Sensortechnologien: Sicherheit und Effizienz für Zug und Gleis

Präzision im Bahnverkehr Sensortechnologien: Sicherheit und Effizienz für Zug und Gleis

11.08.2025 Quelle: Micro Epsilon 6 min Lesedauer

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Der fortwährende Neu- und Umbau von Gleisstrecken, die Zunahme der Schienennetzauslastung und die zunehmende Geschwindigkeit moderner Züge fordern innovative Lösungen um die Sicherheit im Personen- und Güterverkehr sicherzustellen. Hier kommt fortschrittliche Sensortechnologie von Micro-Epsilon ins Spiel, die eine wichtige Rolle in der Instandhaltung und Überwachung der Bahninfrastruktur einnimmt.

Sensoren von Micro-Epsilon sorgen mit ihrer Zuverlässigkeit und Präzision für mehr Sicherheit im Personen- und Güterverkehr.(Bild: Micro-Epsilon) — Sensoren von Micro-Epsilon sorgen mit ihrer Zuverlässigkeit und Präzision für mehr Sicherheit im Personen- und Güterverkehr.
(Bild: Micro-Epsilon)

Sensoren von Micro-Epsilon sorgen mit ihrer Zuverlässigkeit und Präzision für mehr Sicherheit im Personen- und Güterverkehr. Die Anwendungsbereiche der Sensortechnologien sind vielfältig – von der optischen Vermessung von Antriebswellen, Bremsscheiben und Radreifen bis hin zur Verschleissmessung von Schienen. Die hochgenauen Messungen liefern essenzielle Daten, die zur Früherkennung von Abnutzungserscheinungen und potenziellen Gefahrenquellen beitragen. Unter anderem sind die Prüfung der Ovalität von Radsätzen und die Radreifenprofilmessung am Prüfstand entscheidend, um Unregelmässigkeiten zu identifizieren, die unerkannt zu Unfällen führen könnten. In Triebwägen und Wagons überwachen Sensoren verschiedene Parameter am Lager.

In der Medizin- und Pharmatechnik gelten höchste Massstäbe, was Qualität und Reproduzierbarkeit betrifft. Aufgrund ihrer hohen Leistungsfähigkeit werden Sensorprodukte von Micro-Epsilon in vielfältigen Messaufgaben eingesetzt. (Bild: Micro-Epsilon)

Präventive Wartung von Schienenfahrzeugen mit Lasersensoren

Der Einsatz von Schienenfahrzeugen führt bei hohen Laufleistungen unweigerlich zu Radverschleiss, der nicht nur die Sicherheit und Fahreigenschaften beeinträchtigt, sondern auch erhebliche Instandhaltungskosten nach sich zieht. Um dieser Tatsache effektiv zu begegnen, nutzen Anwender fortschrittliche Technologien wie die Lasersensoren von Micro-Epsilon, die eine präventive Überwachung und Wartung ermöglichen.

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In einem speziell konzipierten Prüfstand, der direkt ins Gleisbett integriert ist, kommen hochentwickelte Sensoren von Micro-Epsilon zur Predictive Maintenance zum Einsatz.(Bild: Micro-Epsilon)

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In einem speziell konzipierten Prüfstand, der direkt ins Gleisbett integriert ist, kommen hochentwickelte Sensoren von Micro-Epsilon zum Einsatz. Dieser Prüfstand besteht aus drei quer zur Fahrtrichtung hintereinander angeordneten Wannen. In den Wannen 1 und 3 sind jeweils zwei OptoNCDT Laser-Abstandssensoren installiert, die den Raddurchmesser und die Position des Radreifens präzise erfassen. Diese Sensoren sind entscheidend für die Bestimmung des aktuellen Verschleisszustandes der Räder.

Die mittlere Wanne 2 ist mit Laser-Profilsensoren der Reihe Scancontrol bestückt, die speziell für die detaillierte Messung des Radprofils zuständig sind. Durch halbseitige Aussparungen in den Schienen können diese Sensoren die Oberfläche der Radreifen genau scannen und somit ein vollständiges Profil des Radzustandes erstellen.

Die gewonnenen Daten aus diesen Messungen sind von Bedeutung für die Festlegung der Wartungstermine. Sie ermöglichen eine datengestützte Planung der Reprofilierungsarbeiten, bevor kritische Verschleissgrenzen erreicht werden, was nicht nur die Sicherheit erhöht, sondern auch die Kosten durch frühzeitige und gezielte Instandhaltungsmassnahmen erheblich reduziert. Dieser proaktive Ansatz in der Wartung von Schienenfahrzeugen stellt somit einen entscheidenden Schritt hin zu einer effizienteren und sichereren Betriebsführung im Schienenverkehr dar.

V. l.: Jean-Yves Hergott, Geschäftsführer V-Optics, und Dr. Johannes Pfund, Geschäftsführer von V-Optics und Optocraft (Bild: Micro-Epsilon )

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Stand: 08.12.2025

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