JPH0513730B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0513730B2 JPH0513730B2 JP60050599A JP5059985A JPH0513730B2 JP H0513730 B2 JPH0513730 B2 JP H0513730B2 JP 60050599 A JP60050599 A JP 60050599A JP 5059985 A JP5059985 A JP 5059985A JP H0513730 B2 JPH0513730 B2 JP H0513730B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- crown
- strip
- value
- flatness
- correction amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
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
- B21B37/28—Control of flatness or profile during rolling of strip, sheets or plates
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
＜産業上の利用分野＞
本発明は、形状制御機能を有する熱間圧延機等
による帯板クラウンの学習制御方法に関する。
による帯板クラウンの学習制御方法に関する。
＜従来の技術＞
従来、形状制御機能を持つ圧延機による帯板ク
ラウンの制御方法として、前コイルで得られた帯
板クラウン実測値を基に目標値との誤差を算出
し、これを基に目標帯板クラウンの変更を行なう
ことにより、次コイルの形状制御用操作量の設定
値を修正し、帯板クラウンの精度向上を図るよう
にしたものが知られている。その制御概念を表す
第２図に示すように、まず帯板クラウン推定式及
び帯板平坦度推定式をｉ＝１、２、…、Ｎとして
（Ｎは構成スタンド数）表すと、帯板クラウン推
定式については Chi＝Ci＋aiChi-1＋biεi-1＋diQi＋eixiCRi ……(1) であり、又、帯板平坦度推定式については εi＝ξi（Chi／hi−Chi／hi-1）＋fiεi-1＋εci……(
2) である。但し、Chiはｉ番目のスタンド出側の帯
板クラウン、εiはｉ番目のスタンド出側の帯板平
坦度、Ciはｉ番目のスタンドにおける帯板クラウ
ン推定式中の定数項（圧延条件に基づく関数）、
εciはｉ番目のスタンドにおける帯板平坦度推定式
中の定数項、Qiはｉ番目のスタンドにおける形状
制御用プリセツト値、hiはｉ番目のスタンド出側
の帯板板厚、CRiはｉ番目のスタンドにおけるワ
ークロールイニシヤルクラウン、xiはｉ番目のス
タンドにおけるワークロールイニシヤルクラウン
CRiを板幅相当量に換算するための係数である。
又、aiはクラウン遺伝係数、biは帯板の入側平坦
度の出側の帯板クラウンChiへの影響係数、diは形
状制御用プリセツト値Qiの板クラウンへの影響係
数、ξiは形状変化係数、fiは帯板の入側平坦度の
出側平坦度εiへの影響係数、eiはワークロールイ
ニシヤルクラウンCRiの帯板クラウンへの影響係
数である。
ラウンの制御方法として、前コイルで得られた帯
板クラウン実測値を基に目標値との誤差を算出
し、これを基に目標帯板クラウンの変更を行なう
ことにより、次コイルの形状制御用操作量の設定
値を修正し、帯板クラウンの精度向上を図るよう
にしたものが知られている。その制御概念を表す
第２図に示すように、まず帯板クラウン推定式及
び帯板平坦度推定式をｉ＝１、２、…、Ｎとして
（Ｎは構成スタンド数）表すと、帯板クラウン推
定式については Chi＝Ci＋aiChi-1＋biεi-1＋diQi＋eixiCRi ……(1) であり、又、帯板平坦度推定式については εi＝ξi（Chi／hi−Chi／hi-1）＋fiεi-1＋εci……(
2) である。但し、Chiはｉ番目のスタンド出側の帯
板クラウン、εiはｉ番目のスタンド出側の帯板平
坦度、Ciはｉ番目のスタンドにおける帯板クラウ
ン推定式中の定数項（圧延条件に基づく関数）、
εciはｉ番目のスタンドにおける帯板平坦度推定式
中の定数項、Qiはｉ番目のスタンドにおける形状
制御用プリセツト値、hiはｉ番目のスタンド出側
の帯板板厚、CRiはｉ番目のスタンドにおけるワ
ークロールイニシヤルクラウン、xiはｉ番目のス
タンドにおけるワークロールイニシヤルクラウン
CRiを板幅相当量に換算するための係数である。
又、aiはクラウン遺伝係数、biは帯板の入側平坦
度の出側の帯板クラウンChiへの影響係数、diは形
状制御用プリセツト値Qiの板クラウンへの影響係
数、ξiは形状変化係数、fiは帯板の入側平坦度の
出側平坦度εiへの影響係数、eiはワークロールイ
ニシヤルクラウンCRiの帯板クラウンへの影響係
数である。
タンデム圧延機１において圧延された帯板２の
クラウンはクラウンメータ３により計測され、そ
の結果は学習補正量演算部４に与えられる。この
学習補正量演算部４において帯板クラウンの目標
値と実測値との誤差を基にして例えば下記(3)式の
ような演算により目標値修正量ChLRNを決定する。
即ち、ChLRN（−１）を前回の目標値修正量、Chf
を目標帯板クラウン、Chを帯板クラウン実測値、
ｋを学習ゲインとして ChLRN＝kChLRN（−１） ＋（１−ｋ）（Chf−Ch） ……(3) により目標値修正量ChLRNを算出する。そして、
プリセツト値決定部５においては次コイルの目標
板クラウンを上記のようにして得られた目標値修
正量ChLRNを加味し、ChfChf +ChLRNとして中間スタ
ンドで帯板平坦度の上下限値及び帯板平坦度及び
目標帯板クラウンを達成し且つその上下限値を満
たす形状制御用プリセツト値Qiの組合せを求め
る。
クラウンはクラウンメータ３により計測され、そ
の結果は学習補正量演算部４に与えられる。この
学習補正量演算部４において帯板クラウンの目標
値と実測値との誤差を基にして例えば下記(3)式の
ような演算により目標値修正量ChLRNを決定する。
即ち、ChLRN（−１）を前回の目標値修正量、Chf
を目標帯板クラウン、Chを帯板クラウン実測値、
ｋを学習ゲインとして ChLRN＝kChLRN（−１） ＋（１−ｋ）（Chf−Ch） ……(3) により目標値修正量ChLRNを算出する。そして、
プリセツト値決定部５においては次コイルの目標
板クラウンを上記のようにして得られた目標値修
正量ChLRNを加味し、ChfChf +ChLRNとして中間スタ
ンドで帯板平坦度の上下限値及び帯板平坦度及び
目標帯板クラウンを達成し且つその上下限値を満
たす形状制御用プリセツト値Qiの組合せを求め
る。
このようにして、熱間圧延機等で圧延を行う場
合に前コイルで得られた帯板クラウン実測値を基
に目標値との誤差を得、これに基づいて目標帯板
クラウンの変更を行い、次コイルの制御用プリセ
ツト値Qiを修正して帯板クラウンの学習制御を行
う。
合に前コイルで得られた帯板クラウン実測値を基
に目標値との誤差を得、これに基づいて目標帯板
クラウンの変更を行い、次コイルの制御用プリセ
ツト値Qiを修正して帯板クラウンの学習制御を行
う。
＜発明が解決しようとする問題点＞
従来の制御方法にあつては、圧延条件が変換わ
つた場合に精度不良が発生し、しかも帯板平坦度
の精度向上に欠ける面もある。つまり、帯板クラ
ウン目標値と実測値との誤差の中に入側の帯板ク
ラウンの遺伝項が含まれており、従来の方法では
誤差の原因が最終スタンドの数式モデルの推定不
良によるものか、或いは入側の帯板のクラウンの
誤差によるものなのか判断できず、このため圧延
条件が変わつた場合に精度が悪くなる虞がある。
又、(2)式自体の誤差がある場合には帯板平坦度の
誤差の補正がきかないことになる。
つた場合に精度不良が発生し、しかも帯板平坦度
の精度向上に欠ける面もある。つまり、帯板クラ
ウン目標値と実測値との誤差の中に入側の帯板ク
ラウンの遺伝項が含まれており、従来の方法では
誤差の原因が最終スタンドの数式モデルの推定不
良によるものか、或いは入側の帯板のクラウンの
誤差によるものなのか判断できず、このため圧延
条件が変わつた場合に精度が悪くなる虞がある。
又、(2)式自体の誤差がある場合には帯板平坦度の
誤差の補正がきかないことになる。
本発明は、圧延条件が変化した場合の精度の低
下や帯板平坦度の精度向上の困難性等の問題に鑑
みてなされたもので、形状制御機能を有する圧延
機を用いて例え圧延条件が変わつた場合でも精度
不良の発生を防止し得ると共に帯板平坦度も次第
に改善し得る圧延制御方法を提供することを目的
とする。
下や帯板平坦度の精度向上の困難性等の問題に鑑
みてなされたもので、形状制御機能を有する圧延
機を用いて例え圧延条件が変わつた場合でも精度
不良の発生を防止し得ると共に帯板平坦度も次第
に改善し得る圧延制御方法を提供することを目的
とする。
＜問題点を解決するための手段＞
本発明に係る帯板クラウン制御方法は、形状制
御機能を有する圧延機により帯板平坦度と帯板ク
ラウンの両方の実測値を用い、N-1 〓 〓i=1 wi（Chi−Chi *）2＋wN（C〓h−ChN *）2＋Ｗ（ε〜−
εN *）2 （但し、Ｎは構成スタンド数、Chは帯板クラウ
ン実測値、ε〜は帯板平坦度測定値、C^hiは推定し
ようとする帯板クラウン、Chi *、ChN *は所定の数
式モデルによる帯板クラウン計算値、εN *は所定
の数式モデルによる帯板平坦度、wi、wN、Ｗは
重み係数である。）が最小となるような中間スタ
ンドでの帯板クラウンを推定し、これより学習制
御用補正量をロールクラウンとして求め、この学
習制御用補正量を基にして次コイルの形状制御用
プリセツト値を決定するようにしたことを特徴と
するものである。
御機能を有する圧延機により帯板平坦度と帯板ク
ラウンの両方の実測値を用い、N-1 〓 〓i=1 wi（Chi−Chi *）2＋wN（C〓h−ChN *）2＋Ｗ（ε〜−
εN *）2 （但し、Ｎは構成スタンド数、Chは帯板クラウ
ン実測値、ε〜は帯板平坦度測定値、C^hiは推定し
ようとする帯板クラウン、Chi *、ChN *は所定の数
式モデルによる帯板クラウン計算値、εN *は所定
の数式モデルによる帯板平坦度、wi、wN、Ｗは
重み係数である。）が最小となるような中間スタ
ンドでの帯板クラウンを推定し、これより学習制
御用補正量をロールクラウンとして求め、この学
習制御用補正量を基にして次コイルの形状制御用
プリセツト値を決定するようにしたことを特徴と
するものである。
＜実施例＞
本発明方法を実現する圧延装置の一実施例の制
御概念を表す第１図に示すように、本実施例では
帯板クラウン実測値と数式モデルによる計算値と
の誤差が小さくなるように、又、中間スタンドに
おいても数式モデルによる計算値との差が小さく
なるように中間スタンドでの帯板クラウンを推定
し、これから学習制御用補正量を求めるようにし
ている。更に、この中間スタンドでの帯板クラウ
ンの推定に帯板クラウン実測値だけでなく、帯板
平坦度実測値も合わせて使用している上に、学習
制御用補正量を板幅に依存しない物理量であるワ
ークロールイニシヤルクラウンに換算して求める
ようにしている。
御概念を表す第１図に示すように、本実施例では
帯板クラウン実測値と数式モデルによる計算値と
の誤差が小さくなるように、又、中間スタンドに
おいても数式モデルによる計算値との差が小さく
なるように中間スタンドでの帯板クラウンを推定
し、これから学習制御用補正量を求めるようにし
ている。更に、この中間スタンドでの帯板クラウ
ンの推定に帯板クラウン実測値だけでなく、帯板
平坦度実測値も合わせて使用している上に、学習
制御用補正量を板幅に依存しない物理量であるワ
ークロールイニシヤルクラウンに換算して求める
ようにしている。
具体的には、クラウンメータ３と形状検出器６
とを備え、更に中間スタンド帯板クラウン推定部
７と学習補正量演算部８とから構成される学習制
御部９が設けられている。タンデム圧延機１にお
いて圧延された帯板２のクラウン及び平坦度は、
クタウンメータ３及び形状検出器６により計測さ
れ、夫々その結果は学習制御部９の中間スタンド
帯板クラウン推定部７に与えられる。この中間ス
タンド帯板クラウン推定部７においては、帯板ク
ラウン実測値Chと帯板平坦度実測値εとを基に
して例えば下記の演算により、中間スタンドでの
帯板クラウン推定値を求めるようにするが、ま
ず、評価関数を次の(4)式で表わされるＦとし、こ
の値が最小となるような中間スタンドの帯板クラ
ウンを推定する。
とを備え、更に中間スタンド帯板クラウン推定部
７と学習補正量演算部８とから構成される学習制
御部９が設けられている。タンデム圧延機１にお
いて圧延された帯板２のクラウン及び平坦度は、
クタウンメータ３及び形状検出器６により計測さ
れ、夫々その結果は学習制御部９の中間スタンド
帯板クラウン推定部７に与えられる。この中間ス
タンド帯板クラウン推定部７においては、帯板ク
ラウン実測値Chと帯板平坦度実測値εとを基に
して例えば下記の演算により、中間スタンドでの
帯板クラウン推定値を求めるようにするが、ま
ず、評価関数を次の(4)式で表わされるＦとし、こ
の値が最小となるような中間スタンドの帯板クラ
ウンを推定する。
Ｆ＝N-1
〓
〓i=1
wi（Chi−Chi *）2＋wN（C〓h−ChN *）2＋Ｗ（ε〓−
εN *）2……(4) 但し、C〓h1〜ChN-1はこれから推定しようとする
帯板クラウンであり、又、Ch1 *〜CRN *は前記(1)式
による帯板クラウン計算部、εN *は(2)式による最
終スタンドでの帯板平坦度、wi〜wN、Ｗは重み
係数である。ここで、 Chi *＝Ci＋aiChi-1＋biεi-1 *＋diQi＋eixiCRi ……(5) εi *＝ξi（Chi／hi−Chi／hi-1）＋fiεi-1 *＋εci…
…(6) であり、εi *は(2)式によるｉ番目のスタンドにお
ける帯板の出側平坦度である。なお、(5)、(6)式中
におけるCi、ai等は既述したものと同じである。
上記目標関数下の値が最小なるChi＾…C^N−１の
組合せを中間スタンドの帯板クラウン推定値とす
る。即ち、ｉ＝１、２、…、Ｎ−１として ∂Qi／∂Chi＝０ ……(7) を解くことにより求めるのである。
εN *）2……(4) 但し、C〓h1〜ChN-1はこれから推定しようとする
帯板クラウンであり、又、Ch1 *〜CRN *は前記(1)式
による帯板クラウン計算部、εN *は(2)式による最
終スタンドでの帯板平坦度、wi〜wN、Ｗは重み
係数である。ここで、 Chi *＝Ci＋aiChi-1＋biεi-1 *＋diQi＋eixiCRi ……(5) εi *＝ξi（Chi／hi−Chi／hi-1）＋fiεi-1 *＋εci…
…(6) であり、εi *は(2)式によるｉ番目のスタンドにお
ける帯板の出側平坦度である。なお、(5)、(6)式中
におけるCi、ai等は既述したものと同じである。
上記目標関数下の値が最小なるChi＾…C^N−１の
組合せを中間スタンドの帯板クラウン推定値とす
る。即ち、ｉ＝１、２、…、Ｎ−１として ∂Qi／∂Chi＝０ ……(7) を解くことにより求めるのである。
次に、このようにして中間スタンドの帯板クラ
ウンを推定した後、学習制御用補正量をロールク
ラウンとして求めるが、学習制御部９の学習補正
量演算部８においては計算値と推定値及び実測値
との誤差をｉ＝１、２、…、Ｎ−１として COF′Si＝Chi−Chi * COF′SN＝C〓h−ChN * ……(8) により定義し、これがロールメカニカルクラウン
の推定不良によるものとみなし、次の(9)式により
ロールクラウン推定誤差COFSiを求めるのである。
ウンを推定した後、学習制御用補正量をロールク
ラウンとして求めるが、学習制御部９の学習補正
量演算部８においては計算値と推定値及び実測値
との誤差をｉ＝１、２、…、Ｎ−１として COF′Si＝Chi−Chi * COF′SN＝C〓h−ChN * ……(8) により定義し、これがロールメカニカルクラウン
の推定不良によるものとみなし、次の(9)式により
ロールクラウン推定誤差COFSiを求めるのである。
つまり、ｉ＝１、２、…、Ｎとして
COFSi＝１／xiei・COF′Si ……(9)
であり、そして次コイルへの学習制御補正量をｉ
＝１、２、…、Ｎとして CLRNi＝kiCLRNi（−１）＋（１−ki）COFSi ……(10) とする。但し、(10)式中においてCLRNi（−１）は前
回の学習制御補正量であり、kiはｉ番目のスタン
ドにおける学習制御ゲインである。
＝１、２、…、Ｎとして CLRNi＝kiCLRNi（−１）＋（１−ki）COFSi ……(10) とする。但し、(10)式中においてCLRNi（−１）は前
回の学習制御補正量であり、kiはｉ番目のスタン
ドにおける学習制御ゲインである。
(10)式により学習制御用補正量CLRNiを求めたな
らば、これを基にして次コイルの形状制御用プリ
セツト値Qiを決定する。即ち、プリセツト値決定
部５において前記(1)式のワークロールイニシヤル
クラウンCRiの値を(10)式による学習制御用補正量
CLRNiを使用し、このロールクラウンCRiをCRi＋
CLRNiに置き換えて次コイルの形状制御用プリセ
ツト値Qiを決定するものである。
らば、これを基にして次コイルの形状制御用プリ
セツト値Qiを決定する。即ち、プリセツト値決定
部５において前記(1)式のワークロールイニシヤル
クラウンCRiの値を(10)式による学習制御用補正量
CLRNiを使用し、このロールクラウンCRiをCRi＋
CLRNiに置き換えて次コイルの形状制御用プリセ
ツト値Qiを決定するものである。
このようにして、帯板平坦度と帯板クラウンと
の両方の実測値ε、Chを用いて(4)式に示す関数
の値が最小となるよう中間スタンドでの帯板クラ
ウンを中間スタンド帯板クラウン推定部７で推定
し、これより学習制御用補正量CLRNiをロールク
ラウンとして求め、学習補正量演算部８で求めた
この補正量CLRNiを基にして次コイルの形状制御
用プリセツト値Qiを決定する。学習制御補正量用
CLARiは、帯板クラウン実測値Chを計算値との誤
差が小さくなるよう、且つ中間スタンドにおいて
も計算値との差が小さくなるよう中間スタンドで
の帯板クラウンを推定してこれから求めるように
しており、しかもこの中間スタンドの帯板クラウ
ンの推定には、従来のように単に帯板クラウン実
測値Chだけでなく、帯板平坦実測値εも合わせ
て使用しており、更に上記学習制御補正量CLRNi
は板幅に依存しないワークロールイニシヤルクラ
ウンCRiに換算されている。従来のように、誤差
の原因が最終スタンドの数がモデルの推定不良に
よるものか、或いは入側の帯板クラウンの誤差に
よるものか判別できないことに起因して圧延条件
が変わつた場合に精度が悪くなるのを防ぐことが
でき、たとえ圧延条件が変わつた場合でも精度不
良が発生せず、しかも帯板平坦度も次第に改善さ
れ、帯板クラウンだけでなけ帯板平坦度の精度向
上も図ることができる。更に、ワークロールイニ
シヤルクラウンCRiを学習制御用補正量CLRNiに換
算しているため、板幅変更にも対応することがで
きる。
の両方の実測値ε、Chを用いて(4)式に示す関数
の値が最小となるよう中間スタンドでの帯板クラ
ウンを中間スタンド帯板クラウン推定部７で推定
し、これより学習制御用補正量CLRNiをロールク
ラウンとして求め、学習補正量演算部８で求めた
この補正量CLRNiを基にして次コイルの形状制御
用プリセツト値Qiを決定する。学習制御補正量用
CLARiは、帯板クラウン実測値Chを計算値との誤
差が小さくなるよう、且つ中間スタンドにおいて
も計算値との差が小さくなるよう中間スタンドで
の帯板クラウンを推定してこれから求めるように
しており、しかもこの中間スタンドの帯板クラウ
ンの推定には、従来のように単に帯板クラウン実
測値Chだけでなく、帯板平坦実測値εも合わせ
て使用しており、更に上記学習制御補正量CLRNi
は板幅に依存しないワークロールイニシヤルクラ
ウンCRiに換算されている。従来のように、誤差
の原因が最終スタンドの数がモデルの推定不良に
よるものか、或いは入側の帯板クラウンの誤差に
よるものか判別できないことに起因して圧延条件
が変わつた場合に精度が悪くなるのを防ぐことが
でき、たとえ圧延条件が変わつた場合でも精度不
良が発生せず、しかも帯板平坦度も次第に改善さ
れ、帯板クラウンだけでなけ帯板平坦度の精度向
上も図ることができる。更に、ワークロールイニ
シヤルクラウンCRiを学習制御用補正量CLRNiに換
算しているため、板幅変更にも対応することがで
きる。
なお、本発明は熱間圧延機の他に厚板圧延機や
その他の形状制御能力を有する圧延機にも適用す
ることができる。
その他の形状制御能力を有する圧延機にも適用す
ることができる。
＜発明の効果＞
本発明に係る帯板クラウンの制御方法による
と、圧延条件が変わつた場合でも精度不良の発生
を防止でき、帯板クラウンだけでなく帯板平坦度
の精度向上も図れる上、板幅変更にも対応できる
等の効果がある。
と、圧延条件が変わつた場合でも精度不良の発生
を防止でき、帯板クラウンだけでなく帯板平坦度
の精度向上も図れる上、板幅変更にも対応できる
等の効果がある。
第１図は本発明の一実施例の制御概念図、第２
図は従来方法による場合の概念図である。 図面中、１はタンデム圧延機、２は帯板、３は
クラウンメータ、５はプリセツト値決定部、６は
形状検出器、７は中間スタンド帯板クラウン推定
部、８は学習補正量演算部、９は学習制御部であ
る。
図は従来方法による場合の概念図である。 図面中、１はタンデム圧延機、２は帯板、３は
クラウンメータ、５はプリセツト値決定部、６は
形状検出器、７は中間スタンド帯板クラウン推定
部、８は学習補正量演算部、９は学習制御部であ
る。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 形状制御機能を有する圧延機により帯板平坦
度と帯板クラウンの両方の実測値を用い、N-1 〓 〓i=1 wi（C^hihi−Chi *）2＋wN（Ch−Chi *）2＋Ｗ（ε−
εN *）2 （但し、Ｎは構成スタンド数、C〓hは帯板クラウ
ン実測値、ε〓は帯板平坦度実測値、Chiは推定しよ
うとする帯板クラウン、Chi *、ChN *は所定の数式
モデルによる帯板クラウン計算値、εN *は所定の
数式モデルによる帯板平坦度、Wi、WN、Ｗは重
み係数である。）が最小となるような中間スタン
ドでの帯板クラウンを推定し、これより学習制御
用補正量をロールクラウンとして求め、この学習
制御用補正量を基にして次コイルの形状制御用プ
リセツト値を決定するようにしたことを特徴とす
る帯板クラウン制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60050599A JPS61209709A (ja) | 1985-03-15 | 1985-03-15 | 帯板クラウン制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60050599A JPS61209709A (ja) | 1985-03-15 | 1985-03-15 | 帯板クラウン制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61209709A JPS61209709A (ja) | 1986-09-18 |
| JPH0513730B2 true JPH0513730B2 (ja) | 1993-02-23 |
Family
ID=12863431
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60050599A Granted JPS61209709A (ja) | 1985-03-15 | 1985-03-15 | 帯板クラウン制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61209709A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1110635B1 (en) * | 1999-12-23 | 2003-12-10 | Abb Ab | Method and device for controlling flatness |
| KR101749018B1 (ko) * | 2014-09-25 | 2017-06-19 | 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤 | 평탄도 제어 장치 |
-
1985
- 1985-03-15 JP JP60050599A patent/JPS61209709A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61209709A (ja) | 1986-09-18 |
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