Wie IoT-Messtechnik die Instandhaltung von Bahnkomponenten verbessert

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Die Wartung von Schienenfahrzeugen ist sehr aufwändig. Insbesondere die Überholung der Drehgestelle für die Radsätze erfordert eine längere Auszeit. Die passende Sensorik, kombiniert mit einem intelligenten Edge-Device, ermöglichen optimierte Wartungsintervalle.

Die Herausforderung: Fehlende Daten zum Verschleiß verhindern eine effiziente Wartung

Wichtig für Schienenfahrzeuge sind eine stabile Fahrt und hoher Fahrkomfort. Dabei helfen Federsysteme, Lenker- und Achslager, Puffer und weitere vibrationsdämpfende Komponenten aus Kunststoff, Gummi und Metall. Sie entkoppeln den Wagenkasten von Drehgestell, Radsätzen und Gleis.

Diese Bauteile sind durch hohe Kräfte belastet, die auf Dauer zu Verschleiß führen. Hinzu kommt die begrenzte Lebensdauer des Gummimaterials, das durch Klimaeinflüsse und Verschmutzung zusätzlich altert. Deshalb werden die Fahrzeuge regelmäßig gewartet. Der Aufwand dafür ist immens, da die Fahrzeuge aus dem Betrieb genommen werden müssen. Im Depot wird der Wagenkasten abgehoben und sämtliche Verschleißteile gewechselt.

Die Wartungsintervalle sind fest vorgegeben, so dass auch Fahrzeuge in die Wartung gehen, die noch hätten weiterfahren können. Um die Laufzeiten zu optimieren, startete Trelleborg Industrial Antivibration Solutions, Hersteller von vibrationsdämpfenden Bahntechnik-Komponenten zusammen mit der optiMEAS Measurement and Automation Systems GmbH ein Innovationsprojekt. Sensorbasierte IoT-Technologie soll den Zustand von Komponenten im Drehgestell während des Betriebs erkennen. Die dabei entstehende Datenbasis dient zudem weiteren Untersuchungen und Verbesserungen. 

 

Die Lösung: Ausgeklügeltes Messsystem mit Cloudanbindung

Zur Aufnahme der Echtzeit-Belastungen entwickelte Trelleborg mit einem Hardwarepartner das Messsystem ConeX3 und wählte optiMEAS als Technologiepartner für die Realisierung der IoT-Lösung vom Sensor bis zur Cloud. Das Messsystem ermittelt kontinuierlich alle eingeleiteten Bewegungen und Verformungen. Berührungslose Sensorik misst die statischen und dynamischen Belastungen sowie die aktuelle Temperatur.

 

Der Microcontroller der Sensoreinheit bereitet die elektrischen Sensorsignale auf und gibt sie über einen CAN-Bus an das IoT-Gerät smartRAIL, das sie verarbeitet und über Mobilfunk oder WLAN in die optiCLOUD überträgt.

 

Alle grundlegenden IoT-Funktionen zur Datenspeicherung und -übertragung, Schnittstellen, Remote-Zugriff, GPS, intelligente Funktionen und die Verbindung zur Cloud bringt smartRAIL über seine Firmware smartCORE bereits mit. Anwendungsspezifische Anforderungen werden über ein „Trelleborg-Modul“ ergänzt. Es enthält zum Beispiel Rechenalgorithmen, die aus den erfassten Sensordaten die Verformungen der Feder berechnen.

 

Durch die Vorverarbeitung nah am Sensor brauchen nur diese relevanten Kennwerte und nicht die gesamte Datenmenge in die Cloud übermittelt zu werden. Die optiCLOUD visualisiert die Daten und erlaubt das Gerätemanagement. Damit lassen sich aus der Ferne Parameter ändern und Firmware-Updates einspielen. So können die Entwickler von Trelleborg ihr System jederzeit anpassen und erweitern.

Das Ergebnis: Transparenz, optimierte Abläufe und niedrige Kosten

Mit ConeX3 bietet Trelleborg eine innovative Messtechnik- und IoT-Lösung, die den Kunden echte Mehrwerte verschafft. Sie ist für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt und hochskalierbar. Das System erfasst im Betrieb alle Belastungen, die am Fahrwerk eines Schienenfahrzeugs wirken. Diese Echtzeitdaten können vielfältig genutzt werden, um Abläufe zu verbessern und Aufwände zu reduzieren. Sie sind eine wichtige Grundlage für zustandsorientierte Wartung.

 

Dank integrierter GPS-Positionsbestimmung sind auch Rückschlüsse auf die Bahnstrecke möglich. Hohe Belastungen an bestimmten Streckenpunkten verweisen auf Unregelmäßigkeiten oder Schäden. Mit diesen Informationen sind Wartungsarbeiten an Gleisen oder Weichen besser zu planen.

 

Bei der derzeitigen Erprobung im Feld geht es darum, möglichst viele Rohdaten aufzunehmen, Signalmuster zu analysieren und Anomalien zu erkennen. Davon ausgehend sollen Modelle zur Lebensdauer der Feder sowie angrenzender Komponenten wie Dämpfer, Kupplungen und Drehgestellrahmen entwickelt werden. Nach und nach soll sie um weitere intelligente IoT-Funktionen ergänzt werden.

 

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