Ausgangslage
Radfehler wie Flachstellen oder Ausbrüche belasten die Bahninfrastruktur und verursachen Lärm. Die Radlast-Checkpoints der Zugkontrolleinrichtung messen eigentlich das Gewicht vorbeifahrender Fahrzeuge. Radfehler verändern jedoch die dabei entstehenden Signalkurven. Damit enthalten dieselben Messungen auch Informationen über den Zustand der Räder, die mit geeigneten Algorithmen ausgewertet werden können.
Der Beitrag von SCS
SCS entwickelte und testete drei algorithmische Ansätze, die aus den Messsignalen der Radlast-Checkpoints unterschiedliche Radfehler erkennen und genauer analysieren.
Ergebnis
Mit den drei Ansätzen lassen sich vorhandene Radfehler erkennen und genauer analysieren. Bei bestimmten Fehlerarten kann zusätzlich ihre Ausprägung abgeschätzt werden. Betroffene Fahrzeuge können dem Bahnunternehmen gemeldet und gezielt instand gesetzt werden. Damit unterstützt die Auswertung eine zustandsbezogene Instandhaltung und hilft, Belastungen für Infrastruktur und Umgebung zu reduzieren.
3 Ansätze
für Erkennung, Flachstellenanalyse und Radabwicklung.
Länge geschätzt
Flachstellen anhand charakteristischer Punkte im Messsignal vermessen.
Gesamter Radumfang
Zustand der Lauffläche als Abwicklung dargestellt.
