Процессор сигналов для системы непрерывного измерения температуры жидкой стали производители

Когда слышишь про процессор сигналов для системы непрерывного измерения температуры жидкой стали, многие сразу думают о чём-то вроде готового блока с дисплеем — но на деле это обычно набор плат, которые ещё надо интегрировать в существующую АСУ ТП. У нас на комбинате в своё время пытались ставить немецкие образцы, но выяснилось, что их алгоритмы обработки инфракрасного сигнала плохо адаптируются к нашим условиям выплавки.

Что на самом деле скрывается за термином

Главная ошибка — считать, что такой процессор просто оцифровывает сигнал с пирометра. В реальности он должен компенсировать затухание в оптическом тракте, учитывать излучение шлаковой корки и мгновенно пересчитывать температуру с поправкой на излучательную способность стали. Мы в ООО ?Шэньян Тэнъи Электроникс? изначально делали упор на адаптивные фильтры, которые подстраиваются под изменение состава шихты — без этого погрешность зашкаливала даже при калибровке по эталонному излучателю.

Интересно, что китайские коллеги из материнской компании сначала предлагали готовые решения для цветной металлургии, но для жидкой стали пришлось полностью перерабатывать архитектуру. Особенность в том, что здесь нельзя использовать усреднение данных — каждый скачок температуры в конвертере может длиться меньше секунды.

Кстати, о железе: мы пробовали разные процессоры — от обычных промышленных контроллеров до специализированных DSP. Выяснилось, что ключевой параметр — не тактовая частота, а скорость выборки АЦП. Для наших задач нужна частота дискретизации от 10 кГц, иначе теряются пики температуры при продувке кислородом.

Проблемы калибровки в промышленных условиях

На стенде всё работает идеально, но в цеху начинаются странные вещи. Например, вибрации от кранов вызывают фантомные сигналы, которые процессор интерпретирует как скачок температуры. Пришлось вводить аппаратную фильтрацию по питанию и программное подавление низкочастотных помех.

Самое сложное — калибровка при смене марок стали. Для низкоуглеродистых сталей мы используем один коэффициент излучения, для легированных — другой. Раньше операторы вручную вводили поправки, что приводило к ошибкам. Сейчас в наших процессорах реализована автоматическая корректировка на основе данных о шихтовых материалах.

Забавный случай был на ММК: их технологи сначала не поверили нашим показаниям, пока не поставили параллельно термопару спецконструкции. Разбег составил всего ±3°C против заявленных ±5°C — это считаю успехом.

Аппаратные особенности реализации

Многие производители пытаются экономить на разъёмах — мол, промышленный Ethernet и так надёжен. Но в условиях цеха контакты окисляются за месяцы, а замена разъёма на работающей линии стоит часов простоя. Мы в Tengyidianzi перешли на герметичные соединители с золотым покрытием — дороже, но за два года ни одного случая потери связи.

Система охлаждения — отдельная головная боль. Принудительное воздушное охлаждение забивается пылью за полгода, жидкостное слишком сложно для монтажа. Нашли компромисс: пассивный радиатор с термоинтерфейсом на основе медной пены — работает при ambient temperature до 70°C.

Память процессора — казалось бы, мелочь. Но когда надо хранить температурные профили за последние 500 плавок, встроенной флешки на 512 Мб не хватает. Пришлось делать слот для SD-карт с защитой от вибраций — простое, но эффективное решение.

Программные нюансы

Первые версии нашего ПО пытались делать с красивым интерфейсом, но операторы в защитных очках и перчатках не могли попасть по мелким кнопкам. Сейчас интерфейс — три экранные кнопки размером с палец, шрифт не меньше 14pt.

Самая полезная функция, которую добавили по просьбе сталеваров — экспорт данных в .csv с привязкой к времени плавки. Оказалось, их технологи анализируют эти данные в Excel для оптимизации режимов.

Интеграция с АСУТП — отдельная тема. Наши процессоры изначально поддерживают OPC UA, но на некоторых заводах до сих пор используют Modbus RTU. Пришлось делать универсальные конвертеры протоколов — дополнительный модуль, но зато нет проблем с подключением.

Перспективы развития

Сейчас экспериментируем с нейросетевыми алгоритмами для прогнозирования температурного дрейфа. Не то чтобы это прямо необходимо, но интересно — можно предсказать перегвал стали за 10-15 секунд до фактического достижения пиковой температуры.

Ещё одно направление — беспроводная передача данных от процессора к диспетчерской. Пока мешают электромагнитные помехи от печей, но тесты в лабораторных условиях обнадёживают.

Коллеги из Китая предлагают внедрить систему предиктивной аналитики, но пока не вижу в этом практического смысла для наших клиентов. Возможно, для мини-заводов с частой сменой марок стали это будет актуально.

Ошибки, которых стоит избегать

Самая грубая ошибка — пытаться сэкономить на источнике питания. Импульсные блоки питания за 2000 рублей выходят из строя через полгода работы в цеху. Мы используем линейные стабилизаторы с запасом по мощности 30% — дороже, но надёжность того стоит.

Не стоит доверять заводским калибровкам — всегда перепроверяем оборудование на месте. Как-то раз получили партию датчиков с смещением -12°C из-за неправильной настройки на производстве.

И главное — нельзя полностью полагаться на автоматику. Даже самый совершенный процессор сигналов должен дублироваться визуальным контролем опытного сталевара. Технология пока не идеальна, но мы работаем над этим.