Процесс прокатки осуществляется в горизонтальной реверсивной клети Кватро «5000». Ее работа обеспечивается двумя электродвигателями, для которых нужно рассчитывать моментную нагрузку. Момент силы двигателя, или крутящий момент — это физическая величина, которая характеризует вращательное усилие, создаваемое двигателем. Она определяет его способность преодолевать сопротивление и вращать вал или механизм. Чем выше момент силы, тем больше нагрузка, которую двигатель может преодолеть при заданной скорости вращения. Однако при критических значениях повышается риск поломки валопроводов главного привода клети, что приводит к выходу ее из строя и простою всего агрегата. Ранее оператор задавал настройки клети, опираясь на собственный опыт, что было не оптимально. Сейчас показатель момента силы вычисляется с помощью модели машинного обучения.
Перед началом прокатки оператор поста управления задает параметры деформационного режима, а затем нажимает на кнопку «Рассчитать режим». На основании этих данных в программе рассчитываются зазоры и обжатия по проходам, после чего они вместе с параметрами деформационного режима передаются в модель. Модель прогнозирует средний и максимальный моменты силы двигателей клети и отображает результаты в пользовательском интерфейсе в виде значения в килоньютон-метрах (кНм) с цветовой индикацией. Если рассчитанное значение момента силы двигателей превышает заданный предел, оно выделяется желтым или красным цветом. В этом случае существует вероятность повреждения оборудования. Значит, оператор должен изменить параметры деформационного режима так, чтобы расчетный момент двигателей клети не превышал допустимый порог, или принять другие компенсирующие меры для снижения моментных нагрузок при фактической прокатке.
Решение разработано специалистами «Северсталь Диджитал», «Северсталь-инфокома» совместно с технологами листопрокатного цеха и экспертами центра технологического развития производства трубного проката. Для прогнозирования моментов силы двигателей клети стана 5000 использовалась модель градиентного бустинга, а также отдельные модели для прогнозирования на чистовых и черновых проходах. Модели обучены на данных о фактических прокатах.
Решение обеспечивает точную адаптацию к изменяющейся нагрузке, повышая энергоэффективность и снижая износ оборудования. Уже в первом полугодии это позволило сократить аварийные простои стана 5000 на 3,9 часа с экономическим эффектом 4,53 млн руб.
