关键词：钢铁行业;设备状态;智能在线监测;预测维护
摘 要：在钢铁生产过程中，通过在设备的表面安装振动、温度等智能采集硬件，并利用智能传感、物联网、移动通讯等技术，能够将设备运行状态数据实时上传至数据采集服务器。再由智能监测系统对数据进行处理与存储，利用设备机理模型、大数据分析模型预测设备状态发展趋势，实现设备诊断异常提示，并提前预警，以此来为检修人员提供预知维修决策，实现精准检维修。文章基于人工智能自学习、自适应，强化模型的训练与优化，建立专家知识库，智能分析评价设备健康度，提高设备管理精度，提升设备智能管理水平的总体目标。
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