基于智能技术的炼钢设备故障率预测与优化研究

王成龙

山东钢铁股份有限公司炼钢厂

摘　要

为提高炼钢设备管理水平，并降低设备故障率，文章提出基于LSTM深度学习的炼钢设备故障预测与优化方案。该方案以山东某炼钢厂转炉和连铸机设备为研究对象，构建了包含278个特征维度的设备状态数据集，设计了双层LSTM网络结构用于故障预测建模。同时开发了分布式微服务架构的故障预测系统，实现设备状态实时监测和预警。实际应用结果表明，该方案使设备故障率降低62.4%，维护响应时间缩短64.3%，年度维护成本降低312万元，在提升设备管理效率和经济效益方面表现突出。

关键词

智能技术；炼钢设备；故障预测

分类号

TF341；TP18

栏　目

专业论坛

出　处

《冶金与材料》2025年第9期，第 153-155 页（共 3 页）

出版日期

2025-09-28

知网数据

下载 54 次（截至 2026-09-29）

知网全文（电脑版） 知网公开页

“知网全文（电脑版）”需登录中国知网或在已订购知网的机构 IP 内访问；“知网公开页”无需登录即可查看摘要，并可按知网规定下载全文。