基于数字化监控的120t转炉设备故障预测与维护优化

摘要

针对120t转炉故障频发、维护成本高的问题，依托镭目自动炼钢系统数据采集能力，构建故障预测与维护优化方案。整合系统温度、压力等运行参数，结合新增的氧枪振动、炉壳应变等传感数据，建立核心部件故障特征库，采用深度学习构建健康状态评估模型，实现故障提前10.7小时预警，准确率94.3%。现场验证表明，系统使月均非计划停机从9.2次降至2.4次，维护成本降23.6%，设备综合效率从79.3%升至91.8%，为大型冶金装备智能化运维提供了有效技术路径。