钢丝绳广泛应用于煤矿大型提升、运输等装备,使用过程中不可避免地产生断丝等损伤,使承载能力下降,导致发生断绳事故,影响煤矿安全生产。因此,钢丝绳损伤检测至关重要。本文针对钢丝绳断丝损伤定量检测问题,深入研究钢丝绳励磁结构模型、漏磁信号降噪方法,以及断丝信号特征提取与定量识别方法。根据矿用钢丝绳材料特性、磁化特性曲线以及工作环境,完成了励磁结构模型的重要参数确定,建立了初始磁化结构模型,分析不同磁化模型,确定了多回路励磁结构模型的形式,为励磁结构模型的设计提供了基础。建立了单个永磁环数学模型,并用maxwell电磁仿真软件进行了仿真验证,确定了该模型的有效性。由此,建立了组合永磁环理论模型,研究了影响组合永磁环轴线磁场强度的关键参数,并对关键参数进行了优化。设计了一种径向永磁环组合的多回路励磁结构模型,运用该永磁环组合励磁结构模型对偏振状态的钢丝绳进行磁化仿真对比分析,径向永磁环组合的多回路励磁结构模型实现了偏振状态钢丝绳的均匀磁化,能够适用于矿用在役钢丝绳的磁化。分析了矿用钢丝绳漏磁信号的噪声来源及特点,并运用小波降噪方法对含有噪声的漏磁信号进行了降噪,通过分析影响小波降噪效果的各参数,确定了最优小波参数,较大地提高了钢丝绳损伤漏磁信号的信噪比。构建了钢丝绳损伤检测实验平台,通过对钢丝绳不同断丝漏磁信号的特征分析,确定了钢丝绳漏磁信号的特征,建立了 BP神经网络的断丝定量识别模型,并运用遗传算法优化了 BP神经网络参数,较大地降低了钢丝绳断丝定量识别的相对误差,实现了钢丝绳断丝准确定量识别。