基于小波分析的钢丝绳断丝检测技术研究

分析了钢丝绳的断丝检测原理,结合目前钢丝绳断丝检测存在的主要问题,提出了基于小波分析的钢丝绳断丝检测方法。在实际检测时,利用正交小波变换与多分辨分析对信号进行分解,剔除断丝信号中的噪声信号后,对信号进行重构。应用这种方法可以准确检测出钢丝绳是否断丝及断丝位置和程度,从而对钢丝绳的性能做出准确的判断,以避免断丝的误判断造成严重的事故和损失。     

钢丝绳断丝检测技术的研究

介绍漏磁法检测钢丝绳断丝技术 ,应用小波变换对钢丝绳断丝检测信号进行了时频分析     

钢丝绳断丝检测信号的小波分析

介绍了小波变换的基本概念 ,应用小波变换对钢丝绳断丝检测信号进行了奇异性分析     

矿用钢丝绳断丝故障检测新方法研究

针对矿用钢丝绳断丝故障检测过程中,故障信号往往存在基线漂移和脉冲噪声,借鉴传统小波去噪的思想,提出了一种基于数学形态和提升小波分析算法的矿用钢丝绳断丝故障检测方法,论述了其检测原理和实现方法。仿真结果表明,该方法去噪效果明显,能明显提高对钢丝绳断丝故障判断的准确性。     

钢丝绳断丝损伤信号特征量提取方法研究

以钢丝绳断丝损伤信号特征量提取为研究背景,给出了将基于小波包分解的信号奇异值熵作为断丝信号特征量的理论分析过程。通过试验数据分析,表明将峰值、波宽、波形下面积以及奇异值熵相结合能够较好地分辨出钢丝绳的断丝数量。     

基于BP神经网络的钢丝绳断丝模式识别

钢丝绳断丝检测仪采集到的信号有高频低通等噪声信号的干扰,经过小波分解、重构后滤出干扰信号,采用BP神经网络算法设计钢丝绳检测信号网络系统。实验结果表明,采用BP神经网络算法可以较好地解决钢丝绳断丝信号的定量分析,最后给出了监测信号频谱上断丝信号的定量识别方法。经反复实验,检测结果与实际情况基本一致,证明该检测方法能较准确地对钢丝绳断丝做出定量识别。     

矿井提升机钢丝绳损伤在线检测方法研究

针对矿井提升钢丝绳损伤检测的难题,提出了一种漏磁检测技术与机器视觉检测法相结合的在线检测方法,解决单一检测方法漏检或误检的问题。为了验证漏磁检测方法的有效性,对钢丝绳断丝漏磁信号进行小波降噪,提取断丝信号峰值、峰峰值和波形面积特征,用遗传算法优化的 BP 神经网络对其进行定量识别。结果表明：钢丝绳断丝定量识别的最大相对误差为 5.23%。为了验证机器视觉检测法的有效性,对钢丝绳损伤图像进行滤波、灰度等预处理,以及图像分割和边缘检测处理,实现了损伤面积的准确定量识别。     

矿用钢丝绳断丝信号检测与处理技术

针对目前国内各种钢丝绳断丝检测仪的缺陷 ,提出了应用小波变换和神经网络技术对检测信号世行分析处理的方法 ,以提高仪器的精度和灵敏度     

基于Shannon熵的钢丝绳断丝损伤信号小波包去噪研究

以钢丝绳断丝损伤信号去噪方法为研究背景,采用基于Shannon的小波包分解进行信号的降噪处理。Shannon熵作为信息代价函数,进行最优基的选取。建立差值信号Shannon熵与阈值之间的关系曲线,发现差值信号Shannon熵越大则表明该阈值去噪效果越好。采用均方根误差对去噪结果进行评价,验证了该去噪方法在钢丝绳断丝损伤信号降噪处理时的实用性。     

基于小波模极大值钢绳芯输送带磁记忆信号的奇异性检测

金属磁记忆技术是检测钢绳芯输送带故障的一种重要方式,小波变换的多尺度瞬态分析为检测磁记忆信号突变点提供了最合适的方法。阐述了基于小波变换模极大值的信号奇异性检测理论,通过应用小波模极大值对钢绳芯磁记忆信号进行奇异性检测,可以准确得到故障点的位置。仿真结果表明,该方法对判断钢绳芯接头发生抽动和断丝位置非常有效。     

钢丝绳漏磁检测信号的处理

漏磁检测是无损检测中的一种重要方式,采用漏磁法对钢丝绳进行检测时,关键问题是对漏磁信号的处理,应用小波变换和小波网络技术对漏磁检测信号进行分析处理,形成良好的网络,然后对钢丝绳进行检测,结果达到了一定的准确度,表明漏磁检测信号处理技术在实际应用中具有可行性。     

基于小波变换的钢丝绳检测信号分析

介绍了小波变换的基本概念,利用小波变换的变焦特性和局部化性质对漏磁法钢丝绳检测信号进行了多分辨率分析。结果表明,该方法在奇异信号检测和局部化分析方面具有优异特性,小波变换可以聚焦到信号的细节,适合突变信号的时频分析处理。     

基于BP神经网络的钢丝绳断丝信号处理

研究了钢丝绳断丝损伤漏磁检测信号的采集与存储方法;提出钢丝绳断丝损伤信号的特征值,基于LabVIEW设计了钢丝绳断丝损伤信号特征值提取与处理系统;建立了钢丝绳断丝损伤定量识别的神经网络模型。通过钢丝绳第1、2层断丝检测试验对研究的信号处理系统予以验证。     

矿用钢丝绳探伤仪标定方法的研究

介绍了钢丝绳损伤检测的原理。分析了影响钢丝绳损伤信号的各种因素,对断丝根数、断口宽度和断丝分布合理的配置,设计了标样钢丝绳,采集标样绳损伤信号。介绍了支持向量回归机SVR的原理,通过SVR对断丝根数与检测信号特征值定量分析。将定量分析涉及参数保存为标定文件。调用标定文件参数对该型号钢丝绳检测信号进行数据处理,经测试可基本实现钢丝绳损伤的定量识别。     

基于BP神经网络的钢丝绳断丝定量检测

针对目前钢丝绳断丝检测定量识别中存在的问题，提出了基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤信号的模式识别方法.运用MATLAB工具箱建立了钢丝绳断丝损伤定量识别的BP网络模型，通过模拟和实际检测，断丝损伤识别的准确率达到86.9%，验证了网络的可靠性和实用性.     

丰峪矿架空乘人装置钢丝绳缺陷检测系统研究

架空乘人装置钢丝绳承担动力传输及乘人载荷,使用时会出现磨损、锈蚀、断丝等缺陷,给架空乘人装置使用安全带来一定的不利影响。为了提升架空乘人装置使用安全性,实现钢丝绳缺陷快速、精准监测,在基于磁平衡原理、股波定位基础上,提出一种钢丝绳缺陷检测系统,并对系统探测原理,结构、软件构成等进行详细阐述。现场应用表明,该缺陷检测系统检测精度高、检测数据重复率达98%,检测结果可为钢丝绳保养、维修、更换提供依据。     

钢丝绳断丝检测装置的研究

讨论了钢丝绳断丝信号与噪声的频率与幅值特征，分析了断丝在线检测中的漏检与误差的原因，对研制的ＧＤＹ型钢丝断线检测仪作一简介，并提出了减少漏检与误检的一些测量措施。