Automatisierter Bahnbetrieb
Overview
A central area of application in which our professorship contributes its knowledge are various projects that pursue the goal of automated and efficient mobility in the railway sector. The associated projects are part of the Smart Rail Connectivity Campus (SRCC). Core components of the train projects are
- Modeling of train dynamics
- State estimation for predicting future track conditions
- Controller design for braking and acceleration
- Test planning and validation of models and controllers
Smart Rail Connectivity Campus (SRCC)
As part of the project, a globally visible research and development facility is to be established in Annaberg-Buchholz. The focus is not only on cooperation between Chemnitz University of Technology and the city of Annaberg-Buchholz, but also on expanding a network with partners in order to carry out research, development and innovation work. The aim of the project is digitized, networked, automated and sustainable, i.e. economically, ecologically and socially efficient mobility. Further information can be found on the website of the Smart Rail Connectivity Campus (SRCC).
Research train
The SRCC provides a research train (a converted VT 642 (Desiro) commuter train) for the implementation and validation of the algorithms designed by our team.
Related projects
As part of the cooperation with the SRCC, the following projects are in progress or have been successfully completed.
In diesem Projekt sollen Kartendaten aufgenommen und klassifiziert werden, die Informationen entlang der Strecke speichern und auf die bei zukünftigen Fahrten zurückgegriffen werden kann. Diese Daten können beispielsweise Traktionsdaten beinhalten, die benötigt werden, um die Modellierung der Zugdynamik und dadurch auch die Regelung zur Vermeidung von Gleiten und Schleudern zu verbessern (siehe Projekt EETCM).
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Basierend auf fusionierten Positionsdaten (im Innen- und Außenbereich), die von Projektpartnern zur Verfügung gestellt werden, soll eine Bremsregelung entwickelt werden, um den Zug mit einer Abweichung von weniger als 10 Zentimetern an einem gewünschten Ort zum stehen zu bringen. Der Hintergrund ist dabei, dass verschiedene Bereitstellungsfahrten automatisiert durchgeführt werden sollen, um den Triebfahrzeugführer zu entlasten. Ein Artikel in der Freien Presse (Lokalzeitung) berichtet ausführlich über das Vorhaben und unsere Aufgaben.
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Trotz gleicher Streckenbedingungen können Kraftstoffverbrauch und Verschleiß ein und desselben Zuges stark variieren. Dies ist beispielsweise auf unterschiedliche Erfahrung und Streckenkenntnis der Triebfahrzeugführer zurückzuführen. Die fehlende Erfahrung spiegelt sich dabei in höheren Umweltbelastungen sowie Wartungskosten wieder. Um den Verschleiß an Schienen und Rädern zu verringern, wurde ein prädiktiver Ansatz genutzt, mit dem Ziel Gleiten und Schleudern (also das Durchdrehen der Räder) zu verhindern. Mit Hilfe Modellprädiktiver Regelung können Nebenbedingungen berücksichtigt und auf Störungen in Echtzeit reagiert werden. Die benötigte Robustheit wurde durch die Berücksichtigung einer unsicheren Masse des Zuges gewährleistet, welche die unbekannte Anzahl an Passagieren widerspiegelt. Im Projekt konnte gezeigt werden, dass eine Handlungsempfehlung für den Triebfahrzeugführer in Form einer Stellung des Fahr-Bremshebels ausgegeben werden kann, um den Zug ohne Auftreten von Gleiten und Schleudern energieoptimal und unter Einhaltung eines Fahrplans zum Ziel zu bewegen. Die Projektergebnisse wurden im Rahmen einer wissenschaftlichen Konferenz, der ECC 2023, vorgestellt. Der Artikel mit weiteren Informationen ist hier bzw. hier zu finden.
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