JPH0985328A - 熱延鋼板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法 - Google Patents
熱延鋼板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法Info
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- JPH0985328A JPH0985328A JP7240099A JP24009995A JPH0985328A JP H0985328 A JPH0985328 A JP H0985328A JP 7240099 A JP7240099 A JP 7240099A JP 24009995 A JP24009995 A JP 24009995A JP H0985328 A JPH0985328 A JP H0985328A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 熱延鋼板２の搬送速度Ｖが変化すると、各制
御長ｎごとに巻取温度の誤差も微妙に変化するため、各
制御長ｎに共通の学習係数Ｃi を用いても当該誤差を完
全には吸収できず、各制御長ｎごとに適切な水冷却量Δ
Ｔｐを決定することができないなどの課題があった。 【解決手段】 熱延鋼板２の先端部が仕上出側温度計７
を通過した時点から、各制御長ｎが仕上出側温度計７を
通過するまでの経過時間ｔn あるいは距離Ｌn を計測し
て、各経過時間ｔn あるいは距離Ｌn に対応する学習係
数Ｃniを記憶手段から検索し、その検索した学習係数Ｃ
niに基づいて各制御長ｎの水冷却量ΔＴｐを演算するよ
うにしたものである。
御長ｎごとに巻取温度の誤差も微妙に変化するため、各
制御長ｎに共通の学習係数Ｃi を用いても当該誤差を完
全には吸収できず、各制御長ｎごとに適切な水冷却量Δ
Ｔｐを決定することができないなどの課題があった。 【解決手段】 熱延鋼板２の先端部が仕上出側温度計７
を通過した時点から、各制御長ｎが仕上出側温度計７を
通過するまでの経過時間ｔn あるいは距離Ｌn を計測し
て、各経過時間ｔn あるいは距離Ｌn に対応する学習係
数Ｃniを記憶手段から検索し、その検索した学習係数Ｃ
niに基づいて各制御長ｎの水冷却量ΔＴｐを演算するよ
うにしたものである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、圧延機の最終ス
タンドから出力された熱延鋼板がコイラーに巻き取られ
る前に、その熱延鋼板を所定の目標温度まで冷却する熱
延鋼板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法に
関するものである。
タンドから出力された熱延鋼板がコイラーに巻き取られ
る前に、その熱延鋼板を所定の目標温度まで冷却する熱
延鋼板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図１２は従来の熱延鋼板の巻取温度制御
装置を示す構成図であり、図において、１は仕上圧延機
の最終スタンド、２は仕上圧延機の最終スタンド１から
出力された熱延鋼板、３は熱延鋼板２を巻き取るコイラ
ー、４は熱延鋼板２の板厚ＨFを計測する板厚計、５は
仕上圧延機の最終スタンド１を駆動するモータ、６はモ
ータ５の回転速度を計測して熱延鋼板２の搬送速度Ｖ及
び加速度ａを求める演算器、７は仕上圧延機の最終スタ
ンド１から出力された熱延鋼板２の長手方向における各
箇所の仕上出側温度ＦＤＴを測定する仕上出側温度計、
８は熱延鋼板２がコイラー３に巻き取られる直前の巻取
温度ＣＴを測定する巻取温度計、９は熱延鋼板２の巻取
温度制御に関する所定の初期値を設定する初期データ入
力装置、１０は仕上出側温度計７等の各種センサの出力
や初期データ入力装置９に設定された初期値に基づいて
注水オン−オフパターン（以下、注水パターンという）
を決定する計算機、１１は熱延鋼板２に冷却水を注水す
る冷却装置を注水パターンにしたがって制御するバルブ
制御装置、１Ｕ，２Ｕ，３Ｕ・・・ＮＵは冷却装置の上
部バンク、１Ｌ，２Ｌ，３Ｌ・・・ＮＬは冷却装置の下
部バンクである。
装置を示す構成図であり、図において、１は仕上圧延機
の最終スタンド、２は仕上圧延機の最終スタンド１から
出力された熱延鋼板、３は熱延鋼板２を巻き取るコイラ
ー、４は熱延鋼板２の板厚ＨFを計測する板厚計、５は
仕上圧延機の最終スタンド１を駆動するモータ、６はモ
ータ５の回転速度を計測して熱延鋼板２の搬送速度Ｖ及
び加速度ａを求める演算器、７は仕上圧延機の最終スタ
ンド１から出力された熱延鋼板２の長手方向における各
箇所の仕上出側温度ＦＤＴを測定する仕上出側温度計、
８は熱延鋼板２がコイラー３に巻き取られる直前の巻取
温度ＣＴを測定する巻取温度計、９は熱延鋼板２の巻取
温度制御に関する所定の初期値を設定する初期データ入
力装置、１０は仕上出側温度計７等の各種センサの出力
や初期データ入力装置９に設定された初期値に基づいて
注水オン−オフパターン（以下、注水パターンという）
を決定する計算機、１１は熱延鋼板２に冷却水を注水す
る冷却装置を注水パターンにしたがって制御するバルブ
制御装置、１Ｕ，２Ｕ，３Ｕ・・・ＮＵは冷却装置の上
部バンク、１Ｌ，２Ｌ，３Ｌ・・・ＮＬは冷却装置の下
部バンクである。
【０００３】次に動作について説明する。仕上圧延機の
最終スタンド１から出力された熱延鋼板２は図示したホ
ットランテーブル上を搬送されてコイラー３に巻き取ら
れるが、コイラー３に巻き取られた熱延鋼板２の強度や
加工性等の品質を確保するためには、熱延鋼板２がコイ
ラー３に巻き取られる前に、熱延鋼板２の温度を所定の
目標巻取温度ＣＴ* まで冷却する必要がある。
最終スタンド１から出力された熱延鋼板２は図示したホ
ットランテーブル上を搬送されてコイラー３に巻き取ら
れるが、コイラー３に巻き取られた熱延鋼板２の強度や
加工性等の品質を確保するためには、熱延鋼板２がコイ
ラー３に巻き取られる前に、熱延鋼板２の温度を所定の
目標巻取温度ＣＴ* まで冷却する必要がある。
【０００４】そこで、熱延鋼板２を複数個（Ｎ個）に分
割し（例えば、分割した各部分の長さが冷却装置の各バ
ンクの長さと等しくなるように分割する。以下、分割し
た各部分を制御長という）、各制御長ごとに注水パター
ンを決定して冷却装置の各バンクを制御する。
割し（例えば、分割した各部分の長さが冷却装置の各バ
ンクの長さと等しくなるように分割する。以下、分割し
た各部分を制御長という）、各制御長ごとに注水パター
ンを決定して冷却装置の各バンクを制御する。
【０００５】具体的には、まず、仕上圧延機の最終スタ
ンド１から熱延鋼板２が出力されると、仕上出側温度計
７及び板厚計４が、熱延鋼板２の各制御長ｎ（ｎ＝１，
２，３・・・Ｎ）ごとに、それぞれ熱延鋼板２の仕上出
側温度ＦＤＴ，板厚ＨF を測定する。また、演算器６
が、熱延鋼板２の各制御長ｎが仕上出側温度計７を通過
したときの搬送速度Ｖ及び加速度ａを、モータ５の回転
速度を計測することにより求める。
ンド１から熱延鋼板２が出力されると、仕上出側温度計
７及び板厚計４が、熱延鋼板２の各制御長ｎ（ｎ＝１，
２，３・・・Ｎ）ごとに、それぞれ熱延鋼板２の仕上出
側温度ＦＤＴ，板厚ＨF を測定する。また、演算器６
が、熱延鋼板２の各制御長ｎが仕上出側温度計７を通過
したときの搬送速度Ｖ及び加速度ａを、モータ５の回転
速度を計測することにより求める。
【０００６】そして、熱延鋼板２の搬送速度Ｖ等が求ま
ると、計算機１０が、熱延鋼板２の各制御長ｎが仕上出
側温度計７を通過してから巻取温度計８に到達するまで
の所要時間ｔを下記に示すように計算する。ただし、仕
上出側温度計７から巻取温度計８までの距離Ｌは、圧延
機の設計時に決定されるので、初期値として初期データ
入力装置９から入力されている。
ると、計算機１０が、熱延鋼板２の各制御長ｎが仕上出
側温度計７を通過してから巻取温度計８に到達するまで
の所要時間ｔを下記に示すように計算する。ただし、仕
上出側温度計７から巻取温度計８までの距離Ｌは、圧延
機の設計時に決定されるので、初期値として初期データ
入力装置９から入力されている。
【０００７】
【数１】
【０００８】そして、計算機１０は、所要時間ｔを計算
すると、各制御長ｎごとに、その所要時間ｔと仕上出側
温度ＦＤＴに基づいて、下記に示すように空冷却温度降
下量ΔＴair を演算する。ただし、式（２）中の輻射率
ε，比熱ＣP 及び比重γは、圧延機の設計時に決定され
るので、初期値として初期データ入力装置９から入力さ
れている。
すると、各制御長ｎごとに、その所要時間ｔと仕上出側
温度ＦＤＴに基づいて、下記に示すように空冷却温度降
下量ΔＴair を演算する。ただし、式（２）中の輻射率
ε，比熱ＣP 及び比重γは、圧延機の設計時に決定され
るので、初期値として初期データ入力装置９から入力さ
れている。
【０００９】
【数２】
【００１０】そして、計算機１０は、空冷却温度降下量
ΔＴair を演算すると、各制御長ｎごとに、仕上出側温
度ＦＤＴから目標巻取温度ＣＴ* 及び空冷却温度降下量
ΔＴair を減算して水冷却温度降下量ΔＴwater を演算
する。 ΔＴwater ＝ＦＤＴ−ＣＴ* −ΔＴair ・・・（３）
ΔＴair を演算すると、各制御長ｎごとに、仕上出側温
度ＦＤＴから目標巻取温度ＣＴ* 及び空冷却温度降下量
ΔＴair を減算して水冷却温度降下量ΔＴwater を演算
する。 ΔＴwater ＝ＦＤＴ−ＣＴ* −ΔＴair ・・・（３）
【００１１】そして、計算機１０は、水冷却温度降下量
ΔＴwater を演算すると、各制御長ｎごとの水冷却温度
降下量ΔＴwater に、予め設定された学習係数Ｃi を乗
算して、各制御長ｎに対する水冷却量ΔＴｐを演算す
る。 ΔＴｐ＝Ｃi ・ΔＴwater ・・・（４）
ΔＴwater を演算すると、各制御長ｎごとの水冷却温度
降下量ΔＴwater に、予め設定された学習係数Ｃi を乗
算して、各制御長ｎに対する水冷却量ΔＴｐを演算す
る。 ΔＴｐ＝Ｃi ・ΔＴwater ・・・（４）
【００１２】ここで、学習係数Ｃi は、予測した水冷却
温度降下量に対する実際の水冷却温度降下量の比であ
り、各制御長ｎに共通の係数である。このように、水冷
却温度降下量ΔＴwater に学習係数Ｃi を乗算する理由
は、予測した水冷却温度降下量と実際の水冷却温度降下
量の間に誤差がある場合、次回搬送されてくる熱延鋼板
２の冷却についても同程度の誤差を生ずる可能性が高い
ので、かかる誤差を吸収する必要があるからである。例
えば、予測した水冷却温度降下量が１００℃で、実際の
水冷却温度降下量が１２０℃になった場合、２０℃の誤
差が発生しているので、その２０℃の誤差を吸収する必
要がある。従って、次回搬送されてくる熱延鋼板２の冷
却に用いる学習係数はＣi+1 ＝１２０／１００＝１．２
となり（ここでは、説明の簡単のため、今回の冷却に用
いた学習係数Ｃi は考慮していない）、次回搬送されて
くる熱延鋼板２の水冷却温度降下量を１００℃と予測し
た場合には、当該水冷却量はΔＴｐ＝１．２×１００＝
１２０℃となる。よって、予測した水冷却温度降下量が
１００℃であっても、熱延鋼板２の温度を１２０℃だけ
低下させる注水パターンを決定することになり、２０℃
の誤差を吸収することができる。
温度降下量に対する実際の水冷却温度降下量の比であ
り、各制御長ｎに共通の係数である。このように、水冷
却温度降下量ΔＴwater に学習係数Ｃi を乗算する理由
は、予測した水冷却温度降下量と実際の水冷却温度降下
量の間に誤差がある場合、次回搬送されてくる熱延鋼板
２の冷却についても同程度の誤差を生ずる可能性が高い
ので、かかる誤差を吸収する必要があるからである。例
えば、予測した水冷却温度降下量が１００℃で、実際の
水冷却温度降下量が１２０℃になった場合、２０℃の誤
差が発生しているので、その２０℃の誤差を吸収する必
要がある。従って、次回搬送されてくる熱延鋼板２の冷
却に用いる学習係数はＣi+1 ＝１２０／１００＝１．２
となり（ここでは、説明の簡単のため、今回の冷却に用
いた学習係数Ｃi は考慮していない）、次回搬送されて
くる熱延鋼板２の水冷却温度降下量を１００℃と予測し
た場合には、当該水冷却量はΔＴｐ＝１．２×１００＝
１２０℃となる。よって、予測した水冷却温度降下量が
１００℃であっても、熱延鋼板２の温度を１２０℃だけ
低下させる注水パターンを決定することになり、２０℃
の誤差を吸収することができる。
【００１３】そして、計算機１０は、各制御長ｎに対す
る水冷却量ΔＴｐを演算すると、各制御長ｎごとに、そ
の水冷却量ΔＴｐに基づいて注水パターンを決定する
（使用するバンクの数と、その使用するバンクに実装さ
れているノズルのなかで、実際に使用するノズルの本数
Ｎを決定する）。例えば、水冷却量ΔＴｐが１００℃
で、各バンクの最大冷却能力（実装しているノズルをす
べて使用したときの冷却能力）を４０℃とすると、２台
のバンクを最大冷却能力で使用することによって８０℃
の水冷却量を確保し、１台のバンクの半分のノズルを使
用することによって残り２０℃の水冷却量を確保する等
の注水パターンを決定する。なお、下記に示す式（５）
は、使用するノズルの本数を決定するための計算式であ
る。ただし、式（５）中の各バンクの実装ノズル数Ｎ
0 ，冷却バンク長Ｍ及び熱流束係数ｆは、圧延機の設計
時に決定されるので、初期値として初期データ入力装置
９から入力されている。
る水冷却量ΔＴｐを演算すると、各制御長ｎごとに、そ
の水冷却量ΔＴｐに基づいて注水パターンを決定する
（使用するバンクの数と、その使用するバンクに実装さ
れているノズルのなかで、実際に使用するノズルの本数
Ｎを決定する）。例えば、水冷却量ΔＴｐが１００℃
で、各バンクの最大冷却能力（実装しているノズルをす
べて使用したときの冷却能力）を４０℃とすると、２台
のバンクを最大冷却能力で使用することによって８０℃
の水冷却量を確保し、１台のバンクの半分のノズルを使
用することによって残り２０℃の水冷却量を確保する等
の注水パターンを決定する。なお、下記に示す式（５）
は、使用するノズルの本数を決定するための計算式であ
る。ただし、式（５）中の各バンクの実装ノズル数Ｎ
0 ，冷却バンク長Ｍ及び熱流束係数ｆは、圧延機の設計
時に決定されるので、初期値として初期データ入力装置
９から入力されている。
【００１４】
【数３】
【００１５】そして、計算機１０により注水パターンが
決定されると、バルブ制御装置１１が、その注水パター
ンにしたがって各バンクのバルブを制御し、熱延鋼板２
に冷却水を注水する。これにより、熱延鋼板２は目標巻
取温度ＣＴ* まで冷却され、コイラー３に巻き取られる
ことになるが、熱延鋼板２の巻取温度ＣＴは必ずしも目
標巻取温度ＣＴ* に一致せず誤差を伴う場合があり、今
回の冷却に用いた学習係数Ｃi をそのまま次回搬送され
てくる熱延鋼板２の冷却にも用いると、同程度の誤差を
生ずる可能性が高い。そこで、かかる誤差を吸収するた
め、今回の冷却結果に基づいて学習係数Ｃiを更新する
必要がある。
決定されると、バルブ制御装置１１が、その注水パター
ンにしたがって各バンクのバルブを制御し、熱延鋼板２
に冷却水を注水する。これにより、熱延鋼板２は目標巻
取温度ＣＴ* まで冷却され、コイラー３に巻き取られる
ことになるが、熱延鋼板２の巻取温度ＣＴは必ずしも目
標巻取温度ＣＴ* に一致せず誤差を伴う場合があり、今
回の冷却に用いた学習係数Ｃi をそのまま次回搬送され
てくる熱延鋼板２の冷却にも用いると、同程度の誤差を
生ずる可能性が高い。そこで、かかる誤差を吸収するた
め、今回の冷却結果に基づいて学習係数Ｃiを更新する
必要がある。
【００１６】以下、学習係数Ｃi の更新について説明す
る。まず、学習係数Ｃi は上述したように、熱延鋼板２
の各制御長ｎに共通の係数であるので、学習係数Ｃi の
更新に際し任意の１つの制御長に着目し（説明の便宜
上、以下、制御長ｋに着目したものとする）、制御長ｋ
に係るデータに基づいて学習係数Ｃi を更新する。具体
的には、上記の通り熱延鋼板２が冷却装置によって冷却
されると、巻取温度計８が、コイラー３に巻き取られる
直前の制御長ｋの巻取温度ＣＴを測定するとともに、計
算機１０が、実際に、制御長ｋが仕上出側温度計７を通
過してから巻取温度計８に到達するまでに要した時間の
実績値ｔres を測定する。
る。まず、学習係数Ｃi は上述したように、熱延鋼板２
の各制御長ｎに共通の係数であるので、学習係数Ｃi の
更新に際し任意の１つの制御長に着目し（説明の便宜
上、以下、制御長ｋに着目したものとする）、制御長ｋ
に係るデータに基づいて学習係数Ｃi を更新する。具体
的には、上記の通り熱延鋼板２が冷却装置によって冷却
されると、巻取温度計８が、コイラー３に巻き取られる
直前の制御長ｋの巻取温度ＣＴを測定するとともに、計
算機１０が、実際に、制御長ｋが仕上出側温度計７を通
過してから巻取温度計８に到達するまでに要した時間の
実績値ｔres を測定する。
【００１７】そして、所要時間の実績値ｔres が測定さ
れると、計算機１０が、その所要時間の実績値ｔres 等
に基づいて、制御長ｋの空冷却温度降下量の実績値ΔＴ
air- res を演算する。
れると、計算機１０が、その所要時間の実績値ｔres 等
に基づいて、制御長ｋの空冷却温度降下量の実績値ΔＴ
air- res を演算する。
【００１８】
【数４】
【００１９】そして、計算機１０は、制御長ｋの空冷却
温度降下量の実績値ΔＴair-res を演算すると、制御長
ｋの実績仕上出側温度ＦＤＴから実績巻取温度ＣＴ及び
空冷却温度降下量の実績値ΔＴair-res を減算して水冷
却温度降下量の実績値ΔＴwa ter-res を計算する。 ΔＴwater-res ＝ＦＤＴ−ＣＴ−ΔＴair-res ・・・（７）
温度降下量の実績値ΔＴair-res を演算すると、制御長
ｋの実績仕上出側温度ＦＤＴから実績巻取温度ＣＴ及び
空冷却温度降下量の実績値ΔＴair-res を減算して水冷
却温度降下量の実績値ΔＴwa ter-res を計算する。 ΔＴwater-res ＝ＦＤＴ−ＣＴ−ΔＴair-res ・・・（７）
【００２０】また、計算機１０は、バルブ制御装置１１
が制御長ｋの冷却に用いた注水パターン（使用したノズ
ルの数Ｎ）から計算上予測される制御長ｋの水冷却温度
降下量ΔＴwater-ant を計算する。
が制御長ｋの冷却に用いた注水パターン（使用したノズ
ルの数Ｎ）から計算上予測される制御長ｋの水冷却温度
降下量ΔＴwater-ant を計算する。
【００２１】
【数５】
【００２２】このようにして、制御長ｋの水冷却温度降
下量の予測値ΔＴwater-ant と実績値ΔＴwater-res を
計算すると、計算機１０は、その予測値ΔＴwater-ant
と実績値ΔＴwater-res から、次回搬送されてくる熱延
鋼板２の冷却に用いる学習係数Ｃi+1 を計算する。 Ｃi+1 ＝ΔＴwater-res ／ΔＴwater-ant ・・・（９）
下量の予測値ΔＴwater-ant と実績値ΔＴwater-res を
計算すると、計算機１０は、その予測値ΔＴwater-ant
と実績値ΔＴwater-res から、次回搬送されてくる熱延
鋼板２の冷却に用いる学習係数Ｃi+1 を計算する。 Ｃi+1 ＝ΔＴwater-res ／ΔＴwater-ant ・・・（９）
【００２３】そして、計算機１０は、式（９）から求め
た学習係数Ｃi+1 は、今回用いた学習係数Ｃi を考慮し
ていないので、今回用いた学習係数Ｃi を考慮して、学
習係数の精度を更に向上させるべく、下記に示すよう
に、適当な重み係数αを学習係数Ｃi+1 等に乗算して、
学習係数Ｃi+1 を修正する。 Ｃi+1 ←（１−α）Ｃi ＋α・Ｃi+1 ・・・（１０）
た学習係数Ｃi+1 は、今回用いた学習係数Ｃi を考慮し
ていないので、今回用いた学習係数Ｃi を考慮して、学
習係数の精度を更に向上させるべく、下記に示すよう
に、適当な重み係数αを学習係数Ｃi+1 等に乗算して、
学習係数Ｃi+1 を修正する。 Ｃi+1 ←（１−α）Ｃi ＋α・Ｃi+1 ・・・（１０）
【００２４】因に、上記した学習係数の更新のアルゴリ
ズムは、特公昭５８−４７９２４号公報に開示されてい
る。
ズムは、特公昭５８−４７９２４号公報に開示されてい
る。
【００２５】
【発明が解決しようとする課題】従来の熱延鋼板の巻取
温度制御装置は以上のように構成されているので、熱延
鋼板２が常時一定の速度で搬送される場合には比較的精
度よく巻取温度を制御できるが、コイラー３において熱
延鋼板２を巻き取る際、熱延鋼板２の先端部及び終端部
ではゆっくり巻き取る一方、中間部では高速に巻き取る
関係上、熱延鋼板２の各制御長ｎごとに、仕上出側温度
計７を通過してから巻取温度計８に到達するまでに要す
る所要時間ｔが異なる。このため、各制御長ｎごとに空
冷却温度降下量ΔＴair が異なるので、必要な水冷却量
ΔＴｐを各制御長ｎごとに計算するが、熱延鋼板２の搬
送速度Ｖ（コイラー３の巻取速度）の変化に伴って、巻
取温度の誤差が各制御長ｎごとに微妙に変化するため、
各制御長ｎに共通の学習係数Ｃi を用いても当該誤差を
完全には吸収できず、各制御長ｎごとに適切な水冷却量
ΔＴｐを決定することができないなどの課題があった。
温度制御装置は以上のように構成されているので、熱延
鋼板２が常時一定の速度で搬送される場合には比較的精
度よく巻取温度を制御できるが、コイラー３において熱
延鋼板２を巻き取る際、熱延鋼板２の先端部及び終端部
ではゆっくり巻き取る一方、中間部では高速に巻き取る
関係上、熱延鋼板２の各制御長ｎごとに、仕上出側温度
計７を通過してから巻取温度計８に到達するまでに要す
る所要時間ｔが異なる。このため、各制御長ｎごとに空
冷却温度降下量ΔＴair が異なるので、必要な水冷却量
ΔＴｐを各制御長ｎごとに計算するが、熱延鋼板２の搬
送速度Ｖ（コイラー３の巻取速度）の変化に伴って、巻
取温度の誤差が各制御長ｎごとに微妙に変化するため、
各制御長ｎに共通の学習係数Ｃi を用いても当該誤差を
完全には吸収できず、各制御長ｎごとに適切な水冷却量
ΔＴｐを決定することができないなどの課題があった。
【００２６】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、熱延鋼板の搬送速度が変化して
も、各制御長ごとに適切な水冷却量を決定できる熱延鋼
板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法を得る
ことを目的とする。
めになされたもので、熱延鋼板の搬送速度が変化して
も、各制御長ごとに適切な水冷却量を決定できる熱延鋼
板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法を得る
ことを目的とする。
【００２７】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明に係
る熱延鋼板の巻取温度制御装置は、熱延鋼板の先端部が
所定の基準点を通過した時点から、熱延鋼板の各箇所が
その基準点を通過するまでの経過時間を計測して、各経
過時間に対応する学習係数を記憶手段から参照し、各学
習係数を各箇所の水冷却温度降下量にそれぞれ乗算して
各箇所の水冷却量を演算する水冷却量演算手段を設けた
ものである。
る熱延鋼板の巻取温度制御装置は、熱延鋼板の先端部が
所定の基準点を通過した時点から、熱延鋼板の各箇所が
その基準点を通過するまでの経過時間を計測して、各経
過時間に対応する学習係数を記憶手段から参照し、各学
習係数を各箇所の水冷却温度降下量にそれぞれ乗算して
各箇所の水冷却量を演算する水冷却量演算手段を設けた
ものである。
【００２８】請求項２記載の発明に係る熱延鋼板の巻取
温度制御装置は、熱延鋼板の先端部から各箇所までの距
離を計測して、各距離に対応する学習係数を記憶手段か
ら参照し、各学習係数を各箇所の水冷却温度降下量にそ
れぞれ乗算して各箇所の水冷却量を演算する水冷却量演
算手段を設けたものである。
温度制御装置は、熱延鋼板の先端部から各箇所までの距
離を計測して、各距離に対応する学習係数を記憶手段か
ら参照し、各学習係数を各箇所の水冷却温度降下量にそ
れぞれ乗算して各箇所の水冷却量を演算する水冷却量演
算手段を設けたものである。
【００２９】請求項３記載の発明に係る熱延鋼板の巻取
温度制御装置は、各箇所の実際の水冷却温度降下量を演
算する降下量演算手段と、注水パターン決定手段により
決定された注水パターンから各箇所の水冷却温度降下量
を予測する降下量予測手段とを設け、各箇所ごとに、実
際の水冷却温度降下量を予測した水冷却温度降下量で除
算して学習係数を求めるようにしたものである。
温度制御装置は、各箇所の実際の水冷却温度降下量を演
算する降下量演算手段と、注水パターン決定手段により
決定された注水パターンから各箇所の水冷却温度降下量
を予測する降下量予測手段とを設け、各箇所ごとに、実
際の水冷却温度降下量を予測した水冷却温度降下量で除
算して学習係数を求めるようにしたものである。
【００３０】請求項４記載の発明に係る熱延鋼板の巻取
温度制御装置は、記憶手段に記憶されている学習係数を
更新する際、基準点を通過してからの経過時間または先
端部からの距離を複数の区間に分割するとともに、演算
して求めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間
の学習係数の平均値を求め、その平均値を各区間の学習
係数として更新する更新手段を設けたものである。
温度制御装置は、記憶手段に記憶されている学習係数を
更新する際、基準点を通過してからの経過時間または先
端部からの距離を複数の区間に分割するとともに、演算
して求めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間
の学習係数の平均値を求め、その平均値を各区間の学習
係数として更新する更新手段を設けたものである。
【００３１】請求項５記載の発明に係る熱延鋼板の巻取
温度制御装置は、記憶手段に記憶されている学習係数を
更新する際、基準点を通過してからの経過時間または先
端部からの距離を複数の区間に分割するとともに、演算
して求めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間
の学習係数の直線近似式を求め、その直線近似の変化パ
ターンを各区間の学習係数として更新する更新手段を設
けたものである。
温度制御装置は、記憶手段に記憶されている学習係数を
更新する際、基準点を通過してからの経過時間または先
端部からの距離を複数の区間に分割するとともに、演算
して求めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間
の学習係数の直線近似式を求め、その直線近似の変化パ
ターンを各区間の学習係数として更新する更新手段を設
けたものである。
【００３２】請求項６記載の発明に係る熱延鋼板の巻取
温度制御方法は、熱延鋼板の先端部がライン上の所定の
基準点を通過した時点から、熱延鋼板の各箇所がその基
準点を通過するまでの経過時間を計測するとともに、予
め経過時間に応じて設定された学習係数のなかから、そ
の計測した各経過時間に対応する学習係数を検索し、そ
の検索した各学習係数を各箇所の水冷却温度降下量にそ
れぞれ乗算して各箇所の水冷却量を演算するようにした
ものである。
温度制御方法は、熱延鋼板の先端部がライン上の所定の
基準点を通過した時点から、熱延鋼板の各箇所がその基
準点を通過するまでの経過時間を計測するとともに、予
め経過時間に応じて設定された学習係数のなかから、そ
の計測した各経過時間に対応する学習係数を検索し、そ
の検索した各学習係数を各箇所の水冷却温度降下量にそ
れぞれ乗算して各箇所の水冷却量を演算するようにした
ものである。
【００３３】請求項７記載の発明に係る熱延鋼板の巻取
温度制御方法は、熱延鋼板の先端部から各箇所までの距
離を計測するとともに、予め距離に応じて設定された学
習係数のなかから、その計測した各距離に対応する学習
係数を検索し、その検索した各学習係数を各箇所の水冷
却温度降下量にそれぞれ乗算して各箇所の水冷却量を演
算するようにしたものである。
温度制御方法は、熱延鋼板の先端部から各箇所までの距
離を計測するとともに、予め距離に応じて設定された学
習係数のなかから、その計測した各距離に対応する学習
係数を検索し、その検索した各学習係数を各箇所の水冷
却温度降下量にそれぞれ乗算して各箇所の水冷却量を演
算するようにしたものである。
【００３４】請求項８記載の発明に係る熱延鋼板の巻取
温度制御方法は、各箇所の実際の水冷却温度降下量を演
算する一方、注水パターンから各箇所の水冷却温度降下
量を予測し、各箇所ごとに実際の水冷却温度降下量を予
測した水冷却温度降下量で除算して学習係数を求めるよ
うにしたものである。
温度制御方法は、各箇所の実際の水冷却温度降下量を演
算する一方、注水パターンから各箇所の水冷却温度降下
量を予測し、各箇所ごとに実際の水冷却温度降下量を予
測した水冷却温度降下量で除算して学習係数を求めるよ
うにしたものである。
【００３５】請求項９記載の発明に係る熱延鋼板の巻取
温度制御方法は、予め設定されている学習係数を更新す
る際、基準点を通過してからの経過時間または先端部か
らの距離を複数の区間に分割するとともに、演算して求
めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間の学習
係数の平均値を求め、その平均値を各区間の学習係数と
して更新するようにしたものである。
温度制御方法は、予め設定されている学習係数を更新す
る際、基準点を通過してからの経過時間または先端部か
らの距離を複数の区間に分割するとともに、演算して求
めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間の学習
係数の平均値を求め、その平均値を各区間の学習係数と
して更新するようにしたものである。
【００３６】請求項１０記載の発明に係る熱延鋼板の巻
取温度制御方法は、予め設定されている学習係数を更新
する際、基準点を通過してからの経過時間または先端部
からの距離を複数の区間に分割するとともに、演算して
求めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間の学
習係数の直線近似式を求め、その直線近似の変化パター
ンを各区間の学習係数として更新するようにしたもので
ある。
取温度制御方法は、予め設定されている学習係数を更新
する際、基準点を通過してからの経過時間または先端部
からの距離を複数の区間に分割するとともに、演算して
求めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間の学
習係数の直線近似式を求め、その直線近似の変化パター
ンを各区間の学習係数として更新するようにしたもので
ある。
【００３７】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による熱
延鋼板の巻取温度制御装置を示す構成図であり、図にお
いて、１は仕上圧延機の最終スタンド、２は仕上圧延機
の最終スタンド１から出力された熱延鋼板、３は熱延鋼
板２を巻き取るコイラー、４は熱延鋼板２の板厚ＨF を
計測する板厚計、５は仕上圧延機の最終スタンド１を駆
動するモータ、６はモータ５の回転速度を計測して熱延
鋼板２の搬送速度Ｖ及び加速度ａを求める演算器（測定
手段）、７は仕上圧延機の最終スタンド１から出力され
た熱延鋼板２の長手方向における各箇所（制御長ｎ）の
仕上出側温度ＦＤＴを測定する仕上出側温度計（測定手
段）、８は熱延鋼板２がコイラー３に巻き取られる直前
の巻取温度ＣＴを測定する巻取温度計（実測手段）、９
は熱延鋼板２の巻取温度制御に関する所定の初期値を設
定する初期データ入力装置、２０は仕上出側温度計７等
の各種センサの出力や初期データ入力装置９に設定され
た初期値に基づいて注水パターンを決定する計算機、１
１は熱延鋼板２に冷却水を注水する冷却装置を注水パタ
ーンにしたがって制御するバルブ制御装置（制御手
段）、１Ｕ，２Ｕ，３Ｕ・・・ＮＵは冷却装置の上部バ
ンク、１Ｌ，２Ｌ，３Ｌ・・・ＮＬは冷却装置の下部バ
ンクである。
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による熱
延鋼板の巻取温度制御装置を示す構成図であり、図にお
いて、１は仕上圧延機の最終スタンド、２は仕上圧延機
の最終スタンド１から出力された熱延鋼板、３は熱延鋼
板２を巻き取るコイラー、４は熱延鋼板２の板厚ＨF を
計測する板厚計、５は仕上圧延機の最終スタンド１を駆
動するモータ、６はモータ５の回転速度を計測して熱延
鋼板２の搬送速度Ｖ及び加速度ａを求める演算器（測定
手段）、７は仕上圧延機の最終スタンド１から出力され
た熱延鋼板２の長手方向における各箇所（制御長ｎ）の
仕上出側温度ＦＤＴを測定する仕上出側温度計（測定手
段）、８は熱延鋼板２がコイラー３に巻き取られる直前
の巻取温度ＣＴを測定する巻取温度計（実測手段）、９
は熱延鋼板２の巻取温度制御に関する所定の初期値を設
定する初期データ入力装置、２０は仕上出側温度計７等
の各種センサの出力や初期データ入力装置９に設定され
た初期値に基づいて注水パターンを決定する計算機、１
１は熱延鋼板２に冷却水を注水する冷却装置を注水パタ
ーンにしたがって制御するバルブ制御装置（制御手
段）、１Ｕ，２Ｕ，３Ｕ・・・ＮＵは冷却装置の上部バ
ンク、１Ｌ，２Ｌ，３Ｌ・・・ＮＬは冷却装置の下部バ
ンクである。
【００３８】また、図２は実施の形態１における計算機
２０の詳細な構成を示す構成図であり、図において、２
１は仕上出側温度計７により測定された仕上出側温度Ｆ
ＤＴ及び演算器６により演算された搬送速度Ｖに基づい
て各制御長ｎの空冷却温度降下量ΔＴair を推定すると
ともに、その仕上出側温度ＦＤＴ，空冷却温度降下量Δ
Ｔair 及び目標巻取温度ＣＴ* から各制御長ｎの水冷却
温度降下量ΔＴwaterを推定する推定手段、２２は熱延
鋼板２の先端部が仕上出側温度計７（ライン上の所定の
基準点）を通過してからの経過時間ｔn に応じて設定さ
れた学習係数Ｃniを記憶する記憶手段である。
２０の詳細な構成を示す構成図であり、図において、２
１は仕上出側温度計７により測定された仕上出側温度Ｆ
ＤＴ及び演算器６により演算された搬送速度Ｖに基づい
て各制御長ｎの空冷却温度降下量ΔＴair を推定すると
ともに、その仕上出側温度ＦＤＴ，空冷却温度降下量Δ
Ｔair 及び目標巻取温度ＣＴ* から各制御長ｎの水冷却
温度降下量ΔＴwaterを推定する推定手段、２２は熱延
鋼板２の先端部が仕上出側温度計７（ライン上の所定の
基準点）を通過してからの経過時間ｔn に応じて設定さ
れた学習係数Ｃniを記憶する記憶手段である。
【００３９】２３は熱延鋼板２の先端部が仕上出側温度
計７を通過した時点から、各制御長ｎが仕上出側温度計
７を通過するまでの経過時間ｔn を計測して、各経過時
間ｔn に対応する学習係数Ｃniを記憶手段２２から参照
し、各学習係数Ｃniを各制御長ｎの水冷却温度降下量Δ
Ｔwater にそれぞれ乗算して各制御長ｎの水冷却量ΔＴ
ｐを演算する水冷却量演算手段、２４は水冷却量演算手
段２３により演算された各制御長ｎの水冷却量ΔＴｐ及
び演算器６により演算された各制御長ｎの搬送速度Ｖか
ら注水パターンを決定する注水パターン決定手段であ
る。
計７を通過した時点から、各制御長ｎが仕上出側温度計
７を通過するまでの経過時間ｔn を計測して、各経過時
間ｔn に対応する学習係数Ｃniを記憶手段２２から参照
し、各学習係数Ｃniを各制御長ｎの水冷却温度降下量Δ
Ｔwater にそれぞれ乗算して各制御長ｎの水冷却量ΔＴ
ｐを演算する水冷却量演算手段、２４は水冷却量演算手
段２３により演算された各制御長ｎの水冷却量ΔＴｐ及
び演算器６により演算された各制御長ｎの搬送速度Ｖか
ら注水パターンを決定する注水パターン決定手段であ
る。
【００４０】２５は各制御長ｎごとに仕上出側温度計７
により仕上出側温度ＦＤＴが計測されてから巻取温度計
８が巻取温度を計測するまでの所要時間ｔres を実測す
る実測手段、２６は各制御長ｎの仕上出側温度ＦＤＴ及
び所要時間の実績値ｔres に基づいて上記各制御長ｎの
空冷却温度降下量の実績値ΔＴair-res を演算するとと
もに、上記各制御長ｎの仕上出側温度ＦＤＴ，空冷却温
度降下量ΔＴair-res及び巻取温度ＣＴから各制御長ｎ
の水冷却温度降下量の実績値ΔＴwater-res を演算する
降下量演算手段、２７は注水パターン決定手段２４によ
り決定された注水パターンから各制御長ｎの水冷却温度
降下量ΔＴwater-ant を予測する降下量予測手段、２８
は各制御長ｎごとに水冷却温度降下量の実績値ΔＴ
air-res を水冷却温度降下量の予測値ΔＴwater-ant で
除算して学習係数Ｃniを求め、記憶手段２２に記憶され
ている学習係数Ｃniを更新する更新手段である。因に、
図３は熱延鋼板の巻取温度制御装置が冷却装置を制御す
るアルゴリズムを示すフローチャートであり、図４は熱
延鋼板の巻取温度制御装置が学習係数を更新するアルゴ
リズムを示すフローチャートである。
により仕上出側温度ＦＤＴが計測されてから巻取温度計
８が巻取温度を計測するまでの所要時間ｔres を実測す
る実測手段、２６は各制御長ｎの仕上出側温度ＦＤＴ及
び所要時間の実績値ｔres に基づいて上記各制御長ｎの
空冷却温度降下量の実績値ΔＴair-res を演算するとと
もに、上記各制御長ｎの仕上出側温度ＦＤＴ，空冷却温
度降下量ΔＴair-res及び巻取温度ＣＴから各制御長ｎ
の水冷却温度降下量の実績値ΔＴwater-res を演算する
降下量演算手段、２７は注水パターン決定手段２４によ
り決定された注水パターンから各制御長ｎの水冷却温度
降下量ΔＴwater-ant を予測する降下量予測手段、２８
は各制御長ｎごとに水冷却温度降下量の実績値ΔＴ
air-res を水冷却温度降下量の予測値ΔＴwater-ant で
除算して学習係数Ｃniを求め、記憶手段２２に記憶され
ている学習係数Ｃniを更新する更新手段である。因に、
図３は熱延鋼板の巻取温度制御装置が冷却装置を制御す
るアルゴリズムを示すフローチャートであり、図４は熱
延鋼板の巻取温度制御装置が学習係数を更新するアルゴ
リズムを示すフローチャートである。
【００４１】次に動作について説明する。仕上圧延機の
最終スタンド１から出力された熱延鋼板２は図示したホ
ットランテーブル上を搬送されてコイラー３に巻き取ら
れるが、コイラー３に巻き取られた熱延鋼板２の強度や
加工性等の品質を確保するためには、熱延鋼板２がコイ
ラー３に巻き取られる前に、熱延鋼板２の温度を所定の
目標巻取温度ＣＴ* まで冷却する必要がある。
最終スタンド１から出力された熱延鋼板２は図示したホ
ットランテーブル上を搬送されてコイラー３に巻き取ら
れるが、コイラー３に巻き取られた熱延鋼板２の強度や
加工性等の品質を確保するためには、熱延鋼板２がコイ
ラー３に巻き取られる前に、熱延鋼板２の温度を所定の
目標巻取温度ＣＴ* まで冷却する必要がある。
【００４２】そこで、熱延鋼板２を複数個（Ｎ個）に分
割し（例えば、分割した各部分の長さが冷却装置の各バ
ンクの長さと等しくなるように分割する。以下、分割し
た各部分を制御長という）、各制御長ｎごとに注水パタ
ーンを決定して冷却装置の各バンクを制御する。
割し（例えば、分割した各部分の長さが冷却装置の各バ
ンクの長さと等しくなるように分割する。以下、分割し
た各部分を制御長という）、各制御長ｎごとに注水パタ
ーンを決定して冷却装置の各バンクを制御する。
【００４３】具体的には、まず、仕上圧延機の最終スタ
ンド１から熱延鋼板２が出力されると、各制御長ｎごと
に仕上出側温度計７及び板厚計４が、それぞれ熱延鋼板
２の仕上出側温度ＦＤＴ，板厚ＨF を測定する（ステッ
プＳＴ１）。また、演算器６が、熱延鋼板２の各制御長
ｎが仕上出側温度計７を通過したときの搬送速度Ｖ及び
加速度ａを、モータ５の回転速度を計測することにより
求める（ステップＳＴ２）。
ンド１から熱延鋼板２が出力されると、各制御長ｎごと
に仕上出側温度計７及び板厚計４が、それぞれ熱延鋼板
２の仕上出側温度ＦＤＴ，板厚ＨF を測定する（ステッ
プＳＴ１）。また、演算器６が、熱延鋼板２の各制御長
ｎが仕上出側温度計７を通過したときの搬送速度Ｖ及び
加速度ａを、モータ５の回転速度を計測することにより
求める（ステップＳＴ２）。
【００４４】そして、熱延鋼板２の搬送速度Ｖ等が求ま
ると、計算機２０の推定手段２１が、熱延鋼板２の各制
御長ｎが仕上出側温度計７を通過してから巻取温度計８
に到達するまでの所要時間ｔを下記に示すように計算す
る（ステップＳＴ３）。ただし、仕上出側温度計７から
巻取温度計８までの距離Ｌは、圧延機の設計時に決定さ
れるので、初期値として初期データ入力装置９から入力
されている。
ると、計算機２０の推定手段２１が、熱延鋼板２の各制
御長ｎが仕上出側温度計７を通過してから巻取温度計８
に到達するまでの所要時間ｔを下記に示すように計算す
る（ステップＳＴ３）。ただし、仕上出側温度計７から
巻取温度計８までの距離Ｌは、圧延機の設計時に決定さ
れるので、初期値として初期データ入力装置９から入力
されている。
【００４５】
【数６】
【００４６】そして、計算機２０の推定手段２１は、所
要時間ｔを計算すると、各制御長ｎごとに、その所要時
間ｔと仕上出側温度ＦＤＴに基づいて下記に示す演算を
行い、空冷却温度降下量ΔＴair を推定する（ステップ
ＳＴ４）。ただし、式（１２）中の輻射率ε，比熱ＣP
及び比重γは、圧延機の設計時に決定されるので、初期
値として初期データ入力装置９から入力されている。
要時間ｔを計算すると、各制御長ｎごとに、その所要時
間ｔと仕上出側温度ＦＤＴに基づいて下記に示す演算を
行い、空冷却温度降下量ΔＴair を推定する（ステップ
ＳＴ４）。ただし、式（１２）中の輻射率ε，比熱ＣP
及び比重γは、圧延機の設計時に決定されるので、初期
値として初期データ入力装置９から入力されている。
【００４７】
【数７】
【００４８】そして、計算機２０の推定手段２１は、空
冷却温度降下量ΔＴair を推定すると、各制御長ｎごと
に、仕上出側温度ＦＤＴから目標巻取温度ＣＴ* 及び空
冷却温度降下量ΔＴair を減算して水冷却温度降下量Δ
Ｔwater を推定する（ステップＳＴ４）。 ΔＴwater ＝ＦＤＴ−ＣＴ* −ΔＴair ・・・（１３）
冷却温度降下量ΔＴair を推定すると、各制御長ｎごと
に、仕上出側温度ＦＤＴから目標巻取温度ＣＴ* 及び空
冷却温度降下量ΔＴair を減算して水冷却温度降下量Δ
Ｔwater を推定する（ステップＳＴ４）。 ΔＴwater ＝ＦＤＴ−ＣＴ* −ΔＴair ・・・（１３）
【００４９】そして、水冷却温度降下量ΔＴwater が推
定されると、計算機２０の水冷却量演算手段２３が、熱
延鋼板２の先端部が仕上出側温度計７を通過した時点か
ら、各制御長ｎが仕上出側温度計７を通過するまでの経
過時間ｔn を計測する（ステップＳＴ５）。そして、各
制御長ｎの経過時間ｔn を計測すると、図５に示すよう
に、経過時間ｔn に対応する学習係数Ｃniが記憶手段２
２に記憶されているので、各制御長ｎの経過時間ｔn に
対応する学習係数Ｃniを記憶手段２２から検索する（ス
テップＳＴ６）。因に、図５は経過時間ｔn がｔ0 であ
る場合、学習係数ＣniとしてＣ0iの値を取得することを
示している。
定されると、計算機２０の水冷却量演算手段２３が、熱
延鋼板２の先端部が仕上出側温度計７を通過した時点か
ら、各制御長ｎが仕上出側温度計７を通過するまでの経
過時間ｔn を計測する（ステップＳＴ５）。そして、各
制御長ｎの経過時間ｔn を計測すると、図５に示すよう
に、経過時間ｔn に対応する学習係数Ｃniが記憶手段２
２に記憶されているので、各制御長ｎの経過時間ｔn に
対応する学習係数Ｃniを記憶手段２２から検索する（ス
テップＳＴ６）。因に、図５は経過時間ｔn がｔ0 であ
る場合、学習係数ＣniとしてＣ0iの値を取得することを
示している。
【００５０】そして、計算機２０の水冷却量演算手段２
３は、各制御長ｎごとの水冷却温度降下量ΔＴwater
に、検索した各学習係数Ｃniを乗算して、各制御長ｎに
対する水冷却量ΔＴｐを演算する（ステップＳＴ７）。 ΔＴｐ＝Ｃni・ΔＴwater ・・・（１４）
３は、各制御長ｎごとの水冷却温度降下量ΔＴwater
に、検索した各学習係数Ｃniを乗算して、各制御長ｎに
対する水冷却量ΔＴｐを演算する（ステップＳＴ７）。 ΔＴｐ＝Ｃni・ΔＴwater ・・・（１４）
【００５１】ここで、学習係数Ｃniは、予測した水冷却
温度降下量に対する実際の水冷却温度降下量の比であ
り、経過時間ｔn に対応する係数である。このように、
水冷却温度降下量ΔＴwater に学習係数Ｃniを乗算する
理由は、予測した水冷却温度降下量と実際の水冷却温度
降下量の間に誤差がある場合、次回搬送されてくる熱延
鋼板２の冷却についても同程度の誤差を生ずる可能性が
高いので、かかる誤差を吸収する必要があるからであ
る。例えば、予測した水冷却温度降下量が１００℃で、
実際の水冷却温度降下量が１２０℃になった場合、２０
℃の誤差が発生しているので、その２０℃の誤差を吸収
する必要がある。従って、詳細は後述するが、次回搬送
されてくる熱延鋼板２の冷却に用いる学習係数はＣ
n(i+1)＝１２０／１００＝１．２となり（ここでは、説
明の簡単のため、今回の冷却に用いた学習係数Ｃniは考
慮していない）、次回搬送されてくる熱延鋼板２の水冷
却温度降下量を１００℃と予測した場合には、当該水冷
却量はΔＴｐ＝１．２×１００＝１２０℃となる。よっ
て、予測した水冷却温度降下量が１００℃であっても、
熱延鋼板２の温度を１２０℃だけ低下させる注水パター
ンを決定することになり、２０℃の誤差を吸収すること
ができる。
温度降下量に対する実際の水冷却温度降下量の比であ
り、経過時間ｔn に対応する係数である。このように、
水冷却温度降下量ΔＴwater に学習係数Ｃniを乗算する
理由は、予測した水冷却温度降下量と実際の水冷却温度
降下量の間に誤差がある場合、次回搬送されてくる熱延
鋼板２の冷却についても同程度の誤差を生ずる可能性が
高いので、かかる誤差を吸収する必要があるからであ
る。例えば、予測した水冷却温度降下量が１００℃で、
実際の水冷却温度降下量が１２０℃になった場合、２０
℃の誤差が発生しているので、その２０℃の誤差を吸収
する必要がある。従って、詳細は後述するが、次回搬送
されてくる熱延鋼板２の冷却に用いる学習係数はＣ
n(i+1)＝１２０／１００＝１．２となり（ここでは、説
明の簡単のため、今回の冷却に用いた学習係数Ｃniは考
慮していない）、次回搬送されてくる熱延鋼板２の水冷
却温度降下量を１００℃と予測した場合には、当該水冷
却量はΔＴｐ＝１．２×１００＝１２０℃となる。よっ
て、予測した水冷却温度降下量が１００℃であっても、
熱延鋼板２の温度を１２０℃だけ低下させる注水パター
ンを決定することになり、２０℃の誤差を吸収すること
ができる。
【００５２】そして、計算機２０の注水パターン決定手
段２４は、各制御長ｎに対する水冷却量ΔＴｐが演算さ
れると、各制御長ｎごとに、その水冷却量ΔＴｐに基づ
いて注水パターンを決定する（使用するバンクの数と、
その使用するバンクに実装されているノズルのなかで、
実際に使用するノズルの本数Ｎを決定する）。例えば、
水冷却量ΔＴｐが１００℃で、各バンクの最大冷却能力
（実装しているノズルをすべて使用したときの冷却能
力）を４０℃とすると、２台のバンクを最大冷却能力で
使用することによって８０℃の水冷却量を確保し、１台
のバンクの半分のノズルを使用することによって残り２
０℃の水冷却量を確保する等の注水パターンを決定する
（ステップＳＴ８）。なお、下記に示す式（１５）は、
使用するノズルの本数を決定するための計算式である。
ただし、式（１５）中の各バンクの実装ノズル数Ｎ0 ，
冷却バンク長Ｍ及び熱流束係数ｆは、圧延機の設計時に
決定されるので、初期値として初期データ入力装置９か
ら入力されている。
段２４は、各制御長ｎに対する水冷却量ΔＴｐが演算さ
れると、各制御長ｎごとに、その水冷却量ΔＴｐに基づ
いて注水パターンを決定する（使用するバンクの数と、
その使用するバンクに実装されているノズルのなかで、
実際に使用するノズルの本数Ｎを決定する）。例えば、
水冷却量ΔＴｐが１００℃で、各バンクの最大冷却能力
（実装しているノズルをすべて使用したときの冷却能
力）を４０℃とすると、２台のバンクを最大冷却能力で
使用することによって８０℃の水冷却量を確保し、１台
のバンクの半分のノズルを使用することによって残り２
０℃の水冷却量を確保する等の注水パターンを決定する
（ステップＳＴ８）。なお、下記に示す式（１５）は、
使用するノズルの本数を決定するための計算式である。
ただし、式（１５）中の各バンクの実装ノズル数Ｎ0 ，
冷却バンク長Ｍ及び熱流束係数ｆは、圧延機の設計時に
決定されるので、初期値として初期データ入力装置９か
ら入力されている。
【００５３】
【数８】
【００５４】そして、計算機１０の注水パターン決定手
段２４により注水パターンが決定されると、バルブ制御
装置１１が、その注水パターンにしたがって各バンクの
バルブを制御し、熱延鋼板２に冷却水を注水する（ステ
ップＳＴ９）。これにより、熱延鋼板２は目標巻取温度
ＣＴ* まで冷却され、コイラー３に巻き取られることに
なるが、熱延鋼板２の巻取温度ＣＴは必ずしも目標巻取
温度ＣＴ* に一致せず誤差を伴う場合があり、今回の冷
却に用いた学習係数Ｃniをそのまま次回搬送されてくる
熱延鋼板２の冷却にも用いると、同程度の誤差を生ずる
可能性が高い。そこで、かかる誤差を吸収するため、今
回の冷却結果に基づいて学習係数Ｃniを更新する必要が
ある。
段２４により注水パターンが決定されると、バルブ制御
装置１１が、その注水パターンにしたがって各バンクの
バルブを制御し、熱延鋼板２に冷却水を注水する（ステ
ップＳＴ９）。これにより、熱延鋼板２は目標巻取温度
ＣＴ* まで冷却され、コイラー３に巻き取られることに
なるが、熱延鋼板２の巻取温度ＣＴは必ずしも目標巻取
温度ＣＴ* に一致せず誤差を伴う場合があり、今回の冷
却に用いた学習係数Ｃniをそのまま次回搬送されてくる
熱延鋼板２の冷却にも用いると、同程度の誤差を生ずる
可能性が高い。そこで、かかる誤差を吸収するため、今
回の冷却結果に基づいて学習係数Ｃniを更新する必要が
ある。
【００５５】以下、学習係数Ｃniの更新について説明す
る。まず、上記の通り熱延鋼板２が冷却装置によって冷
却されると、巻取温度計８が、コイラー３に巻き取られ
る直前の各制御長ｎの巻取温度ＣＴを測定するととも
に、計算機２０の実測手段２５が、実際に、各制御長ｎ
が仕上出側温度計７を通過してから巻取温度計８に到達
するまでに要した時間の実績値ｔres を測定する（ステ
ップＳＴ１１）。
る。まず、上記の通り熱延鋼板２が冷却装置によって冷
却されると、巻取温度計８が、コイラー３に巻き取られ
る直前の各制御長ｎの巻取温度ＣＴを測定するととも
に、計算機２０の実測手段２５が、実際に、各制御長ｎ
が仕上出側温度計７を通過してから巻取温度計８に到達
するまでに要した時間の実績値ｔres を測定する（ステ
ップＳＴ１１）。
【００５６】そして、所要時間の実績値ｔres が測定さ
れると、計算機２０の降下量演算手段２６が、その所要
時間の実績値ｔres 等に基づいて、各制御長ｎの空冷却
温度降下量の実績値ΔＴair-res を演算する（ステップ
ＳＴ１２）。
れると、計算機２０の降下量演算手段２６が、その所要
時間の実績値ｔres 等に基づいて、各制御長ｎの空冷却
温度降下量の実績値ΔＴair-res を演算する（ステップ
ＳＴ１２）。
【００５７】
【数９】
【００５８】そして、計算機２０の降下量演算手段２６
は、各制御長ｎの空冷却温度降下量の実績値ΔＴ
air-res を演算すると、各制御長ｎの実績仕上出側温度
ＦＤＴから実績巻取温度ＣＴ及び空冷却温度降下量の実
績値ΔＴair-res を減算して水冷却温度降下量の実績値
ΔＴwater-res を演算する（ステップＳＴ１２）。 ΔＴwater-res ＝ＦＤＴ−ＣＴ−ΔＴair-res ・・・（１７）
は、各制御長ｎの空冷却温度降下量の実績値ΔＴ
air-res を演算すると、各制御長ｎの実績仕上出側温度
ＦＤＴから実績巻取温度ＣＴ及び空冷却温度降下量の実
績値ΔＴair-res を減算して水冷却温度降下量の実績値
ΔＴwater-res を演算する（ステップＳＴ１２）。 ΔＴwater-res ＝ＦＤＴ−ＣＴ−ΔＴair-res ・・・（１７）
【００５９】また、計算機２０の降下量予測手段２７
は、各制御長ｎごとに、バルブ制御装置１１が冷却に用
いた注水パターン（使用したノズルの数Ｎ）から計算上
予測される水冷却温度降下量ΔＴwater-ant を計算する
（ステップＳＴ１３）。
は、各制御長ｎごとに、バルブ制御装置１１が冷却に用
いた注水パターン（使用したノズルの数Ｎ）から計算上
予測される水冷却温度降下量ΔＴwater-ant を計算する
（ステップＳＴ１３）。
【００６０】
【数１０】
【００６１】このようにして、各制御長ｎの水冷却温度
降下量の予測値ΔＴwater-ant と実績値ΔＴwater-res
が計算されると、計算機２０の更新手段２８が、その予
測値ΔＴwater-ant と実績値ΔＴwater-res から、次回
搬送されてくる熱延鋼板２の冷却に用いる学習係数Ｃ
n(i+1)を計算する（ステップＳＴ１４）。 Ｃn(i+1)＝ΔＴwater-res ／ΔＴwater-ant ・・・（１９）
降下量の予測値ΔＴwater-ant と実績値ΔＴwater-res
が計算されると、計算機２０の更新手段２８が、その予
測値ΔＴwater-ant と実績値ΔＴwater-res から、次回
搬送されてくる熱延鋼板２の冷却に用いる学習係数Ｃ
n(i+1)を計算する（ステップＳＴ１４）。 Ｃn(i+1)＝ΔＴwater-res ／ΔＴwater-ant ・・・（１９）
【００６２】そして、計算機２０の更新手段２８は、式
（１９）から求めた学習係数Ｃn(i+ 1)は、今回用いた学
習係数Ｃniを考慮していないので、今回用いた学習係数
Ｃniを考慮して、学習係数の精度を更に向上させるべ
く、下記に示すように、適当な重み係数αを学習係数Ｃ
n(i+1)等に乗算して、学習係数Ｃn(i+1)を修正する。 Ｃn(i+1)←（１−α）Ｃni＋α・Ｃn(i+1) ・・・（２０）
（１９）から求めた学習係数Ｃn(i+ 1)は、今回用いた学
習係数Ｃniを考慮していないので、今回用いた学習係数
Ｃniを考慮して、学習係数の精度を更に向上させるべ
く、下記に示すように、適当な重み係数αを学習係数Ｃ
n(i+1)等に乗算して、学習係数Ｃn(i+1)を修正する。 Ｃn(i+1)←（１−α）Ｃni＋α・Ｃn(i+1) ・・・（２０）
【００６３】そして、計算機２０の更新手段２８は、学
習係数Ｃn(i+1)を修正すると、各制御長ｎが仕上出側温
度計７を通過してからの経過時間ｔn を図５に示すよう
に複数の区間に分割し（図５の場合、７つの区間に分割
している）、各制御長ｎごとに求めた学習係数Ｃn(i+1)
を対応する区間に振り分けて各区間の学習係数の平均値
を求める（ステップＳＴ１５）。例えば、区間１が０秒
から１０秒である場合において、０秒から１０秒の間に
制御長１から制御長３までが仕上出側温度計７を通過し
た場合には、少なくとも次の３つの学習係数Ｃ1(i+1)，
Ｃ2(i+1)，Ｃ3(i+1)が区間１に属するので（ただし、各
制御長ｎにおいて複数個（ｄ個）の学習係数を求めるよ
うにしている場合には、３×ｄ個の学習係数が区間１に
属することになる。なお、各制御長ｎごとに、求める学
習係数の数が異なる場合もある）、少なくともその３つ
の学習係数Ｃn(i+1)の平均値を求める。
習係数Ｃn(i+1)を修正すると、各制御長ｎが仕上出側温
度計７を通過してからの経過時間ｔn を図５に示すよう
に複数の区間に分割し（図５の場合、７つの区間に分割
している）、各制御長ｎごとに求めた学習係数Ｃn(i+1)
を対応する区間に振り分けて各区間の学習係数の平均値
を求める（ステップＳＴ１５）。例えば、区間１が０秒
から１０秒である場合において、０秒から１０秒の間に
制御長１から制御長３までが仕上出側温度計７を通過し
た場合には、少なくとも次の３つの学習係数Ｃ1(i+1)，
Ｃ2(i+1)，Ｃ3(i+1)が区間１に属するので（ただし、各
制御長ｎにおいて複数個（ｄ個）の学習係数を求めるよ
うにしている場合には、３×ｄ個の学習係数が区間１に
属することになる。なお、各制御長ｎごとに、求める学
習係数の数が異なる場合もある）、少なくともその３つ
の学習係数Ｃn(i+1)の平均値を求める。
【００６４】そして、計算機２０の更新手段２８は、各
区間ごとに、当該区間に属する学習係数Ｃn(i+1)の平均
値を求めると、その平均値を各区間の学習係数として更
新し（ステップＳＴ１６）、一連の処理を終了する。
区間ごとに、当該区間に属する学習係数Ｃn(i+1)の平均
値を求めると、その平均値を各区間の学習係数として更
新し（ステップＳＴ１６）、一連の処理を終了する。
【００６５】以上より、この実施の形態１によれば、熱
延鋼板２の先端部が仕上出側温度計７を通過した時点か
ら、熱延鋼板２の各制御長ｎがその仕上出側温度計７を
通過するまでの経過時間ｔn を計測して、各経過時間ｔ
n に対応する学習係数Ｃniを記憶手段２２から参照し、
各学習係数Ｃniから各制御長ｎの水冷却量ΔＴｐを演算
するようにしたので、熱延鋼板２の搬送速度Ｖが変化し
ても、各制御長ｎごとに適切な水冷却量ΔＴｐを決定す
ることができ、その結果、冷却後の巻取温度を目標の巻
取温度に対して、極めて精度よく一致させることができ
る。つまり、コイラー３の巻取速度が熱延鋼板２の先端
部と中間部と終端部とでは異なるため、熱延鋼板２の各
部に生じる誤差も異なるが、その巻取速度の変化パター
ンは、搬送される各熱延鋼板２ごとに大きく変わるもの
ではなくほぼ一定であるので、熱延鋼板２の各部に対応
する学習係数Ｃniを用いると、即ち、各経過時間ｔn に
対応する学習係数Ｃniを用いると、その巻取速度の変化
パターンに適用した学習制御が可能になり、そのため熱
延鋼板２の搬送速度Ｖ（コイラー３の巻取速度）が変化
しても、各制御長ｎごとに適切な水冷却量ΔＴｐを決定
することができる。
延鋼板２の先端部が仕上出側温度計７を通過した時点か
ら、熱延鋼板２の各制御長ｎがその仕上出側温度計７を
通過するまでの経過時間ｔn を計測して、各経過時間ｔ
n に対応する学習係数Ｃniを記憶手段２２から参照し、
各学習係数Ｃniから各制御長ｎの水冷却量ΔＴｐを演算
するようにしたので、熱延鋼板２の搬送速度Ｖが変化し
ても、各制御長ｎごとに適切な水冷却量ΔＴｐを決定す
ることができ、その結果、冷却後の巻取温度を目標の巻
取温度に対して、極めて精度よく一致させることができ
る。つまり、コイラー３の巻取速度が熱延鋼板２の先端
部と中間部と終端部とでは異なるため、熱延鋼板２の各
部に生じる誤差も異なるが、その巻取速度の変化パター
ンは、搬送される各熱延鋼板２ごとに大きく変わるもの
ではなくほぼ一定であるので、熱延鋼板２の各部に対応
する学習係数Ｃniを用いると、即ち、各経過時間ｔn に
対応する学習係数Ｃniを用いると、その巻取速度の変化
パターンに適用した学習制御が可能になり、そのため熱
延鋼板２の搬送速度Ｖ（コイラー３の巻取速度）が変化
しても、各制御長ｎごとに適切な水冷却量ΔＴｐを決定
することができる。
【００６６】また、実施の形態１によれば、各制御長ｎ
ごとに、実際の水冷却温度降下量ΔＴwater-res を予測
した水冷却温度降下量ΔＴwater-ant で除算して学習係
数Ｃn(i+1)を求めるようにしたので、次回搬送されてく
る熱延鋼板２の冷却に用いる学習係数Ｃn(i+1)を経過時
間ｔn に対応するように更新することができ、次回搬送
されてくる熱延鋼板２の冷却においても、各制御長ｎご
とに適切な水冷却量ΔＴｐを決定することができる。
ごとに、実際の水冷却温度降下量ΔＴwater-res を予測
した水冷却温度降下量ΔＴwater-ant で除算して学習係
数Ｃn(i+1)を求めるようにしたので、次回搬送されてく
る熱延鋼板２の冷却に用いる学習係数Ｃn(i+1)を経過時
間ｔn に対応するように更新することができ、次回搬送
されてくる熱延鋼板２の冷却においても、各制御長ｎご
とに適切な水冷却量ΔＴｐを決定することができる。
【００６７】さらに、実施の形態１によれば、求めた学
習係数Ｃn(i+1)を対応する区間に振り分けて各区間の学
習係数Ｃn(i+1)の平均値を求め、その平均値を各区間の
学習係数として更新するようにしたので、求める学習係
数Ｃn(i+1)の数が少なくても、経過時間ｔn に対応する
学習係数を維持することができる。
習係数Ｃn(i+1)を対応する区間に振り分けて各区間の学
習係数Ｃn(i+1)の平均値を求め、その平均値を各区間の
学習係数として更新するようにしたので、求める学習係
数Ｃn(i+1)の数が少なくても、経過時間ｔn に対応する
学習係数を維持することができる。
【００６８】実施の形態２．図６は実施の形態２におけ
る計算機２０の詳細な構成を示す構成図であり、図にお
いて、３１は熱延鋼板２の先端部からの距離Ｌn に応じ
て設定された学習係数Ｃniを記憶する記憶手段、３２は
熱延鋼板２の先端部から各制御長ｎまでの距離Ｌn を計
測して、各距離Ｌn に対応する学習係数Ｃniを記憶手段
３１から参照し、各学習係数Ｃniを各制御長ｎの水冷却
温度降下量ΔＴwater にそれぞれ乗算して各制御長ｎの
水冷却量ΔＴｐを演算する水冷却量演算手段である。因
に、図７は熱延鋼板の巻取温度制御装置が冷却装置を制
御するアルゴリズムを示すフローチャートである。
る計算機２０の詳細な構成を示す構成図であり、図にお
いて、３１は熱延鋼板２の先端部からの距離Ｌn に応じ
て設定された学習係数Ｃniを記憶する記憶手段、３２は
熱延鋼板２の先端部から各制御長ｎまでの距離Ｌn を計
測して、各距離Ｌn に対応する学習係数Ｃniを記憶手段
３１から参照し、各学習係数Ｃniを各制御長ｎの水冷却
温度降下量ΔＴwater にそれぞれ乗算して各制御長ｎの
水冷却量ΔＴｐを演算する水冷却量演算手段である。因
に、図７は熱延鋼板の巻取温度制御装置が冷却装置を制
御するアルゴリズムを示すフローチャートである。
【００６９】次に動作について説明する。記憶手段３１
及び水冷却量演算手段３２以外は、上記実施の形態１と
同様であるため、記憶手段３１及び水冷却量演算手段３
２についてのみ説明する。上記実施の形態１と同様にし
て、計算機２０の推定手段２１により水冷却温度降下量
ΔＴwater が推定されると、計算機２０の水冷却量演算
手段３２が、熱延鋼板２の先端部から各制御長ｎまでの
距離Ｌn を計測する（ステップＳＴ２１）。具体的に
は、制御長ｎごとの注水パターンの決定に際して、熱延
鋼板２を複数個に分割するとき、各制御長ｎの長さを認
識し得るので、各制御長ｎの長さに基づいて熱延鋼板２
の先端部から各制御長ｎまでの距離Ｌn を演算する。
及び水冷却量演算手段３２以外は、上記実施の形態１と
同様であるため、記憶手段３１及び水冷却量演算手段３
２についてのみ説明する。上記実施の形態１と同様にし
て、計算機２０の推定手段２１により水冷却温度降下量
ΔＴwater が推定されると、計算機２０の水冷却量演算
手段３２が、熱延鋼板２の先端部から各制御長ｎまでの
距離Ｌn を計測する（ステップＳＴ２１）。具体的に
は、制御長ｎごとの注水パターンの決定に際して、熱延
鋼板２を複数個に分割するとき、各制御長ｎの長さを認
識し得るので、各制御長ｎの長さに基づいて熱延鋼板２
の先端部から各制御長ｎまでの距離Ｌn を演算する。
【００７０】そして、計算機２０の水冷却量演算手段３
２は、各制御長ｎまでの距離Ｌn を計測すると、図８に
示すように、距離Ｌn に対応する学習係数Ｃniが記憶手
段３１に記憶されているので、各制御長ｎの距離Ｌn に
対応する学習係数Ｃniを記憶手段３１から検索する（ス
テップＳＴ２２）。因に、図８は距離Ｌn がＬ0 である
場合、学習係数ＣniとしてＣ0iの値を取得することを示
している。
２は、各制御長ｎまでの距離Ｌn を計測すると、図８に
示すように、距離Ｌn に対応する学習係数Ｃniが記憶手
段３１に記憶されているので、各制御長ｎの距離Ｌn に
対応する学習係数Ｃniを記憶手段３１から検索する（ス
テップＳＴ２２）。因に、図８は距離Ｌn がＬ0 である
場合、学習係数ＣniとしてＣ0iの値を取得することを示
している。
【００７１】そして、計算機２０の水冷却量演算手段３
２は、各制御長ｎごとの水冷却温度降下量ΔＴwater
に、検索した各学習係数Ｃniを乗算して、各制御長ｎに
対する水冷却量ΔＴｐを演算する（ステップＳＴ２
３）。 ΔＴｐ＝Ｃni・ΔＴwater ・・・（２１）
２は、各制御長ｎごとの水冷却温度降下量ΔＴwater
に、検索した各学習係数Ｃniを乗算して、各制御長ｎに
対する水冷却量ΔＴｐを演算する（ステップＳＴ２
３）。 ΔＴｐ＝Ｃni・ΔＴwater ・・・（２１）
【００７２】以下の処理は、上記実施の形態１と同様で
あるため説明を省略する。ただし、この実施の形態２で
は、距離Ｌn に対応する学習係数Ｃniを記憶手段３１に
記憶させているので、学習係数を更新する際、経過時間
ｔn の代わりに距離Ｌn を複数の区間に分割し（図８の
場合、７つの区間に分割している）、各制御長ｎごとに
求めた学習係数Ｃn(i+1)を対応する区間に振り分けて各
区間の学習係数の平均値を求めるようにする（図４のス
テップＳＴ１５）。
あるため説明を省略する。ただし、この実施の形態２で
は、距離Ｌn に対応する学習係数Ｃniを記憶手段３１に
記憶させているので、学習係数を更新する際、経過時間
ｔn の代わりに距離Ｌn を複数の区間に分割し（図８の
場合、７つの区間に分割している）、各制御長ｎごとに
求めた学習係数Ｃn(i+1)を対応する区間に振り分けて各
区間の学習係数の平均値を求めるようにする（図４のス
テップＳＴ１５）。
【００７３】以上より、この実施の形態２によれば、熱
延鋼板２の先端部から、熱延鋼板２の各制御長ｎまでの
距離Ｌn を計測して、各距離Ｌn に対応する学習係数Ｃ
niを記憶手段３１から参照し、各学習係数Ｃniから各制
御長ｎの水冷却量ΔＴｐを演算するようにしたので、熱
延鋼板２の搬送速度Ｖが変化しても、各制御長ｎごとに
適切な水冷却量ΔＴｐを決定することができ、その結
果、冷却後の巻取温度を目標の巻取温度に対して、極め
て精度よく一致させることができる。つまり、コイラー
３の巻取速度が熱延鋼板２の先端部と中間部と終端部と
では異なるため、熱延鋼板２の各部に生じる誤差も異な
るが、その巻取速度の変化パターンは、搬送される各熱
延鋼板２ごとに大きく変わるものではなくほぼ一定であ
るので、熱延鋼板２の各部に対応する学習係数Ｃniを用
いると、即ち、各距離Ｌn に対応する学習係数Ｃniを用
いると、その巻取速度の変化パターンに適用した学習制
御が可能になり、そのため熱延鋼板２の搬送速度Ｖ（コ
イラー３の巻取速度）が変化しても、各制御長ｎごとに
適切な水冷却量ΔＴｐを決定することができる。
延鋼板２の先端部から、熱延鋼板２の各制御長ｎまでの
距離Ｌn を計測して、各距離Ｌn に対応する学習係数Ｃ
niを記憶手段３１から参照し、各学習係数Ｃniから各制
御長ｎの水冷却量ΔＴｐを演算するようにしたので、熱
延鋼板２の搬送速度Ｖが変化しても、各制御長ｎごとに
適切な水冷却量ΔＴｐを決定することができ、その結
果、冷却後の巻取温度を目標の巻取温度に対して、極め
て精度よく一致させることができる。つまり、コイラー
３の巻取速度が熱延鋼板２の先端部と中間部と終端部と
では異なるため、熱延鋼板２の各部に生じる誤差も異な
るが、その巻取速度の変化パターンは、搬送される各熱
延鋼板２ごとに大きく変わるものではなくほぼ一定であ
るので、熱延鋼板２の各部に対応する学習係数Ｃniを用
いると、即ち、各距離Ｌn に対応する学習係数Ｃniを用
いると、その巻取速度の変化パターンに適用した学習制
御が可能になり、そのため熱延鋼板２の搬送速度Ｖ（コ
イラー３の巻取速度）が変化しても、各制御長ｎごとに
適切な水冷却量ΔＴｐを決定することができる。
【００７４】実施の形態３．上記実施の形態１，２で
は、学習係数を更新する際、各区間ごとに学習係数の平
均値を求め、その平均値を各区間の学習係数として更新
するものについて示したが、各区間ごとに学習係数の直
線近似式を求め、その直線近似の変化パターンを各区間
の学習係数として更新するようにしてもよい。
は、学習係数を更新する際、各区間ごとに学習係数の平
均値を求め、その平均値を各区間の学習係数として更新
するものについて示したが、各区間ごとに学習係数の直
線近似式を求め、その直線近似の変化パターンを各区間
の学習係数として更新するようにしてもよい。
【００７５】まず、説明の便宜上、図９に示すように、
各区間ごとに、Ｓ個の学習係数が求まっているとする。
この場合、各点間の直線近似式は下記に示すように記述
することができる（下記の式では、ｔj を用いたが、Ｌ
j を用いてもよい）。 Ｃj ＝ａ・ｔj ＋ｂ ・・・（２２） ただし、Ｃj ：当該区間に属する学習係数 ｔj ：経過時間 Ｌj ：距離 ａ，ｂ：未知数
各区間ごとに、Ｓ個の学習係数が求まっているとする。
この場合、各点間の直線近似式は下記に示すように記述
することができる（下記の式では、ｔj を用いたが、Ｌ
j を用いてもよい）。 Ｃj ＝ａ・ｔj ＋ｂ ・・・（２２） ただし、Ｃj ：当該区間に属する学習係数 ｔj ：経過時間 Ｌj ：距離 ａ，ｂ：未知数
【００７６】従って、未知数ａ，ｂが求まれば、上記直
線近似式を特定することができるが、未知数ａ，ｂに対
してそれぞれＳ個の式が存在し、２元の連立方程式では
未知数ａ，ｂを求めることができないので、回帰計算を
用いて未知数ａ，ｂを決定する。即ち、Ｓ個の式を最小
自乗法によって誤差の２乗和を最小にするように未知数
ａ，ｂを決定する。具体的には、下記に示す式が最小と
なるａ，ｂを求める。
線近似式を特定することができるが、未知数ａ，ｂに対
してそれぞれＳ個の式が存在し、２元の連立方程式では
未知数ａ，ｂを求めることができないので、回帰計算を
用いて未知数ａ，ｂを決定する。即ち、Ｓ個の式を最小
自乗法によって誤差の２乗和を最小にするように未知数
ａ，ｂを決定する。具体的には、下記に示す式が最小と
なるａ，ｂを求める。
【００７７】
【数１１】
【００７８】そして、式（２３）から下記に示すよう
に、各区間ごとに未知数ａ，ｂを求めると、そのａ，ｂ
の値を式（２２）に代入して、経過時間ｔj （または距
離Ｌj）に対応する学習係数Ｃj を求め、その学習係数
Ｃj を次回搬送されてくる熱延鋼板２の冷却に用いる学
習係数として更新する（図１０及び図１１を参照）。
に、各区間ごとに未知数ａ，ｂを求めると、そのａ，ｂ
の値を式（２２）に代入して、経過時間ｔj （または距
離Ｌj）に対応する学習係数Ｃj を求め、その学習係数
Ｃj を次回搬送されてくる熱延鋼板２の冷却に用いる学
習係数として更新する（図１０及び図１１を参照）。
【００７９】
【数１２】
【００８０】以上より、この実施の形態３によれば、各
区間ごとに学習係数Ｃj の直線近似式を求め、その直線
近似の変化パターンを各区間の学習係数として更新する
ようにしたので、隣接する区間にわたって学習係数を連
続的に変化させることができ、そのため、上記実施の形
態１，２のように学習係数をステップ状に変化させる場
合よりも、搬送速度Ｖの変化パターンに適した学習制御
が可能になり、更に精度の高い巻取温度制御を行うこと
ができる。
区間ごとに学習係数Ｃj の直線近似式を求め、その直線
近似の変化パターンを各区間の学習係数として更新する
ようにしたので、隣接する区間にわたって学習係数を連
続的に変化させることができ、そのため、上記実施の形
態１，２のように学習係数をステップ状に変化させる場
合よりも、搬送速度Ｖの変化パターンに適した学習制御
が可能になり、更に精度の高い巻取温度制御を行うこと
ができる。
【００８１】
【発明の効果】以上のように、請求項１の発明によれ
ば、熱延鋼板の先端部が所定の基準点を通過した時点か
ら、熱延鋼板の各箇所がその基準点を通過するまでの経
過時間を計測して、各経過時間に対応する学習係数を記
憶手段から参照し、各学習係数を各箇所の水冷却温度降
下量にそれぞれ乗算して各箇所の水冷却量を演算する水
冷却量演算手段を設けるように構成したので、熱延鋼板
の搬送速度が変化しても、各箇所ごとに適切な水冷却量
を決定することができ、その結果、冷却後の巻取温度を
目標の巻取温度に対して、極めて精度よく一致させるこ
とができる効果がある。
ば、熱延鋼板の先端部が所定の基準点を通過した時点か
ら、熱延鋼板の各箇所がその基準点を通過するまでの経
過時間を計測して、各経過時間に対応する学習係数を記
憶手段から参照し、各学習係数を各箇所の水冷却温度降
下量にそれぞれ乗算して各箇所の水冷却量を演算する水
冷却量演算手段を設けるように構成したので、熱延鋼板
の搬送速度が変化しても、各箇所ごとに適切な水冷却量
を決定することができ、その結果、冷却後の巻取温度を
目標の巻取温度に対して、極めて精度よく一致させるこ
とができる効果がある。
【００８２】請求項２の発明によれば、熱延鋼板の先端
部から各箇所までの距離を計測して、各距離に対応する
学習係数を記憶手段から参照し、各学習係数を各箇所の
水冷却温度降下量にそれぞれ乗算して各箇所の水冷却量
を演算する水冷却量演算手段を設けるように構成したの
で、熱延鋼板の搬送速度が変化しても、各箇所ごとに適
切な水冷却量を決定することができ、その結果、冷却後
の巻取温度を目標の巻取温度に対して、極めて精度よく
一致させることができる効果がある。
部から各箇所までの距離を計測して、各距離に対応する
学習係数を記憶手段から参照し、各学習係数を各箇所の
水冷却温度降下量にそれぞれ乗算して各箇所の水冷却量
を演算する水冷却量演算手段を設けるように構成したの
で、熱延鋼板の搬送速度が変化しても、各箇所ごとに適
切な水冷却量を決定することができ、その結果、冷却後
の巻取温度を目標の巻取温度に対して、極めて精度よく
一致させることができる効果がある。
【００８３】請求項３の発明によれば、各箇所の実際の
水冷却温度降下量を演算する降下量演算手段と、注水パ
ターン決定手段により決定された注水パターンから各箇
所の水冷却温度降下量を予測する降下量予測手段とを設
け、各箇所ごとに、実際の水冷却温度降下量を予測した
水冷却温度降下量で除算して学習係数を求めるように構
成したので、次回搬送されてくる熱延鋼板の冷却に用い
る学習係数を今回の冷却結果に基づいて更新することが
でき、そのため次回搬送されてくる熱延鋼板の冷却にお
いても、各箇所ごとに適切な水冷却量を決定することが
できる効果がある。
水冷却温度降下量を演算する降下量演算手段と、注水パ
ターン決定手段により決定された注水パターンから各箇
所の水冷却温度降下量を予測する降下量予測手段とを設
け、各箇所ごとに、実際の水冷却温度降下量を予測した
水冷却温度降下量で除算して学習係数を求めるように構
成したので、次回搬送されてくる熱延鋼板の冷却に用い
る学習係数を今回の冷却結果に基づいて更新することが
でき、そのため次回搬送されてくる熱延鋼板の冷却にお
いても、各箇所ごとに適切な水冷却量を決定することが
できる効果がある。
【００８４】請求項４の発明によれば、記憶手段に記憶
されている学習係数を更新する際、基準点を通過してか
らの経過時間または先端部からの距離を複数の区間に分
割するとともに、演算して求めた学習係数を対応する区
間に振り分けて各区間の学習係数の平均値を求め、その
平均値を各区間の学習係数として更新する更新手段を設
けるように構成したので、演算して求めた学習係数の数
が少なくても、搬送速度の変化パターンに適した学習係
数を維持できる効果がある。
されている学習係数を更新する際、基準点を通過してか
らの経過時間または先端部からの距離を複数の区間に分
割するとともに、演算して求めた学習係数を対応する区
間に振り分けて各区間の学習係数の平均値を求め、その
平均値を各区間の学習係数として更新する更新手段を設
けるように構成したので、演算して求めた学習係数の数
が少なくても、搬送速度の変化パターンに適した学習係
数を維持できる効果がある。
【００８５】請求項５の発明によれば、記憶手段に記憶
されている学習係数を更新する際、基準点を通過してか
らの経過時間または先端部からの距離を複数の区間に分
割するとともに、演算して求めた学習係数を対応する区
間に振り分けて各区間の学習係数の直線近似式を求め、
その直線近似の変化パターンを各区間の学習係数として
更新する更新手段を設けるように構成したので、隣接す
る区間にわたって学習係数を連続的に変化させることが
でき、そのため、学習係数をステップ状に変化させる場
合よりも、搬送速度の変化パターンに適した学習制御が
可能になり、更に精度の高い巻取温度制御を行うことが
できる効果がある。
されている学習係数を更新する際、基準点を通過してか
らの経過時間または先端部からの距離を複数の区間に分
割するとともに、演算して求めた学習係数を対応する区
間に振り分けて各区間の学習係数の直線近似式を求め、
その直線近似の変化パターンを各区間の学習係数として
更新する更新手段を設けるように構成したので、隣接す
る区間にわたって学習係数を連続的に変化させることが
でき、そのため、学習係数をステップ状に変化させる場
合よりも、搬送速度の変化パターンに適した学習制御が
可能になり、更に精度の高い巻取温度制御を行うことが
できる効果がある。
【００８６】請求項６の発明によれば、熱延鋼板の先端
部がライン上の所定の基準点を通過した時点から、熱延
鋼板の各箇所がその基準点を通過するまでの経過時間を
計測するとともに、予め経過時間に応じて設定された学
習係数のなかから、その計測した各経過時間に対応する
学習係数を検索し、その検索した各学習係数を各箇所の
水冷却温度降下量にそれぞれ乗算して各箇所の水冷却量
を演算するように構成したので、熱延鋼板の搬送速度が
変化しても、各箇所ごとに適切な水冷却量を決定するこ
とができ、その結果、冷却後の巻取温度を目標の巻取温
度に対して、極めて精度よく一致させることができる効
果がある。
部がライン上の所定の基準点を通過した時点から、熱延
鋼板の各箇所がその基準点を通過するまでの経過時間を
計測するとともに、予め経過時間に応じて設定された学
習係数のなかから、その計測した各経過時間に対応する
学習係数を検索し、その検索した各学習係数を各箇所の
水冷却温度降下量にそれぞれ乗算して各箇所の水冷却量
を演算するように構成したので、熱延鋼板の搬送速度が
変化しても、各箇所ごとに適切な水冷却量を決定するこ
とができ、その結果、冷却後の巻取温度を目標の巻取温
度に対して、極めて精度よく一致させることができる効
果がある。
【００８７】請求項７の発明によれば、熱延鋼板の先端
部から各箇所までの距離を計測するとともに、予め距離
に応じて設定された学習係数のなかから、その計測した
各距離に対応する学習係数を検索し、その検索した各学
習係数を各箇所の水冷却温度降下量にそれぞれ乗算して
各箇所の水冷却量を演算するように構成したので、熱延
鋼板の搬送速度が変化しても、各箇所ごとに適切な水冷
却量を決定することができ、その結果、冷却後の巻取温
度を目標の巻取温度に対して、極めて精度よく一致させ
ることができる効果がある。
部から各箇所までの距離を計測するとともに、予め距離
に応じて設定された学習係数のなかから、その計測した
各距離に対応する学習係数を検索し、その検索した各学
習係数を各箇所の水冷却温度降下量にそれぞれ乗算して
各箇所の水冷却量を演算するように構成したので、熱延
鋼板の搬送速度が変化しても、各箇所ごとに適切な水冷
却量を決定することができ、その結果、冷却後の巻取温
度を目標の巻取温度に対して、極めて精度よく一致させ
ることができる効果がある。
【００８８】請求項８の発明によれば、各箇所の実際の
水冷却温度降下量を演算する一方、注水パターンから各
箇所の水冷却温度降下量を予測し、各箇所ごとに実際の
水冷却温度降下量を予測した水冷却温度降下量で除算し
て学習係数を求めるように構成したので、次回搬送され
てくる熱延鋼板の冷却に用いる学習係数を今回の冷却結
果に基づいて更新することができ、そのため次回搬送さ
れてくる熱延鋼板の冷却においても、各箇所ごとに適切
な水冷却量を決定することができる効果がある。
水冷却温度降下量を演算する一方、注水パターンから各
箇所の水冷却温度降下量を予測し、各箇所ごとに実際の
水冷却温度降下量を予測した水冷却温度降下量で除算し
て学習係数を求めるように構成したので、次回搬送され
てくる熱延鋼板の冷却に用いる学習係数を今回の冷却結
果に基づいて更新することができ、そのため次回搬送さ
れてくる熱延鋼板の冷却においても、各箇所ごとに適切
な水冷却量を決定することができる効果がある。
【００８９】請求項９の発明によれば、予め設定されて
いる学習係数を更新する際、基準点を通過してからの経
過時間または先端部からの距離を複数の区間に分割する
とともに、演算して求めた学習係数を対応する区間に振
り分けて各区間の学習係数の平均値を求め、その平均値
を各区間の学習係数として更新するように構成したの
で、演算して求めた学習係数の数が少なくても、搬送速
度の変化パターンに適した学習係数を維持できる効果が
ある。
いる学習係数を更新する際、基準点を通過してからの経
過時間または先端部からの距離を複数の区間に分割する
とともに、演算して求めた学習係数を対応する区間に振
り分けて各区間の学習係数の平均値を求め、その平均値
を各区間の学習係数として更新するように構成したの
で、演算して求めた学習係数の数が少なくても、搬送速
度の変化パターンに適した学習係数を維持できる効果が
ある。
【００９０】請求項１０の発明によれば、予め設定され
ている学習係数を更新する際、基準点を通過してからの
経過時間または先端部からの距離を複数の区間に分割す
るとともに、演算して求めた学習係数を対応する区間に
振り分けて各区間の学習係数の直線近似式を求め、その
直線近似の変化パターンを各区間の学習係数として更新
するように構成したので、隣接する区間にわたって学習
係数を連続的に変化させることができ、そのため、学習
係数をステップ状に変化させる場合よりも、搬送速度の
変化パターンに適した学習制御が可能になり、更に精度
の高い巻取温度制御を行うことができる効果がある。
ている学習係数を更新する際、基準点を通過してからの
経過時間または先端部からの距離を複数の区間に分割す
るとともに、演算して求めた学習係数を対応する区間に
振り分けて各区間の学習係数の直線近似式を求め、その
直線近似の変化パターンを各区間の学習係数として更新
するように構成したので、隣接する区間にわたって学習
係数を連続的に変化させることができ、そのため、学習
係数をステップ状に変化させる場合よりも、搬送速度の
変化パターンに適した学習制御が可能になり、更に精度
の高い巻取温度制御を行うことができる効果がある。
【図１】 この発明の実施の形態１による熱延鋼板の巻
取温度制御装置を示す構成図である。
取温度制御装置を示す構成図である。
【図２】 実施の形態１における計算機の詳細な構成を
示す構成図である。
示す構成図である。
【図３】 熱延鋼板の巻取温度制御装置が冷却装置を制
御するアルゴリズムを示すフローチャートである。
御するアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】 熱延鋼板の巻取温度制御装置が学習係数を更
新するアルゴリズムを示すフローチャートである。
新するアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図５】 経過時間に対応する学習係数を示すグラフ図
である。
である。
【図６】 実施の形態２における計算機の詳細な構成を
示す構成図である。
示す構成図である。
【図７】 熱延鋼板の巻取温度制御装置が冷却装置を制
御するアルゴリズムを示すフローチャートである。
御するアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図８】 距離に対応する学習係数を示すグラフ図であ
る。
る。
【図９】 各点間の直線近似式を説明するグラフ図であ
る。
る。
【図１０】 経過時間に対応する学習係数を示すグラフ
図である。
図である。
【図１１】 距離に対応する学習係数を示すグラフ図で
ある。
ある。
【図１２】 従来の熱延鋼板の巻取温度制御装置を示す
構成図である。
構成図である。
１ 最終スタンド、２ 熱延鋼板、６ 演算器（測定手
段）、７ 仕上出側温度計（測定手段）、８ 巻取温度
計（実測手段）、１１ バルブ制御装置（制御手段）、
２１ 推定手段、２２，３１ 記憶手段、２３，３２
水冷却量演算手段、２４ 注水パターン決定手段、２５
実測手段、２６ 降下量演算手段、２７ 降下量予測
手段、２８ 更新手段。
段）、７ 仕上出側温度計（測定手段）、８ 巻取温度
計（実測手段）、１１ バルブ制御装置（制御手段）、
２１ 推定手段、２２，３１ 記憶手段、２３，３２
水冷却量演算手段、２４ 注水パターン決定手段、２５
実測手段、２６ 降下量演算手段、２７ 降下量予測
手段、２８ 更新手段。
Claims (10)
- 【請求項１】 圧延機の最終スタンドから出力された熱
延鋼板の長手方向における各箇所の仕上出側温度及び搬
送速度を測定する測定手段と、上記測定手段により測定
された仕上出側温度及び搬送速度に基づいて上記各箇所
の空冷却温度降下量を推定するとともに、その仕上出側
温度，空冷却温度降下量及び目標巻取温度から上記各箇
所の水冷却温度降下量を推定する推定手段と、上記熱延
鋼板の先端部がライン上の所定の基準点を通過してから
の経過時間に応じて設定された学習係数を記憶する記憶
手段と、上記熱延鋼板の先端部が上記基準点を通過した
時点から、上記各箇所が上記基準点を通過するまでの経
過時間を計測して、各経過時間に対応する学習係数を上
記記憶手段から参照し、各学習係数を上記各箇所の水冷
却温度降下量にそれぞれ乗算して上記各箇所の水冷却量
を演算する水冷却量演算手段と、上記水冷却量演算手段
により演算された各箇所の水冷却量及び上記測定手段に
より測定された各箇所の搬送速度から注水パターンを決
定する注水パターン決定手段と、上記熱延鋼板に冷却水
を注水する冷却装置を上記注水パターンにしたがって制
御する制御手段とを備えた熱延鋼板の巻取温度制御装
置。 - 【請求項２】 圧延機の最終スタンドから出力された熱
延鋼板の長手方向における各箇所の仕上出側温度及び搬
送速度を測定する測定手段と、上記測定手段により測定
された仕上出側温度及び搬送速度に基づいて上記各箇所
の空冷却温度降下量を推定するとともに、その仕上出側
温度，空冷却温度降下量及び目標巻取温度から上記各箇
所の水冷却温度降下量を推定する推定手段と、上記熱延
鋼板の先端部からの距離に応じて設定された学習係数を
記憶する記憶手段と、上記熱延鋼板の先端部から各箇所
までの距離を計測して、各距離に対応する学習係数を上
記記憶手段から参照し、各学習係数を上記各箇所の水冷
却温度降下量にそれぞれ乗算して上記各箇所の水冷却量
を演算する水冷却量演算手段と、上記水冷却量演算手段
により演算された各箇所の水冷却量及び上記測定手段に
より測定された各箇所の搬送速度から注水パターンを決
定する注水パターン決定手段と、上記熱延鋼板に冷却水
を注水する冷却装置を上記注水パターンにしたがって制
御する制御手段とを備えた熱延鋼板の巻取温度制御装
置。 - 【請求項３】 上記冷却装置により冷却水を注水された
後の上記各箇所の巻取温度を計測するとともに、上記各
箇所ごとに上記測定手段により仕上出側温度が計測され
てからその巻取温度を計測するまでの所要時間を実測す
る実測手段と、上記各箇所の仕上出側温度及び所要時間
に基づいて上記各箇所の空冷却温度降下量を演算すると
ともに、上記各箇所の仕上出側温度，空冷却温度降下量
及び巻取温度から各箇所の水冷却温度降下量を演算する
降下量演算手段と、上記注水パターン決定手段により決
定された注水パターンから上記各箇所の水冷却温度降下
量を予測する降下量予測手段と、上記各箇所ごとに上記
降下量演算手段により演算された水冷却温度降下量を上
記降下量予測手段により予測された水冷却温度降下量で
除算して学習係数を求め、上記記憶手段に記憶されてい
る学習係数を更新する更新手段とを設けたことを特徴と
する請求項１または請求項２記載の熱延鋼板の巻取温度
制御装置。 - 【請求項４】 上記更新手段は、上記記憶手段に記憶さ
れている学習係数を更新する際、上記基準点を通過して
からの経過時間または上記先端部からの距離を複数の区
間に分割するとともに、上記求めた学習係数を対応する
区間に振り分けて各区間の学習係数の平均値を求め、そ
の平均値を各区間の学習係数として更新することを特徴
とする請求項３記載の熱延鋼板の巻取温度制御装置。 - 【請求項５】 上記更新手段は、上記記憶手段に記憶さ
れている学習係数を更新する際、上記基準点を通過して
からの経過時間または上記先端部からの距離を複数の区
間に分割するとともに、上記求めた学習係数を対応する
区間に振り分けて各区間の学習係数の直線近似式を求
め、その直線近似の変化パターンを各区間の学習係数と
して更新することを特徴とする請求項３記載の熱延鋼板
の巻取温度制御装置。 - 【請求項６】 圧延機の最終スタンドから出力された熱
延鋼板の長手方向における各箇所の仕上出側温度及び搬
送速度を測定し、その仕上出側温度及び搬送速度に基づ
いて上記各箇所の空冷却温度降下量を推定するととも
に、その仕上出側温度，空冷却温度降下量及び目標巻取
温度から上記各箇所の水冷却温度降下量を推定する一
方、上記熱延鋼板の先端部がライン上の所定の基準点を
通過した時点から、上記各箇所が上記基準点を通過する
までの経過時間を計測して、上記経過時間に応じて予め
設定された学習係数のなかから、上記計測した各経過時
間に対応する学習係数を検索したのち、その検索した各
学習係数を上記各箇所の水冷却温度降下量にそれぞれ乗
算して上記各箇所の水冷却量を演算するとともに、上記
各箇所の水冷却量及び搬送速度から注水パターンを決定
し、上記熱延鋼板に冷却水を注水する冷却装置を上記注
水パターンにしたがって制御する熱延鋼板の巻取温度制
御方法。 - 【請求項７】 圧延機の最終スタンドから出力された熱
延鋼板の長手方向における各箇所の仕上出側温度及び搬
送速度を測定し、その仕上出側温度及び搬送速度に基づ
いて上記各箇所の空冷却温度降下量を推定するととも
に、その仕上出側温度，空冷却温度降下量及び目標巻取
温度から上記各箇所の水冷却温度降下量を推定する一
方、上記熱延鋼板の先端部から上記各箇所までの距離を
計測して、上記距離に応じて予め設定された学習係数の
なかから、上記計測した各距離に対応する学習係数を検
索したのち、その検索した各学習係数を上記各箇所の水
冷却温度降下量にそれぞれ乗算して上記各箇所の水冷却
量を演算するとともに、上記各箇所の水冷却量及び搬送
速度から注水パターンを決定し、上記熱延鋼板に冷却水
を注水する冷却装置を上記注水パターンにしたがって制
御する熱延鋼板の巻取温度制御方法。 - 【請求項８】 上記冷却装置により冷却水を注水された
後の上記各箇所の巻取温度を計測して、上記各箇所ごと
に上記仕上出側温度が計測されてからその巻取温度を計
測するまでの所要時間を実測し、上記各箇所の仕上出側
温度及び所要時間に基づいて上記各箇所の空冷却温度降
下量を演算するとともに、上記各箇所の仕上出側温度，
空冷却温度降下量及び巻取温度から各箇所の水冷却温度
降下量を演算する一方、上記注水パターンから上記各箇
所の水冷却温度降下量を予測し、上記各箇所ごとに上記
演算した水冷却温度降下量を上記予測した水冷却温度降
下量で除算して学習係数を求め、上記予め設定されてい
る学習係数を更新することを特徴とする請求項６または
請求項７記載の熱延鋼板の巻取温度制御方法。 - 【請求項９】 上記予め設定されている学習係数を更新
する際、上記基準点を通過してからの経過時間または上
記先端部からの距離を複数の区間に分割するとともに、
上記求めた学習係数を対応する区間に振り分けて各区間
の学習係数の平均値を求め、その平均値を各区間の学習
係数として更新することを特徴とする請求項８記載の熱
延鋼板の巻取温度制御方法。 - 【請求項１０】 上記予め設定されている学習係数を更
新する際、上記基準点を通過してからの経過時間または
上記先端部からの距離を複数の区間に分割するととも
に、上記求めた学習係数を対応する区間に振り分けて各
区間の学習係数の直線近似式を求め、その直線近似の変
化パターンを各区間の学習係数として更新することを特
徴とする請求項８記載の熱延鋼板の巻取温度制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24009995A JP3423500B2 (ja) | 1995-09-19 | 1995-09-19 | 熱延鋼板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24009995A JP3423500B2 (ja) | 1995-09-19 | 1995-09-19 | 熱延鋼板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0985328A true JPH0985328A (ja) | 1997-03-31 |
| JP3423500B2 JP3423500B2 (ja) | 2003-07-07 |
Family
ID=17054485
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24009995A Expired - Lifetime JP3423500B2 (ja) | 1995-09-19 | 1995-09-19 | 熱延鋼板の巻取温度制御装置及びその巻取温度制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3423500B2 (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100425602B1 (ko) * | 1999-12-14 | 2004-04-03 | 주식회사 포스코 | 열연강판의 냉각제어방법 |
| KR100496824B1 (ko) * | 2000-11-08 | 2005-06-22 | 주식회사 포스코 | 온도계를 이용한 열연강판의 냉각제어방법 |
| JP2006122987A (ja) * | 2004-10-29 | 2006-05-18 | Jfe Steel Kk | 金属板の冷却制御装置及び冷却制御方法 |
| WO2008078908A1 (en) * | 2006-12-22 | 2008-07-03 | Posco | Temperature controlling method and apparatus in hot strip mill |
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| CN102794315A (zh) * | 2012-08-22 | 2012-11-28 | 北京科技大学 | 一种提高带钢全长卷取温度预报精度的自学习方法 |
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| CN121005322A (zh) * | 2025-10-13 | 2025-11-25 | 青岛雷霆重工股份有限公司 | 带控温通廊的线材运输系统及运输方法 |
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| KR101406499B1 (ko) * | 2012-08-24 | 2014-06-12 | 주식회사 포스코 | 압연재의 극선단부의 온도 제어를 위한 냉각 장치 및 방법 |
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|---|---|---|---|---|
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| JPH0747415A (ja) * | 1993-06-18 | 1995-02-21 | Mitsubishi Electric Corp | 鋼板の冷却制御方法 |
| JPH07200005A (ja) * | 1993-12-28 | 1995-08-04 | Mitsubishi Electric Corp | 学習制御方法 |
-
1995
- 1995-09-19 JP JP24009995A patent/JP3423500B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| JPH0716635A (ja) * | 1993-06-18 | 1995-01-20 | Mitsubishi Electric Corp | 圧延材の冷却制御装置 |
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| CN102794315A (zh) * | 2012-08-22 | 2012-11-28 | 北京科技大学 | 一种提高带钢全长卷取温度预报精度的自学习方法 |
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| CN121005322A (zh) * | 2025-10-13 | 2025-11-25 | 青岛雷霆重工股份有限公司 | 带控温通廊的线材运输系统及运输方法 |
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