BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩電渦流無(wú)損定量檢測(cè)技術(shù)

提出了鋼絲繩斷絲定性和定量分級(jí)檢測(cè)的方案,并根據(jù)二者的特點(diǎn)給出了兩種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和權(quán)值學(xué)習(xí)算法。對(duì)定性檢測(cè),輸入層和隱含層之間用小波函數(shù)作為權(quán)系數(shù),兩層之間無(wú)非線性;對(duì)定量檢測(cè),應(yīng)用小波非線性,神經(jīng)網(wǎng)的輸入是特征向量和小波的內(nèi)積。前者適于定性分類,后者適于特征與斷絲程度之間定量關(guān)系的逼近。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:兩種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較一般的bp網(wǎng)絡(luò)收斂速度快,外推能力強(qiáng),識(shí)別精度好,這種方法成功地區(qū)分了內(nèi)、外部斷絲,極大地提高了斷絲定量檢測(cè)的準(zhǔn)確度。

采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鋼絲繩斷絲損傷進(jìn)行定量識(shí)別。首先將影響鋼絲繩斷絲損傷定量識(shí)別的6個(gè)主要因素作為輸入?yún)?shù),某截面的斷絲數(shù)量作為輸出參數(shù)建立起徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后利用matlab軟件編寫(xiě)該網(wǎng)絡(luò)的程序代碼,通過(guò)有限的學(xué)習(xí)樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,最后對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行識(shí)別。經(jīng)過(guò)確認(rèn),測(cè)試結(jié)果較好地反應(yīng)了鋼絲繩的斷絲損傷。

鋼絲繩定量無(wú)損檢測(cè)現(xiàn)狀分析 1 曹印妮， 2 張東來(lái)， 1 徐殿國(guó) 1哈爾濱工業(yè)大學(xué)電氣工程及自動(dòng)化學(xué)院，哈爾濱，150001 2哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院，深圳，518055 摘要：鋼絲繩無(wú)損檢測(cè)的目的是保證鋼絲繩的安全運(yùn)行，并在安全運(yùn)行的前提下盡量減少因過(guò)早 報(bào)廢而產(chǎn)生的浪費(fèi)，多年以來(lái)在鋼絲繩生產(chǎn)行業(yè)和應(yīng)用行業(yè)備受關(guān)注。本文對(duì)目前主流的鋼絲繩無(wú) 損檢測(cè)方法的檢測(cè)原理及特點(diǎn)進(jìn)行分析和比較，并給出各種方法的研究現(xiàn)狀和實(shí)踐效果，對(duì)90年代 以后提出的新檢測(cè)方法，如磁致伸縮法、聲發(fā)射-超聲法也進(jìn)行了討論。文章最后論述了目前鋼絲繩 定量無(wú)損檢測(cè)面臨的幾個(gè)重要問(wèn)題。 關(guān)鍵詞：鋼絲繩；無(wú)損檢測(cè)；定量檢測(cè)；霍爾傳感器；磁通門傳感器；磁致伸縮傳感器；聲發(fā)射-超 聲傳感器 presentresearchstatusofquantitativenon-destructive

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，提出了鋼絲繩損傷定量識(shí)別的新方法，建立了相應(yīng)的ｂｐ網(wǎng)絡(luò)模型。檢測(cè)實(shí)驗(yàn)證明，運(yùn)用該方法及其模型定量識(shí)別鋼絲繩的ｌｆ型損傷，準(zhǔn)確率高，自適應(yīng)性強(qiáng)，是一種有效的實(shí)用方法。

建立了鋼絲繩斷絲定量識(shí)別的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,重點(diǎn)從網(wǎng)絡(luò)輸入特征值的分析與優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集與測(cè)試集的合理選擇、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)的確定3個(gè)方面討論了優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與性能的方法。經(jīng)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及測(cè)試,證明了合理參數(shù)的選擇改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)性能,提高了鋼絲繩斷絲定量識(shí)別的精度,具有實(shí)際工程意義。

針對(duì)現(xiàn)階段鋼絲繩無(wú)損檢測(cè)中存在的門限值與概率模型中特征參數(shù)的選擇問(wèn)題,提出運(yùn)用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解決該問(wèn)題的一個(gè)方案.并研究了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)集的大小對(duì)門限值以及概率模型中特征參數(shù)準(zhǔn)確性的影響,還給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果.

神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其參數(shù)訓(xùn)練用于鋼絲繩無(wú)損檢測(cè)

本文主要通過(guò)介紹世界各國(guó)對(duì)鋼絲繩無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的研究,以此探討鋼絲繩所具備的缺陷以及無(wú)損檢測(cè)技術(shù)、發(fā)展歷程及現(xiàn)狀等,提出了在無(wú)損檢測(cè)鋼絲繩中所存在的主要問(wèn)題。

在分析了鋼絲繩電源無(wú)損探傷技術(shù)的發(fā)展對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)提出的新問(wèn)題之后，嘗試了采用多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)ｂ－ｐ算法設(shè)計(jì)鋼絲繩檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。討論了加快網(wǎng)絡(luò)收斂的主要措施。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可以較好地解決網(wǎng)絲繩斷絲信號(hào)的定性、定量分析。

針對(duì)目前鋼絲繩斷絲定量檢測(cè)中存在的問(wèn)題,充分利用主成分分析與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),提出了基于主成分分析與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的鋼絲繩斷絲定量檢測(cè)方法。采用主成分分析法對(duì)鋼絲繩斷絲信號(hào)的原始特征屬性進(jìn)行預(yù)處理,得到鋼絲繩斷絲信號(hào)主成分特征屬性,并以此作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,建立鋼絲繩斷絲信號(hào)主成分特征屬性與斷絲數(shù)目之間的關(guān)系,并對(duì)鋼絲繩斷絲數(shù)目進(jìn)行預(yù)測(cè)；主成分分析方法減少了原始特征屬性的維數(shù),消除了屬性之間的相關(guān)性；同時(shí),主成分特征屬性作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,也簡(jiǎn)化了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。實(shí)例測(cè)試結(jié)果表明,基于主成分分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鋼絲繩斷絲檢測(cè)方法與常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比,具有更高的檢測(cè)精度和更少的計(jì)算量。

研究了鋼絲繩斷絲損傷漏磁檢測(cè)信號(hào)的采集與存儲(chǔ)方法;提出鋼絲繩斷絲損傷信號(hào)的特征值,基于labview設(shè)計(jì)了鋼絲繩斷絲損傷信號(hào)特征值提取與處理系統(tǒng);建立了鋼絲繩斷絲損傷定量識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過(guò)鋼絲繩第1、2層斷絲檢測(cè)試驗(yàn)對(duì)研究的信號(hào)處理系統(tǒng)予以驗(yàn)證。

鋼絲繩斷絲檢測(cè)儀采集到的信號(hào)有高頻低通等噪聲信號(hào)的干擾,經(jīng)過(guò)小波分解、重構(gòu)后濾出干擾信號(hào),采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)鋼絲繩檢測(cè)信號(hào)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以較好地解決鋼絲繩斷絲信號(hào)的定量分析,最后給出了監(jiān)測(cè)信號(hào)頻譜上斷絲信號(hào)的定量識(shí)別方法。經(jīng)反復(fù)實(shí)驗(yàn),檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況基本一致,證明該檢測(cè)方法能較準(zhǔn)確地對(duì)鋼絲繩斷絲做出定量識(shí)別。

提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜交建模方法,并對(duì)某電子設(shè)備的鋼絲繩隔振系統(tǒng)滯后恢復(fù)力進(jìn)行建模研究。利用周期載荷試驗(yàn)數(shù)據(jù),通過(guò)參數(shù)識(shí)別確定系統(tǒng)非線性滯后恢復(fù)力的骨架模型。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)恢復(fù)力中難以參數(shù)建模的特性進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,從而得到系統(tǒng)恢復(fù)力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雜交模型。利用得到的雜交模型對(duì)隔振系統(tǒng)在周期載荷和寬頻隨機(jī)載荷下的響應(yīng)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析與比較,結(jié)果顯示雜交模型具有較好的預(yù)測(cè)精度。

作為電梯中的重要構(gòu)件,同時(shí)也是高危險(xiǎn)部件的鋼絲繩,其使用狀態(tài)的安全與否,在很大程度上關(guān)系著廣大乘客的財(cái)產(chǎn)和生命安全。因此在電梯檢測(cè)中,對(duì)鋼絲繩的檢測(cè)要求較高。在電梯鋼絲繩檢測(cè)中,電磁無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的使用可很大程序上的提升鋼絲繩檢測(cè)的準(zhǔn)確率和工作效率,進(jìn)而確保電梯設(shè)備安全。本文分析了國(guó)內(nèi)外鋼絲繩無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀并探討了無(wú)損檢測(cè)中存在的問(wèn)題,提出了加強(qiáng)鋼絲繩檢測(cè)的重要性和完善電梯鋼絲繩數(shù)據(jù)庫(kù)的解決方案。

前言當(dāng)今人們的生活更趨向于便利化和電氣化,在生活中對(duì)電梯的依賴程度也越來(lái)越大。但也正是因?yàn)閷?duì)電梯的頻繁使用,電梯事故也頻繁發(fā)生,究其原因,主要與電梯的承載繩索不能夠正常工作或者出現(xiàn)磨損等有關(guān)。因此,人們把對(duì)電梯的技術(shù)改進(jìn)著眼于電梯鋼絲繩的檢測(cè)探索中來(lái)?？箟盒浴⒛湍バ?、抗老化性等是電梯鋼絲繩需要具有的幾個(gè)最基本的特性,為了保證鋼絲繩這幾種特性保持在可以正常工作的狀態(tài),需要按時(shí)對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)并及時(shí)維修,如有需要應(yīng)立即更換。應(yīng)

隨著電梯在高層建筑中的廣泛應(yīng)用,電梯安全問(wèn)題也引起了人們的高度關(guān)注;鋼絲繩作為驅(qū)動(dòng)電機(jī)與轎廂的唯一連接件,且在使用過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生磨損、銹蝕、斷絲等種種缺陷,因此,對(duì)鋼絲繩的運(yùn)行狀況進(jìn)行檢測(cè)是非常有必要的。傳統(tǒng)的目測(cè)檢測(cè)方法勞動(dòng)強(qiáng)度大、漏檢率高,已不能滿足社會(huì)發(fā)展需要,無(wú)損檢測(cè)逐漸成為鋼絲繩檢驗(yàn)的新方向。

對(duì)電梯鋼絲繩檢測(cè)技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,研究了電磁無(wú)損檢測(cè)技術(shù)在電梯鋼絲繩檢驗(yàn)中的應(yīng)用,通過(guò)采集電梯鋼絲繩數(shù)據(jù),建立相應(yīng)的鋼絲繩數(shù)據(jù)庫(kù)模型,從而更好地指導(dǎo)電磁無(wú)損檢驗(yàn)設(shè)備——探傷儀在檢驗(yàn)中的實(shí)際操作過(guò)程,提高檢測(cè)的準(zhǔn)確度和便捷性。

河南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） i 鋼絲繩斷絲無(wú)損檢測(cè)裝置設(shè)計(jì) 摘要 隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，鋼絲繩的應(yīng)用越來(lái)越廣，與此同時(shí)其安全性越來(lái) 越受到人們的關(guān)注。為了實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)鋼絲繩斷絲，介紹了鋼絲繩無(wú)損檢測(cè) 的分類和無(wú)損檢測(cè)的發(fā)展歷程和趨勢(shì)。本設(shè)計(jì)基于漏磁原理，利用霍爾傳感 器檢測(cè)漏磁信號(hào)，采用模擬的傳感器漏磁信號(hào)，即直接給電路輸入電壓信號(hào)， 經(jīng)過(guò)后續(xù)電路和軟件處理后，完成了鋼絲繩斷絲無(wú)損檢測(cè)的設(shè)計(jì)任務(wù) 信號(hào)處理系統(tǒng)主要由三運(yùn)放高共模抑制比放大電路和低通濾波電路構(gòu) 成，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋼絲繩斷絲信號(hào)的放大和濾波，經(jīng)過(guò)放大、濾波處理后的信號(hào) 經(jīng)過(guò)adc0809進(jìn)行a/d轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)接入單片機(jī)at89c51，經(jīng)過(guò)軟 件編程后，單片機(jī)控制數(shù)碼管將電壓數(shù)值顯示出來(lái)，并通過(guò)led燈亮的多少 來(lái)判斷鋼絲繩斷絲情況 編寫(xiě)的程序首先在proteus軟件上進(jìn)行仿真，在理論上實(shí)現(xiàn)ad

提出了一種基于紋理特征提取的圖像處理技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進(jìn)行鋼絲繩檢測(cè)的新方法。首先利用圖像處理的方法對(duì)在役鋼絲繩圖像進(jìn)行預(yù)處理,以減小或消除噪聲的影響,然后提取圖像的紋理特征值——熵和平滑度,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)判斷鋼絲繩表面是否有斷絲或銹蝕等缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該檢測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中能代替人工目測(cè),使用方便,能夠滿足實(shí)時(shí)要求,具有一定的理論和實(shí)踐意義。

針對(duì)非線性預(yù)測(cè)問(wèn)題,提出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型,通過(guò)對(duì)鋼絲繩磨損度的時(shí)間序列預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)了故障預(yù)報(bào)。實(shí)踐表明:小波網(wǎng)絡(luò)具有更快的收斂速度和更高的預(yù)報(bào)精度,仿真結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相比最大相對(duì)誤差為4.23%,預(yù)報(bào)精度滿足要求。

鉆井鋼絲繩在使用過(guò)程中由于條件惡劣等因素,會(huì)大大縮短使用壽命。根據(jù)現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)對(duì)鋼絲繩進(jìn)行使用及檢測(cè)維護(hù)管理,在很大程度上依賴人工經(jīng)驗(yàn)和判斷,對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)工況不能精確預(yù)估。本文介紹了一種新型鉆井鋼絲繩量化探傷技術(shù)及國(guó)內(nèi)外鋼絲繩檢測(cè)設(shè)備的發(fā)展和現(xiàn)狀,為鉆井鋼絲繩檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展提出建議。

針對(duì)鋼絲繩在電磁無(wú)損檢測(cè)中,檢測(cè)結(jié)果信噪比不高,缺陷不易識(shí)別的問(wèn)題,提出了基于高靈敏度、高性噪比的隧道磁電阻(tmr)傳感器的鋼絲繩無(wú)損檢測(cè)方法。選取材料和結(jié)構(gòu)與鋼絲繩相似的鋼棒對(duì)檢測(cè)方法開(kāi)展研究,通過(guò)傳感器的不同布局方式對(duì)漏磁場(chǎng)的軸向與徑向分量進(jìn)行測(cè)量,并開(kāi)展傳感器在不同提離距離下對(duì)缺陷的表征測(cè)試試驗(yàn);結(jié)合理論對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,最終確定鋼絲繩缺陷檢測(cè)的方法,對(duì)不同直徑且存在內(nèi)外部損傷缺陷的鋼絲繩實(shí)例進(jìn)行檢測(cè),驗(yàn)證該檢測(cè)方法在鋼絲繩無(wú)損檢測(cè)應(yīng)用中的實(shí)用性,為鋼絲繩的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)提出參考。