机车轮对尺寸动态测量及精准触发研究

机车轮对尺寸动态测量及精准触发研究

马云龙1，陆晓隽2，李鑫2

中国铁路兰州局集团有限公司迎水桥机务段，甘肃 兰州 755000；

2. 江苏集萃智能光电系统研究所，江苏 苏州 215334
3. 摘  要：由于机车车轮直径大，轮型复杂，周围存在喷砂嘴等配件影响，使得机车车轮踏面磨耗尺寸在线动态测量较为困难，特别是在机车牵引、制动等几种状态切换下，难以对机车车轮进行精准定位，为动态测量带来更多误差。本文提出了基于视觉测量的机车轮对尺寸动态测量方法，并提出利用多组车轮传感器的速度融合定位方法，提高了大尺寸机车车轮的定位精度，实现图像采集的精准触发，从而提高视觉测量精度。在实际机务段的现场应用中表明，该方法有效提高了机车轮对踏面磨耗尺寸的在线测量精度，满足现场运用需求。

关键词：视觉测量；机车轮对；踏面磨耗；精准定位

中图分类号：TP274.5 文献标识码：A 文章编号：xxxxxxx

1 引言

近几年，国内众多厂商和研究机构均重点围绕货车轮对尺寸在线检测进行了研究，提出了视觉测量、接触式测量、激光测距测量等不同的解决方案。丁源等人研究货车轮对尺寸动态检测系统综合标定方法，利用二元二次函数构建非线性畸变模型，实现客观场景信息到数字图像的转换，并通过系列简化模型完成综合标定，实现货车轮对尺寸测量[1]。成文凭对非在线的全自动轮对检测系统进行研究，改进了检测系统的图像处理模块，通过剔除图像噪声提高了检测精度[2]。王童等人针对货车轮对踏面形状及位置的特性，开发了接触式货车轮对自动测量机，测量精度达到0.1mm，但对车轮轴心位置定位要求较高[3]。

尽管目前已提出众多车轮踏面磨耗测量方法，但大多针对外形结构较为简单的货车轮对，相比较而言，机车轮对直径更大，且轮型结构更为复杂，周围有喷砂嘴等机构影响，视觉传感器难以探测到完整的车轮踏面和轮辋信息，造成现有的货车轮对尺寸动态检测方法无法简单“挪用”到机车轮对尺寸动态检测任务重。同时，机车车轮的大直径为车轮的精准定位带来更大的难度，给踏面磨耗的精准测量引入较大误差。

2 机车轮对尺寸在线动态测量系统

本文提出的机车轮对尺寸在线动态测量系统主要基于视觉测量原理，通过视觉传感器、激光传感器、车轮定位传感器等完成对车轮踏面、轮辋等区域的图像采集，继而通过视觉的三角测量原理得到关键尺寸信息。

3.1系统结构

测量系统由车轮传感器、视觉测量传感器及其防护箱体、AEI车号以及室内机柜组成。车轮传感器用于感知机车车轮位置，分为开机传感器和触发传感器，开机传感器当检测到有机车经过时发出脉冲信号指令，由室内机柜的电气控制单元控制防护箱体开启，视觉测量传感器及AEI车号等做好接车准备；触发传感器用于感知机车车轮到达测量位置时，发出触发脉冲信号，令视觉测量传感器进行图像采集，获取车轮踏面光条图像，并传递至室内机柜的数据计算单元进行数据处理和尺寸解算，给出测量结果。视觉测量传感器为系统的核心部件，包括视觉采集器和激光器，能够向车轮踏面投射激光光条并获取图像，图像的质量和拍摄时的车轮精准位置将直接影响测量精度。AEI车号用于获取机车车号信息，区分不同机车ID。

整个系统采用10组视觉测量传感器，包括视觉传感器和激光传感器，成对称分布在左右两侧轨道，每侧的5组视觉测量传感器完成对该侧车轮的踏面尺寸测量，每个车轮从前后各由2组视觉测量传感器完成一次踏面磨耗尺寸测量，中间视觉测量传感器用于获取车轮触发位置，如图1所示。

图1 机车轮对尺寸动态测量视觉系统设计图

3.2视觉三角测量

针对某一车轮踏面的测量，采用基于视觉测量的三角测量原理。由激光器投射一条激光线至车轮踏面处，经踏面调制后形成激光光条，若已知激光光条的三维信息，即可从光条处计算踏面圆周磨耗、轮缘厚度、轮辋厚度等尺寸信息。利用车轮左右两侧的激光光条位置，以及车轮触发位置，三点即可解算出车轮直径。

激光光条的三维信息计算通过视觉测量原理得到，通过视觉采集器，获得激光光条的二维图像，根据相机的透视模型，有：

图2 基于激光的视觉三角测量原理

其中，f（单位：mm）为相机焦距，dX（单位：pixel/mm）为成像面像元的横向尺寸，dY（单位：pixel/mm）为纵向尺寸，主点坐标(u0，v0)（单位：pixel/mm）为镜头光轴与成像面交点。根据公式，可由激光光条的二维图像坐标（u，v）得到其三维空间坐标（x,y,z），继而获取完整光条位置信息。

3.3踏面磨耗尺寸解算

根据车轮踏面设计曲线，其主要测量参数如图3所示。该踏面曲线为过车轮轴心的横截面与车轮踏面的交线，其在内侧面处为一条直线段，端点分别为A、B，距离AB直线段70mm的点为踏面基点，为D点。沿着AB直线方向，其踏面曲线的最高点为轮缘顶点，为C点。与D点的垂直距离为12mm的踏面曲线点为H点，垂直距离为15mm处的踏面曲线点为G点。轮对磨耗参数定义如下：

（1）轮缘高度h：C点与D点的垂直距离；

（2）踏面圆周磨耗：轮缘高度减去设计尺寸27mm的差值；

（3）轮缘厚度tr：H点与AB直线段的水平距离；

（4）踏面垂直磨耗tr-tl：轮缘厚度减去G点与AB直线段的水平距离：

（5）轮辋厚度tw：A点与D点的垂直距离。

图3 车轮踏面磨耗参数解算示意图

对单个车轮的一侧踏面测量而言，其由2组视觉测量传感器完成整个踏面轮廓的测量过程，构成如图3的完整踏面轮廓，根据图3的各点定义，可计算得到轮缘高度、踏面圆周磨耗、轮缘厚度、踏面垂直磨耗、轮辋厚度等各项尺寸数据。

3.4触发定位误差引入分析

上述测量模型存在理论先验假定，当现实实际情况发生变化时即会引入误差，包括激光光条截面不过车轮轴心、二维图像坐标到三维空间坐标的解算误差、二维图像噪声引入提取精度误差、车轮触发位置不在前后视觉测量传感器的中心位置等等。其中，由于机车车轮尺寸较大，其中心位置相比货车而言更加难以确定，这是机车轮对尺寸测量误差大的主要原因之一。

在设计中，将触发车轮传感器安装于前后视觉测量传感器的中心位置，要求当车轮行驶到触发车轮传感器正上方时，控制视觉测量传感器进行图像采集，此时可保证激光光条截面经过车轮中心轴线，测得的车轮踏面磨耗尺寸最准。但车轮传感器存在一定测量延迟，且跟车轮大小、速度有一定关系，当车轮直径尺寸较大时，其测量不确定度增加，较难保证精准触发定位，因此将会引入较大误差影响。

图4 触发定位不准引入测量误差

3 基于多传感器加速度拟合精准定位触发

列车在运行过程中不是一直匀速运行，在牵引、制动、惰行几种状态切换下，列车加速度持续变化。现有测量方法中，通常利用两个传感器通过速度测量计算出到达触发点的时间，进行延时触发。但是这种方法因列车车厢轮距较长，列车运行状态变化大，测量误差较大，且在变速运动情况下测量不准确，实际触发点会偏离理想触发点，速度越慢、变速运动趋势越大，实际触发点偏离理想触发点位置越远，严重时会超出图像采集范围区间。即使对延时触发时间通过补偿量进行补偿，不同车速和变速幅度对补偿量的影响很大，补偿量的数值相差很大，不能根本解决问题。

3.1 方法概述

为解决机车大直径轮对触发定位不准引入测量误差的问题，本文提出了提升车轮图像采集触发准确度的方法。沿列车行进方向顺序设置于铁轨同侧的至少四个车轮传感器，传感器之间间隔设置，当列车车轮依次经过每个传感器时，每个传感器感应并顺序向主控模块传送采集的数据信号，主控模块接收并计算得到传感器之间传送数据信号的时间差，得到列车车轮经过每相邻两个传感器所用的时间；计算出每个列车车轮通过所有传感器之间的距离的这段时间内的≥2次加速度和最后一次经过的传感器处的瞬时速度，判断列车处于匀速运动状态还是处于匀加/减速运动状态或变加/减速运动状态，当列车处于变加/减速运动过程中，通过对≥2次加速度的拟合，分析出最后一次经过的传感器到理想触发点之间的加速度变量，再通过最后一次经过的传感器处的瞬时速度和加速度变量计算出延时触发时间，通过对加速度拟合计算对车轮进行延时触发的补偿，提高触发准确度。

3.2 算法分析

设沿列车行进方向顺序设置于铁轨同侧的四个传感器依次为传感器A1、传感器B2、传感器C3、传感器D4，传感器之间间隔设置，传感器A1与传感器B2之间的距离记为L1，传感器B2与传感器C3之间的距离记为L2，传感器C3与传感器D4之间的距离记为L3，传感器D4与理想触发点之间的距离记为L4。机车车轮经过传感器时会触发传感器进行响应，每个传感器分别将采集的数据信号传送至主控模块进行分析和处理，主控模块接收并计算得到传感器之间传送数据信号的时间差，得到车轮从传感器A1到传感器B2所用的时间t1、B2到C3所用的时间t2、C3到D4所用的时间t3，以及D4到理想触发点所用的时间t4。

图5 基于多传感器加速度拟合精准定位触发示意图

则有：

当L3/t3=L2/t2=L1/t1时，判断列车为匀速运动；车轮在传感器D4处的瞬时速度VD为：

则触发延时为：

设第i个机车车轮在传感器A1和传感器C3之间的加速度为ai_1，在传感器B2和传感器D4之间的加速度为ai_2。则当ai_1，ai_2大于0，则为加速，两者均小于0时，为减速。继而通过判断ai_1和ai_2两者是否相同，判断机车是否处于恒加速或恒减速状态。根据：

可以得到：

因t1和t2通过传感器触发的时间差可计算得出，L1和L2在传感器安装的时候就已知，故可求出传感器A1和传感器C3之间的加速度和传感器C3处的瞬时速度VC：

同理：

因列车质量比较大，一般运行和制动的加速度最大在1m/s2左右，在一定的功率下，运行过程中短距离范围内加速度变化比较缓慢，当传感器间距不大的情况下同一车轮在此距离范围内变速运动近似为匀变速，可假定ai_1=ai_2。则有：

继而：

若考虑ai_1与ai_2相差较大，可通过两点拟合，在t4的时间范围内，设加速度

a为ai_1和ai_2的延长线：

，其中，0≤t≤t4；

则：

由此，可计算得到精准的车轮触发时刻t4。通过每相邻三个传感器用来计算一次加速度，每相邻四个传感器可以计算两次加速度，同理，每相邻五个传感器用来计算三次加速度，传感器数量越多，求出的加速度越多，多点加速度拟合的曲线越真实，数据准确度越高，但算法越复杂，占用内存越多，故根据实际情况结合成本考虑选择合适数量的传感器。

4 总结

机车轮对尺寸动态检测系统由于机车车轮直径大、结构复杂且有喷砂嘴影响，使得现有针对货车轮对的动态检测系统无法简单复制到机车中，现有测量方法存在误差大等影响，且由于机车头经常处于牵引、制动等工作状态，使得车速测量不稳定，特别是大直径的车轮触发定位容易发生偏差，为系统测量引入更大误差，甚至超出视觉测量范围无法进行正常测量。本文提出了基于视觉测量的机车轮对尺寸动态测量系统，并采用基于多传感器加速度拟合的精准触发定位方法，解决了高精度定位难题，适用于机车大尺寸车轮的测量，并经过仿真验证、模拟外场静态测试以及真实工况下的动态测试，结果表明该方法能够满足现场应用需求。

[1] 丁源,马宏伟,曲辉. 货车轮对尺寸动态检测系统综合标定方法[J]. 自动化技术与应用,2022,41(5):145-149. DOI:10.20033/j.1003-7241(2022)05-0145-05.

[2] 成文凭. 基于机器视觉的轮对尺寸检测技术研究[D]. 北京:北京交通大学,2011. DOI:10.7666/d.y1961737.

[3] 王童,赵贺生. 接触式测量技术在铁路货车轮对外形尺寸测量中的应用[J]. 铁道机车车辆工人,2006(11):7-11. DOI:10.3969/j.issn.1007-6042.2006.11.002.