Mötesplatsen för dig inom järnvägsindustrin, nov, 18 2018
Senaste Nytt

TU Graz använder akustiska vågor för att upptäcka rälsfel

Färgen på skärmen visar mängden akustisk intensitet längs en järnvägssträcka. Blå indikerar akustisk intensitet på låg nivå och röd visar akustisk intensitet på hög nivå. Bild: Graz University of Technology
Färgen på skärmen visar mängden akustisk intensitet längs en järnvägssträcka. Blå indikerar akustisk intensitet på låg nivå och röd visar akustisk intensitet på hög nivå. Bild: Graz University of Technology
Publicerad av
Markku Björkman - 12 sep 2018

Graz University of Technology använder akustiska vågor för att upptäcka spårfel och slitna komponenter. I många länder används redan akustisk avkänning (DAS) för att identifiera tåget position. Ivan Vidovic, som är forskarassistent vid Institutet för järnvägsteknik och transportekonomi vid Graz tekniska högskola i Österrike, deltar i ett projekt för att uppnå detta mål. Han är en av föredragarna vid Intelligent Rail Summit 2018, som äger rum den 27-29 november i Malmö.

Akustiska vågor används redan för tågposition i ett antal länder, däribland Österrike, Japan, Tyskland och Schweiz. Men Vidovic vill gå ett steg längre genom att använda samma signal för att identifiera järnvägsspår, till exempel slitage och ballastnedbrytning.

- När ett tungt tåg passerar en sträcka genereras en specifik ljudvåg med ett karakteristiskt mönster. När samma mönster ses igen i ljudvågorna vet analytikerna omedelbart att det handlar om ett tungt tåg. Därigenom identifieras olika typer av tåg.

I teorin kan metoden också användas för att identifiera skador på banan ellr hos växelteknik. Denna metod använder fiberoptiska kablar som finns redan längs spåret. Endast en glasfiberkabel per sträcka behövs för denna teknik. Dessutom behövs en särskild enhet för att övervaka upp till 40 kilometer räls.

För närvarande arbetar TU Graz på ett tvåårigt projekt i samarbete med en central europeisk infrastrukturförvaltare, som använder denna teknik. Hitintills har tekniken fungerat framgångsrikt.

- Det ser väldigt lovande ut. Med ljudvågorna kan vi se exakt när underhåll har genomförts, till exempel ifråga om ballastfyllning eller tidpunkten för rälsslipning, säger Vidovic.

Annons

Annons

Annons