钢丝绳在建筑、旅游、运输等行业中已得到了广泛应用，由其断丝、磨损等缺陷所引起的安全隐患备受人们关注。采用双探头低频透射式钢丝绳电涡流无损检测方案，选取感应信号相对于激励信号的峰-峰值差和相位差作为特征量，采用数字式峰一峰值算法和占空比原理计算信号特征量。应用BP神经网络对钢丝绳缺陷进行自动识别，以钢丝绳型号及其缺陷特征量为网络输入，以是否存在断丝及断丝数量为网络输出，通过离线训练方法获取神经网络辨识模型。对实验数据进行识别，结果表明BP神经网络能对断丝缺陷及其数量进行有效的定性及定量识别。

涡流检测信号中的相位信息能反映检测系统的某些特性，讨论用数字相关法提取相位特征信息。介绍了采用相关分析法测量两路同频率正弦信号相位的数字化方法基本原理。以电力机车主极为研究对象，将数字测相法和统计分析相结合提取主极裂纹的特征信息，并成功用于识别主极上有无裂纹。

本文论述了电力机车主极裂纹检测的必要性,并从主极检测的特殊性出发,选用了透射式涡流检测法对其进行有效的检测,本文重点论述了研制出的一整套涡流检测系统的工作原理及其软硬件组成.实验表明,该检测系统能够对电力机车主极裂纹进行准确有效的检测,该检测系统界面友好、实用、有效.