Neuron Soundware verlängert die Lebensdauer von Rolltreppen in der Prager und Wiener U-Bahn
Die Prager Verkehrsbetriebe und Wiener Linier verfolgen einen progressiven Ansatz für neue Trends im Bereich der vorausschauenden Instandhaltung, der die steigenden Erwartungen der Fahrgäste sowie die Anforderungen an Effizienz, Personalmanagement, langfristige Investitionen und die Digitalisierung von Anlagen und Prozessen widerspiegelt.
Dank der Ergebnisse der Technologie, die künstliche Intelligenz zur Verarbeitung von Schall- und Vibrationssignalen einsetzt, konnten wir in Zusammenarbeit mit den Prager Verkehrsbetrieben und den Wiener Linien Möglichkeiten zur Verlängerung der Lebensdauer von Rolltreppen, zur Verringerung ihrer Ausfallzeiten und zur Priorisierung der Aktivitäten des Wartungsteams ermitteln.
Die mehr als einjährige Zusammenarbeit bei der Fahrtreppenüberwachung durch Neuron Soundware-Lösungen gipfelte in einem kontrollierten Stresstest einzelner Fahrtreppenkomponenten in einer U-Bahn-Umsteigestation. Ziel des Tests war es immer, die Erkennung einer drohenden Störung zu verifizieren. Diese Fallstudie wird Sie durch den Test führen und Ihnen die Ergebnisse zeigen.
Die Überwachung von Rolltreppen als spezifische Ausrüstung führte zur Anpassung von Technologien und Verfahren, die NSW normalerweise im Bereich von Industrieunternehmen einsetzt (Überwachung von Pumpen, Ventilatoren, Kompressoren usw.). Diese Fallstudie diente auch dem Aufbau von Fachwissen im Bereich der Rolltreppen in ihrer Gesamtheit, nicht nur einzelner Teilkomponenten.
Ergebnisse der Simulation
Dreizehn Maschinenteile im linken Teil der Fahrtreppe wurden ausgewählt, um Ausfallbedingungen zu simulieren. Dabei handelte es sich um den überwachten Fahrtreppentyp Thysen FT-732.
Simulationsgruppe
Typ der Simulation
Einbauteil
I. Rollen - Kette und gestuft
- Risse in der Rollenbinde 1, 5, 10mm, Entfettungsrollen, 1-3 Rollen
II. Gleise - Haupt-/Rückwärtsfahrt, Hilfs-/Rückwärtsfahrt
- Riffel auf dem Gleisabschnitt, Loch im Gleisabschnitt, Zulässige Gleisabschnittkupplungen
III. Entlastende Kurven
Einstellungsänderung - Tropfen (oben und unten)
IV. Streumaterial
Fremdkörper im Stegblech
V. Handgriff
Einstellungsänderung schlaffer Druck/Griffdruck zu fest
VI. Leitender Herrscher
Einstellungsänderung - den Abstand des Führungslineals vergrößern
VII. Schrittweise Bandausrichtung
Ändern der Einstellung - Spannen/Lösen der Spannfedern
VIII. Angetriebene Zahnräder
Ablassen der Ölfüllung
IX. Schneckengetriebe
Ablassen der Ölfüllung
Tabelle: Liste und Typen der Simulationen zusammen mit dem einzubauenden Rolltreppenteil
Die Veränderung der Geräusch- und Anomalieerkennung mit Hilfe eines mathematischen Modells des Streumaterials auf der Firstplatte, der Verlust von Ölansammlungen im Schneckengetriebe und im Räderwerk, die Veränderung der Einstellung der Entlastungskurven und die Lockerung des Griffs erwiesen sich als schlüssig. Bei einer zumindest schwachen Detektion würde die Modellpflege das Ergebnis vermutlich deutlich verbessern (Walzen, Raupen).
Das neuronale Netz
Bei dieser Analyse wurde ein neuronales Netz (Link), das mit den Daten aller 21 Maschinen trainiert wurde, die zuvor in Zusammenarbeit mit DPP mit NSW-Sensoren ausgestattet wurden.
Spektogramme & Audio
Bevor das Audiosignal durch das neuronale Netz verarbeitet wird, wird es mittels STFT (Short Term Fourier Transform) in Spektrogramme umgewandelt. Ein Spektrogramm ist eine Darstellung der Intensität eines Audiosignals bei verschiedenen Frequenzen im Zeitverlauf.
Die y-Achse stellt die Frequenz des Signals, die x-Achse stellt die Zeitund die Färbungsrate stellt die Intensität des Signals - die Lautstärke. (Gelb = höchste Energie, Signalintensität, Dunkelviolett = geringe Energie, geringe Signalintensität).
Zur Veranschaulichung: Das obere Bild ist das reine Schallsignal, das mittlere ist eine Spektrogramm-Darstellung dieses Signals, und das untere zeigt die Frequenzverteilung für den Nennschall (grüne Kurve) und die Schallsimulation des beschädigten Maschinenteils (braune Kurve).
I. In der Firstplatte festsitzendes Streumaterial
Die Scheitelplatte ist das Element der Rolltreppe, das sich am Anfang und am Ende der Rolltreppe befindet. Sie dient als Übergangsbereich zwischen der Treppe und dem Rolltreppenbrett.
Beschreibung der simulierten Störung
Während die Fahrtreppe in Betrieb ist, verklemmt sich das Spreizmaterial unter der Scheitelplatte, wodurch die Treppenstufen ausschleifen und im schlimmsten Fall die Zähne aus der Scheitelplatte ausbrechen. Diese Art von Versagen kann sehr schnell eskalieren, vom Beginn des Problems bis hin zu einem tödlichen Ausgang. Daher ist es äußerst wichtig, eine Echtzeitüberwachung einzuführen und die Messungen häufig durchzuführen.
Mögliche Folgen einer Störung
Die Ausbreitung von Material, das unter der Firstplatte eingeklemmt ist und weiter in die Rolltreppe hineinreicht, kann kostspielige Folgen haben, wie z. B. eine falsche Einstellung des Treppenführungslineals und seine anschließende völlige Fehlausrichtung.
Manifestationen, wenn Streumaterial in der Firstplatte vorhanden ist
Das Geräusch war sogar für das menschliche Ohr unverwechselbar. Die Aufzeichnungen unterschieden sich deutlich vom Normalbetrieb, wie aus dem Spektrogramm und dem Frequenzspektrum ersichtlich ist. Diese Erscheinungen wurden dann von dem Modell wiedergegeben, das den Fehler erkannte.
Schlussfolgerung
Wie aus dieser Fehleranalyse hervorgeht, hat das Modell den Fehler eindeutig erkannt. Im Vergleich zum Normalbetrieb ohne Störung, bei dem die Rolltreppe von Personen befahren wird, konnte das Modell den Unterschied erkennen und löste keine Fehlalarme aus.
Schmiermittelleckage und Griffdruck
Wie in der ersten Tabelle vermerkt, gibt es neben der Erkennung von Fremdkörpern in der Scheitelplatte noch weitere Fehler. Die neuronalen Netze erkannten erfolgreich einen Schmierstoffaustritt und einen ungespannten Lenker, wie in den unten stehenden Bildern zu sehen ist:
II. Betrieb mit Schmierstoffaustritt aus dem Getriebe (Schneckengetriebe)
III. Druck handhaben
Der Griffdruck dient dazu, den Griffriemen richtig zu spannen, so dass er nicht verrutscht oder durch zu viel Spiel herunterfällt und nicht zu fest angezogen wird, was zu erhöhtem Verschleiß führt.
Vorteile der akustischen Detektionsüberwachungstechnologie
Diese Fallstudie umfasste vier Simulationen, die die Eignung von akustischen Fernüberwachungslösungen unter Verwendung von Datenverarbeitungstechnologie mit künstlicher Intelligenz demonstrierten. Die Vorteile, die sich aus den Tests ergaben, sind die folgenden:
- Die Instandhaltung von Transportanlagen erhält ein Werkzeug zur Erkennung von sich abzeichnenden Fehlern an überwachten Fahrtreppenkomponenten und die daraus resultierende Möglichkeit, Serviceeinsätze zu planen und Ausfallzeiten von Fahrtreppen im Notfall zu reduzieren.
- Transport Facilities Maintenance erwirbt ein Systemtool zur Fernsteuerung von überwachten Fahrtreppenkomponenten im DPP Transport Facilities Maintenance System
- Die Instandhaltung von Verkehrsmitteln gewinnt ein Instrument zur langfristigen Überwachung des Fahrtreppenbetriebs
- Bei der Wartung von Transportmitteln besteht die Möglichkeit, akustische Aufzeichnungen einzelner überwachter Rolltreppenteile zu speichern, um sie durch Abhören der aufgezeichneten Maschinengeräusche im Laufe der Zeit oder nach Reparaturen zu vergleichen
Die Wartung von Transportmitteln kann sofort Informationen über den Betrieb eines bestimmten überwachten Teils der Rolltreppe anzeigen.
Vorteile des Projekts für den DPP-Kunden
Das Projekt führt die Instandhaltung der Verkehrsanlagen in das Überwachungssystem und die Entwicklung interner Prozesse für die Arbeit mit den Überwachungsdaten der Fahrtreppen ein.
Das Projekt trägt dazu bei, die Anforderungen an die Installation von Sensortechnik in einer U-Bahn-Umgebung zu verstehen.
Das Projekt trägt dazu bei, Fahrtreppenkomponenten zu identifizieren, die sich für den Einbau akustischer Datenerfassungstechnologien eignen. Die gewonnenen Informationen dienen der Bewertung und Auswahl von Maschinenkomponenten, die sich für eine künftige Überwachung durch akustische Erfassung eignen.
Das Projekt trägt dazu bei, einen Weg zur Bewältigung der Probleme zu finden, die sich aus dem Mangel an qualifizierten Wartungsarbeitern ergeben.
Das Zeugnis eines Kunden
DPP kooperiert mit Neuron SW im Bereich der kontinuierlichen Überwachung und Früherkennung von Defekten an 21 Fahrtreppen sowie der umfassenden Simulation und Früherkennung von realen Defekten. Die Zusammenarbeit ist sehr eng über die Ebenen beider Unternehmen hinweg und angesichts des Engagements beider Teams werden in schneller Folge nützliche Fortschritte erzielt.
Unser Team arbeitete mit Neuron Soundware zusammen, um die wichtigsten Stellen für die Platzierung von Sensoren an den Verkehrsgeräten zu ermitteln, damit die Intervalle der präventiven Kontrollen auf der Grundlage der Testergebnisse verlängert werden können. Zu den weiteren Vorteilen gehören verringerte betriebliche Ausfallzeiten, eine verlängerte Lebensdauer der Fahrtreppen und eine Priorisierung der Aktivitäten des Wartungsteams. Spezifische Quantifizierungen des Gesamtnutzens sind Gegenstand einer laufenden Studie.
Umfassend überwacht werden der Betrieb des Fahrtreppenmotors und des Getriebes, der Zustand der Kamm- und Plattformplatten, der Spannungszustand der Zugkette und die Position des Spannwagens sowie der Spannungszustand der beweglichen Handläufe und die Positionierung der Entlastungskurven. Bei diesen Fahrtreppenkomponenten erkannte das Neuron SW-System zuverlässig Abweichungen vom Sollzustand und warnte bereits in der Anfangsphase vor den auftretenden Problemen.
Die technische Lösung von Neuron Soundware hat ihre Funktionalität bewiesen und wir planen daher, unsere Aktivitäten mit Neuron SW im Bereich der digitalen Überwachung von Rolltreppen fortzusetzen.
Ing. Petr Vondráček, Leiter der Abteilung für Verkehrssysteme, Verkehrsweg Metro, Dopravní podnik hl. m. Prahy, a.s.
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