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微磁检测在火车轮轮对检测中的应用研究

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2017年4月

第12卷第2期失效分析与预防

April,2017

Vol. 12, No. 2

微磁检测在火车轮轮对检测中的应用研究庞智辉，于润桥'胡诚，赵龙灿(无损检测技术教育部重点实验室（南昌航空大学），南昌330063)

[摘要]针对火车轮内部缺陷，提出了一种基于地磁场环境下的无损检测方法。首先理论分析微磁检测应用于火车轮轮 对内部缺陷的可行性，然后根据火车轮外观尺寸设计火车轮微磁检测系统，最后通过检测预制人工孔洞缺陷的火车轮试块 完成微磁检测的试验部分。研究采用阈值法处理磁梯度检测信号，数据分析结果验证微磁检测对火车轮内部缺陷检测的可 行性。试验结果表明:试件中孔洞缺陷直径一定时，埋藏深度越深，缺陷引起的磁感应强度相对变化量越小，而当孔洞缺陷 埋深一定时，孔洞缺陷直径越大，缺陷引起的磁感应强度相对变化量也同样会越小，但磁场的异常区域越大;采用阈值法可 有效识别缺陷，并实现缺陷微磁检测的可视化。

[关键词]火车轮轮对；微磁检测；检测系统[中图分类号]TG115.28 [文献标志码]A doi: 10. 3969/j.issn. 1673-6214.2017.02.005

[文章编号]1673-6214(2017)02-0094-07

Application Research on Micro-magnetic Testing of Train Wheels DetectionPANG Zhi-hui, YU Run-qiao* , HU Cheng, ZHAO Long-can {Key Laboratory of Nondestructive Test (Ministry of Education) , Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China) Abstract： In this paper, a non-destructive testing method based on geomagnetic field was proposed for internal defects in the

train wheels. Firstly, the feasibility of micro-magnetic testing on the internal defects of train wheels was analyzed theoretically. Then, this paper designed the train wheels micro-magnetic testing system, according to the shape and size of the train wheels. Finally, the experimental part of the micro-magnetic testing was completed through testing the test blocks which were processed artificial holes. This article used the threshold method to deal with magnetic gradient detection signal. The data analysis results verified the feasibility of micro-magnetic testing on the internal defects detection of train wheels. The experiment results showed that： When the hole diameter was constant, the deeper the buried depth, the smaller the relative change in the magnetic induction intensity caused by the defects, and when the depth of the hole was certain, the larger the hole diameter, the relative change in the magnetic induction intensity caused by the defect was also smaller, but the abnormal area of the magnetic field was larger; The threshold method could effectively identify the defects and realized the visualization of the micro-magnetic testing. Key words： train wheels； micro-magnetic testing； testing system

目前国外部分工业发达国家（美国、德国、曰 本等)都已经形成了比较完善的车轮检测体系和 缺陷评估系统。对自动缺陷判伤的研究已经在技 术上得到应用[34]。意大利的研究人员研发出了 一种激光超声检测技术用于火车轮的检测中[5]。 韩国在火车轮的无损检测领域也有一定的突破， 他们利用霍尔效应来检测车轮表面和近表面的缺 陷[6-7]。我国在火车车轮缺陷检测方面的研究和 开发相对比较滞后，缺乏成熟的车轮在线自动检 测系统。而且在检测方法的选择上多为传统的无〇引言火车轮是火车的重要部件，对火车的行车安 全起到至关重要的作用。车轮工作在复杂的受力 环境下容易出现磨损、裂纹等损坏问题。而且我 国火车的车轮多为碾钢车轮，由于制作工艺的不 完善，车轮本身就存在一定的制造缺陷。这些制 造缺陷在复杂的工作环境下会不断发展和扩大， 最终导致车轮开裂，引起安全事故[1-2]。

[收稿日期]2017年1月16日 [修订日期]2017年3月25日

[基金项目]国家自然科学基金（51565043);江西省青年科学基金（20151BAB2216016)

[通讯作者]于润桥（1963年-)，男，硕士，教授，主要从事系统工程、计算机仿真和电磁无损检测等方面的研究第2期庞智辉，于润桥，胡诚，等:微磁检测在火车轮轮对检测中的应用研究

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的磁感应强度变化，从而实现对于缺陷检测的目 的。通 论述可知，微磁检测技术对：磁 性物 加适用。故将微磁检测技术应用于火车 轮轮对检测 可行的。图1为微磁检测原理示 意图，其模拟了火车轮内的 纹和夹杂类缺 陷 的磁化状态下周 的变化情况， 通过测磁传感 火车轮表面测量该变化从而实 现缺陷的检测。图1 微磁检测原理示意图Fig. 1 Principle diagram of micro-magnetic testing2微磁检测系统设计系统分为两部分，分别为检测探头和检测仪 器。检测探头负责 信号的测量，内部装有测传感器。检测 作为检测信息的处理部分，到将抽象的 信 换为直观的图像信息的作用。 内部通过数据采 、信号放和模数转换 检测到的 信 换成电信号，该电信号经 的控制核心工控机的处理后， 和成像的形式 显示，该部分的主要内 对上位机界面的 编写。图2为微磁检测系统检测探头。70_______(b) Mechanical drawing系统检测探头 icro-magnetic testing system检测方法，例如超声检测、磁粉检测、涡流检测 等。 国际交流机会的增多，国内的很多学者研究 检测新方 火车车轮检测中的应用，例如超声相控阵检测技术[8-9]、电磁超声检 测技术[1°]、脉冲涡流检测技术[11] H。但这些检 测方 的弊端。 检测对工 面的 要求高，且只能检测表面和 面缺陷。涡流检测也只能检测近表面缺陷[1]。超声检测 需要耦合剂，操作不够便捷，而且对 超声传播方向的缺陷检测灵敏 高。，本研究提出了一种微磁检测 方法。首先，微磁检测具有操作便捷检测 高等对 捡工 面 没有太高的要。其次，该方 检测过程 需耦合剂，对缺陷的走向没有严格要求。再次，微磁检测方，对 面和 面 深度的内部缺陷均可以检测。通过理论分析和检测试 论证该技术的可行性，以将微磁检测技术应用 火车轮轮对的检测。

1微磁检测的原理物质可分为 性物质，顺磁性物质和铁磁性物质。任何物 有磁性，也就 放 ：场中的任何物质都具有磁特性[12]。而微磁检测 年来提出的一种新型 检测方法，根据工的耦合作用导致缺陷和不连 部位出现异 的原理来 检测，这类异会在材料表面 微弱的磁感化，可 用高 测磁传感器来测量材料表面

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(a) Physical map图2 微磁检测 Fig. 2 Detection probe of m96失效分析与预防第12卷

在系统设计部分重点介绍一下检测探头的设 计。首先要了解火车轮的基本结构，火车轮包括 面、轮缘、轮辋、轮辐和轮毂。一般将火车轮的 探伤部位分为3个 ，分别为轮缘、轮辋区域和轮辐区域[4]，其中较为容易产生缺陷的区域 为轮缘和轮 ，故将探头的检测面 轮缘和踏面的尺寸设计成 式的结构，如图3所示。

虑到独立的一个微磁检测的测磁传感器的磁测 面积有限，故将检测探头设计为多传感器的阵列 式探头。根据每个传感器单独的测量面 出现重复采 的 传感器的个数定为8个，即火车轮微磁检测的检测探头为八通道测磁 探头。 1〜6通为火车轮踏面的检测 （，7、8通道为火车轮轮缘的检测区域，如图2b所示。

(a) Blocks testing(b) Guide sample wheels testing图3 探头的检测实例图 Fig. 3 Detection example diagram of probe(c) Actual wheels testing3试验结果及讨论3.1同一尺寸不同埋藏深度缺陷对检测的影响图4为火车轮试块同一尺寸不同 深度缺陷示意图，按图中尺寸在试 加工2处缺陷，孔径均为3 mm，长 为40 mm, 深度分别为10、30 mm，记为缺陷1和缺陷2。缺陷1微检测结 图5所示，图中曲线 对应1〜6 通的检测结果，由于此处的缺陷位

轮辋部位，故7、8号通道的轮缘检测数 缺陷信号。图5a中位 的 信号图为检测到的轮对踏面上的 感 ，位于右的处理后信号图为对 信号的处理结果，即的磁感 换成空间所 间 感 沿 间某方向的变化率。若S代 感 ,代 间 的方向，贝 为dS/d%。间 化波动 ，而到缺陷 的磁异常时 会发生

图4人工缺陷示意图 Fig. 4 Artificial defects illustration

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铁路轮对内距尺检具测微装置检定方法的探讨

铁路轮对内距尺检具测微装置检定方法的探讨


对 于短半 衰期核 素 ， 般采 用 标 准级 活 度计 分 别测 得 各 一 核 素 的活 度 ， 为活 度 标 准值 与 被检 医用 活度 计采 用 比 作 较法 检定 核素基 本误 差 。每个 核素测 量不少 于 ５次 。求
对应标 准衰变 曲线上 的值 。 放射 性活度 曲线如 图 １ 示 。 所
《 计量与铡试技 拳》 １ ∞ ｏ牟摹 ３ ７卷第 ＇ ２期
铁 路 轮 对 内距 尺 检 具 测 微 装 置 检 定 方 法 的 探 讨
Ｒ ａｃ ｆＶ ｒ ｃ ｔ ｎＭｅ ｏ ｒｔｅＭｉｒｄｕ ｏ ａ ｕｅ ｏ． ａ ｇ ｅ ｒｈ ｏ ｅｉ ａｉ ｔ ｄ ｏ ｃｏ ｒ ｍ ｆＭｅ ｓｒ ，Ｇ ｕ ｅ ｉ ｆ ｏ ｈ ｆ ｈ ｆ
图 １ 轮 对 内 距尺 检 具 结 构 不霖 图
点 ）然后 将 测微 装 置 调 至 １７ｍ ， ３０ ｍ位 置处 ， 复测 量 十 重
次， 测量 数据如 表 １ ：
表 １
１ 定 位 块 ；一 挡 板 ；一 固 定测 座 ；一 Ｖ形 支架 ；一 Ｉ 一 ２ ３ ４ ５ 形平 台 ；一 内距 ６ 量 规 ；一 活 动 测 座 ；一 微 分 筒 ；一 数 调 螺 钉 ７ ８ ９
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实际测量以 ２ 次测量值的算术平均值为测量结果 ， 故有 ： （ 转第 ４ ） 下 ４页
《 计量与 飘试技术》 １ 第３ ∞ ｏ年 ７卷第 １ ２期
∞ ｏ 准源 、 Ｃ标 以及 医院 临床 常用 的放 射 性 核 素９ Ｔ 、 Ｉ ９ ｃ ， ｍ
２ ９ ８ ４． ９ ９
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轨道交通系统轮对动态性能测试与分析

轨道交通系统轮对动态性能测试与分析

轨道交通系统轮对动态性能测试与分析随着城市化进程的加速，轨道交通成为城市公共交通的核心手段之一，因其运行的高效、稳定、环保等优点，在世界各地得到广泛应用。

轨道交通的关键部件之一就是轮对，它的确保运行的稳定性和安全性具有至关重要的作用。

而针对轨道交通轮对动态性能的测试与分析，已成为今天轨道交通领域研究的热点之一。

一、轨道交通轮对运行的动态特性轨道交通轮对的动态特性是指轮对在列车运行过程中出现的横向滚动、侧动、纵动、倾覆等特性。

针对轮对的动态特性，需要进行测试与分析，以便确定轮对的具体性能和效果。

首先，要进行特性测试，需要对轮对的不同性质从宏观到微观进行检测，包括轮径、轮缘厚度、轮辋厚度、维度误差、离心距、轮对偏向、刚度及暂态力等。

这些性质对轮对动态性能更为关键，能够为轨道交通的安全性、运行效率以及设备寿命提供有力依据。

测试完成后，需要对测试结果进行分析。

常用的分析方法包括模型研究、仿真模拟和数据统计法等。

通过对这些数据的分析，可以获取关键性能的性质以及解决轮对运行过程中的异常情况。

二、轮对动态性能测试标准技术轮对动态性能测试和分析是轨道交通领域不可或缺的一部分。

目前，轮对动态性能测试方法已经得到广泛应用，包括静态测试和动态测试。

轮对的静态检测主要是用于检测轮对的测量方案、精度和数值清单，并基于各公差的保证，完成对轨道交通轮对的简化设计、制造质量检验、故障诊断和完整性检验。

而动态检测需要考虑轮对在实际运行过程中的弯曲、损伤、锈蚀等诸多因素，其中最常用的测试方法是通过振动测试，来测定轮对的动态响应和模式。

同时，也需要引入轮对倒挂测定等与轮对运行安全相关的检测。

三、轮对动态性能的分析和应用轮对的动态性能是轨道交通领域研究的重点之一，对其进行准确的测试和分析，是提高轨道交通效率、安全性和设计标准的重要途径。

针对轮对动态性能分析的应用，主要涉及到以下三个方面。

首先，这些数据可以为设计建议和施工建议提供依据和根据，帮助新的轨道交通系统更好的进行设计和建设。

地铁列车轮对裂纹检测技术研究

地铁列车轮对裂纹检测技术研究

地铁列车轮对裂纹检测技术研究地铁作为现代城市交通的重要组成部分，承担着连接城市和人民生活的重要责任。

而列车轮对作为地铁车辆中的核心组成部分之一，其运行状态的安全性一般直接关系到地铁的正常运行和乘客的出行安全。

因此，在轮对的维护和保养过程中，对于轮对的裂纹检测技术的研发和应用显得尤为重要。

一、轮对裂纹的成因地铁列车轮对的裂纹形成主要包括三种类型，分别是疲劳裂纹、焊接裂纹和热裂纹。

1. 疲劳裂纹所谓的疲劳裂纹是指由于轮对长期重复循环荷载下，轮轴和轮对零件内部产生的裂纹。

其产生原因主要是由轮对的材质疲劳寿命短、轮对设计尺寸过小、制造质量不佳、使用环境条件异常恶劣等因素造成。

2. 焊接裂纹焊接裂纹是指轮对制造过程中，焊接工艺不规范或者焊接材料不佳，导致轮对的焊缝产生的内部裂纹。

此类裂纹由于无法及时发现而可能对列车的安全造成严重影响。

3. 热裂纹热裂纹是指由于轮对在使用过程中，由于摩擦产生的高温和冷却后的不均匀等原因造成的轮对裂纹。

此类裂纹对列车的安全影响上乘，因此需要及时加以预防和检测。

二、轮对裂纹检测技术的研究和应用地铁列车轮对裂纹的检测技术是轮对维护保养过程中的重中之重，其技术精准度和检测效率直接关系到轮对使用寿命的延长和列车安全行驶的保障。

1. 目前使用的轮对裂纹检测技术目前，轮对裂纹检测技术主要集中在磁粉探伤、超声波探伤和涡流检测等几类技术上。

①磁粉探伤技术磁粉探伤技术是传统的检测裂纹的方法之一。

该技术利用电磁场原理在轮对表面和其内部的裂纹上施加磁力线，并在使磁力线与裂纹产生交叉的时候，将铁粉或者白度剂撒在轮对表面，利用疏松磁力线吸附白度剂来展现裂纹。

该方法检测精度较高，但是检测过程繁琐、时间较长，且可能存在对轮对表面造成不良影响等问题。

②超声波检测技术超声波探伤技术是利用超声波在轮对中的传递和反射信号，来检测轮对裂纹位置和大小的一种技术。

该技术不会对检测环境造成影响，且可在短时间内实现大规模轮对检测，成本也相对较低。

高速列车轮对故障检测与预测方法研究

高速列车轮对故障检测与预测方法研究

高速列车轮对故障检测与预测方法研究引言随着高速列车运营的提速与频次增加，列车轮对故障成为一个不可忽视的问题。

列车轮对故障可能导致列车运行不稳定、安全隐患以及影响乘客的舒适感受。

因此，开展高速列车轮对故障检测与预测方法研究对于确保高速列车运行的安全和可靠性具有重要意义。

一、高速列车轮对故障检测方法的研究1. 传感器技术为了实时监测列车轮对的状态，传感器技术被广泛应用于高速列车轮对故障检测中。

其中，加速度传感器、振动传感器和温度传感器是常用的传感器。

通过监测列车轮对的振动和温度变化，可以判断轮对是否存在故障。

2. 机器学习技术机器学习技术是一种可以通过训练数据来识别和预测列车轮对故障的方法。

通过提供大量的正常轮对和故障轮对的数据，机器学习算法可以提取特征并建立模型，从而实现对轮对故障的自动检测和预测。

3. 图像处理技术利用图像处理技术可以对列车轮对进行非接触式检测。

通过拍摄轮对的照片或用摄像头实时监测轮对的表面变化，可以通过图像处理算法提取特征并判断轮对是否存在缺陷。

二、高速列车轮对故障预测方法的研究1. 基于时间序列分析的预测方法时间序列分析是一种利用历史数据来预测未来情况的方法。

对于高速列车轮对故障预测，可以通过分析轮对振动、温度等时间序列数据，建立合适的数学模型来预测轮对故障的发生。

2. 基于深度学习的预测方法深度学习技术在故障预测领域表现出了强大的能力。

通过使用适当的深度神经网络模型，可以从轮对的传感器数据中提取复杂的特征并进行准确的故障预测。

3. 基于数据挖掘的预测方法数据挖掘技术可以从大量的轮对数据中发现隐藏的模式和关联，从而帮助预测轮对故障。

通过对历史数据进行挖掘和分析，可以找到轮对故障发生的规律，并建立相应的预测模型。

三、高速列车轮对故障检测与预测方法研究的挑战和未来发展方向1. 检测和预测精度的提高当前的轮对故障检测和预测方法在准确性方面还存在一定的不足。

因此，未来需要进一步改进算法和模型，提高检测和预测的准确度。