(57)【要約】【課題】クーラ回転数と同期した周期的な温度予測誤差を低減し、出鉱温度の予測精度を向上させる。【解決手段】出鉱温度予測装置（４）は次の構成を備える。予測出鉱温度計算部（４ｃ）は、格納容器（１ｃ）内を同容積のノードで仮想的に区分し、格納容器（１ｃ）が１ノード分回転する度に、入力データの実データに基づいて各ノードに位置する焼結鉱の現在温度を計算し、さらに、予測された入力データの未来の時間的変化に基づいて各ノードに位置する焼結鉱が出鉱口まで移動したと仮定した場合の予測出鉱温度を計算する。誤差学習計算部（４ｅ）は、同一ノードの実出鉱温度と予測出鉱温度との差である温度予測誤差に基づいて、格納容器の回転に同期した周期的な温度予測誤差に関する誤差学習パラメータを更新する。誤差学習値補正部（４ｆ）は、誤差学習パラメータを用いて予測出鉱温度計算部（４ｃ）が計算した各ノードの予測出鉱温度を補正する。【選択図】図６
2020020560.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
上流の焼結設備で加熱された焼結鉱が供給される給鉱口および下流の装置へ焼結鉱が排出される出鉱口を有し周方向に回転する格納容器と、前記格納容器へ冷却用空気を供給する送風装置と、前記格納容器の回転に伴って焼結鉱を前記出鉱口から掻き出す出鉱機とを備える焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置であって、
前記格納容器内の焼結鉱に関するデータと前記送風装置の風量に関するデータとを含む入力データについて実データを収集する入力データ収集部と、
前記入力データの未来の時間的変化を予測する入力データ変化予測部と、
前記格納容器内を同容積のノードで仮想的に区分し、前記格納容器が１ノード分回転する度に、前記入力データ収集部により収集された前記実データに基づいて、各ノードに位置する焼結鉱の現在温度を計算し、さらに、前記入力データ変化予測部により予測された前記入力データの未来の時間的変化に基づいて、各ノードに位置する焼結鉱が前記出鉱口まで移動したと仮定した場合の予測出鉱温度を計算する予測出鉱温度計算部と、
前記出鉱口から掻き出された焼結鉱の実出鉱温度を収集する出力データ収集部と、
同一ノードの実出鉱温度と予測出鉱温度との差である温度予測誤差に基づいて、前記格納容器の回転に同期した周期的な温度予測誤差に関する誤差学習パラメータを更新する誤差学習計算部と、
前記誤差学習パラメータを用いて前記予測出鉱温度計算部が計算した各ノードの予測出鉱温度を補正する誤差学習値補正部と、
を備えることを特徴とする焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置。
【請求項２】
前記誤差学習パラメータは、前記格納容器の円周方向のノード区分毎に記憶された誤差学習値であり、
前記誤差学習計算部は、前記格納容器が１ノード分回転する度に、温度予測誤差に基づいて、前記出鉱口に位置するノード区分に対応する誤差学習値を更新し、
前記誤差学習値補正部は、前記予測出鉱温度計算部が計算した各ノードの予測出鉱温度を、円周方向のノード区分が一致する誤差学習値で補正すること、
を特徴とする請求項１記載の焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置。
【請求項３】
前記誤差学習パラメータは、リカレントニューラルネットワークの出力層で算出される誤差学習値であり、
前記誤差学習計算部は、現在の温度予測誤差と過去の温度予測誤差の時系列データを教師信号に用いて、前記リカレントニューラルネットワークの重みパラメータを更新し、
前記誤差学習値補正部は、前記予測出鉱温度計算部が計算した各ノードの予測出鉱温度を、学習後の前記リカレントニューラルネットワークにより予測される、各ノードに位置する焼結鉱の出鉱タイミングの誤差学習値で補正すること、
を特徴とする請求項１記載の焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置。
【請求項４】
前記誤差学習計算部は、出力層の教師信号として現在の温度予測誤差を与え、入力層の教師信号として過去の温度予測誤差の時系列データを与え、バックプロパゲーションを用いて前記重みパラメータを更新することにより前記リカレントニューラルネットワークを学習すること、
を特徴とする請求項３記載の焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置に関する。特に、焼結クーラ設備の冷却プロセス制御において、好適な風量を決定するために用いる出鉱温度予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
図１を参照してクーラ設備を含む焼結ラインについて説明する。図１は、焼結ラインの設備構成図である。焼結設備２には、コークスと鉄鉱石を配合した原料が投入される。焼結設備２は、この原料に点火装置で着火し、空気を送り込むことで燃焼を進め、焼き固められた焼結鉱２ａを生成する。温度計２ｃは、後段ウィンドボックスの空気温度を計測する。クーラ設備１は、焼結設備２で焼き固められた高温の焼結鉱２ａが給鉱される格納容器１ｃと、格納容器１ｃ内に給鉱された焼結鉱１ａに冷却用空気を供給する送風装置１ｂを備える。給鉱された焼結鉱１ａは、クーラ設備１で所望の温度まで冷却された後、下部の出鉱口から出鉱される。出鉱温度は放射温度計３ａにより計測される。出鉱された焼結鉱は、ベルトコンベア３で、高炉等の下流設備へ搬送される。
【０００３】
クーラ設備１における焼結鉱１ａの温度降下量は、格納容器１ｃ内の滞在時間と、送風装置１ｂから送り込まれる風量によって決まる。格納容器１ｃ内の滞在時間は、格納容器１ｃ内に貯められた焼結鉱の高さ（レベル）と、格納容器１ｃの回転速度によって決まる。また、格納容器１ｃの回転速度は、下流設備における生産量によって決められる。一方、格納容器１ｃ内に送り込まれる冷却風の風量は、ダンパー開度あるいは送風装置１ｂのモータ回転数を変更することで調整される。
【０００４】
このような焼結ラインのクーラ設備の風量制御に関して、特許文献１に開示される提案が存在する。特許文献１では、クーラへの給鉱温度を表す焼結設備の後段ウィンドボックスの空気温度と、給鉱から出鉱までのクーラ滞在時間を表す格納容器内の焼結鉱高さ、及びクーラ回転速度などの実データに基づいて、格納容器内に送り込まれる風量を調整している。加えて、クーラ設備の出鉱口付近に設置された温度計の出力を利用したフィードバック制御により、風量を微調整している。しかし、焼結鉱は、給鉱から出鉱まで２時間近くの時間を要して冷却され、その間の送風装置の回転数、及びダンパー開度による風量変化は格納容器内の全ての焼結鉱に作用する。そのため、特許文献１のように、特定のタイミングの計測値のみに基づいて調整された風量では、格納容器内の全ての焼結鉱に対して有効な風量となるとは限らない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−２３６６２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
より適切な風量制御を実現するために、格納容器内の焼結鉱の温度分布をより厳密に把握することが望まれる。そのために、格納容器内を同容積のノードで仮想的に区分し、温度モデルを用いて、各ノードに位置する焼結鉱について予測出鉱温度をそれぞれ計算し、予測出鉱温度に基づいて風量を決定することが考えられる。
【０００７】
しかしながら、この方法で計算した予測出鉱温度についても、原因不明の温度予測誤差がしばしば発生する。特に、周方向に回転するクーラ設備の特性上、クーラの回転数と同期した周期的な温度予測誤差が生じる。本願発明者の知見によれば、このような特徴の温度予測誤差は、格納容器の設備的劣化等に起因した冷却風漏れの違いに因るものと思われる（上述した温度モデルでは冷却風漏れは無いものとして計算されるが、実際のクーラ設備には冷却風漏れが存在する）。
【０００８】
クーラ設備の出鉱温度を所望な温度に制御する好適な風量を決めるためには、格納容器内の焼結鉱の温度分布、および出鉱温度を精度良く予測することが重要である。しかしながら、従来手法では、出鉱温度を常に精度良く予測するのは困難である。
【０００９】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、クーラ回転数と同期した周期的な温度予測誤差を低減し、出鉱温度の予測精度を向上させることができる焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置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】
【００１０】
本発明の実施形態に係る焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置は、上記の目的を達成するため次のように構成される。
【００１１】
焼結クーラ設備は、上流の焼結設備で加熱された焼結鉱が供給される給鉱口および下流の装置へ焼結鉱が排出される出鉱口を有し周方向に回転する格納容器と、格納容器へ冷却用空気を供給する送風装置と、格納容器の回転に伴って焼結鉱を前記出鉱口から掻き出す出鉱機とを備える。
【００１２】
焼結クーラ設備の風量制御装置は、入力データ収集部と、入力データ変化予測部と、予測出鉱温度計算部と、評価出鉱温度計算部と、風量計算部とを備える。
【００１３】
入力データ収集部は、格納容器内の焼結鉱に関するデータと送風装置の風量に関するデータとを含む入力データについて実データを収集する。「格納容器内の焼結鉱に関するデータ」は、例えば、格納容器内の焼結鉱の高さ、格納容器のクーラ回転速度、格納容器へ供給される焼結鉱の給鉱温度相関値を含む。給鉱温度相関値は、格納容器へ供給される焼結鉱の給鉱温度のほか、焼結設備の後段ウィンドボックスの排ガス温度など給鉱温度に相関する値であってもよい。また、「送風装置の風量に関するデータ」は、送風装置の風量のほか、送風装置を駆動する駆動機のモータ回転速度であってもよい。
【００１４】
入力データ変化予測部は、入力データの未来の時間的変化を予測する。
【００１５】
予測出鉱温度計算部は、格納容器内を同容積のノードで仮想的に区分し、格納容器が１ノード分回転する度に、入力データ収集部により収集された実データに基づいて、各ノードに位置する焼結鉱の現在温度を計算する。さらに、予測出鉱温度計算部は、入力データ変化予測部により予測された入力データの未来の時間的変化に基づいて、各ノードに位置する焼結鉱が出鉱口まで移動したと仮定した場合の予測出鉱温度を計算する。
【００１６】
出力データ収集部は、出鉱口から掻き出された焼結鉱の実出鉱温度を収集する。
【００１７】
誤差学習計算部は、同一ノードの実出鉱温度と予測出鉱温度との差である温度予測誤差に基づいて、格納容器の回転に同期した周期的な温度予測誤差に関する誤差学習パラメータを更新する。
【００１８】
誤差学習値補正部は、誤差学習パラメータを用いて予測出鉱温度計算部が計算した各ノードの予測出鉱温度を補正する。
【００１９】
１つの態様では、誤差学習パラメータは、格納容器の円周方向のノード区分毎に記憶された誤差学習値である。誤差学習計算部は、格納容器が１ノード分回転する度に、温度予測誤差に基づいて、出鉱口に位置するノード区分に対応する誤差学習値を更新する。誤差学習値補正部は、予測出鉱温度計算部が計算した各ノードの予測出鉱温度を、円周方向のノード区分が一致する誤差学習値で補正する。
【００２０】
これによれば、格納容器の円周方向のノード区分毎に誤差学習値を記憶するための個別の記憶領域が用意されており、出鉱毎に出鉱口に位置するノード区分の誤差学習値を更新できる。これにより、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差（誤差学習値）を学習できる。学習後に予測出鉱温度計算部に計算される各ノードの予測出鉱温度を、円周方向のノード区分が一致する誤差学習値で補正することで、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差が低減でき、出鉱温度の予測精度を向上させることができる。
【００２１】
他の態様では、誤差学習パラメータは、リカレントニューラルネットワークの出力層で算出される誤差学習値である。誤差学習計算部は、現在の温度予測誤差と過去の温度予測誤差の時系列データを教師信号に用いて、リカレントニューラルネットワークの重みパラメータを更新する。例えば、誤差学習計算部は、出力層の教師信号として現在の温度予測誤差を与え、入力層の教師信号として過去の温度予測誤差の時系列データを与え、バックプロパゲーションを用いて重みパラメータを更新することによりリカレントニューラルネットワークを学習する。また、誤差学習値補正部は、予測出鉱温度計算部が計算した各ノードの予測出鉱温度を、学習後の前記リカレントニューラルネットワークにより予測される、各ノードに位置する焼結鉱の出鉱タイミングの誤差学習値で補正する。
【００２２】
これによれば、温度予測誤差の時系列変化をリカレントニューラルネットワークが学習することができる。これにより、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差（誤差学習値）を学習できる。学習後に予測出鉱温度計算部に計算される各ノードの予測出鉱温度を、学習後のリカレントニューラルネットワークにより予測される、各ノードに位置する焼結鉱の出鉱タイミングの誤差学習値で補正することで、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差が低減でき、出鉱温度の予測精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００２３】
以上のように構成される本発明に係る焼結クーラ設備の出鉱温度予測装置によれば、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差を低減し、出鉱温度の予測精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】焼結ラインの設備構成図である。
【図２】焼結クーラ設備の概要図である。
【図３】給鉱された焼結鉱が出鉱されるまでの流れについて説明するための図である。
【図４】クーラ設備の格納容器のノード区分の一例を示す図である。
【図５】格納容器内の焼結鉱の温度情報を管理する方法について説明するための図である。
【図６】出鉱温度予測装置のブロック図である。
【図７】各ノードの総損失熱量を計算するための温度モデルについて説明するための図である。
【図８】差分方程式を用いたノード温度の計算について説明するための図である。
【図９】本発明の実施の形態１に係る誤差学習の方法について説明するための図である。
【図１０】出鉱温度予測装置が有する処理回路のハードウェア構成例を示す概念図である。
【図１１】本発明の実施の形態２に係る誤差学習の方法について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【００２６】
実施の形態１．
（クーラ設備の構成）
本発明の実施の形態１に係るシステムにおける焼結ラインの基本構成は、上述した図１と同様である。クーラ設備１（焼結クーラ設備）は、焼結設備２で焼き固められた高温の焼結鉱を冷却し、下流設備へ搬送するためのベルトコンベア３へ送り出す設備である。図２を参照して、図１に示すクーラ設備１の構成について説明する。クーラ設備１は、送風装置１ｂ、格納容器１ｃ、出鉱機１ｄを備える。
【００２７】
送風装置１ｂは、図２の縦断面図に示す円筒状の格納容器１ｃの内側に設けられた送風ダクトを介して、格納容器１ｃへ冷却用空気を供給する。格納容器１ｃ内の焼結鉱は、送風装置１ｂから送り込まれる冷却用空気により、ベルトコンベア３（図１）の耐熱温度を目安に冷却される。
【００２８】
格納容器１ｃは、図２の平面図に示すように周方向に回転する。格納容器１ｃの上部は開口しており、上流の焼結設備２で加熱された焼結鉱が供給される給鉱口として機能する。格納容器１ｃの側面下部は一部開口しており、下流の装置（ベルトコンベア３など）へ焼結鉱が排出される出鉱口として機能する。
【００２９】
出鉱機１ｄは、格納容器１ｃの出鉱口に挿入され、格納容器１ｃの回転に伴って、冷却された焼結鉱を出鉱口から掻き出す。
【００３０】
また、クーラ設備１（格納容器１ｃ）は、クーラ回転速度を調整することで出鉱量を調整し、クーラ内レベル（格納容器１ｃ内の焼結鉱の高さ）を保つことができる。
【００３１】
次に、図３を参照して、給鉱された焼結鉱が出鉱されるまでの流れについて説明する。焼結設備２で加熱された焼結鉱は、格納容器１ｃの上部から投入される（図３の（Ａ））。給鉱された焼結鉱１ａは、格納容器１ｃとともに周方向に移動する。また、格納容器１ｃの周方向の回転に合わせて、先に給鉱されていた焼結鉱は出鉱機１ｄによって順次掻き出されるとともに、焼結鉱１ａは格納容器１ｃの下方向に徐々に移動する（図３の（Ｂ））。そして、焼結鉱１ａは、格納容器１ｃの下部に達した時、出鉱機１ｄによって掻き出されることにより出鉱される（図３の（Ｃ））。焼結鉱１ａの実出鉱温度は放射温度計３ａ（図１）により計測される。
【００３２】
操業上は、材料の欠如やメンテナンスによる休止がない限り、焼結鉱は次々と給鉱され、出鉱されている。その間、クーラ設備１は、下流側から出鉱量制限、もしくはクーラ内レベル制御により、クーラ回転速度を変化させている。従って、焼結鉱の給鉱から出鉱までの時間は一定ではない。
【００３３】
本実施形態では、格納容器１ｃ内の焼結鉱の位置、温度分布と温度履歴（冷却履歴）が管理される。焼結鉱の位置および温度は、格納容器１ｃ内を円周方向と高さ方向に仮想的に区分した同容積のノード単位で管理される。各ノード内に含まれる焼結鉱を焼結鉱群として、焼結鉱群の位置と温度が管理される。
【００３４】
図４は、格納容器１ｃのノード区分の一例を示す図である。格納容器１ｃ内は同容積のノードで仮想的に区分される。図４の例では、格納容器１ｃは円周方向に１２区分、高さ方向にｎ区分に分割されている。格納容器１ｃが円周方向に１ノード分（１区分）回転することを１トラッキング移動するという。
【００３５】
図５は、クーラ設備１内の焼結鉱の温度情報を管理する方法について説明するための図である。図５では、回転方向ｊと、高さ方向ｉの符号を用いて、各ノードの位置を指し示している。ノードの位置は、格納容器１ｃの外部から観測した場合の位置を意味し、ノード［ｉ］［ｊ］に位置する焼結鉱は、１トラッキング後にノード［ｉ］［ｊ＋１］に移動する。各ノード［ｉ］［ｊ］について、計算された現在温度Ｔｐ［ｉ］［ｊ］と、当該ノードの焼結鉱（焼結鉱群）が出鉱口まで移動したと仮定した場合の予測温度、つまり予測出鉱温度ＴＯ［ｉ］［ｊ］が記録される。
【００３６】
（出鉱温度予測装置）
図６は、出鉱温度予測装置のブロック図である。出鉱温度予測装置４の入力データ収集部４ａ、入力データ変化予測部４ｂ、予測出鉱温度計算部４ｃ、出力データ収集部４ｄ、誤差学習計算部４ｅ、誤差学習値補正部４ｆにおける各処理は、１トラッキング移動する毎に実行される。
【００３７】
入力データ収集部４ａは、格納容器１ｃ内の焼結鉱に関するデータと送風装置１ｂの風量に関するデータとを含む入力データについて実データ（現在値）を収集する。「格納容器１ｃ内の焼結鉱に関するデータ」は、例えば、格納容器１ｃ内の焼結鉱の高さ、格納容器１ｃのクーラ回転速度、格納容器１ｃへ供給される焼結鉱の給鉱温度相関値を含む。給鉱温度相関値は、格納容器１ｃへ供給される焼結鉱の給鉱温度のほか、焼結設備２の後段ウィンドボックスの空気温度など給鉱温度に相関する値であってもよい。また、「送風装置の風量に関するデータ」は、送風装置１ｂの風量のほか、送風装置１ｂを駆動する駆動機のモータ回転速度であってもよい。収集される実データは、格納容器１ｃが１トラッキング進む毎に、その間にサンプリングした値を平均化した値である。
【００３８】
入力データ変化予測部４ｂは、入力データ収集部４ａにより収集された実データに基づいて、上述した入力データの未来の時間的変化を予測する。具体的には、格納容器１ｃ内に現在蓄積されている全ての焼結鉱が出鉱されるまでの入力データの変化を予測する。例えば、それぞれの実データの現在値が継続すると仮定することで予測する方法がある。また、上流の焼結設備２（図１）の操業状況や、下流設備（図示省略）の操業状況のデータを使って補正することで、出鉱までの変化の予測精度を上げることができる。
【００３９】
予測出鉱温度計算部４ｃは、入力データ変化予測部４ｂで予測したプロセスの変化予測に基づいて、格納容器１ｃ内の全ての焼結鉱の予測出鉱温度を計算する。
【００４０】
予測出鉱温度計算部４ｃは、格納容器１ｃ内を同容積のノードで仮想的に区分し、格納容器１ｃが１ノード分回転する度に、入力データ収集部４ａにより収集された実データに基づいて、各ノードに位置する焼結鉱の現在温度を計算する。さらに、予測出鉱温度計算部４ｃは、入力データ変化予測部４ｂにより予測された入力データの未来の時間的変化に基づいて、各ノードに位置する焼結鉱が出鉱口まで移動したと仮定した場合の予測出鉱温度を計算する。
【００４１】
具体的には、予測出鉱温度計算部４ｃは、空気対流による熱損失と、散水による熱損失と、放射による熱損失と、ノード間熱伝導による熱損失とを鑑みて定めた後述する温度モデルを用いて、各ノードの現在温度（ノード内の平均温度）を計算する。また、この温度モデルを用いて、各ノードに位置する焼結鉱が出鉱されるまでの温度変化を計算する。
【００４２】
＜温度モデル＞
次に、上述した予測出鉱温度計算部４ｃにおけるノード単位の温度計算に用いられる温度モデルについて説明する。図７は、各ノードの総損失熱量を計算するための温度モデルについて説明するための図である。単位ノードの熱流の総和ΣＱは、次式（１）で表わされる。
【００４３】
【数１】
2020020560.tif 000003
ここで、
2020020560.tif 000004
2020020560.tif 000005
2020020560.tif 000006
2020020560.tif 000007
【００４４】
式（１）において、空気への対流による熱流Ｑａｉｒは次式（２）で表わされる。
【００４５】
【数２】
2020020560.tif 000008
ここで、
2020020560.tif 000009
2020020560.tif 000010
2020020560.tif 000011
2020020560.tif 000012
【００４６】
式（２）において、空冷熱伝達係数ｈａは次式（３）で表わされる。
【００４７】
【数３】
2020020560.tif 000013
ここで、
2020020560.tif 000014
2020020560.tif 000015
2020020560.tif 000016
2020020560.tif 000017
2020020560.tif 000018
2020020560.tif 000019
2020020560.tif 000020
2020020560.tif 000021
2020020560.tif 000022
2020020560.tif 000023
2020020560.tif 000024
2020020560.tif 000025
2020020560.tif 000026
【００４８】
式（１）において、冷却水への対流による熱流Ｑｗａｔｅｒは次式（４）で表わされる。
【００４９】
【数４】
2020020560.tif 000027
ここで、
2020020560.tif 000028
2020020560.tif 000029
2020020560.tif 000030
2020020560.tif 000031
2020020560.tif 000032
【００５０】
式（１）において、放射による熱流Ｑｒａｄは次式（５）で表わされる。
【００５１】
【数５】
2020020560.tif 000033
ここで、
2020020560.tif 000034
2020020560.tif 000035
2020020560.tif 000036
2020020560.tif 000037
2020020560.tif 000038
【００５２】
式（５）において、放射面積Ｓｒａｄは次式（６）で表わされる。
【００５３】
【数６】
2020020560.tif 000039
ここで、
2020020560.tif 000040
2020020560.tif 000041
2020020560.tif 000042
【００５４】
式（１）において、ノード間の熱伝導による熱流Ｑｃｏｎは次式（７）で表わされる。
【００５５】
【数７】
2020020560.tif 000043
ここで、
2020020560.tif 000044
2020020560.tif 000045
2020020560.tif 000046
2020020560.tif 000047
【００５６】
式（１）により表わされる各ノードの総損失熱量ΣＱを後述する式（９）に代入して、各ノードにおけるノード温度は、差分方程式（８）のように表わされる。
【００５７】
【数８】
2020020560.tif 000048
ここで、
2020020560.tif 000049
2020020560.tif 000050
2020020560.tif 000051
2020020560.tif 000052
【００５８】
式（８）において、１／１２回転にかかった時間Δｔの間に減少した温度ΔＴｐｊは次式（９）で表わされる。
【００５９】
【数９】
2020020560.tif 000053
ここで、
2020020560.tif 000054
2020020560.tif 000055
2020020560.tif 000056
【００６０】
図８は、差分方程式（８）を用いたノード温度の計算について説明するための図である。図８に示す例では、１／１２回転後（Δｔ秒後）に回転方向の区分番号がインクリメントされて、ノード温度はＴ３１からＴ３２に変化する。ノード温度Ｔ３２は、差分方程式（８）からＴ３２＝Ｔ３１−ΔＴ３１で表わされる。予測出鉱温度計算部４ｃは、トラッキングタイミングである１／１２回転毎に、各ノードに位置する焼結鉱の現在温度を計算する。さらに予測出鉱温度計算部４ｃは、各ノードに位置する焼結鉱が出鉱口まで移動した時の予測出鉱温度を計算する。
【００６１】
図６に戻り説明を続ける。出力データ収集部４ｄは、出鉱口付近に設定される放射温度計３ａ（図１）で測定される、出鉱口から掻き出された焼結鉱の実出鉱温度を収集する。
【００６２】
誤差学習計算部４ｅは、同一ノードの実出鉱温度と予測出鉱温度との差である温度予測誤差に基づいて、格納容器１ｃの回転に同期した周期的な温度予測誤差に関する誤差学習パラメータを更新する。本実施形態では、誤差学習パラメータは、格納容器１ｃの円周方向のノード区分毎に記憶された、予測出鉱温度を補正するための誤差学習値である。
【００６３】
図９は、本発明の実施の形態１に係る誤差学習の方法について説明するための図である。誤差学習計算部４ｅは、誤差学習値を記憶しておくため、円周方向のノード区分数と一致した学習値記憶領域を有する。誤差学習計算部４ｅは、格納容器１ｃが１ノード分回転する度に、出鉱口で測定される実出鉱温度と温度モデルによる予測出鉱温度の差として得られる温度予測誤差に基づいて、出鉱口に位置するノード区分に対応する誤差学習値を更新する。更新後の誤差学習値は、対応する回転方向ノード区分番号の学習値記憶領域に上書きされる。これにより、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差（誤差学習値）の特徴を学習できる。
【００６４】
温度予測誤差は、次式（１０）で表される。
【００６５】
【数１０】
2020020560.tif 000057
ここで、
2020020560.tif 000058
2020020560.tif 000059
2020020560.tif 000060
2020020560.tif 000061
【００６６】
誤差学習値の更新方法は、次式（１１）で表される。
【００６７】
【数１１】
2020020560.tif 000062
ここで
2020020560.tif 000063
2020020560.tif 000064
2020020560.tif 000065
【００６８】
図９に示す例では、回転方向ノード区分番号Ｐ０３のノードが出鉱口に位置する。区分番号Ｐ０３について温度予測誤差を算出し（式１０）、区分番号Ｐ０３の学習値記憶領域に記憶された誤差学習値が更新される（式１１）。１トラッキング後には次に出鉱口に位置する区分番号について誤差学習値が更新される。すなわち、１トラッキング毎に、現在出鉱口に位置する区分番号の学習値記憶領域に記憶された誤差学習値が更新される。
【００６９】
誤差学習値補正部４ｆは、誤差学習パラメータを用いて予測出鉱温度計算部４ｃが計算した各ノードの予測出鉱温度を補正する。本実施形態では、誤差学習値補正部４ｆは、予測出鉱温度計算部４ｃが計算した各ノードの予測出鉱温度を、円周方向のノード区分が一致する誤差学習値で補正する。補正後の予測出鉱温度を予測出鉱温度の最終値として決定する。予測出鉱温度の最終値は、次式（１２）で表される。
【００７０】
【数１２】
2020020560.tif 000066
ここで、
2020020560.tif 000067
【００７１】
（効果）
以上説明したように、本実施形態に係る出鉱温度予測装置４によれば、格納容器１ｃの円周方向のノード区分毎に個別の学習値記憶領域が用意され、出鉱毎に出鉱口に位置するノード区分の誤差学習値を個別に学習できる。これにより、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差（誤差学習値）を学習できる。学習後に予測出鉱温度計算部４ｃに計算される各ノードの予測出鉱温度を、円周方向のノード区分が一致する誤差学習値で補正することで、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差が低減でき、出鉱温度の予測精度を向上させることができる。その結果、風量制御の精度を高めることができ、焼結鉱の均質化に寄与する。
【００７２】
（変形例）
ところで、図４では、格納容器１ｃを円周方向に１２区分しているが、これに限定されるものではなく、複数の区分であればよい。なお、この点は以下の実施の形態でも同様である。
【００７３】
また、上述した実施の形態のシステムにおけるクーラの冷却方式は、冷却用空気を送風装置１ｂから格納容器１ｃへ吹き込む吹込み式であるが、これに限定されるものではない。クーラの冷却方式は、冷却に使用された空気を格納容器１ｃから送風装置１ｂへ引き込む引き込み式であってもよい。なお、この点は以下の実施の形態でも同様である。
【００７４】
また、上述した実施の形態のシステムにおいては、散水による熱損失を含む温度モデルを用いているが、散水ノズルによる注水がない場合には、散水による熱損失を除いた温度モデルを用いてもよい。なお、この点は以下の実施の形態でも同様である。
【００７５】
（ハードウェア構成例）
図１０は、上述した出鉱温度予測装置４が有する処理回路のハードウェア構成例を示す概念図である。図６の出鉱温度予測装置４内の各部は機能の一部を示し、各機能は処理回路により実現される。一態様として、処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ９１と少なくとも１つのメモリ９２とを備える。他の態様として、処理回路は、少なくとも１つの専用のハードウェア９３を備える。
【００７６】
処理回路がプロセッサ９１とメモリ９２とを備える場合、各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、メモリ９２に格納される。プロセッサ９１は、メモリ９２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各機能を実現する。
【００７７】
処理回路が専用のハードウェア９３を備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、又はこれらを組み合わせたものである。各機能は処理回路で実現される。
【００７８】
実施の形態２．
次に、図１１を参照して本発明の実施の形態２について説明する。上述したように回転するクーラ設備の特性上、クーラの回転数と同期した周期的な温度予測誤差が生じる。そのため、本実施形態では、温度予測誤差の時系列変化を予測可能なリカレントニューラルネットワークを採用することとした。リカレントニューラルネットワークは、前の時刻の中間層を次の時刻の入力と合わせて学習に用いることで時系列情報を考慮したネットワーク構造となっている。
【００７９】
本発明の実施の形態２に係る誤差学習計算部４ｅでは、リカレントニューラルネットワークに過去の温度予測誤差と現在の温度予測誤差の関係を学習させる。リカレントニューラルネットワークの学習方法としては、一般的に知られている誤差逆伝播学習（バックプロパゲーション）を適用する。誤差学習計算部４ｅは、出力層の教師信号として現在の温度予測誤差（ｅｔ）を与え、入力層の教師信号として過去の温度予測誤差の時系列データｋ個（ｅｔ−１，ｅｔ−２，…，ｅｔ−ｋ）を与える。誤差逆伝播学習は、教師信号に従ってネットワーク内の重みパラメータを更新する。これによりリカレントニューラルネットワークの学習が進む。
【００８０】
誤差学習値補正部４ｆは、学習後のリカレントニューラルネットワークの入力層に温度予測誤差の時系列データｋ個を与えることで、次の時刻の温度予測誤差が計算できる。計算を繰り返すことにより将来の温度予測誤差を計算できる。誤差学習値補正部４ｆは、予測出鉱温度計算部４ｃが計算した各ノードの予測出鉱温度に、学習後のリカレントニューラルネットワークにより予測される、各ノードに位置する焼結鉱の出鉱タイミングの誤差学習値を加算して補正する。補正後の予測出鉱温度を予測出鉱温度の最終値として決定する。
【００８１】
以上説明したように、本実施形態に係る出鉱温度予測装置４によれば、温度予測誤差の時系列変化を１つのリカレントニューラルネットワークで学習することができる。これにより、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差（誤差学習値）を学習できる。学習後に予測出鉱温度計算部に計算される各ノードの予測出鉱温度を、学習後のリカレントニューラルネットワークにより予測される、各ノードに位置する焼結鉱の出鉱タイミングの誤差学習値で補正することで、クーラの回転と同期した周期的な温度予測誤差が低減でき、出鉱温度の予測精度を向上させることができる。その結果、風量制御の精度を高めることができ、焼結鉱の均質化に寄与する。
【００８２】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【符号の説明】
【００８３】
１  クーラ設備
１ａ  焼結鉱（格納容器内）
１ｂ  送風装置
１ｃ  格納容器
１ｄ  出鉱機
２  焼結設備
２ａ  焼結鉱（焼結設備）
２ｃ  温度計
３  ベルトコンベア
３ａ  放射温度計
４  出鉱温度予測装置
４ａ  入力データ収集部
４ｂ  入力データ変化予測部
４ｃ  予測出鉱温度計算部
４ｄ  出力データ収集部
４ｅ  誤差学習計算部
４ｆ  誤差学習値補正部
９１  プロセッサ
９２  メモリ
９３  ハードウェア
【図１】
2020020560.tif 000068
【図２】
2020020560.tif 000069
【図３】
2020020560.tif 000070
【図４】
2020020560.tif 000071
【図５】
2020020560.tif 000072
【図６】
2020020560.tif 000073
【図７】
2020020560.tif 000074
【図８】
2020020560.tif 000075
【図９】
2020020560.tif 000076
【図１０】
2020020560.tif 000077
【図１１】
2020020560.tif 000078