Der urbane Schienenverkehr steht unter ständigem Druck. Enge Kurvenradien, hohe Taktfrequenzen und steigende Umweltanforderungen führen zu bekannten Herausforderungen: Kurvenquietschen, erhöhter Rad-Schiene-Verschleiss und der Einsatz von Schmierstoffen mit negativen Umweltauswirkungen.
Die konventionelle Schienenkopfkonditionierung arbeitet meist statisch – mit festen Schmiermengen an festen Orten, unabhängig von Wetterbedingungen oder dem tatsächlichen Bedarf. Daraus entsteht häufig ein Zielkonflikt zwischen Lärmminderung, Verschleissreduktion und Umweltschutz.
Genau hier setzt das Forschungsprojekt zur intelligenten Schienenkopfkonditionierung an. Die Anforderungen werden datenbasiert ermittelt, unter Einbezug von:
- akustischen Sensoren direkt am Fahrzeug
- kontinuierlichem Lärmmapping entlang der Strecke
- Wetter- und Betriebsdaten
- KI-gestützter Auswertung
So wird die Schmierung situationsabhängig und vorausschauend ausgelöst, basierend auf realen Betriebsdaten. Dies ist der Ausgangspunkt unserer Forschung.
Mehr Hintergrund zum Forschungsprojekt Intelligente Schienenkopfkonditionierung, inklusive Zielsetzung, Vorgehen und Systemarchitektur, finden Sie hier:
– Projektbeschreibung:
https://www.aramis.admin.ch/Default?DocumentID=73688&Load=true
– Projektpräsentation (Überblick und Aufbau, nur auf Deutsch):
https://www.aramis.admin.ch/Default?DocumentID=73691&Load=true
