基于Lamb 波的轉向架焊縫裂紋檢測技術研究

阮騰達

（廈門交測智能科技有限公司，福建廈門 361000）

0 引言

結構健康檢測是列車檢修的重要內容之一。列車最重要的部件是走行部件，走行部起承載車體的作用，也因其直接與鋼軌接觸而受到的振動最大，容易發生疲勞損傷。走行部焊接著多種支架、吊座等結構件，這些結構件根據車輛動力學原理設計，特殊定制，均為不規則的異形件，生產過程可能存在焊接缺陷，運行過程中可能存在局部應力集中，容易出現裂紋損傷，嚴重者影響行車安全，因此在地鐵列車架修及大修中均需要對構架重要部件進行焊縫檢測。據某主機廠公布的統計數據，在國產化西門子轉向架構架中，發現存在裂紋的占比8.22%，主要集中在端梁彎角、電機吊座焊接處等部位[1]。

目前列車走行部構件的疲勞可靠性研究通常采用模擬計算、臺架試驗和線路上的運行試驗等傳統模式，這些研究方法難以及時跟蹤設備的損傷程度，缺乏耦合復雜環境下的走行部機械構件損傷的智能辨識方法與技術，難以及時滿足列車車輛安全運營的迫切需求。基于傳統檢測方法的計劃修難以在線診斷列車運營過程中的結構損傷，而依靠人工檢查手段難以發現深層次的隱患，不能保障鐵路列車安全運營的要求。

因此，研究復雜情況下轉向架結構損傷的產生機制、演化規律、辨識方法與技術，實現高效智能感知與缺陷識別關鍵技術的研究突破，實現對列車機械結構病害的檢測，判斷損傷的程度和位置，并對其進行增長速率預測，對列車走行部進行主動在線無損檢測和健康狀態評估，具有重要的理論意義和實際應用價值。

1 結構健康監測

1.1 研究現狀

結構健康監測（SHM）是利用無損傳感技術，通過信號分析，達到檢測結構損傷的目的，該技術的核心是一個連續監測結構的傳感器系統，最終目的是提供結構損壞或退化的早期預警。目前，結構健康監測在航空航天研究及應用較為廣泛。民航飛機由于運用了大量的復合材料，結構健康監測技術也被視為提高飛機可靠性和降低維護成本的關鍵[2]。波音公司和空客公司在多個機型上進行了結構損傷監測技術探測結構損傷探索與應用[3]。

在軌道交通領域，結構健康監測還處在理論研究和仿真實驗階段。在鐵路車輛檢修中，轉向架構架焊縫探傷以磁粉檢測為主。磁粉檢測技術結果顯示直觀、費用低、檢測速度快，但需要剝離表面的涂裝，而脫漆作業在構架探傷中耗時耗力，無論采用打磨方式或是脫漆劑，都會對作業環境有較大負面影響。

1.2 Lamb 波

Lamb 波是一種特殊的超聲應力波，通過檢測在結構表面幾個點處的導波，可以有效檢測出大面積范圍的損傷。如果結構表面或內部有缺陷，Lamb 波會在損傷處反射，可以根據接收波的反射信息來分析損傷程度和損傷定位。

Lamb 波檢測技術與傳統檢測技術相比具有兩個明顯的優勢：

（1）Lamb 波在發射傳感器與接收傳感器之間建立傳播路徑，傳播速度快、能量衰減小，對早期結構損傷表現出高敏感度，廣泛應用于裂紋檢測。通過lamb 波的方式檢測焊縫裂紋，操作簡便、檢測時間短，可以檢測到列車結構中許多常規檢測手段無法接觸到的位置[1]。

（2）當前超聲檢測難以對設備邊緣的損傷缺陷進行檢測。Lamb 波與傳統超聲波最大的不同在于在傳播時結構的表面和內部都會產生質點振動，聲壓、聲強在設備整個橫截面上近似相等，聲場能遍及整個設備[4]，即利用Lamb 波可以在不影響設備正常使用的情況下完成檢測工作，擴大檢測范圍，提高設備的安全性，因此具有良好的應用前景。

Lamb 波的研究和應用也是起源于航空領域。在不同厚度、密度、力學性能的復合材料監測中，lamb 波能夠有效表征材料基礎特性。國內在Lamb 波領域的研究起步較晚，大多仍處在理論研究階段，在鐵路領域更是處于探索階段。

2 Lamb 波在轉向架焊縫裂紋檢測中的應用

利用Lamb 波在結構損傷檢測方面的特性，作者在列車走行部結構易損部位布設一種基于Lamb 波的分布式柔性傳感器網絡，利用人工智能、損傷定位等方法研究多種損傷辨識技術，將傳感器網絡收集信號作為分析源，進行結構損傷識別。

2.1 技術路線

首先是進行列車走行部中Lamb 波傳播行為探究，實現傳感器網絡布置及激勵條件優化，將基于Lamb 波的柔性傳感器網絡布設在走行部機械結構表面，研究基于Bayesian 理論的無參考信號主動Lamb 波損傷定位，探索結構健康狀態智能辨識方法，最終形成列車走行部機械構件主動巡查智能探傷系統，技術路線如圖1 所示。

圖1 智能探傷系統技術路線

2.2 基于Lamb 波的構架損傷探測技術

2.2.1 走行部中Lamb 波傳播行為探究

Lamb 波對檢測結構的橫截面形狀，厚度和材料特性（泊松比，拉伸模量和密度）敏感。由于設備各部分截面形狀和尺寸大小的不同，Lamb 波在其中傳播的頻率和速度也存在差異。同時Lamb 波經過列車設備結構特征時（如扣件、焊縫）具有泄漏傾向，并且受結構邊緣和各部件之間的粘合條件產生反射，形成明顯不同的傳播模式。因此需要選擇出一種適用于列車走行部復雜結構的檢測模式并確定其靈敏度。將考慮以下因素選取各部分的檢測波模式：

（1）每種模式在設備的一個部分唯一存在，很少泄露到其他部分。

（2）每種模式的位移分布在傳感器網絡的整個探測范圍中，可以實現設備橫截面100%覆蓋。

（3）位移模式彼此相似，可以使用類似的傳感器裝置來生成和接收每個波模。

通過數值分析方法探究列車走行部中的Lamb 波傳播行為及傳播特性。分析模態形狀，固有頻率和波長潛在振動模式等信息，預測最佳的波模式激勵，確定結構各部分理想的波模式/頻率組合，以便最大程度提升損傷探測的敏感度。

2.2.2 分布式柔性傳感器網絡設計

將壓電傳感器網絡固定在走行部結構表面上，不影響轉向架的任何結構。傳感器布置采用對稱方式，輪詢掃查，做到不拆解情況下的無損探傷，檢測精度能達到毫米級。

2.2.3 激勵信號

采用基于Lamb 波反演法獲取波速，研究轉向架不同部位Lamb 波的傳播特性，以此為基礎確定激勵信號。根據Lamb 波的頻散方程和曲線，可分別得到相速度與頻厚積、群速度與頻厚積的關系。為了方便后續的缺陷程度估計及定位，一般采用單一模式的lamb 波信號。在選取激勵信號時，在簡單的正弦信號中選取合適的窗函數，定義信號的中心頻率、信號幅值、周期數等參數[5]（圖2）。

圖2 常見激勵信號時域圖和頻域圖

2.2.4 激勵信號的接收與處理

在信號接收時，由于列車運行過程中具有復雜的內部與外部環境，載荷、速度、邊界等條件會使相應信號特征變復雜，通常需要進行去噪。在動態監測中，由于輪軌噪聲多數接收信號為非平穩信號，采用局部平均法進行預處理，而若是靜態檢測，回波信號是平穩信號的情況下，多采用滑動平均濾波來進行信號預處理，減少噪聲的隨機影響[6]。當材料有缺陷時，發射信號會在缺陷損傷處發生部分散射，故波傳到接收端會發生延遲?；谧畲笾捣ê突ハ嚓P函數法，并對信號進行希爾伯特變換，利用所求得的信號包絡提取缺陷回波，預估信號的延遲時間，這對于定位缺陷位置十分重要（圖3）。

圖3 接收原始信號與重構信號對比

2.3 基于人工智能的結構健康狀態智能辨識

2.3.1 基于損傷指數的損傷程度評估

損傷識別是結構健康狀態辨識的重要環節。通過DI 傷指數來識別結構損傷程度，包含定性分析和定量分析。首先將DI 值與閾值對比，如果超過閾值，表示結構存在損傷缺陷。然后建立DI 值與損傷尺寸之間的關系，通過曲線擬合來進行定量分析。在建立聯系時需要同材料特性的樣件進行小樣本收集，模擬損傷，多次實驗獲取DI 值，將獲取的樣本集進行曲線擬合，獲取DI 與損傷之間的曲線函數。

在實際監測分析中，選取被監測區域中每個激勵傳感路徑上的DI 最大值，根據校準曲線計算出損傷大小。

2.3.2 基于貝葉斯理論的損傷定位

在列車走行部上部署傳感器網絡，提取各傳感器監測通道損傷散射信號傳播時間與直達波傳播的時間之差作為數據，利用基于Bayesian 理論獲得列車結構損傷位置和波速等未知參數的聯合后驗概率分布，在后驗分布中對未知參數進行采樣估計，最終獲得轉向架機械構件損傷位置[7]。

2.4 列車走行部機械構件主動巡查智能探傷系統

建立列車走行部機械構件主動巡查智能探傷系統。設計激勵信號源、功率放大、多通道快速切換、傳感信號調理、傳感信號高速采集等模塊，完成激勵信號產生、信號采集及數據分析處理工作。在傳感器網絡中，每一個收發均形成一條傳播路徑，每條路徑都能計算出損傷指數，系統通過激勵信號和響應信號的相關性分析來獲取[8]，通過優化激勵信號和接收信號的參數，增強算法抗干擾能力，降低“假損傷”誤判，消除定位誤差，以實現較精確的損傷定位。

軟件界面顯示損傷發生概率、產生位置等信息，通過軟硬件結合的形式，逐步實現數據驅動損傷探測，提高列車檢修的自動化和信息化水平，達到提升效率、降低運維成本、降低單位產值能耗的目標。

3 結論

超聲Lamb 波是一種特殊的超聲應力波，對結構初期的輕微損傷非常敏感，可應用于轉向架焊縫裂紋檢測中。該技術利用柔性貼膜材料能夠與列車走行部結構表面緊密貼合的特性，在走行部結構表面形成一種緊密集成的類神經網絡的分布式多功能傳感器網絡。傳感器網絡節點之間主動互發Lamb 波進行探測，在保證不影響走行部任何結構和正常使用的情況下進行無損探傷，其對結構初期的輕微損傷敏感，檢測精度達到毫米級。利用多種分布式結構損傷智能辨識技術，能夠根據結構的實時健康信息，預測結構的可能失效，提供列車走行部主動診斷控制及維修所需實時結構狀態信息，并借助無線下傳通道隨時跟蹤走行部狀態，降低日常列檢工作強度和維護成本，實現列車智能主動感知結構安全與綠色低碳運維保障。