人工智能应用于棒线材生产线的有关设想

回士旭， 刘志国， 李海斌， 任根柱

（盐城市联鑫钢铁有限公司， 江苏 盐城 224100）

进入十四五时期，距离中国制造2025 仅剩4 年时间，钢铁行业智能化改造任重道远，盐城市联鑫钢铁有限公司十分注重智能化发展。盐城市联鑫钢铁有限公司现有三条棒材生产线和一条棒线复合生产线，已经推广支数智能统计，MES 产供销一体化系统也将马上上线运营。盐城市联鑫钢铁有限公司在十四五期间还将对部分设备进行改造升级，引入更多、更先进的智能控制系统，朝着智能制造方向发展。

1 加热炉智能燃烧控制技术

在原加热炉系统的基础上，增加智能优化燃烧控制系统，通过增加残氧分析仪、CO 检测分析仪、燃烧热值仪及相应的软件计算，输入相应的品种工艺方案，形成智能加热模型，实现介质与空气的自动调节，高效控制炉温，提高钢坯的加热效果。具体通过煤气分支总管压力控制系统，达到煤气分支总管压力稳定。通过实现煤气流量与炉温的串级控制、煤气流量与空气流量的比值控制，实现燃烧系统的自动控制，确保加热炉可以长期稳定运行。通过热值补偿系统，对阀门开度进行有效补偿。通过残氧控制，确定实时最优空燃比，使系统始终运行在最佳燃烧区，在提高加热炉的加热效率的同时减少氧化烧损，达到节能降耗的目的。模型中还应该考虑轧机因为各种原因的停机对加热制度的调整方案，比如检修、故障处理等生产暂停以及介质质量的波动（发生量、产生量、热值）等。通过采用加热炉智能燃烧控制技术一方面可以提高钢坯加热效果，进而保证轧后成品的质量。另一方面以最佳的方式提供原料介质气体，提高燃料利用率，降低能耗，符合当前碳达峰、与碳中和背景。

2 智能级联调

速度级联控制是现代棒线轧机控制系统的重要组成部分，由于轧机间间距小，连续轧制，速度快，要求控制系统精度高、稳定性好、调节快、自适应功能强。通过控制微张力和活套，可以实现上述要求。通过元件检测值与设定值比较，针对数值偏差，通过级联调来控制上游机架的速度，达到调节张力和活套高度[1]。

良好的速度级联调离不开各检测元件的精度和正常工作状态。同时先进的系统是保证联调效果的根本保证。完美的配合工艺要求，一方面实现起套预警，降低起套堆钢事故率。另一方面实现良好的堆拉关系，确保轧件尺寸精度和内在质量[2]。

3 智能冷却模式

随着棒线材用途越来越广泛，棒线材的品种研发越来越迅速，特别的性能指标要求在工艺执行方面也提出了更高的要求，在线水冷、线材的斯太尔摩冷却等方面的要求也更加差异化。特定地指出某段水冷段、风冷段的冷却强度不能够很好地控制材料的冷却过程，造成性能波动范围偏大。放眼未来，随着智能化的不断普及，智能冷却模式应该可以发挥更大作用。

首先水冷段、风冷段应该配备温度检测元件、水温仪表、水流量仪表，进而通过智能冷却系统生成轧件温度图像，通过元件检测值与设定值比较，针对数值偏差智能微调水量、水压、风机风量、风机开启台数、水冷段开启状态、保温罩开闭状态，最终目的是保证轧件的冷却效果，从而获得稳定的内部组织和产品性能。

4 智能表面质量检查

为应对市场对钢材表面质量要求越来越高的挑战，涡流探伤、光学摄像原理都开始尝试用在线棒材表面质量检测系统。利用对线棒材表面实施无间断地高速连续拍摄，经专用软件处理后实时判断线棒材表面的缺陷，具有检测能力强、信息丰富等特点，使用效果良好。

智能表面质量检查效率高、精度高，值得各线棒材企业尝试。同时智能表面质量检查系统也需要根据生产实践中暴露出来的问题继续发展完善，让企业放心使用。

5 大数据的采集与应用

大数据的采集与应用同样是棒线材智能发展的重要组成部分，它同样影响着棒线材整体质量水平。大数据的采集与应用并不是新鲜事物，多年以来，大数据的采集与应用在各类产线上普遍推广。

用户对过程控制、尺寸控制以及成材率控制精度不断提高要求，特别是在大数据技术广泛应用及“中国制造2025”的大背景下，棒线材生产向智能制造方向转型升级已成必经之路。基于大数据思想和技术，建立棒线材生产过程海量数据收集和管理系统，对其中蕴含的重要信息进行挖掘研究，开发了基于大数据分析的高精细棒线材轧制控制系统，对轧制工艺优化和开发绿色低碳产品均具有重要的现实意义。

棒线材孔型设计是棒线材轧制的一项极其重要的工作，直接影响着成品质量、轧机生产能力、产品成本、劳动条件和劳动强度。孔型一般由设计人员根据孔型计算公式结合经验进行设计。随着大数据推广，可以利用计算机辅助孔型设计软件进行设计。孔型设计过程中，计算内容是否正确，直接影响到孔型设计的成功与轧制过程的稳定，因此，根据工艺装备水平及生产目标要求，进行正确的孔型设计计算工作就显得十分重要。通过大数据采集和有关软件的使用，可以提高孔型设计的效率与计算精度。

精密点检系统的应用可以提高点检效率，间接提高轧机作业率、提高轧制工艺稳定性、提高产品质量。在轧线精轧机等设备上安装监测点，对设备的振动、温度等数据进行不间断记录，实现在线监测，对设备的振动、温度、压力、流量、电流、电压等信号进行提取，即可实现“全面监控、分析总结和不断改善”的信息化管理。测点还可以对部分正常生产时人工无法点检到的部位进行覆盖，不仅可以提高点检工作效率，也让点检工作更加全面，收集的数据也更加可靠。测点的监测数据通过采集盒汇总到服务器，服务器用于存放在线监测站发回的设备状态数据。工作人员可通过显示屏上的实时数据了解受监测机组的实时运行状态设备状况跟踪，同时也可以对故障信息进行跟踪管理，通过更加合理的预防性和预测性维护，减少设备故障的可能性，延长设备的使用寿命。精密点检系统还可以实现智能监测与远程诊断的功能，根据设备结构和运行工况预设报警值，一旦设备运行异常，系统将启动智能报警，工作人员可远程对数据进行精密分析，出具设备诊断结论以及检修建议，为现场提供针对性的检修指导建议。

6 小型智能装置的应用

此外，如智能上料、支数自动检测、智能入库与智能出库、智能检验（自动拉伸试验机）、智能喷标（自动打标、自动挂牌、贴标与取样机器人）等小型智能装置的应用都可以在轧线的各个部位提高生产效率、产品质量等。

7 展望

智能制造是中国制造2025 的主要发展方向。当前以人工智能、5G、云计算、大数据等为代表的信息通信技术迅猛发展，一些标杆钢企已经进行了数智化转型的积极探索，但是目前线棒材产线的智能化发展相对于板材进步较慢[3]。不过智能制造技术有其共通特点，板材智能化生产技术成熟后，可以有针对性的嫁接到棒线材产线上来，比如冷轧板的智能表检，经过工程师们的优化设计，完全可以借助其设计思路，设计线棒材的智能表面判定系统。

8 结语

钢铁行业是典型的流程工业。目前钢铁行业的自动化、信息化发展已具有良好的基础，在行业绿色化转型的过程中跃上智能化台阶，钢铁行业技术发展和进步将如虎添翼，目标是建立真正达到工业4.0 水平。生产的管理、质量、效率都提高到一个前所未有的智能化水平，线棒材产线智能化发展已经迈出很大一步，但尚未达成一体化智能制造的目标，相信随着各产线的共同努力，线棒材智能生产化终将实现。