Methoden zur Identifikation von Zugvorbeifahrten aus kontinuierlichen Messdaten

Abstract

Tragwerke des Konstruktiven Ingenieurbaus sind in der Regel Unikate. Systematische Untersuchungen dienen daher dem Ziel, Umwelteinflüsse und Einwirkungen auf die Tragwerke und deren tatsächliches statisches und dynamisches Verhalten kurzzeitig und auch langfristig zu erfassen und zu verstehen. Im Rahmen des DFG-geförderten Graduiertenkollegs 1462 wurden drei vorgespannte Schleuderbetonmaste entlang der ICE-Neubaustrecke Erfurt–Leipzig mit verschiedenster Sensorik instrumentiert, um unter anderem das Verhalten der Maste während einer Zugvorbeifahrt zu untersuchen. Die Datenaufzeichnungen werden von Lichtschranken ausgelöst und erfolgen für einen definierten Zeitraum. Infolge von Störfaktoren und der Aufzeichnungslänge sind einerseits eine Vielzahl von Fehlmessungen und andererseits mehrere Zugvorbeifahrten in einem Datenfile zu verzeichnen. Somit sind in einem ersten Schritt die einzelnen Aufzeichnungen für die gezielte Auswertung des Einflusses der Zugvorbeifahrt auf das Verhalten der Oberleitungsmaste zu separieren. Dies erfolgt auch vor dem Hintergrund, dass die Bestimmung einer tatsächlichen Zugvorbeifahrt zukünftig nahezu fehlerfrei automatisiert erfolgen soll. Im Beitrag werden Methoden und erhobene Datensätze unterschiedlicher Sensorik zur Identifikation der Zugvorbeifahrten verglichen. Die Auswertung der gemessenen Daten des Erddrucksensors und der Beschleunigungsaufnehmer erfolgt mittels Techniken der Signalanalyse: Fast Fourier (FFT) und Gabor-Transformation.

Civil engineering structures are mostly unique. Stochastic properties of acting loads and the corresponding structure reaction can be determined by help of long-term measurements. The identified loads and reactions can further be used in validation and assessment procedures to analyze static and dynamic behavior of the structure. Three reinforced concrete poles located along the new high-speed railway track Erfurt–Leipzig have been equipped with a monitoring system in the framework of the DFG founded Research Training Group 1462. The goal of the monitoring system is to identify influence of passing trains on the structural behavior of the poles. The measurement record is controlled by two photoelectric sensors. However, due to different disturbing factors fault detections of train passing are possible. Therefore, the obtained measurement data at first step must be classified with respect to actual train passing. Additionally, to simplify analysis of a huge amount of upcoming data, a classification algorithm should work automatically. In this paper, we present a comparative study of train identification methods based on tools of signal analysis compared to the identification based on the signals of photoelectric sensors. Especially, Fast Fourier Transform and Gabor Transform are applied to the time-history records from the soil pressure and acceleration sensors.