一种高速动车组车轮多边形化的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于高速铁路列车车轮磨耗识别的技术领域，提供了一种高速动车组车轮多边形化的识别方法及装置，识别方法包括：采用轨底纵向的应变传感器，通过监测驶经断面的车轮激励对钢轨产生的响应，获取车轮激励下的钢轨响应信号；对车轮激励下的钢轨响应信号进行预处理；在钢轨响应信号预处理的基础上提取信号特征，构造车轮多边形化指标；利用构造的车轮多边形化指标，识别车轮多边形化故障。本发明专利技术有益效果在于两方面，一方面，实现高速动车组车轮多边形化状态在线识别，提供车轮故障预警，另一方面，跟踪高速动车组车轮状态演变，指导车轮镟修工作。基于本发明专利技术研制的高效识别算法软件，能对存在多边形故障的车轮采取及时有效的检测维修措施。

Method and device for recognizing polygons of high-speed EMU wheels

The invention is applicable to the technical field of wheel wear identification of high-speed railway train, and provides a method and device for recognizing polygonalization of wheels of high-speed EMU. The method includes: adopting longitudinal strain sensor at the rail bottom, and obtaining the response of wheel excitation to rail by monitoring the response of wheel excitation passing through the section. Rail response signal; Rail response signal pretreatment under wheel excitation; On the basis of rail response signal pretreatment, signal characteristics are extracted to construct wheel polygonalization index; Wheel polygonalization index is constructed to identify wheel polygonalization fault. The invention has two beneficial effects: on the one hand, it realizes on-line recognition of polygonal state of high-speed EMU wheels, provides early warning of wheel faults, on the other hand, it tracks the evolution of the state of high-speed EMU wheels and guides wheel maintenance work. The high-efficiency recognition algorithm software developed based on the invention can take timely and effective detection and maintenance measures for wheels with polygon faults.

【技术实现步骤摘要】
一种高速动车组车轮多边形化的识别方法及装置
本专利技术属于高速铁路列车车轮磨耗识别的
，尤其涉及一种高速动车组车轮多边形化的识别方法及装置。
技术介绍
车轮多边形化故障是一种典型的车轮非圆化现象。现有的检测方法可以大致分为静态检测和动态检测两大类。静态检测方法主要基于机械接触式检测技术及图像检测技术，属于无损检测类，要求车辆在静止状态下，通过便携式超声检测设备对车轮踏面圆周进行扫描，可较为快捷地获取车轮踏面径跳在圆周上的变化情况，由于这种技术能够获得较为精准的车轮不圆度检测结果，包括中国高速铁路在内的国内外大多铁路运营部门广泛采用了这一技术，作为车轮状态评价的依据。但是静态检测技术由于其方法上的局限性，难以在短时间内，对整列动车组甚至线路上运营的所有动车组进行检测，也无法实时掌握运营车辆的车轮状态，不利于车轮故障识别。而动态检测则可克服上述问题，动态检测又分为直接检测和间接检测两大类别，直接检测法包括光电测量法、涡流检测法、车轮腾空法、接触测量法等。直接检测法基本原理是利用检测技术对激光、电流、位移等参数的变化敏感性捕捉车辆在运行过程中，车轮与钢轨的几何位置变化，从而识别车轮擦伤等故障。直接检测方法原理简单，便于推广，但检测精度会受到多种因素的制约，如车重、车速、轮轨刚度等，此外，为了保证检测精度，往往会要求车辆以低速运行(<5km/h)，上述弊端制约了直接检测法在高速动车组车轮状态在线监测方面的推广应用。间接检测法主要包括轮轨噪声检测法、钢轨振动加速度检测法、轮轨冲击荷载检测法、轴箱振动加速度检测法等。间接检测法的原理主要是基于非圆车轮与钢轨相互作用与圆顺车轮的不同特征，评价车轮状态及识别车轮故障。上述方法除轴箱振动加速度检测法(该方法仅针对特定车轮，并不评价所有服役车轮，故其不在本专利技术讨论范围之内)外，其余的检测法均基于道旁传感技术。目前利用道旁传感设备针对车轮多边形化故障的许多检测技术尚处于研发阶段，车轮及走形部状态监测技术的发展远落后于市场需求，使得车轮镟修工作缺乏有效的依据。而以车轮多边形化为代表的车轮故障已严重影响了高速铁路在舒适、安全、环保等性能，制约了高速铁路网服务质量的提升，识别车轮多边形化故障的问题已亟待解决。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了高速动车组车轮多边形化的识别方法及装置，旨在解决实现高速动车组车轮多边形化状态在线识别，提供车轮故障预警。本专利技术实施例的第一方面提供了一种高速动车组车轮多边形化的识别方法，包括：采用轨底纵向的应变传感器，通过监测驶经断面的车轮激励对钢轨产生的响应，获取车轮激励下的钢轨响应信号；对车轮激励下的钢轨响应信号进行预处理；在钢轨响应信号预处理的基础上提取信号特征，构造车轮多边形化指标；利用构造的车轮多边形化指标，识别车轮多边形化故障。其中，车轮多边形化指标为预处理后钢轨响应信号在固定阶次对应频带上的有效值与原始信号幅值之比，原始信号为预处理前的钢轨响应信号，固定阶次为固定的多边形阶次。本专利技术实施例的第二方面提供了一种高速动车组车轮多边形化的识别装置，包括：钢轨响应信号获取模块，用于采用轨底纵向的应变传感器，通过监测驶经断面的车轮激励对钢轨产生的响应，获取车轮激励下的钢轨响应信号；信号预处理模块，用于对车轮激励下的钢轨响应信号进行预处理；车轮多边形化指标构造模块，用于在钢轨响应信号预处理的基础上提取信号特征，构造车轮多边形化指标；故障识别模块，用于利用构造的车轮多边形化指标，识别车轮多边形化故障。其中，车轮多边形化指标为预处理后钢轨响应信号在固定阶次对应频带上的有效值与原始信号幅值之比，原始信号为预处理前的钢轨响应信号，固定阶次为固定的多边形阶次。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：能够快整地识别存在多边形故障的动车组车轮，从而使得动车组运营维修工作效率得到大幅提高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的高速动车组车轮多边形化的识别方法的实现流程图；图2为本专利技术实施例提供的应变传感器阵列较佳的布置图；图3是一列动车组经过监测断面时单个应变传感器的响应时程曲线的样例图；图4是本实明实施例提供的测试传感器较佳的布置图；图5(a)、(b)分别为轨腰上应变传感器得到的原始钢轨响应信号、预处理后钢轨响应信号较佳的样例图；图6(a)、(b)分别为轨腰上应变传感器得到的原始钢轨响应信号、预处理后钢轨响应信号较佳的样例图；图7(a)、(b)、(c)分别为9#、10#、12#车轮踏面静态测试结果的样例图；图8是本专利技术实施例四提供的高速动车组车轮多边形化的识别装置的结构框图；图9是本专利技术实施例五提供的终端的示意框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。具体实现中，本专利技术实施例中描述的终端包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，所述设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端。然而，应当理解的是，终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。终端支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高速动车组车轮多边形化的识别方法，其特征在于，包括：采用轨底纵向的应变传感器，通过监测驶经断面的车轮激励对钢轨产生的响应，获取车轮激励下的钢轨响应信号；对车轮激励下的钢轨响应信号进行预处理；在钢轨响应信号预处理的基础上提取信号特征，构造车轮多边形化指标；利用构造的车轮多边形化指标，识别车轮多边形化故障；其中，车轮多边形化指标为预处理后钢轨响应信号在固定阶次对应频带上的有效值与原始信号幅值之比，原始信号为预处理前的钢轨响应信号，固定阶次为固定的多边形阶次。

【技术特征摘要】
1.一种高速动车组车轮多边形化的识别方法，其特征在于，包括：采用轨底纵向的应变传感器，通过监测驶经断面的车轮激励对钢轨产生的响应，获取车轮激励下的钢轨响应信号；对车轮激励下的钢轨响应信号进行预处理；在钢轨响应信号预处理的基础上提取信号特征，构造车轮多边形化指标；利用构造的车轮多边形化指标，识别车轮多边形化故障；其中，车轮多边形化指标为预处理后钢轨响应信号在固定阶次对应频带上的有效值与原始信号幅值之比，原始信号为预处理前的钢轨响应信号，固定阶次为固定的多边形阶次。2.如权利要求1所述的高速动车组车轮多边形化的识别方法，其特征在于，在所述采用轨底纵向的应变传感器，通过监测驶经断面的车轮激励对钢轨产生的响应，获取车轮激励下的钢轨响应信号之前，所述识别方法包括：在左轨或右轨的钢轨上，沿纵向布设应变传感器，形成应变传感器阵列，以实现覆盖整个车轮踏面圆周的多边形化故障检测。3.如权利要求1所述的高速动车组车轮多边形化的识别方法，其特征在于，所述获取车轮激励下的钢轨响应信号，具体为：识别单个应变传感器采集信号的峰值Ps及峰值所对应的时刻Pt，在各峰值左右侧取点数(N-1)/2与峰值共同形成一个N×1的序列si,j，该序列为第i个应变传感器采集到的第j个车轮激励下的轨底应变响应信号；其中，i∈(1,M)，M为单侧轨底应变传感器阵列中应变传感器数目，j∈(1,L)，Ps及Pt均为1×L向量，L为整列动车组的轮对数，序列长度N为可调参数。4.如权利要求1所述的高速动车组车轮多边形化的识别方法，其特征在于，在对车轮激励下的钢轨响应信号进行预处理之前，所述识别方法还包括：基于应变传感器监测数据的时域特征，根据动车组轴距或传感器间距，计算每个车轮通过监测断面时的速度。5.如权利要求1所述的高速动车组车轮多边形化的识别方法，其特征在于，所述对车轮激励下的钢轨响应信号进行预处理，具体为：对各应变传感器采集到的车轮激励下的钢轨响应信号，进行消除趋势顶的预处理。6.如权利要求1至5任一所述的高速动车组车轮多边形化的识别方法，其特征在于，所述在钢轨响应信号预处理的基础上提取信号特征，构造车轮多边形化指标，具体为：将钢轨响应信号按照不同频带分解，各频带中心频率为f(h)，上下限频率fl(h)及fu(h)具体为：fl(h)＝(h-0.5)v/πDfu(h)＝(h+0.5)v/πD其中，v为车速，h为固定的多边形阶次，D为车轮直径，为了获得频带(fl,fu)内的钢轨响应信号，能够将预处理后钢轨响应信号进行带通滤波：Y(k,fl,fu)＝HkSk式中Sk为st(t＝0,1,…,n-1)的离散傅里叶变换谱，st为经预处理后钢轨响应信号，即为S’，Y(k,fl,fu)为带通滤波后的DFT谱，Hk为滤波函数，Hk具体为：通过傅里叶逆变换，频带(fl,fu)内的窄带钢轨响应信号能够由下式得到：基于所...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪一清，刘晓舟，袁懋诞，王俊芳，
申请(专利权)人：香港理工大学深圳研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44