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KI für die Zustandsüberwachung und prädiktive Instandhaltung:
Vor welchen Herausforderungen stehen wir?
Jörn Groosjoern.groos@dlr.de
Institut für Verkehrssystemtechnik
DLR.de • Folie 1 Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
DLR.de • Folie 2
Prädiktive Instandhaltung: Voraussetzungen
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
DLR.de • Folie 3
Zustandsüberwachung des Gleisoberbaus: Stand der Technik
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
Messfahrzeuge
• Der sichere Betrieb wird gewährleistet
• Prädiktive Instandhaltung ist aufgrund zu langer Intervalle und / oder fehlender Informationen in
der Regel nicht möglich!
Gleisbegehungen (mit Messgeräten)
Monitoring P
ara
mete
r A
4
6
8
10
Fehlfunktion der Anlage
Detektion
Diagnose
Prognose
Künstliche Intelligenz!
Stabiler Trend: erkannt
und verlässlich
extrapoliert
Erkannte Anomalie im
Anlagenverhalten
Der Wunsch / die Erwartung
Wenige Parameter, korrekte Diagnosen, zuverlässige Prognosen
DLR.de • Folie 4
DLR.de • Folie 5
Konkrete Fallbeispiele aus unseren Forschungsprojekten
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
WeicheStellwerk Oberbau / Schiene
joern.groos@dlr.de / https://elib.dlr.de/
DLR.de • Folie 6
Konkrete Fallbeispiele aus unseren Forschungsprojekten
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
WeicheStellwerk Oberbau / Schiene
joern.groos@dlr.de / https://elib.dlr.de/
Komplexität der Assets /
Expertenwissen nutzen
Einflüsse von Witterung und
BetriebHerangehensweise des DLR
DLR.de • Folie 7 Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
KI in der LST: Isolationsüberwachung der Kabelanlage in Elektronischen
Stellwerken (EStW)
Isolationswiderstand im EStW in
Plattling (16.4.2015 – 20.4.2015)
Typischer Verlauf der Werte des Isolationswiderstandes
Foto: Messgerät IRDH265 und Datenlogger im EStW in Plattling
DLR.de • Folie 8 Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
KI in der LST: Isolationsüberwachung der Kabelanlage in Elektronischen
Stellwerken (EStW)
Zeitverzögerte negative Korrelation
zwischen Isolationswiderstand und
Temperatur
19.-21.4.2015 (kein Niederschlag)
Korrelationen mit meteorologischen Parametern
DLR.de • Folie 9 Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
KI in der LST: Isolationsüberwachung der Kabelanlage in Elektronischen
Stellwerken (EStW)
Schätzung der Werte des
Isolationswiderstandes durch
Vergangenheitswerte des
Widerstandes und
vergangener sowie aktueller
Temperaturwerte
Korrelationen mit meteorologischen Parametern
DLR.de • Folie 10 Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
KI in der LST: Isolationsüberwachung der Kabelanlage in Elektronischen
Stellwerken (EStW)
Häufung der Einbrüche zu
bestimmten Uhrzeiten
Analyse der kurzzeitigen, starken Widerstandseinbrüche
15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00
DLR.de • Folie 11 Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
KI in der LST: Isolationsüberwachung der Kabelanlage in
Elektronischen Stellwerken (EStW)
Klassifizierung der Widerstandsdaten anhand der Betriebsdaten des Stellwerks
Normale
Messung
Einbruch des
Isolations-
widerstandes
Gesamt 100%
29,545
100%
594
Klassifiziert als
normal 99.89% 1.85%
Klassifiziert als
Einbruch0.11% 98.15%
DLR.de • Folie 12
Ein komplexes System:
Die Eisenbahnweiche
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
DLR.de • Folie 13
Herausforderungen bei der Weichenüberwachung
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
Fehlfunktionen sind leicht zu erkennen
„Normale“ Variabilität maskiert sich
anbahnende Fehlfunktionen und erschwert
die Annotation von Trainingsdaten
- 0,7 C°
25 C°
Str
om
stä
rke in A
mpere
5
10
15
Str
om
stä
rke in A
mpere
5
10
15
0,5 s 1,5 s1 s15 s10 s5 s0
- Merkmalsextraktion
- Kontextwissen (“Bauernregeln”)
- Annotation / Trainingsdaten
- Datenquellen erschließen
DLR.de • Folie 14
Funktionales Model / FMECA
Vorhandene Daten
Expertenwissen nutzbar machen
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
Weiche
DLR.de • Folie 15
Diagnose: Einsatz (objekt-orientierter) Bayesscher Netze
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
Evidence
Calibration
BenefitsExpert
Knowledge
Historical
Data
Sensor Data
(Features)
Failure
Detection
Tools
Fault Diagnostics
Bayesian Network Model
Transparency
Automation
Sensitivity Analysis
Integrated Modelling
Modularity
Weiche
Diagnose
DLR.de • Folie 16 Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
Projekt HavenZuG: Hafenbetriebsoptimierung durch vorausschauende
eingebettete Zustandsüberwachung der Gleisinfrastruktur
Projektziele
- Erprobung eingebetteter Multi-Sensor-Systeme (Inertialsensoren und Kameras) auf Rangierlokomotiven
- Entwicklung von Datenanalyse-Verfahren für die kontinuierliche automatische Zustandsüberwachung
- Evaluation des erreichten Reifegrades und Wirtschaftlichkeitsbetrachtung für eine nachgelagerte Produktentwicklung
DLR.de • Folie 17
Datenwissenschaftliche und technische Kernherausforderungen
• Systematische Nutzbarmachung von Experten- und Kontextwissen
• Erhebung und Bereitstellung hochqualitativer Trainings- und Benchmark-Datensätze
• Vollautomatisierte Erstellung aktueller digitaler Abbilder der Infrastruktur mit allen relevanten
Eigenschaften und Systemen
• Erfassung und (skalenübergreifende) Simulation / Prognose des Verkehrsgeschehens
einschließlich relevanter Umgebungsbedingungen (z. B. Wetter)
• Systemarchitekturen und Datenmodelle für Daten- und Diensteplattformen / Data Governance
• Sicherheitsnachweis für KI-basierte Systeme und Verfahren
Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
DLR.de • Chart 18
DLR.de • Folie 19 Symposium Zug zur Digitalisierung > Jörn Groos > 04.11.2020
Literaturauszug / Quellen
Stellwerk
- 2019: Möglichkeiten der KI-Anwendung im Sektor Bahn und in der LST (https://elib.dlr.de/134081/)
- 2018: ESTW-Kabelanlagen: Relevante Einflüsse auf den Isolationswiderstand (https://elib.dlr.de/120193/)
- 2015: Datengetriebene Diagnoseansätze für ESTW-Kabelanlagen (https://elib.dlr.de/97274/)
Weiche
- 2020: Detecting anomalous behavior of railway switches under real operation conditions: workflow and implementation
(https://elib.dlr.de/132828/)
- 2019: Anomaly Detection and Forecasting Methods Applied to Point Machine Monitoring Data for Prevention of Switch
Failures (https://elib.dlr.de/127352/)
- 2019: Transparente Fehlerdiagnose bei Weichenstörungen mittels Bayes'scher Netze (https://elib.dlr.de/128850/)
- 2018: Data-driven condition now- and forecasting of railway switches for improvement in the quality of railway
transportation (https://elib.dlr.de/118932/)
Oberbau/Schiene
- 2019: Eingebettete Zustandsüberwachung der Gleisinfrastruktur: Entwicklung und Erprobung von eingebetteten Multi-
Sensor-Systemen für die kontinuierliche Zustandsüberwachung der Gleisinfrastruktur im operativen Betrieb
(https://elib.dlr.de/129363/)
- 2020: Analysis of Railway Track Irregularities with Convolutional Autoencoders and Clustering Algorithms
(https://elib.dlr.de/136375/)
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