鐵道車輪踏面損傷實時監測方法研究綜述

肖 乾，姜雄峰，劉海濤，謝鋒云，周生通

（華東交通大學載運工具與裝備教育部重點實驗室，江西 南昌 330013）

高速鐵路和城市軌道交通的快速發展給國民經濟注入了強大的活力，給人們的出行帶來了極大的便利，但同時也為鐵路的安全運營帶來了巨大的挑戰。 安全和平穩是高速列車運行的最基本要求，其核心在于輪軌關系。 車輪作為輪軌關系中的重要一環，是影響輪軌關系的重要因素。 列車輪對的工作環境比較復雜，不但要和鋼軌、車閘發生撞擊和摩擦，且常受到雨水、油污甚至腐蝕劑的侵蝕和損害，列車輪對工作一段時間后，會造成一定程度的磨損和缺陷。 列車車輪踏面損傷常見形式為扁疤、剝離/剝落等車輪局部損傷和車輪踏面凹坑磨耗、車輪多邊形等車輪全周損傷， 其他缺陷形式如硌傷、脫層、塌陷等對輪軌動態響應的影響和與車輪扁疤和剝離/剝落類似[1-3]。 踏面損傷會加劇車輛橫向振動，甚至發生列車脫軌事故[4]。 輪對質量的優劣對鐵路和城市軌道交通安全運行至關重要。 及時對已損壞輪對進行檢修，可以有效降低事故發生率、提高列車使用率。 對列車輪對幾何參數進行長期監測跟蹤，可以為輪對設計與制造、使用與維修、輪軌磨耗預測及鋼軌型面優化提供科學決策的依據。 如何對輪對幾何參數與損傷進行實時、準確的測量，一直是軌道交通領域迫切需要解決的問題，也是此領域科研人員長期研究的重要課題[5]。

為了列車的安全運營， 自上個世紀70 年代以來，世界各國相繼進行了車輪踏面擦傷、磨耗、剝離等車輪損傷自動檢測監測技術研究[6]。 楊凱[7]綜述了國內外學者對車輪踏面擦傷和不圓度檢測所采取的靜態檢測和動態檢測兩大類方法。 日本JR 公司于1994 年開始在鐵路中實際應用列車輪對尺寸和車輪踏面形狀的動態檢測裝置[8]。 我國西南交通大學研制的LY 系列輪對動態檢測系統采用了“電磁超聲探傷技術”和“光截圖像檢測技術”兩大關鍵技術， 實現了對車輪的外形尺寸和踏面缺陷檢測，操作便捷、自動化程度、實用性強、工作穩定性好、缺陷檢出能力強，故障預警信息準確、檢測準確性高、系統重復性好， 在我國鐵路系統中廣泛應用[9]。Cheng 等[10]在鋼軌旁布置一維、二維激光位移傳感器和車輪位置傳感器，結合三角測量原理，有效判別了通過輪對的輪緣高度、 輪緣厚度和車輪直徑。然而， 采用軌旁檢測的方法既不直接也不連續，無法做到對車輪在整個服役期間的實時監控[11]。 我國地鐵車輛普遍受到車輪踏面磨耗的困擾， 汪群生等[12]建立考慮車體彈性振動和車下懸吊設備的剛柔耦合動力學模型，分析一個鏇輪周期內車輪磨耗對車體和車下懸吊設備振動響應的規律，隨著運營里程增加和列車運行速度的提高，車體及其懸吊設備的振動特性不斷惡化。 而諧波磨耗車輪在車輛運行過程中會產生周期性的垂向激勵引起車輛的強迫振動。 列車速度越高，激勵就越大，現場實測因車輪諧波磨耗引起的軸箱垂向振動加速度達到100～300 g， 引發了軸箱端蓋螺栓松動構成行車隱患[13]。也就是說，車輪磨耗與轉向架或車體振動特性間必定存在某種聯系。 Wang[14]建立了車輪磨耗演變規律與轉向架和車體振動之間的關系，提出了車輪鏇修周期的優化方案。Song 等[15]采用數值方法建立車輛-軌道耦合系統，分析了車輪多邊形引發的軸箱加速度動態響應， 并使用EMMD （ensemble empirical mode decomposition）方法和Wigner-Ville 分布時頻法分析其時頻特性，由此監測車輪多邊形化并識別車輪損傷程度。 軸箱加速度（axle box acceleration，ABA）分為垂向振動加速度、橫向振動加速度以及縱向振動加速度，軸箱加速度測量方便，在列車日常運行中可以直接測量， 國內外學者基于ABA 方法在軌道檢測和車輪局部損傷方面做了大量的研究工作。 鄧金豪等[16]采用現場測試和數值分析相結合的方法探討了高速列車輪對踏面擦傷與軸箱垂向加速度之間的關系，并提出一種自適應形態提升小波法有效識別了車輪踏面擦傷。 Wei Liu[17]研究了輪對縱向振動特性與車輪踏面剝離的關聯性，輪對縱向振動與踏面剝離引起的接觸位置等接觸參數密切相關。 Molodova 和Li 等[18]為了進一步提高鋼軌壓潰損傷的準確性，對軸箱加速度檢測方式、信號處理方法以及自動分析算法上做了大量改進， 現場試驗驗證了基于ABA 的鋼軌壓潰損傷檢測的有效性。

列車車輪踏面損傷監測方法在近年來得到了迅速的發展，研究成果不斷積累，其中不乏許多新穎前沿的理論方法和技術手段。 為了更好地掌握鐵道車輪踏面損傷實時監測方法，促進相關研究領域的研究發展，本文總結了近年來國內外輪對踏面損傷實時監測方法，對各方法的特點及其應用進行討論并分析其優缺點，系統全面地介紹研究現狀并對診斷方法的發展方向進行討論。

1 車輪踏面損傷類型及檢測方法

1.1 損傷類型

鐵道車輪踏面損傷主要包括扁疤、 剝離/剝落、踏面凹坑磨耗和車輪多邊形等類型。 車輪踏面損傷會引起輪軌間強作用力，影響輪軌正常接觸和動力學性能，其中踏面/輪緣磨耗和車輪多邊形是高速列車檢測重點關注對象。

1.1.1 扁疤

車輪扁疤通常是在車輛異常制動或低黏著條件下, 由于車輪運行狀態改變而引起輪軌間強烈摩擦, 進而導致車輪接觸區材料缺失而產生的一種缺陷,如圖1 所示[19-21]根據車輪磨損情況可將車輪扁疤的損傷演化分為新扁疤、扁疤邊緣磨損、扁疤完全磨損3 個階段,其中,扁疤邊緣磨損、扁疤完全磨損統稱為舊扁疤。 車輪扁疤誘發的輪軌沖擊力和輪軌動態響應可達正常情況下的數倍，產生輪軌噪聲[22-23]，且會對列車重要零部件造成沖擊，影響列車行駛安全。

圖1 車輪扁疤Fig.1 Wheel flat

1.1.2 車輪剝離/剝落

車輪踏面剝離指列車車輪在正常行程中由于熱-機載荷作用或輪軌滾動接觸疲勞而在踏面圓周或局部圓周上表現的金屬掉塊剝落損傷現象, 如圖2 所示[24-26]。有國外學者將熱損傷導致的這種現象稱為剝離，而由于輪軌滾滾動接觸疲勞產生的損傷定義為剝落。 然而，在實際情況中對這兩種情況區分較難，且可能同時存在，故國內學者將其統一命名為剝離。 車輪踏面剝離的出現不但會影響列車行車安全，還會增加車輪鏇修和換輪的頻次，在減少車輪實際壽命的同時造成不必要的經濟損失[27]。

圖2 車輪剝離Fig.2 Wheel tread spalling

1.1.3 車輪凹坑磨耗

車輪踏面磨耗為輪軌間滾動摩擦接觸中發生的一種自然損耗現象。 在高速鐵路系統中，由于列車運行的平穩性指標和軌道平直度標準都很高，輪軌接觸點基本聚集在車輪名義滾動圓處，軌道軌頭的輪軌接觸光帶也較為集中，引發車輪踏面橫向凹坑磨損。 當凹坑磨耗達到一定深度后，會導致由輪軌滾動接觸不連續引起的車輪橫向失穩，將直接影響列車的安全性和舒適性，車輪踏面凹坑如圖3 所示[1，28]。

圖3 車輪凹坑磨耗Fig.3 Wheel tread hollow wear

1.1.4 車輪多邊形

車輪多邊形是指車輪沿踏面圓周方向的波狀、非均勻磨耗,屬于車輪不圓順的一種特殊形式,可分為周期性車輪不圓順和非周期性車輪不圓順2 種類型，如圖4 所示[29-31]。 列車車輪多邊形磨耗會引起列車軌道間強烈振動和噪聲，加速車輛軌道系統零部件疲勞破壞，嚴重威脅列車安全運營[32]。

圖4 車輪多邊形Fig.4 Wheel polygonization

1.2 檢測方法

目前車輪踏面損傷的檢測方法，從檢測方式上分為靜態檢測和動態檢測兩類。 靜態檢測法是在車輛入庫進行檢修維護時，檢修員通過手持輪對尺寸測量儀器等測量工具手動測量輪對的各項參數，此法不能做到對車輪狀態的實時監測。 動態檢測法是在列車運行狀態下定性或定量的測量車輪踏面損傷程度。 動態檢測法不影響列車調度，具有信息化和自動化的特點，能夠自動檢測踏面損傷并儲存檢測結果，可實現實時的車輪狀況監測。

自20 世紀70 年代起，世界各國相繼開展了鐵道車輛踏面故障動態檢測系統的研究工作[33]。 我國在90 年代中期提出了一些新的方法并應用于鐵路交通[4]。 依據檢測裝備安裝位置的不同，動態檢測法可分為車載式檢測和軌旁式檢測兩種[7，34]，具體檢測方法如表1 所示。

表1 鐵道車輪踏面缺陷動態檢測方法Tab.1 Railroad wheel tread defect dynamic detection methods

2 軌旁式動態檢測法

軌旁式檢測法是在列車行進線路上安裝檢測系統， 列車通過該段軌道時才可對車輪進行檢測。目前，按照技術原理的不同常用軌旁動態檢測方法可分為輪軌力檢測法、 激光與機器視覺檢測法、聲發射檢測法、振動加速度法、超聲波檢測法、光纖光柵技術法。

2.1 輪軌力檢測法

一般情況下，可在鋼軌上粘貼應變片或在車輪上裝置應變片以獲取列車車輪行駛時所產生的振動激勵及由損傷引起的動態響應，從而反映車輪踏面狀態[35]。 在檢測時，要通過標定，得到載荷與應變片的輸出之間的對應關系，利用這種關系換算出輪軌垂向力的大小。 通過觀察輪軌垂向力的幅值，可以對其進行簡單分析，初步判斷車輪狀態。 Nielsen等[36]利用安置在軌腰和軌底的應變片電路成功測量輪軌接觸力和軌道彎矩。 為了得到列車車輪損傷與輪軌間動態響應的映射關系，Johansson 等[37]將應變片安裝在軌腰、軌底及軌枕上，將加速度傳感器裝于軌枕建立了一套車輪沖擊載荷監測系統，用于研究車輪不圓對輪軌接觸力和軌道響應的影響。 提高監測系統的可靠性與便利性一直是研究人員關注的方向，Paolo 等[38]通過高速攝像機和激光器對車輪踏面特征進行監測，并結合輪軌力測量數據來制定車輪維護計劃， 為車輪維修決策提供了有用信息，圖5 為在軌腰安裝應變片的示意圖及實際安裝圖。隨著技術的進步，應變片的安裝位置也不再局限于軌道上，Pedro 等[39]開發了一種輪軌接觸力測量系統，主要通過在車輪上列裝應變片獲取車輪變形，經計算后算得輪軌接觸力，并與激光位移傳感器測車輪幅板變形獲取輪軌接觸力的方法進行比較，此方案在等比例車輛模型中成功進行了實驗。 研究發現，在過大曲線時， 應變片法對輪軌接觸力更為敏感，并提出未來可將此法用于整車系統。

圖5 軌腰應變片的安裝情況Figure.5 Installation of rail strain gauges

輪軌力檢測法系統穩定性較好， 適用于高低速，但檢測結果受應變片數量、車輪直徑和軌枕間距的影響，且有一定的技術要求。

2.2 激光和機器視覺檢測法

激光、機器視覺及兩者結合的測量方式是目前國內外輪對幾何參數檢測方法的熱點研究方向。Samsoe U 等[40]提出一種基于激光位移傳感器的車輪磨耗檢測方法：列車行駛過監測區段時，外側1D激光位移傳感器測量車輪踏面外形曲線， 內側1D激光位移傳感器用于定位車輪內側面位置，再結合修正算法即可計算出經過車輪的輪廓曲線和踏面磨耗。 該方法結構簡單，設置多套外側激光傳感器可在瞬間得到車輪踏面外形曲線的多個點，減少車速對精度的影響，但成本將大幅提升。 激光傳感器也可用于測量車輪的踏面廓形，Nanumann 等[41]研發出一套基于多個1D 激光位移傳感器的列車車輪幾何參數測量系統， 可判斷車速高于72 km/h 的車輪是否存在過深磨耗，測量速度低于9.6 km/h 的列車車輪的直徑，輪緣厚度及磨耗等參數。 然而，單1D激光位移傳感器進行車輪踏面測量會造成定位精度相對較低的問題，馮其波等[42-43]提出多種基于激光傳感器的車輪參數檢測方法， 其使用的雙1D 激光位移傳感器檢測方法可減小由車輪姿態和蛇形運動導致的橫向定位誤差， 測量原理如圖6 所示，在C 點設置一個渦流傳感器， 在A，G 兩點分別放置激光位移傳感器, 以β 角度射出的激光照在車輪點E 上，根據C，E 兩點計算車輪半徑R，當α=β 時有

圖6 雙1D 激光位移傳感器測量原理Fig.6 Schematic diagram of the diameter measurement using duoble 1D laser displacement transducer

同時，其發現在機械加工過程中確保3 個激光位移傳感器處于同一平面時， 測量同一踏面滾動圓的3點空間坐標，通過坐標擬合可得輪對直徑，提高測量精度且無需安裝渦流傳感器。 Zheng 等[44]利用此原理開發出使用3 個1D 激光位移傳感器動態精確測量列車車輪直徑的系統，大大降低了軌道形變對測量精度的影響，實驗證明，該系統測量誤差符合要求，未來可應用于高速鐵路系統中。

列車車輪踏面機器視覺檢測法通常是以一束激光射向駛來的輪對形成踏面外形光帶，此光帶反應了車輪踏面在光平面內的幾何圖形[45]，在輪對下方與光平面成一定角度布置CCD （charge coupleddevice）攝像機采集圖像，通過邊緣檢測、跟蹤算法對圖像進行出列和綜合分析計算，實現車輪外形的關鍵尺寸參數以及邊緣曲線的動態測量，最終得到車輪踏面的損傷信息。 隨著機器視覺技術的發展，激光傳感器與攝像機的結合形成的結構光視覺傳感器更為常用。 成都車輛段與開發單位結合CCD圖像檢測技術和超聲探傷技術聯合研制出LY 型車輛輪對動態檢測裝置并投入線路實裝，基本實現普速客車車輪外形與擦傷檢測功能[9]。張廣軍等[46]提出的結構光列車車輪直徑測量系統實現了車速100 km/h時，踏面磨耗測量誤差為0.18 mm，測量原理如圖7所示。 設置多套結構光傳感器可獲取車輪整個踏面輪廓，可用于車輪故障分析，譚志忠等[47]在鋼軌內外側設置多套結構光幾何參數測量系統。 此系統可拍攝車輪完整一周的踏面，經算法處理后可識別獲取車輪幾何參數及識別車輪擦傷故障。 環境光的強弱是影響監測系統對車輪踏面損傷識準確率的重要因素。 Ran 等[48]提出一種基于骨架提取的亞像素激光條紋中心提取算法應用于結構光視覺傳感器的車輪參數檢測系統中，可顯著降低復雜光照環境的干擾，提高測量精度。 同時分析了動態檢測引起的偏心誤差對測量結果的影響并建立模型進行修正，提高了系統穩定性，且成功應用于鐵路工務段。 還有學者將激光傳感器技術與機器視覺技術結合起來以期獲得更為可靠高效的檢測方法。He 等[49]提出了激光與機器視覺結合法的輪對幾何參數檢測方法，1D/2D 激光位移傳感器分別確定車輪內側空間位置和測量外側踏面曲線，由于車輪輪緣內側基本不產生磨耗與擦傷，即可求出車輪直徑、輪緣厚、輪緣高、磨耗與內側距等參數。 該方法具有系統簡單、成本低、系統可靠性好等優點。

圖7 基于結構光的車輪幾何參數測量系統Fig.7 Schematic diagram of the structured light-based wheel geometry measurement system

基于激光、機器視覺及兩者結合的檢測方法實施起來較為簡單，故障定位精準，分析結果可靠，且機器視覺技術廣泛應用于車輪踏面檢測領域[50-51]，具有良好發展前景。

2.3 聲發射檢測法

列車在鋼軌上運行時， 正常車輪與鋼軌之間發出的聲音是均勻而規則的。當車輪故障產生后，聲音信號的規律性會被破壞， 會發出不同的振動聲音信號。 利用傳感器接收帶有故障車輪與鋼軌之間發出的不規律的聲音信號并對該聲音信號進行分析，就可判斷出車輪是否存在損傷。 早期日本開發的基于噪聲檢測法的檢測系統，在軌旁安裝2 個聲音傳感器，一個傳感器用于探測車輪與軌道間產生的振動噪聲，另外一個用于探測背景聲，通過對比兩個傳感器采集到的信號，可以從傳感器采集到的聲音波形中分辨出車輪是否帶有踏面故障。 市場比較常見的有TADSTM, RailBAMTM 等聲發射監測系統[52-53]，但其主要對車輪軸承進行故障診斷,而非車輪損傷。

近年來，鐵路行業對監測系統的實時性和最高測量速度有了更高要求，研究人員對聲發射檢測技術進行不斷地改進。Bollas 等[54]對高頻AE 傳感器在車輪狀態動態檢測中的應用進行了探討。 聲發射檢測技術也可用于鋼軌裂紋檢測中，Hao 等[55]利用AE技術檢測高速鐵路強輪軌噪聲下的輪軌裂紋信號，并提出了一種Hurst 指數改進型自適應譜線增強器，抑制了列車高速狀態下的噪聲，提高了信噪比，取得了良好的檢測結果,其實驗臺如圖8 所示。對于此類非接觸式的測量方法，改進其數據處理算法可獲得更好的識別效果，Chen 等[56]提出了一種麥克風陣列信號處理方法用于識別故障車輪和定位，通過寬帶加權多信號分類方法估計車輪轉動過程中的聲源位置， 應用Levenberg-Marquardt 和Crank Nicolson 方法得出相應的地面阻抗， 再經過庫爾特斯波束成型器確定損傷的準確位置，實驗證明該方法可適用于車輪表面損傷產生的沖擊噪聲，且數值仿真和實驗具有良好的的一致性。

圖8 高速輪軌滾動接觸模擬試驗臺Fig.8 Simulation rig for high-speed wheel-rail rolling contact

聲發射檢測法的優點是系統安裝簡單，檢測方式簡單，但該方法測量精度受到限制，檢測信號易被臨輪干擾，只能對車輪做定性檢測。

2.4 振動加速度法

基于振動加速度的檢測方法主要是借助加速度傳感器來測量由輪軌相互作用產生的沖擊振動信號，進而通過時域分析、頻域分析和模式識別等手段來判斷車輪故障情況[57]。 軌旁式動態檢測中的振動加速度法則是將加速度傳感器安裝在鋼軌上用于接收鋼軌的振動信號，檢測范圍包括車輪整個圓周。 Skarlatos 等[58]應用模糊邏輯方法來診斷鐵路車路缺陷，利用裝置在新鐵軌的軌頭外側、軌腰和軌底的加速度傳感器獲取車輪駛過時的軌道振動信號，將信號的振動幅度值、中心頻帶和列車速度作為輸入進行分析以判斷車輪缺陷等級， 如良好、輕度損壞、故障和危險。 并提出擴充數據庫以獲得更精準的測量結果。 采用應變片構成的剪力橋無法做到對車輪全周長進行故障診斷，因而必須加入其他類型的傳感器進行聯合檢測。 Lee 和Chiu[59]提出將測量的加速度振動信號轉化為輪軌沖擊力以克服此缺點，同時比較了通過加速度計和應變片剪力橋兩種方法獲取的軌道加速度與車輪沖擊力大小之間的關系，應用反分析法和均方根法作為信號處理技術。 研究發現，剪力橋法在計算應變計工作區域以內的沖擊力方面表現良好，且不受車輛速度限制。 圖9（a）和圖9（b）分別給出了應變片傳感器和加速度計接收到的部分時域信號。 從剪力橋在標定過程中獲得的沖擊的標準偏差來看， 剪力橋的測量結果在其工作狀態下不受列車速度和載荷的影響。趙蓉和史紅梅[60]提出了一種基于高階譜的PSO-SVM的車輪擦傷識別方法，并取得良好識別結果。 振動加速度法能適應列車高低速運行，實現對車輪擦傷的判別。 并且性能穩定，但難以避免來自鄰輪的干擾。

圖9 部分振動信號Fig.9 Partial vibration signal

2.5 超聲波檢測法

超聲波檢測法一般有超聲測距法和電磁超聲法兩種。 超聲波在物體表面傳播時以瑞利表面波為主，視材料特性，其僅在目標表面以下半個波長的深度傳播，當遇到表面缺陷時超聲波會受到阻擋而反射。 利用超聲波的這種原理，可實現對車輪表面缺陷進行檢測。 俄羅斯于上世紀90 年代中期研制出基于超聲測距法的輪對參數檢測裝置，但檢測車速只能低于5 km/h。 Salzburger 等[61]提出了如圖10（a）所示的基于電磁超聲的軌旁動態檢測系統， 其主要手段是在鋼軌合適的位置安裝超聲探頭組，進行檢測狀態下，探頭持續發出高頻超聲波信號，當車輪碾壓到探頭上時，若車輪表面完好則超聲波會沿車輪運行一周，若車輪表面存在缺陷超聲波傳播則受到阻擋，被反射回發射探頭，經處理則可確定缺陷位置，診斷結果如圖10（b）所示。 該法測量方便，但測量車速需低于15 km/h。 鐵路車輛車輪和軌道之間的接觸條件對輪軌的壽命和列車行車安全至關重要， 采用超聲波反射測量法可有效測量輪軌狀態。 Brunskill 等[62]在軌道上開口以安裝超聲波傳感器來測試不同速度和負載下輪軌接觸壓力，利用準靜態彈簧模型從反射的波形信號中提取輪軌接觸面積和接觸剛度信息，將數據處理后可得到輪軌接觸力二維曲線圖。 然而，在鋼軌上開口安裝傳感器會破壞鋼軌的整體性， 這將破壞鋼軌的整體性，加大鋼軌的局部接觸應力，同時也影響列車運行質量和乘坐舒適度。 為此，Zhou 等[63]采取在軌腰上安裝超聲波陣列傳感器來檢測輪軌接觸應力，從而得到輪軌接觸應力在軌道分布云圖，為檢測車輪踏面狀態提供基礎依據。 在此研究的基礎上，Zhou 等[64]提出一種新型的基于超聲波反射測量法的短期和長期動態輪軌接觸監測方法。 并對超聲波在鋼軌中的傳播途徑及超聲波元件的最佳安裝位置和發射器-接收器的組合進行了深入的探索，研究結果表明該法可在列車輪嚴重磨損情況下檢測多個接觸點，且不需要改變軌道結構，但此法仍處在實驗室階段。

圖10 超聲波檢測技術Fig.10 Ultrasonic technique

列車車輪超聲波缺陷信號本身受缺陷本身性質、超聲波衰減、踏面材質、踏面表面粗糙度、探頭耦合效應和馬氏體等因素影響，會導致計算機進行分析時，經常出現對缺陷大小的錯誤判定。 故現階段仍需對缺陷信號的波形分析和當量比較標準進行更多的研究和實驗測試。 超聲波檢測法的檢測精度高，計算速度快，能夠適應不同車速，但是系統設計復雜，安裝實現困難，成本高。

2.6 光纖光柵技術法

布拉格光纖光柵（fibre bragg grating，FBG）傳感器的工作原理是通過在相位掩模上將一截短光纖暴露于紫外線輻射，而后掩模圖案將產生周期性折射率[65],FBG 傳感器在受到機械應變和熱應力變化的作用下，會導致反射光光譜中心波長變化，從而可從中心波長的變化反映外界物理量的變化。

FBG 傳感器具有無需電源布線，有強抗電磁干擾能力等特點， 因此被廣泛用于鐵路檢測系統中。在技術應用方面，國內外一些學者通過直接在軌旁加裝FBG 傳感器來間接得到列車車輪健康狀況信息。 Lee 等[66]利用FBG 組成的系統來測定列車的脫軌率，同時評估了FBG 傳感器在計軸、列車識別和速度檢測方面的能力。 Wang 等[67]在橋梁伸縮縫、軌腰、軌底版和混凝土板床安置了FBG 傳感器建立了一個軌道性能監測和安全預警系統，并且能夠隨著季節和溫度的變化提供完整準確的軌道變化的長期數據。采用FBG 傳感技術還可同時對列車車輪和鋼軌健康狀態進行實時監測，Roveri 等[68]沿1.5 km的鐵軌安裝FBG 傳感器建立了一套車輪和軌道粗糙度的識別檢測系統，經頻率濾波器、時域切分、時間和集合平均等手段處理數據后提取出每節車廂和軌道上的粗糙度信息，再由算法處理后即可確定軌道和車輪的磨損狀態、 列車速度和列車負載等，為鐵路維修服務部門實時反映軌道和運行中的列車的健康狀況。 車輪多邊形化是高速列車轉向架結構異常振動的主要激擾源，可導致運營列車車輛關鍵部件的缺陷或故障， 危害列車行駛安全，Liu 等[69]提出將FBG 傳感器粘于鋼軌軌腰出建立了一種車輪狀態監測系統， 并結合了貝葉斯盲源分離的算法對信號進行處理， 能夠在通過的車輪組中識別出車輪局部缺陷和車輪多邊形，預測車輪局部缺陷的位置。在線路上進行實測后， 成功識別了偏差為0.06 mm的輕度車輪踏面損傷, 監測結果與靜態檢測結果吻合良好，監測系統如圖11 所示。 基于光纖光柵技術法的檢測系統穩定性較高，適用于高低速，但技術難度和造價偏高。

圖11 實際線路上的FBG 監測系統Fig.11 On- line FBG detection systems

3 車載式動態檢測法

車載式動態檢測法是將檢測系統安裝在車輛上以獲取車輪狀態信息，進行車輪不間斷監測。 車載式檢測系統傳感器一般安裝在軸箱上和轉向架上，采用監測方法為軸箱振動加速度法（ABA）和光纖傳感技術（FBG）。

3.1 軸箱振動加速度法

將加速度傳感器直接安裝在車輪軸箱上，可以更直接的檢測到車輪故障引起的振動信號。 車輛軸箱振動信號比較復雜，因為它不僅包含車輪缺陷信息，還包括軌道狀態信息，故障不能直觀的反映出來。 因此，如何從強背景噪聲中有效地提取車輪特征是鐵路車輪故障檢測的關鍵問題。 周璇等[70]通過在滾動試驗臺的軸向上安裝3 個加速度傳感器獲取車輪踏面擦傷故障信號， 對信號經驗模式分解[71]（empirical mode decom-position，EMD） 后得到本征模函數分量（intrinsic mode function，IMF），提取各階IMF 分量的能量和峭度特征以構建出特征向量并輸入到神經網絡中進行故障識別。 結果顯示車速在200 km/h 內具有較高識別率。滾動試驗臺及傳感器安裝位置如圖12 所示。然而，EMD 算法存在模態混疊的缺點，會導致IMF 在物理上不唯一，甚至失去意義， Li 等[72]提出了一種改進的EMD 法并應用于模擬軸箱加速度振動信號和實測軸箱加速度振動信號中， 通過實驗比對后發現改進后的EMD 法可抑制模態混疊現象，具有更高的抗噪性。 在之后的工作中，Li 等[73]還提出了一種自適應多尺度形態濾波的算法用于提取軸箱振動信號中的特征分量，并用于識別車輪是否存在扁疤故障，研究結果表明所提出的方法能夠實時診斷出車輪的扁疤，且這種技術可適用于鐵路車輪實時監測系統中。 陳博[74]將集合經驗模態分解法[75]運用到車輪軸箱加速度振動信號處理中， 采用基于遺傳算法-支持向量機的車輪多邊形識別方法并應用于構建的故障識別模型中，實驗表明模型對多邊形的識別效果良好。 對算法進一步改進后，Song 等[15]采用改進的集合經驗模式分解法和Wingner-Ville 法對仿真得出的軸箱振動加速度信號進行處理。 數值結果表明，車輛最大軸箱加速度及其頻率與車輪多邊形的階數之間存在定量關系。 國內外學者還研究了除EMD 算法外的其他方法在車輪故障識別中的應用，鄧金豪和金煒東[16]采用改進的自適應形態提升小波對實測軸箱垂向振動加速度信號進行分析，有效的檢測出車輪踏面擦傷。Bosso 等[76]提出了一種用于識別車輪損傷的算法并將其集成到車載故障診斷系統中用于車載應用。

圖12 實驗臺Fig.12 Test rig

軸箱加速度檢測法能實現對在役列車車輪狀態的實時監測，檢測精度較高并可依據實測信號通過各手段來對車輪故障進行定量定位識別，是目前的研究熱點。 但此法數據采集通道多，數據處理量大且仍停留在實驗室階段，未見成規模、系統的實裝應用。

3.2 光纖傳感檢測法

應用FBG 傳感器的監測技術可實現車載裝備的車輪損傷識別。 香港理工大學Wang 等[77]利用裝在列車轉向的FBG 傳感器來獲取應變數據，開發了一種基于貝葉斯預測和動態線性模型（dynamic linear model, DLM）的車輪缺陷監測系統，并經過了實驗驗證。 在貝葉斯框架下，通過制定DLM 獲取由應變監測數據得出的近似實際應力范圍，并得到下次觀測的預測分布，同時引出貝葉斯系數、最大累積貝葉斯系數和運行長度這3 個指標進行離群值檢測和變化點檢測，在確認變化點后，通過對變化點前后的連續觀測值進行貝葉斯假說檢驗，執行損傷評估，最終實現車輪損傷實時監測。 多檢測技術融合使用可讓信息呈現方式更加多元與形象，有利于對車輪狀態融合分析，王其昂等[78]通過在線上車輛的軸箱處以如圖13 的方式布置雙向加速度計和FBG 應變計來獲取列車軸箱加速度響應，設計卷積神經網絡機構，對不同標簽的數據展開訓練，進行損傷特征提取后實現了對高鐵車輪損傷的高效識別，開拓了神經網絡在列車車輪損傷識別中的應用。

圖13 傳感器布置Fig.13 Layout of sensors installation

4 結束語

車輪踏面損傷普遍存在于鐵路運輸系統中，車輪不圓與軌道不平順耦合作用產生的強振動與強噪聲嚴重影響車輛部分零件的服役壽命和列車動力學性能，危害列車行車安全。 本文從軌旁式檢測法和車載式檢測法方面，總結和分析了目前國內外列車車輪踏面損傷實時監測方法發展情況，得到結論如下。

1） 目前車輪踏面擦傷檢測技術還處于不斷的探索和發展中，目前投入實際使用的車輪踏面擦傷檢測方法檢測精度不高。

2） 基于軸箱加速度的檢測方法雖然成功的應用于一些實驗室條件下的車輪損傷識別。 然而，并沒有形成整套的設備，無法在實際情況中充分應用。

3） 大多檢測系統只適用于低速，在實際運行的列車上實用性并不強。

4） 現階段軌道車輛踏面損傷檢測系統需要加快理論向應用的轉化速度，切實提高軌道交通關鍵裝備的故障診斷及健康管理能力。

國內外鐵路列車車輪狀態檢測技術有了一定成果，但總體而言，無論是理論研究還是實際系統的研制都還不夠成熟，仍有許多工作需要進一步開展：

1） 鐵道列車車輪踏面檢測系統中傳感器的種類、位置和數量受結構、成本制約。 傳感器的布置工作需同時考慮技術要求和經濟效益，要求有足夠的測試信息數據量，使得踏面損傷檢測方法在實際應用中面臨阻礙。 同時，檢測手段的易用性、實用性和兼容性的不完善是系統面臨的主要困難，解決該問題需要從提高損傷識別精度、優化系統結構、降低成本等多個角度考慮。

2） 車輪踏面損傷診斷方法的激勵形式除了輪軌間相互的作用外還包含環境激勵，傳感器接收的信號中包含干擾源；而大部分檢測方法都假定環境激勵為一般的高斯白噪聲激勵，這與實際不符。 因此，對于如何有效處理接收的非平穩信號，提高抗噪及識別準確度未來將開展進一步的研究。

3） 對于目前信號處理的各種智能算法仍處在實驗室階段，開展不同損傷診斷方法與算法相結合的應用研究，充分發揮各自的優勢，以解決在實際環境中遇到的問題。

4） 現階段對檢測方法的研究還在以定量定位為主，而損傷診斷中還應包含故障預警與剩余壽命預測。 準確的作出故障預警與剩余壽命預測，能在保證列車安全行駛的同時減少人力物力投入，降低維修成本。

5） 目前車輪鏇修是及時消除多邊形磨耗的關鍵手段。 科學的鏇修策略應基于車輪多邊形磨耗實時精確監控技術確定合理的多邊形深度鏇修限界、準確預測車輪多邊形的發展階段及制定更經濟性的狀態修決策。 這些都是目前需要進一步開展的工作。

6） 軌道車輛需要針對性的智能運維策略，繼續發展基于車輪損傷識別技術的研究， 實現狀態感知、故障特征提取、挖掘和分析，加強與人工智能、大數據等新技術的融合，利用現代信號處理技術的方法， 基于信號和基于知識的損傷識別技術研究。建立輪對全壽命周期跟蹤管理功能的輪對運營狀態智能管理系統，實現從人工檢測、人工管理到自動在線監測、智能分析管理，不僅為輪對設計和管理提供設計與科學決策的依據，還能滿足現代城市軌道交通和鐵路發展的實際需求。