智能化滚筒法钢渣处理系统研究.pdf

第 3 期智能化滚筒法钢渣处理系统研究刘帅（上海宝钢节能环保技术有限公司，上海201900）冶 金 与 材 料Metallurgy and materials第 44 卷 第 3 期2024 年 3 月Vol.44 No.3Mar.2024摘要：文章通过研究滚筒法钢渣处理系统的智能化，以此实现系统装备由机械化、基础自动化向智能化转变。通过三维设计数字建模，将系统装备数字化，实现数据的采集；开发设备健康模块，实现设备及整个系统的远程诊断；通过数据积累、模型计算、自学习系统实现分区无人化操作；再根据生产工艺模型进行分区的整合，进而实现系统智能化运行。随着通讯技术、互联网技术、大数据分析技术的持续发展和成熟，滚筒法钢渣处理智能化已可实现。文章对智能化滚筒法钢渣处理系统的研究，进一步突出了滚筒法渣处理系统在环保、智慧方面的优势，有利于钢渣处理技术的进步。关键词：滚筒系统智能化；数字化设计；设备健康模块；无人化操作作者简介：刘帅（1987），男，江苏泗阳人，主要研究方向：冶金行业钢渣处理。钢渣一次处理技术有热泼法、池式热闷法、有压热闷法和滚筒法等。其中热泼法、池式热闷法为传统的渣处理工艺，均是通过行车倒渣，再通过工程机械出渣，大部分依靠人工操作，机械化自动化水平低。而滚筒法是目前较为先进的钢渣一次处理工艺，滚筒法工艺操作流程短，只需人工操作行车上料、人工扒渣，随后的渣处理过程均在生产线内自动流转，整个生产线通过HMI 远程控制。但其中行车上料、人工扒渣这两个环节均需依赖操作人员，通过其肉眼识别、判断来料原始状况，进而凭借个人经验，手动或者遥控控制行车、渣罐倾翻装置、扒渣机等装备的作业等。该操作对人员工作技能要求较高，尽管已通过工业电视监控叠加遥控控制，可以将操作人员从高温、多尘、强噪的作业环境中解放出来，但还是无法消除和避免因操作人员失误带来的设备损坏或者人员伤害咱1暂。滚筒法的生产作业采用人工+HMI 的操作，通过加装摄像系统，在中控室实现了远程操作与控制，达到了基础自动化生产的水平。但若以智能化生产为目标，受渣型和渣量的不确定性导致的智能扒渣不成熟、行车起吊和倾倒熔融渣无实例、设备信息数据不完备等因素影响，滚筒法渣处理系统的智能化还有一段距离。文章以实现滚筒法钢渣处理智能化为目的，根据实际的应用场景展开分析研究，提出滚筒法智能化应该包括以下方面：数字化设计、车间物流无人化系统、智能化进渣和系统健康管理。1数字化设计滚筒渣处理系统中的核心设备是滚筒，其他设施的设计均随其调整，因此实现滚筒的参数化设计是系统数字化设计的技术关键。钢渣成分、性质、体量等决定滚筒的基本结构和尺寸。为此，在钢渣处理需求分析基础上，将滚筒主体结构分解为传动、支撑、本体等模块，开发个性化模块设计计算程序，通过三维建模平台自动调用进行模块自动生成，然后进行模块装配，形成具有定制化特点的滚筒体。再在 CAE（计算机辅助工程）分析支持下优化装置设计，形成符合要求的数字化滚筒。在完成滚筒数字化设计基础上，基于现有模块化设计计算方法，分别设计倾翻装置、扒渣机装置、组合输送机装置等系统各组成模块，最终装配形成整个系统的数字化模型咱2暂。滚筒渣处理系统数字化设计，主要涵盖三部分内容：工厂设计；单体设备非标设计；关键设备或者结构的有限元分析。有别于传统的二维 CAD 设计，滚筒渣处理系统数字化设计解决方案是以三维设计为核心，并结合产品设计过程的具体需求（如设备、管线空间布局、关键零部件受力校核等）所形成的一套解决方案，它与数字化制造、数字化仿真共同构成了现代制造业的先进数字化研发平台。如图 1、图 2。在滚筒渣处理系统三维建模的基础上，再结合计算机辅助工程进行静态、动态强度分析，以定量分析优化、提高部件的设计质量。通过对滚筒渣处理系统的参数化三维建模，为定制化设计、智能化物流、智能化进渣和系统生命周期管控奠定了模型基础。通过计算机辅助工程分析，掌握了系统各部分的变形和应力状况，减少了试制风险，也为保障系统可靠运行奠定了基础。2车间物流无人化由图 3 可看出，整个车间的物流是以渣罐为中心的物流，主要的运动都是依靠起重机的运动构成的。187冶金与材料第 44 卷起重机要能够实现智慧挂钩脱钩、取罐、放罐、翻罐等功能；进而按车间生产作业需求，利用起重机完成渣罐在渣罐台车、滚筒系统、渣罐固定放置区、渣罐翻罐区的相应动作及智慧流转。根据车间物流要求和功能要求，从车间进出安全管控、渣罐状态定位和行车无人化三个方面进行车间无人化设计。2.1车间进出管控通过在渣处理车间进出口设置电子围栏对进入人员进行分级连锁管理。在车间内设置高清摄像头，对人员非正常空间出入予以警告。在渣罐车、倾翻台架、组合输送装置运行通道周围，以及在滚筒运转空间周围，设置隔离围栏，防止意外进入运行空间。2.2渣罐状态定位通过在渣罐车输送轨道边和轨道端设置激光测距仪和位置开关，获得渣罐车的实际位置，将其传递给渣罐车控制系统和行车控制系统。渣罐车控制系统根据位置信号控制渣罐车减速停车。行车控制系统确认渣罐车已就位后，启动调运程序准备起吊渣罐。在渣罐车上设置有高精度摄像，用以识别渣态图像，根据识别结果决定渣罐吊运去向。当识别为固态大块渣时则将渣罐吊运至人工处理区处理。2.3行车无人化在行车车架上设置摄像头，通过图像识别行车吊钩与渣罐吊耳的位置关系，确认准确钩住且吊升无障碍后起吊。行车按照既定的运行路径向倾翻台架行进。倾翻台架上设置的位移编码器可给出倾翻台架的实时位置，将其发送给行车控制系统后，行车根据该位置信息将渣罐调运至倾翻台架上方。倾翻台架接入口为锥形设计，且其本身有柔性调节机构，可承接吊入的渣罐。行车上设置有称量装置，可确定渣罐是否入位。渣罐入位后连锁紧固机构完成渣罐紧固。当倾翻台架完成钢渣倾倒入滚筒并恢复倾翻零位后（倾翻及进渣在智能化进渣研究内容中实现），行车根据图像识别得到的渣罐内余渣量进行分类处理。最终渣罐车再返回冶炼车间接收下一罐钢渣，至此完成整个车间物流的无人化。3智能化进渣钢渣要进到滚筒装置中，需要根据渣罐中的渣态采取不同的扒渣动作，从而完成进渣过程。因此，进渣作业涉及两个方面：渣态识别和扒渣动作。通常，可将渣罐内的渣态分为四种类型：低粘度渣（堆积 30120mm 厚）、高粘度渣（120mm 厚）、固态大块渣、壁上结壳渣等，不同渣态将对应不同的扒渣动作。通过在工艺平台上架设红外相机和耐高温工业相机进行多视角图像采集，人工远程作业时，操作人员可结合经验判断具体渣态，从而采取相应的扒渣动作。要实现智能化，则需要采用图像识别算法。如图 4 所示是智能化滚筒渣处理系统的工艺布置图。可看出扒渣动作由倾翻装置扒渣机完成，扒渣机（左上角）、滚筒（下部中间）和倾翻装置（右侧）三个核心部件呈三角形布置。倾翻装置上部还固定有摄像器用于采集图像信息，二维图最左侧还设置有监控设备。图 1工厂设计（一）图 2工厂设计（二）1.渣罐台车；2.滚筒系统；3.渣罐固定放置区；4.渣罐翻罐区；5.起重机图 3 车间物流流向图正常作业重罐作业或异常作业188第 3 期利用高温（最高温 1700）红外成像仪、结构光成像仪及渣罐平移、倾翻角度计数器输出的数据在图像处理计算内建立渣罐内渣的流动渣及固态渣的立体位置数据模型；在倾翻控制计算机内建立渣罐平移及倾翻的运动程序；在扒渣机控制计算机内建立扒渣机运动程序。图像处理计算机进行实时处理液体渣模型及固态渣位置模型的计算，计算机根据设定的扒渣策略，自动规划扒渣路径，扒渣机路径发送给运动路径控制系统，路径控制系统控制扒渣各个动作进行自动扒渣；每次每秒倾翻及扒渣结束后图像计算机以每秒 50 次的频率计算渣的最新位置模型，再次给出控制计算机最佳的下个倾翻、扒渣程序，直至铁罐内的渣少于设定的要求。由于存在渣态与倾翻装置倾翻角度，以及与人工操作信息的关联性，在完成渣态类型识别基础上，通过对扒渣作业人工操作的模仿学习，可形成一套相对固定的动作响应策略，再结合在线深度强化学习（PPO）策略，完善操作动作，从而可实现倾翻台架的倾翻动作和扒渣机的扒渣动作的协同控制，最终实现进渣过程的无人化、智能化。4系统健康管理滚筒系统健康管理模块，通过设置在工业现场的边缘网关模块对前述滚筒渣处理过程中的工艺生产关键数据进行信号收集、传送、存储，进而对数据进行处理和分析、提取特征信息，通过故障机理分析和模型处理，实现对滚筒渣处理装置的设备健康状态监测，预测和管理。从而指导和优化滚筒渣处理生产过程，对设备的全生命周期影响深远，在确保设备安全、稳定、可靠运行与保障人身安全的同时，提高劳动生产率，降本增效。滚筒健康管理模块系统，实时精准采集滚筒设备数据，以“工业互联网平台+设备健康管理”的理念进一步打造智能滚筒设备。系统主要管理的对象有风机、电机、能耗、液压站等，每个对象都具有特点，设备用户关注的指标也会有较大差异。例如电机寿命、风机振动、过滤器堵塞情况、液压站温度/压力异常与否等。健康管理系统将对这些对象进行单点特性分析，建立数学模型，配置对应的智能调整策略与机制，避免因设备部件单点损坏影响整体运转。同时，通过系统中的综合报警管理模块，有效建立滚筒设备与运维/管理人员的沟通桥梁，提前预警、科学介入，确保设备健康正常运行。在滚筒渣处理生产现场及工艺设备本体上设置若干传感器或仪表，用于采集现场数据，此数据通过信号电缆或现场总线等方式，最终接入 PLC/DCS 控制站。在控制室配置一台边缘网关模块，其通过工业以太网、交换机与 PLC/DCS 站连接，网关模块内配置有手机通讯卡，借助于手机通讯网络和互联网络，边缘网关与云端服务器连接，现场有价值的数据最终传送至云端数据服务器。云端数据服务器与滚筒渣处理装置健康应用平台通过互联网络建立连接，滚筒渣处理装置配套的远程故障预测、智能诊断和健康管理等应用功能单元集成在健康应用平台上。所有功能可在与互联网连接的手机终端上查看和操作。5结论在 5G 和新一代互联网背景下，滚筒法渣处理技术得到升级，将系统的装备水平由机械化、基础自动化向网络互联、数据流动方面进行升级，通过系统信息化升级、远程监控平台搭建、实施无人化生产车间、探索智能进渣，实现了滚筒法渣处理技术的智能化发展。同时，文章提及的研发方法和成果也可对类似应用提供借鉴和支持。基于传感和图像信息融合的车间物流智能化技术，将可直接应用于各种仓储基地。利用高温（最高温达 1700）红外成像仪、结构光成像仪及渣罐平移、倾翻角度计数器输出的数据在图像处理计算内建立渣罐内流动渣及固态渣的立体位置数据模型；在倾翻控制计算机内建立渣罐平移及倾翻的运动程序；在扒渣机控制计算机内建立扒渣机运动程序。图像处理计算机实时分析液态渣倾倒流动状态及固态渣位置，并告知控制计算机启动最佳的倾翻、进渣运行程序。这种基于图像实时识别定位的控制工艺在钢铁冶金行业大有用途，如加热炉的智能燃烧控制等。项目开发的系统健康管理模块具有很强的可移植性，通过适当配置就能实现类似装置的健康管理。参考文献1 Ranftl，Ren佴，Bochkovskiy A，Koltun V.Vision Transformers forDense Prediction J.2021.2 齐蓉.可编程计算机控制器高级技术 M.西安：西北工业大学出版社，2002.图 4进渣系统布置图刘帅：智能化滚筒法钢渣处理系统研究189