Selbstlernende Parametrisierung Schienenkopfkonditionierung

• Research unit: FOT
• Project number: 1120

Short description (German)

Die „Selbstlernende Schienenkopfkonditionierung“, kurz „i-SKK“ genannt, aktiviert die auf demFahrzeug verbaute Schienenkopfkonditionierung auf Grundlage des vorliegenden Konditionierbedarfs. Dieser wird auf Grundlage eines Lärmmappings unter Zuhilfenahme von Sensordaten und künstlicher Intelligenz ermittelt, wodurch der Ort und Zeitpunkt der Konditionierung prognostisch vorhergesagt werden kann. Die Funktionsweise der eingebauten SKK-Anlage bezüglich Sprühdauer, Sprühmenge oder individueller Ansteuerung einzelner Düsen wird nicht verändert, weshalb die i-SKK unabhängig von Fahrzeugtyp verbauter SKK-Anlage sowohl in bestehenden als auch Neufahrzeugen verwendet werden kann. Die Datengrundlage für den Betrieb der i-SKK wird durch die auf 15 Strassenbahnen verbaute Audiomesstechnik erreicht, die mit einem IoT-Gateway über das Mobilfunknetz (LTE) einen permanenten Datenstream an eine Cloudermöglichen. Dort ermittelt die KI anhand der prozessierten Audioroh-, Meta- und meteorologischen Daten den optimalen Zeitpunkt und Ort der Konditionierung.

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• Projektbeschreibung [PDF] 221 kB

Short description (English)

The ‘self-learning rail head conditioning’ system, known as ‘i-SKK’, activates the rail head conditioning system installed on the vehicle based on the current need of conditioning. The need is determined on the basis of noise mapping using sensor data and artificial intelligence, which allows the location and time of conditioning to be predicted. The functionality of the built-in SKK system in terms of spray duration, spray quantity or individual control of individual nozzles is not changed, which is why the i-SKK can be used in both existing and new vehicles, regardless of the type of SKK system installed. The data basis for the operation of the i-SKK is provided by audio measurement technology installed on 15 trams, which enables a permanent data stream to a cloud via an IoT gateway using the mobile network (LTE). There, the AI determines the optimal time and place for conditioning based on the processed raw audio, meta and meteorological data.

Short description (French)

Le « conditionnement auto-adaptatif du champignon du rail », appelé « i-SKK », active le conditionnement du champignon du rail installé sur le véhicule en fonction des besoins de conditionnement existants. Ceux-ci sont déterminés à partir d'une cartographie du bruit à l'aide de données de capteurs et d'intelligence artificielle, ce qui permet de prévoir l'emplacement et le moment du conditionnement. Le fonctionnement du système SKK intégré en termes de durée de pulvérisation, de quantité pulvérisée ou de commande individuelle des buses n'est pas modifié, ce qui permet d'utiliser l'i-SKK indépendamment du type de véhicule équipé du système SKK, tant dans les véhicules existants que dans les véhicules neufs. Les données nécessaires au fonctionnement de l'i-SKK sont fournies par la technologie de mesure audio installée sur 15 tramways, qui permet un flux de données permanent vers un cloud via une passerelle IoT sur le réseau mobile (LTE). Là, l'IA détermine quantité et lieu optimaux pour le conditionnement à partir des données audio brutes, méta et météorologiques traitées.

Publications / Results (German)

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• Abschlussbericht [PDF] 2'989 kB
• Literaturstudie Verschleissmechanismen [PDF] 1'784 kB
• Präsentation Projektergebnisse [PDF] 2'195 kB