一种塔式起重机结构的非接触振动检测方法技术

本发明专利技术涉及一种塔式起重机结构的非接触振动检测方法，属于检测技术领域。本方法为非接触式测量，通过配置多个摄像头实现多点和在线测试，无需在被测对象上安装传感器，没有任何负载效应，容易实施。图像信息直接数字化，构成全自动全数字化振动测试处理、记录系统，信息量比传统方法大。其中使用ROI(Regions?of?Interest)技术，缩小图像跟踪区域和计算量大小，并使用SURF方法加速特征点的提取速度，使用拉伊达准则剔除“离群点”改进SURF方法的精度；提高了现有技术中起重机安全监控系统的可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于检测

技术介绍
起重机的金属结构的振动检测方法中最常用的是用电测法对塔机结构进行应变应力测量。应变电测法是用电阻应变片测出构件的应变，再根据应力、应变的关系式来确定构件应力状态的一种实验应力分析方法。其测量系统通常由应变片、应变仪、记录仪及计算分析设备等4部分组成。这种实验方法要求在起重机上贴多个应变片，由于起重机是运动的，而且外形尺寸巨大，不可能完全使用导线把应变片的信号集中起来，所以信号要引入专用无线信号发射设备，再使用接收设备在来接收信号。通过接收到的信号使用专用的分析设备，对信号进行分析，来分析结构的振动，并验证结构的安全可靠性。这种方法设备复杂，操作复杂，实验时还要使用人工敲击的方法，并且会影响起重机的生产，也不能反映真实的工作情况下的振动。近年来，由于传感器的可靠性大大提高也有人使用加速度传感器对起重机的振动进行检测。这种测试使用了性能比应变片更为可靠稳定的加速度传感器和信号存储和分析系统。可以较好的采集振动信息。然而，这种方法，由于加速度传感器价格昂贵，安装困难，电线敷设都相当复杂；另外，测量的点的数目也很有，使得其应用的范围受限。随着虚拟仪器技术的兴起，虚拟仪器技术应用于起重机的振动检测系统。该系统可一次测试十几个测点，稍加扩展可测试几十个甚至上百个测点，且具有测试速度快、精度高和成本低等特点。虚拟仪器技术也必须使用应变片或者传感器，只不过它们可以使用总线技术和软件技术，代替了过去昂贵的专用数据存储系统和数据处理硬件，取而代之的是一种虚拟仪器技术。但是，虚拟仪器技术还是无法摆脱安装应变片、加速度传感器，电线敷设复杂，测量的点还是有限。也使得这种技术在起重机中的应用受到限制。此外，随着计算机技术的进步和大型通用有限元程序的应用，使用软件仿真对起重机的振动的研究变为可能。使用有限元软件对起重机结构建立有限元模型，必须对各个杆件和节点的处理必须根据其真实的受力特点进行合理的分析和优化，这样才可以使计算模型更接近于实际结构，得到的计算结果才更加真实可信，从而可以在一定程度上代替现场测试。而且利用计算机程序进行计算时，只需知道材料的有关性能和结构情况，且能够对不同构件(材料、几何形状和尺寸等)进行优选。有限元法速度快，大大减少了试验经费，提高了工作效率。然后，只有在了解结构的振动特性的基础上，并且使用合理的模型简化才能使起重机的结构振动仿真可信。振动检测是起重机安全评价重要方面在国外，塔机技术中出现的遥控技术、无级调速技术都对塔机的操作安全增加了可靠性，加上微机和电子技术的引入，出现了许多种优秀的安全装置和诊断系统，如利波海尔公司采用的Litronic系统是一种电子式显示监控系统，它通过塔机实际工作时所发生的信号和预先储存的安全工作数值进行比较，达到报警的目的；法国华尔夫公司采用的PLCS控制系统能对各工作机构进行监控并自动诊断故障。从发展趋势来看，国内外生产企业对塔机的安全使用都极为重视，在结构上使用了各种安全装置以保证塔机的安全使用。随着我国塔机的生产量、拥有量不断增加的同时，事故也在不断增加，所造成的损失也越来越大。由于塔机不仅具有一般建筑机械都有的不利因素工作环境恶劣、连续作业、频繁转换场地等，同时还有比一般建筑机械更高的安全要求，其突出的特点有二 ①塔机本身是高达几十米到百余米、重十几吨到几十吨的庞然大物，且不论在工作状态还是非工作状态，其结构件都处于受力状态，这样一个处于不平衡状态的高大结构件一旦发生事故，其损失十分巨大，影响甚为恶劣；②塔机的转场必须拆卸运输和重新安装，因此其安全度和质量不是设计或制造出厂就能永久得到保证，维修正确与否或操作使用都可能影响其安全性和可靠性，因此塔机的安全问题应提高到首要的位置，安全指标应是考察塔机性能最重要的指标。在起重机金属结构当中广泛存在着振动疲劳问题，严重危及起重机的结构安全可靠性，振动又往往又是造成疲劳的直接原因。由于塔机的工作情况复杂，其性能安全检测评价标准较难确定。我国GB13752 “塔式起重机设计规范”中要求循环次数大于16000的塔机结构件要进行疲劳计算，设计寿命按15 30年计算，GB3811 “起重机设计规范”中也没有提出使用年限问题，仅规定A6级以上级别应进行疲劳强度验算。由于塔机的工作环境较为恶劣，因此对塔机的结构性能要求很高，在其它环境工作正常的零部件在塔机系统中就不能保证其可靠性，为此需对系统的安全性进行定性和定量的评价，对事故发生的可能性进行预测，从而向决策人提供可靠的信息，以采取适当的保护措施。建立在用塔机技术安全状况评价系统的整体模型，构建评价系统的框架结构。目前正在服役的不少老式起重机并没有进行疲劳寿命计算，然而随着高层建筑结构的增多，塔机的工作频率加重、满载率加大，有些已在高应力水平下运行，部分塔机工作年限已达到15年以上，疲劳问题日益严重。塔式起重机的剩余寿命的估计就变得非常重要了。通常采用反向推理法进行塔机剩余疲劳寿命估算，基本步骤为①通过对塔机群的疲劳试验分析、载荷谱统计、疲劳可靠性分析，获得塔机钢结构的疲劳可靠度曲线，建立在用塔机技术安全评价标准的确定原则；②分析在用塔机的历史数据、工作级别和应力水平等数据，采用反向推理法计算在用塔机金属结构的剩余寿命。另外，根据Miner线性累积损伤理论，机械的寿命由S-N曲线确定。但是，若各应力循环造成裂纹的扩展，通过无损检测手段可以检测得到的最小裂纹称为初始裂纹，从初始裂纹长度扩展到临界裂纹长度，所经历的载荷循环测试疲劳载荷谱编制则要按结构疲劳裂纹扩展寿命来确定结构的寿命。目前也有使用基于概率的寿命计算方法，也有基于未确知理论的起重机的安全评价方法。但是这些方法必须要获得塔式起重机的载荷谱统计，进行塔机疲劳试验的才能对塔式起重机的剩余寿命进行评估计，而且我国的塔式起重机生产厂家多，生产质量水平高低不一。因此在现有的生产工艺和技术手段下载荷谱的获取较为困难，这里使用一种非接触的振动检测方法来对塔式起重机的振动进行检测，进而通过后处理程序可以获得塔式起重机的载荷谱的统计，另外，这种非接触的方法还可以对塔式起重机的实时状态进行监测，提出状态预警。·数字图像处理算法在起重机振动中的应用数字图像测量技术把目标图像作为检测和传递信息的载体并加以利用。测量基本原理是取结构状态变化前的一幅图像作为参考图像，对应结构的各种状态采集一幅或多幅图像，比较结构状态变化前后的数字图像，计算图像上特征区域的变形，经换算得到对应的结构的实际变形。目前采用的主要方法有数字图像相关法和数字图像边缘检测法。基于视频图像技术的众多优点，该技术近年来发展迅速，已有众多的学者将该技术应用到了土木工程领域，例如有力学实验中材料表面形变测量、钢结构挠度变形监测、岩体裂隙测量、砼变形量测、预应力反拱度测量、海洋平台结构模型振动位移测量、隧道沉降监测、桥梁变形检测等等。检测塔机振动时，首先经过图像增强和滤波处理，图像质量得到提高。再经过灰度处理和二值化处理，数据计算量可以极大的减少，之后使用矩法可以得到振动的曲线，但这种运算精度不能达到亚像素级别。所以提出一种改进的SURF算法，可用于检测塔机的振动，检测的精度可以达到亚像素的精度。要测量视频图像中可动部分的振动，实际本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种塔式起重机结构的非接触振动检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，采用工业级CCD摄像头对塔式起重机结构进行拍摄，得到一幅目标图像和一路塔机运行过程中的视频，并对视频进行分解，得到多幅连续的视频分解图像；步骤2，对目标图像和视频分解图像分别使用ROI方法获取感兴趣区域；并将目标图像的感兴趣区域作为对比图像，将视频分解图像的感兴趣区域作为图像跟踪区域；步骤3，根据步骤2得到的图像跟踪区域，在步骤1得到的每一幅视频分解图像中，选取对应区域的图像作为待匹配图像；步骤4，对步骤2得到的对比图像以及步骤3得到的多幅待匹配图像，分别进行Hessian变换，并从中提取兴趣点；步骤5，对步骤4得到的两组兴趣点分别进行Harr小波变换，并提取特征点，得到两个特征点集；步骤6，对步骤5得到的两个特征点集进行粗匹配，得到各个待匹配图像与对比图像之间的匹配点集；粗匹配采用最邻近向量匹配方法，具体实现过程如下：采用特征点的特征向量的欧式距离作为相似性测度，设N1和N2分别是对比图像P和任意一幅待匹配图像Q的特征点集合，对于N1中的第m个特征点pm，在N2中与pm的特征向量的欧氏距离最小的特征点为qmj和q′mj，对应的欧氏距离分别为dmj和d′mj，如果dmj/d′mj≤T，T为阈值，则认为pm和qmj为对应匹配点；步骤7，采用拉伊达准则，对步骤6得到的多个匹配点集分别进行精确匹配，剔除“离群”点；对其中一个匹配点集的精确匹配方法为：求得该匹配点集中所有粗匹配点的欧氏距离平均值令常数设yi＝xi?a0，其中xi为第i对粗匹配点的欧氏距离；则xi＝yi+a0；得到用常数a0以及所有粗匹配对的欧氏距离与a0的差表示的平均值表达式：x‾=1nΣi=1nxi=1nΣi=1n(yi+a0)=a0+1nΣi=1nyi;带入到贝赛尔公式得到标准差为：σ=1n-1Σi=1n(xi-a0-1nΣi=1nyi)2=1n-1[Σi=1nyi2-1n(Σi=1nyi)2]计算欧氏距离值xi的偏差设定一个动态参数k＝k0+kw，k0为一个恒定的初始值，kw为k的变化梯度；滤波过程中实时调整kw，直到滤波处理后数据的有效匹配点个数小于滤波前个数且大于滤波前个数的3/4；若|vi|＞kσ，则判定此匹配点为离群点，剔除其对应的匹配对，得到精确匹配点集；步骤8，对步骤7得到的多个精确匹配点集进行特征点亚像素内插；步骤9，用最近领域法，在步骤8得到的亚像素内插点找到最匹配的亚像素内插点；步骤10，将待匹配图像中亚像素内插点与目标图像中的亚像素内插点相减，得到图像跟踪区域内塔式起重机感兴趣区域的振动曲线。FSA00000819704000011.tif,FSA00000819704000012.tif,FSA00000819704000021.tif,FSA00000819704000023.tif...

【技术特征摘要】
1.一种塔式起重机结构的非接触振动检测方法，其特征在于包括以下步骤 步骤1，采用工业级CCD摄像头对塔式起重机结构进行拍摄，得到一幅目标图像和一路塔机运行过程中的视频，并对视频进行分解，得到多幅连续的视频分解图像； 步骤2，对目标图像和视频分解图像分别使用ROI方法获取感兴趣区域；并将目标图像的感兴趣区域作为对比图像，将视频分解图像的感兴趣区域作为图像跟踪区域； 步骤3，根据步骤2得到的图像跟踪区域，在步骤I得到的每一幅视频分解图像中，选取对应区域的图像作为待匹配图像； 步骤4，对步骤2得到的对比图像以及步骤3得到的多幅待匹配图像，分别进行Hessian变换，并从中提取兴趣点； 步骤5，对步骤4得到的两组兴趣点分别进行Harr小波变换，并提取特征点，得到两个特征点集； 步骤6，对步骤5得到的两个特征点集进行粗匹配，得到各个待匹配图像与对比图像之间的匹配点集； 粗匹配采用最邻近向量匹配方法，具体实现过程如下 采用特征点的特征向量的欧式距离作为相似性测度，设N1和N2分别是对比图像P和任意一幅待匹配图像Q的特征点集合，对于N1中的第m个特征点pm，在N2中与Pm的特征向量的欧氏距离最小的特征点为和q, μ，对应的欧氏距离分别为Clnu和d' w...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚峰林，赵婕，宁少慧，高崇仁，
申请(专利权)人：太原科技大学，
类型：发明
国别省市：