CRH5A 车轮非圆化磨损的在线检测与修程调整策略 

一、CRH5A 车轮非圆化磨损的在线检测技术体系

1.1 多传感器融合检测系统架构设计

根据 CRH5A 型动车组的结构特点和运行工况，“数据采集 — 信号处理— 特征分析”的三层在线监测系统架构具有关键作用。采用多源传感器实现全要素状态感知，在动车组轴箱、转向架关键部位以及轨道区域分别布置不同类型的传感器，构建“车载 + 轨旁”双模态数据采集体系。车载端主要包含加速度计、轮速编码器和位移传感器，轨旁则部署激光轮廓仪和压电式力传感器，通过上述配置，各传感器相互配合，大大提高了高寒环境下的可靠性和准确性。

车载边缘计算模块对实时采集到的原始信号执行预处理工作，主要包含滤波操作（降低低温环境下的电磁干扰及振动噪声）、数据同步算法（促使多源传感信息达到时间上的对齐状态），并且还有异常值剔除流程（去除传感器瞬时故障所导致的数据偏差）。这些预处理过的信号借助 5G 通信技术传送到地面数据中心，进而保证数据传输的及时性与完整性。

以地面数据中心为依托建立信号处理模型，采用“时频联合分析”的方法来提取非圆度磨损特征：时域分析通过对轴箱振动信号的峰值和均方根值的计算，初步判断是否存在磨损情况；频域分析通过快速傅里叶变换（FFT）将振动信号转换成频谱分布，准确地找到与车轮旋转周期相关的特征频率。结合激光轮廓传感器得到的车轮几何数据，精确地量化圆度偏差和磨损程度，生成CRH5A 型动车组车轮非圆度磨损的“特征参数报告”。

1.2 检测精度保障措施

各种传感器都采用抗寒型设计，外壳用耐低温合金材料制作，而且装有加热装置，保证它在 - 40 到 50 摄氏度范围内正常工作；接口处设有防水密封构造，不让冰雪或者雨水渗进去造成损害；轨旁激光轮廓传感器配有防风保护罩，可以抵挡强劲的风吹拂激光束，保证扫描的数据准确可靠。

针对低温环境造成的轮轨接触刚度变化而导致的信号失真现象，环境补偿算法依靠即时搜集到的环境温度以及轨面状况信息，自动调整特征分析模型的关键参数，做到数据校正的准确无误。同时，还把多传感器数据融合技术同车载设备和轨旁设备所得到的检测数据结合起来加以处理，大幅缩减了单点测量的误差，使得非圆化磨损的检测精度控制在正负 0.02 毫米之内，完全符合轨道交通运维技术规范的要求。

二、基于磨损特征的 CRH5A 车轮修程调整策略

2.1 分级修程调整策略

根据磨损程度的分类标准，结合 CRH5A 型动车组已有的“日常检修（D修）、定期检修（P 修）、大修（C 修）”检修体系，可以形成差异化的检修周期优化方案，实现“按需维修、精准控制”的检修目标。

对于轻度磨损的优化维修方案，保持现有的 D 修和 P 修周期不变，但在每次 D 修期间引入车轮非圆度磨损的专业检测，使用便携式激光测径仪验证在线监测数据；完善轮轨润滑系统，在曲线区域增设轨旁自动润滑设备，以减缓磨损的发展速度。依靠地面数据中心建立磨损趋势预测模型，根据历史检测数据预测中度磨损发生的时间，为后续检修计划制定提供科学依据。

就中等程度磨损状况而言，应当改善检修标准并缩减维护周期，把传统的P 修间隔改成 4 个月，而且要优先安排检修资源。在实际操作当中，用数控轮对车床来精确校准轮径，去除掉非圆性磨损的部分，保证车轮圆度误差不超过 0.05 毫米；着重查看转向架轴箱悬挂系统的弹性元件状况，尽快替换老化或者失效的零件，进而削减轮轨振动的流传，有效地遏制磨损加重的情形出现。

针对严重磨损情形下的修程优化方案，要立刻启动应急维修流程，把涉事动车组停止运营，转送至附近检修基地做紧急处理。在临修期间，除了执行车轮切削修理之外，还要对轮对部件以及轴箱轴承展开全部拆卸查看，判断有否因为磨损引发的零部件损伤危险；完成检修之后，务必通过在线监测体系来核实车轮几何参数是否达标，特别关注圆度偏差部分，只有当一切正常以后才能再次投入运行；同时在首次投运后的 7 天之内要安排专门的复查工作，保证磨损状况能够得到合理控制。

2.2 修程调整的动态优化机制

为了提高检修规程调整的适应性和灵活性，要形成一个包含“检测 — 调整 — 评价 — 改善”的循环体系。每次修程改变之后，就用在线监测设备不断追踪车轮磨损情况，然后把调整前后的磨损特征参数（比如圆度误差变化率、振动幅值这些指标）拿来进行比较，从而客观地评判修程改进的实际成果；而且还要融合 CRH5A 型动车组的运行数据（其中包括行驶里程、线路坡度、载客量等等），进一步探究运营环境对磨损发展产生的内在影响机理。凭借评估结果和运营数据，对修程调整方案进行针对性的动态改善：在那些气温低于 -20℃的高寒地区，就把中度磨损部件的修复时间缩短到 3 个月；对于一直在山区线路上行驶的 CRH5A 动车组来说，就要加强轮对检查的频率，还要提前设计并应用专门的磨损观察方案。

2.3 保障措施

为保证 CRH5A 型动车组车轮非圆化磨损在线监测系统数据的准确度，要形成周期校准机制，按照季度来校准轨旁激光轮廓传感器以及车载加速度传感器的精确度；而且要不断改善检测算法，把最新的运营数据融合进去，以更新环境补偿模型和特征提取单元，从而极大提升该系统在复杂工况下的运行稳定性和可靠性。

创建《CRH5A 型动车组车轮非圆化磨损在线监测与维修周期优化作业规范》，明确检测人员与维修人员的具体职责及操作流程，形成跨部门协作机制，把调度、检修以及运维等环节资源整合起来，保证严重磨损动车组应急修复工作顺利衔接，避免因延误而造成的处置滞后现象。

形成专项培训体系，全面优化技术人员对在线检测系统的操作技能和维护水平，提升他们在修程调整方案制订时的实践应用能力；定时举办技术研讨会，邀请高校和科研机构专家就轮轨动力学分析、传感技术等展开专题讲座，促使团队整体技术水平不断改善。

结语：CRH5A 型动车组车轮非圆度以及磨损情况的在线监测体系依靠多种信息源融合，并采用智能分析算法，做到了车轮磨损状况的即时准确评判。这个体系能按照磨损程度来安排维修计划，并用动态改善手段来改进运维效能和轮对的服役时长。展望未来，可以借助先进的 AI 技术，进一步加强磨损走向预测的精确度，促使维修策略从传统的分等级模式朝着个性化的定制方向发展，为动车组的安全高效运作提供更为可靠的技术保障。

参考文献：

[1] 崔正淳 . 面向磨耗与等效锥度的高速列车车轮廓形优化 [D]. 华东交通大学 ,2024.

[2] 何成刚 , 邹港 , 叶榕伟 , 等 . 动车与拖车 ER8 钢车轮轮毂表面的微动损伤行为 [J]. 机械工程材料 ,2023,47(05):26-34+40.