JPH0733531B2

JPH0733531B2 - 高炉々熱制御装置の支援システム

Info

Publication number: JPH0733531B2
Application number: JP10766990A
Authority: JP
Inventors: 雅昭桜井; 隆志炭竃; 太一青木
Original assignee: 日本鋼管株式会社
Priority date: 1990-04-25
Filing date: 1990-04-25
Publication date: 1995-04-12
Anticipated expiration: 2010-04-12
Also published as: JPH046207A

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。

［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
の状況の評価を行い、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62-270708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
てその総合確信度が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］この発明においては、加工データ作成手段によりデータ
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−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K
S」、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−炉熱レベルKS」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
な水準にあるかを判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−炉熱推移KS」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MF
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KS（Knowlege Source）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KS」、「センサ−炉熱レベルK
S」等のKS群からなっており、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大冷１特大冷ここで、「溶銑温度−炉熱レベルKS」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.1 ［IF部］鍋順＝１ NOT （残滓が多い） NOT （減風終了後経過時間≦180分） Si,Sの判定が「低い」［THEN部］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_MTN，やや高い〜ｆ_MTH，高いｆ
_MTEHの３種類があり、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_MTN＝ｆ_MTN（LN,MT,FHL）ｆ_MTH＝ｆ_MTH（LN,MT,FHL）ｆ_MTEH＝ｆ_MTEH（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、FHL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
_MTNが選択された場合、溶銑温度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−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KSにつ
いて説明する。

これらのKSは、それぞれのKSを使用するかどうかを決定
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ｆ_HT,f_SLから成り立っている。

ｆ_HT＝ｆ_HT（HT,FHL）ｆ_SL＝ｆ_SL（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Ｃ量SL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NO.1 ［IF部］ 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は両関数を使用する。

ルールNO.2 ［IF部］ 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［０］とする。

（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「０」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及び送風圧力−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CF値
を求め、また、センサ−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−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_１〜α_６を乗算して（例えば羽口埋込
温度の重み係数をα_１とすれば、α_１×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−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CF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が含まれており、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段階に分け各ランクごとに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＝ｆ△_MT（△MT,VFHL）と、このFM
関数と、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０００００ルールNO.1 ［IF部］（１） NOT（Si,Sの判定が「やや高い」）（２） NOT（Si,Sの判定が「高い」）（３）安定フラグがON（炉況が安定している態）［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、
「現タップの溶銑温度−前タップの溶銑温度」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−炉熱推移KSについて説明する。センサ−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。つまりｆ△_si＝ｆ△_si（△Si,VFHL）（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］ △Si＝（羽口埋込温度−60分前羽口埋込温度）として羽
口埋込温度−炉熱推移のCF値を求める。

ルールNO.2 ［IF部］残滓が多い羽口推移レベル４のCF値＞０［THEN部］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−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_１〜α_６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。

ここで、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z1z2を決定する。この
直線z1z2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
要因が考えられる。

（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（S11）、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タップ以内に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（S14）、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（S15）。

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（S16）。

そのタップの溶銑温度と目標温度とが同じか若しくは低
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（S17）。

前タップの溶銑温度が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（S18）。

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（S19），（S20）。

ステップ（S18）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（S21）。

まず、３タッ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（S43）。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。）（S44）。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。

総合確信度が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（S4
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ｋ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ｋ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（S18）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（S
22）。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。ｔ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
（S51）、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ｋ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ｋ
の重み係数を下げる」という項目に＋１ポイントする
（S54）。

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
（S56）。

ｔ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（S57）、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ックする（S58）。ここで、セン
サの重み係数のチェックとは、具体的にはステップ（S4
7），（S48）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（S19）及びス
テップ（S20）の判断後においても同様に処理されるが
（（S24）〜（S29））、ステップ（S21）〜（S23）の各
処理との関係は次のとおりである。

2-B-1 処理（S24） ;2-A-1 処理 2-B-2 処理（S25） ;2-A-2 処理 2-B-3 処理（S26） ;2-A-3 処理 2-C-1 処理（S27） ;2-A-1 処理 2-C-3 処理（S28） ;2-A-2 処理 2-C-3 処理（S29） ;2-C-3 処理第15図はステップ（S16）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（S60）〜（S63）後（（S60）〜（S63））は図示の
ように2-D-1処理（S64）〜2-F-1処理（S70）をする。こ
こで、これらの処理と第12図の各処理2-A-1〜2-A-3との
関係は次のとおりである。

2-D-1 処理（S64） ;2-D-1 処理 2-D-2 処理（S65） ;2-A-2 処理 2-D-3 処理（S66） ;2-D-3 処理 2-E-1 処理（S67） ;2-A-3 処理 2-E-2 処理（S68） ;2-A-2 処理 2-E-3 処理（S69） ;2-E-3 処理 2-F-1 処理（S70） ;2-F-1 処理 2-F-2 処理（S71） ;2-A-2 処理 2-F-3 処理（S72） ;2-A-1 処理ここで、2-D-1処理（S64）においては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＋１として2-A-3処理のステップ（51）の「ｔ
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（S66）においてはｔをｉ−１〜ｉタップ間と
して2-A-3処理と同様な処理を行う。2-E-3処理（S69）
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〜ｉ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（S31）、再びステップ（S12）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 △ △：ポイント数（２）アクション無視 △ 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」;a₁（ポイント数）「重み係数を下げる」;a₂（ポイント数）とする。各センサ毎にを求める。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、a₁−a₂が正なら△α重み
係数を上げ、a₁−a₂が負なら、△α重み係数を下げる。

△α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）。

△α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Si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Si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図はアクション量の一例を示した図、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12図は溶銑温度の
タップ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

【特許請求の範囲】

【請求項１】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。