WO2010034744A1 - Verfahren zum bestimmen einer eigenschaft eines fahrweglageparameters - Google Patents

Verfahren zum bestimmen einer eigenschaft eines fahrweglageparameters Download PDF

Info

Publication number
WO2010034744A1
WO2010034744A1 PCT/EP2009/062329 EP2009062329W WO2010034744A1 WO 2010034744 A1 WO2010034744 A1 WO 2010034744A1 EP 2009062329 W EP2009062329 W EP 2009062329W WO 2010034744 A1 WO2010034744 A1 WO 2010034744A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vehicle
position parameter
determined
model
detection
Prior art date
Application number
PCT/EP2009/062329
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Peter Häse
Original Assignee
Bombardier Transportation Gmbh
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 Bombardier Transportation Gmbh filed Critical Bombardier Transportation Gmbh
Priority to EP09783334.7A priority Critical patent/EP2331381B1/de
Priority to AU2009295943A priority patent/AU2009295943A1/en
Priority to CA2737419A priority patent/CA2737419A1/en
Priority to US13/120,266 priority patent/US20110276203A1/en
Publication of WO2010034744A1 publication Critical patent/WO2010034744A1/de

Links

Classifications

    • 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
    • B61L23/047—Track or rail movements

Definitions

  • the present invention relates to a method for determining a property of at least one position parameter, in particular a position parameter disturbance, of a travel path for a vehicle, in which detection values of at least one detection parameter influenced by the position parameter are detected at a vehicle traveling on a route section of the travel path and from the detection values of at least one position parameter for the route section is determined.
  • the present invention further relates to a method for controlling a vehicle and a vehicle for carrying out the method according to the invention.
  • the dynamic load of the vehicle components in operation depends heavily on the condition of the traveled route.
  • This condition of the route is represented, inter alia, by so-called position parameters, which in the case of a rail vehicle are usually subsumed under the term "track position".
  • the track position refers to the rule, the location of a railway track in the horizontal and / or vertical direction and, where appropriate, the mutual altitude of both rails of the track.
  • the track position of a particular section of the route is elaborately determined by so-called measuring vehicles, which directly acquire, store and, if appropriate, make available in the form of suitable data sets via a corresponding complex sensor system the properties of the position parameters of the track.
  • the measuring vehicles on the one hand (in the purchase and use) are relatively expensive and on the other hand (due to the low realizable speeds during the test drive) only at certain times with a low utilization of the route (for example, at night, at weekends, etc.) can be used to prevent the regular traffic on this route.
  • a rapid deterioration of the track condition is to be expected, this leads to insufficiently long intervals between the test drives.
  • the present invention is therefore based on the object to provide a method and a vehicle of the type mentioned above, which does not have the abovementioned disadvantages or at least to a lesser extent and in particular in a simple and cost-effective manner a detection and use of the properties of the position parameters a section of track allows.
  • the present invention solves this problem starting from a method according to the preamble of claim 1 by the features stated in the characterizing part of claim 1.
  • the present invention is based on the technical teaching that a simple and cost-effective detection and use of the properties of the positional parameters of a route section is possible if the current value of the attitude parameter is determined from the detection values as a function of the model data of a previously determined vehicle model of the vehicle. being related to the vehicle model between the positional parameter and the at least one detection parameter influenced by the positional parameter.
  • a (previously established) vehicle model it is possible in an advantageous manner (possibly in real time) to draw conclusions about the sought location parameters.
  • This can be any suitable mathematical model via which a connection can be established between the acquisition variable and the location parameter.
  • the present invention therefore relates to a method for determining a property of at least one position parameter, in particular a position parameter disturbance, of a travel path for a vehicle, in which detection values of at least one detection parameter influenced by the position parameter are detected on a vehicle traveling on a route section of the travel path, and from the detection values, the at least one position parameter for the route section is determined.
  • the current value of the position parameter is determined from the detection values as a function of the model data of a previously determined vehicle model of the vehicle, wherein a relationship between the vehicle model and the vehicle model is established
  • Position parameter and the at least one influenced by the position parameter detection variable is made.
  • the current value of the position parameter is calculated in a recursive method from the detection values as a function of the model data of the vehicle model.
  • the vehicle model is in this case designed such that it directly reflects the relationship between the detection values of the detection variable and the desired location parameter (s) or (with sufficient precision, for example in sufficiently good approximation) one to the desired location parameter ( n) leading recalculation on the basis of the acquisition values of the entry size.
  • an observer algorithm well known from the field of control technology which, depending on a current detection value, outputs an associated current estimate of at least one state variable of the vehicle, which is influenced by the position parameter, and it is then determined in dependence on the model data of a previously determined vehicle model of the vehicle, the current value of the position parameter.
  • the vehicle model may be any suitable mathematical model that determines the relationship between the attitude parameter and the at least one State variable represents. Such models are well known in the field of vehicle dynamics.
  • the present method it is possible, inter alia, to draw sufficiently reliable conclusions on the desired position parameter or the desired position parameters, ie, therefore, the current state of the traveled section on the basis of the detection values anyway already present on the vehicle detection devices (for example, the measured values on the vehicle sensors).
  • the vehicle detection devices for example, the measured values on the vehicle sensors.
  • the state of the guideway be actively influenced, for example, to achieve a particularly quiet vehicle running and / or a desired, optionally optimized wear behavior of the vehicle components, in particular the suspension components.
  • the properties of the respective position parameter can be both the current (possibly absolute) value of the position parameter. Likewise, it may additionally or alternatively also be a deviation of the position parameter from a predefined setpoint value, that is to say a position parameter disturbance or a position parameter error.
  • the present invention therefore relates to a method for determining a property of at least one position parameter, in particular a position parameter disturbance, of a driving path for a vehicle, in which detection values of at least one detection variable influenced by the position parameter are detected on a vehicle traveling on a route section of the driving path and the at least one position parameter for the route section is determined from the detection values becomes.
  • the at least one attitude parameter is determined for the route segment using an observer algorithm, wherein the observer algorithm is designed to output, depending on a current detection value, an associated current estimate of at least one state variable of the vehicle which is influenced by the attitude parameter.
  • the current value of the position parameter is determined, the vehicle model representing the relationship between the position parameter and the at least one state variable.
  • any suitable mathematical model can be used for the vehicle model, which the different bodies of the vehicle model.
  • Vehicle and their coupling represents.
  • the vehicle model was determined using a, in particular non-linear, dynamic multi-body model.
  • Such multi-body models are well known in the field of vehicle dynamics and are often used to predict the driving safety and running quality of vehicles.
  • the model is linearized by a (well-known) suitable procedure, so that a linear state space model is obtained as the vehicle model.
  • the inputs of the vehicle model then form the properties to be determined of the desired position parameter or parameters (in the case of a rail vehicle, for example, the track position or the track position interference), while the outputs represent the relevant detection variable or detection variables.
  • the states of the modeled system are then, for example, the position or the speed of certain vehicle components of interest (in a rail vehicle, for example, the wheels or wheelsets, the chassis frame and other vehicle components such as the car body, etc.).
  • the present inventive method can be carried out in principle with an arbitrarily complex or complex modeling of the vehicle.
  • one or more degrees of freedom up to all six possible degrees of freedom can be taken into account for the movement of a vehicle component.
  • the observer algorithm can in principle also have been generated in any suitable manner.
  • the observer algorithm was determined using the vehicle model, since this can be achieved in a particularly simple way sufficiently precise results.
  • the vehicle model may have been included in the determination of the observer algorithm.
  • a position parameter disturbance is determined, wherein the vehicle model was determined by linearization of the multi-body system and a suitable shape filter was used to take into account the real noise behavior of the position parameter disturbance in determining the observer algorithm at at least one input of the vehicle model.
  • Such shape filters are well known in vehicle technology (see, for example, Laun, R .: Active vibration damping by adhesion control based on a state controller, University of Applied Sciences Offenburg, DE, 1996).
  • the corresponding parameters of such shape filters For a rail vehicle, the corresponding parameters of such shape filters
  • the publication "ORE Question B 176 - Bends with radially adjustable wheelsets" (Railway Engineering Publications - ETF, Paris, FR) are to be taken.
  • any suitable mathematical algorithms may be used for the observer algorithm.
  • it may be a so-called Luenberg observer, as described in the publication: Geering, Hans Peter, Control Engineering (5th, Sprintarb, u., Ed., Springer Verlag, Berlin, 2001,! SBN 3-540 -41264-6) is known.
  • a Kalman filter is particularly well suited in the present case as an observer algorithm, since these are preferably used when the input variables of the system and / or the measured variables are corrupted by stochastic variables (“noise”) take advantage of that
  • the method according to the invention can only be used after passing through the section of track using the values of the relevant detection variable recorded thereby. Preferably, however, it is provided that it is carried out while the vehicle is traveling on the route section, in particular in real time.
  • the detection of the detection variable (s) can basically take place at any suitable location in or on the vehicle.
  • the detection variable is preferably determined on a chassis of the vehicle, in particular measured, since in this way particularly good results are possible in determining the properties of the position parameter.
  • any detection variables can be detected, which allow a conclusion on the properties of the position parameter via a coupling manifested in the vehicle model used.
  • a spring travel of at least one spring unit supported on a wheel of the chassis is determined as the detection variable.
  • the method according to the invention can basically be used for any desired vehicles. It can be used particularly advantageously in connection with rail vehicles, so that it is preferably provided that the vehicle is a rail vehicle and a property of the track position is determined as a position parameter, in particular a track position disturbance.
  • any suitable modeling of the rail vehicle can also be selected here.
  • the vehicle model has been determined on the basis of an arrangement with two wheelsets, one supported on the wheelsets chassis frame and supported on the chassis frame car body, since this can be achieved with particularly good results.
  • the geometric relationships of the components of the vehicle are taken into account.
  • the geometric relationships of the components of the vehicle are taken into account.
  • the time delay dependent on the driving speed is taken into account for the effect of a position parameter between the leading wheelset and the trailing wheelset, in particular via a travel-speed-dependent delay element.
  • the modeling of the wheel-rail contact has a significant influence on the design of the method.
  • the wheel-rail contact via a spring-damper arrangement is taken into account for the vehicle model, wherein in particular a high rigidity of the spring-damper arrangement in the direction of the vertical axis of the vehicle is assumed.
  • an adaptive so-called extended Kalman filter is preferably used as the observer algorithm, since this makes possible a particularly simple determination of the position parameter.
  • the observer algorithm is designed such that a current estimated value of at least one state variable of the vehicle is used as the current value of the position parameter.
  • the wheel-rail contact is assumed to be infinitely stiff for the vehicle model.
  • an immediate use of the estimates provided by the observer algorithm for the desired property of the position parameter is not readily possible and it is preferably determined using a current estimate based on the model data of the vehicle model, the associated current value of the position parameter.
  • the detected values of the at least one position parameter can basically only be used up-to-date in the vehicle. Preferably, however, it is provided that the at least one position parameter for the traveled section is logged in order to make it accessible for later use.
  • the present invention further relates to a method for controlling a vehicle, in particular a rail vehicle, in which a method according to the invention on a leading chassis of the vehicle at least one property of a position parameter of a currently traveled section is determined and a trailing chassis of the vehicle using the determined property the position parameter is controlled.
  • the present invention relates to a vehicle, in particular a rail vehicle, having a processing unit, which is designed to carry out the method according to the invention, and a detection unit, which is designed to detect the detection values.
  • Figure 1 is a schematic view of a preferred embodiment of the vehicle according to the invention.
  • FIG. 2 is a flowchart of a preferred variant of the invention
  • FIG. 3 shows a diagram which illustrates the signal flow when carrying out the method from FIG.
  • FIGS. 1 and 2 A preferred exemplary embodiment of the vehicle according to the invention in the form of a rail vehicle 101 will be described below with reference to FIGS. 1 to 3.
  • a coordinate system is indicated in FIGS. 1 and 2, in which the x-coordinate is the longitudinal direction of the rail vehicle 101, the y-coordinate is the transverse direction of the
  • Rail vehicle 101 and the z-coordinate the height direction of the rail vehicle 101 denote.
  • the vehicle 101 includes a car body 102, which in the region of both ends each on a chassis in the form of a
  • Bogie 103 and 104 is supported.
  • the bogies 103 and 104 are in turn supported on a track 105.
  • the preceding in the direction of travel bogie 103 comprises two sets of wheels 106 and 107, on the two wheel bearings via a respective primary suspension 108, a bogie frame 109 is supported.
  • the car body 102 is in turn supported on the bogie frame 109 via a secondary suspension 110.
  • Each of the four primary suspensions 108 is assigned as a detection device a sensor 111 which measures the change in length of the primary suspension 108 in the axial direction (here: z-direction) of the primary suspension 108.
  • the measurement signals of the four sensors 111 are fed to a central processing unit 112, and processed in this manner in the manner described below according to the inventive method to determine the track position disturbances of the track 105.
  • the sequence of the method is first started in a step 1 13.1 while the vehicle 101 is traveling on a predetermined section of the track 105 to be examined.
  • a step 113.2 the current measured values of the four sensors 111 are then detected and forwarded to the processing unit 112.
  • a step 113.3 the deviations of the track 105 at the respective wheel contact point of the wheels of the wheelsets 106 and 107 from a target track position in the z-direction are then determined in the processing unit 112 as track position disturbances and stored in a memory of the processing unit 112 for logging (and optionally later processing).
  • a step 113.4 it is then checked whether a further determination of the track position disturbances should be carried out. If this is the case, jump back to the step 113.2. Otherwise, the process flow is terminated in a step 113.5.
  • FIG. 3 shows the signal flow during execution of the method from FIG. 2.
  • the vehicle 101 traveling on the track 105 is acted upon with the real track position as an input variable, whereby the real track position results from the desired track position and the superimposed trackside disturbances.
  • the sensors 11 1 on the vehicle 101 each deliver a measuring signal which is superimposed on them by the noise of the sensors and with which the processing unit 112 is fed.
  • the processing unit 112 uses a previously determined and stored in the memory of the processing unit 112
  • the Kalman filter was previously determined on the basis of a vehicle model in the form of a mathematical model of the vehicle 101.
  • the vehicle model was determined using a non-linear, dynamic multi-body model, as they are well known in the field of vehicle dynamics and often used to predict the driving safety and running quality of vehicles.
  • the state space of the system is often modeled by linear differential equations that describe the dynamic properties of the system in question and typically have the following form in time-continuous models:
  • V n Cx n + you n , (4)
  • n denotes the nth sampling cycle.
  • the multi-body model has been linearized to simplify the calculations to be performed by the processing unit 112 (particularly with regard to real-time detection of track-bearing disturbances) by a suitable procedure (also well-known) such that a linear state space model was obtained as the vehicle model.
  • the vehicle model! based on a multi-body arrangement with the two sets of wheels 106, 107, the bogie frame 109 supported on the wheelsets 106, 107, and the body 102 supported on the bogie frame 109 (which is modeled as a point mass in the model for simplicity).
  • an arbitrarily complex or complex modeling of the vehicle 101 is fundamentally suitable for the method according to the invention.
  • the degrees of freedom of the above-mentioned vehicle model are used Components 106, 107, 109 and 102 of the multi-body system taken into account, which have a primary influence on the travel (ie the detection size) and / or which are primarily influenced by the track position disturbances (ie the property of the position parameter to be determined).
  • a translation in the direction of the vertical axis of the vehicle 101 (z-direction) and a rotation about the longitudinal axis of the vehicle (x-direction) are taken into account as degrees of freedom of the vehicle frame 109, and as degrees of freedom of the chassis frame 109 for the vehicle mode and the car body 102 takes into account a translation in the direction of the vertical axis of the vehicle (z-direction), a rotation about the longitudinal axis of the vehicle (x-direction) and a rotation about the transverse axis of the vehicle (y-direction).
  • the modeling of the wheel-rail contact has a significant influence on the design of the method.
  • the wheel-rail contact for the vehicle model continues to be considered via a spring-damper arrangement, wherein a high rigidity of this spring-damper arrangement in the direction of the vertical axis of the vehicle (z-axis) is assumed.
  • the Kalman filter is usually suitable for the processing of signals that are subject to a so-called white noise.
  • corresponding track position disturbances of the track 105 may not be sufficiently accurate for such white noise, so that in the present example a suitable form filter is used to take into account the expected real noise behavior of the track position disturbances in determining the observer algorithm at at least one input of the vehicle model, as described above already described. It goes without saying, however, what use of such shape filters may possibly also be omitted in other variants of the invention.
  • the Kalman filter modeled in this manner provides as output a state vector which, in addition to reevaluating the spring travel as discrete states of the vehicle model, provides a sufficiently accurate estimate of the position and velocity of the modeled components of the vehicle 101 in the degrees of freedom considered.
  • these are thus 20 discrete states, namely for the two sets of wheels 106, 107 the amount and the speed of translation in the direction of the vertical axis of the vehicle 101 (z-direction) and the amount and the speed of rotation about the longitudinal axis of the vehicle (x-direction) and for the chassis frame 109 and the body 102 respectively the amount and speed of translation in the direction of the vertical axis of the vehicle (z-direction), the amount and the speed of Rotation about the longitudinal axis of the vehicle (x-direction) and the amount and speed of rotation about the transverse axis of the vehicle (y-direction).
  • the calculation effort for the processing unit 112 is further reduced by taking into account the geometric relationships of the components of the vehicle 101 in subsequent repetitions of steps 113.2 and 113.3, taking into account that the track position disturbances acting on the trailing axle 107 are limited only by one of the driving speed of the vehicle 101 corresponding time shift of which are different on the leading wheel 106.
  • This consideration is made in the present example by inserting corresponding vehicle speed-dependent delay elements at the inputs of the modeled second wheel set 107 in the linearized model.
  • the processing unit 112 performs the determination of the track position disturbances during the travel of the vehicle 101 on the track in real time and uses the information obtained about the track position disturbances to control the trailing chassis 104 by transmitting corresponding control commands to the corresponding controls 104.1 of the chassis 104. It is understood, however, that in other variants of the invention, only a corresponding logging of the GieislageDNAen can be done. Second embodiment
  • the wheel-rail contact is assumed to be infinitely stiff for the vehicle model, in which case immediate use of the state vector estimates provided by the Kalman filter is not immediately used for the track attitude disturbances can. Rather, in this example, preferably using a current estimate on the basis of the model data of the vehicle model (which reflects just the relationship between the represented by the state vector states of the vehicle and the track position errors) determines the associated current value of the track position disturbances.
  • equation (5) A more general approach to determining the current values of the inputs (ie, the attitude parameters) can be derived from equation (5) in the case of an empty matrix D.
  • equation (5) the following equation can be used (inter alia for time-discrete models):
  • the matrix (C-B) is square (eg the number of inputs and outputs is the same). In this case, by suitably selecting the input and the detection variables, it is preferable to ensure that the matrix C and the matrix B are designed such that the matrix (C-B) has full rank. If the matrix D from the equation (5) or the matrix (C- ⁇ ) from equation (6) is not square or the matrix (C-B) is not full rank, their inverses can not be calculated directly in each case. In this case, so-called (well-known) algorithms can be used to form so-called pseudo-inverses.
  • the vehicle model is designed as a time-discrete model such that the current value of the position parameter is calculated in a recursive method from the detection values as a function of the model data of the vehicle model.
  • equation (3) the following equations are used:
  • the track can be modeled in other variants of the method according to the invention, regardless of the representation of the wheel-rail contact as elastic or elastically mounted component.
  • the desired input variable ie the position parameter directly by the observer algorithm estimate without further calculation steps. It should be noted at this point that this represents a self-protected thought.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)
  • Vehicle Body Suspensions (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft wenigstens eines Lageparameters, insbesondere einer Lageparameterstörung, eines Fahrweges für ein Fahrzeug, bei dem an einem auf einem Streckenabschnitt des Fahrwegs (105) fahrenden Fahrzeug (101) Erfassungswerte wenigstens einer durch den Lageparameter beeinflussten Erfassungsgröße erfasst werden und aus den Erfassungswerten der wenigstens eine Lageparameter für den Streckenabschnitt ermittelt wird. Aus den Erfassungswerten wird in Abhängigkeit von den Modelldaten eines zuvor ermittelten Fahrzeugmodells des Fahrzeugs der aktuelle Wert des Lageparameters ermittelt, wobei über das Fahrzeugmodell ein Zusammenhang zwischen dem Lageparameter und der wenigstens einen durch den Lageparameter beeinflussten Erfassungsgröße hergestellt ist.

Description

Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft eines Fahrweglageparameters
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft wenigstens eines Lageparameters, insbesondere einer Lageparameterstörung, eines Fahrweges für ein Fahrzeug, bei dem an einem auf einem Streckenabschnitt des Fahrwegs fahrenden Fahrzeug Erfassungswerte wenigstens einer durch den Lageparameter beeinflussten Erfassungsgröße erfasst werden und aus den Erfassungswerten der wenigstens eine Lageparameter für den Streckenabschnitt ermittelt wird. Die vorliegende Erfindung betrifft weiterhin ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs sowie ein Fahrzeug zur Durchführung der erfindungsgemäßen Verfahren.
Bei Fahrzeugen, insbesondere bei Schienenfahrzeugen, hängt die dynamische Belastung der Fahrzeugkomponenten (speziell natürlich der Fahrwerkskomponenten) im Betrieb stark von dem Zustand der befahrenen Fahrstrecke ab. Dieser Zustand der Fahrstrecke wird unter anderem durch so genannte Lageparameter repräsentiert, die im Falle eines Schienenfahrzeugs in der Regel unter dem Begriff der Gleislage subsumiert werden. Die Gleislage bezeichnet dabei der Regel die Lage eines Eisenbahngleises in horizontaler und/oder vertikaler Richtung sowie gegebenenfalls die gegenseitige Höhenlage beider Schienen des Gleises.
Je geringer die Abweichung eines Gleises von seiner Soll-Gleislage ist, je geringer also die Gleislagefehler sind, desto höher ist die Qualität des Gleises und desto geringer sind die aus solchen Gleislagefehlern resultierenden dynamischen Belastungen des Fahrzeugs. Mit der fortschreitenden wirtschaftlichen Trennung zwischen den Betreibern der Infrastruktur (Schienennetz etc.) und den Betreibern der darauf eingesetzten Fahrzeuge gewinnt der Zustand der Gleise immer größere wirtschaftliche Bedeutung. Insbesondere wird sich der seitens der Infrastrukturbetreiber erzielbare Trassenpreis (also die Gebühr für die Nutzung der Infrastruktur) stärker an der Qualität der Trasse orientieren, sodass verlässliche Informationen über den Zustand des Gleises immer mehr an Bedeutung gewinnen.
Bisher wird die Gleislage eines bestimmten Streckenabschnitts aufwändig mit so genannten Messfahrzeugen ermittelt, welche über eine entsprechende aufwändige Sensorik unmittelbar die Eigenschaften der Lageparameter des Gleises erfassen, speichern und gegebenenfalls in Form geeigneter Datensätze zur Verfügung stellen. Problematisch hierbei ist, dass die Messfahrzeuge zum einen (in der Anschaffung und im Einsatz) vergleichsweise teuer sind und zum anderen (wegen der geringen realisierbaren Fahrgeschwindigkeiten während der Messfahrt) nur zu bestimmten Zeiten mit einer geringen Auslastung der Fahrstrecke (beispielsweise nachts, an Wochenenden etc.) eingesetzt werden können, um den regulären Verkehr auf dieser Strecke nicht zu beeinträchtigen. Gerade bei stark befahrenen Streckenabschnitten, auf denen eine schnelle Verschlechterung des Gleiszustands zu erwarten ist, führt dies zu unzureichend langen Intervallen zwischen den Messfahrten.
Aus dem Artikel Charles, G.A., Goodall, R.M. Dixon, R.: "Wheel-Rail Profile Estimation", (Proceedings of IET international Conference on Railway Condition Monitoring, The IET International Conference on Railway Condition Monitoring 2006, Birmingham, November 2006, pp 32-37, ISBN 0 86341 732 9) ist es bekannt, über entsprechende Sensoren am Fahrzeug und entsprechende Berechnungsaigorithmen (insbesondere einen aus der Regelungstechnik bekannten so genannten Beobachteralgorithmus in Form eines so genannten Kaiman-Filters) Rückschlüsse auf den tatsächlichen Zustand der aktuellen Rad- Schiene-Paarung, insbesondere die effektive Konizität der Rad-Schiene-Paarung, zu ziehen. Hierbei werden allerdings nur Erkenntnisse über den aktuellen Zustand der Rad- Schiene-Paarung gewonnen, die maßgeblich auch von dem Zustand des verwendeten Rades beeinflusst sind. Eine isolierte Betrachtung der Schiene, welche Aufschlüsse über den aktuellen Zustand des Gleises geben könnte, erfolgt jedoch nicht.
Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zu Grunde, ein Verfahren sowie ein Fahrzeug eingangs genannten Art zur Verfügung zu stellen, welches die oben genannten Nachteile nicht oder zumindest in geringerem Maße aufweist und insbesondere auf einfache und kostengünstige Weise eine Erfassung und Nutzung der Eigenschaften der Lageparameter eines Streckenabschnitts ermöglicht.
Die vorliegende Erfindung löst diese Aufgabe ausgehend von einem Verfahren gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1 durch die im kennzeichnenden Teil des Anspruchs 1 angegebenen Merkmale.
Der vorliegenden Erfindung liegt die technische Lehre zu Grunde, dass man eine einfache und kostengünstige Erfassung und Nutzung der Eigenschaften der Lageparameter eines Streckenabschnitts ermöglicht, wenn aus den Erfassungswerten in Abhängigkeit von den Modelldaten eines zuvor ermittelten Fahrzeugmodells des Fahrzeugs der aktuelle Wert des Lageparameters ermittelt wird, wobei über das Fahrzeugmodell ein Zusammenhang zwischen dem Lageparameter und der wenigstens einen durch den Lageparameter beeinflussten Erfassungsgröße hergestellt ist. Über ein solches (vorangehend etabliertes) Fahrzeugmodell ist es in vorteilhafter weise möglich, in einfacher Weise (gegebenenfalls in Echtzeit) Rückschlüsse auf den gesuchten Lageparameter zu ziehen. Hierbei kann es sich um ein beliebiges geeignetes mathematisches Modell handeln, über welches sich ein Zusammenhang zwischen der Erfassungsgröße und dem Lageparameter herstellen lässt.
Gemäß einem Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung daher ein Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft wenigstens eines Lageparameters, insbesondere einer Lageparameterstörung, eines Fahrweges für ein Fahrzeug, bei dem an einem auf einem Streckenabschnitt des Fahrwegs fahrenden Fahrzeug Erfassungswerte wenigstens einer durch den Lageparameter beeinflussten Erfassungsgröße erfasst werden und aus den Erfassungswerten der wenigstens eine Lageparameter für den Streckenabschnitt ermittelt wird. Aus den Erfassungswerten wird in Abhängigkeit von den Modelldaten eines zuvor ermittelten Fahrzeugmodells des Fahrzeugs der aktuelle Wert des Lageparameters ermittelt, wobei über das Fahrzeugmodell ein Zusammenhang zwischen dem
Lageparameter und der wenigstens einen durch den Lageparameter beeinflussten Erfassungsgröße hergestellt ist.
Unter bestimmten Voraussetzungen kann vorgesehen sein, dass der aktuelle Wert des Lageparameters in einem rekursiven Verfahren aus den Erfassungswerten in Abhängigkeit von den Modelldaten des Fahrzeugmodells berechnet wird. Das Fahrzeugmodell ist hierbei so gestaltet, dass es unmittelbar die Beziehung zwischen den Erfassungswerten der Erfassungsgröße und dem bzw. den gesuchten Lageparameter(n) reflektiert bzw. (mit ausreichender Präzision, beispielsweise in ausreichend guter Näherung) eine zu dem bzw. den gesuchten Lageparameter(n) führende Rückrechnung auf Basis der Erfassungswerte der Erfassungsgröße ermöglicht.
Bei weiteren bevorzugten und vergleichsweise universell anwendbaren Varianten der vorliegenden Erfindung wird ein aus dem Bereich der Regelungstechnik hinlänglich bekannter Beobachteralgorithmus verwendet, der in Abhängigkeit von einem aktuellen Erfassungswert einen zugehörigen aktuellen Schätzwert wenigstens einer Zustandsgröße des Fahrzeugs ausgibt, welche durch den Lageparameter beeinflusst ist, und es wird dann in Abhängigkeit von den Modelldaten eines zuvor ermittelten Fahrzeugmodells des Fahrzeugs der aktuellen Wert des Lageparameters ermittelt. Bei dem Fahrzeugmodell kann es sich wie erwähnt um ein beliebiges geeignetes mathematisches Modell handeln, welches den Zusammenhang zwischen dem Lageparameter und der wenigstens einen Zustandsgröße repräsentiert. Derartige Modelle sind aus dem Bereich der Fahrdynamik hinlänglich bekannt.
Mit dem vorliegenden Verfahren ist es unter anderem möglich, anhand der Erfassungswerte gegebenenfalls ohnehin am Fahrzeug vorhandener Erfassungseinrichtungen (beispielsweise der Messwerte am Fahrzeug vorhandener Sensoren) ausreichend zuverlässige Rückschlüsse auf den bzw. die gewünschten Lageparameter, mithin also den aktuellen Zustand des befahrenen Streckenabschnitts zu ziehen. Durch eine geeignete Modellierung des Fahrzeugs (also eine geeignete Wahl des Fahrzeugmodells) und eine geeignete Gestaltung des Beobachteralgorithmus ist es mit der vorliegenden Erfindung möglich, aus Erfassungsgrößen, die aus sich heraus keine unmittelbaren Rückschlüsse auf den Lageparameter zulassen, dennoch schnell und mit ausreichender Genauigkeit derartige Rückschlüsse zu ziehen.
Insbesondere ist es möglich, die Ermittlung der Eigenschaften des Lageparameters in Echtzeit während der Fahrt des Fahrzeugs auf dem Streckenabschnitt durchzuführen. Ein weiterer Aspekt im Zusammenhang mit einer solchen Echtzeitermittlung des Zustands des aktuellen befahrenen Gleises liegt in der Möglichkeit einer von diesem Zustand abhängigen Steuerung des Fahrzeugs, insbesondere bei Schienenfahrzeugen können nachlaufende Fahrwerke unter Verwendung der (beispielsweise an einem vorlaufenden Fahrwerk gewonnenen) Informationen über den Lageparameter, also den Zustand des Fahrwegs, aktiv beeinflusst werden, beispielsweise um einen besonders ruhigen Fahrzeuglauf und/oder ein gewünschtes, gegebenenfalls optimiertes Verschleißverhalten der Fahrzeugkomponenten, insbesondere der Fahrwerkskomponenten zu erzielen.
Bei den Eigenschaften des betreffenden Lageparameters kann es sich sowohl um den aktuellen (gegebenenfalls absoluten) Wert des Lageparameters handeln. Ebenso kann es sich zusätzlich oder alternativ auch um eine Abweichung des Lageparameters von einem vorgegebenen Soll-Wert, mithin also um eine Lageparameterstörung bzw. einen Lageparameterfehler handeln.
Gemäß einem weiteren Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung daher ein Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft wenigstens eines Lageparameters, insbesondere einer Lageparameterstörung, eines Fahrweges für ein Fahrzeug, bei dem an einem auf einem Streckenabschnitt des Fahrwegs fahrenden Fahrzeug Erfassungswerte wenigstens einer durch den Lageparameter beeinflussten Erfassungsgröße erfasst werden und aus den Erfassungswerten der wenigstens eine Lageparameter für den Streckenabschnitt ermittelt wird. Der wenigstens eine Lageparameter wird für den Streckenabschnitt unter Verwendung eines Beobachteralgorithmus ermittelt, wobei der Beobachteralgorithmus dazu ausgebildet ist, in Abhängigkeit von einem aktuellen Erfassungswert einen zugehörigen aktuellen Schätzwert wenigstens einer Zustandsgröße des Fahrzeugs auszugeben, welche durch den Lageparameter beeinflusst ist. In Abhängigkeit von den Modelldaten eines zuvor ermittelten Fahrzeugmodells des Fahrzeugs wird der aktuelle Wert des Lageparameters ermittelt, wobei das Fahrzeugmodell den Zusammenhang zwischen dem Lageparameter und der wenigstens einen Zustandsgröße repräsentiert.
Wie bereits erwähnt, kann für das Fahrzeugmodell ein beliebiges geeignetes mathematisches Modell verwendet werden, welches die unterschiedlichen Körper des
Fahrzeugs und deren Kopplung repräsentiert. Bevorzugt wurde das Fahrzeugmodell unter Verwendung eines, insbesondere nicht linearen, dynamischen Mehrkörpermodells ermittelt. Derartige Mehrkörpermodelle sind hinlänglich aus dem Bereich der Fahrdynamik bekannt und werden häufig zur Vorausbestimmung der Fahrsicherheit und Laufgüte von Fahrzeugen verwendet.
Bei diesen (gelegentlich auch als dynamische Mehrkörpersysteme bezeichneten) Modeilen handelt es sich in der Rege! um nicht lineare Modelle. Um die durchzuführenden Berechnungen (insbesondere im Hinblick auf eine Echtzeitermittlung des Lageparameters) zu vereinfachen, wird das Modell durch ein (hinlänglich bekanntes) geeignetes Vorgehen linearisiert, sodass ein lineares Zustandsraummodell als Fahrzeugmodell gewonnen wird. Die Eingänge des Fahrzeugmodells bilden dann die zu ermittelnden Eigenschaften des bzw. der gewünschten Lageparameter (bei einem Schienenfahrzeug beispielsweise die Gleislage bzw. die Gleislagestörung), während die Ausgänge die betreffende Erfassungsgröße bzw. Erfassungsgrößen repräsentieren. Als Zustände des modellierten Systems werden dann beispielsweise die Position oder die Geschwindigkeit bestimmter interessierender Fahrzeugkomponenten (bei einem Schienenfahrzeug beispielsweise der Räder oder Radsätze, des Fahrwerksrahmens und anderer Fahrzeugkomponenten wie dem Wagenkasten etc.) bezeichnet.
Das vorliegende erfindungsgemäße Verfahren lässt sich grundsätzlich mit einer beliebig aufwändigen bzw. komplexen Modellierung des Fahrzeugs durchführen. Insbesondere können für die Bewegung einer Fahrzeugkomponente jeweils ein oder mehrere Freiheitsgrade bis hin zu allen sechs möglichen Freiheitsgraden (Translation in und Rotation um alle drei Raumrichtungen) berücksichtigt werden. Um den Berechnungsaufwand jedoch zu reduzieren, ist vorzugsweise vorgesehen, dass für das Fahrzeugmodell nur diejenigen Freiheitsgrade der Komponenten des Mehrkörpersystems berücksichtigt werden, weiche einen primären Einfluss auf die Erfassungsgröße haben und/oder welche primär durch den Lageparameter beeinflusst werden.
Es hat sich gezeigt, dass hinreichend präzise Ergebnisse erzielt werden können, wenn Bewegungen in Freiheitsgraden vernachlässigt werden, die lediglich einen geringen Einfluss auf die interessierende Erfassungsgröße bzw. den interessierenden Lageparameter haben. Handelt es sich beispielsweise bei der interessierenden Erfassungsgröße um die axiale Längenänderung einer Feder, so können Bewegungen in Freiheitsgraden unberücksichtigt bleiben, welche lediglich eine Auslenkung der Feder quer zu ihrer Federachse bewirken. Diese Bewegungen können zwar ebenfalls eine gewisse axiale Längenänderung mit sich bringen, deren Beitrag jedoch in der Regel vernachlässigbar ist.
Der Beobachteralgorithmus kann grundsätzlich auch beliebige geeignete Weise generiert worden sein. Vorzugsweise wurde der Beobachteralgorithmus unter Verwendung des Fahrzeugmodells ermittelt, da hiermit auf besonders einfachem Wege ausreichend präzise Ergebnisse erzielt werden können. Je nach Art und Gestaltung des Beobachteralgorithmus sowie je nach Art der ermittelnden Eigenschaft des Lageparameters kann lediglich das Fahrzeugmodell in die Ermittlung des Beobachteralgorithmus einbezogen worden sein.
Bei vorteilhaften Varianten der Erfindung erfolgt bereits bei der Ermittlung des Beobachteralgorithmus eine Berücksichtigung der Eigenschaften des zu ermittelnden Lageparameters sowie des Beobachteralgorithmus. Sind beispielsweise Lageparameterstörungen zu ermitteln, deren Art nicht mit der Art der typischerweise über den Beobachteralgorithmus erfassten Störung übereinstimmt, so wird vorzugsweise über das bei der Ermittlung des Beobachteralgorithmus verwendete Fahrzeugmodell eine Anpassung vorgenommen. Bei bevorzugten Varianten des erfindungsgemäßen Verfahrens ist daher vorgesehen, dass eine Lageparameterstörung ermittelt wird, wobei das Fahrzeugmodell durch Linearisierung des Mehrkörpersystems ermittelt wurde und zur Berücksichtigung des realen Rauschverhaltens der Lageparameterstörung bei der Ermittlung des Beobachteraigorithmus an wenigstens einem Eingang des Fahrzeugmodells ein geeigneter Formfilter verwendet wurde. Derartige Formfilter sind in der Fahrzeugtechnik hinlänglich bekannt (siehe beispielsweise Laun, R.: Aktive Schwingungsdämpfung durch Adhäsionsregelung auf Basis eines Zustandsreglers; Fachhochschule Offenburg, DE, 1996). Für ein Schienenfahrzeug können die entsprechenden Parameter solcher Formfilter beispielsweise der Publikation "ORE Frage B 176 - Drehgesteile mit radial einstellbaren Radsätzen" (Eisenbahntechnische Publikationen - ETF, Paris, FR) zu entnehmen sind.
Für den Beobachteralgorithmus können beliebige geeignete mathematische Algorithmen verwendet werden. Beispielsweise kann es sich um einen so genannten Luenberg- Beobachter handeln, wie er aus der Publikation: Geering, Hans Peter, Regelungstechnik (5., Überarb, u. erw. Aufl.; Springer Verlag, Berlin, 2001 , !SBN 3-540-41264-6) bekannt ist. Besonders gut eignet sich im vorliegenden Fall als Beobachteralgorithmus ein Kaiman- Filter, da diese bevorzugt dann eingesetzt werden, wenn die Eingangsgrößen des Systems und/oder die Messgrößen durch stochastische Größen („Rauschen") verfälscht sind. Die erfindungsgemäße Lösung macht sich diesen Vorteil dadurch zunutze, dass die
Gleislagestörung als das die Eingangsgrößen verfälschende Rauschen aufgefasst wird.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann erst nach dem Durchfahren des Streckenabschnitts unter Verwendung der dabei aufgenommenen Werte der betreffenden Erfassungsgröße angewandt werden. Vorzugsweise ist jedoch vorgesehen, dass es während der Fahrt des Fahrzeugs auf dem Streckenabschnitt, insbesondere in Echtzeit, durchgeführt wird.
Die Erfassung der Erfassungsgröße(n) kann grundsätzlich an beliebige geeignete Stelle im bzw. am Fahrzeug erfolgen. Vorzugsweise wird die Erfassungsgröße jedoch an einem Fahrwerk des Fahrzeugs ermittelt, insbesondere gemessen, da hiermit besonders gute Ergebnisse bei der Ermittlung der Eigenschaften des Lageparameters möglich sind.
Grundsätzlich können beliebige Erfassungsgrößen erfasst werden, welche über eine in dem verwendeten Fahrzeugmodell manifestierte Kopplung einen Rückschluss auf die Eigenschaften des Lageparameters zu lassen. Vorzugsweise wird als Erfassungsgröße ein Federweg wenigstens einer an einem Rad des Fahrwerks abgestützten Federeinheit ermittelt. Dies hat den Vorteil, dass entsprechende Sensoren häufig ohnehin in derartigen Fahrwerken (meist für andere Zwecke) vorgesehen sind und in der Regel auf einfache Weise zuverlässige Messwerte liefern, welche sich problemlos weiterverarbeiten lassen.
Wie bereits erwähnt, kann das erfindungsgemäße Verfahren grundsätzlich für beliebige Fahrzeuge zum Einsatz kommen. Besonders vorteilhaft lässt es sich im Zusammenhang mit Schienenfahrzeugen einsetzen, sodass vorzugsweise vorgesehen ist, dass das Fahrzeug ein Schienenfahrzeug ist und eine Eigenschaft der Gleislage als Lageparameter, insbesondere eine Gleislagestörung, ermittelt wird. Auch hier kann grundsätzlich eine beliebige geeignete Modellierung des Schienenfahrzeugs gewählt werden. Vorzugsweise wurde das Fahrzeugmodell auf der Basis einer Anordnung mit zwei Radsätzen, einem auf den Radsätzen abgestützten Fahrwerksrahmen und einem auf dem Fahrwerksrahmen abgestützten Wagenkasten ermittelt, da sich hiermit besonders gute Ergebnisse erzielen lassen.
Es hat sich gezeigt, für die Komponenten des Modells grundsätzlich beliebig viele Freiheitsgrade berücksichtigt werden können. Wie bereits erwähnt, werden für die Ermittlung der Gleislage vorzugsweise jedoch nur diejenigen Freiheitsgrade berücksichtigt, welche durch die Gleislage primär beeinflusst werden. Bevorzugt werden daher für das Fahrzeugmodell als Freiheitsgrade der beiden Radsätze eine Translation in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs und eine Rotation um die Längsachse des Fahrzeugs berücksichtigt und als Freiheitsgrade des Fahrwerksrahmens und des Wagenkastens eine Translation in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs, eine Rotation um die Längsachse des Fahrzeugs und eine Rotation um die Querachse des Fahrzeugs berücksichtigt.
Bei bevorzugten Varianten mit noch weiter reduzierten Berechnungsaufwand erfolgt eine Berücksichtigung der geometrischen Zusammenhänge der Komponenten des Fahrzeugs. So kann beispielsweise der Tatsache Rechnung getragen werden, dass die auf einen nachlaufenden Radsatz einwirkenden Gleislagestörungen nur durch eine der Fahrgeschwindigkeit entsprechende zeitliche Verschiebung von denen am ersten Radsatz verschieden sind. Das kann dadurch geschehen, dass im linearisierten Modell entsprechende Verzögerungsglieder an den Eingängen des zweiten Radsatzes eingefügt werden. Bei vorteilhaften Varianten des erfindungsgemäßen Verfahrens ist demgemäß vorgesehen, dass bei dem Fahrzeugmodell die von der Fahrgeschwindigkeit abhängige zeitliche Verzögerung der Auswirkung eines Lageparameters zwischen dem vorlaufenden Radsatz und dem nachlaufenden Radsatz, insbesondere über ein fahrgeschwindigkeitsabhängiges Verzögerungsglied, berücksichtigt wird.
Einen wesentlichen Einfluss auf die Gestaltung des Verfahrens hat unter anderem die Modellierung des Rad-Schiene-Kontakts. Bei bestimmten Varianten des erfindungsgemäßen Verfahrens wird für das Fahrzeugmodell der Rad-Schiene-Kontakt über eine Feder-Dämpfer-Anordnung berücksichtigt, wobei insbesondere eine hohe Steifigkeit der Feder-Dämpfer-Anordnung in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs angenommen wird. In diesem Fall wird bevorzugt als Beobachteralgorithmus ein adaptiver so genannter erweiterter Kaiman-Filter verwendet, da hiermit eine besonders einfache Ermittlung des Lageparameters möglich ist. Insbesondere ist es möglich, in guter Näherung als Lageparameter die durch den Kaiman-Filter gelieferte entsprechende Verschiebung des betreffenden Radsatzes zu verwenden, da sich diese Schätzung als ausreichend präzise erwiesen hat. Demgemäß ist bei bevorzugten Varianten des erfindungsgemäßen Verfahrens der Beobachteralgorithmus derart ausgebildet, dass ein aktueller Schätzwert wenigstens einer Zustandsgröße des Fahrzeugs als aktueller Wert des Lageparameters verwendet wird.
Bei anderen Varianten des erfindungsgemäßen Verfahrens wird für das Fahrzeugmodell der Rad-Schiene-Kontakt als unendlich steif angenommen. In diesem Fall ist eine unmittelbare Verwendung der durch den Beobachteralgorithmus gelieferten Schätzwerte für die gewünschte Eigenschaft des Lageparameters nicht ohne weiteres möglich und es wird vorzugsweise unter Verwendung eines aktuellen Schätzwerts anhand der Modelidaten des Fahrzeugmodells der zugehörige aktuelle Wert des Lageparameters ermittelt.
Die erfassten Werte des wenigstens einen Lageparameters können grundsätzlich nur aktuell im Fahrzeug verwendet werden. Vorzugsweise ist jedoch vorgesehen, dass der wenigstens eine Lageparameter für den durchfahrenen Streckenabschnitt protokolliert wird, um ihn einer späteren Verwendung zugänglich zu machen.
Die vorliegende Erfindung betrifft weiterhin ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs, insbesondere eines Schienenfahrzeugs, bei dem mit einem erfindungsgemäßen Verfahren an einem vorlaufenden Fahrwerk des Fahrzeugs wenigstens eine Eigenschaft eines Lageparameters eines aktuell durchfahrenen Streckenabschnitts ermittelt wird und ein nachlaufendes Fahrwerk des Fahrzeugs unter Verwendung der ermittelten Eigenschaft des Lageparameters gesteuert wird. Hiermit können die oben bereits beschriebenen Vorteile bei der Steuerung eines Fahrzeugs realisiert werden.
Die vorliegende Erfindung betrifft schließlich ein Fahrzeug, insbesondere ein Schienenfahrzeug, mit einer Verarbeitungseinheit, die zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet ist, und einer Erfassungseinheit, die zur Erfassung der Erfassungswerte ausgebildet ist. Mit diesem Fahrzeug lassen sich die oben im Zusammenhang mit den erfindungsgemäßen Verfahren beschriebenen Vorteile und Varianten in demselben Maße realisieren, sodass die lediglich auf die obigen Ausführungen verwiesen werden soll. Weitere bevorzugte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen bzw. der nachstehenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsbeispiele, welche auf die beigefügten Zeichnungen Bezug nimmt. Es zeigen:
Figur 1 eine schematische Ansicht einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Fahrzeugs;
Figur 2 ein Ablaufdiagramm einer bevorzugten Variante des erfindungsgemäßen
Verfahrens, welche mit dem Fahrzeug aus Figur 1 ausgeführt werden kann;
Figur 3 ein Schema, welches den Signalfluss bei der Durchführung des Verfahrens aus Figur 2 verdeutlicht.
Erstes Ausführungsbeispiel
Im Folgenden wird unter Bezugnahme auf die Figuren 1 bis 3 ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Fahrzeugs in Form eines Schienenfahrzeugs 101 beschrieben. Zum einfacheren Verständnis der nachfolgenden Erläuterungen ist in den Figuren 1 und 2 ein Koordinatensystem angegeben, in dem die x-Koordinate die Längsrichtung des Schienenfahrzeugs 101 , die y-Koordinate die Querrichtung des
Schienenfahrzeugs 101 und die z-Koordinate die Höhenrichtung des Schienenfahrzeugs 101 bezeichnen.
Die Figur 1 zeigt eine schematische Seitenansicht eines Teils des Fahrzeugs 101 , welches eine Fahrzeuglängsachse 101.1 aufweist. Das Fahrzeug 101 umfasst einen Wagenkasten 102, der im Bereich einer beiden Enden jeweils auf einem Fahrwerk in Form eines
Drehgestells 103 bzw. 104 abgestützt ist. Die Drehgestelle 103 und 104 sind ihrerseits auf einem Gleis 105 abgestützt.
Das in Fahrtrichtung vorlaufenden Drehgestell 103 umfasst zwei Radsätze 106 und 107, auf deren beiden Radlagern über jeweils eine Primärfederung 108 ein Drehgestellrahmen 109 abgestützt ist. Der Wagenkasten 102 ist wiederum über eine Sekundärfederung 110 auf dem Drehgestellrahmen 109 abgestützt.
Jeder der vier Primärfederungen 108 ist als Erfassungseinrichtung ein Sensor 111 zugeordnet, der die Längenänderung der Primärfederung 108 in Axialrichtung (hier: z- Richtung) der Primärfederung 108 misst. Die Messsignale der vier Sensoren 111 werden einer zentralen Verarbeitungseinheit 112 zugeführt, und in dieser in der nachfolgend beschriebenen Weise gemäß dem erfindungsgemäßen Verfahren verarbeitet, um die Gleislagestörungen des Gleises 105 zu ermitteln.
Hierbei wird zunächst in einem Schritt 1 13.1 während der Fahrt des Fahrzeugs 101 auf einem vorgegebenen, zu untersuchenden Streckenabschnitt des Gleises 105 der Ablauf des Verfahrens gestartet. In einem Schritt 113.2 werden dann die aktuellen Messwerte der vier Sensoren 111 erfasst und an die Verarbeitungseinheit 112 weitergeleitet. In einem Schritt 113.3 werden dann in der Verarbeitungseinheit 112 als Gleislagestörungen die Abweichungen des Gleises 105 an dem jeweiligen Radaufstandspunkt der Räder der Radsätze 106 und 107 von einer Soll-Gleislage in der z-Richtung ermittelt und in einem Speicher der Verarbeitungseinheit 112 zur Protokollierung (und gegebenenfalls späteren Weiterverarbeitung) gespeichert. In einem Schritt 113.4 wird dann überprüft, ob eine weitere Ermittlung der Gleislagestörungen durchgeführt werden soll. Ist dies der Fall, wird zu dem Schritt 113.2 zurück gesprungen. Andernfalls wird der Verfahrensablauf in einem Schritt 113.5 beendet.
Die Figur 3 zeigt den Signalfluss bei der Abarbeitung des Verfahrens aus Figur 2. Wie der Figur 3 zu entnehmen ist, wird das auf dem Gleis 105 fahrende Fahrzeug 101 mit der realen Gleislage als Eingangsgröße beaufschlagt, wobei sich die reale Gleislage aus der Soll-Gleislage und den überlagerten Gleislagestörungen zusammensetzt. Als
Ausgangsgröße liefern die Sensoren 11 1 am Fahrzeug 101 jeweils ein Messsignal, welches mit dem Rauschen der Sensoren überlagert ihnen die Verarbeitungseinheit 112 eingespeist wird.
Zur Ermittlung der Gleislagestörungen verwendet die Verarbeitungseinheit 112 einen zuvor ermittelten und in den Speicher der Verarbeitungseinheit 112 abgelegten
Beobachteralgorithmus in Form eines erweiterten Kaiman-Filters, wie er aus dem Bereich der Regelungstechnik hinlänglich bekannt ist.
Der Kaiman-Filter wurde dabei zuvor anhand eines Fahrzeugmodells in Form eines mathematischen Modells des Fahrzeugs 101 ermittelt. Das Fahrzeugmodell wurde dabei unter Verwendung eines nicht linearen, dynamischen Mehrkörpermodells ermittelt, wie sie hinlänglich aus dem Bereich der Fahrdynamik bekannt sind und häufig zur Vorausbestimmung der Fahrsicherheit und Laufgüte von Fahrzeugen verwendet. Bei derartigen Fahrzeugmodellen wird der Zustandsraum des Systems häufig durch lineare Differentialgleichungen bzw. Differenzgleichungen modelliert, welche die dynamischen Eigenschaften des betreffenden Systems beschreiben und bei zeit-kontinuierlichen Modellen typischerweise folgende Form aufweisen:
— = Ax + Bu , (1) dy ~ ~
y = Cx + Du , (2)
wobei x den Zustandsvektor des Systems und y den Ausgangsvektor bzw. u den Eingangsvektor des Systems bezeichnet sowie A, B, C, D die das System kennzeichnenden Zustandsraummatrices bezeichnen. Für zeit-diskrete Fahrzeugmodelle werden diese Differentialgleichungen durch Differenzgleichungen folgender Form ersetzt:
x„+i = Aκ„ + Bμπ , (3)
Vn = Cxn + Dun , (4)
wobei n den n-ten Abtastzyklus bezeichnet.
Das Mehrkörpermodell wurde zur Vereinfachung der durch die Verarbeitungseinheit 112 durchzuführenden Berechnungen (insbesondere im Hinblick auf eine Echtzeitermittlung der Gleislagestörungen) durch ein (ebenfalls hinlänglich bekanntes) geeignetes Vorgehen linearisiert, sodass ein lineares Zustandsraummodell als Fahrzeugmodell gewonnen wurde.
Im vorliegenden Beispiel wurde das Fahrzeugmodel! auf der Basis einer Mehrkörperanordnung mit den beiden Radsätzen 106, 107, dem auf den Radsätzen 106, 107 abgestützten Drehgestellrahmen 109 und dem auf dem Drehgestellrahmen 109 abgestützten Wagenkasten 102 ermittelt (der in dem Modell vereinfachend als Punktmasse modelliert wird).
Wie bereits erwähnt wurde, eignet sich für das erfindungsgemäße Verfahren grundsätzlich eine beliebig aufwändige bzw. komplexe Modellierung des Fahrzeugs 101. Um den Berechnungsaufwand für die Verarbeitungseinheit 112 jedoch zu reduzieren, werden im vorliegenden Beispiel für das Fahrzeugmodell nur diejenigen Freiheitsgrade der obigen Komponenten 106, 107, 109 und 102 des Mehrkörpersystems berücksichtigt, welche einen primären Einfluss auf den Federweg (also die Erfassungsgröße) haben und/oder welche primär durch die Gleislagestörungen (also die zu ermittelnde Eigenschaft des Lageparameters) beeinflusst werden.
Im vorliegenden Beispiel werden daher für das Fahrzeugmodeil als Freiheitsgrade der beiden Radsätze 106, 107 eine Translation in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs 101 (z-Richtung) und eine Rotation um die Längsachse des Fahrzeugs (x-Richtung) berücksichtigt und als Freiheitsgrade des Fahrwerksrahmens 109 und des Wagenkastens 102 eine Translation in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs (z-Richtung), eine Rotation um die Längsachse des Fahrzeugs (x-Richtung) und eine Rotation um die Querachse des Fahrzeugs (y-Richtung) berücksichtigt.
Einen wesentlichen Einfluss auf die Gestaltung des Verfahrens hat unter anderem die Modellierung des Rad-Schiene-Kontakts. Im vorliegenden Beispiel wird für das Fahrzeugmodell der Rad-Schiene-Kontakt weiterhin über eine Feder-Dämpfer-Anordnung berücksichtigt, wobei eine hohe Steifigkeit dieser Feder-Dämpfer-Anordnung in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs (z-Achse) angenommen wird.
Bei der Ermittlung des Kaiman-Filters aus diesem Fahrzeugmodell erfolgt weiterhin eine Berücksichtigung der Eigenschaften des Kaiman-Filters. So ist der Kaiman-Filter in der Regel für die Verarbeitung von Signalen geeignet, die einem so genannten weißen Rauschen unterliegen. In der Regel entsprechende Gleislagestörungen des Gleises 105 gegebenenfalls nicht hinreichend genau einem solchen weißen Rauschen, sodass im vorliegenden Beispiel zur Berücksichtigung des zu erwartenden realen Rauschverhaltens der Gleislagestörungen bei der Ermittlung des Beobachteralgorithmus an wenigstens einem Eingang des Fahrzeugmodells ein geeigneter Formfilter verwendet wird, wie dies vorstehend bereits beschrieben wurde. Es versteht sich jedoch, was eine Verwendung solcher Formfilter bei anderen Varianten der Erfindung gegebenenfalls auch entfallen kann.
Der auf diese Weise modellierte Kaiman-Filter liefert als Ausgang einen Zustandsvektor, der neben einer erneuten Abschätzung der Federwege als diskrete Zustände des Fahrzeugmodells eine hinreichend genaue Abschätzung der Position und der Geschwindigkeit der modellierten Komponenten des Fahrzeugs 101 in den berücksichtigten Freiheitsgraden wiedergibt. Im vorliegenden Fall sind dies also 20 diskrete Zustände, nämlich für die beiden Radsätze 106, 107 der Betrag und die Geschwindigkeit der Translation in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs 101 (z-Richtung) und der Betrag und die Geschwindigkeit der Rotation um die Längsachse des Fahrzeugs (x-Richtung) sowie für die den Fahrwerksrahmen 109 und den Wagenkasten 102 jeweils der Betrag und die Geschwindigkeit der Translation in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs (z-Richtung), der Betrag und die Geschwindigkeit der Rotation um die Längsachse des Fahrzeugs (x- Richtung) und der Betrag und die Geschwindigkeit der Rotation um die Querachse des Fahrzeugs (y-Richtung).
Im vorliegenden Beispiel wird der Berechnungsaufwand für die Verarbeitungseinheit 112 noch weiter reduziert, indem bei nachfolgenden Wiederholungen der Schritte 113.2 und 113.3 eine Berücksichtigung der geometrischen Zusammenhänge der Komponenten des Fahrzeugs 101 erfolgt, indem berücksichtigt wird, dass die auf den nachlaufenden Radsatz 107 einwirkenden Gleislagestörungen nur durch eine der Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs 101 entsprechende zeitliche Verschiebung von denen am vorlaufenden Radsatz 106 verschieden sind. Diese Berücksichtigung erfolgt im vorliegenden Beispiel dadurch, dass im linearisierten Modell entsprechende fahrgeschwindigkeitsabhängige Verzögerungsglieder an den Eingängen des modellierten zweiten Radsatzes 107 eingefügt werden.
Wegen der oben beschriebenen Modellierung des Rad-Schiene-Kontakts als Feder- Dämpfer-Anordnung mit einer endlichen Steifigkeit wird im vorliegenden Fall ein adaptiver so genannter erweiterter Kaiman-Filter verwendet, da hiermit eine besonders einfache Ermittlung der Gleislagestörungen möglich ist. So ist es im vorliegenden Beispiel in guter Näherung möglich, als Wert für die reale Gieislage die durch den Kaiman-Filter gelieferten Werte für die entsprechende Verschiebung des betreffenden Radsatzes zu verwenden, da sich diese Schätzung als ausreichend präzise erwiesen hat. Um die Gleislagestörungen zu ermitteln, kann dann eine (zuvor für den Streckenabschnitt ermittelte) Soll-Gleisiage am Ort der aktuellen Messung verwendet werden, wie in Figur 3 durch die gestrichelte Kontur 114 angedeutet ist, sodass gegebenenfalls bereits der ausgegebene Zustandsvektor die Gleislagestörungen repräsentiert.
Die Verarbeitungseinheit 112 führt die Ermittlung der Gleislagestörungen während der Fahrt des Fahrzeugs 101 auf dem Gleis in Echtzeit durch und nutzt die so gewonnenen Informationen über die Gleislagestörungen zur Ansteuerung des nachlaufenden Fahrwerks 104, indem sie entsprechende Steuerbefehle an die entsprechenden Betätigungseinrichtungen 104.1 des Fahrwerks 104 übermittelt. Es versteht sich jedoch, dass bei anderen Varianten der Erfindung auch nur eine entsprechende Protokollierung der Gieislagestörungen erfolgen kann. Zweites Ausführungsbeispiel
!m Folgenden wird ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben, welches mit dem Fahrzeug 101 durchgeführt werden kann. Das Verfahren entspricht in seinem Ablauf und seiner Funktionsweise grundsätzlich dem Verfahren aus Figur 2, sodass hier hauptsächlich auf die Unterschiede eingegangen werden soll.
Der wesentliche Unterschied zu dem ersten Ausführungsbeispiel besteht darin, dass für das Fahrzeugmodell der Rad-Schiene-Kontakt als unendlich steif angenommen wird, in diesem Fall ist eine unmittelbare Verwendung der durch den Kaiman-Filter gelieferten Schätzwerte des Zustandsvektors nicht unmittelbar für die Gleislagestörungen verwendet werden können. Vielmehr wird in diesem Beispiel vorzugsweise unter Verwendung eines aktuellen Schätzwerts anhand der Modelldaten des Fahrzeugmodells (welches ja gerade den Zusammenhang zwischen den durch den Zustandsvektor repräsentierten Zuständen des Fahrzeugs und den Gleislagestörungen wiedergibt) der zugehörige aktuelle Wert der Gleislagestörungen ermittelt.
Hierzu kann folgende Gleichung verwendet werden:
u(t) = D-ι - y(t) + D~l ' C - x(t) , (5)
sofern die Matrix D quadratisch ist (also die Anzahl der Eingänge gleich der Anzahl der Ausgänge ist) und ihre Norm ungleich Null ist (z. B. die Ausgänge unabhängig sind).
Ein allgemeinerer Ansatz zur Ermittlung die aktuellen Werte der Eingänge (also der Lageparameter) kann im Falle einer leeren Matrix D aus der Gleichung (5) abgeleitet werden. So kann (unter anderem für zeit-diskrete Modelle) folgende Gleichung verwendet werden:
Un = (C - By1 - Cyn+1 - C - A - Xn) , (6)
sofern die Matrix (C- B) quadratisch ist (z. B. die Anzahl der Eingänge und Ausgänge gleich ist). Hierbei ist durch geeignete Auswahl der Eingangs- und der Erfassungsgrößen bevorzugt sicherzustellen, dass die Matrix C-und die Matrix B derart gestaltet sind, dass die Matrix (C- B) vollen Rang hat. Sofern die Matrix D aus der Gleichung (5) bzw. die Matrix (C- ß) aus Gleichung (6) nicht quadratisch ist oder die Matrix (C- B) nicht vollen Rang hat, können deren Inverse jeweils nicht unmittelbar berechnet werden. In diesem Fall können dann so genannte (hinlänglich bekannte) Algorithmen zur Bildung so genannter Pseudo-Inversen verwendet werden.
Es versteht sich, dass die soeben beschriebene Vorgehensweise der Ermittlung der aktuellen Werte der Eingänge (also der Lageparameter) mit den Gleichungen (5) bzw. (6) auch für das Fahrzeugmodell mit dem Rad-Schiene-Kontakt mit endlicher Steifigkeit aus dem ersten Ausführungsbeispiel verwendet werden kann.
Drittes Ausführungsbeispiel
Im Folgenden wird ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben, welches mit dem Fahrzeug 101 durchgeführt werden kann. Das Verfahren entspricht in seinem Ablauf und seiner Funktionsweise grundsätzlich dem Verfahren aus Figur 2, sodass hier hauptsächlich auf die Unterschiede eingegangen werden soll.
Bei dieser Variante wird auf die Verwendung eines Beobachteralgorithmus verzichtet.
Vielmehr ist das Fahrzeugmodell als zeit-diskretes Modell derart gestaltet, dass der aktuelle Wert des Lageparameters in einem rekursiven Verfahren aus den Erfassungswerten in Abhängigkeit von den Modelldaten des Fahrzeugmodells berechnet wird. Hierbei werden neben der oben genannten Gleichung (3) folgende Gleichungen verwendet:
X1 = X0 , (7)
= ST1 -y„ - D'1 - C- x„ (8)
sofern die Matrix D quadratisch ist und ihre Norm ungleich Null ist. Sofern die Matrix D nicht quadratisch ist, kann deren Inverse wiederum nicht unmittelbar berechnet werden. In diesem Fall können dann wiederum so genannte (hinlänglich bekannte) Algorithmen zur Bildung so genannter Pseudo-Snversen verwendet werden.
Es versteht sich, dass das Gleis bei weiteren Varianten des erfindungsgemäßen Verfahrens unabhängig von der Darstellung des Rad-Schiene-Kontaktes als elastische oder elastisch gelagerte Komponente modelliert werden kann. In diesem Fall ist es möglich, die gesuchte Eingangsgröße, also den Lageparameter direkt durch den Beobachteralgorithmus abzuschätzen, ohne dass es weiterer Berechnungsschritte bedarf. Es sei an dieser Stelle angemerkt, dass dies einen eigenständig schutzfähigen Gedanken darstellt.
Die vorliegende Erfindung wurde vorstehend ausschließlich anhand von Beispielen für ein Schienenfahrzeug beschrieben. Es versteht sich jedoch, dass die Erfindung auch im Zusammenhang mit beliebigen anderen Fahrzeugen zur Anwendung kommen kann.
* * * * *

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zurrt Bestimmen einer Eigenschaft wenigstens eines Lageparameters, insbesondere einer Lageparameterstörung, eines Fahrweges für ein Fahrzeug, bei dem - an einem auf einem Streckenabschnitt des Fahrwegs (105) fahrenden Fahrzeug
(101) Erfassungswerte wenigstens einer durch den Lageparameter beeinfiussten Erfassungsgröße erfasst werden und
- aus den Erfassungswerten der wenigstens eine Lageparameter für den Streckenabschnitt ermittelt wird, dadurch gekennzeichnet, dass
- aus den Erfassungswerten in Abhängigkeit von den Modelldaten eines zuvor ermittelten Fahrzeugmodells des Fahrzeugs der aktuelle Wert des Lageparameters ermittelt wird, wobei
- über das Fahrzeugmodell ein Zusammenhang zwischen dem Lageparameter und der wenigstens einen durch den Lageparameter beeinfiussten Erfassungsgröße hergestellt ist.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass
- der wenigstens eine Lageparameter für den Streckenabschnitt unter Verwendung eines Beobachteralgorithmus ermittelt wird, wobei - der Beobachteralgorithmus dazu ausgebildet ist, in Abhängigkeit von einem aktuellen Erfassungswert einen zugehörigen aktuellen Schätzwert wenigstens einer Zustandsgröße des Fahrzeugs (101) auszugeben, welche durch den Lageparameter beeinflusst ist, und
- in Abhängigkeit von den Modelldaten eines zuvor ermittelten Fahrzeugmodells des Fahrzeugs der aktuelle Wert des Lageparameters ermittelt wird, wobei
- das Fahrzeugmodell den Zusammenhang zwischen dem Lageparameter und der wenigstens einen Zustandsgröße repräsentiert.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass - das Fahrzeugmodell unter Verwendung eines, insbesondere nicht linearen, dynamischen Mehrkörpermodelis ermittelt wurde, wobei
- das Fahrzeugmode!! insbesondere durch Linearisierung des Mehrkörpermodells ermittelt wurde.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass für das Fahrzeugmodell nur diejenigen Freiheitsgrade der Komponenten des Mehrkörpersystems berücksichtigt werden, welche einen primären Einfluss auf die Erfassungsgröße haben und/oder welche primär durch den Lageparameter beeinflusst werden.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Beobachteralgorithmus unter Verwendung des Fahrzeugmodells ermittelt wurde.
6. Verfahren nach Anspruch 3 und 5, dadurch gekennzeichnet, dass
- eine Lageparameterstörung ermittelt wird, wobei
- das Fahrzeugmodell durch Linearisierung des Mehrkörpersystems ermittelt wurde und - zur Berücksichtigung des realen Rauschverhaltens der Lageparameterstörung bei der Ermittlung des Beobachteralgorithmus an wenigstens einem Eingang des Fahrzeugmodells ein geeigneter Formfilter verwendet wurde.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 2 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass als Beobachteralgorithmus ein Kaiman-Filter verwendet wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es während der Fahrt des Fahrzeugs (101) auf dem Streckenabschnitt, insbesondere in Echtzeit, durchgeführt wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Erfassungsgröße an einem Fahrwerk (103) des Fahrzeugs (101) ermittelt wird, insbesondere gemessen wird.
10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass als Erfassungsgröße ein Federweg wenigstens einer an einem Rad des Fahrwerks (103) abgestützten Federeinheit (108) ermittelt wird.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Fahrzeug (101) ein Schienenfahrzeug ist und eine Eigenschaft der
Gleislage als Lageparameter, insbesondere eine Gleislagestörung, ermittelt wird.
12. Verfahren nach Anspruch 11 , dadurch gekennzeichnet, dass das Fahrzeugmodell auf der Basis einer Anordnung mit zwei Radsätzen (106, 107), einem auf den Radsätzen (106, 107) abgestützten Fahrwerksrahmen (109) und einem auf dem Fahrwerksrahmen (109) abgestützten Wagenkasten (102) ermittelt wurde.
13. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass für das Fahrzeugmodell
- als Freiheitsgrade der beiden Radsätze (106, 107) eine Translation in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs (101) und eine Rotation um die Längsachse des Fahrzeugs (101) berücksichtigt werden und - als Freiheitsgrade des Fahrwerksrahmens (109) und des Wagenkastens (102) eine Translation in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs (101), eine Rotation um die Längsachse des Fahrzeugs (101) und eine Rotation um die Querachse des Fahrzeugs (101) berücksichtigt werden.
14. Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Fahrzeugmodell die von der Fahrgeschwindigkeit abhängige zeitliche Verzögerung der Auswirkung eines Lageparameters zwischen dem vorlaufenden Radsatz (106) und dem nachlaufenden Radsatz (107), insbesondere über ein fahrgeschwindigkeitsabhängiges Verzögerungsglied, berücksichtigt wird.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass - für das Fahrzeugmodell der Rad-Schiene-Kontakt über eine Feder-Dämpfer-
Anordnung berücksichtigt wird, wobei
- insbesondere eine hohe Steifigkeit der Feder-Dämpfer-Anordnung in Richtung der Hochachse des Fahrzeugs (101) angenommen wird.
16. Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass als Beobachteralgorithmus ein so genannter erweiterter Kalman-Fiiter verwendet wird.
17. Verfahren nach Anspruch 15 oder 16, dadurch gekennzeichnet, dass der Beobachteralgorithmus derart ausgebildet ist, dass ein aktueller Schätzwert wenigstens einer Zustandsgröße des Fahrzeugs (101 ) als aktueller Wert des
Lageparameters verwendet wird.
18. Verfahren nach einem der Ansprüche 11 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass für das Fahrzeugmodell der Rad-Schiene-Kontakt als unendlich steif angenommen wird.
19. Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass unter Verwendung eines aktuellen Schätzwerts anhand der Modelldaten des Fahrzeugmodells der zugehörige aktuelle Wert des Lageparameters ermittelt wird.
20. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der wenigstens eine Lageparameter für den Streckenabschnitt protokolliert wird.
21. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass der aktuelle Wert des Lageparameters in einem rekursiven Verfahren aus den Erfassungswerten in
Abhängigkeit von den Modelldaten des Fahrzeugmodells berechnet wird.
22. Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs, insbesondere eines Schienenfahrzeugs, bei dem
- mit einem Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche an einem vorlaufenden Fahrwerk (103) des Fahrzeugs (101) wenigstens eine Eigenschaft eines Lageparameters eines aktuell durchfahrenen Streckenabschnitts ermittelt wird und
- ein nachlaufendes Fahrwerk (104) des Fahrzeugs (101) unter Verwendung der ermittelten Eigenschaft des Lageparameters gesteuert wird.
23. Fahrzeug, insbesondere Schienenfahrzeug, mit
- einer Verarbeitungseinheit (112), die zur Durchführung des Verfahrens nach einem der vorhergehenden Ansprüche ausgebildet ist, und einer Erfassungseinheit (111), die zur Erfassung der Erfassungswerte ausgebildet ist.
*****
PCT/EP2009/062329 2008-09-23 2009-09-23 Verfahren zum bestimmen einer eigenschaft eines fahrweglageparameters WO2010034744A1 (de)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP09783334.7A EP2331381B1 (de) 2008-09-23 2009-09-23 Verfahren zum bestimmen einer eigenschaft eines fahrweglageparameters
AU2009295943A AU2009295943A1 (en) 2008-09-23 2009-09-23 Method for determining a characteristic of a track position parameter
CA2737419A CA2737419A1 (en) 2008-09-23 2009-09-23 Method for determining a characteristic of a track position parameter
US13/120,266 US20110276203A1 (en) 2008-09-23 2009-09-23 Method for Determining a Characteristic of a Track Condition Parameter

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102008048601.9 2008-09-23
DE102008048601A DE102008048601A1 (de) 2008-09-23 2008-09-23 Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft eines Fahrweglageparameters

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2010034744A1 true WO2010034744A1 (de) 2010-04-01

Family

ID=41280433

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2009/062329 WO2010034744A1 (de) 2008-09-23 2009-09-23 Verfahren zum bestimmen einer eigenschaft eines fahrweglageparameters

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20110276203A1 (de)
EP (1) EP2331381B1 (de)
AU (1) AU2009295943A1 (de)
CA (1) CA2737419A1 (de)
DE (1) DE102008048601A1 (de)
WO (1) WO2010034744A1 (de)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3819186A4 (de) * 2018-07-03 2022-03-02 Nippon Steel Corporation Inspektionssystem, inspektionsverfahren und programm

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9733625B2 (en) 2006-03-20 2017-08-15 General Electric Company Trip optimization system and method for a train
US10308265B2 (en) 2006-03-20 2019-06-04 Ge Global Sourcing Llc Vehicle control system and method
US9950722B2 (en) 2003-01-06 2018-04-24 General Electric Company System and method for vehicle control
US9956974B2 (en) 2004-07-23 2018-05-01 General Electric Company Vehicle consist configuration control
US9828010B2 (en) 2006-03-20 2017-11-28 General Electric Company System, method and computer software code for determining a mission plan for a powered system using signal aspect information
US8914171B2 (en) 2012-11-21 2014-12-16 General Electric Company Route examining system and method
CN102620943B (zh) 2011-01-30 2015-06-03 国际商业机器公司 在车轮检测中调整卡尔曼滤波器的参数的方法及装置
AU2013299501B2 (en) 2012-08-10 2017-03-09 Ge Global Sourcing Llc Route examining system and method
US9255913B2 (en) 2013-07-31 2016-02-09 General Electric Company System and method for acoustically identifying damaged sections of a route
JP6512588B2 (ja) * 2013-09-06 2019-05-15 日本製鉄株式会社 軌道状態測定方法及び軌道状態測定可能な営業車両
AT515578B1 (de) * 2014-03-12 2015-12-15 Siemens Ag Oesterreich Vorrichtung zur Hinderniserkennung bei Schienenfahrzeugen
CN108778888B (zh) * 2016-03-23 2019-11-12 日本制铁株式会社 检查系统、检查方法及计算机可读取存储介质
CN105923014B (zh) * 2016-04-27 2018-01-02 杭州电子科技大学 一种基于证据推理规则的轨道高低不平顺幅值估计方法
DE102018207950A1 (de) * 2018-05-22 2019-11-28 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zur Verarbeitung von Daten im Zusammenhang mit einem Fahrzeug, Decodierverfahren, Codier- und Decodierverfahren, System, Computerprogramm und Computerprogrammprodukt
US10771331B2 (en) * 2018-11-07 2020-09-08 Cisco Technology, Inc. Closed loop control for fixing network configuration issues to aid in device classification
DE102022204758A1 (de) 2022-05-16 2023-11-16 Siemens Mobility GmbH Anordnung zur Sicherstellung eines Abstands eines Sensors

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19837476A1 (de) * 1998-08-11 2000-02-17 Siemens Ag Verfahren zum vorbeugenden Überwachen des Fahrverhaltens von Schienenfahrzeugen
DE102007051126A1 (de) * 2007-10-24 2009-04-30 Bombardier Transportation Gmbh Bestimmung der Restlebensdauer einer Fahrzeugkomponente

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3918735A1 (de) * 1989-06-08 1990-12-13 Bosch Gmbh Robert Verfahren und vorrichtung zur daempfung von bewegungsablaeufen
US5267161A (en) * 1990-04-12 1993-11-30 Robert Bosch Gmbh System for the generation of signals for control or regulation of an undercarriage controllable or regulable in its sequences of motion
DE4211715A1 (de) * 1992-04-08 1993-10-14 Josef Femboeck Vorrichtung zur Wegmessung
US5579013A (en) * 1994-05-05 1996-11-26 General Electric Company Mobile tracking unit capable of detecting defective conditions in railway vehicle wheels and railtracks
US6274171B1 (en) * 1996-03-25 2001-08-14 American Home Products Corporation Extended release formulation of venlafaxine hydrochloride
US6347265B1 (en) 1999-06-15 2002-02-12 Andian Technologies Ltd. Railroad track geometry defect detector
DE10144076A1 (de) * 2001-09-07 2003-03-27 Daimler Chrysler Ag Vorrichtung und Verfahren zur Früherkennung und Vorhersage von Aggregateschädigungen
AU2003270148A1 (en) * 2002-09-05 2004-03-29 Bombardier Transportation Gmbh Method and device for monitoring the state of vehicle chassis
JP3733130B2 (ja) * 2003-07-09 2006-01-11 泉陽機工株式会社 走行装置
US6978858B1 (en) * 2004-06-14 2005-12-27 Bischoff David R Visual reference control apparatus for hydraulic actuator systems
DE102005028501A1 (de) * 2005-06-17 2007-01-04 Zf Friedrichshafen Ag Radaufhängung für ein Fahrzeug
DE102006001436B4 (de) * 2006-01-10 2009-08-13 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren zum Bestimmen wenigstens eines Bewegungszustands eines Fahrzeugaufbaus
EP2065688B1 (de) * 2007-11-27 2012-04-18 Elektrobit Automotive GmbH Technik zur Detektion von verschobenem Frachtgut

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19837476A1 (de) * 1998-08-11 2000-02-17 Siemens Ag Verfahren zum vorbeugenden Überwachen des Fahrverhaltens von Schienenfahrzeugen
DE102007051126A1 (de) * 2007-10-24 2009-04-30 Bombardier Transportation Gmbh Bestimmung der Restlebensdauer einer Fahrzeugkomponente

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DATABASE INSPEC [online] THE INSTITUTION OF ELECTRICAL ENGINEERS, STEVENAGE, GB; 2006, CHARLES G ET AL: "Wheel-rail profile estimation", XP009127343, Database accession no. 9309354 *
GUY CHARLES, ROGER DIXON, ROGER GOODALL: "Condition Monitoring Approaches To Estimating Wheel-Rail Profile", PROCEEDINGS OF THE UKACC INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONTROL 2008, PAPER TH05.05, 4 September 2008 (2008-09-04), XP009127361, ISBN: 978-0-9556152-1-4, Retrieved from the Internet <URL:http://www.control2008.org/papers/p166.pdf> [retrieved on 20091217] *
See also references of EP2331381A1 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3819186A4 (de) * 2018-07-03 2022-03-02 Nippon Steel Corporation Inspektionssystem, inspektionsverfahren und programm

Also Published As

Publication number Publication date
US20110276203A1 (en) 2011-11-10
DE102008048601A1 (de) 2010-04-08
CA2737419A1 (en) 2010-04-01
AU2009295943A1 (en) 2010-04-01
EP2331381B1 (de) 2013-11-06
EP2331381A1 (de) 2011-06-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2331381B1 (de) Verfahren zum bestimmen einer eigenschaft eines fahrweglageparameters
DE102007024065B3 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Fehlerüberwachung von Fahrwerkskomponenten von Schienenfahrzeugen
DE19654862C2 (de) Verfahren zur Beeinflussung des Knickwinkels von Schienenfahrzeug-Wagenkästen und Schienenfahrzeug zur Durchführung des Verfahrens
EP2152560B2 (de) Fahrwerk eines schienenfahrzeugs mit einer vorrichtung zur fehlerüberwachnung von fahrwerkskomponenten
DE4228414B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Aufbereitung von Sensorsignalen
EP3665048B1 (de) Verfahren und vorrichtung zum bestimmen von veränderungen im längsdynamischen verhalten eines schienenfahrzeugs
DE102013210361A1 (de) Verfahren zur Ermittlung zumindest einer Geschwindigkeit bei einem Schienenfahrzeug
DE202009015029U1 (de) Federanordnung zur Niveauregulierung in einem Fahrzeug
DE102013107094A1 (de) Verfahren zum Steuern eines Momentes einer Wankstabilisierung
DE102018122058A1 (de) Systeme und verfahren zur bestimmung von anomalien in einem fahrzeugstabilisierungssystem
DE102007008624A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Lenkführung eines Fahrzeugs
DE19942738A1 (de) Verfahren und Einrichtung zum Verbessern des dynamischen Verhaltens eines Roboters
EP4168768B1 (de) Verfahren und system zum analysieren eines fahrdynamischen fahrverhaltens eines fahrzeugs
EP3630575B1 (de) Verfahren zur erkennung einer entgleisung eines schienenfahrzeugs
DE102014016121A1 (de) Verfahren zur Bestimmung eines Höhenprofils einer Fahrbahn und Verfahren zur Bestimmung einer Fahrzeugposition
DE19617003C2 (de) Schienenfahrzeug mit einem einachsigen Laufwerk
DE102008049224A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Überprüfen mindestens eines Laufwerks eines auf einem Gleis fahrbaren Schienenfahrzeugs auf einen Defekt
DE102019113873B4 (de) Verfahren zur erfassung der abnutzung einer aufhängungsfeder und defekttoleranten reifenkraftschätzung
EP0969997A2 (de) Schienenfahrzeug mit knickgelenk
EP3934960B1 (de) Vorrichtung und verfahren zur bestimmung von abständen zwischen wagenkästen und fahrwerken von fahrzeugen
EP3789264A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur schlupferkennung sowie schienenfahrzeug
DE19824013A1 (de) Spurgeführtes Fahrzeugsystem
EP1152934A1 (de) Verfahren und vorrichtung zur ermittlung einer vertikalbeschleunigung eines rades eines fahrzeugs
EP3990322B1 (de) Verfahren zur kalibrierung der orientierung eines in einem fahrzeug vorgesehenen beschleunigungssensors
EP1193154A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Stabilisierung des Wellenlaufes von Eisenbahnradsätzen

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 09783334

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2737419

Country of ref document: CA

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2009295943

Country of ref document: AU

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2009783334

Country of ref document: EP

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2009295943

Country of ref document: AU

Date of ref document: 20090923

Kind code of ref document: A