JOANNEUM RESEARCH: Predictive Maintenance der Zukunft mit "Smart Assets"

Im R4F-Gespräch erläutert Dr. Stefan Grebien wie mit Zustandsüberwachungsalgorithmen der Verschleiß im Gleis- und Weichenbereich frühzeitig und noch vor Eintritt von mechanischen Schäden erkannt werden könnte und sieht Effizienzpotentiale insbesondere im Bereich Instandhaltung.

Die Joanneum Research Forschungsgesellschaft ist im Rail4Future-Projekt in der Area 2, „Reliable Railway Tracks“, engagiert. Zu den Schwerpunkten zählt dabei das „Condition Monitoring with Smart Assets“ - die Zustandsbewertung der Schieneninfrastruktur.

Messlokomotive mit Hightech-Equipment 

Im Fokus der Forschungsgruppe steht die Aufzeichnung und Analyse von Schwingungsdaten sowie die dazu nötige Ausstattung einer Messlokomotive von Plasser & Theurer mit neuestem Messequipment, erklärt Dr. Grebien, Projektverantwortlicher bei Joanneum Research. Für die Schwingungssensorik zeichnen die Spezialisten von Hottinger Brüel & Kjaer verantwortlich. Weiters wurde eine Zeilenkamera für die Datenanalyse auf der Lokomotive installiert. Die Schwinungssensorik und die Zeilenkamera werden mithilfe von GNSS Sensorik zeitlich und örtlich synchronisiert um Weichen und deren Komponenten  zu überwachen.

Signalverarbeitungskette mit Daten und Bildern

Mittels Signalverarbeitungskette können dann sowohl Schwingungsdaten im Gleis- und Weichenbereich, die beim Befahren mit der Lokomotive entstehen, wie auch hochauflösendes Bildmaterial ausgewertet werden. Dazu wurden umfangreiche Messfahrten unter anderem im steirischen Niklasdorf durchgeführt. „Durch doppelte Integration der Schwingungsdaten kann ein Vergleich mit dem Längshöhenprofil der Schiene gemacht werden. Die Übereinstimmung, Qualität und Robustheit dieser Daten hat positiv überrascht. Auch ist es mit den hochauflösenden Schwingungsdaten möglich, selbst kleinste Fahrflächenfehler auszumachen“, erläutert Dr. Grebien.

Potentiale im Bereich Predictive Maintenance

Die Ergebnisse dieser Forschungen eröffnen einen Ausblick auf die Chancen durch Digitalisierung im Eisenbahnwesen. Das interdisziplinäre Zusammenspiel im Team eröffnet dabei neue Perspektiven. Exemplarisch verweist Dr. Grebien dazu auf den Bereich der Predictive Maintenance. Im „Digitalen Zwilling“ könnten in Zukunft Verschleiß und mechanische Schäden noch vor Eintritt von Fehlern erkannt werden - mit entsprechenden Effizienzpotentialen für die Bahninfrastrukturbetreiber im Bereich Instandhaltung.

 

JOANNEUM RESEARCH

Die JOANNEUM RESEARCH FORSCHUNGSGESELLSCHAFT MBH ist ein Innovations- und Technologieanbieter im Bereich der angewandten Forschung in Österreich.  Rund 500 Mitarbeitende aus über 25 Nationen forschen an sechs Standorten an Lösungen und Technologien für Gesellschaft, Wirtschaft und Industrie. In einem multidisziplinären Team werden in flexiblen und innovationsfreundlichen Strukturen höchste gesellschaftliche und wissenschaftliche Ansprüche gelebt. Eigentümer der außeruniversitären Forschungs-gesellschaft mit Hauptsitz in Graz sind die Bundesländer Steiermark, Kärnten und Burgenland.

Dr. Stefan Grebien Joanneum Research DI Dr. Stefan Grebien

Stefan Grebien ist Senior Scientist bei Joanneum Research in der Forschungsgruppe für Intelligente Akustische Lösungen und beschäftigt sich mit Audiosignalverarbeitung, vorrausschauender Instandhaltung sowie Audioeventklassifikation.