Axlebox bearings are one of the most critical components of a rail vehicle with regard to safety. An axlebox bearing that breaks during operation can be dangerous for the passengers and expensive for the operator. In-service failure of axlebox bearings has been the cause of many catastrophic accidents. Thus, it is of utmost importance to predict bearing failures as early as possible. This will increase reliability and safety of the vehicle as well as reduce the vehicle maintenance cost. Monitoring of roller bearings is an active research eld, and many methods have been proposed by other researchers. Many of these methods employ complex algorithms to make the most use of the given measurements. The algorithms often lack interpretability and have high computational costs, making them dicult to employ in an on-board system. This thesis proposes an interpretable and transparent algorithm that predicts bearing damages with high accuracy. Meanwhile, it tries to retain interpretability as much as possible. The algorithm is based on Empirical Mode Decomposition (EMD) and Singular Value Decomposition (SVD). These two techniques extract essential and meaningful information from the axlebox accelerations. The algorithm is benchmarked on two benchmark datasets, and the results are compared to the respective literature. Then the algorithm is employed on the railway axlebox acceleration measurements that were taken on an axlebox test bench available at SWJTU. The proposed algorithm can be extended to incorporate additional measurements of dierent types, e.g. sound or temperature measurements. The incorporation of other types of measurements will improve the performance of the algorithm even further. / Axelbox lager är en av de viktigaste komponenterna i ett järnvägsfordon när det berör säkerheten. Ett axelbox lager som havererar under drift kan vara farligt for passagerarna och även dyrt för operatören. Driftfel av lagren har varit orsaken till många katastrofala olyckor. Därför är det av yttersta vikt att förutsäga lagerfel så tidigt som möjligt. Detta ökar fordonets tillförlitlighet och säkerhet samt minskar underhållskostnaderna. Mycket forskning har utförts inom övervakning av rullager. Många metoder använder komplexa algoritmer för att maximalt utnyttja matningarna. Algoritmerna saknar ofta tolkbarhet och har höga beräkningskostnader, vilket gör dem svåra att använda i ett integrerat system. Denna avhandling kombinerar era metoder för databehandling och maskininlärning till en algoritm som kan förutsäga lagerskador med hög precision, samtidigt som tolkningsförmågan bibehalls. Bland andra välkända metoder sa använder algoritmen Empirical Mode Decomposition (EMD) och Singular Value Decomposition (SVD) för att extrahera väsentlig information for vibrationsmätningarna. Algoritmen testas sedan med tre olika vibrationsdatamängder, varav en mättes specikt med tanke på simulering av axelbox lager. Ett annat mål med algoritmen är att göra den tillämpad för ytterligare mätningar. Det bör vara möjligt att inkludera mätningar av olika slag, dvs ljud- eller temperaturmätningar, och därigenom förbättra resultaten. Detta skulle minska implementeringskostnaden avsevärt eftersom befintliga sensorer används för detta ändamål. I händelsen av att de föreslagna metoderna inte fungerar med nya mätningar är det även möjligt att integrera ytterligare funktioner i algoritmen.

El mantenimiento de la vía se ha convertido en los últimos años en un tema verdaderamente relevante para la ingeniería ferroviaria debido a la necesidad de conseguir mejores niveles de calidad a menores costes. Para ello, no hay más remedio que incorporar a las filosofías y procedimientos tradicionales del mantenimiento y la auscultación de la vía nuevas técnicas, que en muchos casos están ampliamente desarrolladas en otros campos de la ingeniería. Así, este trabajo profundiza en las técnicas de adquisición y procesado de datos para su aplicación a la auscultación de la vía. Para ello, se han realizado varias pruebas en la red de Metro de Valencia, registrando las aceleraciones producidas en las cajas de grasa durante la circulación de los vehículos por las vías. Dichas aceleraciones se han registrado y analizado de diferentes maneras, variando la frecuencia de muestreo, la frecuencia de filtrado, el emplazamiento de los acelerómetros y los diferentes parámetros que definen las representaciones tiempo-frecuencia. Los resultados muestran los valores óptimos de los parámetros que determinan la auscultación dinámica y el mejor emplazamiento para los acelerómetros. Además, mediante el análisis espectral y los diagramas tiempo-frecuencia es posible identificar y clasificar los diferentes defectos, puntos singulares y modos de vibración de la vía. De este modo, pueden sentarse las bases para la aplicación de técnicas de procesado digital de imágenes al mantenimiento de la vía. / Salvador Zuriaga, P. (2014). Desarrollo de técnicas avanzadas en la auscultación dinámica para la optimización del mantenimiento de vías férreas [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/39003 / Alfresco