Algoritmi di monitoraggio di veicoli ferroviarie e relativi sistemi di misura = Railway freight vehicle monitoring algorithms and related measurement systems

Il seguente lavoro di tesi vuole fornire una panoramica completa dei sistemi di monitoraggio dei veicoli ferroviari merci, i quali, sfruttando un insieme di sensori a basso costo ma intelligenti e tramite lo sviluppo di opportuni algoritmi, permettono una migliore analisi dello stato di salute dell'architettura ferroviaria, migliorandone l'affidabilità e la sicurezza. Nella prima parte verranno analizzati gli approcci applicati nell'ambito della misurazione e nel rilevamento di dati, includendo non solo le metodologie, ma anche teorie e applicazioni più innovative. Pertanto, lo scopo sarà quello di costruire un benchmark per valutare criticamente vantaggi e svantaggi e per definire quale fra le soluzioni risulti essere la più efficace ed efficiente per conseguire gli obiettivi preposti, al fine di prevenire ed evitare guasti di ogni tipologia mediante l'utilizzo di tecniche avanzate di filtraggio, di identificazione del sistema e di analisi del segnale. Tali approcci teorici, non richiedono lo sviluppo di modelli matematici e algoritmi complessi per studiare il sistema e permettono di superare per quanto possibile le difficoltà legate a non linearità e variazioni dei parametri nel sistema. Nella seconda parte, l'attenzione sarà focalizzata sulla possibilità di integrare algoritmi sui sistemi di monitoraggio a bordo veicolo di cui prima e funzionanti tramite un'architettura hardware sviluppata dal politecnico di Torino nell’ambito di un progetto di ricerca, al fine di valutare in loco eventuali danneggiamenti sul sistema favorendo quindi una più rapida velocità di intervento. Se non rilevati in una fase iniziale, gli eventuali difetti presenti possono comportare un rapido deterioramento ed eventuali guasti che comporterebbero elevati costi di manutenzione. Invece, se tale difetti venissero immediatamente individuati, i costi di manutenzione potrebbero essere ridotti al minimo. Partendo quindi da un’analisi generale si entrerà successivamente nello specifico del problema, andando a sviluppare un algoritmo che permetta, nella sua semplicità, di individuare dei valori di soglia per il monitoraggio di alcuni difetti più comuni nella movimentazione ferroviaria.