Improved Railway Track Irregularities Classification by a Model Inversion Approach

Over time railway networks have become complex Systems characterized by manifold types of technical components with a broad range of age distribution. De facto, about 50 percent of the life cycle costs of railway infrastructures are made up by direct and indirect maintenance costs. A remedy can be provided by a condition based preventive maintenance strategy leading to an optimized scheduling of maintenance actions taking the actual aswell as the expected future infrastructure condition into account. A prerequisite is, however, that the thousands of Kilometers of railway tracks are almost continuously monitored. Thus, a promising approach is the usage of low-cost sensors, e.g. accelerometers and gyroscopes, which can be installed on common in-line freight and passenger trains. Due to ambiguous data records a credible classification of railway track irregularities directly from these data is challenging. Alternatively to this pure data-driven approach, in this paper a novel hybrid Approach is presented. To this end, a simplified vehicle Suspension model is applied for the purpose of railway track condition monitoring by analyzing the dynamic railway track - Train interactions. The inversion of the model can be used to recalculate the actual inputs (irregularities) of the monitored system (rail surface) which have caused recorded System Responses (dynamic vehicle reactions and acceleration data, respectively). These recalculated inputs are a sound Basis of subsequent data-driven condition monitoring analyses. In this preliminary study, a classification algorithm is implemented to identify a simulated railway track irregularity automatically

Vom Sensor bis zur Entscheidung: Effizienz in der gesamten Verarbeitungskette

The number and the use of sensors to monitor the infrastructure condition increases rapidly. This is a necessary premise for condition based maintenance but also arises new challenges. Instead of duplicate sensor equipment and information redundancy, sensors should be applied efficiently, measured data should be available cross-linked, and information should be used comprehensively to make decisions. This article describes the challenges as well as an approach and some examples of an efficient information processing chain stretching from the sensor up to the decision

Infrastrukturbewirtschaftung im digitalen Zeitalter – Der lange Weg zur zustandsorientierten Instandhaltung

Zum Erhalt ihrer Wettbewerbsfähigkeit sind Eisenbahninfrastrukturbetreiber seit jeher gezwungen, eine hohe Verfügbarkeit zu niedrigen Betriebsaufwänden zu gewährleisten. Mit wachsendem Verkehrsaufkommen sinken die freie Kapazität und oftmals auch die Robustheit gegenüber Störungen. Obwohl jedes einzelne Element für sich eine hohe Verfügbarkeit besitzt, kommt es in Summe nach wie vor zu vielen infrastrukturbedingten Störungen im deutschen Eisenbahnnetz. Die resultierenden Verspätungen sind ein großes Ärgernis für Fahrgäste und verursachen hohe Kosten. Erstere beliefen sich im Jahr 2014 bei der Deutschen Bahn AG auf rund 12,5 Millionen Minuten. Abhilfe verspricht hier eine zustandsorientierte Instandhaltung, die auf einer automatischen, kontinuierlichen Überwachung mit Zustandsdiagnose und -prognose basiert. Dadurch wird die Instandhaltung effizienter, es wird schneller entstört und Ausfälle werden verhindert. Gerade mit den viel propagierten Möglichkeiten der Digitalisierung und Industrie 4.0 scheint das Ziel greifbar zu sein. Der Vortrag beschreibt Voraussetzungen für eine effiziente Infrastrukturbewirtschaftung. Anhand der eigenen Erfahrungen aus fast zehn Jahren Forschung zur automatischen Zustandsüberwachung werden Herausforderungen und Lösungsansätze diskutiert. Dies adressiert Messansätze für Zustandsgrößen, Georeferenzierung von Messungen, Datenmanagement und Algorithmen der Zustandsinterpretation. Auf diese Weise wird deutlich, warum der Weg vielleicht doch weiter ist als angenommen. Denn neben hohen Investitionen und der langen Lebensdauer, durch die Innovationen vergleichsweise langsam das Netz durchdringen, bringt auch die Digitalisierung ihre eigenen Hemmnisse mit sich

An IMU as the basic vehicle-borne sensor within a modified Multi-Hypothesis Based Map-Matching Algorithm for Train Positioning

For certain types of railroad lines replacing the equipment for precise train positioning along the track by suitable low-cost sensors and a digital map on the train can result in a more cost-efficient railway operation. This paper presents a modular multi-hypothesis based map-matching (MHMM) approach providing track-selective localization of the train by fusing the data of several train-borne positioning sensors. The MHMM is based on four main process steps: hypothesis generation, update, evaluation, and selection. These are periodically run through in a cycle. While previously presented contributions examined various sensor data for evaluating the different position hypotheses, especially right after passing a switch facing, this work focuses on the step of the position hypotheses update. Here, the inertial measurement unit (IMU) as the central navigation sensor is analyzed. First, its acceleration data are fused with speed observations from additional sensors, e.g. a GNSS receiver, providing precise information about the travelled distance. Then, the thus updated relative position on the track is adjusted by evaluating the track’s curvature, fusing the IMU yaw rate measurement with heading observations. Both data fusion steps are based on Kalman filters in order to calibrate the IMU. Compared to solely determining the travelled distance by an odometer or a Doppler-radar, the IMU-based hypotheses update provides a more accurate position information that builds the basis for the following hypotheses evaluation step within the MHMM. The second main benefit of the thus modified algorithm is its higher cycle frequency

Berücksichtigung umgebungsbedingter Fehlereinflüsse bei der Fusion von Ortungssensordaten für Eisenbahnanwendungen

Zur Realisierung eines kosteneffizienten Bahnbetriebs auf Strecken mit geringem Verkehsauskommen werden fahrzeugautarke Ortungssysteme entwickelt, die eine gleisselektive Ortung ermöglichen. Die Abhängigkeit des Fehlerverhaltens der Ortungssensoren von Umgebungsbedingungen wird jedoch bislang unzulänglich berücksichtigt. Das gilt insbesondere für solche Messfehler, die der Sensor als solche nicht erkennt. Das führt dazu, dass das Ergebnis in derartigen Situationen die für sicherheitsrelevante Anwendungen geltenden Anforderungen nicht erfüllt. Ziel dieses Beitrags ist das Aufzeigen einer Möglichkeit, wie Informationen über Umgebungsbedingungen und ihren Einfluss auf das Fehlerverhalten einzelner Sensoren des ausgewählten Systems in einem Fusionsalgorithmus berücksichtigt werden und damit zu einer Verbesserung des Ortungsergebnisses beitragen können

Mobiles Labor RailDriVE - Synchrone Erfassung von Sensordaten

Das Zweiwegefahrzeug RailDriVE des DLR ist mit einer Reihe von Positions- und Navigationssensoren ausgestattet, deren Daten zeitsynchron aufgezeichnet werden können. Diese Daten können zu einem beliebigen Zeitpunkt zeitsynchron wiedergegeben werden. Das wird insbesondere im Kontext des zeitasynchronen Testens von Algorithmen, die auf diesen Daten basieren, genutzt. Das Testsystem ist in Form eines Schichtenmodells realisiert, damit eine klare Trennung zwischen der Datenquelle, der komplexen Datenverarbeitung, den wissenschaftlichen Algorithmen sowie der Darstellung der Ergebnisse besteht. Die Daten finden Eingang in Algorithmen z.B. zur Fahrzeugortung, Detektion von Infrastrukturelementen, Prognose der Bewegungsfortschreibung, Zugkollisionsvermeidung sowie Prognose des Fahrwegzustands

Evaluating Multiple GNSS Data in a Multi-Hypothesis Based Map-Matching Algorithm for Train Positioning

For certain types of railroad lines replacing the equipment for precise train positioning along the track by suitable low-cost sensors and a digital map on the train can result in a more cost-efficient railway operation. This paper presents a modular multi-hypothesis based map-matching (MHMM) approach providing track-selective localization of the train by fusing the data of a GNSS-receiver with several trainborne positioning sensor data. While previous research mostly focuses on inertial measurement unit (IMU) gyro observations for correctly determining the vehicle’s direction of travel after passing a switch, this contribution analyzes an alternative positioning routine which is based only on the evaluation of additional GNSS measurement data. Considering the GNSS course observation as well as the direction-dependent standard deviation of the GNSS position data, field tests have shown that the MHMM algorithm modified in that way ensures precise and reliable localization of the train in form of fast selecting the correct track after having passed a switch facing