本發(fā)明涉及探傷檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)、方法及礦用多繩摩擦提升系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

對于礦井提升機來說，鋼絲繩懸掛裝置是提升機正常運行的重要裝置。鋼絲繩在使用過程中可能出現(xiàn)損傷，如果不能及時發(fā)現(xiàn)損傷以及損傷出現(xiàn)的位置，則可能導(dǎo)致斷繩事故。

公開號為CN104569143A的中國發(fā)明專利申請披露了一種礦用鋼絲繩探傷用在線監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括設(shè)在支架上的一對帶輪，一對帶輪之間連接有鋼絲繩，帶輪下方支架上設(shè)有由檢測機架帶動的傳感器，檢測機架架設(shè)在支架上且能夠沿其滑道移動，檢測機架與系統(tǒng)控制臺相連用以控制傳感器抱合被檢測鋼絲繩。該系統(tǒng)無法解決鋼絲繩在運行過程中的抖動對測試結(jié)果的影響，無法解決測量盲區(qū)的重大問題，不能夠?qū)崟r監(jiān)測數(shù)據(jù)的變化。

為了克服鋼絲繩抖動對測量的影響，公開號為CN203502379U的中國實用新型專利披露了一種鋼絲繩實時動態(tài)探傷系統(tǒng)，該系統(tǒng)中的采集單元包括至少一組導(dǎo)磁式傳感器，對鋼絲繩受損信號進行拾取和放大，利用兩個傳感器進行平衡輸出，并對信號進行抗干擾處理，從而更準(zhǔn)確地探知鋼絲繩發(fā)生的損傷。但該方案不能對鋼絲繩的損傷類型作出判斷，而需要操作人員在獲知鋼絲繩發(fā)生損傷后，自行根據(jù)經(jīng)驗或?qū)嶋H觀看鋼絲繩的損害部位才能夠進行判斷，進而在實用性上仍待改善。在該方案中采用傳統(tǒng)編碼器進行速度檢測，而由于鋼絲繩在使用時容易出現(xiàn)打滑，因此檢測到的速度準(zhǔn)確度較低。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提出一種鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)、方法及礦用多繩摩擦提升系統(tǒng)，能夠在鋼絲繩探傷的同時，對鋼絲繩的損傷類型進行準(zhǔn)確判斷。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)，包括：探傷傳感器、通訊模塊和計算處理裝置，所述探傷傳感器通過所述通訊模塊與所述計算處理裝置進行通訊；其中，

所述探傷傳感器設(shè)置在待檢的鋼絲繩周圍，用于實時采集所述鋼絲繩的缺陷信號；

所述通訊模塊用于對所述鋼絲繩的缺陷信號進行轉(zhuǎn)換，并傳遞給所述計算處理裝置；

所述計算處理裝置用于從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值，并在預(yù)設(shè)的故障特征庫查找與所述故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別。

進一步地，所述計算處理裝置具體包括：

故障特征提取模塊，用于從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值；

故障特征庫，預(yù)先設(shè)置在所述計算處理裝置中，用于存儲各種鋼絲繩故障類別及其對應(yīng)的故障特征值；

故障類別查找模塊，用于在預(yù)設(shè)的故障特征庫查找與所述故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別。

進一步地，所述計算處理裝置還包括：

時間記錄模塊，用于記錄在鋼絲繩上預(yù)先設(shè)置的兩個相同故障類型的部位之間的順序出現(xiàn)時間間隔；

速度計算模塊，用于根據(jù)所述兩個相同故障類型的部位之間的預(yù)設(shè)間距和所述順序出現(xiàn)時間間隔計算鋼絲繩的運行速度。

進一步地，所述故障特征提取模塊進一步包括：

小波去噪單元，用于對所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行一維小波去噪處理，獲得重構(gòu)后的信號曲線；

特征值提取單元，用于對所述重構(gòu)后的信號曲線進行特征值提取。

進一步地，所述小波去噪單元具體包括：

預(yù)處理子單元，用于將所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行預(yù)處理，以去除部分噪聲；

一維小波分解子單元，用于對預(yù)處理后的缺陷信號采用小波變換，以實現(xiàn)多尺度分解；

分解系數(shù)處理子單元，用于計算各尺度的系數(shù)，并對各尺度的系數(shù)進行去噪處理；

一維小波重構(gòu)子單元，用于根據(jù)小波分解的各尺度中最底層低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進行一維小波的重構(gòu)。

進一步地，還包括圖像采集攝像頭，用于采集所述鋼絲繩的故障圖像；所述通訊模塊還用于將所述鋼絲繩的故障圖像傳遞給所述計算處理裝置；

所述計算處理裝置還用于對所述鋼絲繩的故障圖像進行圖像增強處理，并對增強后的故障圖像進行呈現(xiàn)。

進一步地，所述計算處理裝置包括：

圖像灰度變換模塊，用于將所述鋼絲繩的故障圖像的灰度值表示為占據(jù)頻率域的低頻部分的入射光分量、入射光常量和占據(jù)頻率域的高頻部分的反射光分量；

光分量分離模塊，用于以取對數(shù)法分離所述入射光分量、所述入射光常量和所述反射光分量；

低通濾波處理模塊，用于對分離后的算式進行低通濾波處理；

圖像高頻增強模塊，用于以分離后的算式減去經(jīng)低通濾波后的算式，并保留所述入射光常量，再進行指數(shù)運算，以得到高頻增強圖像。

進一步地，所述低通濾波處理模塊為中值濾波器。

進一步地，所述探傷傳感器包括N個導(dǎo)磁式探傷模塊，且平均分布在圓周上，各個所述導(dǎo)磁式探傷模塊能覆蓋所述鋼絲繩的360/N度。

進一步地，所述導(dǎo)磁式探傷模塊包括感應(yīng)線圈和磁通量大小相等且方向相反的兩個激勵線圈，所述兩個激勵線圈均連接能夠供應(yīng)交流電的激勵源，當(dāng)有缺陷的鋼絲繩相對于所述導(dǎo)磁式探傷模塊運動時，所述感應(yīng)線圈感應(yīng)出的電動勢信號傳遞給所述通訊模塊。

進一步地，還包括固定架、高度調(diào)節(jié)機構(gòu)和角度調(diào)節(jié)機構(gòu)，所述探傷傳感器安裝在所述角度調(diào)節(jié)機構(gòu)上，所述角度調(diào)節(jié)機構(gòu)安裝在所述高度調(diào)節(jié)機構(gòu)上，能夠調(diào)整所述探傷傳感器的傾角，所述高度調(diào)節(jié)機構(gòu)安裝在所述固定架上，能夠調(diào)整所述探傷傳感器的高度。

進一步地，還包括礦用隔爆兼本質(zhì)安全型分站，所述礦用隔爆兼本質(zhì)安全型分站具體包括：隔爆外殼、本質(zhì)安全型電源模塊、遠程停送電控制模塊和數(shù)據(jù)處理模塊，所述本質(zhì)安全型電源模塊、遠程停送電控制模塊和數(shù)據(jù)采集模塊均集成在所述隔爆外殼內(nèi)的機芯中，所述本質(zhì)安全型電源模塊用于供電給所述探傷傳感器和用于控制所述鋼絲繩的驅(qū)動電源的伺服單片機，所述數(shù)據(jù)處理模塊用于接收所述探傷傳感器傳遞的信號，并通過通訊接口傳遞給所述通訊模塊。

進一步地，所述通訊模塊為礦用一般兼本質(zhì)安全型通訊模塊，安裝在地面監(jiān)控中心；所述通訊模塊具有通訊信號轉(zhuǎn)換單元、光耦和AC/DC轉(zhuǎn)換電路，所述通訊信號轉(zhuǎn)換單元用于將所述鋼絲繩的缺陷信號轉(zhuǎn)換為USB接口信號，所述光耦和所述AC/DC轉(zhuǎn)換電路對所述計算處理裝置的非本質(zhì)安全型輸出和所述通訊接口的本質(zhì)安全型輸出進行隔離。

進一步地，所述計算處理裝置還包括：

鋼絲繩故障顯示模塊，用于在確定所述鋼絲繩故障類別時，向所述圖像采集攝像頭發(fā)送控制指令，以采集此時刻的所述鋼絲繩的故障圖像。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于前述的鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)的鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法，包括：

所述探傷傳感器實時采集所述鋼絲繩的缺陷信號，并通過所述通訊模塊對所述鋼絲繩的缺陷信號進行轉(zhuǎn)換，并傳遞給所述計算處理裝置；

所述計算處理裝置從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值，并在預(yù)設(shè)的故障特征庫查找與所述故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別。

進一步地，所述計算處理裝置從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值，并在預(yù)設(shè)的故障特征庫查找與所述故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別的操作具體包括：

所述計算處理裝置對所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行一維小波去噪處理，獲得重構(gòu)后的信號曲線；

所述計算處理裝置對所述重構(gòu)后的信號曲線進行特征值提取，并根據(jù)提取出的故障特征值在預(yù)先設(shè)置在所述計算處理裝置中的故障特征庫中進行查找，以確定與該故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別。

進一步地，所述計算處理裝置對所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行一維小波去噪處理，獲得重構(gòu)后的信號曲線的操作具體包括：

將所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行預(yù)處理，以去除部分噪聲；

對預(yù)處理后的缺陷信號采用小波變換，以實現(xiàn)多尺度分解；

計算各尺度的系數(shù)，并對各尺度的系數(shù)進行去噪處理；

根據(jù)小波分解的各尺度中最底層低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進行一維小波的重構(gòu)。

進一步地，還包括速度計算步驟：

所述計算處理裝置從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值，并記錄在鋼絲繩上預(yù)先設(shè)置的兩個相同故障類型的部位之間的順序出現(xiàn)時間間隔；

所述計算處理裝置根據(jù)所述兩個相同故障類型的部位之間的預(yù)設(shè)間距和所述順序出現(xiàn)時間間隔計算鋼絲繩的運行速度。

進一步地，所述鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)還包括圖像采集攝像頭，用于采集所述鋼絲繩的故障圖像；所述鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法還包括故障圖像采集呈現(xiàn)步驟：

所述圖像采集攝像頭將所述鋼絲繩的故障圖像通過所述通訊模塊傳遞給所述計算處理裝置；

所述計算處理裝置對所述鋼絲繩的故障圖像進行圖像增強處理，并對增強后的故障圖像進行呈現(xiàn)。

進一步地，所述計算處理裝置對所述鋼絲繩的故障圖像進行圖像增強處理的操作具體包括：

所述計算處理裝置將所述鋼絲繩的故障圖像的灰度值表示為占據(jù)頻率域的低頻部分的入射光分量、入射光常量和占據(jù)頻率域的高頻部分的反射光分量，并以取對數(shù)法分離所述入射光分量、所述入射光常量和所述反射光分量；

所述計算處理裝置對分離后的算式進行低通濾波處理，并以分離后的算式減去經(jīng)低通濾波后的算式，并保留所述入射光常量，再進行指數(shù)運算，以得到高頻增強圖像。

進一步地，所述計算處理裝置對分離后的算式進行低通濾波處理的操作具體為：

所述計算處理裝置采用中值濾波算法將分離后的算式中的入射光分量和入射光常量分離出來。

進一步地，還包括：所述計算處理裝置在確定所述鋼絲繩故障類別時，向所述圖像采集攝像頭發(fā)送控制指令，以采集此時刻的所述鋼絲繩的故障圖像。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種礦用多繩摩擦提升系統(tǒng)，包括前述的鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)。

基于上述技術(shù)方案，本發(fā)明通過對探測鋼絲繩的缺陷信號的轉(zhuǎn)換和故障特征值的提取，再通過預(yù)設(shè)的故障特征庫來查找故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別，從而在對鋼絲繩進行探傷的同時，還能夠?qū)崿F(xiàn)對鋼絲繩的損傷類型進行準(zhǔn)確判斷，進而方便操作人員及時對故障進行排查和維修。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)的一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)的另一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖3為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)的又一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖4、5分別為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)實施例中探傷傳感器的安裝和調(diào)整結(jié)構(gòu)的不同角度的示意圖。

圖6為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)實施例中探傷傳感器的實現(xiàn)原理示意圖。

圖7為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法的一實施例的流程示意圖。

圖8為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法的另一實施例的流程示意圖。

圖9為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法的又一實施例的流程示意圖。

具體實施方式

下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進一步的詳細描述。

如圖1所示，為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)的一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。在本實施例中，鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)包括：探傷傳感器10、通訊模塊20和計算處理裝置30。探傷傳感器10通過所述通訊模塊20與所述計算處理裝置30進行通訊。

探傷傳感器10設(shè)置在待檢的鋼絲繩周圍，用于實時采集所述鋼絲繩的缺陷信號。探傷傳感器10可以具體包括N個導(dǎo)磁式探傷模塊，且平均分布在圓周上，各個所述導(dǎo)磁式探傷模塊能覆蓋所述鋼絲繩的360/N度，以N＝3為例，每個導(dǎo)磁式探傷模塊分別覆蓋鋼絲繩的120度。通過對鋼絲繩全面的覆蓋作用，消除測量盲區(qū)，從而實現(xiàn)對鋼絲繩缺陷的準(zhǔn)確檢測。

這種導(dǎo)磁式探傷模塊采用導(dǎo)磁檢測技術(shù)，具有很高的靈敏度，且不需要磁化鋼絲繩，只需導(dǎo)磁式探傷模塊直接和鋼絲繩構(gòu)成磁回路，鋼絲繩如有損毀，磁回路會發(fā)生變化，找到該變化量的平衡點，即可測量出鋼絲繩的缺陷。當(dāng)鋼絲繩受損時，由于鋼絲繩的磁導(dǎo)率大于空氣，因此探傷模塊能夠迅速地感應(yīng)出故障信號，從而準(zhǔn)確的判斷出故障位置。而無損傷且連續(xù)的鋼絲繩導(dǎo)磁性能良好，探傷傳感器在鋼絲繩通過時不會產(chǎn)生信號或產(chǎn)生明顯信號。而當(dāng)鋼絲繩的鋼絲截面積縮小時，鋼絲繩的導(dǎo)磁性能變差，探傷傳感器檢測到信號變化后，探傷信號經(jīng)過信號處理電路轉(zhuǎn)換成正弦波。導(dǎo)磁式探傷模塊輸出的正弦波信號幅度和鋼絲截面積縮小量成正比，幅值越大，鋼絲繩鋼絲截面積縮小量越嚴(yán)重；同時，與鋼絲繩斷絲到探傷模塊的距離成反比，距離越大，信號幅值越大。

導(dǎo)磁式探傷模塊參考圖6，導(dǎo)磁式探傷模塊包括感應(yīng)線圈13和磁通量大小相等且方向相反的兩個激勵線圈11、12，這兩個激勵線圈11、12均連接能夠供應(yīng)交流電的激勵源14。當(dāng)有缺陷的鋼絲繩60相對于導(dǎo)磁式探傷模塊運動時，感應(yīng)線圈13感應(yīng)出的電動勢信號傳遞給通訊模塊20。當(dāng)鋼絲繩60存在斷絲、斷股、腐蝕、接頭抽動等損傷情況時，鋼絲繩60先經(jīng)過激勵線圈11，損傷缺陷引起激勵線圈11的磁通量發(fā)生變化，打破平衡，使感應(yīng)線圈13產(chǎn)生感應(yīng)電動勢ε+；當(dāng)缺陷經(jīng)過激勵線圈12時，又引起激勵線圈12的磁通量變化，使感應(yīng)線圈13感應(yīng)出電動勢ε-。因此當(dāng)有缺陷的鋼絲繩60經(jīng)過時，感應(yīng)線圈13感應(yīng)出的電動勢為2ε，此信號可經(jīng)過放大電路轉(zhuǎn)換為模擬信號再進行后續(xù)處理。

在另一實施例中，鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)，其中還包括固定架、高度調(diào)節(jié)機構(gòu)和角度調(diào)節(jié)機構(gòu)，探傷傳感器10安裝在所述角度調(diào)節(jié)機構(gòu)上，所述角度調(diào)節(jié)機構(gòu)安裝在所述高度調(diào)節(jié)機構(gòu)上，能夠調(diào)整所述探傷傳感器10的傾角，所述高度調(diào)節(jié)機構(gòu)安裝在所述固定架上，能夠調(diào)整所述探傷傳感器10的高度。圖4和圖5分別示出了該實施例不同視角下探傷傳感器的安裝和調(diào)整結(jié)構(gòu)的一種具體結(jié)構(gòu)實例。

在圖4中，底座51與豎板53通過橫板52焊接以形成固定架，在豎板53上可開設(shè)有向上延伸的滑槽54，滑座55可沿該滑槽54在豎直方向上調(diào)整位置，而滑座55的靠上位置設(shè)有鉸接座56，探傷傳感器10則通過該鉸接座56與滑座55鉸接，且能夠相對于滑座55調(diào)整傾角。這里滑座55和滑槽54構(gòu)成了高度調(diào)節(jié)機構(gòu)，而滑座55和鉸接座56則構(gòu)成了角度調(diào)節(jié)機構(gòu)。在另一實施例中，為了減少煤泥、污水對設(shè)備的侵蝕，還可以制作一個固定大架，將探傷傳感器懸吊在固定大架上，利用主機的螺紋支腿，調(diào)整傳感器支架高度及壓輪高度，使鋼絲繩正好位于傳感器通孔中央，以調(diào)節(jié)探傷傳感器與鋼絲繩的間隙均勻。

考慮到在井下通常會采用多根鋼絲繩進行懸吊，因此在圖5中可以看到有四個探傷傳感器10均通過鉸接座56與滑座55進行鉸接。在底座51上還可以進一步設(shè)置礦用隔爆兼本質(zhì)安全型分站。該礦用隔爆兼本質(zhì)安全型分站具體包括：隔爆外殼57、本質(zhì)安全型電源模塊、遠程停送電控制模塊和數(shù)據(jù)處理模塊。由礦用隔爆兼本質(zhì)安全型分站進行數(shù)據(jù)采集、存儲，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛嬷行恼居嬎銠C，所有部件布置在不銹鋼殼體內(nèi)，然后再使用不銹鋼護罩進行防護。雙層不銹鋼防護保證了主機在淋水、潮濕、低溫、強磁等復(fù)雜惡劣環(huán)境下仍能正常工作。

本質(zhì)安全型電源模塊、遠程停送電控制模塊和數(shù)據(jù)采集模塊均可集成在所述隔爆外殼57內(nèi)的機芯中。其中，本質(zhì)安全型電源模塊負責(zé)給所述探傷傳感器10和用于控制所述鋼絲繩的驅(qū)動電源的伺服單片機供電。數(shù)據(jù)處理模塊用于接收所述探傷傳感器10傳遞的信號，并通過通訊接口傳遞給所述通訊模塊20。傳感器的探傷信號通過礦用隔爆兼本質(zhì)安全型分站的數(shù)據(jù)處理單元通過通訊接口將數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(即計算處理裝置)，上位機的分析軟件通過自動提取故障特征值進行損傷分類識別，將處理結(jié)果直觀的顯示在上位機。

在本實施例中，通訊模塊20用于對所述鋼絲繩的缺陷信號進行轉(zhuǎn)換，并傳遞給所述計算處理裝置30。其中，對于礦井環(huán)境，通訊模塊20優(yōu)選采用礦用一般兼本質(zhì)安全型通訊模塊20，其安裝在地面監(jiān)控中心。該通訊模塊20可具有通訊信號轉(zhuǎn)換單元、光耦和AC/DC轉(zhuǎn)換電路。其中，通訊信號轉(zhuǎn)換單元用于將所述鋼絲繩的缺陷信號轉(zhuǎn)換為USB接口信號，光耦和AC/DC轉(zhuǎn)換電路對所述計算處理裝置30的非本質(zhì)安全型輸出和所述通訊接口的本質(zhì)安全型輸出進行隔離，從而保證了通往井下的通訊線路的本質(zhì)安全性能。通訊接口還設(shè)有電源指示、通訊狀態(tài)指示及故障指示燈。

計算處理裝置30作為上位機在接收到來自通訊模塊20的信號后，能夠從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值，并在預(yù)設(shè)的故障特征庫32查找與所述故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別，進而在對鋼絲繩進行探傷的同時，還實現(xiàn)了對鋼絲繩的損傷類型進行準(zhǔn)確判斷，方便了操作人員及時對故障的排查和維修。

計算處理裝置30除了對鋼絲繩的斷絲、磨損、銹蝕和截面積縮小等損傷類型進行在線實時監(jiān)測和確認(rèn)，在其它實施例中還能夠?qū)收喜课贿M行準(zhǔn)確定位。當(dāng)出現(xiàn)斷絲等故障信號時，計算處理裝置30還可以通過處理采集到的故障圖片來更清晰、直觀的呈現(xiàn)鋼絲繩上的損傷狀況。需要時，還可以方便地調(diào)出歷史數(shù)據(jù)比較分析，極大地方便了現(xiàn)場操作人員對鋼絲繩的變化情況進行分析預(yù)警。此外，計算處理裝置30還可以設(shè)置檢測結(jié)果實時打印功能。

如圖2所示，為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)的另一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。在本實施例中，計算處理裝置30具體包括：故障特征提取模塊31、故障特征庫32和故障類別查找模塊33。其中，故障特征提取模塊31用于從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值。故障特征庫32預(yù)先設(shè)置在所述計算處理裝置30中，用于存儲各種鋼絲繩故障類別及其對應(yīng)的故障特征值。故障類別查找模塊33則用于在預(yù)設(shè)的故障特征庫32查找與所述故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別。

對于不同的鋼絲繩故障，例如斷絲、磨損、銹蝕、截面積減小等狀況來說，其反映到探傷信號上則體現(xiàn)為信號幅度、頻率等多方面特點存在差異，而同類故障的信號特點則非常相似。利用這一性質(zhì)，故障特征提取模塊需要從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中找出體現(xiàn)該缺陷的故障特征值，以便根據(jù)該故障特征值來確定是哪類故障。

故障特征值的提取可采用多種現(xiàn)有的提取算法，例如傅里葉變換、小波變換等。在本實施例中優(yōu)選采用小波技術(shù)進行故障特征提取，這種提取方法能夠利用小波濾波去噪來成功地保留信號特征，因此在這一點上優(yōu)于傳統(tǒng)的低通濾波器。而與傅里葉變換相比，小波變換是空間(時間)和頻率的局部變換，因而能夠有效地從信號中提取信息。而通過伸縮和平移等運算功能可對函數(shù)或信號進行多尺度的細化分析，則解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題。

在此基礎(chǔ)上，故障特征提取模塊31可以進一步包括：小波去噪單元和特征值提取單元。小波去噪單元用于對所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行一維小波去噪處理，獲得重構(gòu)后的信號曲線。特征值提取單元則用于對所述重構(gòu)后的信號曲線進行特征值提取。

對于小波去噪單元來說，其可以具體包括以下子單元：預(yù)處理子單元、一維小波分解子單元、分解系數(shù)處理子單元和一維小波重構(gòu)子單元。其中，預(yù)處理子單元用于將所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行預(yù)處理，以去除部分噪聲。一維小波分解子單元用于對預(yù)處理后的缺陷信號采用小波變換，以實現(xiàn)多尺度分解。分解系數(shù)處理子單元用于計算各尺度的系數(shù)，并對各尺度的系數(shù)進行去噪處理。一維小波重構(gòu)子單元用于根據(jù)小波分解的各尺度中最底層低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進行一維小波的重構(gòu)。

在此基礎(chǔ)上，下面將結(jié)合公式對小波去噪的過程進行具體分析。一般來說，噪聲信號多包含在具有較高頻率細節(jié)中，因此本實施例在對信號進行了小波分解之后，利用門限閾值等形式對所分解的小波系數(shù)進行權(quán)重處理，然后對小信號再進行重構(gòu)即可達到信號去噪的目的。以下分別說明：

1、一維信號的小波分解，選擇一個小波并確定分解的層次，然后進行分解計算。一個含噪的一維信號模型可表示為如下形式：

x(t)＝f(t)+ε*e(t)

其中，f(t)為有用信號，x(t)為含噪聲信號，e(t)為噪聲,ε為噪聲系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

2、小波分解高頻系數(shù)的閾值量化，對各個分解尺度下的高頻系數(shù)選擇一個閾值進行軟閾值量化處理。在小波變換中，對各層系數(shù)所需的閾值一般根據(jù)原始信號的信號噪聲比來選取，也即通過小波各層分解系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差來求取，在得到信號噪聲強度后，可以確定各層的閾值。我們在空間V_j＝V_j-1+W_j-1上表示信號，也就是說對于每一個在V_j上表示的信號x(t)能用兩個空間中的基函數(shù)來表示：

這個過程就是把信號x(t)分解為低頻信號和高頻信號的和，而cA₀、cA₁、cD₁為權(quán)重系數(shù)。φ_j-1,k(t)和W_j-1,k(t)為預(yù)先設(shè)定的已知小波基函數(shù)，例如db1，db2等。

我們在尺度度量空間j對系數(shù)A₀(k)進行分解，可得到在尺度度量空間j-1的兩個系數(shù)A₁(k)和D₁(k)。同樣的，我們也能從兩個系數(shù)A₁(k)和D₁(k)通過重構(gòu)得到系數(shù)A₀(k)。

當(dāng)小波和尺度在空間內(nèi)是正交的，我們就可以用內(nèi)積公式計算得到系數(shù)cA₁(k)和cD₁(k):

下面是內(nèi)積計算方法的具體公式：

在上述推導(dǎo)過程中，采用了s＝2^j-1t-k以及MRA理論中尺度函數(shù)和小波函數(shù)均滿足的雙尺度方程：還利用了小波基正交的性質(zhì)，即只有m＝n-2k時不為0。

具體的系數(shù)計算過程如下:

對于上面的小波分解過程，本質(zhì)其實就是把小波分解為若干個數(shù)字濾波器，其中h₀，h₁為濾波器的系數(shù)。通過分別設(shè)計高通濾波器和低通濾波器的系數(shù)數(shù)組即可實現(xiàn)。

3、一維小波重構(gòu)，根據(jù)小波分解的最底層低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進行一維小波的重構(gòu)。而重構(gòu)屬于是分解的逆過程，可采用硬閾值、軟閾值等重構(gòu)去噪算法。小波重構(gòu)信號之后的波形曲線平滑，特征明顯，非常有利于提取特征值進行故障識別。這里的特征值可具體包括峰值、波寬、小波系數(shù)/或小波包能量等參數(shù)。

上述特征值的確定還可以用于鋼絲繩的運行速度的計算，即在一根鋼絲繩的兩個部位分別形成相同故障類型的缺陷，由于相同故障類型缺陷所對應(yīng)的故障特征值相同，而兩個部位之間的間距已知，因此根據(jù)相同故障特征值前后出現(xiàn)的時間間隔和該間距就能夠計算得到鋼絲繩的運行速度。

在圖2中，計算處理裝置30還可以包括：時間記錄模塊34和速度計算模塊35。其中，時間記錄模塊34用于記錄在鋼絲繩上預(yù)先設(shè)置的兩個相同故障類型的部位之間的順序出現(xiàn)時間間隔。速度計算模塊35用于根據(jù)所述兩個相同故障類型的部位之間的預(yù)設(shè)間距和所述順序出現(xiàn)時間間隔計算鋼絲繩的運行速度。例如，相同特征值順序出現(xiàn)的時間間隔為t，而兩個缺陷部位之間的間距為s，則鋼絲繩的運行速度v＝s/t。相比于現(xiàn)有的編碼器速度檢測來說，本實施例的測試準(zhǔn)確度更高，不容易受到鋼絲繩打滑的影響。

如圖3所示，為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)的又一實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。與之前實施例相比，本實施例還包括圖像采集攝像頭40，用于采集所述鋼絲繩的故障圖像。通訊模塊20還用于將所述鋼絲繩的故障圖像傳遞給所述計算處理裝置30。計算處理裝置30還用于對所述鋼絲繩的故障圖像進行圖像增強處理，并對增強后的故障圖像進行呈現(xiàn)。

利用圖像采集攝像頭40可以對鋼絲繩的實際狀態(tài)進行采集，再通過圖像增強技術(shù)使得故障更清晰直觀的顯示在上位機上。與前述的鋼絲繩故障檢測和類型判別相聯(lián)動，在確定鋼絲繩故障類別時，可以通過向所述圖像采集攝像頭40發(fā)送控制指令，以采集此時刻的所述鋼絲繩的故障圖像，通過在上位機上顯示，以便于工作人員進行觀察和判斷受損狀況，從而及時地對危險情況進行預(yù)警。相應(yīng)地，計算處理裝置30可進一步包括：鋼絲繩故障顯示模塊，該模塊用于在確定所述鋼絲繩故障類別時，向所述圖像采集攝像頭40發(fā)送控制指令，以采集此時刻的所述鋼絲繩的故障圖像。

故障圖像的增強可采用現(xiàn)有的各種圖像增強技術(shù)，本發(fā)明提供了一種基于圖像同態(tài)濾波的實例，即計算處理裝置30包括：圖像灰度變換模塊36、光分量分離模塊37、低通濾波處理模塊38和圖像高頻增強模塊39。其中，圖像灰度變換模塊36用于將所述鋼絲繩的故障圖像的灰度值表示為占據(jù)頻率域的低頻部分的入射光分量、入射光常量和占據(jù)頻率域的高頻部分的反射光分量。光分量分離模塊37用于以取對數(shù)法分離所述入射光分量、所述入射光常量和所述反射光分量。低通濾波處理模塊38，用于對分離后的算式進行低通濾波處理。其中，低通濾波處理模塊38優(yōu)選為中值濾波器。圖像高頻增強模塊39用于以分離后的算式減去經(jīng)低通濾波后的算式，并保留所述入射光常量，再進行指數(shù)運算，以得到高頻增強圖像。

在此基礎(chǔ)上，下面將結(jié)合公式對圖像處理進行說明。當(dāng)出現(xiàn)斷絲等故障信號時，圖像采集攝像頭40立刻采集故障圖片，其圖片灰度值可以看作是由入射光分量和反射光分量的乘積，其中入射光占據(jù)頻率域的低頻部分，對應(yīng)圖像背景，而反射光取決于物體本身的性質(zhì)，也就是說景物的亮度特征主要取決于反射光。由于同態(tài)濾波頻域算法需要兩次傅里葉變換，占用較大的運算空間，很難滿足實時性要求，因此，通常將同態(tài)濾波放到空間域上來操作和實現(xiàn)。同態(tài)濾波的空域算法的大致思想是先對圖像做低通濾波，再用原圖減低通濾波后的圖像，得到的結(jié)果可以達到抑制低頻和增強高頻的效果。

將圖像的灰度函數(shù)f(x,y)用下式表示：

f(x,y)＝i₀·i(x,y)·r(x,y)

其中，i(x,y)是入射光分量，r(x,y)是反射光分量，i₀是入射光常量。為了保留一定的低頻分量，得到較好的顯示效果，因此引入i₀。利用取對數(shù)的方法將入射光和反射光分離：

g(x,y)＝lnf(x,y)＝lni₀+lni(x,y)+lnr(x,y)

因為入射光分量和入射光常量對應(yīng)圖像的低頻部分，而反射光分量對應(yīng)圖像的高頻部分，在對g(x,y)進行低通濾波后，就能近似地將入射光分量和入射光常量(即圖像的低頻部分)分離出來，如下式：

g'(x,y)＝LPFg(x,y)≈lni₀+lni(x,y)

其中，LPF為低通濾波器。低通濾波器采用了中值濾波算法進行濾波，中值濾波算法不僅能去除傳輸過程的噪聲，而且能保護斷絲的邊緣。中值濾波是一種非線性濾波器，它將結(jié)構(gòu)元素覆蓋區(qū)域的像素點的灰度值按升序排列，去掉中間值作為結(jié)構(gòu)元素覆蓋的中心像素灰度值的地區(qū)，一般情況下，與奇數(shù)像素結(jié)構(gòu)元素，如3x3，5x5。中值濾波和周圍像素灰度值差異較大的灰度值，而不是簡單的平均值。因此，中值濾波不僅能消除孤立的噪聲點，還可以減少模糊圖像的范圍，保留圖像的邊緣特征。

中值濾波器是一種非線性操作，數(shù)字信號中值濾波原理如下：

設(shè)一維序列f₁,f₂,f₃,...f_n。取窗口長度(點數(shù))為m(m為奇數(shù))，對此一維序列進行中值濾波，也就是在輸入序列中抽出m個數(shù)f_t-v，...，f_t-1，f_t，f_t+1，...，f_t+v，其中f_t是窗口中心點的灰度值,然后m個點在排序的數(shù)值大小的灰度值，取號為中心，這個數(shù)字為輸出濾波器。利用數(shù)學(xué)公式表達為:

yi＝Med{fi-v...,fi...,fi+v}

二維中值濾波由下式表示:

其中:A代表窗口；f_ij表示二維數(shù)據(jù)序列。

圖像經(jīng)過低通濾波后，將原圖減低通濾波后的圖像，并加上lni₀，以保留一定的低頻分量，即可得到高頻增強圖像：

s(x,y)＝lni₀+g(x,y)-g'(x,y)≈lni₀+lnr(x,y)

對s(x,y)進行指數(shù)運算，得到最終增強結(jié)果：

s'(x,y)＝e^s(x,y)≈i₀r(x,y)

采用同態(tài)濾波算法，可以在增強圖像高頻信息的同時保留部分低頻信息，達到壓縮圖像灰度的動態(tài)范圍，并增強圖像對比度的效果。對于由于照明不良而使圖像亮度不足和細節(jié)模糊。

上述鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)實施例可應(yīng)用于各類需要使用鋼絲繩進行作業(yè)的裝置、設(shè)備或系統(tǒng)，尤其適用在礦用多繩摩擦提升系統(tǒng)。因此本發(fā)明還提供了一種礦用多繩摩擦提升系統(tǒng)，包括前述的鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)。

基于上述鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)實施例，本發(fā)明提供了相應(yīng)的鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法。如圖7所示，為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法的一實施例的流程示意圖。在本實施例中，鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法包括：

步驟100、所述探傷傳感器實時采集所述鋼絲繩的缺陷信號，并通過所述通訊模塊對所述鋼絲繩的缺陷信號進行轉(zhuǎn)換，并傳遞給所述計算處理裝置；

步驟200、所述計算處理裝置從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值，并在預(yù)設(shè)的故障特征庫查找與所述故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別。

在圖8中，上述步驟200中提取故障特征值并查找鋼絲繩故障類別的操作可具體包括：

步驟210、所述計算處理裝置對所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行一維小波去噪處理，獲得重構(gòu)后的信號曲線；

步驟220、所述計算處理裝置對所述重構(gòu)后的信號曲線進行特征值提取，并根據(jù)提取出的故障特征值在預(yù)先設(shè)置在所述計算處理裝置中的故障特征庫中進行查找，以確定與該故障特征值對應(yīng)的鋼絲繩故障類別。

在步驟210中，先將所述轉(zhuǎn)換后的缺陷信號進行預(yù)處理，以去除部分噪聲，再對預(yù)處理后的缺陷信號采用小波變換，以實現(xiàn)多尺度分解；計算各尺度的系數(shù)，并對各尺度的系數(shù)進行去噪處理；最后根據(jù)小波分解的各尺度中最底層低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進行一維小波的重構(gòu)。

在另一個鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法實施例中，還可以包括速度計算步驟，即計算處理裝置從轉(zhuǎn)換后的缺陷信號中提取故障特征值，并記錄在鋼絲繩上預(yù)先設(shè)置的兩個相同故障類型的部位之間的順序出現(xiàn)時間間隔，再根據(jù)所述兩個相同故障類型的部位之間的預(yù)設(shè)間距和所述順序出現(xiàn)時間間隔計算鋼絲繩的運行速度。

對于鋼絲繩在線探傷監(jiān)測系統(tǒng)還包括圖像采集攝像頭的系統(tǒng)實施例來說，鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法還包括故障圖像采集呈現(xiàn)步驟：如圖9所示，為本發(fā)明鋼絲繩在線探傷監(jiān)測方法的又一實施例的流程示意圖。與之前實施例相比，該故障圖像采集呈現(xiàn)步驟包括：

步驟300、所述圖像采集攝像頭將所述鋼絲繩的故障圖像通過所述通訊模塊傳遞給所述計算處理裝置；

步驟400、所述計算處理裝置對所述鋼絲繩的故障圖像進行圖像增強處理，并對增強后的故障圖像進行呈現(xiàn)。

步驟300中圖像采集攝像頭對鋼絲繩圖像的采集可以定時進行，也可以由事件驅(qū)動，例如可在計算處理裝置確定鋼絲繩發(fā)生故障或者確定鋼絲繩故障類別時，通過向圖像采集攝像頭發(fā)送控制指令，來驅(qū)動圖像采集攝像頭采集此時刻的所述鋼絲繩的故障圖像。

在步驟400中，計算處理裝置將所述鋼絲繩的故障圖像的灰度值表示為占據(jù)頻率域的低頻部分的入射光分量、入射光常量和占據(jù)頻率域的高頻部分的反射光分量，并以取對數(shù)法分離所述入射光分量、所述入射光常量和所述反射光分量。然后，計算處理裝置對分離后的算式進行低通濾波處理，并以分離后的算式減去經(jīng)低通濾波后的算式，并保留所述入射光常量，再進行指數(shù)運算，以得到高頻增強圖像。其中所述計算處理裝置優(yōu)選采用中值濾波算法將分離后的算式中的入射光分量和入射光常量分離出來，以實現(xiàn)分離后的算式的低通濾波處理。

本說明書中多個實施例采用遞進的方式描述，各實施例的重點有所不同，而各個實施例之間相同或相似的部分相互參見即可。對于方法實施例而言，由于其整體以及涉及的步驟與系統(tǒng)實施例中的內(nèi)容存在對應(yīng)關(guān)系，因此描述的比較簡單，相關(guān)之處參見系統(tǒng)實施例的部分說明即可。

最后應(yīng)當(dāng)說明的是:以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對其限制；盡管參照較佳實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：依然可以對本發(fā)明的具體實施方式進行修改或者對部分技術(shù)特征進行等同替換；而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明請求保護的技術(shù)方案范圍當(dāng)中。