(57)【要約】【課題】本発明は、パススケジュールテーブル（圧延条件テーブル）のメンテナンス性の向上を図ることができる圧延条件演算装置、該方法および圧延システムを提供する。【解決手段】本発明では、圧延装置１の圧延条件を設定するための圧延条件パラメータを、圧延装置１によって製造される製品の品種に応じて区切った複数の層別についてそれぞれ演算する圧延条件演算装置２であって、圧延装置１における複数の実績データに基づいて自己組織化マップ法を用いることによって、複数の実績データを代表する所定数の代表パターンを求める代表パターン演算部２２１と、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンに基づいて、複数の層別における各圧延条件パラメータをそれぞれ求める圧延条件演算部２２２とを備える。【選択図】図１
2010036220.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧延装置の圧延条件を設定するための圧延条件パラメータを、前記圧延装置によって製造される製品の品種に応じて区切った複数の層別についてそれぞれ演算する圧延条件演算装置であって、
前記圧延装置における複数の実績データに基づいて自己組織化マップ法を用いることによって、前記複数の実績データを代表する所定数の代表パターンを求める代表パターン演算部と、
前記代表パターン演算部で求めた前記各代表パターンに基づいて、前記複数の層別における各圧延条件パラメータをそれぞれ求める圧延条件演算部とを備えること
を特徴とする圧延条件演算装置。
【請求項２】
前記圧延条件演算部は、層別における実績データまたは層別における過去の代表パターンと前記各代表パターンとの類似度を求め、最も類似する代表パターンを前記層別の圧延条件パラメータとすること
を特徴とする請求項１に記載の圧延条件演算装置。
【請求項３】
前記代表パターン演算部で求めた各代表パターンのそれぞれを、その隣接する代表パターンとの距離がその隣接しない代表パターンとの距離よりも小さくなるように、並び替える代表パターン補正部をさらに備えること
を特徴とする請求項１または請求項２に記載の圧延条件演算装置。
【請求項４】
前記圧延条件演算部は、所定のタイミングで前記複数の層別における各圧延条件パラメータをそれぞれ求めること
を特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の圧延条件演算装置。
【請求項５】
圧延装置の圧延条件を設定するための圧延条件パラメータを、前記圧延装置によって製造される製品の品種に応じて区切った複数の層別についてそれぞれ演算する圧延条件演算方法であって、
前記圧延装置における複数の実績データに基づいて自己組織化マップ法を用いることによって、前記複数の実績データを代表する所定数の代表パターンを求める代表パターン演算工程と、
前記代表パターン演算部で求めた前記各代表パターンに基づいて、前記複数の層別における各圧延条件パラメータをそれぞれ求める圧延条件演算工程とを備えること
を特徴とする圧延条件演算方法。
【請求項６】
圧延装置と、
請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載の圧延条件演算装置とを備えること
を特徴とする圧延システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、圧延装置の圧延条件を設定するための圧延条件パラメータを演算する圧延装置の圧延条件演算装置および圧延条件演算方法に関する。そして、この圧延条件演算装置を備えた圧延システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
鋼片や条鋼等の長尺鋼材を所定の断面形状に圧延する手段として圧延装置がある。その一つに、複数の圧延スタンドを連続して配置することによって圧延材を連続的に圧延するタンデム圧延装置がある。このような圧延装置では、所定の板厚の圧延材を最下流の圧延スタンドがその出側において目標とする鋼材の板厚に圧延する必要があるため、最下流の圧延スタンドを除く圧延スタンドでは、その出側における板厚に自由度がある。各圧延スタンドの出側板厚の設定は、パススケジュール（ドラフトスケジュール）と呼ばれる。パススケジュールに従って各圧延スタンドの各圧延条件を適切に設定することは、操業の安定性、生産性および最終製品の品質等の向上を図る上で重要である。この圧延条件は、例えば、圧延装置によって製造される製品の品種（板幅、板厚、強度および鋼種等）に応じて区切った（グループ化された）複数の層別ごとに設けられている。そして、パススケジュールは、例えば、各層別に対応した各圧延条件をテーブル化したパススケジュールテーブル（圧延条件テーブル）を参照することによって設定される。
【０００３】
このようなパススケジュールテーブルは、例えば圧延装置の経年変化や圧延装置の更新（修理や入れ替え等）や品種の更新（修正や追加等）等によって、パススケジュールの追加や修正等のメンテナンスが必要となる。ところで、この層別の総数は、通常、例えば１００を超える非常に大きな数となるため、このパススケジュールテーブルのメンテナンスに多大な労力が必要となる。
【０００４】
このメンテナンスの点について、例えば、特許文献１に開示のパススケジュール計算装置がある。この特許文献１に開示のパススケジュール計算装置は、リバースミルにおける基準パススケジュールと圧延条件から決定した目標圧下率パターンとに基づいて各パスの圧下率を最適化する圧下率最適化モードと、所定の数値演算手法により前記圧延条件から決定した最適な荷重配分比を実現するパススケジュールを計算する荷重比配分モードと、所定の数値演算手法により前記圧延条件から決定した最適な圧下率配分比を実現するパススケジュールを計算する圧下率比配分モードとのうち１つを選択的に実行し、圧延材に最適なパススケジュールを計算する装置である。そして、特許文献１には、この構成によれば、圧延材の性質に最も適したパススケジュールを自動計算し、また、実操業の状況を加味して最適なパススケジュールを選択することにより、安定した操業を可能とし、パススケジュールのメンテナンス性の向上を図り、製品品質の向上を図り得る、と記載されている。
【特許文献１】特開２００２−２６３７１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記特許文献１では、これら上述のモードのうちの１つを選択的に実行するので、基準パススケジュールは、膨大なものではなく、そのメンテナンスは、不要である、と記載されている（特許文献１［００３９］段落）。しかしながら、操業の安定性、生産性および最終製品の品質等の向上を図る上では、パススケジュールのメンテナンスが必ずしも不要とは言えない。
【０００６】
本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、パススケジュールテーブル（圧延条件テーブル）のメンテナンス性の向上を図ることができる圧延条件演算装置および圧延条件演算方法ならびにこの圧延条件演算装置を備えた圧延システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。すなわち、本発明にかかる一態様では、圧延装置の圧延条件を設定するための圧延条件パラメータを、前記圧延装置によって製造される製品の品種に応じて区切った複数の層別についてそれぞれ演算する圧延条件演算装置であって、前記圧延装置における複数の実績データに基づいて自己組織化マップ法を用いることによって、前記複数の実績データを代表する所定数の代表パターンを求める代表パターン演算部と、前記代表パターン演算部で求めた前記各代表パターンに基づいて、前記複数の層別における各圧延条件パラメータをそれぞれ求める圧延条件演算部とを備えることを特徴とする。そして、本発明にかかる他の一態様では、圧延装置の圧延条件を設定するための圧延条件パラメータを、前記圧延装置によって製造される製品の品種に応じて区切った複数の層別についてそれぞれ演算する圧延条件演算方法であって、前記圧延装置における複数の実績データに基づいて自己組織化マップ法を用いることによって、前記複数の実績データを代表する所定数の代表パターンを求める代表パターン演算工程と、前記代表パターン演算部で求めた前記各代表パターンに基づいて、前記複数の層別における各圧延条件パラメータをそれぞれ求める圧延条件演算工程とを備えることを特徴とする。
【０００８】
このような構成の圧延条件演算装置および圧延条件演算方法では、複数の実績データに自己組織化マップ法を適用することによって、複数の実績データが予め設定された所定数の代表パターンに集約され、この各代表パターンに基づいて各層別の圧延条件パラメータがそれぞれ求められる。このため、このような構成の圧延条件演算装置および圧延条件演算方法では、層別の圧延条件パラメータが所定数の代表パターンのいずれかに関係付けられるので、データ数が削減されるから、パススケジュールテーブル（圧延条件テーブル）の取り扱い（ハンドリング）が容易となる。したがって、パススケジュールテーブルのメンテナンス性の向上を図ることができる。
【０００９】
圧延条件パラメータは、圧延装置の圧延条件を設定するために直接的にまたは間接的に用いられるパラメータであり、圧延条件そのもの、または、圧延条件を演算するために用いられる条件である。圧延条件パラメータは、例えば、圧下位置、圧延速度（ロール速度）、板厚、板幅、圧延荷重および圧延荷重比等が挙げられる。
【００１０】
特に、圧延条件パラメータが圧延荷重比である場合では、比較的高精度に圧延条件を設定することができる。なお、圧延荷重比から公知の所定の演算アルゴリズムによって圧延速度および圧延荷重を求めることが可能である。
【００１１】
また、上述の圧延条件演算装置において、前記圧延条件演算部は、層別における実績データまたは層別における過去の代表パターンと前記各代表パターンとの類似度を求め、最も類似する代表パターンを前記層別の圧延条件パラメータとすることを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、各層別の圧延条件パラメータに、所定数の代表パターンのうちのいずれかの代表パターンを適切に割り付けることが可能となる。
【００１３】
また、上述の圧延条件演算装置において、前記代表パターン演算部で求めた各代表パターンのそれぞれを、その隣接する代表パターンとの距離がその隣接しない代表パターンとの距離よりも小さくなるように、並び替える代表パターン補正部をさらに備えることを特徴とする。
【００１４】
自己組織化マップ法は、教師なし競合学習アルゴリズムに基づいているので、適切な代表パターンを生成するためには、充分な数の実績データが必要である。このような構成によれば、実績データ数が比較的少なく、適切な代表パターンが生成されない場合でも、代表パターン補正部を備えるので、代表パターン演算部で求めた各代表パターンをより適当な代表パターンに補正（修正）することが可能となる。したがって、各層別の圧延条件パラメータを安定的に得ることが可能となる。
【００１５】
また、上述の圧延条件演算装置において、前記圧延条件演算部は、所定のタイミングで前記複数の層別における各圧延条件パラメータをそれぞれ求めることを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、例えば所定の一定周期や所定のイベント等の、予め設定された所定のタイミングで各層別の圧延条件パラメータが求められるので、自動的に各層別の圧延条件パラメータが更新され、メンテナンスの負荷を軽減することが可能となる。
【００１７】
そして、本発明の他の一態様にかかる圧延システムは、圧延装置と、上述のいずれかの圧延条件演算装置とを備えることを特徴とする。
【００１８】
このような構成の圧延システムでは、圧延条件演算装置を備えるので、パススケジュールテーブル（圧延条件テーブル）のメンテナンス性の向上を図ることができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明にかかる圧延条件演算装置および圧延条件演算方法ならびに圧延システムは、パススケジュールテーブル（圧延条件テーブル）のメンテナンス性の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、その説明を省略する。また、本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。
（実施形態の構成）
図１は、実施形態における圧延システムの構成を示すブロック図である。図２は、実施形態における圧延条件テーブルの構成を示す図である。
【００２１】
図１において、この圧延システムＳは、例えば鋼片や条鋼等の長尺鋼材を所定の断面形状に圧延する圧延装置１と、過去に圧延装置１の操業に用いられた実績データに基づいて圧延装置１の圧延条件を設定するための圧延条件パラメータを演算する圧延条件演算装置２とを備えて構成される。
【００２２】
圧延装置１は、例えば、設定計算機１１と、圧延機１２とを備えて構成される。
【００２３】
設定計算機１１は、パススケジュールに従った圧延機１２の圧延条件を設定値として演算する装置であり、外部からコマンド（命令）やデータ等を入力する例えばタッチパネルやキーボード等の入力部と、前記入力部から入力されたコマンドやデータおよび設定計算機１１の演算結果等を出力する例えば表示装置等の出力部と、パススケジュール設定計算プログラム等の所定のプログラムおよび前記所定のプログラムの実行に必要なデータや前記所定のプログラムの実行中に生じるデータ等を記憶する例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶部と、前記所定のプログラムを実行することによって所定の演算を行うとともに、これら各部を各部の機能に従って制御することによって設定計算機１１全体の制御を司る例えばＣＰＵ等の処理部とを備えたコンピュータ等によって構成される。設定計算機１１は、例えば、機能的に、圧延指令入力部１１１と、パススケジュール設定計算部１１２と、圧延条件テーブルデータベース部（圧延条件テーブルＤＢ部）１１３とを備えて構成される。
【００２４】
圧延指令入力部１１１は、圧延指令を入力するための装置であり、例えば、前記入力部が圧延指令入力部１１１として機能する。圧延指令は、例えば、鋼材の品種を特定すべく、板幅、板厚、強度および鋼種等である。
【００２５】
圧延条件テーブルＤＢ部１１３は、層別ごとに圧延条件パラメータをテーブル形式で登録（格納）した圧延条件テーブルを記憶するための装置であり、例えば、前記記憶部が圧延条件テーブルＤＢ部１１３として機能する。なお、圧延条件テーブルＤＢ部１１３は、データベースとして機能するように構成された独立のコンピュータによって構成されてもよい。圧延条件テーブルＤＢ部１１３では、圧延条件演算装置２によって求められた各層別の圧延条件パラメータが圧延条件演算装置２から入力され、パススケジュール設定計算部１１２の要求に応じて、この要求に対応する層別の圧延条件パラメータがパススケジュール設定計算部１１２へ出力される。
【００２６】
層別は、圧延装置によって製造される製品の品種（板幅、板厚、強度および鋼種等）における上限値および下限値によって所定の幅で区切られた（グループ化された）区分である。圧延の操業においては、層別内であれば同一の圧延条件で圧延することができる、との考えから、圧延条件は、通常、層別ごとにその管理が行われている。圧延条件パラメータは、上述したように、圧延装置１の圧延条件を設定するために直接的にまたは間接的に用いられるパラメータであり、圧延条件そのもの、または、圧延条件を演算するために用いられる条件である。圧延条件パラメータは、例えば、圧下位置、圧延速度（ロール速度）、板厚、板幅、圧延荷重および圧延荷重比等が挙げられる。
【００２７】
例えば、本実施形態では、各層別は、鋼材の幅Ｗおよびその厚みｈで分類されており、圧延条件パラメータとして、例えば、圧延荷重比、より具体的には、後述の基準荷重比が用いられている。これら各層別の圧延条件パラメータを登録すべく、圧延条件テーブル３１は、例えば、図２に示すように、鋼材の厚みｈと幅Ｗとでマトリクス状に構成されたテーブルである。
【００２８】
パススケジュール設定計算部１１２は、パススケジュールを演算する装置である。より具体的には、パススケジュール設定計算部１１２は、圧延指令入力部１１１から入力された圧延指令に応じた圧延条件パラメータを、圧延条件テーブルＤＢ部１１３に格納されている圧延条件テーブル３１を参照することによって求め、この求めた圧延条件パラメータに基づいてパススケジュールを求め、この求めたパススケジュールに従った圧延機１２の圧延条件を設定値として圧延機１２へ出力する装置であり、例えば、前記処理部がパススケジュール設定計算部１１２として機能する。
【００２９】
圧延機１２は、設定計算機１１から与えられた設定値に応じて稼動することによって、長尺鋼材を所定の断面形状に圧延する装置である。圧延機１２は、例えば、本実施形態では、７個の圧延スタンド１２１（１２１−１〜１２１−７）を配置することによって、鋼材の元になる圧延材を連続的に圧延するタンデム圧延装置である。圧延スタンド１２１は、例えば、圧延材を圧延する一対のワークロールと、前記一対のワークロールにそれぞれ当接する一対のバックアップロールとを備えて構成されている。圧延機１２には、この他、圧延スタンド１２１の動作を制御する図略の圧延制御部や、圧延条件を修正入力する圧延入力部や、圧延材の圧延中に、圧延荷重、圧下位置および圧延速度等を検出する図略の各センサ（圧延荷重センサ、圧下位置センサおよび圧延速度センサ等）が備えられている。
【００３０】
このような構成の圧延装置１では、圧延指令入力部１１１から圧延指令および圧延開始指令が入力されると、パススケジュール設定計算部１１２は、圧延条件テーブルＤＢ部１１３に記憶されている圧延条件テーブル３１を参照することによって、圧延指令入力部１１１から入力された圧延指令に応じた圧延条件パラメータを求め、この求めた圧延条件パラメータに基づいてパススケジュールを求め、この求めたパススケジュールに従った圧延機１２の圧延条件を設定値として圧延機１２へ出力する。この設定値が入力されると、圧延機１２は、この設定値に応じて駆動し、圧延材を圧延する。なお、設定値は、圧延入力部からの入力によって必要に応じて微修正されてもよい。圧延機１２では、第１圧延スタンド１２１−１に導入された圧延材は、設定された設定値（圧延条件）に応じた所定の圧下率で圧延されるとともに、圧延されながら下流側の圧延スタンド１２１（１２１−２〜１２１−７）へ順次に移送され、最終的に最下流の第７圧延スタンド１２１−７で圧延されて仕上板となる。このように圧延材が７個の圧延スタンド１２１（１２１−１〜１２１−７）によって連続的に圧延され、鋼材が製造される。そして、圧延装置１の圧延機１２から出た鋼材は、移送方向下流側に設けられた図略の巻き取り機のコイルに巻き取られる。
【００３１】
ここで、注目すべきは、本実施形態の圧延システムＳでは、圧延条件テーブルＤＢ部１１３に記憶されている圧延条件テーブル３１に登録されている圧延条件パラメータが圧延条件演算装置２によって所定のタイミングで更新されることである。
【００３２】
この圧延条件演算装置２は、過去に圧延装置１の操業に用いられた実績データに基づいて、圧延装置１の圧延条件を設定するための圧延条件パラメータを、圧延装置１によって製造される製品の品種に応じて区切った複数の層別についてそれぞれ演算する装置であり、設定計算機１１１と同様に、入力部と、出力部と、記憶部と、処理部とを備えたコンピュータ等によって構成され、前記記憶部には、所定のプログラムの１つとして各層別の圧延条件パラメータを演算する圧延条件演算プログラムが記憶されている。圧延条件演算装置２は、例えば、実績データデータベース部（実績データＤＢ部）２１と、演算部２２とを備えて構成される。
【００３３】
実績データＤＢ部２１は、過去に圧延装置１（圧延機１２）の操業に用いられた実績データを記憶するための装置であり、例えば、前記記憶部が実績データＤＢ部２１として機能する。なお、実績データＤＢ部２１は、データベースとして機能するように構成された独立のコンピュータによって構成されてもよい。実績データは、例えば、圧延荷重比（圧延荷重）、圧下位置および圧延速度等である。
【００３４】
演算部２２は、実績データＤＢ部２１に記憶されている過去の実績データに基づいて各層別の圧延条件パラメータを演算するための装置であり、例えば、前記処理部が演算部２２として機能する。演算部２２は、前記処理部に機能的に、代表パターン演算部２２１と、圧延条件演算部２２２と、代表パターン補正部２２３とを備えて構成されている。
【００３５】
代表パターン演算部２２１は、圧延装置１における複数の実績データに基づいて自己組織化マップ法を用いることによって、複数の実績データを代表する所定数の代表パターンを求めるものである。
【００３６】
自己組織化マップ（Self-Organizing Maps、ＳＯＭ）法は、コホーネンネットワーク（Kohonen Network）とも呼ばれ、教師なし競合学習アルゴリズムを持ったフィードフォワード型のニューラルネットワークであり、学習には、ユークリッド距離が用いられる。自己組織化マップ法のニューラルネットワークは、入力層と出力層（競合層）とから成る２層構造である。自己組織化マップ法では、入力層には、分析対象となる個体ｊの特徴ベクトルｘｊ（ｘｊ１，ｘｊ２，ｘｊ３，・・・，ｘｊｎ）があるとされ、出力層には、ｔ×ｔのマトリクス状に配置されたｋ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ，ｋ＝ｔ２）個のユニット（参照ベクトル、ノード）があるとされ、出力層における任意の１つのユニットは、入力層における特徴ベクトルの全ての変数ｘｊとリンクしており、重みｍｉ（ｍｉ１，ｍｉ２，ｍｉ３，・・・，ｍｉｎ）が付けられている。この重みｍｉがユニットの各要素ｍｉ１，ｍｉ２，ｍｉ３，・・・，ｍｉｎとなる。したがって、ユニットは、変数ｘｊの個数と同数の次元を持つ。そして、自己組織化マップ法では、次の手順によって学習プロセスが実行される。
【００３７】
まず、手順１Ａでは、出力層のユニットｍｉの各要素ｍｉ１，ｍｉ２，ｍｉ３，・・・，ｍｉｎが乱数によってランダム（無作為）に決定される。すなわち、乱数によって出力層のユニットｍｉに初期値が与えられる。なお、出力層のユニットｍｉの初期値は、各要素の値が全て同一でなければ、乱数によって与えられる必要はなく、任意に与えられてよい。
【００３８】
続いて、手順２Ａでは、入力特徴ベクトルｘｊが１個与えられ、この入力特徴ベクトルｘｊとのユークリッド距離｜ｘｊ−ｍｉ｜が最小となるユニット（ニューロン）ｍｉが探索される。この探索されたユニットをｍｃとすると、手順２Ａは、式１によって表される。
｜ｘｊ−ｍｃ｜＝ｍｉｎ｜ｘｊ−ｍｉ｜      ・・・（１）
ここで、関数ｍｉｎ（変数）は、変数の最小値を出力する関数である。すなわち、手順２Ａでは、入力特徴ベクトルｘｊと各ユニットｍｉとのユークリッド距離がそれぞれ求められ、これら求められた各ユークリッド距離のうちで最小のユークリッド距離を与えるユニットｍｉが抽出される。この最小のユークリッド距離を与えるユニットｍｉは、ＢＭＵ（Best Maching Unit、勝者ユニット）と呼ばれる。
【００３９】
続いて、手順３Ａでは、ＢＭＵおよびこのＢＭＵの近傍のユニットｍｉは、その値が式２によって変更されることによって、入力特徴ベクトルｘｊを学習（競合学習）する。
ｍｉ（ｔ＋１）＝ｍｉ（ｔ）＋ｈｃｉ（ｔ）［ｘｊ（ｔ）−ｍｉ（ｔ）］（ｉ∈Ｎｃである場合）；ｍｉ（ｔ＋１）＝ｍｉ（ｔ）（ｉ∈Ｎｃではない場合）      ・・・（２）
ここで、ｈｃｉ（ｔ）は、近傍関数と呼ばれ、例えば、式３によって定義される。
ｈｃｉ（ｔ）＝α（ｔ）ｅｘｐ（−｜ｒｃ−ｒｉ｜２／（２σ２（ｔ））      ・・・（３）
ここで、α（ｔ）は、時間によって変化する係数であり、学習率係数と呼ばれる。ｒｃとｒｉは、ユニットｃとユニットｉの座標ベクトルである。σ２（ｔ）は、近傍半径と呼ばれ、ユニットｃの近傍領域Ｎｃの半径を調整する関数である。
【００４０】
続いて、手順４Ａでは、前記手順２Ａおよび手順３Ａが所定の回数繰り返され、学習が行われる。近傍半径σ２（ｔ）は、学習とともに小さくされて行き、学習率係数α（ｔ）も学習とともに小さくされて行く（近傍半径の収縮と学習係数の減少）。すなわち、近傍半径σ２（ｔ）および学習率係数α（ｔ）は、学習回数を変数とする単調減少関数である。
【００４１】
続いて、手順５Ａでは、全ての入力特徴ベクトルｘｊに対して、前記手順２Ａないし手順４Ａが繰り返し行われる。
【００４２】
自己組織化マップ法では、前記近傍関数が定義可能であれば、或る所定の次元から他の或る所定の次元へマッピング（写像）が可能である。自己組織化マップ法では、通常、高次元データから３次元や２次元や１次元等の低次元データへマッピングされる。
【００４３】
代表パターン演算部２２１は、より具体的には、以下の手順の代表パターン演算工程によって、複数の過去の実績データを自己組織化マップ法でクラスタリングを行い、所定数の代表パターンを求める。
【００４４】
まず、手順１Ｂでは、前記ユニットとしてｔ×ｔのマトリクス状に配置された所定数ｋ個の代表パターンＳｋが設定され、各代表パターンＳｋの各要素Ｆｋｎが例えば乱数によってランダムに設定される。代表パターンは、第１ないし第７圧延スタンド１２１−１〜１２１−７の各圧延条件パラメータを表すものである。例えば、本実施形態では、代表パターンＳは、第１ないし第７圧延スタンド１２１−１〜１２１−７の圧延荷重比Ｆｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，７）を要素とするベクトルである（Ｓｋ＝（Ｆｋ１，Ｆｋ２，Ｆｋ３，・・・，Ｆｋ７）∈ＲＮ）。圧延荷重比Ｆｉは、基準とする圧延スタンドの圧延荷重によって複数の算出方法が考えられるが、本実施形態では、式４に示すように、最上流の第１圧延スタンド１２１−１における圧延荷重値を基準にして算出される。なお、この他、例えば、圧延荷重比Ｆｉは、最下流の第７圧延スタンド１２１−７における圧延荷重値を基準にして算出されてもよく、また例えば、全ての第１ないし第７圧延スタンド１２１−１〜１２１−７における各圧延荷重値の和を基準にして算出されてもよい。
Ｆｉ＝Ｐｉ／Ｐ１      ・・・（４）
ここで、Ｆｉは、ｉ番目の圧延スタンド１２１における圧延荷重比であり、Ｐｉは、ｉ番目の圧延スタンド１２１における圧延荷重であり、Ｎは、圧延スタンド１２１の個数であり、本実施形態では、Ｎ＝７である。もちろん、Ｎは、任意の整数でよい。
【００４５】
代表パターンＳｋの個数ｋは、圧延条件演算装置２の仕様等に応じて適宜に設定される。代表パターンＳｋの個数ｋが大きければ（多ければ）、実績データを細かく分類することができ、鋼材の品種に応じて圧延装置１の圧延機１２を精密に稼働することができる。一方、代表パターンＳｋの個数ｋが小さければ（少なければ）、代表パターンＳｋの管理がし易くなり、メンテナンスがより容易となる。すなわち、メンテナンス性がより向上する。例えば、圧延装置１の場合では、鋼材の品種数やメンテナンス性等を勘案することによって、代表パターンＳｋの個数ｋは、１０×１０＝１００に設定される。
【００４６】
続いて、手順２Ｂでは、前記入力特徴ベクトルｘｊとして所定数の実績データｘｊが用意され、その所定数の実績データｘｊのうちの１つの実績データｘｊが入力実績データｘｊとして選択される。そして、この入力実績データｘｊとのユークリッド距離｜ｘｊ−Ｆｉ｜が最小となる代表パターンＳｋが探索される。より具体的には、入力実績データｘｊと各代表パターンＳｋとのユークリッド距離がそれぞれ求められ、これら求められた各ユークリッド距離のうちで最小のユークリッド距離を与える代表パターンＳｋが抽出される。この抽出された代表パターンＳｋを勝者代表パターンＳｋと呼称することとする。
【００４７】
続いて、手順３Ｂでは、勝者代表パターンＳｋおよびこの勝者代表パターンＳｋの近傍の代表パターンＳｋが修正され、１つの実績データｘｊが学習（競合学習）される。勝者代表パターンＳｋの近傍の代表パターンＳｋは、本実施形態では、勝者代表パターンＳｋを囲む周囲の代表パターンＳｋであると定義される。勝者代表パターンＳｋの修正は、例えば、入力実績データｘｊと勝者代表パターンＳｋとのユークリッド距離を勝者代表パターンＳｋから減算することによって実行される。なお、この減算の際に、入力実績データｘｊと勝者代表パターンＳｋとのユークリッド距離に所定の重みが付けられてもよい。そして、勝者代表パターンＳｋの近傍の代表パターンＳｋの修正は、例えば、入力実績データｘｊと勝者代表パターンＳｋとのユークリッド距離を近傍の代表パターンＳｋから減算することによって実行される。なお、この減算の際に、入力実績データｘｊと勝者代表パターンＳｋとのユークリッド距離に所定の重みが付けられてもよい。通常、勝者代表パターンＳｋの修正の際の重み値と勝者代表パターンＳｋの近傍の代表パターンＳｋの修正の際の重み値とは、異なる値とされ、勝者代表パターンＳｋの修正の際の重み値は、勝者代表パターンＳｋの近傍の代表パターンＳｋの修正の際の重み値よりも大きい値とされる。
【００４８】
続いて、手順４Ｂでは、全ての実績データｘｊに対して、前記手順２Ｂおよび手順３Ｂが繰り返され、学習が行われる。近傍半径σ２（ｔ）は、学習とともに小さくされて行き、学習率係数α（ｔ）も学習とともに小さくされて行く。
【００４９】
このような手順１Ｂないし手順４Ｂの代表パターン演算工程を実行することによって、複数の実績データｘｊが自己組織化マップ法によって類似するもの同士が集められて代表パターンＳｋが形成され、複数の実績データｘｊに基づく所定数ｋの各代表パターンＳｋが求められる。図３は、代表パターンの一例を示す図である。例えば、３×３の９個の代表パターンＳｋが設定された場合に、実績データｘｊに基づいて自己組織化マップ法によって図３に示す９個の代表パターンＳｋが得られる。代表パターンＳｋの横方向は、圧延スタンドの番号であり、その縦方向は、圧延荷重比である。
【００５０】
圧延条件演算部２２２は、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋに基づいて、圧延装置１の各層別における圧延条件パラメータを求めるものである。圧延条件演算部２２２は、例えば、圧延条件テーブル３１の各層別のそれぞれに、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋのうちのいずれか１つを割り当て、これを代表パターンＳｋの度数で規格化することによって、圧延装置１の各層別における圧延条件パラメータを求める。この圧延条件演算部２２２によって圧延条件演算工程が実行される。
【００５１】
より具体的には、まず、圧延条件テーブル３１の各層別のうちの１つが選択される。次に、この選択された層別における実績データまたは層別における過去の代表パターンと類似する、すなわち、ユークリッド距離が最小となる代表パターンＳｋが探索され、この探索された代表パターンＳｋが前記選択された層別の圧延条件パラメータに割り当てられる。このような手順が圧延条件テーブル３１の全ての層別に対して実行され、圧延条件テーブル３１の各層別のそれぞれに、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋのうちのいずれか１つが割り当てられる。次に、層別に割り当てられた代表パターンＳｋの頻度分布が求められ、各層別のそれぞれについて、層別に割り当てられた代表パターンＳｋが代表パターンＳｋの度数で規格化される。すなわち、以下の式５によって各層別の圧延条件パラメータが基準荷重比Ｓｔｊとして求められる。
Ｓｔｊ＝（ΣＳｉ）／（Σｗｉ）      ・・・（５）
ここで、ｊは、層別番号であり、ｗｉは、代表パターンＳｉの度数であり、Σは、代表パターンＳｉの近傍について和を求める。
【００５２】
このように代表パターン演算部２２１および圧延条件演算部２２２によって圧延装置１の圧延条件テーブルＤＢ部１１３に記憶されている圧延条件テーブル３１の各層別における圧延条件パラメータ、本実施形態では基準荷重比Ｓｔｊを求めることができる。
【００５３】
そして、以上説明したように、本実施形態における圧延条件演算装置２および圧延システムＳでは、複数の実績データｘｊに自己組織化マップ法を適用することによって、複数の実績データｘｊが予め設定された所定数の代表パターンＳｋに集約され、この各代表パターンＳｋに基づいて各層別の圧延条件パラメータがそれぞれ求められる。このため、このような構成の圧延条件演算装置２および圧延システムＳでは、層別の圧延条件パタメータが所定数の代表パターンＳｋのいずれかに関係付けられるので、データ数が削減されるから、圧延条件テーブル３１（パススケジュールテーブル）の取り扱い（ハンドリング）が容易となる。したがって、圧延条件テーブル３１（パススケジュールテーブル）のメンテナンス性の向上を図ることができる。
【００５４】
ここで、実績データＤＢ部２１の実績データｘｊの個数が上述の手順１Ｂないし手順４Ｂによって適切に学習され、実績データｘｊから代表パターンＳｋが適切に求められる個数があればよいが、実績データｘｊの個数が少ない場合には、実績データｘｊから代表パターンＳｋが適切に求められない場合が生じ得る。そこで、本実施形態では、圧延条件演算装置２は、機能的に、演算部２にさらに、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋを補正する代表パターン補正部２２３を備えている。
【００５５】
自己組織化マップ法は、上述した手順１Ａないし手順５Ａ、あるいは上述した手順１Ｂないし手順４Ｂから分かるように、２次元のマトリクス状に配列されたユニットｍｉは、その互いに隣接するユニットｍｉ同士のユークリッド距離が隣接しない他のユニットｍｉのユークリッド距離よりも必ず小さくなる。すなわち、マトリクス状に配列された代表パターンＳｋは、その互いに隣接する代表パターンＳｋ同士のユークリッド距離が隣接しない他の代表パターンＳｋのユークリッド距離よりも必ず小さくなる。図４は、代表パターンの補正を説明するための図である。例えば、図４に示すように、３×３の９個の代表パターンａ〜ｉがあった場合に、例えば、代表パターンａの場合には、その隣接する代表パターンｂとのユークリッド距離、その隣接する代表パターンｅとのユークリッド距離、および、その隣接する代表パターンｄとのユークリッド距離（以下、「その隣接する代表パターンｂ、ｅ、ｄとの各ユークリッド距離」と略記する）は、他の隣接しない代表パターンｃ、ｆ、ｇ、ｈ、ｉとの各ユークリッド距離より小さい。
【００５６】
代表パターン補正部２２３は、自己組織化マップ法のこの性質を利用することによって、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋを補正（修正）するものである。すなわち、代表パターン補正部２２３は、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋのそれぞれを、その隣接する代表パターンＳｋとのユークリッド距離がその隣接しない代表パターンＳｋとのユークリッド距離よりも小さくなるように、並び替える。より具体的には、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは、次の手順によって補正される。
【００５７】
まず、代表パターン補正部２２３によって、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋが適切な結果であるか否かを判断する。
【００５８】
この判断は、例えば、実績データｘｊの個数Ｍが予め設定された所定の閾値Ｌよりも大きいか否かで判断される。この判断の結果、大きい場合には代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果であると判断され、大きくない場合には、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果ではないと判断される。この判断方法では、前記判断を簡易に実行することができ、演算部の情報処理負荷が軽減される。
【００５９】
また例えば、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋにおいて、その隣接する代表パターンＳｋとのユークリッド距離がその隣接しない代表パターンＳｋとのユークリッド距離よりも小さくなっているか否かによって判断することができる。この判断の結果、全て小さい場合には代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果であると判断され、一つでも大きい場合には、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果ではないと判断される。この判断方法では、自己組織化マップ法の性質に忠実に前記判断が実行され、より正確に判断することができる。
【００６０】
また例えば、この判断は、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋにおいて、その隣接する各代表パターンＳｋとの平均ユークリッド距離がその隣接しない各代表パターンＳｋとの平均ユークリッド距離よりも小さくなっているか否かによって判断される。判断の結果、小さい場合には、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果であると判断され、小さくない場合には、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果ではないと判断される。ここで、代表パターンＡの近傍にある代表パターンの個数をｍＡとし、代表パターンＡの近傍にない代表パターンの個数をｍＢとする場合、代表パターンＡに隣接する各代表パターンＳｋとの平均ユークリッド距離は、（１／ｍＡ）Σ（Ｓｉ−ＳＡ）２（ただし、Σは代表パターンＡの近傍にある代表パターンについて和を求める）で表され、代表パターンＡに隣接しない各代表パターンＳｋとの平均ユークリッド距離は、（１／ｍＢ）Σ（Ｓｉ−ＳＡ）２（ただし、Σは代表パターンＡの近傍にない代表パターンについて和を求める）で表される。この判断方法では、自己組織化マップ法の性質を利用することによって前記判断が実行され、適切に判断することができる。
【００６１】
また例えば、この判断は、前記各判断方法を組み合わせて行われてもよく、本実施形態では、この判断は、実績データｘｊの個数Ｍが予め設定された所定の閾値Ｌよりも大きいか否かによって、そして、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋにおいて、その隣接する各代表パターンＳｋとの平均ユークリッド距離がその隣接しない各代表パターンＳｋとの平均ユークリッド距離よりも小さくなっているか否かによって判断される。この判断の結果、実績データｘｊの個数Ｍが予め設定された所定の閾値Ｌよりも大きくない場合、または、その隣接する各代表パターンＳｋとの平均ユークリッド距離がその隣接しない各代表パターンＳｋとの平均ユークリッド距離よりも小さくない場合には、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果ではないと判断され、それ以外の場合には、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果であると判断される。
【００６２】
このような判断の結果、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋは適切な結果ではないと判断された場合に、代表パターン補正部２２３は、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋを補正する。この補正は、より具体的には、例えば、次の手順の代表パターン補正工程によって実行される。
【００６３】
例えば、図４に示すように、３×３の９個の代表パターンＳｋの場合では、まず、代表パターン演算部２２１で求められた中央に位置する２行２列の代表パターンＳｋが中央位置の２行２列の代表パターンＳｋとされる。次に、代表パターン演算部２２１で求められた残余の代表パターンＳｋから任意の１つの代表パターンＳｋが選択され、この選択された代表パターンＳｋが第１角部、例えば１行１列の代表パターンＳｋ（第２代表パターンＳｋ）に設定される。次に、前記選択された第２代表パターンＳｋとユークリッド距離が最も大きい（最も遠い）１つの代表パターンＳｋが選択され、この選択された各代表パターンＳｋが前記選択された代表パターンＳｋから最も遠い位置、前記例では３行３列の代表パターンＳｋ（第３代表パターンＳｋ）に設定される。次に、前記選択された第２代表パターンＳｋとユークリッド距離が最も小さい（最も近い）２つの代表パターンＳｋが選択されるとともに、前記選択された第３代表パターンＳｋとユークリッド距離が最も小さい（最も近い）２つの代表パターンＳｋが選択され、互いに隣接する代表パターンＳｋのユークリッド距離が小さくなるように、中央の第１代表パターンＳｋの近傍、前記例では、１行２列の代表パターンＳｋ（第４代表パターンＳｋ）、２行１列の代表パターンＳｋ（第５代表パターンＳｋ）、２行３列の代表パターンＳｋ（第６代表パターンＳｋ）および３行２列の代表パターンＳｋ（第７代表パターンＳｋ）にそれぞれ設定される。そして、残余の２個の代表パターンＳｋについて、第４および第６代表パターンＳｋとのユークリッド距離が最も小さい代表パターンＳｋが選択され、この選択された各代表パターンＳｋが第４および第６代表パターンＳｋの近傍、前記例では１行３列の代表パターンＳｋ（第８代表パターンＳｋ）に設定されるとともに、第５および第７代表パターンＳｋとのユークリッド距離が最も小さい代表パターンＳｋが選択され、この選択された各代表パターンＳｋが第５および第７代表パターンＳｋの近傍、前記例では３行１列の代表パターンＳｋ（第９代表パターンＳｋ）に設定される。なお、途中の手順で代表パターンＳｋを選択することができなくなった場合には、第１角部の代表パターンＳｋを選択する手順に戻り、以下の手順が実行される。
【００６４】
このように圧延条件演算装置２が代表パターン補正部２２３をさらに備えることによって、実績データｘｊの総数が比較的少なく、適切な代表パターンＳｋが生成されない場合でも、代表パターン演算部２２１で求めた各代表パターンＳｋをより適当な代表パターンＳｋに補正（修正）することが可能となる。したがって、各層別の圧延条件パラメータを安定的に得ることが可能となる。
【００６５】
図５は、代表パターン演算部で求められた代表パターンの一例を示す図であり、図６は、図５に示す代表パターンの補正後の代表パターンの一例を示す図である。例えば、代表パターン演算部２２１で図５に示す９個の代表パターンＳｋが求められた場合では、上述の手順を実行することによって、代表パターンＳｋが並び替えられ（補正され）、図６に示す代表パターンＳｋが求められる。
【００６６】
すなわち、図５に示す１行１列の代表パターンＳｋ（クラスタ１）がそのまま図６に示す１行１列の代表パターンＳｋ（クラスタ１）とされ、図５に示す１行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ７）が図５に示す２行１列の代表パターンＳｋ（クラスタ２）に置き換えられて、図６に示す１行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ２）となり、図５に示す１行３列の代表パターンＳｋ（クラスタ８）が図５に示す３行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ３）に置き換えられて、図６に示す１行３列の代表パターンＳｋ（クラスタ３）となり、図５に示す２行１列の代表パターンＳｋ（クラスタ２）が図５に示す３行３列の代表パターンＳｋ（クラスタ４）に置き換えられて、図６に示す２行１列の代表パターンＳｋ（クラスタ４）となり、図５に示す２行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ５）がそのまま図６に示す２行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ５）とされ、図５に示す２行３列の代表パターンＳｋ（クラスタ３）が図５に示す３行１列の代表パターンＳｋ（クラスタ６）に置き換えられて、図６に示す２行３列の代表パターンＳｋ（クラスタ６）となり、図５に示す３行１列の代表パターンＳｋ（クラスタ６）が図５に示す１行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ７）に置き換えられて、図６に示す３行１列の代表パターンＳｋ（クラスタ７）となり、図５に示す３行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ９）が図５に示す１行３列の代表パターンＳｋ（クラスタ８）に置き換えられて、図６に示す３行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ８）となり、そして、図５に示す３行３列の代表パターンＳｋ（クラスタ４）が図５に示す３行２列の代表パターンＳｋ（クラスタ９）に置き換えられて、図６に示す３行３列の代表パターンＳｋ（クラスタ９）となっている。
【００６７】
このように代表パターンＳｋの補正が実行されることによって、図５では、例えば、３行１列の代表パターンＳｋとこれの近傍の２行１列の代表パターンＳｋとのユークリッド距離は、３行１列の代表パターンＳｋと１行１列の代表パターンＳｋとの距離よりも大きい。このため、代表パターン演算部２２１で求められた各代表パターンＳｋは、適切な結果ではないと判断される。しかしながら、図５に示す代表パターンＳｋが図６に示すように並び替えられることで、図５に示す３行１列の代表パターンＳｋが図６では１行２列の代表パターンＳｋへ移動され、適切な代表パターンＳｋとなっている。
【００６８】
次に、圧延システムＳの動作について説明する。図７は、圧延システムの動作を示すフローチャートである。この圧延システムＳでは、まず、圧延条件演算装置２によって圧延条件テーブル３１の各層別における圧延条件パラメータ、本実施形態では基準荷重比Ｓｔｊを設定する学習計算処理（ステップＳ１ないしステップＳ５）が所定のタイミングで実行され、その後、圧延材を圧延する際に、圧延装置１において、圧延指令に応じて、圧延条件テーブル３１の各層別における圧延条件パラメータに基づいて演算されたパススケジュールに従って圧延処理（ステップＳ６ないしステップＳ８）が実行される。前記所定のタイミングは、圧延条件（圧延条件パラメータ）のメンテナンスが必要となった時期であり、例えば、予め設定された所定の一定周期（例えば１ヶ月ごとや半年ごと等）や、予め設定された所定のイベント（例えば品種の追加や削除、設備の更新等）等である。これによって自動的に各層別の圧延条件パラメータが更新され、メンテナンスの負荷を軽減することが可能となる。
【００６９】
より具体的には、学習計算処理において、まず、ステップＳ１では、圧延条件演算装置２の実績データＤＢ部２１からそれに蓄積された時系列の操業の実績データｘｊが演算部２２へ読み込まれる。次に、ステップＳ２では、代表パターン演算部２２１によって、上述の手順１Ｂないし手順４Ｂを実行することで、実績データｘｊを自己組織化マップ法によって所定数の代表パターンＳｋが求められる。次に、ステップＳ３では、代表パターン補正部２２３によって、代表パターン演算部２２１によって求められた代表パターンＳｋに補正の必要があるか否かが判断される。この判断の結果、補正の必要がある場合（ＹＥＳ）には、続いてステップＳ４が実行された後に、ステップＳ５が実行され、一方、補正の必要がない場合（ＮＯ）には、ステップＳ５が実行される。ステップＳ４では、代表パターン補正部２２３によって、代表パターン演算部２２１によって求められた各代表パターンＳｋのそれぞれが、上述したように、その隣接する代表パターンＳｋとの距離がその隣接しない代表パターンＳｋとの距離よりも小さくなるように並び替えられ、補正される。そして、ステップＳ５では、圧延条件演算部２２２によって、ステップＳ２またはステップＳ４で求められた代表パターンＳｋを用いて、圧延条件テーブル３１の各層別における圧延条件パラメータ、本実施形態では基準荷重比Ｓｔｊが求められ、圧延条件テーブル３１が更新され、メンテナンスされる。
【００７０】
そして、圧延処理において、まず、ステップＳ６では、圧延装置１における設定計算機１１における圧延指令入力部１１１へ入力された圧延指令のデータが圧延指令入力部１１１からパススケジュール設定計算部１１２へ取り込まれる（読み込まれる）。次に、ステップＳ７では、パススケジュール設定計算部１１２によって、圧延条件テーブルＤＢ部１１３に記憶されている圧延条件テーブル３１を参照することによって、前記圧延指令に応じた圧延条件パラメータ、本実施形態では基準荷重比Ｓｔｊが求められ、ステップＳ８で、この求められた圧延条件パラメータ（基準荷重比Ｓｔｊ）に基づいてパススケジュールが求められ、この求めたパススケジュールに従った圧延条件が設定値として圧延機１２へ出力される。基準荷重比Ｓｔｊから、圧延荷重Ｐ、ロールの回転速度ｖｒおよび圧下位置Ｓが求められる。その演算方法として、例えば、特開平９−３２７７１１号公報に開示された公知の方法が挙げられる。
【００７１】
この設定値が入力されると、圧延機１２は、この設定値に応じて稼動し、圧延材を上述のように圧延する。これによって鋼材が製造され、圧延装置１の圧延機１２から出た鋼材は、移送方向下流側に設けられた図略の巻き取り機のコイルに巻き取られる。また、圧延機１２では、圧延材の圧延中に、圧延荷重、圧下位置および圧延速度等の操業の実績データが各センサ（検出器）によって検出され、この検出結果が操業の実績データとして圧延装置１の圧延機１２から圧延条件演算装置２の実績データＤＢ部２１へ出力され、実績データＤＢ部２１に格納され、蓄積される。
【００７２】
図８は、本実施形態による圧延条件テーブルに基づいて求められた圧延条件と実績値との比較を示す図である。図８において、◇は、本実施形態による圧延条件テーブルに基づいて求められた圧延条件（設定値）を表し、■は、実績値を表す。図９は、従来手法による圧延条件テーブルに基づいて求められた圧延条件と実績値との比較を示す図である。図９において、◇は、従来手法による圧延条件テーブルに基づいて求められた圧延条件（設定値）を表し、■は、実績値を表す。従来手法では、圧延実績データによる統計量や圧延理論式によって圧延条件テーブルが求められる。図８および図９の横軸は、圧延スタンドの番号を示し、その縦軸は、荷重比を示す。圧延スタンドの番号は、上流側から下流側へ１番から順に割り振られている。
【００７３】
図９に示すように、従来手法では、実績値は、設定値と比較的大きな差があり、特に、中間の圧延スタンド（第２番目ないし第６番目の圧延スタンド）において、前記差が大きくなっている。一方、本実施形態では、図８に示すように、実績値は、第２番目および第６番目の圧延スタンドにおいて若干の差が見られるものの、第３ないし第５番目の圧延スタンドではほぼ一致しており、全体的に、従来手法に比べて設定値とほぼ一致している。このように本実施形態では、圧延条件の計算精度が向上していることが理解される。
【００７４】
本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および／または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】実施形態における圧延システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態における圧延条件テーブルの構成を示す図である。
【図３】代表パターンの一例を示す図である。
【図４】代表パターンの補正を説明するための図である。
【図５】代表パターン演算部で求められた代表パターンの一例を示す図である。
【図６】図５に示す代表パターンの補正後の代表パターンの一例を示す図である。
【図７】圧延システムの動作を示すフローチャートである。
【図８】本実施形態による圧延条件テーブルに基づいて求められた圧延条件と実績値との比較を示す図である。
【図９】従来手法による圧延条件テーブルに基づいて求められた圧延条件と実績値との比較を示す図である。
【符号の説明】
【００７６】
Ｓ  圧延システム
１  圧延装置
２  圧延条件演算装置
１２  圧延機
２２  演算部
１２１  圧延スタンド
１１３  圧延条件テーブルデータベース部
２２１  代表パターン演算部
２２２  圧延条件演算部
２２３  代表パターン補正部
【図１】
2010036220.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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