EP4405229A1 - Verfahren zum erkennen einer beschädigung an einem transportsystem und steuereinrichtung dafür - Google Patents

Verfahren zum erkennen einer beschädigung an einem transportsystem und steuereinrichtung dafür

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Publication number
EP4405229A1
EP4405229A1 EP22790286.3A EP22790286A EP4405229A1 EP 4405229 A1 EP4405229 A1 EP 4405229A1 EP 22790286 A EP22790286 A EP 22790286A EP 4405229 A1 EP4405229 A1 EP 4405229A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
measurement data
rail
sensors
damage
measurement
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
EP22790286.3A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Michael Hertkorn
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.)
ZF Friedrichshafen AG
Original Assignee
ZF Friedrichshafen AG
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 ZF Friedrichshafen AG filed Critical ZF Friedrichshafen AG
Publication of EP4405229A1 publication Critical patent/EP4405229A1/de
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
    • B61L15/0081—On-board diagnosis or maintenance
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61K—AUXILIARY EQUIPMENT SPECIALLY ADAPTED FOR RAILWAYS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B61K9/00—Railway vehicle profile gauges; Detecting or indicating overheating of components; Apparatus on locomotives or cars to indicate bad track sections; General design of track recording vehicles
    • B61K9/08—Measuring installations for surveying permanent way
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L23/00—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
    • B61L23/04—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for monitoring the mechanical state of the route
    • B61L23/042—Track changes detection
    • B61L23/045—Rail wear
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L23/00—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
    • B61L23/04—Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for monitoring the mechanical state of the route
    • B61L23/042—Track changes detection
    • B61L23/048—Road bed changes, e.g. road bed erosion

Definitions

  • the present invention relates to a method for detecting damage to a transport system that has a rail-bound vehicle and an infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle.
  • the invention also relates to a control device for carrying out the method.
  • An abnormality detection device is known from document US Pat. No. 10,953,900 B2, in which a large number of vehicles moving on a rail are each equipped with an acceleration sensor.
  • each of the vehicles is equipped with an acceleration sensor, and the acceleration data from all the sensors are evaluated in order to determine an abnormality in the vehicle or in the rails.
  • the invention relates to a method for detecting damage to a transport system that has a rail-bound vehicle and an infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle.
  • the rail-bound vehicle can be a train, for example a train for passenger transport or a train for goods transport.
  • the infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle can be a track body.
  • the track body can comprise a track bed, a rail, a railway sleeper and corresponding fastening elements for this purpose.
  • the transport system can be a cable car.
  • the rail-bound vehicle can be the gondola of a cable car and the infrastructure element can be a cable car cable or a guide rail of the cable car.
  • the rail-bound vehicle can be a tram and the infrastructure element can be a rail of the tram. Damage to the transport system can be damage to the rail-bound vehicle or damage to the infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle.
  • the method is carried out using a plurality of sensors arranged on the rail-bound vehicle.
  • the plurality of sensors are operable in a first measurement state and a second measurement state.
  • the sensors can be operated independently of one another. Accordingly, each sensor can collect individual measurement data and forward this to a higher-level evaluation unit. Alternatively, the sensors can also be operable in a calibrated manner with respect to one another. Here, the sensors collect measurement data depending on the measurement data collected by the other sensors. This measurement data can then be aggregated and then forwarded to the higher-level evaluation unit. Depending on the measurement status, the sensors can record different types of measurement data.
  • the individual measurement parameters of the first and the second measurement state can be different.
  • the method comprises a first measurement data acquisition step for acquiring first measurement data by at least one sensor operated in the first measurement state and a second measurement data acquisition step for acquiring second measurement data from the sensors operated in the second measurement state.
  • the first measurement data can already be acquired sufficiently by a sensor operated in the first measurement state.
  • the second measurement data can be recorded by all sensors operated in the second measurement state.
  • the first or second measurement data can be determined depending on the type of sensors.
  • the sensors can be acceleration sensors.
  • the first and second measurement data can then be acceleration data.
  • the sensors can be force sensors for detecting a force acting on the sensors.
  • the first and second measurement data can be detected forces.
  • Other types of sensors such as tilt sensors or optical sensors can also be used according to the first aspect of the invention.
  • the first and second measurement state of the sensors can be adapted to the respective parameter to be measured.
  • the first and second measurement state of the sensors can be adapted to the respective parameter to be measured.
  • two different frequency ranges of the electromagnetic spectrum can be recorded in the first or second measurement state.
  • the sensors are inclination sensors, the inclination can be detected in the first and second measurement states in relation to different coordinate systems.
  • the parameter to be measured can be recorded with a different degree of accuracy in the first or second measurement state of the sensors.
  • the first and second measurement data can either be recorded directly and further processed according to the method.
  • the first and second measurement data can first be recorded and then pre-processed in a subsequent step. In other words, a directly measured parameter can be converted into a parameter to be evaluated.
  • the pre-processing can be, for example, a fast Fourier analysis, a wavelet analysis, an order analysis or a principal component analysis.
  • the method further comprises a first matching step for determining a first matching of the first measurement data with a first stored comparison data set and a second matching step for determining a second matching of the second measured data with a second stored comparison data set.
  • a rail-bound vehicle that is already damaged can be measured with the at least one sensor that is operated in the first measurement state.
  • the data collected here can then form the first comparison data set.
  • the first comparison data set can be created as part of a prepared measurement.
  • a rail-bound vehicle can have been prepared in accordance with damage that can be detected by means of the method.
  • the data collected during the measurement of the prepared rail-bound vehicle using a sensor operated in the first measurement state can then form the first comparison data set.
  • the second comparison data set can have been created, for example, as part of a prepared comparison trip.
  • an infrastructure element of a transport system have been prepared in accordance with a damage that can be detected by means of the method.
  • the measurement data collected by the sensors operated in the second measurement state while passing the prepared infrastructure element can form the second measurement data set.
  • an infrastructure element that has already been damaged earlier can be measured by means of the sensors in the second measurement state.
  • the measurement data collected during the measurement of the previously damaged infrastructure element can form the second comparison data set. Partial agreement of the first measurement data with the first comparison data record or partial agreement of the second measurement data with the second comparison data record can be sufficient for determining the first agreement or the second agreement. In other words, it is not necessary for the measurement data to match the respective comparison data set completely in order to determine a match.
  • the method further includes a first damage detection step for detecting damage to the rail-bound vehicle, depending on the first match, and a second damage detection step for detecting damage to the infrastructure element passable by the rail-bound vehicle, depending on the second match.
  • Damage to the rail-bound vehicle can, for example, be damage in a wheel area of the rail-bound vehicle. In particular, it may be damage to a wheel bearing or a wheel of the rail vehicle. However, damage to other areas of the rail-bound vehicle can also be detected. If the rail-bound vehicle is a train with several connected wagons, damage to a connecting element of the individual wagons can also be detected. Alternatively or additionally, damage to a frame element or a housing of the rail-bound vehicle can also be detected.
  • Damage to the infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle can, for example, be damage to a rail or a wheel-mounting element for accommodating a wheel of the rail-bound vehicle in the transport system.
  • the rail-bound vehicle is a cable car, for example, a Damage to the ropeway of the cable car can be detected.
  • the rail-bound vehicle is a train, damage to a track bed and/or a belt rail can also be detected. Further damage to the rail-bound vehicle or to an infrastructure element of the transport system that can be passed by it can also be detected by the method according to the first aspect.
  • partial agreement of the first or second measurement data with the first or second comparison data set can be sufficient to detect damage.
  • the proposed method for detecting damage to the transport system thus makes it possible, on the one hand, to detect damage to an infrastructure element of the transport system using fewer sensors.
  • not all vehicles moving in the transport system have to be equipped with sensors.
  • not all sensors have to be queried in order to obtain the second measurement data. After all, not all measurement data received have to be above a specified limit value. Partial agreement of the second measurement data with the stored comparison data record is already sufficient to detect damage to an infrastructure element.
  • the proposed method thus enables damage to a transport system to be detected more quickly and at the same time more easily.
  • the sensors arranged on the rail-bound vehicle can be set up to acoustically detect an acceleration of the rail-bound vehicle relative to the infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle with predeterminable detection frequencies.
  • the detection frequencies can be specified externally, for example by a higher-level control device, which can specify a detection frequency for the sensors by means of control signals.
  • the sensors can also specify a specific detection frequency independently of one another or independently of a higher-level control device. For example, if a certain condition is present, a sensor can change from a first detection frequency to a second detection frequency.
  • the sensors can therefore be adapted to different operating conditions within the transport system.
  • the detection and evaluation of acoustic signals represents a particularly simple method for determining an acceleration. Acoustic acceleration sensors are also generally readily available, so that the method can be carried out using simple and inexpensive means.
  • a first subset of the sensors can be arranged on a front end section in the direction of travel of the rail-bound vehicle and a second subset of the sensors can be arranged on a rear end section in the direction of travel of the rail-bound vehicle.
  • the first and the second subset can each comprise at least two sensors.
  • the front end portion may be arranged on a towing vehicle, such as a locomotive, of the rail vehicle.
  • the front end section can delimit the rail-bound vehicle in the direction of travel of the same to the front. If the rail-bound vehicle is the gondola of a cable car, the front end section can be arranged at a front end of the gondola in the direction of travel of the gondola.
  • the rear end section can be the rear end, in the direction of travel of a train, of the wagon arranged last in the direction of travel of the train. If the rail-bound vehicle is the gondola of a cable car, the rear end section can be arranged on a rear front of the gondola in the direction of travel of the same.
  • the at least two sensors can be arranged symmetrically on the front or rear end section of the rail-bound vehicle.
  • one of the sensors can be arranged on an outer section of the front or rear end section that is on the left in the direction of travel of the rail-bound vehicle.
  • a second of the sensors can then be arranged on an outer section of the front or rear end section on the right in the direction of travel of the rail-bound vehicle.
  • at least one sensor can be arranged on an outer section of the front or rear end section of the rail-bound vehicle, which is upper in the direction of travel of the rail-bound vehicle.
  • Another of the sensors can be arranged in a lower outer section, in the direction of travel of the rail-bound vehicle, of the front or rear end section of the rail-bound vehicle.
  • the arrangement of sensors on a front and a rear end section of the rail-bound vehicle has the advantage that acceleration data can be recorded without interference from other components of the rail-bound vehicle, which are arranged between the front and the rear end section of the rail-bound vehicle.
  • the use of at least two sensors on the front and rear end sections enables redundant acquisition of acceleration data on the respective end sections.
  • the method can include a first measurement step for operating the first subset of sensors in the first measurement state and a second measurement step for operating the second subset of sensors in the second measurement state.
  • the first measurement step and the second measurement step can be carried out at the same time.
  • the sensors arranged at the front end portion of the rail vehicle can be operated in the first measurement state, while at the same time the sensors arranged at the rear end section of the rail vehicle can be operated in the second measurement state.
  • the first and the second measurement status can be set here by specifying different detection frequencies at the respective sensors. Carrying out the first and the second measuring step at the same time enables the first and second measured values to be recorded at the same time. As a result, the duration of the implementation of the method can be shortened.
  • the method can include a first changing step for changing the measurement state of the first subset of the sensors from the first to the second measurement state when a predetermined condition is present. Furthermore, the method can include a second changing step for changing the measurement state of the second subset of the sensors from the second to the first measurement state when the predetermined condition is present.
  • the predetermined condition can be the reaching of a predetermined measurement duration of the sensors in the first or second measurement state.
  • the predetermined condition may be the detection of a standstill of the rail-bound vehicle, for example by detecting a negative acceleration followed by a long-lasting zero acceleration.
  • the predetermined condition can also be the detection of a maximum acceleration, above which it is no longer possible for the sensors to detect a further acceleration in the selected measurement state.
  • the measurement method can be adapted to different operating situations of the transport system. As a result, the acquisition of measurement data, which is acquired in an incorrect operating state of the transport system, can be avoided and/or corrected by changing the measurement state.
  • the first measurement data acquisition step can include specifying a first acquisition frequency of the sensors and acquiring the first measurement data with the predetermined first acquisition frequency and a predetermined first acquisition time.
  • the first acquisition frequency and the first acquisition time can be adapted to the acceleration data acquired in the first measurement state.
  • the first detection frequency can have a value greater than 1500 Hz, in particular 1660 Hz.
  • This high-frequency sampling rate is particularly suitable for detecting damage to the rail-bound vehicle.
  • the first detection time can be more than 10 seconds, in particular 12 seconds per sensor. Due to the high sampling rate, this acquisition time is sufficient to acquire the first acceleration data.
  • the higher power consumption associated with the high sampling rate of the sensors operated in the first measurement state is reduced by selecting a correspondingly shorter acquisition time.
  • the second measurement data acquisition step can include specifying a second acquisition frequency of the sensors and acquiring the second measurement data with the predetermined second acquisition frequency and a predetermined second acquisition time.
  • the first detection frequency and the second detection frequency can differ here.
  • the first detection time and the second detection time also differ here.
  • the second Detection frequency less than 100 Hz, in particular less than 50 Hz.
  • This low-frequency sampling rate is particularly suitable for detecting damage to an infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle.
  • the second detection time can be less than 6 hours, in particular 4 hours. Due to the lower power consumption of the sensors operated in the second measurement state associated with the low-frequency sampling rate, the second acquisition time can be significantly increased in order to be able to acquire the second measurement data sufficiently.
  • the sensors operated in the first or second measurement state can accordingly be adapted to the type of the first or second measurement data.
  • the energy consumption of the sensors required to collect the measurement data can be regulated.
  • the method can include a first class classification step for classifying the first measurement data into at least two classes depending on the first match. Furthermore, the method can include a second class classification step for classifying the second measurement data into at least two classes depending on the second correspondence.
  • the two classes can be identical for the first and second measurement data. Alternatively, the first and second measurement data can each be classified into two different classes.
  • the two classes can describe different types of damage, damage to the rail-bound vehicle or damage to an infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle.
  • the first or second measurement data can be classified into a “defective” class and a “okay” class. In this case, for example, only those measurement data are classified in the “okay” class for which the detection of damage is sufficiently excluded.
  • the at least two classes can be differentiated using a graded damage category.
  • the graded damage category allows the severity of the damage to be classified more precisely. For example, classification into the classes “okay”, “slight damage”, “severe damage” and “very bad damage” can take place.
  • a person responsible for the transport system for example an operator of a railway line, can decide whether a section of the transport system in question needs to be repaired immediately or whether routine maintenance needs to be carried out at a later date. Accordingly, the needs of a user can be taken into account when carrying out the method. This can increase user-friendliness.
  • the first classification step can include comparing the first measurement data with a subset of the first comparison data set.
  • the second classification step can include a comparison of the second measurement data with a subset of the second comparison data set.
  • the subset of the first or second comparison data set can be selected using a distance measure.
  • the first measurement data and the first comparative data set can be graphically represented as a two-dimensional or three-dimensional set of points. A geometric distance can then be determined between the individual data points of the graphic representation of the first measurement data and the individual data points of the graphic representation of the first comparison data set. The subset can then be selected on the basis of this distance.
  • the entirety of the first measurement data can also be classified in one of the at least two classes.
  • the method described in connection with the first measurement data for classifying the first measurement data into at least two classes can also be used analogously for classifying the second measurement data into the two classes based on a comparison of the second measurement data with a subset of the second measurement data set.
  • the classification of the first or second measurement data in the at least two classes by means of a comparison with a subset of the first or second comparison data set offers the advantage that only a subset of the comparison data set is considered. Fewer comparison steps are necessary for this than with a comparison with the complete comparison data set. The computing effort and the number of computing operations required to carry out the comparison can thus be minimized.
  • the subset of the first or second comparison data set can comprise a plurality of data points and the comparison can be made with the plurality of data points.
  • the respective data points can be selected using a distance measure, for example.
  • a subset suitable with regard to specific criteria can be selected for carrying out the comparison.
  • the proposed method for detecting damage can thus be adapted to different operating states of the transport system. Furthermore, the proposed method for detecting damage can be adapted to various user specifications.
  • the first measurement data acquisition step, the first agreement determination step and the first class classification step can be repeated several times within a predetermined period of time.
  • the first damage detection step can include detecting damage to the rail-bound vehicle if a plurality of the first measurement data recorded within the predetermined period of time has been classified into a class that corresponds to damage to the rail-bound vehicle based on the graded damage category.
  • the first measurement data acquisition step, the first agreement determination step and the first class classification step can, for example, be repeated regularly, in particular five times a day. This allows the status of the transport system to be recorded at different times within a day. The concrete loads on the transport system during the day can thus be simulated more precisely.
  • damage to the rail-bound vehicle is only detected if, in five repetitions of the first measurement data acquisition step, the first step of determining agreement and the first class classification step, three of the five recorded first measurement data were classified in the class that corresponds to damage to the rail-bound vehicle.
  • randomly occurring measurement errors can be compensated for and the accuracy of the damage detection can be improved.
  • the second measurement data acquisition step, the second agreement determination step and the second class classification step can be repeated several times within a predetermined period of time.
  • the second measurement data can include a plurality of data points and the second damage detection step can include detecting damage to an infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle if a predetermined proportion of the data points of the second measurement data recorded within the specified period of time has been classified in a class that based on the graded damage category corresponds to damage to an infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle.
  • damage to the infrastructure element can only be detected when two out of three data points of the second measurement data have been classified in the class that corresponds to damage to the infrastructure element.
  • randomly occurring measurement errors can be compensated for and the accuracy of the damage detection can be improved.
  • the predetermined number of data points of the second measurement data recorded within the specified time period can be greater than 50%, in particular greater than 90% of the total data points of the second measurement data recorded within the specified period.
  • the predetermined number can be less than 100% of the total data points of the second measurement data recorded within the predetermined time period. Accordingly, in order to detect damage to an infrastructure element, the second measurement data does not have to match the second comparison data set completely. During the acoustic acquisition of acceleration data, it can happen that, for example Acceleration data, which may indicate damage, are not recorded due to loud noises or an inept choice of sampling times.
  • the invention relates to a control device which comprises a communication interface for receiving measurement data as described above.
  • the control device is set up to carry out the method according to one of the first aspects.
  • FIG. 1 schematically shows a transport system with sensors operated in different measuring states according to an embodiment of the invention.
  • FIG. 2 schematically shows the transport system of FIG. 1 according to a further embodiment of the invention.
  • FIG. 3 shows a flow chart with steps of a method for detecting damage to a transport system according to an embodiment of the invention.
  • FIG. 4 shows a flowchart with steps applicable to the method shown in FIG.
  • Figure 1 shows schematically a transport system 100 with a rail-bound vehicle 10 and an infrastructure element 20 that can be passed by the rail-bound vehicle 10.
  • the transport system 100 is shown in Figure 1 in the form of a railway line on which a train 10 moves along a railway track 20.
  • the train 10 includes several wagons 10a, 10b, 10c.
  • the railway rail 20 comprises a plurality of railway sleepers 22, two rail tracks 24 and a track bed 26.
  • a plurality of sensors 12, 14, 16, 18 are arranged on the train 10, which are set up to acoustically detect an acceleration of the train 10 relative to the railway rail with definable detection frequencies 20 to capture.
  • a first subset 12 , 14 of the sensors is arranged at a front end portion 11 of the train 10 .
  • a second subset 16 , 18 of the sensors is located at a rear end portion 13 of the train 10 .
  • the first subset 12, 14 of the sensors is operated in a first measurement state.
  • the second subset 16, 18 of the sensors is operated in a second measurement state.
  • the sensors 12, 14 detect acceleration values of the train 10 relative to the rail 20 with a first acquisition frequency of 1660 Hz.
  • the sensors 12, 14 are in a high-frequency measurement state, shown with HF in FIG .
  • the acceleration values detected by the sensors 12, 14 are processed, for example by means of electronic signal processing, to form first acceleration data which are representative of an acceleration of the train 10 relative to the railway rail 20.
  • the second subset 16, 18 of the sensors also detects acceleration values of the train 10 relative to the rail 20 with a second detection frequency of less than 50 Hz.
  • the low-frequency second measurement state of the sensors 16, 18 is shown in FIG.
  • the acceleration values detected by the sensors 16, 18 are processed, for example by means of electronic signal processing, to form second acceleration data which are used for an acceleration of the train 10 relative to the Rail track 20 are representative.
  • Damage 50 to the rail-bound vehicle 10 can be detected by means of the sensors 12, 14 operated in the high-frequency first measurement state HF.
  • the damage 50 is shown in the form of a vibration of the wagon 10a relative to the railway rail 20, which is indicated by two double-headed arrows.
  • the vibration 50 can be caused, for example, by damage to a wheel and/or a wheel bearing of the wagon 10a. Furthermore, with the sensors 16, 18 operated in the low-frequency measuring state NF, damage 60 to the infrastructure element 20 can be detected. The damage 60 to the infrastructure element 20 is shown in FIG.
  • the acceleration data recorded by the sensors 12, 14, 16, 18 are transmitted to a communication interface 72 of a control device 70.
  • the acceleration data generated by the sensors 12 , 14 operated in the first measurement state HF are recorded by the control device 70 as first measurement data 30 .
  • the acceleration data generated by the sensors 16 , 18 operated in the second measurement state NF are recorded by the control device 70 as second measurement data 40 .
  • the control device 70 compares the first measurement data 30 with a first comparison data set 32 to determine a first match according to the procedure described above. Such a comparison of the first measurement data 30 with the first comparison data record 32 is described below.
  • the first measurement data 30 and the first comparison data set 32 are graphically represented as a two- or three-dimensional set of points.
  • the first measurement data 30 and the first comparison data set 42 can be represented as a set of points in the form of a two-dimensional graph.
  • the first measurement data 30 and the first comparison data set 32 can be represented as a set of points in the form of a three-dimensional grid.
  • a distance measure such as the Euclidean distance, can then be applied between the graphical representation of the first measurement data 30 and the graphical representation of the first comparison data set 32 .
  • the Euclidean distance denotes the length of the shortest connecting path between two objects arranged in space or on a plane Points. This distance is invariant under movements.
  • This distance measure is then applied between all points of the set of points of the graphical representation of the comparison data set 32 and each individual point of the set of points of the graphical representation of the first measurement data 30 .
  • the k data points of the comparison data set 32 which have the smallest distance to the respective point of the first measurement data 30 are now selected for each point of the point set of the graphical representation of the first measurement data 30 .
  • a check is then carried out into which classes the k data points of the subset have been assigned.
  • the respective point of the set of points of the graphic representation of the first measurement data 30 can also be classified in this class. If, for example, a majority of the points in the subset of the comparison data set 32 were classified in the “okay” damage class, the point in question from the set of points of the first measurement data 30 can also be classified in the “okay” damage class. On the other hand, if a majority of the points in the subset of the comparison data set 32 were classified in the “defective” damage class, then the point in question from the set of points in the first measurement data 30 can also be classified in the “defective” damage class. This procedure can be repeated for all points of the point set of the graphical representation of the first measurement data 30 .
  • the control device 70 also compares the second measurement data 40 with a second comparison data set 42 to determine a second match according to the procedure described above.
  • FIG. 2 schematically shows the transport system 100 according to FIG. 1 at a point in time at which a first changing step or a second changing step for changing the respective measurement states of the sensors 12, 14, 16, 18 was carried out.
  • the other components of the transport system 100 in FIG. 2 are equivalent to those in FIG.
  • the first subset of the sensors 12, 14 is in the second low-frequency measurement state NF, in which acceleration values of the train 10 are recorded with a recording frequency of less than 50 Hz and first acceleration data are generated.
  • Damage 60' to the rail 20 can be detected by means of the acceleration data generated by the sensors 12, 14 in the second low-frequency measurement state NF.
  • the damage 60' is again shown in FIG.
  • the second subset of the sensors 16, 18 is in the first high-frequency measurement state HF, in which acceleration values of the train 10 are recorded with a recording frequency of 1660 Hz and converted into second acceleration data.
  • Damage 50' to the rail-bound vehicle 10 can be detected by means of the sensors 16, 18 operated in the high-frequency measuring state HF.
  • the damage 50' is shown in the form of a vibration of the wagon 10c relative to the railway rail 20, which is indicated by two double-headed arrows.
  • the vibration 50' can be caused, for example, by damage to a wheel and/or a wheel bearing of the wagon 10c.
  • the acceleration data recorded by sensors 12, 14, 16, 18 are transmitted to communication interface 72 of control device 70.
  • the acceleration data generated by the sensors 12, 14 operated in the second measurement state are recorded by the control device 70 as second measurement data 40'.
  • the acceleration data generated by the sensors 16, 18 operated in the first measurement state are recorded by the control device 70 as first measurement data 30'.
  • the control device 70 compares the first measurement data 30' with the first comparison data set 32 to determine the first match according to the procedure described above.
  • the controller 70 compares the second measurement data 40 with the second comparison data set 42 for determining the second match according to the procedure described above.
  • the control device 70 recognizes the damage 50' to the rail-bound vehicle 10 according to the procedure described above.
  • the control device 70 recognizes the damage 60' to the infrastructure element 20 according to the procedure described above.
  • FIG. 3 shows steps for carrying out the method for detecting damage 50, 50'; 60, 60' on the transport system 100 of FIGS. 1 and 2 in a chronological sequence.
  • the method begins with a step SO.
  • the procedure is divided into two variants. However, as explained above, these can be carried out in parallel.
  • first measurement data 30, 30' are acquired by at least one sensor 12, 14, 16, 18 operated in a first measurement state LF, HF.
  • a first agreement determination step Sb1 a first agreement of the first measurement data 30, 30' with a first stored comparison data set 32 is determined.
  • damage 50, 50' to the rail-bound vehicle 10 is detected in a first damage detection step Sc1.
  • second measurement data 40, 40' are acquired by sensors 12, 14, 16, 18 operated in a second measurement state HF, LF.
  • a second agreement determination step Sb2 a second agreement of the second measurement data 40, 40' with the second stored comparison data set 42 is determined.
  • damage 60, 60' to the infrastructure element 20 through which the rail-bound vehicle 10 can pass is detected in a second damage detection step Sc2.
  • FIG. 4 shows further steps applicable to the method shown in FIG. These are in turn divided into two variants, depending on the type of to detecting damage to the transport system 100. Steps Sa1, Sb1 and Sc1, and steps Sa2, Sb2 and Sc2 are equivalent to the steps shown in FIG. These steps are not discussed again in the explanation of FIG.
  • a first subset of the sensors 12, 14 is operated in a first measurement state HF, NF. Furthermore, if a predetermined condition is present, the measurement state of the first subset of the sensors 12, 14 is changed from the first measurement state HF, NF to a second measurement state NF, HF in a first changeover step Sa111. Furthermore, in a first class classification step Sb11 following the first correspondence determination step Sb1, the first measurement data 30, 30' are classified into at least two classes depending on the first correspondence. Finally, the first measurement data acquisition step Sa1, the first agreement determination step Sb1 and the first class classification step Sb11 are repeated several times within a predetermined period of time.
  • steps Sa1, Sb1 and Sb11 The repetition of steps Sa1, Sb1 and Sb11 is indicated by an arrow WH1.
  • damage 50, 50' to the rail-bound vehicle 10 is detected in the first damage detection step Sc1 if a majority of the first measurement data 30, 30' recorded within the specified period of time has been classified into a class based on the graded damage category of a damage 50, 50' on the rail-bound vehicle 10 corresponds.
  • a second subset of the sensors 16, 18 is operated in a second measurement state NF, HF. Furthermore, if a predetermined condition is present, the measurement state of the second subset of the sensors 16, 18 is changed from the second measurement state NF, HF to a first measurement state HF, NF in a second changeover step Sa211. Furthermore, in a second class classification step Sb21 optionally following the second correspondence determination step Sb2, the second measurement data 40, 40′ are classified into at least two classes depending on the second correspondence.
  • the second measurement data acquisition step Sa2, the second matching determination step Sb2 and second class classification step Sb21 are repeated a number of times within a predetermined period of time.
  • the repetition of steps Sa2, Sb2 and Sb21 is indicated by an arrow WH2.
  • damage 60, 60' to an infrastructure element 20 that can be passed by the rail-bound vehicle 10 is detected if a majority of the second measurement data 40, 40' recorded within the predetermined period of time has been classified into a class that is based on corresponds to the graded damage category of damage 60, 60' to the rail-bound vehicle 10.
  • the proposed method was explained using FIGS. 1 to 4 using the example of a train as a rail-bound vehicle and using the example of a rail as an infrastructure element. However, this is by no means to be understood as limiting.
  • the method can also be applied to the transport system of a cable car, which has a gondola as a rail-bound vehicle and a cable or a guide rail of the cable as an infrastructure element.
  • the method can be applied to the transport system of a tram, which has the tram as a rail-bound vehicle and the tracks of the tram as an infrastructure element.
  • Further embodiments of a transport system with a rail-bound vehicle and an infrastructure element that can be passed by the rail-bound vehicle are also included in the proposed method.

Landscapes

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Abstract

Vorgeschlagen wird ein Verfahren zum Erkennen einer Beschädigung an einem Transportsystem (100), das ein schienengebundenes Fahrzeug (10) und ein von dem schienengebundenen Fahrzeug (10) passierbares Infrastrukturelement (20) aufweist, mittels einer Mehrzahl von an dem schienengebundenen Fahrzeug (10) angeordneten Sensoren (12, 14, 16, 18). Die Mehrzahl von Sensoren (12, 14, 16, 18) sind in einem ersten Messzustand und einem zweiten Messzustand betreibbar. Das Verfahren umfasst einen ersten Messdatenerfassungsschritt (Sa1) zum Erfassen von ersten Messdaten durch zumindest einen in dem ersten Messzustand betriebenen Sensor (12, 14, 16, 18) und einen zweiten Messdatenerfassungsschritt (Sa2) zum Erfassen von zweiten Messdaten der in dem zweiten Messzustand betriebenen Sensoren (12, 14, 16, 18). Weiterhin umfasst das Verfahren einen ersten Übereinstimmungsermittlungsschritt (Sb1) zum Ermitteln einer ersten Übereinstimmung der ersten Messdaten mit einem ersten hinterlegten Vergleichsdatensatz (32) und einen zweiten Übereinstimmungsermittlungsschritt (Sb2) zum Ermitteln einer zweiten Übereinstimmung der zweiten Messdaten mit einem zweiten hinterlegten Vergleichsdatensatz (42). Außerdem umfasst das Verfahren einen ersten Beschädigungserkennungsschritt (Sc1) zum Erkennen einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug (10), abhängig von der ersten Übereinstimmung und einen zweiten Beschädigungserkennungsschritt (Sc2) zum Erkennen einer Beschädigung an dem von dem schienengebundenen Fahrzeug (10) passierbaren Infrastrukturelement (20), abhängig von der zweiten Übereinstimmung. Vorgeschlagen wird ferner eine Steuereinrichtung (70) zum Durchführen des Verfahrens.

Description

Verfahren zum Erkennen einer Beschädigung an einem Transportsystem und Steuereinrichtung dafür
Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen einer Beschädigung an einem Transportsystem, das ein schienengebundenes Fahrzeug und ein von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbares Infrastrukturelement aufweist. Die Erfindung betrifft zudem eine Steuereinrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
Stand der Technik
Aus dem Dokument US 10,953,900 B2 ist eine Abnormalitätserfassungseinrichtung bekannt, bei welcher eine Vielzahl von Fahrzeugen, die sich auf einer Schiene bewegen, jeweils mit einem Beschleunigungssensor ausgestattet werden. Hierbei wird jedes der Fahrzeuge mit einem Beschleunigungssensor ausgestattet und die Beschleunigungsdaten aller Sensoren werden ausgewertet, um eine Abnormalität des Fahrzeugs oder an den Schienen festzustellen.
Darstellung der Erfindung
Die Erfindung bezieht sich in einem Aspekt auf ein Verfahren zum Erkennen einer Beschädigung an einem Transportsystem, das ein schienengebundenes Fahrzeug und ein von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbares Infrastrukturelement aufweist.
Bei dem schienengebundenen Fahrzeug kann es sich um einen Zug, beispielsweise einen Zug zur Personenbeförderung oder einen Zug zur Güterbeförderung handeln. In diesem Fall kann es sich bei dem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbares Infrastrukturelement um einen Gleiskörper handeln. Der Gleiskörper kann hierbei ein Gleisbett, eine Schiene, eine Bahnschwelle und entsprechende Befestigungselemente hierfür umfassen. Alternativ kann es sich bei dem Transportsystem um eine Seilbahn handeln. Bei diesem Beispiel kann das schienengebundene Fahrzeug die Gondel einer Seilbahn sein und bei dem Infrastrukturelement kann es sich um ein Standseil der Seilbahn beziehungsweise eine Führungsschiene des Standseils handeln. In einem weiteren Beispiel kann es sich bei dem schienengebundenen Fahrzeug um eine Straßenbahn und bei dem Infrastrukturelement um eine Schiene der Straßenbahn handeln. Bei einer Beschädigung an dem Transportsystem kann es sich um eine Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug oder eine Beschädigung an dem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement handeln.
Das Verfahren wird mittels einer Mehrzahl von an dem schienengebundenen Fahrzeug angeordneten Sensoren durchgeführt. Die Mehrzahl von Sensoren sind in einem ersten Messzustand und einem zweiten Messzustand betreibbar. Die Sensoren können unabhängig voneinander betreibbar sein. Demnach kann jeder Sensor einzelne Messdaten sammeln und diese an eine übergeordnete Auswerteeinheit weiterleiten. Alternativ können die Sensoren auch kalibriert zueinander betreibbar sein. Hierbei sammeln die Sensoren Messdaten in Abhängigkeit der von den anderen Sensoren gesammelten Messdaten. Diese Messdaten können dann aggregiert und anschließend an die übergeordnete Auswerteeinheit weitergeleitet werden. Je nach Messzustand können die Sensoren unterschiedliche Arten von Messdaten erfassen. Die einzelnen Messparameter des ersten und des zweiten Messzustands können hierbei unterschiedlich sein.
Das Verfahren umfasst einen ersten Messdatenerfassungsschritt zum Erfassen von ersten Messdaten durch zumindest einen in dem ersten Messzustand betriebenen Sensor und einen zweiten Messdatenerfassungsschritt zum Erfassen von zweiten Messdaten der in dem zweiten Messzustand betriebenen Sensoren. Gemäß dem Verfahren können die ersten Messdaten bereits von einem in dem ersten Messzustand betriebenen Sensor ausreichend erfasst werden. Demgegenüber können die zweiten Messdaten von allen in dem zweiten Messzustand betriebenen Sensoren erfasst werden. Die ersten beziehungsweise zweiten Messdaten können hier abhängig von der Art der Sensoren bestimmt sein. Beispielsweise kann es sich bei den Sensoren um Beschleunigungssensoren handeln. Bei den ersten und zweiten Messdaten kann es sich dann um Beschleunigungsdaten handeln. Alternativ kann es sich bei den Sensoren um Kraftsensoren zur Erfassung einer auf die Sensoren wirkenden Kraft handeln. Bei den ersten und zweiten Messdaten kann es sich hierbei um erfasste Kräfte handeln. Andere Arten von Sensoren wie beispielsweise Neigungssensoren oder optische Sensoren sind gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung ebenfalls verwendbar. Der erste und zweite Messzustand der Sensoren kann hierbei dem jeweiligen zu messenden Parameter angepasst werden. Beispielsweise können bei einem optischen Sensor zwei verschiedene Frequenzbereiche des elektromagnetischen Spektrums in dem ersten beziehungsweise zweiten Messzustand erfasst werden. Handelt es sich bei den Sensoren um Neigungssensoren, kann die Neigung in dem ersten und zweiten Messzustand in Relation zu verschiedenen Koordinatensystemen erfasst werden. Alternativ oder zusätzlich kann in dem ersten beziehungsweise zweiten Messzustand der Sensoren der zu messende Parameter mit einer unterschiedlichen Genauigkeit erfasst werden. Die ersten und zweiten Messdaten können entweder direkt erfasst und gemäß dem Verfahren weiterbearbeitet werden. Alternativ können die ersten und zweiten Messdaten zunächst erfasst, und dann in einem darauffolgenden Schritt vorverarbeitet werden. Mit anderen Worten kann ein direkt gemessener Parameter in einen auszuwertenden Parameter umgewandelt werden. Bei der Vorverarbeitung kann es sich beispielsweise um eine Fast-Fourier-Analyse, eine wavelet-Analyse, eine Ordnungsanalyse oder eine Principal Component-Analyse handeln.
Das Verfahren umfasst weiterhin einen ersten Übereinstimmungsermittlungsschritt zum Ermitteln einer ersten Übereinstimmung der ersten Messdaten mit einem ersten hinterlegten Vergleichsdatensatz und einen zweiten Übereinstimmungsermittlungsschritt zum Ermitteln einer zweiten Übereinstimmung der zweiten Messdaten mit einem zweiten hinterlegten Vergleichsdatensatz. Zum Erzeugen des ersten Vergleichsdatensatzes kann beispielsweise ein bereits beschädigtes schienengebundenes Fahrzeug mit dem zumindest einen in dem ersten Messzustand betriebenen Sensor vermessen werden. Die hierbei gesammelten Daten können dann den ersten Vergleichsdatensatz bilden. Alternativ oder zusätzlich kann der erste Vergleichsdatensatz im Rahmen einer präparierten Messung erstellt werden. Hierbei kann ein schienengebundenes Fahrzeug entsprechend einer mittels des Verfahrens zu erkennenden Beschädigung präpariert worden sein. Die während der Vermessung des präparierten schienengebundenen Fahrzeugs mit einem in dem ersten Messzustand betriebenen Sensor gesammelten Daten können dann den ersten Vergleichsdatensatz bilden. Der zweite Vergleichsdatensatz kann beispielsweise im Rahmen einer präparierten Vergleichsfahrt erstellt worden sein. Bei solch einer Vergleichsfahrt kann ein Infrastrukturelement eines Transportsystems entsprechend einer mittels des Verfahrens zu erkennenden Beschädigung präpariert worden sein. Die während des Passierens des präparierten Infrastrukturelements von den in dem zweiten Messzustand betriebenen Sensoren gesammelten Messdaten können den zweiten Messdatensatz bilden. Alternativ oder zusätzlich kann ein bereits früher beschädigtes Infrastrukturelement mittels der Sensoren in dem zweiten Messzustand vermessen werden. Die während der Vermessung des früher bereits beschädigtes Infrastrukturelements gesammelten Messdaten können den zweiten Vergleichsdatensatz bilden. Zum Bestimmen der ersten Übereinstimmung oder der zweiten Übereinstimmung kann ein teilweises Übereinstimmen der ersten Messdaten mit dem ersten Vergleichsdatensatz beziehungsweise ein teilweises Übereinstimmen der zweiten Messdaten mit dem zweiten Vergleichsdatensatz ausreichend sein. Mit anderen Worten ist eine vollständige Übereinstimmung der Messdaten mit dem jeweiligen Vergleichsdatensatz nicht notwendig, um eine Übereinstimmung zu ermitteln.
Das Verfahren umfasst weiterhin einen ersten Beschädigungserkennungsschritt zum Erkennen einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug, abhängig von der ersten Übereinstimmung, und einen zweiten Beschädigungserkennungsschritt zum Erkennen einer Beschädigung an dem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement, abhängig von der zweiten Übereinstimmung. Bei einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug kann es sich beispielsweise um eine Beschädigung in einem Radbereich des schienengebundenen Fahrzeugs handeln. Insbesondere kann es sich um eine Beschädigung eines Radlagers oder eines Rads des schienengebundenen Fahrzeugs handeln. Jedoch können auch Beschädigungen an anderen Bereichen des schienengebundenen Fahrzeugs erkannt werden. Handelt es sich bei dem schienengebundenen Fahrzeug um einen Zug mit mehreren verbundenen Waggons, können auch Beschädigungen an einem Verbindungselement der einzelnen Waggons erkannt werden. Alternativ oder zusätzlich können auch Beschädigungen an einem Rahmenelement oder einem Gehäuse des schienengebundenen Fahrzeugs erkannt werden. Eine Beschädigung an dem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement kann beispielsweise eine Beschädigung an einer Schiene beziehungsweise einem Radaufnahmeelement zur Aufnahme eines Rades des schienengebundenen Fahrzeugs in dem Transportsystem sein. Handelt es sich bei dem schienengebundenen Fahrzeug um eine Seilbahn, kann beispielsweise auch eine Beschädigung des Standseils der Seilbahn erkannt werden. Handelt es sich bei dem schienengebundenen Fahrzeug um einen Zug, kann auch eine Beschädigung an einem Gleisbett und/oder einer Bandschiene erkannt werden. Weitere Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug oder einem von diesem passierbaren Infrastrukturelement des Transportsystems können von dem Verfahren gemäß dem ersten Aspekt ebenfalls erkannt werden. Wie oben bereits erwähnt, kann abhängig von dem gewählten Vergleich eine teilweise Übereinstimmung der ersten beziehungsweise zweiten Messdaten mit dem ersten beziehungswese zweiten Vergleichsdatensatz ausreichend sein, um eine Beschädigung zu erkennen.
Das vorgeschlagene Verfahren zum Erkennen einer Beschädigung an dem Transportsystem ermöglicht es somit einerseits, mittels weniger Sensoren bereits eine Beschädigung an einem Infrastrukturelement des Transportsystems zu erkennen. Insbesondere müssen nicht alle Fahrzeuge, die sich in dem Transportsystem bewegen, mit Sensoren ausgestattet werden. Weiterhin müssen nicht alle Sensoren abgefragt werden, um die zweiten Messdaten zu erhalten. Schließlich müssen nicht alle erhaltenen Messdaten oberhalb eines vorgegebenen Grenzwerts liegen. Zur Erkennung einer Beschädigung an einem Infrastrukturelement ist bereits eine teilweise Übereinstimmung der zweiten Messdaten mit dem hinterlegten Vergleichsdatensatz ausreichend. Das vorgeschlagene Verfahren ermöglicht somit eine schnellere und gleichzeitig einfacher durchzuführende Erkennung einer Beschädigung an einem Transportsystem.
Nach einer Ausführungsform des Verfahrens können die an dem schienengebundenen Fahrzeug angeordneten Sensoren dazu eingerichtet sein, mit vorgebbaren Erfassungsfrequenzen akustisch eine Beschleunigung des schienengebundenen Fahrzeugs relativ zu dem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement zu erfassen. Die Erfassungsfrequenzen können insbesondere von außen vorgebbar sein, beispielsweise von einer übergeordneten Steuereinrichtung, welche mittels Steuersignalen eine Erfassungsfrequenz der Sensoren vorgeben kann. Alternativ dazu können die Sensoren auch unabhängig voneinander beziehungsweise unabhängig von einer übergeordneten Steuereinrichtung eine bestimmte Erfassungsfrequenz vorgeben. Beispielsweise kann bei Vorliegen einer bestimmten Bedingung ein Sensor von einer ersten Erfassungsfrequenz in eine zweite Erfassungsfrequenz wechseln. Die Sensoren können demnach an unterschiedliche Betriebsumstände innerhalb des Transportsystems angepasst werden. Weiterhin stellt die Erfassung und Auswertung von akustischen Signalen eine besonders einfache Methode zur Bestimmung einer Beschleunigung dar. Akustische Beschleunigungssensoren sind außerdem im Allgemeinen gut verfügbar, sodass das Verfahren mit einfachen und kostengünstigen Mitteln durchgeführt werden kann.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform kann eine erste Teilmenge der Sensoren an einem in Fahrtrichtung des schienengebundenen Fahrzeugs vorderen Endabschnitt angeordnet sein und eine zweite Teilmenge der Sensoren kann an einem in Fahrtrichtung des schienengebundenen Fahrzeugs hinteren Endabschnitt angeordnet sein. Die erste und die zweite Teilmenge können jeweils mindestens zwei Sensoren umfassen. Der vordere Endabschnitt kann an einem Zugfahrzeug, wie beispielsweise einer Lokomotive, des schienengebundenen Fahrzeugs angeordnet sein. Insbesondere kann der vordere Endabschnitt das schienengebundene Fahrzeug in Fahrtrichtung desselben nach vorne begrenzen. Handelt es sich bei dem schienengebundenen Fahrzeug um die Gondel einer Seilbahn, kann der vordere Endabschnitt an einer in Fahrtrichtung der Gondel vorderen Front derselben angeordnet sein. Bei dem hinteren Endabschnitt kann es sich um das in Fahrtrichtung eines Zuges hintere Ende des in Fahrtrichtung des Zuges zuletzt angeordneten Waggons handeln. Handelt es sich bei dem schienengebundenen Fahrzeug um die Gondel einer Seilbahn, kann der hintere Endabschnitt an einer in Fahrtrichtung der Gondel hinteren Front derselben angeordnet sein.
Die mindestens zwei Sensoren können symmetrisch an dem vorderen beziehungsweise hinteren Endabschnitt des schienengebundenen Fahrzeugs angeordnet sein. Beispielsweise kann einer der Sensoren an einem in Fahrtrichtung des schienengebundenen Fahrzeugs linken Außenabschnitt des vorderen beziehungsweise hinteren Endabschnitts angeordnet sein. Ein zweiter der Sensoren kann dann an einem in Fahrtrichtung des schienengebundenen Fahrzeugs rechten Außenabschnitt des vorderen beziehungsweise hinteren Endabschnitts angeordnet sein. Alternativ oder zusätzlich kann zumindest ein Sensor an einem in Fahrtrichtung des schienengebundenen Fahrzeugs oberen Außenabschnitt des vorderen beziehungsweise hinteren Endabschnitt des schienengebundenen Fahrzeugs angeordnet sein. Ein weiterer der Sensoren kann an einem in Fahrtrichtung des schienengebundenen Fahrzeugs unteren Außenabschnitt des vorderen beziehungsweise hinteren Endabschnitt des schienengebundenen Fahrzeugs angeordnet sein. Die Anordnung von Sensoren an einem vorderen und einem hinteren Endabschnitt des schienengebundenen Fahrzeugs hat den Vorteil, dass Beschleunigungsdaten ohne Störeinflüsse durch weitere Komponenten des schienengebundenen Fahrzeugs erfasst werden können, welche zwischen dem vorderen und dem hinteren Endabschnitt des schienengebundenen Fahrzeugs angeordnet sind. Die Verwendung von zumindest zwei Sensoren an dem vorderen und dem hinteren Endabschnitt ermöglicht eine redundante Erfassung von Beschleunigungsdaten an den jeweiligen Endabschnitten.
Nach einer weiteren Ausführungsform kann das Verfahren einen ersten Messschritt zum Betreiben der ersten Teilmenge der Sensoren in dem ersten Messzustand und einen zweiten Messschritt zum Betreiben der zweiten Teilmenge der Sensoren in dem zweiten Messzustand umfassen. Der erste Messschritt und der zweite Messschritt können zeitgleich durchgeführt werden. Beispielsweise können die an dem vorderen Endabschnitt des schienengebundenen Fahrzeugs angeordneten Sensoren in dem ersten Messzustand betrieben werden, während zeitgleich die an dem hinteren Endabschnitt des schienengebundenen Fahrzeugs angeordneten Sensoren in dem zweiten Messzustand betrieben werden können. Der erste und der zweite Messzustand können hierbei durch Vorgeben von unterschiedlichen Erfassungsfrequenzen an den jeweiligen Sensoren eingestellt werden. Das zeitgleiche Durchführen des ersten und des zweiten Messschritts ermöglicht die gleichzeitige Erfassung von ersten und zweiten Messwerten. Hierdurch kann die Dauer der Verfahrensdurchführung verkürzt werden.
Bei dieser Ausführungsform kann das Verfahren einen ersten Wechselschritt zum Wechseln des Messzustands der ersten Teilmenge der Sensoren von dem ersten in den zweiten Messzustand bei Vorliegen einer vorbestimmten Bedingung umfassen. Weiterhin kann das Verfahren einen zweiten Wechselschritt zum Wechseln des Messzustands der zweiten Teilmenge der Sensoren von dem zweiten in den ersten Messzustand bei Vorliegen der vorbestimmten Bedingung umfassen. Beispielsweise kann die vorbestimmte Bedingung das Erreichen einer vorgegebenen Messdauer der Sensoren in dem ersten beziehungsweise zweiten Messzustand sein. Alternativ oder zusätzlich kann die vorbestimmte Bedingung das Erfassen eines Stillstands des schienengebundenen Fahrzeugs sein, beispielsweise durch das Erfassen einer negativen Beschleunigung gefolgt von einer lang andauernden Nullbeschleunigung. Alternativ oder zusätzlich kann die vorbestimmte Bedingung auch das Erfassen einer Maximalbeschleunigung sein, oberhalb welcher das Erfassen einer weiteren Beschleunigung in dem gewählten Messzustand für die Sensoren nicht mehr möglich ist. Durch das Wechseln des Messzustands bei Vorliegen einer vorbestimmten Bedingung kann das Messverfahren an verschiedene Betriebssituationen des Transportsystems angepasst werden. Hierdurch kann das Erfassen von Messdaten, welche in einem fehlerhaften Betriebszustand des Transportsystems erfasst werden, durch Wechseln des Messzustands vermieden und/oder korrigiert werden.
Nach einer weiteren Ausführungsform kann der erste Messdatenerfassungsschritt ein Vorgeben einer ersten Erfassungsfrequenz der Sensoren und ein Erfassen der ersten Messdaten mit der vorgegeben ersten Erfassungsfrequenz und einer vorgegebenen ersten Erfassungszeit umfassen. Die erste Erfassungsfrequenz und die erste Erfassungszeit können an die in dem ersten Messzustand erfassten Beschleunigungsdaten angepasst sein. Beispielsweise kann die erste Erfassungsfrequenz einen Wert größer als 1500 Hz, insbesondere 1660 Hz haben. Diese hochfrequente Abtastrate ist zur Erfassung einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug besonders geeignet. In diesem Beispiel kann die erste Erfassungszeit mehr als 10 Sekunden, insbesondere 12 Sekunden pro Sensor betragen. Aufgrund der hohen Abtastrate ist diese Erfassungszeit ausreichend, um die ersten Beschleunigungsdaten zu erfassen. Gleichzeitig wird die mit der hohen Abtastrate einhergehende höhere Leistungsaufnahme der in dem ersten Messzustand betriebenen Sensoren durch die Wahl einer entsprechend kürzeren Erfassungszeit reduziert.
Bei dieser Ausführungsform kann der zweite Messdatenerfassungsschritt ein Vorgeben einer zweiten Erfassungsfrequenz der Sensoren und ein Erfassen der zweiten Messdaten mit der vorgegebenen zweiten Erfassungsfrequenz und einer vorgegebenen zweiten Erfassungszeit umfassen. Die erste Erfassungsfrequenz und die zweite Erfassungsfrequenz können sich hierbei unterscheiden. Die erste Erfassungszeit und die zweite Erfassungszeit unterscheiden sich hierbei ebenfalls. Beispielsweise kann die zweite Erfassungsfrequenz kleiner als 100 Hz, insbesondere kleiner als 50 Hz sein. Diese niederfrequente Abtastrate ist zur Erfassung einer Beschädigung an einem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement besonders geeignet. Die zweite Erfassungszeit kann weniger als 6 Stunden, insbesondere 4 Stunden betragen. Aufgrund der mit der niederfrequenten Abtastrate einhergehenden geringeren Leistungsaufnahme der in dem zweiten Messzustand betriebenen Sensoren kann die zweite Erfassungszeit deutlich erhöht werden, um die zweiten Messdaten ausreichend erfassen zu können. Die in dem ersten beziehungsweise zweiten Messzustand betriebenen Sensoren können demnach an die Art der ersten beziehungsweise zweiten Messdaten angepasst werden. Gleichzeitig kann der für die Erfassung der Messdaten benötigte Energieverbrauch der Sensoren reguliert werden.
Nach einer weiteren Ausführungsform kann das Verfahren einen ersten Klasseneinordnungsschritt zum Einordnen der ersten Messdaten in zumindest zwei Klassen abhängig von der ersten Übereinstimmung umfassen. Ferner kann das Verfahren einen zweiten Klasseneinordnungsschritt zum Einordnen der zweiten Messdaten in zumindest zwei Klassen abhängig von der zweiten Übereinstimmung umfassen. Die zwei Klassen können für die ersten und zweiten Messdaten identisch sein. Alternativ können die ersten und zweiten Messdaten in jeweils zwei unterschiedliche Klassen eingeordnet werden. Die zwei Klassen können verschiedene Schadensarten einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug beziehungsweise einer Beschädigung an einem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement beschreiben. Beispielsweise können die ersten beziehungsweise zweiten Messdaten in eine Klasse „schadhaft“ und eine Klasse „in Ordnung“ eingeordnet werden. Hierbei werden in die Klasse „in Ordnung“ beispielsweise nur diejenigen Messdaten eingeordnet, bei welchen das Erkennen einer Beschädigung hinreichend ausgeschlossen ist. Hingegen werden beispielsweise all jene Messdaten, welche auch nur auf eine leichte Beschädigung schließen lassen, in die Klasse „schadhaft“ eingeordnet. Das Einteilen der ersten und zweiten Messdaten in zumindest zwei Klassen ermöglicht eine Quantifizierung der bekannten Beschädigung. Hierdurch kann die Genauigkeit der Beschädigungserkennung erhöht werden. Bei dieser Ausführungsform können die zumindest zwei Klassen anhand einer abgestuften Schadenskategorie differenziert sein. Durch die abgestufte Schadenskategone kann die Schwere der Schädigung genauer klassifiziert werden. Beispielsweise kann die Einordnung in die Klassen in „in Ordnung“, „leichte Schädigung“, „starke Schädigung“ und „sehr starke Schädigung“ erfolgen. Je nach Einordnung der Messdaten in eine der Schadensklassen kann ein Verantwortlicher für das Transportsystem, beispielsweise ein Betreiber einer Bahnstrecke, entscheiden, ob ein betreffender Streckenabschnitt des Transportsystems sofort zu reparieren ist oder ob gegebenenfalls zu einem späteren Zeitpunkt eine routinemäßige Wartung vorgenommen werden muss. Demnach können bei der Durchführung des Verfahrens die Bedürfnisse eines Benutzers berücksichtigt werden. Hierdurch kann die Benutzerfreundlichkeit gesteigert werden.
Bei einer der oben beschrieben Ausführungsformen kann der erste Klasseneinordnungsschritt ein Vergleichen der ersten Messdaten mit einer Teilmenge des ersten Vergleichsdatensatzes umfassen. Weiterhin kann der zweite Klasseneinordnungsschritt einen Vergleich der zweiten Messdaten mit einer Teilmenge des zweiten Vergleichsdatensatzes umfassen. Beispielsweise kann die Teilmenge des ersten beziehungsweise des zweiten Vergleichsdatensatzes anhand eines Abstandsmaßes ausgewählt werden. Beispielsweise können die ersten Messdaten und der erste Vergleichsdatensatz als zwei- oder dreidimensionale Punktmenge grafisch dargestellt werden. Zwischen den einzelnen Datenpunkten der grafischen Repräsentation der ersten Messdaten und den einzelnen Datenpunkten der grafischen Repräsentation des ersten Vergleichsdatensatzes kann dann ein geometrischer Abstand bestimmt werden. Anhand dieses Abstandes kann dann die Teilmenge ausgewählt werden. Abhängig davon, in welche Klassen die einzelnen Datenpunkte der ersten Messdaten eingeordnet wurden, kann auch die Gesamtheit der ersten Messdaten in eine der zumindest zwei Klassen eingeordnet werden.
Das im Zusammenhang mit den ersten Messdaten beschriebene Verfahren der Einordnung der ersten Messdaten in zumindest zwei Klassen kann analog auch für eine Einordnung der zweiten Messdaten in die zwei Klassen anhand eines Vergleichs der zweiten Messdaten mit einer Teilmenge des zweiten Messdatensatzes angewandt werden. Die Einordnung der ersten beziehungsweise zweiten Messdaten in die zumindest zwei Klassen mittels eines Vergleichs mit einer Teilmenge des ersten beziehungsweise zweiten Vergleichsdatensatzes bietet den Vorteil, dass lediglich eine Teilmenge des Vergleichsdatensatzes betrachtet wird. Hierfür sind weniger Vergleichsschritte notwendig als bei einem Vergleich mit dem kompletten Vergleichsdatensatz. Der Rechenaufwand und die Anzahl der benötigten Rechenoperationen zur Durchführung des Vergleichs können damit minimiert werden.
Bei dieser Ausführungsform kann die Teilmenge des ersten beziehungsweise zweiten Vergleichsdatensatzes eine Mehrzahl von Datenpunkten umfassen und der Vergleich kann mit der Mehrzahl von Datenpunkten erfolgen. Wie oben bereits beschrieben, können die jeweiligen Datenpunkte beispielsweise anhand eines Abstandsmaßes ausgewählt werden. Je nach Art der Messdaten kann durch die Auswahl geeigneter Datenpunkte aus den jeweiligen Vergleichsdatensätzen eine hinsichtlich spezifischer Kriterien geeignete Teilmenge zur Durchführung des Vergleichs ausgewählt werden. Das vorgeschlagene Verfahren zur Beschädigungserkennung kann somit an verschiedene Betriebszustände des Transportsystems angepasst werden. Weiterhin kann das vorgeschlagene Verfahren zur Beschädigungserkennung an verschiedene Benutzervorgaben angepasst werden.
Nach einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens können der erste Messdatenerfassungsschritt, der erste Übereinstimmungsermittlungsschritt und der erste Klasseneinordnungsschritt mehrmals innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums wiederholt werden. Ferner kann der erste Beschädigungserkennungsschritt ein Erkennen einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug umfassen, wenn eine Mehrzahl der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten ersten Messdaten in eine Klasse eingeordnet wurde, die anhand der abgestuften Schadenskategorie einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug entspricht. Der erste Messdatenerfassungsschritt, der erste Übereinstimmungsermittlungsschritt und der erste Klasseneinordnungsschritt können beispielsweise regelmäßig, insbesondere fünfmal pro Tag wiederholt werden. Hierdurch kann der Zustand des Transportsystems zu unterschiedlichen Zeitpunkten innerhalb eines Tages erfasst werden. Die konkreten Belastungen des Transportsystems während des Tages können somit genauer nachgebildet werden. Beispielsweise wird eine Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug erst dann erkannt, wenn bei fünf Wiederholungen des ersten Messdatenerfassungsschritts, des ersten Übereinstimmungsermittlungsschritts und des ersten Klasseneinordnungsschritts drei der fünf erfassten ersten Messdaten in die Klasse eingeordnet wurden, die einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug entspricht. Hierdurch können zufällig auftretende Messfehler ausgeglichen und die Genauigkeit der Beschädigungserkennung verbessert werden.
Nach einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens können der zweite Messdatenerfassungsschritt, der zweite Übereinstimmungsermittlungsschritt und der zweite Klasseneinordnungsschritt mehrmals innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums wiederholt werden. Ferner können die zweiten Messdaten eine Mehrzahl an Datenpunkten umfassen und der zweite Beschädigungserkennungsschritt kann ein Erkennen einer Beschädigung an einem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement umfassen, wenn ein vorbestimmter Anteil der Datenpunkte der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten zweiten Messdaten in eine Klasse eingeordnet wurde, die anhand der abgestuften Schadenskategorie einer Beschädigung an einem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement entspricht. Beispielsweise kann eine Beschädigung an dem Infrastrukturelement erst dann erkannt werden, wenn zwei von drei Datenpunkten der zweiten Messdaten in die Klasse eingeordnet wurden, die einer Beschädigung an dem Infrastrukturelement entspricht. Hierdurch können zufällig auftretende Messfehler ausgeglichen und die Genauigkeit der Beschädigungserkennung verbessert werden.
Bei dieser Ausführungsform kann die vorbestimmte Anzahl der Datenpunkte der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten zweiten Messdaten größer als 50%, insbesondere größer als 90% der gesamten Datenpunkte der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten zweiten Messdaten sein. Insbesondere kann die vorbestimmte Anzahl kleiner als 100 % der gesamten Datenpunkte der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten zweiten Messdaten sein. Demnach ist zum Erkennen einer Beschädigung an einem Infrastrukturelement keine vollständige Übereinstimmung der zweiten Messdaten mit dem zweiten Vergleichsdatensatz notwendig. Bei der akustischen Erfassung von Beschleunigungsdaten kann es vorkommen, dass beispielsweise aufgrund von lauten Geräuschen oder durch ungeschickte Wahl der Abtastzeitpunkte Beschleunigungsdaten, welche auf eine Beschädigung hindeuten können, nicht erfasst werden. Wird nun eine vollständige Übereinstimmung der zweiten Messdaten mit dem zweiten Vergleichsdatensatz zum Erkennen einer Beschädigung verlangt, kann ein Teil der zweiten Messdaten aufgrund dieser Störungen nicht zum Erkennen einer Beschädigung herangezogen werden. Wird hingegen lediglich eine teilweise Übereinstimmung, insbesondere eine Übereinstimmung der zweiten Messdaten mit dem zweiten Vergleichsdatensatz von 90%, zum Erkennen einer Beschädigung benötigt, spielt das Auftreten der oben beschriebenen kurzzeitigen Störungen eine geringere Rolle. Die während des Auftretens der Störungen erfassten zweiten Messdaten können zwar trotzdem nicht zum Erkennen einer Beschädigung herangezogen werden, jedoch kann aufgrund der restlichen zweiten Messdaten dennoch zuverlässig eine Beschädigung an dem Infrastrukturelement erkannt werden. Die Genauigkeit des Verfahrens zum Erkennen einer Beschädigung an einem Infrastrukturelement kann dadurch erhöht werden.
Die Erfindung bezieht sich in einem weiteren Aspekt auf eine Steuereinrichtung, welche eine Kommunikationsschnittstelle zum Empfangen von Messdaten wie oben beschrieben umfasst. Die Steuereinrichtung ist dazu eingerichtet ist, das Verfahren gemäß einem dem ersten Aspekt durchzuführen. Hinsichtlich des Verständnisses der einzelnen Merkmale und deren Vorteile wird auf die obigen Ausführungen verwiesen.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Figur 1 zeigt schematisch ein Transportsystem mit in verschiedenen Messzuständen betriebenen Sensoren nach einer Ausführungsform der Erfindung.
Figur 2 zeigt schematisch das Transportsystem der Figur 1 nach einer weiteren Ausführungsform der Erfindung.
Figur 3 zeigt ein Ablaufdiagramm mit Schritten eines Verfahrens zum Erkennen einer Beschädigung an einem Transportsystem nach einer Ausführungsform der Erfindung. Figur 4 zeigt ein Ablaufdiagramm mit auf das in Figur 3 gezeigte Verfahren anwendbare Schritte.
Detaillierte Beschreibung von Ausführungsformen
Figur 1 zeigt schematisch ein Transportsystem 100 mit einem schienengebundenen Fahrzeug 10 und einem von dem schienengebundenen Fahrzeug 10 passierbaren Infrastrukturelement 20. Das Transportsystem 100 ist in Figur 1 in Form einer Bahnstrecke dargestellt, auf welcher sich ein Zug 10 entlang einer Bahnschiene 20 bewegt. Der Zug 10 umfasst mehrere Waggons 10a, 10b, 10c. Die Bahnschiene 20 umfasst mehrere Bahnschwellen 22, zwei Schienenstränge 24 und ein Gleisbett 26. An dem Zug 10 sind mehrere Sensoren 12, 14, 16, 18 angeordnet, welche dazu eingerichtet sind, mit vorgebbaren Erfassungsfreguenzen akustisch eine Beschleunigung des Zugs 10 relativ zu der Bahnschiene 20 zu erfassen. Eine erste Teilmenge 12, 14 der Sensoren ist an einem vorderen Endabschnitt 11 des Zuges 10 angeordnet. Eine zweite Teilmenge 16, 18 der Sensoren ist an einem hinteren Endabschnitt 13 des Zuges 10 angeordnet.
In dem in Figur 1 dargestellten Ausführungsbeispiel wird die erste Teilmenge 12, 14 der Sensoren in einem ersten Messzustand betrieben. Die zweite Teilmenge 16, 18 der Sensoren wird in dem Ausführungsbeispiel der Figur 1 in einem zweiten Messzustand betrieben. In dem ersten Messzustand erfassen die Sensoren 12, 14 mit einer ersten Erfassungsfreguenz von 1660 Hz Beschleunigungswerte des Zuges 10 relativ zu der Bahnschiene 20. Mit anderen Worten befinden sich die Sensoren 12, 14 in einem hoch- freguenten Messzustand, in Figur 1 mit HF dargestellt. Die von den Sensoren 12, 14 erfassten Beschleunigungswerte werden, beispielsweise mittels elektronischer Signalverarbeitung, zu ersten Beschleunigungsdaten verarbeitet, welche für eine Beschleunigung des Zuges 10 relativ zu der Bahnschiene 20 repräsentativ sind. Weiterhin erfasst die zweite Teilmenge 16, 18 der Sensoren mit einer zweiten Erfassungsfreguenz von kleiner 50 Hz ebenfalls Beschleunigungswerte des Zuges 10 relativ zu der Bahnschiene 20. Der niederfreguente zweite Messzustand der Sensoren 16, 18 ist in der Figur 1 mit NF dargestellt. Die von den Sensoren 16, 18 erfassten Beschleunigungswerte werden, beispielsweise mittels elektronischer Signalverarbeitung, zu zweiten Beschleunigungsdaten verarbeitet, welche für eine Beschleunigung des Zuges 10 relativ zu der Bahnschiene 20 repräsentativ sind. Mittels der in dem hochfrequenten ersten Messzustand HF betriebenen Sensoren 12, 14 kann eine Beschädigung 50 an dem schienengebundenen Fahrzeug 10 erkannt werden. In der Figur 1 ist die Beschädigung 50 in Form einer mittels zweier Doppelpfeile angedeuteten Schwingung des Waggons 10a relativ zu der Bahnschiene 20 dargestellt. Die Schwingung 50 kann beispielsweise durch einen Schaden an einem Rad und/oder einem Radlager des Waggons 10a hervorgerufen werden. Ferner kann mit den in dem niederfrequenten Messzustand NF betriebenen Sensoren 16, 18 eine Beschädigung 60 an dem Infrastrukturelement 20 erkannt werden. Die Beschädigung 60 an dem Infrastrukturelement 20 ist in der Figur 1 in Form einer Bruchstelle 60 an den Bahnschwellen 22 und dem Schienenstrang 24 dargestellt.
Die von den Sensoren 12, 14, 16, 18 erfassten Beschleunigungsdaten werden an eine Kommunikationsschnittstelle 72 einer Steuereinrichtung 70 übertragen. Die von den in dem ersten Messzustand HF betriebenen Sensoren 12, 14 erzeugten Beschleunigungsdaten werden als erste Messdaten 30 von der Steuereinrichtung 70 erfasst. Die von den in dem zweiten Messzustand NF betriebenen Sensoren 16, 18 erzeugten Beschleunigungsdaten werden als zweite Messdaten 40 von der Steuereinrichtung 70 erfasst. Die Steuereinrichtung 70 vergleicht die ersten Messdaten 30 mit einem ersten Vergleichsdatensatz 32 zur Ermittlung einer ersten Übereinstimmung gemäß der oben beschriebenen Vorgehensweise. Ein derartiger Vergleich der ersten Messdaten 30 mit dem ersten Vergleichsdatensatz 32 wird im Folgenden beschrieben.
In einem Beispiel werden die ersten Messdaten 30 und der erste Vergleichsdatensatz 32 als zwei- oder drei-dimensionale Punktmenge grafisch dargestellt. Beispielsweise können die ersten Messdaten 30 und der erste Vergleichsdatensatz 42 als Punktmenge in Form eines zweidimensionalen Graphen dargestellt werden. Alternativ können die ersten Messdaten 30 und der erste Vergleichsdatensatz 32 als Punktmenge in Form eines dreidimensionalen Gitternetzes dargestellt werden. Zwischen der grafischen Repräsentation der ersten Messdaten 30 und der grafischen Repräsentation des ersten Vergleichsdatensatzes 32 kann dann ein Abstandsmaß, wie beispielsweise der euklidische Abstand, angewandt werden. Der euklidische Abstand bezeichnet hierbei die Länge der kürzesten Verbindungstrecke zweier im Raum oder in einer Ebene angeordneter Punkte. Dieser Abstand ist invariant unter Bewegungen. Dieses Abstandsmaß wird dann zwischen allen Punkten der Punktmenge der grafischen Repräsentation des Vergleichsdatensatzes 32 und jedem einzelnen Punkt der Punktmenge der grafischen Repräsentation der ersten Messdaten 30 angewandt. Nun werden zu jedem Punkt der Punktmenge der grafischen Repräsentation der ersten Messdaten 30 die k Datenpunkte des Vergleichsdatensatzes 32 ausgewählt, welche das kleinste Abstandsmaß zu dem jeweiligen Punkt der ersten Messdaten 30 aufweisen. Diese k Datenpunkte des ersten Vergleichsdatensatzes 32 können dann die Teilmenge des ersten Vergleichsdatensatzes 32 bilden. Vorteilhaft ist k=3. Anschließend wird überprüft, in welche Klassen die k Datenpunkte der Teilmenge eingeordnet worden sind. Ist eine Mehrzahl der k Datenpunkte der Teilmenge des ersten Vergleichsdatensatzes 32 in eine bestimmte Klasse eingeordnet worden, so kann der jeweilige Punkt der Punktmenge der grafischen Repräsentation der ersten Messdaten 30 ebenfalls in diese Klasse eingeordnet werden. Wurden beispielsweise eine Mehrzahl der Punkte der Teilmenge des Vergleichsdatensatzes 32 in die Schadensklasse „in Ordnung“ eingeordnet, so kann der fragliche Punkt aus der Punktmenge der ersten Messdaten 30 ebenfalls in die Schadensklasse „in Ordnung“ eingeordnet werden. Wurden hingegen eine Mehrzahl der Punkte der Teilmenge des Vergleichsdatensatzes 32 in die Schadensklasse „schadhaft“ eingeordnet, so kann der fragliche Punkt aus der Punktmenge der ersten Messdaten 30 ebenfalls in die Schadensklasse „schadhaft“ eingeordnet werden. Dieses Vorgehen kann für alle Punkte der Punktmenge der grafischen Repräsentation der ersten Messdaten 30 wiederholt werden.
Die Steuereinrichtung 70 vergleicht ebenfalls die zweiten Messdaten 40 mit einem zweiten Vergleichsdatensatz 42 zur Ermittlung einer zweiten Übereinstimmung gemäß der oben beschriebenen Vorgehensweise.
Abhängig von der ersten Übereinstimmung erkennt die Steuereinrichtung 70 die Beschädigung 50 an dem schienengebundenen Fahrzeug 10 gemäß der oben beschriebenen Vorgehensweise. Abhängig von der zweiten Übereinstimmung erkennt die Steuereinrichtung 70 die Beschädigung 60 an dem Infrastrukturelement 20 gemäß der oben beschriebenen Vorgehensweise. Figur 2 zeigt schematisch das Transportsystem 100 nach Figur 1 zu einem Zeitpunkt, an dem ein erster Wechselschritt beziehungsweise ein zweiter Wechselschritt zum Wechseln der jeweiligen Messzustände der Sensoren 12, 14, 16, 18 durchgeführt wurde. Die weiteren Komponenten des Transportsystems 100 der Figur 2 sind zu denen der Figur 1 äquivalent.
In der Figur 2 befindet sich die erste Teilmenge der Sensoren 12, 14 in dem zweiten niederfrequenten Messzustand NF, bei welchem mit einer Erfassungsfrequenz kleiner 50 Hz Beschleunigungswerte des Zuges 10 erfasst und erste Beschleunigungsdaten erzeugt werden. Mittels der von den Sensoren 12, 14 in dem zweiten niederfrequenten Messzustand NF erzeugten Beschleunigungsdaten kann eine Beschädigung 60‘ der Schiene 20 erfasst werden. Die Beschädigung 60‘ ist in der Figur 2 wiederum als Bruchstelle an den Bahnschwellen 22 und einem Schienenstrang 24 dargestellt. Die zweite Teilmenge der Sensoren 16, 18 befindet sich in der Figur 2 in dem ersten hochfrequenten Messzustand HF, bei welchem mit einer Erfassungsfrequenz von 1660 Hz Beschleunigungswerte des Zuges 10 erfasst und in zweite Beschleunigungsdaten umgewandelt werden. Mittels der in dem hochfrequenten Messzustand HF betriebenen Sensoren 16, 18 kann eine Beschädigung 50‘ an dem schienengebundenen Fahrzeug 10 erkannt werden. In der Figur 2 ist die Beschädigung 50‘ in Form einer mittels zweier Doppelpfeile angedeuteten Schwingung des Waggons 10c relativ zu der Bahnschiene 20 dargestellt. Die Schwingung 50‘ kann beispielsweise durch einen Schaden an einem Rad und/oder einem Radlager des Waggons 10c hervorgerufen werden.
Wie zur Figur 1 bereits erläutert, werden die von den Sensoren 12, 14, 16, 18 erfassten Beschleunigungsdaten an die Kommunikationsschnittstelle 72 der Steuereinrichtung 70 übertragen. Die von den in dem zweiten Messzustand betriebenen Sensoren 12, 14 erzeugten Beschleunigungsdaten werden als zweite Messdaten 40‘ von der Steuereinrichtung 70 erfasst. Die von den in dem ersten Messzustand betriebenen Sensoren 16, 18 erzeugten Beschleunigungsdaten werden als erste Messdaten 30‘ von der Steuereinrichtung 70 erfasst. Die Steuereinrichtung 70 vergleicht die ersten Messdaten 30‘ mit dem ersten Vergleichsdatensatz 32 zur Ermittlung der ersten Übereinstimmung gemäß der oben beschriebenen Vorgehensweise. Die Steuereinrichtung 70 vergleicht die zweiten Messdaten 40 mit dem zweiten Vergleichsdatensatz 42 zur Ermittlung der zweiten Übereinstimmung gemäß der oben beschriebenen Vorgehensweise. Abhängig von der ersten Übereinstimmung erkennt die Steuereinrichtung 70 die Beschädigung 50‘ an dem schienengebundenen Fahrzeug 10 gemäß der oben beschriebenen Vorgehensweise. Abhängig von der zweiten Übereinstimmung erkennt die Steuereinrichtung 70 die Beschädigung 60‘ an dem Infrastrukturelement 20 gemäß der oben beschriebenen Vorgehensweise.
In Figur 3 sind Schritte zum Ausführen des Verfahrens zum Erkennen einer Beschädigung 50, 50‘; 60, 60‘ an dem Transportsystem 100 der Figuren 1 und 2 in einer zeitlichen Abfolge gezeigt. Das Verfahren beginnt mit einem Schritt SO. Abhängig von der Art der zu erfassenden Beschädigung gliedert sich die Verfahrensdurchführung in zwei Varianten. Diese können jedoch, wie oben erläutert, parallel durchgeführt werden.
Gemäß der ersten Variante des Verfahrens werden in einem ersten Messdatenerfassungsschritt Sa1 erste Messdaten 30, 30‘ durch zumindest einen in einem ersten Messzustand NF, HF betriebenen Sensor 12, 14, 16, 18 erfasst. In einem ersten Übereinstimmungsermittlungsschritt Sb1 wird eine erste Übereinstimmung der ersten Messdaten 30, 30‘ mit einem ersten hinterlegten Vergleichsdatensatz 32 ermittelt. Abhängig von der ersten Übereinstimmung wird in einem ersten Beschädigungserkennungsschritt Sc1 eine Beschädigung 50, 50‘ an dem schienengebundenen Fahrzeug 10 erkannt.
Gemäß der zweiten Variante des Verfahrens werden in einem zweiten Messdatenerfassungsschritt Sa2 zweite Messdaten 40, 40‘ durch die in einem zweiten Messzustand HF, NF betriebenen Sensoren 12, 14, 16, 18 erfasst. In einem zweiten Übereinstimmungsermittlungsschritt Sb2 wird eine zweite Übereinstimmung der zweiten Messdaten 40, 40‘ mit dem zweiten hinterlegten Vergleichsdatensatz 42 ermittelt. Abhängig von der zweiten Übereinstimmung wird in einem zweiten Beschädigungserkennungsschritt Sc2 eine Beschädigung 60, 60‘ an dem von dem schienengebundenen Fahrzeug 10 passierbaren Infrastrukturelement 20 erkannt.
In Figur 4 sind weitere auf das in Figur 3 gezeigte Verfahren anwendbare Schritte dargestellt. Diese sind wiederum in zwei Varianten aufgeteilt, abhängig von der Art der zu erfassenden Beschädigung an dem Transportsystem 100. Die Schritte Sa1 , Sb1 und Sc1 , sowie die Schritte Sa2, Sb2 und Sc2 sind zu den in der Figur 3 dargestellten Schritten äquivalent. Auf diese Schritte wird in der Erläuterung der Figur 4 nicht erneut eingegangen.
In einem dem ersten Messdatenerfassungsschritt Sa1 vorausgehenden ersten Messschritt Sa11 wird eine erste Teilmenge der Sensoren 12, 14 in einem ersten Messzustand HF, NF betrieben. Weiterhin wird bei Vorliegen einer vorbestimmten Bedingung in einem ersten Wechselschritt Sa111 der Messzustand der ersten Teilmenge der Sensoren 12, 14 von dem ersten Messzustand HF, NF in einen zweiten Messzustand NF, HF gewechselt. Weiterhin werden in einem dem ersten Übereinstimmungsermittlungsschritt Sb1 nachfolgenden ersten Klasseneinordnungsschritt Sb11 die ersten Messdaten 30, 30‘ in zumindest zwei Klassen abhängig von der ersten Übereinstimmung eingeordnet. Schließlich werden der erste Messdatenerfassungsschritt Sa1 , der erste Übereinstimmungsermittlungsschritt Sb1 und der erste Klasseneinordnungsschritt Sb11 mehrmals innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums wiederholt. Das Wiederholen der Schritte Sa1 , Sb1 und Sb11 ist durch einen Pfeil WH1 angedeutet. In diesem Fall wird bei dem ersten Beschädigungserkennungsschritt Sc1 eine Beschädigung 50, 50‘ an dem schienengebundenen Fahrzeug 10 erkannt, wenn eine Mehrzahl der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten ersten Messdaten 30, 30‘ in eine Klasse eingeordnet wurde, die anhand der abgestuften Schadenskategorie einer Beschädigung 50, 50‘ an dem schienengebundenen Fahrzeug 10 entspricht.
Bei der zweiten Variante der optionalen Verfahrensdurchführung gemäß Figur 4 wird in einem dem zweiten Messdatenerfassungsschritt Sa2 vorausgehenden zweiten Messschritt Sa21 eine zweite Teilmenge der Sensoren 16, 18 in einem zweiten Messzustand NF, HF betrieben. Weiterhin wird bei Vorliegen einer vorbestimmten Bedingung in einem zweiten Wechselschritt Sa211 der Messzustand der zweiten Teilmenge der Sensoren 16, 18 von dem zweiten Messzustand NF, HF in einen ersten Messzustand HF, NF gewechselt. Weiterhin werden in einem dem zweiten Übereinstimmungsermittlungsschritt Sb2 optional nachfolgenden zweiten Klasseneinordnungsschritt Sb21 die zweiten Messdaten 40, 40‘ in zumindest zwei Klassen abhängig von der zweiten Übereinstimmung eingeordnet. Schließlich werden der zweite Messdatenerfassungsschritt Sa2, der zweite Übereinstimmungsermittlungsschritt Sb2 und der zweite Klasseneinordnungsschritt Sb21 mehrmals innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums wiederholt. Das Wiederholen der Schritte Sa2, Sb2 und Sb21 ist durch einen Pfeil WH2 angedeutet. In diesem Fall wird bei dem zweiten Beschädigungserkennungsschritt Sc2 eine Beschädigung 60, 60‘ an einem von dem schienengebundenen Fahrzeug 10 passierbaren Infrastrukturelement 20 erkannt, wenn eine Mehrzahl der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten zweiten Messdaten 40, 40‘ in eine Klasse eingeordnet wurde, die anhand der abgestuften Schadenskategorie einer Beschädigung 60, 60‘ an dem schienengebundenen Fahrzeug 10 entspricht.
Das vorgeschlagene Verfahren wurde anhand der Figuren 1 bis 4 am Beispiel eines Zuges als schienengebundenes Fahrzeug und am Beispiel einer Schiene als Infrastrukturelement erläutert. Dies ist jedoch keinesfalls einschränkend zu verstehen. Das Verfahren ist genauso anwendbar auf das Transportsystem einer Seilbahn, welche eine Gondel als schienengebundenes Fahrzeug und ein Standseil beziehungsweise eine Führungsschiene des Standseils als Infrastrukturelement aufweist. Weiterhin ist das Verfahren auf das Transportsystem einer Straßenbahn anwendbar, welches die Straßenbahn als schienengebundenes Fahrzeug und die Gleise der Straßenbahn als Infrastrukturelement aufweist. Weitere Ausführungsformen eines Transportsystems mit einem schienengebundenen Fahrzeug und einem von dem schienengebundenen Fahrzeug passierbaren Infrastrukturelement sind ebenfalls von dem vorgeschlagenen Verfahren umfasst.
Bezuqszeichen
10 schienengebundenes Fahrzeug; Zug
10a, 10b, 10c Waggons
11 vorderer Endabschnitt
12, 14, 16, 18 Sensoren
13 hinterer Endabschnitt
20 Infrastrukturelement
22 Bahnschwelle
24 Schienenstrang
26 Gleisbett
30, 30‘ erste Messdaten
32 erster Vergleichsdatensatz
40, 40‘ zweite Messdaten
42 zweiter Vergleichsdatensatz
50, 50‘ Beschädigung an schienengebundenem Fahrzeug
60, 60‘ Beschädigung an Infrastrukturelement
70 Steuereinrichtung
72 Kommunikationseinrichtung
100 Transportsystem
Sa1 erster Messdatenerfassungsschritt
Sa11 erster Messschritt
Sa111 erster Wechselschritt
Sa2 zweiter Messdatenerfassungsschritt
Sa21 zweiter Messschritt
Sa211 zweiter Wechselschritt
Sb1 erster Übereinstimmungsermittlungsschritt
Sb11 erster Klasseneinordnungsschritt
Sb2 zweiter Übereinstimmungsermittlungsschritt
Sb21 zweiter Klasseneinordnungsschritt
WH1 ; WH2 Wiederholung 1 ; Wederholung 2
Sc1 erster Beschädigungserkennungsschritt
Sc2 zweiter Beschädigungserkennungsschritt

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Erkennen einer Beschädigung an einem Transportsystem (100), das ein schienengebundenes Fahrzeug (10) und ein von dem schienengebundenen Fahrzeug (10) passierbares Infrastrukturelement (20) aufweist, mittels einer Mehrzahl von an dem schienengebundenen Fahrzeug (10) angeordneten Sensoren (12, 14, 16, 18), wobei die Mehrzahl von Sensoren (12,14, 16, 18) in einem ersten Messzustand und einem zweiten Messzustand betreibbar sind, das Verfahren umfassend: einen ersten Messdatenerfassungsschritt (Sa1 ) zum Erfassen von ersten Messdaten (30, 30‘) durch zumindest einen in dem ersten Messzustand betriebenen Sensor (12, 14, 16, 18); einen zweiten Messdatenerfassungsschritt (Sa2) zum Erfassen von zweiten Messdaten (40, 40‘) der in dem zweiten Messzustand betriebenen Sensoren (12, 14, 16, 18); einen ersten Übereinstimmungsermittlungsschritt (Sb1 ) zum Ermitteln einer ersten Übereinstimmung der ersten Messdaten (30, 30‘) mit einem ersten hinterlegten Vergleichsdatensatz (32); einen zweiten Übereinstimmungsermittlungsschritt (Sb1 ) zum Ermitteln einer zweiten Übereinstimmung der zweiten Messdaten (40, 40‘) mit einem zweiten hinterlegten Vergleichsdatensatz (42); einen ersten Beschädigungserkennungsschritt (Sc1 ) zum Erkennen einer Beschädigung (50, 50‘) an dem schienengebundenen Fahrzeug (10), abhängig von der ersten Übereinstimmung; und einen zweiten Beschädigungserkennungsschritt (Sc2) zum Erkennen einer Beschädigung (60, 60‘) an dem von dem schienengebundenen Fahrzeug (10) passierten Infrastrukturelement (20), abhängig von der zweiten Übereinstimmung.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei die an dem schienengebundenen Fahrzeug (10) angebrachten Sensoren (12, 14, 16, 18) dazu eingerichtet sind, mit vorgebbaren Erfassungsfrequenzen akustisch eine Beschleunigung des schienengebundenen Fahrzeugs (10) relativ zu dem von dem schienengebundenen Fahrzeug (10) passierten Infrastrukturelement (20) zu erfassen.
22
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei eine erste Teilmenge der Sensoren (12, 14) an einem in Fahrtrichtung des schienengebundenen Fahrzeugs (10) vorderen Endabschnitt (11 ) und eine zweite Teilmenge der Sensoren (16, 18) an einem in Fahrtrichtung des schienengebundenen Fahrzeugs (10) hinteren Endabschnitt (13) angeordnet ist, wobei die erste und die zweite Teilmenge jeweils mindestens zwei Sensoren (12, 14; 16, 18) umfassen.
4. Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, umfassend: einen ersten Messschritt (Sa11 ) zum Betreiben der ersten Teilmenge der Sensoren (12, 14) in dem ersten Messzustand; und einen zweiten Messschritt (Sa21 ) zum Betreiben der zweiten Teilmenge der Sensoren (16, 18) in dem zweiten Messzustand, wobei der erste Messschritt (Sa1 1 ) und der zweite Messschritt (Sa21 ) zeitgleich durchgeführt werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, umfassend: einen ersten Wechselschritt (Sa111 ) zum Wechseln des Messzustands der ersten Teilmenge der Sensoren (12, 14) von dem ersten in den zweiten Messzustand bei Vorliegen einer vorbestimmten Bedingung; und einen zweiten Wechselschritt (Sa21 1 ) zum Wechseln des Messzustands der zweiten Teilmenge der Sensoren (16, 18) von dem zweiten in den ersten Messzustand bei Vorliegen der vorbestimmten Bedingung.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der erste Messdatenerfassungsschritt (Sa1 ) umfasst: Vorgeben einer ersten Erfassungsfrequenz der Sensoren (12, 14, 16, 18); und Erfassen der ersten Messdaten (30, 30‘) mit der vorgegebenen ersten Erfassungsfrequenz und einer vorgegebenen ersten Erfassungszeit.
7. Verfahren nach Anspruch 6, wobei der zweite Messdatenerfassungsschritt (Sa2) umfasst: Vorgeben einer zweiten Erfassungsfrequenz der Sensoren (12, 14, 16, 18); und Erfassen der zweiten Messdaten (40, 40‘) mit der vorgegebenen zweiten Erfassungsfrequenz und einer vorgegebenen zweiten Erfassungszeit, wobei sich die erste Erfassungsfrequenz und die zweite Erfassungsfrequenz unterscheiden, und wobei sich die erste Erfassungszeit und die zweite Erfassungszeit unterscheiden.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche umfassend: einen ersten Klasseneinordnungsschritt (Sb11 ) zum Einordnen der ersten Messdaten (30, 30‘) in zumindest zwei Klassen abhängig von der ersten Übereinstimmung; und einen zweiten Klasseneinordnungsschritt (Sb21 ) zum Einordnen der zweiten Messdaten (40, 40‘) in zumindest zwei Klassen abhängig von der zweiten Übereinstimmung.
9. Verfahren nach Anspruch 8, wobei die zumindest zwei Klassen anhand einer abgestuften Schadenskategorie differenziert sind.
10. Verfahren nach Anspruch 8 oder 9, wobei der erste Klasseneinordnungsschritt (Sb11 ) umfasst: Vergleichen der ersten Messdaten (30, 30‘) mit einer Teilmenge des ersten Vergleichsdatensatzes (32); und wobei der zweite Klasseneinordnungsschritt (Sb21 ) umfasst: Vergleichen der zweiten Messdaten (40, 40‘) mit einer Teilmenge des zweiten Vergleichsdatensatzes (42).
11 . Verfahren nach Anspruch 10, wobei die Teilmenge des ersten beziehungsweise des zweiten Vergleichsdatensatzes (32; 42) eine Mehrzahl von Datenpunkten umfasst, und wobei der Vergleich mit der Mehrzahl von Datenpunkten erfolgt.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 1 1 , wobei der erste Messdatenerfassungsschritt (Sa1 ), der erste Übereinstimmungsermittlungsschritt (Sb1 ) und der erste Klasseneinordnungsschritt (Sb11 ) mehrmals innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums wiederholt werden und wobei der erste Beschädigungserkennungsschritt (Sc1 ) umfasst: Erkennen einer Beschädigung (50, 50‘) an dem schienengebundenen Fahrzeug (10), wenn eine Mehrzahl der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten ersten Messdaten (30, 30‘) in eine Klasse eingeordnet wurde, die anhand der abgestuften Schadenskategorie einer Beschädigung an dem schienengebundenen Fahrzeug (10) entspricht.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 12, wobei der zweite Messdatenerfassungsschritt (Sa2), der zweite Übereinstimmungsermittlungsschritt (Sb2) und der zweite Klasseneinordnungsschritt (Sb21 ) mehrmals innerhalb eines vorgegebenen Zeitraums wiederholt werden, wobei die zweiten Messdaten (40, 40‘) eine Mehrzahl an Datenpunkten umfassen, und wobei der zweite Beschädigungserkennungsschritt (Sc2) umfasst: Erkennen einer Beschädigung (60, 60‘) an einem von dem schienengebundenen Fahrzeug (10) passierbaren Infrastrukturelement (20), wenn ein vorbestimmter Anteil der Datenpunkte der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten zweiten Messdaten (40, 40‘) in eine Klasse eingeordnet wurde, die anhand der abgestuften Schadenskategorie einer Beschädigung (60, 60‘) an einem von dem schienengebundenen Fahrzeug (10) passierbaren Infrastrukturelement (20) entspricht.
14. Verfahren nach Anspruch 13, wobei die vorbestimmte Anzahl der Datenpunkte der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten zweiten Messdaten (40, 40‘) größer als 50%, insbesondere größer als 90% der gesamten Datenpunkte der innerhalb des vorgegebenen Zeitraums erfassten zweiten Messdaten (40, 40‘) ist.
15. Steuereinrichtung (70), umfassend eine Kommunikationsschnittstelle (72) zum Empfangen von Messdaten (30, 30‘; 40, 40‘) gemäß Anspruch 2, wobei die Steuereinrichtung (70) dazu eingerichtet ist, das Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 14 durchzuführen.
25
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