Lackhove, Christoph

Linder, Christian

Schenkendorf, René

Institute of Transport Research:Publications

GLEISINSTANDHALTUNG2 EI-Eisenbahningenieur | Februar 2014Die zentrale Aufgabe jedes Schienenin-frastrukturbetreibers ist die adäquate In-standhaltung des Fahrweges sowie dessen Bereitstellung für den Betrieb. Dabei muss das Instandhaltungsmanagement sowohl sicherheitsrelevanten als auch wirtschaftli-chen Herausforderungen genügen. Da der sichere Betrieb gegenüber der wirtschaftli-chen Effizienz zu Recht priorisiert behandelt werden muss, besteht große Nachfrage nach kostenoptimierenden Verfahren bei Beibe-haltung der Sicherheit. Das von der EU ge-förderte Projekt „Augmented Usage of Track by Optimisation of Maintenance, Allocation and Inspection of Railway Networks“ (Au-toMain) adressiert u. a. die Entwicklung von Verfahren und Methoden zur Erhöhung der Wirtschaftlichkeit auf Basis von ?rognose? orientierten Instandhaltungsstrategien. Die-ser Artikel fasst insbesondere Ergebnisse aus dem Bereich der Oberbauinstandhaltung zusammen. Im Folgenden wird zunächst gezeigt, wie sich die entwickelte Methodik in die bestehende Instandhaltung ein bettet, bevor diese dann detailliert beschrieben und ein Ausblick gegeben wird.Aktuelle Verfahren der  Netzinstandhaltung Die für die Netzinstandhaltung anzuwen-denden Verfahren und Beurteilungsmaß-stäbe sind in Regelwerken und Normen definiert. So beschreiben unter anderem die EU-Norm EN13848 [1] auf europä-ischer und die DB-Konzernrichtlinie (Ko-Ril) 821.2001 [2] auf nationaler Ebene Ver-fahren und Grenzwerte für den Oberbau. Auf Basis dieser Regelwerke werden für die Beurteilung des Oberbauzustandes bei der #Deutschen Bahn AG (DB AG) innerhalb vorgeschriebener Regelinspektionen Mess-werte, z. B. der Gleisgeometrie, ermittelt und anhand eines dreigliedrigen Grenzwertsys-tems (Störgrößen / Reaktionssystem = SR-Werte) beurteilt. Sollten die Messparameter die jeweiligen SR-Schwellwerte überschrei-ten, sind geeignete Gegenmaßnahmen ein-zuleiten:SR?? A: Als Aufmerksamkeitsgrenze defi-niert, bedingt dieser Schwellwert die Ein-leitung der Instandsetzungsplanung nach wirtschaftlichen Gesichtspunkten.SR?? 100: Da 100 % des Abnutzungsvorrates erschöpft sind, muss die Instandsetzung bis zur nächste Regelinspektion stattge-funden haben.SR?? LIM: Bei Überschreitung ist eine Beein-trächtigung der Funktionalität des Fahr-weges zu erwarten. Das Einrichten von Langsamfahrstellen bis hin zur Strecken-sperrung sind mögliche Folgen. Die In-standsetzung muss unmittelbar erfolgen.Die konkreten Werte für die jeweiligen SR-Grenzen sind dabei ebenso von der Streckengeschwindigkeit abhängig wie der zeitliche Abstand zwischen den Regelins-pektionen. Die Tab. 1 und 2 verdeutlichen dies tabellarisch. Tab. 2 zeigt, dass beispiels-weise Hauptgleise mit einer zugelassenen Streckenhöchstgeschwindigkeit von Vmax > 160 km/h mindestens alle drei Monate mit einem Gleismessfahrzeug vermessen wer-den müssen. Im Zeitraum zwischen den ein-zelnen Prüfungen ist der Streckenzustand jedoch unbekannt. Das bedeutet, dass Gleis-fehler mit rascher Fehlerentwicklung bei Entdeckung bereits weit fortgeschritten sein können, was eine sofortige Instandsetzung auslöst. Eine Einplanung der erforderlichen Ressourcen, wie Instandsetzungsteams und -maschinen, ist in einem solchen Fall auf-grund der gezwungenermaßen kurzen Re-aktionszeit mit unverhältnismäßig hohem wirtschaftlichem Aufwand verbunden. Erfassung der MessdatenPrinzipiell wären kürzere Inspektionsinter-valle mit dem Ziel einer quasi-kontinuier-lichen Infrastrukturüberwachung für eine kosteneffiziente Instandhaltung vorteilhaft. Sich schnell entwickelnde Fehlerbilder Prognoseverfahren zur  Gleislageabweichung bei EinzelfehlernChristian Linder Christoph Lackhove René SchenkendorfAbb. 1: Symmetrische Spektralanalyse eines Beschleunigungssignals mit hohem niederfrequentem AnteilErhöhung der Wirtschaftlichkeit der Netzinstandhaltung durch ?rognosebasierte  Fehlerüberwachungfür die örtlich zugelassene Geschwindigkeitgemäß VzG bzw. VzG NeiTech [km/h]Beurteilungsmaßstab Prüfgröße Einheit V ≤ 80 80 < V ≤ 120 120 < V ≤ 160 160 < V ≤ 230 V > 230SRA Längshöhe [mm] 12 10 8 6 5SR100 Längshöhe [mm] 15 13 11 9 7SRLim Längshöhe [mm] 21 17 14 11 9Tab. 1: Geschwindigkeitsabhängige Beurteilungsmaßstäbe (SR-Werte) gemäß [2] (gekürzt)3EI-Eisenbahningenieur | Februar 2014könnten so frühzeitig identifiziert und in die Instandhaltungsplanung eingebunden wer-den. Dafür wäre jedoch eine höherfrequen-te und flächendeckendere Datenerfassung durch dedizierte Messzüge notwendig. Da dies aber ebenfalls relativ teuer wäre, müssen alternative Verfahren für die Datenerhebung gefunden werden, um eine kostengünstigere Instandhaltung zu realisieren. Im Folgenden wird ein solcher Ansatz betrachtet.Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) hat im Rahmen des von der EU geförderten Forschungsprojektes AutoMain in Kooperation mit der #DB AG und anderen europäischen Partnern u. a. ein Prognoseverfahren zur Überwa-chung der Schienenlängshöhe entwickelt. Der grundlegende Gedanke hierbei ist, eine auf Prognosemodellen basierende Instandhaltungsstrategie zu entwickeln, welche weitestgehend auf den Einsatz spe-zieller Messzüge verzichtet. Vielmehr soll die Datengrundlage durch im Regelbetrieb befindliche und mit Inertialsensorik ausge-rüstete Fahrzeuge gewonnen werden. Dies bedeutet, dass zusätzlich zu den Daten der regulären Messzugfahrten, die in mehrmo-natigen Abständen aufgezeichnet werden, eine Datenreihe pro Streckenbefahrung der planmäßig verkehrenden Lok anfällt. Durch diesen Ansatz der kontinuierlichen Gleisüberwachung (Continuous Track Mo-nitoring – CTM) liegt eine deutlich dichte-re Datengrundlage vor, die es ermöglicht, kostenoptimierte Instandhaltungsstrategi-en, wie z. B. Prognose basierte Verfahren umzusetzen, indem durch Anwendung entsprechender Algorithmen sowie statis-tischer Modelle Prognosen abgeleitet wer-den. Nachstehend werden diese Ergebnisse detaillierter beschrieben. Von der Beschleunigung zum Versatz durch IntegrationDie durch die Inertialsensorik gewonnenen Rohdaten liegen zunächst als Beschleuni-gungswerte des Fahrgestells in Längshö-henrichtung in [m/s²] vor. Um nun eine Aussage über die Abweichung des Gleises in Längshöhe zu treffen, müssen diese Da-ten zunächst durch zweifaches Integrieren in Versatzdaten transferiert werden.1 Dieser mathematisch zunächst recht simple Zu-sammenhang, gestaltet sich in der Anwen-dung echter Messdaten jedoch schwierig, da die Rohdaten sowohl durch niederfrequente Effekte wie Sensordrift als auch durch hoch-frequente Rauschanteile beeinflusst werden. Abb. 1 zeigt die Spektralanalyse des Be-schleunigungssignals. Es ist deutlich zu er-kennen, dass das Signal einen ausgeprägten niederfrequenten Anteil besitzt, der hier als Sensordrift interpretiert wird. Bereits eine geringe Fehlerbehaftung der Rohdaten kann einen großen Einfluss auf die Qualität der resultierenden Versatzdaten haben. Dies gilt insbesondere für den niederfrequenten Sen-sordriftanteil. Ohne adäquate Vorverarbei-tung der Rohdaten akkumuliert sich der Sen-sordrift beim Integrieren in kürzester Zeit zu einem nicht zu vernachlässigen Fehlerterm auf. Die Versatzdaten wären unbrauchbar.Abhilfe soll die im Rahmen dieses Projek-tes entworfene Datenprozessierungskette schaffen. Diese sieht vor, dass vor jedem In-tegrationsschritt die statischen Frequenzan-teile herausgefiltert werden. Durch Anwen-dung geeigneter Hochpass-Filtermethoden der digitalen Signalverarbeitung können die niederfrequenten Signalanteile kom-pensiert und das resultierende Signal integ-riert werden. Der Einsatz von numerischen Integratoren sorgt zusätzlich dafür, dass die ebenfalls vorhandenen hochfrequen-ten Störanteile des Nutzsignales gedämpft bzw. herausgefiltert werden. Die Parame-trisierung des Filters muss hierbei anhand von Messungen dedizierter Messzüge va-lidiert und plausibilisiert werden, so dass eine Betrachtung der Absolutwerte erfolgen kann. Die aus der zweifachen Integration hervorgehenden Versatzdaten in vertikaler Richtung sind dann gemäß der KoRil821 auswertbar.Beurteilung der VersatzdatenDie Richtlinie beurteilt geometrische Zu-stände der Längshöhe dabei lediglich an-hand der Amplitude (vgl. Tab. 1). Über-schreitet diese einen der SR-Werte, wird von einem „Fehler“ gesprochen. Die Identifika-tion von potentiell fehlerhaften Stellen im Gleis beginnt daher mit der Betrachtung der letzten, also neuesten Messung. Dort werden die betragsmäßig größten, in der Messreihe vorkommenden Werte – also die Amplitu-den – betrachtet. Dem liegt die Annahme zugrunde, dass ein Einzelfehler mit der Zeit stets größer wird und somit in der letzten Messreihe am stärksten ausgeprägt sein muss. Die so bestimmte potentielle Fehler-position wird nun in den vorangegangenen Messreihen betrachtet und die entsprechen-den Streckenstücke isoliert. Abb. 2 zeigt die Versatzdaten von 13 Messreihen am Stre-ckenkilometer 26,6. Auf der X-Achse ist der Streckenkilometer, auf der Y-Achse der Versatz in Längsrichtung abgetragen. Die einzelnen Kurven repräsentieren jeweils eine Messfahrt. Es fällt auf, dass die Formen der einzelnen Signale optisch zu korrelieren scheinen, die Ausprägung der Amplituden jedoch variiert. Deutlich wird dies, wenn man die Maximalwerte – rote Markierun-gen in Abb. 2 – der einzelnen Messkurven entlang der Zeitachse abträgt. Abb. 3 stellt diese Zeitreihe dar. Die Messwerte dieses Streckenabschnitts zeigen deutlich, dass die Amplituden und damit die Längshöhen im zeitlichen Verlauf zunehmen. Abb. 4 visuali-siert das gleiche Streckensegment, während hierbei die fehlenden Messwerte linear in-terpoliert wurden. Auf der X-Achse ist der Streckenkilometer, auf der Y-Achse die Zeit in Tagen abgetragen. Die Farbe kodiert die Längshöhe in [m]*10-3 = [mm]. Die Ent-1 Laufende Forschungen deuten darauf hin, dass der Zu-sammenhang zwischen wirklicher Störgröße der Gleisgeo-metrie (hier die Längshöhenauslenkung) und der Fahrzeu-greaktion nicht linear ist. Aus Ermangelung geeigneterer Modelle wurde hier angenommen, dass das Fahrgestell des Fahrzeuges 1:1 auf die Gleisgeometrie reagiert.Abb. 2: Ausschnitte aus den Versatzdaten zu 13 verschiedenen Zeitpunkten am Streckenkilometer 26,635. Hier wird ein ca. 10 m langer Einzelfehler analysiert. Die roten Punkte markieren jeweils die Am plitude.Regelinspektionsabstände der HauptgleiseV ≤ 80 80 < V ≤ 120 120 < V ≤ 160 160 < V ≤ 230 V > 23018 Monate 12 Monate 6 Monate 3 Monate 3 MonateTab. 2: Geschwindigkeitsabhängige Regelinspektionsabstände gemäß [2] (gekürzt)GLEISINSTANDHALTUNG4 EI-Eisenbahningenieur | Februar 2014wicklung des Fehlers wird hierdurch in sei-ner räumlichen als auch zeitlichen Ausdeh-nung sehr anschaulich.Fehlerprognose und  mögliche KlassiﬁkationWar der Fokus in der vorhergehenden Be-trachtung auf die Fehlerdetektion und -ent-wicklung gerichtet, rückt nachstehend die Fehlerprognose in den Mittelpunkt. Wie be-reits in Abb. 3 gezeigt, lässt sich aus den pro-zessierten Messdaten ein lineares Regressi-onsmodell bezüglich der Fehlerentwicklung erstellen. Es ergäbe sich nun die Möglichkeit die Steigung dieser Graden zur Klassifikation des Phänomens zu nutzen. Eine naheliegen-de Klassifikationsmöglichkeit besteht darin, diejenigen Streckenabschnitte als fehlerhaft zu bezeichnen, bei denen die Steigung die-ser Regressionsgraden größer Null ist. Ist die Steigung nahe Null, verhält sich die Gleisgeo-metrie in diesem Streckenabschnitt eher sta-tisch. Es gibt beispielsweise Effekte im Gleis, wie die Herzstücke von Weichen, bei denen hohe Amplituden gemessen werden können, die sich jedoch auch über längere Zeiträume hinweg nicht vergrößern. Solchen Effekten möchte man aus wirtschaftlichen Gründen keine erhöhte Aufmerksamkeit schenken. Ferner kann die Steigung der Graden als re-lative (und wenn validiert auch als absolute) Fehlerentwicklungsgeschwindigkeit inter-pretiert werden. So kann durch Beimessung der SR-Grenzwerte aus der KoRil821 oder der EN 138482 ein Zeitpunkt berechnet wer-den, an dem der Fehler beispielsweise SRLIM überschreitet. Gleisabschnitte mit schnell wachsenden Fehlern bzw. Gleisfehler, mit einer kurzen prognostizierten Restzeit bis zum Erreichen von SRLIM, könnten dann in der Instandhaltung priorisiert, aber geplant behandelt werden. Es sei darüber hinaus angemerkt, dass dieses Verfahren den Einsatz dedizier-ter Messzüge nicht ersetzt und für eine sicherheitsrelevante Beurteilung des Oberbaus herangezogen werden kann. Der wichtigste Grund dafür ist, dass die Daten durch die Bearbeitung mittels Fil-tern in Abhängigkeit der Parametrisie-rung Informationsverluste erleiden. Um sicherzugehen, dass die resultierenden absoluten Werte der wirklichen Gleis-lage entsprechen, müssen die Filterpa-rameter so justiert werden, dass sich die Daten anhand dedizierter Messzugdaten validieren lassen. Kann dieser Schritt nicht erfolgen, dürfen lediglich die rela-tiven Informationen wie die Fehlerent-wicklungsrate genutzt werden. Dennoch: Das Wissen über die Kritikalität eines Fehlers – ausgedrückt in relativer Fehl-erfortpflanzungsgeschwindigkeit – oder der zur Verfügung stehende Restzeit, d. h. die Zeitspanne bis zum Überschreiten ei-ner Fehlergrenze wie SRLim, versetzt das Instandhaltungsmanagement in die Lage prognosebasierte Entscheidungen zu tref-fen und somit kostenoptimiert zu planen.Zusammenfassung und AusblickDas DLR leistet Beiträge zur Verbesse-rung der zustandsorientierten Instandhal-tung, so dass von der derzeitigen Praxis der intervallbasierten Behandlung von Fehlern zukünftig eine prognosebasierte Instandhaltungsplanung erfolgen könn-te. Im Rahmen des von der EU geförder-ten Projektes AutoMain ist ein Verfahren entwickelt worden, dass Messdaten von im Regelbetrieb befindlichen Fahrzeugen verarbeitet, darin potentielle fehlerhafte Segmente identifiziert und eine Prognose ableitet. Die durch diese Analyse gewon-nenen Erkenntnisse können nicht ohne Validierung zur sicherheitstechnischen Untersuchung der Gleisanlage herangezo-gen werden. Sehr wohl jedoch können die Ergebnisse einen Beitrag dazu leisten, dass die Instandhaltungskosten durch frühzei-tiges Antizipieren von Fehlern reduziert werden können.Es gibt mögliche Ansätze zur Verbesserung des Verfahrens. So liegt der Definition ei-nes Fehlers lediglich die Annahme zugrun-de, dass ein Fehler ein Phänomen sei, bei dem die Amplitude einen Grenzwert über-schreitet (siehe [2] Teil 2001, Tabelle 2 Sei-te 5). Die weiterreichende Betrachtung z. B. der Fehlerform durch Klassifikatoren oder Clusteralgorithmen oder wie in [3] und [4] mittels Wavelets geschehen, hat bislang keinen Einzug in die Regelwerke gefun-den, obwohl nicht sicher ausgeschlossen werden kann, dass die Form des Fehlers die Fahrzeugreaktion nicht beeinflussen kann. Nicht ohne Grund unterscheidet die EN 13848 drei verschiedene Fehlerarten, Abb. 4: Grafische Darstellung der linearen Interpolation des Einzelfehlers an Streckenkilometer 26,635. Die Farbe kodiert die Längshöhenauslenkung entlang der Orts- und Zeitskala.2 Vor dem Vergleich der Versatzdaten mit den Grenzwerten der EN13848 müssen diese noch in die Wellenlängenberei-che D1-D3 aufgeteilt werden. Siehe hierzu [1] Teil 5.Abb. 3: Zeitreihenanalyse mit linearem Regressionsmodell des Einzelfehlers um Streckenkilometer 26,635Dipl.-Ing. René Schenkendorfrene.schenkendorf@dlr.dealle Autoren Deutsches Zentrum für Luft-  und Raumfahrt e.V., Institut  für Verkehrssystemtechnik,  Braunschweig Dipl.-Wirtsch.-Ing.  Christoph Lackhovechristoph.lackhove@dlr.de5EI-Eisenbahningenieur | Februar 2014nämlich Fehler in den Wellenlängenberei-chen D1 ( 3 – 25 m), D2 (25 – 70 m) und D3 (70 – 200 m). So konnte beim Entwurf des Verfahrens für die Erstellung des Re-gressionsmodells (wie in Abb. 3) auch zunächst nur ein linearer Ansatz verfolgt werden. Gäbe es eine Möglichkeit anhand der Fehlerform den Fehlertyp – Hohllagen im Schotter, Übergangszonen, Brüche, etc. – zu bestimmen, könnten pro Fehlertyp geeignetere Regressionsmodelle sowie de-ren relevanten Einflussfaktoren gefunden und die Prognose präzisiert werden. Eine Datenbank mit typischen Fehlerformen, insbesondere der Einzelfehler und deren Entwicklung, könnte in diesem Zusam-menhang ebenfalls sehr zum besseren Ver-ständnis des Anlagenverhaltens und somit zu einer wirtschaftlicheren Instandhaltung beitragen. Die Forschungsarbeiten, die zu diesen Er-gebnissen geführt haben, wurden gemäß der Finanzhilfevereinbarung Nr. [265722] im Zuge des Siebten Rahmenprogramms der [Europäischen Union] [Europäischen Atomgemeinschaft] ([RP7/2007-2013] [RP7/2007-2011]) gefördert.Summary Forecasting method for track displacement for single failuresWithin the scope of the EU-sponsored Auto-Main project and in cooperation with DB, the German Aerospace Centre (DLR) has devel-oped methods to support decision making in network maintenance planning. With these tools, spontaneously appearing single fail-ures will no longer require highly expensive emergency measures. The extended data-base achieved by continuous track monitor-ing – CTM and its adequate processing by digital signal treatment methods allows for the application of statistical analysis tools leading to a forecast estimate which will contribute to an improved maintenance ef-ficiency.Dipl.-GeoInf. Christian Linderchristian.linder@dlr.deLITERATUR[1] EN13848 Europäische Norm: Railway Applications/Track – Track geometry quality[2] Deutsche Bahn: Richtlinienfamilie 821: Oberbau inspizieren[3] Wolter, K. U.: „Rekonstruktion der originalen Gleislageab-weichungen aus 3-Punkt-Signalen (Wandersehnenmessverfah-ren) und Beurteilung hinsichtlich Amplitude, Fehlerwellenlänge sowie Fehlerform“, DVV Media Group | Eurailpress, Januar 2013[4] Wolter, K. U.; Erhard, F.: „Beurteilung von Gleislageabwei-chungen mit Hilfe von Fehlerreferenzfunktionen“, ETR – Eisen-bahntechnische Rundschau 09/2013 

Prognoseverfahren zur Gleislageabweichung bei Einzelfehlern

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