一种钢丝绳磨损检测方法与流程

1.本发明属于钢丝绳检测技术领域，具体涉及一种钢丝绳磨损检测方法。


背景技术：

2.矿井提升系统运行过程中，钢丝绳常常处于动载荷或过载荷的状态，并随时间的推移不断的磨损或者腐蚀而不断劣化，最终导致钢丝绳产生局部的金属缺失甚至断丝，进而造成多钢丝绳间张力差异，当钢丝绳张力差过大时，会造成卡罐现象，甚至导致断绳、坠罐等严重安全事故，造成重大财产损失和人员伤亡。因此，有必要有效地检查钢丝绳的健康状况，以避免灾难性事故发生。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种钢丝绳磨损检测方法，其步骤简单，实现方便，能够应用在钢丝绳无损检测中，检测精确度高，效果显著，便与推广。
4.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种钢丝绳磨损检测方法，包括以下步骤：
5.步骤一、对钢丝绳进行磨损检测；
6.步骤二、采用多分辨率小波分析模块进行多尺度小波分解；
7.步骤三、归一化处理；
8.步骤四、采用训练好的神经网络处理；
9.步骤五、得到检测结果。
10.上述的一种钢丝绳磨损检测方法，步骤一中所述对钢丝绳进行磨损检测方法包括张力检测和直径检测。
11.上述的一种钢丝绳磨损检测方法，步骤二中所述采用多分辨率小波分析模块进行多尺度小波分解的具体过程为：根据公式计算在第i 个尺度的小波分解上的特征频带的能量e
i
，并根据公式计算在第i个尺度的小波分解上的特征频带的均方差σ
i
；其中，x
ij
为多尺度小波分解后重构1～m层高频细节信号的幅值数据，为每层高频细节信号幅值的平均值，i＝1、2、
…
、m，m为小波分解的尺度总数，j＝1、2、
…
、n， n＝1024。
12.上述的一种钢丝绳磨损检测方法，步骤三中所述归一化处理的具体过程为：根据公式对e
i
进行归一化处理，得到归一化处理后的小波分解上的特征
频带的能量e
′
i
；并根据公式对σ
i
进行归一化处理，得到归一化处理后在第i个尺度的小波分解上的特征频带的均方差σ
′
i
。
13.上述的一种钢丝绳磨损检测方法，步骤四中所述训练好的神经网络为三层bp神经网络。
14.本发明与现有技术相比具有以下优点：本发明方法步骤简单，实现方便，能够应用在钢丝绳无损检测中，检测精确度高，效果显著，便与推广。
15.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
16.图1为本发明的方法流程框图。
具体实施方式
17.如图1所示，本发明的钢丝绳磨损检测方法，包括以下步骤：
18.步骤一、对钢丝绳进行磨损检测；
19.步骤二、采用多分辨率小波分析模块进行多尺度小波分解；
20.步骤三、归一化处理；
21.步骤四、采用训练好的神经网络处理；
22.步骤五、得到检测结果。
23.本方法中，步骤一中所述对钢丝绳进行磨损检测方法包括张力检测和直径检测。
24.本方法中，步骤二中所述采用多分辨率小波分析模块进行多尺度小波分解的具体过程为：根据公式计算在第i个尺度的小波分解上的特征频带的能量e
i
，并根据公式计算在第i个尺度的小波分解上的特征频带的均方差σ
i
；其中，x
ij
为多尺度小波分解后重构1～m层高频细节信号的幅值数据，为每层高频细节信号幅值的平均值， i＝1、2、
…
、m，m为小波分解的尺度总数，j＝1、2、
…
、n，n＝1024。
25.本方法中，步骤三中所述归一化处理的具体过程为：根据公式对e
i
进行归一化处理，得到归一化处理后的小波分解上的特征频带的能量e
′
i
；并根据公式对σ
i
进行归一化处理，得到归一化处理后在第i个尺度的小波分解上的特征频带的均方差σ
′
i
。
26.本方法中，步骤四中所述训练好的神经网络为三层bp神经网络。
27.以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技
术方案的保护范围内。