摘要：文章探讨了智能控制技术和数据驱动优化策略在轧制机械设备中的应用，详细介绍了轧制机械设备的基本原理、主要构成部件及其功能，并分析了现有控制策略和优化方法的局限性和挑战。通过引入智能传感器、人工智能和数据处理技术，旨在提高轧制过程的精度和效率。结合实际案例，展示了基于数据的轧制参数优化方法和多变量优化技术如何实现质量预测与控制。

　　关键词：轧制机械设备；智能控制；数据驱动优化；人工智能

　　伴随着制造行业走向智能化和数字化的步伐加快，轧制机械设备的管理和优化需求也在明显上升。传统的管理策略往往过于依赖预定参数和操作员的经验，而在当前不断变化的生产场景和对质量不断提升的要求下，显得力不从心。轧制过程不仅涉及温度、压力和速度等多重变量的相互影响，还包含这些变量本身的动态变化，因此需要精确的控制和动态的调整。引入智能控制技术和基于数据的优化策略，结合尖端的传感器技术、数据处理能力和人工智能，使得对轧制过程能够进行实时监控、预测和持续调整，不仅优化了生产流程、提高了产品的品质，还显著降低了能源消耗和生产成本。因此，融入智能控制和基于数据的优化手段，成为提高轧制设备性能的重要方法。

　　1轧制机械设备概述

　　1.1基本原理和工作过程

　　轧制机的操作基础是利用旋转的轧辊使金属原材料达到预期的形态和大小。轧制过程中最关键的步骤是将机械的动力转换为可变形能，金属材质在经历加热、变形以及冷却等各个阶段后，才能达到预定的厚度和表面质量标准。例如，在热轧过程中，金属原料被加热至1100~1300℃,确保其具有良好的可塑性和加工性能，然后通过高压轧制设备进行形态调整，最后通过调节冷却速率优化材料的微观结构和机械属性。执行此过程需要对轧辊的压力（通常在500~3000吨范围内）、移动速度（一般在0.5~2.5m/s）及温度等核心参数进行精确控制，以确保最终产品的稳固性和一致性，满足严格的质量和制造标准［1］。

　　1.2主要构成部件及其功能

　　轧制机械装置主要由轧机的主体框架、工作辊、支撑辊、传动机构，以及控制单元等关键部分构成。轧机的机架为整体结构提供稳固和稳定的支撑，工作辊与金属原料直接接触，并施加高压导致其发生形态变化，而支撑辊则负责提供必要的物理支撑和额外的机械压力。传动系统通过电动机、减速器等关键组件精确调控轧辊的旋转速度和扭矩，以确保轧制过程得以精确执行。设备的核心部分是控制系统，它利用先进的传感技术和自动化管理方法，能够实时检测及调整温度、压力、移动速度等核心参数。例如，在某大型钢铁厂，轧制生产流程控制系统每秒可以捕捉高达1000次的即时数据。这确保了各个参数在最优化范围内波动，从而实现高效、稳定和准确的轧制过程，如表1所示。

　　1.3轧制机设备的局限性和挑战

　　在传统的控制策略中，往往依赖预定的工艺参数和操作员的经验，这种手段难以在现代生产环境中应对各种复杂和持续的挑战。例如，在轧制阶段，金属材料的性质及外界环境的波动可能导致生产参数的不稳定，而传统的静态模型很难根据这些变化进行实时调整，从而使产品质量出现不稳定。目前的大多数优化技术是利用离线静态数据进行分析，这种方式不能在制造过程中进行实时调整。进一步来说，由于产品规格和质量标准不断升级，现有的管理策略在提升生产效率和降低能源消耗方面也面临诸多挑战。例如，对于高精度薄板冲压，传统方法很难满足±0.01mm的厚度公差标准。这样的精度要求需要更先进的控制和优化策略，以确保在生产过程中能够实时应对各种变化和挑战。

　　2智能控制技术在轧制机械中的应用

　　2.1智能传感器与数据采集技术

　　轧制机械领域的智能传感器主要用于实时监测温度、压力和速度等关键指标，如表2所示。例如，在轧制过程中，温度管理至关重要。在整个热轧过程中，为确保钢坯的塑性和表面质量，必须将其加热温度维持在1100~1300℃范围内。像红外热成像仪这样的温度传感器，每秒能够记录100次温度信息，其数据精确度可达到±0.1℃,从而确保加热温度始终在一个最理想的范围内波动。

　　由于数据采集技术的不断进步，大量数据现在可以迅速地处理和分析。借助分布式数据收集系统，能够在非常短的时间内累积大量的生产数据，并形成一个数据池。例如，在特定的冷轧车间，各个轧机的传感器网络每小时能够生成超过500GB的关键数据，其中包括厚度、宽度、运动速度、轧辊间隙以及轧制力等核心数据。这些数据不仅具备实时监控的功能，还为后续的优化策略和预测工作打下坚实的基础。

　　2.2人工智能（AI）的应用

　　在轧制活动中，人工智能技术主要集中在智能监控和质量优化两个方面。例如，利用深度学习的神经网络技术可以预测轧制过程中金属板材的厚度变化。某钢厂应用案例中，通过卷积神经网络（CNN）分析数百万条历史数据，预测模型的准确性可达99.5%，可以实现提前调整轧辊间距和轧制力，防止其超出允许误差范围。

　　此外，AI技术还可以应用于设备的诊断和预测性维护。通过分析传感器数据和设备运行状况，AI系统能够准确识别设备可能出现的缺陷，并提前发出警告。例如，某钢铁厂使用支持向量机（SVM）对振动数据进行深入分析，能够在一周前准确预判轧辊轴承的可能故障，从而避免设备故障导致的非计划停机，降低生产和维护成本。

　　在轧制过程中引入人工智能不仅提高了生产的稳定性和效率，还大幅降低了能量消耗和成本。利用智能控制和优化手段，系统在确保产品质量的同时，实现了能源消耗和资源利用的最佳化［2］。

　　2.3控制系统优化

　　传统控制系统通常依赖预先设定的参数和固定的操作规则，很难有效应对生产过程中频繁发生的变化。这使得在生产过程中，面对温度、压力和材料性质的变化时，难以实现最佳控制。引入自适应控制算法后，系统能够基于实时数据自动调整控制参数，从而确保轧制操作的连续性和一致性。例如，自适应控制能够根据实时监测的温度波动情况，动态调节轧辊的速度和压力，以确保产品质量一致。例如，轧辊速度在0.5~2.5m/s实时调整，压力可以在500~3000t之间灵活设定，以更好地满足不同的生产需求和材料属性。

　　在特定的冷轧工厂，采用模糊控制策略显著提升了控制精确性。模糊控制算法能够有效处理不确定性和非线性系统，其核心思想是利用模糊逻辑将输入参数映射至控制参数。在实际操作中，该冷轧厂实现了轧制速度控制精度为±0.02m/s，轧辊压力控制精度为±50t。例如，当系统检测到轧制过程中钢板厚度从2.00mm增加至2.05mm时，应用模糊控制技术可以迅速将其调整回2.00mm的预设值，确保最终产品质量符合标准。此外，模糊控制手段可以与其他优化算法（如粒子群优化算法）集成，以进一步加快系统响应速度和提升控制精准性。

　　使用分布式控制系统（DCS）在轧制过程中提供了巨大的优越性。DCS通过众多控制点的协作，确保生产过程的精准监控和即时反应。例如，在冷轧过程中，分布式控制系统能够将各种控制任务分派到指定节点，并在这些节点上持续监控和调整如冷却水温度和轧辊压力等参数。在实际操作中，某钢厂的冷轧生产流程采用了分布式控制方案，通过集中控制节点，确保每个环节达到最优工作状态。该控制系统保持冷却水温度在25~30，轧制力在1000~2000t，最终使得产品厚度的控制精度可达到±0.01mm。

　　3数据驱动优化策略

　　3.1数据获取与处理技术

　　数据的采集构成了数据驱动优化工作的基础。通过分布在轧制机械各关键区域的传感器，可以实时监测温度、压力和速度等重要指标。要获得有效数据，高精度和高频率是核心要点。例如，温度传感器具备每秒记录100次数据的功能，能够精确地捕获温度的变化细节。这些数据通过高速传输网络，实时传送至中央控制系统进行分析和处理［3］。

　　随着数据处理技术的进步，海量数据可以被迅速地转换为有实质价值的信息。采用数据清洗和预处理手段以消除噪声和异常数据，确保数据的准确性和稳定性。例如，采用滤波技术可以减少传感器数据的高频干扰，优化数据的信噪比。数据处理过程还涉及数据合成和特征提取，通过综合分析多源数据，能识别出影响轧制过程质量的关键因素。以某钢铁厂为例，通过高精度的数据收集与分析，该厂每天能够输出大约2TB的信息，这些数据用于实时追踪和进一步优化。数据采集和处理技术的进步已经构建了一个坚实的基础，为未来的优化和预测工作提供了保障。借助高度精确的数据收集和分析，可以精确了解轧制过程中的所有参数调整，为智能控制和操作优化提供关键的数据依据。

　　3.2基于数据的轧制参数优化方法

　　在基于数据的前提下，轧制参数的优化方法主要依靠大数据的深度分析和机器学习技术。例如，某钢铁工厂通过回归分析和决策树分析方法，分析了成千上万批次的生产数据，确定了影响产品厚度和表面质量的关键参数和最佳工艺条件。通过构建参数优化模型，产品的厚度公差从±0.02mm缩减至±0.01mm，提高了产品的尺寸精度。

　　在具体实践中，参数优化模型能够为生产操作提供指导，并随时调节生产工艺的相关参数。例如，在热轧阶段，系统能够基于实时收集的温度和压力数据，自动优化加热炉的温度和轧辊的移动速度，确保最终产品达到理想的厚度和表面质量。此外，基于数据的参数改进也是新工艺流程开发和检验的有效手段。通过对实验数据的深入研究，可以识别新材料和新工艺的最优参数组合，提高新产品研发的效率和成功率［4］。

　　3.3数据驱动的质量预测与控制策略

　　数据驱动的产品质量监控方法通过分析历史数据和实时数据来预测产品的质量并进行预防性管理。例如，可以通过对过去的生产数据进行深入分析，构建一个产品厚度的预测模型，并在生产过程中持续利用该模型来提前估计产品厚度，进而根据预测结果调整轧制相关参数。某钢厂通过使用卷积神经网络（CNN）创建的厚度估算模型，达到了98%的预测准确率，并显著降低了产品超出规定范围的情况。

　　实时质量预测系统与控制系统紧密结合，形成闭环控制体系。例如，在轧制过程中，该系统能够实时检查轧制力和板材厚度，并借助预测模型决定是否需要调节轧辊的压力和速度。某钢厂采用此类闭环控制系统后，板材厚度的控制精度从±0.05mm提高到±0.02mm，使产品合格率提升了10%。

　　此外，数据驱动的质量控制方法还涵盖了异常检测和故障预测［5］。例如，可以利用振动数据和温度数据分析方法，发现设备的异常情况，并据此进行提前调整和维护。某钢铁生产工厂通过支持向量机（SVM）建立的异常检测系统，能够在故障前两天发出预警，从而有效防止设备损坏和生产中断。

　　3.4多变量优化技术

　　多变量优化策略是一种高效处理轧制阶段中众多参数耦合和相互影响问题的方法。通过对多变量进行优化处理，可以确定各种参数之间的最佳平衡状态，以达到整体的最佳效果。例如，在热轧过程中，必须同时考虑温度、压力和速度等多个变量。利用多变量优化策略，能确定这些参数的最佳组合，从而优化轧制质量和提升生产效率。

　　在多变量优化算法中，遗传算法、粒子群优化和模拟退火等方法常被应用。例如，遗传算法通过模拟生物进化过程，从众多可能的解决方案中筛选出最优答案。粒子群优化通过模拟集体行为寻找全局最优解。

　　4结束语

　　智能控制技术和数据驱动优化策略的引入，为轧制机械设备的性能提升提供了新的途径。通过智能传感器和数据处理技术，实现了对轧制过程的实时监测和控制；通过人工智能和多变量优化技术，提高了生产效率和产品质量。未来，随着智能制造技术的进一步发展，轧制机械设备将向更加智能化和高效化的方向发展，推动整个制造业的升级和转型。

　　［1］荆丰伟.知识和数据驱动的板带热连轧设备工艺精度评价方法研究［D］.北京：北京科技大学，2023.

　　［2］陆剑峰.智能控制在轧钢加热炉上的节能应用［J］.冶金与材料，2023，43（6）：115-117.

　　［3］吴玮玮.加热炉炉温智能控制系统设计与实现［J］.工业加热，2024，53（2）：50-52+59.

　　［4］吴红星.智能I/O模块在无头轧制多级传动模拟实验台上的研究与应用［D］.天津：河北工业大学，2015.

　　［5］杨修文.Φ370mm型KOCKS轧机机芯虚拟样机逆向设计及动力学分析［D］.镇江：江苏大学，2014.