In seiner Doktorarbeit entwickelte Maik Wolf ein smartes Messkonzept für die Erfassung und Analyse der zustandsbeschreibenden Schwingungen von Straßenbahn-Antriebselementen
Am 26. Mai 2025 verteidigte Dr.-Ing. Maik Wolf unter dem Vorsitz von Prof. Dr.-Ing. Ralf Werner seine Doktorarbeit mit dem Thema „Smarte Schwingungsdiagnose an Antriebselementen von Straßenbahnen zur Zustandsüberwachung“ erfolgreich an der Technischen Universität Chemnitz. Das kooperative Promotionsverfahren wurde von Prof. Dr.-Ing. Olfa Kanoun, Lehrstuhl Mess- und Sensortechnik, TU Chemnitz sowie Prof. Dr.-Ing. Mathias Rudolph, Professur Industrielle Messtechnik, HTWK Leipzig betreut.
Die Dissertation
In seiner Dissertation beschäftigte sich Dr.-Ing. Maik Wolf mit der Fragestellung, wie die Antriebselemente von Straßenbahnen mittels einer Inline-Schwingungsdiagnose überwacht werden können, um perspektivisch deren Instandhaltung zu optimieren. Da Straßenbahnen eine der umweltfreundlichsten Formen des öffentlichen Personennahverkehrs darstellen und eine wachsende Auslastung erfahren, müssen neue Ansätze zur Erfassung des technischen Zustands verfolgt werden, um weiterhin einen sicheren und pünktlichen Betrieb zu gewährleisten.
Als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Team von Prof. Rudolph an der Fakultät Ingenieurwissenschaften der HTWK Leipzig widmete sich Dr.-Ing. Maik Wolf im Rahmen seiner Forschungsarbeit gemeinsam mit lokalen Akteuren der Wirtschaft und den Leipziger Verkehrsbetrieben als assoziierter Partner dem Thema.
Forschung für den zuverlässigen Straßenbahnbetrieb
Straßenbahnen sind ein fester Bestandteil der ständig wachsenden Verkehrsinfrastruktur Leipzigs. Für den sicheren Betrieb des schienengebundenen öffentlichen Personennahverkehrs ist die Instandhaltung insbesondere von bspw. Motoren, Getrieben, Wälzlagern und Rädern in zyklischen Zeitabständen der aktuelle Stand der Technik. Mit der Erhöhung der Auslastung von Fahrzeug und Infrastruktur muss sich die Instandhaltungsstrategie anpassen und flexibel auf unvorhergesehen Störungen reagieren können. Für dieses Ziel entwickelte Wolf ein smartes Messkonzept, dass einerseits aus energieautarken Sensorsystemen auf der Basis von Energy Harvesting – also der Ernte von Umgebungsenergie zur elektrischen Versorgung der Sensorsysteme – besteht und andererseits Schwingungsmessdaten der Antriebselemente mittels maschinellen Lernens bzgl. der Instandhaltungsbedürftigkeit klassifiziert.
Auf der Grundlage einer großen Messdatenbasis konnte Wolf zeigen, was die bestimmenden Einflussfaktoren auf das Schwingungsniveau der Straßenbahnantriebselemente sind. Das darauf aufbauende Messkonzept basiert auf einem drahtlosen Sensornetzwerk, das gemeinschaftlich in der Lage ist, die den Zustand beschreibenden Größen zu erfassen. Hierzu zählen beispielsweise die nicht-invasive und auf Schwingungsmessdaten basierende Schätzung der Drehzahl und die Erkennung von störenden Schieneneinflüssen.
Für die drahtlose Applikation und einen zuverlässigen, energieautarken Sensorsystembetrieb wurde zudem entwicklungsbegleitend ein Simulationsansatz entwickelt, um auch unter dem starken Einfluss des variablen Straßenbahnbetriebs die gewinnbare Umgebungsenergie vor dem Sensorsystemeinsatz abzuschätzen.
Schließlich liefern die erfassten Schwingungsmessdaten „Muster“, die eine Klassifikation der Antriebselemente mit statistischen Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens zulassen. Der so erfasste technische Zustand, bspw. einer instandhaltungsbedürftigen Straßenbahn infolge eines sonst unentdeckten Bauteilschadens, erlaubt die perspektivische Ableitung von Handlungsempfehlungen für zustandsabhängige Instandhaltungsmaßnahmen.
Eine Weiterführung der Forschungsarbeiten an der HTWK Leipzig ist geplant.
Gratulation
Die Fakultät Ingenieurwissenschaften gratuliert Dr.-Ing. Maik Wolf herzlich zum erfolgreichen Abschluss seiner Dissertation und wünscht ihm auf seinem weiteren Berufs- und Lebensweg alles Gute sowie für seine Tätigkeit an der HTWK Leipzig weiterhin viel Erfolg.
