Der effiziente Betrieb von Weichenantrieben spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Verfügbarkeit der Eisenbahninfrastruktur und der Erleichterung des Zugverkehrs zu den vorgesehenen Zielen. Als erste End-to-End-Lösung für die vorausschauende Wartung von Weichen kombiniert KONUX Switch nun Erkenntnisse über Gleise und Signale, um die Überwachung des Zustands von Weichenantrieben zu ermöglichen, was letztlich zu einer höheren Betriebsqualität bei der Verwaltung von Weichen und Kreuzungen führt.
Weichenantriebe, auch Weichenbetriebsgeräte genannt, sind Geräte zur Steuerung der Bewegung von Weichen. Ihre Hauptfunktion besteht darin, die Weichen oder Schienen einer Weiche in die gewünschte Position zu bringen, so dass die Züge auf einem bestimmten Gleis weiterfahren oder auf ein anderes Gleis umgeleitet werden können. Wenn die Weiche nicht sicher bewegt oder verriegelt werden kann, wird das Gleis gesperrt, um die Sicherheit zu gewährleisten, was jedoch zu Verzögerungen im Zugverkehr führt. Obwohl die Reparatur einer Weiche wesentlich weniger Zeit in Anspruch nimmt als die Reparatur von Weichenschienen oder einer Kreuzung (auch Herzstück genannt), treten Ausfälle von Weichenantrieben sehr viel häufiger auf und machen etwa 60 % der Ausfälle in der Leittechnik und der daraus resultierenden Verspätungen aus.
Die zustandsorientierte Überwachung von Weichenantrieben ist seit zwei Jahrzehnten auf dem Markt, wobei in erster Linie elektrische oder Kraftmessungen während einer Weichenbewegung erfasst werden. Diese Systeme sind gut etabliert und werden von den Infrastrukturbetreibern häufig eingesetzt. Die erwarteten Auswirkungen auf die Verringerung von Ausfällen und die Zahl der angehaltenen Züge bleiben jedoch aus mehreren Gründen weit hinter den Erwartungen zurück.
All dies macht es für Benutzer zu einer großen Herausforderung, die richtigen Aktivitäten zu planen und auszuführen, um optimale Eingriffe für Weichenantriebe sicherzustellen.
KONUX Point Machine Health erkennt und diagnostiziert zugrundeliegende Fehler verschiedener Teilkomponenten anhand von elektrischen Stromdaten, warnt vor potenziellen Ausfällen unter Berücksichtigung von Wetterdaten und Gleiszustand und bewertet die Wirksamkeit von Wartungsmaßnahmen. Dieser ganzheitliche Ansatz hilft unseren Anwendern, die Ursachen von Ausfällen zu erkennen und die Wartungsmaßnahmen zu optimieren, wodurch die Zahl der Weichenausfälle um 50 % reduziert werden kann.
Darüber hinaus kann unsere Lösung in Ihre bestehenden Datenquellen integriert werden, um Ihre derzeitigen Überwachungssysteme mit erweiterten Funktionen auszustatten. Alternativ sind wir in der Lage, bewährte Stromüberwachungshardware an Standorten zu liefern, an denen sie noch nicht vorhanden ist.
Erkennen und diagnostizieren. Weichenantriebsausfälle resultieren häufig aus einer Kombination von Fehlern, die sich in den Messdaten manifestieren. Daher ist die frühzeitige Erkennung sich entwickelnder Fehler von entscheidender Bedeutung für eine rechtzeitige und gezielte Wartung, bevor es zu einem Ausfall kommt. Unter Verwendung gesunder Würfe in den historischen Daten als Grundlage sind unsere Algorithmen darauf trainiert, die häufigsten Fehlertypen zu diagnostizieren (von Verriegelungsfehlern über fehlerhafte Motorkomponenten bis hin zu gebrochenen Antriebsstangen).
In Kombination mit Gleisdaten, die von unseren KONUX Switch IIoT-Geräten erfasst werden, können unsere Weichenmodelle Weichen mit einem hohen Risiko für plötzliche Ausfälle identifizieren, die normalerweise mit Stromdaten nicht zu erkennen wären. Darüber hinaus können sie dabei helfen, die Grundursache des Fehlers aufzudecken und festzustellen, ob der Defekt durch das zugrunde liegende Gleis verursacht wird. Dieser ganzheitliche Ansatz ermöglicht ein besseres Verständnis des Zustands Ihrer Weichen sowohl oberhalb als auch unterhalb der Schienen.
Im nachstehenden Beispiel erkannte und diagnostizierte unser System (mit hoher Zuverlässigkeit) einen intermittierenden Verriegelungsfehler bei einer Weichenantriebsmaschine Anfang April, zehn Wochen vor ihrem endgültigen Ausfall Mitte Juni. Die Umsetzung dieser Erkenntnis hätte ein rechtzeitiges Eingreifen ermöglicht, das kostspielige Verzögerungen verhindert hätte.
Warnen und bewerten. Zwar führt nicht jeder Fehler zu einem Ausfall, aber die Information der Nutzer über erkannte Fehler ermöglicht es ihnen, das Ereignis zu untersuchen und bei Bedarf die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen. Wenn unser System signifikante Ereignisse erkennt, werden Warnungen an die Nutzer gesendet, die den Kontext und, falls verfügbar, auch streckenbezogene Erkenntnisse enthalten. Darüber hinaus werden diese Warnungen an Wetterschwankungen angepasst, um sicherzustellen, dass wir keine falschen Alarme senden. Das bedeutet, dass unsere Nutzer nur relevante Warnungen erhalten, die wirklich wichtig sind. Wenn eine Wartungsmaßnahme durchgeführt wird, bewertet unser System außerdem ihre Wirksamkeit und stellt fest, ob die Ursache behoben wurde.
In dem nachstehenden Beispiel wurde der Weichenantrieb nach einer Störung der Verriegelung Mitte Juni neu eingestellt. Diese Wartungsmaßnahme wurde als wirksam eingestuft, da sie den zugrunde liegenden intermittierenden Fehler beseitigte.
KONUX Point Machine Health wurde entwickelt, um unsere Benutzer bei der Erkennung, Diagnose, Alarmierung und Bewertung von Fehlern im Zusammenhang mit Weichenantrieben und den zugehörigen Schaltern zu unterstützen. Durch die Bereitstellung rechtzeitiger Erkenntnisse darüber, wann, wo und warum eine Maßnahme erforderlich ist, können Benutzer letztlich wiederholte Ausfälle vermeiden, die Lebenszykluskosten von Anlagen senken, Wartungsmaßnahmen optimieren und die Zuverlässigkeit des Netzes erhöhen.
Darüber hinaus ermöglicht unser integrierter Feedback-Kanal den Nutzern, zusätzlichen Kontext und Erfahrungswerte zu liefern, was das kontinuierliche Lernen und die Verbesserung unserer Modelle erleichtert. Die Datenvisualisierung schafft Vertrauen und bewahrt Wissen, das in der gesamten Kundenorganisation geteilt werden kann, wodurch organisationsübergreifendes Lernen gefördert und wichtiges Wartungswissen erhalten wird.
Wir arbeiten aktiv an der Integration zusätzlicher vorhandener Datenquellen wie Gleisgeometrie, Weichenheizungen und nach unten gerichtete Kameras, um noch mehr Fehler zu erkennen, die bisher als unentdeckbar galten, und unsere Fähigkeit zur Identifizierung der Grundursachen weiter zu verbessern. Letztendlich möchten wir eine umfassende Lösung aus einer Hand für alle Ihre Bedürfnisse im Zusammenhang mit Weichen anbieten.
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