国外对于轮对尺寸在线检测技术研究及应用已经较为成熟，国内轨道交通行业，特别是城市轨道交通行业轮对尺寸在线检测系统的应用还处于起步阶段。国内普遍采用光截图像测量技术实现对车轮外形轮廓、轮缘厚度、轮缘高度及踏面线轮廓度的非接触动态检测。而在南京地铁1号线电客车上轮对尺寸在线检测系统是以激光三角法位移为基础的测量技术[8]，如下图1-1。

图1-1  南京地铁检测系统结构图

2　轮对数据分析方法

南京地铁一号线自2005年9月3日试运营以来，发生车辆轮对的故障主要有踏面剥离、擦伤、磨耗及轮缘垂直磨损等。对轮对数据进行分析处理，可以提早发现故障，有效预防事故发生。一般可以通过轮对参数的检测方法决定轮对数据处理方法。国内外大致有以下分析处理方法：

1）利用小波变换分析法

光电方法的引入，可以动态地测量的直径的参数。但由于检测器所收集到的信号中常含有其它车轮的信号，数据处理时将会产生很大的误差。快速傅立叶变换可用于轮直径检测信号的去噪，但不适合车轮产生的非平稳随机信号。Zhifeng Zhanga等人试验结果表明小波分析提供了一个相比快速傅立叶变换的信号更好的去噪方法[9]。孙惠琴使用了时频分析方法的小波分析和Hilbert变换技术，对25T 型客车的轮对擦伤和动不平衡故障进行了诊断，通过对轮对擦伤数据、动不平衡和正常数据进行处理，处理结果显示了此方法可以有效地进行25T 型客车的故障诊断[10]。小波分析技术在车载故障诊断系统中具有广阔的应用前景。

2）神经网络技术

机车轮对故障诊断中运用BP神经网络技术，将故障诊断系统与神经网络技术相结合，利用神经网络的自学习、联想记忆和分布式并行信息处理等特点，解决传统故障诊断中存在的误诊率高、不确定性和实时性的问题也是提高机车轮对故障诊断系统性能的有效途径[11]。

 神经网络故障诊断系统结构图

3）利用图像处理技术检测轮对磨耗值

该检测方法采用基于CCD摄像头的采集系统，对轮对图像在计算机上进行识别、边缘提取等等手段，最终通过误差标定来获得轮到参数测量值。这种方法可以使轮对参数的测量精度达到0.1mm。

3  轮对镟修优化

Braghin等[12]通过对意大利ETR500型快速客运列车轮对的磨损进行数值仿真，发现如果在行驶20万公里后再对这些轮对进行镟修，则可以使其寿命增加一倍。Pascusal等[13]根据西班牙Talgo公司的机车轮对磨损数据进行分析，认为当轮对轮缘厚度减少到27.5mm时，再通过镟修恢复到30.5mm情况下，轮对维修总费用最小。国内为关于地铁轮对镟修优化的研究较少。王凌和许宏等[14]人基于高斯过程对地铁车辆进行磨耗建模，针对提出的轮对镟修控制限(δdh，δdf)策略，利用蒙特卡罗仿真优化分析。认为对于广州车轮材质为R8T的地铁车辆，当轮缘厚度减少到27～28.5 mm时，通过镟修将轮缘厚度恢复到30 mm，可延长轮对寿命13.2～15.3 年。文献综述

4　轮对数据管理模块现状

轮对管理信息系统应具备用户登录、数据录入、数据查询、用户管理等基本功能。随着轮对检测技术发展和管理需要，轮对数据管理模块被要求提供更多面向用户的功能。

黄小钢等人[15]根据我国高铁特点，应用先进计算机网络云计算技术，实现海量检测数据的共享，进而通过数据挖掘分析以预防轮对故障。