CN110610558B - 一种高速动车组车轮状态分析系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种高速动车组车轮状态分析系统，包括服务器子系统、分别通过铁路专用局域网与所述服务器子系统连接的应用计算机子系统以及数据服务子系统，以及分别通过程序部署运行的形式与所述服务器子系统连接的应用软件子系统、高风险车轮跟踪监控子系统以及车轮多维状态分析与评估子系统。基于上述系统，本发明还提供了一种高速动车组车轮状态分析方法。本发明基于高速动车组长期服役积累的镟修检测数据，采用多种分析算法，充分挖掘海量数据资源的价值，实现车轮状态的分析、评估和预测，以支持车轮运用和检修的决策优化，改善高速动车组车轮运用可靠性。

Description

一种高速动车组车轮状态分析系统及其方法

技术领域

本发明属于高速动车组部件检测技术领域，尤其涉及一种高速动车组车轮 状态分析系统及其方法。

背景技术

车轮是高速动车组的重要零部件，起着车辆承载、导向、牵引、制动的关 键作用，车轮与轨道直接接触，并与轨道相互作用，产生轮轨力并进一步造成 车轮磨耗和损伤。高速动车组的运行速度高、运用范围广，轮轨动态作用剧烈， 车轮的磨耗和损伤情况非常严重，车轮的状态将直接影响高速动车组的安全可 靠服役。当前我国高速动车组车轮状态分析技术的缺点包括：

1)镟修作业的检测结果作用十分简单，镟修前预测量为对应单次镟修进刀 量及模板选择提供依据，镟修后测量则用于保证对应单次镟修后车轮符合各项 检修规程的规范和要求；2)镟修检测数据在时间上没有贯通，单次镟修检测数 据仅用于对应单次的镟修决策和合格验证，所积累的海量历史镟修检测数据资 源没有得到充分的利用和挖掘，造成了浪费；3)镟修检测数据在空间上没有关 联，我国的高速动车组大多为动力分散型，各车厢的车轮服役工况不同，车轮 状态也不同，当前镟修检测数据的应用并未考虑各车轮状态在空间上的差异性 和关联性；4)镟修作业仅能保证及时发现和处理已经发生的故障或缺陷，以及 保证维修后符合既有规范和要求，而忽视了大量检测原始数据值，无法分析故 障或缺陷的发生规律，也无法准确追踪、分析、预测车轮状态，进而无法优化 车轮的运用和检修，提升车轮服役的可靠性。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种高速动车组车轮状态分析 系统及其方法，基于高速动车组长期服役积累的镟修检测数据，采用多种分析 算法，充分挖掘海量数据资源的价值，实现车轮状态的分析、评估和预测，以 支持车轮运用和检修的决策优化，改善高速动车组车轮运用可靠性。

为了达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

本方案提供一种高速动车组车轮状态分析系统，包括服务器子系统、分别 通过铁路专用局域网与所述服务器子系统连接的应用计算机子系统以及数据服 务子系统，以及分别通过程序部署运行的形式与所述服务器子系统连接的应用 软件子系统、高风险车轮跟踪监控子系统以及车轮多维状态分析与评估子系统， 其中：

所述服务器子系统用于为大数据调用和运行分析评估算法，以及为软件程 序部署和软件测试提供硬件支持；

所述应用计算机子系统用于为用户远程访问和应用提供硬件支持，且其通 过网页访问的形式与所述应用软件子系统连接；

所述应用软件子系统用于展示高速动车组车轮状态分析和评估结果，以及 推送高风险车轮跟踪和监控结果，且其通过数据接口与所述高风险车轮跟踪监 控子系统以及车轮多维状态分析与评估子系统连接；

所述高风险车轮跟踪监控子系统用于对状态不良、发生故障或缺陷风险高 的高速动车组车轮进行筛选和汇总，并供用户实时查看、跟踪和监控其筛选和 汇总数据，且其通过数据接口与所述应用软件子系统以及车轮多维状态分析与 评估子系统连接；

所述车轮多维状态分析与评估子系统用于利用车轮状态分析方法对车轮多 边形、轮对等效锥度和车轮接触疲劳进行分析与状态评估，且其通过数据接口 分别与所述高风险车轮跟踪监控子系统、数据服务子系统以及所述应用软件子 系统连接；

所述数据服务子系统用于获取、存储轮对镟修检测数据，为高速动车组车 轮状态分析提供数据基础和支持。

进一步地，所述车轮多维状态分析与评估子系统包括车轮多边形分析与评 估单元、轮对等效锥度分析单元和车轮接触疲劳分析与评估单元；

所述车轮多边形分析与评估单元根据高速动车组车轮镟修前不圆度检测数 据，利用车轮多边形分析方法分析车轮多边形超限的影响因素和发生规律，并 对各车组和各车厢的车轮多边形状态进行评估；

所述车轮接触疲劳分析与评估单元根据高速动车组车轮镟修前和镟修后的 检测数据，利用车轮接触疲劳分析方法分析车轮接触疲劳的影响因素和发生规 律，并对各车组和各车厢的车轮接触疲劳状态进行评估；

所述轮对等效锥度分析单元根据高速动车组车轮镟修前等效锥度的检测数 据，利用轮对等效锥度分析方法分析轮对等效锥度的磨耗规律。

再进一步地，所述应用计算机子系统包括管理员单元、铁路局单元、动车 段单元、动车运用所单元、主机厂单元以及供应商单元，其中：

所述管理员单元用于管理数据库、功能菜单和用户权限；

所述铁路局单元用于分析、评估、跟踪和监控铁路局内所有高速动车组的 车轮状态；

所述动车段单元用于分析、评估、跟踪和监控动车段内所有高速动车组的 车轮状态；

所述动车运用所单元用于分析、评估、跟踪和监控运用所内所有高速动车 组的车轮状态；

所述主机厂单元用于分析、评估、跟踪和监控主机厂内所有总装出厂的高 速动车组车轮状态；

所述供应商单元用于分析、评估、跟踪和监控供应商所有装车高速动车组 的车轮状态。

再进一步地，所述应用软件子系统包括功能界面单元以及用户权限管理单 元，其中：

所述功能界面单元用于搭建提供用户访问、查看和应用的功能界面；

所述用户权限管理单元用于管理用户账户及其权限；

所述功能界面单元包括车轮多边形分析与评估子单元、轮对等效锥度分析 子单元、车轮接触疲劳分析与评估子单元和高风险车轮跟踪监控子单元；

所述车轮多边形分析与评估子单元用于展示、查看和查询车轮多边形超限 的影响因素和发生规律分析结果，以及各车组和各车厢的车轮多边形状态评估 结果；

所述车轮接触疲劳分析与评估子单元用于展示、查看和查询车轮接触疲劳 的影响因素和发生规律分析结果，以及各车组和各车厢的车轮接触疲劳状态评 估结果；

所述轮对等效锥度分析子单元用于展示、查看和查询轮对等效锥度的磨耗 规律分析结果；

所述高风险车轮跟踪监控子单元用于展示、查看和查询高风险车轮分析结 果，并实现对车轮状态的推送、跟踪和监控。

再进一步地，所述数据服务子系统包括数据服务器单元，以及通过程序部 署运行的形式与所述数据服务器单元连接的车轮镟修数据库单元，其中：

所述数据服务器单元用于为数据获取、存储和调用提供硬件支持，并通过 铁路专用局域网与所述服务器子系统连接；

所述车轮镟修数据库单元用于获取和存储系统车轮的所有数据，并通过数 据接口与所述车轮多维状态分析与评估子系统连接。

基于上述系统，本发明还公开了一种高速动车组车轮状态分析方法，包括 如下步骤：

S1、通过车轮多维状态分析与评估子系统从数据服务子系统的车轮镟修数 据库单元获取高速动车组车轮数据；

S2、根据所述高速动车组车轮数据，通过所述车轮多维状态分析与评估子 系统对高速动车组车轮状态进行多维分析与评估；

S3、根据所述分析与评估结果，通过所述高风险车轮跟踪监控子系统筛选 出状态异常的车轮；

S4、根据所述筛选结果，利用所述应用软件子系统对高速动车组车轮状态 进行分析，并将所述分析结果传送至应用计算机子系统与服务器子系统，从而 实现高速动车组车轮的状态分析。

进一步地，所述步骤S2中进行多维分析其具体为：

分别利用车轮多边形分析方法、车轮接触疲劳分析方法以及轮对等效锥度 分析方法对高速动车组车轮状态进行多维分析。

再进一步地，所述利用车轮多边形分析方法对高速动车组车轮状态进行分 析，其包括如下步骤：

a1、输入分析车轮多边形超限规律的车型和时间范围；

a2、根据步骤S1获取对应车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前检 测数据；

a3、根据所述检测数据筛选出高阶多边形超限车轮；

a4、根据检测日期所在月份进行分组处理，并统计所述时间范围内每月的 镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a5、根据当月高阶多边形超限车轮数量与当月镟修车轮总数计算得到每月 高阶多边形超限率；

a6、根据所述高阶多边形超限率计算得到高阶多边形超限环比增长率；

a7、判断所述高阶多边形超限环比增长率是否大于预设的阈值，若是，则 输出当月多边形超限率环比增加的结论，并进入步骤a8,否则，不输出结论，并 进入a8；

a8、根据所述高阶多边形超限率计算得到高阶多边形超限同比增长率；

a9、判断所述高阶多边形超限同比增长率是否大于预设的阈值，若是，则 输出当月多边形超限率同比增加的结论，并进入步骤a10，否则，不输出结论， 并进入a10；

a10、对车轮装车车组的配属运用所进行分组处理，并统计时间范围内各个 动车运用所的镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a11、根据所述镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量，计算得到各个动 车运用所高阶多边形超限的超限率；

a12、根据所述各个动车运用所高阶多边形超限的超限率计算得到各动车运 用所的超限率离群值；

a13、判断所述运用所的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出 该运用所多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a14，否则，不输出结论，进入 a14；

a14、对车轮装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并统计时间范围内 头车、动车和拖车的车轮总数，以及高阶多边形超限车轮数量；

a15、根据所述车轮总数以及高阶多边形超限车轮数量，计算得到各车厢类 型高阶多边形超限的超限率；

a16、根据所述各车厢类型高阶多边形超限的超限率，计算得到各车厢类型 的超限率离群值；

a17、判断所述各车厢类型的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该车厢类型多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a18，否则，不输出结论， 并进入a18；

a18、对车轮轮径范围进行分组处理，并统计时间范围内各轮径范围的车轮 总数和高阶多边形超限车轮数量；

a19、根据所述各轮径范围的车轮总数和高阶多边形超限车轮数量，计算得 到各轮径范围高阶多边形超限的超限率；

a20、根据所述各轮径范围高阶多边形超限的超限率，计算得到各轮径范围 的超限率离群值；

a21、判断所述各轮径范围的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该轮径范围多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a22，否则，不输出结论， 并进入a22；

a22、判断是否完成输入车型的车轮多边形超限规律分析，若是，则进入步 骤S3，从而完成对高速动车组车轮多边形超限的影响因素和发生规律的分析， 否则，返回步骤a1。

再进一步地，所述利用车轮接触疲劳分析方法对高速动车组车轮状态进行 分析，其包括如下步骤：

b1、输入分析车轮接触疲劳发生规律的车型和时间范围；

b2、根据步骤S1获取对应的车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前 及镟修后检测数据；

b3、根据所述检测数据计算得到检测数据的轮径镟修量，并筛选出存在车 轮发生接触疲劳情况的大镟修量车轮；

b4、根据检测日期所在月份进行分组处理，并统计时间范围内每月的镟修 车轮总数和接触疲劳发生车轮数量；

b5、根据所述镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量计算得到每月车轮的 接触疲劳发生率；

b6、根据所述每月车轮的接触疲劳发生率计算得到车轮接触疲劳发生环比 增长率；

b7、判断所述车轮接触疲劳发生环比增长率是否大于预设的阈值，若是， 则输出当月车轮接触疲劳发生率环比增加的结论，并进入步骤b8，否则，不输 出结论，并进入步骤b8；

b8、根据所述每月车轮的接触疲劳发生率计算得到车轮接触疲劳发生同比 增长率；

b9、判断所述车轮接触疲劳发生同比增长率是否大于预设的阈值，若是， 则得到当月车轮接触疲劳发生率同比增加的结论，并进入步骤b10，否则，不输 出结论，并进入步骤b10；

b10、对车轮装车车组的配属运用所进行分组处理，并统计时间范围内每个 运用所的镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量；

b11、根据所述镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量，计算得到每个运用 所的车轮接触疲劳发生率；

b12、根据所述每个运用所的车轮接触疲劳发生率计算得到各运用所的发生 率离群值；

b13、判断所述各运用所的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输 出该运用所车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b14，否则，不输出结 论，进入b14；

b14：对车轮装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并统计时间范围内 头车、动车和拖车的车轮总数及接触疲劳发生车轮数量；

b15、根据所述车轮总数及接触疲劳发生车轮数量，计算得到各车厢类型车 轮接触疲劳发生率；

b16、根据所述各车厢类型的车轮接触疲劳发生率计算得到各车厢类型的发 生率离群值；

b17、判断所述各车厢类型的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该车厢类型车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b18，否则，不输 出结论，并进入b18；

b18、对车轮轮径范围进行分组处理，并统计时间范围内各轮径范围的车轮 总数和接触疲劳发生车轮数量；

b19、根据所述各轮径范围的车轮总数和接触疲劳发生车轮数量，计算得到 各轮径范围的车轮接触疲劳发生率；

b20、根据所述各轮径范围的车轮接触疲劳发生率计算得到各轮径范围的发 生率离群值；

b21、判断所述各轮径范围的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该轮径范围车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b22，否则，不输 出结论，并进入b22；

b22、判断是否完成输入车型的车轮接触疲劳发生规律分析，若是，则进入 步骤S3，从而完成对高速动车组车轮接触疲劳的影响因素和发生规律的分析， 否则，返回步骤b1。

再进一步地，所述利用轮对等效锥度分析方法对高速动车组车轮状态进行 方法，其包括如下步骤：

c1、输入轮对等效锥度分析车型和时间范围；

c2、根据步骤S1获取对应车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前检 测数据；

c3、根据检测日期所在月份进行分组处理，并计算时间范围内每月所有轮 对镟修前的等效锥度平均值；

c4、根据所述等效锥度平均值计算得到轮对等效锥度环比增长率；

c5、判断所述轮对等效锥度环比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输 出当月等效锥度磨耗环比增加的结论，并进入步骤c6，否则，不输出结论，并 进入c6；

c6、根据所述等效锥度平均值计算得到轮对等效锥度同比增长率；

c7、判断所述轮对等效锥度同比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输 出当月等效锥度磨耗同比增加的结论，并进入步骤c8，否则，不输出结论，并 进入c8；

c8、对轮对装车车组的配属运用所进行分组处理，并计算时间范围内各个 运用所轮对镟修前的等效锥度平均值；

c9、根据所述各个运用所轮对镟修前的等效锥度平均值计算得到各运用所 的等效锥度离群值；

c10、判断所述各运用所的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该运用所等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c11，否则，不输出结论， 并进入步骤c11；

c11、对轮对装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并计算时间范围内 头车、动车、拖车的轮对镟修前等效锥度平均值；

c12、根据所述各车型类型的轮对镟修前等效锥度平均值计算得到各车厢类 型的等效锥度离群值；

c13、判断所述各车厢类型的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是， 则输出该车厢类型等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c14，否则，不输出结 论，并进入步骤c14；

c14、对轮对轮径范围进行分组处理，并计算时间范围内各轮径范围的轮对 镟修前等效锥度平均值；

c15、根据所述各轮径范围的轮对镟修前等效锥度平均值计算得到各轮径范 围的等效锥度离群值；

c16、判断所述各轮径范围的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是， 则输出该轮径范围等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c17，否则，不输出结 论，并进入步骤c17；

c17、判断是否完成输入车型的轮对等效锥度磨耗规律分析，若是，则进入 步骤S3，从而完成对高速动车组车轮等效锥度磨耗规律的分析，否则，返回步 骤c1。

本发明的有益效果：

(1)本发明实现了高速动车组车轮状态数据的信息化分析和应用，能实时 获取车轮状态数据，并且实现自动化的数据存储、分析计算和结果推送；

(2)本发明采用铁路内部局域网以及专用数据接口的方式实现高速动车组 车轮检修数据的传输，具有快速、海量、稳定、安全、可靠的效果；

(3)本发明采用B/S架构方式实现系统访问和应用，根据实际需要设置了 不同角色和权限的用户，无需安装专用软件，使用环境简单，操作方便快捷；

(4)本发明充分利用高速动车组车轮镟修作业的数据和结果，特别是长期 积累的海量原始数据值、检测为正常的数据，实现大数据存储和分析，充分挖 掘大数据资源的潜在价值；

(5)本发明将检修数据与轮对装车、运用情况结合，充分考虑车轮状态的 时间效应、各装车位置的空间差异性和相关性，挖掘车轮镟修数据的信息价值；

(6)本发明针对高速动车组车轮多维度状态，实现车轮多边形、车轮接触 疲劳、轮对等效锥度的规律分析与状态评估，从而为车轮运用检修决策优化打 下基础，提高高速动车组车轮服役可靠性。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图。

图2为本发明中应用计算机子系统的结构示意图。

图3为本发明中应用软件子系统的结构示意图。

图4为本发明中车轮多维状态分析与评估子系统的结构示意图。

图5为本发明中数据服务子系统的结构示意图。

图6为本发明的方法流程图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理 解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的 普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精 神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保 护之列。

实施例

如图1所示，本发明提供了一种高速动车组车轮状态分析系统，包括服务 器子系统、分别通过铁路专用局域网与所述服务器子系统连接的应用计算机子 系统以及数据服务子系统，以及分别通过程序部署运行的形式与所述服务器子 系统连接的应用软件子系统、高风险车轮跟踪监控子系统以及车轮多维状态分 析与评估子系统，具体如下：

所述服务器子系统用于为大数据调用和运行分析评估算法，以及为软件程 序部署和软件测试提供硬件支持，并通过铁路专用局域网与所述数据服务器子 系统连接；所述应用计算机子系统用于为用户远程访问和应用提供硬件支持， 且其通过网页访问的形式与所述应用软件子系统连接；所述应用软件子系统用 于展示高速动车组车轮状态分析和评估结果，以及推送高风险车轮跟踪和监控 结果，方便用户进行访问、查看和应用，且其通过数据接口与所述高风险车轮 跟踪监控子系统以及车轮多维状态分析与评估子系统连接；所述高风险车轮跟 踪监控子系统用于对状态不良、发生故障或缺陷风险高的高速动车组车轮进行 筛选和汇总，并供用户实时查看、跟踪和监控其筛选和汇总数据，保证高速动车组车轮运用的安全、可靠，通过程序部署的形式与所述计算服务器子系统以 及车轮多维状态分析与评估子系统连接，且通过数据接口从所述车轮多维状态 分析与评估子系统获取数据；所述车轮多维状态分析与评估子系统用于利用车 轮状态分析方法对车轮多边形、轮对等效锥度和车轮接触疲劳进行分析与状态 评估，实现高速动车组车轮多维状态分析与评估，且其通过数据接口分别与所 述高风险车轮跟踪监控子系统、数据服务子系统以及所述应用软件子系统连接； 所述数据服务子系统用于获取、存储轮对镟修检测数据，为高速动车组车轮状 态分析提供数据基础和支持。

如图2所示，所述应用计算机子系统包括管理员单元、铁路局单元、动车 段单元、动车运用所单元、主机厂单元以及供应商单元；所述管理员单元用于 管理数据库、功能菜单和用户权限；所述铁路局单元用于分析、评估、跟踪和 监控铁路局内所有高速动车组的车轮状态；所述动车段单元用于分析、评估、 跟踪和监控动车段内所有高速动车组的车轮状态；所述动车运用所单元用于分 析、评估、跟踪和监控运用所内所有高速动车组的车轮状态；所述主机厂单元 用于分析、评估、跟踪和监控主机厂内所有总装出厂的高速动车组车轮状态； 所述供应商单元用于分析、评估、跟踪和监控供应商所有装车高速动车组的车轮状态。

如图3所示，所述应用软件子系统包括功能界面单元以及用户权限管理单 元，其通过程序部署的形式与所述计算服务器子系统连接，且通过数据接口从 所述车轮多维状态分析与评估子系统、所述高风险车轮跟踪监控子系统获取数 据；所述功能界面单元用于搭建提供用户访问、查看和应用的功能界面；所述 用户权限管理单元用于管理不同角色、不同等级的用户账户及其权限；所述功 能界面单元包括车轮多边形分析与评估子单元、轮对等效锥度分析子单元、车 轮接触疲劳分析与评估子单元和高风险车轮跟踪监控子单元；所述车轮多边形 分析与评估子单元用于展示、查看和查询车轮多边形超限的影响因素和发生规 律分析结果，以及各车组和各车厢的车轮多边形状态评估结果；所述车轮接触 疲劳分析与评估子单元用于展示、查看和查询车轮接触疲劳的影响因素和发生 规律分析结果，以及各车组和各车厢的车轮接触疲劳状态评估结果；所述轮对 等效锥度分析子单元用于展示、查看和查询轮对等效锥度的磨耗规律分析结果； 所述高风险车轮跟踪监控子单元用于展示、查看和查询高风险车轮分析结果， 并实现对车轮状态的推送、跟踪和监控。

如图4所示，所述车轮多维状态分析与评估子系统包括车轮多边形分析与 评估单元、轮对等效锥度分析单元和车轮接触疲劳分析与评估单元；所述车轮 多边形分析与评估单元根据高速动车组车轮镟修前不圆度检测数据，利用车轮 多边形分析方法分析车轮多边形超限的影响因素和发生规律，并对各车组和各 车厢的车轮多边形状态进行评估；所述车轮接触疲劳分析与评估单元根据高速 动车组车轮镟修前和镟修后的检测数据，利用车轮接触疲劳分析方法分析车轮 接触疲劳的影响因素和发生规律，并对各车组和各车厢的车轮接触疲劳状态进 行评估；所述轮对等效锥度分析单元根据高速动车组车轮镟修前等效锥度的检 测数据，利用轮对等效锥度分析方法分析轮对等效锥度的磨耗规律。

如图5所示，所述数据服务子系统包括数据服务器单元，以及通过程序部 署运行的形式与所述数据服务器单元连接的车轮镟修数据库单元；所述数据服 务器单元用于为数据获取、存储和调用提供硬件支持，并通过铁路专用局域网 与所述服务器子系统连接；所述车轮镟修数据库单元用于获取和存储系统车轮 的所有数据，并通过数据接口与所述车轮多维状态分析与评估子系统连接。

基于上述系统，如图6所示，本发明还公开了一种高速动车组车轮状态分 析方法，通过充分利用高速动车组车轮镟修数据，特别是长期积累的海量原始 数据值、检测为正常的数据，同时充分考虑车轮状态的时间效应、各装车位置 的空间差异性和相关性，针对车轮不同维度的车轮状态，实现车轮多边形、轮 对等效锥度、车轮接触疲劳的规律分析与状态评估，具体介绍如下：

S1、通过车轮多维状态分析与评估子系统从数据服务子系统的车轮镟修数 据库单元获取高速动车组车轮数据；

S2、根据所述高速动车组车轮数据，通过所述车轮多维状态分析与评估子 系统对高速动车组车轮状态进行多维分析与评估，其具体为：分别利用车轮多 边形分析方法、车轮接触疲劳分析方法以及轮对等效锥度分析方法对高速动车 组车轮状态进行多维分析；

S3、根据所述分析与评估结果，通过所述高风险车轮跟踪监控子系统筛选 出状态异常的车轮；

S4、根据所述筛选结果，利用所述应用软件子系统对高速动车组车轮状态 进行分析，并将所述分析结果传送至应用计算机子系统与服务器子系统，从而 实现高速动车组车轮的状态分析。

所述利用车轮多边形分析方法通过筛选出高阶多边形超限的车轮，并结合 轮对所在车组的运用、检修情况，分析车轮高阶多边形超限的相关因素和发生 规律，方法具体流程如下：

a1、输入分析车轮多边形超限规律的车型和时间范围，其中，默认为车型 一，默认为最近13个月；

a2、根据步骤S1获取对应车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前检 测数据；

a3、根据所述检测数据筛选出高阶多边形超限车轮，即镟前不圆度高阶阶 次大于等于17且小于等于28、且镟前不圆度高阶dB值大于等于18dB的所有车 轮；

a4、根据检测日期所在月份进行分组处理，并统计所述时间范围内每月的 镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a5、根据当月高阶多边形超限车轮数量与当月镟修车轮总数计算得到每月 高阶多边形超限率，即当月高阶多边形超限车轮数量除以当月镟修车轮总数， 输出计算结果；

a6、根据所述高阶多边形超限率计算得到高阶多边形超限环比增长率，即 (本月超限率-上个月超限率)/上个月超限率×100％，输出计算结果；

a7、判断所述高阶多边形超限环比增长率是否大于预设的阈值，若是，则 输出当月多边形超限率环比增加的结论，并进入步骤a8，否则，不输出结论， 并进入a8；

a8、根据所述高阶多边形超限率计算得到高阶多边形超限同比增长率，即 (本月超限率-去年对应月超限率)/去年对应月超限率×100％，输出计算结果；

a9、判断所述高阶多边形超限同比增长率是否大于预设的阈值，若是，则 输出当月多边形超限率同比增加的结论，并进入步骤a10，否则，不输出结论， 并进入a10；

a10、对车轮装车车组的配属运用所进行分组处理，并统计时间范围内各个 动车运用所的镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a11、根据所述镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量，计算得到各个动 车运用所高阶多边形超限的超限率，即某运用所高阶多边形超限车轮数量除以 该运用所镟修车轮总数，输出计算结果；

a12、根据所述各个动车运用所高阶多边形超限的超限率计算得到各动车运 用所的超限率离群值，即该运用所超限率减其它运用所超限率的平均值；

a13、判断所述运用所的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出 该运用所多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a14，否则，不输出结论，进入 a14；

a14、对车轮装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并统计时间范围内 头车、动车和拖车的车轮总数，以及高阶多边形超限车轮数量；

a15、根据所述车轮总数以及高阶多边形超限车轮数量，计算得到各车厢类 型高阶多边形超限的超限率，即某车厢类型高阶多边形超限车轮数量除以该车 厢类型车轮总数，输出计算结果；

a16、根据所述各车厢类型高阶多边形超限的超限率，计算得到各车厢类型 的超限率离群值，即该车厢类型超限率减其它车厢类型超限率的平均值；

a17、判断所述各车厢类型的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该车厢类型多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a18，否则，不输出结论， 并进入a18；

a18、对车轮轮径范围进行分组处理，并统计时间范围内各轮径范围的车轮 总数和高阶多边形超限车轮数量；

a19、根据所述各轮径范围的车轮总数和高阶多边形超限车轮数量，计算得 到各轮径范围高阶多边形超限的超限率，即某轮径范围高阶多边形超限车轮数 量除以该轮径范围车轮总数，输出计算结果；

a20、根据所述各轮径范围高阶多边形超限的超限率，计算得到各轮径范围 的超限率离群值，即该轮径范围超限率减其它轮径范围超限率的平均值；

a21、判断所述各轮径范围的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该轮径范围多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a22，否则不输出结论， 并进入a22；

a22、判断是否完成输入车型的车轮多边形超限规律分析，若是，则进入步 骤S3，从而完成对高速动车组车轮多边形超限的影响因素和发生规律的分析， 否则，返回步骤a1。

所述车轮多边形状态评估方法针对车轮多边形超限问题存在延续性的特 点，基于各车轮的历史不圆度检测数据，按照不同等级的dB值进行分布统计， 根据各dB值等级的数量占比，结合所述车轮多边形超限规律分析子方法的结果， 对车组、车厢的多边形状态进行分级评估，识别出多边形超限发生风险高的车 组、车厢。方法具体流程如下：

d1、输入车组号(默认为车组一)，启动评估，进入d2；

d2、获取对应车组最近2次镟修的车轮镟修前检测数据，若仅有1次，则 取1次的数据，进入d3，若小于1次，则输出数据不足无法评估的结论，结束；

d3、从所有数据中筛选出高阶多边形车轮，即镟前不圆度高阶阶次大于等 于17且小于等于28的所有车轮，并按照镟前不圆度高阶dB值分为4个等级， 即＜10dB、10-18dB、18-25dB、≥25dB，统计各dB值等级内的车轮数量，输出 结果，并进入d4；

d4、计算各dB值等级的车轮数量占比，即该dB值等级内车轮数量/车轮总 数×100％，输出结果，并进入d5；

d5、若≥25dB车轮数量占比大于0或18-25dB车轮数量占比大于等于1％， 则该车组的多边形状态评级为D级-极差，输出结果，并进入d9，否则，进入 d6；

d6、若18-25dB车轮数量占比大于0或10-18dB车轮数量占比大于等于3％， 则该车组的多边形状态评级为C级-差，输出结果，并进入d9，否则，进入d7；

d7、若10-18dB车轮数量占比大于0，则该车组的多边形状态评级为B级- 良，输出结果，并进入d9，否则，进入d8；

d8、该车组的多边形状态评级为A级-优，输出结果，并进入d9；

d9、获取所述车轮多边形超限规律分析子方法中运用所多边形超限率偏高 的结论，如有且该车组配属于该运用所，则该车组评级降低半级，即D-级、C- 级、B-级、A-级，并进入d10，如无，则直接进入d10；

d10、设置该车组第1个车厢为待评估车厢，并进入d11；

d11、从待评估车厢所有数据中筛选出高阶多边形车轮，即镟前不圆度高阶 阶次大于等于17且小于等于28的所有车轮，并按照镟前不圆度高阶dB值分为4个等级，即＜10dB、10-18dB、18-25dB、≥25dB，统计各dB值等级内的车轮 数量，输出结果，并进入d12；

d12、若≥25dB车轮数量大于0或18-25dB车轮数量大于1，则该车厢的多 边形状态评级为d级-极差，输出结果，并进入d16，否则，进入d13；

d13、若18-25dB车轮数量大于0或10-18dB车轮数量大于2，则该车厢的 多边形状态评级为c级-差，输出结果，并进入d16，否则，进入d14；

d14、若10-18dB车轮数量大于0，则该车厢的多边形状态评级为b级-良， 输出结果，并进入d16，否则，进入d15；

d15、该车厢的多边形状态评级为a级-优，输出结果，并进入d16；

d16、获取所述车轮多边形超限规律分析子方法中该车厢类型多边形超限率 偏高的结论，如有且与待评估车厢类型一致，则该车厢评级降低半级，即d-级、 c-级、b-级、a-级，并进入d17，如无，则直接进入d17；

d17、计算待评估车厢的轮径平均值，进入d18；

d18、获取所述车轮多边形超限规律分析子方法中该轮径范围多边形超限率 偏高的结论，如有且待评估车厢平均轮径在该轮径范围内，则该车厢评级再降 低半级，并进入d19，如无，则直接进入d19；

d19、完成该车厢的车轮多边形状态评估，若还有未评估车厢，则将其设置 为待评估车厢，并返回d11，否则进入d20；

d20、完成输入车组的车轮多边形状态评估，若分析下一个车组，则返回d1， 否则结束。

所述利用车轮接触疲劳分析方法通过算法筛选出发生车轮接触疲劳的车 轮，并结合轮对所在车组的运用、检修情况，分析车轮接触疲劳发生的相关因 素和发生规律，方法具体流程如下：

b1、输入分析车轮接触疲劳发生规律的车型和时间范围；

b2、根据步骤S1获取对应的车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前 及镟修后检测数据；

b3、根据所述检测数据计算得到检测数据的轮径镟修量，并筛选出存在车 轮发生接触疲劳情况的大镟修量车轮，即轮径镟修量大于设定阈值的所有车轮， 并判定为车轮发生接触疲劳问题，如同车厢或同转向架在为匹配轮径差同时出 现大镟修量的情况，则只记录1次；

b4、根据检测日期所在月份进行分组处理，并统计时间范围内每月的镟修 车轮总数和接触疲劳发生车轮数量；

b5、根据所述镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量计算得到每月车轮的 接触疲劳发生率，即当月接触疲劳车轮数量除以当月镟修车轮总数，输出计算 结果；

b6、根据所述每月车轮的接触疲劳发生率计算得到车轮接触疲劳发生环比 增长率，即(本月发生率-上个月发生率)/上个月发生率×100％，输出计算结 果；

b7、判断所述车轮接触疲劳发生环比增长率是否大于预设的阈值，若是， 则输出当月车轮接触疲劳发生率环比增加的结论，并进入步骤b8，否则，不输 出结论，并进入步骤b8；

b8、根据所述每月车轮的接触疲劳发生率计算得到车轮接触疲劳发生同比 增长率，即(本月发生率-去年对应月发生率)/去年对应月发生率×100％，输 出计算结果；

b9、判断所述车轮接触疲劳发生同比增长率是否大于预设的阈值，若是， 则得到当月车轮接触疲劳发生率同比增加的结论，并进入步骤b10，否则，不输 出结论，并进入步骤b10；

b10、对车轮装车车组的配属运用所进行分组处理，并统计时间范围内每个 运用所的镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量；

b11、根据所述镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量，计算得到每个运用 所的车轮接触疲劳发生率，即某运用所接触疲劳发生车轮数量除以该运用所镟 修车轮总数，输出计算结果；

b12、根据所述每个运用所的车轮接触疲劳发生率计算得到各运用所的发生 率离群值；

b13、判断所述各运用所的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输 出该运用所车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b14，否则不输出结论， 进入b14；

b14：对车轮装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并统计时间范围内 头车、动车和拖车的车轮总数及接触疲劳发生车轮数量；

b15、根据所述车轮总数及接触疲劳发生车轮数量，计算得到各车厢类型的 车轮接触疲劳发生率，即某车厢类型接触疲劳发生车轮数量除以该车厢类型车 轮总数，输出计算结果；

b16、根据所述各车厢类型的车轮接触疲劳发生率计算得到各车厢类型的发 生率离群值，即该车厢类型发生率-其它车厢类型发生率的平均值；

b17、判断所述各车厢类型的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该车厢类型车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b18，否则，不输 出结论，并进入b18；

b18、对车轮轮径范围进行分组处理，并统计时间范围内各轮径范围的车轮 总数和接触疲劳发生车轮数量；

b19、根据所述各轮径范围的车轮总数和接触疲劳发生车轮数量，计算得到 各轮径范围的车轮接触疲劳发生率，即某轮径范围接触疲劳发生车轮数量除以 该轮径范围车轮总数，输出计算结果；

b20、根据所述各轮径范围的车轮接触疲劳发生率计算得到各轮径范围的发 生率离群值，即该轮径范围发生率-其它轮径范围发生率的平均值；

b21、判断所述各轮径范围的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该轮径范围车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b22，否则，不输 出结论，并进入b22；

b21、判断是否完成输入车型的车轮接触疲劳发生规律分析，若是，则进入 步骤S3，从而完成对高速动车组车轮接触疲劳的影响因素和发生规律的分析， 否则，返回步骤b1。

所述车轮接触疲劳状态评估方法针对车轮接触疲劳问题存在延续性的特 点，基于各车组、各车厢的历史车轮接触疲劳发生数量，根据不同程度的发生 概率对各车组、车厢的车轮接触疲劳状态进行分级评估，识别出车轮接触疲劳 多发的车组和车厢，以预测其未来发生接触疲劳的风险。方法具体流程如下：

e1、输入车组号(默认为车组一)，启动评估，进入e2；

e2、获取对应车组最近3次镟修的车轮镟修检测数据，若仅有2次，则取2 次的数据，进入e3，若小于2次，则输出数据不足无法评估的结论，结束；

e3、计算所有数据的轮径镟修量，即镟修前轮径-镟修后轮径，并从所有结 果中筛选出大镟修量车轮，即轮径镟修量大于设定阈值的所有车轮，并判定为 车轮发生接触疲劳问题，如同车厢或同转向架在为匹配轮径差同时出现大镟修 量的情况，则只记录1次，进入e4；

e4、计算该车组的车轮接触疲劳发生率，即该车组接触疲劳车轮数量除以 该车组当月镟修车轮总数，并进入e5；

e5：若该车组的车轮接触疲劳发生率大于等于2％，则该车组的车轮接触疲 劳状态评级为D级-极差，输出结果，并进入e9，否则，进入e6；

e6、若该车组的车轮接触疲劳发生率大于等于1％，则该车组的车轮接触疲 劳状态评级为C级-差，输出结果，并进入e9，否则，进入e7；

e7、若该车组的车轮接触疲劳发生率大于等于0.5％，则该车组的车轮接触 疲劳状态评级为B级-良，输出结果，并进入e9，否则，进入e8；

e8、该车组的车轮接触疲劳状态评级为A级-优，输出结果，并进入e9；

e9、获取所述车轮接触疲劳发生规律分析子方法中运用所车轮接触疲劳发 生率偏高的结论，如有且该车组配属于该运用所，则该车组评级降低半级，即 D-级、C-级、B-级、A-级，并进入e10，如无，则直接进入e10；

e10、设置该车组第1个车厢为待评估车厢，并进入e11；

e11、统计待评估车厢所有数据中车轮接触疲劳累计发生次数，输出结果， 并进入e12；

e12、若累计发生次数大于等于3次，则该车厢的车轮接触疲劳状态评级为 d级-极差，输出结果，并进入e16，否则，进入e13；

e13、若累计发生次数大于等于2次，则该车厢的车轮接触疲劳状态评级为 c级-差，输出结果，并进入e16，否则，进入e14；

e14、若累计发生次数大于等于1次，则该车厢的车轮接触疲劳状态评级为 b级-良，输出结果，并进入e16，否则，进入e15；

e15、该车厢的车轮接触疲劳状态评级为a级-优，输出结果，并进入e16；

e16、获取所述车轮接触疲劳发生规律分析子方法中该车厢类型车轮接触疲 劳发生率偏高的结论，如有且与待评估车厢类型一致，则该车厢评级降低半级， 即d-级、c-级、b-级、a-级，并进入e17，如无，则直接进入e17；

e17、计算待评估车厢的轮径平均值，进入e18；

e18、获取所述车轮接触疲劳发生规律分析子方法中该轮径范围车轮接触疲 劳发生率偏高的结论，如有且待评估车厢平均轮径在该轮径范围内，则该车厢 评级再降低半级，并进入e19，如无，则直接进入e19；

e19、完成该车厢的车轮接触疲劳状态评估，若还有未评估车厢，则将其设 置为待评估车厢，并返回e11，否则进入e20；

e20、完成输入车组的车轮接触疲劳状态评估，若分析下一个车组，则返回 e1，否则结束。

所述利用轮对等效锥度分析方法基于镟修数据中等效锥度测试结果，并结 合轮对所在车组的运用、检修情况，以揭示轮对等效锥度的磨耗规律及其相关 因素，方法具体流程如下：

c1、输入轮对等效锥度分析车型和时间范围；

c2、根据步骤S1获取对应车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前检 测数据；

c3、根据检测日期所在月份进行分组处理，并计算时间范围内每月所有轮 对镟修前的等效锥度平均值；

c4、根据所述等效锥度平均值计算得到轮对等效锥度环比增长率，即(本 月等效锥度平均值-上个月等效锥度平均值)/上个月等效锥度平均值×100％， 输出计算结果；

c5、判断所述轮对等效锥度环比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输 出当月等效锥度磨耗环比增加的结论，并进入步骤c6，否则，不输出结论，并 进入c6；

c6、根据所述等效锥度平均值计算得到轮对等效锥度同比增长率，即(本 月等效锥度平均值-去年对应月等效锥度平均值)/去年对应月等效锥度平均值 ×100％，输出计算结果；

c7、判断所述轮对等效锥度同比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输 出当月等效锥度磨耗同比增加的结论，并进入步骤c8，否则，不输出结论，并 进入c8；

c8、对轮对装车车组的配属运用所进行分组处理，并计算时间范围内各个 运用所轮对镟修前的等效锥度平均值；

c9、根据所述各个运用所轮对镟修前的等效锥度平均值计算得到各运用所 的等效锥度离群值，即该运用所等效锥度平均值减其它运用所等效锥度平均值 的平均值；

c10、判断所述各运用所的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是，则 输出该运用所等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c11，否则，不输出结论， 并进入步骤c11；

c11、对轮对装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并计算时间范围内 头车、动车、拖车的轮对镟修前等效锥度平均值；

c12、根据所述各车型类型的轮对镟修前等效锥度平均值计算得到各车厢类 型的等效锥度离群值，即该车厢类型等效锥度平均值-其它车厢类型等效锥度平 均值的平均值；

c13、判断所述各车厢类型的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是， 则输出该车厢类型等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c14，否则，不输出结 论，并进入步骤c14；

c14、对轮对轮径范围进行分组处理，并计算时间范围内各轮径范围的轮对 镟修前等效锥度平均值；

c15、根据所述各轮径范围的轮对镟修前等效锥度平均值计算得到各轮径范 围的等效锥度离群值，即该轮径范围等效锥度平均值减其它轮径范围等效锥度 平均值的平均值；

c16、判断所述各轮径范围的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是， 则输出该轮径范围等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c17，否则，不输出结 论，并进入步骤c17；

c17、判断是否完成输入车型的轮对等效锥度磨耗规律分析，若是，则进入 步骤S3，从而完成对高速动车组车轮等效锥度磨耗规律的分析，否则，返回步 骤c1。

本实施例中，高速动车组车轮状态分析系统的软件环境为Windows 10，采 用B/S架构方式，采用java编程语言；高速动车组车轮镟修数据库模块采用了 MySQL关系型数据库管理系统；数据服务器模块采用CPU为Xeon E5-2630v4， 硬盘4T，内存为32G，网络带宽为500M；计算服务器子系统采用采用CPU为Xeon E5-2630v4，硬盘4T，内存为32G，网络带宽为500M；应用计算机子系统CPU为 Intel@3.40GHz，硬盘500G，内存为4G，网络带宽为20M。

本发明通过以上设计，充分挖掘海量数据资源的价值，实现车轮状态的分 析、评估和预测，以支持车轮运用和检修的决策优化，改善高速动车组车轮运 用可靠性。

Claims (8)

1.一种高速动车组车轮状态分析系统，其特征在于，包括服务器子系统、分别通过铁路专用局域网与所述服务器子系统连接的应用计算机子系统以及数据服务子系统，以及分别通过程序部署运行的形式与所述服务器子系统连接的应用软件子系统、高风险车轮跟踪监控子系统以及车轮多维状态分析与评估子系统，其中：

所述服务器子系统用于为大数据调用和运行分析评估算法，以及为软件程序部署和软件测试提供硬件支持；

所述应用计算机子系统用于为用户远程访问和应用提供硬件支持，且其通过网页访问的形式与所述应用软件子系统连接；

所述应用软件子系统用于展示高速动车组车轮状态分析和评估结果，以及推送高风险车轮跟踪和监控结果，且其通过数据接口与所述高风险车轮跟踪监控子系统以及车轮多维状态分析与评估子系统连接；

所述高风险车轮跟踪监控子系统用于对状态不良、发生故障或缺陷风险高的高速动车组车轮进行筛选和汇总，并供用户实时查看、跟踪和监控其筛选和汇总数据，且其通过数据接口与所述应用软件子系统以及车轮多维状态分析与评估子系统连接；

所述车轮多维状态分析与评估子系统用于利用车轮状态分析方法对车轮多边形、轮对等效锥度和车轮接触疲劳进行分析与状态评估，且其通过数据接口分别与所述高风险车轮跟踪监控子系统、数据服务子系统以及所述应用软件子系统连接；其中，

利用车轮多边形分析方法对高速动车组车轮状态进行分析，实现方法如下：

a1、输入分析车轮多边形超限规律的车型和时间范围；

a2、根据通过车轮多维状态分析与评估子系统从数据服务子系统的车轮镟修数据库单元获取的高速动车组车轮数据，获取对应车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前检测数据；

a3、根据所述检测数据筛选出高阶多边形超限车轮；

a4、根据检测日期所在月份进行分组处理，并统计所述时间范围内每月的镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a5、根据当月高阶多边形超限车轮数量与当月镟修车轮总数计算得到每月高阶多边形超限率；

a6、根据所述高阶多边形超限率计算得到高阶多边形超限环比增长率；

a7、判断所述高阶多边形超限环比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输出当月多边形超限率环比增加的结论，并进入步骤a8,否则，不输出结论，并进入a8；

a8、根据所述高阶多边形超限率计算得到高阶多边形超限同比增长率；

a9、判断所述高阶多边形超限同比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输出当月多边形超限率同比增加的结论，并进入步骤a10，否则，不输出结论，并进入a10；

a10、根据车轮装车车组的配属运用所进行分组处理，并统计时间范围内各个动车运用所的镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a11、根据所述镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量，计算得到各个动车运用所高阶多边形超限的超限率；

a12、根据所述各个动车运用所高阶多边形超限的超限率计算得到各动车运用所的超限率离群值；

a13、判断所述运用所的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该运用所多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a14，否则，不输出结论，进入a14；

a14、对车轮装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并统计时间范围内头车、动车和拖车的车轮总数，以及高阶多边形超限车轮数量；

a15、根据所述车轮总数以及高阶多边形超限车轮数量，计算得到各车厢类型高阶多边形超限的超限率；

a16、根据所述各车厢类型高阶多边形超限的超限率，计算得到各车厢类型的超限率离群值；

a17、判断所述各车厢类型的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该车厢类型多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a18，否则，不输出结论，并进入a18；

a18、对车轮轮径范围进行分组处理，并统计时间范围内各轮径范围的车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a19、根据所述各轮径范围的车轮总数和高阶多边形超限车轮数量，计算得到各轮径范围高阶多边形超限的超限率；

a20、根据所述各轮径范围高阶多边形超限的超限率，计算得到各轮径范围的超限率离群值；

a21、判断所述各轮径范围的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该轮径范围多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a22，否则，不输出结论，并进入a22；

a22、判断是否完成输入车型的车轮多边形超限规律分析，若是，则根据所述分析与评估结果，通过所述高风险车轮跟踪监控子系统筛选出状态异常的车轮，从而完成对高速动车组车轮多边形超限的影响因素和发生规律的分析，否则，返回步骤a1；

所述数据服务子系统用于获取、存储轮对镟修检测数据，为高速动车组车轮状态分析提供数据基础和支持。

2.根据权利要求1所述的高速动车组车轮状态分析系统，其特征在于，所述车轮多维状态分析与评估子系统包括车轮多边形分析与评估单元、轮对等效锥度分析单元和车轮接触疲劳分析与评估单元；

所述车轮多边形分析与评估单元根据高速动车组车轮镟修前不圆度检测数据，利用车轮多边形分析方法分析车轮多边形超限的影响因素和发生规律，并对各车组和各车厢的车轮多边形状态进行评估；

所述车轮接触疲劳分析与评估单元根据高速动车组车轮镟修前和镟修后的检测数据，利用车轮接触疲劳分析方法分析车轮接触疲劳的影响因素和发生规律，并对各车组和各车厢的车轮接触疲劳状态进行评估；

所述轮对等效锥度分析单元根据高速动车组车轮镟修前等效锥度的检测数据，利用轮对等效锥度分析方法分析轮对等效锥度的磨耗规律。

3.根据权利要求1所述的高速动车组车轮状态分析系统，其特征在于，所述应用计算机子系统包括管理员单元、铁路局单元、动车段单元、动车运用所单元、主机厂单元以及供应商单元，其中：

所述管理员单元用于管理数据库、功能菜单和用户权限；

所述铁路局单元用于分析、评估、跟踪和监控铁路局内所有高速动车组的车轮状态；

所述动车段单元用于分析、评估、跟踪和监控动车段内所有高速动车组的车轮状态；

所述动车运用所单元用于分析、评估、跟踪和监控运用所内所有高速动车组的车轮状态；

所述主机厂单元用于分析、评估、跟踪和监控主机厂内所有总装出厂的高速动车组车轮状态；

所述供应商单元用于分析、评估、跟踪和监控供应商所有装车高速动车组的车轮状态。

4.根据权利要求1所述的高速动车组车轮状态分析系统，其特征在于，所述应用软件子系统包括功能界面单元以及用户权限管理单元，其中：

所述功能界面单元用于搭建提供用户访问、查看和应用的功能界面；

所述用户权限管理单元用于管理用户账户及其权限；

所述功能界面单元包括车轮多边形分析与评估子单元、轮对等效锥度分析子单元、车轮接触疲劳分析与评估子单元和高风险车轮跟踪监控子单元；

所述车轮多边形分析与评估子单元用于展示、查看和查询车轮多边形超限的影响因素和发生规律分析结果，以及各车组和各车厢的车轮多边形状态评估结果；

所述车轮接触疲劳分析与评估子单元用于展示、查看和查询车轮接触疲劳的影响因素和发生规律分析结果，以及各车组和各车厢的车轮接触疲劳状态评估结果；

所述轮对等效锥度分析子单元用于展示、查看和查询轮对等效锥度的磨耗规律分析结果；

所述高风险车轮跟踪监控子单元用于展示、查看和查询高风险车轮分析结果，并实现对车轮状态的推送、跟踪和监控。

5.根据权利要求1所述的高速动车组车轮状态分析系统，其特征在于，所述数据服务子系统包括数据服务器单元，以及通过程序部署运行的形式与所述数据服务器单元连接的车轮镟修数据库单元，其中：

所述数据服务器单元用于为数据获取、存储和调用提供硬件支持，并通过铁路专用局域网与所述服务器子系统连接；

所述车轮镟修数据库单元用于获取和存储系统车轮的所有数据，并通过数据接口与所述车轮多维状态分析与评估子系统连接。

6.一种高速动车组车轮状态分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、通过车轮多维状态分析与评估子系统从数据服务子系统的车轮镟修数据库单元获取高速动车组车轮数据；

S2、根据所述高速动车组车轮数据，通过所述车轮多维状态分析与评估子系统对高速动车组车轮状态进行多维分析与评估；

所述步骤S2中进行多维分析其具体为：分别利用车轮多边形分析方法、车轮接触疲劳分析方法以及轮对等效锥度分析方法对高速动车组车轮状态进行多维分析；

所述利用车轮多边形分析方法对高速动车组车轮状态进行分析，其包括如下步骤：

a1、输入分析车轮多边形超限规律的车型和时间范围；

a2、根据步骤S1获取对应车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前检测数据；

a3、根据所述检测数据筛选出高阶多边形超限车轮；

a4、根据检测日期所在月份进行分组处理，并统计所述时间范围内每月的镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a5、根据当月高阶多边形超限车轮数量与当月镟修车轮总数计算得到每月高阶多边形超限率；

a6、根据所述高阶多边形超限率计算得到高阶多边形超限环比增长率；

a7、判断所述高阶多边形超限环比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输出当月多边形超限率环比增加的结论，并进入步骤a8,否则，不输出结论，并进入a8；

a8、根据所述高阶多边形超限率计算得到高阶多边形超限同比增长率；

a9、判断所述高阶多边形超限同比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输出当月多边形超限率同比增加的结论，并进入步骤a10，否则，不输出结论，并进入a10；

a10、根据车轮装车车组的配属运用所进行分组处理，并统计时间范围内各个动车运用所的镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a11、根据所述镟修车轮总数和高阶多边形超限车轮数量，计算得到各个动车运用所高阶多边形超限的超限率；

a12、根据所述各个动车运用所高阶多边形超限的超限率计算得到各动车运用所的超限率离群值；

a13、判断所述运用所的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该运用所多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a14，否则，不输出结论，进入a14；

a14、对车轮装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并统计时间范围内头车、动车和拖车的车轮总数，以及高阶多边形超限车轮数量；

a15、根据所述车轮总数以及高阶多边形超限车轮数量，计算得到各车厢类型高阶多边形超限的超限率；

a16、根据所述各车厢类型高阶多边形超限的超限率，计算得到各车厢类型的超限率离群值；

a17、判断所述各车厢类型的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该车厢类型多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a18，否则，不输出结论，并进入a18；

a18、对车轮轮径范围进行分组处理，并统计时间范围内各轮径范围的车轮总数和高阶多边形超限车轮数量；

a19、根据所述各轮径范围的车轮总数和高阶多边形超限车轮数量，计算得到各轮径范围高阶多边形超限的超限率；

a20、根据所述各轮径范围高阶多边形超限的超限率，计算得到各轮径范围的超限率离群值；

a21、判断所述各轮径范围的超限率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该轮径范围多边形超限率偏高的结论，并进入步骤a22，否则，不输出结论，并进入a22；

a22、判断是否完成输入车型的车轮多边形超限规律分析，若是，则进入步骤S3，从而完成对高速动车组车轮多边形超限的影响因素和发生规律的分析，否则，返回步骤a1；

S3、根据所述分析与评估结果，通过高风险车轮跟踪监控子系统筛选出状态异常的车轮；

S4、根据所述筛选结果，利用应用软件子系统对高速动车组车轮状态进行分析，并将所述分析结果传送至应用计算机子系统与服务器子系统，从而实现高速动车组车轮的状态分析。

7.根据权利要求6所述的高速动车组车轮状态分析方法，其特征在于，所述利用车轮接触疲劳分析方法对高速动车组车轮状态进行分析，其包括如下步骤：

b1、输入分析车轮接触疲劳发生规律的车型和时间范围；

b2、根据步骤S1获取对应的车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前及镟修后检测数据；

b3、根据所述检测数据计算得到检测数据的轮径镟修量，并筛选出存在车轮发生接触疲劳情况的大镟修量车轮；

b4、根据检测日期所在月份进行分组处理，并统计时间范围内每月的镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量；

b5、根据所述镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量计算得到每月车轮的接触疲劳发生率；

b6、根据所述每月车轮的接触疲劳发生率计算得到车轮接触疲劳发生环比增长率；

b7、判断所述车轮接触疲劳发生环比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输出当月车轮接触疲劳发生率环比增加的结论，并进入步骤b8，否则，不输出结论，并进入步骤b8；

b8、根据所述每月车轮的接触疲劳发生率计算得到车轮接触疲劳发生同比增长率；

b9、判断所述车轮接触疲劳发生同比增长率是否大于预设的阈值，若是，则得到当月车轮接触疲劳发生率同比增加的结论，并进入步骤b10，否则，不输出结论，并进入步骤b10；

b10、对车轮装车车组的配属运用所进行分组处理，并统计时间范围内每个运用所的镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量；

b11、根据所述镟修车轮总数和接触疲劳发生车轮数量，计算得到每个运用所的车轮接触疲劳发生率；

b12、根据所述每个运用所的车轮接触疲劳发生率计算得到各运用所的发生率离群值；

b13、判断所述各运用所的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该运用所车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b14，否则，不输出结论，进入b14；

b14：对车轮装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并统计时间范围内头车、动车和拖车的车轮总数及接触疲劳发生车轮数量；

b15、根据所述车轮总数及接触疲劳发生车轮数量，计算得到各车厢类型车轮接触疲劳发生率；

b16、根据所述各车厢类型的车轮接触疲劳发生率计算得到各车厢类型的发生率离群值；

b17、判断所述各车厢类型的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该车厢类型车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b18，否则，不输出结论，并进入b18；

b18、对车轮轮径范围进行分组处理，并统计时间范围内各轮径范围的车轮总数和接触疲劳发生车轮数量；

b19、根据所述各轮径范围的车轮总数和接触疲劳发生车轮数量，计算得到各轮径范围的车轮接触疲劳发生率；

b20、根据所述各轮径范围的车轮接触疲劳发生率计算得到各轮径范围的发生率离群值；

b21、判断所述各轮径范围的发生率离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该轮径范围车轮接触疲劳发生率偏高的结论，并进入步骤b22，否则，不输出结论，并进入b22；

b22、判断是否完成输入车型的车轮接触疲劳发生规律分析，若是，则进入步骤S3，从而完成对高速动车组车轮接触疲劳的影响因素和发生规律的分析，否则，返回步骤b1。

8.根据权利要求6所述的高速动车组车轮状态分析方法，其特征在于，所述利用轮对等效锥度分析方法对高速动车组车轮状态进行方法，其包括如下步骤：

c1、输入轮对等效锥度分析车型和时间范围；

c2、根据步骤S1获取对应车型和时间范围内所有高速动车组车轮镟修前检测数据；

c3、根据检测日期所在月份进行分组处理，并计算时间范围内每月所有轮对镟修前的等效锥度平均值；

c4、根据所述等效锥度平均值计算得到轮对等效锥度环比增长率；

c5、判断所述轮对等效锥度环比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输出当月等效锥度磨耗环比增加的结论，并进入步骤c6，否则，不输出结论，并进入c6；

c6、根据所述等效锥度平均值计算得到轮对等效锥度同比增长率；

c7、判断所述轮对等效锥度同比增长率是否大于预设的阈值，若是，则输出当月等效锥度磨耗同比增加的结论，并进入步骤c8，否则，不输出结论，并进入c8；

c8、对轮对装车车组的配属运用所进行分组处理，并计算时间范围内各个运用所轮对镟修前的等效锥度平均值；

c9、根据所述各个运用所轮对镟修前的等效锥度平均值计算得到各运用所的等效锥度离群值；

c10、判断所述各运用所的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该运用所等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c11，否则，不输出结论，并进入步骤c11；

c11、对轮对装车车厢的头尾和动拖类型进行分组处理，并计算时间范围内头车、动车、拖车的轮对镟修前等效锥度平均值；

c12、根据各车型类型的轮对镟修前等效锥度平均值计算得到各车厢类型的等效锥度离群值；

c13、判断所述各车厢类型的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该车厢类型等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c14，否则，不输出结论，并进入步骤c14；

c14、对轮对轮径范围进行分组处理，并计算时间范围内各轮径范围的轮对镟修前等效锥度平均值；

c15、根据所述各轮径范围的轮对镟修前等效锥度平均值计算得到各轮径范围的等效锥度离群值；

c16、判断所述各轮径范围的等效锥度离群值是否大于预设的阈值，若是，则输出该轮径范围等效锥度磨耗偏大的结论，并进入步骤c17，否则，不输出结论，并进入步骤c17；

c17、判断是否完成输入车型的轮对等效锥度磨耗规律分析，若是，则进入步骤S3，从而完成对高速动车组车轮等效锥度磨耗规律的分析，否则，返回步骤c1。

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