一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法技术

本发明专利技术公开了一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法，所述方法为列车正常通过时的轨边在线自动检测，包括：通过接触式位移测量法，采用2um精度的电涡流传感器，绘制车轮踏面实际滚动圆周向完整一周的踏面曲线数据；利用极坐标方法计算车轮运行一周踏面轮廓图；进行傅里叶变换；参照标准粗糙度水平，计算出车轮粗糙度水平值。本发明专利技术填补了目前动态入库检测设备不具备检测车轮多边形粗糙度水平并绘制车轮踏面轮廓图的功能空白。本发明专利技术提供了动态的轨边在线定量测量车轮粗糙多水平的手段，完善了车轮检测项目，完善了轮轨接触几何关系检测项目。本发明专利技术为铁路机车车辆车轮多边形粗糙度水平日常检修提升为机检提供了一种方法。提供了一种方法。

【技术实现步骤摘要】
一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法


[0001]本专利技术属于铁路机车车辆踏面的轮轨接触几何关系检测领域，涉及到一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法，尤其涉及到一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及多边形粗糙度水平的轨边在线自动检测方法。

技术介绍

[0002]铁路机车车辆车轮踏面多边形粗糙度水平是衡量车轮多边形的关键指标，其中高阶多边形粗糙度水平影响高铁列车运行品质。
[0003]现有的铁路机车车辆车轮动态入库检测设备能够检测车轮踏面擦伤与径跳(不圆度)，但是精度较差，而且无法同时获取车轮踏面周向轮廓图，从而不能检测车轮多边形粗糙度水平。
[0004]现有的铁路正线上的车辆运行品质轨边动态监测系统(简称“TPDS”)只能定性测量多边形振动水平，无法给出多边形粗糙度水平及定量值。
[0005]因此，现急需增加一种能够测量铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的轨边在线自动测量方法，以满足铁路机车车辆日常入库检修的需求，特别是“机检”代替人检的铁路修程修制改革要求。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的就是提供一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法，能够绘制车轮的踏面轮廓图并定量测量车轮的多边形粗糙度水平。
[0007]本专利技术解决其技术问题，所采用的技术方案为：
[0008]一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法，所述方法为列车正常通过时的轨边在线自动检测，包括：
[0009]通过接触式位移测量法，采用不低于2um精度的电涡流传感器，绘制车轮踏面实际滚动圆周向完整一周的踏面曲线数据；
[0010]利用极坐标方法计算车轮运行一周踏面轮廓图；
[0011]进行傅里叶变换，将轮廓图的曲线数据转换分解成多个正弦波；
[0012]参照标准粗糙度水平，计算出车轮粗糙度水平值。
[0013]进一步的，所述绘制车轮踏面实际滚动圆周向完整一周的踏面曲线数据包括：
[0014]采用2um精度的电涡流传感器，以最低每不超过5mm/点的密度进行绘制车轮踏面实际滚动圆周向一周以上的踏面曲线数据；
[0015]通过已知车轮直径判断截取数据点的长度，从而得到完整的一周车轮踏面曲线数据。
[0016]进一步的，所述铁路的钢轨内侧布置多个检测机构，每两个检测机构之间设定有间隔；检测机构包括主体机械结构、与车轮接触的检测条以及所述电涡流传感器，电涡流传感器通过主体机械结构与检测条相连；车轮压下检测条，检测条下降，电涡流传感器则感应
下降距离。
[0017]进一步的，所述电涡流传感器测试的是轮缘高度顶点到车轮踏面之间距离的相对变化量。
[0018]进一步的，所述粗糙度水平值
[0019]式中：L
r
是粗糙度等级，单位为分贝(dB)；r
RMS
是粗糙度的均方根值，单位(um)；r0是参考粗糙度，r0＝1um。
[0020]进一步的，根据所述正弦波的幅度值得出粗糙度的均方根值r
RMS
。
[0021]与现有的技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0022](1)本专利技术填补了目前入库动态检测设备不具备检测车轮多边形粗糙度水平并绘制车轮踏面轮廓图的功能空白。
[0023](2)本专利技术在列车正常通过时即可完成检测，是一种轨边在线自动检测方法，其提供了动态的轨边在线定量测量车轮粗糙多水平的手段，完善了车轮检测项目，完善了轮轨接触几何关系检测项目。
[0024](3)本专利技术为铁路机车车辆车轮多边形粗糙度水平日常检修提升为机检提供了一种方法，满足了“机检”代替人检的铁路修程修制改革要求。
附图说明
[0025]图1为接触式测量原理图。
[0026]图2为车轮运行一周的踏面周向曲线。
[0027]图3为车轮踏面轮廓图。
[0028]图4为涡流传感器安装图。
[0029]图5为检测机构现场检测布局示意图。
[0030]图6为本专利技术的方法流程图。
具体实施方式
[0031]下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步的说明。
[0032]本实施例的铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法的原理如下：
[0033]通过接触式位移测量法，在钢轨内侧各布置n个检测机构，每两个检测机构之间有一定的间隔(图5)，检测机构内部采用不低于2um精度的电涡流传感器(具体如图4所示，电涡流传感器安装在检测机构内部，检测机构包括主体机械结构、与车轮接触的检测条以及所述电涡流传感器，电涡流传感器通过主体机械结构与检测条相连(电涡流传感器位于主体机械结构上，主体机械结构与检测条固定连接)。当车轮压下检测条，检测条下降，通过主体机械结构电涡流传感器则可以感应下降距离)。
[0034]当车轮轮缘压检测机构的检测条时，正常的车轮轮缘高度顶点到踏面高度为H1，车轮踏面有相对变化(如凹凸变化)时轮缘高度顶点到踏面高度变大或变小，高度为H2，此时H1与H2差值为
△
h(如图1所示)。当车轮运行一周后，会形成以不超过5mm/点的密度绘制车轮踏面实际滚动圆周向一周以上的曲线，其中每一个点的精度在2um范围内。同时从车轮
外形尺寸检测系统获取的车轮直径来判断截取数据点，以得到完整的一周车轮曲线(如图2所示)。基于得到车轮运行一周的踏面周向曲线，利用极坐标的计算方法，绘制出车轮踏面轮廓图(图3)，所绘制的轮廓与真实轮廓相比最大偏差不大于0.1mm。再以傅里叶变换转将车轮轮廓图数据转换成多个正弦波，最后参照标准EN15610:2009中粗糙度水平的计算方法，计算出粗糙度水平值。
[0035]实施例1：
[0036]本实施例的铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法，如图6所示：
[0037]步骤1：通过接触式位移测量法，在钢轨两侧各布置3个检测机构，每2个检测机构之间间隔为450mm(如图5所示)，检测机构内部采用2um精度的电涡流传感器(目前业内精度最高且性价比最高)，如图4，当车轮压下检测条时，检测条下降，电涡流传感器感应到下降距离，系统以最低每1mm/点的密度绘制车轮踏面实际滚动圆周向一周以上的曲线，其中每一个点的精度在2um范围内。
[0038]步骤2：通过已知车轮直径判断截取数据点长度：如动车组车轮最大直径以920mm来算，周长约为2888.8mm，而检测机构的检测条长度为1258mm，一个检测机构无法完全覆盖整个周长，利用轨道每侧3个检测机构间隔450mm的布置能够完全覆盖(图5)，但检测数据超过1个车轮周长，需要通过车轮直径来截取有效数据长度，即把重复检测的去除，以得到完整的一周车轮踏面滚动远处的曲线(图2)。
[0039]步骤3:采用极坐标方法计算出车轮轮廓图(图3)，所绘制的轮廓与真实轮廓相比最大偏差不大于0.1mm。
[0040]步骤4：在车轮踏面轮廓图的基础上进行傅里叶变换，将曲线数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法，其特征在于，所述方法为列车正常通过时的轨边在线自动检测，包括：通过接触式位移测量法，采用不低于2um精度的电涡流传感器，绘制车轮踏面实际滚动圆周向完整一周的踏面曲线数据；利用极坐标方法计算车轮运行一周踏面轮廓图；进行傅里叶变换，将轮廓图的曲线数据转换分解成多个正弦波；参照标准粗糙度水平，计算出车轮粗糙度水平值。2.如权利要求1所述的一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法，其特征在于，所述绘制车轮踏面实际滚动圆周向完整一周的踏面曲线数据包括：采用2um精度的电涡流传感器，以最低每不超过5mm/点的密度进行绘制车轮踏面实际滚动圆周向一周以上的踏面曲线数据；通过已知车轮直径判断截取数据点的长度，从而得到完整的一周车轮踏面曲线数据。3.如权利要求1或2所述的一种铁路机车车辆车轮踏面轮廓及粗糙度水平的检测方法，其特征在于，所述铁路的钢轨内侧布置多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭其昌，张兆贵，李加杰，梅劲松，高乐，汪项超，邵永发，董智源，黄立松，李家岭，卞志豪，毕乾宏，
申请(专利权)人：南京拓控信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：