Im Schienenverkehr verursachen Verspätungen jährlich einen enormen volkswirtschaftlichen Schaden. Eisenbahnunternehmen leiden unter dem negativen Image sowie den Verspätungs- und Instandhaltungskosten. Eine der Hauptursachen für infrastrukturbedingte Verspätungen sind Weichenstörungen. Ihre negativen Auswirkungen ließen sich verhindern, wenn die Störung rechtzeitig bekannt wäre, um Gegenmaßnahmen zu planen und auszuführen. In dieser Arbeit wird ein datengetriebener Ansatz zur präzisen und verlässlichen Prognose von Weichenstörungen in Form der verbleibenden Nutzungsdauer (RUL) vorgestellt. Ausgangsbasis sind Stellstromdaten aus dem zweijährigen Realbetrieb von 29 Weichen der DB AG, die kontinuierlich am Weichenantrieb erfasst wurden. Außerdem spielen die Temperatur und die Luftfeuchtigkeit für die Interpretaion der Stellströme eine wesentliche Rolle. Auch die Bauarteigenschaften der Weichen sind entscheidend. Ihr Einfluss wird mit einer eigenen, neuartigen Methode analysiert, da die Voraussetzungen für herkömmliche Analyseverfahren nicht gegeben sind. Die Heuristik identifiziert jene Bauarteigenschaften, die das unterschiedliche Weichenverhalten bestimmen. Statt Weichen individuell zu behandeln, wird die Prognose auf Bauartgruppen ausgerichtet. Auf diese Weise kann auch der Zustand neuer Weichen prognostiziert werden, für die noch keine historischen Daten vorliegen. Auf dieser Grundlage entsteht eine hochdimensionale Rohdatenbasis heterogener Quellen. Sie werden den dokumentierten tatsächlichen Störungen als Zustandsreferenz gegenübergestellt, womit für jedes Messtupel die RUL gegeben ist. Der Prognose basiert darauf, die stetige RUL in diskrete Klassen zu transformieren, die jeweils ein bestimmtes Intervall an RUL-Zeiten zusammenfassen. Die Prognose wird zum Klassifikationsproblem multipler Klassen, für das passende Lösungsverfahren untersucht werden. Weil die Performance der Verfahren stark von ihrer Parametrierung abhängt, werden jene Einstellungen herausgearbeitet, bei denen der Erfolg maximal ist. Mit einer selbst entwickelten Methode wird nachgewiesen, dass die Genauigkeit in verschiedenen Situationen hoch genug ist, damit durch richtige Vorhersagen höhere Verspätungskosten eingespart als durch Fehlalarme unnötige Instandhaltungskosten induziert werden. Dadurch könnte ein Eisenbahnunternehmen mindestens 50 Prozent der resultierenden Verspätungen verhindern und gleichzeitig Kosten senken.
Präzise Prognose von Störungen an Eisenbahnweichen
Precise Prediction of Failures of Railway Switches
2018
Berichte aus dem DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik, vol. 33
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DDC: | 625 |
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