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Anomaly Detection and Forecasting Methods Applied to Point Machine Monitoring Data for Prevention of Switch Failures

Narezo Guzman, Daniela und Hadzic, Edin und Baasch, Benjamin und Heusel, Judith und Neumann, Thorsten und Schrijver, Gerrit und Buursma, Douwe und Groos, Jörn Christoffer (2019) Anomaly Detection and Forecasting Methods Applied to Point Machine Monitoring Data for Prevention of Switch Failures. In: COMADEM 2019 Proceedings, Seiten 1-11. Springer. COMADEM conference 2019, 2019-09-03 - 2019-09-05, Huddersfield, United Kingdom.

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Kurzfassung

Railway switches are a crucial asset since they enable trains to change tracks without stopping. Switch failures can compromise a larger part of the railway infrastructure, which can have a negative impact on reputation and revenues. Switches are a costly asset due to frequent inspections, maintenance and renewal of components. Therefore knowing current and future asset condi-tion can be helpful in optimizing switch maintenance to prevent complete failure. The goal of the research presented here is to exploit switch condition monitoring and weather data to identify switch failures on an early stage. Approaches for detection of anomalous switch behavior and prediction of failures are developed. To validate the anomaly detection results obtained by applying the Isolation Forest algorithm, two different annotated data sets are considered. It is found that the anomaly detection approach performs well when applied to a switch, which is characterized by narrow feature distributions within temperature bins. Moreover first results from an Autoregressive Integrated Moving Average model for failure evolution prediction are presented.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/127352/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Anomaly Detection and Forecasting Methods Applied to Point Machine Monitoring Data for Prevention of Switch Failures
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Narezo Guzman, DanielaDaniela.NarezoGuzman (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9748-1354NICHT SPEZIFIZIERT
Hadzic, EdinEdin.Hadzic (at) strukton.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Baasch, BenjaminBenjamin.Baasch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1970-3964NICHT SPEZIFIZIERT
Heusel, JudithJudith.Heusel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0007-7573-6652NICHT SPEZIFIZIERT
Neumann, ThorstenThorsten.Neumann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9236-0585NICHT SPEZIFIZIERT
Schrijver, GerritNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Buursma, DouweNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Groos, Jörn ChristofferJoern.Groos (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3871-0756NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Erschienen in:COMADEM 2019 Proceedings
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-11
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Ball, Andrew D.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gelman, Len M.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rao, Raj B.K.N.NICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Springer
Name der Reihe:Lecture Notes in Mechanical Engineering
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Condition Monitoring, Asset Management, Signal Processing
Veranstaltungstitel:COMADEM conference 2019
Veranstaltungsort:Huddersfield, United Kingdom
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:3 September 2019
Veranstaltungsende:5 September 2019
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Energie und Verkehr (alt)
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Datenerfassung und Informationsgewinnung
Hinterlegt von: Narezo Guzman, Daniela
Hinterlegt am:21 Nov 2019 08:48
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:31

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