轧机设备状态在线监测与诊断系统开发

作者：谢向群; 李维刚^*; 付文鹏; 谢丰; 严保康

来源：冶金自动化, 2020, 44(06): 35-42.

• 热带钢轧机
• 数据解析
• 信号多特征
• 在线监测
• Hilbert变换

轧机是冶金生产企业的关键设备,冶金企业每年都因突发的重大设备事故和"维修过剩"造成巨大的经济损失,因此如何对轧机设备状态进行在线监测与诊断来减小甚至避免损失成为冶金企业亟待解决的难题。当前对轧机设备状态监测一般多从振动信号的角度考虑,其局限性较多。提出了从电气信号角度对轧机设备状态进行在线监测与诊断,并以梅钢1 780热连轧机组为基础,开发了一种基于多信号特征的轧机设备状态在线监测与诊断系统,提高了轧制稳定性和产品质量指标的控制精度。其具有预警功能和智能性,数据存储量更少、二次开发空间更大,可在现有轧钢生产线L1控制系统的基础上进行数据的深度挖掘处理。

• 单位
  武汉科技大学; 上海梅山钢铁股份有限公司