(57)【要約】【課題】圧延機の圧延荷重を精度高く予測可能な圧延荷重予測方法及び圧延荷重予測装置を提供すること。【解決手段】本発明に係る圧延荷重予測装置は、鋼材を圧延する圧延機の圧延荷重を予測する圧延荷重予測装置であって、少なくとも鋼材の温度に関係する因子を含む操業実績データを入力変数、圧延機の圧延荷重の実績値を出力変数として学習させた圧延荷重予測モデルに対して、予測対象の操業条件を入力することによって、予測対象の操業条件で鋼材を圧延した際の圧延機の圧延荷重を予測する手段を備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
鋼材を圧延する圧延機の圧延荷重を予測する圧延荷重予測方法であって、
少なくとも前記鋼材の温度に関係する因子を含む操業実績データを入力変数、圧延機の圧延荷重の実績値を出力変数として学習させた圧延荷重予測モデルに対して、予測対象の操業条件を入力することによって、予測対象の操業条件で鋼材を圧延した際の圧延機の圧延荷重を予測するステップ
を含むことを特徴とする圧延荷重予測方法。
【請求項２】
前記鋼材の温度に関係する因子には、加熱炉内で前記鋼材を支持するスキッドレールの温度が含まれていることを特徴とする請求項１に記載の圧延荷重予測方法。
【請求項３】
前記圧延荷重予測モデルは、ディープラーニングを用いて学習させた学習モデルであることを特徴とする請求項１又は２に記載の圧延荷重予測方法。
【請求項４】
鋼材を圧延する圧延機の圧延荷重を予測する圧延荷重予測装置であって、
少なくとも前記鋼材の温度に関係する因子を含む操業実績データを入力変数、圧延機の圧延荷重の実績値を出力変数として学習させた圧延荷重予測モデルに対して、予測対象の操業条件を入力することによって、予測対象の操業条件で鋼材を圧延した際の圧延機の圧延荷重を予測する手段
を備えることを特徴とする圧延荷重予測装置。
【請求項５】
前記鋼材の温度に関係する因子には、加熱炉内で前記鋼材を支持するスキッドレールの温度が含まれていることを特徴とする請求項４に記載の圧延荷重予測装置。
【請求項６】
前記圧延荷重予測モデルは、ディープラーニングを用いて学習させた学習モデルであることを特徴とする請求項４又は５に記載の圧延荷重予測装置。
【請求項７】
請求項１〜３のうち、いずれか１項に記載の圧延荷重予測方法を用いて予測された圧延機の圧延荷重を用いて圧延機の設定値を算出し、算出された設定値に従って圧延機を制御するステップを含むことを特徴とする圧延制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、圧延荷重予測方法、圧延荷重予測装置、及び圧延制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、圧延品質や圧延能率を向上させるために、操業実績データを用いて圧延機の設定値の計算に用いられる物理モデル、特に圧延荷重を予測する圧延荷重予測モデルを最適化することが行われている。具体的には、特許文献１には、ニューラルネットワークを利用して操業実績データを用いて圧延機の特性を数式化した数式モデルを学習する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−７０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、圧延中に鋼材の温度を測定することは難しいために、鋼材の温度に関係する操業実績データを用いて圧延荷重予測モデルを最適化することはできなかった。また、ニューラルネットワークの学習データ項目として用いることができる操業実績データの数は限られているために、特許文献１に記載の技術では、鋼材の温度に関係する操業実績データは学習データ項目として用いられていない。結果、圧延荷重予測モデルを用いて圧延荷重を精度高く予測することにより、圧延機の設定値を精度高く決定し、鋼材の圧延品質や圧延能率を向上させることは困難であった。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、圧延機の圧延荷重を精度高く予測可能な圧延荷重予測方法及び圧延荷重予測装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、鋼材の圧延品質や圧延能率を向上可能な圧延制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の発明者らは、ニューラルネットワークを用いた場合には、多重共線性の問題を考慮せずに自由に入力変数を選択できることに着目し、種々の入力変数を検討した。その結果、従来の手法では選択が困難であったスキッドレール等の温度を入力変数に加えると圧延荷重の予測精度が向上することを見出した。そして、本発明の発明者らはさらに検討を加え、圧延荷重を予測する上では、直接的な圧延時の鋼材の温度だけでなく加熱炉抽出時のスラブの温度やスキッドレール温度等の間接的なものを含めた温度に関係する因子を種々加えていくことで圧延荷重の予測精度が著しく向上することを突き止め、これを入力変数の選択に制限のないニューラルネットワークに結びつけることに思い至った。このようにして、鋼材の温度に関係する因子を圧延荷重予測モデルの入力変数に含めて機械学習手法を用いて圧延荷重予測モデルを学習させ、学習させた圧延荷重予測モデルを用いて圧延機の圧延荷重を予測することにより、圧延機の圧延荷重を精度高く予測できることを知見した。本発明は上記知見に基づき想倒されたものである。
【０００７】
本発明に係る圧延荷重予測方法は、鋼材を圧延する圧延機の圧延荷重を予測する圧延荷重予測方法であって、少なくとも前記鋼材の温度に関係する因子を含む操業実績データを入力変数、圧延機の圧延荷重の実績値を出力変数として学習させた圧延荷重予測モデルに対して、予測対象の操業条件を入力することによって、予測対象の操業条件で鋼材を圧延した際の圧延機の圧延荷重を予測するステップを含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る圧延荷重予測方法は、上記発明において、前記鋼材の温度に関係する因子には、加熱炉内で前記鋼材を支持するスキッドレールの温度が含まれていることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る圧延荷重予測方法は、上記発明において、前記圧延荷重予測モデルは、ディープラーニングを用いて学習させた学習モデルであることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る圧延荷重予測装置は、鋼材を圧延する圧延機の圧延荷重を予測する圧延荷重予測装置であって、少なくとも前記鋼材の温度に関係する因子を含む操業実績データを入力変数、圧延機の圧延荷重の実績値を出力変数として学習させた圧延荷重予測モデルに対して、予測対象の操業条件を入力することによって、予測対象の操業条件で鋼材を圧延した際の圧延機の圧延荷重を予測する手段を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る圧延荷重予測装置は、上記発明において、前記鋼材の温度に関係する因子には、加熱炉内で前記鋼材を支持するスキッドレールの温度が含まれていることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る圧延荷重予測装置は、上記発明において、前記圧延荷重予測モデルは、ディープラーニングを用いて学習させた学習モデルであることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る圧延制御方法は、本発明に係る圧延荷重予測方法を用いて予測された圧延機の圧延荷重を用いて圧延機の設定値を算出し、算出された設定値に従って圧延機を制御するステップを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る圧延荷重予測方法及び圧延荷重予測装置によれば、圧延機の圧延荷重を精度高く予測することができる。また、本発明に係る圧延制御方法によれば、鋼材の圧延品質や圧延能率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明の一実施形態である圧延制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示す圧延荷重予測モデルの構成を示す模式図である。
【図３】図３は、図１に示す操業実績ＤＢの構成を示す模式図である。
【図４】図４は、実施例１，２及び従来例における予測荷重と実績荷重との関係を示す散布図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である圧延制御装置について説明する。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態である圧延制御装置の構成を示すブロック図である。図２は、図１に示す圧延荷重予測モデル１１の構成を示す模式図である。図３は、図１に示す操業実績ＤＢ４の構成を示す模式図である。
【００１８】
図１に示すように、本発明の一実施形態である圧延制御装置１は、周知の情報処理装置によって構成され、厚板鋼板製造のための可逆式圧延機等の圧延機２を制御することにより圧延機２において圧延される鋼材の圧延品質や圧延能率を制御するものである。
【００１９】
圧延制御装置１は、圧延荷重予測モデル１１、モデル計算部１２、及び設定値計算部１３を備えている。
【００２０】
圧延荷重予測モデル１１は、操業条件から圧延機２の圧延荷重を予測するための機械学習モデルであり、本実施形態では、図２に示すように入力層、複数の中間層、及び出力層を備えるディープラーニングモデルにより構成されている。ここで、入力層には、圧延荷重の予測対象となる操業条件が入力される。中間層のパラメータは、機械学習装置３によって機械学習されている。出力層は、入力層に入力された操業条件で鋼材を圧延した際の圧延機２の圧延荷重の予測値を出力する。
【００２１】
本実施形態では、ディープラーニングモデルの入力変数（説明変数）には、鋼材の大きさに関係する入力変数、鋼材の温度に関係する入力変数、鋼材の構成元素に関係する入力変数、鋼材を圧延する圧延機２に関係する入力変数が含まれている。
【００２２】
鋼材の大きさに関係する入力変数としては、鋼板の製品寸法（厚さ、幅、長さ）、圧延時の圧延機２の入側及び出側の板厚、加熱炉から抽出されたスラブの寸法（厚さ、幅、長さ）を例示できる。
【００２３】
鋼材の温度に関係する入力変数としては、圧延時の鋼材の温度（平均値、幅方向中央部温度、幅方向端部温度）、加熱炉抽出時のスラブの温度（平均値、幅方向中央部温度、幅方向端部温度）、加熱炉内で鋼材を支持する固定スキッドレール及び移動スキッドレールの温度を例示できる。
【００２４】
鋼材の構成元素に関係する入力変数としては、構成元素（Ｃ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｐ，Ｓ，Ｃｕ，Ｎｉ，Ｃｒ，Ｍｏ，Ｖ，Ｎｂ，Ａｌ，Ｔｉ，Ｂ）及び鋼種判定マークを例示できる。
【００２５】
鋼材を圧延する圧延機２に関係する入力変数としては、現在の圧延パス回数、圧延間時間、ワークロールの半径、ワークロールの幅方向中央部及び幅方向端部の摩耗量、ワークロール替え後の圧延本数を例示できる。これらの入力変数のうち、本発明では、スラブ寸法（厚、幅、長）、製品寸法（厚、幅、長）、スラブ抽出時のスラブ表面温度、加熱炉内固定スキッドレール温度、移動スキッドレール温度、成分情報（Ｃ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｐ，Ｓ)、圧延ロール組替後の圧延本数、圧延パス回数等、従来の圧延荷重予測では使われていなかった入力変数を追加している。圧延荷重は、圧延対象の鋼板の変形抵抗と、ロール表面と鋼板表面の接触線上の摩擦によって生ずる圧力増分とを併せたもの等からなる。このうち変形抵抗は、圧下量や材料の成分組成により大きく変化すると共に、温度にも大きく依存する。従来は、圧延機の入側及び出側の板厚、板幅、圧延時の鋼板の平均温度（予測値）、ロール径等を主入力変数として圧延荷重を計算していた。しかしながら、本発明では、上記の入力変数を新たに追加している。
【００２６】
特に変形抵抗に関しては、鋼板の材料組成（鋼中成分）が影響するため、考慮にいれることとした。また、温度については、厚み方向の温度むら等の影響が考慮されると計算精度が向上すると考えられる。その際、圧延前のスラブ段階の厚み方向の温度むらがその後の温度予測に与える影響は大きい。そこで、加熱炉内の加熱状況を反映させるべく、加熱炉内の固定スキッドレール及び移動スキッドレールの温度を考慮することとした。加熱炉内のスキッドレールは、炉内のスラブを支える棒状の支えであり、内部は常時水冷されており、スラブ下部の温度に影響を与えるため、その影響をスキッドレールの温度で評価することとした。また、圧延ロール組替後の圧延本数（圧延を実施した材料の数）はロールの摩耗度合いを直接評価できるものとして入力に反映させた。これはロール扁平による接触弧長について、圧延によってロールの使用により生ずる誤差増大分を吸収するものと考えられる。
【００２７】
機械学習装置３は、圧延機２の操業実績データを格納する操業実績データベース（操業実績ＤＢ）４から図３に示すような入力変数（説明変数）と圧延機２の圧延荷重の実績値とのペアを学習データとして取得し、取得した学習データを用いて圧延荷重予測モデル１１を機械学習する。なお、本実施形態では、機械学習手法としてディープラーニングを用いたが、ロジスティック回帰分析、決定木、ニューラルネットワーク等の機械学習手法を用いてもよい。
【００２８】
モデル計算部１２は、圧延荷重の予測対象となる操業条件を圧延荷重予測モデル１１に入力することにより、予測対象の操業条件で鋼材を圧延した際の圧延機２の圧延荷重を予測する。
【００２９】
設定値計算部１３は、モデル計算部１２によって予測された圧延荷重に基づいて圧延機２の設定値を計算し、計算された設定値に従って圧延機２を制御（セットアップ）する。
【００３０】
〔実施例〕
本実施例では、公知のディープラーニングフレームワークｃｈａｉｎｅｒを用いて圧延荷重予測モデル１１の機械学習を行った。中間層は４層のもの（各層におけるユニット数は入力に近い方から６０，１２０，６０，３０とした）を用い、学習データには２０万回の操業実績データを用いた。機械学習時にはバッチ正規化手法（但し、バッチサイズは２５６とした）を用い、学習率の設定にはＡｄａｍ手法を用いた。入力変数には、現在のパス回数、鋼板寸法（厚，幅，長）、スラブ寸法（厚，幅，長）、構成元素（Ｃ，Ｓｉ，Ｍｎ，Ｐ，Ｓ，Ｃｕ，Ｎｉ，Ｃｒ，Ｍｏ，Ｖ，Ｎｂ，Ａｌ，Ｔｉ，Ｂ）、鋼種判定マーク(４２２，４３４，４３３，３３３)、温度（圧延時の鋼材の温度（平均値、中央部温度、端部温度）、加熱炉抽出時のスラブの温度（平均値、中央部温度、端部温度）、加熱炉内の固定スキッドレール及び移動スキッドレールの温度）、圧延間時間、ワークロール（ワークロールの半径、ワークロールの中央部及び端部の摩耗量、ワークロール替え後の圧延本数）の計３５個を用いた。出力変数（目的変数）には圧延荷重の実績値を用いた。結果、温度や構成元素に関する操業実績データを加えて圧延荷重予測モデル１１を機械学習することで圧延荷重の精度が向上することが確認できた。表１は、ディープラーニングを用いた圧延荷重予測及び変形抵抗予測（実施例１，２）と従来の物理モデル式による圧延荷重予測（従来例）の精度を比べたものである。図４（ａ）〜（ｃ）は、実施例１，２及び従来例における予測荷重と実績荷重との関係を示す散布図である。実施例１のＲＭＳＥ（平均二乗誤差平方根）は従来例のＲＭＳＥの半分になっていることから、ディープラーニングを用いることで大幅な精度向上が得られることが確認された。
【００３１】
【表１】
2020131248.tif 000003
【００３２】
以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である圧延制御装置１は、少なくとも鋼材の温度に関係する因子を含む操業実績データを入力変数、圧延機２の圧延荷重の実績値を出力変数として学習させた圧延荷重予測モデル１１に対して、予測対象の操業条件を入力することによって、予測対象の操業条件で鋼材を圧延した際の圧延機２の圧延荷重を予測するので、圧延機２の圧延荷重を精度高く予測することができる。また、これにより、圧延機２の設定値を精度高く決定し、鋼材の圧延品質や圧延能率を向上させることができる。
【００３３】
以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
【符号の説明】
【００３４】
１  圧延制御装置
２  圧延機
３  機械学習装置
４  操業実績データベース（操業実績ＤＢ）
１１  圧延荷重予測モデル
１２  モデル計算部
１３  設定値計算部
【図１】
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【図２】
2020131248.tif 000005
【図３】
2020131248.tif 000006
【図４】
2020131248.tif 000007