日立IoT系统在马钢2130酸轧生产线的应用

王立勇

（马鞍山钢铁股份有限公司冷轧总厂，安徽马鞍山 243000）

引言

IoT，全称为“Internet of Things”，即物联网。物联网的定义较多，至今没有统一定义。在ITU2005年度报告中物联网的定义是：通过在各种各样的物品上嵌入一种短距离的移动收发器，从任何时间、任何地点的人与人之间的沟通连接扩展到人与物和物与物之间的沟通连接[1]。物联网技术在新一代信息技术的高度集成和综合运用，已成为当前世界新一轮经济和科技发展的战略制高点之一，发展物联网对于促进经济发展和社会进步具有重要的现实意义[2]。钢铁行业的IoT 即是加强技术创新、能量的管理和排放、优化结构调整、提高资产的管理、提升运营决策的支持力度、加强知识的协同、优化产业链条中的各个环节，使得企业利益达到最大化[3]。日立公司正是基于这种理念，开发了一套有针对性的应用于酸轧生产线的IoT系统。

马钢冷轧总厂2130 酸轧线承担着马钢主要汽车板与家电板的生产，随着高端板材产品越来越多，连退、镀锌对冷硬卷的质量要求越来越高，同时生产对设备稳定性和操作技能要求也越来越高。

目前冷轧总厂2130 酸轧线只有TRACE 软件采集数据，数据采集点有限、数据保存时间短，没有数据分析，对设备问题分析和操作问题分析有很大制约，而且只能通过经验来判断，无法利用大数据来分析和诊断。针对这种现状，马钢于2019年引进了日立的IoT 系统。该系统与现有PLC 系统可实现无缝对接，能对设备故障诊断、操作和质量问题进行指导分析。

1 系统结构

日立IoT 系统即HITSODAS 包括两个部分：HITSODAS-BASE和HITSODAS-QA。

（1）HITSODAS-BASE 的主要功能是数据收集（在环网中的N 地址数据基本多可以收集）、数据收集保存时间近半年，数据可以通过时间轴显示，也可以通过卷长显示。

（2）HITSODAS-QA 的主要功能是为数据分析，可以进行数据采集，特征值计算，轧硬卷数据检索，根据数据做统计直方图，轧制力参数分析，FGC 分析，断带分析，板形分析等，同时可以提供接口给QMS，其系统结构如图1所示。

图1 IoT系统结构

2 系统功能和应用

2.1 iba分析软件

类似于TRACE 软件，能跟踪所有的N 地址，iba数据自动存于BASE 服务器的D 盘，并可以按时间、卷号和事件三种模式保存，相比TRACE，数据跟踪点多而全，增加板形数据可全通道跟踪并三维显示，具备函数功能，可对检测数据进行函数编辑。

（1）板形显示

板形显示可以用iba 打开保存的数据，将左下角“fx Expression”下的“shape meter”拖入右边显示栏即可显示板形图像（如图2 所示），点击工具栏中的“view mode”工具，还可以切换成3D模式显示。

图2 板形图像显示

（2）函数功能

函数功能包括两部分，数学函数和日立专用函数，通过“expression builder”对话框，双击“math functions”中所需要的函数，即可进行调用。

数学函数调用比较简单，双击后会在左下角的对话框中显示，按照提示在括号中输入机架或数字地址，再点击OK，即可在iba显示栏中显示按函数处理后的趋势

此外，日立还开发了一部分以H 打头的专用函数，调用和基本数学函数步骤一样，可以通过打开C盘-HTCUsers 文件夹-bin 文件夹-HITSODAS.pdo 文件进行调用。

2.2 QA分析软件

HITSODAS-QA 主要提供数据的分析功能，用于分析保存在HITSODAS-BASE 中过程数据，即Level-1 和Level-2 信息。QA 主要分为4 部分：COIL INFORMATION、DATA MINING、STRIP BREAK、HISTOGRAM，如图3所示。

图3 QA操作界面

（1）STRIP BREAK分析

通过QA界面中的“STRIP BREAK”可以查找到断带的相关基本信息，能用Excel 导出，点击“STRIP BREAK LIST”中的“CHART”按钮可调出断带时的iba趋势数据进行分析。

（2）FGC分析

利用“DATA MINING”中的FGC 分析工具，可以实现对某周期内所生产的钢卷进行分析，设定条件为OFF-GAUGE 长度大于10 m，规则为RULE 1，可以搜索出该周期内钢卷的详细信息。如头部超差长度大于13 m 的覆盖率为100%，4#、5#架轧制力稳态时的自适应系数大于2.2,0.1 的覆盖率为84.6左右等等。

（3）FLATNESS分析

利用“DATA MINING”中的FLATNESS 分析工具对一般时间内所生产的钢卷进行分析，条件为OFF-SHAPE 长度大于20 m，规则为RULE 1，可以分析出OFF-FLATNESS长度大于20 m的详细信息，如头尾超差长度覆盖率、板形偏差最大最小值范围的覆盖率等等。

（4）HISTOGRAM图表分析

利用QA 中“HISTOGRAM”分析工具对一般时间内所生产的钢卷进行分析，可以图表的形式直观显示。搜索出该期间生产的钢卷之后，选择右下框中的设定条件，点击“EXECUTE”按钮即可输出分析图表。选择“Shape Eval (Symmetry) Class”对板形对称性进行分析，并进行输出,如图4所示。

图4 HISTOGRAM图表

3 结论

IoT 系统中的HITSODAS-BASE 数据采集功能比原有的PLC跟踪软件TRACE更为强大，其容量相对于TRACE 也大大提升，能跟踪到程序中所有的N地址。但由于程序中的中间变量无法跟踪，因此会影响对含有中间变量问题的分析。

HITSODAS-QA 数据分析功能中，对工艺特征值的计算和特征数据分析做得比较好，能对某个钢卷或某批钢卷的工艺特征进行计算分析，如FGC、ON-GAUGE、OFF-GAUGE 的长度，ON-SHAPE、OFF-SHAPE 的长度，前滑值和各自适应系数等特征数据在特定范围内的覆盖率，带钢屈服强度、目标厚度、宽度和出口重量等特征值在特定范围内的覆盖率等等，另外还可以进行钢卷质量的初步判定。

在问题解决方案方面系统还需要进一步改进，如断带分析，HITSODAS-QA 中目前只是分析了各断带卷的工艺特征，断带的具体原因分析等数据还不完善，也无法提供明确的解决和改进方案。这些问题将在后面的维保期内逐步完善。

随着日立这套IoT 系统的持续开发和不断完善，不仅有利于整合提升马钢2130酸轧线信息化水平，实现精细化、智能化生产管理，更有利于促进生产线降本增效、节能减排、转型升级，走向更新型的工业化发展道路。