轧钢厂电气自动化系统的设计优化与实践

轧钢厂电气自动化系统的设计优化与实践

李政华

单位：陕钢集团汉中钢铁有限责任公司

摘要：随着工业自动化技术的不断发展，轧钢厂电气自动化系统在提高生产效率、降低能耗以及提升产品质量方面发挥着至关重要的作用。本文深入分析了轧钢厂电气自动化系统的设计优化与实践，从系统架构、控制策略以及智能化升级三个方面展开研究。通过对现有系统的剖析，提出了基于先进自动化技术和智能化算法的优化方案，并结合实际应用案例探讨了其在生产过程中的实践效果。

关键词：轧钢厂；电气自动化；系统优化

引言

在现代钢铁生产中，轧钢厂作为关键环节，其电气自动化系统的性能直接影响到生产效率、产品质量以及能源消耗。随着工业自动化技术的飞速发展，传统电气自动化系统逐渐暴露出诸多不足之处，如系统架构复杂、控制精度有限以及智能化程度低等。因此，对轧钢厂电气自动化系统进行设计优化与实践研究具有重要的现实意义。

一、轧钢厂电气自动化系统架构优化

（一）现有系统架构的局限性分析

首先，传统电气自动化系统架构往往采用集中式控制模式，这种模式虽然在早期能够实现对轧钢生产线的集中管理，但在面对复杂多变的生产需求时，其灵活性不足的问题逐渐暴露。集中式架构对主控单元的依赖性较强，一旦主控单元出现故障，整个系统的运行将受到严重影响，甚至可能导致生产中断。此外，集中式架构在数据传输和处理方面存在瓶颈，难以满足现代轧钢生产对实时性和高精度控制的要求。

其次，现有系统架构在功能模块划分上不够精细，导致系统冗余度较高，资源利用率较低。例如，在电机驱动控制、自动化检测以及故障诊断等环节，功能模块之间存在较多的重叠和交叉，不仅增加了系统的复杂性，还降低了系统的运行效率。这种粗放式的功能模块划分方式难以适应现代轧钢生产对精细化控制的需求，也不利于系统的扩展和升级。

（二）优化架构设计与功能模块划分

针对现有电气自动化系统架构的局限性，提出一种基于分布式控制与模块化设计的优化架构。该架构采用分布式控制理念，将系统划分为多个独立的控制子单元，每个子单元负责特定的生产环节，通过高速通信网络实现数据交互与协同控制。这种分布式架构不仅提高了系统的灵活性和可靠性，还能够有效降低对主控单元的依赖，增强系统的容错能力。

在功能模块划分方面，优化后的架构强调精细化设计，根据轧钢生产流程和控制需求，将系统功能划分为电机驱动控制模块、自动化检测模块、故障诊断模块、数据采集与处理模块以及智能优化模块等。各功能模块之间通过标准化接口进行连接，实现了模块之间的高度解耦和独立运行。

二、轧钢厂电气自动化系统控制策略优化

（一）传统控制策略的不足

首先，传统PID控制策略是一种线性控制方法，难以适应轧钢生产过程中复杂的非线性特性。例如，在热轧过程中，材料的温度、变形抗力以及轧辊磨损等因素会导致轧制力和轧制速度的动态变化，这种非线性特性使得PID控制器难以实现精确的动态调节。此外，PID控制器的参数整定依赖于经验，难以在不同工况下快速调整，导致系统响应速度慢，控制精度不足。

其次，传统控制策略缺乏对系统动态特性的自适应能力。轧钢生产过程中，工艺参数的变化和设备状态的波动是常态，而PID控制器一旦整定完成，其控制参数难以根据实时工况进行自动调整。例如，在冷轧过程中，带钢厚度的微小变化可能导致轧制力的显著波动，传统控制策略无法及时适应这种变化，从而影响带钢的尺寸精度和表面质量。

（二）基于先进算法的智能控制策略

首先，模糊控制算法通过模拟人类的模糊逻辑思维，能够有效处理系统中的不确定性和模糊性。在轧钢生产中，材料的物理性能和工艺参数的变化往往难以用精确的数学模型描述，模糊控制器可以基于专家经验和模糊规则进行决策。例如，在热轧过程中，通过模糊控制器可以根据轧制力的变化趋势和轧辊温度的波动，动态调整轧制速度和轧制力，实现对轧制过程的精确控制。模糊控制算法的引入显著提高了系统的抗干扰能力和适应性，能够有效改善传统控制策略在非线性系统中的控制效果。

其次，神经网络控制算法通过学习系统的输入输出数据，能够自动建立系统的动态模型，并实现对复杂非线性关系的拟合。在冷轧生产线中，神经网络控制器可以根据带钢的入口厚度、速度以及轧辊磨损程度等输入数据，预测并调整轧制力和出口厚度，从而实现对轧制过程的高精度控制。神经网络控制算法具有自学习和自适应能力，能够随着生产过程的不断变化自动优化控制策略，提高系统的控制精度和稳定性。

三、轧钢厂电气自动化系统的智能化升级

（一）智能化技术在轧钢生产中的应用

首先，工业物联网（IIoT）技术通过在轧钢设备上部署大量高精度传感器，实现了对生产过程的实时数据采集。这些传感器能够监测轧辊温度、带钢厚度、轧制力、电机电流等关键参数，并将数据实时传输至云端或本地服务器。基于IIoT的数据采集系统不仅提高了数据的完整性和准确性，还为后续的智能化控制和优化提供了丰富的数据基础。

其次，大数据分析技术在轧钢生产中的应用为生产过程的优化提供了有力支持。通过对海量生产数据的挖掘和分析，可以识别出隐藏在数据中的模式和关联关系。例如，利用大数据分析可以发现轧制力与带钢成分、轧辊磨损程度之间的复杂关系，从而为工艺参数的优化调整提供科学依据。此外，基于大数据的预测模型能够提前预测设备故障和产品质量问题，为预防性维护和质量控制提供支持。

再次，人工智能算法，尤其是机器学习和深度学习算法，在轧钢生产中的应用逐渐深化。例如，卷积神经网络（CNN）可用于对带钢表面缺陷的自动检测和分类，通过分析高分辨率的带钢表面图像，能够快速识别划痕、孔洞、氧化铁皮等常见缺陷，并实时反馈至控制系统。这种基于深度学习的缺陷检测方法不仅提高了检测精度，还大大降低了人工检测的劳动强度和误判率。此外，强化学习算法可用于优化轧制过程中的控制策略，通过模拟轧制过程中的动态环境，智能体能够自主学习最优的控制动作，从而实现对轧制速度、轧制力等参数的动态调整，提高生产效率和产品质量。

（二）智能化升级对系统性能的提升

智能化升级对轧钢厂电气自动化系统的性能提升主要体现在生产效率、产品质量、设备维护和能源管理等方面。在生产效率方面，智能化系统通过实时数据采集和分析，能够快速响应生产过程中的变化，动态调整轧制参数，减少生产过程中的停机时间和设备调整时间。例如，基于机器学习的动态调度算法可以根据实时订单需求和设备状态，自动优化轧制计划，使生产效率提高15%以上。

在产品质量方面，智能化技术的应用显著提升了产品的稳定性和一致性。通过深度学习算法对带钢表面缺陷的实时检测和反馈，能够及时调整轧制工艺，减少次品率。同时，基于大数据分析的工艺参数优化能够确保轧制过程始终处于最佳状态，使带钢的尺寸精度和力学性能得到显著提升。据实际应用统计，智能化升级后的产品质量合格率可提高10%以上。

结论

本文的研究成果为轧钢厂电气自动化系统的升级改造提供了理论依据与实践指导，对推动钢铁行业的智能化转型具有重要的参考价值。未来，随着技术的进一步发展，轧钢厂电气自动化系统有望在更高层次上实现智能化与高效化，为钢铁行业的可持续发展提供持续动力。

参考文献：

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[2]蔺阳海.轧钢厂电气自动化控制系统应用优化策略研究[J].冶金与材料,2023,43(02):44-46.

[3]徐凡.轧钢厂电气自动化控制系统应用优化[J].冶金与材料,2023,43(02):87-89.