(57)【要約】【課題】  制御ルールを用いた制御は、予め設定された制御ルールを用いて制御するため、制御ルールを修正するのが困難であるという課題がある。また、実際のプロセスの制御結果を用いて制御ルールの変更をする場合は製品精度の悪化が課題となる。【解決手段】  制御ルールを用いて制御を行う制御装置において、制御ルールに基づいて制御した制御結果を評価する評価手段と、制御ルールを変更しながら制御を実施し、評価手段の評価結果に基づいて制御ルールを調整する制御ルール自動調整手段と、制御結果が予め定められた値より悪化した場合に制御ルール自動調整手段の制御ルールの変更を停止させる自動調整可否判定手段を有する制御装置とする。【効果】  実際のプロセスを制御しながら制御ルールの変更をする場合に製品精度がある限界値以上に悪化しない様にすることができるため、制御中に制御ルールを自動的に修正し、最適なものとすることが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御ルールを用いてプラントの制御を行う制御装置において、前記制御ルールで制御を実施する制御手段と、前記制御ルールに基づいて制御した制御結果を評価する評価手段と、前記評価手段の評価結果に基づいて前記制御ルールを調整する制御ルール自動調整手段と、前記制御結果が予め定められた値より悪化した場合に前記制御ルール自動調整手段の制御ルールの調整を停止させる自動調整可否判定手段を有することを特徴とする制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の制御装置において、前記制御ルールの調整は、制御中に実施することを特徴とする制御装置。
【請求項３】
請求項１に記載の制御装置において、制御対象となるプラントの状態とその状態に対する制御対象の操作方法の組合せを制御ルールとすることを特徴とする制御装置。
【請求項４】
請求項１に記載の制御装置において、前記制御ルールとして、制御対象となるプラントの状態とその状態に対する制御対象の複数の操作方法を持ち、前記制御ルール自動調整手段は、前記複数の操作方法の中から予め定めた基準に従い操作方法を選ぶことを特徴とする制御装置。
【請求項５】
請求項１に記載の制御装置において、前記制御ルールとして、制御対象となるプラントの状態とその状態に対する制御対象の操作方法を持ち、前記制御ルール自動調整手段は、予め定めた基準に従い前記操作方法を変更することを特徴とする制御装置。
【請求項６】
制御対象となるプラントと、制御ルールを用いて前記プラントの制御を行う制御装置とを有するプラントシステムにおいて、前記制御装置は、前記制御ルールを実施する制御手段と、前記制御ルールに基づいて前記プラントを制御した制御結果を評価する評価手段と、前記評価手段の評価結果に基づいて前記制御ルールを調整する制御ルール自動調整手段と、前記制御結果が予め定められた値より悪化した場合に前記制御ルール自動調整手段の制御ルールの調整を停止させる自動調整可否判定手段を有することを特徴とするプラントシステム。
【請求項７】
制御ルールを用いてプラントの制御を行う制御装置の制御方法において、前記制御装置が、前記制御ルールを変更しながら制御を実施し、前記制御した制御結果を評価し、前記評価した評価結果に基づいて前記制御ルールを調整し、前記制御結果が予め定められた値より悪化した場合に前記制御ルールの調整を停止させることを特徴とする制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御ルールを用いてプラントの制御を行う制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
圧延機制御においては、従来より、板の波打ち状態を制御する形状制御において、ファジィ制御やニューラルネットワークを利用したファジィ制御が適用されてきた。ファジィ制御は、クーラントを利用した形状制御に、また、ニューラルネットワークを利用したファジィ制御は、センヂミア圧延機の形状制御に適用されている。ニューラルネットワークを利用したファジィ制御を適用した形状制御は、特許２８０４１６１号公報(特許文献１)に示されるように、形状検出器で検出された実績形状パターンと目標形状パターンの差と、予め設定された基準形状パターンとの類似割合を求め、その類似割合からこれも予め設定された基準形状パターンに対する制御操作端操作量によって表現された制御ルールにより、操作端に対する制御出力量を求めることにより行われている。以下、従来技術として、ニューラルネットワークを利用したファジィ制御を用いたセンヂミア圧延機の形状制御を用いる。
【０００３】
図５に、特許２８０４１６１号公報（特許文献１）の図１を示す。センヂミア圧延機の形状制御では、ニューラルネットワークを利用したファジィ制御が用いられる。パターン認識機構５１で、形状検出器５２にて検出した実形状より形状のパターン認識を行い、実形状が予め設定された基準形状パターンのどれに最も近いかを演算する。制御演算機構
５３では、図６で示すような予め設定された形状パターンに対する制御操作端操作量で構成される制御ルールを用いて制御を実施する。
【０００４】
特開平１０−２５４７０７号公報（特許文献２）や特開２０００−３３９１６８号公報（特許文献３）はいずれもファジィルールの調整について記載され、プロセス模擬手段，数学関数モデルと、制御対象のモデルを用いてそれに制御出力を入力し、出てきた出力を用いて制御ルールの調整を行っている。
【０００５】
【特許文献１】特許２８０４１６１号明細書
【特許文献２】特開平１０−２５４７０７号公報
【特許文献３】特開２０００−３３９１６８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１においては、制御ルールは、センヂミア圧延機の機械的特性，オペレータの制御操作方法等をもとに技術者が決めている。そのため、常識的な制御ルールとなっている。
【０００７】
ところが、操業条件の変化等で、制御ルールが現実に則したものでなくなってくると、制御ルールが固定されているため、ある程度以上の制御精度を出すことは困難となってくる。また、一旦形状制御が動作してしまうと、オペレータは手動操作をしなくなる（制御にとって外乱となってしまう）ため、新たな制御ルールをオペレータの手動介入により見つけていくのも困難である。さらに、新しい規格の圧延材を圧延する場合も制御ルールをその材料にあわせて設定するのは困難である。
【０００８】
以上のように、従来の形状制御においては、予め設定された制御ルールを用いて制御するため、制御ルールを修正するのが困難であるという課題がある。
【０００９】
特許文献２や３に記載の制御ルールの調整は制御対象のモデルを用いることを前提としており、センヂミア圧延機においては、制御対象のモデルを作成するのが困難であり、制御対象のモデルが無いため、センヂミア圧延機に適用することができない。つまり、実際のプロセスにおいて制御ルールの変更をする際には製品精度の悪化が課題となる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記問題を解決するためには、制御ルールを用いてプラントの制御を行う制御装置において、制御ルールに基づいて制御した制御結果を評価する評価手段と、制御ルールを変更しながら制御を実施し、評価手段の評価結果に基づいて制御ルールを調整する制御ルール自動調整手段と、制御結果が予め定められた値より悪化した場合に制御ルール自動調整手段の制御ルールの変更を停止させる自動調整可否判定手段を有する制御装置とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明を用いることにより、実際のプロセスにおいて制御ルールの変更をする際に製品精度が悪化した場合に対応でき、制御中に制御ルールを自動的に修正し最適なものとすることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図を用いて本願発明を説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は制御ルールを自動調整しながら実プラントを制御する制御装置を示す例である。
【００１４】
制御装置１は、制御ルールを用いた制御を行うルールベース制御手段２と、制御ルール自動調整手段３と、評価手段４と、自動調整可否判定手段５を備える。ルールベース制御手段２は、制御対象プラント６を制御する。制御ルール自動調整手段３は新たな制御ルールを生成し、ルール制御手段の制御ルールを変更する。評価手段４は、制御結果である制御対象プラント６からの実績値を評価し、制御ルール自動調整手段３に制御ルールを生成するための評価結果を送る。自動調整可否判定手段５は、実績値に基づいて制御ルールの変更の可否を判断し、一定条件下で制御ルールの変更を停止させる為に制御ルール自動調整手段３を停止させる。これにより、圧延中に形状制御を実施しながら新たな制御ルールを発見していく。
【００１５】
新たな制御ルールは、予め予想できるものでは無く、全く予測できなかった制御ルールが最適となる場合も有る事から、ランダムに制御操作端を動作させ、それに対する制御結果を見ながら見つけていくことが必要となる。これを実現するには、形状制御を行いながら制御ルールをランダムに変化させ、形状が良くなるルールを学習して行けばよい。そのため、遺伝的アルゴリズムを導入し制御ルールの学習を行う。
【００１６】
遺伝的アルゴリズムは、図２に示すような、新しい環境に生命体を適合させる場合の遺伝子の作成方法のモデルである。生命体に於いては、遺伝子に突然変異をランダムに発生させ、その遺伝子が環境にあわなければ自然淘汰され、環境に合致すればその遺伝子を増殖することにより環境への適合が行われる。
【００１７】
遺伝的アルゴリズムの考え方を、形状制御ルールの抽出に利用する方法を図３に示す。形状制御ルールに新しい操作方法である突然変異を発生させ、その制御ルールにより制御した結果が現状ルールより良ければその制御ルールを採用し、悪ければ採用しないことにより新しい制御ルールが抽出できる。
【００１８】
図４に、制御ルールの例を示すが、現状のセンヂミア圧延機形状制御においては、図４（ａ）の様な或る基準形状パターンに対してどの操作端を動かすかをＩＦ〜ＴＨＥＮ〜形式の推論ルールとしてもっている。推論ルールの前件部については、基準形状パターンであり、これをニューラルネットに学習・記憶させ、実形状との適合度をニューラルネットを用いて求める。基準形状パターンが発生した場合にどのような制御操作を行うかを定義しているのが推論ルールにおける後件部である。つまり、制御ルールの前件部は制御対象となるプラントの状態を表し、後件部はその状態に対する制御対象の操作方法を表すものである。従来は、後件部で制御操作を１つだけ定義していた。
【００１９】
ここで、推論ルールを図４（ｂ）のように改良する。つまり、推論ルール後件部の制御操作を複数個（操作法１〜操作法ｎのｎ個）持つようにする。制御時は、設定された複数個の操作法１〜操作法ｎをランダムに選択して操作方法を決定する。操作法１〜操作法ｎまで同じ操作法が設定されている場合は、従来の操作法を１つだけ設定した場合と同じとなる。
【００２０】
制御に用いる制御ルールの自動学習時は、図４（ｃ）の様に、制御ルールの操作法の１つに突然変異（操作法をランダムに選んだ推論ルール）を発生させ、その制御ルールで制御する。突然変異の制御ルールでの制御結果として形状が良くなれば突然変異の制御ルールを残し、悪くなった場合は削除して元の予め設定した制御ルールに戻す。突然変異は毎回発生させるのではなく、ある時間間隔を置いて発生させる。突然変異発生の無い制御タイミングでは、操作法１〜ｎの中からランダムに推論ルールを選んで制御を実施する。このときも、制御操作結果として形状が良くなればその推論ルールの操作法を１つ増加させ、形状が悪くなればその推論ルールの操作法を削除し、予め設定した操作法にもどす。これを繰り返して実施することにより、予め設定した操作法よりも形状が良くなるような操作法を獲得していくことができる。これにより、制御精度の向上，制御装置の立上げ期間の短縮，経年変化に対する対応が可能となる等の効果が有る。操作法を削除するときは、一つ又は複数削除することができる。
【００２１】
実際の圧延中に形状制御を実施しながらこの推論ルールの学習を実施しても、基本的には形状が良くなる推論ルールを用い、突然変異として形状が悪くなるかもしれない操作をする場合は限られるので形状の悪化を最小限とすることができる。
【００２２】
この様に、制御ルールをランダムに修正した場合、悪いルールが連続的に出てくる可能性が有る。その場合、形状はますます悪化してしまうので、その歯止めが必要である。
【００２３】
図７でその歯止めとしての機能を有する自動調整可否判定手段の説明をする。制御ルール自動調整手段で変更された制御ルールを適用した結果、形状が悪くなる様だったら当該ルールを削除する。しかし、制御ルールをランダムに変更しているので、悪いルールを削除しても新たに同じような悪いルールが作成される場合がある。その場合、形状が悪い方向にどんどん移行してしまうので歯止めが必要である。ここで、予め設定された可否判定レベルより悪くなったら、自動調整可否判定手段によりランダムにルールを変更する制御ルール自動調整手段を止める。これにより実プラントの状態が許容レベルを超えて悪化するのを防止することができる。このため、実プラントの状態を許容レベル内に保ちながら、制御精度を上げるための制御ルールの学習が実行可能となる。
【実施例２】
【００２４】
上記実施例は、フィードバック制御であり、制御ルールをランダムに選択，変更することにより、制御ルールの自動調整を行っているが、以下の実施例の様に、プロダクションルールを用いてフィードフォワード制御を行う制御装置の制御ルールをある基準に従って選択，変更して行くことも可能である。
【００２５】
圧延機を何台か並べて連続的に圧延が可能なタンデム圧延機においては、被圧延材の板端部の板厚分布を制御するエッジドロップ制御が行われている。特許１６０９５０６には、「圧延機の少なくとも第１スタンド入側における被圧延材の幅方向の板厚分布と、上，下作業ロールのロールギャップ分布及び該ロールギャップ分布の被圧延材への転写率とから、該圧延機出側または製品板における板厚分布を推定し、この推定値と目標板厚分布とを照合して、両者の差が最小となる位置に当該スタンドの作業ロールをシフトすることを特徴とする圧延機の作業ロールシフト位置制御」が述べられている。本実施例では、この様な入側における被圧延材の幅方向の板厚分布を検出手段を用いて検出し、制御ルールに基づいて作業ロールのシフト位置を変更するフィードフォワード制御を考える。
【００２６】
図８に、４スタンドのタンデム圧延機に適用した例を示す。入側エッジドロップ計の検出結果を用いて、エッジドロップ制御装置では、図８下の様な制御ルール（プロダクションルール）を用いて、＃１スタンド，＃２スタンドの作業ロールをシフトする。制御ルール自動調整手段では、制御ルールにおける操作方法である＃１スタンドおよび＃２スタンドの作業ロールシフト方向および量（操作量）が異なる制御ルールを複数組持ち、操作方法を１つ選んで制御ルールとして用いる。この時、基本的には、エッジドロップ変化が小さくなるほうに動いている場合は、＃１スタンド，＃２スタンド共シフトを外側に動かす必要が有るため、操作量の選択を行う場合に、作業ロールのシフト方向が外側のものについて重みをつけて選択する。また、新たに制御ルールの操作方法を作成する場合も同様に外側にシフトさせるルールを優先的に作成する。これにより、エッジドロップの精度を悪化させる危険を最小にし、制御ルールの自動調整を行うことが可能となる。この様に、選択や変更する際の基準として、ランダムな選択や変更とする他、条件部に対応する様な重み付けにより選択，変更する様に予め定めることもできる。
【００２７】
この様にして、エッジドロップの精度を悪化させる危険を最小にし、制御ルールの自動調整を行っても悪いルールが連続的に出てくる可能性が有る。その場合、形状はますます悪化してしまうので、その歯止めとして自動調整可否判定手段を有することで、実プラントの状態が許容レベルを超えて悪化するのを防止することができる。このため、実プラントの状態を許容レベル内に保ちながら、制御精度を上げるための制御ルールの学習が実行可能となる。
【００２８】
実施例１と２では、一つの前件部と複数の後件部を有する制御ルールの例を示したが、前件部が同一で後件部が異なる複数の制御ルールでも実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】実プラントを制御する制御装置を示す例。
【図２】遺伝的アルゴリズムの概要。
【図３】形状制御ルールの抽出。
【図４】制御ルールの例。
【図５】センヂミア圧延機の形状制御。
【図６】予め設定された形状パターンに対する制御操作端操作量で構成される制御ルール。
【図７】自動調整可否判定手段の説明図。
【図８】他の実施例（タンデム圧延機のエッジドロップ制御）。
【符号の説明】
【００３０】
１…制御装置、２…ルールベース制御手段、３…制御ルール自動調整手段、４…評価手段、５…自動調整可否判定手段、６…制御対象プラント。
【図１】
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【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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