冶金企业电气自动化仪表与自动化控制分析

引言：

冶金工业作为国民经济的基础性支柱产业，涵盖钢铁、有色金属等金属的冶炼与加工，产品广泛应用于多个领域，对国家经济发展和工业化进程意义重大。冶金生产过程复杂，涉及高温熔炼、高压轧制等环节，环境存在高粉尘、强腐蚀等恶劣条件，对生产的精度、安全和效率要求极高。

1 现存问题分析

其一，自动化仪表对生产环境的适应性不足。部分老旧企业使用的传统检测仪表，在高温、高粉尘环境下易出现灵敏度下降等问题，导致检测数据不准确。如高炉煤气管道中，传统差压式流量计因节流件磨损等产生较大测量误差。其二，自动化控制系统集成度和协同性低。多数企业的控制系统在不同时期建设，各环节系统采用不同厂商设备和软件，形成“信息孤岛”，数据共享困难，难以实现全流程优化和协同调度。其三，控制算法适应性和先进性欠缺。冶金生产具有强非线性等特点，传统PID控制难以满足高精度需求。如轧机轧制时，带钢参数变化导致传统PID控制器参数难以及时调整，易出现厚度偏差。其四，设备维护和管理体系不完善。缺乏有效故障预警机制，故障后维修导致生产中断时间长；仪表校准不规范，离线校准效率低且影响生产，校准数据管理缺乏系统性。其五，专业技术人才短缺。缺乏既懂冶金工艺又掌握自动化技术的复合型人才，操作人员难以充分发挥系统性能，维护人员对新型设备和系统的故障排查能力不足。

2 冶金企业电气自动化仪表关键技术

2.1 高精度检测仪表技术

为适应冶金生产的恶劣环境，高精度检测仪表从材料选择、结构设计到检测原理都进行了全面优化。在传感器材料上，选用耐高温、抗腐蚀的特种材料。像氧化锆陶瓷制成的氧气传感器，可在 1000^∘C 以上的高温环境中稳定工作；流量仪表的测量管采用哈氏合金、钛合金等耐腐蚀材料，能抵御酸碱等腐蚀性介质的侵蚀。检测原理方面，多种先进技术得以应用。红外测温技术通过检测物体表面的红外辐射能量实现非接触式温度测量，避免与高温物体直接接触，适用于高炉炉温、钢水温度等高温参数测量，测量范围为-50℃至 3000^∘C ，精度达。激光测距技术则用于轧钢过程中带钢宽度、厚度的实时测量，精度达微米级，且响应速度快，能满足高速轧制需求。结构设计上，高精度检测仪表采用防尘、防水、抗震的密封结构。例如转炉烟气检测用的激光气体分析仪，配备吹扫装置和透镜自动清洁系统，可有效防止粉尘附着在光学元件上，保证测量稳定性；电磁流量计采用全焊接结构，减少泄漏点，提高在高压环境下的安全性。此外，部分仪表还具备温度补偿功能，通过内置温度传感器实时监测环境温度，对测量结果进行动态修正，进一步提高测量精度。

2.2 智能仪表与数据传输技术

智能仪表在传统仪表基础上集成了微处理器、存储器和通信模块，具备数据处理、自诊断和网络通信能力。其核心优势在于能对采集的原始数据进行智能化处理，通过嵌入数字滤波、非线性校正、温度补偿等算法，消除环境干扰和仪表自身特性带来的误差，提高数据可靠性。比如智能压力变送器，对测量信号进行多点线性化处理后，全量程范围内的测量误差可控制在 0.1% 以内。智能仪表的自诊断功能可实时监测工作状态，当出现传感器故障、电路异常、通信中断等问题时，会自动生成故障代码并存储，同时通过通信接口发送至控制系统，方便维护人员及时排查故障。部分高级智能仪表还具备预测性维护功能，通过对运行参数的趋势分析，预测可能出现的故障并提前发出预警，提高设备可靠性和维护效率。数据传输方面，智能仪表采用多种先进通信技术。有线通信采用工业以太网，传输速率达100Mbps以上，满足实时控制需求；无线通信则应用LoRa、NB-IoT、5G等技术，解决冶金厂区布线困难、移动设备数据传输等问题。其中 5G技术因低延迟（毫秒级）、高带宽、大连接的特点，特别适用于轧机控制系统与智能仪表之间等需要实时数据交互的场景，确保控制指令和测量数据实时传输。为保障数据传输安全，智能仪表采用数据加密、身份认证等安全机制，防止数据被篡改或窃取，保障工业控制系统信息安全。

2.3 仪表校准与溯源技术

仪表校准是保证数据可靠的关键，传统离线校准需拆表送检，影响生产且低效。基于物联网的在线校准系统由标准信号发生器、数据采集模块等组成，可在线自动校准。其流程为：上位机按计划指令标准信号发生器产生标准信号输入被校仪表，被校仪表测量后反馈结果，上位机比对计算误差，生成校准参数完成校准。该方式效率提升 80% 以上，可动态修正仪表漂移。区块链技术用于校准数据管理，将校准时间、人员、误差等记录其上，形成不可篡改档案，可追溯，满足质量管控和产品追溯需求。还能实现资源共享，企业间共享数据和标准器具信息，规范校准工作。

3 冶金企业自动化控制关键技术分析

3.1DCS与PLC融合技术

DCS擅长数据处理和全局优化，PLC响应快、可靠性高，两者融合实现“集中管理、分散控制”。硬件上用统一工业以太网通信，数据传输快，控制周期短；软件上采用统一组态平台，降低系统复杂性和维护成本。在冶金生产中应用广泛，如高炉控制中，DCS监控优化整体状态，PLC控制具体系统；转炉炼钢中，DCS建模优化冶炼过程，PLC控制相关动作，确保按优化参数生产。

3.2 智能控制算法应用

模糊控制算法无需精确数学模型，适用于不确定和非线性过程，在轧机张力控制中效果良好，动态响应和抗干扰能力优于传统PID控制。神经网络控制算法自学习和自适应能力强，在高炉炼铁中，基于其的炉温预测模型可指导操作人员调整参数，预测误差能控制在 5℃以内。模型预测控制技术在高炉热风炉控制中，能建立动态模型，优化燃烧过程，降低煤气消耗 5%～8% ，提高热风温度稳定性。

3.3 安全联锁与应急控制技术

安全联锁系统采用“传感器-控制器-执行器”三级架构，实时监测关键参数，超限时发出指令，执行器动作防止事故扩大。如煤气系统中，氧含量超限时会关闭切断阀等并报警；高炉系统中，压力超上限或冷却水中断时会采取相应措施。应急控制技术在事故发生后启动应急预案，还具备手动干预功能，系统采用冗余设计提高可靠性。

结束语：

未来，随着智能化、网络化、绿色化、标准化等趋势的不断推进，冶金企业电气自动化仪表与自动化控制技术将迎来新的发展机遇。冶金企业应加大技术研发投入，加强专业人才培养，推动自动化技术与冶金工艺的深度融合，以适应新时代对冶金行业提出的新要求，为实现产业可持续发展和“双碳”目标做出更大贡献。

参考文献：

[1]电气自动化仪表与自动化控制技术研究.田文杰.中国高新科技,2023(23)

[2]冶金企业电气自动化仪表与自动化控制分析.张小龙.冶金管理,2023(19)