钢丝绳是煤矿提升系统的核心承载构件，其结构完整性直接关系到运行安全与稳定。在高载荷、高频循环及井下恶劣环境作用下，钢丝绳易发生疲劳断丝、磨损与腐蚀等损伤。笔者系统综述了钢丝绳无损检测技术与装备的发展进展，重点介绍了漏磁检测技术的基本原理和应用优势，并分析了其他检测技术在钢丝绳检测领域中的不足之处；探讨了信号预处理、缺陷智能定量识别及深度学习诊断等关键技术；总结了矿用便携式与固定式在线监测系统的研发现状。展望了多物理场融合检测、智能故障诊断及全生命周期健康管理等未来发展方向，旨在构建适应复杂工况、满足实时在线监测需求的高可靠性检测体系。
矿井提升系统是煤矿井下物料与人员运输的核心设备，其安全运行直接关系到矿山生产的连续性与作业人员的生命安全。钢丝绳作为提升系统中承载与牵引的关键部件，长期运行在高载荷、高频率及井下恶劣环境（如潮湿、腐蚀、粉尘、电磁干扰）中，极易发生断丝、磨损、锈蚀等多类损伤。据统计，我国矿山生产总安全事故中，由于提升钢丝绳故障引发的安全事故占比高达29.6%。钢丝绳一旦发生断裂事故，轻则停产，重则造成人员伤亡与重大财产损失。例如，2024年3月，辽宁某煤矿钢丝绳腐蚀断裂导致坠罐事故，造成3人遇难、1人受伤；2025年1月，贵州某煤矿中的钢丝绳绷断导致1人死亡，3人受伤。因此，矿山钢丝绳可靠性及安全性是确保矿山提升运输设备不发生物毁人亡等重大事故的先决条件。
为保障提升机的运行安全，2025年8月，国家矿山安监局发布的《煤矿安全规范》规定：提升钢丝绳必须每天检查1次，且大型以上矿井的提升系统应当采用无损探伤与人工检测相结合的方式；同年发布的国家标准GB/T 46010—2025《信息技术 矿山大数据 技术要求》要求：矿山生产数据需包含钢丝绳在线监测系统数据；国家标准GB/T 51272—2018《煤炭工业智能化矿井设计标准》也要求：提升钢丝绳检测采用无损自动检测设备。
因此，安全、高效地实现钢丝绳健康状态的在线检测成为煤矿企业亟待解决的难题。目前，我国煤矿业仍主要采用人工法对钢丝绳进行检测，即由质检工人对慢速运行的钢丝绳进行手工触摸和目视检测，并用卡尺测量疑似损伤绳段直径，其操作实况如图1所示，人工检测方法费时耗力，且存在一定的安全隐患。为了弥补传统人工检测法的缺陷，采用先进的漏磁无损检测方法被广泛应用于钢丝绳缺陷检测领域，通过该技术，能够在不破坏钢丝绳结构的情况下，检测出其外部或内部缺陷损伤。此外，涡流检测法、视觉检测法、超声导波检测法、声发射检测法、射线检测法等无损检测技术也受到了一定关注，但此类研究均处于实验室阶段，可靠性并未在实际工况中得到充分验证。
图1 人工目视法检测钢丝绳损伤情况
笔者系统总结了近年来钢丝绳无损检测技术与装置的发展进程，重点围绕检测原理、信号处理与定量识别技术和检测装备的演进展开综述。在总结并归纳钢丝绳无损检测基本理论框架的基础上，对相关技术路径进行了系统分类，特别介绍了机器学习等智能算法在钢丝绳缺陷识别中的应用进展与实际成效。同时，梳理了国内外典型矿井提升钢丝绳便携式检测与固定式在线监测装备的发展现状，并对未来发展方向进行了多维度展望，以期为矿井提升钢丝绳安全监测技术的发展与工程应用提供理论参考与方向引导。
01、钢丝绳无损检测技术
钢丝绳在长期服役过程中可能呈现复杂多样的损伤形式，典型缺陷类型及其特征进行了归类总结见表1。从缺陷表现形式来看，除疲劳导致的微观结构退化外，钢丝绳的损伤可主要划分为2类：局部缺陷（LF）和金属截面积损失（LMA）。其中，LF型缺陷表现为局部位置发生的突发性结构损伤，典型形式包括断丝、钢丝的蚀坑、深度磨损或其他钢丝绳局部物理状态的退化等；LMA型缺陷为指钢丝绳上特定区域中材料（质量）缺损的相对度量，可用仪器进行检测，并通过比较检测点与钢丝绳上象征最大金属截面积的基准点测定。
表1 钢丝绳缺陷类型及相关说明
钢丝绳无损检测是指在不影响钢丝绳正常使用性能、不破坏其结构完整性的前提下，借助专用检测技术与装备，对其在役状态下的损伤情况进行非接触式识别与评估，并依据既定准则推断其当前性能状态与剩余使用寿命的过程。在实际工程应用中，以漏磁检测技术为主，将涡流、视觉、超声导波、声发射和射线等检测技术引入钢丝绳缺陷检测领域，但此类研究均处于实验室阶段，未得到充分可靠的验证。
1.1 漏磁检测法
漏磁（MFL）技术是一种广泛应用于铁磁性构件缺陷检测的电磁学技术。该技术主要基于铁磁性材料的磁导率突变原理，当钢丝绳被磁化至饱和状态后，若存在缺陷，磁力线会在缺陷处发生畸变，部分磁通泄漏至空气中形成漏磁场。通过霍尔传感器或感应线圈捕获漏磁信号，可实现断丝、磨损等缺陷的识别。漏磁检测的基本原理如图2所示。
图2 钢丝绳漏磁检测的基本原理
从文献综述来看，漏磁技术在钢丝绳等铁磁性构件缺陷检测中已经取得了较为系统的发展，研究主要围绕磁化方式、传感器布置、装置结构、信号处理及建模分析等方面提出了多种创新方案，提升了漏磁检测的灵敏度、鲁棒性和适用范围。随着高灵敏度磁传感器的发展，漏磁检测法在钢丝绳无损检测领域已形成系统化研究体系与应用范式，被认定为可靠性最高的定量化检测方法。
近年来，部分机构将剩磁检测技术引入钢丝绳缺陷无损检测领域，即在钢丝绳未被强磁场完全磁化的情况下，仅利用残余磁场（剩磁）的磁通泄漏来判断缺陷。然而，剩磁检测因磁化不足，仅依赖剩磁场信号，存在灵敏度低，尤其对内部断丝和金属截面积损失无能为力，结果重复性差，且易受钢丝绳历史磁化状态和外界干扰影响，常产生误判，因此检测数据不稳定、不可靠；相比之下，强磁MFL方法通过使钢丝绳磁饱和，能均一化磁性能，准确识别内外缺陷并定量评估金属损失，结果重复性好，已被国际标准广泛认可，所以剩磁检测不适合作为钢丝绳安全评估手段。在国家标准GB/T 21837-2023《铁磁性钢丝绳电磁检测方法》中，已经明确移除剩磁类仪器工作原理相关条款。
1.2 其他无损检测法
目前，部分学者将涡流、视觉、超声导波、声发射和射线检测法应用于钢丝绳缺陷无损检测领域，为钢丝绳缺陷检测提供了新思路，但均处于实验室阶段，难以满足实际生产工况的检测需求，未真正应用于钢丝绳无损检测中。
（1）基于被检测体涡流效应的涡流检测（ECT）法由于存在趋肤效应（电涡流集中在表面和近表面）只能检测表面及近表面损伤，以及存在提离效应只适合平整表面对象检测，难以适应有绳股绳槽且存在高速摆动运行状态的钢丝绳检测。
（2）视觉检测是基于计算机视觉与图像处理技术，首先难以检测内部损伤，其次钢丝绳有润滑油等覆盖，且在实际钢丝绳检测任务中易受光照、油污及运动模糊等因素干扰，导致钢丝绳表层损伤都不易检测出。
（3）超声检测（UGWT）由于探头和被检测体之间需要良好的耦合剂而不能有空气气隙层，且被检测对象内结构和运行状态不能过于复杂，所以不适应高速摆动运行状态、有绳股绳槽、丝股旋结构的钢丝绳的快速动态检测。
（4）声发射（AE）技术由于是基于材料内部能量的微弱释放，导致损伤信号非常微弱几乎被噪声所淹没，不适应高速摆动运行状态的钢丝绳检测。
（5）射线检测法存在着对人体辐射的环保问题，以及在丝股旋空气气隙层结构内射线能量传递衰减复杂通常静态拍照式实施，不适应钢丝绳的快速动态扫查探伤。
1.3 钢丝绳检测技术选择依据
钢丝绳作为重要承载构件，其安全性直接关系到矿山、桥梁、起重设备等关键系统的运行可靠性。选择合适的无损检测方法可提高缺陷检出率和定位精度，避免过度检测或漏检风险，并为后续的寿命评估和风险管理提供数据支持，实现钢丝绳的智能化、精准化安全管理。钢丝绳检测技术选择依据可以归为以下5项内容。
（1）满足通用标准要求。
（2）为行业认同的原理和方法。
（3）符合通用原理的技术实施特点。
（4）呈现清晰明了的信号形式。
（5）具有良好的实际损伤检测效果。
相较于其他无损检测技术，漏磁检测基于铁磁材料磁化后缺陷引起的漏磁场变化，较为直接、准确地反映断丝、磨损等典型缺陷特征，对外部和内部缺陷均具备较高敏感性，而且检测设备相对简单，适合于钢丝绳在役状态下的在线快速检测与长距离巡检。
在美国ASTM E1571—11（2016）标准《铁磁性钢丝绳的电磁评估标准》、英国BS EN 12927：2019标准《载人钢索的安全要求》和我国GB/T 21837—2023标准《铁磁性钢丝绳电磁检测方法》中均明确纳入漏磁检测技术为铁磁性钢丝绳的可靠检测技术。国内外学者基于漏磁检测原理对钢丝绳缺陷取得了良好的检测效果。漏磁检测技术遵从能量守恒定律，磁激励单元与磁敏单元同时作用，符合从能量输入到能量输出（携带信息）的传输模式。钢丝绳的断丝缺陷漏磁信号呈现出明显的双峰特征，易于观察和区分。因此，漏磁检测技术是当前最可靠的钢丝绳缺陷无损检测技术，钢丝绳断丝缺陷的典型漏磁信号如图3所示。
图3 钢丝绳断丝缺陷的典型漏磁信号
02、漏磁信号处理与定量识别技术
2.1 信号预处理
基于电磁检测法对钢丝绳缺陷进行检测时，钢丝绳螺旋结构引起的股波噪声信号易与缺陷信号混叠，增加了非周期冲击类缺陷的识别难度。检测过程中仪器抖动、钢丝绳自身振动以及绳索表面脏污引发的行走轮扰动也会导致缺陷信号中夹杂振动噪声信号。此外，背景噪声等干扰信号也会影响检测准确性。钢丝绳损伤信号中的噪声示例如图4所示，因此，信号预处理是确保损伤特征提取与定量识别的关键环节。
图4 钢丝绳损伤信号中的噪声示例
部分学者针对钢丝绳缺陷信号中的噪声干扰开展了降噪和滤波算法研究。钢丝绳MFL检测中振动噪声与股波噪声干扰，分析其空间特性并建立多通道MFL信号仿真模型，提出融合多通道信号处理与成像的组合方法；针对钢丝绳无损检测中漏磁信号较弱且受多源噪声干扰严重的问题，提出了一种基于改进Hilbert-Huang变换与多步滤波相结合的信号处理方法；针对钢丝绳漏磁检测中由悬空抖动引起的强噪声干扰问题，提出了一种基于形态学图像处理的抖动噪声抑制方法；针对钢丝绳漏磁图像中噪声干扰与结构畸变影响缺陷识别的问题，提出了一种基于图像块重建与对称残差判据的自适应局部缺陷检测方法。
钢丝绳无损检测过程中各种噪声是影响缺陷信号识别的关键难题。从现有研究发现，信号预处理技术的发展提升了钢丝绳缺陷检测的可靠性与适用性，其本质是对缺陷信号与噪声特征的有效区分与建模。未来研究重点为进一步整合多种信号处理方法，构建兼具高信噪比保持能力、原始特征保真度与多工况适应性的智能化预处理系统，为钢丝绳缺陷的定量识别与工程应用提供更加稳健的技术支撑。
2.2 智能定量识别
随着电磁无损检测技术的进一步发展，对钢丝绳进行准确评估和检测已被确定为高精度、高灵敏度行业应用的关键要求。为了准确、定量地评估钢丝绳的缺陷信息，提出了多种特征提取、定量识别缺陷技术；为准确评估钢丝绳剩余载荷能力，并预防断绳事故奠定了坚实基础。国内外研究人员利用神经网络逐级迭代获取输入和输出内在联系的特点，将神经网络运用于钢丝绳缺陷检测领域，神经网络结构示意如图5所示。
图5 神经网络结构示意
2.3 漏磁信号处理与定量识别技术比较分析
漏磁信号预处理与智能识别技术的协同发展，为钢丝绳缺陷检测的高精度化与智能化提供了坚实基础。通过有效分离噪声与缺陷特征，信号预处理确保了后续特征提取与定量分析的可靠性；基于机器（深度）学习的智能识别方法，在缺陷类型判别和参数定量评估中展现出更高的精度与鲁棒性。二者的结合，提升了检测结果的可信度和稳定性，拓展了复杂工况下的适用范围。未来的研究应着重于融合多源检测信息与先进智能算法，进一步构建具备自适应能力、强鲁棒性与广泛适用性的检测与识别系统。
03、矿用钢丝绳缺陷检测装置
钢丝绳缺陷无损检测技术种类众多，但大部分技术或设备仍处于实验室试验阶段，实际在煤矿等复杂工况下的钢丝绳检测、监测装备仍以漏磁检测原理为主，此类装置按照设备部署方式可以分为便携式、固定式和自主爬行检测式3种。
3.1 便携式无损检测仪
由于钢丝绳的应用领域广，且螺旋结构相对统一，相应的便携式无损探伤装置国内外均有生产。在国际市场上，美国NDT Technology、波兰LRM-NDE Laboratory、意大利AMC instruments等公司占据领导地位。部分国外便携式钢丝绳检测仪如图6所示。
图6 部分国外便携式钢丝绳检测仪
美国NDT Technology公司生产的LMA系列钢丝绳缺陷检测装置（图6a），采用了磁通压缩技术，将钢丝绳磁化至近饱和状态，并沿绳轴方向施加强磁场，激发绳索内部及表面缺陷引发磁通泄漏，利用多通道传感头实时探测由断丝、磨损等缺陷引起的漏磁信号。INTROS-AUTO是由俄罗斯INTRON PLUS公司研制的自动化钢丝绳无损检测装置（图6b），基于漏磁检测原理，通过内置强永磁体使钢丝绳磁化，并利用霍尔传感器与感应线圈检测因断丝、腐蚀或磨损引起的磁场畸变。意大利AMC instruments公司基于漏磁原理所研发的ROPE系列钢丝绳缺陷检测装置（图6c）内置钢丝绳居中系统，通过轮组进行机械引导，提高信号质量，并减少衬套间的摩擦，集成式编码器系统，实现缺陷的精准定位；波兰LRM-NDE Laboratory公司所设计的LRM XXI钢丝绳探伤系统，集成了不锈钢 LRM MH测量头（图6d），内置 LMA与 LF传感器，可精准定位长段金属流失与断丝、凹坑等缺陷。装置通过可调导向结构和编码器同步测量绳速与位置，并将信号由录入至LRMXXI-B Recorder记录仪，实时生成缺陷波形、百分比损失、位置映射及对比国际标准。
部分国内便携式钢丝绳检测仪如图7所示，国内部分高校或企业也研发了钢丝绳无损检测装置。
图7 部分国内便携式钢丝绳检测仪
1984年，华中科技大学无损检测团队研发出国内首台套符合国家标准的便携式钢丝绳检测仪，后续不断迭代升级，其代表型号便携式钢丝绳检测仪（图7a）计算机系统式和（图7b）嵌入系统臂式，该检测仪基于漏磁检测原理设计，漏磁检测组件通过一种浮动跟踪结构实现对钢丝绳姿态的实时跟踪，适配16~60 mm范围内多种规格钢丝绳，具有较高的检测信噪比，适用于钢丝绳高速、大幅摆动情况下的检测需求。
3.2 固定安装式在线监测系统
固定安装式钢丝绳缺陷检测装置是一种集成于关键设备运行系统中的永久性、自动化监测解决方案，其核心价值在于实现对钢丝绳结构完整性进行连续、实时、非侵入式的在线监控。该装置通过永久集成在钢丝绳的运行路径上，如提升系统的进出绳区，成为设备本体的一部分，从根本上解决了传统定期检测存在的监测盲区、时效性差、依赖人工经验等痛点。目前矿井提升机多数为多绳提升系统，经调研发现，国外钢丝绳无损检测公司罕有生产多绳缺陷在线监测装置，而主要采用便携式检测设备检测完撤走的方式。因此在本节主要介绍国内多绳缺陷监测装置的研制进展。
图8 多绳全自动高精智能检测系统
2010年，华中科技大学无损检测团队研发的世界首台套符合国家标准的多绳全自动高精智能检测系统如图8所示，面向矿井提升钢丝绳在线无损检测的智能装备，采用非接触式复合电磁探头结合柔性跟踪机构和PLC控制，实现对运行中钢丝绳的连续、精准检测。系统通过恒磁激励技术获取断丝、磨损、锈蚀等缺陷信息，借助智能滤波与识别算法从高噪声环境中提取有效信号，具备较强的抗干扰能力。自动开合结构保证探头与钢丝绳稳定贴合，数据经多通道高速采集后上传至计算机进行分析评估。该系统集探伤监测、远程视频、数据处理于一体，现已在中国长江三峡集团有限公司、金川集团股份有限公司、河南神火煤电股份有限公司应用。
3.3 自主式检测机器人
对于“静态”钢丝绳，例如矿山尾绳，桥梁拉索、旅游滑索、施工扣索等钢丝绳，由于无法动起来穿过检测传感器，所以传统的便携式和固定式的无法完成探伤。2017年，华中科技大学无损检测团队研发出世界首台套符合国家标准的自主式钢丝绳检测机器人如图9所示，已在中国长江三峡集团有限公司、鄂黄长江公路大桥等得到应用。
图9 国内自主式检测机器人
近年来国内在多绳智能检测方面取得突破，部分监测系统已在矿山现场验证其稳定性与实用性，标志着钢丝绳无损检测技术逐步走向智能化与工程化。矿井提升钢丝绳缺陷检测装置主要分为便携式与固定式2类。
（1）便携式检测仪多采用漏磁原理，结合机械导向或随动定心机构以保持钢丝绳居中，部分设备设计有浮动跟踪或自动变径装置，适应不同直径钢丝绳，并在高速、大幅摆动条件下维持较高信噪比。
（2）固定式在线监测系统通过柔性跟踪、自动开合及恒磁激励技术实现稳定贴合，提离间隙可控，获得更高质量信号，实现对多绳系统的连续实时监测，有效弥补人工与定期检测的不足。
04、展 望
未来钢丝绳无损检测技术与装备的演进，将呈现“多物理场融合检测→智能化诊断→全生命周期管理”协同发展的趋势。结合矿山智能化和本质安全化的行业需求，重点展开以下5个方面的研究。
（1）多模态与多物理场融合检测
现有方法各具优劣，单一技术难以覆盖所有缺陷类型与复杂工况。现已有少量关于多物理场融合检测钢丝绳缺陷的研究，虽提升了钢丝绳缺陷检测性能，但仍存在缺陷类型覆盖不足且多集中于表面损伤，现场适应性验证不足等局限。未来应重点发展漏磁、超声、视觉、热成像、声发射等多物理场信息的同步采集与融合反演技术，通过数据同源化与特征互补，实现从表层到内部、从宏观到微观的全覆盖检测。尤其是针对深井高载荷、多绳并行运行的复杂环境，多模态融合有望提升缺陷识别的全面性与可靠性。
（2）智能化信号处理与深度学习诊断
采用深度神经网络、图神经网络与多任务学习等人工智能方法，将在缺陷模式识别、趋势预测和不确定性评估方面发挥更大作用。未来系统可结合在线自适应学习与迁移学习，实现不同矿山、不同钢丝绳规格间的快速泛化；同时引入可解释人工智能，提升诊断结果的透明度与可信度，为安全决策提供可溯源依据。
（3）全生命周期健康管理
采用无损检测发现缺陷，应与剩余寿命预测、健康指数评估以及维护决策优化相结合。未来可构建面向钢丝绳全寿命的数字孪生系统，将实时监测数据与力学退化模型、环境负荷模型耦合，实现预测-预警-维护-验证的闭环管理，从而最大化使用寿命、降低停机损失。
（4）矿山工业互联网与边缘计算的融合应用
未来检测系统可与矿山工业互联网平台无缝对接，利用边缘计算实现现场快速数据预处理与异常识别，将核心特征上传至云端进行深度分析与长期趋势建模，减少数据传输压力并提升实时性。
（5）标准化与国际化协同
针对多检测技术、多设备制造商、多矿山运营商的现实情况，亟须制定统一的钢丝绳无损检测技术标准与性能评价体系，明确检测灵敏度、定位精度、报废判据等指标。
05、结 语
钢丝绳无损检测技术对矿井提升等关键装备的安全运行至关重要。当前，漏磁检测因灵敏度高和标准化程度高仍占主导，但复杂工况和多样化缺陷决定了多方法协同是未来方向。检测精度的提升依赖高性能传感器与高效信号处理，并需结合对疲劳、腐蚀、磨损等退化机理的深入理解，以实现可靠判伤与寿命预测。人工智能与大数据的引入正推动检测系统向智能化、定量化发展，既提升缺陷识别的准确性，也支持全寿命健康管理。总体而言，未来钢丝绳无损检测将沿方法融合-传感优化-智能诊断的路径演进，为智能矿山建设与本质安全提供有力保障。
文章来源：《智能矿山》2026年第1期“科创探讨”栏目
第一作者：胡而已，博士，研究员，主要从事智慧应急、矿山智能化、智能传感与机器人等技术研究。E-mail：horyhu@126.com
作者单位：应急管理部信息研究院；华中科技大学；中国安全生产协会；中国矿业大学
引用格式：胡而已，王东桥，周垚，等. 钢丝绳无损检测技术及装备研究与应用进展[J]. 智能矿山，2026，7（1）：79-85.
编辑丨李莎
审核丨赵瑞
热门跟贴