铁路车辆车轮故障预测探讨

铁路车辆车轮故障预测探讨

刘菁

中车青岛四方机车车辆股份有限公司 山东，青岛 266111

摘要：现阶段我国铁路建设发展迅速，随着科技水平的发展和提高，采用各种最新的控制和监测手段，可以显着提高铁路转向架车轮的运行安全性。逐步从车轮发生故障维修转变为智能运行监控加故障预测。

关键词：铁路车辆；车轮故障；预测探讨

引言

车轮作为机车车辆的重要运行部件，起着支撑和引导作用，其安全可靠性与列车的平稳运行密切相关，是影响铁路机车车辆运行安全的重要因素。同时，合理的轮毂修复方案可以延长轮毂的使用寿命，降低机车的运行成本。基于可靠性、安全性、经济性等方面的考虑，以技术为核心的故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management，简称PHM）越来越受到重视，且属于智能运维的关键技术之一。

ABSRTACT: With the development and improvement of science and technology, it is possible to improve the running safety of railway bogie wheels by using the latest control and monitoring methods. Gradually from wheel failure maintenance to intelligent operation monitoring and fault prediction. Key Words: Railway Vehicle; Wheel Failure; prediction discussion

As an important running part of locomotive and vehicle, the wheel plays a supporting and guiding role, and its safety and reliability is closely related to the smooth running of the train, which is an important factor affecting the running safety of the rolling stock. At the same time, the reasonable repair scheme can prolong the service life of the wheel hub and reduce the running cost of the locomotive. Based on the consideration of reliability, security and economy, technology-based Prognostics and Health Management (PHM) has been paid more and more attention, and it is one of the key technologies of intelligent operation.

1目前铁路车辆轮轴检修存在的问题

(1)（1）生产效率较低。铁路车辆车轮维修环节大多以设备为主，依靠人员操作管理，需要较多的操作人员，维修质量、安全、效率及随机因素影响较大，生产效率较低。 (2)维修线上的车轮传动主要靠人力推动，效率低，体力劳动强度大，对人身安全存在隐患风险。 (32)自动化、智能化低。在进行车轮清洁、除锈、轮对检查时，不能实现自动记录、自动裂纹判别和报警等功能。 轮对维修没有自动诊断系统。现在很多车辆段设备比较落后，不能实时监控车辆运行参数、轮对的状态等。在环境、温度、运营、维修和日常保养等多因素的作用下，旧设备不能检测、分析实时数据，并给出检修建议。大多数轮对维修在很大程度上依赖于维修者的工作经验，因此也无法幸免于意外。 (3)作业人员安全存在风险。维修线上的车轮传动主要靠人力推动，效率低下，作业人员劳动强度大。此外，涂装过程同样还会影响人员的职业健康。

2铁路车辆车轮的信息采集

车轮作为列车主要承载结构，若车轮踏面存在损伤，将导致严重的行车安全事故。车轮状态的实时检测可以实现每次入库时对轮对状态的动态检查，主要检测轮缘厚度、轮缘高度、踏面圆周磨耗及擦伤、轮对内侧距、车轮直径、轮辋宽度等车轮基本参数，可以准确检测车轮踏面表面及近表面缺陷，实现缺陷位置的精确定位。检测结果可为车辆维修基地是否对轮对进行镟修提供数据支撑。

随着技术的不断进步，应急救援、车辆维修等应用需要车辆很高的位置精度和部件信息识别。射频识别（Radio Frequency Identification,简称RFID）技术是车联网的核心技术，采用一种高精度方法对车辆进行定位。基站的RFID读取器可以读取车辆关键部件比如转向架上的RFID标签中的信息，实现车辆定位和部件信息识别。基于RFID技术的机车车轮信息自动采集设备，包括安装在机车车轮上的RFID标签、地面系统，用于自动识别和采集机车车轮的RFID标签信息。使用 RFID，并结合温度和振动传感器等传感器为车轮分配一个唯一的识别码，在车轮的制造、应用、维修和报废的整个寿命期间收集数据。

据研究分析，对于轮对磨损，盘形制动轮对的主要故障是剥离，踏面制动的轮对主要故障是圆周磨耗。受限于当时的技术水平和能力，为实现盘形制动轮对和踏面制动轮对的跟踪，相关机构投入了大量人力物力。由于缺乏大数据系统，查找问题车轮相当困难，很可能会被遗漏，但随着技术进步，跟踪产品信息已成为监测系统的主要功能之一。

1. (4)车轮装配效率低，轮对卸载和装配是影响维修效率的重要环节。在车轮加工过程中，车轮数据传输到立式机床后，轮毂加工站即可加工轮毂。加工后轮毂到预装配工段的时间是固定的，因此轮毂加工机的工作效率限制了轮对维修效率。 (5)轴承压力因素和随机因素影响大，车轮在推涂过程中缺乏人工工作强度和污染环境(说的内容含糊)。 (6)轮对维修没有自动诊断系统。现在很多车辆段设备比较落后，不能实时监控车辆运行参数、轮对的状态等。在环境、温度、运营、维修和日常保养等多因素的作用下，旧设备不能检测、分析实时数据，并给出检修建议。大多数轮对维修在很大程度上依赖于维修者的工作经验，因此也无法幸免于意外。

2. 3铁路车辆车轮故障预测探讨

3.1铁路车辆车轮的健康状态评估

诸如RFID等车辆各部件实时监控手段的不断成熟，搭建成网的列车的PHM管理系统被开发，。PFM系统需要安装多种车载PHM设备系统，对车辆系统及部件的状态进行实时监测、实时诊断、实时预警，同时将采集的数据存储，并通过（4G）发送至地面服务器。地面PHM运维平台通过建立模型实现故障统计、诊断、预测与部件剩余寿命评估。目前铁路车辆转向架、车门、空调、蓄电池、牵引等系统已使用PHM方案进行列车健康管理。

轮对的PHM是转向架PHM的一部分，基于采集的相关转向架轮对数据和理论分析模型，来进行轮对故障的预测，基本给出维修建议流程如下。

1. 采用车轮探伤检测车辆车轮的表面损伤和内部损伤，将探伤数据录入PHM大数据平台；

2. 采用轮对尺寸检测、踏面缺陷图形检测衡量车辆的磨损状态，将采集到的轮对尺寸信息和踏面缺陷图形录入PHM大数据平台，用以转向架车轮多边形故障分析；

3. 采用轴温检测、轴振动检测，将采集到的信息录入PHM，用以转向架轴承故障分析等等。温度、振动等输入PHM系统的物理参量有些是在列车网络中现有的数据，有些是车载PHM系统通过增加传感器等设备检测到的数据，还有些借助于轨旁设备检测的数据。根据PHM中收集的数据，通过地面运维平台建模模拟进行故障诊断，对故障进行分类和维修建议：

A类影响运营故障应进行停车检查；

B类一般功能故障应当日回库维修；

C类潜在故障应打包进行维修处理。根据PHM系统给出的维修建议，制定维修计划，准备配件、人工，工具进行车辆维修。

例如：转向架转向架车轮的多边形故障诊断后的自动轮对分解作业，当前轮对分解后，由机械手自动传递至转运线存放车轮，将分解后的车轴转运至车轴转运线，分解机可在现有基础上进行优化，轮对分解全过程可自动进行。 (1)可选装自动轮对送料机构。目前上料为人工推料方式，在轮对分解机前的地面轨道上，额外提供轮对液压步进输送机，输送线长度提供单次推进10~20个轮对。轮对推入梯级输送机后，由梯级输送线自动输送到轮对分解机的轮对进料位置。为保证轮对在步进输送线轨道上的精度，可在轨道轮对轮辋的凹槽内填充海绵橡胶，增加轮对的阻力，确保准确轮对的停止位置。 (2)提供额外的小车AGV（Automated Guided Vehicle）。在轮对分解机前的地面轨道中间添加液压步进输送轨道后，添加轮对搬运AGV小车。 AGV小车由伺服电机控制，高度可达300mm，可自动检测轮对轴的位置，并将轴拖动到分解机液压步进输送线的位置，然后步进输送线将物料送入分解机。

诸如转向架轮对的自动诊断和处置，转向架轴承故障其它部门故障诊断等亦可均可通过采集的数据，在PHM运维平台部署模型及时发现故障和问题，并进行部件剩余寿命评估。详细PHM流程见图1所示。具体详细PHM流程见图1所示。例如转向架车轮的多边形故障诊断，转向架轴承故障诊断等均可通过采集的数据，在PHM运维平台部署模型及时发现故障和问题，并进行部件剩余寿命评估。

图1 铁路车辆PHM健康管理

当前轮对分解后，由机械手自动传递至转运线存放车轮，将分解后的车轴转运至车轴转运线，分解机可在现有基础上进行优化，轮对分解全过程可自动进行。 (1)可选装自动轮对送料机构。目前上料为人工推料方式，在轮对分解机前的地面轨道上，额外提供轮对液压步进输送机，输送线长度提供单次推进10~20个轮对。轮对推入梯级输送机后，由梯级输送线自动输送到轮对分解机的轮对进料位置。为保证轮对在步进输送线轨道上的精度，可在轨道轮对轮辋的凹槽内填充海绵橡胶，增加轮对的阻力，确保准确轮对的停止位置。 (2)提供额外的小车AGV（Automated Guided Vehicle）。在轮对分解机前的地面轨道中间添加液压步进输送轨道后，添加轮对搬运AGV小车。 AGV小车由伺服电机控制，高度可达300mm，可自动检测轮对轴的位置，并将轴拖动到分解机液压步进输送线的位置，然后步进输送线将物料送入分解机。

3.2铁路车辆PHM管理

机车车辆车轮故障预测与健康管理系统直观的体现了铁路车辆各级统计分析数据，实时科学的管理机车车辆车轮故障汇总统计、健康分析、维修工作、维修资料等信息，可为运维管理、维修决策提供强有力的数据支持。

PHM系统可以综合考虑车轮的承重、运行线路条件、雨雪等使用条件以及车轮的其他外部因素，如以及车轮微观结构的均匀性、尺寸非金属夹杂物等内部因素对车轮胎面接触疲劳特性的影响，从不同的角度进行综合系统分析，如车轮材料、运营线路、车辆载荷等，找出车轮剥落的主要影响因素，提出针对性的建议和改进措施。根据PHM统计分析结果，如果轮毂材质不理想，可以更换轮毂材质；如果问题出在车辆本身，可以优化转向架等部件的设计；如果没有明显规律，但问题普遍存在于某个批次，则应在现有车轮中筛选出理想适用的材料，结合大数据深度分析的结果，基于车轮这种材料的性能，开发一种新材料的轮子，制定一个新的标准。当前轮对分解后，由机械手自动传递至转运线存放车轮，将分解后的车轴转运至车轴转运线，分解机可在现有基础上进行优化，轮对分解全过程可自动进行。 (1)可选装自动轮对送料机构。目前上料为人工推料方式，在轮对分解机前的地面轨道上，额外提供轮对液压步进输送机，输送线长度提供单次推进10~20个轮对。轮对推入梯级输送机后，由梯级输送线自动输送到轮对分解机的轮对进料位置。为保证轮对在步进输送线轨道上的精度，可在轨道轮对轮辋的凹槽内填充海绵橡胶，增加轮对的阻力，确保准确轮对的停止位置。 (2)提供额外的小车AGV（Automated Guided Vehicle）。在轮对分解机前的地面轨道中间添加液压步进输送轨道后，添加轮对搬运AGV小车。 AGV小车由伺服电机控制，高度可达300mm，可自动检测轮对轴的位置，并将轴拖动到分解机液压步进输送线的位置，然后步进输送线将物料送入分解机。

3.3车辆运行品质检测

车辆运行品质是车辆性能的重要评价指标。车辆运行品质最直接的体现是列车的振动，直接影响车辆运行平稳性、乘客乘坐舒适性以及列车运行安全。TPDS（Truck performance Detecting System）系统通过线路设置整体无砟轨道建立轨道测试平台。TPDS系统在轨枕与钢轨之间设置二维板式传感器，轨腰处设置不打孔剪力传感器，传感器采集列车通过测试平台时的振动数据，经过计算模型分析得出列车通过时两侧承受的垂向振动及横向振动，从而判定列车是否存在超载、偏载、踏面损伤等影响列车运行品质的缺陷。轮对作为列车主要承载结构，若车轮踏面存在损伤，将导致严重的行车安全事故。轮对状态在线检测系统可以实现每次入库时对轮对状态的动态检查，主要检测轮缘厚度、轮缘高度、踏面圆周磨耗及擦伤、轮对内侧距、车轮直径、轮辋宽度等车轮基本参数，可以准确检测车轮踏面表面及近表面缺陷，实现缺陷位置的精确定位，满足对轮对的检测需求。检测结果可为车辆维修基地是否对轮对进行镟修提供数据支撑。

3.4转向架自动轮对分解

当前轮对分解后，由机械手自动传递至转运线存放车轮，将分解后的车轴转运至车轴转运线，分解机可在现有基础上进行优化，轮对分解全过程可自动进行。 (1)可选装自动轮对送料机构。目前上料为人工推料方式，在轮对分解机前的地面轨道上，额外提供轮对液压步进输送机，输送线长度提供单次推进10~20个轮对。轮对推入梯级输送机后，由梯级输送线自动输送到轮对分解机的轮对进料位置。为保证轮对在步进输送线轨道上的精度，可在轨道轮对轮辋的凹槽内填充海绵橡胶，增加轮对的阻力，确保准确轮对的停止位置。 (2)提供额外的小车AGV（Automated Guided Vehicle）。在轮对分解机前的地面轨道中间添加液压步进输送轨道后，添加轮对搬运AGV小车。 AGV小车由伺服电机控制，高度可达300mm，可自动检测轮对轴的位置，并将轴拖动到分解机液压步进输送线的位置，然后步进输送线将物料送入分解机。

结语

随着PHM技术在转向架车轮的深入发展和应用，可逐步扩展到铁路车轮的其他重要部件，如车门、牵引系统、制动系统、蓄电池等，形成综合故障预测和健康管理的大系统。铁路信息化建设部署，车辆故障预测与健康管理系统等监控系统将进行信息交互，在大数据平台的共同作用下，推动我国铁路智能运维发展。

参考文献

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