[发明专利]一种钢轨疲劳微裂纹识别方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种钢轨疲劳微裂纹识别方法及装置，首先，向待测钢轨内施加高频兰姆波信号，以及高频兰姆波信号和低频振动信号的混合信号；然后，获取两种信号的接收信号，并对两种接收信号进行模式分解和希尔伯特变换，获得两种接收信号的时频谱；最后，通过时频谱完成对待测钢轨上疲劳微裂纹的检测、定量和定位。本发明实施例中采用的激励信号，能够检测出待测钢轨上微小的疲劳微裂纹，不易发生漏检现象，且不受钢轨结构形状限制，适用范围较大。另外，采用变分模式分解算法不仅有效解决了其他算法模式混淆、虚假分量等问题，而且该算法将信号分解为多个具有特定稀疏属性的模态并同时再现输入，其计算速度也有了大幅提升。

技术领域

本发明涉及铁路工业技术领域，特别是涉及一种钢轨疲劳微裂纹识别方法及装置。

背景技术

目前，我国经济已由高速增长阶段逐步转向高质量发展阶段，而交通运输正是支撑经济发展的重要基础，其中，作为主要交通运输方式之一的铁路备受国民瞩目。

机遇与挑战并存，欣欣向荣的发展态势对铁路行车安全提出了更严苛的要求。铁路钢轨是直接承受车辆荷载的关键设备，在当前行车速度不断提高、车辆运量不断加大、运营时间不断增长及铁路长期客货混跑的背景下，线路钢轨大多处于超期服役的疲劳状态，各种病害日益显现，轮轨间产生了更多形式的接触碰撞，使得实际工作情况变得异常复杂。钢轨损伤主要由磨耗、疲劳和工艺(包括生产加工工艺和养护维修工艺)三类原因造成。其中，疲劳在可能引发钢轨产生疲劳裂纹甚至引起钢轨疲劳断裂的同时，也会加速由工艺缺陷导致的损伤扩展过程，对钢轨的服役寿命造成极大影响。

在大多数情况下，疲劳裂纹是以微裂纹或闭合裂纹的形式，存在于疲劳发展的前80％左右的时间内，单纯依靠人眼观察几乎无法对其进行辨别。其中，研究人员通常将宽度小于0.5mm的疲劳裂纹称为疲劳微裂纹。

作为常用无损检测方式之一，超声检测利用声波的传播受到不规则因素(例如，密度变化、裂缝、孔隙、蜂窝或异物等)影响的特性，将高频声波引入被测金属部件中，通过收集和解释接收到的回波信号，判断被测部件是否存在损伤缺陷，并对其进行定性、定量与定位等研究。凭借适用范围广、穿透能力强、传播速度快、制造成本低等显著优点，超声检测非常适合应用于钢轨探伤工作中，具有良好的发展前景与可观的研究价值。

目前，超声检测方式主要包含两个方面：线性超声检测技术和非线性超声检测技术。其中，传统的超声检测技术假设波动方程可近似为线性声波方程，进而利用声波的线性弹性响应，对其反射、折射、透射和衰减等线性特征进行评估，可用于判断钢轨中是否存在夹杂、气孔、开放式裂纹等宏观损伤。但是，对结构中微小缺陷(如宽度在0.5mm以下的微裂纹、微孔洞等)进行检测的结果并不是非常理想。因此，对于钢轨探伤而言，传统线性超声方式并不适用于对钢轨疲劳微裂纹进行检测，容易造成漏检现象

非线性超声检测技术主要利用非线性声学特征(声波在钢轨中传播时，遇到非线性结构会发生波形畸变、谐波、次谐波、波数混叠等非线性声学表征)，根据激励信号与接收信号在频率域中表现出的幅值与成分差异，对超声信号进行频域特征分析与评价，本质上反映的是由裂纹等非线性结构造成的钢轨内介质不连续与超声波产生相互作用的结果。但是，试验要求被测结构形状规则，且所用仪器及耦合剂等系统非线性对信号的影响远大于损伤非线性产生的影响，导致适用范围大大受限。

同时，对接收信号的处理是获得准确检测结果的重要基础，通常，在信号处理领域，常用的分析方法主要包括傅立叶变换(Fourier Transform,FT)、短时傅立叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)、小波变换(Wavelet Transform,WT)和希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)等。但是，信号经过傅立叶变换会损失时间信息，短时傅里叶变换和小波变换的应用受到海森伯格不确定原理(即测不准原理)的制约，且小波变换的分辨率很大程度上依赖于基函数的选择。

因此，选择适合并匹配的超声检查方法以及信号处理方法，是识别钢轨疲劳裂纹的关键。

发明内容