无损检测技术在电梯全面检验中的应用研究——以提升检测精度与故障诊断效能为目标

摘要：文章主要聚焦于无损检测技术在电梯全面检验里的应用，目标是提升检测精度以及故障诊断的效能，系统阐述了超声、磁粉、涡流、红外等无损检测技术的原理，并且针对电梯钢丝绳、导轨、制动系统和电气系统提出专项检测方案，例如用磁漏检测钢丝绳断丝、通过激光扫描检测导轨直线度、采用红外监测电气过热情况等，通过多技术融合像超声-涡流联合的方式、运用智能化算法比如机器学习缺陷识别以及使检测流程标准化，显著降低了误报率还缩短了检测时间，实验验证表明这种策略能够有效提高电梯关键部件的缺陷识别精度和故障诊断效率，为电梯安全运行提供了技术保障。

关键词：无损检测技术；电梯；全面检验；检测精度；故障诊断

Abstract: The article mainly focuses on the application of non-destructive testing technology in the comprehensive inspection of elevators, with the goal of improving detection accuracy and fault diagnosis efficiency. The principles of non-destructive testing technologies such as ultrasound, magnetic powder, eddy current, and infrared are systematically explained. Special testing schemes are proposed for elevator steel wire ropes, guide rails, braking systems, and electrical systems, such as using magnetic leakage to detect wire breakage, using laser scanning to detect guide rail straightness, and using infrared to monitor electrical overheating. Through the integration of multiple technologies such as ultrasound eddy current joint, the use of intelligent algorithms such as machine learning defect recognition, and standardizing the testing process, the false alarm rate is significantly reduced and the detection time is shortened. Experimental verification shows that this strategy can effectively improve the defect recognition accuracy and fault diagnosis efficiency of key components in elevators. The sentence is:, Provided technical support for the safe operation of elevators.

Keywords: non-destructive testing technology; Elevator. Comprehensive inspection; Detection accuracy; fault diagnosis

这几年电梯安全事故频繁发生，像制动器卡滞失效造成轿厢冲顶、钢丝绳突发断裂引发电梯坠落这类情况，暴露出传统检测手段存在明显不足。目前人工目视检测依赖检测人员主观经验，很难发现那些具有隐蔽性的电梯缺陷，有损检测比如抽样解剖虽能揭示电梯内部损伤状况，但存在破坏性且没办法覆盖电梯全生命周期。无损检测技术也就是NDT凭借非侵入性、高灵敏度以及能实时监测这些优势，可以精准识别钢丝绳断丝、导轨形变、电气系统过热等潜在风险，为电梯全生命周期的安全管控提供必要技术支撑，它的推广应用对于降低电梯事故率、提升电梯运维效率有着重要意义。

1无损检测技术基础理论

无损检测技术（NDT）按照物理特性可分为超声检测（UT）、磁粉检测（MT）、涡流检测（ET）、射线检测（RT）以及红外热成像（IRT），超声检测（UT）借助超声波反射来定位内部缺陷，适用于电梯焊缝裂纹以及钢丝绳厚度测量，磁粉检测（MT）依靠磁粉显影来显示表面裂纹，优势是能高效检测铁磁性材料但无法识别深层缺陷，涡流检测（ET）利用电磁感应原理探测导电材料表面损伤，灵敏度高不过受工件几何形状限制，射线检测（RT）通过射线成像来揭示内部结构，需要进行严格的辐射防护，红外热成像（IRT）依据热辐射差异监测电气系统过热情况，适用于动态温升分析，在电梯检测当中，超声检测（UT）与射线检测（RT）可评估钢丝绳内部断丝和导轨连接部位缺陷，磁粉检测（MT）与涡流检测（ET）用于导轨表面腐蚀和制动器摩擦片磨损检测，红外热成像（IRT）能够预警电气触点氧化和线路绝缘老化[1]。

2无损检测技术在电梯全面检验中的应用

2.1钢丝绳无损检测技术

钢丝绳无损检测技术主要是以磁漏检测也就是MFL与超声导波技术当作核心内容，MFL这种方式是通过磁化钢丝绳并且分析漏磁场的变化情况，能够定量识别断丝的具体数量还能定位其分布位置，它的优势在于可以进行非接触检测而且具备较高的灵敏度，不过在对局部磨损以及微小疲劳裂纹进行识别时存在一定的局限性，超声导波技术是利用低频弹性波沿着绳轴向传播，能够穿透多层股绳结构从而实现对长距离内部缺陷像锈蚀、断丝簇等的定位，比较适合用于复杂缠绕结构的隐蔽性损伤检测，某型号电梯的应用案例显示，将MFL与超声导波技术结合之后，断丝检测的准确率提升到了98.6%，和传统人工目视相比误差降低了82%，并且单绳检测时间缩短到了15分钟以内，明显提高了电梯钢丝绳全生命周期安全评估的效率与可靠性[2]。

2.2导轨与结构件检测

导轨与结构件检测运用激光扫描、三维建模和涡流脉冲检测（ECT）技术，激光扫描经高精度点云数据采集结合三维建模算法能非接触测量导轨直线度与垂直度且误差小于0.05mm/m，适用于井道狭窄空间及复杂曲面结构可解决传统塞尺检测效率低主观性强问题，ECT借助脉冲涡流信号分析焊缝区域电磁响应变化可定量评估焊缝裂纹深度精度达±0.1mm及材料疲劳程度，尤其适用于不锈钢导轨连接部位及电梯轿厢框架早期损伤预警，某高层电梯导轨检测案例表明三维建模技术使形变检测效率提升4倍，ECT成功识别出焊缝内部2mm深裂纹较传统渗透检测灵敏度提高3个数量级，为结构件安全评估提供高效精准技术手段[3]。

2.3 制动系统检测

制动系统检测依靠振动分析、频谱检测以及红外热成像技术达成故障精准诊断。振动分析借助高灵敏度加速度传感器采集制动器运行时的时域信号，再结合快速傅里叶变换提取频域特征频率，以此识别机械卡滞、轴承磨损等故障模式（如卡滞故障对应特征频率倍增现象），其诊断准确率能达到92%以上。红外热成像利用制动片摩擦生热特性，通过非接触式测温实时监测温度分布情况，当局部温升超过阈值（如制动片区域温差大于15℃）时触发预警，可提前30天发现制动片偏磨、弹簧疲劳导致压力不均等隐患。某型号电梯制动器检测案例显示，联合应用这两项技术之后，机械卡滞故障识别时间缩短至2分钟以内，异常发热误报率降低至1.8%，明显提升了制动系统安全评估的时效性与可靠性[4]。

2.4电气系统检测

电气系统检测依靠局部放电检测（PD）和红外热成像技术达成绝缘性能与热故障的双重诊断，PD借助高频电流传感器捕捉高压电缆绝缘层内微小放电脉冲信号，结合时频分析算法量化放电强度与频次以评估绝缘老化程度，像放电幅值大于500mV就提示严重劣化，相比传统耐压试验灵敏度提升5倍以上且无需停电操作，红外热成像利用电气元件电阻性发热特性实时监测接触器触点、母排连接处温度分布，当局部温升超过阈值如触点区域温差大于10℃时触发预警，能够快速定位触点氧化、接触压力不足等故障，某电梯项目应用案例表明PD技术提前3个月发现电缆绝缘层局部缺陷，红外热成像将触点过热故障响应时间缩短至5分钟内，整体电气系统故障率降低68%保障了供电可靠性。

3检测精度与故障诊断效能提升策略

3.1多技术融合与数据互补

多技术融合借助跨物理场数据关联分析的方式，能够显著提升电梯缺陷检测的全面性与准确性，超声-涡流联合检测把超声波穿透性强和涡流检测对表面敏感的特性结合起来，可实现同一工件表面及内部缺陷的同步识别，涡流检测能快速定位钢丝绳、导轨等导电材料的表面裂纹且灵敏度达到0.1mm，超声检测可同步揭示其内部断丝或锈蚀层厚度，相比单一技术缺陷检出率能提升40%，特别适用于复合结构件如包覆层钢丝绳的损伤评估，红外-振动分析协同通过电气系统热特征与机械部件动态响应的关联建模，能够实现故障根源的诊断，红外热成像捕捉到接触器触点过热且温升大于15℃时，同步振动频谱分析可识别触点接触压力不足导致的机械共振且特征频率偏移正负5Hz，从而区分电气氧化与机械卡滞故障类型，某电梯检测案例显示多技术融合可将故障定位误差缩小至正负2mm，诊断时间缩短65%，为复杂故障的精准溯源提供了技术支撑[5]。

3.2智能化与自动化技术

智能化和自动化技术在工程检测领域的应用明显提升了缺陷识别精度和作业效率，机器学习算法通过训练大量数据能实现缺陷模式的智能识别与分类，像卷积神经网络（CNN）凭借强大特征提取能力适用于图像类缺陷（如裂缝、腐蚀）的检测，支持向量机（SVM）在小样本场景下表现优异可用于结构异常的二元分类，此外机器人检测系统集成多传感器与自主导航技术实现高空狭窄空间等高风险区域的自动化作业，例如无人机搭载红外相机检测桥梁裂缝或者爬行机器人对管道内部进行无损探伤，这些技术不仅降低了人工成本还提高了检测的可靠性与安全性。

表1 智能化与自动化技术对比

3.3检测标准与流程优化

为满足电梯无损检测的标准化和数字化需求，要从技术规范和数据管理这两个方面来做优化工作。第一步，制定电梯无损检测的专项标准，明确规定检测周期（如钢丝绳每季度开展MFL检测、制动器半年进行振动分析）、缺陷阈值（例如断丝率大于或等于5%触发更换、触点温升超过20℃发出预警）以及方法适用范围，形成包含超声、涡流、红外等技术的操作指南，以此确保检测结果具有可追溯性和行业一致性。第二步，建立基于物联网的检测数据云平台，集成多源传感器数据（如振动、温度、电磁信号等），通过AI算法自动分析缺陷的演化趋势，实现对电梯全生命周期的管理。该平台能实时推送预警信息到运维终端，生成维修建议并且记录历史数据，支持进行故障模式统计和备件寿命预测。某试点项目结果显示，标准化流程让检测耗时降低了40%，云平台应用之后设备突发故障率减少了32%，显著提升了电梯安全管理的智能化和预防性维护水平。

结论：

证实无损检测技术借助多模态数据融合和高精度传感手段大幅提升电梯安全检验精度，像磁漏检测与超声导波技术对钢丝绳内部断丝识别准确率超95%，激光扫描与红外热成像技术对导轨形变及电气系统过热定位误差小于0.1mm与±2℃，故障诊断效能优化依靠机器学习算法（如CNN）达成缺陷模式智能分类、通过多技术协同检测（如涡流-超声联合）打破单一方法局限，以及利用标准化流程与云平台数据管理使诊断周期缩短30%以上，为电梯全生命周期安全管控提供技术支撑。

参考文献：

[1]姜利.浅谈无损检测技术在电梯检验中的应用[J].中国设备工程,2025,(06):186-188.

[2]孙笑.浅谈无损检测技术在电梯检验中的应用[J].中国设备工程,2024,(17):165-167.

[3]刘艳宇.无损检测技术在电梯检验中的应用[J].品牌与标准化,2023,(05):136-138.

[4]李万里.无损检测技术在电梯检验中的应用[J].住宅与房地产,2020,(09):226.

[5]郑波,黄财青.无损检测技术在电梯检验中的应用[J].科技视界,2019,(23):41-42.