双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统的研制

金鑫

摘要：传统的钢轨检测方法主要是人工巡检和超声波检测，这些方法存在着检测效率低、检测成本高和人工目测主观性强的缺点。为了提高钢轨检测的效率和准确性，研究人员提出了多种自动化的钢轨检测方法，其中涡流检测技术因其非接触性和高灵敏度而备受关注。

关键词：双轨式；钢轨探伤仪；涡流检测

引言

钢轨作为铁路交通的重要组成部分，具有承载列车荷载、传递车轮荷载、提供行车支撑和引导列车运行等重要功能。然而，随着使用时间的延长和列车运行的频繁，钢轨表面容易出现各种缺陷，如裂纹、疲劳断裂等，这些缺陷会对铁路运输安全造成威胁。因此，钢轨的监测和检测显得尤为重要。

一、双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统的设计

1.1传感器设计

在双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统的设计中，传感器的设计是系统的关键组成部分之一。传感器的主要功能是将钢轨表面的涡流信号转化为电信号，并将其传递给控制系统进行处理。为了保证系统的准确性和稳定性，需要设计一种高灵敏度、高分辨率的传感器。

在传感器的设计中，可以采用电磁感应原理来实现对钢轨表面涡流信号的检测。具体而言，传感器可以由一个线圈和一个信号放大器组成。线圈负责感应钢轨表面的涡流信号，而信号放大器则负责放大线圈感应到的信号，以提高系统的灵敏度和分辨率。

为了提高传感器的灵敏度，可以采用多层线圈的设计。通过增加线圈的绕组层数，可以增加感应到的涡流信号的数量，从而提高系统的灵敏度。此外，还可以通过使用高导磁材料来增强线圈的感应效果，进一步提高传感器的灵敏度和分辨率。

在传感器的设计中，还需要考虑抗干扰能力。钢轨表面的涡流信号受到一些干扰因素的影响，如温度变化、噪声等。为了提高系统的抗干扰能力，可以采用差分电路设计。差分电路通过同时采集两个线圈的信号，然后对其进行差分运算，可以有效地抑制干扰信号，提高系统的抗干扰能力。

1.2控制系统设计

双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统的控制系统设计是系统的另一个关键部分。控制系统负责传感器信号的采集、处理和控制，以及检测结果的显示和输出。为了实现对钢轨表面裂纹的无损检测，需要设计一套高性能的控制系统。

在控制系统的设计中，可以采用嵌入式系统来实现对传感器信号的采集和处理。嵌入式系统具有体积小、功耗低、计算能力强等特点，非常适合用于控制系统的设计。通过嵌入式系统，可以实现对传感器信号的实时采集和处理，从而提高系统的响应速度和处理能力。

为了实现对钢轨裂纹的检测，需要设计一种高效的数据处理算法。数据处理算法可以通过对传感器采集到的信号进行分析和处理，来提取钢轨表面裂纹的特征信息。常用的数据处理算法包括小波变换、傅里叶变换等。通过选用合适的数据处理算法，可以大大提高系统的检测精度和准确性。

在控制系统的设计中，还需要考虑系统的显示和输出功能。通过显示和输出功能，可以将检测结果直观地展示给用户，方便用户对钢轨裂纹的检测结果进行分析和判断。可以采用液晶显示屏等设备来实现对检测结果的显示和输出。

1.3数据处理算法设计

双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统的数据处理算法设计是系统的一个关键环节。数据处理算法负责对采集到的传感器信号进行分析和处理，以提取钢轨表面裂纹的特征信息。通过设计一种高效、准确的数据处理算法，可以提高系统的检测精度和准确性。

在数据处理算法的设计中，可以采用小波变换算法来实现对传感器信号的分析和处理。小波变换是一种时频分析方法，可以用于提取信号的局部时频特征。通过对传感器信号进行小波变换，可以将信号分解为不同尺度和频率的小波系数，从而提取钢轨表面裂纹的特征信息。

在小波变换算法的设计中，需要选择合适的小波基函数和尺度参数。常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波等。通过选用合适的小波基函数和尺度参数，可以提高系统的检测精度和准确性。

在数据处理算法的设计中，还需要考虑系统的非线性优化算法。非线性优化算法可以通过对传感器信号进行优化处理，来提高系统的特征提取能力和准确性。常用的非线性优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法等。通过选用合适的非线性优化算法，可以提高系统的检测精度和准确性。

通过本章的设计方案，可以实现对钢轨表面裂纹的无损检测。这种双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统具有高灵敏度、高分辨率的特点，可以实现对钢轨表面裂纹的精准检测。

二、关键技术研究和实验验证

2.1信号处理技术

钢轨表面裂纹的无损检测是双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统中的核心问题之一。为了提取和分析有效的信号信息，需要对信号进行处理。在本节中，我们将介绍一些常用的信号处理技术，并重点讨论其在钢轨裂纹检测中的应用。

针对采集到的传感器信号，常用的信号处理技术之一是滤波。滤波是通过去除噪声、干扰以及不需要的频率成分，从而提取出我们所关注的信号信息。常见的滤波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波等。这些滤波方法可以根据实际需求选择合适的滤波参数，从而达到对信号进行精确处理的目的。

还可以采用小波分析方法进行信号处理。小波分析是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同的频率分量，从而提取信号的局部特征。小波变换可以较好地处理非平稳性信号，而在钢轨裂纹检测中，钢轨表面裂纹的信号往往是非平稳性的。因此，采用小波分析方法可以更好地提取和分析钢轨表面裂纹的信号信息。

2.2非线性优化算法

在双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统中，非线性优化算法被广泛应用于数据处理和参数估计等问题的求解。在本节中，我们将对一些常用的非线性优化算法进行介绍，并重点讨论其在涡流检测系统中的应用。

对于数据处理问题，常用的非线性优化算法之一是梯度下降法。梯度下降法是通过迭代更新参数，使得目标函数的值不断减小，从而达到最优解的目的。在涡流检测系统中，可以通过梯度下降法对数据进行拟合和处理，从而得到裂纹的相关参数。

对于参数估计问题，非线性优化算法也起到了重要的作用。例如，通过最小二乘拟合可以对涡流检测系统中的传感器模型进行参数估计，从而准确地描述传感器的响应特性。此外，还可以利用模拟退火算法、遗传算法等非线性优化算法进行参数的全局优化，以提高系统的性能和鲁棒性。

2.3数据融合技术

在双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统中，多种传感器可以同时对钢轨进行检测，从而得到多个独立的信号。为了更准确地分析钢轨表面裂纹的信号，需要对这些独立的信号进行融合。在本节中，我们将介绍一些常用的数据融合技术，并重点讨论其在涡流检测系统中的应用。

常用的数据融合技术之一是传感器级数据融合。传感器级数据融合是将多个传感器采集到的数据进行处理和融合，从而得到更准确和可靠的信息。在涡流检测系统中，如果多个传感器对同一个裂纹进行检测，可以通过传感器级数据融合方法将不同传感器的信号进行加权平均或者最大化，从而提高对裂纹的检测准确性。

还可以采用决策级数据融合技术对数据进行融合。决策级数据融合是通过对多个独立决策结果进行综合，得到最终的检测结果。在涡流检测系统中，可以利用决策级数据融合方法将各个传感器的决策结果进行综合，从而得到更准确和可靠的钢轨表面裂纹检测结果。

结语

双轨式钢轨探伤仪涡流检测系统模块实现了对钢轨表面伤损的多通道快速检测，同时不影响超声波对钢轨内部缺陷的检测，提高了涡流检测效率。

参考文献

［1］铁道部.钢轨超声波探伤仪：TB/T2340—2019［S］．北京：中国铁道出版社，2019.

［2］黄凤英，王旭华，安尚文，等．道岔轨面涡流检测技术研究［J］．铁道技术监督，2019，47（7）：25-28．