Both, Christian: Entwicklung eines Verfahrens zur Beurteilung des Schädigungszustandes von Schrägaufzugseilen an Hochöfen mittels magnetinduktiver Streuflußmessung


Titel
 

Inhalt
 
 
 
  Inhaltsverzeichnis  
  Einleitung  
  Verwendete Formelzeichen und Abkürzungen V
I Einleitung und Zielsetzung 1
II Die magnetinduktive Streuflußprüfung an Drahtseilen 7
II.1 Physikalische Grundlagen der magnetinduktiven Streuflußmessung 7
II.2 Das Nutzsignal 12
II.2.1 Einfluß der Relativgeschwindigkeit und der Windungszahl der Spule 13
II.2.2 Einfluß der Bruchparameter 14
II.3 Der Rauchpegel 18
II.4 Anforderungen an ein Seilprüfgerät 21
II.4.1 Der magnetische Kreis 21
II.4.2 Die Meßspule 22
III Schädigungsmechanismen an Seilen von Schrägaufzügen 25
III.1 Schädigung bedingt durch geringes Grenzkraftverhältnis - Bereich 1 25
III.2 Schädigung bedingt durch Biegewechsel und Verschleiß - Bereich 2 29
III.3 Schädigung bedingt durch Zugkrafterhöhung beim Trommeleinlauf -Bereich 3 30
III.4 Die Beurteilung von Schrägaufzugseilen 31
IV Verfahren zur rechnergestützten Erkennung von Drahtbrüchen in Drahtseilen an Schrägaufzügen von Hochöfen 32
IV.1 Derzeitiger Stand der rechnergestützten Drahtbrucherkennung aus magnetinduktiven Streuflußprüfungen 32
IV.2 Verfahren zur rechnergestützten Drahtbrucherkennung aus magnetinduktiven Streuflußmessungen 34
IV.2.1 Entwicklung der Referenzmuster 35
IV.2.2 Betragsmäßige Ermittlung der Kennwerte der Referenzmuster 42
IV.2.2.1 Betragsmäßige Ermittlung der Kennwerte mittels Probekörper 43
IV.2.2.1.1 Das Stangenbündel 43
IV.2.2.1.2 Der nichtmagnetische Träger 44
IV.2.2.2 Betragsmäßige Ermittlung anlagenbezogener Kennwerte 46
IV.2.3 Entwicklung der Signalmuster aus Streuflußmessungen 46
IV.3 Musterklassifikation mittels Fuzzy-Logic 48
IV.3.1 Fuzzy-Musterklassifikator 50
IV.3.1.1 Fuzzyfizierung 51
IV.3.1.2 Fuzzy-Inferenz 54
IV.3.1.2.1 Rechnerische Behandlung der Regelbasis 55
IV.3.1.3 Defuzzyfizierung 58
IV.3.1.4 Anpassung und Optimierung 60
IV.3.2 Selbstlernender Fuzzy-Musterklassifikator 61
IV.3.2.1 Modifikation der Fuzzyfizierung 61
IV.3.2.2 Modifikation der Inferenz 64
IV.3.2.3 Anpassung und Optimierung 65
IV.3.3 Genetische Algorithmen zur Optimierung von Musterklassifikatoren 65
IV.3.3.1 Definition des genetischen Codes 67
IV.3.3.2 Bildung der Ausgangspopulation 69
IV.3.3.3 Prinzip der natürlichen Auslese 69
IV.3.3.3.1 Bewertung der Individuen - Die Fitnessfunktion 70
IV.3.3.3.2 Bestimmung der Selektionswahrscheinlichkeit 71
IV.3.3.4 Reproduktion - Bildung einer neuen Generation 72
IV.3.3.4.1 "Die Besten" 73
IV.3.3.4.2 "Die Nachkommen" 73
IV.3.3.4.3 Genetische Operatoren 74
IV.3.3.4.3.1 Mutation eines Chromosoms 74
IV.3.3.4.3.2 Kreuzung zweier Chromosome 75
IV.3.3.4.4 "Die Neuen" 76
IV.3.3.5 Ende des genetischen Algorithmus 76
V Selbstlernender Fuzzy-Musterklassifikator zur Erkennung von Drahtbrüchen in Schrägaufzugseilen 77
V.1 Konfiguration des Klassifikators 77
V.2 Ermittlung des Ausgangsparametersatzes 78
V.3 Anwendung des Musterklassifikators mit den Ausgangsparametern 78
V.4 Optimierung 82
V.4.1 Trainingsdatensatz 82
V.4.2 Größe der Population / Skalierungsfaktor der Selektionswahrscheinlichkeit 84
V.4.3 Mutationswahrscheinlichkeit / Kreuzungswahrscheinlichkeit 84
V.4.4 Intervallgrenzen für m, s 85
V.4.5 Einstellung der Fitnessfunktion 85
V.4.6 Optimierung des Kennwerteumfanges 87
V.4.7 Einstellung der Defuzzyfizierung 87
V.4.8 Abbruchkriterien 88
V.5 Optimierte Parametersätze 91
V.5.1 Optimierungsergebnisse 91
V.6 Anwendung des optimierten Klassifikators 94
VI Verfahren zur Beurteilung eines Drahtseiles bezüglich Schädigung durch Drahtbruch- und Kerbhäufungen 103
VI.1 Einfluß des Schädigungsgrades auf den Rauschpegel 103
VI.2 Einfluß des Schädigungsgrades auf das Amplitudenspektrum von Streuflußmessungen 105
VI.3 Das m-s -Diagramm zur Darstellung des Schädigungsgrades von Seilabschnitten 107
VII Zusammenfassung und Ausblick 113
  Anhang A - Verwendete Hard- und Software 118
  Anhang B - Verwendete Messungen von Seilproben und Betriebsmessungen 120
  Literaturverzeichnis 121