HTWK-Nachwuchsforscher Maik Wolf für Beitrag zu Sensorkommunikation auf internationaler Schwingungstechnik-Konferenz ausgezeichnet
Schlechte Witterungsbedingungen, holprige Straßen, ruppiger Fahrstil: All diese Aspekte führen auf Dauer zum Fahrzeugverschleiß – auch bei Straßenbahnen. Alle acht Jahre fahren die Bahnen zur Hauptuntersuchung. Hier wird entschieden, ob eine Komponente getauscht wird oder weitere acht Jahre in Benutzung bleibt. In seiner Doktorarbeit beschäftigt sich der Maschinenbauingenieur Maik Wolf von der HTWK Leipzig mit der Frage: Wie kann der Verschleiß von Straßenbahnen mithilfe von Sensoren früher erkannt werden? Einen Auszug seiner Ergebnisse stellte er auf der 41. Internationalen JVE-Konferenz für Schwingungstechnik am 30. September 2019 in Leipzig vor. Dafür erhielt er jetzt einen Best Paper Award.
Die Forschung von Maik Wolf basiert auf einem gemeinsamen Projekt der HTWK Leipzig zusammen mit den Leipziger Verkehrsbetrieben (LVB) und zwei Messtechnikunternehmen aus Leipzig und Zwenkau. Darin entstand ein Diagnosesystem, das den Verschleißzustand von Antriebskomponenten anhand ihrer Schwingungsmuster erkennt. Das System besteht aus mehreren Schwingungssensoren, die am Getriebe einer Straßenbahn befestigt werden und ihre Auswertung an einen Computer senden. Damit die Messgeräte dauerhaft einsatzfähig sind, funktionieren sie vollkommen energieautark. Sie gewinnen also allen nötigen Strom selbstständig aus ihrer Umgebung.
Im ausgezeichneten Konferenzbeitrag stellt Maik Wolf zusammen mit Prof. Mathias Rudolph (HTWK Leipzig) und Prof. Olfa Kanoun (TU Chemnitz) – Doktorvater und Doktormutter seiner Promotion – einen Ansatz zur Datenauswertung in den Messgeräten vor. „Damit die Sensoren ohne zusätzlichen Strom und damit ohne Kabel auskommen, dürfen sie nur sehr wenig Energie verbrauchen. Deshalb ist es nicht möglich, alle Messdaten kontinuierlich an einen Computer zu schicken und erst dort auszuwerten. Die Sensoren müssen einen Teil der Diagnose selbst übernehmen“, erklärt Wolf. In seinem Konferenzbetrag beschreibt er seine Lösung für diese Herausforderung: Die Messgeräte prüfen kontinuierlich, ob die Rahmenbedingungen für eine Diagnose ausreichend gut sind und tauschen sich untereinander darüber aus. Denn beispielsweise ein schlechter Gleiszustand macht die Messungen ohnehin unbrauchbar. Erst wenn alle Randbedingungen stimmen, senden die Messgeräte ihre Schwingungsdiagnose an den Computer weiter.
Ein Teil von Wolfs Forschungsergebnissen kommt bereits in Leipziger Straßenbahnen zum Einsatz: Die beiden Messtechnikunternehmen aus dem gemeinsamen Forschungsprojekt nutzen einen abgewandelten Prototyp des entwickelten Systems, um Handlungsempfehlungen für die LVB zum aktuellen technischen Zustand der Straßenbahnen abzuleiten.
Der mit dem Best Paper Award ausgezeichnete Konferenzbeitrag ist online frei verfügbar: Maik Wolf, Mathias Rudolph, Olfa Kanoun (2019): Concept for an Event-triggered Wireless Sensor Network for Vibration-based Diagnosis in Trams. Vibroengineering Procedia 27, S. 55-60, DOI: 10.21595/vp.2019.21033.
Autorin: Dr. Rebecca Schweier