一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法与流程

1.本发明属于钢丝绳无损检测技术领域，更为具体地讲，涉及一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法。


背景技术：

2.由于钢丝绳工作的特殊性，其无损检测对于使用场景的生产安全重要性不言而喻。针对钢丝绳损伤的不同类型，可将其分为局部缺陷(local fault，简称lf)及横截面损耗(loss of metallic area，简称lma)两类。其中，lf类损伤主要包含钢丝绳断丝、点蚀、局部形状异变等，而lma类损伤主要包含磨损、锈蚀、钢丝绳绳径缩小等损伤。
3.目前，漏磁检测方法广泛应用于钢丝绳断丝损伤检测中。但由于实际工况中钢丝绳的抖动，其表面与传感器间的提离值变化会影响到漏磁场的分布，从而影响钢丝绳的断丝根数定量分析。因此，在进行钢丝绳漏磁检测过程中消除提离值变化干扰，对于钢丝绳的无损检测和定量分析具有重要的工程意义。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法，有效消除由于钢丝绳抖动等因素导致的提离值变化因素，提升钢丝绳断丝根数估计准确度，明确钢丝绳的损伤状态。
5.为实现上述发明目的，本发明一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.(1)、采集钢丝绳的漏磁信号；
7.利用y路霍尔传感器对饱和磁化的钢丝绳的漏磁信号进行检测，以等时间采样率采集钢丝绳表面的漏磁信号，得到y路长度为n的漏磁信号，记为s(t)＝[s1(t),s2(t),
…
,sy(t),
…
,sy(t)]，sy(t)为第y路漏磁信号，y＝1,2,
…
,y；
[0008]
(2)、漏磁信号去趋势处理；
[0009]
利用变分模态分解算法对每一路sy(t)的进行模式分解，分解后，去除第一项分量，再对其它项分量求和，得到每一路去趋势后的漏磁信号zy(t)；
[0010]
通过去趋势处理后，得到z(t)＝[z1(t),z2(t),
…
,zy(t),
…
,zy(t)]；
[0011]
(3)、利用样条插值法将z(t)转换为分辨率为m
×
n的漏磁图像；
[0012]
利用样条插值法对y路漏磁信号z(t)进行插值处理，形成m路漏磁信号z(t)＝[z1(t),z2(t),z3(t)
…
zm(t)]，将z(t)转换为分辨率为m
×
n的漏磁图像z(m,n)，m＝1,2,3
…
m,n＝1,2,3
…
n；
[0013]
(4)、提取股波瞬时频率；
[0014]
(4.1)、采用基于小波同步挤压变换方法，先对z(t)中某一路信号zm(t)进行小波变换得到时频矩阵wtf(a,b)，m＝1,2,
…
,m，a为尺度因子，b为时间因子；
[0015]
对于任意(a,b)，当wff(a,b)≠0时，信号z(t)的瞬时频率可表示为
其中i为复数单位；
[0016]
将尺度因子a离散化表示为ak，k＝1,2,
…
；将频率ω离散化表示ω
l
，l＝1,2
…
；
[0017]
将[ω
l-1/2δω,ω
l
1/2δω]区间内的小波系数叠加至中心频率ω
l
作为瞬时频率，δω为频率ω线性离散化后的频率间隔，从而获取每路股波信号的时频幅度谱其中，δa＝a
k-a
k-1
，ak是满足|ω(ak,b)-ω
l
|≤δω/2的所有尺度因子；
[0018]
(4.2)、在得到的时频谱上，使用前后向加窗的贪婪算法搜索并提取幅度谱上能量最大的脊线作为股波瞬时频率曲线；
[0019]
(4.3)、分别对m个通道漏磁信号提取股波瞬时频率幅值，得到股波瞬时频率幅值矩阵ia(m,n)；
[0020]
(5)、提离值测量；
[0021]
(5.1)、对于股波瞬时频率幅值矩阵ia(m,n)，使用非线性最小二乘法按照ia(m,n)＝c
·
f(e,β,α0,αm) ε进行拟合，其中，ia(m,n)为在n时刻1*m的股波瞬时幅值，c为位置关系常量，f(e,β,α0,αm)为传感器相对位置角度αm的函数，e为偏心距离，β为偏心角度，αm为第m路传感器与第一路传感器的夹角，ε为误差向量；
[0022]
(5.2)、给定每个参数初始值，根据(5.1)的拟合公式得到对应拟合曲线，然后计算均方误差如下：其中，wm为每个通道拟合的权重值；
[0023]
(5.3)、利用信赖域算法极小化均方误差迭代计算拟合公式中各参数的估计值，将其带入提离值几何关系式(r hm)2＝e2 r
2-2ercos(β-α
m-α0)，得到第m路通道提离值hm，进而得到各通道提离值矩阵hh(m,n)，其中，r为钢丝绳直径，r为钢丝绳中心至霍尔传感器的距离；
[0024]
(6)、断丝信号反演及断丝根数估计；
[0025]
(6.1)、根据各通道提离值矩阵hh(m,n)，结合断丝检测漏磁图像，得到断丝处所在通道的提离值h；
[0026]
(6.2)、根据磁偶极子模型反演断丝信号处磁场径向分量分布为c为比例系数，w为断丝宽度；
[0027]
在已知提离值h和断丝信号lf(q)下，q＝1,2,3
…
nq，nq为断丝信号长度，使用最小二乘法拟合磁偶极子模型，即可求解消除提离值后的漏磁场径向分量by；
[0028]
(6.3)、将断丝处消除提离值后的漏磁场径向分量by带入磁偶极子模型其中，ρ
ms
为磁荷面密度，μ0为相对磁导率，(x,y)为by处测点坐标；
[0029]
(6.4)、通过对磁偶极子模型求解，得到断丝深度d，进而求得断丝根数d为钢丝绳每根钢丝直径。
[0030]
本发明的发明目的是这样实现的：
[0031]
本发明一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法，通过采集钢丝绳表面漏磁信号，利用多维变分模态分解对漏磁信号去趋势处理；接着，采用小波变换的同步挤压变换得到其时频谱，再使用前后向加窗的贪婪算法提取股波时频脊线，得到对应的股波瞬时频率曲线；然后通过股波瞬时频率判断提离值大小并反演出断丝漏磁场分布；最后通过磁场径向分量估计钢丝绳的断丝根数。
[0032]
同时，本发明一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法还具有以下有益效果：
[0033]
(1)、本发明通过钢丝绳表面漏磁信号能够提取提离值变化信息，判断钢丝绳在检测中的相对位置；
[0034]
(2)本发明通过判断钢丝绳提离值的变化量，能够更为准确地反演出钢丝绳表面漏磁信息，判断钢丝绳断丝根数。
附图说明
[0035]
图1是本发明一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法流程图；
[0036]
图2是偏心状态下霍尔传感器与钢丝绳的相对位置示意图；
[0037]
图3是原始漏磁信号及模态分解分量；
[0038]
图4是去趋势处理前后的漏磁图像；
[0039]
图5是股波瞬时频率提取过程；
[0040]
图6是不同时间点的提离值提取结果；
[0041]
图7是两处断丝反演结果。
具体实施方式
[0042]
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
[0043]
实施例
[0044]
图1是本发明一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法流程图。
[0045]
在本实施例中，如图1所示，本发明一种考虑提离值效应的钢丝绳断丝根数估计方法，包括以下步骤：
[0046]
s1、采集钢丝绳的漏磁信号；
[0047]
利用y路霍尔传感器对饱和磁化的钢丝绳的漏磁信号进行检测，以等时间采样率采集钢丝绳表面的漏磁信号，得到y路长度为n的漏磁信号，记为s(t)＝[s1(t),s2(t),
…
,sy(t),
…
,sy(t)]，sy(t)为第y路漏磁信号，y＝1,2,
…
,y，在本实施例中，y＝16，钢丝绳与霍尔传感器阵列的相对位置如图2所示，当产生抖动等现象时，钢丝绳会偏移霍尔传感器阵列圆心位置。
[0048]
s2、漏磁信号去趋势处理；
[0049]
利用变分模态分解算法对每一路sy(t)的进行模式分解，分解后，去除第一项分量，再对其它项分量求和，得到每一路去趋势后的漏磁信号zy(t)；
[0050]
通过去趋势处理后，得到z(t)＝[z1(t),z2(t),
…
,zy(t),
…
,zy(t)]；
[0051]
s3、利用样条插值法将z(t)转换为分辨率为m
×
n的漏磁图像；
[0052]
利用样条插值法对y路漏磁信号z(t)进行插值处理，形成m路漏磁信号z(t)＝[z1(t),z2(t),z3(t)
…
zm(t)]，将z(t)转换为分辨率为m
×
n的漏磁图像z(m,n)，m＝1,2,3
…
m,n＝1,2,3
…
n；
[0053]
在本实施例中，变分模态分解算法取模态分解数为4。对于如图3(a)单个通道漏磁信号sy(t)，将其分解的子模式信号按照中心频率由小到大排列。由于趋势项信号的缓变特性，信号能量大且频率低，分解得到第一个子信号为趋势项如图3(b)，图3(c)和3(d)主要为股波信号分量，剩余高频信号如图3(e)所示。将漏磁信号z(t)进行样条插值处理后，如图4(a)所示，以二维漏磁图像z(t)＝[z1(t),z2(t),z3(t),
…
,zm(t)]展示，去除趋势分量后形成的二维图像z(m,n)，如图4(b)，明显消除了幅值不同的趋势信号，有利于后续信号的处理。
[0054]
s4、提取股波瞬时频率；
[0055]
s4.1、采用基于小波同步挤压变换方法，先对z(t)中某一路信号zm(t)进行小波变换得到时频矩阵wtf(a,b)，m＝1,2,
…
,m，a为尺度因子，b为时间因子；
[0056]
对于任意(a,b)，当wff(a,b)≠0时，信号z(t)的瞬时频率可表示为其中i为复数单位；
[0057]
将尺度因子a离散化表示为ak，k＝1,2,
…
；将频率ω离散化表示ω
l
，l＝1,2
…
；
[0058]
将[ω
l-1/2δω,ω
l
1/2δω]区间内的小波系数叠加至中心频率ω
l
作为瞬时频率，δω为频率ω线性离散化后的频率间隔，从而获取每路股波信号的时频幅度谱其中，δa＝a
k-a
k-1
，ak是满足|ω(ak,b)-ω
l
|≤δω/2的所有尺度因子；
[0059]
s4.2、在得到的时频谱上，使用前后向加窗的贪婪算法搜索并提取幅度谱上能量最大的脊线作为股波瞬时频率曲线；
[0060]
在本实施例中，以其中某一通道信号为例，图5(a)为待提取的原始漏磁信号，图5(b)为基于小波变换的同步挤压变换时频图，图5(c)为最终提取的股波瞬时频率曲线。
[0061]
s4.3、分别对m个通道漏磁信号提取股波瞬时频率幅值，得到股波瞬时频率幅值矩阵ia(m,n)；
[0062]
s5、提离值测量；
[0063]
s5.1、对于股波瞬时频率幅值矩阵ia(m,n)，使用非线性最小二乘法按照ia(m,n)＝c
·
f(e,β,α0,αm) ε进行拟合，其中，ia(m,n)为在n时刻1*m的股波瞬时幅值，c为位置关系常量，f(e,β,α0,αm)为传感器相对位置角度αm的函数，e为偏心距离，β为偏心角度，αm为第m路传感器与第一路传感器的夹角，ε为误差向量；
[0064]
s5.2、给定每个参数初始值，根据s5.1的拟合公式得到对应拟合曲线，然后计算均
方误差如下：其中，wm为每个通道拟合的权重值；
[0065]
s5.3、利用信赖域算法极小化均方误差迭代计算拟合公式中各参数的估计值，将其带入提离值几何关系式(r hm)2＝e2 r
2-2ercos(β-α
m-α0)，得到第m路通道提离值hm，进而得到各通道提离值矩阵hh(m,n)，其中，r为钢丝绳直径，r为钢丝绳中心至霍尔传感器的距离；
[0066]
在本实施例中，偏心距离参数提取结果如图6所示，其中，图6(a)和6(b)分别为第0.78s和第1.95s处测量的各通道瞬时提离值，可观测得知抖动使钢丝绳产生偏离中心，霍尔传感器相对提离值产生变化。
[0067]
s6、断丝信号反演及断丝根数估计；
[0068]
s6.1、根据各通道提离值矩阵hh(m,n)，结合断丝检测漏磁图像，得到断丝处所在通道的提离值h；
[0069]
s6.2、根据磁偶极子模型反演断丝信号处磁场径向分量分布为c为比例系数，w为断丝宽度；
[0070]
在已知提离值h和断丝信号lf(q)下，q＝1,2,3
…
nq，nq为断丝信号长度，使用最小二乘法拟合磁偶极子模型，即可求解消除提离值后的漏磁场径向分量by；
[0071]
s6.3、将断丝处消除提离值后的漏磁场径向分量by带入磁偶极子模型其中，ρ
ms
为磁荷面密度，μ0为相对磁导率，(x,y)为by处测点坐标；
[0072]
s6.4、通过对磁偶极子模型求解，得到断丝深度d，进而求得断丝根数d为钢丝绳每根钢丝直径。
[0073]
在本实施例中，考虑提离值效应后，两处断丝信号反演结果如图7所示。原始断丝信号1幅值为5.15mv，原始断丝信号2幅值为2.62mv。断丝1测量的瞬时提离值为6.31mm，断丝2测量的瞬时提离值为5.90mm，实验中两处断丝所在通道提离值均保持在6.15mm，两断丝处提离值测量的相对误差分别为2.60％和4.07％。通过反演后的断丝信号幅值增大，其中断丝信号1幅值为9.59mv，断丝信号2幅值为3.97mv。通过将考虑提离值效应后的断丝信号幅值带入磁偶极子模型，得到本实施例中断丝1估计根数为4.67根，断丝2估计根数为2.55根，实际断丝根数分别为4.5根和2.5根，对应的相对误差分别为3.78％和2.00％，能够有效判断出断丝根数，实现钢丝绳断丝根数估计。
[0074]
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。