摘要：棒线材轧制作为钢铁生产的重要环节，其智能化控制水平直接影响产品质量、生产效率和能耗水平。文章围绕多传感器融合技术在棒线材轧制智能化控制中的应用，详细阐述了其在温度监测、尺寸控制、缺陷检测和综合状态感知等方面的具体实现方法，深入探讨了其对能耗的影响。通过工程案例分析，揭示了该技术在提升产品质量、生产效率的同时，显著降低了单位综合能耗，实现了节能降耗的目标，为钢铁行业转型升级提供了有力技术支撑。

　　关键词：多传感器融合技术；棒线材轧制；智能化控制；温度监测；尺寸控制

　　棒线材轧制是钢铁生产的核心环节，其智能化控制水平直接决定产品质量稳定性、生产效率上限与能耗控制成效。传统控制方法依赖人工经验或单一传感器反馈，存在精度低、适应性差、能耗高等问题，难以满足现代轧制需求。多传感器融合技术通过整合多源传感数据，实现对轧制过程的全面感知和精准控制，为智能化轧制提供了新的解决方案。该技术在温度监测、尺寸控制、缺陷检测和综合状态感知等方面展现出显著优势，有望提升轧制智能化水平，降低能耗，推动钢铁行业转型升级。

　　1棒线材轧制工艺概述

　　棒线材轧制工艺流程如图1所示，第一步是钢坯加热，碳素钢被加热至1100~1250℃,合金钢略低为1050~1200℃,时间为1~4h，需均匀加热。然后利用高压水除鳞，清除表面氧化铁皮。接下来是初步粗轧成形，轧制3~7道，温度1000~1150℃。第四步由中轧继续缩小断面，轧制8~12道，速度提升，压下量精确，张力控制关键。精轧最终定型，速度高达20~40m/s，温度800~1000℃。最后精整包括冷却、矫直、剪切。传统控制方法依赖手动调节和单传感器反馈，存在精准度受限、适应性差、能耗偏高等局限，产品的一致性难以保证。单传感器反馈仅监测单一参数，忽略其他关键因素，控制精度有限。传感器故障或误差会影响系统性能，且在能耗优化方面不足，造成能源浪费［1］。

　　2多传感器融合技术基础

　　2.1多传感器融合原理

　　多传感器融合技术作为一种智能化信息处理手段，旨在整合多源传感数据，以实现对环境和过程的全面、精准认知。它通过数据层、特征层和决策层三个层次的融合，巧妙地规避了单一传感器在感知范围、精度等方面的局限。数据层融合对原始数据进行预处理和联合估计；特征层融合则提取特征向量并映射至共同空间；决策层融合综合各传感器决策结果，提升整体决策可靠性。该技术在工业自动化、医疗、军事、智能交通等领域前景广阔，正随着传感器技术和数据处理能力的进步，不断应对新挑战，发挥更大作用。

　　2.2常用传感器类型及特性

　　在工业检测中，各类传感器各显神通。温度测量方面，热电偶利用塞贝克效应，在宽温域快速响应；红外温度计凭借非接触优势，精准测量快速移动物体温度。尺寸检测方面，激光测径仪以微米级精度实时监测直径；超声波测厚仪在恶劣环境下非接触精确测厚。速度感知方面，编码器通过脉冲或绝对编码精准计算位移与速度；光电传感器利用光电效应判断物体运动状态。压力监测方面，应变式和压阻式压力传感器分别依靠应变效应和压阻效应，高精度、高灵敏度捕捉压力变化；压电式压力传感器则快速响应，胜任动态压力测量，上述传感器共同保障工业生产高效精准［2］。

　　3多传感器融合技术的应用

　　3.1温度参数智能监测与控制

　　在棒线材轧制过程中，多传感器融合技术通过集成红外测温仪、热电偶及视觉传感器数据，实现了温度参数的智能监测与控制。各传感器数据经加权融合算法处理，得到精确的温度场分布。基于此，构建温度控制模型，通过调整轧制速度、冷却水量等参数，使棒线材温度保持在设定范围内。该技术的应用有效提高了产品质量和生产效率［3］。计算公式如式（1）：

　　该模型旨在解决高速、高温、高干扰的轧制环境下，单一传感器无法稳定、全面地获取精确尺寸信息的难题，其核心优势在于“信息互补”与“智能决策”。通过激光测径仪、CCD视觉传感器及超声波传感器的协同工作，系统实现了数据层面的互补与冗余校验，并结合小波变换去噪与最小二乘法拟合等高级数据预处理手段，有效滤除噪声、消除随机误差，从而获得高精度的尺寸参数。融合后的精确尺寸数据被实时输入到复杂的尺寸控制模型中，该模型综合考虑轧机弹性变形、轧辊磨损与热膨胀、材料温度与硬度变化等多种动态因素，通过动态调整轧辊间隙、轧制压力及机架间张力等执行参数，形成“多源感知-智能融合-精准控制”的闭环反馈机制。该技术的应用不仅显著提高了产品的尺寸精度（如公差控制在±0.1mm以内）和合格率，还实现了全流程的质量追溯与基于大数据的工艺持续优化，将传统依赖人工经验和离线抽检的尺寸控制模式，提升为全流程、实时、在线的自动化智能控制模式，是保障高端棒线材产品核心竞争力的关键技术［4］。

　　3.3表面缺陷智能检测与质量追溯

　　在棒线材轧制中，表面缺陷智能检测与质量追溯对提升产品质量至关重要。多传感器融合技术集成激光扫描仪、涡流检测仪及机器视觉系统，实时获取表面形貌及缺陷信息。数据经PCA降维及SVM分类，实现缺陷自动识别与分类。构建的质量追溯系统通过缺陷特征与生产工艺参数的关联分析，实现缺陷成因追溯及工艺优化。计算公式如式（3）：

　　4多传感器融合技术的影响评估

　　4.1能耗指标体系构建

　　棒线材轧制能耗评估涵盖单位产量综合能耗、工序能耗占比及能源利用效率。单位产量综合能耗由企业能源管理系统采集，反映生产单位产品的能耗；工序能耗占比（加热、轧制、辅助）则依据监测设备获取。能源利用效率通过专业仪器测试，体现能源有效利用程度。各工序能耗相互关联，如加热工序出钢温度影响轧制能耗；指标间亦紧密联系，能源利用效率提升通常降低单位产量综合能耗，工序能耗占比变化也影响综合能耗。多元统计分析可挖掘指标间关联，为节能降耗提供依据［5］。

　　4.2多传感器融合技术的应用对比分析

　　多传感器融合技术显著优化了棒线材轧制能耗数据采集与整理。通过卡尔曼滤波算法预处理数据，降低噪声干扰；采用分层数据清洗策略剔除异常值，结合上下文修正可疑数据；使用归一化方法确保数据可比性。多元线性回归分析建立了能耗与工艺参数的量化模型，评估工艺优化带来的能耗降低；主成分分析降维处理，提取关键能耗影响因素。实时动态监测系统持续跟踪能耗，阈值预警机制及时发现异常，反馈控制策略实时调整工艺参数，实现能耗精细化管理，提升多传感器融合技术在能耗优化中的应用效果。

　　4.3能耗影响的机理探讨

　　多传感器融合技术在棒线材轧制中发挥重要作用，通过精准控制降低能耗。在热工环节，它实时监测温度、燃气流量等数据，动态调整燃烧参数，优化配风，减少不完全燃烧和排烟热损失，提升燃烧效率。机械传动方面，实时监测电机及轧辊参数，精准调节转速和间隙，减少电机无功损耗，提高电能转换效率。材料变形过程中，精确检测轧件信息，优化轧制工艺，控制变形程度，降低加工硬化和轧制力做功，减少能量浪费。该技术从热工、机械传动和材料变形三方面精准调控，在理论上降低燃料和电能消耗，提升能源利用率，实现节能降耗。

　　5工程应用案例分析

　　5.1案例概述

　　以国内某大型钢铁企业为例，该企业年生产棒线材达500万吨，产品种类丰富，涵盖建筑用钢、机械制造用钢等多个领域。2022年1月启动基于多传感器融合技术的棒线材轧制智能化控制项目，项目实施范围涵盖企业3条主要棒线材生产线，旨在通过智能化技术提升产品质量、降低能耗，增强企业在钢铁市场的竞争力。企业原轧制控制系统主要依赖人工经验与单一传感器反馈，存在控制精度不足、适应性差、能耗偏高等问题。特别是在高温、高速、高干扰的轧制环境下，单一传感器往往难以稳定、全面地获取精确信息，导致产品质量不稳定，且能源利用效率低下。为解决这些问题，该企业决定引入多传感器融合技术，以实现轧制过程的全面感知和精准控制。

　　5.2案例应用及效果

　　该企业通过精心选择和布置高精度热电偶、红外测温仪、视觉传感器、激光测径仪、CCD视觉传感器、超声波测厚仪、振动传感器、声发射传感器和应力应变传感器等，并利用工业级高速以太网、现场总线和无线传输技术构建数据采集与传输网络，实现了对轧制过程全方位、多维度的实时监测。融合算法软件基于企业现有自动化控制系统架构，采用模块化设计，实现了数据层、特征层和决策层融合，与现有系统无缝集成。应用结果表明，该技术显著提升了轧制过程的温度控制精度（提升66.7%）、尺寸合格率（提高至95%以上）和表面缺陷检出率（达90%以上），故障停机时间减少约30%。能耗方面，单位综合能耗降低10.3%，年节能量达30万吨标准煤，节能经济效益高达3亿元。各工序能耗优化幅度明显，具体数据如表1所示。

　　由表1可知，多传感器融合技术显著提高了生产线的稳定性和可靠性，降低了因设备故障导致生产中断的概率，进一步提升了企业的整体运营效率。通过对轧制过程中各项参数的精准控制，该技术还优化了企业产品质量，提高了产品的市场竞争力。

　　6结论

　　综上所述，多传感器融合技术在棒线材轧制智能化控制中的应用，显著提升了生产过程的自动化和智能化水平。通过多源数据的有效整合与利用，实现了对轧制过程的精准监控和优化控制，提高了产品质量和生产效率。同时，该技术在能耗优化方面表现出色，降低了单位产品能耗，促进了节能减排目标的实现。未来，随着技术的不断进步和应用范围的拓展，多传感器融合技术将在棒线材轧制领域发挥更加重要的作用，推动钢铁行业的绿色发展和智能化转型。

参考文献

　　［1］谢振南.多传感器融合技术研究［D］.广州：广东工业大学，2013.

　　［2］秦秀常.多传感器融合技术的应用研究［J］.光源与照明，2020（12）：44-46+61.

　　［3］刘士磊.棒线材直接轧制工艺下的组织性能均匀性控制［D］.沈阳：东北大学，2019.

　　［4］P.J.MAUK.棒线材轧制过程中尺寸偏差影响参数的分析［C］//中-德轧钢技术交流研讨会论文集，2002：33-40.

　　［5］武钢集团昆明钢铁股份有限公司.一种棒线材轧机轧制产品尺寸在线自动控制系统及方法：CN202111329895.X［P］.2022-03-04.