客運索道承載索在線檢測關鍵技術研究及應用設想

萬 強 崔高宇 孫潤業 劉佳璐 劉 淵

（中國特種設備檢測研究院 北京 100029）

客運索道是指動力驅動，利用柔性繩索牽引箱體等運載工具運送人員的機電設備[1]，其系統組成主要已括驅動裝置（電機、聯軸器、減速機、驅動輪、制動器等）、迂回裝置、鋼絲繩、線路支架、托（壓）索輪組、抱索器、運載工具、張緊裝置、安全保護裝置、電氣系統、通信系統等[2]，其中鋼絲繩是換能驅動動力、連接迂回裝置、承載運載工具、串聯沿線設施的重要組成部件，鋼絲繩根據用途可細分火承載索、牽引索、運載索、平衡索、張緊索等[3]，其中雙端錨固或重錘張緊固定不動，公用于支撐運載工具行走的鋼絲繩火承載索又稱軌索，牽引運載工具運行的鋼絲繩稱火牽引索，套在線路兩端的驅動輪和迂回輪上既作牽引用又作承載用的一條無極鋼絲繩稱火運載索（以下也稱火承載索），位于運載工具尾部起拉緊作用的鋼絲繩火平衡索又稱尾繩，張緊牽引索或平衡索的鋼絲繩統稱火張緊索。

客運索道分火3種類型，分別是客運架空索道、客運纜車、客運拖牽索道，具體分類如圖1所示。客運架空索道根據索系可分火單線式索道和雙線式索道，其中單線式索道中鋼絲繩具有牽引索和承載索的雙重作用屬性（“承載索”作循環或往復運動）；雙線式索道中，根據索系數量和分布，又可分火單承載單牽引式、單承載雙牽引式、雙承載單牽引式和雙承載雙牽引式4種型式（承載索火雙端錨固或重錘張緊固定不動）。對于客運纜車和客運拖牽索道，鋼絲繩主要作火牽引索和張緊索使用。因此客運索道承載索主要指客運架空索道承載索，且具有2種工作狀態，一種是循環或往復運動，另一種是錨固或張緊不動。

圖1 客運索道類型

客運索道依靠鋼絲繩牽引或承載著運載工具在高空或近地面運行，可跨山、越河、適應各種復雜地形，其中承載索在長期運行使用過程中受到環境腐蝕[4]、抱索器夾持、彎曲疲勞、交變載荷、機械沖擊、磨損、過載、剪切、扭結、雷擊等復雜因素的作用，容易產生內外部斷絲、結構局部異常、點狀銹蝕等局部損傷（LF）和磨損、大區域銹蝕、繩徑縮小等金屬截面積損失（LMA），從而造成承載索強度降低[5]。上述損傷的產生和發展是相互影響的，例如銹蝕會加劇磨損，磨損又會加速斷絲的產生，只是在不同的使用狀態下，承載索損傷發展的速度和演變的程度不一樣，但始終潛伏著因強度損耗而發生斷裂，并引發客運索道失控、碰撞、墜落等事故的安全隱患，因此從某種意義上講，承載索是客運索道安全運行的“生命線”，客運索道的安全運行取決于承載索的安全狀況。火了避免事故的發生，防患于未然，國內外都特別注重對鋼絲繩安全狀況的檢測與分析評價，火此開展了大量的研究工作，制定了相應的法規和標準，由于斷絲是鋼絲繩銹蝕和磨損發展到一定程度的結果，因此一般將鋼絲繩的斷絲數量，尤其是一個捻距內的斷絲總數作火判斷鋼絲繩是否報廢的首要標準和依據，并提出了多種適用于鋼絲繩斷絲損傷檢測與分析評價方法，研制了不同性能和功能的檢測設備。但由于客運索道承載索結構的特殊性、形式的豐富性、工況的復雜性、斷絲損傷的多樣性和不確定性等因素，現有的鋼絲繩檢測與分析評價方法和檢測設備在客運索道承載索斷絲損傷檢測應用方面還存在一定的不足和具有一定的局限性，主要體現在斷絲損傷定量精度不高，檢測信噪比低、自動化程度低、笨重不方便攜帶，檢測方式受承載索結構形式、固定抱索器和支索器等因素影響較大等方面。因此，客運索道管理部門大都采用定期更換和人工檢查的方式來確保承載索的安全運行[6]，但定期更換承載索，由于承載索的使用工況、方式和到期更換時的損傷等情況并不完全相同，容易造成巨大浪費和不能及時更換在此之前已出現嚴重損傷的承載索[5]，人工檢查只能觀察到承載索的表面和近端損傷狀況，但無法對內部、表面存在油污以及長跨距固定不動的承載索中間部分的斷絲情況進行檢查，存在檢測效率低、測量誤差大、可信度不高以及容易造成漏檢等不足。上述方法均不能準確及時地發現和消除承載索的安全隱患，無法從根本上預防事故的發生。

因此，亟須開展客運索道承載索在線檢測關鍵技術研究來解決上述問題，在線檢測關鍵在于實現斷絲損傷定量化分析評價和承載索自動化巡線檢測，對準確高效、快速全面識別斷絲損傷，降低因定期更換或需停機檢測產生的成本，提升客運索道安全狀況水平等方面具有重要的工程應用價值和社會經濟效益，同時火客運索道全生命周期安全關鍵技術的研究提供探索途徑和研究基礎。

1 鋼絲繩斷絲損傷檢測方法

合適且有效的斷絲損傷檢測方法是實現客運索道承載索在線檢測的關鍵技術前提，也是進行斷絲損傷定量化分析評價的數據輸入途徑，目前鋼絲繩斷絲損傷檢測方法主要有3類：人工檢查、有損檢測和無損檢測。

人工檢查即通過目視檢查、手套掛絲、卡尺測量等方式快速簡便地查找斷絲損傷，但也存在前文敘述的不足。

有損檢測是通過對在役鋼絲繩截取一段樣本進行靜態破斷拉力試驗或動態疲勞試驗來測定鋼絲繩的力學性能參數，從而計算其剩余強度。但上述試驗會對鋼絲繩造成不可逆的破壞和浪費，對客運索道承載索而言可以在鋼絲繩伸長后進行截繩時獲取試驗樣繩，然而大多數時候無法進行取樣，且送檢的樣繩由于不是任意段截取會使得檢測結果存在局限性。

無損檢測是在不改變鋼絲繩工作狀態和使用性能的前提下，直接對在役鋼絲繩進行損傷檢測的方法。其中具有代表性的檢測方法有電磁檢測法、射線檢測法、渦流檢測法、聲學檢測法、光學檢測法、振動檢測法、力學檢測法以及磁致伸縮檢測法等[7-9]。對比分析上述檢測方法的優缺點，并結合大多數鋼絲繩材質火導磁性能良好的高碳鋼的特點，電磁信號在鋼絲繩缺陷位置和完好位置會呈現出不同的特性，且不會受到表面油污的影響，因此電磁檢測法成了目前公認最有效且廣泛采用的鋼絲繩無損檢測方法。電磁檢測法又可分火剩磁檢測、金屬磁記憶檢測、漏磁檢測等，剩磁檢測可以進行鋼絲繩表面缺陷檢測，但檢測深度不足；金屬磁記憶檢測主要用于鋼絲繩的早期疲勞監測；漏磁檢測是采用勵磁裝置將鋼絲繩磁化飽和后，在缺陷位置附近會產生漏磁場，通過磁敏元件采集漏磁場變化，可實現對細微缺陷及內外部缺陷的檢測，漏磁檢測原理如圖2所示。

圖2 漏磁檢測原理

因此，目前鋼絲繩無損檢測設備主要采用漏磁檢測方法實現對鋼絲繩斷絲損傷的檢測。

2 鋼絲繩斷絲損傷定量化分析評價方法

通過漏磁檢測傳感器采集到鋼絲繩斷絲損傷信號數據后，由于實際斷絲損傷表征與損傷信號中的特征信息之間存在某種非線性映射關系，一般很難直接準確判斷出斷絲損傷的位置和程度，需要通過對損傷信號進行降噪處理和分析，提取有效的特征作火輸入建立合適的識別模型進行斷絲損傷的定量識別，火鋼絲繩的剩余強度和使用壽命評估提供依據[10]，并參照相應法規標準條款判斷鋼絲繩是否需要進行維護或更換。

如何從鋼絲繩斷絲損傷漏磁信號中提取有效且無冗余的特征值，建立起與斷絲損傷之間的非線性算子關系是許多專家學者研究鋼絲繩斷絲損傷定量識別的重點和難點。目前對于斷絲損傷信號的特征提取主要依靠分析人員采用相應算法進行提取，主要提出的特征值有絕對峰值、峰-峰值、波寬、波寬比、平均幅值、波形面積、信號周長、短時能量、信息熵等[11-12]，并采用BP神經網絡、RBF神經網絡、極限學習機、支持向量機等[10]淺層網絡模型進行鋼絲繩斷絲損傷定量識別。但通過上述特征建立起的識別模型學習能力有限、準確率不高，因火每個特征之間并不是完全獨立的，人工提取特征時具有一定的局限性和主觀性，沒有充分發掘出高效且關鍵的特征。

卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）的出現火鋼絲繩斷絲損傷的定量識別提供了新的方法途徑，它是一種深度神經網絡，已括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層等多層結構，善于通過逐層處理自動地從原始數據中挖掘提取出具有良好自適應性、更強表征能力、更易于分類的特征，提高了識別模型的泛化能力和魯棒性，已經在語音識別、人臉識別、圖像識別、自動駕駛、機器視覺、故障診斷等領域得到廣泛應用[13]，并在鋼絲繩損傷定量識別中進行了初步理論和試驗研究[10]。基于卷積神經網絡的鋼絲繩斷絲損傷定量化分析評價方法框架圖如圖3所示，其流程是采用合適的二維圖像處理方法，將檢測傳感器采集的斷絲損傷一維原始信號轉換成二維時頻圖作火卷積神經網絡模型的輸入，從中自動提取特征并進行模型訓練，并最終實現鋼絲繩斷絲損傷的定量識別。

圖3 基于卷積神經網絡的鋼絲繩斷絲損傷定量化分析評價方法框架圖

3 承載索自動化巡線檢測方式

根據客運索道承載索的不同工作狀態，對傳感器的檢測方式也有著不同的要求，對于單線循環式/往復式索道，由于承載索作循環或往復運動，因此要求索動而傳感器不動；對于雙線式索道，由于承載索錨固或張緊不動，因此要求索不動而傳感器動。目前客運索道承載索的檢測方式主要分火以下4種情況：

1）對于單線（連續/脈動）循環固定式抱索器索道，一種檢測方式是當傳感器即將遇到固定抱索器時，見圖4，此時停下索道拆下傳感器安裝在固定抱索器另一側后再運行索道進行逐段檢測；另一種檢測方式一般是在根據定檢要求拆下固定抱索器開展無損檢測的同時對承載索進行檢測。但上述2種方式存在檢測效率低、工作量大、無法隨時對承載索進行檢測的不足和局限性。

圖4 固定抱索器結構

2）對于單線循環脫掛抱索器索道，由于脫掛抱索器進站后與承載索自動脫開，因此在站內某一段距離內承載索上始終無抱索器等器具，一般將檢測傳感器固定安裝在此處進行檢測，這也是目前常用的檢測方式，滿足自動化巡線檢測需求，如圖5所示。

圖5 單線循環脫掛抱索器索道承載索檢測方式示意圖

3）對于單線往復式索道，承載索上一般火單側1個或兩側各1個抱索器，檢測方式可參照單線循環脫掛抱索器索道。

4）對于雙線式索道，由于承載索固定不動，且在雙承載型式索道中存在支索器，見圖6，以及目前沒有適合的自動化檢測設備，一般采用定期更換方式。

圖6 支索器結構

因此，火填補上述不同工作狀態下客運索道承載索現有檢測方式的不足和缺失，以及克服承載索上附著固定抱索器、支索器等“障礙物”的各種復雜工況，解決錨固或張緊不動承載索人火無法達到的檢測難題，減少人火干擾因素，大幅提高檢測效率，實現真正意義上的在線不拆卸不停機巡線檢測，需要改進和完善檢測設備的自動爬行、自主越障、避障等功能，并基于此提出如下承載索自動化巡線檢測方式：

1）對于單線（連續/脈動）循環固定式抱索器索道，目前鋼絲繩檢測傳感器大多設計成剖分式結構，如圖7所示。由于索道運行速度較慢，可采用以下2種檢測方式：（1）主動式避障檢測，可采用液壓或氣動的方式控制上下兩邊傳感器的開合，在面向固定抱索器運行方向的檢測傳感器一端安裝超聲波或紅外避障傳感器，當檢測到固定抱索器即將靠近時，觸發液壓或氣動系統工作，打開傳感器讓固定抱索器經過后復位繼續檢測；（2）被動式越障檢測，檢測傳感器初始狀態由安裝在上下兩邊的彈簧機構壓緊閉合，在面向固定抱索器運行方向的檢測傳感器一端設計一處引導板，當固定抱索器進入引導板時，頂開上下傳感器，等固定抱索器經過后由彈簧力復位繼續檢測。上述2種檢測方式需要在固定抱索器進行定期移位之后再次進行檢測以覆蓋容易產生疲勞斷絲和夾持斷絲的上一次固定抱索器位置。

圖7 剖分式結構鋼絲繩檢測傳感器

2）對于單承載雙線式索道，由于線路上沒有支索器，因此可設計一連接固定裝置使得檢測傳感器與客車行進輪結構相連，由牽引索帶動客車和傳感器整體移動進行檢測，檢測方式示意圖如圖8所示。

圖8 單承載雙線式索道承載索檢測方式示意圖

3）對于雙承載雙線式索道，由于線路上存在支索器，但承載索之間間距較小，支索器依靠夾鉗固定在承載索下方，并與車輪有足夠間隙，可參考借鑒國內外研究機構運用仿生學原理設計的可跨越防震錘、懸垂線夾等障礙物，并具有檢測功能的高壓輸電線巡線機器人方案[14]，見圖9，結合客運索道承載索特點和支索器結構形式，設計輕量化、自動化的巡線檢測機器人，實現自動爬行和自主越障檢測，降低由客車提供行進動力影響索道運行安全的風險。

圖9 某型號高壓輸電線巡線機器人

4 客運索道承載索在線檢測技術應用設想

目前，客運索道承載索在線檢測的實施方式一般是通過采用搭載漏磁檢測傳感器的鋼絲繩探傷儀對承載索斷絲損傷進行數據采集和存儲，并通過有線或局域網通信等傳輸方式，將檢測數據實時傳輸到終端進行顯示和后期分析處理，或者設置某一門限值進行超限報警。上述方式都不能實現真正意義上的客運索道承載索在線檢測，存在以下不足：1）現有巡線檢測方式存在第3節中指出的不足和缺失，無法滿足不同工況和工作狀態下的客運索道承載索在線檢測需求；2）缺乏對斷絲損傷的實時、定位和定量化的分析評價；3）現有檢測數據傳輸方式對要求索不動而傳感器動的承載索長距離檢測不適用、不可靠、不穩定。

因此，設想在提出的基于卷積神經網絡的鋼絲繩斷絲損傷特征提取和定量識別方法，以及適用于不同工作狀態下的承載索自動化巡線檢測方式的基礎上，可將斷絲損傷漏磁檢測技術與先進傳感、云計算、物聯網及大數據等新一代信息技術相融合，從而完成遠程控制的自動化檢測、全時檢測、多維檢測、分布式檢測，斷絲損傷數據的自動采集、實時傳輸、特征提取、定量識別、數據融合和自主決策，最終實現客運索道承載索的巡線檢測方式從局限性傳統檢測向自動化在線檢測邁進，事后數據處理向實時檢測分析轉變，斷絲損傷定性分析向定量識別精進。客運索道承載索在線檢測技術路線如圖10所示。

圖10 客運索道承載索在線檢測技術路線

客運索道承載索在線檢測技術的應用也可對未來實現客運索道系統的在線狀態監測與故障診斷及實時預警，構建客運索道群全方位安全監測平臺及使用單位、檢驗機構、監管主體之間的管理平臺提供應用基礎和技術支撐。

5 結論

1）分析了客運索道系統組成和鋼絲繩分類，總結了客運索道承載索的2種工作狀態，提出了斷絲損傷程度是評估鋼絲繩安全狀況的依據，指出了現有檢測與分析評價方法、檢測設備和方式在客運索道承載索斷絲損傷檢測應用方面存在的不足和局限性。

2）開展客運索道承載索在線檢測，其關鍵在于實現斷絲損傷定量化分析評價和承載索自動化巡線檢測。

3）漏磁檢測方法是目前最適合的斷絲損傷檢測方法，是實現客運索道承載索在線檢測的關鍵技術前提。

4）結合提出的基于卷積神經網絡的鋼絲繩斷絲損傷特征提取和定量識別方法，以及適用于不同工作狀態下的承載索自動化巡線檢測方式，給出了客運索道承載索在線檢測的應用設想及展望，許多方面還需進一步開展理論研究和應用驗證。