Resumen

El artículo presentado se refiere al desarrollo de un sistema de monitorización del estado de las agujas y cruces ferroviarios que utiliza datos de vibraciones. La utilización con éxito de dicho sistema requiere una identificación robusta y eficiente del tipo de tren. Dada la compleja y única respuesta dinámica de cualquier vehículo en interacción con la vía, se eligió el aprendizaje automático como herramienta adecuada. Para el diseño y la validación del sistema se utilizaron datos reales de aceleración in situ. Se discuten los retos teóricos y prácticos resultantes.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:identificación eficaz del tipo de tren, datos de aceleración en el sitio, respuesta dinámica única, interacción vehículo-carril, sistema, utilización con éxito, aprendizaje automático, preocupaciones del papel, desafíos prácticos, agujas de ferrocarril
• Keywords:efficient train type identification, site acceleration data, unique dynamical response, vehicle track interaction, system, successful utilization, machine learning, paper concerns, practical challenges, railroad switches