钢丝绳凭借其自身的良好特性,被广泛应用到工业现场中。在使用过程中存在磨损、刮伤、断丝、锈蚀等损伤,而且钢丝绳使用的场合一般为电梯或者起重机等设备。为了确保安全,需要对钢丝绳进行故障检测。论文在总结了国内外钢丝绳故障检测技术的基础上,基于漏磁检测原理开展了钢丝绳故障检测实验系统的研究,主要工作如下:首先根据钢丝绳的损伤特点,以磁偶极子为数学模型建立了钢丝绳漏磁场,并决定以钢丝绳的径向漏磁场来研究钢丝绳的故障。其次设计了一整套钢丝绳故障检测实验系统。包括励磁装置设计,故障检测实验台机构设计、基于Labview的数据采集系统设计。由于钢丝绳漏磁信号中存在着大量噪声,只依靠单纯的电路设计是无法达到降噪目的,根据故障信号的特点,本文利用小波变换对故障信号进行降噪处理并达到了预期结果。最后对整个实验系统进行实验分析,分析了钢丝绳的断丝故障、磨损故障、采样频率、速度等。而且提取了钢丝绳漏磁信号的特征值,制做了网络训练库,利用BP神经网络算法进行网络训练,实现了对钢丝绳故障信号的定量识别。