走进金属冶炼车间，翻滚的红热钢水和扑面而来的热浪构成了主要工作环境。钢水翻滚、热浪蒸腾，极端高温与潜在的设备风险交织，对设备的稳定运行和工厂的安全生产构成持续威胁。中频电炉广泛应用于金属加热领域，依靠铜质感应线圈产生强大电磁场来熔化金属，其核心部件在恶劣环境中运行面临几种典型隐患：

• 线圈漏水：细微的渗漏可能迅速引起匝间打火，造成设备意外停机。

• 钢渣侵蚀：飞溅的钢水若粘附在线圈表面，可能熔蚀线圈绝缘层，导致局部过热甚至烧穿铜管。

• 匝间短路：作为中频炉的常见故障，短路不仅增加电能损耗，更对整条生产线的安全构成威胁。

过去，这些隐患主要依赖人工巡检来发现。但在高温、强磁场的工业现场，仅凭肉眼观察不仅效率低，也难以实现真正的实时预警。为有效应对这些挑战，武汉科美达智能新技术有限公司设计了中频电炉电流异常监测方案，通过KMD集智平台实时采集数据，应用PaddleTS异常检测模块，在线分析并生成报警通知，记录异常曲线，提升人工检测效率和精度，减少故障停机时间，提高生产线的稳定性和可靠性。

图1：工厂实景图

KMD集智平台是一套面向工业现场的实时数据采集、分析与存储系统，可从PLC、传感器等设备中高频采集运行数据，并实现数据的实时展示、在线分析、可靠存储与历史回查。系统支持多协议、多设备接入，具备高可靠性、高扩展性和良好的可维护性，可广泛应用于工业监控、设备诊断、运行优化及数据追溯等场景。

• 多协议接入：支持多种工业通信协议，兼容主流PLC与传感器类型；

• 高可靠实时采集：后台服务化运行，支持高采样频率与长时间稳定运行；

• 灵活配置机制：采集点位、设备IP、变量等信息均可在客户端中灵活配置；

• 实时数据展示：客户端内置实时曲线展示，便于现场快速观察；

• 在线分析能力：采集服务端支持规则计算与算法模块接入，实现边采集边分析；

• 历史数据回查：独立回查客户端支持多维度查询与趋势回查；

• 简洁友好的界面：界面结构清晰、操作直观，支持工程师快速使用。

图2：平台示例图（一）

图3：平台示例图（二）

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS的主要特性包括：

• 设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量；

• 封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发者在新模型开发过程中专注网络结构本身；

• 内置多样化的数据转换算子，支持数据处理与转换，包括缺失值填充、异常值处理、归一化、时间相关的协变量提取等；

• 内置经典的数据分析算子，帮助开发者便捷实现数据探索，包括数据统计量信息及数据摘要等功能；

• 支持在GPU设备上运行基于PaddlePaddle的时序模型；

• 内置业界领先的深度学习模型，并且拥有时序模型集成学习能力。

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实际效能：从被动响应到主动预警

该方案在工业场景中投入应用后，其效能提升可通过一系列具体指标得到验证，实现了从经验驱动到数据驱动的变革。

• 响应速度达毫秒级：从异常发生到系统生成报警信息，全流程响应时间控制在200毫秒以内，为干预潜在故障、防止事故扩大赢得了决定性的窗口期；

• 检测灵敏度显著提升：系统能够稳定捕捉持续时间仅不低于30毫秒、且突变幅值超过正常工作值9%的微小异常；

• 抗干扰能力强，有效降低误报：凭借飞桨PaddleTS的智能判别逻辑，系统能有效区分真实故障与电网正常波动，可自动过滤掉95%以上的电网正常抖动，确保了报警信息的高可靠性，避免了频繁误报对生产人员的干扰；

• 运维效率大幅提高：该方案可帮助人工运维强度降低60%以上，让专业人员能够聚焦于真正的异常诊断与决策；

• 事件可追溯，证据链完整：KMD集智平台会完整记录每次异常发生前后全过程的高频数据曲线，为事后分析提供了无可争议的数据证据，彻底改变了以往故障分析依赖推论、责任难以厘清的局面。 

这次合作不仅是技术的融合，更是工业安全理念的一次深刻升级。过去依靠经验与固定阈值的传统监护模式，正被AI驱动的动态、精准、可追溯的智能监护体系所取代。通过将飞桨的先进AI能力深度嵌入工业现场，我们为行业提供了一条可复制、可验证的智能化升级路径，让每一次电流的异常脉动都不再被忽略，真正为工业生产的连续与稳定构筑起可靠的前沿防线。