★汉威广园（广州）智能装备有限公司陈磊

1　方案目标和概述

钢铁工业是国民经济的基础性、支柱性产业，是关乎工业稳定增长、经济平稳运行的重要领域。作为长流程工业，设备的稳定性、安全性、持续性直接影响钢铁企业的生产产值，关键设备故障对生产的影响尤为巨大。在流程中的关键工序，棒线材生产线所辖高技术、高性能设备较多，具有生产节奏快、工序连续性强、生产设备投资高、设备结构及工况复杂等特点，设备一旦突发故障停机，会直接造成较大的生产效益损失，给企业的高效生产带来严峻挑战，设备管理痛点如图1所示。

图1 设备管理痛点

依托近三十年积累的设备管理认知，汉威广园构建面向智慧钢铁，基于设备管理体系与AIOT（Artificial Intelligence of Things）相结合的预测性维护平台－棒线材设备数字孪生运维系统（设备智慧运维平台），如图2所示。该系统以设备为主体，通过对设备运行、点检、检维修、故障等业务进行全流程跟踪与管控，为设备运行过程回溯、数据挖掘分析等提供支撑；通过精细化的设备维护管理，有效降低设备故障率，延长设备使用寿命；全面提高设备管理工作效率，合理管控设备运行和维修成本，切实有效地解决企业设备管理痛点。

图2 棒线材设备数字孪生运维系统（设备智慧运维平台）

设备数字孪生运维系统感知层通过在设备上安装在线监测系统和配置检测仪表，对设备的振动信号进行及时收集、处理，结合设备工作原理、结构特点、运行参数、历史状况，对可能发生的故障进行分析、预报，对已经或正在发生的故障进行分析、诊断，以确定故障的性质、类别、程度、部位和趋势，对设备的正常运行和合理检修提供科学的技术支持。

面向智慧钢铁的棒线材设备数字孪生运维系统以生产设备全生命周期为主线，运用云、大、物、智、5G、数字孪生等关键技术聚焦设备管理、生产运营等关键场景，构建全数字、全可视化、全智能的数字孪生体系，为钢铁工业用户提供设备管维采一站式服务模式。

本系统利用工业元宇宙“云-边-端”核心技术底座，通过AI实现现实场景与虚拟场景的实时交互与映射，对现场数据进行及时展示，报警，预判设备与物料的残余寿命，利用大数据、云计算提供对应行业的具体解决方案，“云、边、端”的工业互联网架构如图3所示。本系统基于生产设备运行状态数据的采集、汇聚、分析以及数据可视化呈现，优化提升设备管理能效，使用先进成熟的自主研发系统为客户提供生产可视化移动管理服务。系统聚焦生产设备运行管理和工厂数字化转型升级，以“产线级”和“设备级”数字孪生3D可视化的仿真方式呈现，对各类设备风险进行预警，提高生产设备综合运行效率^[1]。棒线材设备数字孪生运维系统（虚拟现实）如图4所示。

图3 设备数字孪生运维系统平台架构

图4 棒线材设备数字孪生运维系统（虚拟现实）

现阶段，钢铁企业在设备连接维度，存在设备感知手段薄弱、高频数据处理困难、多源多维数据难融合、信息孤岛众多等问题；在预警诊断和决策上，存在状态识别效率低、诊断准确性差、劣化趋势无法把握、维检决策可靠性低、经验转化知识困难等问题；在同类设备、同类产线设备运维对标中，存在设备术语不统一、故障描述不一、设备颗粒度不一、设备表征数据无序、数据处理差异大等问题；现有设备运维方式不支持智能运维大范围推广应用，也缺乏智能运维的人员队伍。在推进智能运维的过程中会面临数智化基础条件不一、数据质量参次不齐、模型规则逐步构建、准确性有待验证、专家经验难以传承、现场需求多元化等诸多困难，如何做好产线设备智能运维是一项极具挑战、非常复杂的系统性创新工程。

在棒线材生产线中的技术层面，由于在轧钢过程中受到不同钢种、不同工况的影响导致数据采集过程中的各种参数时刻变化，系统建设存在精准的数据采集难以实现，精确的在线实时分析诊断难以实现等难题。

因此，解决上述问题是一项极具挑战性的复杂系统创新工程。本系统通过实时采集设备运行过程中的振动、温度、油液杂质、电流、转速等数据，建立多维度的数据分析与优化功能，以数据和信息分析进行有效的判断和决策，揭示缺陷（故障）的原因、程度、部位，准确预测出设备隐患，为设备的在线调理、停机检修提供科学依据，实现提升生产设备使用效率，同时有效避免恶性事故发生的目的。

2　方案介绍

通过构建棒线材设备数字孪生智能运维系统，建立精准、实时、高效的数据互联体系，以“数据驱动工业服务”的创新应用解决方案，实现设备全生命周期管理。运维系统通过利用在线监测与分析仪器，采集振动、温度、油液、电流等信号数据，对异常状态及时做出报警，为进一步的故障分析、性能评估等提供信息和数据。系统基于设备运行状态数据的采集、汇聚、分析，以“产线级”数字孪生3D可视化的方式呈现，便于判别设备异常，监控和掌握设备状况，社会资源通过系统向钢铁客户弹性提供人和料等制造资源，实现高效配置，避免、减缓、减少重大事故的发生。最终形成资源丰富、多方参与、合作共赢、协同演进的重工业新生态。

棒线材设备数字孪生运维系统是以“数据驱动工业服务”的一站式“互联网+”设备综合服务平台系统，致力于设备全生命周期服务。系统采用“一端采集，四方共享；设备数据共享，商业数据隔离”的软件架构，实现“数据采集端→设备使用企业→设备服务方→设备制造方→平台运营商”的全数字化打通。

基于AIOT（Artificial Intelligence of Things）的钢铁行业棒线材设备数字孪生运维系统（以下简称：“数字孪生运维系统”或“系统”），以“数据驱动产业服务”的创新应用解决方案，实现设备全生命周期管理。棒线材设备数字孪生运维系统作为产业级互联网平台，兼具聚焦和普适双重特性，面对行业需解决的设备难点、痛点问题以及不同需求，为钢铁冶金行业的用户提供长材设备个性化定制服务模式，依托运维系统，为上下游用户提供全产业链创新服务。“云、边、端”的工业互联网架构设计如图4所示。

图4 “云、边、端”的工业互联网架构设计

3　方案创新点

本系统在行业内率先采用了SaaS微服务架构，针对钢铁行业存在的共性难点及痛点问题，研究开发了数字孪生过程仿真模型、故障信号降噪重构特征识别方法、具有故障点定位的线棒材设备故障诊断方法等多种技术应用，为钢铁行业用户提供个性化定制服务模式。主要创新点及技术性能指标如下：

（1）首次创建基于AIOT的棒线材设备智能运维系统

通过AI算法等进行数据处理，构建基于模型的故障诊断系统，依靠包括仿真、实测、数据分析在内的手段对运行状态进行感知、诊断和预测，完成设备的虚实映射，实现零件级的数字关联。接入设备状态信号数量≥4种（振动、温度、含水量、转速）。

（2）高速线材轧机的故障信号降噪重构特征识别方法

本项目研制一种轧机故障信号降噪重构特征识别方法。通过对采集的振动信号进行奇异值向量提取、分析、降噪，为实现装备故障的准确诊断奠定了基础。降低随机噪声≥90%。降噪后的信号，工频干扰信号被消除，得到干净的基频及倍频信号，有利于对设备运行状态进行分析和诊断。

（3）基于设备的振动信号报警识别方法及计算设备

通过多类型振动数据分析，确定故障类型及实现零部件故障点定位，在参数完整的前提下，预警准确率≥86.5%，与传统方法相比，基本摆脱监测系统对专业诊断工程师的依赖。

通过对故障信号处理，实现重构故障特征；通过数据分析，达到识别故障来源，确定故障程度的目标。在振动数据价值利用方面，通过多种诊断方式进行状态评估和故障分析、故障识别。故障分析方法工具有趋势分析、时域波形、包络解调、频谱分析、波形再处理、瀑布图、多时域/多频域分析、倒谱分析，阶次分析、轴心轨迹瀑布图、测点趋势图分析等。在振动数据多指标提取层面，除常规振动有效值、峭度等指标，根据多年经验计算峭度密度、冲击能量比、综合指标等针对性振动指标，用于动设备早中期损伤的监测^[2]。同时，也使用机器学习、深度学习的分析方法，通过寻找数据的规律来实现故障诊断。实行多样化报警体系：包括常规的有效值超限报警，报警算法还包含趋势报警、综合报警指标等多类型振动数据报警算法，更完善的监测设备运行异常。通过业务与平台系统实时对接、业务模型实时回溯调整，形成了主动预测、结果研判，实现智能算法设备报错，设备残余寿命计算等。

通过一系列技术创新，建立以故障预测和健康管理为核心的设备智能运维系统。

4　代表性及推广价值

基于AIOT的钢铁行业棒线材设备数字孪生运维系统以生产设备全生命周期为主线，运用云、大、物、智、5G、数字孪生等关键技术聚焦设备管理、生产运营等关键场景，构建全数字、全可视化、全智能的数字孪生体系，为钢铁行业用户提供设备管维采一站式服务模式。

棒线材设备数字孪生运维系统利用工业元宇宙“云-边-端”核心技术底座，通过AI实现现实场景与虚拟场景的实时交互与映射，对现场数据进行及时展示，报警，预判设备与物料的残余寿命，通过大数据云计算提供对应行业的具体解决方案。本系统基于生产设备运行状态数据的采集、汇聚、分析以及数据可视化呈现，优化提升设备管理能效，使用先进成熟的自主研发系统为客户提供生产可视化移动管理服务。系统聚焦生产设备运行管理和工厂数字化转型升级，以“产线级”和“设备级”数字孪生3D可视化的仿真方式呈现，对各类设备风险进行预警，提高生产设备综合运行效率。在数字孪生运维系统的“设备级”数字孪生中，内部结构健康状况清晰可见，便于判别设备缺陷，监控和掌握设备状况，助力设备预测性维护策略实施，有效地减少非计划停机、降低维修费用、减少库存资金占用，提高生产线运行效率和辅助管理决策，助力企业数字化转型。

本系统通过实时采集设备运行过程中的振动、温度、油液杂质、电流、转速等数据，建立多维度的数据分析与优化功能，以数据和信息分析进行有效的判断和决策，揭示缺陷（故障）的原因、程度、部位，准确预测出设备隐患，为设备的在线调理、停机检修提供科学依据，实现提升生产设备使用效率，同时有效避免恶性事故发生的目的，科技成果总体上达到国际先进水平。

目前，棒线材设备数字孪生运维系统已在湖南华菱湘潭钢铁有限公司、宝钢股份武汉钢铁有限公司、广西盛隆冶金有限公司、日照钢铁控股集团有限公司等十余家单位推广应用。实践证明，棒线材设备数字孪生运维系统可根据设备运行状态变化和业务需求，通过数据分析达到识别故障来源，确定故障程度的目的，及早安排人和料消除设备缺陷，提高生产线运行效率和辅助管理决策，助力企业数字化转型。

面向智慧钢铁的棒线材设备数字孪生运维系统已逐步成为企业数字化转型升级的重要引擎，不仅赋予了智能制造新的内涵，而且通过数字孪生生产线的标杆示范作用，为推进行业可持续发展和打造智慧钢铁注入了新动能，为智能工厂建设、工业产业结构调整、新旧动能转换不断开展前沿探索^[3]。

设备数字孪生运维系统可通过标准化产品模式推广，在石油石化、电力、水泥等行业实现落地应用。

参考文献：

[1] 陈磊. 棒线材设备数字孪生运维系统研究与实践[J]. 自动化博览, 2023, 40 (09) : 58 - 62.

[2] 陈磊, 刘伟, 袁君奇. 基于数字孪生软件的设备预测性维护技术研究[J]. 新型工业化, 2023, 13 (09) : 70 - 78.

[3] 陈磊, 高江明, 刘星光, 等. 面向智慧钢铁的设备智能运维系统建设研究[J]. 新型工业化, 2023, 13 (12) : 96 - 107.

摘自《自动化博览》2024年8月刊