünftige Entwicklungen der Zustände der zu erhalten. Vorzugsweise werden Zeitreihen gebildet, die anhand von Zeitreihenanalysen sowie Expertenwissen ausgewertet werden. Sofern durch Expertenwissen ein Fehler der betreffenden erweiterten stationären Netzeinheit NEX z.B. durch Detektion des Überschreitens eines Toleranzwertes oder Übereinstimmung mit einem Fehlermuster ermittelt wird, erfolgt eine Meldung SXID an den Netzrechner NR. Diese Meldung enthält die Identität der betreffenden stationären Netzeinheit NEX und vorzugsweise Fehlerinformationen. Der Netzrechner NR übermittelt diese Informationen an ein Wartungsmodul oder einen Wartungsrechner NM, der in der Folge Massnahmen zur Fehlerkorrektur der betreffenden Netzeinheit NEX einleitet.
  • Durch Vorhersagen kann ferner geschätzt werden, zu welchem Zeitpunkt bei einzelnen Netzeinheiten NEX das Überschreiten von Toleranzwerten zu erwarten ist. Diese Vorhersagen SVID werden ebenfalls über den Netzrechner NR an den Wartungsrechner NM übermittelt, der in der Folge die entsprechenden Wartungseinsätze terminiert. Vorzugsweise prüft der Wartungsrechner NM, in welchen Abschnitten des Eisenbahnnetzes EN Wartungsarbeiten innerhalb eines bestimmten Zeitraums ausgeführt werden sollten. Durch entsprechende Planung und Koordination der Wartungsarbeiten können Kosten und Aufwand bei der Durchführung der Wartungsarbeiten reduziert werden.
  • Zeitreihen, die für Netzeinheiten NEX ermittelt wurden, werden in einer Datenbank PRD gespeichert und vorzugsweise stetig aktualisiert. Von besonderem Interesse sind Zeitreihen, für die ein aktueller Fehler oder Ausfall einer Netzeinheit NEX registriert wurde. Dieser Fehler oder Ausfall kann durch den Prozessrechner PRs ermittelt werden. Alternativ kann dem Prozessrechner der Ausfall einer Netzeinheit NEX gemeldet werden. Fig. 3 zeigt, dass für die Netzeinheit NEs mit der Identifikationsnummer IDX eine Fehlermeldung FIDX an den Wartungsrechner NM übermittelt wurde. Beispielsweise wurde der Ausfall der Netzeinheit NEX bei einer Streckenkontrolle entdeckt und dem Wartungsrechner NM über eine Kommunikationsschnittstelle gemeldet. Die Fehlermeldung FIDX wird in der Folge an den bzw. die Prozessrechner PRs, PRm übermittelt, der für die fehlerhafte Netzeinheit NEX die zuletzt gespeicherten Daten IDX aus der Datenbank PRD abruft und basierend auf der Fehlermeldung FIDX neu auswertet und als Fehlermuster FMIDX verwendet, falls sich Auffälligkeiten zeigen, die auf den Fehler hinweisen. Das Fehlermuster FMIDX kann in der Folge in den Extraktoren EXs, EXm und der Datenbank PRD als Fingerprint bzw. Fehlermuster verwendet werden, um Messwerte zu extrahieren oder auszuwerten. Ebenso können Fehlermeldungen FIDX durch die Prozessrechner PRs, PRm gewonnen und als Fehlermuster FMIDX verwendet werden. Mit einem Pfeil RG ist symbolisiert, dass die Überwachungsvorrichtung CS somit in der Lage ist, Regeln und Muster selbst zu generieren. Die Regeln R2 werden in die Extraktoren EXs geladen und zur Extraktion von Messwerten und die Regeln R1 in die Prozessrechner PRs, PRm geladen und zur Auswertung von Messwerten verwendet. Das System ist somit selbst lernen und kann sich im Laufe der Zeit stetig optimieren.
    • Literaturverzeichnis
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Claims (15)

  1. Verfahren zur Überwachung eines Eisenbahnnetzes (EN), welches stationäre Netzeinheiten (NEs), mobile Netzeinheiten (NEm) und eine Überwachungsvorrichtung (CS) mit stationären oder mobilen Messeinrichtungen(MFs; MFm) umfasst, mittels denen Messwerte zumindest einer Messgrösse der zugeordneten stationären Netzeinheiten (NEs) erfasst und zur Auswertung an einen stationären oder mobilen Prozessrechner (PRs; PRm) übertragen werden, dadurch gekennzeichnet,
    dass von den Messeinrichtungen (MFs; MFm) ermittelte Messwerte einem stationären und/oder mobilen Extraktor (EXs; EXm) zugeführt werden, der aus den Messwerten der zugeordneten stationären und/oder mobilen Messeinrichtung (MFs; MFm) diejenigen extrahiert und selbsttätig oder nach Abfrage weiterleitet, die ausserhalb eines Referenzbereichs liegen oder vorgegebenen Regeln oder Mustern entsprechen,
    dass jeder stationären Netzeinheit (NEs) eine Identifikationseinheit (ID) zugeordnet ist, in der Identifikationsdaten enthalten sind, die selbsttätig oder nach Abfrage abgegeben werden, und
    dass die extrahierten Messwerte und die zugehörigen Identifikationsdaten zum stationären oder mobilen Prozessrechner (PRs; PRm) übertragen werden, der die extrahierten Messwerte einer Auswertung unterwirft, um den aktuellen Zustand und/oder einen zukünftig zu erwartenden Zustand der zugehörigen stationären Netzeinheiten (NEs) zu bestimmen.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die von mehreren stationären Extraktoren (EXs) extrahierten Messwerte sowie vorzugsweise die zugehörigen Identifikationsdaten drahtlos oder drahtgebunden je einem stationären Konzentrator (CXs) zugeführt werden, welcher die übertragenen Daten konzentriert an den stationären Prozessrechner (PRs) weiterleitet.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass mit den Identifikationseinheiten (ID) versehene stationäre Netzeinheiten (NEs) Netzkomponenten, wie Schwellen, Schienen, Weichen, oder weitere Elemente der Eisenbahninfrastruktur sind und dass die Identifikationseinheiten (ID) fest mit den stationären Netzeinheiten (NEs) gekoppelt oder ein bauteilimmanenter Bestandteil davon sind.
  4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass die gegebenenfalls mit einer Energieversorgungseinheit versehenen Identifikationseinheiten (ID) einen Speicher aufweisen, in dem die Identifikationsdaten und/oder Daten betreffend den Installationsort und/oder betreffend Eigenschaften und/oder Funktionalitäten der stationären Netzeinheiten (NEs) permanent oder temporär gespeichert werden, die selbsttätig abgegeben oder abgerufen werden.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 4, dadurch gekennzeichnet, dass die stationären Messeinrichtungen (MFs) Messwerte der zugehörigen stationären Netzeinheiten (NEs) in Form von Schwingungen vorzugsweise in der Form eines Leistungsdichtespektrums direkt erfassen oder dass die mobilen Messeinrichtungen (MFm) Messwerte der temporär zugeordneten stationären Netzeinheiten (NEs) in Form von Schwingungen vorzugsweise in der Form eines Leistungsdichtespektrums indirekt erfassen und dass die Extraktoren (EXs; EXm) prüfen, ob Frequenzanteile der erfassten Schwingungen bezüglich Frequenzlage und/oder Intensität ausserhalb des Referenzbereichs liegen oder ob die Messwerte einem vorgegebenen Muster entsprechen.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Extraktoren (EXs; EXm) steuerbar sind, sodass der Referenzbereich, die Muster und oder Regeln vorzugsweise in Abhängigkeit eines Parameters, wie der Zeit, der Wetterlage oder der Temperatur wahlweise einstellbar sind.
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 6, dadurch gekennzeichnet, dass Identifikationseinheiten (ID) und stationäre Messeinrichtungen (MFs) und stationäre Extraktoren (EXs), die je einander zugeordnet sind, jeweils eine erste stationäre Netzeinheit (NEX1) bilden; oder dass Identifikationseinheiten (ID) und stationäre Messeinrichtungen (MFs), die je einander zugeordnet sind, jeweils eine zweite stationäre Netzeinheit (NEX2) bilden, wobei die Identifikationseinheiten (ID) und/oder die stationären Messeinrichtungen (MFs) und/oder die stationären Extraktoren (EXs) und/oder die stationären Konzentratoren (CXs) drahtlos oder drahtgebunden miteinander kommunizieren.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 7, dadurch gekennzeichnet, dass der stationäre oder mobile Prozessrechner (PRs; PRm) in diskreten Zeitabständen vorliegende extrahierte Messwerte für einzelne stationäre Netzeinheiten (NEs) oder für Gruppen gleicher oder unterschiedlicher stationärer Netzeinheiten (NEs) anhand von Regeln und/oder Mustern und/oder aktuell ermittelter Vergleichswerte, insbesondere aktuell ermittelter Vergleichswerte gleichartiger benachbarter stationärer Netzeinheiten (NEs) prüft, um für die Netzeinheiten (NEs) Zustandsdaten zu ermitteln.
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 8, dadurch gekennzeichnet, dass in diskreten Zeitabständen vorliegende extrahierte Messwerte anhand der zugehörigen Identifikationsdaten je einer Zeitreihe zugewiesen werden, für die vorzugsweise unter Berücksichtigung von Expertendaten Zustandsdaten zum aktuellen Zustand und/oder Vorhersagen für die zukünftige Entwicklung des Zustands der betreffenden stationärer Netzeinheiten (NEs) ermittelt werden.
  10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 9, dadurch gekennzeichnet, dass anhand von Zustandsdaten, insbesondere Zustandsdaten, die auf eine Anomalie von stationären Netzeinheiten (NEs) hinweisen, die von Prozessrechner (PRs; PRm) für einen oder mehrere stationäre Netzeinheiten (NEs) ermittelt oder von einem externen Rechner zugeführt wurden, Expertendaten, wie Muster und/oder Regeln, generiert und in einer Datenbank werden, die für die Verarbeitung der Messwerte in den Extraktoren (EXs; EXm) und/oder in den stationären oder mobilen Prozessrechnern (PRs; PRm) verwendet werden.
  11. Vorrichtung zur Überwachung eines Eisenbahnnetzes (EN), welches stationäre Netzeinheiten (NEs), mobile Netzeinheiten (NEm) und eine Überwachungsvorrichtung (CS) umfasst, die nach einem Verfahren gemäss einem der Ansprüche 1 - 10 arbeitet und stationäre oder mobile Messeinrichtungen(MFs; MFm) aufweist, mittels denen Messwerte zumindest einer Messgrösse der zugeordneten stationären Netzeinheiten (NEs) erfassbar und zur Auswertung an einen stationären oder mobilen Prozessrechner (PRs; PRm) übertragbar sind.
  12. Vorrichtung nach Anspruch 11 mit, dadurch gekennzeichnet, dass von den Messeinrichtungen(MFs; MFm) ermittelte Messwerte einem stationären und/oder mobilen Extraktor (EXs; EXm) zuführbar sind, mittels dessen diejenigen Messwerte extrahierbar und selbsttätig oder nach Abfrage weiterleitbar sind, die ausserhalb eines Referenzbereichs liegen oder vorgegebenen Regeln oder Mustern entsprechen,
    dass jeder stationären Netzeinheit (NEs) eine Identifikationseinheit (ID) zugeordnet ist, in der Identifikationsdaten enthalten sind, die selbsttätig oder nach Abfrage abgebbar sind, und
    dass die extrahierten Messwerte und die zugehörigen Identifikationsdaten zum stationären oder mobilen Prozessrechner (PRs; PRm) übertragbar sind, mittels dessen die extrahierten Messwerte auswertbar sind, um den aktuellen Zustand und/oder einen zukünftig zu erwartenden Zustand der zugehörigen stationären Netzeinheiten (NEs) zu bestimmen.
  13. Vorrichtung nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere stationäre Extraktoren (EXs) drahtlos oder drahtgebunden je mit einem stationären Konzentrator (CXs) verbunden sind, mittels dessen extrahierten Messwerte sowie zugehörige Identifikationsdaten konzentriert an den stationären Prozessrechner (PRs) übertragbar sind.
  14. Vorrichtung nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass Programm-Module (Ax) für die stationären und/oder mobilen Extraktoren (EXs; EXm) vorgesehen sind, die der Erkennung von Messwerten dienen, die ausserhalb eines Referenzbereichs liegen oder vorgegebenen Regeln oder Mustern entsprechen und dass Programm-Module (Ax) für die stationären und/oder mobilen Prozessrechner (PRs, PRm) vorgesehen sind, die der Erkennung von Fehlern oder Mängeln dienen, die aktuell oder zukünftig bei den überwachten stationären Netzeinheiten (NEs) auftreten.
  15. Eisenbahnnetz (EN) mit einer Überwachungsvorrichtung (CS) gemäss Anspruch 11.
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