摘 要：液压支架在煤炭的开采中处于至关重要的位置。当液压支架发生泄漏时，不仅会产生严重的后果，还会对附近的周边环境造成破坏，故而对缸体的质量检测变得尤为重要。本文提出了超声无损检测与人工神经网络组合的故障监测系统对液压支架结构进行实时监测，以在需要时改进维护，修理或更换部件。一方面，超声检测得出构件不同的应变波;另一方面，人工神经网络分析从超声波测试方法接收的信号。

关键词：超声检测;神经网络;液压缸;故障监测

定期维护是延长液压支架立柱油缸使用寿命的一个重要手段。为延长其设计的性能寿命，通常采用简单的无损检测方法，在故障之前或在预定时间检查设备是否存在问题，例如目视检查或听声测试，并且检查其部件是否损坏，如果发现足够的损坏则导致部分被更换。本文提出由传感器和分析系统组成的无损监测方法，可以实时监测使用中的液压支架立柱油缸的潜在故障及损坏，从而减少停机检查对工作效率的影响。如果在发生故障之前很久就发现损坏，则可以实施损伤容限和预后评估，从而更好地确定部件的寿命。

1 超声波检测

通过研究各种无损检测技术不难发现，实现这些技术通常需要小型可以吸附或接近被检测结构的传感器等设备，而不会影响被检测对象的正常使用或性能。[1]其中，超声无损检测是本文主要的研究对象。超声波测试采用可穿过薄结构部件的板波或表面波来确定使用中的部件是否发生任何损坏，并利用压电传感器来检测裂纹产生的位置以及严重程度。……