超声导波在铁轨故障检测方面的应用•摘要：作者提供了他们在实际运行和测试用铁路上进行的实验结果。

给出的实验结果频率稳定在40 到80kHz 这个超声导波的范围内。

作者也给出了包括铁轨和一系列波长漂移的离散方程式解的理论结果。

不接触气介式电磁声传感器（EMATS被作为铁路发出的声音能量的接收器。

提出了应用气介式传感器来测绘铁轨辐射图像的实验结果。

讨论了应用EMATs切割铁轨用以模拟铁轨故障横截面的技术。

本文结尾总结了作者从他们的工作中所得出的结论。

1、简介：本论文旨于激发对超声导波可能在完善检测铁轨故障方面提供有效帮助的可能性的讨论。

本文不在任何角度上提供或评测铁轨检测的方法，而是出于认识到世界铁路网的正常运行是基于铁轨结构的完整性。

铁轨结构的完整性综合了使用年限、压力疲劳程度、制造缺陷、腐蚀等一系列因素。

这些因素一直伴随着我们，也随着时间的累积变得更为显著。

在某个时间点上，之前提到的平时不被注意的因素中，有些将会使部分铁轨路段成为不可预测的危险的‘定时炸弹' 。

虽然铁轨检测是常规性的进行，但不代表他们能满足铁路运营者所需的可信性和经济性。

理论上我们将现如今应用的方法成为‘超声波体波'方法。

这种方法的缺陷与他们有限的覆盖率、超声波稀薄化的特点等一系列因素相关。

对于被覆盖遮挡的表面故障，现如今的方法将完全不起作用。

而超声导波不同之处在于，它可以在铁轨中传播极远距离，可达2130 米，同时可穿透铁轨的整个体积。

在本文中，我们将讨论基于在实际运行和测试用铁路上进行的导波实验的发现。

所用设施包括了交通科技中心（TTQ、Pueblo公司、Bay Area Rapid Tran sit （BART公司测试轨道，Hayward 公司和Nittany and Bald Eagle Railroad （N and BE RR）（一段实际运行的短线铁路）。

我们希望我们的讨论可以激发更多对超声导波可能在完善检测铁轨故障方面提供有效帮助的可能性的讨论。

2、首选传播频率我们对在所有测试和实际应用中的轨道中得出的射频波形数据分析后得出，绝大部分声波和超声波能量大致分布在三个波段中：[0,20], [20,40],[40,80]kHz 。

安装在铁轨上的加速针起初被用作传感器，从他们中所得到的数据将轨道检测首选的超声波波长确定在[40,80]kHz 中。

图1 展示了安装在铁轨上的加速针。

分析包括了包含一辆移动中火车所传导的声波能量的铁轨、支撑中午的把手和一个气动冲击器（见图2-4 ）。

标注的参考文献记录了试验和分析的细节。

接下来我们使用了其他的传感器和声波源，包括了应答数据在60kHz 左右的气介式传感器，如60kHz纵波电感声传感器、60kHz兰姆波电感声传感器。

我们的分析同样指出了铁轨中声波的稀薄化与频率有关，在传播相同距离情况下，高频声波比低频声波稀薄化现象较弱。

具体关系图详见图5。

基于我们所得到的实验结果，我们建议想要将超声波铁轨故障检测系统实用化的开发者应将所用声波频率范围定在[40,80]kHz 范围内。

3、建模为了完善我们的实验过程，我们考虑为[0,80]kHz 频率范围内在铁轨中传输的导波济宁有限元建模。

图6、7给出了应用ABAQUS所得出的实验结论。

我们进一步进行了建模分析，用横梁为基准，将声波结构与其在穿透性（在铁轨中有效传输距离）和灵敏性（一定距离中可能检测出的最小故障）方面的效用进行联系。

因为声波结构本身与速度、频率、穿透性和灵敏性等一系列因素都有相关。

有限元建模方法可以应用于寻找铁轨的固有频率。

运用合适的建模约束条件就可以得到相应的驻波解。

图6 为铁轨中驻波的例子。

通过分析棱形结构中驻波的形状就可以确定声波的波长。

相位速度可以由声波频率和波长相乘得到。

通过这个过程，驻波的所有参数都可以计算出来，所有参数代表了所测量结构的散布曲线。

在一个结构中的特定模式应该由和该结构固有频率相对应的调整后正弦或余弦波束激发产生。

这类波束有非常窄的波段因此可以激发特定的频率。

建模中很重要的部分来自于它提供的帮助鉴定声波频率的方法。

重新回顾图6，一些模式（如驻波）严格的局限于横梁中。

图 6 展示了他们其中之一的偏移。

这样的模式在检测横梁中的故障时将会非常有效。

如图7 所示，在[40,80]kHz 的频率范围中，有许多可能的模式。

这种情况确定了在故障处声波交汇时出现模式转换的可能性。

这种转换可能使接受到的提示故障信号变得模糊。

另一方面来说，这种转换可能提高对于一些极少出现的故障的探测成功率。

避开这些复杂因素不谈，由于只有安装在表面的传感器接受到的信号强度高的模式才会引起注意，因此此方式的应用并不会非常困难。

由于轨底受轨枕限制，从横梁中现有模式到轨底的震动模式的转换可能被抑制。

在这些情况下，可能一些特定的模式会更少的受影响从而成为更有效检测故障的方法。

4、气介式传感器和EMATs 一系列非接触式从铁轨接受声波信号的方式被进行了评测。

包括了激光干涉仪、原声麦克风、气介式传感器、EMATs在这其中只有气介式传感器和EMATs可以得出足够清晰的信号，因此仅对这两者进行后续研究。

图8 展示了在测试地点铁轨上进行的实验。

使用60kHz压力传感器作为声波源的测试说明了气介式传感器可以检测到152米以外的铁轨信号。

在实验室中，气介式传感器可以在悬空于铁轨的位置上成功接收到铁轨信号。

我们也用气介式传感器取得了一些对铁轨中声波的辐射图谱的大概估计。

图9展示了实验过程，图10 为实验结果。

如果将气介式传感器安装在火车或轨道车上，按我们的结论所得，最佳位置应与平面成90 度夹角。

我们也对一系列EMATs如60kHz兰姆波，60kHz SH和220kHz SH等EMATs进行了研究o 60kHz兰姆波EMATs噪音十分明显，噪音很可能出自铁轨中各种模式的多样性。

60kHz SH和220kHz EMATs都表现良好，60kHz SH更远优于220kHz型号。

因此从某种意义上说也证明了我们之前得到的声波频率一般在[40,90]kHz之间的结论。

通过使用60kHz SH EMATs我们进行了轨道横切实验，希望找出EMATf应和切口深度之间的关系。

图11展示了一些横切实验的照片。

图12展示了对不同深度铁轨切面60kHz SH EMATs勺脉冲反射反应进行研究的实验操作。

图13 展示了实验所得数据，不同切面的回声一直记录到31%。

模式转换使得回声波和由转换产生的新模式间的区别变得更不明显。

振幅趋势也与我们预期一样呈现较弱的单调性并持续增长。

这种探索性趋势在图13 中由‘期望结果'曲线标识出。

图14展示了60kHz SH EMATS寸不同深度铁轨切面透射传输反应分析的实验过程，图15 为实验结果。

图15 中展示了和预期相同的指数型递减趋势。

总的来说，60kHz SHEMATs在所有测试的EMATS中表现最为出色。

用50kHz作为激发频率用来在校准过程中提供最大的回应量。

利用传感器间的距离和发射的脉冲到达时间，可以计算出声波速度。

振幅随切口深度增加成指数性递减，图15 展示了在0, 10和60%切口时的波形和其与我们预期的比较。

数据趋势于我们的预期大致相同。

在60%切口深度时，由于存在转换而有着一系列多样化的模式。

5、结论铁轨能够支持在[40,80]kHz 频率区间内的超声波传输。

在考虑检测铁轨故障的方法时，这个区间是应该考虑的重点。

这个区间内的声波能量可能由火车、冲击设备或强力的超声波传感器（气介式传感器和激光也可以达到此目的）。

根据我们的结果，这个频率区间可以使声波传至相当可观的距离（如2134km）。

非接触性从铁轨处接受声波能量方法是可行的。

最成功的实验结果来自于是用气介式传感器和EMATs气介式传感器可以在铁轨上悬空以上处接收到声波；另一方面EMATs 在悬空超过后会大量损失铁轨信号。

我们正在对EMATS进行研究，希望增加在更高悬空距离处的信号接收能力。

铁轨中声波辐射在0 度角（横梁侧视角）和90 度角（横梁俯视角）时达到最大值。

SH EMATS返回值与铁轨横截面深度成单调递增趋势。

因为它的信号与杂音比率和与截面相关单调趋势，他们应被考虑作为横截面故障检测系统的重要方式。

对铁轨中导波的传递进行建模十分复杂，必须用近似值才能得出有关传递的量化结论。

如果我们想完善更有效、可信度高、更经济性的检测铁轨故障的能力，就必须进一步进行建模分析。

没有这一点我们将继续重复停留在仅仅能否找出故障这一问题上。

6、致谢我们十分感谢联邦铁路机构（FRA的Don aid Plotkin，他为我们介绍了N and BERR 短线铁路，为我们在宾夕法尼亚Milesburg 和Tyrone 进行的实验给予了充分的支持。

我们也感谢在N and BE RR铁路部门的David Keith，为我们的实验提供了线路、火车、工程师等各类人员支持。

在我们参观TTC设施时，分配给我们的相关人员也提供了出色的支持和帮助。

Plant Intergrity 公司（PI）也为我们提供了他们在铁轨有限元建模、铁轨切面研究和气介式传感器分类研究等方面的研究成果。