摘要：在现代金属冶炼工业中，面临生产环境恶劣、设备运转负荷大、持续时间长等问题，如果不对整个工艺系统进行实时监控和故障诊断，将会造成非常严重的后果。因此，应针对冶金过程中的关键工艺参数、主要设备和装置的故障模式及趋势进行分析，开发适用于金属冶炼行业的智能监控与故障诊断系统。文章提出基于智能系统的冶金生产全过程智能监控和故障诊断系统，通过对不同类型、不同层次的数据进行综合集成，快速准确地识别影响生产过程的各种异常状态，并提供相应的处理方案，从而提高冶金过程的控制水平和可靠性，减少能耗，降低成本，增强竞争力。
关键词：金属冶炼工业,智能监控,故障诊断系统
冶金工业是国民经济的基础产业，也是国家经济发展水平的重要标志。当前，中国已成为世界上最大的冶金产品生产国和消费国之一，同时也是全球最大的金属冶炼原料进口国和第二大生产国。在粗钢产量方面，中国已连续多年稳居世界第一位，但从品种结构来看，高附加值、低能耗的大型合金钢比例较低，而以不锈钢为主的特殊钢比例偏高。据统计，目前国内60%左右的钢铁生产企业仍采用传统工艺，面临着严重节能减排问题，2015年能源消耗占全国工业总能耗的25.4%，单位工业增加值能耗远高于发达国家平均水平。现代冶金工业由于具有流程长、设备多、工况复杂、安全风险大、污染排放高等特点，使得整个生产过程高度依赖于自动控制技术。然而，受运行环境条件恶劣、生产负荷波动剧烈、人员操作失误等多种因素影响，导致生产故障频发、设备效率下降、能源浪费严重，严重制约了企业效益的提高。因此，如何对冶金生产过程进行有效地监控、预测和诊断就成为一项迫切需要解决的关键课题。
1现代金属冶炼工业中监控工作的现状
1.1传统模式的不足
首先，覆盖面较小，存在较多的盲区。设置的监控点无法全面覆盖金属冶炼生产过程，在主要道路和危险源以及配电室等方面均存在空白区。其次，监控图像质量较低。在传统监控过程中主要是利用模拟信号，整体监控视野较小，不利于保障图像的像素，一些监控产品已经老化、过时，不利于实现智能化功能，因此限制了监控作用。再次，监控智能化较低。不同车间设置的监控设备没有联通网络，缺乏智能化终端，不利于整合共享监控资源，影响生产服务水平的提升[1]。最后，在传统监控过程中，监控人员发挥着重要的作用，需要监控人员实时观察监控平台，这种工作方法具有落后性，要求监控人员具备高度责任心，不利于紧密结合人防和技防。
1.2智能监控的特点
人工智能不断发展，实现行业智能化属于重要的发展趋势，智能监控也逐渐升级，不断优化高级视频智能分析功能。使视频监控系统的智能化水平得以提升，可以节省监控工作的资金投入量，同时可以充分发挥出视频资源的作用，推动整个行业的发展。
近些年快速发展智能监控行业，进一步细化了监控产业的分工，主要包括以下特点：首先，不断发展芯片技术，进一步改进了嵌入式系统运算水平和智能视频分析算法，在各类前端设备中嵌入视频分析模块，有利于推动智能化监控发展。其次，利用智能分析技术可以代替人力分析，当前在智能分析过程中广泛利用诊断类智能分析和识别类智能分析等，并且在交通和安防以及电力等行业中广泛利用[2]。再次，不断推出各类新型的智能视频监控设备，进一步优化了硬件环境，有利于大规模地利用智能视频监控。不同智能视频监控设备的对比，如表1所示。
随着计算机网络和通信技术的飞速发展，智能技术、现代检测技术、先进控制理论及仿真技术等得到迅速发展，为实现冶金过程全过程的智能监控和故障诊断奠定了坚实的技术基础。特别是近年来，基于专家经验知识的故障诊断系统被广泛应用于金属冶炼生产的各个领域。但该系统只能针对特定的故障模式进行诊断，无法处理大量非故障模式的异常状态。为此，文章旨在研究基于智能专家系统的冶金生产全过程智能监控和故障诊断系统，其核心内容包括：①建立冶金装备特征参数库；②建立冶金装备健康状态知识库；③构建冶金装备故障诊断推理模型；④设计并实现冶金装备智能监控与故障诊断系统原型系统。通过上述研究，可以进一步提高冶金装备运行可靠性和安全性，降低能耗、减少成本、提高竞争力，从而推动金属冶炼行业向绿色、低碳方向发展。
2系统开发目标、原则以及建设思路
2.1目标
根据金属冶炼过程工艺复杂、生产连续性强和运行工况恶劣等特点，以及冶金企业设备多而分散的现状，本系统采用集中式结构。以大型的、具备一定规模的冶金工厂为目标对象，对其关键设备和主要工艺系统进行监测，并将所有相关信息进行集成分析，及时发现异常情况并提供报警信息，确保生产过程的安全稳定运行[3]。系统在满足以下要求的基础上，使系统达到良好的应用效果：①能够快速诊断出设备的故障状态，实现故障报警功能；②系统具有良好的可扩展性，可以适应不同冶金企业的规模和具体条件；③系统应能显示设备的运行状态及相关参数，便于操作人员查看；④系统具有良好的人机界面，并通过各种形式的告警、语音提示和文字提示来及时提醒用户采取相应的措施；⑤各子系统之间相互独立，不会因为一个系统的故障而影响到其他子系统的正常工作；⑥除了针对具体设备提供故障诊断服务外，还应能够提供生产统计报表，用于辅助生产管理。
2.2原则
由于工业控制系统的开放性，应遵循“三个统一”原则，即统一网络平台、统一通信协议、统一数据标准。同时，还要坚持“五个结合”原则，即软件与硬件相结合，软件与工程实践相结合，软件与人相结合，软件与知识相结合，软件与系统相结合。
2.3建设思路
在目标定位阶段，通过建设全长的监控系统，可以保证前端视频设备对全区域进行覆盖，并且利用后端服务器实现智能分析，及时对事件现场进行定位，精准地判断异常问题，及时向上级领导上传异常情况，为决策的制定提供参考，为智能制造的发展奠定技术基础，不仅可以减少工作失误，还可以使整体工作效率得以提升，保障生产过程的安全性。
在系统设计过程中，可以根据原有可视化监控系统，合理引入现代化视频监控技术和智能视频分析技术等，对于监控点位进行合理调整和新增，构建不同的智能化应用平台，实现视频探头的数字高清，推动硬件系统向集约化和高端化方向发展[4]。
在系统布局过程中，需要利用网格化管理模式合理布局监控点位，解释区域面积、结构以及监控密度等因素，根据各责任区域划分形成不同的独立块体，块体之间利用监控点紧密连接，在最大程度上监控盲区。
在平台应用过程中，需要完善监控管理中心，对于数据库和管理界面以及不同业务流程等等进行统一，通过对各类图像资源进行整合，有利于高效地管理各类视频信息，有利于跨区域地共享视频监控资源，根据网络和APP等向领导和各部门等提供资源，有利于进一步优化决策流程和业务流程等。
3总体方案设计
在本系统中，硬件部分主要包括以下方面：①数据采集。通过传感器等设备将现场的运行参数或工况信息转化为可被计算机处理的数据，并把这些数据进行传输和存储[5]；②数据库。包括各种监测信息、历史数据及其他相关信息等，实现对数据的分类管理和查询分析；③通信网络。利用有线或无线方式，实现与上位机的通讯。
软件部分分为三个层次：①底层应用程序。该层负责获取传感器信号，进行数据处理，将处理结果反馈给上层应用程序，完成整个系统的基本功能；②中间件。利用中间件技术，将各个独立的子系统集成在一起，同时提供统一接口，使系统各模块之间能够有效地协作工作；③高层应用程序。提供友好的人机界面，建立基于数据库的专家系统，根据收集到的诊断信息，自动生成诊断报告，供用户使用。
其中，上半部分为硬件层，下半部分为软件层。在软件层中，第一层是数据库层，其主要功能是实现各类信息的存储和访问；第二层是中间件层，它由各种中间件组成，如消息队列、事件驱动、日志管理等，用于实现数据的分发、传送、同步、监控等功能；第三层是业务逻辑层，主要包括数据预处理、故障检测和诊断、报警信息的展示等；第四层是人机交互层，提供友好的人机界面，以方便用户对系统进行操作和管理。
在硬件层中，由于采集到的原始数据通常会存在很多噪声，因此需要对数据进行预处理，剔除一些干扰项，提高数据质量，然后再送入数据库中进行进一步的处理和分析。具体的处理方法有很多种，例如，对于振动信号，可采用小波变换、希尔伯特黄变换、自适应滤波器等方法进行降噪处理；而对于温度、压力、流量等连续量，则可以直接作为输入，送入数据库进行处理[6]。此外，还需要考虑系统各部分之间的互联问题，以及不同网络之间的互联互通问题，以保证系统的可靠性和稳定性。
4关键技术研究及难点分析
4.1智能诊断
对于传统的检测设备，其缺陷是只能对工艺中某个环节发生故障时才能进行检测，而不能做到实时检测；另外，由于设备本身存在固有的局限性，导致一些重要参数（如温度、压力等）无法直接测量，因此需要采用智能算法来解决这些问题。
4.2数据集成
在工业生产中，各种类型的数据都有可能存在于现场采集点，但这些数据具有不同的时间特性和空间特性，如果只将数据集中起来就会带来巨大的困难。同时，随着系统规模的不断扩大，数据量也急剧增加，这对数据管理提出了很高要求[7]。此外，要确保数据的准确性和完整性，避免人为因素对系统的干扰。
4.3专家知识挖掘
如何准确、快速地从大量复杂的信息中提取出有用信息，并结合专家知识作出判断，是故障诊断系统中的一个关键技术。
4.4模型建立
模型的建立涉及数据收集与处理、规则库构建、知识库构建、推理策略设计、优化及评价等诸多方面。在实际应用过程中，还需考虑到各种不确定性因素对模型的影响，如非线性、动态变化、多目标性等。
4.5实时优化
当系统运行时，如果出现异常情况，则需要立即采取相应的措施。因此，必须对系统进行实时优化，以便及时调整工作状态，以保证整个系统的稳定运行。
5智能监控与故障诊断系统的应用
5.1前端智能设备的选用
金属冶炼工作比较复杂，增加了生产管理难度，因此对于监控和故障诊断工作提出了多元化的需求。因此需要合理选择前端智能设备，这直接影响到整体系统使用效果，因此需要严格选择智能化设备的型号。
前端设备要具备自动识别和报警等功能，如果在工作现场发生异常问题，要求前端设备可以及时通知工作人员，以此降低工作人员的压力，优化整体监控效果。前端设备还要具备智能分析作用，可以精准地识别复杂目标，避免过度依赖监控人员。前端设备还要具备高超的捕捉能力，可以在大范围捕捉监控场景，在最大程度上减少监控盲区。
5.2后台智能数据存储和分析
现代金属冶炼工业中的智能监控与故障诊断系统的云存储主要包括管理节点和存储节点两部分，利用管理服务器统一管理系统内部需要的元数据信息，管理节点负责均衡集群负载，同时需要发挥出失败替换的作用[8]。利用视频云存储系统可以构建资源池，负责存储海量的数据，物理硬盘不会限制容量分配，可以先行在线扩容存储容量。
5.3综合安防智能管理平台的应用
利用这一平台，可结合实际情况对监控点位进行合理调整和新增，同时可以综合存储和应用以及管理等方面的功能。该平台包括控制部分和显示部分以及存储部分等，在门禁和智能交通以及智能消防等方面推广应用。例如，利用人脸识别门禁系统，在前端利用摄像机智能化抓拍进出厂区的人员，随后向服务器上传人脸，经过身份核验之后实现顺利进出。利用智能交通系统，有利于及时发现车辆违章行为，并且向管理人员推送相关信息，有利于高效监测和识别违章的车辆。
6结束语
综上所述，文章研究采用了一系列先进技术和方法，例如，故障特征提取、数据融合及知识表达、专家推理、系统集成等，搭建了智能监控和故障诊断系统，为钢铁企业提供可靠的生产监控、诊断平台。经过研发，完成了对智能监控与故障诊断系统的总体设计方案，并建成了原型系统。该系统成功应用于国内某大型钢铁联合企业，取得了良好的效果。
参考文献
［1］范侠.吊钩可视化监控系统在冶金桥式起重机中的应用［J］.冶金与材料，2024，44（3）：52-54.
［2］于彩文.冶金设备的智能化监控与远程操作技术应用［J］.冶金与材料，2024，44（1）：85-87.
［3］郑丽欧.基于PLC的冶金智能监控系统设计研究［J］.有色金属（冶炼部分），2024（2）：154.
［4］刘汪成.冶金企业自动化控制系统的远程监控与维护［J］.冶金与材料，2023，43（11）：145-147.
［5］夏烈.机电设备自动化监控技术在冶金机械制造业中的应用［J］.有色金属工程，2023，13（10）：150.
［6］金进卫，孙雨辰，娄霄翔.钢铁企业冶金机械中能源设备集中监控设计［J］.冶金与材料，2023，43（8）：70-72.
［7］张亚军，杨文博，张利平.冶金钢铁企业能源设备集中监控系统技术及应用［J］.工业仪表与自动化装置，2022（4）：95-98.
［8］王宜利.基于PLC的冶金高炉生产监控系统研究［J］.世界有色金属，2020（21）：6-7.
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/ligonglunwen/80313.html
