张宇

敬业（营口）中板有限公司

摘要：钢轧系统的智能检测与预测性维护技术是现代钢铁工业发展的重要技术手段，可以有些提高生产效率，保障设备运行的安全性、稳定性。此技术主要就是融合人工智能技术、大数据分析以及传感器等多种技术手段，实现对轧钢设备的精准监测、故障的动态预测，有效降低了生产作业中的风险隐患。此文提出基于工业物联网（IIoT）、人工智能（AI）等多种技术融合的智能检测与预测性维护技术框架。通过传感器以及工业视觉系统，对设备的数据进行实时采集，而基于深度模型等多种技术进行故障诊断，可以通过动态维护、自适应控制进行闭环化管理以供参考。

关键词：钢轧系统；智能检测；预测性维护；工业物联网（IIoT）；数字孪生；深度学习

钢铁行业是国民经济的支柱性产业，其核心设备长期在高负荷、高温以及高磨损的工况中应用，容易出现诸多的安全隐患问题，通过传统的维护方式进行处理，无法满足实际的应用需求。在大数据、人工智能等多种技术手段的支持下，构建智能检测与预测性维护系统，可以有效实现动态管理。

1.钢轧系统的智能检测与预测性维护系统功能特征

1.1在线监测与智能诊断

钢板轧制运行中通过智能化计算技术手段，实现在线监测分析，实现云、边以及端的一体化智能化运维管理，有效对多种设备的在线动态监测，可以实现在7*24小时中的持续性的动态分析，对设备振动、噪声、温度以及压力等多种参数进行实时性感知，动态诊断处理，利用智能化在线监测技术手段，可以切实提高设备的监测的综合能力，提高设备诊断、维护等功能，保障设备安全运行。

1.2传感器与数据采集

轧机设备中，利用传感器可以实现动态分析。例如，可以通过电磁流量传感器、压力、温度等不同类型的传感器进行动态分析，实现对设备运行的关键参数的系统分析，了解轴承的温度、冷却管路压力参数、冷却水流量以及温度等具体变化，实现对多项参数的实时性感知，智能化诊断。通过智能化在线监测技术切实提高了设备诊断的监测能力。通过物联网平台进行处理，在大数据工业平台中，通过AI算法实现智能化分析，可以实现对设备运行状态的智能预警、故障诊断处理。

1.3机器视觉与图像识别

钢板表面缺陷监测中，通过机器视觉技术进行处理，可以获得钢板表面的图像信息数据，通过工业PC机可以做图像处理。通过此种系统可以快速识别钢板表面是否存在瑕疵等问题。对于存在的划痕、刮伤等可以通过标识的方式确定具体的位置，通过此种方式切实提高了人工监测的精准性。

1.4堆钢监测与事故预防

棒线材生产线中，堆钢问题会导致出现设备损害以及安全事故隐患问题。而通过智能化在线监测技术手段，可以通过机器视觉、智能化算法等技术手段对轧件的具体变化进行动态分析，一旦识别堆钢问题，通过系统自动报警决策，控制飞剪机构对其进行处理，有些保障生产作业的安全性。

通过信息化技术手段，联合传感器以及AI视觉可以实现对钢轧系统进行可视化分析，提前识别潜在隐患问题。物联网技术则可以联动现场管理，通过对设备、人员的动态管控，构建信息化管理网络，通过智能化监控等手段可以实现对生产现场动态巡查。通过信息化的方式进行处理，可以有效实现动态监控，有效解决传统管理模式存在的信息传递效率低下、隐患排查不及时等诸多问题。构建信息化管理平台，通过智能化技术手段，数字化管理流程，则可以切实提高钢轧系统的综合能力，有效减少事故发生的概率，充分保障生产作业的安全性。

信息化技术手段的合理应用实现对整个钢轧生产过程的全面覆盖，做到了追溯化管理，为生产成本控制、物料与人员等综合管控提供了技术手段，有效提高了生产作业效率。今后，随着人工智能技术的成熟，构建“端+云+大数据”的生产管理模式，可以有效实现生产现场与管理平台的互联互通，切实提高了钢轧生产管理的综合能力。

1.5远程化巡检与智能化管理

智能化监控系统在多传感器技术的支持下，通过智能识别算法、健康管理方案等实现对设备的动态分析，有些实现了数据驱动的系统化监控。通过分散设备的数字化巡检、远程点位巡检、机器人巡检等技术手段，切实减少了现场巡检的需求。例如，通过热轧智能化运维管理平台，可以实现对设备的状态、趋势变化等动态分析，构建设备劣化诊断模型，基于智能化识别算法对设备异常状态进行动态识别，有利于健康评估以及动态预警。

而基于工业总线的在线监测、故障诊断系统，可以实现对设备的运行状态分析，了解其物理参数的变化，通过分析振动、噪声以及温度、压力等参数变化，对设备的工作状态、故障等进行综合分析，可以识别早期故障，通过此种方式切实提高了故障诊断的精准性。

2.钢轧系统的智能检测与预测性维护系统架构与核心组成

钢轧系统的智能化检测、预测性维护架构必须要基于感知-分析-决策-执行进行闭环化管理，其核心是工业物联网以及AI技术融合的层级化设计，其主要技术架构如下：

2.1数据感知层

通过全维度的数据采集，实现对设备的全生命周期化的数据动态分析，解决了传统人工巡检出现的盲区等问题。其中，数据感知层的架构如 表1所示。

表1.数据感知层

2.1.1多源传感器

在处理中利用多源传感器网络技术、设备进行动态管理。通过高精度振动传感器如IEPE型，实现对轧机主传动轴、齿轮箱轴承座的动态分析，可以捕捉冲击性故障特征，分析如轴承剥落、齿轮断齿等故障隐患问题。而通过红外热电偶监测可以对轧辊轴承温升进行动态分析，了解是否存在异常温升风险，避免润滑失效等故障出现。通过声发射传感器可以捕捉金属微观裂纹扩展的高频应力波，此设备的灵敏度达MHz级，实现对早期轧辊表面缺陷的动态检测。电流/电压传感器的主要功能就是对电机驱动电流谐波进行监测分析，其具有间接诊断负载异常的功能，可以分析是否出现轧制力波动导致过载的问题。

2.1.2工业视觉系统

主要利用相机以及红外热成像仪等设备进行动态分析，其中高速线阵相机主要就是对热轧板带的表面缺陷，如划痕、氧化铁皮压入等进行在线检测，通过此种技术进行处理，其分辨率可以达到0.1mm/pixel，其中其帧率≥2000fps，可以有些满足适应10m/s的高速轧制需求。红外热成像仪重点对轧辊表面温度场分布状态监测分析，可以识别局部过热风险。例如，冷却水堵塞导致的辊面热斑等相关风险。

2.1.3边缘计算节点

其主要功能就是通过在设备端，利用小波阈值去噪处理，通过提取特征，了解振动信号的时域峭度以及频域包络谱等等问题，可以有些减少云端传输带宽压力等问题。

2.1.4硬件

主要应用工业级边缘控制器，例如西门子SIMATIC IPC等，可以有效支持Modbus、OPC UA协议，实现与PLC的实时交互性处理。

2.2数据分析层

通过分析数据，可以了解潜在的故障问题，对设备的状态进行综合评估，具有寿命预测的功能。

2.2.1故障诊断模型

CNN+频谱图分析在应用中主要就是通过振动信号经STFT短时傅里叶变换处理之后，将其转换为时频图，然后在卷积神经网络如ResNet50中，则可以对内圈故障、外圈故障等相关故障模式进行动态识别，了解特征频段差异以及相关参数波动。

2.2.2图神经网络（GNN）

在处理中，重点对设备拓扑结构进行分析，例如了解齿轮箱传动链的特征等等。然后构建节点，通过分析齿轮、轴承等各个节点的变化，了解其与啮合关系的模型，通过此种方式可以有效提高复杂故障中的关联推理能力，实现智能化分析。

2.2.3剩余寿命预测（RUL）

主要就是通过LSTM+Attention机制进行优化完善，对设备退化序列数据进行综合处理，重点分析振动幅值趋势、温度累积效应等变化，通过此种方式可以预测关键部件剩余寿命，制定完善的优化方案。而基于物理模型融合，则可以将LSTM预测结果进行智能化处理，通过断裂力学的轧辊疲劳模型进行分析，则可以有效约束AI模型输出合理性，保障方案的整体性。

2.2.4数字孪生（Digital Twin）

通过数字孪生技术进行处理，可以基于有限元分析FEA构建轧机动力学模型，对整个流程的轧制力数据、扭矩波动以及应力分布状态进行模拟分析，并与实时数据校准，有些预测潜在的风险隐患问题。通过输入虚拟故障，例如轴承间隙增大5%等等，可以有些预测系统级的连锁反应。例如，可以利用此种方式分析轮箱振动加剧趋势特征等等。

2.2.5算法优化方向

通过小样本学习技术手段，可以通过对比学习（Contrastive Learning）算法，有些增强模型在故障样本稀缺场景中的综合能力，提高整体的泛化能力。而通过在线自适应功能，引入增量学习（Incremental Learning）算法，可以保障模型随着设备的老化、工艺调整等变动实现持续性的更新优化。

2.3决策与执行层：闭环控制的“智能中枢”

通过智能化技术手段，可以有效分析诊断结果，将其处理之后转化为可执行的维护策略与工艺调整指令，真正的达到智能化检测、预防性维护处理。其主要功能与技术如表2所示。

表2. 决策与执行层

2.3.1动态维护计划优化

通过智能化系统可以基于强化学习（RL）的调度处理，在操作中通过最小化停机损失进行分析，将维护成本作为主要的目标，这样则可以对设备的健康状态、生产计划等进行动态分析，确定最优维护时间点。

2.3.2备件库存联动

通过与ERP系统集成化管理，可以有些触发备件采购预警方案，实现优化处理。例如，可以预测某电机轴承在7天后出现失效的问题，通过系统可以对其进行自动检查，分析库存状态并生成采购单。

2.3.3工艺参数自适应调整

基于轧制力补偿系统，可以预测轧辊磨损而出现的板厚偏差问题，通过PID控制器根据实际状况，对其进行动态调整，合理控制压下量，保障其公差控制在±0.05mm内。

通过冷却系统协同管理系统，可以基于轧辊温度预测模型的变化，对冷却水流量分布状态进行动态调控，有效缓解热裂纹扩展等问题。

结束语：

钢轧系统的智能检测与预测性维护技术应用主要就是利用数据驱动化的方式进行处理，实现动态预测以及智能化管理，其表明了钢铁行业的主动预防化的发展。通过深度学习、数字孪生等多种技术手段进行处理，可以有效实现动态预测。今后，随着多模态融合等技术手段的深化应用，钢轧系统智能化将进一步向自主决策与全生命周期的发展趋势。而钢铁企业必须要重视数字化建设、智慧化发展，要融合多种技术手段，推动企业智慧化转型，最终实现高效、绿色、可持续的智能制造目标。

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