Uplatnění analytické diagnostiky při podpoře prediktivního řízení údržby kruhových krystalizátorů

Lucie Frischerová

Disertační práce

Application of analytical diagnosties in predictive maintenance management of ring molds

Anotace:

Cílem řešení dizertační práce je vícerozměrný lineární model opotřebení kruhového krystalizátoru formátu 410 mm, který je založen na fuzzy shlukové analýze značek odlévaných ocelí. Vytvořený model má sloužit jako základ pro podporu prediktivní údržby krystalizátorů, kdy je možné, na základě zadání počtu odlitých taveb a plánovaných odlévaných taveb rozdělených do shluků příbuzných taveb, stanovit průměrnou dolní konicitu kruhového krystalizátoru, která plní funkci diagnostického parametru prediktivní údržby. Mezní hodnotou tohoto parametru je hodnota 1, resp. hodnota, při které je za normálních technologických podmínek předpokládána normální kvalita plynule litých předlitků. Vytvořený model má rovněž nahrazovat měření opotřebení kruhových krystalizátorů měřícím systémem MKL 100/420 a tím tak umožní zvýšení disponibility zařízení plynulého odlévání při znalosti skutečného a predikovaného stavu opotřebení krystalizátoru. Měření opotřebení krystalizátoru měřícím systémem MKL 100/420, pak bude plnit funkci kontrolního mechanismu modelu opotřebení. Další možností využití vytvořeného modelu opotřebení je podpora výrobního rozvrhování výroby na zařízení plynulého odlévání oceli, kdy vytvořený model bude základem algoritmu pro stanovení počtu taveb v jednotlivých shlucích, které bude možno odlít na krystalizátoru do dosažení mezního stavu. Výsledkem podpory, tak budou možné kombinace počtů taveb oceli v jednotlivých shlucích a uživatel si vybere vhodnou kombinaci na základě výrobních zakázek. Řešení je založeno na analytickém zpracování provozních dat o odlévaných ocelích ve vztahu k opotřebení krystalizátoru, které je způsobeno odlévání těchto ocelí. Je předpokládáno, že předností navrženého řešení bude jeho univerzálnost pro všechny krystalizátory stejného formátu, které mají vztah ke konkrétnímu zařízení pro plynulé odlévání oceli a za předpokladu, že existují provozní a diagnostická data, alespoň z jednoho krystalizátoru, na jejichž základě bude možno stanovit koeficienty významnosti jednotlivých shluků na opotřebení krystalizátoru.

Abstract:

The aim of the thesis is multidimensional linear ring mold´s wearing model, which is based on fuzzy cluster analysis of casted steel grades. The model should serve as a base to support the predictive mold maintenance. According to number of smelting casts and planned smelting casts, divided into clusters of related structures, it is possible to determine the lower average taper of the mold. The lower average taper of mold is the main function parameter of diagnostic predictive maintenance. The limit value of this parameter is value “1”, or value at which the normal quality of continuously casted blanks are supposed for normal technological conditions. Created model can substitute the wearing measurement of the ring mold. For this purpose is usually used measuring system MKL 100/420. This allows the increasing availability of continuous steel casting device, with knowledge of actual and predicted condition of mold´s wearing. The other usage of model using is the support of production scheduling for continuous steel casting device, when model is going to be a base of algorithm for determination of melt´s numbers in each clusters. The combination of steel melts numbers is the result and user can choose the suitable combination according to production order. The solution is based on analytical processing of operating data according to mold wear caused by amount of casted steel grades. It´s assumed that the advantage of proposal solution is its universality for all molds of the same format, which are related to specific equipment for continuous steel casting devices. The solution rely on operational and diagnostic data from at least one mold, on which basis could be able to determine significant coefficients of each cluster concerning mold wear.

Klíčová slova

Prediktivní údržba, krystalizátor, podpora rozhodování, model opotřebení, fuzzy shlukování.

Keywords

Predictive maintenance, mold, decision support, wear model, fuzzy clustering

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 3. 10. 2016

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 30. 11. 2016
• Vedoucí: Jiří David
• Oponent: Ondřej Krejcar, Dagmar Janáčová, Peter Brída

VŠB - Technická univerzita Ostrava

Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství

Doktorský studijní program:
Řízení průmyslových systémů