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M. Kozek:
"Track Quality Evaluation Using a Dynamic Black-Box Model of a Railway Vehicle: A Feasibility Study";
Supervisor, Reviewer: H. Jörgl, K. Rießberger; Insitut für Maschinen- und Prozessautomatisierung, 1998; oral examination: 1998.

The aim of the present work was to study the feasibility of track quality assessment by prediction
of the vehicle dynamics with a dynamic black-box model. The model should be able to predict
the dynamic vehicle response for given track data. In order to avoid a time consuming physical
modeling of the vehicle, system identification algorithms will be applied.
An important part of the task therefore was to evaluate existing measurement data of both
track geometry and vehicle response to learn about inherent characteristics (like filtering, cut-off
frequencies, and transfer functions), systematic and stochastic errors. Furthermore, by utilizing
multiple measurements from the same track section and redundant information within each data
record the accuracy and consistency of the measuring procedures could be assessed. Data properties
which pose a strong limitation for an identification are isolated and listed.
Since track and vehicle data sets are recorded independently they have to be synchronized prior
to an identification. Methods for proper synchronization of track and vehicle data are developed
and the performance of the individual algorithms are tested with both simulated and measured
data. The achievable synchronization accuracy of these algorithms is much higher than by a use of
synchronization marks or curvature readings. Furthermore, the synchronization algorithms make
use of each sample in the data records as opposed to simple approaches which just take into account
distinct features which are often far apart from each other.
Due to the limitations posed by systematic errors in the data sets, only a few exemplary identification
procedures are carried out. Nevertheless, the results clearly indicate that a prediction of
a generic vehicle response could be possible although the effects of nonlinear stability phenomena
can not be reliably predicted with acceptable costs.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es eine Beurteilung der Gleisqualit¨at mittels der Pr¨adiktion
der dynamischen Fahrzeugreaktionen durch ein dynamisches black-box Modell durchzuf¨uhren.
Das Modell soll dabei imstande sein, die dynamischen Fahrzeugreaktionen f¨ur eine gegebene
Stracke zu pr¨adizieren. Um eine zeitaufwendige physikalische Modellierung zu vermeiden werden
Systemidentifikations-Algorithmen verwendet.
Ein wichtiger Teil der Aufgabe besteht daher in der Untersuchung und Beurteilung der vorhandenen
Meßdaten f¨ur Gleisgeometrie und Fahrzeugreaktion, um ¨uber die Eigenschaften der Meßsignale
(wie Filterung, Eckfrequenzen und ¨Ubertragungsfunktionen) sowie systematische und zuf¨allige
Fehler Aufschluss zu erhalten. Außerdem kann durch die Verwendung mehrfacher Messfahrten auf
derselben Strecke und durch redundante Messungen in jedem Datensatz die Genauigkeit und Konsistenz
der Messvorg¨ange ¨uberpr¨uft werden. Dateneigenschaften, die eine starke Einschr¨ankung f¨ur
eine Identifikation darstellen werden isoliert und aufgelistet.
Da Gleis- und Fahrzeugdaten v¨ollig unabh¨angig voneinander gemessen werden, m¨ussen die beiden
Datens¨atze vor einer Identifikation synchronisiert werden. Methoden f¨ur eine geeignete Synchronisierung
von Gleis- und Fahrzeugdaten werden entwickelt und die Performance der einzelnen
Algorithmen wird sowohl an simulierten als auch an gemessenen Daten festgestellt. Die mit diesen
Methoden erzielbare Genauigkeit ist wesentlich h¨oher als es mit der Verwendung von Synchronisationspunkten
oder Kr¨ummungssignalen m¨oglich ist. Außerdem verwerten die Synchronisationsalgorithmen
jeden Abtastpunkt im Datensatz w¨ahrend einfache Methoden nur spezielle Punkte in
den Datens¨atzen ber¨ucksichtigen, die oftmals weit auseinander liegen.
Wegen der Einschr¨ankungen, die durch die systematischen Fehler der Datens¨atze gegeben sind,
werden nur ein paar beispielhafte Identifikationen durchgef¨uhrt. Dennoch zeige die Ergebnisse
klar, daß eine Vorhersage der Fahrzeugreaktionen m¨oglich sein m¨ußte, obwohl die Effekte von
nichtlinearen Stabilit¨atsproblemen mit vertretbarem Aufwand nicht zuverl¨assig vorhergesagt werden
k¨onnen.

http://publik.tuwien.ac.at/files/pub-mb_5565.pdf