镀锌钢绞线断丝的自发漏磁检测试验

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.     

基于钢丝绳结构特征的断丝漏磁霍尔效应检测方法

根据钢丝绳断丝的漏磁检测原理,利用单片霍尔元件检测钢丝绳断丝漏磁的特性,推导出采用霍尔元件列沿钢丝绳周向均匀布置实现无漏检检测时元件的布置方法和最佳元件数计算式.根据钢丝绳结构特征,提出以提高检测信号信噪比和减少输出检测通道数为目的的多元件组合检测方法以及各元件间的最佳组合、布置方法.     

基于磁记忆的镀锌钢绞线腐蚀检测试验

针对常规技术难以检测镀锌钢绞线拉索内部腐蚀问题,结合金属磁记忆理论在铁磁性材料早期缺陷无损检测方面的优势,提出了基于金属磁记忆技术的镀锌钢绞线拉索腐蚀检测新方法。为验证该检测方法的可行性,设计了8个镀锌钢绞线拉索试件,采用电化学加速腐蚀试验方法对试件进行不同程度的腐蚀;利用霍尼韦尔HMR2300三维磁强计传感器采集试件腐蚀后的金属磁记忆漏磁信号,运用数学方法对采集的漏磁信号进行对比分析,结合金属磁记忆检测技术原理,研究试件表面的漏磁信号变化特征,以达到检测镀锌钢绞线拉索试件腐蚀状况的目的。研究结果表明:在钢绞线拉索试件腐蚀区域漏磁信号出现明显变化,漏磁信号切向分量曲线出现极大值,漏磁信号法向分量曲线出现极大值和极小值且过零点;在试件中间腐蚀区域漏磁信号切向梯度曲线过零点,漏磁信号法向梯度曲线出现极小值;随着试件腐蚀程度的增加,漏磁信号强度也相应增加,且漏磁信号强度与试件腐蚀程度呈正相关;通过对试件腐蚀后的漏磁信号分析,可较准确判别钢绞线试件的腐蚀位置及范围。该试验验证了金属磁记忆检测技术用作钢绞线腐蚀检测的可行性及合理性,为镀锌钢绞线拉索腐蚀检测提供了参考。     

平行磁化NdFeB钢丝绳无损检测仪开发

针对径向磁化半环磁铁钢丝绳无损检测仪,难以实现理想的径向磁化进而导致的钢丝绳缺陷检测灵敏度低等问题,采用漏磁原理开发了一种基于平行磁化NdFeB磁体段的新型钢丝绳无损检测仪,并对其检测效果进行评价实验分析。首先,利用自制夹具对32段等弧形NdFeB永磁铁进行组装,并完成无损检测仪结构的设计与装配;然后,基于新型钢丝绳无损检测装置设计了传统的钢丝绳漏磁信号检测系统;最后,运用BP神经网络进一步提升传统系统对钢丝绳损伤的检测效果。结果表明:新型无损检测仪在钢丝绳受损处能检测到强烈的漏磁信号,此外运用BP神经网络后断丝数量和位置检测精度分别提升了31.5%和22.4%,该检测仪器的有效性和灵敏性。     

锈蚀断丝对拉索力学性能影响的数值研究

钢丝锈蚀、断裂损伤是影响拉索力学性能的主要因素.首先,建立了钢丝径向、索长方向锈蚀损伤分布模型;然后,基于锈蚀钢丝断口形态,分析锈蚀及荷载联合作用下钢丝断裂规律,建立了基于应力强度因子的锈蚀钢丝断裂准则;最后,考虑钢丝间摩擦作用,采用有限元法对拉索钢丝锈蚀、断裂过程进行模拟,研究了拉索中钢丝逐层锈蚀断裂对拉索力学性能的影响.结果表明:拉索钢丝锈蚀断裂后,钢丝应力重分布,断丝对拉索钢丝应力的影响沿截面径向逐渐减小,紧邻断丝层的锈蚀钢丝应力增幅最大,最内层钢丝应力增幅最小;由于钢丝间摩擦作用,断丝应力在恢复长度内呈对数形式恢复且基本同步;恢复长度随断丝百分比增大而增大,与断丝百分比呈二次抛物线关系,并将收敛于3. 3m;拉索索力损失率随断丝百分比增大而增大,拉索少量钢丝的锈蚀断裂对索力影响较小,当拉索锈蚀断丝百分比小于10%时,引起的索力损失率小于4%.     

基于K均值聚类的油气管道漏磁缺陷标记方法

为了提高漏磁数据缺陷区域标记能力,将聚类算法应用于漏磁检测数据分析中,提出了一种基于K均值聚类的管道漏磁缺陷信号标记方法,并进行了不同口径和不同壁厚管道检测试验验证。结果表明:该方法可有效识别出漏磁数据中的缺陷区域,识别准确度满足工程要求。由于该方法无需根据检测器和管道情况单独设置阈值,因此其具有较广泛的适应性。     

管道漏磁检测的智能方法综述

管道漏磁检测技术利用漏磁原理对管道进行无损检测.传统的人工检测方法通常使用漏磁检测器采集的管道漏磁数据,绘制出漏磁信号曲线,然后根据曲线的变化特性对管道上的缺陷和组件进行人工判别,这种方法效率低下且具有很强的主观性.随着人工智能技术的快速发展,许多基于人工智能的漏磁检测方法被提出,可实现更加高效和更加准确的智能检测.本文对管道漏磁检测的智能方法进行了综述,首先简要介绍了漏磁检测的基本原理和漏磁检测器的组成结构,随后重点阐述了管道漏磁检测中的机器学习方法(含基于分类的方法、基于目标检测的方法和多分量方法)、基于知识的智能专家系统和多传感器融合方法,最后进行了总结,并讨论了当前智能方法仍然存在的问题.     

基于信号源极值特征的钢管内外裂纹区分方法

提出一种钢管漏磁检测过程中基于信号源的内外裂纹区分方法.该方法基于内外伤法向漏磁分量检测信号的波形特征,参考信号畸变所具有的峰-峰值大小,调整对应畸变信号峭度指标的算法,从而构建内、外伤区分指标.通过钻杆中的横向刻槽检测试验观察,以及二维轴对称有限元仿真分析,检测了在常规钢管漏磁检测过程中对于具有不同宽度信息的内外伤裂纹,这种方法进行缺陷位置识别的实用性较高.     

一种基于支持向量机的结构损伤识别方法

提出了结合随机振动响应互相关函数、小波包分解和支持向量机(support vector machine,SVM)的结构损伤识别方法,计算了相邻测点响应的互相关函数幅值.采用小波包对得到的幅值进行分解,得到各个频带上的总能量;利用各频带上能量值存在的差异性作为输入到分类器的特征向量,训练SVM模型并对结构的损伤进行识别.应用该方法对Benchmark模型结构进行损伤判别,实验通过对比其他基于SVM的方法,结果表明该方法具有较好的识别精度.     

钢丝绳断丝在线检测装置的研究

研究了工业用钢丝绳无损在线检测技术。根据电磁感应测量原理,自行设计了一种磁感应式钢丝绳断丝检测传感器及装置,实现了钢丝绳断丝的定量精确检测。其基本原理是,当检测到有断丝产生时,磁导率会降低,磁阻增加,电感量减小,导致线圈不平衡产生感应电动势,进而判断出钢丝绳断丝的情况。该方法克服了传统的漏磁检测技术不能精确检测钢丝绳内部断丝的不足,具有检测精确度高、体积小、制造成本低等特点。经多次实验室检验和工业实验,证明了该设计的正确性,检测精度达到了95%以上。推广后将取得很好的经济和社会效益。     

桥梁主缆断丝漏磁检测系统研制

主缆作为桥梁的重要承力构件，长期服役后会出现内部钢丝断裂等问题，需要进行定期检测。为了解决桥梁主缆直径大、主缆钢丝与缠丝正交布置引起的漏磁检测难题，本文首先通过有限元仿真方法研究主缆漏磁检测的可行性，并基于仿真结果，采用模块化设计思路，研制出桥梁主缆断丝漏磁检测系统，包括驱动、传感、信号处理、WIFI通信等模块。最后开展主缆检测实验研究，实验结果表明：该系统能够检测出主缆试件表层钢丝中的3根与5根断丝缺陷，与仿真结果相符；爬行稳定且信号平稳。本研究工作将为桥梁缆索检测提供一种新手段。     

基于随机森林的认知网络主用户信号调制类型识别算法

针对低信噪比情况下主用户信号调制类型识别率低的问题,提出了一种使用信号循环谱中特征参数作为样本参数的基于随机森林的认知网络信号类型识别算法,通过使用训练完成的随机森林对主用户信号类型识别,有效抑制了采用ANN和SVM进行识别所造成的误差影响,提高了低信噪比下信号识别的精确度,实现了不同调制类型信号的有效检测与识别.实验结果表明:所提出的算法有较高的主用户信号调制类型识别精度,进而验证了算法的有效性.     

基于重采样的COLD阵列波达方向和极化参数联合估计

针对在低信噪比情形下DOA和极化参数估计性能严重下降的问题,提出了基于重采样的COLD阵列参数估计方法.该算法有效结合了ROOT-MUSIC和重采样技术,并对重采样技术作出了改进,利用COLD阵列ROOT-MUSIC算法,可以降低求根阶数,减少计算量;利用改进后的重采样方法,可以大幅度提升低信噪比下的参数估计性能.并通过参数估计结果可行性判定方法,保留参数估计正常值,剔除异常值.本文提出的这种算法,使在低信噪比情况下,参数估计精度得到提高.仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性.      

基于TLS-ESPRIT算法的声表面波标签辨识

为降低收发机成本,在声表面波射频识别系统中采用频域取样,并利用频率步进连续波作为发射信号.为了进一步提高识别距离及系统的抗干扰能力,增强标签在小信噪比下的识别能力,在信号处理部分使用总体最小二乘-旋转不变技术估计信号参数(TLS-ESPRIT)算法来提取标签的时延信息并解码.试验结果表明,相对于其他算法,TLS-ESPRIT算法能够在小信噪比条件下以较窄的工作带宽有效地识别标签.     

基于响应功率谱灵敏度分析的幕墙拉索损伤检测

幕墙拉索是重要的工程构件,为解决幕墙拉索的损伤检测问题,从弦的强迫振动方程出发,建立了其相应的有限元运动方程。将幕墙拉索的局部损伤模拟为弦单元面积的减少,利用随机振动的虚拟激励法,得到平稳随机激励下结构响应的功率谱密度函数对弦单元面积的灵敏度,采用有限元模型修正实现幕墙拉索的损伤识别。数值算例表明,仅利用有限的几个传感器的频域数据,就能够较好地识别幕墙拉索损伤,并且对模拟的人工噪声不敏感,具有一定的工程实用前景。     

传感器提离值对管道漏磁检测的影响

为了提高油气管道漏磁检测的准确度,需要在确保检测灵敏度的同时,减小磁传感器与被测油气管道表面的距离即提离值的波动的影响。分析了提离值选择的主要原则,并从磁路设计角度,提出了一种通过改进油气管道检测器结构抑制传感器提离值波动影响的方法。通过仿真计算验证了这种方法的效果。结果表明:该方法不仅可以有效地提高检测灵敏度,而且信噪比可以提升30%以上。该方法有助于为优化检测器结构和提高漏磁检测的准确度提供重要的依据。     

随机共振结合RobustICA的两阶段结构损伤定位方法

为实现强噪声背景低信噪比环境下的结构损伤识别,提出一种基于非线性随机共振降噪与鲁棒性独立分量分析(RobustICA)的两阶段损伤定位方法.第一阶段,运用非线性随机共振系统对强噪声低信噪比的测量响应进行预处理,以降低背景噪声的干扰并增强结构响应;第二阶段,结合RobustICA提取包含损伤信息的特征分量对结构响应异常进行识别,之后计算归一化的源分布向量(NSDV)的最大值对结构损伤异常进行定位.框架数值算例结果表明,所提出的算法能够较精确实现信噪比为5dB下的结构损伤异常识别与定位.     

基于环境振动信号的框架结构震后损伤识别

提出了一种新的损伤指标用于框架结构的震后损伤识别.以环境振动作为激励信号,采用小波包分解理论,利用框架结构损伤后振动信号的能量在频域内的变化,构建损伤指标DI,并给出了损伤识别流程图.在此基础上,以某钢筋混凝土框架结构为例,设定4种震后损伤工况,对框架结构进行了震后损伤识别分析,探讨了不同楼层、不同类型振动信号对损伤识别效果的影响.结果表明:本文构建的损伤指标DI可以有效识别框架结构的震后损伤,损伤指标DI与损伤程度之间有近似线性的关系;基于较高楼层振动信号的损伤指标值对结构的损伤识别效果较佳;利用速度信号可获得比加速度信号更好的识别效果.     

低信噪比下数字幅度调制的调制进制快速识别

为了快速自动识别低信噪比下的数字幅度调制进制,提出了一种识别M进制正交幅度调制(M-QAM)和M进制幅度键控(M-A SK)的调制进制的方法。该方法利用优化的缩放尺度对信号进行小波变换,以识别M-QAM和M-A SK信号的调制进制,并进行了仿真。仿真结果表明:仅利用100个观测符号,当信噪比大于或等于-4 dB时,M-QAM信号的正确识别率大于93%;当信噪比大于或等于-10 dB时,M-A SK信号的正确识别率大于90%。这说明该方法在低信噪比下能够快速获得很好的识别性能。     

在役拉索索力识别的静力平衡法

为了实现操作性强、精度高的在役拉索索力识别,考虑拉索的预应力刚化效应和静力平衡原理,提出了一种基于静态测试手段的在役拉索索力识别方法.通过对索力识别过程及其关键技术的分析,提出了内衬采用软金属的复合索夹型式,并采用显式非线性动态分析法分析了索夹与拉索之间的接触变形演化规律,研究了摩擦力随夹紧力的变化规律,从理论上阐明了该方法的科学性和可行性.因索力的获得只与施力点位移和施力大小有关.避免了常用索力测定方法测量精度受拉索边界条件及材料参数取值影响较大的问题,为柔性拉索的索力识别提供了一种新的思路.