(57)【要約】【課題】計算負荷を抑制しつつ長尺製品のメッシュ毎の状態の推定が可能な状態推定装置を提供する。【解決手段】状態推定装置は、長手方向に沿って搬送されながら処理が施される長尺製品の処理後の状態を推定する状態推定装置であって、物理モデルを用いて、長尺製品の長手方向の位置に応じた状態の物理推定値を算出する物理推定値算出手段と、長尺製品の長手方向の位置に応じた状態の物理推定値の近似関数に含まれる極値点の数に基づいて、長尺製品に設定するメッシュの数を決定するメッシュ数決定手段と、メッシュのそれぞれが極値点又は端点を含むように長尺製品に設定されたメッシュのそれぞれについて、適用された長尺製品又は処理の条件と、条件及び状態の過去の実績とに基づいて、状態の統計推定値を算出する統計推定値算出手段と、を備える。【選択図】図１
2019206008.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
長手方向に沿って搬送されながら処理が施される長尺製品の処理後の状態を推定する状態推定装置であって、
物理モデルを用いて、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値を算出する物理推定値算出手段と、
前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値の近似関数に含まれる極値点の数に基づいて、前記長尺製品に設定するメッシュの数を決定するメッシュ数決定手段と、
前記メッシュのそれぞれが前記極値点又は端点を含むように前記長尺製品に設定された前記メッシュのそれぞれについて、適用された前記長尺製品又は前記処理の条件と、前記条件及び前記状態の過去の実績とに基づいて、前記状態の統計推定値を算出する統計推定値算出手段と、
を備える状態推定装置。
【請求項２】
前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値とｎ次関数（ｎは自然数）との誤差が閾値以下となる最小のｎのｎ次関数を前記近似関数として生成する近似関数生成手段をさらに備える、
請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項３】
前記長尺製品に最大でｎ＋１個の前記メッシュを設定するメッシュ設定手段をさらに備える、
請求項２に記載の状態推定装置。
【請求項４】
前記メッシュが極大値を含む場合、前記メッシュにおける前記条件の最大値を前記メッシュに対応付け、前記メッシュが極小値を含む場合、前記メッシュにおける前記条件の最小値を前記メッシュに対応付ける適用条件対応付け手段をさらに備える、
請求項１ないし３の何れかに記載の状態推定装置。
【請求項５】
前記統計推定値算出手段は、前記メッシュが極大値を含む場合、前記メッシュにおける前記統計推定値の最大値を出力し、前記メッシュが極小値を含む場合、前記メッシュにおける前記統計推定値の最小値を出力する、
請求項１ないし４の何れかに記載の状態推定装置。
【請求項６】
長手方向に沿って搬送されながら処理が施される長尺製品の処理後の状態を推定する状態推定方法であって、
物理モデルを用いて、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値を算出し、
前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値の近似関数に含まれる極値点の数に基づいて、前記長尺製品に設定するメッシュの数を決定し、
前記メッシュのそれぞれが前記極値点又は端点を含むように前記長尺製品に設定された前記メッシュのそれぞれについて、適用された前記長尺製品又は前記処理の条件と、前記条件及び前記状態の過去の実績とに基づいて、前記状態の統計推定値を算出する、
状態推定方法。
【請求項７】
長手方向に沿って搬送されながら処理が施される長尺製品の処理後の状態を推定する状態推定装置のコンピュータを、
物理モデルを用いて、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値を算出する物理推定値算出手段、
前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値の近似関数に含まれる極値点の数に基づいて、前記長尺製品に設定するメッシュの数を決定するメッシュ数決定手段、及び、
前記メッシュのそれぞれが前記極値点又は端点を含むように前記長尺製品に設定された前記メッシュのそれぞれについて、適用された前記長尺製品又は前記処理の条件と、前記条件及び前記状態の過去の実績とに基づいて、前記状態の統計推定値を算出する統計推定値算出手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態推定装置、状態推定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、対象鋼帯製品の製造過程において、各計測機器による計測値をその計測位置をトラッキングしながら取得することで対象鋼帯製品内を区画するメッシュ毎に計測値を収集し、対象鋼帯製品の成分毎の成分値と、収集したメッシュ毎の計測値とを対象鋼帯製品に関する製造条件項目の値とし、該製造条件項目の値に対応する材料特性値を実績データを用いてメッシュ毎に推定することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５９２４３６２号公報
【０００４】
【非特許文献１】中久保、外２名、「Ｓｉ及びＣｒ添加鋼における内部酸化挙動の予測」、神戸製鋼技報/Vol.64 No.2、2014年10月、p.25-27
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記文献のようなメッシュ毎の推定を行う手法では、適切な数のメッシュを設定することが困難である。必要以上にメッシュを細かくすると、計算負荷が増大するおそれがある。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主な目的は、計算負荷を抑制しつつ長尺製品のメッシュ毎の状態の推定が可能な状態推定装置、状態推定方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の一の態様の状態推定装置は、長手方向に沿って搬送されながら処理が施される長尺製品の処理後の状態を推定する状態推定装置であって、物理モデルを用いて、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値を算出する物理推定値算出手段と、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値の近似関数に含まれる極値点の数に基づいて、前記長尺製品に設定するメッシュの数を決定するメッシュ数決定手段と、前記メッシュのそれぞれが前記極値点又は端点を含むように前記長尺製品に設定された前記メッシュのそれぞれについて、適用された前記長尺製品又は前記処理の条件と、前記条件及び前記状態の過去の実績とに基づいて、前記状態の統計推定値を算出する統計推定値算出手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明の他の態様の状態推定方法は、長手方向に沿って搬送されながら処理が施される長尺製品の処理後の状態を推定する状態推定方法であって、物理モデルを用いて、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値を算出し、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値の近似関数に含まれる極値点の数に基づいて、前記長尺製品に設定するメッシュの数を決定し、前記メッシュのそれぞれが前記極値点又は端点を含むように前記長尺製品に設定された前記メッシュのそれぞれについて、適用された前記長尺製品又は前記処理の条件と、前記条件及び前記状態の過去の実績とに基づいて、前記状態の統計推定値を算出する。
【０００９】
また、本発明の他の態様のプログラムは、長手方向に沿って搬送されながら処理が施される長尺製品の処理後の状態を推定する状態推定装置のコンピュータを、物理モデルを用いて、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値を算出する物理推定値算出手段、前記長尺製品の長手方向の位置に応じた前記状態の物理推定値の近似関数に含まれる極値点の数に基づいて、前記長尺製品に設定するメッシュの数を決定するメッシュ数決定手段、及び、前記メッシュのそれぞれが前記極値点又は端点を含むように前記長尺製品に設定された前記メッシュのそれぞれについて、適用された前記長尺製品又は前記処理の条件と、前記条件及び前記状態の過去の実績とに基づいて、前記状態の統計推定値を算出する統計推定値算出手段、としてコンピュータを機能させる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、計算負荷を抑制しつつ長尺製品のメッシュ毎の状態の推定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る状態推定装置の構成例を示す図である。
【図２】実施形態に係る状態推定方法の手順例を示す図である。
【図３】メッシュ設定処理の手順例を示す図である。
【図４】メッシュ数決定を説明するための図である。
【図５】メッシュ数決定を説明するための図である。
【図６】メッシュ数決定を説明するための図である。
【図７】メッシュ数決定を説明するための図である。
【図８】メッシュと計測値との対応付けを示す図である。
【図９】メッシュと管理指標値との関係を示す図である。
【図１０】メッシュ毎の管理指標値の分布を示す図である。
【図１１】参考例に係る管理指標値の分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。
【００１３】
図１は、実施形態に係る状態推定装置１の構成例を示す図である。状態推定装置１は、長手方向に沿って搬送されながら処理が施される長尺製品の処理後の状態を推定する。本実施形態において、長尺製品は例えば鋼板又は条鋼などであり、長尺製品には例えば焼鈍処理及びその前工程の処理が施される。前工程の処理は、例えば熱延処理、酸洗処理及び冷延処理などである。処理後の状態は、例えば温度などの管理指標値である。
【００１４】
同図に示す製造システムでは、長尺製品の製品全長に亘って最終品質または注目工程の管理指標値を管理範囲内に収めるために製造条件調整が行われる。本実施形態において、管理指標値は、焼鈍炉における焼鈍処理後の温度（例えば板温変動量）である。
【００１５】
焼鈍炉における板温は品質に影響するため極力一定にする必要があるが、板温は焼鈍処理の条件だけでなく、前工程の熱延処理、酸洗処理及び冷延処理などにより決まる板表面の表面性状（放射率）の影響も受ける。そのため、焼鈍炉における炉温や製品の滞在時間が一定であったとしても、板温変動が発生する場合がある。そこで、焼鈍処理後の板温変動量を一定範囲に収めるように、前工程における製造条件を調整することを考える。
【００１６】
本実施形態において、状態推定装置１は、以下に説明するように、長尺製品を複数のメッシュに分割し、メッシュ毎の管理指標値を統計的に予測する。そして、管理指標値の予測結果を作業員に提示することで、長尺製品の製品全長に亘り管理指標値が管理範囲内に収まるように製造条件調整を行うことを支援する。
【００１７】
状態推定装置１は、制御部１０、データベース２、表示部４及び操作部５を備えている。状態推定装置１は、例えばサーバコンピュータ等のコンピュータである。データベース２は、状態推定装置１の外部に設けられてもよい。
【００１８】
制御部１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ及び入出力インターフェース等を含む。ＣＰＵは、ＲＯＭ又は不揮発性メモリからＲＡＭにロードされたプログラムに従って情報処理を実行する。プログラムは、例えば光ディスク又はメモリカード等の情報記憶媒体を介して供給されてもよいし、例えばインターネット等の通信ネットワークを介して供給されてもよい。
【００１９】
表示部４は、例えば液晶ディスプレイ等である。操作部５は、例えばキーボード、マウス又はタッチパネル等である。
【００２０】
状態推定装置１は、焼鈍炉及び前工程製造設備から種々の計測データを取得するとともに、焼鈍処理後の管理指標値（本実施形態では温度）を取得する。計測データは、例えば搬送速度、圧延荷重及び雰囲気などの計測値である。
【００２１】
データベース２は、過去に製造された製品の寸法・成分等の仕様や、製造条件・時間、及び管理指標値などを関連付けて過去実績データとして格納している。製品の寸法・成分等の仕様は、長尺製品の条件の例である。製造条件・時間は、処理の条件の例である。これらは計測データとして取得される。
【００２２】
図２は、実施形態に係る状態推定方法の手順例を示す図である。図３は、メッシュ設定処理（Ｓ１１）の手順例を示す図である。状態推定装置１の制御部１０は、これらの図に示す処理をプログラムに従って実行することにより、物理推定値算出手段、近似関数生成手段、メッシュ数決定手段、メッシュ設定手段、適用条件対応付け手段、及び統計推定値算出手段として機能する。
【００２３】
まず、制御部１０は、長尺製品に複数のメッシュを設定するメッシュ設定処理を実行する（Ｓ１１）。本実施形態では、以下に説明するようにメッシュ数を決定し、メッシュを設定する。
【００２４】
図３に示すメッシュ設定処理において、まず、制御部１０は、物理モデルを用いて、長尺製品の長手方向の位置（長手位置）に応じた管理指標値を推定する（Ｓ２１：物理推定値算出手段としての処理）。管理指標値のモデル計算結果Ｐ（ｘ）は物理推定値の例である。ｘは長尺製品の長手位置を表す。
【００２５】
焼鈍炉における板温は、板の放射率、炉温、炉の滞在時間によって決まるが、本実施形態では、以下の様に簡単化してモデル化する。図４のグラフに、管理指標値のモデル計算結果Ｐ（ｘ）の例を示す。
＜焼鈍炉内の板温物理モデルの考え方＞
・前工程に起因する板温変動の抑制が目的であるため、炉温及び滞在時間は一定と考え、無視する。板温は板の放射率のみで決まり、焼鈍炉における板温は酸化膜厚に比例するとする。
・板の放射率は、板表面の酸化膜厚で決まるとする。酸化膜厚は熱延工程後の鋼鈑放冷時の温度履歴と、酸洗工程における酸化膜厚除去量によって決まる。
・熱延工程における操業条件については実績値を用いる。
・酸洗工程における酸化膜厚除去量は、一定厚（酸化膜厚にオフセットを乗せるだけ）と仮定し、ここでは無視をする。
＜具体的なモデル構築方法＞
・酸化膜厚のモデル計算結果を定数倍したものが板温であるとする。
・酸化膜厚のモデル計算は、以下手順で行う。
（１）鋼鈑放冷の温度履歴を、伝熱計算によって求める。伝熱計算に必要な初期温度、熱伝達率、放射率は、実鋼鈑の指令値とする。
（２）非特許文献１に記載の式（１）にて、酸化膜厚を計算する。各種パラメータは、実験により事前に求める。
・モデル計算は鋼鈑長手位置毎に行われる。計算を行う長手位置の間隔は、任意でよいが、焼鈍炉における板温の計測周期に基づいて決定すればよい。
【００２６】
次に、制御部１０は、管理指標値のモデル計算結果Ｐ（ｘ）を最小二乗法によりｎ次関数で近似する（Ｓ２２：近似関数生成手段としての処理）。具体的には、制御部１０は、管理指標値のモデル計算結果Ｐ（ｘ）とｎ次関数（ｎは自然数）との平均二乗誤差または標準残差などの誤差が閾値以下となる最小のｎのｎ次関数を近似関数ｆ（ｘ）として生成する。
【００２７】
図４のグラフに、管理指標値のモデル計算結果Ｐ（ｘ）を３次関数（ｎ＝３）で近似した近似関数ｆ（ｘ）を示す。
【００２８】
図５には、管理指標値のモデル計算結果Ｐ（ｘ）を１〜４次関数（ｎ＝１〜４）のそれぞれで近似した近似結果と標準残差とを示す。図６には、それぞれの標準残差と閾値との関係を示す。この例では、閾値として、モデル計算値の最大値ΔＴの０．０２倍という値が与えられており、１又は２次関数で近似したときの標準残差は閾値を下回らず、３次関数で近似したときの標準偏差が閾値を下回るので、最小のｎは３となり、３次関数が近似関数ｆ（ｘ）として生成される。
【００２９】
次に、制御部１０は、管理指標値のモデル計算結果Ｐ（ｘ）の近似関数ｆ（ｘ）に含まれる極値点の数に基づいて、長尺製品に設定するメッシュの数を決定する（Ｓ２３：メッシュ数決定手段としての処理）。ここでは、近似関数ｆ（ｘ）がｎ次関数であるとき、メッシュ数は最大ｎ＋１個とされる。これは、ｎ次関数に含まれる極値点の数（ｎ−１個）と端点の数（２個）との合計に相当する。
【００３０】
次に、制御部１０は、メッシュのそれぞれが極値点又は端点を含むように長尺製品にメッシュを設定する（Ｓ２３：メッシュ設定手段としての処理）。ここでは、近似関数ｆ（ｘ）がｎ次関数であるとき、長尺製品は最大ｎ＋１個のメッシュに分割される。隣り合う２つのメッシュの境界は、例えば隣り合う２つの極値点又は端点の間（例えば中央）に自動で定められてもよいし、手動で定められてもよい。
【００３１】
図４の例では、先端点、極値点又は後端点をそれぞれ含む３つのメッシュ（領域１〜３）が設定されている（この例はｎ＝３であるが、鋼鈑長の範囲内の極値の数が１つのみであったため、３分割とした）。
【００３２】
なお、メッシュ数を最大ｎ＋１個にする理由は、長尺製品の製品全長に亘り管理指標値が管理範囲内に収まるかどうかを評価するには、管理指標値の最大値と最小値とが求められれば十分であるためである。すなわち、図７に示すように、管理指標値の最大値と最小値とになり得るのは、近似関数ｆ（ｘ）の極値及び両端であるので、ｎ次関数に含まれる極値点の数（ｎ−１個）と端点の数（２個）との合計によりメッシュ数を最大ｎ＋１個とする。
【００３３】
図２の説明に戻り、メッシュ設定処理（Ｓ１１）の後、制御部１０は、計測データをメッシュに対応付ける（Ｓ１２：適用条件対応付け手段としての処理）。図８のテーブルに示すように、各メッシュ（領域１〜ｎ）には、各メッシュで測定された複数の計測値が対応付けられる。また、各メッシュには、計測データの他に、製品の寸法・成分等も対応付けられる。
【００３４】
具体的には、制御部１０は、焼鈍炉及び前工程製造設備から取得した種々の計測データを、測定を行った長手位置を特定した上で、当該長手位置を含むメッシュと対応付ける。測定を行った長手位置は、例えば、長尺製品に周期的に設けられた基準位置を検出するための基準位置検出器と測定器との間の距離、基準位置から測定を行った長手位置までの距離、及び長尺製品の搬送速度の関係に基づいて特定される。
【００３５】
計測データとメッシュとの対応付けは、各メッシュに含まれる極値等の種類に応じて以下のように行われる。
・メッシュが極大値を含む場合、メッシュにおける計測データの最大値を代表値としてメッシュに対応付ける。
・メッシュが極小値を含む場合、メッシュにおける計測データの最小値を代表値としてメッシュに対応付ける。
・メッシュが先端または後端を含み、隣接するメッシュが極大値を含む場合、メッシュにおける計測データの最小値を代表値としてメッシュに対応付ける。
・メッシュが先端または後端を含み、隣接するメッシュが極小値を含む場合、メッシュにおける計測データの最大値を代表値としてメッシュに対応付ける。
【００３６】
各メッシュに対応付けられた計測データ等は、次ステップにおける管理指標値の予測に用いられる。
【００３７】
また、各メッシュに対応付けられた計測データ等は、長尺製品が製造ラインを通板完了した後、各メッシュに対応付けられた管理指標値と共に過去実績としてデータベース２に記録される。データベース２に記録された過去実績は、通板完了前の管理指標値の予測に用いられる。
【００３８】
次に、制御部１０は、各メッシュにおける管理指標値を統計的に予測する（Ｓ１３：統計推定値算出手段としての処理）。図９のテーブルに示すように、メッシュ（領域１〜ｎ）毎に管理指標値が予測される。具体的には、制御部１０は、統計モデルを用い、上記Ｓ１２で各メッシュに対応付けられた計測データ等と、データベース２に記録された過去実績データとに基づいて、各メッシュにおける管理指標値の統計推定値を算出する。
【００３９】
本実施形態では、管理指標値である板温変化量（製品全長の板温最小値からの差分）を以下の手順で構築される統計モデルを用いて予測する。
（１）各メッシュについて計測データの層別分析を行い、操業パターン毎の管理指標値の分布を求める。
（２）各メッシュに含まれる極値等の種類に応じて、以下のように管理指標値の統計推定値を算出する。
・メッシュが極大値を含む場合、メッシュにおける予測された管理指標値の分布の最大値を統計推定値として出力する。
・メッシュが極小値を含む場合、メッシュにおける予測された管理指標値の分布の最小値を統計推定値として出力する。
・メッシュが先端または後端を含み、隣接するメッシュが極大値を含む場合、メッシュにおける予測された管理指標値の分布の最小値を統計推定値として出力する。
・メッシュが先端または後端を含み、隣接するメッシュが極小値を含む場合、メッシュにおける予測された管理指標値の分布の最大値を統計推定値として出力する。
【００４０】
図１０に、ある操業パターンのときの管理指標値の予測結果の例を示す。なお、図１０では、メッシュ内の板温変動量の分布の最大値と最小値とをそれぞれ算出し、全メッシュの最大板温変動量と最小板温変動量との差から板温変動量を予測している。また、図１１には、比較例として、製品長手方向をメッシュで１０分割して板温変化量を予測した例を示す。
【００４１】
図１０と図１１とを比較すると、予測板温変動量の大きさが同程度であり、本実施形態によれば、精度を落とさずにメッシュ数を減らすことができていることがわかる。
【００４２】
なお、上記予測手法では分布の最大値と最小値とを用いているが、この手法を用いると外れ値の影響を受けるため、分布の平均μと標準偏差σを用い、μ＋ｍ＊σ、μ−ｍ＊σ（ｍは実数）を予測値算出に用いてもよい。
【００４３】
また、管理指標値の予測手法としては、上記予測手法に限らず、統計モデルの構築に例えば重回帰や局所線形回帰、またはＳＶＭやニューラルネットなどの機械学習法を用いてもよい。
【００４４】
次に、制御部１０は、各メッシュについて予測された管理指標値を表示部４に出力する（Ｓ１４）。作業員は、表示部４に表示された管理指標値を見て、予測された管理指標値が製品全長に亘って事前に設定された管理範囲（許容範囲）に収まるか否かを判定し、予測された管理指標値が管理範囲を超える場合には、管理指標値が管理範囲に収まるように製造条件調整を行う。
【符号の説明】
【００４５】
１  状態推定装置
２  データベース
４  表示部
５  操作部
１０  制御部
【図１】
2019206008.tif 000003
【図２】
2019206008.tif 000004
【図３】
2019206008.tif 000005
【図４】
2019206008.tif 000006
【図５】
2019206008.tif 000007
【図６】
2019206008.tif 000008
【図７】
2019206008.tif 000009
【図８】
2019206008.tif 000010
【図９】
2019206008.tif 000011
【図１０】
2019206008.tif 000012
【図１１】
2019206008.tif 000013