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Gleisbasierte Schwingungs-diagnose an Straßenbahnen – mit komplementärer Sensorik

  • Maik Wolf , Mathias Rudolph , Johannes Köllner und Peter Holstein
Veröffentlicht/Copyright: 29. Mai 2019
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Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Aus der Zeitschrift Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb Band 114 Heft 5

Kurzfassung

Straßenbahnen gehören zu den wichtigsten und langlebigsten Transportmitteln im innerstädtischen Nahverkehr. Zunehmend ergeben sich aus den technischen Rahmenbedingungen für deren Betrieb Handlungsfelder in Bezug auf Lärmbelastung der Umwelt und stark variierenden Verschleiß der Fahrzeuge. Mit Methoden der technischen Akustik und der multivariaten Datenanalyse auf Basis komplementärer Sensorik bis 80 kHz werden Lösungsansätze zur Früherkennung straßenbahntypischer Schadenszustände und zur Lärmminderung mit dem Ziel der vorsorglichen Einleitung von Instandhaltungsmaßnahmen präsentiert.

Abstract

Trams are one of the most important and long-lasting forms of public transportation. But the technical requirements for the use of trams still give reason for activities with regard to noise pollution of the environment and highly varying vehicle wear. Using methods of technical acoustics and multivariate data analysis based on complementary sensors up to 80 kHz, solutions are presented for the early detection of typical tram damage conditions and for noise reduction with the aim of initiating preventive maintenance measures.

Maik Wolf, M. Eng, geb. 1988, studierte an der HTWK Leipzig Maschinenbau, Fachrichtung Mechatronik. Seit 2014 ist er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der HTWK Leipzig in den Bereichen Forschung und Lehre tätig.

Prof. Dr.-Ing. Mathias Rudolph, geb. 1968, studierte an der TH Leipzig Elektrotechnik, Fachrichtung Mess-, Steuer- und Regelungstechnik und promovierte 1999 zum Dr.-Ing. Nach Tätigkeiten als Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Umweltforschungszentrum Leipzig-Halle GmbH sowie als Oberingenieur in Lehre und Forschung an der Professur für Systemtheorie der TU Chemnitz war er seit 2006 bei der Siemens AG in Erlangen als Entwicklungsingenieur auf dem Gebiet der Maschinensimulation tätig. Seit 2013 ist er Inhaber des Lehrstuhls für Industrielle Messtechnik an der HTWK Leipzig.

Johannes Köllner, geb. 1965, ist Dipl.-Ing. für Fertigungstechnik. Nach seinem Studium war er zunächst als technischer Leiter und später als Produktionsleiter in einem mittelständischen Unternehmen für Werkzeugbau und Kunststoff-Spritzgießtechnik beschäftigt. 2003 erfolgte ein Branchenwechsel in die technische Diagnose als Leiter für Forschung und Entwicklung bei der SDS Schwingungs Diagnose Service GmbH mit Sitz in Zwenkau bei Leipzig. Seit 2012 ist er Geschäftsführer des Unternehmens.

Prof. Dr. Peter Holstein, geb. 1956, hat nach dem Physikstudium viele Jahre auf Gebieten der Materialwissenschaft und Spektroskopie geforscht. Nach seinem Wechsel in die Industrie arbeitete er vor allem auf Gebieten der technischen Akustik und des industriellen Ultraschalls. Schwerpunkte seiner Tätigkeit in der strategischen Entwicklung bei der SONOTEC GmbH sind Messtechnik und neue Verfahren für Ultraschallanwendungen und die Koordination des Netzwerks NETUS. An der TU lmenau hat er eine Honorar-Professur für Technische Akustik inne.

Literatur

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Online erschienen: 2019-05-29
Erschienen im Druck: 2019-05-28

© 2019, Carl Hanser Verlag, München

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. Logistik als digitaler Vorreiter
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Montage
  6. Arbeitsfortschrittssynchrone Materialbereitstellung in der Großgerätemontage
  7. Interaktive 4D-Flächenbelegungsplanung
  8. Instandhaltung
  9. Opportunistische Instandhaltungsplanung in Flexiblen Fertigungssystemen
  10. Predictive Maintenance im Kontext der industriellen Robotik
  11. Logistikplanung
  12. Regelbasiertes Assistenzsystem zur Logistikplanung
  13. Data Mining
  14. Dynamische Röntgenprüfung in der Elektronikproduktion
  15. Supply-Chain-Management
  16. LoRaWAN als Kommunikationstechnologie für vernetzte Sonderladungsträger
  17. Sensorik
  18. Sensorauswahl für Bestandsanlagen
  19. Gleisbasierte Schwingungs-diagnose an Straßenbahnen – mit komplementärer Sensorik
  20. Agile Arbeitsweise
  21. Agile Invention: Zehn Erfolgsthesen
  22. Agil, intelligent, flexibel
  23. Management
  24. Systematisches Organisation 4.0-Vorgehensmodell zur ganzheitlichen Prozessdigitalisierung
  25. Me-Systeme
  26. Herausforderungen bei der Auswahl und Beschaffung von ME-Systemen
  27. Anwenderbericht
  28. Fehlerquellen minimieren
  29. Digitalisierung
  30. Digitalisierung der Fabrik – Datenqualität als Schlüssel zum Erfolg
  31. Digitaler Informationsfluss in der Unikatfertigung
  32. Künstliche Intelligenz
  33. Qualitätsprognose anhand Prozess-parametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science
  34. Kollaboration
  35. Kollaboration in globalen Wertschöpfungsnetzwerken
  36. Vorschau/Preview
  37. Vorschau
https://doi.org/10.3139/104.112088

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. Logistik als digitaler Vorreiter
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Montage
  6. Arbeitsfortschrittssynchrone Materialbereitstellung in der Großgerätemontage
  7. Interaktive 4D-Flächenbelegungsplanung
  8. Instandhaltung
  9. Opportunistische Instandhaltungsplanung in Flexiblen Fertigungssystemen
  10. Predictive Maintenance im Kontext der industriellen Robotik
  11. Logistikplanung
  12. Regelbasiertes Assistenzsystem zur Logistikplanung
  13. Data Mining
  14. Dynamische Röntgenprüfung in der Elektronikproduktion
  15. Supply-Chain-Management
  16. LoRaWAN als Kommunikationstechnologie für vernetzte Sonderladungsträger
  17. Sensorik
  18. Sensorauswahl für Bestandsanlagen
  19. Gleisbasierte Schwingungs-diagnose an Straßenbahnen – mit komplementärer Sensorik
  20. Agile Arbeitsweise
  21. Agile Invention: Zehn Erfolgsthesen
  22. Agil, intelligent, flexibel
  23. Management
  24. Systematisches Organisation 4.0-Vorgehensmodell zur ganzheitlichen Prozessdigitalisierung
  25. Me-Systeme
  26. Herausforderungen bei der Auswahl und Beschaffung von ME-Systemen
  27. Anwenderbericht
  28. Fehlerquellen minimieren
  29. Digitalisierung
  30. Digitalisierung der Fabrik – Datenqualität als Schlüssel zum Erfolg
  31. Digitaler Informationsfluss in der Unikatfertigung
  32. Künstliche Intelligenz
  33. Qualitätsprognose anhand Prozess-parametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science
  34. Kollaboration
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