基于拉矫力电流信号的连铸机状态评估方法研究

邹 康，容芷君，但斌斌，刘 洋

(1.武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室，湖北 武汉，430081；2.武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室，湖北 武汉，430081；3.宝钢股份中央研究院武汉分院(武钢有限技术中心)，湖北 武汉，430080)

连铸是将精炼后的钢水连续铸造成钢坯的生产工序，连铸机作为连铸程序的运行设备，一旦发生故障，将会导致批量性铸坯质量缺陷，影响生产进程，进而降低企业经济收益[1]。因此，提前检测连铸机故障对实际连铸生产具有重要指导意义。

连铸机设备故障诊断的一般方法有构建数学解析模型、构建知识库和依靠专家经验以及利用数据驱动方法来挖掘有用信息等[2]。徐永利[3]基于采集的连铸生产相关过程变量构建主元分析模型，通过计算控制限和贡献图得出设备故障状态及引起故障的主要变量，但该方法没有考虑各变量之间的相互作用对最终预测结果的影响；黄争艳[4]结合模糊诊断方法和神经网络模型，对连铸机大包回转台进行在线监测与故障诊断，该方法需要专家知识的帮助；都胜朝等[5]基于SIMTAC系统的WINCC在线监测技术，建立了开浇过程双流拉矫力电流信号的检测模型，并应用该模型对连铸机故障进行判断，结果显示，该模型能提前发现连铸机状态异常，但方法实施较繁琐，需要人工进行曲线比对。

近年来，有研究者提出利用设备运转过程的电流信号变化来进行故障诊断。如文献[6-8]报道，利用电机输出电流与电机拖动系统间的故障联系进行故障诊断是可行的；……