JPH01184235A

JPH01184235A - 学習制御方法

Info

Publication number: JPH01184235A
Application number: JP601988A
Authority: JP
Inventors: Kuniaki Tauchi; 田内　邦明; Tadaaki Monzen; 唯明門前; Yasunobu Hayama; 葉山　安信; Setsuo Mejika; 女鹿　節男; Hiroyuki Serio; 芹生　浩之; Kenichi Fujita; 藤田　建一
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd; Kawasaki Steel Corp
Current assignee: JFE Steel Corp; Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 1988-01-14
Filing date: 1988-01-14
Publication date: 1989-07-21

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は製鉄プロセス設備などの制御に用いる制御モデ
ル式に含まれるパラメータを実績データから修正する制
御モデルの学習制御方法に関する。

〔従来の技術〕

従来のプロセス設備における運転制御方法について第１
図の連続式加熱炉を１例として説明する。

第１図において、１はストリップであシ、コイルの後端
と次コイルの先端を溶接して連続通板され、ストリップ
１は第１図の加熱炉２の左の炉入口から右の炉出口方向
に搬送されるようになっている。その間にストリップ１
の対向面に設置されたラジアントチューブ３からの輻射
熱によって、ストリップ１は所定の温度まで加熱される
。

ラジアントチー−ブ３内では燃料ガス金燃焼させ、ラジ
アントチＳ−ブ３を加熱する。燃料ガス流量は炉温検出
器４で検出された検出炉温か所定の炉温設定値になるよ
うに炉温調節計５で演算された出力信号に応じて制御弁
６の開度調節によって制御される。炉温調節計５への炉
温設定値は演算器７によって炉出口におけるストリップ
温度目標値、板寸法、ラインスピード目標値等の運転条
件に応じてたとえば（１）式のような静特性式を投手力
向に積分することによって炉出口で前記目標温度になる
ように、運転条件変化時にプリセットされる。

＝２φσ（（Ｔｇ＋２７３　）’−ＣＴｓ＋２７３　）
’　）＋２α（Ｔｇ−Ｔ８）　　　　　　　　・・・・
・・（１）ここで ΔＸ　：　長手方向微少区間　（ｍ） ΔＴ８：　　２１間でのストリッ７’Ｚの温度上昇分　
（’Ｏ）Ｔｇ：　　炉温　（”Ｏ’）Ｔｌｌ＝　　ストリップ１の温度　（°Ｃ）Ｃ８：　　
ストリｙ　７’　１の比熱（１ｃｃａｌＡ”Ｏ）γ８：
　ストリップ１の比重量（ｋｇ／ｎｎ’）マ　：　ライ
ンスピード検出器９によシ検出されたラインスピード　
（ｍ／ｈ　）ｄ　：　板厚　（ｍ） σ　：　ステファンがルッマン定数　（ｋｃａｌ／＋ｍ
２ｈｋ’）φ　：　総括熱吸収率 α　：　熱伝達率　（ｋｃａｌ／ｍ２ｈ　”Ｑ　）であ
る。

（１）式の右辺第１項は輻射伝熱量であり、第２項はス
トリップ１の走行による対流伝熱量を表わしている。（
１）式においてストリップ１の温度に関係する・ぐラメ
ータは総括熱吸収率φ、熱伝達率αの２個である。スト
リップ温度制御精度を上げるには（１）式の精度向上が
不可欠であるが、従来の実績データによる（１）式の精
度向上つまシパラメータ修正方法は次のようにして行カ
っでいる。

（１）式の評価に使えるデータは、炉出ロストリップ温
度検出器１１による検出値すなわち炉出ロストリッｆ温
度実績値１個であるにもかかわらず、パラメータはφ、
αの２個ある。そこで、右辺第２項は第１項に比べて伝
熱量として小さいので、パラメータ演算器８によりαは
理論値に固定し、φのみを炉出ロストリップ温度実績値
に合うように修正している。なお、第１図において１１
は炉入ロストリッｆ＠度検出器である。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来の運転ではできるだけストリップ１の熱負荷が一定
となるようにつまシ板厚ｄとラインスピードＶとの積が
一定となるように、コイルごとの板厚ｄに応じてライン
スピードＶを決めている。

コイル間の板厚差が小さく、そのためラインスピードマ
の変化範囲が小さい場合は従来の制御方法でもあまシス
トリップ１の温度制御上問題にならない。

ところが、最近のように板厚差の大きいコイルの連続通
板を行なう際にはラインスピードＶの変化範囲が大きく
なる。元来パラメータαはラインスピードＶの関数と考
えられるため、ラインスピードＶが大きく変化した場合
従来のようにαを一定値とした（１）式による炉温のプ
リセット制御ではストリップ温度の精度が悪いという問
題が生じる。

そこで、本発明は未知の外乱によるグロセス特性の変化
に対し、迅速に対応し、制御精度を向上させることがで
きる学習制御方法を提供することを目的とする。

〔課題全解決するための手段〕

本発明は前記目的を達成するため、制御精度に対して影
響度の大きいノ４ラメータＡと、制御精度に対して影響
度の小さいノやラメータＢｔｌ−持つプリセット制御用
の制御モデル式の２４ラメータを実績データを用いて修
正する場合、前記パラメータのうちまずパラメータＡを
変数としかつ他の７卆ラメータＢを初期値又は前回学習
演算値に固定し、前記実績データを制御モデル式に代入
することによってパラメータＡの学習値を求め、次に７
４ラメータＡを前記学習値に固定し、Ａ−母うメータ以
外のパラメータのうちのＢ　ｐ４ラメータの学習値をＡ
パラメータと同様の方法で求め、これをくり返して全・
ぐラメータの学習値を求め、さらに前記全パラメータの
学習演算を複数回く勺返し実績データによる・やラメー
タ学習値を求めることを特徴とする学習制御方法である
。

６一〔作　用〕本発明によれば、まず制御精度に対して影響度の小さい
パラメータＢを固定し、かつ実績データから制御精度に
対して影響度の大きいパラメータＡｉ修正し、次に同様
にパラメータＡを前記修正結果に固定し、かつ修正し、
ノ４ラメータＢを複数回くり返すことにより、制御精度
を上げることができる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例について第１図の概略構成図およ
び第２図のフローチャートによシ説明する。ここでは連
続式加熱炉を例にあげて説明するが、これに限定される
ものではない。第１図において従来の技術と異るのはｔ
！ラメータ演算器８の演算内容を第２図のように変更し
た点であシ、以下、この手順について第１図、第２図を
参照して説明する。

（１）２つのパラメータすなわちストリップ温度への影
響度の大きいφと、ス）　ＩＪツブ温度への影響の小さ
いαをφ。、α。とじて初期値又は前回学習演算値を与
える（Ｓｌ）。

（２）Ｌ個の実績データ組（炉入ロス）　ＩＪツゾ温度
、ラインスピード、板寸法炉温）およびパラメータφ。

、α。を使って（１）式により昇温カーブを計算し、炉
出ロストリップ温度計算値Ｔ８ｏｉ（ｌ＝１〜Ｌ）を得
る（Ｓ２）。

（３）　　このＴｓｏｔが実績データと合うようにたと
えばＴ８゜１と炉出ロストリラグ温度実績値ＭＴｓｏｉ
との平均自乗誤差（ε２）が最小となるようなパラメー
タφつまりφ　　を求める計算する（Ｓ３）。

ｉｎ ’ｍｉｎの求め方としてはたとえば次の方法がある。

φ。、φ１（＝φ。＋εφ）、φ２（＝φ。−εφ）に
対して（εφはあらかじめ与えた一定値）炉出らにこれ
ら３組のデータから２次式で近似したる。つ−１）２次
式ｇ２＝ａφ２＋ｂφ＋Ｃの係数ａ。

ｂを上記３組のデータから求め、の最小値に対応するφ値をφｍｉｎとして採用する。

（４）　　前記（３）で得たパラメータφｍｉｎをφ′
とおき固定する（Ｓ４）。

（５）　　前記（２）　、　（３）と同様にして・ぐラ
メータαの修正値αｍ１ｎヲ求め、ｄとおく　（８５，
８６，８７）。

（６）　　φ０．α。をこれまでに修正したφ′、α′
とおき、前記（２）〜（５）をＮ回例えば２〜３回程度
くり返す（Ｓ８．８９，８１０）。

このような手順によシ１つの評価データ（炉出ロストリ
ップ温度実績値）のみに基づいて２個のパラメータφ、
αをともに修正することによシ、（修正結果はφ′、α
’　）　（１）式のモデル精度を向上させることができ
る。

なお以上述べた実施例の場合（１）式は静特性式である
から実績データは炉が定常状態に達した際のデータを採
用する必要がある。また前記学習演算は炉が定常状態に
達し、新しい実績データを採用できたと同時に実行する
。

さらに本発明は（１）式に限定されるものではなく、ま
た動特性式であっても適用可能である。たとえばチーー
ブや炉壁の熱容量をパラメータとして炉出ロストリップ
温度の動的挙動の定周期サンプル値が実績データに合う
ように第２図と同様に１つずつパラメータを修正してい
けばよい。すなワチ、制御モデル式の中にパラメータが
複数個含まれているにもかかわらず、そのパラメータを
オンラインで修正し、制御精度向上させるための実績デ
ータの個数がパラメータの個数よシ少ない場合は本発明
が適用可能である。

〔発明の効果〕

本発明によれば、プリセット制御に使用する制御モデル
式に含まれる複数のパラメータを１つの実績データによ
って修正することができることから、未知の外乱による
プロセス特性の変化に対し、迅速に対応し、制御精度を
向上させることができ′を学習倫御憧法を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を説明するための連続式加熱
炉の概略構成図、第２図は第１図における本発明の学資
制御方法な説明するためのフローチャートである。８・・りやラメータ演算器、９・・・ラインスピード検
出器、１０・・・炉入口ストリップ温度検出器、１１・
・・炉出ロストリップ温度検出値、４・・・炉温検出器
。

Claims

【特許請求の範囲】

　制御精度に対して影響度の大きいパラメータＡと、制
御精度に対して影響度の小さいパラメータＢを持つプリ
セット制御用の制御モデル式のパラメータを実績データ
を用いて修正する場合、前記パラメータのうちまずパラ
メータＡを変数としかつ他のパラメータＢを初期値又は
前回学習演算値に固定し、前記実績データを制御モデル
式に代入することによってパラメータＡの学習値を求め
、次にパラメータＡを前記学習値に固定し、パラメータ
以外のパラメータのうちのパラメータの学習値をパラメ
ータと同様の方法で求め、これをくり返して全パラメー
タの学習値を求め、さらに前記全パラメータの学習演算
を複数回くり返し実績データによるパラメータ学習値を
求めることを特徴とする学習制御方法。