(57)【要約】本発明は産業プロセス、特に原料産業のプラント、のプロセスシステム量を計算するための方法及び装置に関する。少なくとも１つの経験的なモデルとコアモデルとからなる方法は、コアモデルに対してパーシャルインバースに構成されたモデルにより追加計算され、最適化される。経験的なモデルの最適化は、適応アルゴリズム又はトレーニングアルゴリズムにより行われ、このアルゴリズムは既知のプロセスパラメータの他に主たる入力量としてパーシャルインバースなコアモデルにより計算された経験的な量を有する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
産業プロセス、特に原料産業のプラント、のプロセスシステム量を計算するための方法において、経験的な量とも呼ばれる未知のプロセスパラメータが既知のプロセスパラメータから少なくとも１つの経験的なモデルにおいて求められ、プロセス量が既知のプロセスパラメータおよび経験的な量に関係してコアモデルにおいて決定され、その際に経験的なモデルがコアモデルに対してパーシャルインバースなコアモデルを用いて適応させられることを特徴とする産業プロセスのプロセスシステム量計算方法。
【請求項２】
パーシャルインバースなコアモデルがコアモデルに対して両立可能に構成されていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
パーシャルインバースなコアモデルが既知のプロセスパラメータおよび測定されたプロセス量に関係して、測定時点で存在する経験的な量を決定することを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの経験的なモデルが適応アルゴリズム又はトレーニングアルゴリズムを介してパーシャルインバースなコアモデルにより計算された、測定時点で存在する経験的な量を用いて適応させられることを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
産業プロセス、特に原料産業のプラント、のプロセスシステム量を計算するための装置において、計算システムにより、経験的な量とも呼ばれる未知のプロセスパラメータの計算が既知のプロセスパラメータに関係して少なくとも１つの経験的なモデルにおいて実行され、プロセス量が既知のプロセスパラメータおよび経験的な量に関係してコアモデルにおいて決定され、その際に経験的なモデルがコアモデルに対してパーシャルインバースなコアモデルを用いて適応させられることを特徴とする産業プロセスのプロセスシステム量計算装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明はプロセス量を計算するための方法および装置に関する。
【０００２】
たとえば製鋼工場のような、特に原料産業のプラントにおける、産業プロセスの調節または制御の際には、プロセス量または状態を予測的に求めることが必要である。なぜならば、それらはそれらが調節または制御に使用される時点で自由にならないからである。さらに、これらのプロセス量または状態の計算をオンラインで、すなわち製造進行中に、最適化することが望ましい。
【０００３】
プロセス量をモデルの助けをかりて求めることは一般に行われている。各々のプロセス進行の開始前に既知のプロセスパラメータに関係して、必要とされる未知のプロセス量が予測計算され、それらによりシステムの予設定が行われる。プロセス進行中に、使用されるモデルは測定されたプロセス量を用いて最適化される。
【０００４】
産業プロセスのプロセス自動化に使用される適応モデルはしばしば物理的なコアモデルから成っている。このコアモデルは、数学的−物理的に今日の知識により十分に正確に記述され得る関係を記述する（独国特許出願公開第４３ ３８ ５０８ Ａ１号明細書）。まだ十分に正確な数学的−物理的な理論が存在していないプロセス量は今日では経験的なモデルを用いて決定される。これらの経験的なモデルは手作業でたとえば産業プロセスプラントの始動中に設定されるか、もしくは測定されたプロセス量と計算されたプロセス量との間の直接的な比較から適応させられる。
【０００５】
本発明の課題は、経験的なモデルの迅速かつ効率的な適応を実行することが可能な方法または装置を提案することである。
【０００６】
この課題は、本発明によれば、請求項１による方法により解決される。この方法の有利な構成はその他の請求項に示されている。
【０００７】
請求項１による本発明による方法は、コアモデルならびに１つまたは複数の経験的なモデルを含んでおり、その際にいわゆる“パーシャルインバースなコアモデル”により経験的なモデルが適応させられる。経験的なモデルにおいて、まだ十分に正確な数学的−物理的な理論が知られていないプロセス量が計算される。経験的なモデルと対照的に、物理的なコアモデルにおいては、今日の知識に従って数学的−物理的な関係が十分に正確に知られているプロセス量のみが計算される。出力量が経験的な量と呼ばれるべき経験的なモデルの入力量は、既知のプロセスパラメータである。経験的な量および既知のプロセスパラメータは入力量としてコアモデルに入る。コアモデルの出力量では測定可能なプロセス量とその他のプロセス量との間の区別がされる。コアモデルに対してパーシャルインバースに構成されたモデル（単に“パーシャルインバースなコアモデル”という）は入力量として測定可能なプロセス量の適切な選択、ならびにコアモデルに入るすべての既知のパラメータを有する。パーシャルインバースなコアモデルの出力量は既に上にあげた経験的な量である。
【０００８】
本発明の有利な構成によれば、コアモデルおよびインバースなコアモデルは互いに数値的な丸め誤差を除いて両立可能であり、両モデルは計算時間からしてオンライン能力がある。測定可能なプロセス量の各測定されたデータセットに対してパーシャルインバースなコアモデルを使用して正確に（選択された測定可能なプロセス量の測定精度を除いて）コアモデルのモデル予測が選択された測定値とできるだけよく一致するために、どの値を経験的な量が測定時点に持つべきかを決定することができる。測定時点での経験的な量のこの知識により経験的なモデルが適応させられ得る。
【０００９】
本発明の別の有利な構成は、例えば勾配下降法によるような適応アルゴリズム又はトレーニングアルゴリズムを介して、求められた偏差が減少する方向にプロセス量の適合が行われることにある。
【００１０】
請求項５による本発明による装置は、経験的な量とも呼ばれる未知のプロセスパラメータを既知のプロセスパラメータに関係して少なくとも１つの経験的なモデルにおいて計算するため、またプロセス量を既知のプロセスパラメータおよび経験的な量に関係してコアモデルにおいて計算するための産業プロセスの計算システムを含んでおり、その際に経験的なモデルはコアモデルに対してパーシャルインバースなコアモデルを用いて適応させられる。
【００１１】
本発明ならびに他の利点および詳細は以下に図面に概要を示されている実施例を手がかりにして一層詳細に説明される。個々の図面は経験的なモデル、コアモデルおよびパーシャルインバースなコアモデルの本発明による構成に対する例を示す。
【００１２】
実施例は産業プロセスのプロセス量１２を計算するための本発明による方法を示す。示されているプロセスモデルはたとえば５スタンドの冷間圧延ライン（タンデムライン）のすべての圧延スタンドに対する圧延力、圧延モーメント、圧延パワーおよびリードの計算のために利用される。各経験的なモデル３、５は未知のプロセスパラメータ６、７をモデル化する。５スタンドのタンデムラインにおける未知のプロセスパラメータ６、７は圧延スタンドごとのロール帯と作業ロールとの間の摩擦値である、すなわち５つの経験的な摩擦値モデルが存在する。さらに、５つのサポート点を有するピースごとの線形関数により表されている降伏強さ曲線に対する経験的なモデル３、５が存在する。全体として、図示されている実施例では６つの経験的なモデル３、５（記号的に＃１…＃ｎにより表されている）が存在する。経験的な量とも呼ばれる未知のプロセスパラメータ６、７をモデル化するために、たとえばニューラルネットが使用される。これらの経験的なモデルの入力量は既知のプロセスパラメータ１である。すべての経験的な量８の和ならびに既知のプロセスパラメータ１はコアモデルに対する入力量として用いられ、そのコアモデルにおいては、例えばすべての５つの圧延スタンドの圧延力、圧延モーメント、圧延パワーおよびリードのようなプロセス量１２が計算される。計算されたプロセス量１２において（選択された）測定可能なプロセス量１０とその他のプロセス量１１との間の区別がされる。選択された測定可能なプロセス量１０とは、圧延スタンドごとの圧延力ならびにリードとして理解すべきである。圧延モーメントおよび圧延パワーはその他のプロセス量１１に属する。既知のプロセスパラメータ１に対する例は、最初のスタンドの前の帯厚み、スタンドあたりの減少、最初のスタンドおよび最後のスタンドの前の帯張力、ならびにスタンドの間の帯張力、作業ローラーの半径、最後のスタンドの後の帯速度などとして理解すべきである。圧延品の化学的組成、経験的なモデル３、５（すなわち降伏強さモデル）の入力量であるがコアモデル９の入力量ではない入力量のような既知のプロセスパラメータ１も存在する。パーシャルインバースなコアモデル１４に対する入力量としては、コアモデル９の入力量でもある既知のプロセスパラメータ１及び測定されたプロセス量１３が用いられる。パーシャルインバースなコアモデルの出力量１５は既に上述の経験的な量であるが、測定されたプロセス量１３に関係して計算される上述の経験的な量である。重要なことは、コアモデル９およびパーシャルインバースなコアモデル１４が互いに数値的な丸め誤差を除いて両立可能であり、また両モデルは計算時間からしてオンライン能力があることである。測定可能なプロセス量１３の各測定されたセットに対してパーシャルインバースなコアモデル１４を用いて、コアモデルにより計算された（選択された）測定可能なプロセス量１０が実際に測定されたプロセス量１３とできるだけよく合致するために、どの値を経験的な量１５が測定時点で有していなければならなかったかが、正確に決定され得る。計算された経験的な量１５により経験的なモデル３、５が適応または最適化させられ得る。経験的なモデル３、５の適応または最適化は、適応またはトレーニングアルゴリズム２、４を介して行われる。適応またはトレーニングアルゴリズム２、４は、入力量として計算された経験的な量１６、１７ならびに既知のプロセスパラメータ１を有する。ニューラルネットの形態で実現された経験的なモデル３、５に属する適応またはトレーニングアルゴリズム２、４は勾配下降法に基づいている、すなわち偏差に関係してニューラルネットに含まれているモデルパラメータが、求められた偏差を減ずるように適応させられる。こうして適応させられたモデルパラメータはすぐ次のプロセス進行の開始時に経験的な量６、７を計算するために利用される。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図は経験的なモデル、コアモデルおよびパーシャルインバースなコアモデルの本発明による実施例に対する例を示す。
【符号の説明】
１　プロセスパラメータ
２　適応又はトレーニングアルゴリズム
３　経験的なアルゴリズム
４　適応又はトレーニングアルゴリズム
５　経験的なアルゴリズム
６　プロセスパラメータ
７　プロセスパラメータ
８　経験的な量
９　コアモデル
１０　プロセス量
１１　プロセス量
１２　プロセス量
１３　プロセス量
１４　パーシャルインバースなコアモデル
１５　経験的な量
１６　経験的な量
１７　経験的な量
【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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