高炉抓渣行车无人化操作中的实时故障诊断与自愈控制策略

引言：

随着冶金工业迈向智能化升级，高炉抓渣行车的无人化操作逐步成为行业发展趋势。然而，在高温、粉尘与强干扰环境下，传统操作模式存在人力干预频繁、故障响应滞后的弊端，难以满足现代炼铁效率与安全双重需求。如何在无人化作业背景下实现对关键设备的实时监测、快速诊断与自动恢复，已成为智能制造中的技术难点，需探索提升作业连续性与系统鲁棒性的有效路径。

一、高炉抓渣行车无人化运行中的故障挑战与控制难点分析

高炉抓渣行车作为炼铁系统中关键的物料输送与渣处理设备，其运行状态直接关系到高炉作业的连续性与安全性。在向无人化操作过渡过程中，由于作业环境复杂、高温高粉尘以及设备长期高负荷运行，常引发传动机构卡滞、定位偏差、传感器失灵及通信异常等多种故障。这些问题一旦未能及时识别与干预，将导致行车停摆甚至炉缸安全隐患，严重制约生产节奏。由于抓渣作业节拍短、要求高实时响应，传统依赖人工巡检与经验判断的模式显然已无法适应无人化场景的运行需求，亟需建立一套高时效、高精度的故障识别机制。

现阶段行车控制系统多采用PLC 结合传感器的数据采集模式，但在异常状态下常出现报警滞后、误判率高、无法自主修复等问题。由于高炉区 ，传感器信号失真成为普遍现象，直接影响运行状态的准确判别。 逻辑判断，缺乏对多源故障之间耦合关系的认知能力，导致系统在故 能进入停机保 状态 现自主定位与修复。此外，设备状态数据的采集与分析多以离线方式进行，无法满足实际作业中 边运行边诊断”的动态需求，使得无人化操作在复杂工况下的故障应对能力受到明显限制。

控制难点不仅在于故障诊断的及时性，更在于控制系统对突发异常的自适应处理能力。在无人干预条件下，仅依赖传统报警逻辑远不能满足作业连续性的保障要求，亟需将人工智能算法、模糊控制理论、专家系统等先进技术引入控制体系，实现自学习、自判断与自愈合的闭环控制。特别是在机械故障与电气故障交织出现的情况下，仅通过单一信号源判断故障位置与类型，难以实现高准确率的识别。因此，对控制系统提出了更高的冗余设计与智能化诊断融合要求，以适应高炉抓渣行车无人化操作的高强度、高风险运行环境，构建具备“发现-判断-响应-修复”一体化能力的智能运维基础平台。

二、基于智能融合模型的实时故障诊断与自愈控制策略构建

为实现高炉抓渣行车无人化作业的连续性与安全性，必须建立一套具备实时感知、智能诊断与快速响应能力的综合控制体系。针对运行环境中频发的电气故障、抓斗卡滞、定位失准等问题，本文构建了基于多源信息融合的智能诊断模型。该模型集成视觉识别、惯性导航、 设备电流波动与温度变化等多维数据，利用传感器网络对关键节点实施精准监测，并采用动态特征提取方法将采集信号映射为故障指征。在此基础上，构建状态识别库，融合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）算法，实现对异常状态的深度识别与分类，为后续控制策略的联动提供可靠依据。

在控制策略方面，本文提出自愈控制逻辑的核心机制是“预测-判断-干预”闭环结构。控制系统引入专家知识库与强化学习算法协同驱动，依据设备状态演化路径自适应调整控制指令。在异常状态初现阶段，系统自动判断故障严重程度及可控边界，结合知识库中的历史处理路径快速生成干预方案，并实时调用冗余模块或备份机制实施功能替代。例如，在抓斗限位异常导致定位偏移时，系统能够通过冗余编码器信号与视觉反馈重建精确路径，同时调整抓斗运行参数恢复控制稳定性。

在实际工业应用中，该策略已在某大型钢铁企业高炉区域部署，运行数据表明系统对常见故障的识别准确率超过96%，平均恢复时间缩短40%以上，行车运行稳定性与抓渣效率明显提升。同时，基于策略的自学习机制，在多批次作业中能不断优化控制逻辑与响应曲线，实现系统“自我进化”能力。该方法不仅有效突破了传统控制模式下对人工介入的高度依赖，也为高危工况下无人化装备的智能化运维提供了可靠技术路径与可推广范式。随着模型优化和工业物联网技术的深入融合，高炉抓渣行车的智能诊断与自愈控制将持续向更高精度、更强鲁棒性方向发展。

三、自愈控制策略在高炉作业场景中的应用成效与优化展望

在高炉抓渣行车无人化运行环境中， 自愈控制策略的引入有效解决了传统系统中因突发故障导致的作业中断问题。通过构建融合多源数据的状态 压系统异常、限位故障、控制信号丢失等关键隐患。在识别阶段， 合算法，提高了对微小波动与潜在故障的识别灵敏度。诊断结果被实 与专家规则系统，生成个性化的故障自愈路径，从而实现抓渣行车的自主响 停滞时间，保障了冶炼工艺的连续性和节奏稳定性。

在现场应用中，该自愈控制系统已在多座大型钢铁企业高炉平台部署并实现闭环运行。系统集成边缘计算单元与高可靠性控制接口，完成对作 能在无需人工干预的条件下自动完成抓渣行车轨迹校正、姿态微调与载 制策略应用后，关键作业环节故障响应时间缩短约67%，平均停机 提高显著。在粉尘干扰、高温冲击等复杂工况下，系统表现出良好的抗干扰能力与容错性能。此外，结合远程运维平台，系统状态与自愈过程可实现全流程可视化与溯源分析，进一步提升了维护效率与安全管控水平。

展望未来，自愈控制策略将在深度融合人工智能与 工业互联网的基础上不断拓展其适应边界。结合数字孪生技术，可实现抓渣行车全生命周期 提供仿真平台与前瞻性决策支持。同时，融合更多维度的感知手段如 可构建更具动态响应能力的智能控制框架。随着高炉生产节奏进 要求将日益提高，这也将推动算法更新迭代与硬件系统轻量化升 体系，未来高炉抓渣行车的智能水平将迈向更高阶段，助力冶金行业实现高效、稳定与本质安全的智能作业新格局。

结语：

高炉抓渣行车作为冶金生产中的关键装备，其无人化运行对系统的智能化与稳定性提出了更高要求。通过构建集实时故障诊断与自愈控制于一体的策略体系，不仅显著提升了设备的运行效率与作业连续性，也增强了系统在复杂工况下的抗干扰能力。实践验证表明，该策略具有良好的工程适应性与推广价值。未来，随着智能制造与数字孪生等技术的深入应用，自愈控制将持续优化升级，助力冶金装备实现更高水平的安全、高效与智能化发展。

参考文献：

[1] 刘志强， 韩建飞. 高炉自动化控制系统的优化与发展趋势[J]. 炼铁， 2021， 43（3）： 49-54.

[2] 吴晓波， 曹振华. 面向工业设备的故障诊断与健康管理技术研究[J]. 机械工程师， 2020， 58（7）：85-90.

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