国家标准项目《冶金设备智能运维 第4部分：数据处理与分析》由 TC409（全国冶金设备标准化技术委员会）归口 ，主管部门为国家标准委。

主要起草单位 宝武装备智能科技有限公司 、中国重型机械研究院股份公司 、河钢集团有限公司 、鞍钢集团有限公司 、宝山钢铁股份有限公司 、清华大学 、浙江大学 、中国第一重型机械股份公司 、东北大学 、北京科技大学 、中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司 。

1. 标准范围 本标准规定了冶金设备智能运维系统中针对低速重载振动信号、机器声音信号、电机电流波形信号、机器红外图像、轴承温度等六类数据的预处理、特征提取、异常识别、多模态融合分析及智能诊断模型构建的技术要求，明确了数据处理性能验证指标与结果应用规范。 本标准适用于冶金行业关键重载设备，包括但不限于高炉主卷扬、冷热轧轧机、连铸拉矫机、烧结台车驱动系统、大型风机、减速齿轮箱等设备的智能运维场景，常规振动分析方法（如 FFT、包络解调）引用 GB/T 6075.3、ISO 13373 系列等现有标准，本标准不再重复规定。 2. 核心技术内容 （1）数据预处理 明确多源数据预处理的目标的是确保数据准确性（误差≤±1%）、完整性（缺失率≤0.5%）、时效性（实时数据延迟≤1s），具体技术要求如下： 温漂补偿与降噪：对轴承温度、红外热图数据采用线性回归法修正环境温漂，补偿误差≤±0.2℃；对机器声音信号采用谱减法抑制厂房背景噪声，信噪比提升≥10dB；对低速重载振动信号采用 3σ 准则识别异常点，结合历史数据插值修正，修正准确率≥95%。 （2）特征提取 规定从六类核心数据中提取故障敏感特征的方法，突出齿轮磨损、轴承剥落、泄漏、过热等异常信息，具体要求如下： 振动信号特征：时域特征包括峰值、均值、有效值（RMS）、脉冲因子、峭度；频域特征包括阶次谱能量比（OER）、谐波幅值占比；时频域特征包括小波包能量熵，其中 OER 用于齿轮啮合故障识别，计算公式为 OER = [∑(k=1)^3 A_k2] / [∑(all) A_i2]（A_k 为第 k 阶次幅值）。 电流信号特征：时域特征包括三相电流不平衡度、平均值、有效值；频域特征包括边频带能量比（SER）、谐波畸变率（THD）；矢量域特征包括 Park 矢量轨迹圆度偏差（CRD），SER 用于转子故障诊断， 声音信号特征：时域特征包括过零率、短时能量；频域特征包括频谱质心、声学峭度（AKI）；时频域特征包括 39 维梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其一阶、二阶差分，AKI 用于识别摩擦异响。 图像信号特征：跑冒滴漏图像特征包括泄漏区域面积占比（LAP）、颜色饱和度方差（CSV）、边缘密度（ED）；红外图像特征包括区域温度标准差（TSD）、热点面积比（HAR）、最大温升（ΔT_max），其中 LAP = A_mask / A_ROI（A_mask 为泄漏区域面积，A_ROI 为感兴趣区域面积）。 工艺过程数据特征：时序特征包括轧制力变化率、冶炼温度波动幅度、流量稳定性系数；精度特征包括实际轧制力与设定值偏差率、液位控制误差；关联特征包括轧机振动与轧制力的相关性系数，用于分析工艺波动对设备状态的影响。 （3）异常识别与智能诊断 单模态异常识别：针对不同数据类型制定明确的异常判定规则，如振动信号中连续 3 个周期冲击能量指数（IEI）> 历史均值 + 2 倍标准差时，触发 “冲击异常”；电流信号中 SER>0.15 且 CRD>0.2 时，判定 “转子断条或偏心”；红外图像中 TSD>15℃且 HAR>3% 时，判定 “局部过热”。 多模态融合诊断：采用注意力机制动态加权融合六类特征向量，融合公式为 F_fusion = ∑_(i=1)^6 α_i？F_i（α_i 为注意力权重，α_i = exp (w_i？ F_i) / ∑j exp (w_j？ F_j)）；构建图神经网络（GNN）诊断模型，输出故障部件定位（置信度≥90%）、故障类型（F1-score≥0.85）及健康指数（EHI，取值 0~1，EHI=1 为健康），EHI 计算公式为 EHI = 1 - (1/6) ∑(k=1)^6 w_k？S_k（S_k 为第 k 类信号严重度归一化值）。 3. 与现有标准的差异 相较于现有通用标准（如 GB/T 19873.2-2009、GB/T 22394.1-2015），本标准具有以下差异化特点： 行业针对性：聚焦冶金设备多模态数据特性（如低速重载、高温环境），提出角域重采样、大气衰减补偿等专项处理方法，解决通用标准在冶金场景下适用性不足的问题。 全流程覆盖：从数据预处理、特征提取到融合诊断、结果应用，形成完整技术链条，填补了现有标准仅关注单一环节的空白。 可操作性强：提供详细的计算公式（如 OER、SER、EHI）、附录示例（特征向量归一化、注意力权重计算）及性能验证指标，便于企业落地实施。