钢丝绳作为最重要的挠性构件之一,在国民经济的主要行业中被广泛应用。由于特殊的工作环境,不可避免的会对绳体表面造成损伤,断丝作为钢丝绳损伤的主要形式,是影响其安全使用的重要因素。然而,现有钢丝绳无损检测方法中,未能综合考虑钢丝绳表面独特的螺旋结构。针对此不足,本论文以型号为6×19+IWS钢丝绳为研究对象,基于涡流检测原理,对钢丝绳表面的断丝损伤进行分析研究,实现了高效检测。首先,针对涡流检测中标准趋肤深度和实际趋肤深度的差异,构建了基于BP和GA-BP预测实际趋肤深度的神经网络模型。为了精确求解实际趋肤深度,基于MATLAB建立了涡流检测有限元模型。在此基础上,利用灰色关联分析法分析了线圈导体参数与实际趋肤深度之间的影响程度,进而建立了非线性映射关系。通过三个定量化指标和三种不同材料对模型的可行性进行了验证,为提高断丝的检测精度奠定了基础。其次,针对钢丝绳表面股峰股谷呈现独特交替变化的特征,定性和定量分析了涡流响应信号与螺旋形貌之间的影响。为了清晰表征螺旋形貌的影响,设计了一种差分电桥电路。基于Comsol建立了钢丝绳同轴放置差分探头的有限元模型,选用两种不同中径的探头对同一完好钢丝绳进行直线扫查,从仿真结果中可看出均出现了周期性交替变化的波峰波谷,进一步定量分析了扫查所得钢丝绳的股间距和捻距。并进行试验对此验证,利用集合经验模态分解法提取试验扫查信号中的有效信息进行深入分析,与仿真结果相同,有效验证了不同类型的探头均受钢丝绳表面螺旋形貌的影响。最后,为了消除钢丝绳表面螺旋形貌对涡流响应信号的影响,基于钢丝绳中心对称的特点,设计了轴线对称的差分探头对钢丝绳表面的断丝损伤进行检测。利用Comsol建立了钢丝绳表面不同程度断丝检测的仿真模型,结果表明该探头经过钢丝绳表面完好位置时,电压幅值几乎趋于0 V;经过缺陷位置时,出现“M”形波动,有效消除了股峰股谷对检测结果的影响。搭建试验平台对此验证,试验选用该探头分别对绳股表面三种不同程度的断丝进行检测,检测信号在缺陷位置均出现类似“M”形波动,与仿真结果相同。通过观察检测信号中“M”形波动的存在与波动幅值便可实现断丝位置和断丝程度的精准辨识。为了消除检测信号受提离影响而造成的波动,利用连续小波变换对试验扫查信号分解重构,得到三种不同程度断丝对应信号变化率为18.8%、50.09%、16.69%,从而实现了断丝程度的精准辨识。