Intelligente Brückenüberwachung durch neuronal vernetzte Sensoren

Zeitrahmen: 01.08.2013 – 31.07.2016

Als wichtigstes mitteleuropäisches Transitland steht Deutschland vor der Herausforderung, die Leistungsfähigkeit der Verkehrsinfrastruktur zu erhalten und kontinuierlich auszubauen. Neben dem Bau neuer bzw. dem Ausbau bestehender Trassen kommt dem Erhalt der Infrastruktur eine Schlüsselrolle zu. Neuralgische Bauwerke sind vor allem Brücken, da ihre Erhaltung bzw. ihr Ersatz enorme Investitionskosten zur Folge hat und damit volkwirtschaftlich in hohem Maße zu Buche schlägt. Grundsätzlich sind erhebliche Aufwendungen zur Gewährleistung und Aufrechterhaltung der Verfügbarkeit, Verkehrssicherheit und Lebensdauer für Brückenbauwerke erforderlich. Vor diesem Hintergrund ist es eminent, Schäden oder Schadenspotenziale möglichst frühzeitig zu erkennen. Ziel des im Rahmen des Programms KMUinnovativ vom BMWi geförderten Projektes “iBridge” ist die Entwicklung eines Systems zur Überwachung eines Brückenbauwerkes in Echtzeit mittels eines neuronalen sensordatenverarbeitenden Systems unter Einsatz von faseroptischen Sensoren (FBG und Rayleigh-System).

Im Gegensatz zur heutigen Technologie stehen hierbei nicht mehr einzelne Sensoren und deren Messgrößen im Fokus der Auswertung, sondern alle Sensordaten werden fusioniert und in einem entsprechend programmierten neuronalen Netzwerk verarbeitet. Durch eine derartige „intelligente“ Brückenüberwachung wird es möglich, ein sich selbst konfigurierendes Überwachungssystem zu realisieren, welches den Betreiber detailliert über den Ist-Zustand des Brückenbauwerks informiert. Die zur Verfügung gestellten Daten informieren in Echtzeit über die Standsicherheit und erlauben damit Maßnahmen Nutzungs-/Verschleißabhängig und damit effizient und zum „richtigen Zeitpunkt“ einzuleiten. Hierdurch wird ein erhebliches Einsparpotenzial nutzbar, da Brücken effektiver gewartet werden können. Lästige und in ihrer volkswirtschaftlichen Auswirkung nicht zu unterschätzende Verkehrssperrungen können verkürzt werden oder gänzlich ausbleiben. Folgekosten durch weniger aufwendige Sanierungen werden reduziert und Entscheidungen über Ersatzneubauten können auf Grundlage fundierter Daten durch zuverlässigkeitsorientierten Analysen und Prognosen effizienter erfolgen.

Als Projektpartner ist das Institut für Sensor- und Aktortechnik (ISAT) für die Auswahl faseroptischer Sensoren, die Validierung der Sensoren, die Generierung von Testdatensätzen zur Entwicklung des neuronalen Netzwerks, sowie für die Einbringung der Sensoren in das Netzwerk zuständig.

Projektpartner:

  • Fa. Pötzl Ingenieure GmbH
  • Fa. Ci-Tec GmbH
  • Karlsruher Institut für Technologie – Institut für angewandte Informatik