摘要：作为钢铁企业的核心装备，行车机器系统的工作可靠性，直接关系企业的生产效益和安全性。目前预防维修决策主要依靠定期维修和人工经验，存在过度维护、漏检和资源浪费等问题。文章从驱动-机器-设备的特点出发，研究多源信息融合的设备运行工况监控技术，建立设备运行过程中的失效预报模型，进行设备检修时间的动态优化，以及备件和设备管理的联合调度。文章研究成果将有助于提高钢铁企业生产过程中车辆运行的实时监控水平，减少事故发生的概率，实现对车辆运行的有效监控和车辆的有效配置，为钢铁行业的车辆运行管理和预防维修工作的开展奠定基础。

　　关键词：冶金炼钢厂；行车机械系统；预防性维护

　　运控设备是钢铁企业的重要组成部分，其工作状况对企业生产的连续性和安全性具有重要的意义。常规的预防维修方法基于定期检修，难以有效地应对复杂多变的工况，造成维修资源的浪费和失效时间的滞后。在工业互联网和智能计算技术快速发展的背景下，利用装备运行信息进行预防维修决策的优化已成为业界关注的焦点。文章针对钢铁企业生产过程中的设备检修现存问题，以钢铁企业为研究与应用对象，围绕检修效率提升与设备运行可靠性保障核心目标，实现检修相关多源信息的实时监控。

　　1炼钢厂行车机械系统特性分析

　　1.1行车机械系统组成与工作原理

　　钢厂的驱动系统由起重装置、行走装置、制动装置和电气控制装置等部分构成。其中，起重装置由电动机带动卷轴，实现重物竖直升降；行走机构由大货车和小车传动组成，完成横向移动；刹车装置采用水力或电磁法，确保装置精准停机；电控部分配合机械运动，保障作业的精密性与可靠性。

　　所有的机械装置都是由电机和机器的连接来实现的，其工作机理是以能量的转化和力的传输为基础，由电动机把电力转变成机械能，再经过减速器和联轴器等部件的传动，使各个机构协调运转。在高负荷、高频、高精度的工作环境下，对机械结构强度、传动效率和控制精度提出了更高的要求［1］。

　　1.2炼钢厂环境对设备的影响

　　炼钢厂高温、高尘、强腐蚀性的工作环境对车辆传动装置的性能有重要影响，其中高温环境会引起部件的热膨胀，进而引起构件的变形和接头的松弛，长期的高温作用还会导致金属材料的蠕变现象，降低材料的机械强度和疲劳极限，特别是对于轴承与齿轮等精密传动部件，温度变化会影响配合间隙，造成异常磨损。同时，高温环境下润滑脂的粘度会显著下降，润滑性能恶化，加速零部件的磨损进程，在高尘的工作条件当中，容易引起润滑油阻塞，进而使润滑油的作用下降且让零件损耗加快，粉尘颗粒进入润滑系统之后不仅会堵塞油路，还会作为磨料加剧摩擦副表面的磨损情况，特别是对密封件所造成的损伤尤为严重，腐蚀的空气和流体能够对金属的表面造成腐蚀破坏。含有硫化物与氯化物等腐蚀性介质的工业气体会在设备表面形成电化学腐蚀，导致零部件壁厚减薄强度下降，严重的时候还会引发突发性断裂失效。

　　机组在运行过程中，由于机组的高负荷运行和频繁启停运行，会进一步加重设备的疲劳损伤，甚至导致构件的损伤。由于运行条件和运行条件的综合影响，装备失效模式呈现出多样性和隐蔽性，导致常规维修方法很难完全涵盖。

　　1.3现有维护策略的痛点

　　目前钢铁企业的运控设备主要采取定期检修或后检修的方式，传统的定期检修方法是根据经验来确定检修时间，对装备的运行状况难以自适应，从而造成维修量不足的问题。而过多的维修会加大零部件的损耗和人员的费用，若维修不够又会造成错误的检查，从而触发意外的停工。

　　虽然事后维护可以有效地应对突发事件，但是反应滞后会造成产品的停产和巨大的经济损失。由于缺少对装备运行数据进行深入的挖掘和失效预报，导致装备的失效，严重制约了装备维护的效率［2］。

　　1.4基于部件联动的基层维护排查策略

　　日常排查中，全面对单个部件开展外观或参数检查，结合各部件运行时的联动关系设计检查流程。排查提升电机运行参数时，同步检查卷轴传动部位的润滑情况，其原因为提升电机动力直接传递至卷轴，两者运行状态相互影响。排查行走装置车轮磨损程度时，同步查看制动装置摩擦片的接触平整度，其原因为车轮磨损会改变制动装置的受力角度。

　　制定部件联动排查清单，清单内明确各部件对应的关联检查项，关联检查项需依据部件传动逻辑确定。例如，提升机构检查清单中，除电机自身参数外，需包含联轴器的紧固状态；行走机构检查清单中，除车轮外，需包含驱动轴的异响情况。基层人员按清单顺序开展检查，每完成一个部件检查，随即完成对应的关联部件检查，不遗漏联动环节。

　　2行车机械系统预防性维护策略优化方法

　　2.1基于多源数据融合的设备状态监测

　　基于多源数据融合的装备状态综合监测是预防维修工作的关键。在钢铁企业生产过程中，车辆的运行状态是多维的，单纯利用单个传感器信息很难全面地体现其故障特征。为此需要将振动、温度、声学和电学等多源信息融合起来，构建一个完整的监控网络。

　　在起重设备的重要位置，如提升机构减速器、驱动机构车轴等，需要对其进行实时检测。该方法可以较好地反映出齿轮的磨损和轴承故障等特征，但容易受到外界噪声的影响，因此需要结合过滤等方法进行预处理。在电机壳体、刹车摩擦片等部位安装温度传感器，对电机工作过程中的温升进行监控。

　　在高温条件下，润滑系统中的润滑材料会发生快速的老化，从而使其在服役过程中出现更大的磨损，对其进行实时监控是实现其早期预警的关键。声波传感器是一种监测装备运转过程中非常态噪声的传感器，例如，齿轮啮合不良和轴不对中产生的碰撞等噪声，可以作为诊断的基础。电力参量监控以电机电流电压波动为重点，通过对电机负荷的检测，发现电机线圈绝缘损伤，触点老化等隐患。

　　多源数据融合需要解决数据同步、降噪和合成等难题，由于多个传感器采集的数据具有多样性，因此需要利用时间标记对齐来保证数据同步，从而使各个时空尺度数据之间一致。在对其进行降噪时，利用小波分析和滑动平均等方法进行降噪处理，以达到去除高频率噪声的同时保持其有效特性的目的。

　　多源数据融合适用于对数值型数据开展对比分析，通过对不同类型传感器进行权值分配，实现对各类数据的全面综合评价。卡尔曼滤波器是一种适用于动力系统状态估计的方法，其可融合历史观测数据与实时观测数据，进而提升当前状态预报的准确性。在此基础上，提出一种能够全面体现装备总体健康状况的评价指数，并保持各个维的特性，为下一步的失效预报提供依据［3］。

　　2.2故障预测模型构建

　　基于系统运行过程的故障预报方法，根据装置的工作状态和失效的历史信息，利用机器学习方法对其进行定量的失效概率预测。线性回归、支持向量机（SVM）、随机森林等方法被广泛地用于故障预报，各类方法均具备特定的适用场景与技术优势。其中，线性回归方法适用于变量间存在强线性相关性的数据场景，能够迅速、简便地构建预报模式，但对非线性相关关系的拟合效果较差。支持向量机（SVM）通过核函数将样本映射至高维特征空间，可有效解决非线性分类与回归问题，不过其性能对核函数及模型参数的选取较为敏感，需借助交叉验证方法进行参数优化。随机森林属于集成学习方法，通过多棵决策树的表决机制提升预测精度，对数据中的离群点与噪声具有良好的稳健性，但该模型的可解释性较弱。

　　在系统建模过程中，需收集大量运行工况数据，其中数据预处理是至关重要的环节，主要涵盖数据清洗、特征提取、标记定义等内容。数据清洗阶段需对缺失值、离群值进行针对性处理，以保障数据质量。在此基础上，文章提出一种基于振动幅值、温度梯度、电流脉动等与故障类型紧密关联信号的数据处理方法。标记定义需明确故障发生的时间与类型，为有监督学习奠定基础。同时，采用相关性分析、主成分分析等技术开展数据特征提取，通过降低数据维度优化学习效果。

　　在建模过程中，需对样本及样本集进行分割，并通过交叉验证的方式开展模型评价。通过对样本集实施多重分割，获取各子集的预测结果，可有效降低模型过拟合风险。对算法进行评价时，需结合具体问题选取适宜的评价指标，如准确率、召回率、F1得分等，其中准确率反映模型的预测准确性，召回率体现模型对异常样本的识别能力，F1得分则是平衡准确率与召回率的综合指标。实际应用中，还需考量模型在各类场景下的泛化性能，以规避因数据分布不均衡产生的误差。

　　此外，随着装备服役年限的增加，其健康状态会持续退化，需通过在线学习方式应对这一变化，在此基础上提出一种基于网络的实时在线学习方法，通过对网络中的最新观测数据进行动态调整提升网络性能，同时为保障系统精度，需对系统的动态特性实施动态校准［4］。

　　2.3维护周期动态优化

　　维修期的动态优化需根据系统的运行状况和失效预报的结果，对维修方案进行动态调整。针对常规的定期维修方式容易造成维修资源的浪费和失效的问题，基于此，文章提出一种基于动态优化的方法，即对装备的运行状况进行在线监控，并对其进行预测，从而判断最佳维修时间。在系统运行的过程中，如果系统的运行状况指数逼近临界值，或失效的可能性超出了给定的范围，则启动维修作业；当设施状况较好时，应尽量延长维修时间，以防止过量维修。

　　相关工作人员可先将设备运行状态划分为稳定、预警、待修三个等级，每个等级对应明确的参数阈值，如电机温度稳定等级不超过60℃,预警等级为60~70℃,待修等级超过70℃。结合工厂每月生产排程表，在排程制定阶段就同步标注设备维护预留窗口，优先选择生产任务较少的班次或停产间隙开展维护，如每月最后一个周五的夜班后，此时段生产负荷最低，不会因维护导致产能损失。同时，设计简易的维护周期调整记录表，表格内容包含巡检日期、设备编号、关键参数、当前状态等级、调整建议、执行人等基础信息，相关工作人员每次巡检后只需填写对应内容，无需使用专业数据系统。

　　制定明确的周期调整规则：若设备连续3次巡检均处于稳定等级，且参数无波动，可将原维护周期延长10%~15%；若出现1次预警等级或参数波动超过正常范围，立即将维护周期缩短20%，并在下次维护时增加关键部件的拆解检查；若达到待修等级，则直接启动紧急维护，无需等待原周期节点。

　　以某炼钢厂350t熔融金属吊运行车为例，该设备因高温高尘环境，主起升行星减速器频繁漏油、被动轮轴承磨损严重，2023年采用传统定期维护模式时故障频发。2024年实施本研究优化策略后，设备可靠性显著提升。通过在减速器、电机壳体等关键部位部署振动、温度传感器，融合电流数据构建随机森林预测模型，提前7~10天预警故障风险。按稳定、预警、待修等级动态调整维护周期，将原90天固定周期优化为105~72天弹性周期。对轴承等高频备件设置红色标识库存区，最小安全库存定为8个，同步组建专项维修组，优化效果对比，如表1所示。

　　2.4备件库存与维修资源协同优化

　　通过对装备失效规律和维修要求的研究，实现了备件库存和维修资源的协调优化。在此基础上，文章提出了一种基于多目标优化策略的优化策略。维护资源包括人员、工具和设备等，根据故障类型、紧急程度和维护复杂性等因素对维护资源进行合理配置。通过构建资源配置模型，实现对设备的管理和维护管理的均衡，保证重要零部件的利用率，缩短维护周期［5］。

　　相关工作人员可先将备件按使用频率划分为“高频”“中频”“低频”三类，在备件仓库内划分对应存储区域，每个区域的货架上张贴彩色标识牌，高频备件用红色标识，中频用黄色，低频用蓝色，同时在标识牌上标注该类备件的最小安全库存，如高频使用的轴承最小库存为10个，当库存低于该数量时，仓库管理人员需立即填写补货申请单，无需等待月度盘点。

　　维修资源调配方面，相关工作人员可按维修人员的技能特长组建固定作业小组，如“提升机构维修组”“行走装置维修组”“制动系统维修组”，每组组长负责记录组员的技能熟练度，如组员A擅长电机绕组检修，组员B擅长减速器拆解，并将技能清单张贴在维修车间公告栏。故障发生时，调度人员可直接根据故障机构类型调配对应小组，无需临时询问技能匹配度。同时，为每组配置专用工具包，在工具包外标注对应维修机构名称，包内工具按使用顺序摆放，如扳手、螺丝刀、万用表依次排列，减少维修时的工具查找时间。

　　3结束语

　　综上所述，文章以钢铁企业生产过程中的车辆运行与维护管理为研究对象，以多源信息为基础，开展车辆运行设备状态监测、故障预报模型构建、维护周期动态优化和设备储备与维护资源的联合优化等关键技术研究。文章研究成果将有助于提高钢铁企业生产过程中的运行状况监控的准确性、减少非正常停产的发生概率、实现资源配置的最大限度地发挥作用，为钢铁企业生产过程中的车辆运行管理和预防维修工作的开展奠定基础。未来还将深入探讨基于智能算法的设备失效预报方法，改进维修策略的优化方法，提高维修决策的智慧程度。

　参考文献

　　［1］王海生.炼钢厂机械设备自动维护与管理技术解析［J］.中国科技期刊数据库工业A，2022（1）：4.

　　［2］陈子龙.炼钢厂精炼炉机械设备管理维护［J］.山西冶金，2022，45（4）：189-190+209.

　　［3］冯德发.炼钢厂机械设备自动维护与管理技术研究［J］.汽车画刊，2021（6）：118-120.

　　［4］迟宝海.如何做好转炉炼钢机械设备的管理与维护［J］.休闲，2021（10）：1.

　　［5］黄亮.机械设计制造中液压机械控制系统的应用［J］.冶金与材料，2021，41（4）：87-88.