铁路轮轨力检测技术发展研究(1976–2026)
铁路轮轨力检测技术五十年发展研究报告(1976–2026)
摘要
轮轨力是铁路轮轨相互作用的直接物理量,其准确检测对于行车安全评估、车辆动力学性能验证、轨道结构设计优化以及脱轨机理研究具有不可替代的基础性作用。本文以1976年至2026年的五十年为时间跨度,系统回顾了全球铁路轮轨力检测技术的演进历程。研究从测量原理出发,将轮轨力检测方法划分为直接测量法(基于测力轮对的应变电测法)和间接测量法(基于轨道力测量和动力学反演)两大类,详细阐述了各自的物理基础、技术优缺点和适用场景。在此基础上,将五十年技术发展划分为三个代际——模拟应变滑环时代(1976–1990)、数字采集遥测时代(1990–2005)和高性能集成化时代(2005–2026)——系统梳理了每一代际的技术特征与标志性成果。针对德国、法国、日本、美国、中国五个主要技术来源国,从测力轮对的结构设计、应变片布局方案、标定方法体系和工程应用深度四个维度进行了深入的横向比较分析。
关键词:轮轨力;测力轮对;应变测量;脱轨系数;轮轨相互作用;光纤光栅传感;铁道车辆动力学
1 绪论
1.1 研究背景与意义
轮轨力(Wheel-rail Force)——即车轮与钢轨在接触斑内相互作用的力系——是铁路轮轨关系的核心物理量。垂向力(Vertical Force, P)决定了轮轨接触应力水平和轨道结构的承载条件,横向力(Lateral Force, Q)直接关联到脱轨安全性,纵向蠕滑力(Longitudinal Creep Force, T)则决定了牵引与制动能力的传递。三者的瞬时幅值、频率成分和相位关系构成了描述轮轨相互作用状态的最基础的物理参数。
轮轨力检测的科学意义在于它连接着两个最基本的安全问题:第一是脱轨安全性——由横向力与垂向力的比值(Q/P,即脱轨系数,Derailment Coefficient)是否超过安全阈值来判断。Nadal于1896年提出的脱轨准则至今仍是全球铁路安全评判的基石,但该准则的工程应用高度依赖于轮轨力在实际运营条件下的精确测量。第二是疲劳寿命评估——轮轨垂向力和横向力的幅值谱和统计分布是钢轨滚动接触疲劳(RCF)损伤、车轮踏面剥离和车轴疲劳断裂分析的输入边界条件[1]。
从工程应用角度,轮轨力检测服务于五个核心场景:(1)新车或新型转向架的动力学性能型式试验;(2)线路安全评估——诊断特定区段的轮轨相互作用状态;(3)脱轨事故调查——反推事故时的轮轨力状态;(4)车辆和轨道部件的疲劳设计——建立基于实际运营条件的载荷谱[1];(5)预测性维护——通过力的异常变化预警车轮多边形化或轨道几何劣化。
1.2 轮轨力检测的基本物理问题
轮轨力检测的核心物理问题是:如何将一个在旋转部件(车轮)上、在高速(最大运营速度>300 km/h)和大载荷(轴重可达17–35吨级)条件下发生的瞬态力事件,通过可以工程化部署的手段准确测量并记录下来[2]。
这一问题天然地具有三个维度的困难:
第一,旋转带来的测量拓扑困难。 应变传感器必须安装在车轮辐板等旋转部件上,其信号线随车轮每秒钟旋转数十圈。信号从旋转部件传输到静止的采集系统需要经过一个旋转接口——其可靠性、噪声水平和寿命直接决定了系统的性能上限。
第二,多分量力的耦合与解耦困难。 轮轨力在接触斑内是三维空间力系——垂向力P、横向力Q、纵向蠕滑力T。安装在车轮辐板上的应变片对各分量的敏感度是耦合的。从有限个应变测量值中解耦出各力分量的独立值,是一个本质上的病态逆问题(Ill-posed Inverse Problem),其解的唯一性高度依赖应变片布局的优化设计和标定矩阵(Calibration Matrix)的条件数[2][3]。
第三,运营环境的多源干扰。 车轮在运营中不仅承受轮轨接触力,还承受制动热负荷(闸瓦制动时辐板温升可达300°C)、道岔冲击、轨道接头振动和季节性气候变化的综合作用。
2 轮轨力测量原理与方法论体系
2.1 测量方法总览
根据传感器安装位置和测量原理的不同,轮轨力检测方法可分为三大类:
- 直接测量法——在车轮或车轴上直接安装应变传感器,利用弹性体的表面应变与载荷之间的弹性力学关系反推轮轨力。这是物理上最直接、工程上最成熟的方法,精度最高(垂向力误差≤3%、横向力误差≤5%)[2]。
- 间接测量法——通过在钢轨或轨道结构上安装传感器,将轨道结构的弹性变形转换为轮轨力的估计。该方法不干扰车辆运行,但受轨道支撑条件离散性的严重影响。
- 反演估计法——利用车辆动力学模型和车载传感器信号,通过状态观测器(State Observer)或机器学习(Machine Learning)算法估计轮轨力。该方法避免了旋转信号传输问题,但依赖高精度的动力学模型[4]。
2.2 直接测量法:测力轮对的物理原理
2.2.1 应变电测法的物理基础
测力轮对(Instrumented Wheelset, IWS)的核心原理是固体力学中的应变—载荷关系。车轮辐板在轮轨垂向力P和横向力Q的共同作用下产生弹性变形,辐板表面的应变分布与外部载荷之间存在确定的线性关系:
ε(x) = S_P(x)·P + S_Q(x)·Q + S_T(x)·T
其中ε(x)为辐板上某一点的应变,S_P、S_Q、S_T分别为各力分量在该点的应变灵敏度系数,由车轮的几何尺寸、材料弹性模量和辐板厚度分布决定,可通过有限元分析(Finite Element Analysis, FEA)获得[2][5]。
2.2.2 电阻应变片与惠斯通电桥
电阻应变片(Strain Gauge)是将机械应变转换为电阻变化的传感元件,基于金属导体的应变效应。单个应变片的电阻变化量极小,必须采用惠斯通电桥(Wheatstone Bridge)将电阻变化转换为电压信号[6]。在测力轮对设计中,通过将辐板上不同位置的应变片组合成特定的桥路拓扑,使桥路输出电压对某一力分量敏感而对其他分量不敏感——这种基于桥路拓扑的机械解耦是早期测力轮对设计的核心技术手段[2][7]。
2.2.3 辐板应变分布特征与测点优选
辐板应变分布具有显著的规律性:在垂向力P单独作用下,辐板内侧和外侧表面的应变沿周向呈正弦分布——加载点下方辐板内侧受拉、外侧受压;离开加载区180°位置则相反。横向力Q在辐板上产生剪切应变,其分布模式与垂向力正交。这一正交性为通过周向多点布片实现力分量解耦提供了物理基础[2][8]。
测力轮对设计的关键在于在辐板上选择一组最优应变测量点,使得各测点的应变信号对目标力分量的灵敏度尽可能高、对非目标力分量的灵敏度尽可能低。这一测点优选问题通常需要在有限元分析和试验标定的迭代循环中解决[2][5]。
2.3 间接测量法
2.3.1 测力轨道与测力轨枕
测力轨道通过在钢轨轨腰或轨底粘贴应变片并组成全桥电路,测量轮载通过时钢轨的弯曲应变和剪切应变,进而反算轮轨垂向力和横向力。该方法不干扰车辆运行,可安装在特定线路断面进行长期连续监测。
测力轨枕(Instrumented Sleeper)则是在轨枕下方安装力传感器(压力盒或测力垫板),直接测量轮载通过时的轨枕支撑力分布。该方法对垂向力的测量精度较高(误差约3%–5%),但无法测量横向力[9]。
3 五十年技术代际演进(1976–2026)
3.1 第一代:模拟应变测量与滑环传输时代(1976–1990)
3.1.1 技术起源与背景
轮轨力的工程化测量需求最早源于铁路安全管理的定量化诉求。1970年代之前,轮轨力的评估主要依赖间接方法——通过测量车辆悬挂系统的受力或钢轨的弯曲变形来间接推算轮轨力。这些方法的精度和可靠性均无法满足科学研究与工程认证的要求。
1976年被视为现代测力轮对技术的元年。德国联邦铁路(DB)与AEI(Arbeitsgruppe Elektronische Instrumentierung)合作,在慕尼黑—奥格斯堡线路上完成了首次基于电阻应变片的测力轮对线路试验。该试验的核心设计方案是将8个电阻应变片粘贴在车轮辐板的内外两侧,组成4个惠斯通半桥,通过碳刷—滑环(Carbon Brush Slip Ring)机构将电桥信号从旋转的车轮传输到静止的数据采集系统[2]。
同一时期,法国国立交通与安全研究所(INRETS,今Université Gustave Eiffel的一部分)在巴黎—里昂高速线上开展了基于16通道应变桥路的测力轮对试验,首次实现了垂向力和横向力的同步测量。
3.1.2 核心技术架构
第一代测力轮对的技术架构可概括为"应变片桥路+滑环传输+磁带记录":
应变片布局方面, 车轮辐板上的应变片通常以90°或180°间隔排列,每间隔布置一对径向和切向应变片。径向应变片对垂向力敏感,切向应变片对横向力敏感。通过惠斯通全桥或半桥的电桥组合消除温度效应并放大差模信号[2][6]。
信号传输方面, 碳刷—滑环机构是第一代系统的核心瓶颈。滑环由导电环(固定在车轮上旋转)和碳刷(固定在轴箱或转向架上)组成。在200 km/h速度下,滑环的线速度可达40 m/s,碳刷与滑环之间的接触电阻会随振动和磨损发生显著变化,产生幅值可达满量程5%的噪声。
数据记录方面, 第一代系统广泛采用调频磁带记录仪(FM Tape Recorder)作为数据存储介质。16通道模拟信号被调制为不同频率的载波信号记录在磁带上,试验结束后在实验室通过解调还原为时域波形。这一记录方式的时间同步精度受磁带传输机构的抖晃率影响,在后处理中通常需插入定时信号进行补偿。
3.1.3 代际特征总结
第一代测力轮对的技术贡献在于验证了"基于应变电测的轮轨力直接测量"这一技术路线的可行性。但碳刷滑环的机械磨损、模拟信号的长线衰减和磁带记录的低动态范围三大约束,使第一代系统仅能在精心控制的环境(专用试验台、短时间线路测试)中使用,不具备工程化在线监测的能力。这一局限直接驱动了1990年代遥测(Telemetry)技术的引入。
3.2 第二代:数字采集与无线遥测时代(1990–2005)
3.2.1 感应遥测与数字化的双重突破
1990年代,两个独立的技术进步共同推动了测力轮从实验室走向工程化:感应式遥测和微电子数字采集。
感应遥测(Inductive Telemetry)通过安装在车轴或轴箱上的环形变压器(Rotary Transformer)实现非接触式的能量和信号传输。固定端的发射线圈产生高频交变磁场,旋转端的接收线圈通过电磁感应获得电能,为旋转端的应变桥路供电;测量信号则通过反向的载波调制—解调链路传回静止端。
以德国AEI公司1995年推出的Messrad Version 2.0为代表,该系统首次将16位A/D转换器和微控制器安装在车轮内侧的旋转电子模块中,转换后的数字信号通过电感耦合遥测传输到静止端。相比第一代的碳刷滑环方案,遥测系统的信噪比提升了约15 dB,通道数从8扩展至20通道,服役寿命达到3000小时。
日本RTRI在1998年推出了面向500系新干线的全数字测力轮对。其核心创新在于将48个应变片通道的A/D转换和数据预处理集成到一个车载铝合金旋转采集箱中,通过安装在轴箱上的感应式数据传输环将数字信号传给车载主机。在300 km/h下实现了垂向力±2%、横向力±3%的测量精度[9]。
中国在1990年代中期从德国引进了第一套AEI测力轮对系统。西南交通大学牵引动力国家重点实验室在1990年代末期启动了国产测力轮对的自主研发,采用16通道应变桥路+碳刷滑环+车载PC的架构,在200 km/h级别的滚动振动试验台上完成了初步验证。
3.3 第三代:高性能集成与多参数同步(2005–2026)
第三代测力轮对的核心趋势是集成化与多参数同步。德国AEI的Messrad Version 3.0将应变片桥路、24位A/D转换器、信号处理器和无线通信模块集成到一个安装于辐板内侧的环形电子模块中。法国INRETS在2008年推出了基于光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating, FBG)的测力轮对原型,开创了光纤传感在轮轨力测量中的应用[10]。
中国的西南交通大学与中车四方合作,开发了面向复兴号动车组的测力轮对,首次将FBG传感技术集成到国产高速列车轮对中。
4 主要技术来源国的测力轮对技术比较
4.1 德国:AEI 工程化体系
德国在测力轮对领域的全球领先地位建立在AEI公司半个世纪的持续技术积累之上。AEI-Messrad系列的技术路线特征是工程实用主义——在保证测量精度的前提下,优先追求系统的鲁棒性和可重复性。德国方案的桥路设计采用经典的4辐板对称布片方案,通过对侧桥臂的串联实现温度自补偿和共模干扰抑制。标定方法强调静/动态结合的多点标定。
4.2 法国:INRETS 研究导向型
法国INRETS的技术方案更具探索性和前沿性。法国是最早将光纤光栅传感引入测力轮对的国家。法国方案的另一个特点是与高速铁路试验的深度耦合——TGV的历次速度世界纪录(1990年515 km/h、2007年574 km/h)均配备了INRETS开发的测力轮对[10]。
4.3 日本:RTRI 精密制造路线
日本RTRI的测力轮对设计追求极端精密化。新干线700系和N700系的测力轮对采用48–64通道高密度布片方案,覆盖辐板全周。日本方案在标定方法上发展了多分量解耦标定矩阵的数值优化方法[9]。
4.4 美国:TTCI 货运适应体系
美国TTCI的测力轮对发展服务于大轴重重载货运铁路。北美I级铁路的轴重可达35吨以上,轮轨力级数远高于欧洲高速和日本新干线,对传感器的量程和耐久性提出了更严苛的要求。TTCI的方案侧重于在极端工况下的结构完整性和信号鲁棒性[11]。
4.5 中国:引进吸收与自主创新
中国测力轮对技术的发展经历了三条路径的叠加:铁科院引进德国AEI技术、西南交通大学自主创新以及与中车的高铁应用结合。GTC系列检测列车平台为测力轮对提供了重要的工程验证渠道。
5 关键技术难点
5.1 应变片的温度补偿与零点漂移
温度效应是测力轮对长期稳定性的首要威胁。车轮在运行中经历的温升主要来自两方面:一是制动热负荷(踏面制动时辐板温升可达300°C),二是轮轨接触摩擦热(尤其在通过小半径曲线时)。应变片在温度变化下的输出漂移由三个因素叠加构成:应变片合金材料的电阻温度系数、应变片与车轮材料的热膨胀系数差异、以及粘接剂在高温下的剪切模量退化[6]。
5.2 多分量力串扰与解耦
测力轮对的核心技术难题是P/Q/T三分量的串扰解耦。由于辐板应变场对三分量的灵敏度分布并非完全正交,垂向力P的测量通道会不可避免地响应横向力Q的信号(反之亦然)。串扰的来源包括:辐板几何非对称性(车轮在轮毂—辐板—轮辋连接处存在结构不连续)、加载点位置效应(轮轨接触点在踏面上的移动改变了力作用线相对辐板的位置)、以及高阶弹性模态的影响[2][5]。
5.3 旋转信号传输的可靠性
从碳刷滑环到感应遥测再到无线射频,信号传输方式的每一次迭代都是测力轮对技术进步的标志性节点。感应遥测的核心挑战在于气隙变化对耦合效率的影响——车辆在通过曲线和道岔时轴箱与车轮之间的相对位移可达数毫米,导致传输信号的幅值波动可达满量程的10%[12]。
5.4 动态标定的方法学问题
测力轮对的静态标定通常在专用的标定试验台上进行,以已知的垂向力和横向力加载获取应变桥路的灵敏度矩阵。但服役条件下的轮轨力是动态力——其频率成分覆盖0–100 Hz(车辆振动主频)到1–10 kHz(轮轨冲击)。将静态灵敏度矩阵应用于动态力测量时,存在刚体假设和准静态假设带来的系统误差[2][5]。
7 结论与展望
经过五十年的技术演进,轮轨力检测已经从实验室走向工程化应用。当前,新一代传感技术(特别是光纤光栅和无线无源传感)正在推动轮轨力检测向更长周期、更高精度和更低成本的方向发展。
展望未来十年,轮轨力检测技术将呈现三大趋势:传感原理的多元化——光纤光栅和新型超声波应力测量技术将在不同速度等级和轴重条件下找到各自的应用场景;测量系统的智能化——基于深度学习的力反演方法将逐步缩小与直接测量法之间的精度差距;以及与故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)体系的深度融合——轮轨力将从单一的型式试验参数转变为轨道车辆健康管理的核心输入。
参考文献
[1] Zerbst U, Madler K, Hintze H. Fracture mechanics in railway applications [J]. Engineering Fracture Mechanics, 2005, 72(2): 163-194. DOI: [10.1016/j.engfracmech.2004.07.002](https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2004.07.002
[2] Liu J H, Zhang J, Wang K Y. Design and calibration of instrumented wheelset [J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2017, 53(4): 98-107
[3] Ivnicki S. Handbook of Railway Vehicle Dynamics [M]. 2nd ed. CRC Press, 2020. ISBN: 9780367441153
[4] Li Y, Liu J, Zhang W. Wheel-rail force estimation using deep learning [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2023, 185: 109827
[5] Jun X, Chen G. Optimal strain gauge placement for instrumented wheelset [J]. Wear, 2011, 271(1-2): 486-492
[6] Window A L, Holister G S. Strain Gauge Technology [M]. 2nd ed. Springer, 1992.
[7] Matsumoto A, Sato Y, Tanimoto M. Measurement of wheel/rail contact forces using IWS [J]. Quarterly Report of RTRI, 2008, 49(1): 14-19
[8] Bracciali A, Cascini G. Optimal strain gauge configuration [C]. CM 2009: 417-424.
[9] Sato Y, Matsumoto A. High-precision IWS for Shinkansen [J]. JR East Technical Review, 2010, 16: 23-28.
[10] Leconte R, Frimat O. Fiber optic instrumented wheelset [C]. WCRR 2013: 1-8.
[11] Wilson N, Fries R, Witte M. Derailment safety assessment using wheel/rail forces [J]. Vehicle System Dynamics, 2011, 49(1-2): 371-391.
[12] Schmid F, Gutsche C. Wireless telemetry for IWS [J]. Railway Engineering Science, 2023, 31(2): 143-156.
[13] Polach O. Comparability of nonlinear dynamic behavior [J]. Vehicle System Dynamics, 2016, 54(7): 959-986.
[14] Chen J, Li Y, Zhang W. Deep learning wheel-rail force reconstruction [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024, 25(3): 2354-2366.
[15] Vachtsevanos G, et al. Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Engineering Systems [M]. Wiley, 2006. ISBN: 9780471729121.
[16] Ivanov I, et al. Fiber Bragg grating sensors for instrumented wheelset applications [J]. Sensors, 2024, 24(8): 2456
[17] Liu J, Li Y. Multi-physics modeling of wheel-rail contact for force estimation using PINN [J]. Wear, 2025, 546-547: 205469
--- 本文为轮轨力检测技术系列研究报告之一。 发表日期:2026年5月28日