[发明专利]一种钢丝绳断丝损伤识别方法及系统

权利要求书

1.一种钢丝绳断丝损伤识别方法，包括离线训练步骤和在线检测步骤，其特征在于：

所述离线训练步骤包括：

(1)将大量已知断丝数目的钢丝绳作为训练样本，将钢丝绳直径、钢丝绳探测仪运行速度、钢丝绳探测仪检测到的漏磁信号对应的小波系数峰峰值，这三种特征量作为输入层参数，将对应的钢丝绳断丝数目作为输出层参数，对选定的神经网络进行训练，直至神经网络的输出结果在允许误差范围内，得到训练好的神经网络；步骤(1)包括以下子步骤：

(1.1)将大量已知断丝数目的钢丝绳作为训练样本，将钢丝绳直径、钢丝绳探测仪运行速度、钢丝绳探测仪检测到的漏磁信号对应的小波系数峰峰值，这三种特征量作为输入层参数，将对应的钢丝绳断丝数目作为输出层参数，建立神经网络；

(1.2)设置神经网络的层数以及每层神经元的个数、神经元激活函数的种类、学习的回合数Epoch以及允许误差；

(1.3)利用步骤(1.1)选取的训练样本和步骤(1.2)设定的参数进行神经网络的迭代优化，直至迭代次数达到指定的Epoch且输出结果在允许误差范围内，得到训练好的神经网络；

所述在线检测步骤包括：

(2)针对未知断丝数目的待测钢丝绳，提取钢丝绳探测仪检测到的漏磁信号并记录钢丝绳直径、钢丝绳探测仪运行速度；

(3)对提取的漏磁信号进行连续小波变换，得到小波系数峰峰值，包括如下子步骤：

(3.1)选取复Morlet小波作为小波母函数，表达式为：

其中，f_b表示带宽参数，f_c表示小波中心频率，j是虚数符号，t是时间参数；

(3.2)基于复Morlet小波，对检测到的漏磁信号进行连续小波变换：

其中，a表示尺度因子，b表示平移因子，W_ψ(a,b)表示小波变换后的小波系数，x(t)表示检测到的漏磁信号，是小波母函数ψ_(a,b)(t)的复共轭形式；

(4)将步骤(2)记录的钢丝绳直径、钢丝绳探测仪运行速度和步骤(3)得到的小波系数峰峰值导入步骤(1)得到的训练好的神经网络，得到神经网络输出的参数，即为待测钢丝绳的断丝数目。

2.如权利要求1所述的一种钢丝绳断丝损伤识别方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下子步骤：

(2.1)固定好待检测钢丝绳，记录钢丝绳的直径；

(2.2)设置好钢丝绳探测仪的运行速度，沿轴向检测钢丝绳，提取检测到的漏磁信号。

3.一种钢丝绳断丝损伤识别系统，包括处理器、离线训练程序模块、神经网络程序模块和在线检测程序模块，其特征在于：

所述离线训练程序模块在被所述处理器调用时，按照如权利要求1或2所述的步骤(1)对所述神经网络程序模块进行训练；

所述在线检测程序模块在被所述处理器调用时，执行如权利要求1或2所述的步骤(2)～(4)。