轧钢生产线自动化控制系统的设计与优化

前言

轧钢生产线自动化控制系统是提升生产效率、保障产品质量、降低能耗与人工成本的核心技术。通过集成传感器、执行器、工业网络与智能算法，系统可实现工艺参数的实时监测、动态调整与故障自诊断，推动轧钢生产向智能化、柔性化、绿色化方向升级。以下从系统架构设计、关键技术、优化路径及发展趋势展开分析：

1 自动化控制系统架构设计

1.1 分层控制架构

基础自动化层（L1）：直接控制轧机、加热炉、冷却系统等设备，实现速度、张力、温度等参数的闭环控制。

过程自动化层（L2）：管理生产计划、物料跟踪、质量设定，协调L1 与L3层的数据交互。

生产管理层（L3）：统筹订单排产、库存管理、能源调度，优化全厂生产效率。

1.2 网络通信架构

工业以太网：采用Profinet、EtherCAT 等协议，实现高速、可靠的数据传输。无线通信技术：部署5G、Wi-Fi6 等无线网络，支持移动设备（如AGV、巡检机器人）与远程监控。

边缘计算节点：在现场部署边缘网关，实现数据预处理与本地化决策，减少云端延迟。

1.3 硬件选型与冗余设计

PLC 与 DCS 系统：选用高可靠性 PLC（如西门子 S7-1500、罗克韦尔 ControlLogix）或分布式控制系统（DCS），支持冗余CPU、电源与通信模块。

传感器与执行器：采用激光测厚仪、红外测温仪、高精度伺服阀等，确保数据采集与控制精度。

安全系统：集成安全 PLC（如西门子 T-Portal）、急停回路与光栅防护，保障人员与设备安全。

2 关键控制技术

2.1 厚度与宽度自动控制（AGC/AWC）

AGC 系统：通过液压轧辊间隙控制（HGC）、秒流量控制（MFC）技术，将带钢厚度偏差控制在±5μm 以内。

AWC 系统：采用立辊轧机与侧向液压缸，动态调整带钢宽度，减少头尾宽度超差。

2.2 张力与速度协调控制

张力闭环控制：通过张力计与卷取机速度调节，维持轧制过程中带钢张力的稳定性，避免断带或松弛。

速度级联控制：实现加热炉、粗轧机、精轧机、卷取机之间的速度同步，优化生产节奏。

2.3 温度与冷却智能控制

加热炉燃烧控制：采用模糊PID 或模型预测控制（MPC），优化空燃比与炉温分布，降低能耗与氧化烧损。

层流冷却控制：基于带钢速度、厚度与目标性能，动态调节冷却水流量与阀门开度，实现相变组织精准控制。

2.4 质量预测与闭环优化

机器学习模型：基于历史生产数据，训练质量预测模型（如XGBoost、神经网络），实时预测带钢力学性能与表面缺陷。

自适应控制：结合质量预测结果，动态调整工艺参数（如终轧温度、冷却速率），形成“预测-调整-验证”的闭环优化机制。

3 系统优化路径

3.1 算法优化与模型升级

先进控制算法：引入 MPC、自适应 PID、非线性控制等技术，提升系统对工况波动的响应速度与稳定性。

数字孪生建模：构建轧钢生产线的虚拟模型，模拟参数调整对质量的影响，优化控制策略。

3.2 数据驱动的能效优化

能源管理系统（EMS）：集成电耗、气耗、水耗数据，通过优化算法（如遗传算法）降低单位产品能耗。

余热回收控制：自动调节加热炉烟气余热回收装置，提升能源综合利用率。

3.3 人机协作与智能化升级

AR 辅助操作：通过增强现实（AR）眼镜，为操作人员提供实时参数提示与故障诊断指导。

智能巡检机器人：部署搭载视觉、振动传感器的巡检机器人，替代人工完成高危区域检测。

3.4 安全与可靠性提升

功能安全（SIL）认证：对关键控制回路进行 SIL 等级评估与冗余设计，确

保故障安全。

网络安全防护：部署工业防火墙、入侵检测系统（IDS），防范网络攻击与数据泄露。

4 技术挑战与解决方案

4.1 多设备协同控制

挑战：轧钢生产线涉及加热炉、轧机、冷却系统、卷取机等多设备，控制逻辑复杂，易产生耦合干扰。

解决方案：采用分布式控制系统（DCS）与多Agent 协同控制技术，实现设备间解耦与协同优化。

4.2 工况波动适应性

挑战：来料厚度波动、轧辊磨损、温度变化等工况波动影响控制精度。

解决方案：引入鲁棒控制、自适应控制算法，结合在线参数辨识技术，动态调整控制策略。

4.3 数据质量与融合

挑战：传感器数据噪声大、多源数据（如工艺参数、质量指标、设备状态）融合困难。

解决方案：采用数据清洗、特征工程、多模态融合技术，提升数据可用性与分析精度。

5 发展趋势

5.1 全流程智能化

基于AI 的自动化系统可实现从炼钢到轧钢的全流程自主优化，减少人工干预。例如，通过深度学习预测带钢性能，自动生成最优工艺参数。

5.25G+工业互联网融合

5G 低时延、高带宽特性支持远程操控、AR 协作与移动设备接入，推动轧钢生产向“无人化、少人化”方向升级。

5.3 绿色低碳控制

优化加热炉燃烧控制、冷却工艺与能源调度，降低碳排放。例如，采用氢基直接还原铁（DRI）与电炉短流程工艺，结合自动化系统实现低碳轧制。

5.4 模块化与柔性生产

通过标准化控制模块与快速重构技术，适应多品种、小批量生产需求。例如，模块化AGC 系统可快速适配不同规格带钢的轧制需求。

6 实践案例

案例1：热轧带钢厚度精度提升问题：带钢头尾厚度超差，导致客户投诉。

优化措施：

部署高精度激光测厚仪与AGC 系统，实时调整轧制力；采用机器学习预测头尾厚度波动，优化道次压下量分配。

效果：厚度精度提升至±3μm，头尾超差率降低 80% 。

案例2：冷轧高强钢表面质量改善问题：表面划痕与氧化皮压入导致废品率升高。

优化措施：

升级轧辊材质与冷却系统，结合视觉检测实时反馈表面缺陷；通过数字孪生模拟轧制过程，优化轧辊表面粗糙度与冷却工艺。

效果：表面缺陷率降低 65% ，废品率从 5% 降至 1.2%

案例3：加热炉能效优化

问题：空燃比控制不当导致能耗高、氧化烧损大。

优化措施：

采用模糊PID 与烟气氧含量分析仪，动态调节空燃比；部署余热回收系统，结合自动化控制提升能源利用率。

效果：加热炉能耗降低 12% ，氧化烧损率减少 0.3% 。

结束语

轧钢生产线自动化控制系统的设计与优化是钢铁行业实现智能化、绿色化、高效化的关键路径。通过分层控制架构、先进控制算法、数据驱动优化与全流程质量追溯，系统可显著提升生产效率、产品质量与能源利用率。未来，随着AI、5G、数字孪生技术的深度应用，轧钢自动化将向全流程自主优化、低碳制造与柔性生产方向升级，推动钢铁行业高质量发展。企业需以自动化系统为核心，构建“数据-模型-决策-执行”的闭环体系，提升核心竞争力。

参考文献：

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［2］崔龙.轧钢过程中智能化控制系统的应用研究［J］.冶金与材料，2024，44（7）：4-6.

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