陈 博，陈光雄

（西南交通大学 机械工程学院，成都 610031）

列车车轮多边形磨耗是车轮半径沿着圆周方向呈现出的一种不圆顺的现象[1]。随着列车向高速、重

载方向不断发展，列车轮轨之间的相互动力作用越来越强，车轮更容易产生多边形磨耗。多边形车轮在运行过程中会产生周期性的垂向激励，从而引发列车的强迫振动，导致轮轨间垂向作用力增大，使轮轨、轴箱等部件产生疲劳损伤，甚至造成轮轨的突发性破坏[2]。为了保证列车运行的稳定性和安全性，研究车轮多边形的检测识别方法具有重要意义。

目前，车轮多边形检测方法主要有两种，分别是基于轮轨垂向力的方法和基于振动加速度的方法。轮轨力法是在钢轨上粘贴应变片来检测多边形引起的轮轨冲击力，但检测结果受车轮直径、轨枕间距和应变片数量的影响较大[3]。振动加速度法有两种，一种是将加速度传感器安装在轨道上，检测轨道的振动信号，但难以避免邻轮的干扰；另一种是将加速度传感器安装在轴箱上，可以更直接地检测到车轮多边形引起的振动信号[4–5]。

振动加速度信号具有非线性、非平稳特性。经验模态分解（EMD）能够自适应地对信号进行分解，适用于处理非平稳信号。改进的集合经验模态分解（MEEMD）克服了EMD会产生模态混叠的缺点并且减少了伪分量，分解效果更好。支持向量机（SVM）是一种模式识别分类方法，GA-SVM使用遗传算法对SVM进行参数寻优，分类识别结果更加准确。……