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Mit der Erhöhung der Fahrtgeschwindigkeit auf der Schiene gewinnt grundsätzlich auch der Sicherheits- und Instandhaltungsaspekt immer mehr an Bedeutung. Schienenfahrzeuge werden heutzutage noch überwiegend konventionell instandgehalten, d.h. in der Regel nach vorgegebenen zeit- oder laufleistungsabhängigen Fristen kontrolliert und ggf. instandgesetzt. Trotz bereits erheblicher Erhöhung des Anteils an zustandsorientierten Instandhaltungsmethoden – insbesondere im Hochgeschwindigkeitsverkehr – fehlt bis heute eine umfassende kontinuierliche On-Board-Diagnose mechanisch stark beanspruchter Fahrwerkskomponenten, welche eine geeignete Basis für die Einsparung von Instandhaltungskosten darstellt. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Algorithmenentwicklung für eine On-Board-Diagnose von Schäden an sicherheitsrelevanten Fahrwerkskomponenten sowie eine schnelle Entgleisungs-detektion. Im Rahmen der Arbeit werden zunächst die statistischen Eigenschaften der Beschleunigungsdaten bis hin auf ihre Modellierbarkeit untersucht. Anschließend werden geeignete Diagnoseverfahren für Radsatz und Radsatzlager, Schlingerdämper sowie Radsatzführungsbuchse erläutert. Umfangreiche Messungen an intakten und gezielt geschädigten Fahrwerkskomponenten belegen die Eignung der Diagnoseverfahren. Abschließend wird das Thema Entgleisungsdetektion kurz behandelt und ein Lösungsansatz vorgestellt. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit reihen sich in die bisherigen positiven Entwicklungsergebnisse der DB AG in Sachen On-Board-Fahrwerksdiagnose ein und zeigen gleichfalls, dass mit geeigneten online fähigen Algorithmen, gepaart mit moderner Mess- und Rechentechnik, eine Systemrealisierung prinzipiell möglich ist. Mit wenigen Sensoren pro Fahrwerk können die Beschleunigungsdaten an den markanten Punkten während der Zugfahrt kontinuierlich erfasst werden. Durch Einsatz spezieller Algorithmen, welche auf einem On-Board-Rechner zu implementieren sind, kann ein auftretender Fehler zeitnah und sicher detektiert werden.
Main focus of this thesis is the development of algorithms for on-board fault diagnosis of some safety relevant bogie components and derailment detection. First of all, the statistical characteristics of the recorded acceleration data and their feasibility for building mathematical models are studied. Subsequently some diagnosis algorithms for wheel set, wheel set bearing, anti-rolling damper and wheel set guiding sleeves are introduced. Voluminous field measurements with both faultless and faulty bogie components give evidence of the suitability of the proposed diagnose techniques. The positive results show that the realisation of an on-board diagnosis system for high speed trains is in principle possible. Using a few sensors per bogie, the acceleration data of some distinctive positions can be measured continuously. With the help of the dedicated diagnosis algorithms, certain faults of bogie components can be detected quickly and reliably.
