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龙8体育官网入口:非接触式钢轨平直度及扭曲度测量研究

来源:龙8官方 作者:龙8官方网址

  对钢轨尺寸的精准测量是生产合格钢轨的基础, 尤其是钢轨的平直度、扭曲度、轨高、轨顶宽度以及轨底宽度等参数, 是影响钢轨焊接后平直度的重要因素, 另外钢轨的表面质量好坏对列车运行的安全性也有着非常大的影响。因此, 焊接前钢轨外形几何尺寸的控制以及表面质量的检测对提高高铁无缝线路的质量至关重要。目前, 我国各焊轨基地焊接生产线上钢轨外形尺寸检测主要靠人工使用检查样板、平直尺、扭曲尺等检测工具, 同时需要技术人员用眼睛查看钢轨表面质量。由于采用机械式接触测量方法, 检测人员作业是否规范、是否正确使用检测工具都对测量结果存在较大影响, 同时还存在测量速度慢、测量效率低、长时间观察导致疲劳等影响因素。鉴于这些原因, 本文基于激光轮廓仪对百米钢轨进行轮廓扫描, 采用四个Gocator高精度激光轮廓仪、JC09光栅位移传感器以及KEYENCE激光位移传感器等多种3D智能传感器对钢轨外观尺寸进行检测, 利用弦测法及移动平均平滑法对平直度曲线进行处理, 利用共面法计算钢轨扭曲度, 测量数据精准, 克服了人工检测存在的诸多不足。检测数据可自动录入检测系统, 可实现有效的数据追踪, 有利于提高管理水平, 保证产品质量。应用自动检测系统对百米钢轨焊前进行检测后, 作业效率得到较大的提高, 对钢轨一端的检测作业用时由原来人工用时3 min降低至1 min, 不仅可以对钢轨全断面外观质量进行检测, 还可以防止人工作业疲劳带来的漏检, 保证了检测质量。由于检测作业自动化程度高, 可将目前需要四人进行的作业降低至单人进行, 有利于降低生产成本, 降低因人为因素导致的意外人身伤害的潜在不安全性。

  该系统由机械传动模块、轮廓仪扫描模块、数据采集测量模块、位移传感器模块、数据显示模块以及电源模块六部分组成。其中, 核心为轮廓仪扫描模块, 该模块由四个激光轮廓传感器组成, 它们同时对钢轨的上顶面、下底面、左侧面以及右侧面进行扫描, 得到各个表面的几何尺寸。在钢轨传送带相对行走平台运动时, 扫描钢轨轨身得到钢轨的平直度及扭曲度,图 2为检测系统功能示意图。

  机械传动模块是由伺服电机、钢轨传送带以及液压夹紧阀组成。液压夹紧阀起到固定作用, 防止钢轨在运动过程中发生位置偏移而影响测量精度。伺服电机控制钢轨传送带将钢轨送到预定位置停下, 等待轮廓仪匀速行进扫描, 这种测量方式用于对百米钢轨前端3 m及末端3 m进行测量。百米钢轨中间96 m的测量则采用行走平台静止, 钢轨匀速运动的方式进行。

  轮廓仪扫描模块由四个激光轮廓仪外加金属防护罩构成, 为一个可移动平台, 亦可称为行走平台。四个激光轮廓仪发出的线激光沿钢轨水平方向运动, 对钢轨进行全方位扫描, 通过计算机处理将轮廓外形转换成二维坐标数据, 再经算法处理, 可完全还原出扫描过的任何一段钢轨的三维立体图像。每秒可采集25个钢轨断面, 每个断面由3 000多个数据点组成, 测量精度能够达到0.02 mm。

  位移传感模块一端固定于行走平台上, 轮廓仪模块平移时, 实时记录其运动位移数据, 精度可达0.03 mm。

  数据采集测量模块由两台工控计算机构成:一台用于采集激光轮廓仪和光栅位移传感器的数据; 另一台则对传感器采集的数据进行处理, 对钢轨断面尺寸、平直度以及扭曲度进行计算, 并将结果存入数据库, 产生的平直度曲线将以pic格式保存, 以便管理人员以后对数据的管理及查询。

  数据显示模块可显示已扫钢轨各断面的尺寸信息, 如平直度、扭曲度以及扫描长度等测量结果, 并且对不合格的钢轨进行报警提示。该模块功能齐全, 操作方便。

  钢轨平直度是一个反映钢轨沿长度方向起伏状况的指标量, 分为水平平直度和垂直平直度[3]。水平平直度反映了钢轨导向面水平方向的起伏状况, 垂直平直度反映钢轨行车面的起伏状况。钢轨作为列车行驶过程中的重要载体, 它的平直度直接关系到列车高速行驶过程中的平稳度以及乘客乘车时的舒适度。钢轨静止时, 激光轮廓仪模块在电机控制下运动或者静止, 钢轨在钢轨传送带的牵引下作匀速运动时, 激光轮廓仪对钢轨表面进行扫描测量, 结合位移传感器采集的数据, 计算出钢轨的平直度。激光轮廓仪模块运动速度大约为300 mm/s, 数据采集速度为20帧/s, 在3 m的检测范围内便能采集200个钢轨断面的轮廓。本文采用弦测法计算其平直度, 原理如图 4所示(该原理图对测量水平平直度和垂直平直度均适用)。以3m测量范围为例, 具体测量步骤如下:

  (1) 从轮廓仪扫描结果中选取钢轨端部一点P1以及轨端3 m内钢轨最高点P2, 将P1与P2用直线称为基准线) 选取曲线(即钢轨实际轮廓)上等间距(50 mm)的若干个点M1,M

  , …,Mn, …(n为正整数), 将这些点到基准线的距离记为平直度的偏差值, 正数为向上偏差, 负数为向下偏差。(3) 所有偏差值中求平直度偏差的最大值,图 4中Mn处的偏差值达到最大, 即为所求的平直度。弦测法所得钢轨平直度曲线所示, 曲线平滑度较差, 造成该结果的原因是传感器数据跳动以及系统有机械振动, 因此需要对原始数据进行平滑滤波。通常使用的平滑方法有:移动平均法、中值法以及指数平滑法等[4]。

  本文采用移动平均法, 移动平均法是指将一定长度的数值取加权平均, 进行一次加权平均后便向前添加一个数同时舍弃最后一个数。正如将多个原始值放置于一个大小固定的窗口, 处于窗口内的数值将进行加权平均计算, 并且窗口逐次向前移动。窗口大小、窗口位置以及加权值被称作移动平均法的三要素

  , 其中:窗口大小决定了进行计算的数值数量, 取值过大会使曲线失真, 取值过小则会使曲线平滑效果不好。窗口位置是指当前值在窗口中的位置, 有前端、中端之分。当取值处于窗口前端的时侯, 移动平均法能根据以往的数值预测随后数值变化的趋势, 也称作移动平均预测法, 这种方法对于波动不大的平直度曲线处理效果很好。但因为本系统测量后得到的平直度曲线变化幅度较大, 该方法不适于本系统。当前值处在窗口中端时, 移动平均法将对当前值、过去值以及未来值进行综合考虑, 因此适用于各种曲线

  。加权值是指对窗口内的值求平均的同时为其赋予一定权值, 该权值反映求平均时各值所占比重。本文将采取尝试取值, 之后对结果进行对比的方法确定移动平均法的三要素。

  窗口大小尝试6个坐标点、8个坐标点、10个坐标点、12个坐标点四种情况, 对比效果后发现取10个坐标点时, 测量值与实际值误差最小, 滤波效果最佳, 此时的窗口长度约为6.8 cm。窗口位置的选择需要对当前值及其前后数值进行综合考虑, 将当前值作为窗口中心数值。加权值有两种取值方式:取等权值或取比当前值更重的权值。重复性试验显示:取等权值的滤波效果更好, 在6.8 cm长的窗口范围内钢轨平直度变化很小, 测量值没有因为当前值的权值不高而发生失真。移动平均法的三要素确定后, 使用OriginPro软件对原始平直度曲线进行平滑处理, 处理后的曲线

  所示。对比处理前后的曲线图可以看出, 两条曲线峰值大致相同, 数值准确度及曲线走向基本未受影响, 平滑效果明显, 达到了预期要求。

  1、P2、P3三点所在的平面, 那么P4到该平面的距离即为扭曲度[8]。实际计算时, 为提高计算精度, 一般取一定厚度的横截面求计算点平均值, 具体方法如下:图 7Figure 7图 7扭曲度测量Figure 7

  (2)4 测量结果与分析检测试验中是以标准60 kg钢轨作为检测对象, 对钢轨的水平平直度、垂直平直度以及扭曲度三个参数进行20次重复性测量, 结果如表 1所示。重复性实验显示, 钢轨平直度测量的标准差约为20μm, 扭曲度测量的标准差约为15μm。为了判断该系统的精确度, 还需对其准确度进行验证。因此, 采用精度为10μm的电子扭曲尺对另一根钢轨扭曲度、平直度进行测量, 采用精度为20μm的SEC-RC电子平直测量仪对钢轨端部1 m的平直度进行测量, 所得结果与本系统测量结果如

  Comparison of the measurement results of distortion and flatness

  Comparison of the measurement results of distortion and flatness

  。综合考虑系统自身精度的限制、光线强弱以及机械振动对系统检测时产生的影响, 该系统在设计之初便采用多种措施以有效减小这类因素带来的误差, 但减小并不等于消除。灰尘、灯光、噪声等干扰引起的偶然误差出现次数虽少, 但是与正常数据间的差距很大, 因此这些数据都已去除。另一个需要注意的问题是, 在进行扭曲度的测量时, 激光轮廓仪发出的光线相对钢轨被测平面并非垂直, 在进行坐标定位以及距离计算时需考虑该入射角带来的误差, 系统运动过程中的振动使得该角度存在微小的变化, 从而造成该系统测量的扭曲度误差相对标准测量方法要大, 但此类误差可通过机械改进和算法优化来进一步减小。

  本文对百米钢轨轮廓检测系统设计了20次重复试验, 对钢轨的平直度及扭曲度进行测量, 测得钢轨平直度标准误差约为20

  m, 与常用的标准测量方法比较, 发现本系统测得的误差满足铁路生产标准。因此, 本系统对于钢轨平直度及扭曲度的测量具有较好的可靠性及稳定性。另外, 本系统不仅能够高效迅速地完成钢轨平直度及扭曲度的测量与计算, 检测准确度达到97%以上, 而且能对工艺不合格的产品进行报警显示, 并能生成数据报表供用户查询了解, 该测量系统对提高钢轨轮廓合格率具有很大的帮助。

  李雯. 基于激光轮廓传感器的钢轨外形检测系统[D]. 北京: 中国铁道科学研究院, 2014.

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