JPH06315746A - 複層鋳造プロセスにおける溶湯流量測定方法 - Google Patents
複層鋳造プロセスにおける溶湯流量測定方法Info
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- JPH06315746A JPH06315746A JP10705693A JP10705693A JPH06315746A JP H06315746 A JPH06315746 A JP H06315746A JP 10705693 A JP10705693 A JP 10705693A JP 10705693 A JP10705693 A JP 10705693A JP H06315746 A JPH06315746 A JP H06315746A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 複層鋳片の連続鋳造において、モールド内に
注入される溶湯の流量測定に際し、ノイズ除去を行いな
がら測定値の応答遅れを小さくする。 【構成】 溶湯重量時系列データの差分演算により溶湯
流量を求めるにあたり、現時点から過去に向かって一定
時間幅内の時系列データの重心と差分時間だけ過去を起
点とする時系列データの重心とを求め、該２つの重心間
で差分演算を行うことにより、溶湯流量を求める。また
事前にノイズ除去フィルターで重量信号のノイズ除去を
行うことにより、流量測定値の応答遅れを小さく抑え
る。
注入される溶湯の流量測定に際し、ノイズ除去を行いな
がら測定値の応答遅れを小さくする。 【構成】 溶湯重量時系列データの差分演算により溶湯
流量を求めるにあたり、現時点から過去に向かって一定
時間幅内の時系列データの重心と差分時間だけ過去を起
点とする時系列データの重心とを求め、該２つの重心間
で差分演算を行うことにより、溶湯流量を求める。また
事前にノイズ除去フィルターで重量信号のノイズ除去を
行うことにより、流量測定値の応答遅れを小さく抑え
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は複層鋳片の連続鋳造にお
いて、モールド内に注入される溶融金属（溶湯）の流量
を測定する方法に関するものである。
いて、モールド内に注入される溶融金属（溶湯）の流量
を測定する方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】表層と内層が異なる金属組成からなる複
層鋳片を連続鋳造により製造するプロセスの構成例を図
８に示す。２組のレードル１a,１b 、レードルノズル２
a,２b、タンディッシュ３a,３b 、注入ノズル４a,４b
がモールド９の上に設けられ、ており、表層溶湯がレー
ドル１a 、レードルノズル２a 、タンディッシュ３a 、
注入ノズル４a を通してモールド９に注入され、内層溶
湯がレードル１b 、レードルノズル２b 、タンディッシ
ュ３b 、注入ノズル４b を通してモールド９に注入され
る。複層鋳造においては、目標の表層厚さを得るため
に、モールド９に注入される表層溶湯およびまたは内層
溶湯の流量を測定し制御する必要がある。そのために、
レードル１a,１b およびタンディッシュ３a,３b の重量
を測定し、従来一般的にはその時間変化から溶湯流量を
求めていた。
層鋳片を連続鋳造により製造するプロセスの構成例を図
８に示す。２組のレードル１a,１b 、レードルノズル２
a,２b、タンディッシュ３a,３b 、注入ノズル４a,４b
がモールド９の上に設けられ、ており、表層溶湯がレー
ドル１a 、レードルノズル２a 、タンディッシュ３a 、
注入ノズル４a を通してモールド９に注入され、内層溶
湯がレードル１b 、レードルノズル２b 、タンディッシ
ュ３b 、注入ノズル４b を通してモールド９に注入され
る。複層鋳造においては、目標の表層厚さを得るため
に、モールド９に注入される表層溶湯およびまたは内層
溶湯の流量を測定し制御する必要がある。そのために、
レードル１a,１b およびタンディッシュ３a,３b の重量
を測定し、従来一般的にはその時間変化から溶湯流量を
求めていた。
【０００３】溶湯流量演算装置の構成例を図９に示す。
レードル１の重量がレードル重量演算装置１１に入力さ
れ、タンディッシュ３の重量がタンディッシュ重量演算
装置１２に入力されて、レードル溶湯流量、タンディッ
シュ溶湯流量が出力され、両者の和がモールドへの溶湯
注入流量である。なおプロセスによっては、表層レード
ル１a がない構成もあり、その場合はタンディッシュ３
の重量変化のみで溶湯流量が測定できる。
レードル１の重量がレードル重量演算装置１１に入力さ
れ、タンディッシュ３の重量がタンディッシュ重量演算
装置１２に入力されて、レードル溶湯流量、タンディッ
シュ溶湯流量が出力され、両者の和がモールドへの溶湯
注入流量である。なおプロセスによっては、表層レード
ル１a がない構成もあり、その場合はタンディッシュ３
の重量変化のみで溶湯流量が測定できる。
【０００４】流量演算装置１１および１２における従来
の演算方法を図１０に示す。破線を真の重量とすると、
機械振動や電気ノイズのために重量計信号をτ秒毎にサ
ンプリングして得られる測定値は○印のように真値の周
りをばらつく。一例として、タンディッシュ重量は数十
トン程度に対し、溶湯流量は１秒間あたり数Kg程度であ
るために、重量としては小さなノイズであっても、流量
演算過程では非常に大きなノイズとなる。本来、溶湯流
量は重量信号を微分すれば正しく求めることができる。
しかし、上述のごとく重量信号に雑音を含んでいる場合
には演算結果が大きく乱れ、実用に耐えないことが殆ど
である。したがって図１０に示すごとく有限な時間幅Δ
ｔ，その間の重量変化ΔＷ(k) とし、時点ｋの溶湯流量
Ｑ(k) をΔＷ(k) ／Δｔとして求める、いわゆる差分演
算が一般に用いられている。図１１は鋼についての溶湯
流量測定の実例であり、差分時間Δｔが１秒と１０秒で
重量を差分演算したものであるが、１秒差分においても
ノイズの影響を大きく受けており、特に制御信号として
は実用に耐えない。そのため、従来は差分時間Δｔを大
きくしてノイズの影響を軽減する方法がとられている。
の演算方法を図１０に示す。破線を真の重量とすると、
機械振動や電気ノイズのために重量計信号をτ秒毎にサ
ンプリングして得られる測定値は○印のように真値の周
りをばらつく。一例として、タンディッシュ重量は数十
トン程度に対し、溶湯流量は１秒間あたり数Kg程度であ
るために、重量としては小さなノイズであっても、流量
演算過程では非常に大きなノイズとなる。本来、溶湯流
量は重量信号を微分すれば正しく求めることができる。
しかし、上述のごとく重量信号に雑音を含んでいる場合
には演算結果が大きく乱れ、実用に耐えないことが殆ど
である。したがって図１０に示すごとく有限な時間幅Δ
ｔ，その間の重量変化ΔＷ(k) とし、時点ｋの溶湯流量
Ｑ(k) をΔＷ(k) ／Δｔとして求める、いわゆる差分演
算が一般に用いられている。図１１は鋼についての溶湯
流量測定の実例であり、差分時間Δｔが１秒と１０秒で
重量を差分演算したものであるが、１秒差分においても
ノイズの影響を大きく受けており、特に制御信号として
は実用に耐えない。そのため、従来は差分時間Δｔを大
きくしてノイズの影響を軽減する方法がとられている。
【０００５】いま、τ秒毎にサンプリングして得られる
時系列重量データを現時点から過去に向かってＷ(k),Ｗ
(k-1),Ｗ(k-2),・・・とする。それぞれに対応する真の
重量と、そのときのノイズをそれぞれＤ(k),Ｄ(k-1),Ｄ
(k-2),・・・、およびＮ(k),Ｎ(k-1),Ｎ(k-2),・・・と
する。このとき、一般に（１）式が成り立つ。 Ｗ(k) ＝Ｄ(k) ＋Ｎ(k) （１） 図１０より差分時間Δｔは、◎ Δｔ＝τｄ （２） である。時点ｋの流量Ｑ(k) を求めるための差分演算は
（３）式（４）式で行われる。
時系列重量データを現時点から過去に向かってＷ(k),Ｗ
(k-1),Ｗ(k-2),・・・とする。それぞれに対応する真の
重量と、そのときのノイズをそれぞれＤ(k),Ｄ(k-1),Ｄ
(k-2),・・・、およびＮ(k),Ｎ(k-1),Ｎ(k-2),・・・と
する。このとき、一般に（１）式が成り立つ。 Ｗ(k) ＝Ｄ(k) ＋Ｎ(k) （１） 図１０より差分時間Δｔは、◎ Δｔ＝τｄ （２） である。時点ｋの流量Ｑ(k) を求めるための差分演算は
（３）式（４）式で行われる。
【０００６】 Ｑ(k) ＝［Ｗ(k-d) −Ｗ(k) ］／Δｔ （３） ＝［Ｄ(k-d) −Ｄ(k) ］／Δｔ＋［Ｎ(k-d) −Ｎ(k) ］／Δｔ （４） （４）式の右辺第１項はΔｔ秒間の真の平均溶湯流量Ｑ
ｒ(k) 、第２項はノイズＱｎ(k) である。いま、ノイズ
は白色で分散σ2 のガウス分布に従うとし、ノイズをＮ
（σ）と表せば、（４）式は次のようになる。 Ｑ(k) ＝Ｑｒ(k) ＋２1/2 Ｎ（σ）／Δｔ （５） すなわち（５）式より、測定溶湯流量Ｑ(k) を真値に近
付けるためにはΔｔを大きくすればよいことがわかる。
事実、図１１に示すとおり、差分時間を大きくした１０
秒差分演算による測定結果Ａは、高周波ノイズがよく除
去されている。Ｂは１秒差分演算による測定結果であ
る。
ｒ(k) 、第２項はノイズＱｎ(k) である。いま、ノイズ
は白色で分散σ2 のガウス分布に従うとし、ノイズをＮ
（σ）と表せば、（４）式は次のようになる。 Ｑ(k) ＝Ｑｒ(k) ＋２1/2 Ｎ（σ）／Δｔ （５） すなわち（５）式より、測定溶湯流量Ｑ(k) を真値に近
付けるためにはΔｔを大きくすればよいことがわかる。
事実、図１１に示すとおり、差分時間を大きくした１０
秒差分演算による測定結果Ａは、高周波ノイズがよく除
去されている。Ｂは１秒差分演算による測定結果であ
る。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】ところで、（５）式の
Δｔを大きくすればノイズを除去できる反面、測定値の
応答性が悪くなる。１０秒差分演算による測定値は１秒
差分に比べて応答が遅れていることが図１１に明瞭に現
れている。測定値の応答が遅れれば、例えば流量制御を
行う場合に制御性が悪化する。つまり制御の応答性が低
下したり、外乱に対する安定性が低下する。
Δｔを大きくすればノイズを除去できる反面、測定値の
応答性が悪くなる。１０秒差分演算による測定値は１秒
差分に比べて応答が遅れていることが図１１に明瞭に現
れている。測定値の応答が遅れれば、例えば流量制御を
行う場合に制御性が悪化する。つまり制御の応答性が低
下したり、外乱に対する安定性が低下する。
【０００８】本発明は、ノイズ除去を行いながら測定値
の応答遅れを小さくする溶湯流量測定方法を提供するも
のである。
の応答遅れを小さくする溶湯流量測定方法を提供するも
のである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、表層タンディ
ッシュおよび内層タンディッシュから異なる金属組成の
溶湯を、それぞれ注入ノズルを介してモールド内に注入
し、電磁ブレーキにより該モールド内の溶湯に制動力を
与え、該モールド内に形成される境界層によって表層溶
湯および内層溶湯を上下に分離させて複層鋳片を鋳造す
る連続鋳造において、溶湯重量時系列データの差分演算
により溶湯流量を求めるにあたり、第１発明は、現時点
から過去に向かって一定時間幅内の時系列データの重心
と、差分時間だけ過去を起点とする時系列データの重心
とを求め、該２つの重心間で差分演算を行うことによ
り、溶湯流量を求めることを特徴とする複層鋳造プロセ
スにおける溶湯流量測定方法である。また第２発明は、
事前にノイズ除去フィルターで重量信号のノイズ除去を
行うことにより、流量測定値の応答遅れを小さく抑える
ことを特徴とする複層鋳造プロセスにおける溶湯流量測
定方法である。
ッシュおよび内層タンディッシュから異なる金属組成の
溶湯を、それぞれ注入ノズルを介してモールド内に注入
し、電磁ブレーキにより該モールド内の溶湯に制動力を
与え、該モールド内に形成される境界層によって表層溶
湯および内層溶湯を上下に分離させて複層鋳片を鋳造す
る連続鋳造において、溶湯重量時系列データの差分演算
により溶湯流量を求めるにあたり、第１発明は、現時点
から過去に向かって一定時間幅内の時系列データの重心
と、差分時間だけ過去を起点とする時系列データの重心
とを求め、該２つの重心間で差分演算を行うことによ
り、溶湯流量を求めることを特徴とする複層鋳造プロセ
スにおける溶湯流量測定方法である。また第２発明は、
事前にノイズ除去フィルターで重量信号のノイズ除去を
行うことにより、流量測定値の応答遅れを小さく抑える
ことを特徴とする複層鋳造プロセスにおける溶湯流量測
定方法である。
【００１０】以下、本発明の溶湯流量測定方法について
詳細に説明する。図１に第１発明の方法を示す。現時点
ｋのデータを含めて過去ｎ個（楕円内のデータ）の重量
データの重心Ｗm(k)と、同様に差分時間Δｔm 秒過去の
データ群ｎ個の重心Ｗm(k-dm) を計算し、その２つの重
心の差分演算により溶湯流量を求めるものである。２つ
の重心は（６），（７）式で求められる。
詳細に説明する。図１に第１発明の方法を示す。現時点
ｋのデータを含めて過去ｎ個（楕円内のデータ）の重量
データの重心Ｗm(k)と、同様に差分時間Δｔm 秒過去の
データ群ｎ個の重心Ｗm(k-dm) を計算し、その２つの重
心の差分演算により溶湯流量を求めるものである。２つ
の重心は（６），（７）式で求められる。
【００１１】
【数１】
【数２】 図１より差分時間Δｔm は（８）式となる。 Δｔm ＝τ・ｄm （８） 時点ｋの溶湯流量Ｑm(k)は、重心間の差分演算で得られ
る。
る。
【００１２】
【数３】 ここで測定値Ｗ(k) は（１）式に示す如く真値Ｄ(k) と
ノイズＮ(k) の和で表され、ノイズＮ(k) は白色で分散
σ2 のガウス分布に従うとし、Ｎ（σ）と表せば（５）
式より、（１０）式は（１１）式のように表される。
ノイズＮ(k) の和で表され、ノイズＮ(k) は白色で分散
σ2 のガウス分布に従うとし、Ｎ（σ）と表せば（５）
式より、（１０）式は（１１）式のように表される。
【００１３】
【数４】 （１１）式の右辺第１項は時点ｋにおける差分時間Δｔ
m 秒間の平均流量Ｑr(k)を含めた、過去ｎ個の平均流量
のある平均である。同第２項はノイズである。前記
（５）式の右辺第２項のノイズと、（１１）式右辺第２
項のノイズを等置すれば、（１２）式を得る。 Δｔm ＝Δｔ／ｎ1/2 （１２） すなわち、本重心差分法によれば従来の単純差分法に比
べて、同じノイズの大きさで差分時間を小さくできるこ
とが分かる。
m 秒間の平均流量Ｑr(k)を含めた、過去ｎ個の平均流量
のある平均である。同第２項はノイズである。前記
（５）式の右辺第２項のノイズと、（１１）式右辺第２
項のノイズを等置すれば、（１２）式を得る。 Δｔm ＝Δｔ／ｎ1/2 （１２） すなわち、本重心差分法によれば従来の単純差分法に比
べて、同じノイズの大きさで差分時間を小さくできるこ
とが分かる。
【００１４】図２は本発明法の効果を示す鋼についての
実例である。Ａは差分時間Δｔが１０秒の単純差分演算
による従来法の流量測定結果であり、Ｃは差分時間Δｔ
m が５秒で重心演算データ個数ｎが３の重心差分による
本発明法の流量測定結果を示している。同図から明らか
なように、両者ともノイズ除去の点では差はないが、本
発明の重心差分法は単純差分法に比べて応答遅れが小さ
いことが分かる。また、図３に両者の周波数応答を示
す。図３から明らかなように、従来の単純差分法Ａに比
べて、本発明の重心差分法Ｃの位相遅れが小さく応答性
が改善されていることが分かる。
実例である。Ａは差分時間Δｔが１０秒の単純差分演算
による従来法の流量測定結果であり、Ｃは差分時間Δｔ
m が５秒で重心演算データ個数ｎが３の重心差分による
本発明法の流量測定結果を示している。同図から明らか
なように、両者ともノイズ除去の点では差はないが、本
発明の重心差分法は単純差分法に比べて応答遅れが小さ
いことが分かる。また、図３に両者の周波数応答を示
す。図３から明らかなように、従来の単純差分法Ａに比
べて、本発明の重心差分法Ｃの位相遅れが小さく応答性
が改善されていることが分かる。
【００１５】つぎに第２発明について説明する。図４は
ノイズ除去フィルターの一つであるカルマンフィルター
の構成例である。本フィルターは重量測定値Ｗ(k) が得
られる度に、決められた手順で計算を行うことにより真
の重量の最適推定値Ｙ(k) を得ることができる。まず、
カルマンフィルターによるノイズ除去を行うためのシス
テムモデルをつぎのように定める。
ノイズ除去フィルターの一つであるカルマンフィルター
の構成例である。本フィルターは重量測定値Ｗ(k) が得
られる度に、決められた手順で計算を行うことにより真
の重量の最適推定値Ｙ(k) を得ることができる。まず、
カルマンフィルターによるノイズ除去を行うためのシス
テムモデルをつぎのように定める。
【００１６】 Ｘ(k) ＝Ｘ(k-1) ＋Ｂ(k-1) Ｕ(k-1) ＋ｅ(k-1) （１３） Ｗ(k) ＝Ｘ(k) ＋ｆ(k) （１４） ただし、Ｘ：真の重量 Ｂ：流量係数 Ｕ：ストッパー開度 ｅ：システムノイズ Ｗ：重量測定値 ｆ：観測ノイズ （１３）式はシステム方程式であり、ストッパーまたは
ＳＮ（スライディングノズル）操作による溶湯流量が積
分されて重量変化が起こることを示している。システム
ノイズｅはストッパーまたはＳＮ流量係数Ｂの変動をノ
イズとして表現している。一般に、連続鋳造設備のスト
ッパーまたはＳＮ流量係数Ｂは変動が大きい割りに重量
Ｘの変動は緩やかである。このような場合、（１３）式
の右辺第２項全体をノイズとみなし、それを第３項に含
めても真の重量Ｘを推定することは可能である。したが
って、（１３）式をつぎのように表す。 Ｘ(k) ＝Ｘ(k-1) ＋ｅ(k-1) （１５） 一方（１４）式は観測方程式で、真の重量Ｘに測定ノイ
ズｆが重畳したものが重量測定値Ｗとして観測されるこ
とを示す。
ＳＮ（スライディングノズル）操作による溶湯流量が積
分されて重量変化が起こることを示している。システム
ノイズｅはストッパーまたはＳＮ流量係数Ｂの変動をノ
イズとして表現している。一般に、連続鋳造設備のスト
ッパーまたはＳＮ流量係数Ｂは変動が大きい割りに重量
Ｘの変動は緩やかである。このような場合、（１３）式
の右辺第２項全体をノイズとみなし、それを第３項に含
めても真の重量Ｘを推定することは可能である。したが
って、（１３）式をつぎのように表す。 Ｘ(k) ＝Ｘ(k-1) ＋ｅ(k-1) （１５） 一方（１４）式は観測方程式で、真の重量Ｘに測定ノイ
ズｆが重畳したものが重量測定値Ｗとして観測されるこ
とを示す。
【００１７】このとき、システムノイズｅの分散はＳ、
および観測ノイズｆの分散はＲであるとし、そのスペク
トルは白色とする。（１４），（１５）式をもとにカル
マンフィルターを適用すると、真の重量Ｘの最適推定値
Ｙは（１６）〜（１８）式で求められる。これらの式
は、初期値が与えられれば重量測定値Ｗ(k) が得られる
度に、Ｙ，Ｇ，Ｐがサイクリックに計算できる。 Ｙ(k) ＝Ｙ(k-1) ＋Ｇ(k)[Ｗ(k) −Ｙ(k-1)] （１６） Ｇ(k) ＝［Ｐ(k-1) ＋Ｓ] [ Ｐ(k-1) ＋Ｓ＋Ｒ］-1 （１７） Ｐ(k) ＝［１−Ｇ(k)] [Ｐ(k-1) ＋Ｓ］ （１８） ただし、Ｇ(k) はフィルターゲインである。また、Ｐ
(k) は最適推定値Ｙ(k) の推定誤差の分散である。ま
た、初期値はつぎのように設定する。 Ｐ（０）＝Ｗ（０）2 （１９） Ｙ（０）＝０ （２０） また、ノイズの分散はつぎのように表される。 Ｓ＝ｅ2 （２１） Ｒ＝ｆ2 （２２） これらのＳとＲはパラメータとして予め設定しておく。
もし、ノイズｅとｆが明確でない場合には、試行錯誤的
に値を定める。以上の処理により、重量推定値Ｗに比べ
て、より真値に近い重量の最適推定値が得られる。
および観測ノイズｆの分散はＲであるとし、そのスペク
トルは白色とする。（１４），（１５）式をもとにカル
マンフィルターを適用すると、真の重量Ｘの最適推定値
Ｙは（１６）〜（１８）式で求められる。これらの式
は、初期値が与えられれば重量測定値Ｗ(k) が得られる
度に、Ｙ，Ｇ，Ｐがサイクリックに計算できる。 Ｙ(k) ＝Ｙ(k-1) ＋Ｇ(k)[Ｗ(k) −Ｙ(k-1)] （１６） Ｇ(k) ＝［Ｐ(k-1) ＋Ｓ] [ Ｐ(k-1) ＋Ｓ＋Ｒ］-1 （１７） Ｐ(k) ＝［１−Ｇ(k)] [Ｐ(k-1) ＋Ｓ］ （１８） ただし、Ｇ(k) はフィルターゲインである。また、Ｐ
(k) は最適推定値Ｙ(k) の推定誤差の分散である。ま
た、初期値はつぎのように設定する。 Ｐ（０）＝Ｗ（０）2 （１９） Ｙ（０）＝０ （２０） また、ノイズの分散はつぎのように表される。 Ｓ＝ｅ2 （２１） Ｒ＝ｆ2 （２２） これらのＳとＲはパラメータとして予め設定しておく。
もし、ノイズｅとｆが明確でない場合には、試行錯誤的
に値を定める。以上の処理により、重量推定値Ｗに比べ
て、より真値に近い重量の最適推定値が得られる。
【００１８】つぎに、重量の最適推定値Ｙを用いて次式
で溶湯流量Ｑm を計算する。 Ｑm ＝［Ｙ(k-dm)−Ｙ(k) ］／Δｔm （２３） ただし、ｔm は１以上の整数。 Δｔm ＝τｄm （２４） このようにＹを用いて流量演算を行えば、図１０に示す
差分時間Δｔを小さくできる。つまり、ノイズを効果的
に除去しつつ、応答遅れの小さい流量測定が可能にな
る。
で溶湯流量Ｑm を計算する。 Ｑm ＝［Ｙ(k-dm)−Ｙ(k) ］／Δｔm （２３） ただし、ｔm は１以上の整数。 Δｔm ＝τｄm （２４） このようにＹを用いて流量演算を行えば、図１０に示す
差分時間Δｔを小さくできる。つまり、ノイズを効果的
に除去しつつ、応答遅れの小さい流量測定が可能にな
る。
【００１９】図５は本発明法の効果を示す鋼についての
実例である。Ａは差分時間Δｔが１０秒の単純差分演算
による従来法の流量測定結果であり、Ｄはカルマンフィ
ルターによる重量信号のノイズ除去後、差分時間Δｔm
が１秒で求めた本発明法の流量測定結果を示している。
図５から明らかなように、両者ともノイズ除去の点では
差はないが、本発明法は従来の単純差分法に比べて応答
遅れが小さいことが分かる。また、カルマンフィルター
のノイズの分散ＳとＲは、それぞれ２０と３００の例で
ある。一般にＳ，Ｒを大きくすればノイズは小さくなる
反面、応答遅れも増加するので、それらにも最適値が存
在する。
実例である。Ａは差分時間Δｔが１０秒の単純差分演算
による従来法の流量測定結果であり、Ｄはカルマンフィ
ルターによる重量信号のノイズ除去後、差分時間Δｔm
が１秒で求めた本発明法の流量測定結果を示している。
図５から明らかなように、両者ともノイズ除去の点では
差はないが、本発明法は従来の単純差分法に比べて応答
遅れが小さいことが分かる。また、カルマンフィルター
のノイズの分散ＳとＲは、それぞれ２０と３００の例で
ある。一般にＳ，Ｒを大きくすればノイズは小さくなる
反面、応答遅れも増加するので、それらにも最適値が存
在する。
【００２０】また、図３に両者の周波数応答を示す。図
から明らかなように、従来の単純差分法Ａに比べて、本
発明のカルマンフィルターのよる方法Ｄは位相遅れが小
さく応答性が改善されていることが分かる。
から明らかなように、従来の単純差分法Ａに比べて、本
発明のカルマンフィルターのよる方法Ｄは位相遅れが小
さく応答性が改善されていることが分かる。
【００２１】
【実施例】まず、第１発明の実施例を示す。図６は、図
９に示す流量演算装置１１および１２の詳細構成例であ
る。この流量演算装置１３は、図８に示す各重量計に対
してそれぞれ設けられている。まず、（８）式の差分時
間Δｔm またはそれに対応するデータ個数ｄm 、および
重心計算用データ個数ｎを、パラメータ入力部１４より
あらかじめ入力しておく。データ入力部１５でサンプリ
ング周期τ秒毎にレードルまたはタンディッシュの重量
計信号を読み込む。記憶演算部１６では読み込まれた時
系列データを少なくとも（ｄm ＋ｎ）個以上記憶する。
また記憶演算部１６において、新たな重量データが読み
込まれる度に、（６），（７）および（９）式の演算を
行い、現時点ｋにおける溶湯流量Ｑm(k)を得る。さらに
重量時系列信号Ｗ(k) をＷ(k-1) へ、またＷ(k-1) をＷ
(k-2) へと順に過去側にシフトする。データ出力部１７
では、次回の流量演算値が得られるまでＱm(k)を保持す
る。このようにして、図８に示す各重量計毎に溶湯流量
が得られるので、図９に示す如くレードル溶湯流量とタ
ンディッシュ溶湯流量を加算すれば、モールドに注入さ
れる内層（または表層）流量を求めることができる。
９に示す流量演算装置１１および１２の詳細構成例であ
る。この流量演算装置１３は、図８に示す各重量計に対
してそれぞれ設けられている。まず、（８）式の差分時
間Δｔm またはそれに対応するデータ個数ｄm 、および
重心計算用データ個数ｎを、パラメータ入力部１４より
あらかじめ入力しておく。データ入力部１５でサンプリ
ング周期τ秒毎にレードルまたはタンディッシュの重量
計信号を読み込む。記憶演算部１６では読み込まれた時
系列データを少なくとも（ｄm ＋ｎ）個以上記憶する。
また記憶演算部１６において、新たな重量データが読み
込まれる度に、（６），（７）および（９）式の演算を
行い、現時点ｋにおける溶湯流量Ｑm(k)を得る。さらに
重量時系列信号Ｗ(k) をＷ(k-1) へ、またＷ(k-1) をＷ
(k-2) へと順に過去側にシフトする。データ出力部１７
では、次回の流量演算値が得られるまでＱm(k)を保持す
る。このようにして、図８に示す各重量計毎に溶湯流量
が得られるので、図９に示す如くレードル溶湯流量とタ
ンディッシュ溶湯流量を加算すれば、モールドに注入さ
れる内層（または表層）流量を求めることができる。
【００２２】つぎに、第２発明の実施例を示す。図６に
おいて、（２１），（２２）式のパラメータＳ，Ｒ、お
よび（２４）式の差分時間Δｔm に対応するデータ個数
ｄmをパラメータ入力部１４よりあらかじめ入力してお
く。データ入力部１５でサンプリング周期τ秒毎にレー
ドルまたはタンディッシュの重量計信号を読み込む。記
憶演算部１６では重量の最適推定値Ｙと、それに基づく
溶湯流量Ｑm を計算する。データ出力部１７では次回の
流量演算値が得られるまでＱm(k)を保持する。
おいて、（２１），（２２）式のパラメータＳ，Ｒ、お
よび（２４）式の差分時間Δｔm に対応するデータ個数
ｄmをパラメータ入力部１４よりあらかじめ入力してお
く。データ入力部１５でサンプリング周期τ秒毎にレー
ドルまたはタンディッシュの重量計信号を読み込む。記
憶演算部１６では重量の最適推定値Ｙと、それに基づく
溶湯流量Ｑm を計算する。データ出力部１７では次回の
流量演算値が得られるまでＱm(k)を保持する。
【００２３】ここで、重量の最適推定値Ｙを求める方法
を示す。図７はその手順を示している。重量測定値Ｗ
(k) が読み込まれたら、まず（１７）式によりフィルタ
ーゲインＧ(k) を計算する。このとき、（２１），（２
２）式のパラメータＳ，ＲとＹの誤差分散の前回値Ｐ(k
-1) を記憶部から取り出して計算する。つぎに、前回の
重量の最適推定値Ｙ(k-1) を記憶部から取り出し、（１
６）式で今回の重量の最適推定値Ｙ(k) を計算する。今
回のＹ(k) は出力部に出力されるとともに、次回のＹ計
算用に記憶される。最後に、記憶部からＰ(k-1),Ｓを取
り出し、今回のＰ(k) を計算し記憶する。Ｐは常に最新
のデータを１つだけ記憶しておけばよい。Ｙについては
差分による流量演算のために少なくとも（ｄm ＋１）個
記憶する。時点ｋのＹ(k) が得られたら、記憶部のＹ
(k) をＹ(k-1) へ、Ｙ(k-1) をＹ(k-2) へと順に過去側
へシフトする。
を示す。図７はその手順を示している。重量測定値Ｗ
(k) が読み込まれたら、まず（１７）式によりフィルタ
ーゲインＧ(k) を計算する。このとき、（２１），（２
２）式のパラメータＳ，ＲとＹの誤差分散の前回値Ｐ(k
-1) を記憶部から取り出して計算する。つぎに、前回の
重量の最適推定値Ｙ(k-1) を記憶部から取り出し、（１
６）式で今回の重量の最適推定値Ｙ(k) を計算する。今
回のＹ(k) は出力部に出力されるとともに、次回のＹ計
算用に記憶される。最後に、記憶部からＰ(k-1),Ｓを取
り出し、今回のＰ(k) を計算し記憶する。Ｐは常に最新
のデータを１つだけ記憶しておけばよい。Ｙについては
差分による流量演算のために少なくとも（ｄm ＋１）個
記憶する。時点ｋのＹ(k) が得られたら、記憶部のＹ
(k) をＹ(k-1) へ、Ｙ(k-1) をＹ(k-2) へと順に過去側
へシフトする。
【００２４】上記手順で時点ｋの重量最適推定値Ｙ(k)
が得られたら、（２３）式により溶湯流量Ｑm を求め
る。このようにして、図８に示す各重量計毎に溶湯流量
が得られるので、図９に示すごとくレードル溶湯流量と
タンディッシュ溶湯流量を加算すれば、モールドに注入
される内層（または表層）流量を求めることができる。
が得られたら、（２３）式により溶湯流量Ｑm を求め
る。このようにして、図８に示す各重量計毎に溶湯流量
が得られるので、図９に示すごとくレードル溶湯流量と
タンディッシュ溶湯流量を加算すれば、モールドに注入
される内層（または表層）流量を求めることができる。
【００２５】
【発明の効果】本発明法によれば、複層鋳造プロセスに
おける溶湯の流量測定が、ノイズを十分に除去し、かつ
応答性よく行うことができる。その結果、複層鋳造プロ
セスにおいて必要となる表層（または内層）の溶湯流量
制御の安定度向上および流量制御偏差の減少等の効果が
ある。特に表層（または内層）注入ノズルの介在物剥離
時の大きな外乱が制御系に加わった場合などに、制御の
乱れを小さく抑えることができ、表層厚みや表内層の溶
湯成分などの鋳片品質を良好に維持することができる。
おける溶湯の流量測定が、ノイズを十分に除去し、かつ
応答性よく行うことができる。その結果、複層鋳造プロ
セスにおいて必要となる表層（または内層）の溶湯流量
制御の安定度向上および流量制御偏差の減少等の効果が
ある。特に表層（または内層）注入ノズルの介在物剥離
時の大きな外乱が制御系に加わった場合などに、制御の
乱れを小さく抑えることができ、表層厚みや表内層の溶
湯成分などの鋳片品質を良好に維持することができる。
【図１】本発明（第１発明）の説明図である。
【図２】本発明（第１発明）の効果を示す図である。
【図３】本発明（第１、第２発明）の効果を示す図であ
る。
る。
【図４】本発明（第２発明）の説明図である。
【図５】本発明（第２発明）の効果を示す図である。
【図６】本発明（第１、第２発明）の詳細構成図であ
る。
る。
【図７】本発明（第２発明）の説明図である。
【図８】本発明の対象プロセスの説明図である。
【図９】本発明の対象プロセスの説明図である。
【図１０】従来法の説明図である。
【図１１】従来法の説明図である。
１：レードル ２：レードルノズル ３：タンディッシュ ４：注入ノズル ５：レードル重量計 ６：レードルスライディングノズル ７：タンディッシュ重量計 ８：タンディッシュストッパー ９：モールド １０：電磁ブレーキ １１：レードル流量演算装置 １２：タンディッシュ流量演算装置 １３：流量演算装置 １４：パラメータ入力部 １５：データ入力部 １６：記憶演算部 １７：データ出力部 Ａ：従来法の差分時間Δｔが１０秒の単純差分演算によ
る測定結果 Ｂ：従来法の差分時間Δｔが１秒の単純差分演算による
測定結果 Ｃ：本発明法（第１発明）の差分時間Δｔm が５秒の重
心差分演算による測定結果 Ｄ：本発明法（第２発明）のカルマンフィルターによる
重量信号のノイズ除去後、差分時間Δｔm が１秒の測定
結果
る測定結果 Ｂ：従来法の差分時間Δｔが１秒の単純差分演算による
測定結果 Ｃ：本発明法（第１発明）の差分時間Δｔm が５秒の重
心差分演算による測定結果 Ｄ：本発明法（第２発明）のカルマンフィルターによる
重量信号のノイズ除去後、差分時間Δｔm が１秒の測定
結果
Claims (2)
- 【請求項１】 表層タンディッシュおよび内層タンディ
ッシュから異なる金属組成の溶湯を、それぞれ注入ノズ
ルを介してモールド内に注入し、電磁ブレーキにより該
モールド内の溶湯に制動力を与え、該モールド内に形成
される境界層によって表層溶湯および内層溶湯を上下に
分離させて複層鋳片を鋳造する連続鋳造において、溶湯
重量時系列データの差分演算により溶湯流量を求めるに
あたり、現時点から過去に向かって一定時間幅内の時系
列データの重心と差分時間だけ過去を起点とする時系列
データの重心とを求め、該２つの重心間で差分演算を行
うことにより、溶湯流量を求めることを特徴とする複層
鋳造プロセスにおける溶湯流量測定方法。 - 【請求項２】 表層タンディッシュおよび内層タンディ
ッシュから異なる金属組成の溶湯を、それぞれ注入ノズ
ルを介してモールド内に注入し、電磁ブレーキにより該
モールド内の溶湯に制動力を与え、該モールド内に形成
される境界層によって表層溶湯および内層溶湯を上下に
分離させて複層鋳片を鋳造する連続鋳造において、溶湯
重量時系列データの差分演算により溶湯流量を求めるに
あたり、事前にノイズ除去フィルターで重量信号のノイ
ズ除去を行うことにより、流量測定値の応答遅れを小さ
く抑えることを特徴とする複層鋳造プロセスにおける溶
湯流量測定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10705693A JPH06315746A (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 複層鋳造プロセスにおける溶湯流量測定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10705693A JPH06315746A (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 複層鋳造プロセスにおける溶湯流量測定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06315746A true JPH06315746A (ja) | 1994-11-15 |
Family
ID=14449388
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10705693A Pending JPH06315746A (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 複層鋳造プロセスにおける溶湯流量測定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06315746A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104596622A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-05-06 | 中冶长天国际工程有限责任公司 | 一种电除尘器除尘量的校准方法和装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61162754A (ja) * | 1985-01-14 | 1986-07-23 | Oki Electric Ind Co Ltd | 移動体の速度検出方式 |
| JPH01317668A (ja) * | 1988-03-15 | 1989-12-22 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 連続鋳造鋳型内の湯面レベル制御方法 |
| JPH04105759A (ja) * | 1990-08-27 | 1992-04-07 | Nippon Steel Corp | 複層鋳片の連続鋳造における溶鋼湯面レベル制御方法 |
| JPH05104223A (ja) * | 1991-09-18 | 1993-04-27 | Nippon Steel Corp | 複層鋳片の連続鋳造における注入量制御方法 |
-
1993
- 1993-05-07 JP JP10705693A patent/JPH06315746A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61162754A (ja) * | 1985-01-14 | 1986-07-23 | Oki Electric Ind Co Ltd | 移動体の速度検出方式 |
| JPH01317668A (ja) * | 1988-03-15 | 1989-12-22 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 連続鋳造鋳型内の湯面レベル制御方法 |
| JPH04105759A (ja) * | 1990-08-27 | 1992-04-07 | Nippon Steel Corp | 複層鋳片の連続鋳造における溶鋼湯面レベル制御方法 |
| JPH05104223A (ja) * | 1991-09-18 | 1993-04-27 | Nippon Steel Corp | 複層鋳片の連続鋳造における注入量制御方法 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104596622A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-05-06 | 中冶长天国际工程有限责任公司 | 一种电除尘器除尘量的校准方法和装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19990330 |