钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告要点

钢轨裂纹及断轨检测方法调研报告在铁路运输系统中，钢轨起着支撑列车和引导车辆车轮前进的作用。

如果出现钢轨断裂将有可能造成列车出轨、倾覆等重大行车安全事故，造成人员伤亡和巨额财产损失。

因此钢轨伤损检测越来越受到人们的重视。

表1所示为近些年由于钢轨断裂造成的列车行车事故。

表1 近些年钢轨断裂造成的列车行车事故时间地点伤损情况2001年3月18日美国爱荷华州钢轨断裂引起列车脱轨，造成1人死亡96人受伤2007年10月17日伦敦钢轨断裂引发列车脱轨，造成4人死亡、70人受伤、4人重伤2009年4月7日河北野三坡钢轨断裂导致6节车厢脱轨同时，随着国家高速铁路和重载铁路的发展，钢轨受到挤压和冲击的程度越来越大，钢轨发生损伤的概率也在提高。

因此，为保证高速铁路和重在铁路的运营安全性，钢轨裂纹检测成为铁路运营部门十分重视的事情。

目前，钢轨的主要检测方式分为周期性探伤检测和实时断轨监测。

周期性钢轨探伤检测包括人工巡轨检测、大型钢轨探伤车、漏磁信号、涡流探伤、激光超声、图像处理等；实时断轨监测技术包括轨道电路实时断轨检测技术、牵引回流实时断轨检测技术、光纤实时断轨检测技术和超声波实时断轨监测技术等。

1 周期性检测技术周期性检测技术就是定期对钢轨进行检测，国内外都针对不同轨道、不同检测设备制定了检测周期和检测作业标准。

总体上说，周期性检测设备精确度高，能及时发现钢轨早期裂纹，以避免发生重大交通事故；但是它需要占用较多天窗时间。

1.1 探伤小车中国铁路广泛使用的是钢轨探伤小车，它将小型超声波钢轨探伤仪装在特制的手推车上，如图1所示。

通过人工手推进行钢轨损伤的检测，它耗费大量人力物力、检查结果主观性强、检查周期长、效率低下、速度慢，无法做到对钢轨伤损情况实时检测，不能适应于我国日益发展的高速铁路事业[1-2]。

近年来，随着钢轨裂纹导致脱轨事故的频发，为了加强钢轨安全监测，欧美也开始研发使用这种便携式钢轨探伤仪[3]。

由于超声波探伤技术比较成熟，成本比较低，且随着科技的发展，以前只有大型探伤车才具备的A/B超同屏显示、鱼鳞纹下核伤判别、探伤数据储存、探伤作业信息记录、探伤数据计算机管理等五大功能正移植到探伤小车身上，在各钢轨探伤仪器生产商当中，超声探伤小车倍受青睐。

图1 手推式钢轨探伤车结构示意图1.2 大型钢轨探伤车大型钢轨探伤车系统由高速轮探头，超声发生装置，探头自动对中伺服装置，以及伤损信号处理等系统组成。

其原理是，装有超声探头组的高速探轮在钢轨上滚动，超声发生接收器组合探头向钢轨发出连续超声脉冲波束，连续波束通过耦合液及探轮橡胶轮壁到达钢轨内，如无损伤存在，波束到达钢轨底面后依原路返回探头，得到底波；如有损伤，则底波前出现一个伤损波，底波降低或消失[4]。

我国铁道部门为了提高钢轨伤损的检出率，推动钢轨维护设备的进步，从1989年开始从美国引进大型钢轨探伤车，并由宝鸡工程机械厂实现国产化制造。

经过20余年的集成创新研究，发展了GJ-3，GJ-4，GJ-5三种类型；其中，GJ-4、GJ-5型检测设备已成为我国既有线路轨道状态监控的主要手段，最高检测速度达到200 km/h，其自动分辨为：钢轨头部横向疲劳裂纹(核伤)，不小于直径5 mm平底孔当量；螺栓孔裂纹及腰部斜裂纹，长度不小于10 mm；钢轨纵向水平裂纹，长度不小于10 mm；探轮自动对中精度小于1 mm[2,5]。

图2 大型钢轨探伤车该技术对检测钢轨疲劳裂纹和其它内部缺陷具有灵敏度高、检测速度快、定位准确等优点[6]。

但是常规的超声波钢轨检测使用的是压电传感器。

压电传感器与轨顶连接，同时将超声轮或滑板注满水或其他耦合液。

此种方法的最大缺点是，浅表面裂缝（剥落）可能会遮掩钢轨内部存在的横向缺陷[7]。

而且造价过高、维护要求较高，数量有限，检测时受轨面平整度和清洁度影响较大，其为离线式轨道检测设备。

上海铁路局龚佩毅等人在专利（CN 102445495A）“双轨白动探伤系统”中提出了一种基础超声波的成本比较低的双轨自动探伤系统[8]。

其特点是超声波探轮可三维运动，可实现钢轨的超声波自动探伤和定位，特别适用于检测钢轨头部横向疲劳裂纹（核伤）、螺栓孔裂纹、腰部斜裂纹和钢轨纵向水平裂纹等损伤。

南车洛阳机车有限公司的袁其刚等人在专利（CN 201882114U）“用于检测城市轻轨钢轨的探伤车”中设计了一种用于检测城市轻轨钢轨的探伤车[9]。

其特点是车体通过二系悬挂落座于前后转向架上，用以保证车辆有较高的运行性能，并在其中一台转向架上设置有用于对钢轨进行检测的探伤系统，探伤轮通过下降和上升的液压系统控制，提高了钢轨探伤的效率，增加了轻轨车辆运行的安全性。

1.3 基于漏磁信号的钢轨检测技术该技术是通过励磁装置给钢轨施加一个磁场，当钢轨完好时，磁场能顺利的通过钢轨，基本不产生漏磁；当钢轨出现裂纹时，裂纹会阻碍磁场的顺利通过，产生漏磁。

由于裂纹大的大小形状不同，其产生漏磁的强度也不同，根据漏磁信号的变化来判断裂纹信息，如图3所示。

该技术的缺点是检测范围有限，仅能检测钢轨轨头表面和近表面的横向裂纹缺陷，而对于夹杂、剥离以及轨头内部深处的缺陷无法进行有效的检测。

(a)无裂纹(b)有裂纹图3 基于漏磁信号的钢轨检测原理南京航空航天大学陈智军等人[10,11]通过有限元软件Ansoft仿真研究了钢轨斜裂纹的识别原理及方法，包括理论分析、模型建立、斜裂纹与矩形裂纹的漏磁信号差异、斜裂纹深度与宽度的识别以及连续多个斜裂纹的识别等。

它可以识别斜裂纹的方向及宽度，但是不能识别小间隔多裂纹的数量。

1.4 涡流探伤技术该技术的传感器由一个U形激励线圈和一个I型检测线圈组成，如图4所示。

两线圈的相对位置为正交取向，检测线圈放置在U型激励线圈的开口中点处。

工作时，在激励线圈上通以一定频率的正弦波，当传感器沿着试件表面移动时，试件表面在交变磁场作用下会产生一定分布和大小的涡流，此涡流产生一个反磁场。

当无裂纹时，没有反磁场磁力线通过检测线圈，没有电信号输出；有裂纹时，反磁场发生变化，磁力线通过检测线圈，输出电信号，从而反映缺陷的情况。

该方法结构简单、操作方便、具有非接触的优点，但其检测范围也仅局限于钢轨表面的缺陷。

1．激励 2．激励线圈 3．U型磁心 4.测量线圈 5．磁心图4 传感器结构示意图长安大学马旺宇等人在专利（CN 101576533A）“一种用于钢轨检测的便携式涡流探伤仪”中提出一种便携式探伤仪[12]，如图5所示，该探伤仪所使用了专利（CN 201429587Y）“一种用于钢轨检测的新型传感器”中所设计的传感器[13]，其测量线圈的线圈匣数、直径以及激励线圈和测量线圈间的问距H为通过正交试验设计法确定的最佳参数组合。

所述激励线圈和一个测量线圈安装在一能倒扣在钢轨上的外部壳体内，所述外部壳体下部设置有与钢轨的上部结构相对应的凹槽。

采集到的信号再由后台放大器放大，并在显示器上同步显示裂纹缺陷的相对大小，且相应驱动蜂鸣器报警，实现了防患于未然的目的。

其结构简单紧凑、体积小、重量轻、便于携带，并配备有独立电源。

经过测试，其测量精度能达到0.2 mm [14]。

图5 一种用于钢轨检测的便携式涡流探伤仪庄鑫等人申请的专利（CN 201965116U）“钢轨裂纹检测仪”如图6所示[15]，由检测头、检测主机、推拉支架、滚轮、连接管、固定环组成，其特征在于推拉支架下端两侧分别通过连接管前后固定连接两个检测头，每个检测头两侧部分别固定有滚轮，推拉支架中间的上连管上通过两个固定环连接有检测主机，检测头与检测主机电连接。

该仪器采用手推车式，可实现双规同时检测，每条钢轨前后设有两个检测头，检测速率相对较高，漏检率低。

图6 钢轨裂纹检测仪专利（US 6,768,298B2）“Transverse crack detection in rail head using low frequency eddy currents”设计了一种低频涡流探测轨头横向裂纹的装置[16]，如图7所示。

其特点是该专利采用环形的直流饱和磁体，通过钢轨上方的低频涡流探针探测钢轨轨头横向裂纹。

并且探针上装有防护材料，以防止探针受损。

图7 低频涡流探测轨头横向裂纹装置示意图1.5 图像处理探伤技术该技术通过安装在机车下方随机车型走的摄像机拍摄钢轨照片，当钢轨有缺陷时，这些缺陷便被摄相机拍了下来，在通过对图片的处理和分析，可以将其中的缺陷提取出来，进行模式识别，完成钢轨损伤检测。

其缺点是无法实现轨头内部缺陷的检测[17]。

西南交通大学的官鑫等人[18]对这一技术做了理论分析，他采用图像处理、模式识别及机器视觉等理论，对现役钢轨缺陷进行检测和分类。

完成自动提取缺陷图像和最小化缺陷图像，以减少处理量并降低存储空间需求，自动判断缺陷类别。

文章对采集到的缺陷图像进行处理，实验结果证明该方法能够正确实现检测轨道表面缺陷检测，并具有一定的适用性。

此方法可以克服人工检测方法的许多弊端，提高检测速度和精度。

Liu Ze等人[19]用此技术分析了轨头剥离和钢轨表面裂纹的图片，并得到了钢轨的磨损程度和裂纹宽度。

Chen Limin等人[20]也做了这方面的理论研究。

他研究了图像采集，图像处理，提取特征，缺陷识别的钢轨表面缺陷识别过程，并基于裂纹形态学，通过动态模版去检测连续裂纹边界，以此来估算裂纹长度。

北京交通大学李清勇等人在专利（CN 101893580A）“基于数字图像的钢轨表面缺陷检测方法”中提出了一种基于数字图像的钢轨表面缺陷检测方法[21]。

该方法从对钢轨拍摄的图像中提取钢轨区域，并模拟人类视觉机制，将灰度图转换为对比度图，从而对可疑缺陷区域进行定位及判定。

北京交通大学刘泽等人在专利（CN 101699273A）“一种在线钢轨探伤的图像处理辅助检测装置及方法”中利用工业CCD线阵摄像机采集钢轨表面的图像信息。

其过程是在列车在线运行过程中，嵌入式控制系统控制光源激励控制器使两个辅助光源照射钢轨表面，工业CCD线阵摄像机通过数字线阵图像采集接口的控制采集钢轨表面的图像信息，将信息传输到嵌入式系统，嵌入式系统使用图像处理技术对采集到的钢轨图像进行处理；从处理后的钢轨图像中统计钢轨表面的损伤信息及固有结构信息；再将所获得的钢轨表面损伤信息进行分类和损伤程度计算。

最后将结果融合到钢轨损伤探测装置，以减少表面损伤对探测钢轨内部伤损的干扰[22]，其总体结构图如图8所示。

106．钢轨107．控制机箱206．工业CCD 线阵摄像机207，208．辅助光源图8 在线钢轨探伤的图像处理辅助检测装置的总体结构图1.6 激光超声探伤技术该技术用脉冲激光器发出的高能脉冲激光轰击钢轨表面，钢轨表面被照射区域吸收其能量并将之转化为热能，引起钢轨表面迅速升温膨胀，从而构成超声声源。