A Comparative Study of Sparse Associative Memories

We study various models of associative memories with sparse information, i.e. a pattern to be stored is a random string of $0$s and $1$s with about $\log N$ $1$s, only. We compare different synaptic weights, architectures and retrieval mechanisms to shed light on the influence of the various parameters on the storage capacity.Comment: 28 pages, 2 figure

Kartengestützte GNSS/Multi-Sensor-Ortung von Schienenfahrzeugen

Genaue und verlässliche Informationen über die Positionen und Geschwindigkeiten von Schienenfahrzeugen im Gleisnetz sind essentiell für zahlreiche Anwendungen der Digitalisierung und Automatisierung des Bahnsystems. Der vorliegende Artikel gibt Einblicke in die Entwicklung von Ortungslösungen mit fahrzeuggetragener Sensorik (z. B. inertialen Messeinheiten - Inertial Measurement Units (IMU), Satellitennavigation - Global Navigation Satellite Systems (GNSS)) und digitalen Kartendaten. Unterschiedliche Probleme werden kategorisiert und Algorithmen aus dem Bereich der Sensordatenfusion (z. B. Kalman Filter) für deren Lösung motiviert. Schließlich werden Empfehlungen für die weitere Forschung und Entwicklung formuliert

Entwicklung und Validierung von Anomaliedetektionsverfahren für Weichen

Das Überwachungssystem POSS® von Strukton Rail (SR) erfasst kontinuierlich den Stromverbrauch von Weichenantrieben, um deren Zustand zu überwachen. Basierend auf dieser Datengrundlage werden Wartungsmaßnahmen geplant. Dieser Beitrag berichtet über die gemeinsamen Forschungsaktivitäten von DLR und SR zur Entwicklung und Verbesserung von Algorithmen zur automatisierten Fehlererkennung. Ziel ist es, Anomalien und Fehler der Weichen zu erkennen, Warnmeldungen zu generieren und diese in ein umfassendes Zustandsüberwachungssystem zu integrieren. Hierzu werden in enger Kooperation Verfahren entwickelt, die das Expertenwissen der Wartungsanalytiker berücksichtigen. Die Verfahren, ihre prototypische Implementierung im SR Kontrollzentrum und erste Ergebnisse der Validierung werden nachfolgend vorgestellt

Management von großen Sensordatenmengen für die Digitalisierung und Automatisierung im Bahnbereich

Im Rahmen der Digitalisierung und Automatisierung des Schienenverkehrs werden zunehmend große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen aufgezeichnet, beispielsweise strecken- oder fahrzeugseitig erfasste Sensordaten zur Zustandsüberwachung der Schieneninfrastruktur. Diese Daten bilden die Grundlage für bahnbetrieblich und betriebswirtschaftlich wichtige Entscheidungen. Daher müssen immer größer werdende Datenmengen gespeichert, organisiert und überprüft werden, damit die in ihnen enthaltenen Informationen zuverlässig und nachhaltig genutzt werden können

Intelligent in-service shunters in German harbor railways

The DLR Institute of Transportation Systems is an active member of several research projects funded by the German funding initiative IHATEC. These projects involve shunters in harbor railways that are equipped with intelligent sensor units, with different applications in focus. The paper gives a technical perspective on the multi-sensor systems to collect data on in-service vehicles, positioning algorithms that calculate the accurate geo-information which is key to intelligent applications, and advanced condition monitoring using axle-box-acceleration data

Zustandsüberwachung mit Regelfahrzeugen

Die Künstliche Intelligenz (KI) bzw. das maschinelle Lernen ermöglicht neue Ansätze für die Zustandsüberwachung der Bahninfrastruktur im laufenden Betrieb. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über Forschungsarbeiten des Austrian Institute of Technology (AIT) und des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt DLR e. V. zur Nutzung der Fahrzeug-Fahrweg-Interaktion zur Erkennung von Fehlzuständen an Schienen