钢绳芯胶带广泛应用于矿山、冶金、建筑、电力等部门,当其发生钢绳芯胶带断带事故时会带来重大的经济损失和人身伤亡。本文阐述了国内外钢绳芯胶带故障的无损检测方法,研究了钢绳芯胶带的故障机理和金属磁记忆检测原理,说明了小波神经网络相结合的故障诊断方法在故障诊断问题上的先进性及其在钢绳芯胶带故障诊断中的可行性和先进性,在此基础上创新性的提出了把磁记忆检测技术和小波神经网络故障诊断技术结合用于钢绳芯胶带的故障诊断方法,为钢绳芯胶带故障的早期诊断提供一种新的可行的方法。本文以钢绳芯输送带的金属磁记忆检测信号为基础,通过小波分析技术对钢绳芯胶带的磁记忆检测信号进行降噪预处理,提取出降噪后磁记忆信号的信号特征向量作为神经网络故障诊断系统的输入向量,然后通过样本向量建立了BP神经网络故障诊断系统,对钢绳芯胶带磁记忆信号进行状态识别和诊断,最后仿真结果显示,故障诊断系统具有较好的故障诊断识别成功率。因此基于磁记忆检测信号的小波神经网络故障诊断方法能够实现对钢绳芯胶带的早期诊断,从而能够实现对钢绳芯胶带断带故障的预警,以防止重大安全事故的发生。