一、钢丝绳力磁效应与疲劳损伤漏磁信号监测的研究（论文文献综述）
张义清[1]（2021）在《钢丝绳断丝损伤检测与定量识别研究》文中研究表明钢丝绳具有强度高、轻柔易弯、不易突然折断、工作平稳可靠的优点,在矿井提升、斜拉桥、吊车、起重等场景中具有重要的应用。由于钢丝绳通常作为主要承力构件且工作在恶劣的环境中,难以避免的会产生断丝、磨损、锈蚀等损伤,影响生产作业的安全,甚至对工作人员的生命产生威胁。断丝作为钢丝绳服役期间极易产生的主要损伤,是影响钢丝绳安全运行的重要因素。许多国家和机构都将一个捻距内的断丝数量作为钢丝绳是否更换的标准予以规定。因此,开展钢丝绳断丝损伤定量识别研究,对于评价钢丝绳服役状态和保障生产安全具有重要的理论意义和实用价值。本文在总结分析国内外研究现状的基础上,提出钢丝绳断丝损伤检测与定量识别研究课题,对钢丝绳断丝损伤定量识别进行了深入系统的理论、仿真和实验研究。（1）为了探索钢丝绳内部的磁场分布特征及其与励磁器结构参数之间的关系,通过有限元仿真的方法研究了不同磁铁位置和不同励磁方式的励磁器对钢丝绳的励磁效果,证明了磁铁放置在两端的多回路周向均布励磁结构有利于将钢丝绳饱和磁化且钢丝绳表面能够形成适合检测的均匀磁化段。基于等效磁路计算和仿真分析进行了励磁器的优化设计,为励磁器设计制作提供了理论依据和实用方法。（2）针对传统的霍尔阵列传感器输出信号微弱的问题,提出了基于聚磁检测原理的传感器设计思路,仿真研究了聚磁传感器的漏磁聚集效果以及损伤与检测元件之间的角度变化对聚磁检测产生的影响,表明了聚磁器能够提高霍尔元件检测漏磁的强度并且不受检测角度的影响。设计了具有两个聚磁环和两个磁桥路的钢丝绳断丝损伤检测聚磁传感器,对比分析了聚磁传感器与霍尔阵列传感器在不同提离距离下对损伤漏磁场的检测效果,结果表明聚磁传感器能有效提高漏磁检测信号的强度。（3）为进一步验证传感器的性能和仿真分析结果,开展了大量的断丝损伤检测实验研究。对不同数量、不同位置、不同直径和不同断口长度的钢丝绳断丝损伤进行了检测和分析,将聚磁传感器与霍尔阵列传感器检测的信号进行了对比,验证了仿真的结果,即聚磁传感器能更全面的收集漏磁场。对于不同种类的断丝损伤,聚磁传感器检测的信号强度均大于霍尔阵列传感器,尤其对于内部断丝和不同断口长度的断丝损伤,聚磁传感器检测的信号区分度更好,为钢丝绳断丝损伤定量识别提供了可靠稳定的损伤信号。（4）针对人工特征提取和选择具有局限性的问题,提出了基于卷积神经网络的钢丝绳断丝损伤信号自适应特征提取方法。引入连续小波变换将断丝损伤漏磁信号转换成时频图,通过卷积神经网络从损伤漏磁信号的时频图中自动提取故障特征,并逐步融合优化成适合分类的特征。利用t-SNE算法将卷积神经网络对不同断丝损伤信号提取的特征进行可视化并和人工特征进行对比,证明了基于卷积神经网络的自适应特征提取方法比传统人工特征提取方法具有更好的损伤区分效果。（5）针对目前已有断丝定量识别模型准确率和泛化性不高的问题,提出了基于卷积神经网络的钢丝绳断丝损伤定量识别方法。将断丝损伤漏磁信号转换成的时频图作为卷积神经网络的输入,并对不同结构参数的卷积神经网络进行测试,建立了最优的卷积神经网络识别模型。实验证明该模型能够准确区分钢丝绳不同种类的断丝,尤其实现了不同直径钢丝绳内部断丝的高精度识别。同时为了解决小样本条件下钢丝绳断丝损伤的定量识别问题,研究并建立了基于迁移学习理论的断丝损伤定量识别模型。对预训练网络的低层参数直接迁移,高层参数根据损伤数据集进行调整优化,实现了自然图像到断丝漏磁时频图的迁移应用。用不同种类的小样本断丝数据对深度迁移模型进行验证,证明了该模型能有效解决小样本情况下钢丝绳断丝损伤的定量识别问题。
卢兵兵[2]（2021）在《应力及组织结构变化诱发磁记忆现象的微观物理机制研究》文中研究表明铁磁材料是机械制造领域广泛采用的基础材料。特别是装备的主承力结构均由铁磁材料制造,服役时承受极其复杂的工况载荷,这极易产生疲劳损伤,导致灾难性事故发生。如何对铁磁性构件进行定量损伤检测一直是工程领域亟待解决的问题。金属磁记忆检测技术在铁磁材料的早期损伤检测方面极具潜力,但因其微观物理机制尚未澄清,直接影响了磁记忆技术的量化应用,因此本文从应力及组织结构变化诱发磁记忆现象出发,探索其微观物理机制。本文针对45钢,基于洛伦兹透射电镜,从静载开始研究,分析预处理工艺对试样初始磁信号的影响以及热处理退磁对试样初始磁信号的净化作用;研究压应力激励条件下磁畴结构的变化规律;探讨压力激励和外场激励条件下,试样内部组织结构不均匀性对畴壁移动的影响。主要结论如下:（1）压应力激励条件下,磁畴结构的变化受到应力大小和试样受力位置的影响。随着应力增大,磁畴结构变化呈现出以改变磁畴面积为主到改变磁畴结构为主的趋势变化,并且距离受力位置越近,磁畴结构变化越明显。（2）压应力激励下,磁畴产生不可逆的磁化反转,其结构介于初始状态和受力状态之间,形成对应力的记忆效应;应力各向异性影响试样的易磁化轴取向,压应力激励下,试样沿压力方向收缩,沿垂直方向伸长,垂直方向成为磁化容易方向,磁化矢量垂直压应力方向。（3）晶界和纳米级孔洞等微观缺陷对畴壁具有钉扎作用,钉扎强度随缺陷尺寸增大而增大,随畴壁距离缺陷的距离增大而减小;多晶组织结构不均匀的试样,由应力所产生的等效场不足以驱动畴壁移动;外加磁场激励条件下,畴壁快速产生位移,在晶界处被钉扎,形成以晶界位置为界的两大主畴,强化构件真实磁信号。
范伟,李兵,陈冰华,任尚坤[3]（2020）在《钢丝绳应力集中和疲劳损伤的电磁无损检测技术分析》文中研究表明随着钢丝绳在工业技术中应用的快速发展,钢丝绳运行安全和高效经济的问题日益引起人们的广泛关注。鉴于此,阐述了与钢丝拉索无损检测技术相关的基础问题,分析了钢丝绳无损检测技术在国内外的发展演变历程;研究评述了钢丝绳无损检测技术最新研究成果的优点和缺点;重点分析讨论了检测传感器设计、信号处理方法、定性分析和定量识别技术、寿命预测方法等方面的研究进展,并指出了钢丝绳电磁检测技术目前所面临的问题及今后的研究发展方向,为深入研究电磁无损检测技术应用于钢丝绳损伤检测和质量评价提供了借鉴。
朱良[4]（2019）在《基于磁特性的钢丝绳断丝损伤定量检测研究》文中研究指明钢丝绳作为工程承载的关键构件,在使用过程中极易发生各种形式的机械损伤,如:断丝、磨损、锈蚀等。各种损伤的产生将会导致钢丝绳安全承载能力的下降,因此需要及时地对钢丝绳进行安全检测,评估出钢丝绳的安全承载能力,使钢丝绳始终运行在安全承载范围内。本文基于漏磁检测原理对钢丝绳损伤进行定量检测研究,通过钢丝绳的断丝数量来评估钢丝绳的剩余强度,文章的主要内容如下:对损伤检测器的励磁结构进行了有限元仿真分析,采用控制变量法分析了钢丝绳到磁铁的间隙、两磁铁的励磁间距对整个励磁回路的影响。对断丝损伤漏磁场特性进行了有限元仿真分析,研究了提离值、断丝分布状态、断丝宽度、断丝数量对漏磁场的影响,验证了基于漏磁特性进行钢丝绳损伤检测理论的正确性,为钢丝绳损伤检测器结构设计提供了参考。搭建了钢丝绳安全检测试验平台。为保证能够对待检钢丝绳提供足够的拉力,针对试验台基架进行了强度设计。为降低漏磁场对提离值的敏感度,通过加装聚磁环的方式进行改善。针对漏磁场的径向和轴向漏磁场分量,分别设计了径向漏磁分量检测器和轴向漏磁分量检测器。针对传感器的输出特性,设计了多通道与单通道输出的信号预处理电路。研究了基于小波变换的信号降噪方法,对损伤信号进行了离散小波变换、离散小波包变换以及对偶树小波变换,对阈值进行了固定式、极大极小值式、启发式、无偏估计式以及邻域重叠块式计算,横向比较了三种信号变换方法和五种阈值计算方式对去噪质量的影响,最终提出了基于对偶树小波与重叠块阈值相结合的钢丝绳断丝损伤信号降噪方法。研究了钢丝绳损伤信号在时域、频域以及时频域的特征信息提取方法,采用距离可分离性判据对各特征参数的分类效果进行了横向比较,提出了对偶数小波包与奇异值相结合的时频域特征参数提取方法。研究了基于机器学习的钢丝绳断丝损伤信号定量识别模型,比较了后馈神经网络、前馈神经网络以及支持向量机三种网络模型对断丝损伤的识别效果。在对信号去噪、特征提取以及定量识别的研究基础上,提出了基于DTCWPT、SVD与OSELM的钢丝绳断丝损伤定量检测模型。基于漏磁检测方法,本文研究了钢丝绳断丝损伤定量检测过程的各个关键技术环节,深入研究了检测器设计、信号降噪、特征提取及定量识别模型建立等模块,为钢丝绳损伤检测系统及产品的开发提供了可靠的理论和方法支持。
周建庭,杨文琦,夏润川,狄海波,张嶷[5]（2019）在《镀锌钢绞线断丝的自发漏磁检测试验》文中研究指明为了研究镀锌钢绞线断丝与自发漏磁信号之间的关系,考虑了磁极方向、护套和传感器间距等3个影响因素,设置15根镀锌钢绞线试件,利用万能试验机开展拉伸试验,并通过磁力计测得试件的漏磁信号,得到试件从开始拉伸到断丝的全过程漏磁信号变化,分析了不同因素对漏磁信号的影响.研究结果表明:镀锌钢绞线的拉伸荷载-位移曲线基本上可以分为4个阶段,在各阶段转换处,各漏磁信号分量变化具有明显规律;法向分量和平行钢绞线的切向分量会发生明显的突变,垂直钢绞线的切向分量始终平稳减小.因此,基于自发漏磁的斜拉桥拉索的检测和健康监测中,可以通过处理分析得到漏磁信号分量的变化规律,对拉索受力阶段和断丝情况进行判断.
高志刚[6]（2019）在《钢丝绳应力与损伤磁记忆信号量化关系研究》文中提出钢丝绳广泛应用于矿山、建筑、桥梁等工程领域,在长期高频工作中,存在磨损、断丝、强度值下降、锈蚀等缺陷,如果不能及时检测替换,钢丝绳一旦破断,会造成重大事故。目前金属磁记忆检测作为一种新兴的钢丝绳无损检测技术,可对钢丝绳应力集中及缺陷部位进行定位,但对其应力状态及损伤程度的量化关系研究不足。针对钢丝绳应力状态及损伤程度的量化关系问题,本文以磁机械效应为理论基础,以试验和数值仿真技术为手段,通过“丝—股—绳”空间形态由简单到复杂的试验研究思路,对钢丝绳不同应力状态和损伤程度的磁记忆信号变化规律做了深入研究,系统证明了磁机械效应、力-磁耦合理论和磁偶极子模型理论,并针对“丝”、“股”、“绳”状态提出了相对应的磁记忆信号判别特征量,为钢丝绳磁记忆检测提供重要的理论依据。针对单丝不同缺陷参数及单丝不同受力状态下磁记忆信号强度及应力相关关系问题,开展了不同缺陷参数（缺陷宽度b=lmm、2mm、3mm,缺陷深度h=0.1d、0.2d、0.3d）下的单丝拉伸试验、单丝弯曲和扭转试验,获得了不同缺陷参数下及不同受力状态下单丝各截面应力,同时应用磁记忆涡流检测仪监测各荷载步下,试件随荷载增加时的磁记忆信号变化全过程,获得单丝各截面的法向漏磁场强度及单丝磁记忆特征量,系统分析单丝各截面应力在不同缺陷参数下及不同受力状态下磁记忆信号变化特征,得出峰值及过零点现象可判别试件的缺陷位置,缺陷深度变化对磁信号幅值的影响较大;过零点位置结合梯度值曲线的极值位置可准确的定位试件缺陷位置;不对称弯曲应力下的磁记忆信号突变极值点现象,可判别钢丝受弯时危险截面位置;磁记忆信号曲线在塑性扭转阶段的突变极值点可判断损伤位置,磁记忆信号增量均方差关系曲线可划分单丝塑性扭转受力阶段危险区段,可将曲线极小值点作为单丝扭转破坏前的预警点。针对单股钢丝绳不同缺陷工况下磁记忆信号特征量与钢绞线损伤判别方法问题,开展不同缺陷深度下钢绞线试件的拉伸试验,监测试件表面缺陷位置及光滑位置处在不同荷载等级下的磁记忆信号变化,获得试件的整体磁记忆信号与荷载的对应关系,发现单纯利用磁记忆信号曲线过零点现象并不能够准确判别钢丝绳缺陷位置,梯度曲线极值点判别方法在初始状态时准确率较高,在加载阶段判别效果不明显。采用增量分析法绘制各级荷载下磁记忆信号曲线,明确构件的增量幅值阈值,揭示增量幅值阈值与构件工作状态的内在关联,建立了基于增量幅值阈值的带损伤钢绞线承载力安全状态判别方法。针对钢丝绳不同断丝工况下整绳拉伸应力与磁记忆信号强度演化规律问题,开展无断丝及不同断丝工况下钢丝绳整绳拉伸试验,监测不同荷载等级下不同工况钢丝绳磁记忆信号变化,对比分析无断丝和有断丝钢丝绳磁记忆信号曲线,发现断丝数量对磁记忆信号影响较为显着。通过磁记忆信号曲线和梯度曲线的最大极值点判别了整绳的损伤位置,并通过绘制的增量均方差曲线对钢丝绳的受力状态进行界定,明确了不同工况下整绳拉伸应力与磁记忆信号强度演化规律,完成了钢丝绳早期预警工作。将缺陷及断丝诱发的钢丝绳损伤判别视为钢丝绳应力变化导致磁记忆信号改变的问题,基于磁机械效应及力-磁耦合理论,考虑弹性阶段及塑性阶段磁特性参数（磁导率、矫顽力）随铁磁构件应力变化的不同规律,创新性地提出考虑磁导率和矫顽力影响的力-磁耦合修正模型。利用APDL语言编制数值程序,与试验结果相比,发现改进模型可以较好地分析受扭钢丝的力-磁耦合模拟问题。
李丹丹[7]（2019）在《钢丝绳断丝损伤识别方法研究》文中指出钢丝绳作为矿井提升机的重要部件,在提升系统中发挥着重要的作用。由于长期处于高负荷状态,钢丝绳不可避免会出现磨损、变形甚至断丝,对煤矿安全存在潜在威胁。断丝作为钢丝绳损伤的典型形式,在钢丝绳运行状态检测中一直备受关注。因此,对钢丝绳进行断丝损伤检测研究,在保障提升系统安全运行方面有着重要意义。本文利用漏磁检测手段,进行钢丝绳断丝损伤检测理论、仿真和实验研究,主要研究内容有:首先,分析了钢丝绳结构和损伤形式,针对断丝损伤,确定了漏磁检测的总体方案。通过等效带偶极子模型对钢丝绳断丝损伤进行解析模型分析,仿真研究了断丝损伤程度和提离值变化对漏磁场的影响,发现径向分量的峰峰值会随着损伤程度的加深而变大;增大提离值,漏磁信号轴向和径向分量都会变小。其次,设计了钢丝绳断丝损伤检测实验系统。搭建了动态检测实验台,用可调式机架和电机控制系统模拟钢丝绳运行工况;设计了损伤漏磁信号检测装置,通过布置环形霍尔传感阵列,对轴向、径向和周向漏磁信号同时采集;开发了基于LabVIEW的上位机漏磁信号采集系统,对24通道漏磁信号进行高速数据采集和存储,并通过实验分析了不同断丝损伤程度对漏磁信号的影响。然后,研究了提升小波变换方法在钢丝绳断丝损伤漏磁信号去噪中的应用,通过选择提升方案、设置信号阈值,结合软阈值处理方案对轴向和径向漏磁信号进行去噪。对去噪后的信号进行特征值提取,研究了峰峰值、波宽、波形下面积和小波能量的特征值提取方法,建立了不同断丝数量的钢丝绳损伤识别的特征值样本。最后,基于BP神经网络,构建钢丝绳断丝损伤定量识别模型;研究了粒子群算法对支持向量机的优化方法,建立了PSO-SVM识别模型。其中,所训练的PSO-SVM模型对断丝定量识别精度最高。
赵志科[8]（2018）在《矿井提升钢丝绳的动态检测与故障诊断方法研究》文中研究表明钢丝绳作为矿井提升系统的关键承载部件,承担着人员、煤炭、矿石、设备、材料等的运输任务,其安全运行状况一直备受煤矿企业的关注。然而,在矿井提升钢丝绳运行过程中,由于其长期处于交变载荷状态下运行,极易产生钢丝绳的疲劳、磨损而造成结构断丝,对整个矿井提升系统的安全运行造成严重的威胁。因此,研究基于漏磁检测原理的钢丝绳动态检测与故障诊断方法,对钢丝绳的在线检测和运行状态的评估都具有重要意义。本文的主要内容如下:（1）对钢丝绳缺陷的漏磁检测原理进行了深入的理论分析,以磁荷与缺陷几何尺寸形状间的数学模型为基础,建立了钢丝绳内部和外部断丝的漏磁场解析模型,通过对二维磁感应强度空间矢量的分解与叠加,验证了轴向漏磁分量与径向漏磁分量存在依据,并通过公式推导和数值计算证明了外部断丝引起的漏磁场强度要高于内部断丝引起的漏磁场强度,且内部、外部断丝引起的轴向漏磁分量最大波峰都小于径向漏磁分量。采用有限元分析方法对永磁励磁装置与钢丝绳的二维结构参数进行了仿真分析,研究了缺陷尺寸、提离值、永磁体、衔铁等参数变化对漏磁信号的影响规律,并比较了单励磁方式与双励磁方式对钢丝绳的励磁均匀程度与饱和度效果。以有限元分析得到的漏磁信号规律为基础,为采用钢丝绳永磁励磁装置的结构参数选择提供了参考,并设计了钢丝绳环形永磁励磁装置。（2）设计了钢丝绳检测试验平台与漏磁信号采集系统,其主要由可调式变工况动态检测试验装置、多级环形霍尔传感器阵列检测装置和多通道高速数据采集系统组成。可调式变工况动态检测试验装置用于模拟矿用提升钢丝绳的多种运行工况,为获不同运行状态下的钢丝绳漏磁信号检测提供良好的试验环境。多级环形霍尔传感器阵列检测装置是以漏磁信号在三维空间磁感应强度矢量分解为基础,结合钢丝绳绳股结构特点,满足了对轴向、径向、切向漏磁信号分量采集的环形电路设计要求,并通过环形电路级联的方式,实现对不同提离值与空间分布传感器的漏磁信号同时采集。多通道高速数据采集系统的开发,实现了多通道实时数据的快速采集、数据存储、远程监控发布等功能。（3）研究了钢丝绳不同缺陷程度、运行速度、励磁距离、提离值对漏磁信号的影响规律,比较了轴向、径向、切向漏磁信号分量的特点,明确了只有轴向、径向漏磁信号特征明显易于检测,并将二维漏磁信号转换为三维空间分布,实现了对漏磁信号分布的三维可视化,为钢丝绳损伤位置的识别提供了新选择。针对镀铬类钢丝绳损伤漏磁信号偏弱的特点,提出了基于前端漏磁检测的钢丝绳机器识别方法,利用多种子自搜索区域生长方法获取钢丝绳表面损伤面积,达到区分钢丝绳外部与内部损伤的目的,并可实现对钢丝绳表面周向损伤面积百分比的识别。（4）提出基于双树复小波变换的漏磁信号特征提取方法,利用其平移不变性、抗混叠效应和多方向选择的优点,分别对轴向漏磁信号、径向漏磁信号进行了消噪、去趋势项处理。为了快速获取钢丝绳漏磁信号的时域特征,结合双树复小波变换提出了自适应加窗搜索的小波模极大值特征点提取算法,实现了对同损伤位置漏磁信号的连续组合与时域特征提取,并建立了钢丝绳不同损伤类型的漏磁信号特征样本参数集,利用投影寻踪评价模型对漏磁信号特征指标进行评价,通过构建新的特征指标进行不同损伤程度钢丝绳漏磁信号特征的主成元分析,实现钢丝绳不同损伤程度的统计区分。（5）为了研究钢丝绳不同缺陷程度的分类识别,在对极限学习机基本理论深入研究的基础上,对ELM算法的改进方向进行了分析,并在此基础上提出了新的改进型VSI-ELM算法。其次,针对ELM输入权重矩阵、偏差矩阵因参数随机产生机制产生的,进而造成了无法获得最佳分类结果的难题,引入了粒子群算法优化VSI-ELM的参数。为了获得最快的收敛速度,避免陷入局部极小而无法获得全局最优值,提出了新的惯性权重调整方法对传统粒子群算法进行了改进。最后,将该改进型粒子群算法优化的极限学习机（IPSO-VSI-ELM）应用到钢丝绳损伤程度的定量分类识别上,可获得钢丝绳定量识别精度为97.6%。
赵亚宇[9]（2018）在《基于金属磁记忆漏磁特性的钢绞线锈蚀度检测试验研究》文中认为斜拉桥拉索检测特别是拉索锈蚀无损检测问题一直是工程界亟待解决的难题。拉索作为斜拉桥重要的承载构件,其健康状况直接关系到斜拉桥的安全和使用寿命。目前拉索锈蚀已成为影响拉索健康状况的关键性因素,但拉索锈蚀具有隐蔽性,常规技术难以检测。镀锌钢绞线拉索作为斜拉桥拉索工程中常用索结构,其锈蚀的实质是镀锌钢绞线发生了金属腐蚀。镀锌钢绞线作为典型铁磁性构件,其在锈蚀之后会产生局部的应力集中和截面损失缺陷等损伤,并会在缺陷损伤表面形成自发漏磁场。作为一种弱漏磁无损检测技术,金属磁记忆检测技术的实质是依据铁磁性材料表面与缺陷损伤信息相关的自发漏磁效应,对材料损伤进行有效的定量化检测。基于此,本文从金属磁记忆漏磁检测理论出发,开展了钢绞线试件锈蚀缺陷漏磁检测试验和有限元数值仿真模拟,通过理论分析、试验研究和仿真分析剖析了钢绞线锈蚀缺陷磁记忆漏磁信号分布变化特征,构建了基于金属磁记忆信号特征的钢绞线锈蚀度判别准则,进而达到量化检测钢绞线锈蚀的目的。本文主要研究内容如下:（1）探究了钢绞线锈蚀缺陷漏磁检测原理。结合自发漏磁理论和电磁场磁荷理论,提出了基于磁记忆技术的钢绞线锈蚀缺陷漏磁检测磁偶极子模型,针对该模型影响参数进行了适应性分析,并研究了磁偶极子模型检测锈蚀缺陷的有效性;开展了地磁屏蔽试验研究,探究了锈蚀缺陷漏磁产生的机制,研究表明试件自发磁化是缺陷漏磁形成的前提,锈蚀是存在自发磁化场的试件产生缺陷漏磁的诱因;而试件缺陷漏磁的产生并非地磁场的直接作用,且地磁场不影响试件锈蚀缺陷漏磁信号分布。这些为后续基于金属磁记忆检测技术的试验研究提供了理论支撑和指导。（2）开展了无应力钢绞线锈蚀缺陷漏磁检测试验。通过三轴微磁检测系统对无应力钢绞线试件进行了锈蚀缺陷漏磁信号顺向水平扫描和竖向提离扫描,在试件锈蚀缺陷漏磁信号扫描过程中探究了试件摆放方位、磁测传感器提离高度、试件锈蚀宽度、试件锈蚀深度和试件长度等因素对试件锈蚀缺陷漏磁信号分布变化规律的影响,并根据影响情况构建了相应表征试件锈蚀缺陷信息的磁记忆漏磁特征参量。（3）开展了有应力钢绞线锈蚀缺陷漏磁检测试验。探究了应力状态对试件表面磁信号影响情况,并初步探究了持荷状态下试件锈蚀缺陷漏磁信号分布变化特征,研究表明持荷状态下不同锈蚀程度的钢绞线试件顺向水平扫描锈蚀缺陷漏磁信号切向分量归一化峰值、法向分量归一化峰峰值及法向分量归一化峰峰值间距等特征参量与试件锈蚀度的关系呈现Boltzmann函数分布形式,且钢绞线试件持荷状态下的拉力与漏磁信号归一化峰值同样呈Boltzmann函数分布;持荷状态下不同扫描水平间隔的试件竖向提离漏磁信号法向分量Bz曲线存在交叉点,且交叉点与锈蚀程度及试件拉力之间均呈现Boltzmann函数分布形式。为此可通过这些锈蚀缺陷漏磁信号特征参量与试件锈蚀度构建的Boltzmann函数分布关系式来对持荷状态下的钢绞线试件锈蚀缺陷进行反演,进而达到锈蚀度检测的目的。（4）通过有限元仿真模拟验证了锈蚀缺陷磁记忆漏磁检测磁偶极子模型的正确性、合理性以及锈蚀缺陷漏磁检测试验的可行性,进而阐明了金属磁记忆检测技术作为钢绞线试件锈蚀缺陷检测技术和手段的可行性。
单阳[10]（2018）在《基于隧道磁传感器在电梯钢丝绳检测中的应用研究》文中研究说明工业发展迅速的时代,无论在机械自动化,航空领域,日常生活钢丝绳都是我们日常不常见而又时刻存在我们生活中的一种构件。由于钢丝绳的应用范围非常广泛,其使用的场所较多为牵引和承重的重要场合,所以钢丝绳的安全性直接关系到工作人员的生命安全。本文基于隧道磁传感器检测漏磁信号的检测系统,根据缺陷的类型作出一系列影响因素的仿真,设计此系统的硬件和软件的部分的需求,分析钢丝绳缺陷信号的特点和需要的检测技术。钢丝绳所存在的场所一般都是机械化的大型装置,检测人员不方便直接进行检测,所以该系统的设计采用人性化处理,可以让工作人员在不接触钢丝绳的情况下进行作业,可以在保障人员安全的情况下进行检测。本文首先以理论计算为基础软件仿真为辅助方法,分析钢丝绳缺陷信号的特点,以及钢丝绳结构对缺陷检测的影响。对钢丝绳充分励磁,对励磁器结构的硬件设计合理的材料,减小提离高度等无关因素的影响,并根据实验反馈进行优化,选择合理的提离高度。合理安排传感器空间布局,设计减少聚磁结构,降低干扰磁场,采用LF型与LMA型区分检测的方法,减小绳股间漏磁信号对检测信号的影响。进行上位机信号采集与下位机信号与处理的硬件设计,并与PC机进行联网的信号传输。进行系统的初步试验实验,对油污杂质、钢丝绳偏离和振动频率等无关信号对系统检测的影响,基本确认本系统对于钢丝绳的检测的灵敏度进行确认。基于隧道磁传感器的钢丝绳缺陷的无损检测实现对两种缺陷的定量与定性检测。
二、钢丝绳力磁效应与疲劳损伤漏磁信号监测的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、钢丝绳力磁效应与疲劳损伤漏磁信号监测的研究（论文提纲范文）
（1）钢丝绳断丝损伤检测与定量识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源和研究背景、意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景和意义 |
| 1.2 钢丝绳损伤检测与定量识别的国内外发展和研究现状 |
| 1.2.1 钢丝绳损伤检测的国内外研究概况 |
| 1.2.2 钢丝绳损伤定量识别国内外研究现状 |
| 1.2.3 钢丝绳损伤定量检测存在的问题 |
| 1.3 研究思路 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 永磁励磁装置的设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 断丝损伤形式和漏磁检测法 |
| 2.2.1 钢丝绳结构和断丝损伤形式 |
| 2.2.2 漏磁检测原理 |
| 2.3 永磁励磁器结构仿真分析 |
| 2.3.1 励磁器材料的选择 |
| 2.3.2 磁铁位置对励磁效果的影响 |
| 2.3.3 励磁方式对励磁效果的影响 |
| 2.4 永磁励磁器的设计及励磁效果分析 |
| 2.4.1 励磁器尺寸设计和优化 |
| 2.4.2 励磁器对不同直径钢丝绳的励磁效果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 传感器设计与实验台开发 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传感器设计 |
| 3.2.1 霍尔阵列传感器设计原理 |
| 3.2.2 聚磁传感器设计原理 |
| 3.2.3 传感器检测性能仿真分析 |
| 3.2.4 传感器设计 |
| 3.3 钢丝绳安全检测实验台开发 |
| 3.3.1 实验台机械与控制系统 |
| 3.3.2 信号采集处理系统 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 钢丝绳断丝损伤信号分析与处理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 断丝损伤试件制作 |
| 4.3 断丝损伤信号采集 |
| 4.3.1 外部断丝信号 |
| 4.3.2 内部断丝信号 |
| 4.3.3 不同断口长度的断丝信号 |
| 4.4 两种传感器检测损伤信号对比 |
| 4.4.1 离散小波变换 |
| 4.4.2 信号去噪及对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于卷积神经网络的钢丝绳断丝损伤信号自适应特征提取 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 深度学习相关理论 |
| 5.2.1 深度学习概述 |
| 5.2.2 卷积神经网络理论基础 |
| 5.3 基于卷积神经网络的钢丝绳断丝损伤信号自适应特征提取 |
| 5.3.1 时频转换方法 |
| 5.3.2 基于卷积神经网络模型自适应特征提取方法 |
| 5.3.3 实验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于深度学习的钢丝绳断丝损伤定量识别方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于卷积神经网络的钢丝绳断丝定量识别研究 |
| 6.2.1 卷积神经网络定量识别模型建立与系统设计 |
| 6.2.2 实验验证 |
| 6.3 基于迁移学习的小样本钢丝绳断丝定量识别方法研究 |
| 6.3.1 迁移学习相关理论 |
| 6.3.2 基于VGG-16 迁移学习的断丝定量识别方法 |
| 6.3.4 实验验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
（2）应力及组织结构变化诱发磁记忆现象的微观物理机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 金属磁记忆检测技术研究现状 |
| 1.2.1 金属磁记忆检测技术的检测机理研究 |
| 1.2.2 磁记忆检测技术的损伤评价研究 |
| 1.2.3 微观物理机制研究现状 |
| 1.2.4 磁记忆检测技术的发展前景 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第二章 试验材料、设备和方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 试验设备 |
| 2.2.1 力学性能设备 |
| 2.2.2 热处理退磁设备 |
| 2.2.3 磁记忆信号检测设备 |
| 2.2.4 透射电镜制样设备 |
| 2.2.5 磁畴结构观察设备及装置 |
| 2.3 试样制备 |
| 2.3.1 普通预处理试样 |
| 2.3.2 颈缩变形预处理试样 |
| 2.3.3 洛伦兹透射电镜试样 |
| 2.4 试验方法 |
| 2.5 试验数据处理 |
| 2.6 技术路线图 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 预处理工艺对试样宏观磁信号及微观组织结构的影响研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预处理工艺对试样初始磁信号的影响 |
| 3.3 热处理退磁后试样表面磁信号变化 |
| 3.4 热处理退磁对试样内部磁畴结构变化的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 试样在压应力激励条件下的磁畴结构变化规律研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 压应力激发磁畴结构发生改变的影响研究 |
| 4.2.1 应力大小对磁畴结构改变的影响 |
| 4.2.2 受力位置对磁畴结构改变的影响 |
| 4.3 负载对磁畴结构形成应力记忆效应的影响 |
| 4.4 应力各向异性对磁畴结构改变的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 试样内部组织结构不均匀性对畴壁移动的影响研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微观缺陷对畴壁移动的影响 |
| 5.3 多晶试样对畴壁移动的影响 |
| 5.4 外场驱动下晶界对畴壁移动的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）钢丝绳应力集中和疲劳损伤的电磁无损检测技术分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 钢丝绳电磁检测技术在国内外的发展演变历程 |
| 2 钢丝绳检测基础问题的有限元仿真研究 |
| 3 钢丝绳检测传感器的设计研究 |
| 3.1 钢丝绳的励磁结构及方式 |
| 3.2 钢丝绳的传感器结构及信号拾取方式 |
| 4 信号处理方法、定量识别、寿命预测研究 |
| 5 钢丝绳电磁检测技术目前面临的问题及研究发展方向 |
（4）基于磁特性的钢丝绳断丝损伤定量检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、意义和目的 |
| 1.2 钢丝绳无损检测的研究现状 |
| 1.2.1 钢丝绳损伤漏磁检测的研究现状 |
| 1.2.2 钢丝绳断丝无损检测存在的问题 |
| 1.3 课题的研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 课题的研究内容 |
| 1.3.2 文章的技术路线 |
| 第2章 钢丝绳断丝损伤检测原理及仿真分析 |
| 2.1 钢丝绳常见的断丝损伤类型及特征 |
| 2.2 钢丝绳断丝损伤漏磁检测原理 |
| 2.3 励磁器磁化方式和磁化强度的选择 |
| 2.4 基于AnsoftMaxwell的检测器仿真 |
| 2.4.1 励磁回路的二维有限元仿真 |
| 2.4.2 断丝漏磁场特征分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 实验系统硬件设计与搭建 |
| 3.1 钢丝绳安全检测实验台结构 |
| 3.2 动力加载与控制系统 |
| 3.3 检测系统 |
| 3.3.1 采用聚磁环装置的轴向漏磁分量损伤检测器 |
| 3.3.2 加装聚磁环的径向漏磁分量损伤检测器 |
| 3.4 信号预处理电路 |
| 3.5 信号采集程序 |
| 3.6 试验试件 |
| 3.7 试验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于小波变换的信号降噪研究 |
| 4.1 基于小波变换的钢丝绳断丝损伤信号降噪 |
| 4.1.1 损伤信号小波变换 |
| 4.1.2 自适应阈值选取与信号重构 |
| 4.2 基于小波包变换的钢丝绳断丝损伤信号降噪 |
| 4.3 基于DTCWT的钢丝绳断丝损伤信号降噪 |
| 4.3.1 信号的DTCWT分解原理 |
| 4.3.2 基于块阈值计算方式的信号去噪 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 损伤信号特征提取研究 |
| 5.1 常用的损伤信号特征参数 |
| 5.1.1 时域特征信息提取方法 |
| 5.1.2 频域特征信息提取方法 |
| 5.2 时频域特征信息提取方法 |
| 5.3 基于距离可分离性判据的特征参数可分离性比较 |
| 5.4 试验分析 |
| 5.5 去噪质量对特征提取的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于机器学习的钢丝绳断丝损伤定量检测 |
| 6.1 BP神经网络理论 |
| 6.2 支持向量机理论 |
| 6.3 超限学习机理论 |
| 6.4 三种机器学习方法的实验对比 |
| 6.5 基于DTCWPT、SVD与 OSELM的钢丝绳断丝损伤定量检测 |
| 6.5.1 基于DTCWPT与 SVD的断丝损伤信号特征提取 |
| 6.5.2 OSELM算法原理 |
| 6.5.3 基于DTCWPT、SVD与 OSELM的定量检测模型建立 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术成果及科研成果 |
| 致谢 |
（5）镀锌钢绞线断丝的自发漏磁检测试验（论文提纲范文）
| 1 试验概况 |
| 1.1 试验材料 |
| 1.2 试验设备 |
| 1.3 试验方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 试件断裂结果 |
| 2.2 试件拉伸结果分析 |
| 2.3 试件检测结果分析 |
| 3 影响因素分析 |
| 3.1 磁极方向 |
| 3.2 PE护套 |
| 3.3 传感器间距 |
| 4 结 论 |
（6）钢丝绳应力与损伤磁记忆信号量化关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 钢丝绳检测的背景及意义 |
| 1.2 传统钢丝绳无损检测技术简介 |
| 1.3 金属磁记忆检测技术研究现状 |
| 1.3.1 金属磁记忆检测技术的理论研究 |
| 1.3.2 金属磁记忆效应力学性能试验研究现状 |
| 1.3.3 金属磁记忆检测应用研究现状 |
| 1.4 钢丝绳磁记忆检测存在的问题 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 本章小节 |
| 2 钢丝绳磁记忆检测技术理论基础 |
| 2.1 铁磁物质的磁性 |
| 2.1.1 铁磁物体的自发磁化和磁化特性 |
| 2.1.2 磁晶体的各向异性 |
| 2.1.3 磁致伸缩与磁弹性能 |
| 2.1.4 磁畴 |
| 2.1.5 位错与滑移 |
| 2.2 钢丝绳磁记忆检测方法的原理 |
| 2.2.1 钢丝绳磁机械效应模型 |
| 2.2.2 力-磁耦合的金属磁记忆检测机理 |
| 2.2.3 缺陷及应力集中位置的磁偶极子模型 |
| 2.3 钢丝绳磁记忆特征量 |
| 2.4 钢丝绳磁记忆检测仪器原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于磁记忆的钢丝绳单丝受力与缺陷关系研究 |
| 3.1 带缺陷单丝拉伸磁记忆检测试验研究 |
| 3.1.1 试验方案 |
| 3.1.2 不同缺陷深度处磁记忆信号及特征量分析 |
| 3.1.3 不同缺陷宽度处磁记忆信号及特征量分析 |
| 3.2 单丝反复弯曲状态下的磁记忆信号试验研究 |
| 3.2.1 试验方案 |
| 3.2.2 试验结果分析(d=2.36mm) |
| 3.2.3 试验结果分析(d=1.68mm) |
| 3.2.4 反复弯曲试验应力集中处磁记忆信号分析 |
| 3.3 单丝扭转状态下的磁记忆信号试验研究 |
| 3.3.1 试验方案 |
| 3.3.2 1~#试件（d=2.73mm）试验结果分析 |
| 3.3.3 2~#试件（d=2.36mm）试验结果分析 |
| 3.3.4 3#试件（d=1.68mm）试验结果分析 |
| 3.3.5 单丝扭转状态下的磁记忆信号特征量表征分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于磁记忆的钢绞线拉伸应力与缺陷关系研究 |
| 4.1 试验方案 |
| 4.1.1 试验材料 |
| 4.1.2 加载方案 |
| 4.1.3 磁记忆检测 |
| 4.2 磁记忆信号分析 |
| 4.2.1 1~#试件（h=0.1d）分析 |
| 4.2.2 2~#试件（h=0.2d）分析 |
| 4.2.3 3~#试件（h=0.3d）分析 |
| 4.3 整绳增量幅值特征量判别方法研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于磁记忆的钢丝绳整绳拉伸应力与断丝关系研究 |
| 5.1 试验方案 |
| 5.1.1 试验材料 |
| 5.1.2 加载方案 |
| 5.1.3 试件制作 |
| 5.1.4 磁记忆检测 |
| 5.2 磁记忆信号分析 |
| 5.2.1 0~#无缺陷整股钢丝磁记忆信号分析 |
| 5.2.2 1~#试件整股钢丝磁记忆信号分析 |
| 5.2.3 2~#试件整股钢丝磁记忆信号分析 |
| 5.2.4 3~#试件整股钢丝磁记忆信号分析 |
| 5.2.5 4~#试件整股钢丝磁记忆信号分析 |
| 5.3 不同断丝数量试件磁记忆信号及特征量横向对比分析 |
| 5.3.1 同一荷载条件下,不同断丝数量试件磁记忆信号对比分析 |
| 5.3.2 磁记忆信号特征量分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 钢丝绳力-磁耦合数值模拟研究 |
| 6.1 力-磁耦合数值模拟 |
| 6.2 带预制缺陷钢丝绳单丝拉伸力-磁耦合模拟 |
| 6.2.1 力-磁耦合模型 |
| 6.2.2 有限元模型的建立 |
| 6.2.3 加载及求解 |
| 6.2.4 模拟结果 |
| 6.2.5 模拟结果与试验对比 |
| 6.3 钢丝绳单丝扭转力-磁耦合模拟 |
| 6.3.1 修正的力-磁耦合本构 |
| 6.3.2 有限元模型的建立 |
| 6.3.3 施加荷载及求解 |
| 6.3.4 模拟结果 |
| 6.3.5 模拟结果与试验对比 |
| 6.4 钢丝绳力-磁耦合模拟 |
| 6.4.1 钢丝绳几何模型的建立 |
| 6.4.2 钢丝绳力学结果分析 |
| 6.4.3 未施加荷载时钢丝绳静磁场分析结果 |
| 6.4.4 钢丝绳力-磁耦合分析 |
| 6.4.5 模拟结果与试验结果对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）钢丝绳断丝损伤识别方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 本课题国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 钢丝绳断丝损伤检测原理及漏磁场特性分析 |
| 2.1 钢丝绳断丝损伤漏磁检测原理 |
| 2.2 漏磁场建模及空间分布形态分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 断丝损伤检测实验系统设计与漏磁信号分析 |
| 3.1 断丝损伤检测实验系统设计 |
| 3.2 断丝损伤漏磁信号实验分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 钢丝绳断丝损伤漏磁信号去噪与特征提取 |
| 4.1 基于提升小波的断丝损伤漏磁信号去噪 |
| 4.2 钢丝绳断丝损伤信号的特征值提取 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 钢丝绳断丝损伤定量识别 |
| 5.1 基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量识别 |
| 5.2 基于PSO-SVM模型的钢丝绳断丝损伤定量识别 |
| 5.3 断丝识别模型测试结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）矿井提升钢丝绳的动态检测与故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.2 钢丝绳无损检测的研究现状 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 研究内容 |
| 2 钢丝绳永磁励磁装置的设计研究 |
| 2.1 钢丝绳缺陷漏磁检测原理分析 |
| 2.2 钢丝绳内外断丝断口的漏磁场分析 |
| 2.3 钢丝绳缺陷漏磁检测的有限元分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 钢丝绳检测试验平台与漏磁信号采集系统设计 |
| 3.1 可调式变工况试验装置设计 |
| 3.2 多级环形检测装置的设计 |
| 3.3 多通道快速数据采集处理系统设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于漏磁信号检测的钢丝绳缺陷试验研究 |
| 4.1 缺陷钢丝绳的漏磁信号实验研究 |
| 4.2 基于三维可视化的漏磁信号分析 |
| 4.3 基于前端漏磁检测的钢丝绳机器视觉识别方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 钢丝绳缺陷漏磁信号的特征提取方法研究 |
| 5.1 双树复小波变换理论分析 |
| 5.2 基于DT-CWT的漏磁信号消噪方法 |
| 5.3 基于DT-CWT的漏磁信号趋势项消除方法 |
| 5.4 基于DT-CWT与模极大值的漏磁信号特征点提取方法 |
| 5.5 基于PPPCA的漏磁信号特征评价方法 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于极限学习机的钢丝绳缺陷定量识别方法研究 |
| 6.1 极限学习机理论分析 |
| 6.2 变步长结构增长极限学习机算法 |
| 6.3 改进型粒子群参数优化算法 |
| 6.4 IPSO-VSI-ELM分类模型 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于金属磁记忆漏磁特性的钢绞线锈蚀度检测试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 镀锌钢绞线拉索检测技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 拉索表面缺陷检测技术 |
| 1.2.2 拉索内部结构检测技术 |
| 1.2.3 拉索检测技术现状小结 |
| 1.3 金属磁记忆检测技术国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状小结 |
| 1.4 目前研究中存在的问题 |
| 1.5 本文的研究的目的及意义 |
| 1.6 本文的研究内容及技术路线 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 基于金属磁记忆漏磁特性的钢绞线锈蚀检测机理研究 |
| 2.1 钢绞线锈蚀原理 |
| 2.2 金属磁记忆检测技术原理 |
| 2.2.1 基于磁机械效应的自发漏磁理论 |
| 2.2.2 基于磁记忆唯象理论的缺陷漏磁场磁偶极子模型 |
| 2.3 钢绞线锈蚀缺陷漏磁检测模型 |
| 2.3.1 锈蚀缺陷磁偶极子模型的构建 |
| 2.3.2 模型参数对漏磁场影响性的分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于金属磁记忆的无应力钢绞线锈蚀检测试验 |
| 3.1 试验目的 |
| 3.2 试验方案 |
| 3.2.1 试验材料 |
| 3.2.2 试验仪器与设备 |
| 3.2.3 试验步骤 |
| 3.2.4 试验过程 |
| 3.3 地磁场屏蔽试验结果与分析 |
| 3.3.1 地磁场对试件磁记忆漏磁信号的影响分析 |
| 3.3.2 自发磁化对试件磁记忆漏磁信号的影响分析 |
| 3.3.3 金属磁记忆锈蚀缺陷漏磁信号产生机制分析 |
| 3.4 无应力钢绞线锈蚀缺陷漏磁检测试验结果与分析 |
| 3.4.1 试件摆放方位的影响性分析 |
| 3.4.2 钢绞线试件顺向扫描试验结果及分析 |
| 3.4.3 钢绞线试件竖向提离磁信号扫描试验结果及分析 |
| 3.4.4 钢绞线试件锈蚀缺陷磁记忆漏磁信号变化特征分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于金属磁记忆的有应力钢绞线锈蚀检测试验 |
| 4.1 试验目的 |
| 4.2 有应力钢绞线试件锈蚀缺陷漏磁检测试验方案与过程 |
| 4.2.1 试验设备与仪器 |
| 4.2.2 试验步骤与过程 |
| 4.3 试验现象与试验结果分析 |
| 4.3.1 应力状态对钢绞线试件表面磁信号的影响试验 |
| 4.3.2 应力状态下钢绞线试件锈蚀缺陷漏磁检测试验结果与分析 |
| 4.4 基于金属磁记忆的有应力钢绞线锈蚀度检测判别准则 |
| 4.4.1 顺向水平扫描漏磁信号及峰值特征 |
| 4.4.2 竖向提离扫描漏磁法向分量曲线交叉点特征 |
| 4.4.3 钢绞线试件锈蚀缺陷磁记忆漏磁检测程序构思 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于金属磁记忆漏磁特性钢绞线锈蚀检测仿真分析 |
| 5.1 钢绞线锈蚀缺陷漏磁的COMSOL有限元数值模拟 |
| 5.1.1 模型工况设置 |
| 5.1.2 模型几何构造 |
| 5.1.3 模型参数设置 |
| 5.1.4 模型网格划分 |
| 5.1.5 模型计算结果 |
| 5.2 钢绞线锈蚀缺陷漏磁检测有限元数值模拟结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 论文的创新之处 |
| 6.3 进一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 |
（10）基于隧道磁传感器在电梯钢丝绳检测中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的来源及意义 |
| 1.1.1 课题的来源 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.1.3 钢丝绳使用的经济性 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 钢丝绳检测的方法 |
| 1.4 本文研究的内容 |
| 第二章 钢丝绳故障漏磁检测基本原理和理论分析 |
| 2.1 钢丝绳基本概述 |
| 2.1.1 钢丝绳的结构和分类 |
| 2.1.2 钢丝绳的故障类型 |
| 2.2 钢丝绳漏磁检测原理 |
| 2.2.1 钢丝绳缺陷漏磁检测 |
| 2.2.2 钢丝绳型损伤检测的基本方法 |
| 2.3 电磁场有限元原理及基本理论 |
| 2.3.1 麦克斯韦方程 |
| 2.3.2 一般形式的电磁场微分方程 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 钢丝绳型损伤漏磁检测模型的建立 |
| 3.1 磁场强度的选择 |
| 3.2 钢丝绳漏磁场的建模及仿真 |
| 3.2.1 基于磁点偶极子的钢丝绳断丝漏磁场模型 |
| 3.2.2 断口宽度 |
| 3.2.3 提离高度 |
| 3.3 钢丝绳故障漏磁场建模 |
| 3.3.1 ANSYS仿真 |
| 3.3.2 钢丝绳损伤漏磁场的ANSYS仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 钢丝绳检测系统的硬件和软件设计 |
| 4.1 钢丝绳检测系统的结构 |
| 4.1.1 钢丝绳的励磁装置的结构 |
| 4.2 检测系统的励磁模块 |
| 4.2.1 永磁体的结构参数 |
| 4.2.2 衔铁材料 |
| 4.2.3 传感器的选择 |
| 4.2.4 TMR磁传感器的原理 |
| 4.2.5 多路漏磁信号检测 |
| 4.3 漏磁位置检测模块 |
| 4.3.1 编码器 |
| 4.4 信号采集与预处理 |
| 4.4.1 A/D转换器的选择 |
| 4.4.2 嵌入式微处理器 |
| 4.5 钢丝绳检测系统的软件设计 |
| 4.5.1 软件设计环境 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实验以及结果处理 |
| 5.1 实验系统组成 |
| 5.2 信号的处理 |
| 5.2.1 股波噪声 |
| 5.2.2 钢丝绳的振动 |
| 5.2.3 外界磁场干扰 |
| 5.3 LF缺陷和LMA缺陷的区分检测 |
| 5.4 钢丝绳的检测实验数据分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A(攻读学位期间所取得的学术成果) |
四、钢丝绳力磁效应与疲劳损伤漏磁信号监测的研究（论文参考文献）
- [1]钢丝绳断丝损伤检测与定量识别研究[D]. 张义清. 青岛理工大学, 2021
- [2]应力及组织结构变化诱发磁记忆现象的微观物理机制研究[D]. 卢兵兵. 江西理工大学, 2021
- [3]钢丝绳应力集中和疲劳损伤的电磁无损检测技术分析[J]. 范伟,李兵,陈冰华,任尚坤. 机电信息, 2020(12)
- [4]基于磁特性的钢丝绳断丝损伤定量检测研究[D]. 朱良. 青岛理工大学, 2019
- [5]镀锌钢绞线断丝的自发漏磁检测试验[J]. 周建庭,杨文琦,夏润川,狄海波,张嶷. 江苏大学学报(自然科学版), 2019(06)
- [6]钢丝绳应力与损伤磁记忆信号量化关系研究[D]. 高志刚. 西安科技大学, 2019(01)
- [7]钢丝绳断丝损伤识别方法研究[D]. 李丹丹. 中国矿业大学, 2019(10)
- [8]矿井提升钢丝绳的动态检测与故障诊断方法研究[D]. 赵志科. 中国矿业大学, 2018(02)
- [9]基于金属磁记忆漏磁特性的钢绞线锈蚀度检测试验研究[D]. 赵亚宇. 重庆交通大学, 2018
- [10]基于隧道磁传感器在电梯钢丝绳检测中的应用研究[D]. 单阳. 昆明理工大学, 2018(01)