轧线智能诊断系统的研究与应用

何 威

（河钢集团承钢公司自动化中心，河北 承德 067000）

在故障的智能诊断方面，原有简单且不全面的报警和故障信息已经不能够起到快速故障处理和预知维护的要求。智能诊断系统主要是依赖于原有设计方使用的画面报警及故障进行完善和处理，通过报警和故障信息去辅助处理故障。

1 总体思路

以智能设备（PLC及传动装置）为手段，去完成设备运行情况的记录、分析和检查。提前发现设备运行状态的异常并提前进行维护。对于重要的现场检测元件，在改善其运行环境、优化检测结构的同时，采取智能替代的方式。在故障发生时启动替代程序，通过程序的运算结果来替代检测信号，并同时发出报警信息提示，在能够正常生产的情况下对检测元件进行更换，修复后切换回正常状态。通过理论知识研究电机运转模型，研发出全新的电机诊断信息，标准化现有报警及故障信息。填补原有报警及故障信息的缺失，并增加逻辑判断功能。

2 技术方案

2.1 直流主电机励磁偏差智能诊断

在控制他励直流电动机调速的传动控制装置中，一般采用速度和电流双闭环控制系统，控制装置提供的报警和故障诊断技术大多数是针对控制系统本身的，还没有利用控制系统的调节性能的变化，进一步开发针对电动机的故障诊断和趋势化管理的控制技术。

通过研究：电机励磁电流控制来自电动势调节器，电动势调节器比较反电势的给定值和实际值，产生励磁电流调节器的给定值。从而进行与反电势有关的弱磁调节。正常情况下，在励磁电流的闭环控制系统，励磁实际电流非常稳定，仅在电机负载突变时有轻微和短时的波动。如果他励直流电机内部的励磁绕组，电枢回路的补偿绕组、整流子和电枢绕组发生故障，将会引起电动机内部的磁场发生变化，破坏了电机的磁路平衡，引起励磁绕组的参数特别是电感量的变化，被控对象的数学模型的改变会造成励磁调节器的调节特性发生变化，实际励磁电流波动，或者剧烈变化。

智能诊断技术方案是。

（1）从直流传动（6RA70）系统上采集励磁电流给定值、励磁电流实际值和励磁电压信号，并利用励磁电流给定和实际值计算出励磁电流的偏差信号。首先通过对励磁电流进行波动、过励和欠励判断，然后针对励磁电流波动持续时间和幅值大小进行电动机预报和故障诊断。

（2）利用采集的励磁电压信号进行记录，抓取励磁电压信号的波动值，从而通过励磁电压反推直流电动机励磁回路电阻及温升，从而实现电动机励磁部分的预报和故障诊断。

（3）通过服务器和人机界面里的趋势曲线和事件记录实现设备的运行情况记录和及故障报警信息。

2.2 主电机速差智能诊断系统

主电机多种故障可以引发速度差，如堵转、脉冲编码器损坏（缺波头）、直流主电机环火等，按照传动装置自身诊断只有过电流故障、堵转、编码器故障，按照传动装置自身诊断故障报出并不准确，例如编码器故障就可能报出电流故障、堵转、编码器故障任意一种，并且故障没有提前诊断，出现故障直接跳车废钢。

通过对以往故障进行分析，确定此类故障均有显著特征，即速度差（给定速度和实际速度反馈直接差值过大），按照以往经验，编码器损坏或波形不好、直流主电机整流子打火等故障均存在一定恶化过过程。

经研究通过在传动装置内部的计算，将单位时间内速度差值计入报警系统，通过轧机跟踪计算忽略咬钢和抛钢时的瞬间升速和降速，并通过反复试验设定相应的报警阈值。通过此智能诊断方法，可提前抓取编码器故障和直流电机整流子打火问题的初期表现，通过及时检查分析和处理，避免事故扩大化。

2.3 现场检测元件优化及智能诊断系统

热金属检测器和接近开关是现场必备的重要定位用检测元件。相对于其他检测元件来说损坏率较高。主要原因为现场环境因素（水、蒸汽、尘土）。

（1）热金属检测器和活套扫描器防护升级：该类设备都是通过镜头采光来检测现热金属位置，检测元件要求的使用环境较高。在对现场检测元件制作防护罩的同时，每个检测元件上线前都要将外壳拆下，用密封胶对于螺丝孔，外壳能能够进水进尘土的地方进行密封，杜绝检测元件内部被水、整齐和尘土污染，大大提高使用寿命，降低该类维护成本70%左右。

（2）接近开关防护和安装方式优化：对于接近开关，除了优化安装位置，和密封外，再一些环境恶劣的地方还采用钢丝绳小辫方式对接近开关进行替代，该项目已经在公司TPM评为优秀创意。

（3）热金属检测器的智能诊断：热金属检测主要被用作轧制过程中的轧件定位。广泛用于轧线跟踪定位和飞剪跟踪定位上，如果热金属检测器出现问题，直接导致轧制调节失控或飞剪剪切不准或不剪切而乱钢。通过研究，按照轧机速度计算模型，来模拟替换热检的亮灭。测量热金属检测器与上游机架之间的距离，通过热检上游机架咬钢信号作为门槛，利用上游机架速度来定位轧件头部，具体计算公式为：

热金属检测器与上游机架间距为L2

通过从而保证轧件能够顺利通过而不造成乱钢。当替换程序起作用时同时发出报警信息提示维护人员热金属检测器损坏，并及时进行更换。

2.4 太网环、PROFIBUS-DP网运行状态智能诊断系统

由于网络故障具有虚拟化的信号传输和故障定位难等特点。

（1）网络故障影响范围大，经常由于一个点的原因影响全局，尤其轧钢区域，一个小故障将会造成整个生产系统的停滞。网络故障经常表现为闪断，又瞬间恢复，造成了较大规模的事故却无法做到故障点的有效监控。

（2）对于工业以太网环网结构，由于网络中一点断开后，可以瞬间产生回送(loop-back)，不易引起注意，造成故障积累。

（3）信号质量无法量化，光靠平时外观性的点检手段根本无法实现预维护，故障点不好判断，只能依照表面现象凭借经验处理，造成故障处理经常走弯路，延长故障处理时间。

（4）引发故障的原因多种多样，网络电缆接头的氧化，接地系统是否完善，多方面的信号干扰等原因，造成故障发生比较频繁。

技术方案。

（1）工业以太网的可视化系统，使虚拟的网络使用环境通过可视化的界面来实现实时监控，信号报警，网络配置，并能够监控网络信号的质量，实现预知维护。

（2）通过PROFIBUS-DP网络测试仪完成网络信号强度及拓扑结构的可视化，能够直观的读取网络信号强度，通过研究和实验总结出导致网络信号低的原因，通过周期性的测试完成PROFIBUS-DP网络的改造。

2.5 主传动系统绝缘及漏水诊断

主传动接地故障时有发生，不管是电缆或电机自身绝缘下降、背包冷却器漏水、还是外界有水源喷淋，都有可能造成装置本身报出接地故障导致停机、全线废钢。通过对主传动系统增加绝缘监察仪，监控每台电机的绝缘情况，在电机绝缘下降、漏水被水喷淋的初期就可提前检测并在画面中形成报警信息，提示操作人员及时停车通知维护人员进行检查。

2.6 重点设备趋势记录完善和标准化

原有的自动化系统采集的报警及故障信息、过程趋势记录过于简单，不能满足现场实际情况的需要或故障的分析。通过对系统报警及故障信息的统计，结合以往故障情况，将报警及故障信息进行完善和补充，并统一标准化报警和故障信息，取消以往五花八门的报警程序及报警值；对过程趋势记录的统计和分析，补全趋势记录的同时，将趋势记录按照采集等级要求分为高分辨率和低分辨率两种，高分辨率的趋势利用PDA（高速数据采集系统，固定点授权）采集，低分辨率的趋势采用WINCC趋势系统采集，这样减少了PDA的无用的采集点数，相应的增加故障判断和预警的高速采集数据。

3 结语

智能诊断从以往重点故障入手，研发、实验、推广同步进行，在实验的同时不断的进行功能的完善。在各轧钢系统生产线广泛使用，使用面积大，使用效果良好 。在没有任何的新增设备投入的前提下，打破原有诊断模式，通过技术人员的专业知识自主研发智能诊断模型，挖掘和拓展原有的设备不具备的诊断功能，提高的设备的稳定性和故障处理效率。