【行业应用】基于激光位移传感器的城轨车辆轮对尺寸在线检测技术

摘要:为提高轮对尺寸测量效率及精度，提出了一种基于2D激光位移传感器的轮对尺寸在线检测技术。将2D激光位移传感器布设在轨道两侧，对经过检测区域的车轮踏面进行动态扫描，然后对采集到的数据进行坐标变换、数据融合等处理，并对处理后的踏面数据进行四阶分段曲线拟合，以实现轮缘高、轮缘厚及轮径的准确计算。为验证系统的可行性，将系统安装在实际现场进行车轮轮对尺寸在线检测，并将系统测量结果与人工测量结果进行比较。试验结果表明，系统能够完成轮对尺寸在线检测功能且检测精度高，轮缘高、轮缘厚的检测精度为±0.2mm，轮径的检测精度为±0.5mm。系统测量精度满足实际现场测量要求，具有较高的可行性，完全可以取代人工测量方法以提高轮对尺寸测量效率。

关键词:激光位移传感器;轮对尺寸;数据融合;在线测量

0   引言

为缓解城市交通压力，提高居民出行率，高速客运将成为城市轨道交通发展的主要方向。轮对作为列车与轨道的结合部位，承载着来自列车的全部静、动载荷，是走行系中极为重要的部件。轮对尺寸是衡量车轮磨耗情况的重要参数。随着列车速度的不断提高，轮对磨损情况日益加剧。因此，需要对轮对进行动态跟踪检测，以保障列车安全运行。

从20世纪90年代起，国外就已开始对轮对尺寸参数在线检测技术进行研究，并取得了较大的成果。Attivissimo等采用激光传感器结合摄像机的方法实现了轮对尺寸动态检测。瑞士Elag公司研发出了一种基于8个1D激光位移传感器的车轮轮廓的在线测量系统，并已成功应用于德国慕尼黑检测站。俄罗斯研制出的COMPLEX轮对尺寸在线检测系统能够适应零下50℃的极端天气且具有较高的测量精度。瑞典的WPMS系统通过检测轮对尺寸参数实现对超限列车进行报警的功能且准确率高。国内在轮对尺寸参数检测方面研究起步相对较晚，目前通过借鉴国外的先进技术，虽形成了不同形式的检测产品，但测量原理复杂且精度较低。广州复旦奥特公司研制的基于图像法的AUT－3500轮对尺寸在线监测系统，在测量过程中需计算车速且图像易受环境因素干扰，从而导致测量结果不准确。高岩等提出了一种利用激光扫描轮对的自动测量轮对几何参数的方法，该方法需将采集到的踏面数据在三维空间中进行处理，其原理复杂且不能实现轮对尺寸的在线检测，实用性较低。文献介绍了基于PSD的激光位移测量技术的货车轮对尺寸动态检测系统，该方法需采用8个激光位移传感器和8个激光位置传感器才能实现测量，成本较高，不利于推广。

综合以上情况，本研究提出了一种基于2D激光位移传感器的城轨车辆轮对尺寸在线测量技术。该方法中激光位移传感器与轨道之间非接触安装，避免受列车振动影响。通过2D重构算法重构得到踏面轮廓曲线，实现对轮缘高、轮缘厚的准确测量。3个安装于同一圆周上的激光位移传感器实现轮径检测，测量原理简单，且安装方便。本系统能够在线检测轮对尺寸，有效提高列车轮对尺寸测量效率，避免列车因停库测量带来的重大经济损失。此外，系统两侧车轮的轮对尺寸测量只需8个2D激光位移传感器，系统成本低，易于推广。

1   轮对尺寸在线检测系统

轮对尺寸在线检测系统由磁钢、车号识别天线、激光位移传感器及工控机等部分组成，如图1所示。

图1轮对尺寸在线检测系统

当列车进入检测区域时触发磁钢启动车号识别天线、激光位移传感器等设备。车号识别天线用于获取列车车号等信息，两组对称安装的激光位移传感器L₁～L₄及Ｒ₁～Ｒ₄分别用于测量列车左右两侧车轮的轮对几何参数，采集装置将采集到的数据传送到工控机上进行处理，从而计算出轮缘高、轮缘厚和轮径等轮对尺寸参数。

2   系统的测量原理

在轮对尺寸在线检测系统中，各激光位移传感器与钢轨的安装位置如图2所示。轨道内侧的3个传感器L₁～L₃用于实现车轮直径的检测，轨道外侧的激光位移传感器L₄与其相对称的轨道内侧传感器L₃用于实现轮缘高及轮缘厚的检测。本文以列车前进方向的左侧车轮检测为例，阐明本系统关于轮缘高、轮缘厚及轮径等参数的测量原理。

图2激光位移传感器L₁～L₄安装示意图

2.1   轮缘高、轮缘厚的测量

车轮踏面轮缘呈凸出状，因此，单个传感器难以实现整个踏面外形数据点的采集。为得到完整的踏面外形轮廓，在轨道两侧以一定角度和距离成镜面对称布置两个2D激光位移传感器L₃和L₄，而且，为使探测的车轮外形轮廓曲线在同一截面，需保证L₃和L₄的激光探测平面共面，传感器与车轮的安装位置示意图如图3所示。

图3传感器L₃与L₄工作示意图

为精确计算轮缘高、轮缘厚等轮对尺寸，对采集的数据需进行一定的预处理，包括滤除干扰点、坐标变化、数据融合等。

由于受自身因素和环境因素等影响，传感器L₃、L₄同时探测得到的数据点中存在一定的干扰点，因此，要对采集到的数据进行干扰点的滤除。首先，根据采集到的数据建立(U－200，U)的滤窗。其中，U为采集到的踏面内端面的起始点横坐标，滤除横坐标不在该范围内的点，然后提取满足式(1)的数据点，即:

得到踏面有效数据点。通过坐标变换，将传感器的输出数据点从传感器自身坐标系中变换到大地坐标系中，并通过坐标平移将L₃、L₄两组传感器的输出点融合到同一坐标系上。对轨道外侧2D激光位移传感器L₄输出的二维坐标值根据式(2)进行坐标变换，即:

对轨道内侧2D激光位移传感器L₃输出的二维坐标值根据式(3)进行坐标变换，即:

式中，(u⁽¹⁾，v⁽¹⁾)、(u⁽²⁾，v⁽²⁾)为两组传感器输出数据点在传感器自身坐标系内的坐标值，β、β分别为传感器L和L与纵向竖直线的夹角，(x⁽¹⁾，y⁽¹⁾)、(x⁽²⁾，y⁽²⁾)为经过坐标变换后在大地坐标系内的坐标值。

最后，为得到完整的踏面外形轮廓，根据式(4)，将传感器L₄坐标变换后的有效数据坐标平移到以传感器L₃坐标变换后的坐标系内，实现两组数据的数据融合，即:

式中，(a，b)为外侧传感器L₄的原始坐标原点在内侧传感器L₃经坐标变换后的坐标系中的坐标值。经过坐标变换和数据融合后的传感器L₃、L₄的数据点能够重构出踏面轮廓曲线，如图4所示。

图4重构的踏面轮廓曲线示意图

在列车运行时，车轮内侧端面没有发生磨损和变形，故车轮端面的一段直线特征最为明显。提取出踏面内端面直线段的直线方程，并利用该直线方程可确定踏面基点，进而计算轮缘高、轮缘厚。

经过数据融合后的轮对踏面有效数据点坐标记为(x_k，y_k)，在输出点变换融合后的数据点中提取出满足式(5)的点，即:

其中，ε为踏面内端面数据点横坐标差的设定阈值。由于踏面端面垂直于x轴，因此，以满足条件的横坐标值的平均值作为踏面内端面的横坐标，此横坐标即为端面的横坐标，记传感器L₃的内端面的直线方程为x=x_L3。距车轮内端面70mm处的踏面上的点为车轮基点，则L₃采集到的踏面基点C的横坐标为:

将融合后获得的踏面轮廓有效数据点进行基于拉格朗日乘数法的四阶轮对外形轮廓曲线拟合，得到的轮廓曲线方程记为F(x)，对F(x)求极小值得到特征轮缘最低点P的坐标(m，n)。将基点C点的横坐标代入曲线方程F(x)，得到基点C点的纵坐标y_c3，则轮缘高h为:

第二特征基点M是轮廓线上距离基点C垂直距离10mm的点，则M点的纵坐标值为y_M=y_c3－10。

根据踏面轮廓拟合方程F(x)可得到M点横坐标x_M，则轮缘厚w为:

2.2   轮径的测量

在轨道下方布置传感器L₁、L₂和L₃，并使3个传感器同时对车轮上3个不同位置采集数据，如图5所示。

图5直径测量原理图

首先对采集的数据进行干扰点滤除、坐标变换等预处理，然后根据式(5)提取L₁、L₂、L₃采集到的踏面内端面横坐标，分别记为x_L1，x_L2，x_L3。传感器L₁的基点A的坐标求取方法与传感器L₃的基点C的提取方法相同，且记A的坐标为(x_c1，y_c1)。由于传感器L₂受自身安装方式限定，其探测范围只覆盖到车轮轮缘和部分轨道，无法扫描到轮对踏面，如图6所示。因此，L₂踏面基点B的坐标计算方法区别于基点A和基点C，可采用以下方法提取基点B点的坐标。

图6传感器L2安装示意图

首先，将激光位移传感器L₂采集的数据进行预处理，提取特征基点B的横坐标。基点B距踏面内端70mm，因此，可得B点的横坐标为x_c2=x_L2－70。然后，对轮缘部分的数据进行曲线拟合，得到拟合方程G(x)，并对G(x)求极小值，以确定传感器L2输出数据点中轮缘最低点Q的坐标(k，l)，结合公式(7)中得到的轮缘高和轮缘高的定义反推得到基点B的纵坐标y_c2为:

经上述计算，车轮滚动圆上的A、B、C3点坐标值已确定，则根据式(10)可确定滚动圆的圆心为:

式中，(x₀，y₀)为滚动圆的圆心坐标，则车轮滚动圆的直径D为:

每个车轮在通过检测系统后传感器可输出若干组有效数据点，每组数据点进行直径测量时得到的拟合圆如图7所示。从图7中可以看出，拟合得到的车轮轮廓有大量的工作时间偏离中间位置，即此时传感器光源并未通过轮心，从而导致测得的踏面形状会发生一定拉伸变形，故需对多组数据点进行择优选取以提高轮径检测精度。

图7车轮若干组有效数据点直径标定图

图8多组踏面关系

多组踏面关系如图8所示。其中，O、O₁、O₂分别为不同时刻拟合圆的圆心。由于传感器L₃的安装位置及角度固定，所以该激光线在如图8所示坐标系中的方程即可确定为:

通过点到直线的距离公式确定不同时刻圆心点到激光线的距离d，取d最小的那组直径值作为最终的车轮直径D。

3   试验与分析

为验证系统的可行性，将本系统在某地下铁道总公司的车辆段进行安装与试运。图9为2D激光位移传感器L₃与L₄经干扰点滤除、坐标变换和数据融合后的踏面轮廓数据点。从图9中可以看出，重构出的踏面轮廓完整且无缺失。

图9传感器L₃与L₄融合后的轮对踏面轮廓

图10为传感器L₁、L₂、L₃经滤波和坐标变换后的踏面数据。将传感器L₂采集到的踏面形状与传感器L₁和L₃的采集到的踏面形状进行比较，可以明显看出，传感器L₂因安装位置的影响，未能探测得到踏面数据。因此，提取传感器L₂的基点需采用不同于传感器L₁、L₃基点的方法。

图10传感器L₁、L₂、L₃经处理后的轮对数据点图像

为验证系统测量的准确性，让8个不同车轮依次经过检测区域。每次均选取离激光线最近的拟合圆的直径作为车轮轮径。同时，采用轮径尺和车轮第四种检查器对车轮的轮对尺寸进行人工测量。为避免人工测量误差，对每个车轮的轮对尺寸进行多次人工测量，并去除粗大误差后取平均值，得到车轮最终的人工测量值。系统与人工测量结果如表1所示。

（表1）8个车轮系统测量和人工测量对比结果

从表1可以看出，系统测量结果与人工测量结果相比存在一定的偏差。这可能是系统测量与人工测量位置不重合、车轮本身存在不圆度及车轮轮缘磨耗不均匀等原因造成。但系统测量与人工测量结果偏差较小，轮缘高、轮缘厚偏差±0.2mm，轮径偏差±0.5mm，轮缘高的标准偏差为0.05mm，轮缘厚的标准偏差为0.12mm，轮径的标准偏差为0.25mm，表明系统具有较高的准确性。实验证明了系统对轮对尺寸参数的测量精度满足实际现场的检测要求，可完全代替人工检测方式。

4   结语

本研究介绍了轮缘高、轮缘厚及轮径的系统测量原理，提出了一种基于激光位移传感器的轮对尺寸在线监测系统，实现了轮缘高、轮缘厚及轮径等的准确测量。本系统结构布设方便、系统稳定、测量原理简单且测量精度高。通过实验证明，本系统满足现场试验要求，具有较高的可行性，能够实现轮对尺寸的准确在线检测，从而在一定程度上保证列车运行安全。

论文标题：An online wheel size detecting technologybased onlaserdisplacement sensors for urban rail vehicles