JPH04162905A - 圧延機の制御方法 - Google Patents
圧延機の制御方法Info
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- JPH04162905A JPH04162905A JP2286327A JP28632790A JPH04162905A JP H04162905 A JPH04162905 A JP H04162905A JP 2286327 A JP2286327 A JP 2286327A JP 28632790 A JP28632790 A JP 28632790A JP H04162905 A JPH04162905 A JP H04162905A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rolling
- rolling mill
- rolled
- value
- learning term
- Prior art date
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- Pending
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Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B2265/00—Forming parameters
- B21B2265/22—Pass schedule
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の目的〕
（産業上の利用分野）
この発明は、バススケジュール演算によってロールギャ
ップ、圧延速度等の設定値を決定して圧延機を制御する
圧延機の制御方法に関する。
ップ、圧延速度等の設定値を決定して圧延機を制御する
圧延機の制御方法に関する。
（従来の技術）
圧延とは、被圧延材を圧延機で圧延することにより、被
圧延材に与えられた目標値を得るものである。この目標
値を得るためには、被圧延材毎にロールギャップ、圧延
速度等、圧延機の設定値を決める必要がある。これら設
定値を決定するために行う演算をバススケジュール演算
と称している。
圧延材に与えられた目標値を得るものである。この目標
値を得るためには、被圧延材毎にロールギャップ、圧延
速度等、圧延機の設定値を決める必要がある。これら設
定値を決定するために行う演算をバススケジュール演算
と称している。
被圧延材の目標値には板厚、板幅、板温度、等があるが
、ここでは板厚を例にして説明する。
、ここでは板厚を例にして説明する。
圧延において、目標板厚を得るには、圧延荷重、圧延ト
ルク、先進率、板温度を正確に予測して圧延機を設定し
なければならない。また、ロールギャップ等の設定値は
、可逆圧延においては、前バスの実測値を用いてバス毎
に修正していく方法が採用され、非可逆圧延においては
、被圧延材の実測値を用いて被圧延材毎に修正していく
方法が採用される。
ルク、先進率、板温度を正確に予測して圧延機を設定し
なければならない。また、ロールギャップ等の設定値は
、可逆圧延においては、前バスの実測値を用いてバス毎
に修正していく方法が採用され、非可逆圧延においては
、被圧延材の実測値を用いて被圧延材毎に修正していく
方法が採用される。
ここで、目標板厚を得るための従来の圧延荷重決定方法
を説明する。
を説明する。
圧延荷重のモデル式には色々な形の式が存在するが、−
例として次式を用いるものとする。
例として次式を用いるものとする。
ｐ−ｂ−に−Ｑ −Ｊｒコ］工ｈ） ・・・（１）ｋ
−ｇ （Ｒ，Ｈ，ｈ、ｖ、Ｔ） ・・・（２〉
Ｑ −ｆ （Ｒ，Ｈ，ｈ） ・・・
（３）ただし Ｐ：圧延荷重 ｂ＝板幅 に：平均変形抵抗 Ｑ ：圧下力関数 Ｒ：ワークロール半径 Ｈ：入側板厚 ｈ：出側板厚 Ｖ：圧延速度 Ｔ：板温度 である。
−ｇ （Ｒ，Ｈ，ｈ、ｖ、Ｔ） ・・・（２〉
Ｑ −ｆ （Ｒ，Ｈ，ｈ） ・・・
（３）ただし Ｐ：圧延荷重 ｂ＝板幅 に：平均変形抵抗 Ｑ ：圧下力関数 Ｒ：ワークロール半径 Ｈ：入側板厚 ｈ：出側板厚 Ｖ：圧延速度 Ｔ：板温度 である。
一方、圧延順が１番目の被圧延材を被圧延材ｉと表すこ
ととし、被圧延材ｉ＋１に対して（１）式で求まる圧延
荷重をＰｉ＋１’被圧延材１の学習の結果から得られた
学習項を２１、被圧延材ｉ＋１の予測圧延荷重をｐＳ１
ヤ、とすると、この予測圧延荷重Ｐ は １＋１ ｐ” ｍｚ、 ・Ｐ、 ・・・（
４）１＋１ １ １＋１ で演算される。この（４）式中の学習項Ｚ、は、次式に
よって予め求めることができる。
ととし、被圧延材ｉ＋１に対して（１）式で求まる圧延
荷重をＰｉ＋１’被圧延材１の学習の結果から得られた
学習項を２１、被圧延材ｉ＋１の予測圧延荷重をｐＳ１
ヤ、とすると、この予測圧延荷重Ｐ は １＋１ ｐ” ｍｚ、 ・Ｐ、 ・・・（
４）１＋１ １ １＋１ で演算される。この（４）式中の学習項Ｚ、は、次式に
よって予め求めることができる。
Ｚ、−α・ｚ ＋（１−α）・Ｚ ・・・（５）１
ｉ １−１ｚ −Ｐ
Ａ、／Ｐ’ −（６）１ ｌ
ｌ ただし ＰＡ ｚ被圧延材ｉの実測圧延荷重 Ｐ’ ： （１）、（２）、（８）式によって求め
た計算による圧延荷重 α：学習ゲインでＯ≦α≦１の固定値 である。
ｉ １−１ｚ −Ｐ
Ａ、／Ｐ’ −（６）１ ｌ
ｌ ただし ＰＡ ｚ被圧延材ｉの実測圧延荷重 Ｐ’ ： （１）、（２）、（８）式によって求め
た計算による圧延荷重 α：学習ゲインでＯ≦α≦１の固定値 である。
なお、（５）式における学習項Ｚ１の更新に当たっては
、（６）式で求まる圧延荷重比２．の大きさが許容範囲
に納まっているか否かのリミットチエツクを行い、その
閾値からはずれた場合には圧延荷重比２ を異常値と見
做して学習項ｚ１の更新をしないのが一般的である。異
常値が発生する原因としては、実測プロセスデータ等の
演算人力データ異常に起因するもの、計算エラーに起因
するもの等がある。従来のリミットチエツクでは、閾値
として固定の値を設定し、この閾値と圧延荷重比Ｚｉと
の大小関係を見ることにより異常値であるか否かの判定
をしていた。一般には、この閾値は±２０％に設定され
、圧延荷重比ｚ１が０．８から１．２までの範囲にあれ
ば正常と判定していた。
、（６）式で求まる圧延荷重比２．の大きさが許容範囲
に納まっているか否かのリミットチエツクを行い、その
閾値からはずれた場合には圧延荷重比２ を異常値と見
做して学習項ｚ１の更新をしないのが一般的である。異
常値が発生する原因としては、実測プロセスデータ等の
演算人力データ異常に起因するもの、計算エラーに起因
するもの等がある。従来のリミットチエツクでは、閾値
として固定の値を設定し、この閾値と圧延荷重比Ｚｉと
の大小関係を見ることにより異常値であるか否かの判定
をしていた。一般には、この閾値は±２０％に設定され
、圧延荷重比ｚ１が０．８から１．２までの範囲にあれ
ば正常と判定していた。
（発明が解決しようとする課題）
しかしながら実際の圧延においては、異常値と判定され
ながらも実は、圧延現象を正しく反映していたというこ
とはよくあることである。例えば、ワークロールに肌荒
れが生じた場合、肌荒れの無いときと比べると被圧延材
が同一諸元であったとしても、圧延荷重は増大するもの
であり、実測圧延荷重は実際に増大する。一方、圧延モ
デル式は肌荒れのパラメータを持っておらず、圧延荷重
計算値は増大しない。この結果、（６）式で計算される
圧延荷重比ｚ１は、許容範囲を超えることになり、学習
項の更新がなされず次の被圧延材に対する設定値に大き
い誤差が含まれるという不具合があった。ここに例示し
たワークロールの肌荒れは、強圧下をかけたことにより
圧延荷重が高くなった場合とか、被圧延材の温度が高過
ぎる場合等に起こり、日常の圧延操業でよくあることで
ある。
ながらも実は、圧延現象を正しく反映していたというこ
とはよくあることである。例えば、ワークロールに肌荒
れが生じた場合、肌荒れの無いときと比べると被圧延材
が同一諸元であったとしても、圧延荷重は増大するもの
であり、実測圧延荷重は実際に増大する。一方、圧延モ
デル式は肌荒れのパラメータを持っておらず、圧延荷重
計算値は増大しない。この結果、（６）式で計算される
圧延荷重比ｚ１は、許容範囲を超えることになり、学習
項の更新がなされず次の被圧延材に対する設定値に大き
い誤差が含まれるという不具合があった。ここに例示し
たワークロールの肌荒れは、強圧下をかけたことにより
圧延荷重が高くなった場合とか、被圧延材の温度が高過
ぎる場合等に起こり、日常の圧延操業でよくあることで
ある。
しかして、学習計算において、固定の閾値との大小関係
で異常値チエツクをする従来の制御方法は、必ずしも圧
延現象を正しく反映させたものになっておらず、その結
果、設定値の精度が低くなるという問題があった。
で異常値チエツクをする従来の制御方法は、必ずしも圧
延現象を正しく反映させたものになっておらず、その結
果、設定値の精度が低くなるという問題があった。
この発明は上記の問題点を解決するためになされたもの
で、学習結果から得られるパススケジニール値の精度を
高めることができ、これによって製品々質の向上を図り
得る圧延機の制御方法を提供することを目的とする。
で、学習結果から得られるパススケジニール値の精度を
高めることができ、これによって製品々質の向上を図り
得る圧延機の制御方法を提供することを目的とする。
［発明の構成〕
（課題を解決するための手段）
本発明は、被圧延材に対する圧延機の設定値を圧延モデ
ル計算値と学習項とに基いて演算により決定し、かつ、
前記学習項を被圧延材に対する圧延モデル計算値と圧延
実績値とに基いて演算により決定すると共に、被圧延材
毎に更新の可否を判定し、更新可の判定に従って前記学
習項を更新する圧延機の制御方法において、前記学習項
の更新の可否を判定する閾値を圧延に関する知識と圧延
機情報とから推論によって決定することを特徴とするも
のである。
ル計算値と学習項とに基いて演算により決定し、かつ、
前記学習項を被圧延材に対する圧延モデル計算値と圧延
実績値とに基いて演算により決定すると共に、被圧延材
毎に更新の可否を判定し、更新可の判定に従って前記学
習項を更新する圧延機の制御方法において、前記学習項
の更新の可否を判定する閾値を圧延に関する知識と圧延
機情報とから推論によって決定することを特徴とするも
のである。
（作 用）
圧延モデル学習に正しく反映させ難い圧延現象は、上述
したようにワークロールが肌荒れしたときや、圧延機の
長期休止後等、圧延機が平衡状態になっていないときに
見られる。このような状態での圧延モデル学習では、定
量的な取扱いだけでは不十分で定性的な取扱いも必要で
ある。つまり、学習項の更新には定量的な取扱いは勿論
のこと定性的な取扱いも可能な処理をする必要がある。
したようにワークロールが肌荒れしたときや、圧延機の
長期休止後等、圧延機が平衡状態になっていないときに
見られる。このような状態での圧延モデル学習では、定
量的な取扱いだけでは不十分で定性的な取扱いも必要で
ある。つまり、学習項の更新には定量的な取扱いは勿論
のこと定性的な取扱いも可能な処理をする必要がある。
従来はこの定性的な取扱いが不得手であったが、本発明
によれば学習項の更新の可否を判定する閾値を圧延に関
する知識と圧延機情報とから推論によって決定するとい
う定性的取扱いが容易となり、これによってバススケジ
ュール値の精度を高めることができると共に、製品々質
を向上させること′ができる。
によれば学習項の更新の可否を判定する閾値を圧延に関
する知識と圧延機情報とから推論によって決定するとい
う定性的取扱いが容易となり、これによってバススケジ
ュール値の精度を高めることができると共に、製品々質
を向上させること′ができる。
（実施例）
以下、本発明を図面に示す実施例によって説明する。
第１図はこの発明を実施する装置の構成を示すブロック
図である。同図において、被圧延材ｌは圧延ロール２，
２′ によって圧延される。その時の圧延荷重ＰＡ
はロードセル３によって検出される。一方、その時の入
側板厚は板厚計４で、出側板厚は板厚計５でそれぞれ測
定される。また、板幅は板幅計６で、板温度は板温度計
７でそれぞれ測定される。そして、これらの測定値が演
算器８に入力される。演算器８はこれらの測定値を用い
て上記（１） 、 （２） 、 （３）式の処理を実行
して圧延荷荷重Ｐ 、と演算された圧延荷重ＰＣを用い
て上記（６）式の処理を実行して、圧延荷重比Ｚｉを演
算して演算器１０に加える。
図である。同図において、被圧延材ｌは圧延ロール２，
２′ によって圧延される。その時の圧延荷重ＰＡ
はロードセル３によって検出される。一方、その時の入
側板厚は板厚計４で、出側板厚は板厚計５でそれぞれ測
定される。また、板幅は板幅計６で、板温度は板温度計
７でそれぞれ測定される。そして、これらの測定値が演
算器８に入力される。演算器８はこれらの測定値を用い
て上記（１） 、 （２） 、 （３）式の処理を実行
して圧延荷荷重Ｐ 、と演算された圧延荷重ＰＣを用い
て上記（６）式の処理を実行して、圧延荷重比Ｚｉを演
算して演算器１０に加える。
一方、演算器１４では、被圧延材毎に与えられる圧延目
標寸法等の圧延情報と、材料寸法、化学成分等の材料情
報、および圧延機諸次元等の圧延機情報が格納されてい
る圧延データベース１１のデータとを用い、圧延に関す
る知識が格納されている知識ベース１２の知識を基に、
推論プログラム１３を実行することにより適切な閾値を
選択し、学習項更新の可否を判定する。そして、学習項
更新可と判定した場合には、学習項更新可の信号が演算
器１０に加えられる。
標寸法等の圧延情報と、材料寸法、化学成分等の材料情
報、および圧延機諸次元等の圧延機情報が格納されてい
る圧延データベース１１のデータとを用い、圧延に関す
る知識が格納されている知識ベース１２の知識を基に、
推論プログラム１３を実行することにより適切な閾値を
選択し、学習項更新の可否を判定する。そして、学習項
更新可と判定した場合には、学習項更新可の信号が演算
器１０に加えられる。
この学習項更新可の信号が加えられたとき、演算器ｌＯ
は圧延荷重比２．と、記憶装置１５に記憶さ■ れている学習項Ｚｉ−ｉとから新しい学習項Ｚ１を（５
）式を用いて演算し、演算器１６に送ると共に、記憶装
置１５に記憶させる。
は圧延荷重比２．と、記憶装置１５に記憶さ■ れている学習項Ｚｉ−ｉとから新しい学習項Ｚ１を（５
）式を用いて演算し、演算器１６に送ると共に、記憶装
置１５に記憶させる。
一方、演算器１７では与えられた圧延情報および上記（
１） 、 （２） 、 （３）式を用いて圧延材料１＋
１に対する圧延荷重Ｐ１＋１を演算して演算器１６に送
り込む。
１） 、 （２） 、 （３）式を用いて圧延材料１＋
１に対する圧延荷重Ｐ１＋１を演算して演算器１６に送
り込む。
そこで、演算器１６は学習項Ｚ１と圧延荷重Ｐ１や１と
を用いて（４）式の処理を実行し、予測圧延荷重ＰＳｉ
１１を演算して演算器１８に送り込む。
を用いて（４）式の処理を実行し、予測圧延荷重ＰＳｉ
１１を演算して演算器１８に送り込む。
演算器１８ではこの予測圧延荷重Ｐｓｉ＋１から圧下位
置を求め圧下装置１９に送る。圧下装置１９は与えられ
た圧下位置に従ってロールギャップを設定する。
置を求め圧下装置１９に送る。圧下装置１９は与えられ
た圧下位置に従ってロールギャップを設定する。
ところで、演算器１４の処理に使用する推論プログラム
１３は、前向き推論、後ろ向き推論といった推論を行う
プログラムで、その推論処理の一例を第２図に示す。す
なわち、ステップ１３１では知識ベース１２に格納され
ている、ＩＰ−ＴＨＥＮルールのＩＰ部と圧延データベ
ース１１のデータの内容とを比較し、内容の一致したル
ールを見出だす。ステップ１３２では、ステップ１３１
で成立したルールがあるか否かを判定し、無い場合には
処理を終了する。
１３は、前向き推論、後ろ向き推論といった推論を行う
プログラムで、その推論処理の一例を第２図に示す。す
なわち、ステップ１３１では知識ベース１２に格納され
ている、ＩＰ−ＴＨＥＮルールのＩＰ部と圧延データベ
ース１１のデータの内容とを比較し、内容の一致したル
ールを見出だす。ステップ１３２では、ステップ１３１
で成立したルールがあるか否かを判定し、無い場合には
処理を終了する。
成立したルールが有った場合にはステップ１３３でルー
ルのＴＨＥＮ部を実行し、ステップ１３１の処理に戻る
。以下、上記の処理を繰り返して圧延モデル学習項の更
新の可否を決定してゆく。
ルのＴＨＥＮ部を実行し、ステップ１３１の処理に戻る
。以下、上記の処理を繰り返して圧延モデル学習項の更
新の可否を決定してゆく。
知識ベース１２には推論プログラム１３が参照するＩＰ
−ＴＨＥＮルールが格納されており、そのルール例を第
３図に示す。
−ＴＨＥＮルールが格納されており、そのルール例を第
３図に示す。
かくして、この実施例によれば、圧延材のバススケジュ
ール演算に用いる圧延モデル学習項の更新可否を、圧延
に関する知識を基に推論プログラムで決定するので、圧
延現象に応じた学習が可能となり、この学習結果を用い
て計算して得られるバススケジュール値は精度の高いも
のとなり、その値を基に圧延を行うことにより、製品々
質の向上が図られる。
ール演算に用いる圧延モデル学習項の更新可否を、圧延
に関する知識を基に推論プログラムで決定するので、圧
延現象に応じた学習が可能となり、この学習結果を用い
て計算して得られるバススケジュール値は精度の高いも
のとなり、その値を基に圧延を行うことにより、製品々
質の向上が図られる。
また、圧延モデル学習項更新の可否を決定するのに必要
な圧延に関する知識をルールに表し、知識ベースに格納
しているので、操業方法の変更が発生した場合でもルー
ルの一部を変更するだけでよく、保守性の向上も期待で
きる。
な圧延に関する知識をルールに表し、知識ベースに格納
しているので、操業方法の変更が発生した場合でもルー
ルの一部を変更するだけでよく、保守性の向上も期待で
きる。
なお、上記実施例では目標板厚を得るための圧延荷重決
定方法について説明したが、本発明はこれに限定して適
用されるものではなく、これ以外の目標値を得るものに
も適用できることは言うまでもない。
定方法について説明したが、本発明はこれに限定して適
用されるものではなく、これ以外の目標値を得るものに
も適用できることは言うまでもない。
以上の説明により明らかなように、この発明によれば、
学習項の更新の可否を判定する閾値を、圧延に関する知
識と圧延機情報とから推論によって決定しているので、
従来の方法では出来難かった定性的取扱いが容易となり
、これによってバススケジュール値の精度を高め得ると
共に、製品々質を向上させることができる。
学習項の更新の可否を判定する閾値を、圧延に関する知
識と圧延機情報とから推論によって決定しているので、
従来の方法では出来難かった定性的取扱いが容易となり
、これによってバススケジュール値の精度を高め得ると
共に、製品々質を向上させることができる。
第１図は本発明を実施するための装置の構成を示すブロ
ック図、第２図はこの装置を構成する要素の詳細な動作
を説明するためのフローチャート、第３図は同実施例を
構成する要素の詳細な構成説明図である。 ２．２′ ・・・圧延ロール、３・・・ロードセル、４
．５・・・板厚計、６・・・板幅計、７・・・板温度計
、８、 ９．１０．１４．１Ｂ、 １７．１８・・・演
算器、１１・・・圧延データベース、１２・・・知識ベ
ース、１３・・・推論プログラム、１５・・・記憶装置
、１９・・・圧下装置。 出願人代理人 佐 藤 −雄 第１図
ック図、第２図はこの装置を構成する要素の詳細な動作
を説明するためのフローチャート、第３図は同実施例を
構成する要素の詳細な構成説明図である。 ２．２′ ・・・圧延ロール、３・・・ロードセル、４
．５・・・板厚計、６・・・板幅計、７・・・板温度計
、８、 ９．１０．１４．１Ｂ、 １７．１８・・・演
算器、１１・・・圧延データベース、１２・・・知識ベ
ース、１３・・・推論プログラム、１５・・・記憶装置
、１９・・・圧下装置。 出願人代理人 佐 藤 −雄 第１図
Claims (1)
- 被圧延材に対する圧延機の設定値を圧延モデル計算値と
学習項とに基いて演算により決定し、かつ、前記学習項
を被圧延材に対する圧延モデル計算値と圧延実績値とに
基いて演算により決定すると共に、被圧延材毎に更新の
可否を判定し、更新可の判定に従って前記学習項を更新
する圧延機の制御方法において、前記学習項の更新の可
否を判定する閾値を圧延に関する知識と圧延機情報とか
ら推論によって決定することを特徴とする圧延機の制御
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2286327A JPH04162905A (ja) | 1990-10-24 | 1990-10-24 | 圧延機の制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2286327A JPH04162905A (ja) | 1990-10-24 | 1990-10-24 | 圧延機の制御方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04162905A true JPH04162905A (ja) | 1992-06-08 |
Family
ID=17702954
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2286327A Pending JPH04162905A (ja) | 1990-10-24 | 1990-10-24 | 圧延機の制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04162905A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000263110A (ja) * | 1999-03-10 | 2000-09-26 | Toshiba Corp | 圧延制御モデル学習装置 |
| JP2006281247A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | リバース式圧延機のパス数学習装置 |
| WO2020129173A1 (ja) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 圧延プロセスの学習制御装置 |
-
1990
- 1990-10-24 JP JP2286327A patent/JPH04162905A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000263110A (ja) * | 1999-03-10 | 2000-09-26 | Toshiba Corp | 圧延制御モデル学習装置 |
| JP2006281247A (ja) * | 2005-03-31 | 2006-10-19 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | リバース式圧延機のパス数学習装置 |
| WO2020129173A1 (ja) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 圧延プロセスの学習制御装置 |
| CN111587156A (zh) * | 2018-12-19 | 2020-08-25 | 东芝三菱电机产业系统株式会社 | 轧制工艺的学习控制装置 |
| JPWO2020129173A1 (ja) * | 2018-12-19 | 2021-02-15 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 圧延プロセスの学習制御装置 |
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