本发明涉及铁路安全监测技术领域，特别是涉及一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法及终端设备。
背景技术：
随着我国轨道交通的跨越式发展，铁道车辆的车轮在运用一段时间后会因滚动接触、牵引制动和车辆振动等多种因素影响而形成车轮多边形化现象，即车轮圆周在不均匀磨耗等因素作用下形成的周期性径向偏差。早在20世纪80年代就有人详细描述了荷兰铁路出现的车轮多边形现象，1998年震惊世界的德国ice(intercityexpress，城际特快列车)列车脱轨事故，其原因就是轮毂材料磨损产生了车轮多边形现象，导致轮箍疲劳断裂，造成101人死亡，194人受伤。高速情形下，即使幅值微小的车轮多边形也可能引起轮轨间强烈的冲击振动，对列车运行的平稳性、安全性和乘坐舒适性产生不容忽视的影响。
由于车轮多边形化的磨耗深度一般在毫米级别，肉眼检测十分困难，根据测试原理的不同，目前国内外列车车轮运行状态检测有位移法、图像法、振动加速度法、超声遥测法、激光传感器法、噪声检测法和机械外形监测法等，基于这些方法的监测系统大多把传感器安装在轨道上实现一对多的监测模式，并且主要用于低速时的车轮扁疤检测。
以申请号为cn201710845323.4的发明专利为例，该方法公开了一种基于轮轨垂向力的车轮多边形识别方法及其装置，可对经过该监测路段的车辆进行实时监测和损伤评判，但该方法的实现需要将传感器安装在轨道上实现一对多的监测模式，只能对经过铺设有传感器的路段的列车进行车轮状态的检测，且通过该方法只能判定车辆的车轮是否出现多边形以及多边形的类型，无法确定车轮的磨耗深度。
除上述提到的车轮状态检测方法之外，车轮故障引起的车辆异常振动还能在列车的轴箱直接体现，相比其它一些方法，通过测量轴箱振动加速度进行车轮损伤检测，测量方便、不需要专用车辆、测试装置成本较低。但目前从该角度反馈车轮多边形故障和状态评估的研究较少，李奕璠等发表在期刊《振动、测试与诊断》2016年04月期的《基于hilbert-huang变换的列车车轮失圆故障诊断》利用轴箱加速度和信号处理算法检测车轮多边形损伤，但无法识别车轮多边形的磨耗深度。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法及终端设备。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：
本发明实施例的第一方面提供了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法，该方法应用于铁路列车，所述铁路列车包括车轮和轴箱，该方法包括：
获取所述车轮的运行速度v1、在所述运行速度下所述轴箱的加速度振动主频率值f1和所述轴箱的加速度功率谱密度sx1；
根据所述f1和预设的理想圆顺车轮作用下所述轴箱的加速度振动主频率值f2，判断所述车轮是否存在多边形化损伤；
若所述车轮存在多边形化损伤，结合预设的第一特征表、所述v1及所述f1，判断所述车轮的多边形化损伤类型，其中，所述第一特征表为所述车轮多边形化损伤类型与所述车轮的运行速度、所述轴箱的加速度振动主频率值的对应关系表；
根据所述车轮的多边形化损伤类型，结合预设的第二特征表及所述sx1，判断所述车轮的磨耗深度，其中，所述第二特征表为车轮的磨耗深度与车轮多边形化损伤类型、轴箱的加速度功率谱密度的对应关系表。
进一步的，所述根据f1和预设的理想圆顺车轮作用下所述轴箱的加速度振动主频率值f2，判断所述车轮是否存在多边形化损伤之前，该方法还包括：
通过仿真模拟获得所述f2；
所述根据所述f1和预设的理想圆顺车轮作用下所述轴箱的加速度振动主频率值f2，判断所述车轮是否存在多边形化损伤具体包括：
若f1＝f2，则所述车轮不存在多边形化损伤；
若f1＞f2，或若f1≠f2，则所述车轮存在多边形化损伤。
进一步的，所述第一特征表是根据公式f＝v/λ＝v·n/2πr计算得到的，其中，公式中v是所述车轮的运行速度，n是所述车轮的多边形阶数，r是所述车轮的半径。
进一步的，所述第二特征表的获取方法包括：
建立车辆-轨道耦合系统动力学模型，所述模型包括车辆和轨道，所述车辆包括车体、转向架、轮对和轴箱，所述车体、转向架和轮对具有伸缩、横移、浮沉、侧滚、点头和摇头六个刚体自由度，所述轴箱具有点头一个刚体自由度，所述轴箱与所述轮对相连接，所述轮对的多边形激励通过所述轮对传递到所述轴箱上，所述轨道为移动质量轨道，所述轨道与所述轮对相连接；
根据车辆-轨道耦合系统动力学模型进行仿真模拟，获取所述第二特征表。
进一步的，所述若所述车轮存在多边形化损伤，结合预设的第一特征表、所述v1及所述f1，判断所述车轮的多边形化损伤类型具体包括：
获取所述第一特征表中v1所对应的所有轴箱的加速度振动主频率值f’1,f’2……f’x……f’n，若f’x-△≤f1≤f’x+△，则判定f1＝f’x，其中△为预设误差值；
获取f’x在所述第一特征表中对应的车轮多边形阶数m，所述m为所述车轮多边形化损伤类型。
进一步的，所述根据所述车轮的多边形化损伤类型，结合预设的第二特征表及所述sx1，判断所述车轮的磨耗深度具体包括：
获取所述第二特征表中所述车轮多边形阶数m所对应的所有轴箱加速度功率谱密度值sx’1,sx’2……sx’x……sx’n，若sx’x-△’≤sx1≤sx’x+△’，则判定sx1＝sx’x，其中△’为预设误差值；
获取sx’x在第二特征表中对应的磨耗深度d，所述d为所述车轮的磨耗深度。
本发明实施例的第二方面提供了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测装置，该装置应用于铁路列车，所述铁路列车包括车轮和轴箱，该装置包括：第一获取单元，第一判断单元，第二判断单元和第三判断单元；
所述获取单元，用于获取所述车轮的运行速度v1、在所述运行速度下所述轴箱的加速度振动主频率值f1和所述轴箱的加速度功率谱密度sx1；
所述第一判断单元，用于根据所述f1和预设的理想圆顺车轮作用下所述轴箱的加速度振动主频率值f2，判断所述车轮是否存在多边形化损伤；
所述第二判断单元，用于若所述车轮存在多边形化损伤，结合预设的第一特征表、所述v1及所述f1，判断所述车轮的多边形化损伤类型，其中，所述第一特征表为所述车轮多边形化损伤类型与所述车轮的运行速度、所述轴箱的加速度振动主频率值的对应关系表；
所述第三判断单元，用于根据所述车轮的多边形化损伤类型，结合预设的第二特征表及所述sx1，判断所述车轮的磨耗深度，其中，所述第二特征表为车轮的磨耗深度与车轮多边形化损伤类型、轴箱的加速度功率谱密度的对应关系表；
进一步的，所述第三判断单元具体用于：获取所述第二特征表中所述车轮多边形阶数m所对应的所有轴箱加速度功率谱密度值sx’1,sx’2……sx’x……sx’n，若sx’x-△’≤sx1≤sx’x+△’，则判定sx1＝sx’x，其中△’为预设误差值；
获取sx’x在第二特征表中对应的磨耗深度d，所述d为所述车轮的磨耗深度。
本发明实施例的第三方面提供了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明用于实现上述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明用于实现上述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法的步骤。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：通过分析列车运行速度、轴箱加速度振动主频率值、轴箱的加速度功率谱密度和车轮多边形类型及磨耗深度之间的关系，快速、精准的判定高速列车的车轮的多边形化损伤类型和损伤程度，解决了现有技术需要在铁轨上布局大量传感器成本高昂且无法实时监测的问题，以及基于轴箱加速度的现有技术无法分析车轮多边形损伤程度的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法流程图；
图2是本发明实施例的一种车辆-轨道耦合系统动力学模型示意图；
图3(a)是运行速度为250km/h，磨耗波深为0.1mm的25阶车轮多边形激扰下轴箱振动加速度响应曲线；
图3(b)是运行速度为250km/h，磨耗波深为0.1mm的25阶车轮多边形激扰下构架振动加速度响应曲线；
图3(c)是运行速度为250km/h，磨耗波深为0.1mm的25阶车轮多边形激扰下车体的振动加速度响应曲线；
图4是运行速度为250km/h，在轨道不平顺的情况下理想圆顺车轮作用下轴箱加速度功率谱和11阶多边形车轮作用下轴箱加速度功率谱；
图5是运行速度为250km/h，在轨道不平顺的情况下6阶多边形车轮作用下轴箱加速度功率谱和11阶多边形车轮作用下轴箱加速度功率谱；
图6是不同磨耗深度的11阶车轮多边形激扰下轴箱振动加速度功率谱；
图7是本发明实施例提供的另一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法流程图；
图8是本发明实施例提供的一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测装置示意图；
图9是本发明实施例提供的一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
本发明实施例提供了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法及终端设备，结合图1，该方法包括：
s101、获取车轮的运行速度、在该运行速度下轴箱的加速度振动主频率值f1和轴箱的加速度功率谱密度sx1。
具体的，为分析车轮多边形对轴箱振动的影响，建立轮轨动力学模型进行分析。动力学模型包括车辆和轨道两个部分。由于轮轨的高频响应所涉及的频率范围远高于机车车辆簧上部分的振动频率，可分别将轨道部分和机车车辆部分加以简化，车辆模型简化为由车体、转向架、轮对组成的多刚体系统，均考虑伸缩、横移、浮沉、侧滚、点头、摇头6个刚体自由度，轴箱只考虑点头(绕y轴转动)运动，刚体间通过弹簧—阻尼单元模拟的悬挂系统进行连接，分析计算时主要计及簧下质量，列车轴箱直接与轮对相连，车轮多边形激励通过轮对直接传递到轴箱上。轨道模型采用移动质量轨道，钢轨与轨下基础由弹簧和阻尼元件相连，并作为刚体与轮对连接。
车辆轨道耦合系统模型如图2所示。v表示车速，m1表示簧下质量，z1表示静态时的轮对垂向位移，k1表示一系弹簧的垂向刚度，m2表示轨道质量，k2表示轨道垂向刚度，c2表示轨道阻尼，z2表示静态时轨道垂向位移，所有参数向下为正方向。
根据能量法将轨道结构简化为单自由度的当量系统，无限长线性有阻尼的当量弹性基础梁的一些参数，转换为附加在每个车轮上的当量质量，以及车轮下的当量阻尼和当量弹簧。当车速为v，假设车轮多边形化激励波深为a，轮轨系统垂向动力学方程为式(1)：
对式(1)进行常微分方程求解，有式(2)：
式(2)中，
车轮多边形化采用谐波型位移函数描述，对于某一阶车轮多边形其输入量式(3)：
对式(3)拉普拉斯变换得式(4)：
为求响应z1和簧下质量加速度
式中，z1(s)、z2(s)分别为z1、z2的拉普拉斯变换，hz1(s)、hz2(s)分别为z1、z2对激励a(t)的传递函数。
由于初始状态为0，式(2)进行拉普拉斯变换得到式(6)、
将式(5)代入式(6)求解得到式(7)
零初始条件下，
由于
所有根具有负实部，即有式(10)：
其中ai、pi、b、c为由ω1、ω2、c2、k1、k2、ω决定的常数。
求拉普拉斯反变换可得
由式(11)可知，第一项是与频率无关的衰减函数，第二项为
由推导可知，谐波型车轮多边形化引起的轴箱垂向加速度
进一步的，以国内某高速动车组单节车辆为例，基于图2所示车辆-轨道耦合系统动力学模型，采用universalmechanism(简称um，是俄罗斯新一代多体系统运动学、动力学仿真软件)多体动力学软件建立高速车辆轨道耦合系统动力学仿真模型。转向架轮对、轴箱和构架等部件通过力元连接，一系弹簧、二系弹簧、一系垂向减震器和二系横向减震器均采用线性力元模拟，此外，模型中考虑了非线性的轮轨关系、非线性轮轨蠕滑特性及非线性车辆悬挂系统，二系垂向减震器和抗蛇行减震器采用非线性力元模拟。车轮为chineselma(中国lma，lma为业内表征磨耗型踏面的常规术语)磨耗型踏面，采用简谐波函数模拟车轮多边形损伤输入耦合系统。采用移动质量轨道，视为理想平顺状态，轨下结构简化为具有刚度和阻尼的弹簧元件。
具体的，车轮多边形的损伤类型可以通过多边形阶次(或多边形边数)来描述，车轮多边形的损伤程度可以用磨耗深度来描述。根据现场实测数据可知，我国高铁中常见的车轮多边形阶数为1-4阶、6阶、11阶等。
以我国高铁常见的车轮多边形损伤为例进行分析，采用建立的如图2所示的车辆-轨道耦合系统动力学模型，分析运行速度为250km/h，磨耗深度为0.1mm的25阶车轮多边形激扰下轴箱、构架和车体的振动加速度响应，仿真分析结果如图3(a)、图3(b)和图3(c)所示。对比三者的振动响应曲线可知，车轮多边形化激扰引起的轴箱加速度最大，振动自下而上传递，经过一系悬挂振动衰减之后的构架振动加速度次之，历经二系悬挂的缓冲作用后传递到车体时几乎没有明显的振动，所以基于轴箱振动特征进行车轮多边形损伤的诊断分析更为有效。
基于上述论证结论，结合图2所示的仿真模型，利用universalmechanism多体动力学软件分别做如下两种仿真模拟：
第一种仿真模拟，仿真分析在某一列车运行速度下(如250km/h)轨道不平顺和车轮多边形化同时存在时所引起的轴箱振动响应特征。分别模拟理想圆顺车轮(无车轮多边形化，无损伤和磨耗的车轮)在轨道不平顺的激扰下的轴箱加速度功率谱和车轮多边形阶次固定(如11阶车轮多边形)在轨道不平顺的激扰下轴箱加速度功率谱，仿真结果如图4所示，图4的横坐标表示空间频率，纵坐标为功率谱密度，信号功率谱密度表征出信号所包含的频率分量以及不同频率分量成分的大小。
由图4可得，在250km/h的运行速度下，理想圆顺车轮作用下轴箱振动的主频率为19.53hz，该振动由轨道不平顺激励产生；11阶车轮多边形引起的轴箱振动主频率为263.67hz。
根据波长固定机理，车轮多边形化对应着特定的空间频率f＝v/λ＝v·n/2πr，例如当车轮滚动圆半径为0.46m时，计算得到的1-25阶车轮多边形引起的轴箱振动主频率表如下，该表中的数值为计算得到的理论值，该表在本发明实施例中被称为第一特征表，第一特征表为车轮多边形化损伤类型(阶数)与车轮的运行速度(km/h，计算得出该表时速度单位为m/s)、轴箱的加速度振动主频率值(hz)的对应关系表；需要说明的是，本发明实施例中的第一特征表只是车轮半径为0.46m的一个实施例，当车轮半径发生改变时，本表理论计算值同样发生改变。
第一特征表
结合第一特征表，可查询11阶多边形车轮在运行速度250km/h作用下轴箱振动主频率为264.3hz，与仿真模拟得到的263.67hz极为接近；
图5也是第一种仿真模拟，仿真分析列车在运行速度为250km/h时轨道不平顺和车轮多边形化同时存在所引起的轴箱振动响应特征，具体的，为仿真模拟在轨道不平顺的情况下6阶车轮多边形和11阶车轮多边形共同作用下轴箱加速度响应特征，仿真结果如图5所示。由图5可得，6阶车轮多边形引起的轴箱振动主频率为146.48hz，11阶车轮多边形引起的轴箱振动主频率为263.67hz，查询第一特征表可知，列车运行速度为250km/h时，6阶车轮多边形和11阶车轮多边形激扰下轴箱振动主频率分别为144.2hz和264.3hz，与仿真模拟得到的146.48hz及263.67hz极为接近，由此可以推导出，第一特征表中的车轮多边形激扰下轴箱振动加速度主频率值与实际车轮多边形激扰下轴箱振动加速度主频率值基本一致，在车轮的运行速度v1和在该运行速度下列车的轴箱加速度主频率值f1确定时，结合上述第一特征表，即可判断车轮是否有多边形损伤以及损伤类型(车轮多边形阶数)。
s102、根据f1和预设的理想圆顺车轮作用下轴箱的加速度振动主频率值f2，判断车轮是否存在多边形化损伤。
具体的，理想圆顺车轮作用下轴箱振动的主频率值f2可以通过步骤s101中描述的方法仿真模拟获得。由于理想圆顺车轮作用下车轮本身不对轴箱振动产生激励，此时只有轨道不平顺对轴箱振动产生激励。当车轮发生多边形损伤时，除了轨道不平顺对轴箱振动产生激励外，车轮多边形也会对轴箱振动产生激励，即使是非常微小的车轮多边形损伤，其对轴箱振动产生的激励也会大于圆顺车轮对轴箱振动产生的激励。例如，结合图4，轴箱在列车运行速度为250km/h时圆顺车轮激励作用下的振动主频率为19.53hz，同时通过查询第一特征表可得轴箱在运行速度为250km/h时1阶车轮多边形(车轮微小损伤)激励作用下振动主频率为24hz，明显大于理想圆顺车轮作用下的19.53hz，因此，在本步骤中，具体的，可通过如下判定依据进行车轮是否存在多边形化损伤：
若f1＝f2，判定车轮不存在多边形化损伤；若f1＞f2，或若f1≠f2，车轮存在多边形化损伤。
s103、若车轮存在多边形化损伤，结合预设的第一特征表、v1及f1，判断车轮的多边形化损伤类型，其中，第一特征表为车轮多边形化损伤类型与车轮的运行速度、轴箱的加速度振动主频率值的对应关系表。
第一特征表的获取以及其所包含的具体内容已经在步骤s101中详细阐述，本步骤中不再赘述。
由于第一特征表明确表征了车轮多边形化损伤类型与车轮的运行速度、轴箱的加速度振动主频率值的对应关系，在步骤s102判别车轮存在多边形化损伤之后，且车轮运行速度v1和轴箱加速度振动主频率f1已经确定的情况下，对照第一特征表即可获得车轮多边形类型(阶数)。
举例来说，当v1＝250km/h，f1＝456.6hz时，结合第一特征表，即可获得车轮多边形损伤类型为19阶车轮多边形。
s104、根据车轮的多边形化损伤类型，结合预设的第二特征表及sx1，判断所述的磨耗深度，其中，第二特征表为车轮的磨耗深度与车轮多边形化损伤类型、轴箱的加速度功率谱密度的对应关系表。
基于步骤s101中的论证结论，结合图2所示的仿真模型，利用universalmechanism多体动力学软件做第二种仿真模拟：某一固定阶次(如11阶)的车轮多边形在不同磨耗深度的激扰下轴箱振动加速度响应情况，模拟结果图7所示，横坐标表示空间频率(hz)，纵坐标为功率谱密度(w·hz-1)。
由图6可得，不同磨耗深度的11阶车轮多边形激扰下轴箱振动主频率均为263.67hz，随着磨耗深度的增大，功率谱密度值随之增加。
如图6所示，不同磨耗深度的11阶车轮多边形激扰下轴箱振动加速度功率谱密度分别为：当磨耗深度为0.10mm时，轴箱振动加速度功率谱密度为541.4w·hz-1，当磨耗深度为0.08mm时，轴箱振动加速度功率谱密度为353.80w·hz-1，当磨耗深度为0.06mm时，轴箱振动加速度功率谱密度为199.14w·hz-1，当磨耗深度为0.04mm时，轴箱振动加速度功率谱密度为88.54w·hz-1，当磨耗深度为0.02mm时，轴箱振动加速度功率谱密度为22.13w·hz-1。
基于此，可以通过仿真模拟得出不同磨耗波深下1-25阶车轮多边形对应的轴箱加速度功率谱密度值如下表所示，下表在本发明实施例中被称为第二特征表，第二特征表为车轮的磨耗深度与车轮多边形化损伤类型、轴箱的加速度功率谱密度的对应关系表。
第二特征表
由于第二特征表明确表征了车轮的磨耗深度与车轮多边形化损伤类型、轴箱的加速度功率谱密度的对应关系，在步骤s103确定车轮多边形损伤类型(阶数)之后，且轴箱的加速度功率谱密度sx1已经确定的情况下，对照第二特征表即可获得车轮多边形损伤程度(磨耗深度)。举例来说，当步骤s103确定车轮多边形阶数为19阶，且步骤s101得到的轴箱的加速度功率谱密度sx1值为181.9时，即可获得车轮磨耗深度为0.04mm。
本发明实施例提供了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法，该方法包括获取车轮的运行速度v1、在运行速度下轴箱的加速度振动主频率值f1和轴箱的加速度功率谱密度sx1；根据f1和预设的理想圆顺车轮作用下轴箱的加速度振动主频率值f2，判断车轮是否存在多边形化损伤；若车轮存在多边形化损伤，结合预设的第一特征表、v1及f1，判断车轮的多边形化损伤类型，其中，第一特征表为车轮多边形化损伤类型与车轮的运行速度、轴箱的加速度振动主频率值的对应关系表；根据车轮的多边形化损伤类型，结合预设的第二特征表及sx1，判断车轮的磨耗深度，其中，第二特征表为车轮的磨耗深度与车轮多边形化损伤类型、轴箱的加速度功率谱密度的对应关系表。通过分析列车运行速度、轴箱加速度振动主频率值、轴箱的加速度功率谱密度和车轮多边形类型及磨耗深度之间的关系，快速、精准的判定高速列车的车轮的多边形化损伤类型和损伤程度，解决了现有技术需要在铁轨上布局大量传感器成本高昂且无法实时监测的问题，以及基于轴箱加速度的现有技术无法分析车轮多边形损伤程度的问题。
进一步的，结合图7，本发明实施例还提供了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法，具体包括：
s701、通过仿真模拟获得理想圆顺车轮作用下轴箱的加速度振动主频率值f2；
具体的，通过仿真模拟获取f2的具体方法请参考实施例1中的步骤s101，本发明实施例不再赘述。
s702、获取车轮的运行速度v1、在该运行速度下轴箱的加速度振动主频率值f1和轴箱的加速度功率谱密度sx1；
s703、根据f1和预设的理想圆顺车轮作用下轴箱的加速度振动主频率值f2，判断所述是否存在多边形化损伤；
具体的，若f1＝f2，车轮不存在多边形化损伤；若f1＞f2，或若f1≠f2，车轮存在多边形化损伤。需要说明的是，本发明实施例提供的两种判别方法不代表该步骤全部的判别方法，任何基于本发明思路可实现的本步骤的判别方法，都属于本发明的保护范围。
s704、若车轮存在多边形化损伤，结合预设的第一特征表、v1及f1，判断车轮的多边形化损伤类型，其中，第一特征表为车轮多边形化损伤类型与车轮的运行速度、轴箱的加速度振动主频率值的对应关系表。
优选的，第一特征表的获取方式为：根据公式f＝v/λ＝v·n/2πr计算得到，其中，公式中v是车轮的运行速度，n是车轮的多边形阶数，r是车轮的半径。
具体的，由于实时获取的轴箱加速度振动主频率值可能无法与第一特征表中的值完全一致，为解决这一问题，优选的，预设第一误差值△，采用如下方法：获取第一特征表中v1所对应的所有轴箱的加速度振动主频率值f’1,f’2……f’x……f’n，若f’x-△≤f1≤f’x+△，则判定f1＝f’x；
获取f’x在第一特征表中对应的车轮多边形阶数m，m即为车轮多边形化损伤类型。
s705、根据车轮的多边形化损伤类型，结合预设的第二特征表及sx1，判断车轮的磨耗深度，其中，第二特征表为车轮的磨耗深度与车轮多边形化损伤类型、轴箱的加速度功率谱密度的对应关系表。
优选的，第二特征表的获取方式为：建立车辆-轨道耦合系统动力学模型，所述模型包括车辆和轨道，所述车辆包括车体、转向架、轮对和轴箱，所述车体、转向架和轮对具有伸缩、横移、浮沉、侧滚、点头和摇头六个刚体自由度，所述轴箱具有点头一个刚体自由度，所述轴箱与所述轮对相连接，所述轮对的多边形激励通过所述轮对传递到所述轴箱上，所述轨道为移动质量轨道，所述轨道与所述轮对相连接，通过仿真模拟，获取所述第二特征表。
具体的，由于实时获取的轴箱加速度功率谱密度值可能无法与第二特征表中的值完全一致，为解决这一问题，可选的，预设第二误差值△’，采用如下方法：获取第二特征表中车轮多边形阶数m所对应的所有轴箱加速度功率谱密度值sx’1,sx’2……sx’x……sx’n，若sx’x-△’≤sx1≤sx’x+△’，则判定sx1＝sx’x，其中△’为预设误差值；获取sx’x在第二特征表中对应的磨耗深度d，d为车轮的磨耗深度。
需要说明的是，本发明实施例中的△和△’的值可根据实际情况进行调整，本发明实施例对此不做限定。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
本发明实施例提供了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法，通过将第一特征表中的轴箱加速度振动主频率值和第二特征表中的轴箱加速度功率谱密度值区间化，使车轮多边形化的损伤类型和损伤程度的判定更加方便，解决了现有技术需要在铁轨上布局大量传感器成本高昂且无法实时监测的问题，以及基于轴箱加速度的现有技术无法分析车轮多边形损伤程度的问题。
进一步的，结合图8，本发明实施例公开了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测装置，该装置应用于铁路列车，铁路列车包括车轮和轴箱,该装置包括：第一获取单元81，第一判断单元82，第二判断单元83和第三判断单元84；
第一获取单元81，用于获取车轮的运行速度v1、在运行速度下轴箱的加速度振动主频率值f1和轴箱的加速度功率谱密度sx1；
第一判断单元82，用于根据f1和预设的理想圆顺车轮作用下轴箱的加速度振动主频率值f2，判断车轮是否存在多边形化损伤；
第二判断单元83，用于若车轮存在多边形化损伤，结合预设的第一特征表、v1及f1，判断车轮的多边形化损伤类型，其中，第一特征表为车轮多边形化损伤类型与车轮的运行速度、轴箱的加速度振动主频率值的对应关系表；
第三判断单元84，用于根据车轮的多边形化损伤类型，结合预设的第二特征表及sx1，判断车轮的磨耗深度，其中，第二特征表为车轮的磨耗深度与车轮多边形化损伤类型、轴箱的加速度功率谱密度的对应关系表。
进一步的，结合图8，该装置还包括：第二获取单元85；
第二获取单元85，用于通过仿真模拟获得f2；
第一判断单元具体用于：若f1＝f2，则判断车轮不存在多边形化损伤，若f1＞f2，或若f1≠f2，则判断车轮存在多边形化损伤。
进一步的，第一特征表是根据公式f＝v/λ＝v·n/2πr计算得到的，其中，公式中v是车轮的运行速度，n是车轮的多边形阶数，r是车轮的半径。
进一步的，第二特征表是通过建立车辆-轨道耦合系统动力学模型，模型包括车辆和轨道，车辆包括车体、转向架、轮对和轴箱，车体、转向架和轮对具有伸缩、横移、浮沉、侧滚、点头和摇头六个刚体自由度，轴箱具有点头一个刚体自由度，轴箱与轮对相连接，轮对的多边形激励通过轮对传递到轴箱上，轨道为移动质量轨道，轨道与轮对相连接，通过仿真模拟获取的。
进一步的，第二判断单元83具体用于：
获取第一特征表中v1所对应的所有轴箱的加速度振动主频率值f’1,f’2……f’x……f’n，若f’x-△≤f1≤f’x+△，则判定f1＝fx’，其中△为预设误差值；
获取fx’在第一特征表中对应的车轮多边形阶数m，m为车轮多边形化损伤类型。
进一步的，第三判断单元84具体用于：
获取第二特征表中车轮多边形阶数m所对应的所有轴箱加速度功率谱密度值sx’1,sx’2……sx’x……sx’n，若sx’x-△’≤sx1≤sx’x+△’，则判定sx1＝sx’x，其中△’为预设误差值；
获取sx’x在第二特征表中对应的磨耗深度d，d为车轮的磨耗深度。
本发明实施例提供了一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测装置，通过分析列车运行速度、轴箱加速度振动主频率值、轴箱的加速度功率谱密度和车轮多边形类型及磨耗深度之间的关系，快速、精准的判定高速列车的车轮的多边形化损伤类型和损伤程度，解决了现有技术需要在铁轨上布局大量传感器成本高昂且无法实时监测的问题，以及基于轴箱加速度的现有技术无法分析车轮多边形损伤程度的问题。
进一步的，图9是本发明实施例提供的一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备的示意图。如图9所示，该实施例的一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9，包括：处理器90、存储器91以及存储在所述存储器91中并可在所述处理器90上运行的计算机程序92，例如一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测程序。所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各个基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至104。或者，所述处理器90执行所述计算机程序92时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图8所示模块81至85的功能。
示例性的，所述计算机程序92可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器91中，并由所述处理器90执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序92在所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9中的执行过程。例如，所述计算机程序92可以被分割成同步模块、汇总模块、获取模块、返回模块(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：
所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备可包括，但不仅限于，处理器90、存储器91。本领域技术人员可以理解，图9仅仅是一种车轮多边形检测终端设备9的示例，并不构成对一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器90可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器91可以是所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9的内部存储单元，例如一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9的硬盘或内存。所述存储器91也可以是所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9的外部存储设备，例如所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器91还可以既包括所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备9的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器91用于存储所述计算机程序以及所述一种基于轴箱振动频域特征的车轮多边形检测终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器91还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。