JPH046207A - 高炉々熱制御装置の支援システム - Google Patents

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、高炉から出銑される溶銑の温度を制御する高
炉々熱制御装置の支援システム、特に各種センサの重み
係数の演算処理に関する。

Ｃ従来の技術］ 従来、高炉内の溶銑の温度を推定し、且つこれを管理・
制御する方法としては、一般に高炉操業者が高炉に設置
された種々のセンサからの情報を定性的に判定して高炉
の状況の評硼を行い、操業因子の最適な調整を行うとい
う方法が採られている。しかし、その評価の結果には操
業者の能力や経験等による個人差があり、このため、操
業アクションの基準化が難しいと共に、評価が定量的で
ないため溶銑温度の推定が行い難いという問題点があっ
た。このような問題点を解決するために発明者等が特開
昭８２−２７０７０８号公報に提案した方法がある。

この方法は、高炉に設置された各種のセンサから所定の
タイミングでデータをとり、このデータに基づいて、荷
下り速度、圧力損失、シャフト圧力、ガス利用率等高炉
の状況を示す各種データを作成し、このデータを基準デ
ータと比較し、真偽データを作成し一時記憶する。そし
て、高炉についての経験、実績に基づいた各種の知識ベ
ースと前記真偽データから炉熱レベル及び炉熱推移を推
論し、高炉に対するアクション量を決定する。以上のこ
とを電算機に行わせるものである。

［発明が解決しようとする課題］ 従来の高炉々熱制御装置においては、複数のルール群と
それぞれのルールの確信度に基づいて総合確信度を求め
てその総合確信度か所定の基準値以上になったとき、そ
れを有効なものとして扱っていた。

ところが、実操業においては溶銑の位置とセンサとの相
対位置が変化したり、或いはセンサ自体の信頼性が経時
的に変化したりするので、センサの出力データを画一的
に扱っていると制御精度が悪くなるという問題点があっ
た。

本発明は、このような問題点を解決するためになされた
ものであり、センサの出力データの有用性を重み係数で
表わし、この重み係数を操業実績に基づいて求めてこれ
を高炉制御に反映させて制御精度の向上を可能にした高
炉々熱制御装置の支援システムを提供することを目的と
する。

［課題を解決するための手段］ この発明の高炉々熱制御装置は、高炉に設置された各種
のセンサからデータを所定のタイミングで取り込むデー
タ入力手段と、前記センサからのデータに基づいて、羽
口埋込み温度、荷下り速度、圧力損失、炉頂温度、ガス
利用率、ソリューションロス量等の高炉の状況を示す各
種データを作成すると共に、該各種データをその基準デ
ータと比較して、その差データを作成する加工データ作
成手段とを有し、更に、前記各種データ及び差データ（
以下加工データという）を一時記憶すると共に、過去に
用いた加工データを記憶する記憶手段と、高炉操業につ
いての経験、実績、数式モデル等に基づいた各種の知識
ベースが記憶され、知識ベースには各ルールの確信度を
規定するメンバーシップ関数及び各種センサの重み係数
が含まれている知識ベース格納手段と、前記記憶手段の
加工データ、知識ベース格納手段の知識ベースその確信
度及び各種センサの重み係数に基づいて炉熱レベル及び
炉熱推移を推論し、高炉に対するアクション量を決定す
る推論演算手段とを有する。

このような高炉々熱制御装置において、各種センサの重
み係数を操業実績に基づいて求める重み係数演算手段を
有する。

［作　用コ この発明においては、加工データ作成手段によリデータ
入力手段からの高炉データに基づいて高炉の状況を示す
各種データを作成した後、そのデータに基づいて加工デ
ータを作成する。その加工データと知識ベースに基づい
て人工知能としての推論演算を行い、高炉に対するアク
ション量を決定する。

この推論演算に際しては、メンバーシップ関数に基づい
て確信度を求めてそれと各種センサの重み係数とを乗算
して確信度を補正し、この補正された確信度に基づいて
アクション量を決定する。

そして、この重み係数は操業実績に基づいて順次行進さ
れていく。

［実施例］ 本発明の実施例を以下図面に基づいて説明する。

第１図は本発明の一実施例に係る高炉々熱制御装置の概
念を示したブロック図である。第２図は本発明の一実施
例に係る高炉々熱装置のブロック図である。本発明の高
炉々熱制御装置は、データ収集処理手段１、加工データ
作成手段２、加工データ記憶手段３、推論演算手段４、
知識ベース格納手段５及び重み係数演算手段６からなっ
ている。

以上の構成からなる本実施例の動作の概要を説明する。

データ収集処理手段１は各種センサ、例えば温度センサ
、圧力センサ、ガスセンサ等から図示しないデータース
キャナーを介してファイル手段１ａに時系列に入力処理
するものである。

データ収集処理手段１には演算手段が含まれており、フ
ァイル手段１ａに格納したセンサーデータを指数平滑処
理した後再びファイル手段１に格納する。そして、加工
データ作成手段２で所定時間例えば２０分毎にその平均
値、及び平均値と基準値との差データを求めて、加工デ
ータ記憶手段３に送り出す。

推論演算手段４は知識ベース格納手段５の知識に基づい
て炉熱レベル及び炉熱推移を判定して理論アクション量
を求め、そして必要に応じてそのアクション量を補正し
て、図示しない高炉制御装置に取るべきアクションを送
信するものである。

知識ベース格納手段５は第３図に示すように、知識ベー
ス５１及びメンバーシップ関数知識ベース５２を含み、
知識ベース５１は炉熱レベル判定ＫＳグループ（ＫＳ、
知識源）炉熱推移レベル判定ＫＳグループ、アクション
判定ＫＳ、アクション補正判断ＫＳ、総合判定ＫＳグル
ープ、操業状態判定ＫＳの各知識ベースのユニットから
形成されている。

炉熱レベル判定ＫＳグループは、高炉の炉熱レベルがど
の水準にあるかを決定するために推論演算手段４によっ
て使用される知識ベースであり、溶銑温度を主判断要因
として炉熱レベルを判定する。「溶銑温度−炉熱レベル
ＫＳ」、その他のセンサの測定量を主判断要因として炉
熱レベルを判定する「センサー炉熱しベルＫＳＪ等を含
んでいる。

これらのＫＳは、いずれも各測定量及び炉熱レベルを独
立変数、それらの組合せが発生する確立（確信度−以下
ＣＦ値という）を従属変数とするメンバーシップ関数（
以下ＭＦ関数という）と、そのＭＦ関数の使用手順を決
定するルール群から成り立っている。

炉熱推移判定ＫＳグループは、高炉の炉熱推移がどのよ
うな水準にあるかを決定するために推論演算手段４によ
って使用される知識ベースであり、溶銑温度の推移を主
判断要因として炉熱の推移を判定する「溶銑温度−炉熱
推移ＫＳ」、その他のセンサの測定量の推移を主判断要
因として炉熱推移を判定する［センサー炉熱推移ＫＳＪ
等を含んでいる。

これらのＫＳも、各測定量及び炉熱推移レベルを独立変
数、それらの組合せが発生する確率を従属変数とするＭ
Ｆ関数と、そのＭＦ関数の使用手順を決定するルール群
から成立っている。

アクション判定ＫＳは、炉熱レベルと炉熱推移レベルの
組合せにより、アクション量を判定するルール群から成
立っている。

アクション補正量ＫＳグループは、過去にとられたアク
ション及び過去に発生した外乱の情報に基づいて、現在
のアクション量の補正を行うためのルール群から成立っ
ている。

総合判定ＫＳは、アクション判断の結果とアクション補
正量判断の結果に基づいて最終的なアクション量を決定
するためのルール群から成立っている。

そして、操業状態判定ＫＳは、例えば炉熱レベル等に基
づいて炉の操業が正常に行われているか否かを判定し、
正常であれば上記のアクションを制御系に送り出し、異
常であればその旨を表示してオペレー　タにガイダンス
するルール群から成立っている。

推論演算手段４は、上述の各知識ベースを実行するもの
で、炉熱レベル及び炉熱推移を判定し、次にこれらの判
定結果に基づいてアクション量を判定する。このアクシ
ョン量は所定の補正がなされ、その結果は加工データ記
憶手段３に記憶されると共に、図示しない高炉制御装置
に送信され、送風温度、送風湿度等が制御され、その結
果溶銑温度が所望の値に制御される。

次に、各知識ベースの構成及びその推論の概要を第３図
に基づいて説明する。

（Ａ）炉熱レベル判定Ｋ　Ｓ　（Ｋｎｏｖｌｅｇｅ　５
ｏｕｒｃｅ　）グループ； この炉熱レベル判定ＫＳグループは、推論開始時刻にお
ける炉熱の状態を判定する知識ベースで上述したように
「溶銑温度−炉熱レベルＫＳＪ、［センサー炉熱しベル
ＫＳＪ等のＫＳ群がらなっており、次に示すように、各
ＫＳ群毎に高〜低レベルまで７段階に分けられた各炉熱
レベルに対して後述する方法でＣＦ値分布を求め、最大
確信度のレベルを現時刻の炉熱レベルとしている。

炉熱レベル　　　評　価 ７　　　　　　　　大　　熱 ６　　　　　　　　　中　　熱 ５　　　　　　　　普　　通 ４　　　　　　　　小　　冷 ３　　　　　　　　　中　　冷 ２　　　　　　　　人　　冷 １　　　　　特大冷 ここで、「溶銑温度−炉熱レベルＫＳＪの一例を説明す
る。ＫＳは条件を設定したＩＦ部とその条件が満たされ
たときの指示内容を設定したＴＨＥＮ部とから構成され
ている。例示すると以下の通りである。

ルールＮｏ、　　Ｉ ＣＩＦ　部コ 鍋順−１ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ＮＯＴ　　（減風終了後経過時間５１８０分）Ｓｉ、Ｓ
の判定が「低い」 ［ＴＨＥＮ部コ 通常の３次元関数により溶銑温度−炉熱レベルのＣＦ’
値を求める。

このルールＮｏ、　　１は高炉の操業状態が定常状態に
ある場合は、通常の３次元関数により溶銑温度−炉熱レ
ベルのＣＦ値を求めることを示している。

即ち、溶銑温度−炉熱レベルのＣＦ値には通常〜ｆ　　
、やや高い〜ｆ　　、高い〜ｆ　　の３種ＭＴＮ　　　
　　　　　ＭＴ）（ＭＴＥＨ類があり、推論演算手段４
は上記のような論理によってどの関数を使用するかを選
択する。

つまり、溶銑温度−炉熱レベルＫＳには鍋順（溶銑温度
を測定した取鍋が出銑開始から使用した取鍋の何番目に
当たったかを示す数）と、残滓量との減風終了後からの
経過時間に対応して、前記３種類の関数のどれを採用す
るかを決定する。

なお、溶銑温度−炉熱レベルの３種のＭＦ関数はいずれ
も鍋順ＬＮ、溶銑温度ＭＴ及び炉熱レベルＦＨＬの関数
である。

即ち、 ｆ　　　−ｆ　　　　（ＬＮ、ＭＴ、ＦＨＬ）ＭＴＮ　
　　ＭＴＮ ｆ　　　−ｆ　　　　（ＬＮ、ＭＴ、ＦＨＬ）ＭＴＨＭ
ＴＨ −ｆ ＭＴＥＨＭＴＥ）Ｉ　（ＬＮ・　ＭＴ・　ＦＨＬ）推論
演算手段４は前記ルールによって選択されたＣＦ値関数
について、ＬＮ、ＭＴは実測値をあてはめ、ＦＩ（Ｌに
ついては前記１〜７までの炉熱レベルの数値をあてはめ
て、各々の炉熱レベルに対応するＣＦ値を求める。

第４図は一つの鍋順についてのＣＦ値関数を示したもの
で、鍋順が固定されているので、ＣＦ値は溶銑温度と炉
熱レベルの関数となっている。例えば、ルールによりｆ
　　が選択された場合、溶ＴＮ 跣温度１４００℃のときは炉熱レベル４の場合がＣＦ−
０，２、溶銑温度が１４８０℃のときは、炉熱レベル７
の場合がＣＦ値が最高でＣＦ　−０，４であることを示
している。

次に、センサー炉熱レベルＫＳのうち羽口埋込温度−炉
熱レベルＫＳ及びソリュウションロス量−炉熱レベルＫ
Ｓについて説明する。

これらのＫＳは、それぞれのＫＳを使用するがどうかを
決定するルールと、それぞれ羽口埋込温度と炉熱レベル
、ソリューションロス量と炉熱レベルを二つの独立変数
とするＣＦ値関数ｆＨＴ’’ＳＬから成り立っている。

ｆＨＴ−ｆＨＴ（ＨＴ、ＦＨＬ） ｆｓＬ−ｆｓＬ（ＳＬ、ＦＨＬ） この関数を計算するのに使用される羽口埋込温度ＨＴ、
　ソリューションロスＣＪｉＳＬは、実測値（その指数
平滑値または移動平均値）が使用される。これらの関数
の使用、不使用を求めるルールの一例を以下に示す。

ルールＮ０１１ ［ＩＦ　部コ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ［ＴＨＥＮ部］ （１）羽口埋込温度により羽口埋込温度−炉熱レベルの
ＣＦ値を求める。

（２）ソリューションロスＣ量によりソリューションロ
スＣ量−炉熱レベルのＣＦ値を求める。

この場合は推論演算手段４は両開数を使用する。

ルールＮｏ、　　２ ［ＩＦ部〕 ＮＯＴ　　（残滓が多い） ［Ｔ　ＨＥ　Ｎ部コ （１）羽口埋込温度により羽口埋込温度−炉熱レベルの
ＣＦ値を［０］とする。

（２）ソリューションロスＣ量によりソリニージョンロ
スＣ量−炉熱レベルのＣＦ値を「０コとする。

この場合は、羽口埋込温度−炉熱レベルのＣＦ値も炉熱
レベルによらず一定値となる。

また、ガス利用率−炉熱レベルＫＳ、荷下り速度−炉熱
レベルＫＳ、炉頂ガス温度−炉熱レベルＫＳ及び送風圧
カー炉熱レベルＫＳについても同様にして各炉熱レベル
毎に確信度を求める。

第５図は推論演算手段４の動作を示す説明図であり、溶
銑温度−炉熱レベルＫＳに基づいて各炉熱レベル毎のＣ
Ｆ値を求め、また、センサー炉熱レベルＫＳの各ＫＳに
基づいてそれぞれ各炉熱レベル毎のＣＦ値を求める。そ
して、センサー炉熱レベルＫＳによる各レベルのＣＦ値
にそれぞれのセンサの重み係数α　〜α６を乗算して（
例えば羽口埋込温度の重み係数をα　とすれば、α１×
■ 羽口埋込温度−炉熱レベルの各レベルのＣＦ値）、乗算
後の各レベルのＣＦ値を加算する。

このようにして得られたセンサー炉熱レベルＫＳの各レ
ベルのＣＦ値と上記溶銑レベルＫＳによる各レベルのＣ
Ｆ値とを加算する。このようにして各炉熱レベル（７〜
１）毎のＣＦ値が求められる。

（Ｂ）炉熱推移判定ＫＳグループ； この炉熱推移判定ＫＳグループには、溶銑温度−炉熱推
移ＫＳか含まれており、炉熱推移を過去から現在に至る
変化の度合いにより、次に示すように、急上昇〜一定〜
急降下の間で５段階に分は各ランクごとにＣＦ値を求め
、その最大の値の段階位置を現時刻の炉熱推移状態とす
る。

レベル　　　内　容 ５　　　　急上昇 ４　　　　　　　上　　昇 ３　　　　横這い ２　　　　　　下　　降 １　　　　急下降 ここで溶銑温度−炉熱推移ＫＳについて説明する。

このＫＳは、前後するタップ（１回の出銑）間における
溶銑温度の差△ＭＴ、炉熱推移レベルＶＦＨＬを二つの
独立変数とするＭＦ関数ｆ△ＭＴ＝このＭＦ関数の前処
理、後処理のルールが格納されている。

以下このＫＳの使用方法について一例を説明する。

ルールＮｏ、　　０ ［ＩＦ部］ （初期設定） ［ＴＨＥＮ部］ 溶銑推移のＣＦ値としてそれぞれ次の値を設定する。

レベル　　１２３４５ ＣＦ値　　ｏｏｏｏ。

ルールＮｏ、　　１ ［ＩＦ部］ （１）ＮＯＴ　（Ｓ　ｉ、Ｓの判定が「やや高い」）（
２）ＮＯＴ　（Ｓ　ｉ、Ｓの判定が「高い」）（３）安
定フラグがＯＮ（炉況が安定している！り〔ＴＨＥＮ部
〕 （１）△ＭＴ−（現タップの溶銑温度−前タップの溶銑
温度）として各炉熱推移レベル毎にＣＦ値を求め、「今
回溶銑温度−炉熱推移ＣＦ値」とする。

（２）次に、△ＭＴ−（現タップの溶銑温度−前夕ツブ
の溶銑温度）として各炉熱推移レベル毎にＣＦ値を求め
、「現タップの溶銑温度−前夕・ノブの溶銑温度」とす
る。

（３）「今回溶銑温度−炉熱推移ＣＦ値」と「前回溶銑
温度−炉熱推移ＣＦ値」にそれぞれ重み係数を乗じて「
溶銑温度−平滑炉熱推移ＣＦ値」に加算する。

（これらの計算は炉熱推移のレベル毎に別々に行う） つまり、炉況安定状態では、直近のデータまで、炉熱推
移の推定に使用することを示している。

次にセンサー炉熱推移ＫＳについて説明する。

センサー炉熱推移ＫＳは、各種のセンサの測定値の推移
と炉熱推移を二つの独立変数とするＣＦ値関数と、その
使用方法を決定するルールが格納されたものであり、各
センサ毎に設けられている。

ツ＊　’）　　ｆ　△−ｆ　△、　（△Ｓ　ｉ　、　Ｖ
　Ｆ　ＨＬ　）ｓｌ　　　　　　　５１ （ｉ−１〜ｎ：対応センサ毎） このうちセンサが羽口埋込温度であるものについて例を
説明する。

ルールＮｏ、　　１ ［ＩＦ部］ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ［ＴＨＥＮ部］ △５ｉ−（羽口埋込温度−６０分前羽ロ埋込温度）とし
て羽口埋込温度−炉熱推移のＣＦ値を求める。

ルールＮ０８２ ［ＩＦ　部コ 残滓が多い 羽口推移レベル４のＣＦ値〉０ ［ＴＨＥＮ部コ 羽口推移レベル４のＣＦ値に「０」を上書設定する。

レベル　　１２３４５ ＣＦ値　　＊　　　＊　　　＊　　　０　　　＊（＊は
値がもとのままであることを示す）第６図は羽口埋込温
度（基準値との差）、炉熱推移レベルを独立変数とする
羽口埋込温度−炉熱ＣＦ関数を示す。

なお、溶銑温度−炉熱推移ＫＳには、「短期推移」及び
「長期推移」に分けてルール化することも可能であり、
またセンサ推移ＫＳには羽口埋込のＫＳの他に他のＫＳ
、例えば荷下がり、送風圧力、ガス利用率、ソリューシ
ョン・ロス量等の各ＫＳについても加え、これらの情報
も考慮している。

推論演算手段４は、溶銑温度−炉熱推移ＫＳの各ルール
に基づいて各推移についてのＣＦ値を炉熱推移レベル毎
に求めると共に、センサー炉熱推移ＫＳの各ルールに基
づいて各センサ毎の推移についてのＣＦ値を求める。各
センサ毎のＣＦ値はそれぞれのＣＦ値に対して炉熱レベ
ルの場合と同様にして重み係数α　〜α６を乗算する。

そして、これらのＫＳのＣＦ値の炉熱推移レベル毎に加
算し、各炉熱推移レベルのＣＦ値を求める。

（Ｃ）アクション判定ＫＳ。

このアクション判定ＫＳは、現時刻の炉熱状態を炉熱推
移と炉熱レベルを軸としたマトリックス上で求め、取る
べきアクションを決定するための知識ベースである。

推論演算手段４は上記のアクション判定ＫＳに基づいて
、炉熱レベルのＣＦ値と炉熱推移のＣＦ値との積を求め
てマトリックスに書き込んでいく。

第７図はその例を示したもので、この例ではＣＦ値の頂
点（最大値）が、炉熱レベル−４、炉熱推移−３である
ことを示している。なお、マトリックス上の各位置のア
クション型及びアクション量は予めフレームに知識とし
て格納されている。

第８図はアクション型の一例を示した図である。

第９図はアクション量の一例を示した図である。

なお、アクション型の所定位置のアクションを採用する
際には、ＣＦ値が所定の大きさに達していることが必要
である。また、アクション量は全てを自動制御すること
を原則とするが、一部をマニュアル制御することも可能
である（例えば第９図のアクション量Ｇ）。

（Ｄ）アクション補正量判定ＫＳグループ；このアクシ
ョン補正量判定ＫＳグループには、過去にとられたアク
ション或は外乱の判定をすると共に、それらの現時刻に
おける影響量を考慮して補正アクション量を決定するた
めの各種のＫＳが含まれている。その内容は、送風湿度
、送風温度、液体燃料、コークス比等の操作量変更、及
びコークス水分、付着物脱落等の外乱等を検知して対応
するルール等から構成されている。

例えば、送風湿度を変更した場合、その変更時刻と変更
量は「操作量変更検知」ルールで自動的に検知され、そ
の後の影響量は「送風湿度」ルールにより時間の関数と
して考慮される。また、炉壁付着物の脱落時には、「壁
落ち」ルールにより自動的に脱落箇所と炉熱への影響量
及び羽口先降下時間が判定され、予備アクションの操作
時刻と操作量が決定され補正計算に組み込まれる。

推論演算手段４は、上記のルールを実行して必要な補正
アクション量及び操作時刻を求める。

（Ｅ）総合判定ＫＳ。

この総合判定ＫＳは、上記（Ｃ）及び（Ｄ）の判定結果
に基づいて取るべきアクション量を総合判定するための
知識ベースである。そして、推論演算手段４によりこの
ＫＳが推論されて判定結果が得られると、その判定結果
は操業状態判定ＫＳに入力されて操業状態が判定され、
図示しないＣＲＴに表示して取るべきアクション量をオ
ペレータに指示し、ガイダンスすると同時に、デジタル
計装装置にフィードバックして所定の自動制御を行う。

ところで、上述のＣＦ値及び重み係数αは一義的に調整
して設定するのは困難である等の理由から次に説明する
学習制御方法が実行されている。

第１０図は学習制御方法の処理を示すフローチャートで
ある。溶銑温度が所定の目標値に達したかどうかを判断
して、目標値に達していれば、標準偏差の大きさが所定
の値以下であるかどうかを判断して、所定の値以下であ
れば現状維持（ケースＡ）とし、標準偏差の大きさが所
定の値を越えていればセンサの重み係数αを変更する（
ケースＢ）。また、溶銑温度が所定の目標値に達してい
ない場合には確信度が不適当であると判断して、確信度
を規定しているＭＦ関数が適当でないとして、過去の加
工データ加工に基づいてＭＦ関数を再構築する。

二こで、ＭＦ関数を構築する方法を最初に説明する。

第１１図はセンサレベルの３次元ＭＦ関数の構築方法の
説明図である。

（１）溶銑温度パターンは第１２図に示すように種々の
条件により変化する。そこでまず、安定領域の計測値の
みを抽出する。

（２）上記（１）で選び出した溶銑温度群と当該センサ
データ群との間で相関分析を行う。

（３）上記（２）で最も高い相関関数を得られたデータ
群を用いて最小二乗法による直線回帰分析を行い、得ら
れた直線を標準線（ラインＣ）とする。

（４）標準線近傍の限られた領域の頻度をｘ−ｙ平面に
投影し、最大頻度とセンサデータとの間で最小二乗法に
よる直線回帰分析を行い、直線ｚｌｚ２を決定する。こ
の直線ｚｌ　ｚ２を直線Ｃ上へ移動してラインＡとする
。

（５）ラインＢ及びラインＤはデータ群のバラツキの程
度により決定される。

以上のステップをふんで構築された直線群をプロダクシ
ョンルールを用いて従来オペレータが作成したＭＦ関数
と同様にして各直線の不自然な交差等がないように調整
を行って、知識ベース（５１）に格納する。そして、こ
れ以降の演算処理にいてはこの再構築されたＭＦ関数が
用いられる。

次に、重み係数を変更する場合（ケースＢ）の処理方法
について説明する。

このケースＢの場合は学習期間の溶銑温度の平均値は目
標値に入っているが、その変動が大きい場合であり、こ
の場合の考えられる要因としては少なくとも次の２つの
要因か考えられる。

（ａ）出銑口毎の溶銑温度偏差がある場合。

（ｂ）炉熱アクション不良による変動が生じた場合。

第１３図は上記の要因を考慮して重み係数αを変更する
ためのデータの収集方法を示したフローチャートであり
、後述する各項目についてポイント数を求めていく。

まずタップＮｏ、　１について処理するものとしてｉ−
１を設定しく５ｌｌ）　、目標溶銑温度に達しているか
否かを判断して（Ｓ１２）　、目標溶銑温度に達してい
れば現状維持として「現状維持」の項目に＋１ポイント
する（Ｓ１３）。

目標溶銑温度に達していないと判断された場合には、次
に３タツプ以内にＣＲを除くアクション指示の無視があ
ったかどうかを判断して（８１４）、アクション無視が
あった場合には「アクション無視」の項目に＋１ポイン
トする（８１５）。

つまり、全自動制御を行なっている場合でも、本システ
ムのアクション指示によらないアクション或いはその指
示を無視する場合がある。これらに起因した炉熱変動は
本システムの機能に直接関係しないので学習対象からは
ずす必要がある。このような観点から、「アクション無
視」の項目のポイントをアクション無視がある度に加点
し、学習対象期間内である基準値以上になった場合には
この実施例では詳細に説明するのを省略するがその学習
を中止させる。

アクション無視がなかった場合には、次にそのタップの
溶銑温度と目標温度とは同じ若しくは低いか、又は高い
かの何れであるかを判断する（８１６）。

そのタップの溶銑温度と目標温度とか同じか若しくは低
いと判断されたときには、次に前タップの溶銑温度が低
い（溶銑温度レベル≦４）、目標値（溶銑温度レベル−
５）、又は高い（溶銑温度レベル≧６）のいずれである
かを判断する（８１７）。

前タップの溶銑温度か低いと判断された場合には次タッ
プの溶銑温度についても同様に溶銑温度が低い（溶銑温
度レベル≦４）、目標値（溶銑温度レベル−５）、又は
高い（溶銑温度レベル≧６）のいずれであるかを判断す
る（８１ｇ）。

前タップの溶銑温度が目標値と同じ又は高いと判断され
た場合にも、同様に次タップの溶銑温度について溶銑温
度が低い（溶銑温度レベル≦４）、目標値（溶銑温度レ
ベル−５）、又は高い（溶銑温度レベル≧６）の何れで
あるかを判断する（９１９）　、　（Ｓ２０）。

ステップ（Ｓｉ２）において次タップの溶銑温度が低い
と判断された場合には次の２−Ａ−１処理をする（Ｓ２
１）　　。

まず、３タツプの最高温度についての平均溶銑温度レベ
ルを算出する（Ｓ４１）。そして、総合確信度が示した
温度レベルが計測された平均溶銑温度レベルと合ってい
るかどうかを判断する（Ｓ４２）。

総合確信度が示したレベル（各炉熱レベルの計算結果で
あって第８図のアクションマトリックス上の炉熱レベル
）が計測された平均溶銑温度レベルと合っている場合に
は次にアクション型がＮｏアクションであったかどうか
を判断する（８４３）。

Ｎｏアクションであった場合にはアクション型が不適当
であり、レベル及び推移のアクション型が不適当である
という判断処理をする（「アクション型不良」の項目に
＋１ポイントする。）　（８４４）。

この判断処理は第８図のアクションマトリックス上のど
の部位のアクション型が悪いかを集計後ガイダンスする
ために用いられる。

Ｎｏアクションでなかった場合には、アクション量が不
適当であり、レベル及び推移のアクション量が不適当で
あるという判断処理をする（「アクション量不良」の項
目に＋１ポイントする。）（Ｓ４５）。この判断処理も
第８図のアクションマトリックス上のどの部位のアクシ
ョン量が不適当であるかを集計後ガイダンスするために
用いられる。

総合確信度か示したレベルが計測された平均溶銑温度レ
ベルと合っていない場合には、センサｋについてそのセ
ンサレベルと溶銑温度レベルとの大小を判断する（８４
６）。

センサレベルが溶銑温度レベルと同じか或い大きい場合
には「センサにの重み係数を下げる」という項目に＋１
ポイントする（Ｓ４７）。センサレベルが溶銑温度レベ
ルより小さい場合には「センサにの重み係数を上げる」
という項目に＋１ポイントする（Ｓ４８）。従って、こ
の時点では重み係数を変更せず、集計が完了した後にこ
れらの項目に基づいて重み係数を変更することになる。

ここで再び第１３図に戻り、ステップ（Ｓ１ｇ）におい
て目標値であると判断された場合には２−Ａ−２の処理
を行う（８２２）。ここで、２−Ａ−２の理とは現状維
持であり、「現状維持」の項目に＋１ポイントする。

更に、ステップ（Ｓ１８）において高いと判断された場
合には２−Ａ−３処理を行う（Ｓ２３）。

第１４図は２−Ａ−３処理を示すフローチャートである
。を所定時間以内に減熱アクションがあったかどうかを
判断しく５５１）、減熱アクションがあったと判断され
た場合には次にアクションはレベルと推移のどちらから
出たものであるかを判断する（Ｓ５２）。なお、この判
断はアクションが出た１つ前のアクションを記憶してお
いてアクションマトリックス上で比較することにより行
なわれる。

レベルから出たものであると判断された場合には各セン
サの推移値を求める（Ｓ５３）。そして、溶銑温度推移
と同傾向のものかどうかの判定をし、溶銑温度と同傾向
のものは「センサにの重み係数を上げる」という項目に
＋１ポイントし、溶銑温度と反対傾向のものは「センサ
にの重み係数を下げる」という項目に＋１ポイントする
（８５４）。

推移からアクションが出たと判断された場合にはアクシ
ョン量が不足であると判断して処理し、要因項目として
「アクション量不足」をあげる。

即ち「アクション量不足」の項目に＋１ポイントする（
Ｓ５５）。この要因項目も集計完了後のガイダンスに用
いられる。

レベル及び推移の双方によりアクションが出された場合
には上記のステップ（Ｓ５５）と同様にアクション量が
不足であると判断し、要因項目として該当するレベル及
び推移の「アクション量不足」の項目に＋１ポイントす
る（８５Ｂ）。

を所定時間以内に減熱アクションがなかったと判断され
た場合には（Ｓ５１）　、センサの総合レベルは良いか
どうかを溶銑温度のレベルと比較して判断しく５５７）
　、両者が一致していない即ち良くないと判断された場
合にはセンサの重み係数をチエツクする（８５８）。こ
こで、センサの重み係数のチエツクとは、具体的にはス
テップ（８４７）　、　（８４８）の処理をいう。

また、良いと判断された場合にはアクション型を変更す
る処理をする。即ち該当するレベルｘ１推移ｙの「アク
ション型不良」の項目に＋１ポイントする（Ｓ５９）。

ここで、再び第１２図に戻って、ステップ（８１９）及
びステップ（３２０）の判断後においても同様に処理さ
れるが（（８２４）〜（８２９）　）　、ステップ（Ｓ
２１）〜（Ｓ２３）の各処理との関係は次のとおりであ
る。

２−Ｂ−１処理（８２４）　　、　２−Ａ−１処理２−
Ｂ−２処理（Ｓ２５）　　；　２−Ａ〜２処理２−Ｂ−
８処理（Ｓ２８）　　、　２−Ａ−３処理２−Ｃ−１処
理（Ｓ２７）　　、　２−Ａ−１処理２−Ｃ−２処理（
８２８）　　；　２−Ａ〜２処理２−Ｃ−３処理（８２
９）　　；　２−Ｃ−３処理第１５図はステップ（３１
６）においてタップ溶銑温度が目標溶銑温度より高いと
判断された場合の処理（Ｓ３０）の詳細を示したフロー
チャートである。

この処理は基本的にはステップ（Ｓ１７）〜（Ｓ２９＞
と同様であるが、前タップの溶銑温度及び次タップの溶
銑温度についての判断をした（Ｓｈｏ）〜（８６３）後
（（Ｓｈｏ）〜（Ｓ８３）　’）は図示のように２−Ｄ
−１処理（８８４）〜２−Ｆ−１処理（８７０）をする
。ここで、これらの処理と第１２図の各処理２−八−１
〜２−Ａ−３との関係は次のとおりである。

２−Ｄ−１処理（３Ｂ４）　　；　２−Ｄ−１処理２−
Ｄ−２処理（８６５）　　；　２−Ａ−２処理２−Ｄ−
３処理（８６Ｂ）　　；　２−Ｄ−３処理２−Ｅ−１処
理（Ｓ６７）　　；　２−Ａ−３処理２−Ｅ−２処理（
８６８）　　；　２−Ａ−２処理２−Ｅ−３処理（Ｓ８
９）　　；　２−Ｅ−３処理２−Ｆ−１処理（Ｓ７０）
　　；　２−Ｆ−１処理２−Ｐ−２処理（Ｓ７１）　　
；　２−Ａ−２処理２−Ｆ−３処理（Ｓ７２）　　；　
２−Ａ−１処理ココテ、２−Ｄ−１処理（Ｓ８４）　ｌ
：　オイ７　ハｔをｉ−１〜ｉとして２−Ａ−３処理と
同様な処理をし、その処理の終了後ｔをｉ　−ｉ　＋　
ｌとして２−Ａ−３処理のステップ（５１）の［を時間
内に減熱アクションがあったか」という判断処理を「着
熱アクションは出たか」という判断処理に置き換えて、
２−Ａ−３処理と同様な処理をする。

２−Ｄ−３処理（ｓｅｅ）においてはｔをｉ−１〜ｉル
ミタップして２−Ａ−３処理と同様な処理を行う。２−
Ｅ−３処理（Ｓ８９）は対象タップをｉ−１とｉに限り
２−Ａ−１処理と同様な処理を行い、その後２−Ａ−３
処理と同様な処理を行う。２−Ｆ−１処理においてはｔ
をｉ−１〜ｌタップ間として２−Ａ−３処理と同様な処
理を行う。

ここで、再び第１２図に戻りｉタップについての演算処
理が終了すると、次タップについての処理に進むべく　
ｉ＝ｉ＋１としく５３１）　、再びステップ（Ｓｌ２）
以降の処理を繰り返す。

以上のようにして各タップ毎の演算処理をセンサ毎、ア
クションマトリックス上の部位毎等行なって次のように
各項目のポイントが集計される。

（１）現状維持　　　　Δ　　△：ポイント数（２）ア
クション無視　へ （３）ｘ、ｙ　　　　アクション　　アクション型不良
　　　　量不良 △　　　　　　△ （４）　　　　　　　　重み係数を　重み係数を上げる
　　　下げる センサ１　　　　　△　　　　　Δ センサ２　　　　　△　　　　　△ センサｋ　　　　　“ センサ６　　　　　。

以上のようにして各項目についてのポイントが集計され
た後に、重み係数を変動するかどうかが検討される。

重み係数の変更は溶銑温度と最も相関の高い順に決定さ
れる。この関係は予め次のように決められている。

［重み係数を上げるにａ１　（ポイント数）「重み係数
を下げる」　；ａ２　（ポイント数）そして、 の判定により重み係数を変更するか否か決定する。

即ち基準値εより大きければ重み係数を変更する。

変更すべきセンサの中から、溶銑温度と最も相関の高い
センサについて△α変更する。ここで、ａ　ｉ　　８２
が正なら６０重み係数を上げ、ａ１ａ２が負なら、６０
重み係数を下げる。

６０重み係数を上げた場合重み係数を変更したセンサよ
り溶銑温度と相関の低いセンサ（ｎ）に対し、△αだけ
補正して低下させる。（ｎが２なら△α／２ずつ行う）
。

６０重み係数を下げた場合、溶銑温度との相関の高いも
のに加える。

第１６図は変更前後の重み係数の値を示す説明図である
。第１７図はその時の溶銑温度及びＳｉの特性図である
。これらの図から明らかなように、重み係数を変更した
後は溶銑温度及びＳｌのいずれもその変化が小さくなっ
ており、重み係数の変更による効果を確認することがで
きる。

［発明の効果］ 本発明は、各種センサの重み係数を順次更新してその出
力データを実操業に合わせて高炉を制御するようにした
ので、溶銑温度及び銑中ＳＬの管理精度を向上すること
ができるようになった。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係わる高炉々熱制御装置の概念を示し
たブロック図、第２図は本発明の実施例に係わる高炉々
熱制御装置のブロック図、第３図は本発明に係わる高炉
々熱制御装置の知識ベース格納機能のブロック図、第４
図は一つの鍋順についてのＭＦ関数を示すグラフ図、第
５図は推論機能の動作を示す説明図、第６図は羽口埋込
温度−炉熱ＣＦ関数を示すグラフ図、第７図は炉熱レベ
ルのＣＦ値と炉熱推移のＣＦ値との積を書き込んだマト
リックスを示す図、第８図はアクション型の一例を示し
た図、第９図はアクション益の一例を示した図、第１０
図は学習制御方法を示すフローチャート、第１１図はセ
ンサレベルの３次元ＭＦ関数の構築方法の説明図、第１
２図は溶銑温度のタッブ内推移を示す特性図、第１３図
〜第１６図は重み係数の変更のためのデータ収集方法を
示すフローチャート、第１７図は変更前後の重み係数の
値を示す説明図、第１８図及び第１９図は溶銑温度及び
Ｓｉの特性図である。 １・・・データ入力手段、２・・・加工データ作成手段
、３・・・加工データ記憶手段、４・・・推論演算手段
、５・・・知識ベース格納手段、６・・・重み係数演算
手段、５１・・・知識ベース、５２・・・ＭＦ関数作成
知識ベース。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 高炉に設置された各種のセンサからデータを所定のタイ
   ミングで取り込むデータ入力手段と、前記センサからの
   データに基づいて、羽口埋込み温度、荷下り速度、圧力
   損失、炉頂温度、ガス利用率、ソリューションロス量等
   の高炉の状況を示す各種データを作成すると共に、該各
   種データをその基準データと比較して、その差データを
   作成する加工データ作成手段と、 前記各種データ及び差データ（以下加工データという）
   を一時記憶すると共に、過去に用いた加工データを記憶
   する記憶手段と、 高炉操業についての経験、実績、数式モデル等に基づい
   た各種の知識ベースが記憶され、該知識ベースには各ル
   ールの確信度を規定するメンバーシップ関数及び各種セ
   ンサの重み係数が含まれている知識ベース格納手段と、 前記記憶手段の加工データ、前記知識ベース格納手段の
   知識ベース、その確信度及び各種センサの重み係数に基
   づいて炉熱レベル及び炉熱推移を推論し、高炉に対する
   アクション量を決定する推論演算手段とを有し、このア
   クション量を出力する高炉々熱制御装置であって、 前記各種センサの重み係数を操業実績から求める重み係
   数演算手段を有することを特徴とする高炉々熱制御装置
   の支援システム。