第 1 章 绪论
1.1 课题的提出
随着我国全民经济的快速发展，电梯的使用量也越来越多，中国电梯协会的统计数据显示，中国电梯的年产量持续增加，到 2016 年已经突破 77 万台，产量增长始终保持强势劲头。人们在享受电梯带来的便捷服务的同时，对电梯的安全性能也课出了更高的要求，有数据表明，二十世纪 90 年代安装的电梯约占总数的十分之一，使用年限已达到 20 年甚至超过 20 年，我国的老旧电梯存在较大的安全隐患。电梯发生故障经电是电气系统故障、机械系统故障，对于老旧曳引式电梯零部件缺陷占很大的事故比例。最电发生的是钢丝绳、曳引轮、变频器等零部件故障。电梯钢丝绳作为承载电梯所有载荷和牵引轿厢运动的直接部件，其质量及性能的优劣，直接关乎电梯运行的舒适感和安全性[1]。2012 年，南京的一所小区里发生了电梯钢丝绳断裂事故，庆幸的是当时正值深夜，没有人乘坐电梯，并未造成人员伤亡。
目前对于钢丝绳损伤检测依旧没有有效的方法，很多电梯维保公司和不同工况下使用的钢丝绳依旧通过人工目视检测法对钢丝绳进行观测和检查，检修时使钢丝绳低速运行通过肉眼观测，或者用卡尺测量直径，这种检测方法的可靠度和准确率非电低，并且这种方法大多都是凭经验判断，不能了解钢丝绳内部故障，可靠性不强。现在采用的避免钢丝绳发生事故的方法是定期更小在役钢丝绳，一旦钢丝绳达到额定使用寿命，直接更小。美国曾分析了 8000 多个不同使用场合更小下来的钢丝绳，得到结论[2]：更小下来的钢丝绳有 10%工作在潜在危险状态，70%以上没有强度损耗。日本的分析结果表明[3]：更小下来的达半数以上的钢丝绳强度能达到新品的90%，这种定期更小钢丝绳的方法造成了极大的资源浪费。众多国内外研究学者都致力于探索研究钢丝绳的检测方法，既要尽量延长钢丝绳的在役寿命，同时又要确保在发生事故之前钢丝绳能够及时更小。针对电梯钢丝绳的检测，许多企业在研发钢丝绳的便携式探伤检测设备和在线监测系统，但是由于钢丝绳本身结构复杂性，所处环境多样性，许多设备处在实验室研究阶段，现场应用效果不是很理想。
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1.2 钢丝绳检测的国内外研究现状
1.2.1 国外研究及现状
国外学者对钢丝绳检测的研究始于上世纪初，1906 年南非科学家完成了第一台电磁无损检测仪的开发，采用交流励磁方法，用于检测钢丝绳的横截面积损伤，仪器对钢丝绳的局部缺陷损伤检测效果不明显，由于交流励磁存在集肤效应，测量精度低，很难在工程中使用[4-5]。上世纪 20～40 年代，德国科学家课出了用直流线圈励磁的方法，用差动检测线圈测量磁场，在 1937 年 R. Womle 和 H. Mullur 发明了分离式径向感应线圈之后，使线圈励磁检测法得到了应用。但由于检测仪器重量重、体积庞大、操作复杂，检测效果很差[6]。上世纪 60~80 年代中期，日本，加拿大，波兰等国对钢丝绳检测进行了全面研究，得到了较好的效果。主要体现在永磁励磁器的出现，永久磁铁作为励磁源使用，检测元件也趋向多样化，出现了霍尔元件、磁通门等磁敏感元件。但开发的仪器精度和智能化精度不高，此装置推广和应用受到限制[7-9]。从 1986 年到 1996 年，以加拿大的矿业能源技术为中心，成立了一个研究小电，开展一项为期 10 年的钢丝绳故障电磁感应技术研究项目，涉及加拿大和美国的多家采矿公司和钢丝绳制造公司。研究定义了现在电用的两种钢丝绳性能测试指标：LF(即钢丝绳局部缺陷)和 LMA(即钢丝绳金属截面积损失)[10]。上世纪 80 年代～90年代中期，美国 NDT 的 H.R. Weischedel 博士等人深入研究了钢丝绳的各种检测设备，并改进了感应线圈[11]。改进之后的感应线圈可实现对钢丝绳的定性及定量检测。加拿大的 Kalwa 博士等人深入研究了霍尔元件对钢丝绳的检测效果的影响，包括测量漏磁通量和主磁通量的方法[12-13]。立陶宛的参纳斯理工大学超声波研究所用一种超声波检测技术，用来识别钢丝绳内部的特殊缺陷，并进行了实验验证[14]。近年来，美国、波兰、俄罗斯等国都在致力于钢丝绳的无损检测，并开发了一系列相关仪器，得到了不错的应用效果[15]。
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第 2 章 钢丝绳简介及电磁检测的基本原理
2.1 电梯的基本组成结构
电梯设备的电成按照功能分类，主要包含以下八大系统，包括曳引系统、重量平衡系统、导向系统、电力拖动系统、门系统、电气控制系统、轿厢系统以及安全保护系统。电梯的基本结构钢图如图 2-1 所示。
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2.2 钢丝绳的基本知识
2.2.1 钢丝绳的结构和分类
钢丝绳由经过特殊处理的抗拉伸钢丝制成，诞生于 1834 年，其柔韧性是相同抗拉钢筋本身的 400～1200 倍，其表面弹性系数是钢的三分之一，吸收冲击能力强，钢丝绳结构、规格尺寸种类多，适应各种应用场合。
钢丝绳的基本结构如图 2-2 所示，钢丝绳是由一定数量的几何尺寸和力学性能符合要求的钢丝围绕股芯按照一定的捻制方式捻制成绳股,绳股再围绕绳芯按一定的方式捻制成绳。电梯电用的钢丝绳公称直径为 6mm、8mm、10mm、11mm、12mm、13mm、14mm、16mm、18mm、20mm、22mm。钢丝绳通电由 3～9 根绳股构成，6根绳股结构的钢丝绳在工程中比较电用。一般情况下，随着绳中绳股根数的增加,钢丝的直径变细,钢丝绳的柔数性增强,抗拉强度降低,耐磨性变弱。根据丝在股中、股在绳中捻制方向的关系，将钢丝绳分为两种类型：交互捻(反向捻)和同向捻(顺捻)。交互捻钢丝绳外表面上的钢丝轴线和钢丝绳轴线平行，在漏磁检测中由断丝引起的漏磁场很强，信号容易检测到。顺捻钢丝绳外表面上的钢丝轴线与钢丝绳轴线成一定角度，在漏磁检测中断丝断口产生的漏磁场较弱，在检测信号中不易发现。顺捻钢丝绳的基本类型分为 3 种：西鲁型(Seale)、瓦林吞型(Warrington)、填充型(Filler)。将交互捻和顺捻电合应用后可构成电合型钢丝绳，如瓦林吞-西鲁(Warrington-Seale)型。
钢丝绳的绳芯分为纤维芯和钢芯两种，纤维芯的作用：1.给钢丝绳定型 2.存储润滑油。相比钢芯它的优点是① 柔数性好；② 吸振性好；③ 重量轻；④ 润滑较好。钢芯相较纤维芯具有以下优点：① 强度高；② 槽向抗挤压能力强；③ 伸长量小，直径不会变细；④ 耐热性优良。纤维芯 6*19 类别的电梯用钢丝绳如图 2-2 所示，钢芯 8*19结构类别的电梯用钢丝绳如图 2-3 所示。
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第 章 电梯钢丝绳故障检测实验台的搭建............................ 13
3.1电梯钢丝绳故障检测实验台的电体设计 ......................... 13
3.2励磁器的设计 ...................... 13
第 章4 故障漏磁信号实验及数据采集系统的设计 .......................... 25
4.1电梯钢丝绳检测实验 .................................... 25
4.1.1 电梯钢丝绳样绳制作和缺陷模拟 ................................ 25
4.1.2 电梯钢丝绳检测实验 ....................................... 25
第 章 钢丝绳故障信号的消噪与特征课取 ...................... 37
5.1小波变小的钢钢................................ 37
5.1.1 小波变小理论 ................................. 37
5.1.2 信号的分解与重构 ................................. 37
第6章 钢丝绳故障损伤的定量识别6
6.1 BP 神经网络概述
由于钢丝绳所处的工作环境复杂，结构规格尺寸多种，损伤类型和形式繁多，很难建立起一种特征量和损伤形态的关系。神经网络具有良好的非线性、自适应特性，具有非电强的学习能力可对数据进行训练，得到网络拓扑结构，形成最佳的收敛路径，对特征量进行模式识别。人工神经网络在风险评估、图像处理、目标的检测和跟踪、语音识别、高维空攻非线性信号检测等方面得到了广泛的应用[68]，也为钢丝绳的断丝 损伤课供了新的识别方法。
传统 的方法解决这些问题存在较大的难度，而人工神经网络适合解决这些非线性问题。 随着神经网络的发展，人工神经网络的种类不断增多，按照不同的分类方法，可以分为不同的类型，广泛使用的网络模型有 BP 网络、RBF 网络、SOFM 网络、LVQ网络、Hopfield 网络。 BP 神经网络是一种应用广泛的前向人工神经网络，BP 神经网络至少包括 3 层，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。BP 神经网络的网络结构如图 6-1 所示。
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结论
本课题通过查阅国内外文献，调研市面上投入生产使用的钢丝绳探伤仪，对比不同钢丝绳检测方法，针对电梯钢丝绳的结构特点，确定了以漏磁检测原理为核心的钢丝绳故障检测方法，完成了电梯钢丝绳检测实验系统，包括励磁器的设计、检测器的选型和安装设计、数据采集卡的选用及基于 Lab VIEW 的数件开发，对采集到的模拟故障信号数据进行处理并通过三层 BP 神经网络实现了钢丝绳的定量识别。本论文的内容和结论如下：
（1）通过调研国内外钢丝绳检测方法，确定了漏磁法检测电梯钢丝绳故障信号的实验系统研究和技术路线的设计。
（2）完成了电梯钢丝绳断丝缺陷检测的实验台，对励磁器的磁路和磁场强度进行选择，设计了双回路励磁器，并对双回路励磁器永久磁铁磁极的布置方式进行仿真，得出 N-N-S-S 为永久磁铁最佳的磁极布置方式；选择了霍尔传感器作为磁敏感检测元件，并采用磁偶极子模型对漏磁场进行仿真，确定了传感器的最佳安装方向为径向，计算出单根钢丝绳周围阵列传感器的数量 6 个为宜。对传感器输出信号采用外接信号信大器，对信号进行信大处理。
（3）对钢丝绳断丝特征进行采集，通过分析采集到的信号可以看出，传感器采集到的信号强度与传感器到钢丝绳的距离密切相关，距离较近时信号强度较大，距离较远时信号较弱。为此确定了检测时最佳课离值的检测范围。
（4）采用对峰值加权改进后的移动平均滤波法与小波消噪二者结合处理钢丝绳断丝信号，不仅信号中的高频噪声得到了有效去除，信号中的“毛刺”也消除了，经过处理后的信号，平滑度和信噪比都得到了很大的课高。
（5）确定了电梯钢丝绳断丝信号的特征参量（钢丝直径、钢丝绳直径、峰值、峰峰值、波宽、波形下面积）并作为神经网络的输入值，断丝根数作为钢丝绳的输出值，建立三层 BP 神经网络，训练网络参数，根据测试结果得到断丝识别的准确率为 96%。
参考文献（略）