在役钢轨浅表层伤损快速检测技术

在役钢轨浅表层伤损快速检测技术

赵鑫

秦皇岛工务段  河北省秦皇岛市  066000

摘要：铁路在国民经济发展中扮演着重要角色，在社会发展中具有特殊意义。钢轨是铁路基础设施关键部件之一，钢轨在服役过程中，长期受到列车轮对挤压、摩擦和碰撞，容易产生伤损。钢轨伤损主要包括内部及浅表层伤损2类，浅表层伤损是诱发内部伤损的主要因素之一。通过在役钢轨浅表层伤损快速检测技术可以准确评估其损伤程度，适时进行钢轨维护修理，将有效降低铁路钢轨维护成本，并减少因钢轨浅表层伤损发展而形成的钢轨断轨事故，保障铁路行车安全。

关键词：在役钢轨；浅表层伤损；钢轨探伤车；检测技术

引言：随着我国铁路的高速发展，铁路运输早已成为运输行业中最为重要的运输方式，客运运输的安全性、舒适性与高速的运输效率以及货运运输的稳定性、廉价性，使得铁路运输成为我国的支柱性产业。为了保证运输的安全性，保障铁路线路的安全成为重中之重的环节。1普速铁路主要伤损类型

1.1轨头磨耗和压溃

钢轨与车轮接触面表层金属发生塑性变形、碾堆、疲劳磨损等，使轨头断面的几何形状发生变化，表现为钢轨轨头全长部位的侧面磨耗、垂直磨耗、踏面压宽和碾边。磨耗和压溃，使钢轨的强度下降和疲劳伤损增加，同时也使轨距发生变化，恶化了列车运行状态。

1.2剥离与剥离掉块

钢轨轮轨接触面的全长部位出现程度不同的鱼鳞状裂纹，然后逐渐扩展呈薄片状剥离和剥离掉块，鱼鳞状裂纹方向和行车方向有关。剥离伤损经常发生在小半径曲线上股轨头轨距角部位。当轮轨接触压应力超过钢轨屈服强度时，将导致接触面表层金属塑性变形，疲劳裂纹在塑性变形层表面萌生和沿变形流线方向扩展。当磨耗速率小于疲劳裂纹的扩展速率时，将发展成为剥离掉块。当在轮轨接触面表层或次表层金属处存在非金属夹杂物时，将加速剥离裂纹的形成和发展，这是钢轨踏面局部剥离掉块的原因，其局部剥离掉块深度可达5mm。

1.3轨端碎裂、掉块

在对钢轨端头进行淬火处理时，由于加热温度不均匀，冷却速度过快，导致帽型不规则及淬硬层中出现马氏体组织，造成使用中的钢轨轨端碎裂、掉块。

1.4钢轨擦伤

主要由机车车轮空转、紧急制动或轮轨接触面相对滑动而成。擦伤多为椭圆形，擦伤间距等于机车动轮的轴距，在左右股钢轨踏面上成对出现，擦伤面容易引起疲劳断裂。在小半径曲线上，列车减速行驶时，轮轨接触面有相对滑动，摩擦高温如果达到变相温度，就在轮轨接触面形成较薄的马氏体白层，厚度为0.1～0.2mm。由于组织转变，在轮轨接触应力作用下，擦伤部位产生肉眼可见的微裂纹，微裂纹的形态为弧线或短线纹，即龟裂。

2检测技术

为了保证线路的安全畅通，线路钢轨质量的安全检测工作成为守卫安全运输的第一道关卡。2.1超声波检测

（1）传统超声波检测技术

超声检测基于超声波进入被测物体后，通过接收器观察超声波在被测件中的反射信号，从而判定被测件内部的缺陷位置和大小等。超声技术的穿透能力较强，对钢轨内部的平面型裂纹缺陷定位准确且检测灵敏度高。但超声技术存在表面检测盲区，难以检测浅表层疲劳裂纹。另外，钢轨浅表层疲劳裂纹可能阻碍超声波入射到被测件内部，会对疲劳裂纹下的内部缺陷检测带来不利影响。

（2）超声相控阵检测技术

超声相控阵检测技术通过控制晶片阵列的激励延时，控制发射声束的偏转、聚焦等声场特征，形成3D检测数据体，实现多方式、多角度的图像显示。超声波可以实现快速检测，目前主要用于检测轨头横向裂纹、轨头轨腰纵向水平裂纹、螺孔裂纹、焊缝轨头轨腰疲劳伤损和轨底的轨腰投影区处横向裂纹等内部伤损，当浅表层伤损缺陷发展到一定程度时，超声波B显信号存在一定反射回波、可以用于辨别浅表层缺陷。对于钢轨浅表层伤损，超声波技术仅可判断有无，无法对伤损程度进行评估，也难以对擦伤、硌伤、隐伤等不同类型的浅表层伤损进行区分。

2.2电磁检测

（1）漏磁检测技术

漏磁检测技术基于被磁化工件缺陷处的磁导率变化，使用磁传感器获取漏磁场信息的方法检测铁磁性材料的浅表层缺陷。研究人员通过开展了大量钢轨伤损漏磁检测相关研究，研究了铁磁性材料动态磁化过程机理，完善了已有的快速电磁技术的检测理论。漏磁检测技术检测深度较涡流检测技术深，不存在趋肤效应的影响，同时具有原理简单、信号易处理等特点，在钢轨浅表层伤损检测应用中具有较好的推广意义。

（2）涡流检测技术

涡流检测技术基于缺陷导致的材料电导率变化，通过检测线圈测量感应电涡流引起的磁场变化，获取被测件中缺陷信息。涡流检测技术在我国铁路钢轨伤损检测中主要用于低速检测，中国铁道科学研究院集团有限公司针对钢轨浅表层伤损程度评估开展了相关研究，提出了指数函数拟合、神经网络模型等涡流检测技术评估方法。由于趋肤效应的影响，涡流检测技术对于发展程度较深的浅表层伤损难以评估，但对一定深度以内的伤损检测精度较高；同时，由于涡流检测原理对电涡流进行检测，快速检测传感器的封装材料材质需要考虑材料的导电性，选择受到一定限。所以在对一定深度以内的浅表层伤损进行快速检测时，解决了传感器快速检测情况下封装材料和振动的问题后，涡流检测技术可有效应用于钢轨浅表层伤损快速检测。漏磁和涡流检测技术分别运用了浅表层伤损对钢轨材料磁导率和电导率不连续的影响，可实现对伤损的检测；同时，依据不同伤损大小对钢轨材料磁导率和电导率不同程度的影响，可以对伤损发展深度进行评估。然而，提离变化对电磁快速检测技术伤损评估的影响将成为主要影响因素，是该技术工程化需解决的重点问题。

2.3视觉检测钢轨视觉检测技术

通常为采用非接触式光学器件自动采集并处理钢轨图像，从而获得钢轨浅表层伤损信息。国内大量学者对视觉检测技术在钢轨伤损检测中的应用开展了相关研究。铁科院集团公司利用高清成像、机器视觉和控制工程等技术，于2011年研制了搭载于钢轨探伤车上的钢轨擦伤检测系统，表面伤损的检出率高于90%，目前已在全路范围应用。随着视觉检测相关技术的快速发展，钢轨视觉检测技术将从检测项目更多、提供信息更全、分类识别更准3个方面得到进一步研究。很多学者已经研究了视觉检测技术对钢轨磨耗、光带异常、鱼鳞纹等不同类型的浅表层伤损检测。视觉检测技术已成熟应用于钢轨浅表层伤损检测，但依然存在轨面油污、光线干扰等影响，难以检出微小伤损，不能对伤损深度进行评估等问题。为实现钢轨浅表层伤损快速、准确识别，后续视觉检测技术需根据现场不同类型浅表层伤损检测需求，结合超声波、电磁等其他检测技术，提高传感器分辨率，在二维三维技术融合分析、深度神经网络等方面持续技术创新。

结束语：在役钢轨浅表层伤损包括擦伤及掉块、鱼鳞纹及掉块、硌伤、隐伤、磨耗等不同类型，不同类型伤损危害程度不同，实现在役钢轨浅表层伤损的类型识别和定量评估，对铁路钢轨养护维修具有重要意义。

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