Oberleitung & Stromabnehmer Pantographen-Überwachung bei Schienenfahrzeugen

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Für Bahnbetreiber ist es unabdingbar, die Pantographen und Oberleitungen zu überwachen. Das Monitoring erfolgt auch heute noch über Sonderfahrzeuge. Effizienter wäre die Kontrolle durch operative Fahrzeuge.

Box-PCs stellen heute sowohl in der Industrie-Automation, in der Medizintechnik als auch in allen Transportation-Märkten wie Automotive oder Bahn wichtige Funktionen der IT-Infrastruktur. Sie bestechen durch kleine Einbaumaße, ein breites Herstellerangebot und günstige Kosten in der Anschaffung. Zusätzlich kann durch den Einsatz künstlicher Intelligenz und der Anbindung an die Cloud ihre Funktionalität um ihre bisher recht eingeschränkten, weil meist für einen bestimmten Anwendungsfall ausgerichteten, Möglichkeiten immens ausgeweitet werden.

Wo bisher lokale Rechner ihren statischen Dienst taten, können heute aufgrund von fernverwaltetem Edge Computing Wartungs-, Steuerungs- und Auswerteaufgaben remote erfolgen. Durch verteilte Rechenleistung zwischen Edge und Cloud wird neben echter Hardware zusätzlich auch noch Personal gespart, das für Instandhaltung und Datengewinnung weit weniger Einsätze vor Ort benötigt.

Ein konkretes Anwendungsbeispiel für den Einsatz eines solch ganzheitlich gedachten und Cloud-basierten BoxPC-Ansatzes ist die Überwachung von Oberleitung und Stromabnehmer im Bahnverkehr.

Cloud-basierte Pantographen-Überwachung

Der Pantograph stellt die Verbindung zur Oberleitung in elektrisch getriebenen Zügen her. Er fungiert also als Stromabnehmer und ist damit ein essenzieller Bestandteil der elektrifizierten Eisenbahninfrastruktur.

Für Bahn- wie auch Bahn-Infrastruktur-Betreiber ist es unabdingbar, die Pantographen und Oberleitungen ständig und flächendeckend zu überwachen, um Beschädigungen an Stromabnehmer und Oberleitung frühzeitig zu erkennen. Somit wird der reibungslose und effiziente Betrieb der Fahrzeuge gewährleistet. Im Schadens- oder Störungsfall helfen die Überwachungsdaten außerdem bei der Beweisführung und Ursachenfindung.

Zur Detektion von Schwachstellen wird mit Hilfe optischer Sensoren der Status des Pantographen, der Oberleitung und des Kontakts dazwischen erfasst und bewertet. Auch die Beeinträchtigung des Lichtraums (wachsen Bäume an die Leitungen, etc.) kann über entsprechende Algorithmen erfolgen.

Sonderfahrzeuge und lokale Daten-Speicherung

Dieses Monitoring erfolgt auch heute noch oft über spezielle Sonderfahrzeuge, die das Schienennetz in fest geplanten Abständen abfahren. Das hat den Nachteil, dass zum einen nur die Oberleitungen, aber nicht die Pantographen an den Fahrzeugen überprüft werden. Zum anderen wird ein großer administrativer Aufwand für die Planung dieser Maßnahmen benötigt, der operative Betrieb gestört und der zeitliche Abstand zwischen dem Auftreten des Fehlers und seiner Erkennung riskant weit auseinandergezogen.

Eine Verbesserung dieser Vorgehensweise wird inzwischen schon praktiziert. Dabei fährt ein Sensorsystem auf dem operativen Fahrzeug permanent mit und übernimmt die Diagnose von Pantographen und Oberleitung. Die Daten werden auf einem Onboard-Video-Rekorder gespeichert.

Aber auch dieses Modell hat seine Nachteile: Es erfordert teils teure Video-Rekorder-Systeme, um die ungefilterten und unsortierten Datenmengen speichern zu können. Zur Auswertung müssen diese Daten dann physisch über Datenträger vom Zug entnommen und offline ausgewertet werden. Beides verursacht wieder einen großen Zeitversatz bei der Fehleraufdeckung und verlangt auch Personal, das vor Ort verfügbar sein muss.

Ein neuer Weg des System-Monitorings

Mit einem Konzept, das Sensoren, Edge Computer und orchestrierbare Anwendungen in Edge und Cloud miteinander verbindet, können kostspielige Rekorder gespart, eine smarte lokale Vorverarbeitung der Daten vorgenommen und geeignete Maßnahmen remote und in Echtzeit eingeleitet werden.

Die Datenverarbeitungskette könnte dann folgendermaßen aussehen:

Der Edge Computer (z.B. ModuCop von Ci4Rail) verarbeitet live die Kameradaten und bewertet anhand von vorher definierten Algorithmen die Kriterien.

Solange keine Besonderheiten erkannt werden, verwirft das System die Daten. Wird eine Störung erkannt, wird nur ein kurzer Ausschnitt vorher und nachher aufgezeichnet und automatisch ein Alarm (mit exakter Lokalisierung) abgesetzt. Die Video-Snippets können Over-The-Air in die Leitstelle übertragen werden und stehen dort für eine Bewertung zur Verfügung.

Dadurch entstehen weitere Vorteile: Status-Informationen und Video-Einsicht ist nahezu live, also in Echtzeit möglich. Nicht relevante Daten werden nicht gespeichert, womit teure Rekorder-Systeme entfallen und die Datenübertragung zwischen Fahrzeug und Cloud massiv reduziert wird. Schäden können durch den Abgleich mit GPS-Daten aus angebundenen Systemen präzise lokalisiert und dokumentiert werden. Aufgrund der permanenten Bewertung können Algorithmen verbessert und jederzeit remote in Cloud und Edge aktualisiert werden.

Zudem wäre diese Funktion nur eine von vielen, die im gleichen Eco-System verwaltet werden kann. Weitere Sub-Systeme, z.B. Überwachung der Klimaanlage, Bremsen, Türen, etc., können nahezu unbegrenzt mit eingebunden werden.

Übertragbar ist dieses Prinzip auf alle Anwendungen, z.B. auch in der Industrie-Automation, in denen Datenauswertung und Funktionen nur über eine lokale Zwischenspeicherung erfolgen können. Der sich derzeit in der Vorbereitung befindende ModBlox7-Standard wird mit seiner Vielzahl an modularen BoxPCs eine perfekte Basis für solche Anwendungen bieten.  (jw)

* Mathias Beer ist Chief Product Officer bei der Ci4Rail GmbH in Nürnberg.

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