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        馬鋼冷軋總廠數字鋼卷系統研發(fā)及應用

        2022-04-26 01:17:52曾德智
        冶金動力 2022年2期
        關鍵詞:鋼卷交換機長度

        曾德智

        (馬鞍山鋼鐵股份有限公司冷軋總廠,安徽馬鞍山 243000)

        引言

        馬鋼冷軋總廠為鋼卷賦予數字化特征,將原材料、生產過程、成本以及用戶信息等一系列數據集中統一收集,形成數據集合。通過數字化,精準描述某一鋼卷特性,建立鋼卷的數字化檔案。

        1 數字鋼卷概述

        馬鋼冷軋總廠現有與鋼卷有關的數據分散在各個系統或者單體設備中(例如,缺陷數據在缺陷檢測儀中、能耗數據在能源計量系統中、工藝數據在L1/L2、帶鋼厚度數據在測厚儀中等),數據的名稱也不統一,沒有一個統一的數據平臺,基于數據的綜合應用帶來了很大的困難;各個系統之間數據沒有融通,系統之間只有存在必要的通信才連接,單體設備的數據“孤島”和數據重復問題嚴重,數據復用性低,而且沒有標準的數據服務,數據使用成本高。數字鋼卷通過底層數采裝置,實現直接與采集裝置通信的硬件結構,其通信速度最快能夠達到20ms,帶鋼長度方向的數據間隔可以減少到米級,大大提高了通過數據還原生產過程異常點的能力。收集機組生產過程中的質量及工藝數據并將其匹配到帶鋼長度位置上,其計算和匹配的依據是來自數字鋼卷跟蹤相關信息,其準確性直接影響到數據收集和匹配的精度和有效性。

        數字鋼卷主要實現以下功能:

        (1)從各機組L2 或MES 系統獲取鋼卷信息、工藝設定信息等;

        (2)從各機組PLC 中獲取機組跟蹤數據、控制數據、生產數據、設備狀態(tài)等信息;

        (3)按時間維度(高頻數據按照時間周期存入iHyperDB)或按卷(高頻采集的數據匹配到鋼卷的長度位置上);

        (4)實時數據的展示;

        (5)數字鋼卷的綜合展示。

        2 數字鋼卷系統硬件配置與設計

        硬件構架分為主干網、邊緣服務器、匯聚網和設備終端,見圖1。將在設備終端采集到的數據進入匯聚網,再到主干網絡,最終傳輸到服務器中心進行數據處理。數字鋼卷主機系統由6 套高性能PC服務器組成超融合架構,分布式存儲間使用光纖萬兆網絡進行數據副本同步,確保服務器的高可用性。

        圖1 硬件構架示意圖

        2.1 數字鋼卷實時性設計

        (1)核心交換機采用硬件冗余方式,任何一臺設備出現故障,均不影響系統的運行。

        (2)匯聚交換機及產線接入交換機采用環(huán)網設計,環(huán)網中任何一條物理鏈路出現問題,環(huán)網的自愈時間小于50 ms,保證網絡的穩(wěn)定可靠運行。

        (3)產線環(huán)網與匯聚環(huán)網采用雙耦合技術,在物理鏈路上進行了冗余,其中一條鏈路故障,會進行鏈路的主備切換,不影響系統的運行。同時由于耦合到不同產線的匯聚交換機,任何一條產線的匯聚交換機故障,不影響產線接入交換機的數據上傳,提升了網絡的穩(wěn)定性。

        (4)提供足夠的網絡帶寬,主干網絡的設計均采用千兆網絡設計。

        (5)交換機支持流量控制功能,廣播風暴抑制功能,端口的優(yōu)先級劃分和VLAN 劃分,端口和MAC地址的綁定等,提高系統安全性。

        (6)交換機可以存儲并支持雙固件系統(Firmware),避免某一個固件出現故障,導致整臺設備無法使用。

        (7)運維簡單方便;配置網管軟件,可以實時監(jiān)控網絡狀態(tài),并以可視化界面展現出來。同時管理軟件支持批量化配置功能,還可以管理、監(jiān)控第三方設備。

        2.2 服務器數據采集和通訊方式

        數據采集包含三部分。

        (1)FDAA 數據采集

        把FDAA 數據通過TCP/IP 方式上傳到數據采集服務器,將數據進行解析,按照周期實時存儲,以及通過計算把數據匹配到長度位置上。

        (2)L2 數據采集

        把L2 數據通過電文或數據庫訪問方式讀入到數據采集服務器。

        (3)能源數據采集

        從能源數據從能源管理系統讀入到數據采集服務器。

        服務器與機組的通信采用兩種方式:一種是通過 DP 網絡連接 PLC;一種是通過 TCP 網絡接入,采用UDP 方式收取數據。

        3 數字鋼卷系統軟件架構

        軟件架構示意圖如圖2。

        圖2 軟件構架示意圖

        軟件架構自下而上分為數據集成層、平臺層、應用層。數據集成層負責對各個系統的數據采集。平臺層負責平臺的管理、接口轉換以及數據總線工作,同時數據中心也作為平臺層的一部分。應用層包括全線跟蹤、異常數據報警歷史、基因鏈、工藝監(jiān)控、可視化工具、離線數據導出、輥系管理。

        (1)全線跟蹤頁面顯示的是當前機組重要的工藝實時數據,以圖形的方式展示。

        (2)異常數據報警功能是對機組重要的數據進行實時監(jiān)控,按照監(jiān)控規(guī)則對于特殊指標超出規(guī)則的進行報警并保存。

        (3)基因鏈是機組的每個鋼卷信息,可以得到機組的出口與入口的信息。

        (4)工藝監(jiān)控頁面顯示的是當前機組重要的工藝實時數據,以圖形的方式展示,并對工藝數據進行實時監(jiān)控,并報警顯示超標的工藝數據。

        (5)可視化工具包括長度維度、時間維度和定制分析。

        ①長度維度:當鋼卷生產完成后,處理鋼卷全程采集數據,以圖形的方式展示。

        ②時間維度:通過改功能查看某一時間機組采集的過程數據,并以圖形方式展示。

        ③定制分析:通過選定鋼卷全程采集特定數據項,與時間維度相關聯,組合展示工藝相關參數,定制分析曲線模板,為生產提供可視化工藝生產參考??梢愿鶕煌?guī)格的鋼卷,定制保存特定的分析模板。

        (6)通過界面選擇指定的鋼卷,以及需要做分析使用的工藝數據,進行自定義導出,導出的數據用做其他應用分析的數據源,

        (7)棍系管理界面顯示機組數據的設備號的詳細信息。

        4 數字鋼卷系數據存儲

        隨著數字鋼卷數采頻度的提高,數采的難度和數據量急劇加大,帶來了相關數據處理和存儲的技術難題,也成為項目至關重要的技術核心。針對高頻數據按照不同維度進行數據存儲。

        (1)按時間維度存儲。將高頻采集的數據按照時間周期存入具備高性能、高可靠、高容量、跨平臺、可擴展等特點的實時數據庫iHyperDB,可以實時或離線查詢所有數據采集點分布在時間坐標上值的變化狀態(tài)。

        (2)按空間緯度存儲。將高頻采集的數據匹配到鋼卷的長度位置上,并記錄當前鋼卷號,以鋼卷號及長度為主鍵,把長度位置上的數據寫入建立好的鋼卷內存表中。當鋼卷長度方向上需要修正時,直接修改內存表中的數據,可以大大提高程序執(zhí)行效率,減少對IO 設備訪問的次數,也提升了系統的性能。為了保證系統在意外死機或關機的情況下不丟失數據,后臺進程將定時把內存表中的數據寫入文件系統,作為內存表的備份文件。當系統重啟后,將讀取備份文件到內存表中。當鋼卷在出口剪切完成后,統計好鋼卷的數據,比如工藝數據、基本數據PDO 等,存入關系數據庫DB2,并將當前卷在內存表中的數據寫入文件系統,同時清除當前卷在內存表中的數據。

        (3)按照時間和空間緯度的兩種數據存儲方式,可以方便地將數據上傳到大數據平臺,為將來的數據遷移奠定了基礎。

        5 應用

        數字鋼卷提供一個標準的服務數據平臺,通過對各個系統多源數據進行整合、匹配以及數據轉換,實現數據對外格式統一、接口統一、規(guī)范一致性,向外部系統提供標準化和開放式接口,實現跨平臺、跨語言、跨系統的多樣性數據服務。

        (1)系統采用了功能強大的HMI 過程視窗,使得操作人員和設備人員能夠全線跟蹤生產過程,優(yōu)化調整工藝參數,實現產品質量的提升。

        (2)在數據完成過濾、統計、匹配后形成數字鋼卷的基礎數據?;A數據包括:機組實時數據和異常數據報警信息。

        (3)根據鋼卷的基礎實時數據,可以監(jiān)控鋼卷的工藝信息。根據鋼卷的報錯信息來對每個鋼卷進行評分,并根據判定的上下限形成工藝數據曲線。

        (4)當鋼卷生產完成后,服務器處理鋼卷全程采集來的數據,根據特定的分析模板對每個鋼卷進行特定的分析。針對分析的結果和工藝數據曲線圖可以進行生產工藝的優(yōu)化以及調整特定的分析模板,形成一個閉環(huán),逐步對工藝參數形成逐步優(yōu)化的過程,提高產品質量。

        6 結語

        數字鋼卷將實物轉化成數據實體,將定性或者寬泛的定量轉化為精準定量數據。通過數字鋼卷信息,為差異化營銷提供支撐。在發(fā)生質量異議時,可以及時追溯分析鋼卷哪一環(huán)節(jié)問題。另外,有了這么多鋼卷數據信息,可以進一步通過數字孿生仿真技術模擬現場,遠程監(jiān)控等,以“數字鋼卷”的形式來實現冷軋產品的“全程可視化”和“數字化”,為后續(xù)的大數據分析與挖掘,提供完善、準確、可靠的數據基礎,實現智能工廠最關鍵的一步。

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