摘要：采用数字控制技术，可以提高清洗效率，降低能耗，确保清洗质量。在轧辊清洗设备中，采用先进的数字控制技术，并采用实时数据采集和反馈机制，对清洗过程的各个参数进行准确调整，达到清洁工作的自动化和智能化。同时，数字化控制系统还可以实现对设备运行状况的实时监测与诊断，对出现的问题做出及时的警告，缩短了设备的停工期，提高了设备的利用率。

关键词：数字化控制；轧辊清洗设备；设备应用；性能提升

轧辊清选是炼钢生产中必不可少的一道工序，其工作效率的高低直接关系着整个生产线的生产效率及产品品质。传统的清辊装置主要依靠手工操作，操作不稳定，清洗效果参差不齐。在工业自动化程度不断提高的今天，基于先进的传感器、控制系统和数据分析平台，逐步将数字控制技术引入到洗辊装备中，实现更加精准和高效的清洗。

一、数字化控制在轧辊清洗设备中的应用与性能提升的困境

（一）技术集成难度大，影响实施效果

在轧辊清洗设备中，基于传感器、控制器、数据管理等多种工艺部件的一体化控制方法。但是，如何将这几种技术融合在一起还存在很多问题。首先，由于传统器件体系结构与新引进的数字器件存在兼容性问题，在融合时往往会遇到一些技术上的阻碍，这样的技术上的不相容，将造成数据信息的流动困难，对装置的实时监测与调整产生不利影响。比如，一些企业在进行技术整合的时候，往往会出现数据传递延时的现象，这会造成清理工作无法即时响应，从而降低生产效率。据有关数据显示，在实施数字控制系统过程中，有60%左右的生产企业反映在实现过程中存在着技术整合方面的问题，这一问题的出现，直接造成了装置的性能无法达到预期的要求，同时也造成了资源利用率的下降。在实际应用中，由于各系统间的数据很难共享与兼容，导致企业不能真正做到实时反馈与智能化调整，这无疑增加了后续技术的应用与推广难度。而如果技术整合过程中出现问题，则会导致项目执行费用的上升，并会导致项目的执行时间变得更长[1]。

（二）数据安全与隐私风险，亟待加强防护

在数字控制系统中，数据安全与隐私性是一个非常重要而又迫切需要解决的问题。在清洗辊机生产过程中，会产生大量包含生产工艺、设备状态、材料使用和顾客等方面的数据，一旦出现泄漏，将会给企业造成很大的损失。近年来，以制造业为代表的网络攻击事件频发，数据安全问题日益突出，给企业带来了巨大的挑战。据统计，近三年来，全球制造业数据泄漏发生率上升了40%，其中包括网络攻击、内部信息泄漏、系统安全漏洞等。如果数据遭到恶意修改或盗用，企业将面临巨额罚金、数百万商机和品牌声誉受损等风险。另外，侵犯个人信息的违法行为也会导致企业面临法律责任与合规风险。目前，很多企业在实施数字化战略的时候，都没有充分考虑到数据的安全性问题。一份调研表明，大约有72%的制造业企业觉得自己的数据保护有缺陷，并且对现有的安全措施很不满意。很多企业仍然使用陈旧的安全措施，并且无法及时地对变化中的网络威胁进行升级。

（三）设备维护与更新成本高，加大企业负担

在应用数字控制技术时，由于设备维护与更新所带来的高额费用，已经成为困扰企业的一个难题。与传统器件相比，数字器件往往需要更多的投资和维护。在数字控制系统中，由于软件升级、系统维护等方面的问题，一般都是由专门的工程师来完成。此外，由于数字系统本身的复杂性，导致了维修周期的延长，从而影响了生产进程。资料表明，与传统装置相比，数字控制系统的维修费用平均要高出30-50%，这给很多中小型企业造成了很大的经济压力。在设备老化、科技进步迅速的今天，企业要保持自身的竞争优势，就需要对设备进行持续更新。每一次系统更新，都要耗费大量的财力物力，还经常要对周围的配套设施进行翻修，这是一种二次投资，这样频繁的升级和维持，对企业的资金流及投资收益产生了很大的影响。由于维持费用过高，有些企业不愿引进新技术。据调查显示，采用数字控制系统后，有65%的中小型企业反映，由于维修成本过高，将会对后期投资及技术更新产生影响。在一定程度上限制了设备的利用率，影响了企业对市场的快速响应，影响了企业的综合竞争能力[2]。

（四）人员技能与知识缺口大，制约发展进程

在信息化进程中，人员素质的欠缺也会影响到装备的使用和效果。传统上，清洗机操作人员所需的基本技术是对设备的直接操作，而采用数字控制系统后，对操作人员提出了更高的要求，如数据分析，程序调试，故障处理等，这样的能力提升，对很多人而言，都是一个巨大的挑战。调查结果表明，接受新科技的企业中，有78%的人对新科技感到不自信，63%的人觉得企业在技术训练方面的投资不够。企业员工的技能水平无法与数字转型同步，从而导致新技术的潜力无法发挥。由于设备的性能不能达到其应有的效果，致使部分企业在应用了新工艺之后，其生产率却有所下降。另外，由于缺少知识管理系统，也限制了数字控制在企业中的全面应用。但因缺少有效的人才培养与知识传承机制，企业无法在技术转移中构建一个闭环的学习与反馈，导致好的运营经验和技能无法形成系统共享。

二、数字化控制在轧辊清洗设备中的应用与性能提升的措施

（一）实时数据采集与反馈控制系统，提高清洗精度

数字化控制系统采用多个传感器及监控装置，实现了对水流压力、温度、流速、污垢厚度等的实时测量，并在此基础上，通过数字控制系统对各清洗参数进行实时传递与分析，实现了对清洗工艺的精确度、一致性。比如，水流压力传感器可以对清洗时的水流压力进行实时监控，并保证它总是处于一个理想的工作状态，这样就可以防止由于高压或低压造成的清理不均匀和设备的损坏。采用温度传感器对洗涤溶液的温度进行监测，并对加热设备进行自动调节，使热水一直保持在最佳的状态，以改善清洁效果。通过流量计对清洗液的流量进行实时监测，保证了清洗液的流速能够满足清洗要求。同时，根据检测到的数据，对装置进行调整，使其达到最优的清洗效果。通过对该工艺进行优化，可以有效地提高清洁精度，降低资源浪费。比如，在检测到冲洗液的流速小于设定值时，通过调节水流阀，保证每个冲洗的水量都能达到需要，这样就可以提高清洁效率，降低水的浪费，并可根据回馈机制，即时调节清洁次数及清洁次数，以防止过度清洁及清洁不足[3]。

（二）智能故障诊断与预警机制，提高设备稳定性

将智能化故障诊断及预警系统应用于轧辊清选装备，就是利用数字控制技术及数据分析方法，实时监测设备的工作状况，并对其进行故障预测。通过对电机负载、振动、温度、压力等重要参数的实时监控，实现对电机工作状态的实时监控。当设备发生异常时，可以快速地对其进行辨识和排除，以达到预先警告的目的，防止设备的突然失效。该系统能够有效地提高机组的运行稳定性，提高机组的运行效率。通过对现场数据的分析，可以对设备可能发生的故障进行预先警告。如电动机负荷超出规定的安全值，即报警，提醒操作者进行检修。另外，该装置还采用了振动传感器对装置的振动状况进行监控，当振动超出了允许的范围时，就会对装置进行相应的参数调节或停车维修，以防止由于过大的震动而造成设备的损坏和生产的停顿。该机制可以有效地延长设备的生命周期、降低停工时间、降低维护费用、增强整个生产线的稳定性。多源信息融合与大数据分析相结合，实现对装备整体健康状况的综合评价，从而实现对装备的智能化故障诊断。该系统充分利用了长时间的设备运行数据，构建了设备的健康状态模型，可以对设备的故障进行预警和预防。同时，利用一种新的基于故障诊断方法，即通过对历史数据及设备运行状况的分析，来对可能出现的故障进行预测，并据此对设备的操作策略进行优化，以达到预防故障的目的[4]。

在此过程中，当电机负荷超过设定值时，系统通过智能分析判断电机可能出现过载故障，自动调整设备运行状态，降低负荷以避免损坏。振动幅度超过正常范围时，系统会自动调整设备的平衡状态，减少震动对设备的影响，这些智能预警与调整措施能够有效防止设备故障的发生，确保清洗设备的长期稳定运行。

（三）优化清洗周期与资源消耗，提高清洗效率

采用数字控制技术对设备进行实时监控，并对其进行分析，以达到对清洁工作进行科学、合理的安排，以降低不必要的资源浪费。在传统的清洁工艺中，清洁循环主要依靠经验来确定，这样会造成资源的浪费或清洁能力的不足。采用先进的数字控制技术，可根据实际生产状况，对清洗次数、清洗次数进行自动调节，以保证清洗效果。首先，对辊面的污染情况进行了实时监控。该装置装有传感器，可实时获得辊面污垢的厚度，清洗液的剩余量和清洗效果。该数据可作为下一步清洁决策的基础。比如，在污染严重的情况下，系统能自动延长清洁时间，从而避免因频繁清洁而造成的资源浪费。当发现污物严重到一定的清洁临界值时，该系统就会自动开始清理，以保证清洁效果。其次，通过对各个区域的数据进行分析，对各区域的清洁消耗进行评价，从而对各区域的清洁计划进行优化。在清洁生产的各个步骤，包括水、电、清洁剂的使用等，都要有相应的资料。再次，通过对清洁生产的历史数据进行分析，找出能耗较大的区域，并给出相应的优化方案。比如，当检测到某种清洗剂的用量超过了预计值时，就会立即对清洗剂的配方进行调整，或者更换效果更好的清洗剂。

通过对清洗周期的优化，该系统成功将清洗频率从每36小时延长至每48小时，进而减少了资源的浪费。同时，监测的数据表明水消耗量显著降低，从120L减少至85L，清洗剂的使用量也随之减少到4L，这种优化不仅节省了资源，还提升了清洗效率，确保了清洗质量的稳定性，从而促进了轧辊清洗设备的可持续发展。

（四）远程监控与数据分析系统，实现智能化管理

采用数字控制技术，实现了对清洁循环和资源消耗的管理，实现了智能化、精细化管理。通过对现场数据的实时监控和分析，该系统可以对不同类型的辊子进行合理的清洁，并针对不同类型的辊子进行不同程度的清洁，从而达到最优的清洁效果，减少不必要的资源浪费。首先，采用一种新型的数据采集传感器，实现了对辊面、辊面污染情况的实时监测。在传统的清洁方式中，依靠人工经验进行清洁循环，存在着不能及时清理或过度清理等问题。该装置采用数字控制技术，可依据传感器的反馈，实现对清洁时间的自动调节。比如，在检测到辊面污物含量超过规定的临界值时，系统就会自动开始清洁工作。当污染浓度降至一定程度时，可延长清洁时间，降低非必要的清洁次数，从而节约水、电和清洗剂。其次，通过对清洁作业的历史数据的分析，确定清洁作业所需的资源峰值，从而对清洁作业中所需的资源进行及时调整。比如，在分析以往清洗数据的基础上，发现当一些高负载工况下，当清洗量增大时，系统会自动增大水量及清洗剂供给，而在低负载时，系统会减少相应的使用量。通过智能调节，实现了每一次清洁过程中的资源消耗和清洁效果的最优平衡[5]。

从表中可以看出，通过优化清洗周期，清洗频率从每36小时延长至48小时，有效减少了清洗次数，进而降低了水消耗和清洗剂的使用量。水消耗量降至80L，清洗剂在使用高效清洗剂后也减少到了4L，这一系列的优化措施，不仅显著提高了清洗效率，还降低了生产成本，同时确保了清洗质量的稳定。

结语

总之，采用数字控制技术对滚柱清洗装置进行了改造，使传统的滚柱清洗工艺发生了巨大变化。该装置通过对物料的精密控制与实时监控，不但可以有效地改善物料的清理质量，而且可以极大地减少人为的干涉，提高生产效率。随着科技的发展，数字控制技术将会越来越广泛地应用于各个行业，为实现生产过程的智能化、精细化管理打下了良好的基础。在未来发展过程中，结合物联网和大数据分析等先进技术，实现全过程的数字化控制，为我国钢铁工业的可持续发展提供新的思路。

参考文献

[1]刘恒文，刘昱轩，赵庆浩.人工智能和大数据分析技术在热连轧辊道电机故障分析中的应用[J].自动化应用，2024，65（07）：1-3.

[2]陆兆刚，朱旋.轧辊磨床屏幕智能相机与图像识别方法研究[J].电子测量与仪器学报，2023，37（07）：243-250.

[3]刘炎.基于低秩分解与数据融合的轧辊表面缺陷智能检测方法[D].哈尔滨工业大学，2023.

[4]唐年，黄玮钢，陈彦春.八钢1750热轧产线轧辊智能化管理应用[J].新疆钢铁，2022，（03）：56-58.

[5]陆耀珣，王立平，孙丽荣，杨金光，王冬，李学崑.基于改进遗传算法的轧辊磨削产线智能排程方法[J].制造技术与机床，2022，（08）：149-155.

基金项目：河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZD2020322）;邢台市先进轧制智能装备技术创新中心项目（202401）