Tillståndsgrundat underhåll med användning av övervakningssystem vid banan
Maximera användningen av befintliga övervakningssystem vid banan för frågor relaterade till tillståndsgrundat underhåll (CBM).
Att upptäcka nedbrytningen av rullande materiel i tidiga stadier är viktigt för att undvika stopp, stillastående vagnar och förseningar som är kostsamma och mycket besvärliga, eftersom de dramatiskt minskar infrastrukturens kapacitet och fordonens tillgänglighet. Därför är det av största vikt att bedöma fordonens nedbrytning med hjälp av lämpliga tekniker för tillståndsövervakning. Tillståndsövervakningen (CM) som tillämpas i järnvägssystem är uppdelad i två kategorier: övervakningssystem vid banan och övervakningssystem ombord. I allmänhet är ombordssystem lämpliga för snabbt utvecklande defekter eller för defekter som inte är möjliga att upptäcka med utrustning vid banan. För långsamt utvecklande defekter har övervakningssystem vid banan fördelen att inte kräva storskalig installation av mätutrustning på många fordon. Generellt har övervakningssystem vid banan traditionellt fokuserat på att upptäcka kritiska händelser som kan leda till ytterligare fel, skador på infrastrukturen eller störningar i trafiken.
För att öka användbarheten av nuvarande övervakningssystem vid banan bör nya strategier utvecklas för att extrahera information relaterad till hjuluppsättningarna, inte bara för säkerhetsrelaterade frågor utan också för att förbättra tillståndsövervakningen med avseende på underhållsperspektiv för fordonens ägare. Som ett resultat har metoder för att extrahera relevant information utvecklats inom ramen för FR8RAIL-projektet. En djupare analys av Hot-Box/Hot-Wheels och Wheel Impact Detectors (WILD) har utförts på en specifik järnvägslinje från Aitik till Skellefteå i norra Sverige. Studien fokuserar på flera nyckelpunkter som kan förbättra tillståndsövervakningen för hjuluppsättningar:
- Säkerställ kvaliteten på överförda data mellan olika detektorer, eftersom avvikelser kan uppstå på olika platser (variation mellan HB-typer, position längs linjen, lastpåverkan, säsongsvariation, dynamiska egenskaper...). Dessa avvikelser kan leda till falska larm och påverka förvalda funktioner som används för prognostik.
- Utveckling av en koncept (Figur 1) baserad på att extrahera temperatur-signaturer från tåg eller vagnar från Hot-Box/Hot-Wheel-mätningar. Detta koncept kan hjälpa till att upptäcka avvikelser relaterade till en förändring av tillståndet (smörjning, smuts, feljustering eller okända orsaker) utan att nå de nuvarande säkerhetsgränserna.
- Välj lämplig funktion enligt vagnstyp för Wheel Impact Detectors. Tågdynamik, last och hastighet kan påverka avläsningarna av dessa specifika funktioner.
- Undersök - från tillgängliga data - specifika hjul eller vagnar som har långsammare nedbrytningsprocesser, som kan följas med hjälp av den dynamiska lasten som huvudfunktion (Figur 2). Nedbrytningsmodellen kan bero på feltyp (stegvis, linjär, exponentiell...). En märkning av feltyp och underhåll för specifika hjul kan vara intressant för att utveckla nedbrytningsmodeller med hjälp av övervakningssystem vid banan.
- Genom att kombinera kvalitetskontrollen av olika detektorer, omvandlingen av funktioner som funktion av specifika prediktorer och spåra väl valda funktioner från RFID-märkta vagnar som funktion av tid eller körsträcka kan övergången till ett proaktivt tillvägagångssätt vara genomförbart, särskilt för Wheel Impact Load-detektorer. För att säkerställa att fallstudier som visar en långsam nedbrytningsprocess är relaterade till hjuluppsättningarnas nedbrytning bör infrastrukturansvarig vara i nära relation med fordonens ägare för att märka den nuvarande datamängden med avseende på feltyper och underhållsaktiviteter. Denna interaktion skulle leda till mer precisa nedbrytningsmodeller, vilket kan resultera i en bättre uppskattning av den återstående användbara livslängden.
Sponsor: FR8RAIL - Trafikverket
Forskare: Matti Rantatalo (PL), Florian Thiery
Uppdaterad: