Zur Realisierung einer sicherheitsrelevanten Ortung von Schienenfahrzeugen werden zunehmend bordautonome Verfahren gegenüber streckenseitigen bevorzugt, da letztere stets aufwendige und damit kostenintensive Installationen an der Strecke erfordern. Wirbelstrom-Sensoren erfüllen die Messaufgaben Geschwindigkeitsmessung und absolute Positionsmessung und ermöglichen somit die Realisierung einer rein bordautonomen Ortung von Schienenfahrzeugen. Die Geschwindigkeitsmessung basiert dabei auf zwei diversitären Verfahren, zum einen auf der Laufzeit-Korrelation und zum anderen auf der Frequenzanalyse der Sensorsignale. Durch die Fusion der Messwerte mittels eines Kalman-Filters wird insbesondere die Verfügbarkeit der Messung gesteigert. Mit Wirbelstrom-Sensoren lassen sich Weichen und Weichenbauteile detektieren und klassifizieren. Hierfür wird ein statistisches Modell erstellt. Mit einem Bayes-Klassifikator wird anhand von Messdaten die robuste Klassifikation von Weichen gezeigt. Anhand eines geeigneten Modells der Strecken-Infrastruktur lässt sich dann der Fahrweg eines Schienenfahrzeugs gleisgenau nachvollziehen. Zur Modellierung wird ein Hidden-Markov-Modell verwendet, welches auch die statistischen Einflüsse auf die Klassifikation berücksichtigt. Die Wirbelstrom-Sensorik besitzt wegen ihrer Vielseitigkeit die Möglichkeit, die Messgrößen Geschwindigkeit und Position redundant mit teilweise diversitären Verfahren zu bestimmen. Daher eignet sie sich besonders zum Einsatz in sicherheitsrelevanten Anwendungen.

    For safety-relevant train location purposes, train-borne systems are more and more preferred, as track-related systems cause high installation effort and maintenance costs. Eddy current sensors allow the measurement of the train's velocity and its absolute position with only on-board equipment. The velocity measurement is based upon two diverse methods, correlation techniques and a frequency analysis. By fusing the measured values with a Kalman Filter, the availability of the velocity measurement is significantly increased. With eddy current sensors, a detection and classification of turnouts and turnout components is possible. A Bayes classificator is used for a robust turnout classification, making use of a statistical signal model.With an adequate model of the railway infrastructure, the path of a vehicle through the railway network can be tracked. To handle the statistical influences on the classification, a Hidden Markov Model is used successfully. The eddy current sensor system allows to measure velocity and position of a train with partly diverse redundant methods. Thus, it can be implemented in safety-related applications.


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