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Im Rahmen des Harmony-Projekts wird ein intelligentes System zur automatischen Steuerung der Gleisinfrastruktur entwickelt.
In Österreich reist man gerne mit der Bahn. Die Österreichischen Bundesbahnen (ÖBB) beispielsweise beförderten im Jahr 2021 insgesamt 323 Millionen Fahrgäste und mehr als 94 Millionen Tonnen Güter an ihr Ziel. Sicherheit und Zuverlässigkeit spielen im Schienenverkehr eine wichtige Rolle.
Um dies zu gewährleisten, muss die Straßeninfrastruktur sorgfältig gewartet werden. Denn die Bahnen sind unterschiedlichen Einflüssen ausgesetzt, die den Verschleiß begünstigen können.
intelligentes System
Um mögliche Schäden rechtzeitig beheben zu können, müssen diese auch im Vorfeld erkannt werden. Die Schienen werden in der Regel periodisch, aber oberflächlich, durch das Personal des jeweiligen Bahnbetreibers überprüft. Außerdem kommen Messfahrzeuge zum Einsatz, die die Straßeninfrastruktur präzise kontrollieren. Allerdings sind sie teuer, sodass meist nur in größeren Abständen gependelt wird.
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Im Rahmen des von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) geförderten Projekts Harmony entwickelt ein Team um Jenny Vuong, Director of Innovation and Research bei Mission Embedded, ein intelligentes und kostengünstiges System zur automatischen Überwachung der Straßeninfrastruktur.
Das System wurde nach Angaben des Forschers für den Einbau in bereits im Einsatz befindliche Standardzüge konzipiert und besteht aus verschiedenen Kamerasensoren, Radar, Beschleunigung und Ortung sowie künstlicher Intelligenz (KI). „Während des normalen Zugbetriebs scannt das System die Streckeninfrastruktur und verifiziert die daraus resultierenden Daten automatisch, um mögliche Gefahren und Unregelmäßigkeiten mit Hilfe von Algorithmen auf Basis künstlicher Intelligenz zu erkennen“, erklärt er futurezone.
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Das System warnt
Auf einer eigens entwickelten Plattform werden Sensordaten in Echtzeit verarbeitet. Erkennt künstliche Intelligenz Anomalien wie Schäden an Straßen und Weichen, Bewuchs oder Fremdkörper in der Straßeninfrastruktur, sendet das System das entsprechende Sensor- und Bildmaterial sowie Informationen über Art und Position der Anomalie an einen sog “Fernbedienung”. Analyst” im Echtzeit-Kontrollzentrum.
Dieser verifiziert die Meldungen und kann laut Vuong die notwendigen Wartungsarbeiten oder gegebenenfalls Sofortmaßnahmen einleiten. „So können potenzielle Gefahren wie Straßenbrüche, Beschädigungen oder Straßenbewuchs vermieden werden, bevor es zu verheerenden Unfällen kommt“, sagt er. Diese Warnungen könnten bei Bedarf auch in bestehende Incident-Management-Systeme integriert werden. Gemeint sind damit Systeme zur Erkennung, Bearbeitung und Behebung eines Sicherheitsvorfalls oder einer Fehlfunktion.
Zuverlässig und sicher
Laut dem Forscher muss die KI-gestützte Anomalieerkennung zur Erhöhung der Sicherheit im Schienenverkehr und für eine optimale Benutzerfreundlichkeit durch den Remote Analyst äußerst genau und zuverlässig arbeiten. „Dies geschieht durch das ständige maschinelle Lernen des Systems. Alle Komponenten des Systems müssen auch die hohen Bahnanforderungen erfüllen, um unter rauen Umgebungsbedingungen zuverlässig zu funktionieren“, sagt er.
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Um sich in bestehende Züge integrieren zu können, muss das System zudem kompakt sein und gleichzeitig über die entsprechende Rechenleistung verfügen, die für den Einsatz von KI notwendig ist. Erste Ergebnisse der Harmony-Forschung zeigen, dass die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Bahnbetriebs mit dem System erheblich verbessert werden können.
Erstes Pilotprojekt 2023
Laut Vuong ist das System kein Ersatz, sondern eine Ergänzung zur klassischen Wartungsmethode. „Das System lässt sich leicht an bestehende Triebfahrzeuge anpassen und bietet dem Bahnbetreiber eine zuverlässige und kostengünstige Möglichkeit, Anomalien in der Gleisinfrastruktur im Routinebetrieb schnell zu erkennen“, sagt er.
Die Forschungsarbeiten werden bis 2023 fortgesetzt; Derzeit wird an der Optimierung von Datenverarbeitungsverfahren gearbeitet. Das System soll nächstes Jahr in ersten Pilotprojekten zum Einsatz kommen. Als Pionier auf dem Gebiet intelligenter Sensoren und Fahrerassistenzsysteme für Eisenbahnen ist Mission Embedded maßgeblich für die technische Entwicklung des Projekts verantwortlich und wird dabei vom Institut für Computertechnik der Technischen Universität Wien und Frequentis Control Room Consulting unterstützt .
Diese Reihe erscheint in Eigenregie mit finanzieller Unterstützung der Agentur für Forschungsförderung (FFG).
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Güterzüge befördern Lasten mit bis zu 120 Stundenkilometern von A nach B. Da Schienenfahrzeuge bei Problemen nicht ausweichen können, spielt die Bremswirkung im Schienenverkehr eine besonders wichtige Rolle, gerade bei so hohen Geschwindigkeiten. Geprüft und zertifiziert wird dies in unabhängigen Prüfzentren, von denen es weltweit nur wenige gibt. Auf dem Campus der TU Graz wird im kommenden Jahr ein neuer Bremsenprüfstand installiert.
Unter anderem müssen Züge mit Geschwindigkeiten von bis zu 500 Stundenkilometern getestet werden. Gleichzeitig werden erstmals Bremsbelastungen und deren Auswirkungen auf das gesamte Antriebssystem, wie beispielsweise Risse im Material, untersucht.
E-Motor
Zum Einsatz kommt ein größerer Elektromotor mit einer Leistung von 1,4 Megawatt, der unterschiedliche Testszenarien ermöglicht. Es können zahlreiche Tests durchgeführt werden, vom Bremsen bis zum vollständigen Stopp oder Haltezugtests.
Generell können mit dem Aufbau dieses Prüfzentrums insbesondere Zulassungsprüfungen zukünftig schneller als bisher durchgeführt werden. In der Regel beträgt die Wartezeit derzeit sechs Monate bis zu einem Jahr. Es ist auch wünschenswert, dass die Stelle für Grundlagenforschung in diesem Bereich genutzt wird. Der Test soll 2023 beginnen.