本文關鍵詞：礦用鋼絲繩缺陷識別的金屬磁記憶檢測技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為一種彈性空間螺旋狀結構的鐵磁制品,鋼絲繩具有負載傳遞距離長、承載安全系數(shù)大、抗拉強度高、環(huán)境適應能力強等優(yōu)點而被普遍應用在牽引系統(tǒng)、運輸有效載荷等領域,煤礦安全生產(chǎn)中,猴車、提升機系統(tǒng)以及卷揚機等都會用到鋼絲繩。在長期的工作過程中,鋼絲繩受到了各種不確定交變應力、環(huán)境腐蝕、機械撞擊以及摩擦等影響,致使礦用鋼絲繩經(jīng)常出現(xiàn)斷絲、磨損、銹蝕以及應力集中等損傷,再加上鋼絲繩本身的特殊結構和特殊使用地位,鋼絲繩一旦出現(xiàn)斷絲損傷,將會加快鋼絲繩的斷裂失效,進而導致煤礦重大事故的發(fā)生。所以對鋼絲繩的斷絲以及應力集中區(qū)的準確檢測與診斷,減少和避免鋼絲繩事故的發(fā)生具有重要意義。鋼絲繩的斷絲損傷和應力集中是鋼絲繩發(fā)生失效的主要原因,目前鋼絲繩斷絲檢測的主要方法是漏磁檢測,但是鋼絲繩發(fā)生的失效原因異常復雜且涉及學科門類多,僅根據(jù)磁場強度與鋼絲繩損傷程度間的關系很難說明其是否存在斷絲,因此至今也未能形成一套完整且有效的檢測方法和檢測理論,而且現(xiàn)有的各種鋼絲繩檢測儀器在實際煤礦安全生產(chǎn)中的檢測事實也證明現(xiàn)有的檢測儀器效率低、可靠性不高、通用性差。本文根據(jù)一種新的鐵磁材料無損檢測技術——金屬磁記憶檢測技術,以礦用鋼絲繩最大危害性、最常見失效形式——斷絲缺陷為主要研究對象,分別在礦用鋼絲繩斷絲區(qū)的金屬磁記憶信號理論分布、金屬磁記憶實測信號降噪處理、檢測傳感電路及裝置的設計、檢測軟件的設計和斷絲數(shù)的識別等方面進行了理論研究和實驗研究。根據(jù)磁偶極子模型仿真了礦用鋼絲繩斷絲區(qū)的金屬磁記憶信號的理論分布,分析了鋼絲繩疲勞裂紋區(qū)的斷絲直徑與斷絲數(shù)對金屬磁記憶信號的影響仿真圖形,并根據(jù)閱讀的參考文獻總結了3種可用于診斷鋼絲繩斷絲損傷區(qū)的方法。對愛德森檢測儀EMS-2003采集到的具有斷絲缺陷的鋼絲繩信號進行了降噪處理。金屬磁記憶檢測技術屬于弱磁檢測,使用金屬磁記憶檢測技術對鋼絲繩實時在線檢測時,檢測信號中包括許多干擾而使金屬磁記憶信號失真。本文提出了一種改進的集合經(jīng)驗模態(tài)分解方法對檢測信號進行降噪處理,降噪曲線表明檢測信號中的高頻分量可被完全濾除,并與小波降噪進行了對比,其降噪信噪比不如改進的集合經(jīng)驗模態(tài)分解方法,所以提出的改進集合經(jīng)驗模態(tài)分解方法更適合對弱磁信號進行降噪。為了能夠在線檢測鋼絲繩是否正常并抑制鋼絲繩運行過程中股波、自身抖動以及外界磁場等干擾,設計了一種陣列差分式檢測傳感裝置,并介紹了差分電路的設計原理以及芯片選型,利用此電路對自制斷絲數(shù)的鋼絲繩進行信號采集,隨后利用一對一支持向量機對斷絲數(shù)分類,通過與其他檢測技術與識別方法的對比,可知其具有良好的識別效果。設計了在ARM11處理器、嵌入式Linux系統(tǒng)下位機運行的Qt程序,程序主要顯示傳感電路采集的信號數(shù)據(jù)、超值報警以及設置相關參數(shù)。
【關鍵詞】：礦用鋼絲繩 金屬磁記憶 磁偶極子 降噪 斷絲數(shù)識別 支持向量機
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD532;TG115.284
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題的研究背景和意義11-12
• 1.1.1 課題的研究背景11-12
• 1.1.2 課題的研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 鋼絲繩檢測技術12-14
• 1.2.2 金屬磁記憶檢測技術14-15
• 1.2.3 金屬磁記憶檢測研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.4 目前鋼絲繩檢測存在的問題16-17
• 1.3 本論文研究內(nèi)容與章節(jié)安排17-19
• 1.3.1 研究內(nèi)容17-18
• 1.3.2 章節(jié)安排18-19
• 第二章 鋼絲繩金屬磁記憶信號19-27
• 2.1 金屬磁記憶機理19-20
• 2.2 磁偶極子研究模型20-25
• 2.2.1 損傷區(qū)位錯分布20-21
• 2.2.2 磁偶極子磁場分布21-23
• 2.2.3 局部損傷金屬磁記憶信號特征23-24
• 2.2.4 斷絲區(qū)磁場理論分布24-25
• 2.3 鋼絲繩損傷區(qū)識別方法25-26
• 2.4 本章小結26-27
• 第三章 鋼絲繩金屬磁記憶信號去噪27-39
• 3.1 小波降噪27-30
• 3.1.1 小波變換27-28
• 3.1.2 小波分解多分辨率分析28-29
• 3.1.3 金屬磁記憶信號小波降噪29-30
• 3.2 集合經(jīng)驗模態(tài)分解降噪30-37
• 3.2.1 經(jīng)驗模態(tài)分解30-31
• 3.2.2 集合經(jīng)驗模態(tài)分解31-34
• 3.2.3 信號EEMD降噪34-37
• 3.3 降噪結果對比37-38
• 3.4 本章小結38-39
• 第四章 鋼絲繩檢測裝置設計39-53
• 4.1 測量裝置設計39-40
• 4.2 測量部分電路設計40-51
• 4.2.1 傳感器節(jié)點框圖40-41
• 4.2.2 傳感器電路設計41-50
• 4.2.3 電路板實物50-51
• 4.3 陣列傳感器分析51-52
• 4.3.1 差分方式51-52
• 4.3.2 盲區(qū)測試52
• 4.4 本章小結52-53
• 第五章 檢測軟件設計53-67
• 5.1 圖形用戶界面53-54
• 5.2 PC開發(fā)平臺54-56
• 5.2.1 嵌入式操作系統(tǒng)54-55
• 5.2.2 常用Linux指令和應用程序55
• 5.2.3 關于一些配置55-56
• 5.3 Qt程序開發(fā)56-66
• 5.3.1 Qt簡介56-58
• 5.3.2 選擇的開發(fā)包58-60
• 5.3.3 程序編寫60-65
• 5.3.4 下位機程序移植步驟65-66
• 5.4 本章小結66-67
• 第六章 鋼絲繩斷絲數(shù)識別67-83
• 6.1 涉及算法概述67-73
• 6.1.1 遺傳算法的基本原理67-68
• 6.1.2 粒子群優(yōu)化算法的基本原理68-70
• 6.1.3 網(wǎng)格搜索算法的基本原理70
• 6.1.4 支持向量機的基本原理70-73
• 6.2 LibSVM73-75
• 6.2.1 LibSVM簡介73
• 6.2.2 LibSVM的使用73-75
• 6.3 鋼絲繩斷絲數(shù)識別75-82
• 6.3.1 LibSVM特征選取75-77
• 6.3.2 斷絲數(shù)分類77-82
• 6.4 本章小結82-83
• 第七章 總結與展望83-85
• 7.1 總結83-84
• 7.2 展望84-85
• 參考文獻85-91
• 附錄91-93
• 致謝93-95
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文95

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本文編號：356209