Die nachhaltige Sicherung, Modernisierung und Überwachung der Bahninfrastruktur ist eine zentrale Voraussetzung für eine zukunftsfähige, belastbare und sichere Mobilität in Deutschland und Europa. Das Gesamtprojekt verfolgt das Ziel, innovative und kosteneffiziente Monitoringsysteme für Brücken und Gleisstrukturen zu entwickeln, die durch den Einsatz moderner Sensortechnik und intelligenter Datenverarbeitung eine kontinuierliche, präzise Zustandsüberwachung ermöglichen.

Im Fokus der sächsischen Partner stehen die Entwicklung und Optimierung eines bildgebenden Radarsystems zur berührungslosen Erfassung von Bewegungen und Deformationen an Brücken und Gleisanlagen. Das Ziel ist eine einfache Installation, welche Messgenauigkeiten im Submillimeterbereich erreicht. SPEKTRA ist zuständig für die Charakterisierung der Sensorik unter kontrollierten Bedingungen und unterstützt die Optimierung der Messverfahren für statische und dynamische Struktureigenschaften. 

Ein zentrales Anliegen des Projekts ist die wirtschaftliche Verwertbarkeit der entwickelten Lösungen. Die Partner streben an, die Technologien nach erfolgreicher Demonstration und gegebenenfalls erforderlicher Weiterentwicklung in die kommerzielle Nutzung zu überführen. Durch die enge Zusammenarbeit mit der Industrie und die gezielte Ansprache potenzieller Anwender werden die Voraussetzungen geschaffen, die entwickelten Systeme nachhaltig im Markt zu etablieren. So leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag zur Innovationsführerschaft im Bereich der Infrastrukturüberwachung und unterstützt die langfristige Sicherheit und Verfügbarkeit der Bahninfrastruktur in Deutschland und darüber hinaus.

Förderungszeitraum: 01.01.2026 – 31.12.2027

In der Wirbelsäulenchirurgie wird die Standardversorgung und die Bewertung einer sicheren Implantat-Verankerung im Knochen zunehmend schwieriger. Ziel ist die Entwicklung eines Instrumentes, welches auf Basis von Schwingungsdiagnostik eine intraoperative Beurteilung der Primärstabilität von Wirbelsäulenimplantaten prüft. Das Instrument leitet dafür eine Schwingung in die Implantatschraube ein und die Analyse des daraus resultierenden Schwingungsverhaltens erlaubt Rückschlüsse auf die mechanische Verbindung zum Knochen. 

Die aus der Produktionstechnik stammende Methode CPA (Coupled Process Analysis) verknüpft die Mess- und präoperativen Patientendaten und kann mit einer kleinen Anzahl an Datensätzen relevante Prozessparameter erkennen und entsprechende Handlungs- bzw. Kompensationsvorschläge abzuleiten. Die lernende CPA kann mit prä- und intraoperativen Daten zunächst eine datengestützte Bewertung während der Operation vornehmen und die Auswirkung notwendiger Anpassungen wie eine alternative Schraubengröße oder einer zusätzlichen Zementierung prognostizieren. Mit der weiterführenden Verknüpfung mit postoperativen Daten ist perspektivisch neben der intraoperativen Bewertung der Primärstabilität eine Prognose des Behandlungserfolges denkbar und der Arzt kann entsprechend seiner Entscheidungen darauf bei Bedarf anpassen.

Förderungszeitraum: 01.12.2025 – 30.11.2028

Das Akustische Emissions (AE)-Prüfverfahren zählt zu den vielversprechendsten Methoden für die Überwachung der strukturellen Integrität (SHM). Auch in der Materialprüfung ist die AE-Prüfmethode im Labor weit verbreitet. Anders jedoch ist die Situation bei der Überwachung (Condition Monitoring, Predictive Maintenance) von Maschinen (Getriebe, Lager, Werkzeugmaschinen, Pumpen, Turbinen etc.), da die Überführung der AE-Prüfmethode aus dem Labor in die Praxis bis jetzt nicht in überzeugender Weise demonstriert werden konnte.

Der theoretisch mögliche Frequenzbandbereich dieser Signale wird mit ca. 1 kHz bis 100 MHz angegeben. Zur Erfassung der AE-Signale werden Messketten bestehend aus Sensor, Verstärker, Filter und digitalen Messkarten (i.e. Plattformtechnologie) verwendet. In der Praxis verbreitet und kommerziell verfügbar sind Messketten für die Erfassung von AE-Signalen mit einer Frequenzbandbreite von ca. 10 kHz bis maximal 2 MHz. Eine Messkette als Plattformtechnologie ist für die breitbandige Erfassung von AE-Signalen bis 10 MHZ, die den genannten Anforderungen entspricht, bisher nicht verfügbar.

In diesem Vorhaben soll alternativ zum konventionell verwendeten Transferblock eine Phased-Array-Plattform als Schwingungserreger verwendet werden, die eine durch parallele und phasenverzögerten vertikalen Anregungen, die präzise Simulation einer horizontal-laufenden Welle gestattet.

Die Ergebnisse des Vorhabens sollen zu einer neuen Qualität des AE-Testverfahrens führen. Unmittelbare Profiteure der Ergebnisse sind Labore zur Durchführung von AE-Kalibrationen, Hersteller von AE-Sensoren, Verstärkern, Messkarten, Kalibratoren, Hersteller und Anwender von Prüfmaschinen für die zerstörende Werkstoffprüfung sowie mittelbar Hersteller und Betreiber von Maschinen und Apparaten im industriellen Umfeld, die AE-Testverfahren zur Diagnose, Überwachung oder AE-Signale zur Maschinensteuerung/-regelung einsetzen wollen.

Förderungszeitraum: 01.10.2025 – 31.03.2028

VIPFLUID hat zum Ziel, die Zustandsdaten von Abwasserpumpen mithilfe geeigneter Sensortechnik zu erfassen und für maschinelles Lernen zu nutzen. Adaptive Sensortechnik und ein intelligenter Sensorhub sollen dafür zunächst die Pumpendaten erfassen und lokal in der Edge vorverarbeiten, um einen komprimierten Datenstrom an lokale Rechenressourcen (Fog) zu senden. Synthetische Daten durch Machine Learning (ML) ermöglichen dann lokale und ressourcenschonende, adaptive Modelle zur Vorhersage.

Die entwickelten Softwarelösungen basieren auf generativen neuronalen Netzwerken sowie Federated Learning und sollen den Einsatz von maschinellem Lernen im Bereich der vorausschauenden Wartung auf wirtschaftliche und ökologische Weise etablieren. Dadurch wird eine proaktive Wartung ermöglicht und reaktives Handeln minimiert. Dies vermeidet teure und systemkritische Ausfälle und verbessert die Prozesssicherheit erheblich. Durch die generierten belastbaren Vorhersageergebnisse wird eine signifikante Reduzierung der Ressourcen für die Instandhaltung ermöglicht. Diese Technologie ermöglicht eine deutliche Reduktion des CO₂-Ausstoßes und unterstützt so die Erreichung von Klima- und Umweltschutzzielen.
 

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Förderungszeitraum: 01.05.2023 – 30.04.2026