CN103760222A - 一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法 - Google Patents
一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103760222A CN103760222A CN201410023244.1A CN201410023244A CN103760222A CN 103760222 A CN103760222 A CN 103760222A CN 201410023244 A CN201410023244 A CN 201410023244A CN 103760222 A CN103760222 A CN 103760222A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- wire rope
- channel
- pin
- signal conditioning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 57
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 239000010959 steel Substances 0.000 title claims abstract description 57
- 238000005065 mining Methods 0.000 title claims description 6
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 9
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 claims abstract description 79
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims abstract description 44
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 claims abstract description 33
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims abstract description 21
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 9
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 claims description 6
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 4
- 229910052761 rare earth metal Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 150000002910 rare earth metals Chemical class 0.000 claims description 4
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 claims description 3
- 239000004033 plastic Substances 0.000 claims description 3
- 229920000915 polyvinyl chloride Polymers 0.000 claims description 3
- 239000004800 polyvinyl chloride Substances 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 abstract description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 3
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 2
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000003302 ferromagnetic material Substances 0.000 description 1
- 239000010408 film Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000696 magnetic material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 239000010409 thin film Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Magnetic Means (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法。该装置包括探头、信号调理模块、数据采集卡、计算机及定位模块。探头内的励磁装置对钢丝绳磁化后，探头内的巨磁电阻传感器检测损伤产生的泄漏磁场。探头输出信号经信号调理模块处理后，与定位模块信号一并经数据采集卡输入计算机。计算机实时显示探头信号，并将其与预设阈值进行比较，以确定待检钢丝绳是否存在损伤。若探头信号高于预设阈值，表明待检钢丝绳存在损伤，则进一步明确损伤类型及大小，并根据定位模块信号确定损伤位置。本发明的突出特点是采用了由巨磁电阻传感器阵列构成的探头，可显著提高检测装置的灵敏度，在矿用钢丝绳损伤检测中具有良好的应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法，属于矿山机械装备领域。
背景技术
钢丝绳作为系统关键构件在矿山机械装备中有着非常广泛的应用，具有弯曲性能好、强度高、弹性好、承受冲击能力强、自重轻、工作平稳等优点。然而，随着钢丝绳服役时间的增加，会出现疲劳、锈蚀、断丝等各种损伤。钢丝绳的损伤形式多样，并且损伤的产生与发展是相互关联与影响的，如钢丝绳锈蚀会加剧磨损损伤，而磨损又会导致断丝，有时锈蚀也可直接导致断丝。如果不能及时获取钢丝绳的损伤程度并采取相应措施，可能导致钢丝绳断裂，引发安全事故，危害极大。因此，设计开发矿用钢丝绳检测装置，对钢丝绳进行在线检测与评估，对保障煤矿安全生产具有重大意义。
钢丝绳是一种铁磁性材料，最常用的检测方法是漏磁法。漏磁法检测钢丝绳的原理是，利用励磁装置沿钢丝绳轴向方向对钢丝绳进行励磁，一旦钢丝绳存在缺陷，则会在钢丝绳表面产生泄漏磁场，然后应用磁传感器检测泄露磁场，从而达到检测钢丝绳损伤的目的。目前最常用的磁传感器为霍尔传感器、线圈、各向异性磁阻传感器等。霍尔传感器成本低，应用广泛，但霍尔传感器的灵敏度比较低、偏移大、温度稳定性低；线圈制作简单、成本低，但在静态或者低频磁场测量方面能力不足；各向异性磁阻传感器灵敏度比较高，响应快，但各向异性磁阻传感器可测量磁场范围小，抗干扰能力差。
1988年法国巴黎大学的费尔教授研究小组首先在Fe/Cr多层膜中发现了磁电阻效应，由于其产生的磁阻变化率远大于基于各项异性的磁阻效应，因此被称为巨磁电阻效应。巨磁电阻效应的发现为开发具有高稳定性、高灵敏度、高分辨率、响应速度快、低功耗的磁传感器提供了新思路。
巨磁电阻传感器是采用具有巨磁电阻效应的磁性纳米金属多层薄膜材料通过半导体集成工艺制成与集成电路相兼容的电子元器件。与霍尔传感器、线圈及各向异性磁阻传感器等现有传感器相比，巨磁电阻传感器具有体积小、线性范围宽、灵敏度高、功耗低、价格低、温度稳定性高等优点，具有很大的优势及应用前景。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法，以解决检测装置的灵敏度低和难以实现损伤在线检测等问题。
技术方案：本发明公开了一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，所述的装置包括探头、信号调理模块、数据采集卡、计算机和定位模块，所述的探头与信号调理模块的输入端相连、信号调理模块的输出端经数据采集卡与计算机连接，定位模块端与数据采集卡连接。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，探头由励磁装置与磁场检测单元组成。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的励磁装置由稀土永磁体、工业纯铁与导轨组成，该励磁装置与钢丝绳接触，沿钢丝绳轴向方向磁化钢丝绳。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，导轨材料为聚氯乙烯塑料，导轨直径正好包裹住钢丝绳，导轨为可更换部分，需要根据钢丝绳型号或者导轨的磨损程度随时更换。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的磁场检测单元由沿钢丝绳圆周方向上均匀排列的8个巨磁电阻传感器组成。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的巨磁电阻传感器型号为SS501A，SS501A的第1脚接+5V电源，SS501A的第3脚接地，SS501A的第2脚与第4脚为输出电压信号。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的信号调理模块由8个独立的信号调理通道组成，信号输入通道1经信号调理通道1与信号输出道1连接，信号输入通道2经信号调理通道2与信号输出通道2连接，信号输入通道3经信号调理通道3与信号输出通道3连接，信号输入通道4经信号调理通道4与信号输出通道4连接，信号输入通道5经信号调理通道5与信号输出通道5连接，信号输入通道6经信号调理通道6与信号输出通道6连接，信号输入通道7经信号调理通道7与信号输出通道7连接，信号输入通道8经信号调理通道8与信号输出通道8连接，且信号调理通道1、信号调理通道2、信号调理通道3、信号调理通道4、信号调理通道5、信号调理通道6、信号调理通道7以及信号调理通道8的电路完全相同。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的信号调理通道1由放大器AD620和有源二阶低通滤波器构成。AD620的第1脚通过第一电阻（R1）与AD620第8脚相连，AD620的第2脚接SS501A的第2脚相连，AD620的第3脚接SS501A的第4脚相连，AD620的第4脚与第五引脚接地，AD620的第6脚通过第二电阻（R2）、第三电阻（R3）接运算放大器U3的第1脚，AD620的第7脚接+12V电源，第二电阻（R2）第2脚通过第一电容（C1）接地，第三电阻（R3）第2脚通过第二电容（C2）接地，运算放大器U3的第2脚通过第四电阻（R4）接运算放大器U3的第4脚，运算放大器U3的第3脚接+12V电源，运算放大器U3的第5脚接地。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的定位模块由定位滚轮和霍尔开关传感器组成，定位滚轮带四个永磁体组成且四个永磁体沿滚轮的周向均匀排列。
所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测方法，其特征在于，探头内的励磁装置将钢丝绳磁化后，由巨磁电磁电阻传感器构成的磁场检测单元检测钢丝绳损伤处产生的泄漏磁场。经过信号调理模块处理后的探头输出信号与定位模块的输出信号分别经由数据采集卡输入计算机。计算机对采集到的探头信号进行去噪处理，并将处理后的探头信号与预设阈值进行对比以确定待检钢丝绳是否存在损伤。若处理后的探头信号高于预设阈值，表明待检钢丝绳存在损伤，则进一步明确损伤类型及大小，再根据采集到的定位模块信号确定损伤位置。
有益效果：本发明装置的探头通过采用新型磁场检测传感器——巨磁电阻传感器，可提高装置的灵敏度、抗干扰能力和温度稳定性，使检测结果更加准确，并且可以在线准确地确定损伤类型及大小，具有良好的使用效果。
附图说明
图1为矿用钢丝绳在线检测装置的原理框图
图2为矿用钢丝绳在线检测装置的探头结构示意图
图3为探头的磁场检测单元结构示意图
图4为巨磁电阻传感器SS501A接线原理图
图5为信号调理模块的原理框图
图6为信号调理通道1的电路原理图
图7为定位模块的结构示意图
图8为探头信号软件处理流程图
图中，1、导轨；2、稀土永磁体；3、工业纯铁；4、磁场检测单元；5、定位模块；6、钢丝绳滚轮；7、巨磁电阻传感器；8、电路板；9、定位滚轮；10、永磁体；11、霍尔开关传感器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的说明：本发明装置的探头采用了高灵敏度、高分辨率、高温度稳定性的巨磁电阻传感器，从而显著提高了检测装置的灵敏度，并且该装置可以根据探头信号准确判断出钢丝绳中是否存在损伤。若存在损伤，该装还可确定损伤类型及大小。
如图1所示，本矿用钢丝绳在线检测装置包括探头、信号调理模块、数据采集卡、计算机、定位模块几部分。探头与信号调理模块、数据采集卡、计算机连接，定位模块与数据采集卡连接。
励磁装置将钢丝绳磁化后，探头检测钢丝绳损伤处产生的泄漏磁场信号，该信号经过信号调理模块处理后与定位模块的输出信号一同经由数据采集卡输入计算机进行处理。
探头的结构示意图如图2所示，由相同的两部分相互咬合而成，两部分的结构完全相同。探头由励磁装置与和磁场检测单元组成。
由于无源励磁装置具有体积小、重量轻、结构简单等优点，而且励磁强度完全可以满足本装置对励磁强度的要求，本励磁装置采用无源励磁的方法，利用永磁体、软磁材料与钢丝绳组成励磁回路，对钢丝绳进行励磁。
励磁装置由稀土永磁体、工业纯铁与导轨组成。该励磁装置与钢丝绳接触，沿钢丝绳轴向方向磁化钢丝绳。
导轨材料为聚氯乙烯塑料，当探头的两部分咬合时，导轨正好包裹住钢丝绳，并且导轨需要随钢丝绳规格大小或者导轨的磨损程度随时更换。
图3为磁场检测单元的结构示意图，该单元由沿钢丝绳圆周方向上均匀排列的8个的相同的巨磁电阻传感器组成。探头的两部分中，每个部分各放置4个巨磁电阻传感器，固定在励磁装置的导轨上。当探头的两部分咬合时，8个巨磁电阻传感器沿钢丝绳圆周方向均匀排列。需要注意，巨磁电阻传感器的个数须等于待检测钢丝绳的股数，如此可以有效减小钢丝绳的股波磁场信号对检测信号的干扰。若待检钢丝绳的股数不是8个，需要增加或减少磁场检测单元中的磁场传感器数目，使之与待检钢丝绳的股数一致。
与霍尔元件及各向异性磁阻传感器等传统磁传感器相比，巨磁电阻传感器具有体积小、线性范围宽、灵敏度高、功耗低、价格低、温度稳定性高等优点，所以本装置的磁场检测单元采用巨磁电阻传感器。
磁场检测单元的巨磁电阻传感器型号为SS501A，SS501A的接线原理如图4所示。SS501A的第1脚接+5V电源， SS501A的第3脚接地，SS501A的第3脚与第4脚为输出电压信号。
图5为信号调理通道的原理框图，信号调理模块由8个独立的信号调理通道组成，信号输入通道1经信号调理通道1与信号输出道1连接，信号输入通道2经信号调理通道2与信号输出通道2连接，信号输入通道3经信号调理通道3与信号输出通道3连接，信号输入通道4经信号调理通道4与信号输出通道4连接，信号输入通道5经信号调理通道5与信号输出通道5连接，信号输入通道6经信号调理通道6与信号输出通道6连接，信号输入通道7经信号调理通道7与信号输出通道7连接，信号输入通道8经信号调理通道8与信号输出通道8连接。
信号调理通道数量需要等于探头内磁场磁场检测单元中含有的巨磁电阻传感器个数。8个信号调理通道的电路完全相同，即信号调理通道1、信号调理通道2、信号调理通道3、信号调理通道4、信号调理通道5、信号调理通道6、信号调理通道7以及信号调理通道8的电路完全相同。。
图6为信号调理通道1的电路原理图。信号调理通道1由放大器AD620和二阶有源低通滤波器构成。由于巨磁电阻传感器芯片的输出为一对差分低频电压信号，采用的滤波器为低通滤波器，并且在低频范围内有源滤波电路的滤波性能要比无源滤波电路性能优越，因此采用有源二阶低通滤波电路。
AD620的第1脚通过第一电阻（R1）与AD620第8脚相连，AD620的第2脚接SS501A的第4脚，AD620的第3脚接SS501A的第2脚，AD620的第4脚接地，AD620的第5脚接地，AD620的第6脚通过第二电阻（R2）、第三电阻（R3）接运算放大器（U1）第1脚，AD620的第7脚接正12V电源，第二电阻（R2）第2脚通过第一电容（C1）接地，第三电阻（R3）第2脚通过第二电容（C2）接地，运算放大器（U1）的第2脚通过第四电阻（R4）接运算放大器（U1）的第4脚，运算放大器（U1）的第3脚接正12V电源，运算放大器（U1）的第5脚接地。
由于数据采集卡需要将探头的输出信号及定位模块的输出信号输入计算机，所以采集卡通道数量需要大于探头输出信号数量与定位模块输出信号数量之和，此外为了满足钢丝绳型号的变换导致的探头输出信号数量增加的情况，本装置采用16通道数据采集卡。
图7为定位模块结构示意图，它由定位滚轮与霍尔开关传感器组成。定位滚轮带四个永磁体，并且四个永磁体沿定位滚轮的周向均匀排列。
定位滚轮与钢丝绳滚轮同轴连接，钢丝绳滚轮与钢丝绳压紧，由钢丝绳带动做无滑动摩擦的被动转动。定位滚轮随钢丝绳滚轮一起转动，每当一个永磁体靠近霍尔开关传感器时，霍尔开关传感器会产生一个脉冲信号，定位滚轮每转一圈，产生四个脉冲信号。
钢丝绳距离计算公式为：距离=脉冲数量×定位滚轮周长/4。
图8为探头信号软件处理流程图，探头的输出信号经由数据采集卡输入计算机后，利用计算机软件对检测信号进行分析。首先对检测信号进行去噪处理即，对检测信号进行小波分解，分解后的低频信号包含了损伤信号的主要信息，所以需将高频信号滤除。这样重复多次，可以有效提高信噪比。
在一些钢丝绳样品上制作人工损伤，通过本发明提出的装置检测人工损伤的泄漏磁场信号，通过小波分析对人工损伤的检测信号进行特征提取后，利用获取的人工损伤测试数据建立并优化钢丝绳损伤的径向基神经网络模型及参数。当去噪后的待检钢丝绳探头信号大于预设阈值时，借助计算机软件，将处理后的探头信号输入优化后的径向基神经网络模型，即可确定待检钢丝绳中是否存在损伤。若待检钢丝绳中存在损伤，则优化后的径向基神经网络模型可识别待检钢丝绳中的损伤类型，并能定量确定损伤的几何参数即损伤大小，最后记录损伤类型、损伤大小及损伤位置等信息，从而达到矿用钢丝绳损伤在线检测的目的。
Claims (10)
1.一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，包括探头、信号调理模块、数据采集卡、计算机、定位模块，其特征在于探头与信号调理模块的输入端相连、信号调理模块的输出端经数据采集卡与计算机连接，定位模块端与数据采集卡连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，探头由励磁装置与磁场检测单元组成。
3.根据权利要求2所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的励磁装置由稀土永磁体、工业纯铁与导轨组成，该励磁装置与钢丝绳接触，沿钢丝绳轴向方向磁化钢丝绳。
4.根据权利要求3所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，导轨材料为聚氯乙烯塑料，导轨直径正好包裹住钢丝绳，导轨为可更换部分，需要根据钢丝绳型号或者导轨的磨损程度随时更换。
5.根据权利要求2所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的磁场检测单元由沿钢丝绳圆周方向上均匀排列的8个巨磁电阻传感器组成。
6.根据权利要求5所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于所述的巨磁电阻传感器型号为SS501A，SS501A的第1脚接+5V电源，SS501A的第3脚接地，SS501A的第2脚与第4脚为输出电压信号。
7.根据权利要求1所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的信号调理模块由8个独立的信号调理通道组成，其中信号输入通道1经信号调理通道1与信号输出道1连接，信号输入通道2经信号调理通道2与信号输出通道2连接，信号输入通道3经信号调理通道3与信号输出通道3连接，信号输入通道4经信号调理通道4与信号输出通道4连接，信号输入通道5经信号调理通道5与信号输出通道5连接，信号输入通道6经信号调理通道6与信号输出通道6连接，信号输入通道7经信号调理通道7与信号输出通道7连接，信号输入通道8经信号调理通道8与信号输出通道8连接，且信号调理通道1、信号调理通道2、信号调理通道3、信号调理通道4、信号调理通道5、信号调理通道6、信号调理通道7以及信号调理通道8的电路完全相同。
8.根据权利要求7所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的信号调理通道1由放大器AD620和有源二阶低通滤波器构成，AD620的第1脚通过第一电阻（R1）与AD620第8脚相连，AD620的第2脚接SS501A的第2脚相连，AD620的第3脚接SS501A的第4脚相连，AD620的第4脚与第五引脚接地，AD620的第6脚通过第二电阻（R2）、第三电阻（R3）接运算放大器U3的第1脚，AD620的第7脚接+12V电源，第二电阻（R2）第2脚通过第一电容（C1）接地，第三电阻（R3）第2脚通过第二电容（C2）接地，运算放大器U3的第2脚通过第四电阻（R4）接运算放大器U3的第4脚，运算放大器U3的第3脚接+12V电源，运算放大器U3的第5脚接地。
9.根据权利要求1所述的一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置，其特征在于，所述的定位模块由定位滚轮和霍尔开关传感器组成，定位滚轮由四个永磁体组成且四个永磁体沿滚轮的周向均匀排列。
10.一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测方法，其特征在于，探头内的励磁装置将钢丝绳磁化后，由巨磁电磁电阻传感器构成的磁场检测单元检测钢丝绳损伤处产生的泄漏磁场，经过信号调理模块处理后的探头输出信号与定位模块的输出信号分别经由数据采集卡输入计算机，计算机对采集到的探头信号进行去噪处理，并将处理后的探头信号与预设阈值进行对比以确定待检钢丝绳是否存在损伤，若处理后的探头信号高于预设阈值，表明待检钢丝绳存在损伤，则进一步明确损伤类型及大小，再根据采集到的定位模块信号确定损伤位置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410023244.1A CN103760222A (zh) | 2014-01-18 | 2014-01-18 | 一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410023244.1A CN103760222A (zh) | 2014-01-18 | 2014-01-18 | 一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103760222A true CN103760222A (zh) | 2014-04-30 |
Family
ID=50527495
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410023244.1A Pending CN103760222A (zh) | 2014-01-18 | 2014-01-18 | 一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103760222A (zh) |
Cited By (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104359506A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-02-18 | 中国石油大学(北京) | 用于钢缆生产质量监测的装置和方法 |
| CN104569143A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-04-29 | 西安博深煤矿安全科技有限公司 | 一种矿用钢丝绳探伤用在线监测系统 |
| CN104655332A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-05-27 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种非接触式应力检测系统及方法 |
| CN104807879A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-07-29 | 徐州博联科技有限公司 | 一种钢丝绳损伤检测装置 |
| CN104965055A (zh) * | 2015-06-04 | 2015-10-07 | 中国矿业大学(北京) | 矿用钢丝绳在线检测与安全评估方法及系统 |
| CN105548342A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-05-04 | 姜华 | 便携式钢丝绳无损检测装置 |
| CN105806929A (zh) * | 2014-12-30 | 2016-07-27 | 中核武汉核电运行技术股份有限公司 | 一种铁磁性薄壁管周向交流磁化漏磁检测的阵列探头 |
| CN106442706A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-02-22 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆井下技术作业公司 | 一种井下钢丝动态检测仪 |
| CN106707206A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-05-24 | 太原理工大学 | 基于gmr效应的金属磁记忆三轴阵列传感器 |
| CN106841379A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-13 | 兰州空间技术物理研究所 | 一种钢丝绳无损检测装置 |
| CN106959337A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-07-18 | 河南科技大学 | 一种开放式微磁激励钢丝绳损伤检测系统 |
| CN107576425A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-12 | 北京科技大学 | 一种非接触式测量铁磁材料应力的装置及方法 |
| CN107941899A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-20 | 河南科技大学 | 一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置和探伤方法 |
| CN108709928A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-10-26 | 洛阳泰斯特探伤技术有限公司 | 一种单绳物联探头装置 |
| CN108918653A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-30 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 铁磁性细长构件无损检测装置与方法 |
| CN109115865A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-01-01 | 中国石油大学(北京) | 盘式连续油管损伤检测装置 |
| CN110320265A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-11 | 枣庄学院 | 一种提升机钢丝绳断丝检测实验系统及其检测方法 |
| WO2020057491A1 (zh) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | 江苏多维科技有限公司 | 一种检测钢丝绳损伤的无损检测装置 |
| CN111141817A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-12 | 兰州空间技术物理研究所 | 一种钢丝绳无损检测的股波消噪装置 |
| CN112415083A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-02-26 | 河北工业大学 | 一种狭小工况下的钢丝绳缺陷快速检测装置 |
| CN113484408A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-08 | 兰州空间技术物理研究所 | 一种钢丝绳无损检测装置 |
| CN113598778A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-05 | 上海赫德医疗管理咨询有限公司 | 一种基于量子共振的人体数据检测分析方法 |
| CN115406956A (zh) * | 2022-09-09 | 2022-11-29 | 北京石油化工学院 | 一种分离式acfm裂纹检测探头 |
| CN115655085A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-01-31 | 安徽大学 | 一种钢丝热镀镀层在线检测系统及方法 |
| CN117607244A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-02-27 | 河南工学院 | 多敏感阵列的起重机钢丝绳弱磁在线监测方法和系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007105141A2 (en) * | 2006-03-15 | 2007-09-20 | Koninklijke Philips Electronics N. V. | Magnetic sensor device with gain stabilization |
| CN202903221U (zh) * | 2012-10-15 | 2013-04-24 | 中国航空工业集团公司第六三一研究所 | 一种对传感器输出信号的监控电路 |
-
2014
- 2014-01-18 CN CN201410023244.1A patent/CN103760222A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007105141A2 (en) * | 2006-03-15 | 2007-09-20 | Koninklijke Philips Electronics N. V. | Magnetic sensor device with gain stabilization |
| CN202903221U (zh) * | 2012-10-15 | 2013-04-24 | 中国航空工业集团公司第六三一研究所 | 一种对传感器输出信号的监控电路 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 康宜华等: "便携式钢丝绳断丝定量检测仪", 《仪器仪表学报》, vol. 14, no. 3, 31 August 1993 (1993-08-31) * |
| 张兴波: "钢丝绳断丝损伤漏磁检测技术研究及虚拟仪器开发", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
| 曹平军等: "基于GMR磁传感器的钢丝绳励磁结构设计", 《自动化博览》, 31 December 2013 (2013-12-31) * |
| 王博: "穿过式线圈磁化的在线钢丝绳检测系统及应用", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104359506A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-02-18 | 中国石油大学(北京) | 用于钢缆生产质量监测的装置和方法 |
| CN104569143A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-04-29 | 西安博深煤矿安全科技有限公司 | 一种矿用钢丝绳探伤用在线监测系统 |
| CN105806929A (zh) * | 2014-12-30 | 2016-07-27 | 中核武汉核电运行技术股份有限公司 | 一种铁磁性薄壁管周向交流磁化漏磁检测的阵列探头 |
| CN104655332A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-05-27 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种非接触式应力检测系统及方法 |
| CN104655332B (zh) * | 2015-02-04 | 2016-02-24 | 山东省计算中心（国家超级计算济南中心） | 一种非接触式应力检测系统及方法 |
| CN104807879B (zh) * | 2015-05-15 | 2017-12-05 | 徐州博联科技有限公司 | 一种钢丝绳损伤检测装置 |
| CN104807879A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-07-29 | 徐州博联科技有限公司 | 一种钢丝绳损伤检测装置 |
| CN104965055A (zh) * | 2015-06-04 | 2015-10-07 | 中国矿业大学(北京) | 矿用钢丝绳在线检测与安全评估方法及系统 |
| CN105548342A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-05-04 | 姜华 | 便携式钢丝绳无损检测装置 |
| CN106442706A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-02-22 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆井下技术作业公司 | 一种井下钢丝动态检测仪 |
| CN106442706B (zh) * | 2016-08-26 | 2024-03-01 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司长庆井下技术作业公司 | 一种井下钢丝动态检测仪 |
| CN106707206A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-05-24 | 太原理工大学 | 基于gmr效应的金属磁记忆三轴阵列传感器 |
| CN106841379A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-13 | 兰州空间技术物理研究所 | 一种钢丝绳无损检测装置 |
| CN106959337A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-07-18 | 河南科技大学 | 一种开放式微磁激励钢丝绳损伤检测系统 |
| CN107576425A (zh) * | 2017-08-25 | 2018-01-12 | 北京科技大学 | 一种非接触式测量铁磁材料应力的装置及方法 |
| CN107941899B (zh) * | 2017-11-15 | 2022-03-18 | 河南科技大学 | 一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置和探伤方法 |
| CN107941899A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-20 | 河南科技大学 | 一种弱磁激励的钢丝绳探伤装置和探伤方法 |
| CN108918653A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-30 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 铁磁性细长构件无损检测装置与方法 |
| CN108709928A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-10-26 | 洛阳泰斯特探伤技术有限公司 | 一种单绳物联探头装置 |
| CN109115865A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-01-01 | 中国石油大学(北京) | 盘式连续油管损伤检测装置 |
| US11988637B2 (en) | 2018-09-20 | 2024-05-21 | MultiDimension Technology Co., Ltd. | Non-destructive testing device for detecting damage to steel wire rope |
| WO2020057491A1 (zh) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | 江苏多维科技有限公司 | 一种检测钢丝绳损伤的无损检测装置 |
| EP3855177A4 (en) * | 2018-09-20 | 2022-06-08 | MultiDimension Technology Co., Ltd. | Nondestructive detection device for detecting damage to steel wire rope |
| CN110320265B (zh) * | 2019-06-18 | 2023-03-03 | 枣庄学院 | 一种提升机钢丝绳断丝检测实验系统及其检测方法 |
| CN110320265A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-11 | 枣庄学院 | 一种提升机钢丝绳断丝检测实验系统及其检测方法 |
| CN111141817A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-12 | 兰州空间技术物理研究所 | 一种钢丝绳无损检测的股波消噪装置 |
| CN112415083A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-02-26 | 河北工业大学 | 一种狭小工况下的钢丝绳缺陷快速检测装置 |
| CN113484408A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-08 | 兰州空间技术物理研究所 | 一种钢丝绳无损检测装置 |
| CN113598778A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-05 | 上海赫德医疗管理咨询有限公司 | 一种基于量子共振的人体数据检测分析方法 |
| CN115406956A (zh) * | 2022-09-09 | 2022-11-29 | 北京石油化工学院 | 一种分离式acfm裂纹检测探头 |
| CN115655085A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-01-31 | 安徽大学 | 一种钢丝热镀镀层在线检测系统及方法 |
| CN117607244A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-02-27 | 河南工学院 | 多敏感阵列的起重机钢丝绳弱磁在线监测方法和系统 |
| CN117607244B (zh) * | 2024-01-22 | 2024-04-30 | 河南工学院 | 多敏感阵列的起重机钢丝绳弱磁在线监测方法和系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103760222A (zh) | 一种基于巨磁电阻传感器阵列的矿用钢丝绳在线检测装置及方法 | |
| CN107907455B (zh) | 一种磁感应颗粒检测装置及浓度检测方法 | |
| CN102305755B (zh) | 一种基于径向磁场的在线磨粒监测传感器及其监测方法 | |
| CN103344535B (zh) | 油液金属磨粒在线监测系统 | |
| CN101140263B (zh) | 基于巨磁电阻的电涡流检测传感器及其方法 | |
| CN104697905B (zh) | 一种油液磨粒检测传感器的设计方法及油液磨粒检测装置 | |
| CN101216460B (zh) | 基于交直流复合磁化的漏磁检测内外壁缺陷的识别方法 | |
| CN104049031B (zh) | 一种基于交流电磁场的亚表面缺陷检测装置及检测方法 | |
| CN101281168B (zh) | 一种利用改变激励模式来实现不同方式电磁检测的方法 | |
| CN103235036B (zh) | 基于电磁检测信号的区分内外壁缺陷的检测装置及方法 | |
| CN205720097U (zh) | 一种钢丝绳无损探伤系统 | |
| CN206772899U (zh) | 一种开放式微磁激励钢丝绳损伤检测装置 | |
| CN106841379A (zh) | 一种钢丝绳无损检测装置 | |
| CN204461949U (zh) | 一种油液磨粒检测装置 | |
| CN103592208A (zh) | 抗环境磁场干扰的电磁式油液金属颗粒监测传感器 | |
| CN104502242A (zh) | 一种基于径向磁场的双边对称结构在线磨粒监测方法及监测传感器 | |
| CN203365280U (zh) | 油液金属磨粒在线监测系统 | |
| CN103134742A (zh) | 一种油液铁磁性磨粒现场检测装置 | |
| CN104297338A (zh) | 基于矩形差分探头的脉冲涡流检测系统 | |
| CN103713042B (zh) | 基于k邻近算法的焊接缺陷电涡流检测方法 | |
| CN106707206A (zh) | 基于gmr效应的金属磁记忆三轴阵列传感器 | |
| CN204255904U (zh) | 基于矩形差分探头的脉冲涡流检测系统 | |
| CN105548349A (zh) | 实现缺陷重构技术的矩形探头脉冲涡流检测方法 | |
| CN113933381A (zh) | 基于强弱磁检测法的管道应力内检测方法 | |
| CN203490758U (zh) | 一种用于识别磁性介质的传感器 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140430 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |