張宇

敬業（營口）中板有限公司

摘要：鋼軋系統的智能檢測與預測性維護技術是現代鋼鐵工業發展的重要技術手段，可以有些提高生產效率，保障設備運行的安全性、穩定性。此技術主要就是融合人工智能技術、大數據分析以及傳感器等多種技術手段，實現對軋鋼設備的精準監測、故障的動態預測，有效降低了生產作業中的風險隱患。此文提出基于工業物聯網（IIoT）、人工智能（AI）等多種技術融合的智能檢測與預測性維護技術框架。通過傳感器以及工業視覺系統，對設備的數據進行實時采集，而基于深度模型等多種技術進行故障診斷，可以通過動態維護、自適應控制進行閉環化管理以供參考。

關鍵詞：鋼軋系統；智能檢測；預測性維護；工業物聯網（IIoT）；數字孿生；深度學習

鋼鐵行業是國民經濟的支柱性產業，其核心設備長期在高負荷、高溫以及高磨損的工況中應用，容易出現諸多的安全隱患問題，通過傳統的維護方式進行處理，無法滿足實際的應用需求。在大數據、人工智能等多種技術手段的支持下，構建智能檢測與預測性維護系統，可以有效實現動態管理。

1.鋼軋系統的智能檢測與預測性維護系統功能特征

1.1在線監測與智能診斷

鋼板軋制運行中通過智能化計算技術手段，實現在線監測分析，實現云、邊以及端的一體化智能化運維管理，有效對多種設備的在線動態監測，可以實現在7*24小時中的持續性的動態分析，對設備振動、噪聲、溫度以及壓力等多種參數進行實時性感知，動態診斷處理，利用智能化在線監測技術手段，可以切實提高設備的監測的綜合能力，提高設備診斷、維護等功能，保障設備安全運行。

1.2傳感器與數據采集

軋機設備中，利用傳感器可以實現動態分析。例如，可以通過電磁流量傳感器、壓力、溫度等不同類型的傳感器進行動態分析，實現對設備運行的關鍵參數的系統分析，了解軸承的溫度、冷卻管路壓力參數、冷卻水流量以及溫度等具體變化，實現對多項參數的實時性感知，智能化診斷。通過智能化在線監測技術切實提高了設備診斷的監測能力。通過物聯網平臺進行處理，在大數據工業平臺中，通過AI算法實現智能化分析，可以實現對設備運行狀態的智能預警、故障診斷處理。

1.3機器視覺與圖像識別

鋼板表面缺陷監測中，通過機器視覺技術進行處理，可以獲得鋼板表面的圖像信息數據，通過工業PC機可以做圖像處理。通過此種系統可以快速識別鋼板表面是否存在瑕疵等問題。對于存在的劃痕、刮傷等可以通過標識的方式確定具體的位置，通過此種方式切實提高了人工監測的精準性。

1.4堆鋼監測與事故預防

棒線材生產線中，堆鋼問題會導致出現設備損害以及安全事故隱患問題。而通過智能化在線監測技術手段，可以通過機器視覺、智能化算法等技術手段對軋件的具體變化進行動態分析，一旦識別堆鋼問題，通過系統自動報警決策，控制飛剪機構對其進行處理，有些保障生產作業的安全性。

通過信息化技術手段，聯合傳感器以及AI視覺可以實現對鋼軋系統進行可視化分析，提前識別潛在隱患問題。物聯網技術則可以聯動現場管理，通過對設備、人員的動態管控，構建信息化管理網絡，通過智能化監控等手段可以實現對生產現場動態巡查。通過信息化的方式進行處理，可以有效實現動態監控，有效解決傳統管理模式存在的信息傳遞效率低下、隱患排查不及時等諸多問題。構建信息化管理平臺，通過智能化技術手段，數字化管理流程，則可以切實提高鋼軋系統的綜合能力，有效減少事故發生的概率，充分保障生產作業的安全性。

信息化技術手段的合理應用實現對整個鋼軋生產過程的全面覆蓋，做到了追溯化管理，為生產成本控制、物料與人員等綜合管控提供了技術手段，有效提高了生產作業效率。今后，隨著人工智能技術的成熟，構建“端+云+大數據”的生產管理模式，可以有效實現生產現場與管理平臺的互聯互通，切實提高了鋼軋生產管理的綜合能力。

1.5遠程化巡檢與智能化管理

智能化監控系統在多傳感器技術的支持下，通過智能識別算法、健康管理方案等實現對設備的動態分析，有些實現了數據驅動的系統化監控。通過分散設備的數字化巡檢、遠程點位巡檢、機器人巡檢等技術手段，切實減少了現場巡檢的需求。例如，通過熱軋智能化運維管理平臺，可以實現對設備的狀態、趨勢變化等動態分析，構建設備劣化診斷模型，基于智能化識別算法對設備異常狀態進行動態識別，有利于健康評估以及動態預警。

而基于工業總線的在線監測、故障診斷系統，可以實現對設備的運行狀態分析，了解其物理參數的變化，通過分析振動、噪聲以及溫度、壓力等參數變化，對設備的工作狀態、故障等進行綜合分析，可以識別早期故障，通過此種方式切實提高了故障診斷的精準性。

2.鋼軋系統的智能檢測與預測性維護系統架構與核心組成

鋼軋系統的智能化檢測、預測性維護架構必須要基于感知-分析-決策-執行進行閉環化管理，其核心是工業物聯網以及AI技術融合的層級化設計，其主要技術架構如下：

2.1數據感知層

通過全維度的數據采集，實現對設備的全生命周期化的數據動態分析，解決了傳統人工巡檢出現的盲區等問題。其中，數據感知層的架構如 表1所示。

表1.數據感知層

2.1.1多源傳感器

在處理中利用多源傳感器網絡技術、設備進行動態管理。通過高精度振動傳感器如IEPE型，實現對軋機主傳動軸、齒輪箱軸承座的動態分析，可以捕捉沖擊性故障特征，分析如軸承剝落、齒輪斷齒等故障隱患問題。而通過紅外熱電偶監測可以對軋輥軸承溫升進行動態分析，了解是否存在異常溫升風險，避免潤滑失效等故障出現。通過聲發射傳感器可以捕捉金屬微觀裂紋擴展的高頻應力波，此設備的靈敏度達MHz級，實現對早期軋輥表面缺陷的動態檢測。電流/電壓傳感器的主要功能就是對電機驅動電流諧波進行監測分析，其具有間接診斷負載異常的功能，可以分析是否出現軋制力波動導致過載的問題。

2.1.2工業視覺系統

主要利用相機以及紅外熱成像儀等設備進行動態分析，其中高速線陣相機主要就是對熱軋板帶的表面缺陷，如劃痕、氧化鐵皮壓入等進行在線檢測，通過此種技術進行處理，其分辨率可以達到0.1mm/pixel，其中其幀率≥2000fps，可以有些滿足適應10m/s的高速軋制需求。紅外熱成像儀重點對軋輥表面溫度場分布狀態監測分析，可以識別局部過熱風險。例如，冷卻水堵塞導致的輥面熱斑等相關風險。

2.1.3邊緣計算節點

其主要功能就是通過在設備端，利用小波閾值去噪處理，通過提取特征，了解振動信號的時域峭度以及頻域包絡譜等等問題，可以有些減少云端傳輸帶寬壓力等問題。

2.1.4硬件

主要應用工業級邊緣控制器，例如西門子SIMATIC IPC等，可以有效支持Modbus、OPC UA協議，實現與PLC的實時交互性處理。

2.2數據分析層

通過分析數據，可以了解潛在的故障問題，對設備的狀態進行綜合評估，具有壽命預測的功能。

2.2.1故障診斷模型

CNN+頻譜圖分析在應用中主要就是通過振動信號經STFT短時傅里葉變換處理之后，將其轉換為時頻圖，然后在卷積神經網絡如ResNet50中，則可以對內圈故障、外圈故障等相關故障模式進行動態識別，了解特征頻段差異以及相關參數波動。

2.2.2圖神經網絡（GNN）

在處理中，重點對設備拓撲結構進行分析，例如了解齒輪箱傳動鏈的特征等等。然后構建節點，通過分析齒輪、軸承等各個節點的變化，了解其與嚙合關系的模型，通過此種方式可以有效提高復雜故障中的關聯推理能力，實現智能化分析。

2.2.3剩余壽命預測（RUL）

主要就是通過LSTM+Attention機制進行優化完善，對設備退化序列數據進行綜合處理，重點分析振動幅值趨勢、溫度累積效應等變化，通過此種方式可以預測關鍵部件剩余壽命，制定完善的優化方案。而基于物理模型融合，則可以將LSTM預測結果進行智能化處理，通過斷裂力學的軋輥疲勞模型進行分析，則可以有效約束AI模型輸出合理性，保障方案的整體性。

2.2.4數字孿生（Digital Twin）

通過數字孿生技術進行處理，可以基于有限元分析FEA構建軋機動力學模型，對整個流程的軋制力數據、扭矩波動以及應力分布狀態進行模擬分析，并與實時數據校準，有些預測潛在的風險隱患問題。通過輸入虛擬故障，例如軸承間隙增大5%等等，可以有些預測系統級的連鎖反應。例如，可以利用此種方式分析輪箱振動加劇趨勢特征等等。

2.2.5算法優化方向

通過小樣本學習技術手段，可以通過對比學習（Contrastive Learning）算法，有些增強模型在故障樣本稀缺場景中的綜合能力，提高整體的泛化能力。而通過在線自適應功能，引入增量學習（Incremental Learning）算法，可以保障模型隨著設備的老化、工藝調整等變動實現持續性的更新優化。

2.3決策與執行層：閉環控制的“智能中樞”

通過智能化技術手段，可以有效分析診斷結果，將其處理之后轉化為可執行的維護策略與工藝調整指令，真正的達到智能化檢測、預防性維護處理。其主要功能與技術如表2所示。

表2. 決策與執行層

2.3.1動態維護計劃優化

通過智能化系統可以基于強化學習（RL）的調度處理，在操作中通過最小化停機損失進行分析，將維護成本作為主要的目標，這樣則可以對設備的健康狀態、生產計劃等進行動態分析，確定最優維護時間點。

2.3.2備件庫存聯動

通過與ERP系統集成化管理，可以有些觸發備件采購預警方案，實現優化處理。例如，可以預測某電機軸承在7天后出現失效的問題，通過系統可以對其進行自動檢查，分析庫存狀態并生成采購單。

2.3.3工藝參數自適應調整

基于軋制力補償系統，可以預測軋輥磨損而出現的板厚偏差問題，通過PID控制器根據實際狀況，對其進行動態調整，合理控制壓下量，保障其公差控制在±0.05mm內。

通過冷卻系統協同管理系統，可以基于軋輥溫度預測模型的變化，對冷卻水流量分布狀態進行動態調控，有效緩解熱裂紋擴展等問題。

結束語：

鋼軋系統的智能檢測與預測性維護技術應用主要就是利用數據驅動化的方式進行處理，實現動態預測以及智能化管理，其表明了鋼鐵行業的主動預防化的發展。通過深度學習、數字孿生等多種技術手段進行處理，可以有效實現動態預測。今后，隨著多模態融合等技術手段的深化應用，鋼軋系統智能化將進一步向自主決策與全生命周期的發展趨勢。而鋼鐵企業必須要重視數字化建設、智慧化發展，要融合多種技術手段，推動企業智慧化轉型，最終實現高效、綠色、可持續的智能制造目標。

參考文獻：

[1]李擎,楊思琪,陳松路,等.基于自適應數據增強的轉爐煉鋼終點碳溫預測方法[J].冶金自動化,2025,49(02):64-74.

[2]汪淼,李勝利,艾新港,等.基于LWOA-εTSVR的轉爐煉鋼終點靜態預測模型[J].冶金自動化,2025,49(02):53-63.

[3]葉文停.數據資產管理對傳統制造業的影響——以鞍鋼“智慧煉鋼”為例[J].會計師,2024,(11):5-7.

[4]項敏.智慧煉鋼的自動化取樣工藝裝備研究[D].沈陽工業大學,2024.

[5]首鋼京唐鋼軋部轉爐智慧煉鋼自動出鋼系統正式上線運行[J].冶金自動化,2023,47(01):138.

[6]南鋼開展智能制造系列活動[J].冶金自動化,2021,45(03):41.