CN110171442B - 车轮扁疤的检测系统、检测方法 - Google Patents

车轮扁疤的检测系统、检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及铁道工程技术领域，公开了一种车轮扁疤的检测系统、检测方法。该检测系统包括：时域信息获取装置，用于获取多个车轮中的每个车轮在预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息；以及扁疤分析装置，用于根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况。本发明可实现对扁疤故障的高效、精确且低成本的检测。

Description

车轮扁疤的检测系统、检测方法
技术领域
本发明涉及铁道工程技术领域，具体地涉及一种车轮扁疤的检测系统、检测方法。
背景技术
列车在运行过程中，车轮受到纵向力、横向力和垂向力的作用，纵向力使车轮前进，垂向力支撑整个列车，车轮转向时需要横向力产生离心力。一般而言轮轨间作用力主要指车轮与轨道之间的相互作用力，包括横向力和垂向力。对车辆运行的状态和安全性考虑，轮轨力可能导致车轮出现扁疤(或变形)，进而导致车辆脱轨，严重时引起翻车事故；也可能会加剧车轮与轨道磨损，进而缩短了轮轨的使用寿命。车轮扁疤不仅会降低车辆和轨道的使用寿命，还会增加维修成本。此外，由于振动及其产生的巨大噪声使乘客乘坐列车时的舒适度大大降低，同时对列车沿途的环境造成不良影响。
现有对车轮扁疤的检测主要是在列车回库后，将车架起后，转动车轮一个一个地检测。该方法浪费时间，占用了大量人力物力，并且效率很低，对于铁路货车等长大编组的列车来说不具有可操作性。目前，有些发明专利通过轮对上安装的各类检测仪器对车轮扁疤进行检测，但每条轮对都要安装检测仪，故整个检测系统的成本非常高。
发明内容
本发明的目的是提供一种车轮扁疤的检测系统及检测方法，该检测系统可实现对扁疤故障的高效、精确且低成本的检测。
为了实现上述目的，本发明一方面提供一种车轮扁疤的检测系统，该检测系统包括：时域信息获取装置，用于获取多个车轮中的每个车轮在预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息；以及扁疤分析装置，用于根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况。
优选地，所述时域信息获取装置包括：轮轨力采集模块，用于在所述多个车轮通过所述预设监测区域的情况下，采集该预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力；以及反演转换模块，用于通过反演方式将所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力，转换为所述多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息。
优选地，所述反演转换模块包括：编号信息获取单元，用于获取所述多个车轮的编号信息；以及反演转换单元，用于根据所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力、及所述多个车轮经过所述各个监测位置的时间与该多个车轮的编号信息之间的对应关系，获取该多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息。
优选地，所述扁疤分析装置包括：振动主频获取模块，用于对所述每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息进行傅里叶变换处理，以获取所述每个车轮的振动主频；以及扁疤故障确定模块，用于将所述每个车轮的振动主频与第一预设转频区间及第二预设转速区间进行比较，并在所述多个车轮中的特定车轮的振动主频满足扁疤故障判定条件的情况下，确定所述特定车轮存在扁疤故障，其中，所述扁疤故障判定条件包括：所述振动主频不属于所述第一预设转频区间与第一倍数乘积的范围且属于所述第二预设转频区间与第二倍数乘积的范围；所述第一倍数与所述第二倍数相同；所述第一预设转频区间位于所述第二预设转频区间内；以及所述第一预设转频区间及所述第二预设转频区间均与预设转频相关。
优选地，所述扁疤分析装置还包括：平均最值获取模块，用于获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值；以及扁疤长度分析模块，用于根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值、及预设的轮轨垂向力最大值与扁疤长度之间的映射关系，分析获取该特定车轮的扁疤长度。
优选地，该检测系统还包括：检修等级确定装置，用于根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值或所述特定车轮的扁疤长度，确定检修等级，其中，所述检修等级包括：故障检修、故障预警及正常运营。
优选地，所述平均最值获取模块包括：最值获取单元，用于获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力中大于或等于预设阈值的轮轨垂向力；以及平均最值获取单元，用于对所获取的大于或等于所述预设阈值的轮轨垂向力取平均，以获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值。
本发明第二方面提供一种车轮扁疤的检测方法，该检测方法包括：获取多个车轮中的每个车轮在预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息；以及根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况。
优选地，所述获取多个车轮中的每个车轮在预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息包括：在所述多个车轮通过所述预设监测区域的情况下，采集该预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力；以及通过反演方式将所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力，转换为所述多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息。
优选地，所述通过反演方式将所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力，转换为所述多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息包括：获取所述多个车轮的编号信息；以及根据所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力、及所述多个车轮经过所述各个监测位置的时间与该多个车轮的编号信息之间的对应关系，通过反演方式获取该多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息。
优选地，所述根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况包括：对所述每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息进行傅里叶变换处理，以获取所述每个车轮的振动主频；以及将所述每个车轮的振动主频与第一预设转频区间及第二预设转速区间进行比较，并在所述多个车轮中的特定车轮的振动主频满足扁疤故障判定条件的情况下，确定所述特定车轮存在扁疤故障，其中，所述扁疤故障判定条件包括：所述振动主频不属于所述第一预设转频区间与第一倍数乘积的范围且属于所述第二预设转频区间与第二倍数乘积的范围；所述第一倍数与所述第二倍数相同；所述第一预设转频区间位于所述第二预设转频区间内；以及所述第一预设转频区间及所述第二预设转频区间均与预设转频相关。
优选地，所述检测方法还包括：在确定所述特定车轮存在扁疤故障的情况下，执行以下操作：获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值；以及根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值、及预设的轮轨垂向力最大值与扁疤长度之间的映射关系，分析获取该特定车轮的扁疤长度。
优选地，该检测方法还包括：根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值或所述特定车轮的扁疤长度，确定检修等级，其中，所述检修等级包括：故障检修、故障预警及正常运营。
优选地，所述获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值包括：获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力中大于或等于预设阈值的轮轨垂向力；以及对所获取的大于或等于所述预设阈值的轮轨垂向力取平均，以获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值。
本发明又一方面提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行所述的车轮扁疤的检测方法。
通过上述技术方案，本发明创造性地通过时域信息获取装置获取列车的多个车轮通过预设监测区域时，每个车轮所受到的轮轨垂向力的时域信息，并根据所获取的轮轨垂向力的时域信息，分析得到每个车轮的扁疤情况，由于仅通过安装在预设监测区域内的时域信息获取装置即可获取轮轨垂向力的时域信息，并且该轮轨垂向力是垂向振动的，在该轮轨垂向力的测量过程中干扰信号少且容易识别，从而可实现对扁疤故障的高效、精确且低成本的检测。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是本发明实施例提供的车轮扁疤的检测系统的结构图；
图2是本发明实施例提供的轮轨力采集模块的结构示意图；
图3是本发明实施例提供的轮轨垂向力与车轮对应的流程示意图；
图4A是本发明实施例提供的轮轨垂向力的时域信息(车轮扁疤长度为0mm)的示意图；
图4B是本发明实施例提供的轮轨垂向力的时域信息(车轮扁疤长度为20mm)的示意图；
图4C是本发明实施例提供的轮轨垂向力的时域信息(车轮扁疤长度为4mm)的示意图；
图4D是本发明实施例提供的轮轨垂向力的时域信息(车轮扁疤长度为60mm)的示意图；
图5是本发明实施例提供的车轮扁疤长度与轮轨垂向力最大值之间的映射关系图；
图6是本发明实施例提供的轮轨垂向力反演过程的示意图；以及
图7是本发明实施例提供的车轮扁疤的检测系统的流程图。
附图标记说明
1 力传感器组 2 数据采集器
3 工控机 4 板式力传感器组
5 剪力传感器组 10 时域信息获取装置
20 扁疤分析装置
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
图1是本发明一实施例提供的车轮扁疤的检测系统的结构图。如图1所示，本发明提供的车轮扁疤的检测系统可包括：时域信息获取装置10，用于获取多个车轮中的每个车轮在预设监测区域内所受到的轮轨力的时域信息；以及扁疤分析装置20，用于根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况。
所述时域信息获取装置10可包括：轮轨力采集模块，用于在所述多个车轮通过所述预设监测区域的情况下，采集该预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨力(包括轮轨横向力和轮轨垂向力)；以及反演转换模块，用于通过反演方式将所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨力，转换为所述多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨力的时域信息。
其中，所述轮轨力采集模块可包括：力传感器组1(该力传感器组包括：应变片组；或板式力传感器组4及剪力传感器组5等)、数据采集器2及工控机3，如图2所示。所述力传感器组1可安装在预设监测区域内的各个监测位置，例如，所述力传感器组1包括板式力传感器组4和剪力传感器组5，其中，所述板式力传感器组4可安装在轨枕上，所述剪力传感器组5可安装在两个轨枕之间的钢轨上，如图2所示。具体的，所述力传感器组1可采用不打孔的方式(例如，粘贴、通过工装紧固等)进行安装，由此，对钢轨不造成结构上的改变，保证钢轨的强度不受影响。
为了实现轮轨力的连续测量，在优选实施例中，在预设监测区域内的每个轨枕上布置一个板式力传感器，以及每两个相邻的轨枕之间的钢轨上布置一个剪力传感器，如图2所示。通过数据采集器2获取各个力传感器的电压变化信号，再将电压变化信号乘以相应的灵敏度系数，就可得到多个轨枕所对应的各个监测位置的应变数据或所受到的力，也就是说，采集的是所述预设监测区域内的各个监测位置(或每个轨枕)在所述多个车轮通过时所受到的轮轨力的时域结果(即列车每车节厢的多个车轮所受到的轮轨力数据包)。然后，将所得到的各个监测位置(或每个轨枕)所对应的时域波形发送至工控机3并进行存储，从而为实现对轮轨力的连续测量和实时监控奠定了基础。
由于列车运行时，各车厢存在发车时差，故使得轮轨力采集模块所采集的每车节厢的多个车轮所受到的轮轨力数据包之间有了时间间隔，每车节厢的多个车轮所受到的轮轨力数据包均是独立发送和存储的。
对轮轨力进行连续测量和实时监控的方案可结合反演转换模块来实现。
所述反演转换模块可包括：编号信息获取单元，用于获取所述多个车轮的编号信息；以及反演转换单元，用于根据所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨力、及所述多个车轮经过所述各个监测位置的时间与该多个车轮的编号信息之间的对应关系，获取该多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨力的时域信息。
其中，所述多个车轮的编号信息由该多个车轮所在车厢的编号及其在每节车厢的位置编号决定。对于所述车厢的编号可由车载天线获取，而多个车轮在每节车厢的位置编号可提前设置。例如，若每节车厢有4个车轮A、B、C、D，则车轮A(左前方)、B(右前方)、C(左后方)、D(右后方)在每节车厢中的位置编号为1、2、3、4。若车厢的编号为100，则该车厢100中的4个车轮A、B、C、D的编号为100-1、100-2、100-3、100-4。由此可见，车轮的编号在整个列车中是唯一的。
具体地，在列车运行通过预设监测区域的过程中，通过以下步骤实现对轮轨力(包括轮轨横向力和轮轨垂向力)的连续测量，以获得每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨力的时域信息，如图3所示。
步骤S301，通过数据采集器2获取力传感器组1所采集的信号及车厢的编号。
步骤S302，通过工控机3对力传感器组1所采集的信号进行处理，以获取每车节厢的多个车轮所受到的轮轨力的时域信息。
工控机3将各个监测点传感器采集的数据(或时域信号)进行叠加，得到区段内各个监测点处的车轮与钢轨的相互作用力的时域波形。其中，所述工控机3可为工业用的计算机，其比普通的计算机适用性强，且对运行环境的要求低。
步骤S303，将若干节车厢中的多个车轮所受到的轮轨力按照采集时间顺序排列。
步骤S304，根据车厢编号，获取每车节厢的多个车轮的编号。
若每节车厢有4个车轮A、B、C、D，则车轮A、B、C、D在每节车厢中的位置编号为1、2、3、4。在车厢的编号为100的情况下，该车厢100中的4个车轮A、B、C、D的编号为100-1、100-2、100-3、100-4。由此可见，车轮的编号在整个列车中是唯一的。
步骤S305，将若干节车厢中的多个车轮的编号按照通过预设监测区域的时间顺序排列。
步骤S306，获取每个车轮在所述预设监测区域内的各个监测位置处所受到的轮轨力，即每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨力的时域信息。
当然，本发明并不限于上述实施例中所描述的各个步骤的先后顺序，比如，也可以先执行步骤S304及步骤S305之后，再执行步骤S302及步骤S303；或者还可以同时执行步骤S302及步骤S304之后，再执行步骤S303及步骤S305。
本发明实施例在预设监测区域内的每个轨枕上安装板式力传感器且在每两个轨枕之间的钢轨上安装剪力传感器，通过板式力传感器、剪力传感器采集的数据获取该预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨力，并通过反演转换模块对所获取的各个监测位置所受到的轮轨力进行反演变换，以获取每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨力的时域信息。
与现有技术相比，通过本发明实施例中的轮轨力采集模块(或称之为地面测量装置)可获得在某一区段内的轮轨力的连续测量。通过实时监测某一区段的轮轨力连续变化，能够计算脱轨系数来评价运行安全性，除此之外，还可以通过轮轨力的变化情况得知车辆动力学状态，判断车辆弹性元件是否失效。
在获取每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨力(尤其是轮轨垂向力)的时域信息的情况下，首先，对每个车轮的轮轨垂向力的时域信息进行傅里叶变换，以得到每个车轮的轮轨垂向力的频域结果，然后，根据频谱分析结果的主频进行分析，从而可判断每个车轮是否存在扁疤故障。
所述扁疤分析装置可包括：振动主频获取模块，用于对所述每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息进行傅里叶变换处理，以获取所述每个车轮的振动主频；以及扁疤故障确定模块，用于将所述每个车轮的振动主频与第一预设转频区间及第二预设转速区间进行比较，并在所述多个车轮中的特定车轮的振动主频满足扁疤故障判定条件的情况下，确定所述特定车轮存在扁疤故障，其中，所述扁疤故障判定条件包括：所述振动主频不属于所述第一预设转频区间与第一倍数乘积的范围且属于所述第二预设转频区间与第二倍数乘积的范围；所述第一倍数与所述第二倍数相同；所述第一预设转频区间位于所述第二预设转频区间内；以及所述第一预设转频区间及所述第二预设转频区间均与预设转频相关。
具体地，列车通过预设监测区域的速度是预设速度v(例如，120km/h)，车轮半径为预设半径r(例如，0.42m)，通过地面测量装置得到连续的轮轨垂向力的时域信息的结果，如图4A-4D所示。车轮的转频由车轮的速度及半径决定，即
Figure BDA0002091911960000101
在上述情况下，车轮转频f0＝20/3.6/(2*3.14*0.42)＝12.63Hz)。
首先，对车轮的轮轨垂向力的时域结果进行傅里叶变换，得到的频谱分析结果中存在振动主频f；然后，将车轮的振动主频f与第一预设转频区间及第二预设转速区间进行比较，可根据实际测试情况设置第一预设转频区间及第二预设转速区间，例如，第一预设转频区间为f0*[(1-k1)，(1+k1)](若f0＝12.63Hz且k1＝0.02，则第一预设转频区间为f0*[(1-0.02)，(1+0.02)]＝[12.38，12.88]Hz)；第二预设转频区间为f0*[(1-k2)，(1+k2)](若f0＝12.63Hz且k2＝0.02，则第二预设转频区间为f0*[(1-0.2)，(1+0.2)]＝[10.10，15.16]Hz)；接着，在车轮的振动主频f不属于区间n*[12.38，12.88]Hz(可以据此排除车轮存在一阶不圆故障的可能性)，但属于区间n*[10.10，15.16]Hz内，那么我们可以判断车轮出现扁疤故障，其中n为正整数。一般情况下，车轮出现扁疤故障时所对应的振动主频均不属于区间1*[12.38，12.88]Hz，但属于区间1*[10.10，15.16]Hz内。
车轮扁疤主要造成车轮垂向振动特性的恶化，由于轮轨垂向力也是轮轨的垂向振动，因此可以用于车轮扁疤故障的识别，与用于检测车轮故障的车轮垂向振动加速度对比来看，振动加速度的测试结果对测试环境更加敏感，测试结果受到其他零部件的振动影响更大，有时候会造成数据处理上很难将干扰激励过滤掉，故在该轮轨垂向力的测量过程中干扰信号少且容易识别，从而可实现对扁疤故障的高效、精确且低成本的检测。
当然，本发明中的车轮的预设转频、k1、k2并不限于上述的具体情况，其他合理的数值均是可行的，并且，轮轨垂向力的测试精度越高，k1、k2可取的值就越小，检测车轮的不圆故障的准确性越高。
在确定所述特定车轮存在扁疤故障的情况下，还可通过该特定车轮所受到的轮轨垂向力最大值来判断扁疤长度。为了获取扁疤长度的精确值，在本实施例中还可通过所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值来判断扁疤长度。
所述扁疤分析装置还可包括：平均最值获取模块，用于获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值；以及扁疤长度分析模块，用于根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值、及预设的轮轨垂向力最大值与扁疤长度之间的映射关系，分析获取该特定车轮的扁疤长度。
其中，所述平均最值获取模块可包括：最值获取单元，用于获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力中大于或等于预设阈值的轮轨垂向力；以及平均最值获取单元，用于对所获取的大于或等于所述预设阈值的轮轨垂向力取平均，以获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值。
具体地，首先，对所述特定车轮的轮轨垂向力从大到小排列；其次，从最大值开始剔除，剔除轮轨垂向力中1％的较大的数据点，即，对时域结果取置信度99％，从而可提高测试结果的准确度；然后，根据实际测试情况，通过最值获取单元获取从最大值开始取，取该特定车轮的轮轨垂向力中的3％～7％范围内的任一值(如5％)的较大的数据点；最后，通过平均最值获取单元对所选取的该特定车轮的轮轨垂向力中5％的较大的数据点求平均，得到轮轨垂向力的平均最大值FN。
接着，在获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值FN的情况下，根据动力学仿真分析所建立的轮轨垂向力最大值与扁疤长度之间的映射关系(如图5所示)，查找FN所对应的扁疤长度l，从而确定该特定车轮的扁疤长度。
在获取所述特定车轮的扁疤长度的情况下，可根据所获取的扁疤长度为该特定车轮的下一步检修提供技术支撑，从而可根据车轮的状态对其进行不同程度的检修。
所述检测系统还可包括：检修等级确定装置，用于根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值或所述特定车轮的扁疤长度，确定检修等级，其中，所述检修等级包括：故障检修、故障预警及正常运营。
具体地，如图5所示，若扁疤长度处于正常运营范围内(例如，[0，40]mm)，则确定该特定车轮的检修等级为正常运营，表明不需维修人员对其执行任何操作；若扁疤长度处于故障预警范围内(例如，[40，60]mm)，则确定该特定车轮的检修等级为故障预警，表明需维修人员对其进行相应的检查，以防未来事故的发生；若扁疤长度处于故障检修范围内(例如[60，∞]mm)，则确定该特定车轮的检修等级为故障检修，表明需维修人员对其进行大幅度的检查和修理，以防大事故的发生。
下面以图2所示的轮轨力采集模块为例对车轮的扁疤故障的检测过程进行描述。
第一，通过轮轨力采集模块获取每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨力的时域信息。
首先，通过力传感器组1中的板式力传感器组4和剪力传感器组5采集列车通过预设监测区域时的各个监测点的应变；其次，数据采集器2根据各个力传感器的电压变化信号来获取各个监测点的轮轨垂向力；接着，工控机3将各个监测点传感器采集的数据(或时域信号)进行叠加，得到区段内各个监测点处的车轮与钢轨的相互作用力的时域波形，并对其进行存储，如图6所示。
第二，通过反演转换模块(未示出)对所述各个监测点处的车轮与钢轨的相互作用力的时域波形进行反演变换。
通过反演转换模块对所述各个监测点的轮轨垂向力进行反演变换，以获得每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨力的时域信息，如图6所示。
第三，通过扁疤分析装置(未示出)检测车轮的扁疤情况，其中，所述扁疤分析装置可包括振动主频获取模块、扁疤故障确定模块及扁疤长度分析模块。
首先，通过振动主频获取模块对每个车轮所受到的轮轨力的时域信息进行傅里叶变换处理，以获取所述每个车轮的振动主频；然后，通过扁疤故障确定模块将每个车轮的振动主频与第一预设转频区间及第二预设转速区间进行比较；并根据比较结果，确定哪些车轮存在扁疤故障；最后，根据扁疤长度分析模块根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值、及预设的轮轨垂向力最大值与扁疤长度之间的映射关系，分析获取该特定车轮的扁疤长度。
第四，通过检修等级确定装置(未示出)确定存在扁疤的车轮所对应的检修等级。
在某车轮存在扁疤故障的情况下，根据该车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值或该车轮的扁疤长度，确定该车轮处于故障检修、故障预警或正常运营中的哪个等级。
综上所述，本发明创造性地通过时域信息获取装置获取列车的多个车轮通过预设监测区域时，每个车轮所受到的轮轨垂向力的时域信息，并根据所获取的轮轨垂向力的时域信息，分析得到每个车轮的扁疤情况，由于仅通过安装在预设监测区域内的时域信息获取装置即可获取轮轨垂向力的时域信息，并且该轮轨垂向力是垂向振动的，在该轮轨垂向力的测量过程中干扰信号少且容易识别，从而可实现对扁疤故障的高效、精确且低成本的检测。
相应地，如图7所示，本发明实施例提供一种车轮扁疤的检测方法，该检测方法可包括如下步骤：步骤S701，获取多个车轮中的每个车轮在预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息；以及步骤S702，根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况。
有关本发明提供的车轮扁疤的检测方法的具体细节及益处可参阅上述针对车轮扁疤的检测系统的描述，于此不再赘述。
相应地，本发明还提供一种机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行所述的车轮扁疤的检测方法。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (13)

1.一种车轮扁疤的检测系统，其特征在于，该检测系统包括：
时域信息获取装置，用于根据预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力，获取多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息；以及
扁疤分析装置，用于根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况，
所述扁疤分析装置包括：
振动主频获取模块，用于对所述每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息进行傅里叶变换处理，以获取所述每个车轮的振动主频；以及
扁疤故障确定模块，用于将所述每个车轮的振动主频与第一预设转频区间及第二预设转频区间进行比较，并在所述多个车轮中的特定车轮的振动主频满足扁疤故障判定条件的情况下，确定所述特定车轮存在扁疤故障，
其中，所述扁疤故障判定条件包括：所述振动主频不属于所述第一预设转频区间与第一倍数乘积的范围且属于所述第二预设转频区间与第二倍数乘积的范围；所述第一倍数与所述第二倍数相同；所述第一预设转频区间位于所述第二预设转频区间内；以及所述第一预设转频区间及所述第二预设转频区间均与预设转频相关。
2.根据权利要求1所述的检测系统，其特征在于，所述时域信息获取装置包括：
轮轨力采集模块，用于在所述多个车轮通过所述预设监测区域的情况下，采集该预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力；以及
反演转换模块，用于通过反演方式将所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力，转换为所述多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息。
3.根据权利要求2所述的检测系统，其特征在于，所述反演转换模块包括：
编号信息获取单元，用于获取所述多个车轮的编号信息；以及
反演转换单元，用于根据所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力、及所述多个车轮经过所述各个监测位置的时间与该多个车轮的编号信息之间的对应关系，获取该多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息。
4.根据权利要求1所述的检测系统，其特征在于，所述扁疤分析装置还包括：
平均最值获取模块，用于获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值；以及
扁疤长度分析模块，用于根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值、及预设的轮轨垂向力最大值与扁疤长度之间的映射关系，分析获取该特定车轮的扁疤长度。
5.根据权利要求4所述的检测系统，其特征在于，该检测系统还包括：
检修等级确定装置，用于根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值或所述特定车轮的扁疤长度，确定检修等级，
其中，所述检修等级包括：故障检修、故障预警及正常运营。
6.根据权利要求4所述的检测系统，其特征在于，所述平均最值获取模块包括：
最值获取单元，用于获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力中大于或等于预设阈值的轮轨垂向力；以及
平均最值获取单元，用于对所获取的大于或等于所述预设阈值的轮轨垂向力取平均，以获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值。
7.一种车轮扁疤的检测方法，其特征在于，该检测方法包括：
根据预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力，获取多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息；以及
根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况，
所述根据所述每个车轮在所述预设监测范围内所受到的轮轨垂向力的时域信息，分析所述每个车轮的扁疤情况包括：
对所述每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息进行傅里叶变换处理，以获取所述每个车轮的振动主频；以及
将所述每个车轮的振动主频与第一预设转频区间及第二预设转频区间进行比较，并在所述多个车轮中的特定车轮的振动主频满足扁疤故障判定条件的情况下，确定所述特定车轮存在扁疤故障，
其中，所述扁疤故障判定条件包括：所述振动主频不属于所述第一预设转频区间与第一倍数乘积的范围且属于所述第二预设转频区间与第二倍数乘积的范围；所述第一倍数与所述第二倍数相同；所述第一预设转频区间位于所述第二预设转频区间内；以及所述第一预设转频区间及所述第二预设转频区间均与预设转频相关。
8.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，所述获取多个车轮中的每个车轮在预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息包括：
在所述多个车轮通过所述预设监测区域的情况下，采集该预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力；以及
通过反演方式将所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力，转换为所述多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息。
9.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，所述通过反演方式将所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力，转换为所述多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息包括：
获取所述多个车轮的编号信息；以及
根据所述预设监测区域内的各个监测位置所受到的轮轨垂向力、及所述多个车轮经过所述各个监测位置的时间与该多个车轮的编号信息之间的对应关系，通过反演方式获取该多个车轮中的每个车轮在所述预设监测区域内所受到的轮轨垂向力的时域信息。
10.根据权利要求7所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：
在确定所述特定车轮存在扁疤故障的情况下，执行以下操作：
获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值；以及
根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值、及预设的轮轨垂向力最大值与扁疤长度之间的映射关系，分析获取该特定车轮的扁疤长度。
11.根据权利要求10所述的检测方法，其特征在于，该检测方法还包括：
根据所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值或所述特定车轮的扁疤长度，确定检修等级，
其中，所述检修等级包括：故障检修、故障预警及正常运营。
12.根据权利要求10所述的检测方法，其特征在于，所述获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值包括：
获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力中大于或等于预设阈值的轮轨垂向力；以及
对所获取的大于或等于所述预设阈值的轮轨垂向力取平均，以获取所述特定车轮所受到的轮轨垂向力的平均最大值。
13.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述权利要求7-12中的任一项所述的车轮扁疤的检测方法。
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