CN106274983B

CN106274983B - 一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法

Info

Publication number: CN106274983B
Application number: CN201610778994.9A
Authority: CN
Inventors: 唐德尧; 李修文
Original assignee: Beijing Tanzhi Science & Technology Development Co Ltd
Current assignee: Beijing Tanzhi Science & Technology Development Co., Ltd.
Priority date: 2016-08-31
Filing date: 2016-08-31
Publication date: 2018-03-16
Anticipated expiration: 2036-08-31
Also published as: CN106274983A

Abstract

一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，通过对车载故障监测装置提取复合传感器的振动、冲击共振解调信号，进行基于轮辋裂纹的开叉信息特征、蛇行所引发的踏面边缘及轴向很窄的轮辋裂纹信号幅度单调递增/递减特征、轮辋裂纹冲击幅度和振动振幅分离及时域评价，实现了常规的、踏面边缘的、轴向很窄的、踏面深层的轮辋裂纹的识别，及其裂纹轴向长度、故障程度的准确测定，和行车过程中的在线故障机理自动诊断、报警，为轨道交通车辆行车的车轮安全增加了新的安全保障监控手段。

Description

一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法

技术领域

本发明属于轨道交通安全保障技术领域，具体涉及一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法。

背景技术

轨道交通的钢制车轮接触轨道的圆周表面称为踏面，踏面向车轮轴中心(轮芯)延伸的到轮辐之间的部分称为轮辋。因为轮辋存在内部缺陷，在运转中出现轮辋裂纹，沿着轴向和周向扩展成为很长和很宽的断裂带，有的断裂带发展到在车轮的侧面露头，有的断裂带发展到在踏面露头，最终导致车轮断裂带朝向踏面的部分整体崩落，引起车轮脱轨和更大的事故。这种轮辋裂纹故障所导致的事故远大于踏面剥离、擦伤等故障所导致的危害，因此需要及时发现、维修或更换车轮。

为了识别轮辋裂纹，已经有多种技术手段。

其一是静态条件下，对车轮进行X射线探伤，但仅在制造厂具备该手段，用于对出厂的车轮进行监测，而营运部门则不具备这种昂贵而且有危及人身安全的手段。

其二是营运部门普遍采用的静态超声波探伤，多数超声波探伤能发现距离踏面10mm以远的裂纹，但不能克服不能发现10mm以内的盲区；还有磁性探伤，则能识别接近露头的裂纹。这些探伤手段因为需要到车辆维修车间停车监测，而且操作较为复杂、烦琐、费时，故不能频繁使用，一般均为每隔几个月探测一次。这就不能及时发现在此时间段中发生的轮辋裂纹。

其三是安装在轨道旁边的、监测通过的车轮状态信息的“火车轮对探伤机”“火车轮毂探伤机”等装置，即使不问其发现故障的能力，仅因其昂贵而且只能检测低速通过的车轮，便不能在铁路沿线使用，只能在火车进库线旁使用，而不能防范在行车途中出现险情。

其四是在基于广义共振/共振解调原理的走行部故障车载诊断装置中，以踏面故障诊断的形式，将所能引起轮轨冲击的轮辋裂纹故障作为踏面故障的一种予以诊断报警。问题是：虽然距离踏面深度在20mm以内的、发展较久的、位于经常接触轨道的踏面下面的、轴向尺寸较宽的轮辋裂纹能够以踏面故障的方式报警，如图1，但轴向尺寸较窄的、位于车轮外侧的、深度大于20mm的、初生的轮辋裂纹却不能被故障车载诊断装置以踏面故障的方式实现诊断报警，如图2。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能识别轨道交通车轮轮辋轴向尺寸较窄的、位于车轮外侧的、深度大于20mm的、初生的裂纹之机理诊断方法。

车辆在轨道上行驶时，车轮踏面不是以其全部宽度全面接触轨道的，因为轨道的顶部不是平面，而是近似圆弧形的，车轮的踏面也不是圆柱形，而是梯形，它在某一瞬时与轨道的接触面是梯形踏面的某一个圆周，在下一瞬时可能变为另一个圆周，这是因为车辆行驶时存在忽左忽右的“蛇行”运动方式。但大多数时间是车轮梯形踏面的中间一个带状部分经常接触轨道，如果轮辋裂纹沿轴向很窄，则因为蛇行，其对应的踏面有时位于轨道上，有时不在轨道上；当轮辋裂纹位于车轮踏面的外侧，则其对应的踏面经常不位于轨道上，只有在蛇行时可能而偶然落在轨道上。

基于广义共振/共振解调原理的走行部故障车载诊断装置中，以踏面故障诊断的形式，将所能引起轮轨冲击的轮辋裂纹故障作为踏面故障的一种予以诊断报警的方法是，鉴于包括轮辋裂纹在内的几乎所有的裂纹都是材料局部因为应力集中、承受不了强大的后续应力而拉断的，裂纹面都是粗糙的，从车轮本体因轮辋裂纹而裂开的那部分材料在承受轮轨碾压时变形而与未开裂的本体之间相对滑动、摩擦，使裂面两边的粗糙面不断有微粒失落，将开裂部分顶起而使对应的踏面微微鼓出；踏面的故障产生冲击信息的机理，在于高刚度轮轨材料表面的不平顺在高速滚动时不免发生跳跃：剥离、擦伤踏面缺失材料处碾压轨道时将导致车轮跌落冲击，并降低轮芯的高度；而当车轮的未损伤面滚动到轨道上时，车轮的轮芯受迫升高，在车轮的损伤与正常过渡处接触轨道的瞬间发生突变式的车轮位移，该变化具有很快的并很快变化的速度、加速度，于是出现加加速度，即出现冲击纵波。由于距离踏面很近的轮辋裂纹也能引起对应的车轮踏面与轨道发生如同踏面表面损伤所引起的冲击，因此能被监测踏面损伤的故障诊断方法当作踏面故障予以诊断报警。其具体方法是：

利用轨道交通车辆走行部车载故障监测装置的振动、冲击复合传感器检测车轮轴箱的振动和冲击，经过监测装置的振动滤波和冲击/共振解调预处理，进行按照采样频率fc为车轮转速频率fn之C倍频的转速跟踪采样，获得车轮转动G个踏面周期的、分离为振动样本V(i)或/和共振解调样本S(i)，诊断踏面故障的步骤为：

01：对样本S(i)作FFT，若存在踏面特征谱号pn的离散性踏面3阶谱线，则确认存在踏面故障；

02：对踏面3阶谱线最高者的幅度P1，按照反演公式反演得到初级幅度PC1，按照级差公式计算到踏面故障的级差dB1：

反演公式为：PC1＝P1·K/fn

级差公式为：dB1＝20·log(2000·PC1/N/D^0.6)

式中，K为反演工程系数，fn为车轮转速频率[Hz]，N为车轮转速[r/min]，D为车轴轴径[mm]。

03：若dB1达到报警值则单次报警；若连续出现单次报警则输出报警。

上述方法之所以不能有效地发现沿轴向很窄的和位于踏面边缘的轮辋裂纹的原因在于，因为蛇行，沿轴向很窄的轮辋裂纹对应的踏面时常离开轨道不发生冲击，位于踏面边缘的轮辋裂纹对应的踏面只有偶然接触轨道时才发生冲击，即使最大幅度的冲击波达到了报警幅度，但对其各个冲击波的反演幅度却小于报警幅度，所以漏诊。

基于故障机理及故障信息机理的研究，得出的解决方法之一是，认识轮辋裂纹故障冲击之有别于常规的踏面剥离、擦伤故障冲击的特征，并用此基本独占的特征来识别轮辋裂纹。

特征之一是，沿轴向很窄的和位于踏面边缘的轮辋裂纹的冲击信号样本中各冲击波的幅度有一个最大值，而其左边的冲击波幅度是递增的，右边的冲击波幅度是递减的。

踏面表面的剥离、擦伤故障有标准规定的很小的尺寸范围，例如数毫米，而数毫米的轮辋裂纹一般不影响安全，以致各种探伤或裂纹露头后人工发现的轮辋裂纹故障沿圆周方向的长度却达到数十至数百毫米，如附图3，很窄小的剥离、擦伤故障在运行中通常只能引起一次冲击，而轮辋裂纹故障沿圆周方向因为尺寸大，而在裂纹面的前端和后端经过轨道时均引起一次强烈冲击，表现为对应轮辋裂纹故障的冲击波开叉，具有双峰特征。例如，车轮踏面直径D＝1250mm，车轮每转一周监测C＝400次，则每一次监测对应的轮周长dl＝1250*π/400＝9.81mm，若轮辋裂纹故障沿圆周方向的长度L＝100mm，则在监测信号中存在相距为L/dl＝10个监测点的两个脉冲，而10mm的剥离、擦伤则只出现1个采样点的脉冲。因此，特征是二是，识别具有开叉双峰特征的波形，并且开叉双峰间的监测采样点数在5～40点范围内，则疑似为轮辋裂纹冲击，因为大数据统计发现已被识别而尚未引起事故的裂纹长度在50～300mm。

根据上述的机理分析所获特征而设计的一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，利用轨道交通车辆走行部车载故障监测装置的振动、冲击复合传感器检测车轮轴箱的振动和冲击，经过监测装置的振动滤波和冲击/共振解调预处理，进行按照采样频率fc为车轮转速频率fn之C倍频的转速跟踪采样，获得车轮转动G个踏面周期的、分离为振动样本V(i)或/和共振解调样本S(i)，其特征在于，诊断方法的步骤为：

反演公式为：PC1＝P1·K/fn

级差公式为：dB1＝20·log(2000·PC1/N/D^0.6)

式中，K为反演工程系数，fn为车轮转速频率[Hz]，N为车轮转速[r/min]，D为车轴轴径[mm]；

03：若dB1达到报警值则单次报警；若连续出现单次报警则输出报警；否则定义为被频域分析诊断否定；

04：若监测的共振解调样本S(i)被频域分析诊断否定，则进行时域诊断如下：

05：对含有G个踏面周期的共振解调样本S(i)进行仅保留各踏面周期tt的踏面各高阶谱N*pt的滤波，得到含有G1＝int(G)个踏面周期的样本S1(i)，式中int()为取整函数；

06：对S1(i)样本作极值分析，按照踏面周期搜索S1(i)样本的G1个极大值的代表脉冲序号X(1～G1)，按照X(1～G1)确认(符合踏面周期的、最多的、连续的)存在的冲击簇数CU，及各符合各簇中幅度最大的代表脉冲序号X(1～CU)；

07：若CU/G1>＝0.3，则进行轮辋裂纹分析如下：

08：测量各代表脉冲X(1～CU)与相邻的左边、右边极值相隔的采样点数XZ(1～CU)和XY(1～CU)；

09：计算1到CU个XZ(1～CU)之平均值KC，若满足0.9<XZ(1～CU)/KC<1.1的个数大于CU/2或者计算1到CU个XY(1～CU)之平均值KC，若满足0.9<XY(1～CU)/KC<1.1的个数大于CU/2则证实波形开叉、存在轮辋裂纹，否则退出，如附图4；

其中，由于各簇脉冲中的开叉存在蛇形引起的随机性，分析各踏面周期冲击簇中存在轮辋裂纹长度所对应的脉冲平均开叉的是：对样本S(i)进行G1个踏面周期的、仅保留踏面整数阶的波形平均滤波，所得到的是每个踏面周期均有一簇的相同的波形；测量任意两个相邻簇各最大值之间的间距即为一个踏面周期tt；测量任意一簇的波形开叉值为波形最大值与次大值之间的间距即为开叉间距的平均值KC；根据车轮的直径D，计算轮辋裂纹长度L＝D*π/C*KC；如果30mm<L<400mm，则确认轮辋裂纹的周向长度为L；

10：找到CU簇脉冲中的最大值幅度ZD及其序号X(ZD)，若X(ZD)左边各簇的幅值相对ZD呈递增或基本等幅规律，并且X(ZD)右边各簇的幅值相对ZD呈递减或基本等幅规律，如附图5，则确定为边缘或窄轮辋裂纹，否则退出，进入振动分析流程；

11：计算最大幅度ZD之级差：dB1＝20·log(2000·ZD/N/D^0.6)；若dB1达到报警值则单次报警；若100km行车出现单次报警10次则输出(边缘或窄轮辋裂纹)报警，否则，若100km行车出现单次报警3次，则仅提示“轮辋裂纹预警”，结束。否则，继续进行下述振动分析。

还有一种漏诊的原因是因为轮辋裂纹距离踏面很深，其裂纹面两端对应的踏面圆滑变形，不能引起被共振解调发现的冲击。但由于两端之间的踏面因断裂带内积累失落杂质而微微鼓出，如附图6，能引起车轮出现随鼓出而上升的振动，即振动样本V(i)中存在着深层轮辋裂纹的信息，于是根据此特征设计的旨在识别深层轮辋裂纹的振动分析流程如下：

12：对检测所得的含有G个踏面周期振动加速度样本V(i)，鉴于大数据统计得到的单个轮辋裂纹的长度通常远小于车轮周长的1/10，例如车轮踏面直径D＝1250mm，则轮周长S＝1250*π＝3927mm，1/10的轮辋裂纹长度为dl＝S/10＝393mm，即轮辋裂纹振动加速度的频谱高达车轮转频fn的10倍以上，而对V(i)进行仅保留各踏面周期tt的踏面各高阶谱N*pt的滤波，得到含有G1＝int(G)个踏面周期的样本V1(i)，式中int()为取整函数；

将流程6至流程11，演变为流程13至流程18：

13：对V1(i)样本作极值分析，按照踏面周期搜索V1(i)样本的G1个极大值的代表脉冲序号X(1～G1)，按照X(1～G1)确认(符合踏面周期的、最多的、连续的)存在的冲击簇数CU，及各符合各簇中幅度最大的代表脉冲序号X(1～CU)；

14：若CU/G1>＝0.3，则进行轮辋裂纹分析如下：

15：测量各代表脉冲X(1～CU)与相邻的左边、有边极值的间隔采样点数XZ(1～CU)和XY(1～CU)；

16：计算1到CU个XZ(1～CU)之平均值KC，若满足0.9<XZ(1～CU)/KC<1.1的个数大于CU/2或者计算1到CU个XY(1～CU)之平均值KC，若满足0.9<XY(1～CU)/KC<1.1的个数大于CU/2则证实波形开叉、存在轮辋裂纹，否则退出；

17：找到CU簇脉冲中的最大值幅度ZD(及其序号X(ZD))，若X(ZD)左边各簇的幅值相对ZD呈递增或基本等幅规律，并且X(ZD)右边各簇的幅值相对ZD呈递减或基本等幅规律，则确定为边缘或窄轮辋裂纹，否则退出；

例如附图7的电子仿真，设由于轮辋裂纹所致车轮踏面“轮辋裂纹鼓出”为一个最圆润的正弦波形，幅度为10um，振幅从0往正柔和上升到最大值然后柔和下降到0，由0开始上升的时刻，到振幅最后回到0的时刻，对应着裂纹的首端和末端；

故在车轮轴箱的振动冲击复合传感器将检测到车轮的相应的加速度波形则发生“开叉”，出现从0柔和地变为正加速度，再变到负加速度，再变到正加速度，最后变为0；由0开始上升的时刻，到加速度最后从最大开始回到0的时刻，也对应着裂纹的首端和末端，如附图8的电子仿真的局部放大波形，很好地揭示了轮辋裂纹周向长度对应的振幅、加速度和共振解调波形特征。

该图还计算了峰值100um的整体失圆与最大值10um的轮辋裂纹所致踏面“鼓出”(长度为轮周长的1/20)所引起的信息：该10um的“轮辋裂纹鼓出”，与100um的“车轮整体失圆”叠加为“车轮振幅”仍为100um，以致在原始振幅波形中的“轮辋裂纹鼓出”被“车轮整体失圆”掩盖；该“轮辋裂纹鼓出”所引发的“共振解调”为139SV，极易被随即冲击噪声掩盖，以致不能发现该轮辋裂纹；但传感器监测得到的“车轮加速度”与“滤取轮辋加速度”几乎相等，为约7.5m/s2，即约0.75g，十分鲜明，从而可以通过加速度(滤波)信号分析是否存在轮辋裂纹的开叉特征。

为了检测轮辋裂纹的鼓出幅度，最后的诊断流程是：

18：对样本V1(i)进行重积分，得到轮辋裂纹振幅样本V2(i)，若V2(i)最大振动幅度大于经验值例如10um，则单次报警；若100km行车出现单次报警10次则输出(边缘或窄轮辋裂纹)报警。否则，若100km行车出现单次报警3次，则仅提示“轮辋裂纹预警”。结束。

其中，考虑1阶可能含有整体失圆幅值影响，对振动加速度样本V1(i)进行重积分时滤除1阶振动，得到“滤除1阶振动所得振幅”，计算“轮辋裂纹鼓出”为幅值最大波形的峰峰值作为轮辋裂纹引起的近似振幅。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：

本发明通过对车载故障监测装置提取复合传感器的振动、冲击共振解调信号，进行基于轮辋裂纹的开叉信号特征、蛇行所引发的踏面边缘及轴向很窄的轮辋裂纹信号幅度单调递增/递减特征、轮辋裂纹冲击幅度和振动振幅分离及时域评价，实现了常规的、踏面边缘的、轴向很窄的、踏面深层的轮辋裂纹的识别，及其裂纹轴向长度、故障程度的准确测定，和行车过程中的在线故障机理自动诊断、报警，为轨道交通车辆行车的车轮安全增加了新的安全保障监控手段。

附图说明

图1是基于广义共振/共振解调原理的走行部故障车载诊断装置以踏面故障诊断的形式，将所能引起轮轨冲击的轮辋裂纹故障作为踏面故障的诊断报警的案例图；

图2是车载诊断装置以踏面故障的方式实现诊断不能实现踏面外侧和轴向很窄的轮辋裂纹报警的案例；

图3是轮辋裂纹露头表明的裂纹沿轴向示意图；

图4是检测轮辋裂纹冲击波形开叉的示意图；

图5是检测轮辋裂纹各冲击簇波形幅度呈现递增/递减规律的示意图；

图6是车轮踏面及内外侧均未露头的轮辋内部裂纹导致踏面鼓出示意图；

图7是轮辋裂纹一个最圆润的正弦鼓出引发的加速度和共振解调；

图8是轮辋裂纹周向长度对应的振幅、加速度和共振解调波形特征；

图9a是搜索到的极大值代表脉冲序号；

图9b是符合周期的、最多的、连续的脉冲；

图9c是保留踏面整数阶的波形平均滤波；

图9d是检测轮辋裂纹各冲击簇波形幅度呈现递增/递减规律的示意图；

图9e是检测轮辋裂纹整数阶冲击波形最大幅值的示意图；

图10a是附图7中“车轮加速度”对应的原始加速度；

图10b是保留所有整数阶所得振幅；

图10c是原始信号滤除1阶振动所得振幅。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明作进一步说明。

实施例1：

一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，通过识别踏面周期的冲击波形开叉证明存在轮辋裂纹及测量裂纹轴向长度的方法如下：

对样本名为“HXD3C-0739-56-20140228135745-5-6-162.430原始波形”的S(i)进行分析，此样本被频域诊断分析所否定，没有发出报警，下面根据本发明所述方法，重新进行时域诊断：

对S1(i)样本“HXD3C-0739-56-20140228135745-5-6-162.430原始波形”作极值分析，按照踏面周期搜索S1(i)样本的G1＝10个极大值的代表脉冲序号X(1～G1)＝X(1～10)，如附图9a。

按照X(1～G1)确认(符合踏面周期的、最多的、连续的)存在的冲击簇数CU＝6，及各符合各簇中幅度最大的代表脉冲序号X(1～CU)＝X(1～6)，如附图9b，分别是：

CU	1	2	3	4	5	6
							X(CU)	2008	2400	2789	3212	3624	3999

由于CU/G1＝6/10＝0.6>＝0.3，则进行轮辋裂纹分析如下：

测量各代表脉冲X(1～CU)与相邻的左边、右边极值相隔的采样点数XZ(1～CU)和XY(1～CU)。

计算图9b中1到CU＝6个XZ(1～6)之平均值KC，满足0.9<XZ(1～6)/KC<1.1的个数大于CU/2＝6/2＝3或者计算1到CU个XY(1～6)之平均值KC，满足0.9<XY(1～6)/KC<1.1的个数大于CU/2＝6/2＝3，则证实波形开叉、存在轮辋裂纹，否则退出。

由于各簇脉冲中的开叉存在蛇形引起的随机性，故上述原理性方法十分繁琐。故分析各处脉冲平均开叉的改进方法是：对样本S(i)进行G1(＝10)个踏面周期的、仅保留踏面整数阶的波形平均滤波，如图9c，所得到的是每个踏面周期均有一簇的相同的波形；

测量轮辋裂纹是否存在和测量裂纹周向长度的方法是：测量任意两个相邻簇各最大值之间的间距即为一个踏面周期tt＝2397-1997＝400，测量任意一簇的波形开叉值为波形最大值与次大值之间的间距即为开叉间距的平均值KC，如图9c中的KC＝412-397＝5；根据车轮的直径D＝1250mm，计算轮辋裂纹长度L＝D*π/C*KC＝1250*π/400*5＝49mm。如果30mm<L<400mm，则确认轮辋裂纹的周向长度为L。

找到CU＝6簇脉冲中的最大值幅度ZD＝4240(及其序号CU＝ZD＝4)，若X(ZD)左边各簇的幅值Y(CU)相对Y(ZD)呈递增或基本等幅规律，并且X(ZD)右边各簇的幅值Y(CU)相对Y(ZD)呈递减或基本等幅规律，则确定为边缘或窄轮辋裂纹，否则退出。如附图9d，CU＝6簇波形各簇X(CU)的极大幅值Y(CU)如下：

11：对S(i)样本进行保留踏面频率整数阶的滤波，如附图9e，找到波形最大幅度最大峰峰值为ZD＝3347+548＝3895，计算其级差：

dB1＝20·log(2000·ZD/N/DN0.6)＝20·log(2000·3895/162/160^0_.6)＝67.19dB；

式中N为车轮转速[r/min]，本例为N＝162，DN为轴径[mm]，本例为DN＝160；因dB1>66(2级报警标准)，发出单次2级报警。

实施例2：

对样本V1(i)进行重积分，得到轮辋裂纹振幅样本V2(i)，若V2(i)最大振动幅度大于经验值例如10um，则单次报警；若100km行车出现单次报警10次则输出(边缘或窄轮辋裂纹)报警。否则，若100km行车出现单次报警3次，则仅提示“轮辋裂纹预警”。结束。

图10a是附图7中“车轮加速度”对应的原始加速度值V1(i)，进行重积分得到“保留1阶以上的全频带振幅”如图10b，其幅度为97.2um，接近于车轮整体失圆100um，但完全得不到轮辋鼓出的信息；因此需要滤除车轮低阶失圆的信息，其特征是，如图10c，对样本V1(i)进行重积分时滤除1阶(整体失圆)振动，得到“滤除1阶振动所得振幅”，计算“轮辋裂纹鼓出”为波形的峰峰值P＝8.998-(-0.8946)＝9.8926um，作为轮辋裂纹引起的准振幅，与设计的10um相对误差仅为1％。

Claims

1.一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，利用轨道交通车辆走行部车载故障监测装置的振动、冲击复合传感器检测车轮轴箱的振动和冲击，经过监测装置的振动滤波和冲击/共振解调预处理，进行按照采样频率fc为车轮转频fn之C倍频的转速跟踪采样，获得车轮转动G个踏面周期的振动样本V(i)或/和共振解调样本S(i)，其特征在于，诊断方法的步骤为：

步骤1：对含有G个踏面周期的共振解调样本S(i)进行仅保留各踏面周期tt的踏面各高阶谱N*pt的滤波，得到含有G1=int(G)个踏面周期的样本S1(i)，式中int()为取整函数；

步骤2：对S1(i)样本作极值分析，按照踏面周期搜索S1(i)样本的G1个极大值的代表脉冲序号X(1～G1)，按照X(1～G1)确认存在的冲击簇数CU，及各符合各簇中幅度最大的代表脉冲序号X(1～CU)；

步骤3：若CU/G1>=0.3，则进行轮辋裂纹分析如下：

步骤4：识别踏面周期的冲击波形开叉，证实存在轮辋裂纹，否则退出；

步骤5：识别踏面周期的冲击波幅度呈现递增/递减或等幅，则确定为边缘或窄轮辋裂纹，否则退出，进入振动分析流程；

步骤6：计算最大幅值ZD之级差：dB1=20•log(2000•ZD/N/DN^0.6)，式中，ZD：样本S1(i)的最大幅值，N：车轮转速[r/min]，DN：车轴轴径[mm]，dB1：ZD对应的级差值；若dB1达到报警值则单次报警；若100km行车出现单次报警10次则输出报警，否则，若100km行车出现单次报警3次，则仅提示“轮辋裂纹预警”，结束；否则，继续进行下述振动分析；

步骤7：对检测所得的含有G个踏面周期振动样本V(i)，鉴于大数据统计得到的单个轮辋裂纹的长度通常远小于车轮周长的1/10，即轮辋裂纹振动加速度的频谱高达车轮转频fn的10倍以上，而对V(i)进行仅保留各踏面周期tt的踏面各高阶谱N*pt的滤波，得到含有G1=int(G)个踏面周期的样本V1(i)，式中int()为取整函数；

步骤8：对V1(i)样本作极值分析，按照踏面周期搜索V1(i)样本的G1个极大值的代表脉冲序号X(1～G1)，按照X(1～G1)确认存在的冲击簇数CU，及各符合各簇中幅度最大的代表脉冲序号X(1～CU)；

步骤9：若CU/G1>=0.3，则进行轮辋裂纹分析如下：

步骤10：识别踏面周期的振动波形开叉，证实存在轮辋裂纹，否则退出；

步骤11：识别踏面周期的振动波幅度呈现递增/递减或等幅，则确定为边缘或窄轮辋裂纹，否则退出；

步骤12：对样本V1(i)进行重积分，得到轮辋裂纹振幅样本V2(i)，若V2(i)最大振动幅度大于10um，则单次报警；若100km行车出现单次报警10次则输出报警，否则，若100km行车出现单次报警3次，则仅提示“轮辋裂纹预警”，结束。

2.根据权利要求1所述一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，其特征在于，步骤4中，识别踏面周期的冲击波形开叉，或步骤10中，识别踏面周期的振动波形开叉，证实存在轮辋裂纹的方法是：测量各代表脉冲序号X(1～CU)与相邻的左边、右边极值相隔的采样点数XZ(1～CU)和XY(1～CU)；计算1到CU个XZ(1～CU)之平均值KC，若满足0.9<XZ(1～CU)/KC<1.1的个数大于CU/2，或者计算1到CU个XY(1～CU)之平均值KC，若满足0.9<XY(1～CU)/KC<1.1的个数大于CU/2，则证实波形开叉、存在轮辋裂纹。

3.根据权利要求1所述一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，其特征在于，步骤5中，识别踏面周期的冲击波幅度呈现递增/递减或等幅，或步骤10中，识别踏面周期的振动波幅度呈现递增/递减或等幅的方法是：找到CU簇脉冲中的最大幅值ZD及其序号X(ZD)，若X(ZD)左边各簇的幅值相对ZD呈递增或基本等幅规律，并且X(ZD)右边各簇的幅值相对ZD呈递减或基本等幅规律，则确定为边缘或窄轮辋裂纹。

4.根据权利要求1所述一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，其特征在于，分析各踏面周期冲击簇中存在轮辋裂纹长度所对应的脉冲平均开叉的是：对样本S(i)进行G1个踏面周期的、仅保留踏面整数阶的波形平均滤波，所得到的是每个踏面周期均有一簇的相同的波形；测量任意两个相邻簇各最大值之间的间距即为一个踏面周期tt；测量任意一簇的波形开叉值为波形最大值与次大值之间的间距即为开叉间距的平均值KC′；根据车轮的直径D，计算轮辋裂纹长度L=D*π/C*KC′，式中，D：车轮的直径，C：转速跟踪采样频率，KC′：任意一簇的波形开叉的最大值与次大值之间的间距；如果30mm<L<400mm，则确认轮辋裂纹的周向长度为L。

5.根据权利要求1所述一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，其特征在于，对S(i)样本进行保留踏面频率整数阶的滤波，找到波形最大幅值ZD，计算其级差：dB1=20•log(2000•ZD/N/DN^0.6)；式中N为车轮转速[r/min]，DN为轴径[mm]，若dB1达到报警值则单次报警。

6.根据权利要求1所述一种识别轨道交通车轮轮辋裂纹故障的机理诊断方法，其特征在于，对振动样本V1(i)进行重积分时滤除1阶振动，得到“滤除1阶振动所得振幅”，计算“轮辋裂纹鼓出”为幅值最大波形的峰峰值作为轮辋裂纹引起的近似振幅。