[发明专利]区分轨道波磨及车轮多边形磨耗的识别方法与测量方法

权利要求书

1.区分轨道波磨及车轮多边形磨耗的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、选取列车的任意两节车体，在两节车体的轴箱处安装测量加速度的装置，保持列车匀速运行；

S2、持续获取S1中两节车体的轴箱振动加速度，对得到的两组振动加速度数据都进行高通滤波和Hilbert-Huang变换，得到两节车体轴箱的第一时频图；所述高通滤波和Hilbert-Huang变换的顺序可互换；

S3、对两个第一时频图分别进行截取，截取轨道相同位置区段对应的时频数据，分别得到两节车体轴箱的第二时频图；

S4、结合两个第二时频图，根据是否存在横向条带分布，来判断是否存在轨道波磨和车轮多边形磨耗；

若根据S4判断轨道波磨和车轮多边形磨耗是同时存在的，则还包括：

S5、测量车轮多边形阶数；

S6、测量轨道波磨波长；

S7、测量轨道波磨波深；

S5为：

S51、判断波磨和多边形磨耗的激励频率重叠现象是否明显，选取两个第二时频图中激励频率重叠现象相对不明显的第二时频图作为第一基准时频图；

S52、识别并提取各个第二时频图上能量相近的点，作为波磨能量近似点集；

S53、在第一基准时频图上，通过将波磨能量近似点集的能量设为0并刷新第一基准时频图，得到第二基准时频图；

S54、判断第二基准时频图中是否存在贯穿始终且频率集中的横向条带分布，若存在，根据横向条带对应的频率-时间点的数据，判断存在车轮多边形磨耗，并确定多边形磨耗的阶数；若不存在，则说明仅存在轨道波磨。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述步骤S2中的Hilbert-Huang变换的方法为：

S21、使用经验模态分解方法将两节车体的轴箱振动加速度数据分别分解成具有单分量特性的固有模态函数；

S22、对各个上述固有模态函数分别进行Hilbert变换，得到两节车体轴箱振动加速度数据的解析形式，同时获取具有物理意义的瞬时频率；

S23、将各个固有模态函数的时频谱叠加为两节车体轴箱的第一时频图。

3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述步骤S3中的截取过程为：对前后两节车体进行编号，选取前一节车体轴箱的第一时频图中的匀速运行区段[t₁,t₂]的时频分布数据和后一节车体轴箱的匀速运行区间[t₁+t_φ,t₂+t_φ]的时频分布数据，分别作为两节车体轴箱的第二时频图，其中，t₁、t₂为匀速运行时先后选取的任意时刻，t_φ为两节车体的轴箱在前进方向上相位不同引起的时间差，t_φ=L/v₀，L为两节车体的轴箱中心距，v₀为列车匀速行驶速度。

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，判断过程为：

S41、查看两个第二时频图，根据是否存在贯穿始终、且频率集中的横向条带分布，来判断是否存在车轮多边形磨耗现象；

S42、查看两个第二时频图，根据是否存在至少一条连续或断续、且频率不集中的横向条带分布，来判断是否存在轨道波磨现象；

其中步骤S41和S42的顺序可互换。

5.轨道波磨及车轮多边形磨耗的测量方法，包括权利要求3所述识别方法的步骤，其特征在于，所述步骤S52具体为：

S521、计算两个第二时频图上频率相等、时间间隔为t_φ的点所对应的能量幅值之差，并预设能量预设值来筛选；

S522、若所述能量幅值之差小于能量预设值，则将所述点置入波磨能量近似点集中；

其中，频率相等、时间间隔为t_φ的点指的是频率相等，且两节车体轴箱的第二时频图对应的时间差为t_φ的点。