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钢丝绳断丝损伤定量检测技术*
作者:朱玉堂,田志勇,戴一平 日期:2008-08-18/span> 浏览:3641 查看PDF文档
钢丝绳断丝损伤定量检测技术*
朱玉堂,田志勇,戴一平
(浙江机电职业技术学院 电气工程系,浙江 杭州 310053)
摘要:针对目前国内各种钢丝绳检测仪器的不足之处,选定了钢丝绳断丝损伤信号识别的特征量,并介绍了信号处理和特征提取算法。提出了利用BP神经网络技术对检测信号进行分析处理的方法,提高了检测的精度和灵敏度。通过模拟和实际检测,断丝损伤识别的准确率达到了90%,验证了网络的可靠性和实用性。
关键词:钢丝绳;断丝;检测;信号处理;神经网络
中图分类号:TD532文献标识码:A文章编号:1001-4551(2008)08-0044-03
Quantitative detection technology of broken wire in steel rope
ZHU Yu-tang, TIAN Zhi-yong, DAI Yi-ping
(College of Electrical Engineering, Zhejiang Institute of Mechanical & Electrical Engineering, Hangzhou 310053, China)
Abstract: Aiming at the defect of steel rope broken wires check device at home now, the signal eigenvalue was selected, the practical methods of signal processing and character extraction were discussed and summarized . BP neural network method was used to analyze and process the signal from the broken wires in a steel rope, the accuracy and sensitivity of check was improved. The simulation and actual detection show that the veracity of broken is 90%, its reliability and practicality are validated.
Key words: steel rope; broken wires; detection; signal processing; neural network
参考文献(Reference):
[1]杨叔子,康宜华.钢丝绳断丝定量检测原理与技术[M].北京:国防工业出版社,1995.
[2]谭继文.钢丝绳LF型损伤定量识别的神经网络方法[J].矿山机械,2002,30(3):15-17.
[3]徐峻峰,陶德馨.基于BP网络的钢丝绳断丝模式识别[J].武汉理工大学学报,2002,24(2):52-55.
[4]许东,吴铮.基于Matlab6.X的系统分析与设计—神经网络[M].西安:西安电子科技大学出版社,1998.
[5]LI Jin-song, YANG Sui-zi, LU Wen-xiang, et al. Space-domain feature-based automated quantitatiue determination of localized faults in wire ropes[J]. Material Evaluation,1990,48(3):336-341.
[6]QI Le-hua, HOU Jun-jie, CPUIEILING, et al. Research on predictions of the processing parameters of liquid extrusion by BP network [J]. Fuel,1999,95:232-237.
[7]胡阳,康宜华,卢文祥,等.钢丝绳无损检测中的一些算法—信号的预处理与特征提取[J].无损检测,2000,22(11):483-488.
[8]田志勇,张耀,谭继文.基于BP神经网络的钢丝绳断丝定量检测[J].煤炭学报,2006,31(2):245-249.
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