一种提升机钢丝绳磨损状态快速监测的方法与流程

本发明属于提升机，具体而言，涉及一种提升机钢丝绳磨损状态快速监测的方法。

背景技术：

1、提升机钢丝绳作为矿井垂直提升系统的核心承载构件，其磨损与断丝状态的准确监测是保障提升安全的关键技术环节。当前，漏磁检测是钢丝绳无损检测领域应用最为广泛的技术手段，通过在钢丝绳表面布置磁传感器阵列采集漏磁信号，结合信号处理方法识别断丝与腐蚀缺陷，已在煤矿、港口起重机及电梯等多类提升装备中得到工程应用。在此基础上，超声声发射检测作为补充手段，被用于捕捉裂纹萌生与扩展过程中释放的弹性波信号，以弥补漏磁检测在早期微小缺陷识别方面的不足。

2、然而，在实际提升工况下，由于钢丝绳采用多层绞捻结构，内层钢丝的磁场信号在向外传播时受到外层金属的磁屏蔽衰减，导致内部断丝产生的漏磁异常幅值显著低于外部缺陷，传统信号处理方法难以从混叠于振动噪声的微弱漏磁信号中有效提取内层缺陷特征；同时，单一漏磁模态在弱损伤阶段信噪比不足，仅依赖幅值阈值判断无法实现内外层缺陷的准确区分与三维定位。

3、在现有技术中，由于多层绞捻几何结构产生的磁屏蔽效应与运行振动噪声的叠加干扰，漏磁信号中内层缺陷特征被严重淹没，现有方法无法在缺陷萌生早期阶段实现内部断丝的准确三维定位与定量表征。也就是说，现有技术中存在提升机钢丝绳内部早期断丝缺陷在磁屏蔽效应与振动噪声干扰下难以被准确定位与定量表征的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种提升机钢丝绳磨损状态快速监测的方法，能够解决现有技术中存在提升机钢丝绳内部早期断丝缺陷在磁屏蔽效应与振动噪声干扰下难以被准确定位与定量表征的技术问题。

2、本发明是这样实现的：本发明提供一种提升机钢丝绳磨损状态快速监测的方法，包括以下步骤：

3、沿钢丝绳轴向布置漏磁传感器阵列与超声换能器阵列，采集漏磁信号与超声声发射信号；

4、将漏磁信号输入自适应变分模态分解与稀疏贝叶斯学习联合框架，输出去噪漏磁特征信号；

5、将去噪漏磁特征信号、超声声发射信号与实时钢丝绳张力输入多尺度螺旋感知图模型，输出缺陷三维位置与断丝概率分布图；

6、将超声声发射累积能量与缺陷三维位置输入接触疲劳断裂力学能量释放率驱动检测算法，输出等效裂纹半长、安全余量与剩余循环次数；

7、将超声声发射信号与去噪漏磁特征信号输入双时间尺度监测框架，输出损伤类型区分结果；

8、汇总缺陷三维位置、断丝概率分布图、等效裂纹半长、安全余量、剩余循环次数与损伤类型区分结果，输出磨损状态评估结果并触发维护指令。

9、其中，所述漏磁传感器阵列沿钢丝绳截面圆周均匀分布，单个传感器采用超导量子干涉仪或原子磁强计，结合锁相放大技术提取早期裂纹漏磁特征频率成分。

10、其中，超声换能器阵列采用压电式换能器，采集钢丝绳内部声发射事件的波形、到达时间差与超声声发射累积能量，声发射事件率由单位时间内超过声发射阈值的声发射撞击计数获取。

11、其中，所述声发射阈值的确定方式为：在实验室环境中对无损钢丝绳样本施加与实际工况相同的张力与运动状态，连续采集背景噪声，统计噪声幅值分布，以均值加3倍标准差对应的分贝值作为声发射阈值，形成声发射阈值与工况对照表，现场应用时依据当前工况查表插值确定。

12、其中，所述自适应变分模态分解与稀疏贝叶斯学习联合框架中，分解层数由能量熵最小准则自动确定，断丝漏磁稀疏字典的原子由三维有限元正向磁场模型批量仿真生成，稀疏重构求解各本征模态分量在断丝漏磁稀疏字典上的系数，完成盲源分离。

13、其中，所述多尺度螺旋感知图模型内置非线性磁弹性补偿模型，以实时钢丝绳张力为条件变量，采用高斯过程回归建立实时钢丝绳张力与去噪漏磁特征信号幅值之间的非线性映射，将去噪漏磁特征信号归一化到额定张力对应的等效幅值后输入图卷积层。

14、其中，所述多尺度螺旋感知图模型将钢丝绳多层绞捻几何结构建模为螺旋层次图，图卷积层采用螺旋等变卷积算子，多尺度消息传递机制分三个尺度运行，超声声发射信号以时序图注意力机制更新节点动态属性。

15、其中，多尺度螺旋感知图模型每层图卷积后以残差形式注入有限元仿真先验约束，有限元仿真先验约束以仿真得到的节点磁导率分布为软标签，通过均方误差正则项加入训练损失。

16、其中，所述接触疲劳断裂力学能量释放率驱动检测算法基于paris疲劳裂纹扩展定律，将超声声发射累积能量代入反向paris方程，以newton-raphson迭代法求解等效裂纹半长，缺陷三维位置提供几何约束，联立构成超定方程组求解相容解。

17、其中，所述接触疲劳断裂力学能量释放率驱动检测算法输出的等效裂纹半长作为节点级动态属性注入多尺度螺旋感知图模型的超声声发射特征通道，多尺度螺旋感知图模型输出的缺陷三维位置作为接触疲劳断裂力学能量释放率驱动检测算法中漏磁几何约束的自动来源，两者形成闭环协同。

18、其中，所述双时间尺度监测框架在短时间窗口内提取突变信号冲击特征，在长时间窗口内以卡尔曼滤波器追踪缓变损伤状态趋势，在决策层融合突变信号冲击特征与缓变损伤状态趋势，输出损伤类型区分结果。

19、其中，短时间窗口长度由提升机运行速度与钢丝绳最短过卷冲击时长确定，长时间窗口长度由钢丝绳疲劳磨损速率估算，卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵与观测噪声协方差矩阵初始值由历史检测数据的统计分析确定。

20、其中，多尺度螺旋感知图模型设置动态资源分配函数，综合负载指数由超声声发射累积能量、去噪漏磁特征信号峰值幅值与实时钢丝绳张力加权计算得到，依据综合负载指数自动调整三个尺度消息传递层的神经元数量分配比例。

21、其中，综合负载指数的计算公式为，其中、、为权重系数且满足，权重系数初始值分别取0.4、0.4、0.2，通过验证集上缺陷检测漏报率最小化迭代调整。

22、其中，漏磁传感器阵列的传感器数量为8～16个，轴向间距为5～15mm；超声换能器阵列的工作频率为100～500khz，轴向间距为10～30mm；声发射阈值的取值范围为40～60db；分解层数的取值范围为3～8层；短时间窗口长度为50～500ms，长时间窗口长度为7～30天；paris疲劳裂纹扩展定律中材料参数的范围为～，材料参数的范围为2.5～4.0。

23、本发明通过将钢丝绳多层绞捻几何结构显式建模为螺旋层次图，采用螺旋等变卷积算子与时序图注意力机制融合去噪漏磁特征信号与超声声发射信号，并结合接触疲劳断裂力学能量释放率驱动检测算法对内部断丝进行三维定位与定量表征，解决了内部早期断丝缺陷在磁屏蔽效应与振动噪声干扰下难以被准确定位与定量表征的技术问题。

24、具体而言，螺旋等变卷积算子以绞捻几何对称群为约束，使模型能够自动区分来自内层与外层的磁场贡献，从而克服磁屏蔽效应引起的内层缺陷信号衰减问题；自适应变分模态分解与稀疏贝叶斯学习联合框架通过盲源分离，将断丝漏磁特征信号从振动噪声中分离，保障了弱信号条件下的特征可靠性；接触疲劳断裂力学能量释放率驱动检测算法将超声声发射累积能量与漏磁几何约束联合求解，在裂纹萌生早期即输出具有物理意义的等效裂纹半长。

25、综上所述，本发明解决了背景技术中提到的提升机钢丝绳内部早期断丝缺陷在磁屏蔽效应与振动噪声干扰下难以被准确定位与定量表征的技术问题。