基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置及方法与流程

文档序号:11946093阅读:247来源:国知局
基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置及方法与流程
本发明涉及一种拉索内部钢丝锈蚀病害检测技术,尤其涉及一种基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置及方法。
背景技术
:内部钢丝腐蚀(或锈蚀)是拉索的主要病害之一;钢丝腐蚀病害出现后,会导致拉索的承载力降低、安全系数变小,钢丝腐蚀病害严重时,甚至会出现断丝,如不及时处治,最终将导致拉索断裂,严重影响桥梁结构安全;对于钢丝腐蚀病害的处治,前提是对拉索内部的钢丝腐蚀病害进行检测。综观现有技术,在役拉索内部腐蚀检测的技术主要有:声发射法、射线法、导波法、磁性检测法等。其中,声发射法仅可以捕捉拉索断丝时的动态信号,但不能及时发现缓慢变化的锈蚀病害,且极易受外界干扰噪声影响,存在众多尚未解决的技术难题;射线法虽能够对拉索内部缺陷进行检测,但由于检测效率低、图像解析困难、造价高、辐射大等问题,并不适合实桥应用;导波法的原理是根据磁致伸缩效应或压电效应,在构件中激发沿拉索轴向传播的弹性波,该弹性波遇到缺陷时,会产生反射回波,反射回波被检测元件接收,即可获取缺陷信息,但导波法存在导波频散严重、测量精度低、周向定位困难等问题,尚未大规模应用于实桥检测;磁性检测法主要包括漏磁检测法和磁通量检测法,是目前实桥中对拉索内部腐蚀断丝检测应用最多的方法,但是目前磁性检测需要加装励磁模块,存在体积大、质量大、安装时间长、结构复杂等问题。技术实现要素:针对
背景技术
中的问题,本发明提出了一种基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置,其创新在于:所述基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置由拉索爬行机器人、多根连接架、三个支撑轮、三根弹性连接柱、环形连接架、多个连接块、多个磁传感器和处理装置组成;所述拉索爬行机器人设置于拉索上,拉索爬行机器人能够沿着拉索轴向运动;所述连接架的下端与拉索爬行机器人的上端面连接,多根连接架沿拉索周向分布,连接架与拉索外壁之间留有间隙,连接架的轴向与拉索轴向平行;多根连接架的上端均与环形连接架的下端面连接,环形连接架套在拉索外,环形连接架与拉索外壁之间留有间隙;弹性连接柱的外端与连接架中部连接,三根弹性连接柱分别对应三根连接架,三根弹性连接柱沿拉索周向均匀分布;弹性连接柱的轴向与拉索径向重合,弹性连接柱的内端与支撑轮转动连接,三个支撑轮与三根弹性连接柱一一对应,弹性连接柱将支撑轮抵紧在拉索外壁上;连接块设置于环形连接架的上端面上,多个连接块沿拉索周向均匀分布,连接块的轴向与拉索径向重合;每个连接块上均设置有2个磁传感器,同一连接块上的2个磁传感器沿拉索径向分布,且同一连接块上的2个磁传感器与拉索侧壁的间距不同;所述处理装置搭载在拉索爬行机器人上,多个磁传感器均与拉索爬行机器人电气连接。本发明的基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置中,拉索爬行机器人可直接采用现有技术实现(如《机械设计与研究》于2012年6月第28卷第3期所报导的“一种抱缆力可调的斜拉索检测机器人设计”,又如《机械设计》于2014年4月第31卷第4期所报导的“一种多滚轮框架式爬索机器人的设计与分析”),连接架、支撑轮、弹性连接柱和环形连接架所组成的结构体相当于支撑结构(支撑轮和弹性连接柱主要是为了避免连接架晃动),其最终目的是为了使连接块和磁传感器能够被安装在拉索爬行机器人轴向的一端,避免拉索爬行机器人上的铁磁材料对检测结果造成干扰;本发明装置的核心在于磁传感器的设置方式,尤其是单个连接块上的磁传感器及其分布方式,当拉索爬行机器人沿拉索轴向运动时,连接块上的2个磁传感器可以同时对拉索径向上不同高度位置处的磁信号进行检测,通过检测结果,我们可以绘制出拉索径向上不同高度处的磁信号沿拉索轴向的变化曲线,结合本发明的检测方法(后文将另行介绍),我们就可以获知拉索内部出现钢丝锈蚀病害的位置,从而为后续的结构受力分析以及病害处治提供依据;为了尽量减小检测装置对金属磁记忆信号的影响,所述连接架、弹性连接柱、环形连接架和连接块均采用铝材制作,支撑轮采用塑料材料制作,连接用的螺栓均用铜质螺栓。基于前述装置,本发明还提出了一种基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测方法,所涉及的硬件如前所述;所述基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测方法包括:与拉索轴向平行的方向记为X方向,磁传感器与拉索表面之间的间隔距离记为提离高度;设置于同一连接块上的2个磁传感器形成一个检测单元;1)驱动拉索爬行机器人沿拉索轴向匀速运动;拉索爬行机器人运动过程中,处理装置实时记录下磁传感器检测到的磁场数据以及各个磁场数据在X方向上的位置坐标;磁场数据在X方向上的位置坐标记为X坐标;2)获取到磁场数据及相应的位置坐标后,处理装置将单个磁传感器所对应的多个磁场数据按X坐标的位置关系绘制成磁场变化-位置曲线;对于单个检测单元,处理装置将检测单元所对应的两个磁场变化-位置曲线叠放在一起,判断两条磁场变化-位置曲线是否存在交点:情况一:若两条磁场变化-位置曲线不存在交点,则判定相应检测单元所对应的检测区域不存在拉索内部钢丝锈蚀病害;情况二:若两条磁场变化-位置曲线存在两处交点,则判定相应检测单元所对应的检测区域存在拉索内部钢丝锈蚀病害,并且钢丝锈蚀的区域为两个交点所对应的X坐标之间的区域;情况三:若两条磁场变化-位置曲线存在一个交点,则判定相应检测单元所对应的检测区域仅将锈蚀区域部分覆盖。前述检测方法的原理是:将金属磁记忆检测应用于拉索内部锈蚀病害检测是近年来的研究热点,为此,发明人进行了大量的研究:当磁传感器以平行于拉索轴向的方向对拉索进行扫描检测时,拉索周围的磁场会在锈蚀区域和未锈蚀区域的交界处出现突变;在多次试验过程中,发明人发现,当磁传感器以不同的间隔距离沿拉索轴向进行扫描时,所获得的多个磁场变化曲线均交于相同的两个交点,如图1所示,图中的四条磁场变化曲线是试验过程中对同一拉索试件的相同区域进行扫描后获得的,拉索试件内部预制有锈蚀区,四次扫描时,磁传感器均沿平行于拉索轴向的方向进行扫描,各次扫描的不同之处仅在于磁传感器与拉索的间隔距离不同,四次扫描的间隔距离分别为5cm、6cm、7cm、8cm,从图中可见,四条磁场变化曲线均交于相同的两个交点,在复核了锈蚀区域范围后,发明人发现,两个交点的位置与锈蚀区域两侧的边界基本对应,为了进一步验证前述现象的正确性,发明人又进行了理论推导,推导过程如下:参见图2,取钢丝的纵向剖面进行分析,假设钢丝上的锈蚀区域长度为2b、锈蚀深度为h,则可唯象地认为在锈蚀区域表面出现了磁荷分布,以锈蚀区域长度方向的中点为0点,假设在x=-b上的钢丝表面磁荷密度为ρmax、在x=b上的钢丝表面磁荷密度为-ρmax,在x∈(-b,b)范围内的表面磁荷密度为线性分布,则根据现有理论,在锈蚀区域的表面磁荷密度可用下式表达:ρ(x′,y′)=ρmax,(x′=-b,-h<y′<0)-ρmax,(x′=b,-h<y′<0)-ρmaxx′b,(-b<x′<b,y′=-h)---(1)]]>同时,锈蚀区域左端面、锈蚀区域底面和锈蚀区域右端面三个区域中任意源点的磁场强度微元矢量可用如下三式表达(后文简称为式(2)):dH1(x,y)=ρ(x′,y′)dy′2πμ0r12r1]]>dH2(x,y)=-ρ(x′,y′)dy′2πμ0r22r2]]>dH3(x,y)=ρ(x′,y′)dx′2πμ0r32r3]]>其中,dH1(x,y)为锈蚀区域左端面上任意源点的磁场强度微元矢量,dH2(x,y)为锈蚀区域底面上任意源点的磁场强度微元矢量,dH3(x,y)为锈蚀区域右端面上任意源点的磁场强度微元矢量,μ0为真空磁导率,(x′,y′)为源点坐标,(x,y)为场点坐标,r1、r2、r3分别为三个区域中的源点(x′,y′)到场点(x,y)之间的位移;根据图2,将r1、r2、r3用坐标形式的向量来表示可得如下三式(后文简称为式(3)):r1=(x+b)i+(y-lh)jr2=(x-b)i+(y-lh)jr3=(x-lx)i+(y+h)j根据现有理论可知,钢丝外围任意一点(x,y)处的漏磁场强度都是以上三个区域的矢量叠加,故(x,y)处的漏磁场强度H(x,y)可由下式表达:H(x,y)=H1(x,y)+H2(x,y)+H3(x,y)其中,沿x轴方向的分量Hx(x,y)为:Hx(x,y)=H1x(x,y)+H2x(x,y)+H3x(x,y)=∫dH1x(x,y)+∫dH2x(x,y)+∫dH3x(x,y)=∫-h0ρmax(x+b)2πμ0((x+b)2+(y-lh)2)dlh+∫-h0-ρmax(x-b)2πμ0((x-b)2+(y-lh)2)dlh+∫-bb-ρmaxblx(x-lx)2πμ0((x-lx)2+(y+h)2)dlh]]>将式(1)、式(2)、式(3)以及图2中所示的各个源点坐标代入上式可得:Hx(x,y)=ρmax2πμ0(arctan(y+hx+b)-arctan(yx+b))-ρmax2πμ0(arctany+hx-b-arctanyx-b)+ρmax2πμ0b(2b-(y+h)(arctanb-xy+h-arctan-b-xy+h)+x2ln(b-x)2+(y+h)2(b+x)2+(y+h)2)]]>令ρmax=-10、b=0.05、h=0.01、x=(-0.2:0.01:0.2)、y=(0.01:0.01:0.02),则可得Hx(x,y)的图像如图3所示,从图中可以看出,在提离高度分别为10mm、20mm时,切向方向的磁场曲线有两个相交点,由此,即证明了前述试验过程中所发现的现象的正确性,即可以通过磁场变化曲线交点的位置来确定锈蚀区域的位置。前述方案中所列的三种情况,对于情况一,自不必说,检测区域内的拉索内部不存在钢筋锈蚀病害,不用继续检测,对于情况二,技术人员可根据锈蚀区域的具体位置进行结构性能分析以制定相应的处置措施,对于情况三,则应进一步扩展检测区域。本发明装置中设置了多个检测单元,多个检测单元可分别对应拉索周向上的不同区域,由于拉索内部存在多根周向分布的钢丝,且钢丝上因锈蚀所引起的漏磁场作用范围有限,,因此用多个检测单元来将拉索周向环绕,从而实现对拉索的整体检测。本发明的有益技术效果是:提出了一种基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置及方法,本发明可以较为准确地检测出拉索内部的钢丝锈蚀区域范围。附图说明图1、不同提离高度的四次平行扫描所获得磁场变化曲线图(图中的纵坐标By表示磁感应强度);图2、钢筋锈蚀区域漏磁场分布模型;图3、钢筋锈蚀区域切向磁场强度理论曲线;图4、本发明所采用的拉索爬行机器人结构示意图。图5、环形连接架外端面结构示意图;图中各个标记所对应的名称分别为:拉索爬行机器人1、连接架2、支撑轮3、弹性连接柱4、环形连接架5、连接块6、磁传感器7、拉索A。具体实施方式一种基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置,其创新在于:所述基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置由拉索爬行机器人1、多根连接架2、三个支撑轮3、三根弹性连接柱4、环形连接架5、多个连接块6、多个磁传感器7和处理装置组成;所述拉索爬行机器人1设置于拉索上,拉索爬行机器人能够沿着拉索轴向运动;所述连接架2的下端与拉索爬行机器人1的上端面连接,多根连接架2沿拉索周向分布,连接架2与拉索外壁之间留有间隙,连接架2的轴向与拉索轴向平行;多根连接架2的上端均与环形连接架5的下端面连接,环形连接架5套在拉索外,环形连接架5与拉索外壁之间留有间隙;弹性连接柱4的外端与连接架2中部连接,三根弹性连接柱4分别对应三根连接架2,三根弹性连接柱4沿拉索周向均匀分布;弹性连接柱4的轴向与拉索径向重合,弹性连接柱4的内端与支撑轮3转动连接,三个支撑轮3与三根弹性连接柱4一一对应,弹性连接柱4将支撑轮3抵紧在拉索外壁上;连接块6设置于环形连接架5的上端面上,多个连接块6沿拉索周向均匀分布,连接块6的轴向与拉索径向重合;每个连接块6上均设置有2个磁传感器7,同一连接块6上的2个磁传感器7沿拉索径向分布,且同一连接块6上的2个磁传感器7与拉索侧壁的间距不同;所述处理装置搭载在拉索爬行机器人1上,多个磁传感器7均与拉索爬行机器人1电气连接。一种基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测方法,所涉及的硬件为基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置,所述基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测装置由拉索爬行机器人1、多根连接架2、三个支撑轮3、三根弹性连接柱4、环形连接架5、多个连接块6、多个磁传感器7和处理装置组成;所述拉索爬行机器人1设置于拉索上,拉索爬行机器人能够沿着拉索轴向运动;所述连接架2的下端与拉索爬行机器人1的上端面连接,多根连接架2沿拉索周向分布,连接架2与拉索外壁之间留有间隙,连接架2的轴向与拉索轴向平行;多根连接架2的上端均与环形连接架5的下端面连接,环形连接架5套在拉索外,环形连接架5与拉索外壁之间留有间隙;弹性连接柱4的外端与连接架2中部连接,三根弹性连接柱4分别对应三根连接架2,三根弹性连接柱4沿拉索周向均匀分布;弹性连接柱4的轴向与拉索径向重合,弹性连接柱4的内端与支撑轮3转动连接,三个支撑轮3与三根弹性连接柱4一一对应,弹性连接柱4将支撑轮3抵紧在拉索外壁上;连接块6设置于环形连接架5的上端面上,多个连接块6沿拉索周向均匀分布,连接块6的轴向与拉索径向重合;每个连接块6上均设置有2个磁传感器7,同一连接块6上的2个磁传感器7沿拉索径向分布,且同一连接块6上的2个磁传感器7与拉索侧壁的间距不同;所述处理装置搭载在拉索爬行机器人1上,多个磁传感器7均与拉索爬行机器人1电气连接;其特征在于:所述基于金属磁记忆的拉索腐蚀位置检测方法包括:与拉索轴向平行的方向记为X方向,磁传感器7与拉索表面之间的间隔距离记为提离高度;设置于同一连接块6上的2个磁传感器7形成一个检测单元;1)驱动拉索爬行机器人1沿拉索轴向匀速运动;拉索爬行机器人1运动过程中,处理装置实时记录下磁传感器7检测到的磁场数据以及各个磁场数据在X方向上的位置坐标;磁场数据在X方向上的位置坐标记为X坐标;2)获取到磁场数据及相应的位置坐标后,处理装置将单个磁传感器7所对应的多个磁场数据按X坐标的位置关系绘制成磁场变化-位置曲线;对于单个检测单元,处理装置将检测单元所对应的两个磁场变化-位置曲线叠放在一起,判断两条磁场变化-位置曲线是否存在交点:情况一:若两条磁场变化-位置曲线不存在交点,则判定相应检测单元所对应的检测区域不存在拉索内部钢丝锈蚀病害;情况二:若两条磁场变化-位置曲线存在两处交点,则判定相应检测单元所对应的检测区域存在拉索内部钢丝锈蚀病害,并且钢丝锈蚀的区域为两个交点所对应的X坐标之间的区域;情况三:若两条磁场变化-位置曲线存在一个交点,则判定相应检测单元所对应的检测区域仅将锈蚀区域部分覆盖。当前第1页1 2 3 
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