轧机的稳定运行对极薄带钢轧制过程至关重要，其性能直接决定极薄带钢产品的质量。针对二十辊轧机数字孪生建模与状态监测研究不足的问题，本文以极薄带钢轧制设备：森吉米尔280mm二十辊可逆式轧机为研究对象，开展数字孪生建模与可视化设计。首先对轧机进行有限元分析与振动分析，建立二十辊轧机的有限元模型与动力学模型；其次通过仿真获取的轧机振动数据与物理轧机实测数据对比，验证仿真模型的准确性；最后基于有限元模型与动力学模型构建轧机数字孪生模型，并采用Unity软件完成数字孪生模型的可视化设计。结果表明，本文搭建的轧机数字孪生平台实现虚拟模型与实际数据高度相似，验证了平台的有效性，可满足实际工程需求。
二十辊轧机是高精度极薄带材生产制造中占主导地位的多辊轧机。但由于二十辊轧机辊系结构复杂、轧制过程工艺参数波动大、多辊接触引发交变载荷高等因素，其振动机理尚未完全阐明，实时振动控制仍是长期难题。轧机振动直接导致超薄带钢产品表面质量缺陷，造成重大经济损失。在此背景下，数字孪生技术作为新兴技术，为超薄带钢轧机的高效精准生产与控制提供可行路径。通过构建物理轧机的虚拟映射体，实现虚实数据流实时同步与交互，数字孪生技术可助力深入理解并精准模拟轧制过程中复杂机械系统的动态行为，进而为振动分析、工艺优化、预测性维护与智能调控开辟新路径。 在全球制造业数字化转型背景下，数字孪生技术已成为智能制造系统的核心驱动力。数字孪生通过融合多物理场建模、传感器数据与历史数据，构建物理实体的虚拟模型，借助可视化技术实现物理实体全生命周期状态与行为的实时监测、仿真与预测。尽管数字孪生技术在智能制造领域已得到广泛探索，涵盖应用框架、建模方法、数控加工仿真与可视化系统等方向，也有部分研究涉及轧机辊系分析，但当前针对装备全生命周期的数字孪生综合研究仍不足，多数研究聚焦装备几何属性，对物理属性，尤其是装备运行过程中多源异构数据与物理运行规则的映射关系缺乏深入研究。在轧制技术领域，目前学术文献中对二十辊轧机数字孪生建模与状态监测的研究成果报道较少。 为弥补该研究空白，本文以森吉米尔280mm二十辊可逆式轧机为研究对象，针对其辊系高度集成、封闭，传统传感技术难以直接监测内部振动状态的特点，开发并验证基于数字孪生的二十辊轧机实时监测与振动分析框架。融合有限元分析与动力学分析，构建高保真度轧机数字孪生模型，精准表征其静动态行为；实现轧机振动状态高精度实时映射，结合现场运行数据严格验证仿真模型，达成虚实轧机高度一致；开发集成功能样机单元（FMU）、数据库与通信技术的统一可视化监测平台，实现3D可视化与实时数据交互，支撑直观状态监测。技术路线如图1所示。 本章介绍二十辊轧机力学模型的有限元分析及其仿真模型开发。通过分析轧机辊系分布与接触状态，保证辊动力学分析精度，获取准确的辊间刚度值，将其代入有限元模型得到正确的有限元模型。最后采集物理轧机振动数据，为后续轧机数字孪生模型精度验证奠定基础。 2.1轧机辊系分析 二十辊轧机辊系是其设计核心，上下各十辊，分为工作辊、第一中间辊、第二中间辊、支承辊四类。该复杂辊系布局可实现轧件高精度控制，尤其适用于极薄带钢生产。由图2（a）可见，该二十辊轧机辊系结构呈自下而上依次排列的塔形分布。其中，A–H辊为支承辊，I–N辊为第二中间辊，O–R辊为第一中间辊，S–T辊为工作辊，位置分布如图2（b）所示。该结构中，两组支承辊A–H分别压紧六根第二中间辊I–N，上下两根工作辊S–T分别贴近两组第一中间辊O–R。系统设计确保工作辊、第一中间辊、第二中间辊与支承辊互不碰撞干涉。 在轧机结构图中，图2（c）的辊接触点依次编号1–12。轧机不同部位的轧制摩擦力作用点分别用不同标识表示。 2.2轧机辊系动力学分析 辊间刚度涉及材料力学中应力、应变、弹性模量与塑性变形等基本概念。轧制过程中，轧辊与轧件的相互作用可通过这些力学参数描述。辊间刚度不仅反映轧机变形材料的能力，还影响轧制过程稳定性与最终产品质量。研究轧机轧制过程时，关键参数包括各辊间轧制摩擦臂与轧辊直径。轧制摩擦臂对分析轧制力与轧制过程能量转换至关重要。 轧制开始前，在轧机进出口端施加等效张力，使轧机内带钢受向下压力，导致轧机工作辊承受轧件施加的向上垂直力。该轧制力经第一中间辊、第二中间辊、支承辊中心，呈辐射状传递至轧机机架。工作辊与第一中间辊间的摩擦臂记为m1，反映二者摩擦特性；第一中间辊与第二中间辊间分别有传动辊与惰辊的摩擦臂，记为m2、m3；第二中间传动辊与支承辊间的摩擦臂为m4，第二中间惰辊与支承辊间的摩擦臂为m5。支承辊背衬轴承的摩擦圆半径记为ρ，该参数对辊支承系统分析至关重要。轧辊直径的确定对定义轧制力与轧制压力分布意义重大，工作辊直径记为D1，第一中间辊、第二中间辊直径分别为D2、D3与D4、D5、D6。这些参数设置基于上下辊对称布置原则。通过深入分析这些关键参数，可更好理解轧制过程中的力学行为。 2.3有限元模型开发 有限元法已广泛应用于金属变形分析，在解决辊间接触问题上效果显著。本文以森吉米尔280mm二十辊轧机为研究对象，鉴于二十辊轧机辊系结构复杂，需对模型简化，分别完整建模工作辊、第一中间辊、第二中间辊与支承辊，系统内所有轧辊简化为长度统一280mm的圆柱辊。基于上下辊对称布置，设定特定直径相等：D2=D3，D4=D5=D6，D7=D8=D9=D10，如图3（a）所示。采用SolidWorks对二十辊轧机辊系上部建模。 按照ABAQUS软件流程模块，建模过程如下：在ABAQUS/CAE中，各轧辊存在差异。在材料管理器中创建轧辊材料：先创建轧辊材料，再创建实体均匀截面并赋予该材料，最后将截面属性与对应构件关联，假设材料为线弹性各向同性。 首先创建分析步，类型设为静态、通用，并考虑几何非线性效应；随后配置场变量与历史变量输出，确保精准监测记录分析过程关键数据。 在各轧辊轴线处施加边界条件模拟轴承支承：约束所有平移自由度，保留所有旋转自由度；对于传动工作辊，后续动力学分析中释放其绕中心轴的旋转自由度，本静态结构分析中固定该旋转自由度以表征稳态工况。最终向工作辊施加97t集中载荷，模拟实际工作过程受力分布。97t载荷值并非理论估算值，直接取自本文研究的特定森吉米尔280mm二十辊轧机生产超薄带钢的实际工艺设定，代表稳定轧制阶段作用于轧机辊系的特征总轧制力水平。上述直径、对称布置、线弹性与表面特性假设是轧机建模中常用的零阶近似，虽引入部分误差，但大幅降低模型复杂度与计算成本。验证结果表明，这些假设足以捕捉开发有效监测数字孪生所需的主导振动行为。 本研究采用标准一阶完全积分六面体单元作为计算模型基本单元。相较于径向网格划分方案，本文采用结构化六面体网格，其在处理辊系装配体三维多接触特性上鲁棒性更优，该装配体沿全长无轴向对称性。 2.4现场数据采集 轧机振动测试是评估轧机运行状态的关键方法。为开展测试，研究采用完整测量子系统，在280mm森吉米尔二十辊轧机上安装振动加速度传感器，传感器产生的电荷信号经低噪声电缆传输至信号放大器调理放大，再由动态信号分析系统采集并传输至计算机记录分析，采样频率设为1000Hz。该装置用于测量垂直位移、振动频率的变化及其对应变化规律。 受结构特殊设计限制，主要传感器布置在轧机机架与分速齿轮箱上测试，该布局可更高效监测记录轧机运行过程中产生的振动。测试过程中，采集的轧机振动数据与工艺数据将用于后续分析评估，各测点振动数据将细致分析，为仿真模型验证奠定基础。测点布置如图4所示，测点分别位于轧机机架操作侧、机架传动侧与分速齿轮箱，可全面监测轧机振动状态，实现针对性数据分析，为工艺优化与振动控制提供有力支撑。 本测试在二十辊轧机上进行，轧制速度稳定在9m/min。通过精准控制与细致监测轧制过程，提取366kN与292kN两种轧制力水平下的轧机机架振动测试数据，采样频率设为1000Hz。为保证频域分析结果的精度与重复性，对现场采集的原始时域加速度信号进行标准化后处理，具体步骤如下：首先信号采集时开启数据采集系统（DAS）硬件内置抗混叠滤波器，为进一步抑制高频噪声、聚焦轧机结构主导振动频段，后处理中增设截止频率500Hz的数字低通滤波器，该配置与1000Hz采样频率匹配，有效防止500Hz以上的频率混叠。其次频谱估计时，将连续时域信号分割为离散数据块，为减轻快速傅里叶变换（FFT）处理中的频谱泄漏，对每个数据块加汉宁窗，最后通过FFT方法将加窗时域信号转换至频域，优化数据长度与平均次数，使所得频谱频率分辨率达0.5Hz，足以清晰分辨轧机主导振动频率分量。这些数据将用于后续分析研究，评估不同工况下轧机的振动特性。计算轧辊刚度值后，代入后续仿真模型参数设置。 3.1轧机仿真与现场数据对比分析 本研究主要对比测量轧机机架传动侧振动数据。基于建立的二十辊轧机系统，输入轧制速度9m/min、轧制力分别为292kN与366kN、采样频率1000Hz的数据，在MAPLE SIM中运行系统，通过探针获取现场测点对应振动数据。将轧机现场测试数据与超薄带钢轧机仿真测试数据对比，深入分析不同轧制力工况下轧机的响应特性。图5为不同轧制力下超薄带钢轧机现场测试与仿真模型的时域、频域结果，包含轧机实际运行与仿真结果的振动特性，涵盖振动幅值、频率分布等关键信息。这些仿真结果基于精准仿真模型，旨在模拟理想工况下轧机的振动行为。 由图5（a）和图5（c）可见，现场测试结果中，轧制力292kN时，轧机机架在28Hz处幅值为0.25m/s²，基频28Hz；超薄带钢轧机仿真模型测试结果中，轧制力292kN时，轧机机架在30Hz处幅值为0.26m/s²，基频30Hz。由图5（b）和图5（d）可见，现场测试结果中，轧制力366kN时，轧机机架在27Hz处幅值为0.2m/s²，基频26Hz；超薄带钢轧机仿真模型测试结果中，轧制力366kN时，轧机机架在26Hz处幅值为0.21m/s²，基频26Hz。监测结果表明，仿真模型监测的振动规律与现场基本一致，频率绝对误差在10Hz以内，幅值误差约5%。 3.2轧机数字孪生平台搭建 本文选用Unity 3D引擎作为虚拟场景开发工具，Unity具备强大高性能实时3D渲染能力，对复杂轧机结构的交互式沉浸式可视化至关重要；其次区别于部分领域专用工具，Unity支持C#脚本深度定制，这对集成功能样机单元（FMU）模型、建立与MySQL数据库的自定义Socket通信、设计贴合特定监测需求的定制化用户界面必不可少；此外Unity支持跨平台部署（如Windows、WebGL），为监测系统后续拓展至多终端奠定基础；最后Unity插件丰富、开发者社区庞大，加快开发进程。尽管存在MLVI等专业工具，但Unity在3D可视化与复杂逻辑集成方面的通用性，使其成为更合适的综合解决方案。 该数字孪生平台采用双层通信架构，高效处理历史/配置数据与高频实时信号。针对工艺参数、历史趋势等结构化数据的存储与检索，Unity客户端通过标准MySQL.NET连接器（ADO.NET驱动）直接与MySQL数据库通信；为实现振动波形动态监测所需的低延迟虚实映射，采用C#中System.Net.Sockets库实现的专用TCP Socket服务器，将实时数据从采集硬件直接流式传输至Unity客户端。该混合通信方式同时满足数据持久性与实时性要求。 物理轧机实时数据通过Socket接口传输至MySQL数据库，数字孪生平台读取数据库内数据完成轧机动态映射并在可视化界面呈现。 3.3数字孪生平台应用验证 通过采集物理层实时数据实现模型属性动态变化。新带材进入轧机时，调用实时数据驱动模型运行，虚拟平台可根据生产状态推送轧机各类信息，通过PC端访问系统监测状态，方便管理人员实时掌握轧机运行工况。数字孪生平台数据分析显示界面，是其监测功能核心。该功能通过MySQL数据库集成并可视化物理轧机多路实时运行数据流，展示轧辊运行速度、振动幅值与频率、任务进度等关键性能指标，图表动态更新，使操作人员直观追踪轧机状态。通过本系统初步实施与应用，目前基本实现物理轧机信息动态采集、虚拟轧机设备运行状态动态映射与生产过程有效监测，有效解决故障响应时间长的问题。虚拟轧机与物理轧机相似度超95%，虚实映射时延小于2s。 本文研究的森吉米尔二十辊轧机辊系高度集成封闭，传统传感技术难以直接监测内部振动状态，数字孪生技术通过构建与物理实体高度同步的虚拟模型，有效解决该监测瓶颈。该平台不仅实现轧机运行状态多尺度实时映射与全生命周期分析，还为振动特性预测、工艺参数优化与预测性维护提供数据与模型驱动支撑，成为此类高端轧制装备实现智能运维与精准控制的关键技术基础。 本文以森吉米尔280mm二十辊轧机为研究对象，开展数字孪生建模与可视化研究。通过有限元分析与振动分析建立轧机有限元模型与动力学模型，据此构建数字孪生系统，通过Unity融合三维模型与FMU仿真模型，实现轧机运行过程可视化。该平台可模拟轧制场景、识别潜在问题，支持实时信息共享，为提升轧机设计、分析与运维能力提供新途径。 1）对轧机系统结构开展有限元分析与动力学建模，成功建立可反映轧制力、振动等多场耦合效应的动力学响应模型。该模型融合辊系结构力学性能，在此基础上采用模型降阶技术构建轻量化数字孪生，其动态行为与物理轧机一致，实现物理实体在虚拟空间的高精度动态映射，为虚实同步交互奠定模型驱动基础。 2）利用生产现场采集的工艺参数、振动信号等实时数据，对数字孪生模型进行动态验证，模型关键输出与实际测量数据拟合度超95%。在此基础上，赋予孪生模型轧制过程轧机异常振动趋势在线预测能力，验证了数字孪生模型在结构响应预测方面的有效性。 3）基于Unity引擎，融合轧机高精度3D模型、FMU实时仿真模型与MySQL实时数据库，搭建支持双向数据流的数字孪生平台。该平台具备轧机运行状态多尺度实时映射、全生命周期分析等功能，为装备振动特性预测、工艺参数优化与预测性维护提供数据与模型驱动支撑，为提升超薄带钢轧制装备综合管控能力与智能化水平开辟新的技术路径。
