Le pesage ferroviaire dynamique devient “smart”

Système innovant développé par GCF avec l’Université La Sapienza de Rome et l’Ecole Polytechnique de Milan

Présenté récemment à l’Innotrans de Berlin, il a suscité un intérêt généralisé. Le Système Dynamique pour la mesure des charges sur la voie ferroviaire, mis au point par le Département de Recherche et Développement de GCF en collaboration avec l’Université La Sapienza de Rome et l’Ecole Polytechnique de Milan, a été apprécié pour ses caractéristiques de précision et de fiabilité, mais surtout de légèreté, versatilité, simplicité d’installation.

Fondé sur un réseau de 10 à 12 capteurs optiques ancrés magnétiquement au rail existant, le système innovant de pesage des charges ferroviaires est de loin moins onéreux et invasif que les systèmes traditionnel fondés principalement sur le remplacement intégral d'un segment de voie par des traverses et des rails spéciaux prévus à cet effet, car il peut être installé n’importe où en une demi-heure seulement.
Un atout quantifiable en termes d’économie, important pour les gestionnaires du réseau ou les sociétés de transport de marchandises, pour lesquelles le pesage des convois est une nécessité incontournable pour des raisons aussi bien commerciales que réglementaires et de sécurité de l’infrastructure et du trafic.

Mais l’intérêt pour le Dynamic Weighting System n’est pas dû uniquement à son aspect pratique. N’oublions pas sa précision et sa fiabilité. “La technologie photonique sur laquelle il repose – explique l’ingénieur Elisa Duca du Département R&D de Generale Costruzioni Ferroviarie – est en mesure de garantir un maximum de fiabilité des mesures avec une résolution de près de 0,7 micromètres dans la mesure de la longueur du rail sur le point de passage de la roue, une fréquence d’échantillonnage qui peut arriver à 1000 échantillons par seconde et une résolution dans le mesurage de la charge de 100 kilogrammes”.

Les atouts du Dynamic Weighting System

Un aspect important est le fait que les capteurs optiques ne nécessitent pas d’alimentation électrique périphérique et que, de ce fait, ils sont à l’abri des perturbations électromagnétiques ; également appréciable leur indépendance de l’état de polarisations de la lumière, une des causes principales de distorsion à la source du signal dans les milieux caractérisés par des vibrations.

Tout le réseau de capteurs est relié par fibre optique à un dispositif de récolte de données qui peut même se trouver à 30 km de distance et qui peut transmettre sans pertes une grande quantité de données, grâce aux connecteurs à hautes performances prévus pour résister à des conditions extrêmes, les mêmes que pour les missions sur Mars.

Une fois installé et étalonné sur place à travers le passage de convois dont le poids est connu, le système de pesage, interrogé continuellement par un logiciel mis au point par GCF, reconnaît le passage du train et ouvre une fenêtre d'acquisition et de transmission des données en temps réel au centre de traitement qui les analyse et les enregistre dans une base de données.
“L’Université La Sapienza de Rome – poursuit l’ingénieur Duca – a collaboré au développement du système en fournissant le modèle analytique théorique qui est à la base de la transposition en algorithme des équations complexes qui gouvernent la dynamique du rail soumis aux charges circulantes. Sur le plan de la machine learning, nous avons aussi pu compter sur la collaboration de l’Ecole Polytechnique de Milan qui a assuré l’optimisation du calcul”.

Ce système de pesage permet de relever avec des marges d’erreur maximum de 2% les écarts éventuels du poids dans les convois en transit et même, en second lieu, de vérifier d’éventuelles variations concernant non pas le train mais l’armement. Ainsi le système lui-même sert d’alerte pour signaler la nécessité d’entretien sur la voie.
“Bien que ce soit un résultat indirect – souligne Elisa Duca – il n’en est pas moins important. Du reste, la réalisation de ce système de pesage dynamique a constitué pour notre Département une sorte de banc d’essai plus simple, sous certains aspects, d'autres secteurs d’application, qui a permis d’affronter et de résoudre certaines questions fondamentales concernant l’architecture de communication, la récolte et le traitement des données. Avec ce bagage, nous sommes déjà en train d’affronter le défi de systèmes de diagnostic plus complexes fondés sur des technologies similaires”.