基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定

作者:Mohsen Seyyedi、Adem Candaş 和 C. Erdem Imrak | 悬挂装置和材料 | 三月1,2025

阅读时间:16分钟

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定
图 1:电梯技术实验室的测试设置

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人工智能概述

本文开发了一种采用四台高速摄像机的嵌入式人工智能图像处理系统,用于检测钢丝绳外层钢丝断裂并确定其在滑轮上弯曲时的疲劳寿命。实验采用 Warrington 和 Seale 钢丝绳(8、10、12 毫米),使用 400 毫米驱动滑轮(D/d 比分别为 33、40 和 50),转速分别为 2,400 和 4,800 转/秒,有效载荷分别为 200 和 400 公斤,以量化拉伸载荷、D/d 比、转速、钢丝绳直径、绳芯和绳槽几何形状的影响。该人工智能模型通过图像增强技术,使用 73 到 2,926 张图像进行训练,在 80% 的相似度下检测出 30 个裂纹中的 24 个,并允许调节精度,从而实现连续实时监测,减少人工检查、停机时间和故障风险。

研究利用尖端技术来增强疲劳测试方法。

作者:Mohsen Seyyedi、Adem Candaş 和 C. Erdem Imrak

本文于 15 年 2024 月在第 XNUMX 届电梯和自动扶梯技术研讨会上首次发表,并于 电梯和自动扶梯图书馆

关键词: 钢丝绳 疲劳寿命 钢丝绳疲劳试验 绳索故障 人工智能 计算机视觉 损伤检测

抽象 

在升降系统中,钢丝绳在滑轮上反复来回运动会导致疲劳失效,这是一个关键的安全隐患。准确评估提升绳索的疲劳寿命是升降系统可靠性的重要问题。影响疲劳寿命的一些主要因素包括绳索结构、滑轮与绳索直径比 (D/d)、运行速度和施加的拉力。预计疲劳主要通过外股钢丝断裂发生。这些断裂的数量决定了何时应更换绳索。然而,在不停止操作的情况下量化这些断裂在停机时间和预算方面带来了重大挑战。本研究介绍了一种创新方法,该方法在疲劳测试装置中采用由人工智能增强的图像处理。该系统利用高速摄像机来检测疲劳失效的评估。总的来说,这项研究结合了尖端技术来增强疲劳测试方法。

1. 引言

钢丝绳因其高轴向强度和弯曲灵活性而在各行各业中发挥着重要作用,因此适用于升降机、起重机、采矿系统、桥梁、海上平台和缆车。这些绳索在滑轮上会弯曲 (BoS),导致因负载变化而疲劳,并随着时间的推移其物理性能下降。先前的研究已经广泛研究了它们的疲劳行为。[1-10] 了解这一行为对于安全性和可靠性至关重要,有助于确定疲劳寿命和识别关键故障点。传统的目视检查虽然很常见,但存在时间限制和检测能力不足等局限性。[11] 目前的文献缺乏对 D/d 比的彻底研究,并且仅测试了有限的绳索直径、运行速度和负载量,因此需要详细的调查和数据收集。

2011 年,东京发生的电梯系统绳索断裂事故凸显了改进检查方法的必要性。事故的起因是电梯绳索的机械性能因老化和定期检查不足而自然减弱。[12] 因此,钢丝绳的自动化、无损检测已成为重要的研究课题。[11]

已经进行了大量研究来了解钢丝绳疲劳。Feyrer[13] 检查了 BoS 疲劳下的绳索,研究了拉伸载荷、滑轮直径、镀锌层、滑轮几何形状和材料、侧偏和缠绕角对耐久性的影响。Onur 和 İmrak[4] 研究了拉伸载荷 (S) 和滑轮直径 (D) 对疲劳耐久性(以循环次数表示)的影响。Ridge 等人[6] 介绍了对各种损伤形式(断线、磨损、松线、塑性磨损、腐蚀和扭曲不平衡)对 BoS 疲劳耐久性的实验结果。他们使用 Feyrer 方程从理论上估算疲劳寿命,并将其与实验结果进行比较。

本研究旨在同时使用图像处理和人工智能来确定 BoS 下钢丝绳的疲劳寿命。位于伊斯坦布尔技术大学机械工程学院电梯技术实验室的“绳索疲劳测试和分析测试装置”首次在土耳其使用,专为实验目的而设计,并在 Sanel Asansör 公司的支持下组装(图 1)。这项研究利用高速摄像机和人工智能进行实时观察,检测肉眼可能错过的损坏并及时干预。

2. 影响导线寿命的因素 

多个工业部门使用的钢丝绳根据其用途会遭受各种类型的损坏。某些因素会影响这些损坏,从而影响钢丝绳的使用寿命。

2.1 轴向应力

轴向应力或法向应力来自沿绳索轴线方向的力。轴向应力的计算方法是将钢丝绳内的张力除以其实际金属横截面积,如公式 (1) 所示。钢丝绳的断裂强度由其抗拉强度决定。轴向应力 (fa) 的公式为:

[ fa = frac{T}{A}]

其中:

fa = 轴向应力 (MPa)
T = 绳索张力 (N)
A = 实际金属截面积(mm2)

2.2 拉伸载荷

费雷尔[13] 对钢丝绳进行了多次实验,以将拉伸载荷与疲劳寿命联系起来。所得结果表明,随着拉伸载荷 (S) 的增加,弯曲寿命会缩短。这也可以从图 2 中得出。

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 图 2
图 2:弯曲循环次数与拉伸载荷的关系[14]

2.3 滑轮尺寸

滑轮直径对绳索强度影响很大,会因弯曲而导致有效强度损失。试验表明,随着滑轮直径相对于绳索直径的减小,绳索强度效率会显著降低。制造商根据绳索成分设定滑轮尺寸标准。[13] 图 3(a) 显示了滑轮直径 (D) 与报废或完全断裂的循环次数之间的关系,表明增加滑轮直径可显著延长绳索寿命。图 3(b) 表明,对于 16 毫米填充绳,随着特定拉伸载荷 (S/d2) 的变化,减小直径比 (D/d) 会缩短弯曲寿命。

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 图 3
图 3:a) 弯曲循环次数与滑轮直径的关系[14];b) 每根填充绳的弯曲循环次数的断裂[13]

2.4 弯曲原理

在动态工作条件下,钢丝绳主要在滑轮上弯曲,导致弯曲疲劳。了解弯曲机制对于实现弯曲循环至关重要。图 4(a) 显示了不同的弯曲循环,而图 4(b) 显示了绳索行程 (h)、弯曲长度(l) 和接触长度 (u) 位于电缆和滑轮之间。

在运行过程中,电缆在滑轮上以简单或反向形状弯曲。在图 4(b) 所示的疲劳试验中,电缆经历重复的简单弯曲,弯曲循环次数表示为 (NSIM卡)。简单弯曲的循环次数取决于绳索的行进长度(h)。 如果 h 短于 u,电缆每次循环都会经历简单的弯曲。

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 图 4
图 4:a) 弯曲循环次数的符号[13] ;b) 简单弯曲再现[15]

本研究设计的机器就是按照这一原理运行的。在每个循环中,电缆在测试滑轮的左右区域均会弯曲,弯曲长度为(h). 循环次数(Z) 和总弯曲长度 (l) 随试验时间变化的规律,采用公式(2)计算。[13] 当绳索在滑轮两侧弯曲时,总弯曲长度(l)是两倍 h.

2.5 滑轮槽形状

滑轮的槽形和材料对钢丝绳的使用寿命有显著影响。理想情况下,槽径应为钢丝绳公称直径的 +6% 至 +8%,因为过紧或过宽的槽径会缩短钢丝绳的使用寿命。槽径几何形状不正确会导致使用寿命缩短幅度超过实验室测试的预测值。[14] 适合绳索组成的槽径可延长滑轮和绳索的使用寿命。回火钢槽可防止因磨损而导致的槽几何形状变化,从而延长弯曲疲劳寿命。[13]

2.6 绳索组成

此外,钢丝绳的成分会影响其在滑轮上的弯曲疲劳寿命。钢丝绳采用多种成分制造,以满足不同的需求。较粗的成分(钢丝较粗)适用于耐磨环境,而较细的成分(钢丝较软)则更适合频繁弯曲。通常,单根钢丝绳无法承受所有破坏性力,因此在选择时需要做出权衡。电梯系统中常用的钢丝绳类型包括 Seale、Warrington 或 Filler 型,这些钢丝绳具有纤维芯和相同节距的平行钢丝。常用的钢丝绳结构有 8x19、6x19 和 6x25。

2.7 钢丝绳直径

特别是钢丝绳直径(d) 对疲劳寿命至关重要。通常,疲劳寿命随直径的增加而增加,直到达到“最佳公称绳索直径”,之后疲劳寿命会降低。图 5 说明了这一实验结果。选择钢丝绳直径时,必须考虑最佳公称直径、拉伸载荷和滑轮直径参数。

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 图 5
图 5:弯曲循环次数与绳索公称直径的关系[14]

2.8 钢丝绳芯 

最后,芯线类型会影响钢丝绳的疲劳寿命。对纤维芯绳的弯曲试验表明,剑麻芯和聚丙烯 (PP) 芯的结果相似,而聚酰胺 (PA) 芯由于强度更高,使用寿命更长。增加芯线质量可延长疲劳寿命。对钢芯的测试表明,与独立钢丝绳芯 (IWRC) 相比,涂有固体聚合物的钢芯 (ESWRC) 和与外部股线平行排列的钢芯 (PWRC) 具有更长的弯曲寿命。[13]

3. 实验步骤

本节提供了测试装置设计、实验细节和钢丝绳检测系统的描述。

3.1 测试设置规范

如图 1 所示,专门设计的测试装置包括直径为 1 毫米的滑轮 400(作为驱动滑轮,位于距地面 2,200 毫米的高度)和 250 毫米的滑轮 2(作为偏转滑轮)。滑轮 2 提供必要的预紧力,并保持驱动滑轮上所需的缠绕角。驱动滑轮和偏转滑轮之间的距离为 1,160 毫米。疲劳发生在驱动滑轮上方移动的区域,图 6 中红色区域周围放置了高速摄像机来检查绳索损坏情况。该装置使用半圆形槽轮,可垂直调整以适应不同的直径,控制绳索和滑轮之间的缠绕角和接触长度。图 6 中的负载机构最多可承受 450 公斤,以提供必要的电缆张力。电缆驱动系统采用三臂机构,由4.32千瓦同步电机驱动,并配有电子控制面板进行速度控制,确保系统以所需的速度运行。

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 图 6
图6 a)试验装置右视图;b)主视图;c)装配在三臂机构上的钢丝绳夹持部件;d)加载机构;e)旋转电机系统

3.2 实验样本

由于 BoS 疲劳,钢丝绳随着时间的推移开始断裂,如图 7 所示。所有钢丝绳的断裂行为都相似,但疲劳损伤的发生和起始时间各不相同。关于绳索疲劳的文献包括使用不同类型和直径的绳索与滑轮的研究。例如,研究 [4, 7] 中使用了沃灵顿-西尔 (IWRC) 绳索。[3, 5] 中两种类型都有使用。另一个例子是 [109, 8] 中直径 9 毫米的“低扭矩多股”绳索。该项目研究了电梯行业常用的两种绳索类型沃灵顿和西尔的疲劳寿命。每种类型选择三根绳索样品进行测试,直径分别为 8 毫米、10 毫米和 12 毫米。

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 图 7
图 7:钢丝绳疲劳断丝

钢丝绳的报废标准各不相同,以确保安全使用,具体标准因系统和行业而异。一个关键标准是可见断丝的数量,基于绳索分类和外股承重钢丝的数量。TS ISO 4309[16] 标准列出了钢制滑轮上圆股钢丝绳的断丝阈值数量。这些计数基于 TS ISO 4301 中规定的钢丝绳负载条件和运行时间[17] 标准。

3.3 实验变量

在与计划试验类似的先前研究中,曾使用过不同的滑轮直径与绳索直径比。这些比率包括 [10, 25] 研究中采用的 3 和 4 D/d 比率、[25] 和 [2] 研究的 5 比率以及 [20, 8] 研究的 9 比率。此外,在 [8, 12, 16, 17] 等类似研究中也曾使用过其他比率,如 18、23.3、1、6、7 和 10。在本项目中,将使用直径为 400 mm 的滑轮作为驱动滑轮,并将考虑三种不同的绳索直径,从而得到 33、40 和 50 D/d 比率。 

要研究的另一个参数是绳索的运行速度,因为它显著影响绳索的寿命。[3] 因此,改进后的测试装置将以 2,400 转/秒 (Hz) 和 4,800 转/秒 (Hz) 的速度运行。 

第三个也是最后一个参数是要承受的有效载荷。在疲劳测试期间,将施加 200 公斤和 400 公斤的有效载荷。施加这些负载后,将使用称重传感器测量和记录绳索中的张力积累。在实验过程中,还将观察和记录环境温度和湿度。根据文献调查,实验选择的参数见表 1。

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 表 1
表 1:实验选定的参数

3.4 AI嵌入式图像处理系统 

传统的钢丝绳目视检查方法因多种原因而不够完善。本文提出了一种使用高速摄像机和人工智能的替代方法。四台高速摄像机,每台覆盖移动绳索的 90° 部分,必须具有至少 2 MP 分辨率、2 毫米镜头和 249 fps 的帧速率才能准确捕获数据。这些摄像机不断记录绳索的状况,并将镜头发送到带有人工智能图像处理模块的计算机。由于运动速度快,需要强大的显卡进行实时分析。

该研究旨在检测裂纹并确定钢丝绳的报废时间。这涉及训练人工智能对不同类型的断线进行分类,这需要一个全面的带注释图像数据集。实验中识别出的断线增强了训练数据集。该过程很耗时,具体取决于数据集的大小,但为了演示,我们使用了一种强大的训练方法,花了 4 小时处理 73 张图像,现已自动扩充到 2,926 张图像。

然后,将准备 AI 图像处理系统的用户界面来处理来自摄像机的四个视频输入。然后,生成的 AI 模型将分析镜头,自主识别和分类裂缝或断线等异常情况。图 24 显示了从软件中捕获的 AI 嵌入式裂缝检测样本,其中 AI 检测到 30 个裂缝中的 80 个,相似度至少为 8%。 

基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 图 8
图 8:人工智能嵌入式裂纹检测
基于人工智能嵌入式图像处理的弯曲载荷钢丝绳疲劳寿命测定 - 表 2
表 2:裂纹检测示例

在该 AI 系统中,检测精度可以从 0 到与收集到的数据集相似度为 100% 不等。表 80 列出了具有两种检测精度(40% 和 2%)的五种不同钢丝绳样品的裂纹检测过程结果,以供比较。可以看出,检测精度较低时,系统检测到的裂纹较多。此外,表中每个条形图上都显示了错误百分比。该方法提高了检查效率,减少了对人工和主观判断的依赖。它允许实时监控,最大限度地减少灾难性故障并优化维护计划。将先进的成像技术与 AI 分析相结合,对于改善工业维护实践和确保操作安全具有巨大的潜力。

4. 结论

在深入分析实验数据(包括对首次断线、报废寿命和完整故障周期的观察)后,有必要检查各种实验变量对这些结果的影响。通过仔细研究钢丝直径、绳索类型、测试速率、机器速度和预紧力等因素,我们旨在阐明它们对钢丝绳关键性能指标的各自影响。

这项比较分析将阐明实验参数与钢丝绳由此产生的机械行为之间的细微相互作用。从这些比较中获得的见解不仅可以增强我们对钢丝绳故障机制的理解,还可以为未来的设计考虑和操作实践提供参考。

为了便于理解和理解,讨论中将使用图形表示,以直观的方式展示实验变量对观察结果的比较影响。通过这种多方面的方法,我们努力对实验结果进行全面而深刻的探索,为钢丝绳工程和维护实践的进步铺平道路。


案例

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