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一、创新与突破

TCK•W 将独创的磁记忆规划方法、弱磁传感器技术、机器视觉识别损伤和测量径缩技术系统集成,不仅 可以高效准确地检测钢丝绳断丝、磨损、锈蚀、疲劳、变形等各类损伤,彻底消除断绳事故隐患!而且第一次解决了“钢丝绳损伤状态每日评价”、“损伤发展趋势定期评估” “钢丝绳生命周期阶段性判断”、 “突发性重大隐患实时预警”等长期困扰世界无损探伤的技术难题。不但满足了欧美等国钢丝绳检测标准的全部要求,而且可以比标准要求做的更好。

1.可以使钢丝绳的安全运行始终处于全面受控的监测状态;

2.在生产的同时完成检测,使生产、检测两个流程合二为一,减少一个工作环节,有效提高设备利用率;

3.可以减少专门用于钢丝绳检测的设备开机能耗,节能降耗效果显著;

4.可以科学延长钢丝绳的使用寿命,降低用绳成本。

现存的检测方法

二、用机器智慧检测替代人工检测

TCK•W 将独创的磁记忆规划方法、弱磁传感器技术、机器视觉识别损伤和测量径缩技术系统集成,不仅 可以高效准确地检测钢丝绳断丝、磨损、锈蚀、疲劳、变形等各类损伤,彻底消除断绳事故隐患。而且第一次解决了“钢丝绳损伤状态每日评价”“损伤发展趋势定期评估”“钢丝绳生命周期阶段性判断”“突发性重大隐患实时预警”等长期困扰世界钢丝绳无损探伤的技术难题。

不但满足了欧美等国钢丝绳检测标准的全部要求,而且可以比标准要求做的更好!

三、新发现--铁磁性材料的磁特性

量子力学证明:在铁磁性材料的组织结构中,密集排列着一种物质--磁畴。每个磁畴都有一个自旋磁矩方向。如果某一方向的磁畴具备数量上的优势,材料就会在宏观上显示出磁性。如果磁畴中自旋磁矩的方向无序,则无磁性表现。

自然状态下,钢丝绳中磁畴的自旋磁矩方向是无序的,所以,此时还无法用电磁方法区分材料处于正常或缺陷状态。因此,需要创立一个全新的方法,使铁磁性材料与其磁能势状态下的物理特征相对应。磁能势由磁载所决定,并可以依托体积元内参与机械负荷的“载荷材料”分布。

四、新创造--磁记忆检测法

自然状态下,钢丝绳中磁畴的自旋磁矩方向是无序的,所以,此时还无法用电磁方法区分材料处于正常或缺陷状态。因此,需要创立一个全新的方法,使铁磁性材料与其磁能势状态下的物理特征相对应。磁能势由磁载所决定,并可以依托体积元内参与机械负荷的“载荷材料”分布。

向钢丝绳施加一个外部磁场,就会改变铁磁性材料中某一方向的磁畴数量,使所有载荷材料具有适度的低量级磁能积,从而形成一种“记忆磁场” 。记忆磁场不会随外部磁场退出而消失,只要没有剧烈的机械振动或高温等条件出现,就会长期稳定地存在。

五、新技术--弱磁传感器

TCK.W 弱磁传感器基于创新的“空间磁场矢量合成” 原理,给定弱电磁场调制解调,与磁记忆规划后的弱磁场信息形成物理场关联关系。通过提取已施加磁载的铁磁性材料记忆信息,完成定量识别被测钢丝绳的各种缺陷。

弱磁传感器具有高灵敏、高分辨率、高速响应、无基噪工作等突出的优点。

磁能势:即磁场能量梯度     体积元:钢丝绳沿轴向的体积微分。

六、新技术的典型特征

钢丝绳在拉、弯、扭等机械负荷反复作用下,材料组织会产生断丝、磨损、锈蚀、疲劳等退化,导致应力集中。磁力线在退变的体积元中,只能沿不规则的低能耗路径排布。磁通密度随之变化,磁能积分布出现不均匀,各体积元产生磁能势分布差异。

退变程度越严重,磁能势差异就越突出。只要对钢丝绳正常体积元记忆的磁能势特征信息进行标定,并与提取的其他体积元信息进行对比,即可有效地识别载荷材料因退变而产生的磁能势差异。分析这种物理场变量信息和对应的机械承载性能之间的量化关系,就可以实现钢丝绳量化检测的技术目标。

通过长期反复的实验对比, TCK.W 解决了由钢丝绳载荷材料物理场变量直观映射机械承载性能相关变量关系的技术课题。

连续采样后,通过TCK.W 的数学分析模型,对各体积元磁能势差异样本值进行图表化处理、统计学计算和曲线波型分析,就能把影响钢丝绳机械承载性能的细部缺陷清晰地反映出来,同时给出描述这些退变特征危险程度的等效映射量值,提供准确、客观的安全评估基础信息。

检测流程:磁记忆规划(P)—标定(D)—弱磁检测(T)—数据处理(M)

七、创新的机器视觉识别技术

机器视觉识别技术是用机器代替人眼和卡尺,在高速运行的同时完成钢丝绳缺陷的测量、检查。将图像处理、人工智能、光电一体化技术系统集成,把摄取的损伤信息转变成数字信号传送到主控系统,通过算法抽取特征,可以准确地识别钢丝绳的各种外部缺陷。机器视觉识别技术在分辨并统计钢丝绳表面6d/30d的断丝数量、测量钢丝绳接头变化和直径变化等方面,具有突出的技术优势。克服了人工检查效率低、准确性差的弊端。

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