JPS64123B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPS64123B2 JPS64123B2 JP58182804A JP18280483A JPS64123B2 JP S64123 B2 JPS64123 B2 JP S64123B2 JP 58182804 A JP58182804 A JP 58182804A JP 18280483 A JP18280483 A JP 18280483A JP S64123 B2 JPS64123 B2 JP S64123B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- crown
- roll
- plate
- plate crown
- rolling
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
- B21B37/28—Control of flatness or profile during rolling of strip, sheets or plates
- B21B37/30—Control of flatness or profile during rolling of strip, sheets or plates using roll camber control
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B2263/00—Shape of product
- B21B2263/02—Profile, e.g. of plate, hot strip, sections
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は板圧延における板クラウンの学習制御
方法に関し、厚板圧延において特に有効なもので
ある。
方法に関し、厚板圧延において特に有効なもので
ある。
従来技術
板クラウンCrの式は一般的に次式で表わされ
る。
る。
Cr＝ｆ（圧延条件、ロール条件、圧延材条件）
…(1) 前記(1)式の圧延条件にはミル条件、圧延荷重等
が含まれ、ロール条件にはロールクラウン・サー
マルクラウン等が含まれ、圧延材条件には入側板
クラウン、板厚等が含まれる。
…(1) 前記(1)式の圧延条件にはミル条件、圧延荷重等
が含まれ、ロール条件にはロールクラウン・サー
マルクラウン等が含まれ、圧延材条件には入側板
クラウン、板厚等が含まれる。
しかして従来の板クラウンの学習制御方法は、
次式の様に板クラウン式に修正項を設定し、クラ
ウン測定機による実測結果と(1)式による計算結果
との誤差を修正することにより学習制御する方法
である。
次式の様に板クラウン式に修正項を設定し、クラ
ウン測定機による実測結果と(1)式による計算結果
との誤差を修正することにより学習制御する方法
である。
Cr＝ｆ（圧延条件、ロール条件、圧延材条件）
＋α …(2)
発明の目的
従来技術の欠点として前記(1)式は圧延材条件を
含んでおり、この中に入側板クラウンの影響があ
る。通常圧延完了後の実測結果から学習制御を実
施する場合入側板クラウンの影響が累積誤差とし
てクラウトされるため制御精度は不十分である。
含んでおり、この中に入側板クラウンの影響があ
る。通常圧延完了後の実測結果から学習制御を実
施する場合入側板クラウンの影響が累積誤差とし
てクラウトされるため制御精度は不十分である。
一方、(1)式において圧延条件の計算つまりロー
ルの変形計算はかなり精度よく計算でき、精度上
最も誤差が大きいと考えられるものはロール条件
としてのサーマルクラウン、摩耗クラウン等のロ
ールクラウン計算である。
ルの変形計算はかなり精度よく計算でき、精度上
最も誤差が大きいと考えられるものはロール条件
としてのサーマルクラウン、摩耗クラウン等のロ
ールクラウン計算である。
しかるに従来は前記(2)式の様に修正項のみで誤
差を修正する方式であり、圧延条件等の変化によ
る違いも計算誤差とする危険性がある。
差を修正する方式であり、圧延条件等の変化によ
る違いも計算誤差とする危険性がある。
本発明はこのような問題点を解決することを目
的とする。
的とする。
発明の構成
本発明は前記の問題点を有利に解決するためな
したものでその要旨とするところは、板クラウン
式Cr＝ｆ（圧延条件、ロール条件、圧延材条件）
を用いて板クラウンを学習制御するに当り、２パ
ス目以降の板クラウン計算に際して、１パス前の
板クラウン計算値を板クラウン式の圧延材条件値
として用いて板クラウン計算をパス回数分実行
し、少なくとも１回は板クラウンを計算値と位置
対応をとつて実測し、得られた実測板クラウン値
を実測パスの板クラウン式に代入して逆算ロール
クラウンを求め、該逆算ロールクラウンと計算ロ
ールクラウンの差を板クラウン式の修正項とし、
次いで該修正項をロール胴長に亘つて計算し、得
られたロールクラウンをもとに板クラウン式のロ
ール条件項を修正することを特徴とする板圧延に
おける板クラウンの学習制御方法にある。
したものでその要旨とするところは、板クラウン
式Cr＝ｆ（圧延条件、ロール条件、圧延材条件）
を用いて板クラウンを学習制御するに当り、２パ
ス目以降の板クラウン計算に際して、１パス前の
板クラウン計算値を板クラウン式の圧延材条件値
として用いて板クラウン計算をパス回数分実行
し、少なくとも１回は板クラウンを計算値と位置
対応をとつて実測し、得られた実測板クラウン値
を実測パスの板クラウン式に代入して逆算ロール
クラウンを求め、該逆算ロールクラウンと計算ロ
ールクラウンの差を板クラウン式の修正項とし、
次いで該修正項をロール胴長に亘つて計算し、得
られたロールクラウンをもとに板クラウン式のロ
ール条件項を修正することを特徴とする板圧延に
おける板クラウンの学習制御方法にある。
以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に
述べる。
述べる。
本実施例は厚板圧延における板クラウンの学習
制御の例であり、第１図は本発明を実施する装置
例を示し、１は厚板圧延機、２は補強ロール
（B.U.R）、３は作業ロール（W.R）、４は板クラ
ウン測定機、５は学習制御演算装置、６は圧延機
制御装置を示す。しかして学習制御演算装置５
は、板クラウン測定機４からの情報及び圧延機制
御装置６からの圧延情報をもとに(1)式による板ク
ラウン計算をパス回数分実行し、板クラウン実測
時点での計算板クラウンを算出する。
制御の例であり、第１図は本発明を実施する装置
例を示し、１は厚板圧延機、２は補強ロール
（B.U.R）、３は作業ロール（W.R）、４は板クラ
ウン測定機、５は学習制御演算装置、６は圧延機
制御装置を示す。しかして学習制御演算装置５
は、板クラウン測定機４からの情報及び圧延機制
御装置６からの圧延情報をもとに(1)式による板ク
ラウン計算をパス回数分実行し、板クラウン実測
時点での計算板クラウンを算出する。
Cr1＝ｆ
（圧延条件１、ロール条件１、圧延材条件１）
Cr2＝ｆ
（圧延条件２、ロール条件２、圧延材条件２）
〓
Cro＝ｆ
（圧延条件ｎ、ロール条件ｎ、圧延材条件ｎ）
…(3) ここでCr1の値を圧延材条件２に入れ、CR2を
算出する。以下同様にしてCro-1の値をCroの圧延
材条件ｎの値としてCroを計算する。
…(3) ここでCr1の値を圧延材条件２に入れ、CR2を
算出する。以下同様にしてCro-1の値をCroの圧延
材条件ｎの値としてCroを計算する。
次にｎパス後に板クラウン測定機４により板ク
ラウンを実測し実測板クラウンをCroに代入しロ
ールクラウンを未知数として(3)式を解くことによ
り、逆算ロールクラウンを算出する。次いで得ら
れた逆算ロールクラウンと計算ロールクラウンと
の誤差を板クラウン式の修正項（αCr）とする。
ラウンを実測し実測板クラウンをCroに代入しロ
ールクラウンを未知数として(3)式を解くことによ
り、逆算ロールクラウンを算出する。次いで得ら
れた逆算ロールクラウンと計算ロールクラウンと
の誤差を板クラウン式の修正項（αCr）とする。
αCr
＝逆算ロールクラウン−計算ロールクラウン
…(4) αCrを学習制御演算装置５にてワークロール胴
長全域にわたり計算し、計算ロールクラウンを修
正し、修正値を圧延機制御装置６に入力し圧延機
１の制御を行い板クラウンを学習制御する。
…(4) αCrを学習制御演算装置５にてワークロール胴
長全域にわたり計算し、計算ロールクラウンを修
正し、修正値を圧延機制御装置６に入力し圧延機
１の制御を行い板クラウンを学習制御する。
前記板クラウン測定機４による板クラウンの実
測及び計算ロールクラウンの修正はその回数が多
いほど学習制御精度を高めることができるが、実
測に伴う圧延能率が低下する問題があるため、少
なくとも１回は計算値と位置対応をとつて実測す
るものである。次に板クラウン式の修正項
（αCr）をワークロール胴長全長に亘つて修正す
る必要が生ずるが、本実施例の場合は一例として
次の方法をとつている。
測及び計算ロールクラウンの修正はその回数が多
いほど学習制御精度を高めることができるが、実
測に伴う圧延能率が低下する問題があるため、少
なくとも１回は計算値と位置対応をとつて実測す
るものである。次に板クラウン式の修正項
（αCr）をワークロール胴長全長に亘つて修正す
る必要が生ずるが、本実施例の場合は一例として
次の方法をとつている。
第２図において曲線７は板クラウン式(1)で求め
た計算ロールクラウンを示し、８は実測板クラウ
ンを前記(3)式のCroに代入して求めた圧延板幅
Woにおける逆算ロールクラウンである。
た計算ロールクラウンを示し、８は実測板クラウ
ンを前記(3)式のCroに代入して求めた圧延板幅
Woにおける逆算ロールクラウンである。
逆算ロールクラウン−計算ロールクラウン＝
αCr（修正項）とすると、圧延板幅Wiにける学習
項は以下の様になる（但しWi≦Wo）。
αCr（修正項）とすると、圧延板幅Wiにける学習
項は以下の様になる（但しWi≦Wo）。
板幅Wiにおける計算ロールクラウンをCrwiと
すると、 学習項Wi＝αCr／Crwo×Crwi 反対に圧延板幅Wi＞Woにおける学習項は 学習項Wi＝αCr として胴長方向に一定のピツチで学習項を計算
し、計算ロールクラウンを修正し、学習制御する
ものである。しかして第３図及び第４図に本発明
実施例及び従来の学習制御による板クラウン制御
精度を示す。第３図、第４図の縦軸は度数を示
し、横軸は（板クラウン実績値−板クラウン目標
値）の値である。本発明は板クラウン計算におい
て、計算誤差が大と考えられるロールクラウンを
修正項として計算し学習する方式であり、加えて
圧延条件の変化も学習制御の計算にとり入れてい
るため各圧延条件の変化も考慮しており、その結
果第３図に示すように制御精度が飛躍的に向上し
た。
すると、 学習項Wi＝αCr／Crwo×Crwi 反対に圧延板幅Wi＞Woにおける学習項は 学習項Wi＝αCr として胴長方向に一定のピツチで学習項を計算
し、計算ロールクラウンを修正し、学習制御する
ものである。しかして第３図及び第４図に本発明
実施例及び従来の学習制御による板クラウン制御
精度を示す。第３図、第４図の縦軸は度数を示
し、横軸は（板クラウン実績値−板クラウン目標
値）の値である。本発明は板クラウン計算におい
て、計算誤差が大と考えられるロールクラウンを
修正項として計算し学習する方式であり、加えて
圧延条件の変化も学習制御の計算にとり入れてい
るため各圧延条件の変化も考慮しており、その結
果第３図に示すように制御精度が飛躍的に向上し
た。
これに対し第４図に示す従来例は入側板クラウ
ンの影響が累積誤差としてカウントされることの
ほか、修正項のみで誤差修正する方式のため、圧
延条件の変化による違いも計算誤差とするため制
御精度は悪い結果を示している。
ンの影響が累積誤差としてカウントされることの
ほか、修正項のみで誤差修正する方式のため、圧
延条件の変化による違いも計算誤差とするため制
御精度は悪い結果を示している。
前記実施例においては第１図に示す装置例によ
り左側から右側への一方向圧延の場合の構成、作
用を述べたが、厚板圧延は可逆圧延であり右側か
ら左側へ圧延される場合にも左側に板クラウン測
定機を配置して学習制御演算装置５へ入力し、同
様の学習制御を実行することができる。
り左側から右側への一方向圧延の場合の構成、作
用を述べたが、厚板圧延は可逆圧延であり右側か
ら左側へ圧延される場合にも左側に板クラウン測
定機を配置して学習制御演算装置５へ入力し、同
様の学習制御を実行することができる。
以上の通り本発明は板クラウンの学習制御にお
いて板クラウン式中計算誤差が大と考えられるロ
ールクラウンを修正項として計算し学習する方式
であり、更に、圧延条件の変化も学習制御の計算
にとり入れているため、各圧延条件の変化も考慮
したものであり、クラウン制御精度を飛躍的に高
めることが可能である優れた効果を奏するもので
ある。
いて板クラウン式中計算誤差が大と考えられるロ
ールクラウンを修正項として計算し学習する方式
であり、更に、圧延条件の変化も学習制御の計算
にとり入れているため、各圧延条件の変化も考慮
したものであり、クラウン制御精度を飛躍的に高
めることが可能である優れた効果を奏するもので
ある。
第１図は本発明実施例を説明するための装置例
を示すブロツク図である。第２図は本発明におけ
る修正ロールクラウンの求め方の一例説明する説
明図である。第３図は本発明実施例による板クラ
ウン制御精度を示すヒストグラムである。第４図
従来の学習制御による板クラウン制御精度を示す
ヒストグラムである。 図面で１：圧延機、２：補強ロール、３：作業
ロール、４：板クラウン測定機、５：学習制御演
算装置、６：圧延機制御装置、７：計算ロールク
ラウン、８：逆算ロールクラウン、９：修正ロー
ルクラウン。
を示すブロツク図である。第２図は本発明におけ
る修正ロールクラウンの求め方の一例説明する説
明図である。第３図は本発明実施例による板クラ
ウン制御精度を示すヒストグラムである。第４図
従来の学習制御による板クラウン制御精度を示す
ヒストグラムである。 図面で１：圧延機、２：補強ロール、３：作業
ロール、４：板クラウン測定機、５：学習制御演
算装置、６：圧延機制御装置、７：計算ロールク
ラウン、８：逆算ロールクラウン、９：修正ロー
ルクラウン。
Claims (1)
- １ 板クラウン式Cr＝ｆ（圧延条件、ロール条
件、圧延材条件）を用いて板クラウンを学習制御
するに当り、２パス目以降の板クラウン計算に際
して、１パス前の板クラウン計算値を板クラウン
式の圧延材条件値として用いて板クラウン計算を
パス回数分実行し、少なくとも１回は板クラウン
を計算値と位置対応をとつて実測し、得られた実
測板クラウン値を実測パスの板クラウン式に代入
して逆算ロールクラウンを求め、該逆算ロールク
ラウンと計算ロールクラウンの差を板クラウン式
の修正項とし、次いで該修正項をロール胴長に亘
つて計算し、得られたロールクラウンをもとに板
クラウン式のロール条件項を修正することを特徴
とする板圧延における板クラウンの学習制御方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58182804A JPS6076212A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 板圧延における板クラウンの学習制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58182804A JPS6076212A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 板圧延における板クラウンの学習制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6076212A JPS6076212A (ja) | 1985-04-30 |
| JPS64123B2 true JPS64123B2 (ja) | 1989-01-05 |
Family
ID=16124717
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58182804A Granted JPS6076212A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 板圧延における板クラウンの学習制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6076212A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61283407A (ja) * | 1985-06-10 | 1986-12-13 | Kawasaki Steel Corp | 連続圧延機の板厚プロフイ−ル学習予測方法 |
-
1983
- 1983-09-30 JP JP58182804A patent/JPS6076212A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6076212A (ja) | 1985-04-30 |
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