Detektion av spårskador i järnväg – Tågbaserade fältprov av prototyp

Bakgrund

Inspektioner av järnvägsbefästningar eller rälsskador utförs med jämna mellanrum, och sker vanligtvis via manuella inspektioner eller via speciella mättåg. Många mätmetoder är dock svåra att implementera i reguljär tågtrafik och kräver oftast fri sikt vilket inte alltid är fallet då tex. befästningar är täckta av snö eller sand.

I tidigare projekt (se nedan) finansierade av Infrasweden2030 har en robust sensor utvecklats, för tillståndsövervakning av järnvägsbefästningar och rälsskador, baserad på mätning av magnetfältsvariationer. Denna sensor behöver valideras.

Viktiga resultat som projektet gav

Syftet med projektet var att skapa ett system för tillståndsövervakning som kan bidra till att effektivisera underhållet av det svenska järnvägsnätet och skapa förutsättningar för optimeringen av anläggningens tillgänglighet, nyttjandegrad och i slutändan attraktivitet från ett kundperspektiv. Målet med projektet var att utföra valideringstester från tåg av en framtagen sensor för kontaktlös mätning av defekta befästningar i ett järnvägsspår. Systemet har validerats via mätningar från tåg i drift under verkliga förhållanden i verklig järnvägsmiljö.

Långsiktiga effekter som förväntas

I projektet har fästanordningar för montage av mätsensorn tillverkats. Dessa har installerats på ett rälsgående underhållsfordon och ett på ett godståg tillsammans med den framtagna mätsensorn och tillhörande kring system. Mätningar har utförts och matsignalerna har analyserats i syfte att anpassa detektionsalgoritmen för detektion av anomalier i befästningssystem. Lyckade test av utvecklad algoritm och prototyp har utförts och validerats från lok i drift vid en hastighet av 70 km/h.

Upplägg och genomförande

Arbetet i projektet har utförts i samarbete mellan akademin, tillverkningsindustrin och järnvägsägare och operatörer. Arbetet har skett i tre hopkopplade arbetspaket. Finjusteringar av prototyp och tillverkning av fästen, analys av signaler och anpassning av detektionsalgoritm och fältmätningar. Den största framgångsfaktorn i detta projekt har varit sammansättningen av individer med rätt kompetens och förmåga att samarbeta. Branschens engagemang har också varit en bidragande orsak till ett lyckat resultat trots restriktioner kopplade till covid 19-pandemin.