滑动电接触是工业自动化设备中非常重要的构件,其电接触质量的好坏将直接影响工业设备的安全运行及工业生产效率。当前对于电接触质量的评估主要是对电接触滑轨表面损伤进行健康监测。滑动电接触轨道表面损伤主要由滑块与轨道的磨损、刨削及烧蚀产生,由于滑轨工作在极端条件(多场耦合干扰、滑动速度高达数km/s、脉冲电流达数十k A)环境下,目前对于滑轨表面损伤的微小损伤还没有一种特别完善的识别方案。针对滑动电接触滑轨表面出现的微小损伤,本文结合能够真实模拟滑动电接触滑轨极端工作环境的高速滑动电接触试验机,开展了在极端条件下对滑轨表面出现的瞬态微小损伤进行在线识别方法的研究。为了实现对滑轨表面损伤的在线识别,本文在总结国内外结构健康诊断方法的基础上,研究分析了传统基于结构动态特性不能有效识别结构微小损伤的不足,提出改进的基于滑轨动态特性的滑轨表面在线损伤识别方法。首先采用能够识别滑轨振动信号局部特征的小波分析方法对信号进行小波包二层分解,然后利用对微小信号响应度高的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)方法对信号瞬时振幅与瞬时频率求解,由各测量点振动信号瞬时振幅、瞬时频率在时间域上“突变”来完成对滑轨表面损伤的在线识别及定位。由于滑轨处在滑动电接触结构的内部,且受到脉冲大电流引起的强电磁冲击力,给滑轨振动信号的采集造成了巨大制约。为了准确提取滑轨表面的瞬时振动信号,本文采用抗强电磁场干扰的压电加速度传感器对滑轨振动信号进行采集,并基于有限元分析方法研究分析了在滑动电接触在外加预紧力作用下滑轨的振动特性变化。由仿真结果知,在实验中施加液压预紧力可以提高对滑轨瞬态振动信号提取的准确度。应用基于本文所提方法的滑轨损伤在线识别系统进行多次实验,比较首次实验与多次实验后滑轨瞬态振动信号的变化,以及实验前后滑轨表面实际图片对比,实验结果与理论分析存在一致性。该研究结果可为其它复杂环境下的结构损伤在线识别提供参考。