HBK lancia a InnoTrans 2026 il sistema di monitoraggio ferroviario a fibra ottica ARGOS NewLight

Hottinger Brüel & Kjær (HBK) ha lanciato il livello di sensori a fibra ottica ARGOS NewLight per modernizzare il monitoraggio dei treni a bordo via. Questa soluzione integra la tecnologia ottica basata sui reticoli di Bragg in fibra (FBG) con le piattaforme analitiche esistenti per supportare la manutenzione predittiva sulle reti infrastrutturali ferroviarie globali.

Passaggio alla manutenzione predittiva
Il sistema risponde alla necessità dei gestori dell'infrastruttura ferroviaria di passare da una manutenzione reattiva a una predittiva a fronte di volumi di traffico crescenti e reti sempre più obsolete. La tecnologia sarà presentata a InnoTrans 2026, presso la fiera Messe Berlin, dal 22 al 25 settembre 2026, dove gli operatori potranno valutare l'integrazione di questa architettura di monitoraggio strutturale.

Architettura dei sensori con reticoli di Bragg in fibra
Le tecnologie tradizionali si basano spesso su estensimetri incollati o richiedono la sostituzione completa delle traversine. Il layer di sensori ottici sfrutta la tecnologia a reticoli di Bragg in fibra (FBG), che funziona senza energia elettrica. Questo design garantisce una completa immunità elettromagnetica (EMC), prevenendo falsi allarmi ed eliminando la necessità di protezioni da sovratensioni grazie alla schermatura naturale del sistema contro correnti di trazione, fulmini e interferenze elettromagnetiche (EMI).

Installazione e portata ottica
I sensori vengono incollati direttamente sull'anima della rotaia esistente, in configurazione piana o sagomata. Eliminando la necessità di saldature o di sostituzione del binario, il processo di installazione non richiede interruzioni della circolazione e riduce i tempi di messa in opera. L'architettura del sistema supporta distanze di trasmissione ottica fino a un chilometro tra i sensori lungo il binario e gli armadi di controllo, agevolando un'implementazione flessibile lungo le linee ferroviarie.

Applicazioni certificate e analisi dei dati
Lo strato di sensori si integra nei backend software già consolidati senza richiedere una nuova formazione per gli operatori. Le applicazioni certificate includono la pesatura dinamica (WIM), il rilevamento dei carichi di impatto delle ruote (WILD), il monitoraggio dell'ovalizzazione o planarità (OOR) e la misurazione del comportamento di marcia (RBM). Abbinato a strumenti diagnostici basati sull'intelligenza artificiale, il sistema converte le misurazioni delle sollecitazioni meccaniche in informazioni predittive. Nelle applicazioni sul campo, l'uso di questi dati ha prolungato la durata delle ruote di oltre il 50%, incrementando la percorrenza da circa 1 milione a 1,5 milioni di chilometri e riducendo al minimo le interruzioni impreviste del servizio.

Contesto aggiuntivo
Questa sezione descrive le specifiche tecniche e il benchmarking competitivo non inclusi nell'annuncio originale del prodotto.

Nel settore del monitoraggio dello stato dell'infrastruttura ferroviaria, il sistema ARGOS NewLight compete con altre architetture di rilevamento ottico, come i sistemi FBG per il rilevamento dell'impatto ruota sviluppati da L2MRail, nonché con i tradizionali sensori ruota induttivi di produttori come Frauscher Sensortechnik. L'analisi comparativa per il monitoraggio a bordo via si basa su metriche oggettive, tra cui la velocità massima operativa del treno per un'acquisizione accurata dei dati, la frequenza di campionamento dell'interrogatore ottico e la capacità di multiplazione, che determina il numero di singoli sensori FBG installabili su un unico filo di fibra ottica. Mentre le tecnologie induttive o basate su estensimetri richiedono alimentazione elettrica locale e rimangono suscettibili ai disturbi EMI dovuti alle correnti di trazione, i sistemi basati su FBG isolano otticamente l'area di misurazione, garantendo l'integrità continua dei dati senza richiedere hardware aggiuntivo per la protezione da sovratensioni.

A cura di Romila DSilva, redattrice di Induportals, con supporto dell'IA.