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鋼絲繩內(nèi)外部斷絲損傷識(shí)別

發(fā)布時(shí)間：2022-01-31 13:12　文章來(lái)源：未知　文章作者：admin　點(diǎn)擊數(shù)：

0引言 鋼絲繩具有強(qiáng)度高、韌性好、自重輕等優(yōu)良特性，常應(yīng)用于煤炭開(kāi)采運(yùn)輸中。由于工況條件復(fù)雜，鋼絲繩在使用過(guò)程中容易出現(xiàn)各種損傷，導(dǎo)致其強(qiáng)度降低甚至斷裂，危及工作人


0引言
鋼絲繩具有強(qiáng)度高、韌性好、自重輕等優(yōu)良特性，常應(yīng)用于煤炭開(kāi)采運(yùn)輸中。由于工況條件復(fù)雜，鋼絲繩在使用過(guò)程中容易出現(xiàn)各種損傷，導(dǎo)致其強(qiáng)度降低甚至斷裂，危及工作人員生命及生產(chǎn)安全，所以定期對(duì)鋼絲繩進(jìn)行損傷檢測(cè)至關(guān)重要[“]。鋼絲繩最常見(jiàn)的損傷形式之一是斷絲損傷，通常將一定長(zhǎng)度內(nèi)鋼絲繩的斷絲數(shù)量作為鋼絲繩報(bào)廢標(biāo)準(zhǔn)的首要指標(biāo)[4]。鋼絲繩斷絲損傷可分為外部斷絲與內(nèi)部斷絲。外部斷絲產(chǎn)生于鋼絲繩與其他零件之間的磨損，可用肉眼觀測(cè)，但人工檢測(cè)耗時(shí)長(zhǎng)且極易疏漏陽(yáng)。內(nèi)部斷絲是由鋼絲繩自身股間摩擦導(dǎo)致，不能被直接觀測(cè)到。
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)理論的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逐漸被應(yīng)用于鋼絲繩斷絲損傷檢測(cè)中，通過(guò)提取漏磁信號(hào)的特征并將其輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中訓(xùn)練及分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)識(shí)別損傷。J.W.Kim等回采用一種基于霍爾陣列的多通道漏磁傳感器采集漏磁信號(hào)，提取包絡(luò)信號(hào)的多個(gè)特征，實(shí)現(xiàn)了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多階段模式識(shí)別方法，用于檢測(cè)不同斷口長(zhǎng)度及深度的外部斷絲損傷。Zhang Juwei等[]采用18個(gè)高精度巨磁電阻傳感器組成傳感器陣列以采集鋼絲繩表面剩磁，并提出一種基于小波分解的自適應(yīng)濾波算法，采用數(shù)字圖像處理方法提取缺陷圖像的多個(gè)特征，利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)外部斷絲類(lèi)型進(jìn)行定量識(shí)別。Huang Xinyuan等[9采集鋼絲繩損傷位置的光學(xué)圖像，并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)缺陷圖像進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)了不同斷口深度的檢測(cè)識(shí)別。鐘小勇等回采用改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)漏磁信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，檢測(cè)外部斷絲損傷。目前對(duì)于鋼絲繩斷絲損傷檢測(cè)以外部斷絲損傷檢測(cè)為主，對(duì)內(nèi)部斷絲損傷檢測(cè)的研究較少且內(nèi)外部斷絲識(shí)別精度不高。
本文提出了一種鋼絲繩內(nèi)外部斷絲損傷識(shí)別方法。首先采用鋼絲繩損傷徑向漏磁檢測(cè)器采集漏磁信號(hào)，然后利用雙密度雙樹(shù)復(fù)小波變換對(duì)漏磁信號(hào)進(jìn)行降噪處理，之后提取信號(hào)的時(shí)頻域特征，并通過(guò)基于類(lèi)間距離和互信息的特征選擇方法獲得最優(yōu)特征子集，最后將最優(yōu)特征子集輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行定量識(shí)別。

1漏磁信號(hào)采集與雙密度雙樹(shù)復(fù)小波降噪處理
基于漏磁法設(shè)計(jì)的鋼絲繩損傷徑向漏磁
檢測(cè)器由霍爾陣列、銜鐵、襯套、永磁鐵、聚磁環(huán)、導(dǎo)向輪等組成，如圖1所示?；魻栮嚵杏?2個(gè)周向排布的霍爾元件組成，在霍爾陣列上方裝有聚磁環(huán)，可減輕由于鋼絲繩振動(dòng)引起提離值變化導(dǎo)致的漏磁信
號(hào)失真。
梅鐵襯套
聚磁環(huán)
導(dǎo)向輪永磁鐵鋼絲繩
（a）模型（b）實(shí)物
圖1鋼絲繩損傷徑向漏磁檢測(cè)器
Fig.1Radial magnetic flux leakage detector for wire rope damage選取直徑24mm、類(lèi)型為6×37+lWS的鋼絲繩，人工制作9種不同數(shù)量、類(lèi)型的斷絲損傷，如
圖2所示。
采用鋼絲繩損傷徑向漏磁檢測(cè)器采集鋼絲繩斷
絲損傷產(chǎn)生的漏磁信號(hào)，如圖3所示（圖3（a）中3個(gè)突變波形依次為內(nèi)部1-3根斷絲損傷產(chǎn)生的
漏磁信號(hào)；圖3（b）中6個(gè)突變波形依次為外部1一6根斷絲損傷產(chǎn)生的漏磁信號(hào)）。可看出單根斷絲
損傷產(chǎn)生的漏磁信號(hào)較微弱，容易被噪聲淹沒(méi)；多根斷絲損傷產(chǎn)生的漏磁信號(hào)較明顯，但噪聲的存在會(huì)
給特征提取造成困難。

3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋼絲繩斷絲損傷識(shí)別
對(duì)鋼絲繩斷絲損傷的識(shí)別過(guò)程實(shí)質(zhì)上是建立不
同損傷類(lèi)型與信號(hào)特征的空間映射分類(lèi)準(zhǔn)則。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)]，具有任意復(fù)雜的模式分類(lèi)能力和優(yōu)良的多維函數(shù)映射能力，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層，其訓(xùn)練過(guò)程由信號(hào)的前向傳播與誤差的反向傳播2個(gè)過(guò)程組成“]。前向傳播計(jì)算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，反向傳播對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重矩降和偏置進(jìn)行調(diào)整，多次訓(xùn)練后，使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出與實(shí)際輸出逐漸吻合。將從鋼絲繩斷絲損傷漏磁信號(hào)中獲得的最優(yōu)特
征子集按4：1的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為13，隱藏層和輸出層的激活函數(shù)分別為tansig和purelin，設(shè)迭代次數(shù)為300，學(xué)習(xí)率為0，1，目標(biāo)為0.001。用訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)調(diào)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)達(dá)到最大選代次數(shù)或損失函數(shù)已達(dá)指定閥值時(shí)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束。將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)。
經(jīng)過(guò)測(cè)試，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)準(zhǔn)確率為
97.8%.測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果的混淆矩陣如圖8所示。
可看出僅在內(nèi)部3根與外部3根斷絲損傷類(lèi)型中分別出現(xiàn)1次分類(lèi)錯(cuò)誤，對(duì)于其他損傷類(lèi)型均分類(lèi)
正確。內(nèi)！1內(nèi)2內(nèi)3怒
搜G A.—
內(nèi)1內(nèi)2內(nèi)3外1外2外3外4外5外6預(yù)測(cè)類(lèi)
圖8預(yù)測(cè)結(jié)果的混淆矩陣
Fig.8 Confusion matrix of predicted results

4結(jié)語(yǔ)
為更加精確地識(shí)別鋼絲繩斷絲損傷的數(shù)量及位
置，提出了一種鋼絲繩內(nèi)外部斷絲損傷識(shí)別方法。首先對(duì)鋼絲繩損傷徑向漏磁檢測(cè)器采集的漏磁信號(hào)進(jìn)行基于雙密度雙樹(shù)復(fù)小波變換的降噪處理；然后提取信號(hào)的時(shí)頻域特征，并采用基于類(lèi)間距離和互信息的方法進(jìn)行特征選擇，得到最優(yōu)特征子集：最后將最優(yōu)特征子集輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練進(jìn)行鋼絲繩斷絲損傷分類(lèi)識(shí)別。該方法能識(shí)別鋼絲繩內(nèi)外部斷絲損傷且識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)97.8%。