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申请/专利权人：重庆市特种设备检测研究院(重庆市特种设备事故应急调查处理中心);重庆理工大学
摘要：本发明涉及钢丝绳损伤检测技术领域，公开了一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤识别方法及系统，包括离线训练步骤和在线检测步骤，离线训练步骤包括：S10，将具有不同规格的损伤缺口的钢丝绳作为训练样本，对钢丝绳进行深度饱和的磁化后采集对应的漏磁信号，并将漏磁信号的特征值作为输入层参数，将损伤规格作为输出层参数，对神经网络进行训练，获得训练完成的神经网络。其有益效果是：本发明相比于人工检测，本发明以检测数据为依据，定量输出钢丝绳的损伤规格，安全隐患小，资源能合理利用。相较于BP神经网络检测，检测准确率更高，识别精度更高，更适合于钢丝绳损伤识别检测中。
主权项：1.一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤识别方法，包括离线训练步骤和在线检测步骤，其特征在于：离线训练步骤包括：S10，将具有不同规格的损伤缺口的钢丝绳作为训练样本，对钢丝绳进行深度饱和的磁化后采集对应的漏磁信号，并将漏磁信号的特征值作为输入层参数，将损伤规格作为输出层参数，对神经网络进行训练，获得训练完成的神经网络；在线检测步骤包括：S20，利用永磁体将待检测的钢丝绳进行深度饱和的磁化，利用霍尔传感器获取运动中的待检测的钢丝绳的漏磁信号；S30，将S20中获取的漏磁信号的特征值输入训练完成的神经网络，获得由神经网络输出的对应钢丝绳的损伤规格。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆市特种设备检测研究院(重庆市特种设备事故应急调查处理中心) 重庆理工大学 一种基于蒙特卡洛算法的曳引机钢丝绳损伤识别方法及系统
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