大数据驱动的钢铁冶金机电设备故障预警与诊断系统设计

摘要

钢铁冶金行业生产流程长、工艺复杂、设备繁多且连续性高，任何机电设备故障均可能导致生产线停机、
产量损失甚至安全事故。随着数字化转型战略的推进，大数据技术逐渐成为冶金装备智能维护的重要驱动力，为机
电设备故障预警与诊断提供了科学依据。本文基于钢铁冶金行业设备特点与运行需求，分析大数据在故障预警中的
价值，从数据采集、数据处理、特征提取、模型构建、系统架构设计与运行机制等方面构建大数据驱动的机电设备
故障预警与诊断系统整体框架。研究表明，通过融合传感数据、设备运行状态数据与工艺参数数据，运用机器学习
模型与智能诊断算法，可以实现故障的提前识别、趋势预测与精准定位，提高设备运行可靠性与生产效率。文章提
出优化数据采集体系、完善模型算法、自主构建行业数据平台与强化人员技能培训等建议，为钢铁冶金行业信息化、
智能化装备管理提供参考。