机械工程学报

作者：肖宏, 王阳, 刘秀波, 崔旭浩, 张智海, 金锋

单位：1. 北京交通大学土木建筑工程学院 北京 100044;2. 北京交通大学轨道工程北京市重点实验室 北京 100044;3. 中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所 北京 100081;4. 北京工业大学桥梁工程安全与韧性全国重点实验室 北京 100124;5. 长安大学公路学院 西安 710064;6. 中国铁道科学研究院集团有限公司金属及化学研究所 北京 100081

关键词：钢轨波磨,检测原理,检测装置,机器视觉,深度学习；

基金：北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金资助项目(L211006)。

对钢轨波磨的检测原理进行系统梳理，总结其优缺点与适用范围，阐述依据不同检测原理的检测方法，综述常见的波磨静态和动态检测装置及新一代检测、监测装置的研发进展，并展望波磨检测的研究方向。研究结果表明：钢轨波磨检测原理可分为弦测法、惯性基准法、信号重构法、机器视觉法与时序建模法五类。弦测法具有传递函数不为1的固有缺陷，波长越短幅值振荡越剧烈，可使用组合弦模型测量波磨。惯性基准法依据惯性原理，传感器可安装在轴箱、构架及车体等多个位置，低速下惯性传感器的响应越来越小，噪声与趋势项成分逐渐占据主导。信号重构法利用数字信号处理技术分解轴箱加速度、构架加速度、轮轨噪声及车内噪声信号等多源数据，从中提取关于波磨的有效信息。机器视觉法基于图像处理和模式识别技术，使计算机能够感知、理解和解释钢轨图像中的内容，主要包括基于图像处理、基于激光摄像和基于三维点云重构三种方法测量波磨。时序建模法将波磨识别转换为分类或回归问题，通过机器学习、深度学习技术建立波磨与振动、噪声等响应的映射关系，从而实现对波磨的检测。钢轨波磨的检测、监测装置朝着智能化、集成化和小型化的便携测量方向发展。

来源：2025年第10期

《机械工程学报》期刊编辑部

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