JPH0691186A - ローラミル制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 運転が比較的容易でないローラミルの操業状
態を自動的に及び／又は最適に制御することのできるロ
ーラミル制御方法の提供。 【構成】 上記ローラミル制御方法によれば，検出器群
２により検出された操業状態データの変化量とこれらに
対応する制御因子の操作設定値からの操作量との関係を
表わすミル特性モデルと，操業状態データ及び操作設定
値に関する制約条件と，これらの操業状態データ及び操
作設定値を評価するための評価関数とが予め記憶されて
いる。そこで，最適制御演算器３のシンプレックス演算
器５は，上記ミル特性モデル，制約条件，評価関数を用
いて上記検出器群２により検出された操業状態データを
シンプレックスアルゴリズムにより，上記制約条件を満
たす条件下で上記評価関数を最適にするように各操作設
定値の操作量を演算し，主制御器４に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，例えばセメント原料，
セメントクリンカ，水砕スラグ等を粉砕する竪型のロー
ラミルを最適に制御するローラミル制御方法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】上記したようなローラミルは，生産設備
として周知のボールミルと比べると，粉砕効率が良い
（即ち，動力原単位が低い）という非常に大きなメリッ
トを有している。しかしながら，上記ローラミルの制御
には，原料の被粉砕化特性等の外乱に対して非常に敏感
であるため，上記ローラミルは運転が難しいシステムと
されている。そのため，現状では，図５に示すように熟
練オペレータの定性的なノウハウに依存した状態でロー
ラミルの運転が行われている。例えば，熟練オペレータ
はローラミルにおける，例えば製品品質やミル振動等の
操業状態を監視しながら，上記操業状態が好適となるよ
うにセパレータ回転数設定値，緊張油圧設定値，動力設
定値等の操作設定値を調整していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで，上記ローラ
ミルの操作設定値が適切に設定されない場合には，以下
に示すような異常現象が発生する。例えば，ローラミル
の振動が大きくなり，この振動が予め設定された振動ト
リップ設定値を越えると，上記ローラミルが強制的に停
止される。その後，再起動されても，再起動直後の約１
時間に亘り，製品品質が悪く，不良品を生じることとな
る。そして，最悪の場合，上記振動によりローラミル本
体に故障を生じることがある。そのため，ローラミル本
体の故障や歩留りの低下を防止するために，ローラミル
の振動を小さくしてできるだけローラミルを停止させな
いように運転する必要がある。また，単位時間当たりの
原料粉砕量や使用電力量等で評価されるローラミルの能
力を最大限引き出せない場合がある。更には，上記した
ような不適切な操作設定値によっては製品品質が悪くな
ることもある。このような異常現象を避けるためにも，
ローラミルの操業状態を常時監視する熟練オペレータが
必要である一方，上記操業状態を好適に制御することの
できる熟練オペレータの育成に多大な時間と経験とを必
要としている。そのため，上記ローラミルの制御を好適
に且つ自動化したいという要請があった。このため，熟
練オペレータのノウハウをファジィルールで表現したフ
ァジィ制御が開発された（特開平２−１２２８４８
号）。しかし，この場合でも加圧力，粉砕量，セパレー
タ回転数，風量，テーブル回転数といった多くの設定値
を統合的に修正することは困難であった。そこで，本発
明の目的は，運転が比較的容易でないローラミルの操業
状態を自動的に及び／又は最適に制御することのできる
ローラミル制御方法を提供することである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に，第１の発明が採用する主たる手段は，ローラミルの
操業状態データに基づいて，上記ローラミルの制御因子
の操作設定値を調整することにより上記ローラミルの操
業状態を制御するローラミル制御方法において，上記操
業状態データを繰り返し検出し，前後に検出された操業
状態データの変化量を，上記操業状態データの変化量と
これに対応する上記操作設定値からの操作量との予め設
定された関係を表わすミル特性モデルに適用して新たな
操作設定値を求めることを特徴とするローラミル制御方
法として構成されている。更には，ローラミルの操業状
態データに基づいて，上記ローラミルの制御因子の操作
設定値を調整することにより上記ローラミルの操業状態
を制御するローラミル制御方法において，上記操業状態
データを繰り返し検出し，上記検出された操業状態デー
タ及び／若しくは該操業状態データに対応する操作設定
値に関し予め設定された制約条件を満たす条件下で，上
記操業状態データ及び／若しくは上記操作設定値を評価
するための評価関数を最適にするように新たな操作設定
値を選択することを特徴とするローラミル制御方法であ
る。更には，ローラミルの操業状態データに基づいて，
上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整すること
により上記ローラミルの操業状態を制御するローラミル
制御方法において，上記操業状態データを繰り返し検出
し，前後に検出された操業状態データの変化量を，上記
操業状態データの変化量とこれに対応する上記操作設定
値からの操作量との予め設定された関係を表わすミル特
性モデルに適用して新たな操作設定値を求めるととも
に，上記検出された操業状態データ及び／若しくは上記
新たな操作設定値に関し予め設定された制約条件を満た
す条件下で，上記操業状態データ及び／若しくは上記操
作設定値を評価するための評価関数を最適にするように
上記新たな操作設定値を選択することを特徴とするロー
ラミル制御方法である。

【０００５】また，第２の発明が採用する主たる手段
は，ローラミルの操業状態データに基づいて，上記ロー
ラミルの制御因子の操作設定値を調整することにより上
記ローラミルの操業状態を制御するローラミル制御方法
において，上記操業状態データを繰り返し検出し，前後
に検出された操業状態データの変化量を，上記操業状態
データの変化量とこれに対応する上記操作設定値からの
操作量との予め設定された関係を表わすミル特性モデル
に適用して新たな操作設定値を求め，該求められた新た
な操作設定値により上記ローラミルの操業状態を制御し
た時に検出される操業状態データ及び上記求められた新
たな操作設定値に基づいて上記ミル特性モデルを更新す
ることを特徴とするローラミル制御方法として構成され
ている。更には，ローラミルの操業状態データに基づい
て，上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
ミル制御方法において，上記操業状態データを繰り返し
検出し，前後に検出された操業状態データの変化量を，
上記操業状態データの変化量とこれに対応する上記操作
設定値からの操作量との予め設定された関係を表わすミ
ル特性モデルに適用して新たな操作設定値を求めるとと
もに，上記検出された操業状態データ及び／若しくは上
記新たな操作設定値に関し予め設定された制約条件を満
たす条件下で，上記操業状態データ及び／若しくは上記
操作設定値を評価するための評価関数を最適にするよう
に上記新たな操作設定値を選択し，該選択された新たな
操作設定値により上記ローラミルの操業状態を制御した
時に検出される操業状態データ及び上記選択された新た
な操作設定値に基づいて上記ミル特性モデルを更新する
ことを特徴とするローラミル制御方法である。更には，
上記ミル特性モデルの更新が，カルマンフィルタを用い
て状態推定を行うことによりなされることを特徴とする
請求項４又は５記載のローラミル制御方法である。更に
は，上記ミル特性モデルの更新が，保有データを一部更
新しつつ重回帰分析を行うことによりなされることを特
徴とする請求項４又は５記載のローラミル制御方法であ
る。

【０００６】

【作用】第１の発明に係るローラミル制御方法において
は，ローラミルの制御状態データの変化量とこれに対応
するローラミルの制御因子の操作設定値からの操作量と
の関係を表すミル特性モデルが予め設定されている。そ
こで，ローラミルの操業状態データが繰り返し検出さ
れ，前後に検出された操業状態データの変化量が，上記
ミル特性モデルに適用されて新たな操作設定値が求めら
れる。従って，上記ローラミルの操業状態は自動的に制
御される。更に，ローラミルの操業状態が繰り返し検出
され，上記検出された操業状態データ及び／若しくは該
操業状態データに対応する操作設定値に関する制約条件
が予め設定されている。そこで，上記制約条件を満たす
条件下で，上記操業状態データ及び／若しくは上記操作
設定値を評価するための評価関数を最適にするように，
上記操作設定値から，ローラミルの操業状態を好適に制
御するための新たな操作設定値が選択される。従って，
上記ローラミルの操業状態は最適に制御される。更に，
ローラミルの制御状態データの変化量とこれに対応する
ローラミルの制御因子の操作設定値から操作量との関係
を表すミル特性モデルが予め設定されている。そこで，
ローラミルの操業状態データが繰り返し検出され，前後
に検出された操業状態データの変化量が，上記ミル特性
モデルに適用されて新たな操作設定値が求められる。一
方，上記検出された操業状態データ及び／若しくは上記
新たな操作設定値に関する制約条件も予め設定されてい
る。そこで，上記制約条件を満たす条件下で，上記操業
状態データ及び／若しくは上記操作設定値を評価するた
めの評価関数を最適にするように，上記ミル特性モデル
から求められた新たな操作設定値から，ローラミルの操
業状態を好適に制御するための新たな操作設定値が選択
される。従って，この場合は適切なモデルを用いること
により最適化に至るまでの大幅なスピードアップを図る
ことができる。これにより従来のファジィ制御等で困難
であった多くの操作設定値を総合的に修正することがで
き，上記ローラミルの操業状態は自動的に且つ最適に制
御される。

【０００７】また，第２の発明に係るローラミル制御方
法においては，ローラミルの制御状態データの変化量と
これに対応するローラミルの制御因子の操作設定値から
の操作量との関係を表すミル特性モデルが予め設定され
ている。そこで，ローラミルの操業状態データが繰り返
し検出され，前後に検出された操業状態データの変化量
が，上記ミル特性モデルに適用されて新たな操作設定値
が求められる。該求められた新たな操作設定値により上
記ローラミルの操業状態を制御した時に検出される操業
状態データ及び上記求められた新たな操業設定値に基づ
いて上記ミル特性モデルが更新される。従って，ローラ
ミルの操業状態の経時変化や原料の性状変化などに追従
してミル特性モデルが更新されるため，ローラミルの操
業状態を常に最適に保つことができる。その結果，この
方法によってもローラミルの操業状態を自動的に且つ最
適に制御できる。更に，ローラミルの制御状態データの
変化量とこれに対応するローラミルの制御因子の操作設
定値から操作量との関係を表すミル特性モデルが予め設
定されている。そこで，ローラミルの操業状態データが
繰り返し検出され，前後に検出された操業状態データの
変化量が，上記ミル特性モデルに適用されて新たな操作
設定値が求められる。一方，上記検出された操業状態デ
ータ及び／若しくは上記新たな操作設定値に関する制約
条件も予め設定されている。そこで，上記制約条件を満
たす条件下で，上記操業状態データ及び／若しくは上記
操作設定値を評価するための評価関数を最適にするよう
に，上記ミル特性モデルから求められた新たな操作設定
値から，ローラミルの操業状態を好適に制御するための
新たな操作設定値が選択される。該選択された新たな操
業設定値により上記ローラミルの操業状態を制御した時
に検出される操業状態データ及び上記選択された新たな
操作設定値に基づいて上記ミル特性モデルが更新され
る。従って，この場合も，ローラミルの操業状態の経時
変化や原料の性状変化などに追従してミル特性モデルが
更新されるが，この場合は更に評価関数による最適化と
の相乗効果によりローラミルの最適な操業状態に至るま
での大幅なスピードアップをも図ることができる。その
結果，ローラミルの操業状態を自動的に且つ最適にしか
も迅速に制御できる。更に，上記ミル特性モデルの更新
が，カルマンフィルタを用いて状態推定を行うか，又は
保有データを一部更新しつつ重回帰分析を行うことによ
りなされる。いずれの更新方法にてもローラミルの操業
状態変化等に応じたミル特性モデルの更新を確実に行う
ことができる。

【０００８】

【実施例】以下添付図面を参照し，本発明を具体化した
実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以下
の実施例は，本発明を具体化した一例であって，本発明
の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここに，
図１は本発明（第１，第２の発明）の一実施例に係るロ
ーラミル制御方法を適用したローラミルを示す概略構成
図，図２は上記ローラミルを制御する第１のローラミル
制御装置１の概略構成を示すブロック図，図３は上記ロ
ーラミルを制御する第２のローラミル制御装置１′の概
略構成を示すブロック図，図４は第２のローラミル制御
装置１′の論理動作例を示すフローチャートである。第
１，第２の発明の一実施例に係るローラミル制御方法を
適用したローラミル１０では，図１に示すように，ミル
ケーシング１１側方の原料投入口１４から回転するテー
ブル１２上に投入された原料は，このテーブル１２に協
動して回転するローラ１３と上記テーブル１２との間で
圧潰・粉砕される。そして，上記原料から所定粒径以下
に微細化された粒子は，熱風発生炉１６から給気口２１
を通してミルケーシング１１内に吹き込まれた熱風によ
り上部に向けて吹き上げられる。上記吹き上げられた粒
子は，モータ２０の駆動により回転するセパレータ１９
の作用により粗粒と細粒とに分級され，細粒の粒子は熱
風と共にミルケーシング上部のミル出口１５から送りダ
クト１７を通ってバグフィルタ２２に導かれて製品とし
て捕集される。一方，上記セパレータ１９により分級さ
れた粗粒の粒子は，ミルケーシング１１内を落下して再
びテーブル１２上に戻されて粉砕される。そして，上記
熱風によりテーブル１２近傍から吹き上げられなかった
粒子は，ミルケーシング１１の底部に落下し，この底部
から図外のバスケットエレベータ等により原料側に戻さ
れる。また，バグフィルタ２２に捕集された細粒の製品
について製品粒度分布が求められる。そして，この製品
粒度分布から見て製品の粒度が細かすぎる場合は，上記
セパレータ１９の回転数を小さくし，逆に粗すぎる場合
はセパレータ１９の回転数を大きくするように，上記モ
ータ２０が駆動制御される。そして，テーブル１２とこ
のテーブル１２を回転駆動させるモータ１８との間の減
速機に取り付けられた振動検出センサ（不図示）により
検出されたミル振動の値が過大になれば，ローラミル１
０各部の機械的損傷を招くことになるので，上記ミル振
動の値が例えば６mm／秒を越えれば，図外のトリップ回
路の作用によってローラミル１０の操業が緊急停止され
るようになっている。つまり，ローラミル１０のミル振
動等の操業状態データに基づいて，ローラミル１０の制
御因子のセパレータ回転数等の操作設定値を調整するこ
とによりローラミル１０の操業状態を制御するようにな
っている。

【０００９】ここで，第１の発明に係るローラミル制御
方法は，下記，又はのように構成されている。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し，前
後に検出された操業状態データの変化量を，上記操業状
態データの変化量とこれに対応する操作設定値からの操
作量との予め設定された関係を表わすミル特性モデルに
適用して新たな操作設定値を求める方法である。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し，上
記検出された操業状態データ及び／若しくはこの操業状
態データに対応する操作設定値に関し予め設定された制
約条件を満たす条件下で，上記操業状態データ及び／若
しくは上記操作設定値を評価するための評価関数を最適
にするように上記新たな操作設定値を選択する方法であ
る。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し，前
後に検出された操業状態データの変化量を，上記操業状
態データの変化量とこれに対応する上記操作設定値から
の操作量との予め設定された関係を表わすミル特性モデ
ルに適用して新たな操作設定値を求めるとともに，上記
検出された操業状態データ及び／若しくは上記新たな操
作設定値に関し予め設定された制約条件を満たす条件下
で，上記操業状態データ及び／若しくは上記操作設定値
を評価するための評価関数を最適にするように上記新た
な操作設定値を選択する方法である。

【００１０】第１の発明の内，上記の方法は本実施例
のローラミル１０を制御する第１のローラミル制御装置
１によって具現化される。即ち，この装置１は，図２に
示すように，粒度・固さ等の原料性状，テーブル１２上
の粉砕層厚，上記ミル振動，モータ１８に要するミル動
力（電力），上記ミル差圧，粒度・粒度分布等の製品品
質をそれぞれ検出する複数の検出器（図外）よりなる検
出器群２と，ローラミル１０の操業状態データ（ミル差
圧，製品粒度分布，ミル動力，ミル振動等）の変化量と
これらに対応するローラミル１０の制御因子の操作設定
値（ローラ加圧力，原料投入量，セパレータ回転数，吹
込み熱風量）からの操作量との予め設定された関係を表
わすミル特性モデル，検出された上記操業状態データ及
びこの操業状態データに基づいて得た新たな操作設定値
に関し予め設定された制約条件，上記操業状態データ及
び操作設定値を評価するための評価関数を用いて例えば
シンプレックス法等の数理計画法を用いて上記制約条件
を満たす条件下で上記評価関数を最適とするように上記
操作設定値の操作量を選択する最適制御演算器３と，こ
の最適制御演算器３により選択された操作設定値に基づ
いて上記制御因子（セパレータ回転数，ローラ加圧力を
決定する緊張油圧，原料供給量，吹込み熱風量）の操作
設定値を調整し，上記ローラミル１０の操業状態を制御
する主制御器４とからなっている。尚，上記，の方
法も同様の装置によって具現化できるため，その説明は
省略する。

【００１１】以下，この装置１の論理的動作の一例につ
いて説明する。ここでは，上記制御因子の操作設定値と
して以下の諸元のものを用いた。 ｘ₁ ；ローラ加圧力（緊張油圧）（％）…「低い方が好
ましい」 ｘ₂ ；原料投入量（ｔ／ｈ）…「多い方が好ましい」 ｘ₃ ；セパレータ回転数（rpm) ｘ₄ ；吹込み熱風量（ｍ³ ／ min） また，ローラミル１０の操業状態データとしては，以下
に示す諸元のものを用いた。 ｙ₁ ；ミル差圧（mm aq.）…「予め設定された確定値で
ある」 ｙ₂ ；製品粒度分布（％）…「予め設定された確定値で
ある」 ｙ₃ ；ミル動力（kw）…「少ない方が好ましい」 ｙ₄ ；ミル振動（mm／sec ）…「少ない方が好ましい」 そして，上記ミル特性モデルとして次の（１）式を示
す。

【数１】 ここで，Δｘ₁ 〜Δｘ₄ は上記操作設定値ｘ₁ 〜ｘ₄ に
対応したそれぞれの操作量である。

【００１２】また，Δｙ₁ 〜Δｙ₄ は上記操業状態デー
タｙ₁ 〜ｙ₄ に対応したそれぞれの変化量を表わしてい
る。また，（１）式中の係数行列の各要素ａ₁₁〜ａ₄₄は
所定期間内において一定のサンプリング時刻毎に採取さ
れた各操作設定値と各操業状態データをそれぞれ時間平
均した値を求め，これら時間平均値に重回帰分析手法を
適用して求めた係数である。更に，上記制約条件として
は，以下に示すように，（２）〜（９）式の条件式が予
め設定されている。 ０≦ｘ₁ ＋Δｘ₁ ≦２００ …（２） ０≦ｘ₂ ＋Δｘ₂ （上限なし）…（３） ０≦ｘ₃ ＋Δｘ₃ （上限なし）…（４） ０≦ｘ₄ ＋Δｘ₄ ≦２７０ …（５） ２５０≦ｙ₁ ＋Δｙ₁ ≦３００ …（６） １８≦ｙ₂ ＋Δｙ₂ ≦ ２２ …（７） ０≦ｙ₃ ＋Δｙ₃ ≦１７５ …（８） ０≦ｙ₄ ＋Δｙ₄ ≦ ６ …（９） また，上記評価関数としては，次の（１０）式で示され
る関数Ｐにより表現することができる。 Ｐ＝３０〔（ｙ₃ −１７５）／１７５〕＋５０（ｙ₄ ／６） ＋３０（ｘ₁ ／１００）＋３０〔（７−ｘ₂ ）／７〕…（１０） この評価関数Ｐを最小にするように上記ｙ₃ ，ｙ₄ ，ｘ
₁ ，ｘ₂ が決定される。 Ｐ→ＭＩＮ（最小化）…（１１） 本例では上記（１）式〜（１０）式で示されるミル特性
モデルの制約条件，評価関数Ｐはいずれも予め設定され
最適制御演算器３のメモリ６に格納されている。

【００１３】上記最適制御演算器３のシンプレックス演
算器５は，図示せぬ中央演算処理装置（ＣＰＵ）より主
としてなり，数理計画法の一例となるシンプックス法の
アルゴリズムを図外のＲＯＭに格納しており，上記検出
器群２からの操業状態データの前回のサンプリング時刻
における操業状態データからの変化量Δｙ₁ 〜Δｙ₄を
求め，これらの変化量を上記ミル特性モデルに適用して
各操作設定値の変更量Δｘ₁ 〜Δｘ₄ を求める。上記ロ
ーラミル１０の好適な操業状態を得るための新たな操作
設定値としては，種々の組合せが考えられる。上記シン
プレックス演算器５は，上記制約条件を満たす条件下で
上記評価関数Ｐを最適にするように，それらの組合せか
ら新たな操作設定値ｘ₁ ＋Δｘ₁ 〜ｘ₄ ＋Δｘ₄ をそれ
ぞれ選択し操作量出力器７に出力する。そこで，操作量
出力器７は上記選択されたそれぞれの新たな操作設定値
に関して，それぞれの操作量Δｘ₁ 〜Δｘ₄ を求め主制
御器４に出力する。そして，主制御器４は操作量出力器
７からの各操作量に基づいて現在の操作設定値を調整す
る。これによって，上記ローラミル装置１０の操業状態
が最適に制御される。

【００１４】次に，この装置１の論理動作の他の例につ
いて説明する。この例は，上記操作量，変化量の代わり
にこれらの値の変化の割合を用いて取り扱い量を無次元
化すると共に，その許容範囲の中心値にとりうる値をも
ってくるようにしたものである。ここでは，制御因子の
操作設定値として以下の諸元のものを用いた。 ｘ₁ ；ローラ加圧力（緊張油圧）（kgf/cm² ) …「低い
方が好ましい」 ｘ₂ ；原料投入量（ｔ／ｈ）…「多い方が好ましい」 ｘ₃ ；セパレータ回転数（ｒｐｍ） ｘ₄ ；吹込み熱風量（ｍ³ ／min ) また，ローラミル１０の操業データとしては，以下に示
す諸元のものを用いた。 ｙ₁ ；９０％パス粒径（μ）…「許容範囲の中心値がよ
い」 ｙ₂ ；ミル動力（ｋｗ）…「少ない方が好ましい」 ｙ₃ ；ミル振動（mm／sec ）…「少ない方が好ましい」 そして，ミル特性モデルとして次の（１２）式を示す。

【数２】 ここで，Δ′ｘ₁ 〜Δ′ｘ₄ は上記操作設定値ｘ₁ 〜ｘ
₄ に対応したそれぞれの操作量Δｘ₁ 〜Δｘ₄ と当該操
作設定値との比であり，またΔ′ｙ₁ 〜Δ′ｙ ₃ は上記
操業状態データｙ₁ 〜ｙ₄ に対応したそれぞれの変化量
Δｙ₁ 〜Δｙ₃と当該操作操作状態データとの比を表し
ている。また，（１２）式中の係数行列の各要素ａ₁₁〜
ａ₃₄は所定期間内において一定のサンプリング時刻毎に
採取された各操作設定値と各操業状態データをそれぞれ
時間平均した値を求め，これら時間平均値に重回帰分析
手法を適用して求めた係数である。更に，上記制約条件
としては，以下に示すように（１３）〜（１９）式の条
件式が予め設定されている。 100 ≦ ｘ₁ ＋ｘ₁ Δ′ｘ₁ ≦ 150 …（１３） 100 ≦ ｘ₂ ＋ｘ₂ Δ′ｘ₂ ≦ 140 …（１４） 60 ≦ ｘ₃ ＋ｘ₃ Δ′ｘ₃ ≦ 80 …（１５） 4200 ≦ ｘ₄ ＋ｘ₄ Δ′ｘ₄ ≦ 4800 …（１６） 39.42 ≦ ｙ₁ ＋（ｙ₁ −ｂ）Δ′ｙ₁ ≦ 41.41 …（１７） 2400 ≦ ｙ₂ ＋ｙ₂ Δ′ｙ₂ ≦ 3000 …（１８） ０ ≦ ｙ₃ ＋ｙ₃ Δ′ｙ₃ ≦ 6 …（１９） （ｂ：定数）

【００１５】また，評価関数としては，次の（２０）式
で示される関数Ｐ₁ により表現することができる。

【数３】 ここで，Ｃはｙ₁ の許容範囲の中心値を示す（Ｃ＝（3
9.42 ＋41.41)／２）。この評価関数Ｐ₁ を最小にする
ように上記ｙ₂ ，ｙ₃ ，ｘ₂ が決定される。 Ｐ₁ →ＭＩＮ（最小化）…（２１） 本例では上記（１２）式〜（２０）式で示されるミル特
性モデルの制約条件，評価関数Ｐ₁ はいずれも予め設定
され最適制御演算器３のメモリ６に格納されている。上
記最適制御演算器３のシンプレックス演算器５は，前述
の実施例と同様上記検出器群２からの操業状態データの
前回のサンプリング時刻における操業状態データからの
変化量と当該操業状態データとの比Δ′ｙ₁ 〜Δ′ｙ₃
を求め，これらの比Δ′ｙ₁ 〜Δ′ｙ₃ を上記ミル特性
モデルに適用して各操作設定値の変更量と当該操作設定
値との比Δ′ｘ₁ 〜Δ′ｘ₄ を求める。上記シンプレッ
クス演算器５は，上記制約条件を満たす条件下で上記評
価関数Ｐ₁ を最適にするように，それらの組合せから新
たな操作設定値ｘ₁ （１＋Δ′ｘ₁ ）〜ｘ₄ （１＋Δ′
ｘ₄ ）をそれぞれ選択し操作量出力器７に出力する。そ
こで，操作量出力器７は上記選択されたそれぞれの新た
な操作設定値に関して，それぞれの操作量Δｘ₁〜Δｘ
₄ を求め主制御器４に出力する。そして，主制御器４は
操作量出力器７からの各操作量に基づいて現在の操作設
定値を調整する。これによって，上記ローラミル装置１
０の操業状態が最適に制御されると共に，本例では操作
量，変化量を無次元化しているためこれらの量の計算上
の取り扱いが容易となり，許容範囲の中心値に所望の値
をもってくることができる。このため，制約条件から外
れるおそれがなく安定した制御を行うことができる。
尚，上記２つの例では，第１の発明の方法の内，前記方
法，即ちいずれも制約条件下で評価関数により最適化
を行う方法について説明したが，実使用に際しては前記
方法のようにこのような最適化を行うことなくミル特
性モデルのみを用いてローラミル１０の制御を行っても
よい。その場合は基本的な自動制御を行うことになる
が，ローラミル１０の操業状態の変動があまり大きくな
いとき，このように簡便な方法で充分対応可能である。

【００１６】また，前記方法のようにミル特性モデル
を用いることなく制約条件下で評価関数により操作設定
値の最適化のみを行うことによりローラミル１０の制御
を行ってもよい。その場合は，最適化制御を行うことが
できるため，例えば消費電力を少なくできる等のメリッ
トがある。このような方法，を組み合わせた場合が
方法に相当するが，方法では，前述した如く方法
，の相乗効果によって更に優れた制御性が得られ
る。即ち，適切なモデルを用いることにより最適化に到
るまでの大幅なスピードアップを図ることができる。こ
れにより従来のファジィ制御等で困難であった加圧力，
粉砕量，セパレータ回転数，風量等多くの操作設定値を
総合的に修正することができ，ローラミルの操業状態を
自動的に且つ最適に制御することができる。このように
第１の発明に係るローラミル制御方法の内の方法又は
に適用されるミル特性モデルは重回帰分析を用いて予
め求めており固定的である。しかし，ローラミル１０の
操業状態は運転時間の経過と共に，粉砕部が摩耗して粉
砕特性が変化していく。また，原料の性状についても変
化している。そこで，これらの変化に追従してミル特性
モデルを更新すればローラミル１０の操業状態を常に最
適な状態に保つことができる。この点に着目したのが以
下に示す第２の発明である。

【００１７】以下，第２の発明に係るローラミル制御方
法について説明する。第２の発明に係るローラミル制御
方法は，下記又はのように構成されている。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し，前
後に検出された操業状態データの変化量を，上記操業状
態データの変化量とこれに対応する操作設定値からの操
作量との予め設定された関係を表すミル特性モデルに適
用して新たな操作設定値を求め，該求められた新たな操
作設定値により上記ローラミルの操業状態を制御した時
に検出される操業状態データ及び上記求められた新たな
操作設定値に基づいて上記ミル特性モデルを更新する方
法である。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し，前
後に検出された操業状態データの変化量を，上記操業状
態データの変化量とこれに対応する操作設定値からの操
作量との予め設定された関係を表すミル特性モデルに適
用して新たな操作設定値を求めるとともに，上記検出さ
れた操業状態データ及び／若しくは上記新たな操作設定
値に関し予め設定された制約条件を満たす条件下で，上
記操業状態データ及び／若しくは上記操作設定値を評価
するための評価関数を最適にするように，上記新たな操
作設定値を選択し，該選択された新たな操作設定値によ
り上記ローラミルの操業状態を制御した時に検出される
操業状態データ及び上記選択された新たな操作設定値に
基づいて上記ミル特性モデルを更新する方法である。こ
の第２の発明の内，上記の方法は，第２のローラミル
制御装置１′によって具現化される。即ち，この装置
１′は図３に示すように，前記第１の発明に係る第１の
ローラミル制御装置１にミル特性モデルを更新するモデ
ル更新部８を新たに追加した構成となっている。尚，上
記の方法も同様の装置によって具現化できるため，そ
の説明は省略する。

【００１８】次に，この装置１′の論理的動作の一例に
ついて説明する。この例はいわゆるカルマンフィルタを
用いて状態推定を行うことによりミル特性モデルの更新
を行うものである。ここでは，制御因子の操作設定値と
して以下のパラメータを用いた。 ｘ₁ ；ローラ加圧力（緊張油圧） ｘ₂ ；粉砕量 ｘ₃ ；セパレータ回転数 ｘ₄ ；吹込み熱風量 ｘ₅ ；テーブル回転数 また，ローラミル１０の操業状態データとしては，以下
のパラメータを用いた。 ｙ₁ ；ブレーン値 ｙ₂ ；ＡＪＳ ３０μ残 ｙ₃ ；原単位（＝粉砕量／ミル動力） ｙ₄ ；ミル差圧 ｙ₅ ；層厚 ｙ₆ ；層厚変動幅 そして，ミル特性モデルとして次の（２２）式を示す。

【数４】

【００１９】ここで，Δｘ_j は上記操作設定値ｘ_j （ｘ
₁ 〜ｘ₅ ）に対応したそれぞれの操作量，Δｙ_i は上記
操業状態データｙ_i （ｙ₁ 〜ｙ₆ ）に対応したそれぞれ
の変化量を表わしている。また（２２）式中の係数行列
の各要素ａ_ijは所定期間内において一定のサンプリング
時刻毎に採取された各操作設定値と各操業状態データを
それぞれ時間平均した値を求め，これら時間平均値に重
回帰分析手法を適用して求めた係数である。更に，制約
条件としては，以下に示すように，（２３）〜（２５）
式の条件式が予め設定されている。 ・粒度制約 ｃ_i ＋ε_i ≦ｙ_i ＋Δｙ_i ≦ｄ_i −ε_i （ｉ＝１〜２） …（２３） ・原単位制約 ｙ₃ ＋Δｙ₃ ≧ｅ₃ ＋ε₃ …（２４） ・振動制約 ｇ_k ≦ｆ_k （ｘ_k ＋Δｘ_k ）≦ｈ_k （ｋ＝１〜ｎ） …（２５） ここで，ｃ_i ，ｄ_i ，ｅ₃ ，ｇ_k ，ｈ_k はユーザ設定
値，ε₃ はモデル誤差，ｆ_k は不等式制約条件付非線型
最適化手法（繰り返し計算）のための関数表示である。

【００２０】また，上記評価関数としては，次の（２
６）式で示される関数ｐ₂ により表現することができ
る。

【数５】 ここで，ｗ_i は重みを表すものであり，これもユーザ設
定値である。この評価関数Ｐ₂ を最大にするように操作
量Δｘ_j （ｊ＝１〜６）が決定される。 Ｐ₂ →ＭＡＸ（最大化） …（２７） この例では，上記（２３）式〜（２５）式で示されるミ
ル特性モデルの制約条件，評価関数Ｐ₂ はいずれも予め
設定され最適制御演算器３のメモリ６に格納されてい
る。上記最適制御演算器３のシンプレックス演算器５
は，上記検出器群２からの操業状態データの前回のサン
プリング時刻における操業状態データからの変化量Δｙ
_i を求め，これらの変化量を上記ミル特性モデルに適用
して各操作設定値の変更量Δｘ_j を求める。上記シンプ
レックス演算器５は，上記制約条件を満たす条件下で上
記評価関数ｐ₂ を最適にするように_, それらの組合せか
ら新たな操作設定値ｘ_j ^New ＝ｘ_j ^Old ＋α_j Δｘ
_j （ｊ：ゲイン）を選択し操作量出力器７に出力する。
そこで，操作量出力器７は上記選択された新たな操作設
定値ｘ_j ^Newに関して，それぞれの操作量α_j Δｘ_j を
求め主制御器４に出力する。但し，ゲインα_j はユーザ
設定値である。そして，主制御器４は操作量出力器７か
らの操作量α_j Δｘ_j に基づいて現在の操作設定値を調
整するが，この時の操業状態データｙ_i ^New と新たな操
作設定値ｘ_j ^New とに基づいてミル特性モデルを更新す
る。

【００２１】この更新方法としては，例えば周知の手法
である最小２乗法によるパラメータ同定を逐次計算法で
行う。このことは未知パラメータを状態変数とみたシス
テム方程式に標準的なカルマンフィルタを適用して状態
推定を行うことと同一である。従って，その解はよく知
られているように次式で表すことができる。 ａ′（Ｎ）＝ａ′（Ｎ−１）−Ｋ（Ｎ）｛ｘ^T （Ｎ）ａ′（Ｎ−１） −ｙ（Ｎ）｝ …（２８） Ｋ（Ｎ）＝Ｐ（Ｎ−１）ｘ（Ｎ）｛１＋ｘ^T （Ｎ）Ｐ（Ｎ−１）ｘ（Ｎ）｝^-1 …（２９） Ｐ（Ｎ）＝｛１−Ｋ（Ｎ）ｘ^T （Ｎ）｝Ｐ（Ｎ−１） …（３０） ここに，Ｎ＝１，２，… ａ′（Ｎ）；ミル特性モデルの係数ａ_ijの推定値 ｘ（Ｎ）；新たな操作設定値ｘ_j ^New ｙ（Ｎ）；操作状態データ ｙ_i ^New Ｐ（Ｎ）；推定誤差の共分散 初期値ａ′（０），Ｐ（０）＝βＩ（β＞＞０） を与えることにより次の計算順序にてミル特性モデルの
係数ａ_ijの推定値ａ′（Ｎ）を順次更新することができ
る。

【００２２】すなわち，ａ′（０），Ｐ（０） このようにモデル更新部８によりミル特性モデルを更新
しつつローラミル１０の操業状態を制御することによ
り，ローラミル１０の操業状態の経時変化や原料の性状
変化などに追従した制御を行うことができるため，ロー
ラミル１０の操業状態を常に最適な状態に保つことがで
きる。更に，評価関数による最適化との相乗効果により
ローラミル１０の最適な操業状態に至るまでの大幅なス
ピードアップをも図ることができる。その結果，ローラ
ミル１０の操業状態を自動的に且つ最適にしかも迅速に
制御できる。

【００２３】次に，この装置１′の論理動作の他の例に
ついて説明する。この例は保有データを一部更新しつ
つ，重回帰分析を繰り返し行うことにより，ミル特性モ
デルを更新するものである。即ち，この例では基本ロジ
ック自体はミル特性モデルの係数ａ_ijを初期設定する時
に用いられる周知の重回帰分析を用いるが，その用い方
に特徴があるため，図４に示すようなフローチャートを
参照しつつ説明する。図４に示す如く，この例ではまず
重回帰分析を行うデータの数を例えばキーボード（不図
示）から入力する（Ｓ１）。検出器群２により検出され
た操業状態データｙ及びこれに対応する新たな設定値ｘ
を運転データＤ₁ としてサンプリングする（Ｓ２）。運
転データＤ₁ のサンプリング後，更に初期値決定時の重
回帰分析用にメモリ（不図示）に蓄積されているデータ
群ΣＤ_i を１セットずつシフトし，最も古い運転データ
を廃却するとともに，運転データＤ₁ を加えて今回の重
回帰分析用のデータ群ΣＤ_i ′を作成する（Ｓ３）。こ
のデータ群ΣＤ_i ′を用いて_, 重回帰分析を行い_, 偏回
帰係数を演算する（Ｓ４）。演算された新しい偏回帰係
数をミル特性モデルの係数ａ_ijとして出力する（Ｓ
５）。これらのステップの内，Ｓ２〜Ｓ５を繰り返すこ
とにより，ミル特性モデルを更新する。これら一連の動
作はモデル更新部８にて制御ないし実行されるが，この
場合も前記カルマンフィルタを用いた場合と同様の効果
を奏する。但し，この場合は記述の如く，ミル特性モデ
ルの係数ａ_ijの初期設定用のロジックである重回帰分析
をそのまま利用できるというメリットがある。

【００２４】尚，上記２つの例共，第２の発明の内の方
法，即ち，制約条件下で評価関数を用いて最適化を行
う方法について説明したが，実使用に際しては方法の
ように評価関数を用いることなくミル特性モデルを更新
するだけでもよい。その場合はローラミル１０の操業デ
ータｙに対応する新たな操作設定値ｘとして，前記評価
関数を用いての最適化により「選択された新たな操作設
定値」の代りに，最適化前のミル特性モデルを用いての
「求められた新たな操作設定値」を運転データＤ₁ の１
つとして用いる。この場合はローラミル１０の操業状態
の経時変化や原料の性状変化などに追従してミル特性モ
デルが更新されるため，ローラミル１０の操業状態を常
に最適な状態に保つことができる。その結果ローラミル
の操業状態を自動的に且つ最適に制御できる。尚，これ
らの方法は制御上のオフセットをなくすことにより
最適制御を行う点で操作設定値自体の最適化を行う前記
第１の発明の方法と異なる。従って，これらを組合
せ適用した場合，相乗効果により更に優れた制御性を得
ることが期待できる。尚，上記第１，第２の発明の実施
例の内，制約条件及び評価関数を用いた場合には操業状
態データ及び操作設定値のいずれをも用いて操業状態の
最適化演算を行うようにしたが，上記制約条件や評価関
数について，操業状態データ若しくは操作設定値のいず
れかを用いて操業状態の最適化演算を行うことも可能で
ある。

【００２５】また，上記第１，第２の発明の実施例で
は，評価関数を最小化又は最大化のいずれかとするよう
に操作設定値の操作量を求めたが，これらは最適な操業
状態となったときに評価関数が最小又は最大となるよう
に評価関数を作成したからであり，評価関数を変形して
この評価関数の収束値を逆転するように各操作設定値の
操作量を演算してもよい。尚，上記第１，第２の発明に
係る第１，第２のローラミル制御装置１，１′の各要素
はそれぞれ別個のハードウエアとして構成してもよい
し，又はコンピュータのソフトウエア上の各過程として
構成してもよい。上記したように，本発明（第１，第２
の発明）に係る第１，第２のローラミル制御装置１，
１′によれば，原料の被粉砕化特性の変化等によってロ
ーラミルの操業状態が変化した場合でも，熟練オペレー
タに頼ることなく又，従来のファジイ制御では困難であ
った多くの操作設定値を総合的に修正することにより上
記操業状態を常に最適な状態で自動運転することができ
る。例えば，ローラミル１０の振動を極力抑制して振動
トリップによる運転停止を引き起こすことなく，連続運
転が可能となる。また，ローラミル１０の原料処理量を
最大限引き出すことが可能で，しかもこの時必要となる
ミル動力の動力原単位の最小化を図ることができる。更
に，上記した好適な操業状態を確保した上で最適な製品
品質を得ることができる。

【００２６】

【発明の効果】第１の発明によれば，ローラミルの操業
状態に基づいて，上記ローラミルの制御因子の操作設定
値を調整することにより上記ローラミルの操業状態を制
御するローラミル制御方法において，上記操業状態デー
タを繰り返し検出し，前後に検出された操業状態データ
の変化量を，上記操業状態データの変化量とこれに対応
する上記操作設定値からの操作量との予め設定された関
係を表すミル特性モデルに適用して新たな操作設定値を
求めることを特徴とするローラミル制御方法が提供され
る。それにより，運転が比較的容易でないローラミルの
操業状態を自動的に制御することができる。更に，上記
検出された操業状態データ及び／若しくは該操業データ
に対応する操作設定値に関して予め設定された制約条件
を満たす条件下で，上記操業状態データ及び／若しくは
上記操作設定値を評価するための評価関数を最適にする
ように上記新たな操作設定値を選択することを特徴とす
るローラミル制御方法が提供される。それにより，運転
が比較的容易でないローラミルの操業状態を最適に制御
することができる。更に，上記操業状態データを繰り返
し検出し，前後に検出された操業状態データの変化量
を，上記操業状態データの変化量とこれに対応する上記
操作設定値からの操作量との予め設定された関係を表す
ミル特性モデルに適用して新たな操作設定値を求めると
ともに，上記検出された操業状態データ及び／若しくは
上記新たな操作設定値に関し予め設定された制約条件を
満たす条件下で，上記操業状態データ及び／若しくは上
記操作設定値を評価するための評価関数を最適にするよ
うに上記新たな操作設定値を選択することを特徴とする
ローラミル制御方法が提供される。この方法では，前記
２つの方法を組み合わせることによって得られる相乗効
果により，更に優れた制御性が得られる。即ち，適切な
モデルを用いることにより最適化に至るまでの大幅なス
ピードアップを図ることができる。これにより，従来の
ファジイ制御等で困難であった数多くの操作設定値を総
合的に修正することができ，ローラミルの操業状態を自
動的に且つ最適に制御することができる。

【００２７】第２の発明によれば，ローラミルの操業状
態データに基づいて上記ローラミルの制御因子の操作設
定値を調整することにより上記ローラミルの操業状態を
制御するローラミル制御方法において，上記操業状態デ
ータを繰り返し検出し，前後に検出された操業状態デー
タの変化量を，上記操業状態データの変化量とこれに対
応する上記操作設定値からの操作量との予め設定された
関係を表すミル特性モデルに適用して新たな操作設定値
を求め，該求められた新たな操作設定値により上記ロー
ラミルの操業状態を制御した時に検出される操業状態デ
ータ及び上記求められた新たな操作設定値に基づいて上
記ミル特性モデルを更新することを特徴とするローラミ
ル制御方法が提供される。従って，ローラミルの操業状
態の経時変化や原料の性状変化などに追従してミル特性
モデルが更新されるため，ローラミルの操業状態を常に
最適な状態に保つことができる。その結果，この方法に
よってもローラミルの操業状態を自動的に且つ最適に制
御できる。更に，上記検出された操業状態データ及び／
若しくは上記新たな操作設定値に関し予め設定された制
約条件を満たす条件下で，上記操業状態データ及び／若
しくは上記操作設定値を評価するための評価関数を最適
にするように上記新たな操作設定値を選択し，この場合
は上記求められた新たな操作設定値の代わりに上記選択
された新たな操作設定値を用いることにより上記ローラ
ミルの操業状態を制御した時に検出される操業状態デー
タ及び上記選択された新たな操作設定値に基づいて上記
ミル特性モデルを更新することを特徴とするローラミル
の制御方法が提供される。従って，この場合も，ローラ
ミルの操業状態の経時変化や原料の性変化などに追従し
てミル特性モデルが更新されるが，この場合は更に評価
関数による最適化との相乗効果によりローラミルの最適
な操業状態に至るまでの大幅なスピードアップをも図る
ことができる。その結果，ローラミルの操業状態を自動
的に且つ最適にしかも迅速に制御できる。更に，上記ミ
ル特性モデルを，カルマンフィルタを用いて状態推定を
行うか，又は保有データを一部更新しつつ重回帰分析を
行うことにより更新することによって，ローラミルの操
業状態の変化に応じたミル特性モデルとすることができ
る。従って，ローラミルの経時変化等があっても，常に
最適なモデルを得ることができる。以上より，本発明
（第１，第２の発明）によれば，ローラミルの操業状態
を自動的に及び／又は最適に制御しうるローラミルの制
御装置を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例に係るローラミル制御方法
を適用したローラミルを示す概略構成図。

【図２】 上記ローラミルを制御する第１のローラミル
制御装置１の概略構成を示すブロック図。

【図３】 上記ローラミルを制御する第２のローラミル
制御装置１′の概略構成を示すブロック図。

【図４】 第２のローラミル制御装置１′の論理動作例
を示すフローチャート。

【図５】 熟練オペレータによる従来のローラミルの制
御状態を示す状態説明図。

【符号の説明】

１…第１のローラミル制御装置 １′…第２のローラミル制御装置 ２…検出器群 ３…最適制御演算器 ４…主制御器 ５…シンプレックス演算器 ６…メモリ ８…モデル更新部 １０…ローラミル ｘ₁ 〜ｘ₄ …操作設定値 ｘ_j …操作設定値 α_j Δｘ_j …操作量 Δｘ₁ 〜Δｘ₄ …操作量 ｙ₁ 〜ｙ₄ …操業状態データ ｙ_j …操業状態データ Δｙ₁ 〜Δｙ₄ …変化量 Δｙ_i …変化量 Ｐ…評価関数 Ｐ₂ …評価関数

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 浜口 正記 兵庫県神戸市中央区脇浜町１丁目３番18号 株式会社神戸製鋼所神戸本社内

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ローラミルの操業状態データに基づい
   て，上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
   ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
   ミル制御方法において， 上記操業状態データを繰り返し検出し，前後に検出され
   た操業状態データの変化量を，上記操業状態データの変
   化量とこれに対応する上記操作設定値からの操作量との
   予め設定された関係を表わすミル特性モデルに適用して
   新たな操作設定値を求めることを特徴とするローラミル
   制御方法。
2. 【請求項２】 ローラミルの操業状態データに基づい
   て，上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
   ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
   ミル制御方法において， 上記操業状態データを繰り返し検出し，上記検出された
   操業状態データ及び／若しくは該操業状態データに対応
   する操作設定値に関し予め設定された制約条件を満たす
   条件下で，上記操業状態データ及び／若しくは上記操作
   設定値を評価するための評価関数を最適にするように新
   たな操作設定値を選択することを特徴とするローラミル
   制御方法。
3. 【請求項３】 ローラミルの操業状態データに基づい
   て，上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
   ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
   ミル制御方法において， 上記操業状態データを繰り返し検出し，前後に検出され
   た操業状態データの変化量を，上記操業状態データの変
   化量とこれに対応する上記操作設定値からの操作量との
   予め設定された関係を表わすミル特性モデルに適用して
   新たな操作設定値を求めるとともに， 上記検出された操業状態データ及び／若しくは上記新た
   な操作設定値に関し予め設定された制約条件を満たす条
   件下で，上記操業状態データ及び／若しくは上記操作設
   定値を評価するための評価関数を最適にするように上記
   新たな操作設定値を選択することを特徴とするローラミ
   ル制御方法。
4. 【請求項４】 ローラミルの操業状態データに基づい
   て，上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
   ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
   ミル制御方法において， 上記操業状態データを繰り返し検出し，前後に検出され
   た操業状態データの変化量を，上記操業状態データの変
   化量とこれに対応する上記操作設定値からの操作量との
   予め設定された関係を表わすミル特性モデルに適用して
   新たな操作設定値を求め， 該求められた新たな操作設定値により上記ローラミルの
   操業状態を制御した時に検出される操業状態データ及び
   上記求められた新たな操作設定値に基づいて上記ミル特
   性モデルを更新することを特徴とするローラミル制御方
   法。
5. 【請求項５】 ローラミルの操業状態データに基づい
   て，上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
   ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
   ミル制御方法において， 上記操業状態データを繰り返し検出し，前後に検出され
   た操業状態データの変化量を，上記操業状態データの変
   化量とこれに対応する上記操作設定値からの操作量との
   予め設定された関係を表わすミル特性モデルに適用して
   新たな操作設定値を求めるとともに， 上記検出された操業状態データ及び／若しくは上記新た
   な操作設定値に関し予め設定された制約条件を満たす条
   件下で，上記操業状態データ及び／若しくは上記操作設
   定値を評価するための評価関数を最適にするように上記
   新たな操作設定値を選択し， 該選択された新たな操作設定値により上記ローラミルの
   操業状態を制御した時に検出される操業状態データ及び
   上記選択された新たな操作設定値に基づいて上記ミル特
   性モデルを更新することを特徴とするローラミル制御方
   法。
6. 【請求項６】 上記ミル特性モデルの更新が，カルマン
   フィルタを用いて状態推定を行うことによりなされるこ
   とを特徴とする請求項４又は５記載のローラミル制御方
   法。
7. 【請求項７】 上記ミル特性モデルの更新が，保有デー
   タを一部更新しつつ重回帰分析を行うことによりなされ
   ることを特徴とする請求項４又は５記載のローラミル制
   御方法。