钢丝绳断丝检测研究与虚拟仪器开发

论文摘要

钢丝绳用途广泛，在矿山、冶金、交通运输、港口、旅游等行业发挥着非常关键的作用。钢丝绳复杂的结构和恶劣的工作环境使其在使用中容易出现磨损、锈蚀、疲劳、断丝等各种损伤，导致其强度下降，造成安全隐患。运行中的钢丝绳一旦断裂，会造成非常严重的人员伤亡和经济损失。因此，钢丝绳无损检测成为了既有理论意义又有实用价值的重要研究课题，具有重要的社会意义和经济意义。本文着重研究钢丝绳断丝损伤这一损伤形式。在分析和论述钢丝绳断丝损伤形式以及漏磁检测原理的基础上，深入地研究了钢丝绳励磁及检测技术、断丝损伤信号处理方法及神经网络定量识别技术，由此，开发了钢丝绳断丝损伤识别虚拟仪器系统。首先，从理论上分析了钢丝绳断丝漏磁检测原理及其漏磁场特征，建立了等效磁路模型，在此基础上，研制了永磁式周向均匀励磁的励磁器，通过试验验证了励磁器的磁化能力；选用线性集成霍尔元件检测断丝漏磁场信号，分析了霍尔元件布置方式及数量对检测结果的影响，进而设计了检测器及信号预处理系统，实现了钢丝绳断丝源信号的检测，消除部分干扰信号。其次，利用小波分析法在处理非平稳信号上的优势，建立了解决小波多层分解后各层高频系数量化问题的可变阈值方程，在此基础上开发了小波消噪算法滤除钢丝绳断丝损伤中的高频干扰信号，通过在LabVIEW中调用Matlab程序，以软件代替硬件实现了钢丝绳断丝损伤信号的消噪。再次，研究了钢丝绳断丝损伤信号特征量，提出了小波能量这一新的特征量，并给出了计算方程，基于LabVIEW开发了信号特征量提取算法，并利用Matlab神经网络工具箱建立了钢丝绳断丝损伤定量识别的多层BP神经网络模型，结合LabSQL和Access数据库技术，在LabVIEW中利用数据库强大的数据容量实现了网络的大规模训练，并验证了网络的准确性和稳定性。最后，以美国NI公司PXI-6281多功能数据采集卡为基础，开发了钢丝绳断丝损伤信号采集系统，在此基础上，利用可视化软件LabVIEW开发了整套钢丝绳断丝检测虚拟仪器系统。该系统由数据采集和存储子系统，信号处理子系统，数据库子系统等几个部分组成，这三大子系统既可以单独作用完成用户所需的特定功能，也可共同作用实现钢丝绳断丝检测的整个过程，所以，此系统人机界面友好，操作方便，功能强大，检测自动化程度高，实现了钢丝绳断丝损伤检测的功能一体化和智能化，极大地方便了工程中钢丝绳的断丝损伤检测。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题来源
• 1.2 课题概述
• 1.2.1 课题的提出
• 1.2.2 研究的目的及意义
• 1.3 钢丝绳无损检测的国内外研究现状及其发展趋势
• 1.3.1 国外发展概况
• 1.3.2 国内发展概况
• 1.3.3 发展趋势
• 1.4 本文研究的主要内容
• 第二章 钢丝绳断丝损伤漏磁检测原理
• 2.1 钢丝绳损伤形式
• 2.2 钢丝绳断丝损伤漏磁场分析
• 2.2.1 铁磁材料的磁化特性
• 2.2.2 钢丝绳断丝损伤漏磁场特征及影响因素
• 2.3 钢丝绳断丝漏磁检测原理
• 2.4 本章小结
• 第三章 励磁器及检测器设计
• 3.1 钢丝绳断丝损伤励磁器设计
• 3.1.1 励磁磁路结构的确定
• 3.1.2 励磁器的材料选择和尺寸确定
• 3.1.3 励磁器等效磁路模型分析
• 3.1.4 励磁器励磁能力的检测
• 3.2 钢丝绳断丝损伤检测器设计
• 3.2.1 霍尔元件的磁敏感特性
• 3.2.2 集成霍尔元件的特性参数
• 3.2.3 霍尔元件布置方式和数量选择
• 3.2.4 检测器结构设计
• 3.2.5 信号预处理电路
• 3.2.6 信号调理电路
• 3.3 本章小结
• 第四章 钢丝绳断丝损伤信号采集系统设计
• 4.1 数据采集系统简介
• 4.2 数据采集系统设计方案
• 4.2.1 数据采集系统硬件设计
• 4.2.2 数据采集系统软件设计
• 4.3 本章小结
• 第五章 钢丝绳断丝损伤信号小波分析
• 5.1 小波理论概述
• 5.2 小波消噪原理
• 5.3 小波消噪算法
• 5.3.1 阈值的选取规则
• 5.3.2 阈值函数的选取
• 5.3.3 算法研究
• 5.4 小波能量
• 5.5 本章小结
• 第六章 钢丝绳断丝损伤定量识别
• 6.1 神经网络概述
• 6.2 BP 神经网络
• 6.2.1 BP 网络结构
• 6.2.2 BP 网络的学习过程
• 6.3 BP 神经网络的 Matlab 实现
• 6.3.1 BP 神经网络设计过程
• 6.3.2 BP 神经网络泛化
• 6.4 钢丝绳断丝损伤定量检测 BP 神经网络模型的建立
• 6.4.1 输入参数选择
• 6.4.2 输出参数的确定
• 6.4.3 神经网络模型的建立
• 6.5 神经网络模型的训练及其测试
• 6.5.1 神经网络的训练
• 6.5.2 神经网络的测试与结果分析
• 6.6 本章小结
• 第七章 基于 LabVIEW 的钢丝绳断丝检测虚拟仪器开发
• 7.1 虚拟仪器概述
• 7.1.1 虚拟仪器的概念和特点
• 7.1.2 虚拟仪器的构成及分类
• 7.2 LabVIEW 概述
• 7.3 钢丝绳断丝检测虚拟仪器系统开发的总体方案
• 7.4 系统控制面板开发
• 7.5 系统各功能模块开发
• 7.5.1 数据采集和存储模块
• 7.5.2 报警模块
• 7.5.3 波形回放模块
• 7.5.4 峰值位置检测模块
• 7.5.5 信号处理分析模块
• 7.5.6 数据库管理模块
• 7.6 生成可执行文件
• 7.6.1 应用程序的生成
• 7.6.2 程序安装包的生成
• 7.7 Web 上发布程序
• 7.8 虚拟系统可行性验证
• 7.9 本章小节
• 第八章 结论与展望
• 8.1 工作总结
• 8.2 工作展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢