(57)【要約】【課題】配合原料の特性がダイナミックに変化する場合における、焼結鉱主原料成分割合の予測方法およびこれ用いた焼結鉱成分割合制御方法ならびに焼結鉱主原料成分割合予測プログラムを提供する。【解決手段】(1)焼結鉱の成分分析値と焼結鉱の副原料の成分割合の実測値とから求められる焼結鉱主原料成分割合の同定用時系列データを収集する同定用データ収集工程(2)そのデータを複数の周波数帯の時系列データに分類して、夫々の自己回帰モデルを作成する周波数対応自己回帰モデル群作成工程(3)至近の焼結鉱成分分析値の時系列データの周波数解析を行い、パワースペクトルの強い周波数帯を判定する周波数帯判定工程(4)判定された周波数帯に対応する自己回帰モデルを、モデル群の中から選択する自己回帰モデル選択工程(5)選択されたモデルに基づき、焼結鉱主原料の成分割合を予測する工程を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列的に変動する焼結鉱の主原料成分割合を予測する方法であって、次の（１）〜（６）の工程を有することを特徴とする焼結鉱主原料成分割合予測方法。
（１）焼結鉱の成分分析値と焼結鉱の副原料の成分割合の実測値とから求められる、焼結鉱主原料成分割合の同定用時系列データを収集する同定用データ収集工程。
（２）収集された同定用時系列データを、複数の周波数帯の時系列データに分類して、それぞれに対応する自己回帰モデルを作成する周波数対応自己回帰モデル群作成工程。
（３）至近の焼結鉱の成分分析値の時系列データについて、その周波数解析を行い、パワースペクトルの強い周波数帯を判定する周波数帯判定工程。
（４）判定されたパワースペクトルの強い周波数帯に対応する自己回帰モデルを、前記周波数対応自己回帰モデル群の中から選択する自己回帰モデル選択工程。
（５）選択された自己回帰モデルに基づき、副原料を添加する時点での焼結鉱主原料の成分割合を予測する焼結鉱主原料成分割合の予測工程。
【請求項２】
請求項１に記載の焼結鉱主原料成分割合予測方法において、前記周波数帯判定工程での周波数解析に、ウェーブレット変換を用いることを特徴とした焼結鉱主原料成分割合予測方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２のいずれかに記載の焼結鉱主原料成分割合予測方法において、前記周波数帯判定工程でのパワースペクトルの強い周波数帯の判定は、パワースペクトルがピークとなる周波数の高周波側および低周波側にそれぞれ設定幅を設けて周波数帯とする方法、またはパワースペクトルのピークで正規化した正規化パワースペクトルに対して、予め設定したパワースペクトルの閾値を越えた周波数帯とする方法のいずれかによることを特徴とした焼結鉱主原料成分割合予測方法。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の焼結鉱主原料成分割合予測方法を用いて焼結鉱主原料成分割合の変動量を求めて、該変動量に基づいて焼結鉱の副原料の添加割合を制御することを特徴とした焼結鉱成分割合制御方法。
【請求項５】
時系列的に変動する焼結鉱の主原料成分割合を予測するプログラムであって、コンピュータに次の（１）〜（６）の機能を実現させるための焼結鉱主原料成分割合予測プログラム。
（１）焼結鉱の成分分析値と焼結鉱の副原料の成分割合の実測値とから求められる、焼結鉱主原料成分割合の同定用時系列データを収集する同定用データ収集機能。
（２）収集された同定用時系列データを、複数の周波数帯の時系列データに分類して、それぞれに対応する自己回帰モデルを作成する周波数対応自己回帰モデル群作成機能。
（３）至近の焼結鉱の成分分析値の時系列データについて、その周波数解析を行い、パワースペクトルの強い周波数帯を判定する周波数帯判定機能。
（４）判定されたパワースペクトルの強い周波数帯に対応する自己回帰モデルを、前記周波数対応自己回帰モデル群の中から選択する自己回帰モデル選択機能。
（５）選択された自己回帰モデルに基づき、副原料を添加する時点での焼結鉱主原料の成分割合を予測する焼結鉱主原料成分割合の予測機能。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、時系列データ予測方法に関し、特に焼結鉱主原料成分割合予測方法および焼結鉱成分割合制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
焼結原料は、高炉装入鉱石の予備処理で発生する粉鉱、および粉鉱として存在する鉄鉱石と製鉄所内で発生する含鉄原料（ミルスケール、高炉ダスト、転炉ダストなど）とを主原料とし、副原料として粉石灰石などの造滓材からなっている。また、最近では高炉操業上直接使用するには好ましくない熱割れ鉱石や粘着鉱石などを破砕して焼結原料とすることもある。
【０００３】
焼結鉱時系列データの予測方法に関する従来の技術としては、焼結鉱塩基度の予測方法に関して、特開昭５９−６４７１８号公報（特許文献１）に開示された技術がある。この焼結鉱塩基度の予測方法は、焼結鉱塩基度の実測値と計算値との差を時系列に測定し、この差の過去の情報を統計処理して偏差を求め、この偏差と計算値で求まる塩基度とから焼結鉱塩基度を予測するものである。
【０００４】
焼結鉱の塩基度の計算値と実測値の偏差が過去の偏差と相関関係があることに着目し、この偏差を時系列に測定し、偏差の予測式を統計的手法を用いて実操業データを基に決定する。塩基度（ＣａＯ／ＳｉＯ2）の計算値は、配合原料の総ＣａＯ量と総ＳｉＯ2量との比により原料切出し時点で計算する。 そして、現時点で数時間以上前に切出された配合原料についての焼結鉱塩基度のデータから偏差を推定することにより、現時点において焼結されようとしている配合原料を焼結した後の塩基度が推定できるとしている。
【特許文献１】特開昭５９−６４７１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１で開示された技術では、一つの回帰式を用いて予測偏差を求めているため、配合原料の特性がダイナミックに変化する場合には、回帰係数をその都度求め直さなければならず、実操業において常に継続して高精度な予測値を得ることは困難であるという問題点がある。
【０００６】
また、配合原料の特性変化に応じて、予め準備した別の回帰式を用いるとしても、その選定方法は提示されていない。
【０００７】
この発明は、従来技術の上述のような問題点を解消するためになされたものであり、配合原料の特性がダイナミックに変化する場合においても、高精度に予測することのできる焼結鉱主原料成分割合の予測方法およびこれ用いた焼結鉱成分割合制御方法ならびに焼結鉱主原料成分割合予測プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、時系列的に変動する焼結鉱の主原料成分割合を予測する方法であって、次の（１）〜（６）の工程を有することを特徴とする焼結鉱主原料成分割合予測方法である。
（１）焼結鉱の成分分析値と焼結鉱の副原料の成分割合の実測値とから求められる、焼結鉱主原料成分割合の同定用時系列データを収集する同定用データ収集工程。
（２）収集された同定用時系列データを、複数の周波数帯の時系列データに分類して、それぞれに対応する自己回帰モデルを作成する周波数対応自己回帰モデル群作成工程。
（３）至近の焼結鉱の成分分析値の時系列データについて、その周波数解析を行い、パワースペクトルの強い周波数帯を判定する周波数帯判定工程。
（４）判定されたパワースペクトルの強い周波数帯に対応する自己回帰モデルを、前記周波数対応自己回帰モデル群の中から選択する自己回帰モデル選択工程。
（５）選択された自己回帰モデルに基づき、副原料を添加する時点での焼結鉱主原料の成分割合を予測する焼結鉱主原料成分割合の予測工程。
【０００９】
また本発明は、請求項１に記載の焼結鉱主原料成分割合予測方法において、前記周波数帯判定工程での周波数解析に、ウェーブレット変換を用いることを特徴とした焼結鉱主原料成分割合予測方法である。
【００１０】
また本発明は、請求項１または請求項２のいずれかに記載の焼結鉱主原料成分割合予測方法において、前記周波数帯判定工程でのパワースペクトルの強い周波数帯の判定は、パワースペクトルがピークとなる周波数の高周波側および低周波側にそれぞれ設定幅を設けて周波数帯とする方法、またはパワースペクトルのピークで正規化した正規化パワースペクトルに対して、予め設定したパワースペクトルの閾値を越えた周波数帯とする方法のいずれかによることを特徴とした焼結鉱主原料成分割合予測方法である。
【００１１】
また本発明は、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の焼結鉱主原料成分割合予測方法を用いて焼結鉱主原料成分割合の変動量を求めて、該変動量に基づいて焼結鉱の副原料の添加割合を制御することを特徴とした焼結鉱成分割合制御方法である。
【００１２】
さらに本発明は、時系列的に変動する焼結鉱の主原料成分割合を予測するプログラムであって、コンピュータに次の（１）〜（６）の機能を実現させるための焼結鉱主原料成分割合予測プログラムである。
（１）焼結鉱の成分分析値と焼結鉱の副原料の成分割合の実測値とから求められる、焼結鉱主原料成分割合の同定用時系列データを収集する同定用データ収集機能。
（２）収集された同定用時系列データを、複数の周波数帯の時系列データに分類して、それぞれに対応する自己回帰モデルを作成する周波数対応自己回帰モデル群作成機能。
（３）至近の焼結鉱の成分分析値の時系列データについて、その周波数解析を行い、パワースペクトルの強い周波数帯を判定する周波数帯判定機能。
（４）判定されたパワースペクトルの強い周波数帯に対応する自己回帰モデルを、前記周波数対応自己回帰モデル群の中から選択する自己回帰モデル選択機能。
（５）選択された自己回帰モデルに基づき、副原料を添加する時点での焼結鉱主原料の成分割合を予測する焼結鉱主原料成分割合の予測機能。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、配合原料のダイナミックな特性の変化に応じて、適正なモデルを自動選定することができるため、実操業において常に継続して高精度な予測値を得ることが可能である。さらに、長い無駄時間をもつ制御対象の変動の正確な予測値を用いて制御をおこなうようにしたため、単純なフイードバック制御では除去できなかった短期的な変動を除去できる効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面および数式を用いて説明する。
【００１５】
図２は、焼結鉱の製造工程を模式的に示す図である。主原料１には配合部２において、副原料３が加えられる。そして、それらは焼結工程４を経ることによって、焼結鉱５が製造される。焼結工程４により焼結された焼結鉱５は、定期的にサンプリングされて、成分分析工程６において成分分析が行われる。この分析結果すなわち成分分析値７が間欠的な時系列データとして把握されるようになっている。
【００１６】
しかし、焼結鉱の成分分析値が判明するのは、副原料３を主原料１に添加した時点から数時間後と大きな時間差がある。例えば、焼結に１時間、冷却に１時間、サンプリングに１時間、分析に１時間、合計して約４時間といった具合である。このため、でてきた焼結鉱の成分分析値は数時間前の配合を反映したものであり、この分析値を直ぐ副原料３の添加量制御にフィードバックしても、すでにその時点では主原料の成分割合が変化している。このように、長いタイムラグを持つ焼結鉱の成分分析値を一定に保つようにすることはとても難しい。
【００１７】
副原料の成分値は事前に正確に把握されているため、過去の主原料の成分変動値は、焼結鉱の成分分析値から加えられた副原料の成分値を差し引くことで、次の（１）式のようにして求めることができる。
【００１８】
【数１】
2005097658.tif 000003
【００１９】
従って、成分分析値判明時点で主原料の数時間後の成分変動値を予測すれば、これは最新（配合時点）の主原料成分変動を表していることになり、この予測値を基に副原料配合量を決めれば、より精度良く焼結鉱の成分制御をすることができる。本発明では、この主原料成分の変動値を予測対象データ８とする。
【００２０】
図１は、焼結鉱主原料成分の変動値を予測するための予測フロー図である。先ず、焼結鉱の成分分析値と主原料に添加する副原料の成分割合の実測値とから、（１）式に示すような焼結鉱主原料成分割合の時系列データを成分値同定用データ１１として収集する。成分値同定用データ１１の一例を、図３に示す
この成分値同定用データ１１を、FFTなどのフィルタ１２を通して同定１３することにより、複数の周波数帯の時系列データに分類して、それぞれの自己回帰モデル群１４ｉを作成しておく。
【００２１】
この図１の左側に示す一連の準備処理を、以下に詳説する。
図３で示した成分値同定用の時系列データを、（２）式で示すフーリエ変換により周波数データ（図４参照）に変換する。
【００２２】
【数２】
2005097658.tif 000004
【００２３】
次に、図４の周波数データの内、特徴的な周波数帯を複数残すようにする。図５は、低周波帯を残すようにしたものであり、高周波帯のパワースペクトルにマスクをかけている。図６は、元の周波数データでパワースペクトルが一番強い中間周波帯を残すようにしたものであり、対象帯域外の低・高周波帯領域にそれぞれマスクをかけている。このような処理を、特徴的な周波数帯を残すべく適宜複数回行う。
【００２４】
これらマスクをかけた周波数データについて、（３）式で示すフーリエ逆変換を行い、時系列データに戻す。
【００２５】
【数３】
2005097658.tif 000005
【００２６】
図７および図８は、それぞれ図５および図６に示した周波数データを逆変換した時系列データである。図３の元の時系列データに比べると、図７は高周波帯が除かれた低周波帯を強調した時系列データになっていることが見て取れる。同様に、図８は中間周波帯を強調した時系列データになっていることが見て取れる。
【００２７】
次に、このように周波帯域毎に分類されたデータそれぞれに、（４）式で示す自己回帰モデル（ＡＲモデル）を当てはめて、モデルの同定を行う。
【００２８】
【数４】
2005097658.tif 000006
【００２９】
以上で、図１の１４ｉとして示すｎ個の周波数対応ＡＲモデルが、準備できたわけである。
【００３０】
次に、図１の右側の処理フローを説明する。焼結鉱の成分分析値の至近時系列データ（成分値至近データ１５）を準備する。この成分値至近データ１５に、（５）式で示すウェーブレット変換を施す（ウェーブレット変換１６）。
【００３１】
【数５】
2005097658.tif 000007
【００３２】
このウェーブレット変換されたパワースペクトルの強い周波数帯を判定し、判定された周波数帯に対応する自己回帰モデル１８を、複数の周波数対応ＡＲモデル１４ｉの中から選択する（モデル選定１７）。  すなわち、至近データの周波数帯を常に監視し、この変化を捕らえ（判定）て、その周波数帯に対応するモデルを選択するというものである。
【００３３】
パワースペクトルの強い周波数帯の判定方法としては、例えば、図９または図１０に示す方法がある。  図９で示す方法は、パワースペクトルがピークとなる周波数ｆ２の高周波側および低周波側に上下設定幅を設けて、周波数帯（ｆ１〜ｆ３）とするものである。これに対して図１０で示す方法は、パワースペクトルのピークで正規化した正規化パワースペクトルに対して、予め設定したパワースペクトルの閾値を越えた周波数帯（ｆ１〜ｆ３）とするものである。
【００３４】
選択された時系列データの自己回帰モデル（ＡＲモデル１８）に基づき、副原料を添加する時点での焼結鉱主原料の成分割合の予測値１９を予測する。選択されたＡＲモデル１８が複数の場合は、それぞれのＡＲモデルを用いた予測値を加算して最終的な主原料変動量の予測値とする。また、図１の成分値至近データ１５からＡＲモデル１８への矢印は、最終的な主原料変動量の予測値として、全周波数帯を含む生データ（成分値至近データ１５）から同定されたＡＲモデルの予測値を基本として、それに前記の選択されたＡＲモデルの予測値を補償量として加算する、もう一つの最終的な主原料変動量の予測値算出方法を示している。
【００３５】
図１１は、焼結鉱成分のＳｉＯ2成分割合の変動の実績値と、本発明に基づく予測値とを比較したグラフである。これによると、本発明に基づく予測値は、実績値の時系列変動をよく予測できており、プラントの特性がダイナミックに変化する場合にも、本発明の焼結鉱主原料成分割合の予測方法が有効であることが分かる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】焼結鉱主原料成分の変動値を予測するための予測フロー図である。
【図２】焼結鉱の製造工程を模式的に示す図である。
【図３】成分値同定用データ１１の一例を示す図である。
【図４】図３の時系列データをフーリエ変換した結果を示す図である。
【図５】特定周波数帯のマスキングを説明する図である。
【図６】特定周波数帯の他のマスキングを説明する図である。
【図７】図５を逆変換した時系列データを示す図である。
【図８】図６を逆変換した時系列データを示す図である。
【図９】パワースペクトルの強い周波数帯の判定方法の一例を示す図である。
【図１０】パワースペクトルの強い周波数帯の判定方法の他の一例を示す図である。。
【図１１】焼結鉱成分のＳｉＯ2成分割合の変動の実績値と、本発明に基づく予測値とを比較したグラフである。
【符号の説明】
【００３７】
１  主原料
２  配合部
３  副原料
４  焼結工程
５  焼結鉱
６  成分分析工程
１１  焼結鉱主原料の成分値同定用データ
１２  フィルタ
１３  同定
１４ｉ  自己回帰モデル群
１５  焼結鉱の成分分析値の至近時系列データ
１６  ウェーブレット変換
１７  モデル選定
１８  ＡＲモデル
１９  副原料を添加する時点での焼結鉱主原料の成分割合の予測値
【図１】
2005097658.tif 000008
【図２】
2005097658.tif 000009
【図３】
2005097658.tif 000010
【図４】
2005097658.tif 000011
【図５】
2005097658.tif 000012
【図６】
2005097658.tif 000013
【図７】
2005097658.tif 000014
【図８】
2005097658.tif 000015
【図９】
2005097658.tif 000016
【図１０】
2005097658.tif 000017
【図１１】
2005097658.tif 000018