基于BP神经网络的索道钢丝绳损伤研究

钢丝绳是客运架空索道的主要承载部件,其损伤情况关系着整条索道的安全。钢丝绳断丝数量关系到钢丝绳质量和报废,合理地进行钢丝绳损伤检测有助于保障索道安全运行,减少企业损失。文中通过合理选用隐含层神经元数目,调用匹配的激活函数,搭建单线固定抱索器索道钢丝绳断丝BP神经网络预测模型,获得不同参数下钢丝绳断丝情况,为制定合理的钢丝绳损伤检测时间提供参考。     

神经元网络钢丝绳断丝信号定量识别技术

在分析了钢丝绳电磁无损探伤技术的发展对检测系统提出的新问题之后，尝试了采用多层神经元网络改进Ｂ－Ｐ算法设计钢丝绳检测网络。讨论了加快网络收敛的主要措施。实验结果表明，采用神经元网络可以较好地解决钢丝绳断丝信号的定性、定量分析。     

基于小波分析的钢丝绳断丝信号检测

利用漏磁法检测钢丝绳断丝,利用小波变换的变焦特性和局部化性质对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的特性,可以聚焦到信号的细节,适合突变信号的时频分析处理.应用小波变换对钢丝绳断丝检测信号进行了奇异性分析,可以准确判断断丝位置和根数.     

钢丝绳断丝断口漏磁场分析计算

建立钢丝绳断丝口漏磁场的分析计算模型，分析并计算钢丝绳外部和内部断丝断口产生的漏磁场，它们将是钢丝绳断丝检测和定量识别的基础。     

基于无损检测的桥式起重机钢丝绳断丝检测系统

钢丝绳失效方式有2种：局部损失和截面积损失,最主要的失效方式是钢丝绳断丝。目前,钢丝绳断丝无损检测的方法很多,但只有漏磁场检测法较成热。鉴于此,以漏磁检测技术为基础进行断丝检测的研究。     

便携式钢丝绳断丝定量检测仪

本文介绍了一种用电磁无损检测法定量检测钢丝绳断丝的仪器,不但能检测到断丝位置,而且能判断断丝集中区内的断丝根数,当最危险段内的断丝根数超过安全规程时,可鸣叫报警。仪器定量分辨力高、工作稳定可靠。断丝定量准判率大于80%。     

GNDT钢丝绳电脑探伤仪在电梯检测中的应用

GNDT钢丝绳电脑探伤仪是结合现代计算机、通信、网络技术而生的一种钢丝绳无损检测仪器，可以在线无损检测钢丝绳内外部断丝、磨损、锈蚀、变形、松股、跳丝、材质变化等各种缺陷，并能利用计算机直接采样处理分析，可以实现对钢丝绳缺陷的智能诊断，更加准确的预测钢丝绳使用寿命，有效预防钢丝绳断绳事故的发生。     

钢丝绳断丝损伤定量检测技术

针对目前国内各种钢丝绳检测仪器的不足之处,选定了钢丝绳断丝损伤信号识剐的特征量,并介绍了信号处理和特征提取算法.提出了利用BP神经网络技术对检测信号进行分析处理的方法,提高了检测的精度和灵敏度.通过模拟和实际检测,断丝损伤识别的准确率达到了90%,验证了网络的可靠性和实用性.     

钢丝绳断丝报警仪

钢丝绳断丝缺陷在钢丝绳损伤状态中是十分常见的,各国对在线使用中的钢丝绳的断丝数量极限制定了相应的报废标准,如我国煤矿、起重机及架空索道都颁布了各自钢丝绳安全使用规程和规范。它要求使用中的钢丝绳断丝数     

钢丝绳在线无损检测系统的研究

研究钢丝绳断丝损伤实时在线检测的理论与方法,为钢丝绳断丝损伤检测提供了有效途径,并且建立了一套实用有效的钢丝绳无损检测系统.     

基于小波神经网络的钢丝绳断丝定性和定量检测

提出了钢丝绳断丝定性和定量分级检测的方案,并根据二者的特点给出了两种小波神经网络模型和权值学习算法.对定性检测,输入层和隐含层之间用小波函数作为权系数,两层之间无非线性;对定量检测,应用小波非线性,神经网的输入是特征向量和小波的内积.前者适于定性分类,后者适于特征与断丝程度之间定量关系的逼近.实验结果表明两种小波神经网络较一般的BP网络收敛速度快,外推能力强,识别精度好,这种方法成功地区分了内、外部断丝,极大地提高了断丝定量检测的准确度.     

钢丝绳断丝漏磁场的聚磁检测原理

论述漏磁场的聚磁检测原理,提出钢丝绳断丝漏磁场的聚磁检测方法,讨论聚磁器结构尺寸与钢丝绳绳股间漏磁场的消除以及断丝产生的漏磁场有效测量间的关系,实现了多种规格钢丝绳断丝漏磁场的高信噪比检测。     

承载钢丝绳在不同预张力下的弯曲疲劳损伤研究

以6×19+FC点接触式钢丝绳为研究对象,研究钢丝绳在不同预张力下的弯曲疲劳损伤行为,考察不同预张力对弯曲疲劳寿命、损伤量值、外层可见断丝数和钢丝之间的微动磨损的影响,探索其疲劳损伤机制.在自制的钢丝绳弯曲疲劳试验机上开展钢丝绳在不同预张力下的弯曲疲劳试验,采用钢丝绳无损检测仪和人工检测方法分别判定不同预张力下钢丝绳的弯曲疲劳寿命,采用光学显微镜和扫描电镜观察分析钢丝绳的疲劳损伤机制.结果表明,钢丝绳的弯曲疲劳寿命随着预张力的增大而减小,其损伤量值和外层可见断丝数随着弯曲疲劳次数的增加而增大,断丝均发生在外层钢丝与弯曲滑轮磨损严重处,断丝长度有集中现象;其疲劳断裂机理表明,钢丝绳内部钢丝之间的微动磨损亦是影响钢丝绳疲劳寿命的重要因素.     

一种钢丝绳断丝无损定量检测方法木

钢丝绳已广泛应用于电梯、起重机械、客运索道等相关行业,由其断丝、磨损等缺陷所引起的安全问题备受人们关注.采用低频透射式电涡流检测方法,设计一个探头沿径向对称布置的可调整式环形涡流探伤装置,克服了提离效应、边缘效应以及集肤效应对检测系统的影响.选取感应信号相对于激励信号的峰-峰值差和相位差作为特征量,采用数字式峰-峰值算法和占空比原理计算信号特征量.针对钢丝绳电涡流无损定量检测系统,采用断丝数量和断丝位置表征断丝缺陷,建立断丝缺陷与特征量、传感器参数、钢丝绳特性以及后两者间相对关系的广义甬数模型,通过最小二乘拟合法确定系统函数模型,结合空间等间隔采样技术定量分析断丝缺陷,并探讨了此检测系统相关参数的确定.设计了一套以计算机为核心的无损检测系统,针对自制钢丝绳进行实验研究.实验结果表明特征量确定合理、提取方法合适、广义函数模型有效、系统总体方案可行,为钢丝绳电涡流无损定量检测系统的实现和推广奠定了基础.     

钢丝绳断丝缺陷涡流检测方法

设计了一种在钢丝绳内主要感生轴向涡流的新型无损检测探头,为了确认其可行性,采用退化向量位(Ar)有限元法对钢丝绳涡流检测进行了数值模拟。基于仿真结果设计并制作了钢丝绳涡流检测探头,并通过检测带有断丝缺陷的钢丝绳模拟试件和实际钢丝绳验证了其有效性。仿真与实验结果表明,所开发的新型涡流检测探头对钢丝绳断丝缺陷检测非常有效。     

基于虚拟仪器技术和小波变换的钢丝绳断丝检测

将虚拟仪器技术应用于钢丝绳的断丝检测，利用虚拟仪器强大的数据分析功能，通过小波变换实现钢丝绳断丝信号的突变特征的提取。提高准确判别断丝位置与大小的能力。本系统以灵活的软件功能代替固化硬件，提高了系统的可靠性和测量精度。     

人机合作式钢丝绳断丝信号分析与定量识别

对钢丝绳断丝信号进行分析与识别,可分别由人或计算机完成。然而结合人和计算机各自的特长,合作对断丝信号进行分析与识别,将有助于提高识别精度,在工程应用中将更加安全和可靠。此外,人机合作不仅可识别断丝数,而且可在一定程度上获得更多的信息。     

钢丝绳内部断丝探伤传感器的设计

介绍了钢丝绳内部断丝传感器磁化工作点的设计后,讨论了提高钢丝绳内部断丝检测灵敏度与抑制股波干扰的方法。     

基于YOLOv5的岸边集装箱桥式起重机钢丝绳损伤检测方法

针对岸边集装箱桥式起重机钢丝绳传统监测方式存在着故障识别率低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的岸边集装箱桥式起重机钢丝绳损伤检测方法。首先,在骨干特征提取网络部分引入注意力机制CBAM,对重要的特征通道进行强化;其次,选用损失函数EIOU对训练模型进行优化;最后替换原YOLOv5算法使用的加权NMS算法,提高边框的位置精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5目标检测网络在钢丝绳损伤数据集上对断丝、磨损、畸变3种损伤类型的平均精度均值达90.3%,比原始的YOLOv5算法提高了3%,检测效果更优,实现了对钢丝绳更快速的识别,为今后开发岸边集装箱桥式起重机钢丝绳在线监测系统提供了一定的理论基础。     

多层缠绕钢丝绳间摩擦力的分析

对于大起升高的起重机起升机构，近年来采用折线卷筒多层缠绕布置形式的日趋增多，本文具体分析了多层缠绕时钢丝绳相互摩擦产生的磨损和断丝现象，给出了多层缠绕钢丝绳卷筒组设计及检测维护的注意事项。