鋼絲繩芯輸送帶以其抗拉強度高、伸長率小、動態性能好、運輸距離長而得到廣泛的應用，尤其在煤礦產業中作為煤炭連續輸送的主要設備。但是鋼繩芯輸送帶的橫向斷帶事故時有發生，給企業造成重大的經濟損失以及人員傷亡。目前常用的檢測方法可以有效地檢查到輸送帶宏觀幾何型缺陷，但對于鋼繩芯的早期物理性損傷難以實現有效的評價。

本文闡述了鋼繩芯輸送帶故障檢測方法的國內外發展現狀;研究了鋼繩芯輸送帶的結構及金屬磁記憶檢測技術的原理;分析了鋼繩芯磁記憶信號的奇異性，提出結合磁記憶信號法向分量過零點和梯度大值共同判斷輸送帶接頭應力集中區并準確得到故障點的位置;為解決輸送帶鋼繩芯三種狀態:正常狀態、微觀應力集中狀態、宏觀缺陷狀態進行分析和識別的問題，提取了鋼繩芯磁記憶信號的多個特征量，如:磁記憶信號峰峰值、大梯度值、小波多尺度分解第一尺度細節分量幅度大值、鋼絲繩芯直徑、連續小波變換能量，輸入到設計好的BP神經網絡中進行數據融合，綜合判斷鋼繩芯輸送帶的狀態及故障類型，為鋼繩芯輸送帶早期故障診斷提供了一種新穎、有效、準確的方法。       本文以鋼繩芯輸送帶作為研究對象，利用金屬磁記憶檢測技術對輸送帶進行檢測，得到不同狀態時的鋼繩芯磁記憶信號。首先，對鋼繩芯磁記憶信號進行奇異性分析，并與磁記憶信號法向分量過零點和大梯度值結合，可以準確的判斷鋼繩芯輸送帶應力集中區，并得到故障點的位置。其次，本文利用小波變換的多分辨率特性和時頻局部化特性，對鋼繩芯輸送帶磁記憶信號多個特征量（如絕對峰值、峰峰值、大梯度值、小波分解第一尺度細節分量幅度大值，連續小波變換能量）進行研究并提取。本文借助由鋼繩芯輸送帶故障檢測試驗平臺上所得的磁記憶信號，將提取的磁記憶信號多個特征值組成的向量組，作為BP神經網絡的輸入，利用MATLAB進行編程仿真，對鋼繩芯輸送帶的狀態進行識別。結果表明，該方法在一定程度上滿足鋼繩芯輸送帶故障模式診斷的要求，滿足故障診斷實時性的要求，具有很強的識別能力。

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