地铁车辆轮缘厚度偏磨问题研究

余士鑫

（宁波市轨道交通集团有限公司运营分公司，浙江 宁波 315000）

一、2 号线整体轮对状态现况

2 号线一期电客车由于轮缘厚度异常磨耗问题，近一年来开展了批量的镟修作业导致部分车轮轮径值偏低，目前2 号线一期轮径平均值为824.39mm，轮缘厚度平均值为28.80mm。

二、近阶段轮缘厚度磨耗跟踪情况

2021 年4 月2 号线一期22 列（架修车暂不统计）电客车车轮轮缘厚度平均磨耗率为0.17mm，二期电客车车轮轮缘厚度磨耗为-0.01mm。为了尽可能减少误差，采用近3 个月的2 组数据做对比，平均公里数差为3 万公里。

（一）不同位置轮缘厚度的磨耗率统计

从以上数据可以看出每节车的一轮和八轮磨耗率较其他车轮偏高，原因是一轮和八轮作为本节车的导向轮，在车辆过弯和道岔时与钢轨的冲击较大。

（二）不同轮缘厚度的磨耗率统计

以0.5mm 为区间统计不同轮缘厚度的磨耗率，结果如图10 所示：

轮缘厚度在28mm-30mm 区间内的轮对数量较多，数据较其他区间更为可靠。从目前统计的规律可以看出，轮缘厚度在28-28.5mm，29-29.5mm，29.5-30mm 的区间内更为耐磨，基于2 号线轮径偏低的现状，低于28mm 的轮对建议镟修至28-28.5mm 区间。

（三）整车左右侧轮缘厚度的磨耗率统计

整车右侧的轮缘磨耗率较左侧偏高0.02mm，从平均值来看右侧轮缘厚度磨耗率较左侧略微偏高。根据目前的数据统计，左右偏磨现象不是很明显，没有出现普遍的右侧轮缘厚度偏低的情况，后续也将持续对左右轮缘厚度的磨耗差异进行跟踪分析。

1.寿命预测

因个别列车轮缘和轮径普遍偏小，根据目前的轮缘厚度磨耗率预测轮对的使用寿命。

2.寿命预测前提条件

（1）按照2 号线不落轮镟床镟修模板，轮径每镟5mm，轮缘增大1mm计算。

（2）车轮轮缘厚度运用限度最低为26mm，保留0.5mm 安全余量，为26.5mm，轮径低于786mm 无法镟修。

（3）轮缘厚度磨耗率按照最近3 万公里的磨耗速率进行计算。

（4）轮径磨耗约0.1mm-0.2mm/万公里，取平均为0.15mm/万公里，折算成轮缘厚度约为0.03mm/万公里。

（5）公式：[(当前轮径-786)/5+(当前轮缘厚度-26.5)]/（磨耗率+0.03）

3.若磨耗率为负数，则不进行统计

按照大修的周期要求，10 年或者160 万公里，现2 号线车辆公里数普遍在60-70 万公里的区间，还需跑90-100 万公里。根据目前的磨耗率进行寿命预测，绝大部分车轮将无法撑到大修就要更换。因此，延长2 号线轮对使用寿命的关键在于尽可能地降低轮缘厚度的磨耗。根据运营公里数进行反推，假设每列车都能再跑100万公里，则轮缘厚度磨耗率如下图所示：

如果要坚持到大修更换轮对，需要将轮缘厚度磨耗率控制在0.05mm/万公里。目前轮径值偏低的车辆无法支撑到大修进行更换轮对，因此需考虑大修前进行轮对更换。经调研，车辆段不具备退轮条件，建议以轮轴周转件的形式进行更换。

三、轮缘厚度异常磨耗处理措施

（一）近期轮缘厚度异常磨耗的应对措施

近期2 号线一期电客车轮缘厚度出现批量的异常磨耗，磨耗率最高达到0.5mm/万公里，多列车磨耗率上升到0.2mm/万公里左右。目前采取的措施如下：

1.正线运营车辆增开两列车轮缘润滑，线路方面已建议小曲线区间的钢轨涂油器出油频次由过8 列车/次增加至6 列车/次。

2.轮缘数据测量工作持续开展，目前是每天根据生产情况，测量1-2辆车的轮缘数据，进行轮缘厚度的磨耗跟踪分析工作。

3.对于磨耗率持续偏高的车辆，进行镟修，恢复轮对廓形然后重点关注之后的轮缘厚度磨耗情况。

（二）刚镟修的车轮涂抹轮缘润滑油磨耗率对比

020113 车和02025 车一单元进行了镟修，为对比镟修后的车轮，涂抹轮缘润滑油对轮缘厚度磨耗的影响，对020113 车踏面和轮缘之间手工涂抹了轮缘润滑油，02025 车不做处理。02011 车在镟修后涂抹轮缘润滑油，轮缘厚度的磨耗率比较平稳，02025 车磨耗偏高。因此镟修后人工涂抹轮缘润滑油的措施能够降低轮缘厚度的磨耗率，后续针对镟修后的车轮将采取人工涂油的方式，降低镟修后轮缘厚度的浪费。

（三）轮对数据可视化管理

轮对数据统计工作涉及的数据繁多，传统的Excel 数据分析方法工作重复性高，且错误率高，管理极为不方便。在如今大数据的时代背景下，尝试使用目前数据处理模块热度较高、易上手的编程语言来完成重复性的工作，并能更加方便、明显、直观地看到各项车轮数据以及磨耗率。目前检修二车间搭建出了一个轮对数据管理平台的网页基本框架，具体功能包括有各项数据的统计和总览，所有2 号线一期、二期车轮的轮缘厚度和轮径分布情况；预警轮缘厚度、轮径最低车轮；轮缘厚度、轮径范围搜索；左右、不同轮缘厚度类型的磨耗率计算；单个车轮的历史数据可视化。后续在使用该平台进行轮对数据管理的过程中，会对目前框架的优化，计划添加未来想要实现的功能，使数据管理平台变得更加智能。