基于磁阻传感器的钢丝绳断丝检测技术

"物联网-智慧传输-基于磁阻传感器的钢丝绳断丝信号的提取及处理.pdf" 本文探讨了物联网技术在智慧传输领域的应用，特别是利用磁阻传感器检测钢丝绳断丝问题的方法。钢丝绳作为关键的工程组件，在众多行业中发挥着至关重要的作用，如煤炭、冶金、石油、动力等。然而，由于疲劳、腐蚀、磨损等因素，钢丝绳在使用过程中可能出现缺陷，影响其安全性，可能导致设备损坏甚至人员伤亡。 1.1引言部分指出，尽管钢丝绳有高强度、轻质、弹性好等优点，但在使用中可能会出现安全隐患。为确保设备的安全运行，需要对钢丝绳的状况进行实时监测。文章提到了1987年上海宝钢输料桥和1990年前苏联第比利斯登山索道的事故，这些事故强调了钢丝绳安全监测的重要性。 针对这一需求，文章介绍了磁阻传感器在钢丝绳断丝检测中的应用。磁阻传感器能够检测到钢丝绳磁泄漏场的变化，以此来识别钢丝绳内部的断丝情况。通过磁性测试，结合磁阻效应，可以捕捉到微小的磁场变化，从而发现钢丝绳的早期损伤。 文章中提到了有限元方法（Finite Element Method, FEM）和小波变换（Wavelet Transform），这两种技术在信号处理中起到了关键作用。有限元方法用于模拟和分析钢丝绳的力学性能和磁场分布，而小波变换则能有效地从复杂信号中提取特征，对于断丝信号的识别尤其有效。 在数据处理方面，采用了平滑处理方法，以获取更加精确的断丝信号。经过处理后的信号的绝对峰值和峰峰值被选为输入，输入到人工神经网络（Back Propagation Neural Network, BP神经网络）中。BP神经网络是一种常见的机器学习模型，能够对钢丝绳断丝的数量进行定量识别。 这篇文献详细阐述了物联网智慧传输系统中，如何利用磁阻传感器、有限元分析和小波变换等先进技术，实现钢丝绳断丝的实时监测和定量评估，从而提高设备的安全性和可靠性。通过这种方法，可以及时预防因钢丝绳缺陷引起的事故，减少经济损失和潜在的人身伤害。