Ein Verfahren zur Messung impulsförmiger elektromagnetischer Störfelder auf Schienenfahrzeugen

Abstract:
Elektrische Bahnen sind räumlich ausgedehnte, bewegliche Systeme mit einer Vielzahl verteilter Funkstörquellen. Die Messung der abgestrahlten elektromagnetischen Emission von Schienenfahrzeugen erfolgt gemäß der EN 50121 im Frequenzbereich von 9 kHz bis 1 GHz. Dazu werden Antennen neben dem Gleis angeordnet, welche das Funkstörfeld des vorbeifahrenden Fahrzeugs erfassen. Die Antennenausgangssignale werden durch einen Messempfänger bzw. einen Spektrumanalysator aufgenommen (Frequenzsuchlauf-Verfahren mit Spitzenwerterfassung). Schaltvorgänge mechanischer Kontakte und Entladungserscheinungen am Schleifkontakt des Stromabnehmers erzeugen impulsförmige Funkstörfelder, die zu den störintensivsten Phänomenen auf Schienenfahrzeugen gehören. Aufgrund ihres zeitlich zufälligen Auftretens können diese Impulsfelder mit dem durch die EN 50121 vorgegebenen Messverfahren jedoch nicht erfasst werden. Als Alternative bietet sich eine Emissionsmessung im Zeitbereich an, die mit geeigneten Nahfeldsonden und einem Digital-Speicheroszilloskop (DSO) direkt auf dem bewegten Fahrzeug erfolgen muss. Aus den im Zeitbereich aufgezeichneten Impulsverläufen lassen sich mittels der diskreten FOURIER-Transformation (DFT) die zugehörigen Störspektren berechen. Allerdings weisen impulsförmige Funkstörfelder bedingt durch die zugrunde liegenden physikalischen Prozesse eine erhebliche Variationsbreite auf. Daher ist es erforderlich, eine möglichst große Anzahl einzelner Störereignisse statistisch auszuwerten. Für eine gezielte Bewertung einzelner Emissionsquellen, z. B. im Hinblick auf die Durchführung von EMV-Maßnahmen, ist zudem die Zuordnung der aufgezeichneten Störimpulse zur verursachenden Störquelle wünschenswert. Als Kernstück eines entsprechenden Messverfahrens wurde ein lernfähiger Signalerkennungsalgorithmus entwickelt. Dieser übernimmt nach einer Trainingsphase die automatische Detektion und Klassifikation impulsförmiger Störsignale in den gespeicherten DSO-Messdaten und ermöglicht so eine effiziente Aufbereitung der Daten für die nachfolgende Auswertung.