基于热轧带钢生产的智能设备监控系统研究与应用

摘要

热轧带钢是钢铁工业的核心产品之一，其生产过程涉及加热炉、粗轧机、精轧机、卷取机等多台高复杂度设备，传统依赖人工巡检的设备监控模式存在故障预警滞后、数据利用率低、维护成本高等问题。为解决上述行业痛点，文章设计并研发了一套基于感知、传输、计算、应用相融合的智能设备监控系统。系统通过多类型传感器采集设备温度、振动、转速等关键参数，基于边缘计算与5G工业网络实现数据实时传输，结合机器学习算法构建故障预警模型，并通过可视化平台实现设备状态实时监控与智能决策支持。该系统在某钢铁企业1780mm热轧生产线应用后，设备故障预警准确率显著提升，平均故障修复时间大幅缩短，有效提升了热轧带钢生产的连续性与经济性，为钢铁行业设备智能化管理提供了可推广的实践方案。