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★漢威廣園（廣州）智能裝備有限公司陳磊

1　方案目標和概述

鋼鐵工業是國民經濟的基礎性、支柱性產業，是關乎工業穩定增長、經濟平穩運行的重要領域。作為長流程工業，設備的穩定性、安全性、持續性直接影響鋼鐵企業的生產產值，關鍵設備故障對生產的影響尤為巨大。在流程中的關鍵工序，棒線材生產線所轄高技術、高性能設備較多，具有生產節奏快、工序連續性強、生產設備投資高、設備結構及工況復雜等特點，設備一旦突發故障停機，會直接造成較大的生產效益損失，給企業的高效生產帶來嚴峻挑戰，設備管理痛點如圖1所示。

圖1 設備管理痛點

依托近三十年積累的設備管理認知，漢威廣園構建面向智慧鋼鐵，基于設備管理體系與AIOT（Artificial Intelligence of Things）相結合的預測性維護平臺－棒線材設備數字孿生運維系統（設備智慧運維平臺），如圖2所示。該系統以設備為主體，通過對設備運行、點檢、檢維修、故障等業務進行全流程跟蹤與管控，為設備運行過程回溯、數據挖掘分析等提供支撐；通過精細化的設備維護管理，有效降低設備故障率，延長設備使用壽命；全面提高設備管理工作效率，合理管控設備運行和維修成本，切實有效地解決企業設備管理痛點。

圖2 棒線材設備數字孿生運維系統（設備智慧運維平臺）

設備數字孿生運維系統感知層通過在設備上安裝在線監測系統和配置檢測儀表，對設備的振動信號進行及時收集、處理，結合設備工作原理、結構特點、運行參數、歷史狀況，對可能發生的故障進行分析、預報，對已經或正在發生的故障進行分析、診斷，以確定故障的性質、類別、程度、部位和趨勢，對設備的正常運行和合理檢修提供科學的技術支持。

面向智慧鋼鐵的棒線材設備數字孿生運維系統以生產設備全生命周期為主線，運用云、大、物、智、5G、數字孿生等關鍵技術聚焦設備管理、生產運營等關鍵場景，構建全數字、全可視化、全智能的數字孿生體系，為鋼鐵工業用戶提供設備管維采一站式服務模式。

本系統利用工業元宇宙“云-邊-端”核心技術底座，通過AI實現現實場景與虛擬場景的實時交互與映射，對現場數據進行及時展示，報警，預判設備與物料的殘余壽命，利用大數據、云計算提供對應行業的具體解決方案，“云、邊、端”的工業互聯網架構如圖3所示。本系統基于生產設備運行狀態數據的采集、匯聚、分析以及數據可視化呈現，優化提升設備管理能效，使用先進成熟的自主研發系統為客戶提供生產可視化移動管理服務。系統聚焦生產設備運行管理和工廠數字化轉型升級，以“產線級”和“設備級”數字孿生3D可視化的仿真方式呈現，對各類設備風險進行預警，提高生產設備綜合運行效率^[1]。棒線材設備數字孿生運維系統（虛擬現實）如圖4所示。

圖3 設備數字孿生運維系統平臺架構

圖4 棒線材設備數字孿生運維系統（虛擬現實）

現階段，鋼鐵企業在設備連接維度，存在設備感知手段薄弱、高頻數據處理困難、多源多維數據難融合、信息孤島眾多等問題；在預警診斷和決策上，存在狀態識別效率低、診斷準確性差、劣化趨勢無法把握、維檢決策可靠性低、經驗轉化知識困難等問題；在同類設備、同類產線設備運維對標中，存在設備術語不統一、故障描述不一、設備顆粒度不一、設備表征數據無序、數據處理差異大等問題；現有設備運維方式不支持智能運維大范圍推廣應用，也缺乏智能運維的人員隊伍。在推進智能運維的過程中會面臨數智化基礎條件不一、數據質量參次不齊、模型規則逐步構建、準確性有待驗證、專家經驗難以傳承、現場需求多元化等諸多困難，如何做好產線設備智能運維是一項極具挑戰、非常復雜的系統性創新工程。

在棒線材生產線中的技術層面，由于在軋鋼過程中受到不同鋼種、不同工況的影響導致數據采集過程中的各種參數時刻變化，系統建設存在精準的數據采集難以實現，精確的在線實時分析診斷難以實現等難題。

因此，解決上述問題是一項極具挑戰性的復雜系統創新工程。本系統通過實時采集設備運行過程中的振動、溫度、油液雜質、電流、轉速等數據，建立多維度的數據分析與優化功能，以數據和信息分析進行有效的判斷和決策，揭示缺陷（故障）的原因、程度、部位，準確預測出設備隱患，為設備的在線調理、停機檢修提供科學依據，實現提升生產設備使用效率，同時有效避免惡性事故發生的目的。

2　方案介紹

通過構建棒線材設備數字孿生智能運維系統，建立精準、實時、高效的數據互聯體系，以“數據驅動工業服務”的創新應用解決方案，實現設備全生命周期管理。運維系統通過利用在線監測與分析儀器，采集振動、溫度、油液、電流等信號數據，對異常狀態及時做出報警，為進一步的故障分析、性能評估等提供信息和數據。系統基于設備運行狀態數據的采集、匯聚、分析，以“產線級”數字孿生3D可視化的方式呈現，便于判別設備異常，監控和掌握設備狀況，社會資源通過系統向鋼鐵客戶彈性提供人和料等制造資源，實現高效配置，避免、減緩、減少重大事故的發生。最終形成資源豐富、多方參與、合作共贏、協同演進的重工業新生態。

棒線材設備數字孿生運維系統是以“數據驅動工業服務”的一站式“互聯網+”設備綜合服務平臺系統，致力于設備全生命周期服務。系統采用“一端采集，四方共享；設備數據共享，商業數據隔離”的軟件架構，實現“數據采集端→設備使用企業→設備服務方→設備制造方→平臺運營商”的全數字化打通。

基于AIOT（Artificial Intelligence of Things）的鋼鐵行業棒線材設備數字孿生運維系統（以下簡稱：“數字孿生運維系統”或“系統”），以“數據驅動產業服務”的創新應用解決方案，實現設備全生命周期管理。棒線材設備數字孿生運維系統作為產業級互聯網平臺，兼具聚焦和普適雙重特性，面對行業需解決的設備難點、痛點問題以及不同需求，為鋼鐵冶金行業的用戶提供長材設備個性化定制服務模式，依托運維系統，為上下游用戶提供全產業鏈創新服務。“云、邊、端”的工業互聯網架構設計如圖4所示。

圖4 “云、邊、端”的工業互聯網架構設計

3　方案創新點

本系統在行業內率先采用了SaaS微服務架構，針對鋼鐵行業存在的共性難點及痛點問題，研究開發了數字孿生過程仿真模型、故障信號降噪重構特征識別方法、具有故障點定位的線棒材設備故障診斷方法等多種技術應用，為鋼鐵行業用戶提供個性化定制服務模式。主要創新點及技術性能指標如下：

（1）首次創建基于AIOT的棒線材設備智能運維系統

通過AI算法等進行數據處理，構建基于模型的故障診斷系統，依靠包括仿真、實測、數據分析在內的手段對運行狀態進行感知、診斷和預測，完成設備的虛實映射，實現零件級的數字關聯。接入設備狀態信號數量≥4種（振動、溫度、含水量、轉速）。

（2）高速線材軋機的故障信號降噪重構特征識別方法

本項目研制一種軋機故障信號降噪重構特征識別方法。通過對采集的振動信號進行奇異值向量提取、分析、降噪，為實現裝備故障的準確診斷奠定了基礎。降低隨機噪聲≥90%。降噪后的信號，工頻干擾信號被消除，得到干凈的基頻及倍頻信號，有利于對設備運行狀態進行分析和診斷。

（3）基于設備的振動信號報警識別方法及計算設備

通過多類型振動數據分析，確定故障類型及實現零部件故障點定位，在參數完整的前提下，預警準確率≥86.5%，與傳統方法相比，基本擺脫監測系統對專業診斷工程師的依賴。

通過對故障信號處理，實現重構故障特征；通過數據分析，達到識別故障來源，確定故障程度的目標。在振動數據價值利用方面，通過多種診斷方式進行狀態評估和故障分析、故障識別。故障分析方法工具有趨勢分析、時域波形、包絡解調、頻譜分析、波形再處理、瀑布圖、多時域/多頻域分析、倒譜分析，階次分析、軸心軌跡瀑布圖、測點趨勢圖分析等。在振動數據多指標提取層面，除常規振動有效值、峭度等指標，根據多年經驗計算峭度密度、沖擊能量比、綜合指標等針對性振動指標，用于動設備早中期損傷的監測^[2]。同時，也使用機器學習、深度學習的分析方法，通過尋找數據的規律來實現故障診斷。實行多樣化報警體系：包括常規的有效值超限報警，報警算法還包含趨勢報警、綜合報警指標等多類型振動數據報警算法，更完善的監測設備運行異常。通過業務與平臺系統實時對接、業務模型實時回溯調整，形成了主動預測、結果研判，實現智能算法設備報錯，設備殘余壽命計算等。

通過一系列技術創新，建立以故障預測和健康管理為核心的設備智能運維系統。

4　代表性及推廣價值

基于AIOT的鋼鐵行業棒線材設備數字孿生運維系統以生產設備全生命周期為主線，運用云、大、物、智、5G、數字孿生等關鍵技術聚焦設備管理、生產運營等關鍵場景，構建全數字、全可視化、全智能的數字孿生體系，為鋼鐵行業用戶提供設備管維采一站式服務模式。

棒線材設備數字孿生運維系統利用工業元宇宙“云-邊-端”核心技術底座，通過AI實現現實場景與虛擬場景的實時交互與映射，對現場數據進行及時展示，報警，預判設備與物料的殘余壽命，通過大數據云計算提供對應行業的具體解決方案。本系統基于生產設備運行狀態數據的采集、匯聚、分析以及數據可視化呈現，優化提升設備管理能效，使用先進成熟的自主研發系統為客戶提供生產可視化移動管理服務。系統聚焦生產設備運行管理和工廠數字化轉型升級，以“產線級”和“設備級”數字孿生3D可視化的仿真方式呈現，對各類設備風險進行預警，提高生產設備綜合運行效率。在數字孿生運維系統的“設備級”數字孿生中，內部結構健康狀況清晰可見，便于判別設備缺陷，監控和掌握設備狀況，助力設備預測性維護策略實施，有效地減少非計劃停機、降低維修費用、減少庫存資金占用，提高生產線運行效率和輔助管理決策，助力企業數字化轉型。

本系統通過實時采集設備運行過程中的振動、溫度、油液雜質、電流、轉速等數據，建立多維度的數據分析與優化功能，以數據和信息分析進行有效的判斷和決策，揭示缺陷（故障）的原因、程度、部位，準確預測出設備隱患，為設備的在線調理、停機檢修提供科學依據，實現提升生產設備使用效率，同時有效避免惡性事故發生的目的，科技成果總體上達到國際先進水平。

目前，棒線材設備數字孿生運維系統已在湖南華菱湘潭鋼鐵有限公司、寶鋼股份武漢鋼鐵有限公司、廣西盛隆冶金有限公司、日照鋼鐵控股集團有限公司等十余家單位推廣應用。實踐證明，棒線材設備數字孿生運維系統可根據設備運行狀態變化和業務需求，通過數據分析達到識別故障來源，確定故障程度的目的，及早安排人和料消除設備缺陷，提高生產線運行效率和輔助管理決策，助力企業數字化轉型。

面向智慧鋼鐵的棒線材設備數字孿生運維系統已逐步成為企業數字化轉型升級的重要引擎，不僅賦予了智能制造新的內涵，而且通過數字孿生生產線的標桿示范作用，為推進行業可持續發展和打造智慧鋼鐵注入了新動能，為智能工廠建設、工業產業結構調整、新舊動能轉換不斷開展前沿探索^[3]。

設備數字孿生運維系統可通過標準化產品模式推廣，在石油石化、電力、水泥等行業實現落地應用。

參考文獻：

[1] 陳磊. 棒線材設備數字孿生運維系統研究與實踐[J]. 自動化博覽, 2023, 40 (09) : 58 - 62.

[2] 陳磊, 劉偉, 袁君奇. 基于數字孿生軟件的設備預測性維護技術研究[J]. 新型工業化, 2023, 13 (09) : 70 - 78.

[3] 陳磊, 高江明, 劉星光, 等. 面向智慧鋼鐵的設備智能運維系統建設研究[J]. 新型工業化, 2023, 13 (12) : 96 - 107.

摘自《自動化博覽》2024年8月刊