钢铁机械装备的数字化建模与智能化运维体系构建及应用实践

福强 贾(连云港华乐合金集团有限公司，中国)

摘要

随着数字孪生、工业互联网、大数据与人工智能技术的快速成熟，钢铁装备的数字化建模与智能化运维已成为行业转型的核心方向。数字化建模可实现物理装备与虚拟模型的全要素、全周期双向映射，为智能化运维提供高精度的数字底座；而智能化运维体系则可基于数字化模型，实现设备健康状态的实时感知、故障智能诊断、剩余使用寿命预测与维护决策优化，彻底变革传统运维模式。基于此，本文系统研究了钢铁机械装备的数字化建模核心技术，构建了全流程智能化运维体系，并结合工业现场实践验证了其应用成效，为行业提供可落地的实施参考。

关键词

钢铁机械装备；数字化建模；数字孪生；智能化运维；预测性维护

参考

黄翠.人才引擎驱动钢铁机械制造产业发展[N].海峡人才报,2025-11-19(002).

刘正茂. 钢铁冶炼机械设备故障诊断及处理措施研究[J].冶金与材料,2025,45(10):85-87.

潘俊伟. 数字化技术在钢铁企业机械管理中的应用与实践[J].中国战略新兴产业,2025,(11):23-25.

明小红. 绿色钢铁冶金机械的研发与应用[J].新疆钢铁,2024, (01):23-25.Study on Energy-Saving Optimization of Fresh Air Preheating in Cigarette Factory Cut Tobacco WarehouseLi Chen Yangzhou Feng Ji Yan Ao Luo Zejun LeiSichuan China Tobacco Industry Co., Ltd. Chengdu Cigarette Factory, Chengdu, Sichuan, 610000, ChinaAbstractObjective: To solve the problems of high energy consumption and low temperature control accuracy in fresh air preheating of cut tobacco warehouses in cigarette factories in winter, and help achieve the "double carbon" goal and stabilize production quality. Methods: Taking the leaf storage room of Chengdu Cigarette Factory as the research object, an optimization scheme of "dynamic load adaptation + fuzzy PID intelligent control" was proposed. The research was carried out through load modeling (constructing the correlation model between load and outdoor temperature based on the air enthalpy difference method), control strategy upgrading (designing a fuzzy PID control algorithm with multiple inputs and outputs and a multi-working condition operation mode), and on-site transformation verification. Results: After transformation, the fluctuation of fresh air preheating temperature decreased from ±2.0℃ to ±0.2℃ (meeting GB/T 18935-2003); winter steam consumption decreased from 42.3kg/h to 6.3kg/h (a reduction of 85.1%); the coefficient of variation of leaf moisture content decreased from 8.2% to 4.8%, and the wire breakage rate decreased from 1.8% to 1.2%. Conclusion: The scheme achieves a win-win situation of "energy consumption-quality", and the adaptation schemes for severe cold, mild and plateau areas based on dynamic load characteristics can provide a technical paradigm for similar projects.KeywordCut tobacco warehouse; Fresh air preheating; Fuzzy PID control; Dynamic load; Energy consumption optimization; Climate zone adaptation卷烟厂片烟库新风预热节能优化研究陈利冯杨洲晏吉骆澳雷泽均四川中烟工业有限责任公司成都卷烟厂，中国·四川成都 610000摘要目的：解决卷烟厂片烟库冬季新风预热能耗高、温度控制精度低的问题，助力“双碳”目标达成与生产质量稳定。方法：以成都卷烟厂叶片储存间为对象，提出“动态负荷适配 + 模糊 PID 智能控制”方案，通过负荷建模（空气焓值差法构建负荷 - 室外温度关联模型）、控制策略升级（多输入输出模糊 PID 算法与多工况模式）及现场改造验证展开研究。结果：改造后新风预热温度波动从±2.0℃降至±0.2℃（符合 GB/T 18935-2003）；冬季蒸汽消耗量从 42.3kg/h 降至 6.3kg/h（减少85.1%）；叶片含水率变异系数从 8.2% 降至 4.8%，断丝率从 1.8% 降至 1.2%。结论：方案实现“能耗 - 品质”双赢，基于动态负荷提出的严寒、温和、高原地区适配方案，可为同类工程提供技术范式。关键词片烟库；新风预热；模糊 PID 控制；动态负荷；能耗优化；气候区适配【基金项目】四川中烟工业有限责任公司科技攻关项目“卷烟厂片烟库节能优化技术研究”（项目编号：SCZY2024-05）。【作者简介】陈利（1977-），男，中国四川成都人，本科，工程师，从事动力能源保供与节能研究。1 引言1.1 研究背景与意义片烟库是卷烟生产关键仓储环节，需按 GB/T 18935-2003 维持 20~25℃、55%~65% RH 的恒定环境，冬季新风预热是保障温湿度稳定的核心工序

。预热温度偏低易导致烟叶吸湿结块（含水率超 13%），偏高则加速放湿（含水率低于 11%），降低烟丝韧性

。调研显示，片烟库空调冬季总能耗中，新风预热占比30%~40%。传统“定流量蒸汽加热 + 人工调节”存在明显缺陷：一是室外气温波动（如成都冬季昼夜温差 8~10℃）时，预热温度调节滞后 15~20min，波动±2.0℃，导致烟叶含水率变异系数超 8%；二是负荷与热源不匹配，低负荷（室外温度＞3℃）时蒸汽浪费率超 40%，高负荷（极端低温 - 2℃）时预热不足

。因此，实现新风预热“精准化、节能化”，对卷烟厂践行“双碳”目标、稳定烟叶储存及生产质量具有重要价值。1.2 国内外研究现状当前新风预热研究聚焦“控制精度提升”与“负荷动态适配”：室外焓值变新风比控制可实现冬季节能 22%，但未解决温度波动；模糊 PID 控制通过动态调整 Kp、Ki、Kd，能将温度精度提升至±0.5℃，响应时间缩至 10min 内（较传统 PID 提升 40%）

；结合 LSTM 负荷预测可降低能耗波动 25%

。现有研究存在三缺口：①未结合片烟库“16h 连续运行、温度波动≤±1℃”的工艺特性，未建“预热精度 - 烟叶品质”定量模型；②动态负荷建模深度不足，缺乏负荷与室外温度量化关系；③不同气候区适配研究少，普适性受限。本文以成都卷烟厂为案例，针对性展开研究。1.3 研究内容与技术路线1.3.1 研究内容①构建新风预热动态负荷模型，明确室外温度与负荷量化关系；②设计模糊 PID 智能控制策略，实现“温度精准 + 能耗最优”；③成都卷烟厂现场改造与效果评估；④提出严寒、温和、高原地区适配方案。1.3.2 技术路线采用“数据采集 - 仿真优化 - 现场验证 - 方案推广”闭环路线：①连续 72h 监测成都卷烟厂系统，采集不同室外温度下的负荷数据，构建负荷 - 温度关联模型；②基于MATLAB/Simulink 搭建模糊 PID 仿真平台，优化控制参数；③现场安装高精度监测设备，采集改造后 3 个月运行数据；④对比改造前后指标，形成多气候区适配方案。2 片烟库新风预热现状与动态负荷分析2.1 新风预热系统运行现状成都卷烟厂叶片储存间面积 1500㎡，配套空调机组型号 KA-5/ZK20，额定送风量 20000m³/h，新风占比 20%（新风量 4000m³/h）。按 GB50019-2003，冬季需将室外新风从1.0℃加热至 21.2℃，再与库内回风（23℃、60% RH）混合送入

。改造前采用传统蒸汽预热，存在热源定流量供给、温度控制滞后问题，导致能耗高、烟叶品质波动大。2.2 新风预热动态负荷建模2.2.1 负荷计算方法采用空气焓值差法计算预热负荷，公式如下

：3600)h-h(12××=LQρQ为预热负荷（kW）；ρ 为空气密度（1.2kg/m³）；L 为新风量（4000m³/h）；h₁为室外新风焓值（kJ/kg，由温湿度查焓湿图得）；h₂为预热后新风焓值（25.1kJ/kg，对应温度 21.2℃、含湿量 3.6g/kg）。2.2.2 动态负荷特性2024 年 12 月 - 2025 年 2 月连续监测，每小时采集 1 组数据，获 5760 组有效数据。线性拟合得负荷 - 室外温度关联模型：模型显示：室外温度每降 1℃，负荷增 1.2kW；极端低温 - 2℃时，负荷较设计温度 1℃增 19.3%，为控制策略设计提供依据。

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/gcjsygl.v10i7.38049