列車輪對踏面損傷自動檢測系統設計

劉 暢，姜 濤

(長春理工大學 機電工程學院，長春 130022)

列車輪對踏面損傷自動檢測系統設計

劉 暢，姜 濤

(長春理工大學 機電工程學院，長春 130022)

提出利用激光位移傳感器對列車踏面損傷程度進行自動測量的方法和測量系統的總體設計。在該測量系統中，應用激光三角法實現對列車車輪踏面損傷程度測量，同時，利用光重心法對測量數據進行優化處理，進一步提高系統的測量精度。最后，在該系統的Matlab仿真中，光重心法能夠有效抑制外界干擾，實現了比以往方法更高的測量精度。

激光位移測量;踏面檢測;光重心法;電荷耦合器件(CCD)

列車輪對是列車主要的行走部件，對列車的安全運行至關重要［1］。在列車運行的過程中輪對易發生各種磨損，磨損后每個輪對踏面特征均會發生變化。當前我國對輪對踏面的檢查多用手工完成，檢測精度不高、效率低，難以滿足社會需求。

目前，各國研究機構對列車車輪踏面損傷檢測投入了很多精力并取得了一定成果。一般來說大體上分為兩大類，一類是靜態檢測，一類是動態檢測。靜態檢測方法雖然精度高，但是列車需要停止運行，效率較低。因此，動態檢測成為人們的理想選擇。在動態檢測方面，較為突出的幾種方法為:振動法，超聲法，光電檢測法。光電檢測法很早就運用到了列車踏面的檢測上，但是多是靜態檢測，近年來隨著傳感器和計算機的迅速發展，光電檢測法開始向動態檢測方面轉變，本文就是利用光電檢測方法中的一種來進行檢測。

1 踏面損傷的檢測原理

1.1 踏面的檢測參數

列車輪對是由兩個相同的車輪和一根車軸組成。車輪滾壓在鋼軌上的接觸部分稱為踏面，車輪踏面內側有一沿圓周突起的凸緣稱為輪緣。機車車輛部門對各型列車輪對輪緣的磨耗限度均有明確的規定［2］，主要通過測量輪緣厚度、輪緣高度來判斷踏面磨耗程度。輪輞寬A、輪輞厚B、輪緣厚C和踏面磨耗J為車輪踏面部分所要求測量的尺寸，如圖1所示為車輪踏面剖面圖，踏面磨耗J為圖1中所示的距離D再減去一個常數。它們所要求的測量精度均為0.2mm。

圖1 列車輪對外形及測量位置

圖2 測量裝置圖

1.2 踏面損傷的檢測原理

檢測系統主要由激光位移傳感器完成，測量時，測量裝置安放在列車輪的正上方，位置相對靜止。進行踏面檢測時，檢測單元以螺旋掃描的方式對車輪踏面進行掃描。即，在單片機的控制下，步進電機勻速轉動，帶動光學測量組件勻速沿車軸方向移動。若車輪踏面某處存在損傷，則隨著車輪的轉動，CCD上的反射光斑會隨之移動，通過計算該偏移量即可得出踏面損傷的程度。如圖2所示。

1.3 激光位移傳感器的測量原理:

激光位移傳感器是一種非接觸式的精密激光測量系統，它具有適應性強、速度快、精度高等特點，適用于檢測回轉體的尺寸和形位誤差［3］。

在該系統中，采用激光位移傳感器來檢測車輪踏面的尺寸，進而獲得踏面損傷程度。激光位移傳感器設計采用了激光三角測量原理。

圖3 激光三角測量原理

如圖3所示，激光位移傳感器工作時，激光器發出一束光，通過光學系統L1在被測物體表面上形成光斑O點，接收光學系統L2則將其成像在CCD的光敏面O’點處。當被測物體的表面發生變化時，即光斑由O點移動到O1時，其像點也必然發生變化，即光斑由O’相應的移動到O1’處。設CCD光敏面與成像透鏡光軸之間的夾角為φ，激光發射光束軸線與成像透鏡光軸之間的夾角為θ，則根據三角關系可得出下列等式成立:

根據三角形的相似定理可以得出下列關系式:

當光斑由O點移動到O1時

整理得:

從而得到CCD上的位移改變與實際踏面改變之間的聯系。

其中

為系統的光學放大率。由式(4)分母中的H可知，該光學放大率不是常數，即S與H不是線性關系，所以需要在數據處理中根據式(4)對結果進行線性化處理。

在實際測量中，可以利用輪緣高度做參考。一般來說，輪緣不會受到損傷，在測量時可以算出輪緣頂到踏面之間的距離。此值若與原始設計值不同，則說明列車踏面存在損傷。

2 系統方案設計

在本設計中，每一個列車輪對應一組檢測單元，如圖4所示，各檢測單元通過CAN總線與列車中央控制系統進行通訊，以確保在列車運行時所處復雜環境中的穩定性。各檢測單元內，由獨立的C8051F單片機進行控制。每組檢測單元由獨立的光源和線陣CCD構成。通過線陣CCD，可以獲得反射光斑的位置信息，根據激光三角測量法，即可計算出踏面切面距離檢測器的相對位移。

列車輪對踏面具有一定的寬度，而該激光三角測距機構僅能檢測一點的相對位移。也就是說，當車輪旋轉時，該檢測單元僅能檢測車輪踏面某一圓周的損傷情況，而不是對整個圓柱面進行檢測。為此，在該系統中設計有機械傳動機構，由步進電機控制螺桿，帶動激光發射器、CCD等光學測量組件沿車軸平行方向移動，實現對整個車輪踏面的掃描。圖5為測量單元硬件結構圖。

圖5 測量單元硬件結構圖

在本設計中，采用ILX511型線陣CCD。該CCD工作時，對應每個感光單元，連續輸出2048個模擬信號。其信號處理電路如圖6所示。其中，電路中的運放為TL062型雙運放。U1A部分是調零電路，目的為了除去ILX511的偏置電壓和暗電流。由R5和C5組成的低通濾波器用于濾除信號中的高頻噪聲，提高測量系統的穩定性。U1B部分為放大電路，實現信號的放大，以滿足模數轉換器的需求。系統中采用C8051F單片機內部集成的12位AD，將模擬信號轉換成對應的數字量便于后續處理。

在實際運行時，當該檢測系統啟動并完成其硬件初始化后，各檢測單元處于待機狀態，等待列車中央控制系統的命令。若車中央系統啟動了踏面檢測過程，則檢測單元在單片機的控制下，完成一次檢測動作。

進行踏面檢測時，在單片機的控制下，步進電機勻速轉動，帶動光學測量組件勻速沿車軸方向移動，由于踏面處于轉動狀態，檢測點的軌跡實際是以螺旋的形式掃描整個車輪踏面。若車輪踏面沒有損傷，則反射光斑在CCD上的位置保持靜止。若車輪踏面某處存在損傷，則隨著車輪的轉動，CCD上的反射光斑會隨之移動，通過計算該偏移量即可得出踏面損傷的程度。若得出的踏面損傷的程度超過預設閾值，則檢測單元通過CAN總線將警告信息發送至列車中央控制系統。總體工作流程見圖7。

圖6 信號處理電路

圖7 總體工作流程圖

3 討論

3.1 提高測量精度

根據激光三角法測距原理，在該設計中，需要準確測量CCD上反射光斑的位置。該位置數據的測量精度及分辨率將決定整體踏面損傷程度測量結果的精度及分辨率。

理論上，反射光斑在線陣CCD上的光強近似為高斯分布，如圖8(a)所示。但在實際測量中，由于受到光源質量、被測面表面粗糙度、光學成像質量以及隨機噪聲的影響，CCD上的光強分布往往不是平滑的曲線，如圖8(b)所示。

圖8 CCD上的光強分布示意圖

目前，獲得光斑中心點在CCD上的位置的常用方法有最大值法，擬合法和重心法等。其中最大值法的采用光強最強的一點作為光斑在CCD上的位置，計算方法最簡單，但其分辨率低，只能得到象素級的分辨率，且易受到光斑成像質量的干擾。擬合法和重心法都利用目標光斑內各像素的灰度值的關系，對光斑的中心位置進行推測，能夠獲得亞象素級的分辨率，且不易受到隨機噪聲的影響［4］。在實際應用中，重心法不但能獲得亞象素級的分辨率，且相對于擬合法計算量小，便于提高系統的響應速度。所以在該設計中，采用重心法對反射光斑的位置進行定位。

圖9 重心法實現過程

數字化求重心法是基于平面幾何中積分求重心的原理。CCD上像點位置的確定過程如圖9所示。圖9(a)中的曲線e(x)是CCD上的光強分布，CCD像素響應函數為p(x);e(x)與p(x)卷積得到CCD的輸出信號f(x)=e(x)·p(x)，經采樣函數s(x)采樣后得到空間離散的信號g(x)。實際應用中，g(x)為每個像素對應的輸出電壓值。根據這一系列電壓之，按式(5)即可求出光斑的重心位置

式中:xc為所求的目標重心的位置;vi為轉化后的電壓值;d為CCD的尺寸大小［5］。

在獲得了光斑的重心位置后，根據成像光學系統的焦距，CCD像素間距等參數，根據式(2)即可推斷出車輪踏面切面距離測量單元的相對距離。即:

3.2 仿真及結果分析

為了定量評估該測量方法的技術指標，本課題中利用Matlab軟件對上述方法進行仿真。踏面測量系統實際工作時，由于機械震動、踏面表面粗糙度、電路性能等多方面因素，CCD的光斑信號中存在著噪聲。由于這些隨機噪聲的存在，會導致系統的測量結果存在一定范圍內的波動。為此，我們需要定量分析該系統多次測量結果的一致性，進而可推斷測量系統的測量精度和分辨率。在該課題中，我們采用相同條件下多次測量結果的標準差來衡量測量結果的一致性。

在仿真過程中，我們對比了光重心法和最大值法在測定光斑位置時測量結果的統計量，并找出測量結果一致性和噪聲強度之間的關系，如圖10(a)所示。從圖10(a)我們可以看出，隨著噪聲的增強，測量結果的標準差變大，即說明測量結果的一致性變差，測量精度變低。但我們可以看出，相對最大值法，采用重心法能夠更加有效抑制由于噪聲帶來的精度下降。

圖10 不同噪聲強度對測量結果的影響

為了更加清晰地描述測量結果的分布情況，我們采用箱型圖來描述噪聲強度在0至10范圍時測量結果與準確值之間誤差的分布情況，如圖10(b)所示。在這里，我們可以看出，當噪聲強度較小時，測量誤差可保持在正負半個像素長度范圍內。此時，系統可以準確且分辨出光斑在單位像素長度距離的位移，即測量分辨率至少可達到:Γ×14μm≈44μm。

由于該系統設計在列車車輪旋轉時自動測量，所以系統的采樣率是另一關鍵參數。該系統中使用的ILX511型線陣CCD最高采樣率約為950Hz，為了檢測出至少10mm的損傷區域，則要求列車行進速度小于34.2Km/h。所以該系統適合于在列車進出站時啟動，對車輪進行例行檢測。

4 結語

列車輪對是列車的關鍵部件，準確地對于列車輪踏面損傷程度進行檢測事關鐵道運輸安全。本文介紹的是一種基于激光位移傳感的自動的測量輪對踏面損傷的方法，并提出利用CCD重心法來提高測量的精度進而提高車輪踏面損傷檢測的靈敏度。該系統造價低、自動化程度高，能夠減輕鐵路維護人員的工作量，并能有效預防由踏面損傷引起的鐵路安全事故，具有可觀的經濟效益。

［2］中華人民共和國鐵道行業標準.TB/T 499-2003中華人民共和國鐵路行業標準［S］.機車車輛車輪輪緣踏面外形，2003.

［3］盧鳳凰.激光三角測量光學系統設計及性能分析［D］.西南交通大學，2008.

［4］尚學軍，何明一，王俊良.基于線陣CCD的光斑定位算法研究［J］.激光與紅外，2008(38):739-741.

［5］聞路紅，童衛旗，陳桂林.重心算法確定CCD像點位置的硬件實現［J］.儀表技術與傳感器，2004(5):42-43.

Design for Automatic Detection System of Train Wheels Tread Damage

LIU Chang，JIANG Tao
(School of Mechatronical Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022，China)

This paper introduces a method of making automatic detection on the degree of tread damage by laser displacement sensor and gives a general design of the measurement system.In this system，laser triangulation method is used to measure the degree of tread damage on train wheels，and at the same time，the data processing is optimized by centroid method to improve the accuracy of the measurement.Finally，in the Matlab simulation of the system，centroid method can effectively restrain the influence from the environment to achieve a higher accuracy than previous designs.

laser displacement measurement;tread defection;centroid method;CCD

TH865

A

1009-3907(2013)10-1215-06

2013-09-08

劉暢(1986-)，女，吉林長春人，碩士研究生，主要從事在線檢測理論與技術方面研究。

姜濤(1969-)，男，山西大同人，研究員，博士，主要從事光電在線檢測技術方面的研究工作。

責任編輯:

吳旭云