铁路货车轮对
边志宏1，殷鸿鑫2
（1.神华铁路装备有限责任公司，北京100011；
2.哈尔滨铁路科研所科技有限公司，黑龙江哈尔滨150006）
摘要：针对重载铁路车辆轮对磨耗随重载和提速的发展日趋严重问题，提出构建铁路货车轮对在线综合检测系统。系统能够在线自动检测车辆的轮对尺寸和踏面擦伤，获得轮对尺寸参数及踏面擦伤和图像预警信息。对系统组成和功能、综合检测算法及环境适应性等方面进行分析，加入仿射算法补偿检测精度，通过磨耗预测算法模型及数据融合判别算法研究，提升系统可靠性、准确性、预见性及综合性。系统可实现轮对故障的提前预警，以期为维修人员进行轮对维护和检修提供有效信息支持和决策参考。 关键词：重载铁路；货车轮对；在线综合检测；仿射变换；轮对几何尺寸；故障预警
中图分类号：U279.3文献标识码：A文章编号：1001-683X（2021）03-0123-08 DOI：10.19549/j.issn.1001-683x.2021.03.123
0引言
根据对国家能源投资集团有限责任公司C80型敞车运用情况的跟踪调查，数据显示该车型装车轮对圆周磨耗及轮缘磨耗速度较快，运用1个段修周期后的旋修率超过80%，即80%的轮对超过运用限度。可见，轮对的磨耗随着重载和提速的发展将日趋严重，安全风险也日益增加。目前广泛应用的5T检测系统能实现车辆部件的在线检测，但轮对在线检测方面还依赖检修人员手工测量，定期检修数据上传不够及时［1-2］。
提出构建铁路货车轮对在线综合检测系统（简称系统），可实现运行车辆轮对尺寸超限及踏面擦伤故障自动检测及预警，在减轻作业强度、提高车辆检修效率的同时，解决人工检测受主观人为因素影响和容易造成漏检的问题；还可通过系统构建的数据监控与分析平台，通过与铁路货车技术管理信息系统（HMIS）进行数据交互，实现对轮对状态数据进行分析和跟踪，
第一作者：边志宏（1975—），男，高级工程师。
E-mail：*******************
铁路货车轮对在线综合检测系统研究边志宏等
对轮对故障进行提前预警，以便维修人员及时关注跟踪相关状态，辅助检修人员进行检修，提升轮对
状态在线检测技术水平。
1系统组成及主要功能
铁路货车轮对在线综合检测系统主要由三部分组成：轮对尺寸在线检测子系统、轮对踏面擦伤在线诊断子系统、轮对状态数据监控与分析平台（见图1）。通过研究轮对尺寸及轮对踏面擦伤冲击当量、踏面擦伤限度等参数的动态测量方法，研制在线检测装备，实现轮对状态动态检测功能，并建立轮对状态数据监控与分析平台，实现检测数据的存储、查询、统计、自动预警等功能，通过与HMIS 交互车辆检测数据，分析轮对状态变化，预警到期或非到期轮对数据，实现轮对尺寸超限预报功能，为检修人员进行检修提供辅助。
1.1轮对尺寸在线检测子系统
轮对尺寸在线检测子系统包括轨边检测区检测单
放血刀元和室内采集控制系统两部分，安装在运用正线（见图2），对通过车辆轮对进行自动在线检测。通过构建结构光检测单元，检测轮缘厚度、轮缘垂直磨耗、轮缘高度、轮辋厚度、踏面圆周磨耗、车轮直径等参数。
1.2轮对踏面擦伤在线诊断子系统
研究表明，力学振动检测方法在擦伤定性检测方
面具有高准确性特点，踏面图像检测方法在擦伤面积及形态定量检测方面具有直观性特点。轮对踏面擦伤在线诊断子系统将2种技术进行融合，动态采集检测轮对踏面力学振动及图像信息。力学振动传感器测量区
间见图3，踏面图像检测模块采集阵列见图4。
1.3轮对状态数据监控与分析平台
轮对状态数据监控与分析平台（简称平台）采用
B/S 软件架构，实现轮对数据分布式共享，支持用户端
页面跨浏览器显示。平台存储轮对几何尺寸和轮对踏
面擦伤检测数据，并依据数据相关性进行融合，实现综合判别算法研究。平台接收检测数据及与HMIS 数据交互，采用MQ 消息队列方式进行传输，JSON 格式报文应用HTTP 、
abs-220TCP/IP 、FTP 等网络通信协议上传，实
图1
铁路货车轮对在线综合检测系统组成
图2
轮对尺寸在线检测子系统实物
（a ）力学传感器
（b ）振动传感器
图3
力学振动传感器测量区间
铁路货车轮对在线综合检测系统研究边志宏等
现数据互联，为轮对检修工作提供技术支持和决策参考。平台数据交互示意见图5。
1.4各检测模块的关系及必要性
轮对尺寸在线检测子系统由于是在车辆运行状态下的动态测量，仅能对轮对随机点进行尺寸测量，反映的结果也是假定轮对均匀磨耗下的尺寸参数，如测点恰好为擦伤部位，将影响测量结果；轮对踏面擦伤在线诊断子系统可实现非均匀磨耗和踏面局部擦伤下的力学振动检测和踏面擦伤检测。二者既有相对独立性，也存在多种技术检测方法的互补性。通过尺寸测量结果与踏面擦伤检测结果的综合检测分析，一方面可排除随机点尺寸测量恰好测量到擦伤部位时引起的超限报警；另一方面可通过力学检测结果佐证尺寸测量的可靠性。
力学手段可以准确检测踏面有无擦伤，但对踏面擦伤严重程度的判别还受车速、空重车等外部因素影
响，力学检测的冲击当量不利于用户直观获知擦伤形态，需投入较大人力进行现场擦伤程度复核工作。因此，在力学手段准确判断存在踏面擦伤后，再通过踏
面擦伤图像采集模块为用户提供直观擦伤图像作为辅助，可减少擦伤报警现场复核工作量，特别是对临界状态擦伤排查具有及时、直观的效果。
因此，轮对尺寸在线检测模块、踏面擦伤力学振动检测模块和踏面擦伤图像采集模块各自独立工作可减少模块耦合性，但在检测结果及数据综合分析及失效规律模型建立等方面具有较好的技术互补性，提升各系统检测结果的准确性、直观性和可靠性。
2综合检测算法研究
系统依据多个子系统检测数据进行相关性融合判别算法研究，并建立智能化的诊断与决策信息系统后，
对轮对状态进行综合研判。因此，各子系统数据检测方法的准确性是保证综合检测结果可靠性的重要依据。
综合检测算法的研究包括两方面内容：一方面，依据轮对磨耗失效规律，并利用轮对尺寸参数历史监测数据对踏面圆周磨耗的退化过程进行建模，实现对轮对磨耗的预测；另一方面，依靠综合检测设备
掌握轮对实时运行状态，实现多传感器检测数据融合。将轮对磨耗预测结果与运行状态检测相融合，建立智能化的诊断与决策信息系统，方便维修人员直观、快速了解轮对健康状态，为修程的合理判定提供数据支撑。轮对尺寸精度补偿算法是保证数据精度的重要内容，在此一并阐述。
2.1轮对尺寸检测精度补偿算法消声室制作
轮对尺寸在线检测子系统采用光截图像测量技术，
如在系统标定过程中出现操作误差或标定装置结构误差，对系统测量误差影响较大。为补偿精度误差，采用仿射原理进行算法研究及实现。仿射变换［3-4］是指一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移，变
换为另一个向量空间，是二维平面中一种重要的变换，
（a ）阵列布局及采集范围
（b
）阵列安装
图4
踏面图像检测模块采集阵列
图5
轮对状态数据监控与分析平台数据交互示意图
铁路货车轮对在线综合检测系统研究边志宏等
在图形图像变换中有着重要的应用价值［5-6］。可利用仿射变换［7］矫正上述误差。
仿射变换的一般数学表达式如下：
R (x )=P ·x +Q ，
（1）
式中：P 为2×2旋转矩阵，Q 为2×1平移向量，P 、Q 即为仿射变换参数；x =（x ，y ）
，为像素的平面位置，即：x =A ·X T +B ·Y T +C ，
（2）
y =D ·X T +E ·Y T +F 。
（3）
引入齐次坐标后，其表达式如下：
éëêêêêùû
úúúúx y 1=éëêêùûúúA B C D E F 0
1éëêêùû
úúX T Y T 1。（4）
仿射变换的变换矩阵统一用éëêêù
û
úúA
循环流化床锅炉脱硫
B C D
E F 0
1描述，不同变换下A 、B 、C 、D 、E 、F 约束不同，总体而言，仿射变换的变换矩阵有6个自由度。理论上求解该变换矩阵需要的对应点数至少为自由度的一半，即不在同一直线上的3个对应点对即可求解该仿射变换矩阵［8］。输入不同点对集合，求解的仿射变换矩阵也有所差异，为了降低系统标定的整体误差，采用多点对构成超定方程组，利用最小二乘法［9］估计原始坐标点与经过变换后的坐标点间的关系。
为了防止出现空像素，一般采用反向映射，由最小二乘法可得：vec1=[[X
Y I ]T ·[X
Y
I ]
]-1·[X Y I ]T ·U ，（5）
vec2=[[X
Y
I ]T
·[X
Y
I ]]-1
·[X
Y
I ]T ·V ，（6）
式中：vec1=[A B C ]T
；vec2=[D
E
F ]T曲柄销
；X 、Y 、
U 、V 、I 分别为x 、y 、X T 、Y T 、1构成的向量。
系统标定后拍摄了棋盘格图像，进行角点还原计
算。棋盘格角点计算位置和理论位置对比见图6，图中“+”位置是理论上角点位置，“○”位置是系统计算结果。补偿前2个位置明显存在一定偏差；利用最小二乘法求解仿射变换矩阵补偿系统标定误差的方法，具有明显的改进效果，通过实测数据检验，检测精度可提升0.1～0.2mm 。
2.2建立轮对磨耗预测算法模型
车辆轮对磨耗受速度、载荷、轮轨状态、天气、
润滑及测量方式等因素影响，所有综合因素形成了轮对的实际磨耗数值。但最终呈现给维修人员的只是车辆行驶里程数x 和轮对磨耗量y ，所以研究的主要内容就是建立轮对磨耗量y 与f （x ）之间的关系［10］。
对轮对尺寸测量数据进行分析，1列车在2016年6月4日—8月15日共26次经过检测设备。该车行驶周期
性稳定，里程数相同。轮对尺寸测量结果对比见图7。
废棉
利用1组原始数据编辑成数列X i （i 表示第i 组数据），单独1组数据无法准确建立预测算法模型，需要多组数据累加，形成累加数列X n k ：
X n
k
=∑1
n X i 。
（7）
对累加数列求微分方程：
（a ）补偿前
（b ）补偿后
图6棋盘格角点计算位置和理论位置对比
铁路货车轮对在线综合检测系统研究边志宏等
d(X n k +G (X ))
d s
+αX n k =K ，
（8）式中：s 为行驶里程数；G （X ）为跳变数据校正函数；α为非线性影响系数，K 为描述轮对参数变化与里程数关
系的变量，通过超定方程即可获得α和K 的具体数值。
对式（8）求微分方程，即可获得预测算法模型公式：
X =（X i +K α）e -αk +K
α
。
（9）可见，由1组数据X i 利用式（9）可求得预测数据X 。
选取实测的1组数据（见表1），其中每测量1次代表该列车行驶1个周期，走过相同里程数。
将表1中前9次测量数据代入式（8）计算α和K 值，可得：α=0.023、K =0.211。再将前9次测量数据分别代
入式（9）进行计算，得出预测算法计算值和第10次实测值及误差（见表2），平均误差仅为-1.59%，验证了轮对磨耗预测算法模型的真实可行。
2.3数据融合判别算法研究
系统测量数据有轮对尺寸检测数据、振动检测数
据、力学检测数据和踏面图像采集数据。数据融合判别算法的研究从以下方面进行。
2.3.1轮对尺寸与力学检测数据融合判别
大秦铁路重载列车运行状态研究表明：运行状态不良联网报警车辆中，踏面磨耗超限且不对称磨耗严重的比例很高，说明踏面不对称磨耗是影响车辆运行状态的重要因素［11］。因此，通过力学检测车辆运行状态与轮对尺寸检测数据的互相关性，进行踏面磨耗的
表1
轮缘宽度实测数据
mm
（a
）6月4日
（b ）8月15日
图7
轮对尺寸测量结果对比
表2
计算结果对比
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