钢丝绳的损伤识别论文.docVIP

绪论 课题研究的意义与现状 钢丝绳广泛应用于矿山、冶金、交通运输、港口、旅游等国民经济各主要行业，发挥着极为关键的作用，如矿井提升机、起重机、货运和客运索道、电梯、斜拉桥等，都有钢丝绳应用的实例，钢丝绳是由多根钢丝捻制成绳股，再由多个绳股捻制成的柔性构件，具有弯曲性能好、弹性好、强度高、自重轻、工作平稳可靠、品种规格丰富等优点，同时，钢丝绳复杂的绳股结构和恶劣的工作环境也使其在使用过程中，易于出现磨损、锈蚀、疲劳、断丝等损伤，导致其强度下降，造成安全隐患。运行中的钢丝绳一旦断裂，会造成非常严重的人员伤亡和经济损失。据统计，正在使用的钢丝绳中大约有10％的钢丝绳的强度损失了15％，其中2％的钢丝绳强度损失了30％，处于及其危险的状态中，相反，被强制更换的钢丝绳中约有70％的强度损失很小或几乎没有损失。因此无论从安全性或经济性的角度考虑，对钢丝绳的安全状况、运行状况进行监测是非常重要的。目前，对钢丝绳的检查多以人工目测检查为主要手段，检测时间长，劳动强度大，检测的准确性和可靠性受到钢丝绳表面油污以及绳检人员工作态度和技术参数的影响。 由于钢丝绳检测手段和方法的不完善，目前钢丝绳的使用现状是，虽然花费很大的精力和时间实行钢丝绳的各项检查，但是事故仍然频繁发生，即使不惜巨大浪费实行定期更换，也不能保证钢丝绳使用过程中的安全。因此，钢丝绳安全检测的原理、方法、技术和检测仪器的设计、使用，一直都是各国专家学者和安全部门非常关注的重要课题，具有重大的社会、经济意义。近年来随着现代科学技术，特别是计算机技术和传感器技术的飞速发展，钢丝绳安全检测的内容更加丰富，手段更加先进，具有广阔的前景。 人们多年来一直致力于钢丝绳安全性的研究，但目前对于断丝的定量识别问题多是采用神经网络进行识别。神经网络虽然应用较为成熟，但是需要大量的训练样本，而且易出现训练失败。随着模糊数学知识的不断发展，人们越来越多的利用模糊聚类方法分析钢丝绳的特征信息，能够有效地按照钢丝绳断丝数目进行分类，对钢丝绳的断丝故障作出快速而又准确的判断。 论文主要研究内容 本论文主要对钢丝绳损伤检测中的相关的特征信息参数进行分析，利用相 关的模糊聚类知识进行数学建模，并利用MATLAB软件进行程序编程，以达到对数据的分析，来实现钢丝绳的损伤识别。 全文的主要内容包括以下几个方面： 介绍模糊数学的概念、基础知识及模糊聚类的基本原理。 简要介绍钢丝绳的电磁检测法的原理以及信号提取与处理。 分析模糊聚类在钢丝绳断丝识别中的应用，并利用MATLAB编写聚类程序。 模糊聚类的基本原理 2.1 模糊数学简述 模糊数学的产生是客观实际发展的必然，美国学者L．A．Zadeh于1965年首次提出模糊集合的概念，对模糊行为和活动建立模型。模糊理论一经产生就在数学领域本身以及许多的使用领域里得到了广泛的应用。到20世纪的90年代，己经形成了具有完整体系和鲜明特点的模糊拓扑学，框架日趋成熟的模糊随机数学，模糊分析学，以及模糊逻辑理论。 模糊数学是对模糊行为和活动建立模型，从二值逻辑的基础上转移到连续逻辑上来，把绝对的“是与“非”变为更加灵活的东西，在特定的限定域上去相对地划分“是”与 “非”，但它并非是让数学放弃它的严格性去迁就模糊性，相反，是以严格的数学方法去处理模糊现象。 在人类社会和各个科学领域中，人们所遇到的各种量大体上可以分成两大类：确定性与不确定性，而不确定性又可分为随机性和模糊性人们正是用三种数学来分别研究客观世界中不同的量，即： 确定性———经典数学 量 随机性———随机数学 不确定性 模糊性———模糊数学 在这种框架内，数学模型也可以分为三大类： 确定性数学模型，其研究对象具有确定性，对象之间具有必然的关系，如用微分法、微分方程、差分方程所见的数学模型。 随机数学模型，其研究对象具有随机性，对象之间具有偶然的关系，如用概率分布方法、Markov 链建立的数学模型。概率论与数理统计是研究随即不确定性问题的主要数学工具。 3、模糊数学模型，其研究对象与对象之间的关系具有模糊性。 由于模糊数学是由定量的方法去研究和处理模糊现象，与普通的分析设计比较起来，在处理问题时主要具有以下三个方面的特点： 充分定量地考虑模糊因数，使得设计方案更符合客观实际，优化合理； 事物的中介过渡性质，浮动地选取阈值，从而得到一系列不同水平的分析结果与设计方案为人们提供了广泛的选择； 具有哲理的方法论特点。 2.2 模糊数学基础知识 一、模糊集、隶属函数及模糊集的运算 对于普通集合A及其预计Ac，任何元素x属于A或者属于Ac，二者必居其一；用特征函数表示为 (x)=1（即 (x)=1）或者 (x)=1（即 (x)=