前言 依托电炉工艺的钢铁产业，其产品在服役周期结束后可作为废钢回收再利用，形成长期循环再生的生产体系。作为这一循环流程的核心装备，轧机及其上下游配套设备近年来持续围绕高效化、节能化与数字化（DX）升级迭代，以响应客户需求。本文重点介绍机械业务部门的主力轧机及配套设备，通过技术优化满足客户缩短停机时间、提升产品品质等多元化诉求，并分享近年典型应用案例。 线棒材用轧制设备
2.1在尽量保持生产的同时进行设备更新
钢铁轧制多采用 24 小时连续化生产模式，设备更新改造施工，需严格在生产计划允许的窗口期内实施。
在不中断正常生产的前提下，可先将前几组轧机布置于半连续式旧轧线的闲置区域；待完成短暂停机后，集中进行设备更换与试运转，随后即可投入运行。后续再拆除废弃设备，完成机架等安装。此类短时间停机改造工程，可分多轮循环实施完成。
针对希望规避多次启停风险的客户，也可采用全线一次性停机方案，将空载调试、带负荷试车等全部工序集中完成。本文即以两条生产线为例，介绍其中间机组及后续冷却床区域的改造工程实例。
1）通过引入狭缝轧制，撤去中间单系列；
2）通过拆卸的临时引导装置确保轧制线生产线的安全；
3）在三次计划定期修理期间拆除原有的基础并进行挖掘，通过框架结构实现现有设备临时接收。
据此，在约8个月的前序工程中完成了粗列至中间列的机器设置和精列支架周围到冷却器的基础构筑。包括5天热运行在内的52天的停工期间，更新了除加热炉以外的所有轧制线设备，并完成了设备启动。
2.2提高轧制效率
在小形型钢轧制设备中，曾出现因产品尺寸的增大而需要增强驱动扭矩的情况。通常，连续轧制设备的驱动系统扭矩容量会从上游向下游逐渐减小，因此建议在上游一道次完成最终轧制。由于需要增大中间列入侧材的尺寸，所以计划在上游增设一个支架。
对于需要大量更新的原始方案，12个支架中只有1个支架的电动机、减速器更新的新工程方案就能够满足要求。
另外，在同时引入的分割剪切最佳切断控制中，还要求新设了称重器，通过材料重量预测精轧长度的系统，并提出了在最终切断前使用轧制结束机架的脉冲计数系统。
2.3电源容量的最优化
主电动机根据负荷最高的轧制尺寸确定容量。由于其他尺寸的负荷通常不会达到所有支架的最高值，因此轧制所需总功率（kW）的最大值可以低于主电动机容量的总和。通过分析各轧制尺寸所需的总功率，将逆变器优化配置于数台共用转换器上，可有效降低共用转换器及变压器容量等电源容量，从而具有显著的成本降低效果。
2.4电机产品交流化更新
2024年的棒钢、线材技改项目，将10台主机直流电机、2台辅机直流电机更换为交流电机，同步更新3台控制PLC。
客户要求20天停工期内完成设备更新，经研讨制定专项方案。电机交流化改造需同步更换配电设备、电缆，叠加控制器、驱动装置调试，一次性全量更新工期无法保障。为此采用功能分区管控策略，保留半数原有控制器及驱动装置，分批次推进改造。
该项目存在多重难点：原电气厂商已退出相关业务，改造后形成新旧厂商设备混用格局；需攻克控制器通信互联难题，确保工期内生产线达标运行，保障设备顺利投产。
600tf大剪切设备交付案例 本案例为特殊钢生产线中间轧制前置工序配套设备，交付600tf液压驱动剪切机及前后输送成套设备，可适配多钢种、多截面尺寸高温方坯剪切作业，设备主体如图1所示。 3.1满足客户要求的方案 项目为老旧电动剪切机换代工程，为实现不停产改造，在现有设备旁闲置场地新建剪切机，并与原有生产线对接。客户综合考量设备紧凑性与运维便利性，指定选用液压驱动机型。 设计阶段围绕生产线对接、生产节拍、产品质量、设备防护、运维性等客户核心诉求，反复优化设计方案，最终交付设备投产后运行稳定。 3.2技术介绍 3.2.1液压切割机的形式 液压剪切机分上切式（下刃上行）、下切式（上刃下行）两类。下切式需配套设备同步动作，结构复杂，但可抑制坯料弯曲；上切式无需同步机构，初期投资与运维成本更低，本项目最终选用上切式。 剪切方向分为平切式（刃口与坯料平行）、对角切式，平切式行程更短，对角切式切面形变更小。结合后续中间轧制工序需求，切面形变无影响，故采用平切式，剪切方式如图2所示。 3.2.2裁剪测量方法 坯料切头长度需根据端部形态灵活设定。常规设备依托辊道驱动辊脉冲发生器，通过转速测算坯料送进量定位剪切位，但坯料与辊道打滑会引发剪切长度误差。本项目应客户需求，采用激光测距仪检测坯料端面位置，实现剪切长度精准调控，配套可选控长功能。 硬质箔用多段轧制设备中自动形状控制的高精度化 高强度超薄板轧制对板形平直度、表面光洁度要求严苛，普遍采用多段集群轧机搭配小直径工作辊生产。 KT型多段轧机专为超薄硬质板材高效稳定轧制设计，搭载中间辊横移、凸度调整、倾斜控制等多组板形调控执行机构；轧机进出口配置板形检测辊，结合AFC自动板形控制系统，实现高品质、少人化生产。 4.1高品质、高生产率操作技术的系统化 在通常的操作中，所有的操作员都很难生产出均质的产品，实际情况是依赖于一部分掌握了丰富经验和技术诀窍的熟练操作员。 为消除人为因素影响，使用基于形状影响系数和最小二乘法的线性控制模型的自动形状控制系统是一种有效方法。 但是，在实际操作中，当材料的板厚和轧制负荷等发生较大变化时，有时会手动修正形状控制用执行器，提高板形的稳定收敛性成为课题。 为了解决这个问题，结合最新的机械学习技术和基于轧制理论的数理模型，开发了一个接近熟练操作员感觉的自动形状控制模型。 4.2技术介绍 4.2.1非线性影响系数推测 在传统的形状控制模型中，在特定的轧制操作条件下，假设执行器动作量和形状变化量呈线性关系，并定义了为独立的控制参数。 另一方面，在实际操作中，在轧制材前端，随着轧制速度的加速，摩擦系数会发生变化，初始轧制负荷也随之改变。因此，液压压下气缸需要运行以保持一定负荷，确认存在对板材形状产生不良影响的情况。 以往，线性形状影响系数的计算模型采用多项式近似法，将各执行器单位动作对板材形状的影响作为宽度方向的影响系数分布，通过多项式近似进行建模。另一方面，当执行器移动较大，轧制负荷变化较大的情况下，该模型存在局限性。因此，在最新的模型中，采用了考虑轧制负荷等影响的非线性形状影响模型。此外，通过应用局部异常因子法，在各轧制道次结束后，通过实际数据动态推算影响系数分布，开发出能正确反映各控制执行器的动作量和板材形状变化量的方法。 根据本方法，有效地排除受到干扰的异常数据，可在正确合理的执行器位置提取形状影响系数。 4.2.2各控制执行器的预设模型 考虑伴随轧制前端部非稳态和材料加工硬化的轧制负荷变化，在轧制开始前将各执行器事先设定在适当的位置（预设），对轧制材料全长的操作稳定性有效。设置适当的执行器位置，依靠经验和熟练操作员的感觉，仅靠物理模型很难正确预测。 一般来说，根据稳定的前道次的轧制负荷（Pprev）推定该道次稳态下的轧制负荷变化量（ΔP1），接着推测该道次的前端部和稳态下的轧制负荷的变化量（ΔP2）。这些ΔP1及ΔP2以往依赖于操作员的专业知识，但通过使用过去的轧制实绩数据的机械学习，构筑了可预测轧制负荷的模型。 通过该模型，可以基于前道次的实际负荷，高精度预测当前道次的前端部负荷的增量（δP=ΔP1+ΔP2）。另外，以前是根据前道次的尾端部的板边缘部的形状，一般采用操作员判断的执行器预设方式，但该方式采用前道次和该道次目标形状的差异，实现了最小化综合形状偏差的执行器位置。由此，将径向基准位置（Lref）从前道次的轧制负荷（Pprev），提高到当前道次的最前端部负荷。通过机器学习，成功开发出可预测负荷波动并使形状偏差最小化的最佳执行器初始位置的模型。 结合这些技术，在轧机的运行中验证了该功能的效果，确认了在稳定区域，平坦度提高了约10%，前端部分满足精度所需的时间减半。 结语 面向以电炉为核心的钢铁产业，轧制及配套关键装备始终围绕高效化、节能化、数字化升级方向持续迭代。各类定制化技术方案与工程案例不断涌现，有效实现了生产停机时间缩短、运行能耗降低、产品质量稳定提升等目标。
