(57)【要約】      （修正有）【課題】コルゲータのシート状態情報推定装置及び方法に関し、装置のコストやメンテナンス負担を軽減でき、かつ精度よく把握することができるようにする。【解決手段】紙シート３，４，６から段ボールシート７，８を製造するコルゲータ１において、走行する紙シート３，４，６又は段ボールシート７，８に関する複数の状態情報（シートの温度，水分，反り，接着不良）のうちの特定の状態情報（温度）から他の情報（水分，反り，接着不良）を推定対象として推定するシート状態情報推定装置であって、特定の状態情報（温度）を検出するセンサ３１ａ〜３１ｋ、３１ｍと、特定の状態情報と推定対象の状態情報との相関関係である予測モデル２５ａ〜２５ｃを用いて、センサにより検出された情報から推定対象の状態情報を推定する。【選択図】図１
2007112023.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙シートから段ボールシートを製造するコルゲータにおいて、走行する前記紙シート又は前記段ボールシートに関する複数の状態情報のうちの特定の状態情報から他の情報を推定対象として推定するシート状態情報推定装置であって、
前記特定の状態情報を検出する検出手段と、
前記特定の状態情報と前記推定対象の状態情報との相関関係である予測モデルを用いて、前記検出手段により検出された前記特定の状態情報から前記推定対象の状態情報を推定する推定手段とをそなえている
ことを特徴とする、コルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項２】
前記特定の状態情報は前記紙シート又は前記段ボールシートのシート温度計測値であり、前記検出手段は温度センサであって、
前記推定対象の状態情報は、前記紙シート又は前記段ボールシートのシート水分，シート反り，シート接着不良の何れかに関する情報である
ことを特徴とする、請求項１記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項３】
前記特定の状態情報は前記紙シート又は前記段ボールシートのシート水分であり、前記検出手段は水分センサであって、
前記推定対象の状態情報は、前記紙シート又は前記段ボールシートのシート反り，シート接着不良の何れかに関する情報である
ことを特徴とする、請求項１記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項４】
前記特定の状態情報は前記紙シート又は前記段ボールシートのシート温度計測値及びシート水分計測値であり、前記検出手段は温度センサ及び水分センサであって、
前記推定対象の状態情報は、前記紙シート又は前記段ボールシートのシート反り，シート接着不良の何れかに関する情報である
ことを特徴とする、請求項１記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項５】
前記シート反りに関する情報には、前記コルゲータの下流端のスタッカに１枚シートとして積重された前記段ボールシートの積載経時反りの情報を含む
ことを特徴とする、請求項２〜４のいずれか１項に記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項６】
前記予測モデルを記憶する記憶手段をさらにそなえ、
前記推定手段は、前記記憶手段から前記予測モデルを呼び出して前記推定対象の状態情報を推定する
ことをコルゲータ、請求項１〜５のいずれか１項に記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項７】
各種の条件下における前記予測モデルを記憶した知識データベースをさらにそなえ、
前記推定手段は、前記知識データベースから所定の前記予測モデルを呼び出して前記推定対象の状態情報を推定する
ことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか1項に記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項８】
前記予測モデルを構成するニューラルネットワークをそなえ、
前記推定手段は、前記ニューラルネットワークを用いて前記推定対象の状態情報を推定する
ことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか1項に記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項９】
各種の条件化における前記予測モデルを記憶した知識データベースをさらにそなえるとともに、
前記予測モデルを構成するニューラルネットワークをそなえ、
前記推定手段は、知識データベースから呼び出した所定の前記予測モデルと前記ニューラルネットワークとを用いて前記推定対象の状態情報を推定する
ことを特徴とする、請求項１〜６のいずれか1項に記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項１０】
前記ニューラルネットワークは、階層型ニューラルネットワークである
ことを特徴とする、請求項８又は９記載のコルゲータのシート状態情報推定装置。
【請求項１１】
紙シートから段ボールシートを製造するコルゲータにおいて、走行する前記紙シート又は前記段ボールシートに関する複数の状態情報のうちの特定の状態情報から他の情報を推定対象として推定するシート状態情報推定方法であって、
前記特定の状態情報と前記推定対象の状態情報との相関関係である予測モデルを予め用意して、
前記特定の状態情報を検出する検出ステップと、
前記予測モデルを用いて、前記検出ステップで検出された前記特定の状態情報から前記推定対象の状態情報を推定する推定ステップとをそなえている
ことを特徴とする、コルゲータのシート状態情報推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コルゲータにおいて、製造前の紙シートや、製造中又は製造後の段ボールシートに関するシート温度，シート水分，シート反り，シート接着不良といった状態情報を推定する装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
片面段ボールや両面段ボール等の各種の段ボールを製造するコルゲータ（段ボールシート製造装置）では、製造した段ボールに反りや接着不良が生じないようにすることが要求される。段ボールの反りは、段ボールを構成するシートの各製造工程での温度や水分状態等に左右され、段ボールの接着不良は、主にシートの接着工程での温度に左右される。
このため、各製造工程でのシートの反りや接着不良を直接検知したり、あるいは、これらの製品不良を左右する各製造工程での温度状態や水分状態を直接検知したりする技術が開発され、段ボールの製造に使用されている。
【０００３】
コルゲータ上でのシート温度を検知する技術としては、放射温度計等により走行シートの表面温度を非接触で実計測するものが提案されている。例えば、特許文献１には、ヒータロールの出口とダブルフェーサの入口には、それぞれ裏ライナ紙、表ライナ紙および片面段ボールシートの裏ライナ紙の温度を検出する非接触型の温度計を設置することが記載されている（特許文献１の段落００３１，図１−３参照）。
【０００４】
また、コルゲータでのシート水分を検知する技術としては、赤外線水分計等により走行シートの表面水分を非接触で実計測するものが提案されている。例えば、特許文献１には、シングルフェーサの入口に、予熱された裏ライナ紙の含水分量を検出する非接触型の水分計を設置することが記載されている（特許文献１の段落００３１，図１−３参照）。
さらに、シートの反りについては、コルゲータ上で直接計測する技術は見られず、一般には、シート製造（接着）直後にオペレータが目視チェックする程度が現状であるが、特許文献２には、コルゲータで製造された後にスタッカに積重された段ボールシートの垂直方向変位量を変位量センサ（又は、ＣＣＤカメラ）により段ボールシートの流れ方向に沿って検出し、この検出情報に基づき段ボールシートの流れ方向反り量を演算する技術、及び、コルゲータで製造された段ボールシートの四隅の垂直方向変位量を検出し、この検出情報に基づき段ボールシートのツイスト反り量を演算する技術が提案されている（特許文献２の請求項１，２，段落００４０−００５０，図１，図５−８参照）。
【０００５】
また、特許文献１には、段ボールシートの反り高さは、ダブルフェーサでの表ライナ紙接着前の表裏ライナ紙の含水分量差に依存することが記載されている（段落００２０参照）。すなわち、接着時点で表裏ライナ紙間に含水分量の差が適正範囲でないと、両ライナ紙の含水分量が等しくなる大気湿度での定常含水分状態からの伸縮量が、表ライナ紙と裏ライナ紙とで大きく異なる状態で両者が貼り合わされ、その接着点が固定される。したがって、上面側の裏ライナ紙の含水分量が表ライナ紙の含水分量よりも適正範囲を越えて多くなると、前記定常含水分状態に至るまでに、裏ライナ紙の方の含水分量が大きく減少し、この含水分量の減少による縮み量が大きくなって、上反りを生じ、逆に下面側の表ライナ紙の含水分量が裏ライナ紙の含水分量よりも適正範囲を越えて多くなると、下反りを生じるというものである。
【０００６】
さらに、スタッカ前のシート反りをレーザにより計測する技術も開発されている（特許文献２，非特許文献１参照）。
また、シート接着不良検知については、コルゲータ上で直接計測する技術は見られず、一般には、シート製造（接着）直後にオペレータが目視チェックする程度が現状であるが、特許文献３には、段ボールシートの貼合工程の手前で速度センサにより表ライナ紙と片面段ボールシートの走行速度又は走行量を検出し、両者の差を求めてこれを基準値と比較し、この差が基準値を超える値となったことを検出することにより段ボールシートの接着不良を検出する技術が提案されている（特許文献３の請求項１参照）。
【０００７】
また、コルゲータの制御に、マトリックス制御を用いたものも提案されている（特許文献４参照）。
つまり、図１１に示すように、この技術にかかるコルゲータ１は、上流側から上（裏）ライナ用プレヒータ１１，中芯用プレヒータ１２，シングルフェーサ１３，片段用プレヒータ１４，グルーマシン１５，下（表）ライナ用プレヒータ１６，ダブルフェーサ１７，スリッタスコアラ１８,カットオフ１９,スタッカ２０とをそなえている。
【０００８】
上（裏）ライナ３が上ライナ用プレヒータ１１に導入されて加熱され、中芯４が中芯用プレヒータ１２に導入されて加熱され、加熱された上ライナ３と中芯４とがシングルフェーサ１３に導入されて糊付けされ、片段シート（片面段ボールシート）５が形成される。さらに、片段シート５は、片段用プレヒータ１４に導入されて加熱され、グルーマシン１５に導入されて糊付けされる。また、下（表）ライナ６が下ライナ用プレヒータ１６に導入されて加熱され、加熱された片段シート５と下ライナ６とがダブルフェーサ１７に導入されて加圧されて糊付けされ、両面シート（両面段ボールシート）７が形成される。その後、両面シート７はスリッタスコアラ１８で、シート搬送方向に沿って切断（裁断）及び罫入れがされ、さらに、カットオフ１９で、シート搬送方向の所定長さに切断（裁断）され、一枚シート（一枚の両面シート）８とされて、スタッカ２０に積載される。その後、一枚シートの両面シート８は最終製品としてスタッカ２０から搬出される。
【０００９】
このようなコルゲータ１を制御する生産管理装置２０２には、コルゲータの生産状態情報，コルゲータのマシン状態情報，シートの状態情報から、シート加熱，糊ギャップ量，加圧力等の制御量を演算する制御量演算部２２１と、上記のシート加熱，糊ギャップ量，加圧力をそれぞれ制御するプロセスコントローラ２２２とがそなえられ、制御量演算部２２１及びプロセスコントローラ２２２では、生産状態情報及び運転状態情報に基づきシート反り，シート接着不良等を招かないように設定されたマトリックス条件表に応じてマトリックス制御を行なうようになっている。
【特許文献１】特許３６２９４５９号公報
【特許文献２】特開２００３‐２６６５６６号公報
【特許文献３】特開平１０‐２９２５３号公報
【特許文献４】特開２００３‐２３１１９３号公報
【非特許文献１】International Paper Board Industry March ２００５、第８４〜８８頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述の従来技術では、以下のような課題がある。
（１）コルゲータでのシート温度検知について
（ａ）センサ（非接触型の温度計）が高価である。
（ｂ）紙種による校正が必要である（特に、カラープリント紙の場合、検出値を校正しても実シート温度と合わない場合が有る)。
（ｃ）高温（５０℃以上）に弱い為、エアパージ等の冷却が必要である。
（ｄ）紙粉等がレンズ表面に付着する為、エアパージ等での紙粉等の除去が必要である。
（ｅ）定期的なメンテナンスが必要であり、維持負担がかかる。
（ｆ）ハード製品である為、寿命があり、劣化，破損のおそれが有る。
【００１１】
（２）コルゲータでのシート水分検知について
（ａ）センサ（非接触型の水分計）が高価（温度計以上に高価）である。
（ｂ）紙種による校正が必要である（特に、カラープリント紙の場合、検出値を校正しても実シート温度と合わない場合が有る)。
（ｃ）高温（５０℃以上）に弱い為、エアパージ等の冷却が必要である。
（ｄ）紙粉等がレンズ表面に付着する為、エアパージ等での紙粉等の除去が必要である、（ｅ）定期的なメンテナンスが必要であり、維持負担がかかる。
（ｆ）ハード製品である為、寿命があり、劣化，破損のおそれが有る。
【００１２】
（３）コルゲータでのシートの反り検知について
（ａ）コルゲータでの一枚シートの反り量を定量的に把握できるものではないので、例えば、コルゲータ上のシートの温度や水分量との対応が明確にならず、反りを矯正するための、シートの温度や水分量の調整を適切に行うことが困難である。この為、一枚シート（ウェブ上のシートを流れ方向に切断したシート）の反りを十分に抑制できない。
（ｂ）シート積載後の積載経時反り量を把握する技術ではない為、シート積載後の経時的に発生する反りを抑制するように、コルゲータ上でのシートの温度，水分量を調整することは困難である。この為，積載経時反りを十分に抑制できない。
（ｃ）レーザやＣＣＤカメラを用いた計測システムを使用する場合は、定期的なメンテナンスが必要であり、維持負担がかかる。
【００１３】
（４）コルゲータでのシートの接着不良検知について
（ａ）特許文献３では、上下ライナの速度差を速度センサで検知して段ボールシートの接着不良を検出しているが、誤差が大きく、シート接着不良十分な制度で検知することが困難である。
（ｂ）速度センサのメンテナンスが必要であり、維持負担がかかる。
【００１４】
本発明はこのような課題に鑑み案出されたもので、装置のコストやメンテナンス負担を軽減でき、かつ精度よく把握することができるようにした、コルゲータのシート状態情報推定装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明のコルゲータのシート状態情報推定装置（請求項１）は、紙シートから段ボールシートを製造するコルゲータにおいて、走行する前記紙シート又は前記段ボールシートに関する複数の状態情報のうちの特定の状態情報から他の情報を推定対象として推定するシート状態情報推定装置であって、前記特定の状態情報を検出する検出手段（センサ）と、前記特定の状態情報と前記推定対象の状態情報との相関関係である予測モデルを用いて、前記検出手段により検出された前記特定の状態情報から前記推定対象の状態情報を推定する推定手段とをそなえていることを特徴としている。
【００１６】
前記特定の状態情報は前記紙シート又は前記段ボールシートのシート温度計測値であり、前記検出手段は温度センサであって、前記推定対象の状態情報は、前記紙シート又は前記段ボールシートのシート水分，シート反り，シート接着不良の何れかに関する情報であることが好ましい（請求項２）。
または、前記特定の状態情報は前記紙シート又は前記段ボールシートのシート水分であり、前記検出手段は水分センサであって、前記推定対象の状態情報は、前記紙シート又は前記段ボールシートのシート反り，シート接着不良の何れかに関する情報であることが好ましい（請求項３）。
【００１７】
あるいは、前記特定の状態情報は前記紙シート又は前記段ボールシートのシート温度計測値及びシート水分計測値であり、前記検出手段は温度センサ及び水分センサであって、前記推定対象の状態情報は、前記紙シート又は前記段ボールシートのシート反り，シート接着不良の何れかに関する情報であることが好ましい（請求項４）。
また、前記シート反りに関する情報には、前記コルゲータの下流端のスタッカに１枚シートとして積重された前記段ボールシートの積載経時反りの情報を含むことが好ましい（請求項５）。
【００１８】
また、前記予測モデルを記憶する記憶手段（メモリ）をさらにそなえ、前記推定手段は、前記記憶手段から前記予測モデルを呼び出して前記推定対象の状態情報を推定することが好ましい（請求項６）。
また、各種の条件下における前記予測モデルを記憶した知識データベースをさらにそなえ、前記推定手段は、前記知識データベースから所定の前記予測モデルを呼び出して前記推定対象の状態情報を推定することが好ましい（請求項７）。
【００１９】
或いは、前記予測モデルを構成するニューラルネットワークをそなえ、前記推定手段は、前記ニューラルネットワークを用いて前記推定対象の状態情報を推定することが好ましい（請求項８）。
または、各種の条件下における前記予測モデルを記憶した知識データベースをさらにそなえるとともに、前記予測モデルを構成するニューラルネットワークをそなえ、前記推定手段は、知識データベースから呼び出した所定の前記予測モデルと前記ニューラルネットワークとを用いて前記推定対象の状態情報を推定することが好ましい（請求項９）。
【００２０】
前記ニューラルネットワークは、階層型ニューラルネットワークであることが好ましい（請求項１０）。
本発明のコルゲータのシート状態情報推定方法（請求項１１）は、紙シートから段ボールシートを製造するコルゲータにおいて、走行する前記紙シート又は前記段ボールシートに関する複数の状態情報のうちの特定の状態情報から他の情報を推定対象として推定するシート状態情報推定方法であって、前記特定の状態情報と前記推定対象の状態情報との相関関係である予測モデルを予め用意して、前記特定の状態情報を検出する検出ステップと、前記予測モデルを用いて、前記検出ステップで検出された前記特定の状態情報から前記推定対象の状態情報を推定する推定ステップとをそなえていることを特徴としている。
【発明の効果】
【００２１】
本発明のコルゲータのシート状態情報推定装置（請求項１）及び方法（請求項１１）によれば、紙シート又は段ボールシートに関する特定の状態情報及び推定対象の状態情報との相関関係である予測モデルを用いて、検出された特定の状態情報から推定対象の状態情報を推定するので、特定の状態情報についての検出手段を設けるだけで、推定対象の状態情報についての検出手段を設けることなく、推定対象の状態情報を把握することができる。
【００２２】
例えば、コルゲータ上でのシート温度と、シート水分，シート反り，シート接着不良の何れかとの相関関係についての予測モデルを用意して、特定の状態情報としてのコルゲータ上でのシート温度を検出し、予測モデルを使って、シート温度からシート水分，シート反り，シート接着不良の何れかを推定することにより、シート水分，シート反り，シート接着不良について、それぞれの検出手段を設けなくても状態を把握することができ、装置のコストを抑制することができる。シート温度の検出手段を充実させるとともに、予測モデルを高精度に作成すれば、紙シート又は段ボールシートに関する各種の状態情報を、装置コストやメンテナンス負担を軽減しながら精度よく把握することができるようになる（請求項２）。
【００２３】
また、コルゲータ上でのシート水分と、シート反り，シート接着不良の何れかとの相関関係についての予測モデルを用意して、特定の状態情報としてのコルゲータ上でのシート水分を検出し、予測モデルを使って、シート水分からシート反り，シート接着不良の何れかを推定することにより、シート反り，シート接着不良について、それぞれの検出手段を設けなくても状態を把握することができ、装置のコストを抑制することができて、紙シート又は段ボールシートに関する各種の状態情報を、装置コストやメンテナンス負担を軽減しながら精度よく把握することができるようになる（請求項３）。
【００２４】
また、コルゲータ上でのシート温度，シート水分と、シート反り，シート接着不良の何れかとの相関関係についての予測モデルを用意して、特定の状態情報としてのコルゲータ上でのシート温度，シート水分を検出し、予測モデルを使って、シート水分からシート反り，シート接着不良の何れかを推定することにより、シート反り，シート接着不良について、それぞれの検出手段を設けなくても状態を把握することができ、装置のコストを抑制することができて、紙シート又は段ボールシートに関する各種の状態情報を、全体として装置コストやメンテナンス負担を軽減しながら精度よく把握することができるようになる（請求項４）。
【００２５】
シート反りに関する情報として、前記コルゲータの下流端のスタッカに１枚シートとして積重された前記段ボールシートの積載経時反りの情報を推定できるようにすれば、積載経時反りの生じ難い、より品質の高い段ボールシートを製造することが可能になる（請求項５）。
また、各種の条件下における予測モデルを記憶した知識データベースをそなえ、知識データベースから所定の予測モデルを呼び出して推定対象の状態情報を推定するようにすれば、特定の状態情報についての検出手段を設けるだけで、種々の条件下でも容易に推定対象の状態情報を把握することができる（請求項７，９）。
【００２６】
また、予測モデルをニューラルネットワーク（特に、階層型ニューラルネットワーク）により構成することで、予測モデルを学習により更新して、より精度の高い予測モデルを構築することができ、推定精度の向上に寄与し得る（請求項８，９，１０）。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、図面により、本発明の実施の形態について説明する。
［Ａ．第１実施形態］
図１〜図５は本発明の第１実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示すもので、図１はその概略構成図、図２〜図４はその詳細構成図、図５はその反り簡易モデルを示す斜視図である。
【００２８】
図１に示すように、本実施形態にかかるコルゲータ１は、上流側から上（裏）ライナ用プレヒータ１１，中芯用プレヒータ１２，シングルフェーサ１３，片段用プレヒータ（片段シート用プレヒータ）１４，グルーマシン１５，下（表）ライナ用プレヒータ１６，ダブルフェーサ１７，スリッタスコアラ１８,カットオフ１９,スタッカ２０とをそなえている。
【００２９】
上（裏）ライナ３が上ライナ用プレヒータ１１に導入されて加熱され、中芯４が中芯用プレヒータ１２に導入されて加熱され、加熱された上ライナ３と中芯４とがシングルフェーサ１３に導入されて糊付けされ、片段シート（片面段ボールシート）５が形成される。さらに、片段シート５は、片段用プレヒータ１４に導入されて加熱され、グルーマシン１５に導入されて糊付けされる。また、下（表）ライナ６が下ライナ用プレヒータ１６に導入されて加熱され、加熱された片段シート５と下ライナ６とがダブルフェーサ１７に導入されて加圧，加熱されて接着され、両面シート（両面段ボールシート）７が形成される。その後、両面シート７はスリッタスコアラ１８で、シート搬送方向に沿って切断（裁断）及び罫入れがされ、さらに、カットオフ１９で、シート搬送方向の所定長さに切断（裁断）され、一枚シート（一枚の両面シート）８とされて、スタッカ２０に積載される。その後、一枚シートの両面シート８は最終製品としてスタッカ２０から搬出される。
【００３０】
ここで、上ライナ用プレヒータ１１、中芯用プレヒータ１２、片段用プレヒータ１４、下ライナ用プレヒータ１６、シングルフェーサ１３、グルーマシン１５、及びダブルフェーサ１７の詳細な構成について図２〜図４を用いて説明する。なお、図２は上ライナ用プレヒータ１１と中芯用プレヒータ１２とシングルフェーサ１３の構成を示した概略図、図３は片段用プレヒータ１４と下ライナ用プレヒータ１６とグルーマシン１５とダブルフェーサ１７の一部の構成を示した概略図、図４はダブルフェーサ１７の構成を示した概略図である。
【００３１】
図２に示すように、下ライナ用プレヒータ１１は、縦に２段に配置された裏ライナ加熱ロール１１１Ａ，１１１Ｂを備えている。裏ライナ加熱ロール１１１Ａ，１１１Ｂは、内部に蒸気を供給することによって所定の温度に加熱されている。裏ライナ加熱ロール１１１Ａ，１１１Ｂの周面には、ガイドロール１１５，１１４Ａ，１１６，１１４Ｂによって順に案内される裏ライナ３が巻き付けられ、裏ライナ加熱ロール１１１Ａ，１１１Ｂによって予加熱されている。
【００３２】
ガイドロール１１５，１１４Ａ，１１６，１１４Ｂのうち、一方の裏ライナ加熱ロール１１１Ａに近接して設けられたガイドロール１１４Ａは、裏ライナ加熱ロール１１１Ａの軸に揺動自在に取り付けられたアーム１１３Ａの先端に支持され、他方の裏ライナ加熱ロール１１１Ｂに近接して設けられたガイドロール１１４Ｂは、裏ライナ加熱ロール１１１Ｂの軸に揺動自在に取り付けられたアーム１１３Ｂの先端に支持されている。各アーム１１３Ａ，１１３Ｂは、図示しないモータによって図中に矢印で示した角度範囲内の任意の位置に移動できるようになっている。ここでは、ガイドロール１１４Ａ，アーム１１３Ａ及び図示しないモータ、そして、ガイドロール１１４Ｂ，アーム１１３Ｂ及び図示しないモータが、それぞれ巻き付け量調整装置１１２Ａ，１１２Ｂを構成している。
【００３３】
このような構成により、裏ライナ用プレヒータ１１では、裏ライナ加熱ロール１１１Ａ，１１１Ｂに供給する蒸気圧や、巻き付け量調整装置１１２Ａ，１１２Ｂによる裏ライナ３の裏ライナ加熱ロール１１１Ａ，１１１Ｂへの巻き付け量（巻き付け角）により、裏ライナ３の含有水分量を調整できるようになっている。具体的には、蒸気圧が大きい程、また、巻き付け量が大きい程、裏ライナ加熱ロール１１１Ａ，１１１Ｂから裏ライナ３に与えられる加熱量が増大し、裏ライナ３の乾燥が進んで含有水分量が低下することになる。
【００３４】
シングルフェーサ１３は、ベルトロール１３１と張力ロール１３２とに巻回された加圧ベルト１３３と、表面が波状に形成されて加圧ベルト１３３に加圧状態で当接した上段ロール１３４と、同じく表面が波状に形成されて上段ロール１３４に噛み合う下段ロール１３５を備えている。裏ライナ用プレヒータ１１で加熱された裏ライナ３は、途中、ライナ用予熱ロール１３７に巻き付けられて予熱を与えられた後、ベルトロール１３１により案内されて加圧ベルト１３３とともに加圧ベルト１３３と上段ロール１３４とのニップ部に移送される。
【００３５】
一方、中芯用プレヒータ１２で加熱された中芯４は、途中、中芯用予熱ロール１３８に巻き付けられて予熱を与えられ、上段ロール１３４と下段ロール１３５との噛み合い部で段繰りされた後、上段ロール１３４により案内されて加圧ベルト１３３と上段ロール１３４とのニップ部に移送される。
上段ロール１３４の近傍には、糊付け装置１３６が配置されている。この糊付け装置１３６は、糊３０を蓄えた糊ダム１３６ａと、上段ロール１３４により搬送される中芯４に糊付けする糊付けロール１３６ｂと、糊付けロール１３６ｂの周面への糊３０の付着量を調整するメータロール１３６ｃと、メータロール１３６ｃから糊を掻き取る糊掻きブレード１３６ｄとから構成されている。上段ロール１３４と下段ロール１３５との噛み合い部で段繰りされた中芯４は、糊付けロール１３６ｂにより段の各頂部に糊付けされ、加圧ベルト１３３と上段ロール１３４とのニップ部において裏ライナ３に貼り合わされる。これにより、片段シート５が形成される。
【００３６】
このような構成により、シングルフェーサ１３では、糊付けロール１３６ｂと上段ロール１３４との間のギャップ量や、糊付けロール１３６ｂとメータロール１３６ｃとの間のギャップ量により、裏ライナ３の含有水分量を調整できるようになっている。具体的には、ギャップ量が大きい程、中芯４と裏ライナ３との貼り合わせ面の糊量が増大し、糊に含まれる水分により裏ライナ３の含有水分量が増大することになる。上記の各ギャップ量は、糊付けロール１３６ｂを移動させたり、メータロール１３６ｃを移動させたりすることで調整することができる。
【００３７】
なお、中芯用プレヒータ１２は、裏ライナ用プレヒータ１１と同様の構成であり、内部に蒸気を供給することによって所定の温度に加熱された中芯加熱ロール１２１と、中芯加熱ロール１２１への中芯４の巻き付け量（巻き付け角）を調整する巻き付け量調整装置１２２とを備えている。巻き付け量調整装置１２２は、中芯４が巻き付けられたガイドロール１２４と、中芯加熱ロール１２１の軸に揺動自在に取り付けられてガイドロール１２４を支持するアーム１２３と、アーム１２３を回転させる図示しないモータとから構成されている。
【００３８】
片段シート用プレヒータ１４と表ライナ用プレヒータ１６とは、図３に示すように縦に２段に配置されている。これらプレヒータ１４，１６は、前述の裏ライナ用プレヒータ１１と同様の構成を有している。片段シート用プレヒータ１４は、片段シート加熱ロール１４１と巻き付け量調整装置１４２とを備えている。片段シート加熱ロール１４１は、内部に蒸気を供給することによって所定の温度に加熱されている。片段シート加熱ロール１４１の周面には、ガイドロール１４５，１４４によって順に案内される片段シート５の裏ライナ４側が巻き付けられ片段シート加熱ロール１４１によって予加熱されている。
【００３９】
巻き付け量調整装置１４２は、一方のガイドロール１４４と、片段シート加熱ロール１４１の軸に揺動自在に取り付けられてガイドロール１４４を支持するアーム１４３と、アーム１４３を回転させる図示しないモータとから構成されている。そして、モータの制御により図中に矢印で示した角度範囲内の任意の位置にガイドロール１４４を移動させ、片段シート加熱ロール１４１への片段シート５の巻き付け量（巻き付け角）を調整できるようになっている。
【００４０】
このような構成により、片段シート用プレヒータ１４では、片段シート加熱ロール１４１に供給する蒸気圧や、片段シート５の片段シート加熱ロール１４１への巻き付け量（巻き付け角）により、裏ライナ４の含有水分量を調整できるようになっている。具体的には、蒸気圧が大きい程、また、巻き付け量が大きい程、片段シート加熱ロール１４１から裏ライナ４に与えられる加熱量が増大し、裏ライナ４の乾燥が進んで含有水分量が低下することになる。
【００４１】
表ライナ用プレヒータ１６は、表ライナ加熱ロール１６１と巻き付け量調整装置１６２とを備えている。表ライナ加熱ロール１６１は、内部に蒸気を供給することによって所定の温度に加熱されている。表ライナ加熱ロール１６１の周面には、ガイドロール１６５，１６４によって順に案内される表ライナ６が巻き付けられ表ライナ加熱ロール１６１によって予加熱されている。
【００４２】
巻き付け量調整装置１６２は、一方のガイドロール１６４と、表ライナ加熱ロール１６１の軸に揺動自在に取り付けられてガイドロール１６４を支持するアーム１６３と、アーム１６３を回転させる図示しないモータとから構成されている。そして、モータの制御により図中に矢印で示した角度範囲内の任意の位置にガイドロール１６４を移動させ、表ライナ加熱ロール１６１への表ライナ６の巻き付け量（巻き付け角）を調整できるようになっている。
【００４３】
このような構成により、表ライナ用プレヒータ１６では、表ライナ加熱ロール１６１に供給する蒸気圧や、表ライナ６の表ライナ加熱ロール１６１への巻き付け量（巻き付け角）により、表ライナ６の含有水分量を調整できるようになっている。具体的には、蒸気圧が大きい程、また、巻き付け量が大きい程、表ライナ加熱ロール１６１から表ライナ６に与えられる加熱量が増大し、表ライナ６の乾燥が進んで含有水分量が低下することになる。
【００４４】
グルーマシン１５は、糊付け装置１５１と加圧バー装置１５２とを備えている。片段シート用プレヒータ１４で加熱された片段シート５は、途中、片段用予熱ロール１５５により予熱を与えられた後、グルーマシン１５内をガイドロール１５３，１５４によって順に案内されていく。糊付け装置１５１は、ガイドロール１５３，１５４間において、片段シート５の走行ラインの下側（中芯４側）に配置され、加圧バー装置１５２は走行ラインの上側（裏ライナ３側）に配置されている。
【００４５】
糊付け装置１５１は、糊３１を蓄えた糊ダム１５１ａと、片段シート５の走行ラインの近傍に配置された糊付けロール１５１ｂと、糊付けロール１５１ｂに接して糊付けロール１５１ｂと逆回転するドクタロール１５１ｃとから構成されている。一方、加圧バー装置１５２は、糊付けロール１５１ｂとの間で片段シート５を挟むように配置された加圧バー１５２ａと、加圧バー１５２ａを糊付けロール１５１ｂ側に押し付けるアクチュエータ１５２ｂとから構成されている。片段シート５は加圧バー１５２ａによって糊付けロール１５１ｂ側に押し付けられており、加圧バー１５２ａと糊付けロール１５１ｂとの間を通過する際に、糊付けロール１５１ｂによって中芯４の段の各頂部に糊付けされるようになっている。中芯４に糊付けされた片段シート５は、次工程のダブルフェーサ１７により表ライナ６と貼り合わされる。
【００４６】
このような構成により、グルーマシン１５では、糊付けロール１５１ｂと加圧バー１５２ａとのギャップ量（すなわち、糊付けロール１５１ｂの片段シート４の走行ラインに対するギャップ量）により、表ライナ６の含有水分量を調整できるようになっている。具体的には、ギャップ量が大きい程、中芯４と表ライナ６との貼り合わせ面の糊量が増大し、それにより表ライナ６に加わる水分が増大して表ライナ６の含有水分量が増大することになる。上記のギャップ量は、アクチュエータ１５２ｂにより加圧バー１５２ａの位置調整を行うことで調整することができる。
【００４７】
グルーマシン１５により糊付けされた片段シート５は、次工程のダブルフェーサ１７に移送される。また、表ライナ用プレヒータ１６で加熱された表ライナ６もグルーマシン１５内を通ってダブルフェーサ１７に移送される。その際、表ライナ６は、グルーマシン１５内に配置されたライナ用予熱ロール１５６により案内されながらライナ用予熱ロール１５６から予熱を与えられる。
【００４８】
ダブルフェーサ１７の入口には、片段シート５の走行ラインに沿って裏ライナ３側に湿潤化装置或いは水分付与装置としての第１シャワー装置（裏ライナ湿潤装置）１７１Ａが配置され、表ライナ６側に湿潤化装置或いは水分付与装置としての第２シャワー装置（表ライナ湿潤装置）１７１Ｂが配置されている。これらシャワー装置１７１Ａ，１７１Ｂは、裏ライナ３，表ライナ６の含有水分量を調整するためのものであり、シャワー装置１７１Ａから裏ライナ３に向けて、また、シャワー装置１７１Ｂから表ライナ６に向けて水が噴射されるようになっている。そして、シャワー装置１７１Ａからのシャワー量に応じて裏ライナ３の含有水分量が増大し、シャワー装置１７１Ｂからのシャワー量に応じて表ライナ６の含有水分量が増大する。なお、これらシャワー装置１７１Ａ，１７１Ｂは互いに独立して制御されるようになっている。
【００４９】
本実施形態では、このようにダブルフェーサの前に上下ライナのための水分付与装置がそなえられるが、この水分付与装置は、通常オプションとして装備されるものであり、必須のものではない。また、水分付与装置は、ダブルフェーサの後に上下ライナ用として装備し制御するようにしてもよい。
ダブルフェーサ１７は、図４に示すように、片段シート５及び表ライナ６の走行ラインに沿って、上流側のヒーティングセクション１７Ａと、下流側のクーリングセクション１７Ｂとに分かれている。このうち、ヒーティングセクション１７Ａには複数の熱盤１７２が配置されており、表ライナ６がこれら熱盤１７２上を通過するようになっている。熱盤１７２は、内部に蒸気を供給することによって所定の温度に加熱されている。
【００５０】
また、熱盤１７２上には上記走行ラインを挟んでループ状の加圧ベルト１７３が片段シート５及び表ライナ６と同期して走行しており、加圧ベルト１７３のループ内には複数の加圧ユニット１７４が熱盤１７２に対峙するように配置されている。加圧ユニット１７４は、加圧ベルト１７３の背面に摺接する加圧バー１７４ａと、加圧バー１７４ａを熱盤１７２側に押し付けるアクチュエータ１７４ｂとから構成されている。
【００５１】
グルーマシン１５で糊付けされた片段シート５は、加圧ベルト１７３側から加圧ベルト１７３と熱盤１７２との間に搬入される。一方、表ライナ用プレヒータ１６で加熱された表ライナ６は、ライナ用入口予熱ロール１７５によって予熱を与えられた後、熱盤１７２側から加圧ベルト１７３と熱盤１７２との間に搬入される。そして、片段シート５と表ライナ６は、それぞれ加圧ベルト１７３と熱盤１７２との間に搬入された後、上下に重なりあった状態で一体となってクーリングセクション１７Ｂへ向けて移送されていく。この移送中、片段シート５と表ライナ６は、加圧ユニット１７４により加圧ベルト１７３を介して加圧されながら表ライナ６側から加熱されることにより、互いに貼り合わされて段ボールシート７となる。段ボールシート７は、クーリングセクション１７Ｂの出口に設けられたロータリシャー１７６によってその全幅或いは端部が切断されて、次工程のスリッタスコアラ１８に移送される。
【００５２】
このような構成により、ダブルフェーサ１７では、熱盤１７２に供給する蒸気圧や、加圧ユニット１７４の加圧力により、表ライナ６の含有水分量を調整できるようになっている。具体的には、蒸気圧が大きい程、また、加圧力が大きい程、熱盤１７２から表ライナ６に与えられる加熱量が増大し、表ライナ６の乾燥が進んで含有水分量が低下することになる。また、片段シート５及び表ライナ６がダブルフェーサ１７を通過する速度によっても、表ライナ６の含有水分量を調整することができる。この場合は、通過速度が遅いほど、表ライナ６が熱盤１７２に接している時間が長くなるために表ライナ６の乾燥が進んで含有水分量が低下することになる。
【００５３】
このようなコルゲータ１では、上（裏）ライナ用プレヒータ１１，中芯用プレヒータ１２，片段用プレヒータ１４，下（表）ライナ用プレヒータ１６の各プレヒータによるシートへの加熱状態と、シングルフェーサ１３及びグルーマシン１５における糊ギャップ量と、ダブルフェーサ１７における加圧力とを生産管理装置（コントローラ）２を通じて制御するように構成されている。
【００５４】
なお、各プレヒータによるシートへの加熱状態は、各プレヒータの各加熱ロールへのシートの巻き付け量や各加熱ロールへの蒸気圧を調整することにより制御することができる。また、糊ギャップ量は、糊付けロールとシートの走行ラインとのギャップ量であり、上述のように、シングルフェーサ１３では、糊付けロールと上段ロールとの間のギャップ量調整により制御することができ、グルーマシン１５では、糊付けロールと加圧バーとのギャップ量調整により制御することができる。
【００５５】
なお、制御対象要素としては、この他、ダブルフェーサ１７の入口或いは出口に配置され、裏ライナ３を加湿するシャワー装置や表ライナを加湿するシャワー装置によるシャワー量や、さらに、表ライナ６の走行ラインに沿って配置され表ライナ６を加熱する熱盤の加熱状態（内部に供給される蒸気量）を加えても良い。
生産管理装置２には、コルゲータの生産状態情報，コルゲータのマシン状態情報，シートの状態情報から、上記のシート加熱，糊ギャップ量，加圧力といった制御量を演算する制御量演算部２１と、上記のシート加熱，糊ギャップ量，加圧力をそれぞれ制御するプロセスコントローラ２２と、上記のシート加熱，糊ギャップ量，加圧力の最適な状態を記憶する最適状態記憶部２３と、上記のシート状態情報を取得及び推定するシート状態情報推定部（本発明のシート状態情報推定装置）２４Ａとがそなえられている。
【００５６】
なお、シート状態情報推定装置２４Ａについては、シート状態情報をハードウェア（物理的なセンサ）にて取得するのではなく、ソフトウェア（コンピュータの論理）によって取得するので、ソフトセンサ２４Ａともいう。
コルゲータの生産状態情報には、原紙（上ライナ３，中芯４，下ライナ６の材料）の紙幅，フルート，構成（原紙構成），坪量（原紙坪量）といった種々のデータが含まれ、上位の図示しない生産管理システムから入力される。
【００５７】
コルゲータのマシン状態（運転状態）情報には、運転速度（各シートの搬送速度）と、上（裏）ライナ用，中芯用，片段用，下（表）ライナ用の各プレヒータ１１，１２，１４，１６におけるシートの巻き付け量と、シングルフェーサ１３，グルーマシン１５のギャップ量と、ダブルフェーサ１７における加圧力といった種々のデータが含まれ、生産管理装置２では、これらのマシン状態に関して制御量を設定して制御する。
【００５８】
制御量演算部２１は、図示しない生産管理システムから上記の生産状態情報を取得し、ソフトセンサ２４Ａからシート温度，シート水分，シート反り，シート接着不良等のシート状態情報を取得するとともに、プロセスコントローラ２２を介してコルゲータ１のシート加熱，糊ギャップ量，加圧力等のマシン状態情報を取得し、これらの取得情報に応じてシート反り，シート接着不良等を招かないようにシート加熱，糊ギャップ量，加圧力等の各制御量を演算し、この演算結果を制御指令としてプロセスコントローラ２２に出力するようになっている。
【００５９】
また、プロセスコントローラ２２は、制御量演算部２１からの制御指令に基づいて各プレヒータ１１，１２，１４，１６,シングルフェーサ１３，グルーマシン１５のギャップ調整要素，ダブルフェーサ１７の加圧力調整要素といった各制御要素を制御するようになっている。そして、制御量演算部２１及びプロセスコントローラ２２では、このような生産状態情報及び運転状態情報に基づきシート反り，シート接着不良等を招かないように設定されたマトリックス条件表に応じてマトリックス制御を行なうようになっている。
【００６０】
なお、マトリックス制御とは、予め作成されたマトリックス条件表に記載された運転条件を選定して、選定した運転条件となるように調整する制御であり、コルゲータの制御においても例えば特許文献４に記載されている公知の技術である。
ここでは、上記の各生産状態下における、シート状態情報及び運転状態情報についてのマトリックス条件表が作成されており、各生産状態（原紙構成，原紙坪量，紙幅，フルート等）の下で、シート状態に対応して運転状態（運転速度，各プレヒータ１１，１２，１４，１６のシートの巻き付け量，各ギャップ量，加圧力等）を制御する。
【００６１】
最適状態記憶部２３では、ソフトセンサ２４Ａから上記のシート加熱，糊ギャップ量，加圧力の最適な状態が出力された時の種々の生産状態情報と種々の運転状態情報とが制御量演算部２１から入力されるようになっており、この最適な状態が出力された時とは、制御量演算部２１において、ソフトセンサ２４Ａからシート加熱，糊ギャップ量，加圧力の推定値を基準値と比較して、推定値がいずれも基準値以内であれば最適な状態である旨と判断し、最適状態記憶部２３に、その時の種々の生産状態情報と種々の運転状態情報とを出力するようになっている。なお、これに代えて、或いは、これと併設して、オペレータが操作するＯＫ釦（図示略）をそなえ、オペレータがシート加熱，糊ギャップ量，加圧力が最適で、反り，接着不良が無い状態を確認した時点でこのＯＫ釦を押すことにより、この時の種々の生産状態情報と種々の運転状態情報とが制御量演算部２１から最適状態記憶部２３に入力されるようにしてもよい。
【００６２】
また、プロセスコントローラ２２は、上述したとおり常に各生産状態情報を把握しており、例えば段ボールシートのオーダが切り換えられて生産状態が変更された場合には、現状の生産状態と生産状態が一致する〔ここでは、紙幅，フルート，原紙構成及び原紙坪量がそれぞれ一致する（完全に一致するだけでなく略一致するのも含む）〕データ組がないか最適運転状態記憶部２３内を検索し、所望のデータ組が見つかれば、このデータ組の運転状態情報を最適運転状態情報として読み出して、対応する制御要素をそれぞれこの最適運転状態になるように制御する。これは、最適運転状態記憶部２３から最適運転状態情報が教示されると見ることができるので、この制御をティーチング制御ともいう。一方、最適運転状態記憶部２３に現状の生産状態に対応する最適運転状態情報が見つからなければ、プロセスコントローラ２２は通常のマトリックス制御を行なう。
【００６３】
ところで、本実施形態にかかるソフトセンサ（シート状態情報推定装置）２４Ａでは、図１に示すように、コルゲータ１の各部（スタッカ１８の出口部も含む）のシート温度の検出情報を各部に設置した温度センサ（非接触式センサ）３１ａ〜３１ｍ（個々のセンサを区別しない場合は、符号３１）から得て、これらの各シート温度から各部のシート水分を予測し、さらに、予測した各部のシート水分からシート反りを予測すると共に、各部のシート温度から各部のシート接着不良を予測するようになっている。特に、これらの予測は、予め構築された予測モデルをメモリ２５に取り込んでこれを用いて行うようになっている。
【００６４】
なお、温度センサ３１ａは、上ライナ用プレヒータ１１の上流部及び下流部、中芯用プレヒータ１２の上流部及び下流部、シングルフェーサ１３の下流部、片段用プレヒータ１４の上流部及び下流部、グルーマシン１５の下流部、下ライナ用プレヒータ１６の上流部及び下流部、ダブルフェーサ１７の下流部、ススタッカ２０の下流部とにそれぞれそなえられている。
【００６５】
ここで、予測モデルについて説明する。
まず、シート温度からシート水分を予測する原理について説明する。温度センサ３１ａ〜３１ｍを設置した各部のシート温度がそれぞれの基準温度状態の場合に、各部のシート水分量は基準水分量となるが、各部のシート水分量は基準水分量と異なれば、これに対応する各部のシート温度も基準温度とは異なるものになる。また、各部のシート水分量の変化は、各部のシート温度自体だけでなく、各部間におけるシート温度の変化としても現れる。そこで、各部のシート温度、及び／又は、各部間におけるシート温度変化に対する各部のシート水分量を、実験又はシミュレーションを利用して予め求めておくことができ、想定される各部の温度範囲を十分にカバーするように、各部のシート温度、及び／又は、各部間におけるシート温度変化に対する各部のシート水分量の対応関係を求めて、これを予測モデル２５ａに設定する。
【００６６】
次に、シート水分からシート反りを予測する原理について説明すると、シートはシート水分量と加わる張力とに応じて伸び又は縮みを生じ、表ライナ６と裏ライナ１との伸び又は縮みの差に応じて反りが生じる。この反りは、図５に示すように、シートの走行方向をＭＤ方向とし、シートの幅方向をＣＤ方向とすると、ＭＤ方向とＣＤ方向とで異なる。
例えば、シートに基準的な張力を加えて、シート水分を１パーセント変化させると、水分によるＭＤ方向伸び又は縮み及びＣＤ方向伸び又は縮みは以下のようになる。
・ＭＤ方向水分伸び又は縮み：０．０３％／［１％水分変化］
・ＣＤ方向水分伸び又は縮み：０．１％／［１％水分変化］
なお、シート水分を１％上昇させると上記の数値分だけ伸びと、シート水分を１％下降させると上記の数値分だけ縮むことになる。
【００６７】
また、張力が水分によるＭＤ方向伸び又は縮みは以下のようになる。
・ＭＤ方向張力伸び又は縮み：０．０７％／［張力１ｋｇｆ／ｃｍ変化］
なお、張力を１ｋｇ上昇させると上記の数値分だけ伸びと、張力を１ｋｇ減少させると上記の数値分だけ縮むことになる。
これにより、定常状態（シート水分：８〜１０％，シート張力：０〜０．２ｋｇｆ／ｃｍ）からシート水分，シート張力が変化したときのシートの各方向への伸び又は縮みを予測することができる。
【００６８】
シートの反りは、上下の各ライナのＭＤ方向，ＣＤ方向のシート伸縮の差（伸縮差,歪み差）を求めて、下式により、ＭＤ方向，ＣＤ方向の反り状態を示すＷＦ（ワープ・ファクタ）を求めることができる。
ＷＦ＝δ（６１０／Ｗ）2・（１／２５４）
＝（６１０2／２５４）・（ε／８ｔ）
ただし、δ＝Ｗ2ε／８ｔ，ε：上下ライナ歪み差，ｔ：段ボール厚み，Ｗ：段ボール幅
したがって、シート張力を基準状態とすれば、各部のシート水分状態と、ＭＤ方向，ＣＤ方向の反り状態との対応関係を求めて、これを予測モデル２５ｂに設定することができる。
【００６９】
また、シート接着不良は、接着個所における温度状態が適切な範囲内にあればシート接着良であり、そうでなければシート接着不良とすることができ、各部の温度状態とシート接着不良との対応関係を求めて、これを予測モデル２５ｃに設定することができる。
本実施形態では、このような、シート温度にシート水分を対応させた予測モデル２５ａ、シート温度にシート接着不良を対応させた予測モデル２５ｃ、及び、シート水分にシート反りを対応させた予測モデル２５ｂを、各種の生産状態（例えば、紙幅，フルート，原紙構成及び原紙坪量）に応じて、実験又はシミュレーションを利用して構築して、知識データベース２６として、データベース化して使用している。
【００７０】
なお、この知識データベース２６は、必要に応じて、更新又は増強させることができるものとする。つまり、ソフトセンサ２４Ａによるシート水分，シート接着不良，シート反りの予測結果に誤差があると判断された場合（例えば、知識データベース２６に基づく制御結果が適切でなかった場合）には、その生産状態における実験又はシミュレーションを再度実施して該当する予測モデルを再構築して、知識データベース２６の所要箇所を更新することができる。また、知識データベース２６に格納されていない生産状態について、実験又はシミュレーションを実施して該当する予測モデルを構築することで、知識データベース２６に新たな生産状態下での予測モデルを増強させることができる。
【００７１】
本発明の第１実施形態にかかるコルゲータのシート状態情報推定装置（ソフトセンサ）は上述のように構成されているので、以下のように、本ソフトセンサが動作して、コルゲータの作動が制御される。
つまり、コルゲータを始動させると、プロセスコントローラ２２は、コルゲータ１のマシン状態を常に把握して、定期的に或いは制御量演算部２１らの要求に応じて現在のマシン状態を制御量演算部２１に出力する。
【００７２】
また、本ソフトセンサ２４Ａでは、度センサ３１ａ〜３１ｍからコルゲータ１の各部のシート温度の検出情報を得て、知識データベース２６から呼び出した対応する予測モデルを用いて、各シート温度から各部のシート水分を予測し、さらに、予測した各部のシート水分からシート反りを予測すると共に、各部のシート温度から各部のシート接着不良を予測し、これらの予測結果を、制御量演算部２１に出力する。
【００７３】
制御量演算部２１では、図示しない生産管理システムからの生産状態情報と、ソフトセンサ２４Ａからのシート温度，シート水分，シート反り，シート接着不良といったシート状態情報と、プロセスコントローラ２２からのコルゲータ１のシート加熱，糊ギャップ量，加圧力といったマシン状態情報とに応じて、予め作成されたマトリックス条件表から、シート加熱，糊ギャップ量，加圧力といった各制御量を演算し、この演算結果を制御指令としてプロセスコントローラ２２に出力する。そして、プロセスコントローラ２２では、制御量演算部２１から出力された各制御量に基づいて、マトリックス制御によって、シート加熱，糊ギャップ量，加圧力等を制御する。
【００７４】
なお、プロセスコントローラ２２は、例えば段ボールシートのオーダが切り換えられて生産状態が変更された場合には、現状の生産状態と生産状態が一致する〔ここでは、紙幅，フルート，原紙構成及び原紙坪量がそれぞれ一致する（完全に一致するだけでなく略一致するのも含む）〕データ組がないか最適運転状態記憶部２３内を検索し、所望のデータ組が見つかれば、このデータ組の運転状態情報を最適運転状態情報として読み出して、対応する制御要素をそれぞれこの最適運転状態になるように制御する。一方、最適運転状態記憶部２３に現状の生産状態に対応する最適運転状態情報が見つからなければ、プロセスコントローラ２２は通常のマトリックス制御を行なう。
【００７５】
このようにして、シート温度，シート水分，シート反り，シート接着不良の各情報を把握することができるので、シート反りやシート接着不良が発生しないようにコルゲータの運転を行うことができる。
特に、本装置によれば、シート温度センサのみ必要であるが、シート水分センサ，シート反りセンサ，シート接着不良検知センサは不要なため、装置コストや装置のメンテナンス負担が大幅に軽減される効果がある。
【００７６】
また、種々の予測モデルを格納した知識データベース２６を用いて、シート水分，シート反り，シート接着不良を推定する方式なので、知識データベース２６に格納させる予測モデルの形態の自由度が高く、予測モデルを各条件領域毎に部分的な線形モデルとして構成することができるので、生産状態の領域全体としては、非線形性な予測モデルであっても、部分的な線形モデルの集合として作ることができ、簡単な線形モデルで高精度の予測が可能となる。
【００７７】
また、ノウハウや知識が全て予測モデルという形で知識データベース内に格納されている為、データの欠落，紛失等は無く、安全性に優れている。
特に、ソフトセンサがうまく働かなかった場合など、推定値がずれていた場合にも、再学習により再度データを与えて知識データベース２６を更新すれば、ソフトセンサを修正することができ、実用性が高い。
【００７８】
［Ｂ．第２実施形態］
図６は本発明の第２実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す概略構成図である。
図６に示すように、本実施形態にかかるコルゲータ１は、第１実施形態のものにシート水分センサ（非接触式センサ）３２ａ〜３２ｍ（個々に区別しない場合は符号３２）を追加したものである。なお、各水分センサ３２ａ〜３２ｍは温度センサ３１ａ〜３１ｍと同様の箇所に設置されている。
また、生産管理装置２のソフトセンサ（シート状態情報推定装置）２４Ｂが第１実施形態のものと異なっている。
【００７９】
つまり、本実施形態のソフトセンサ２４Ｂは、各温度センサ３１からコルゲータ１各部のシート温度情報を取得するとともに、各水分センサ３２からコルゲータ１各部のシート水分情報を取得するので、シート反りと、シート接着不良のみを推定する。なお、第１実施形態で説明したのと同様に、シート反りはシート水分から予測し、シート接着不良はシート温度から予測する。
【００８０】
したがって、本実施形態の予測モデルは、シート温度状態と水分状態との対応関係にかかる予測モデル２５ａ（図１参照）はそなえないがと、シート水分状態と反り状態との対応関係にかかる予測モデル２５ｂと、シート温度状態とシート接着不良との対応関係にかかる予測モデル２５ｃとをそなえている。したがって、知識データベース２６には、予測モデル２５ｂ，２５ｃに関する予測モデルデータが格納されている。
【００８１】
このほかの構成は、第１実施形態と同様である。
本発明の第２実施形態にかかるコルゲータのシート状態情報推定装置（ソフトセンサ）は上述のように構成されているので、第１実施形態と略同様に動作して略同様の効果を得ることができる。
本実施形態では、シート温度センサとシート水分センサとを設置するため、第１実施形態に比べて装置コストや装置のメンテナンス負担が軽減される効果は低下するが、しかし、シート反りセンサ，シート接着不良検知センサは不要なため、装置コストや装置のメンテナンス負担が軽減される効果がある。しかし、第１実施形態では、予測したシート水分に基づいてシート反りを予測する（予測に基づく予測）ため、シート反りを予測精度の確保が難しいが、本実施例では、実測したシート水分値に基づきシート反りを予測するため、予測精度を確保し易い利点がある。また、第１実施形態に比べてシート水分の予測のためのモデル化が不要になるため、その分の準備負担は減少する。
【００８２】
［Ｃ．第３実施形態］
図７は本発明の第３実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す概略構成図である。
図７に示すように、本実施形態にかかるソフトセンサ（シート状態情報推定装置）２４Ｃは、第１実施形態の知識データベース２６に代えて、ニューラルネットワーク（特に、階層型ニューラルネットワーク）２７をそなえている。
【００８３】
このニューラルネットワーク２７は、図７，図８に示すように、入力層２７ａ，中間層２７ｂ，出力層２７ｃからなり、入力層２７ａに温度センサ３１ａ〜３１ｍからのコルゲータ１各部のシート温度検出データが入力され、中間層２７ｂを介して、出力層２７ｃからシート水分，シート反り，シート接着不良の各情報が出力されるようになっている。このニューラルネットワーク２７は、シミュレーション或いは試験によって、入力に対して適切な出力が得られるように予め学習して中間層２７ｂを構築しており、シート温度からシート水分を予測する予測モデル２５ａ、シート水分からシート反りを予測する予測モデル２５ｂ、シート温度からシート接着不良を予測する予測モデル２５ｃに相当する機能を有している。
【００８４】
このほかの構成は、第１実施形態と同様である。
本発明の第３実施形態にかかるコルゲータのシート状態情報推定装置（ソフトセンサ）は上述のように構成されているので、第１実施形態と略同様に動作して略同様の効果を得ることができる。
本実施形態では、知識データベースのように、大量のデータベースを作成、保持する必要が無いため、データ管理の面では容易になる。また、ニューラルネットワーク２７は、学習更新に適しているので、機械を使用しながら、ニューラルネットワーク２７を学習更新して、より高精度のニューラルネットワークを構築できるようになる。
【００８５】
［Ｄ．第４実施形態］
図９は本発明の第４実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す概略構成図である。
図９に示すように、本実施形態にかかる本実施形態にかかるソフトセンサ（シート状態情報推定装置）２４Ｄは、第２実施形態の知識データベース２６に代えて、ニューラルネットワーク（特に、階層型ニューラルネットワーク）２７をそなえている。
【００８６】
このニューラルネットワーク２７は、入力層２７ａ，中間層２７ｂ，出力層２７ｃからなり、入力層２７ａに温度センサ３１ａ〜３１ｍからのコルゲータ１各部のシート温度検出データ及び水分センサ３２ａ〜３２ｍからのコルゲータ１各部のシー水分検出データが入力され、中間層２７ｂを介して、出力層２７ｃからシート反り，シート接着不良の各情報が出力されるようになっている。このニューラルネットワーク２７は、シミュレーション或いは試験によって、入力に対して適切な出力が得られるように予め学習して中間層２７ｂを構築しており、シート水分からシート反りを予測する予測モデル２５ｂ、シート温度からシート接着不良を予測する予測モデル２５ｃに相当する機能を有している。
【００８７】
このほかの構成は、第２実施形態と同様である。
本発明の第４実施形態にかかるコルゲータのシート状態情報推定装置（ソフトセンサ）は上述のように構成されているので、第２実施形態と略同様に動作して略同様の効果を得ることができる。
本実施形態では、知識データベースのように、大量のデータベースを作成、保持する必要が無いため、データ管理の面では容易になる。また、ニューラルネットワーク２７は、学習更新に適しているので、機械を使用しながら、ニューラルネットワーク２７を学習更新して、より高精度のニューラルネットワークを構築できるようになる。
【００８８】
［Ｅ．第５実施形態］
図１０は本発明の第５実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す概略構成図である。
図１０に示すように、本実施形態にかかる本実施形態にかかるソフトセンサ（シート状態情報推定装置）２４Ｅは、第１実施形態の知識データベース２６に加えて、ニューラルネットワーク（階層型ニューラルネットワーク）２７をそなえている。
このニューラルネットワーク２７は、第３実施形態のものと同様である。
【００８９】
本実施形態では、シート状態情報の推定にあたり、知識データベース２６とニューラルネットワーク２７とを選択して使用できるようになっている。特に、コルゲータの生産状態情報に応じて、或いは、シート状態情報に応じて、知識データベース２６とニューラルネットワーク２７とを選択することができるようになっている。
【００９０】
このほかの構成は、第１，３実施形態と同様である。
本発明の第５実施形態にかかるコルゲータのシート状態情報推定装置（ソフトセンサ）は上述のように構成されているので、第１，３実施形態と略同様に動作して略同様の効果を得ることができる。
特に、コルゲータの生産状態によって、知識データベース２６が適したものとニューラルネットワーク２７が適したものとがある。例えば、予測モデルの入出力間の相関関係が比較的線形なものにはニューラルネットワーク２７を適用するようにすれば、知識データベース２６の情報量を節約しながら、全体として効率的に、ソフトセンサ２４Ｅを構成することができる。
【００９１】
［Ｆ．その他］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
例えば、各実施形態では、温度センサ３１或いは水分センサ３２をコルゲータ１の各箇所に設置しているが、この中の一部の箇所のみに設けるようにしてもよい。特に、シート反りを推定するのに重要なのは、ダブルフェーサ１７の上下流の部分、例えば、温度センサ３１ｉ，３１ｊ，３１ｋ或いは水分センサ３２ｉ，３２ｊ，３２ｋであり、これらを含むように、検出箇所を選定することが好ましい。
【００９２】
また、温度センサ３１或いは水分センサ３２は、もっともシンプルには各地点のシート幅方向の中央に設けることになるが、シート水分からＣ方向（幅方向）のシート反りを推定する場合には、温度センサ３１或いは水分センサ３２を、シート進行方向の同一地点においてシート幅方向に複数設けることが必用になる。この場合、シート幅方向に左右に対をなすように２箇所に、或いは、シート幅方向の中央及び左右一対の合計３箇所に設けるようにすることになる。
【００９３】
また、上記実施形態ではあげていないが、ソフトセンサに用いる予測モデルとして、遺伝的アルゴリズム、線型回帰、主成分回帰、重回帰、演算による厳密モデル等を利用することも考えられ、これらと、知識データベース２６やニューラルネットワーク２７を適宜組み合わせて予測モデルに適用するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９４】
【図１】本発明の第１実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す構成図である。
【図２】本発明の各実施形態にかかるコルゲータの上ライナ用プレヒータとシングルフェーサと中芯プレヒータの構成を示した概略図である。
【図３】本発明の各実施形態にかかるコルゲータの片段シート用プレヒータと表ライナ用プレヒータとグルーマシンとダブルフェーサの一部の構成を示した概略図である。
【図４】本発明の各実施形態にかかるコルゲータのダブルフェーサの構成を示した概略図である。
【図５】本発明の各実施形態にかかる反り簡易モデルを示す斜視図である。
【図６】本発明の第２実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す構成図である。
【図７】本発明の第３実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す構成図である。
【図８】本発明の第３，４実施形態にかかるニューラルネットワークを示す模式図である。
【図９】本発明の第４実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す構成図である。
【図１０】本発明の第５実施形態にかかるコルゲータ及びそのシート状態情報推定装置を示す構成図である。
【図１１】従来のコルゲータの管理構成を示す構成図である。
【符号の説明】
【００９５】
１  コルゲータ
２  生産管理装置
３  上（裏）ライナ
４  中芯
５  片段シート（片面段ボールシート）
６  下（表）ライナ
７  両面シート（両面段ボールシート）
８  一枚シートの両面シート
１１  上（裏）ライナ用プレヒータ
１２  中芯用プレヒータ
１３  シングルフェーサ
１４  片段用プレヒータ
１５  グルーマシン
１６  下（表）ライナ用プレヒータ
１７  ダブルフェーサ
１７Ａ  上流側のヒーティングセクション
１７Ｂ  下流側のクーリングセクション
１８  スリッタスコアラ
１９  カットオフ
２０  スタッカ
２１  制御量演算部
２２  プロセスコントローラ
２３  最適状態記憶部
２４Ａ〜２４Ｅ  シート状態情報推定部（シート状態情報推定装置）としてのソフトセンサ
２５  メモリ
２５ａ，２５ｂ，２５ｃ  予測モデル
２６  知識データベース
２７  ニューラルネットワーク
３１，３１ａ〜３１ｍ  温度センサ
３２，３２ａ〜３２ｍ  水分センサ
３０，３１  糊
１１１Ａ，１１１Ｂ  裏ライナ加熱ロール
１１２Ａ，１１２Ｂ  巻き付け量調整装置
１１３Ａ，１１３Ｂ  アーム
１１４Ａ，１１４Ｂ，１１５，１１６  ガイドロール
１２１  中芯加熱ロール
１２２  巻き付け量調整装置
１２３  アーム
１２４  ガイドロール
１３１  ベルトロール
１３２  張力ロール
１３３  加圧ベルト
１３４  上段ロール
１３５  下段ロール
１３６  糊付け装置
１３６ａ  糊ダム
１３６ｂ  糊付けロール
１３６ｃ  メータロール
１３６ｄ  糊掻きブレード
１３７  ライナ用予熱ロール
１３８  中芯用予熱ロール
１４１  片段シート加熱ロール
１４２  巻き付け量調整装置
１４３  アーム
１４５，１４４  ガイドロール
１５１  糊付け装置
１５１ａ  糊ダム
１５１ｂ  糊付けロール
１５１ｃ  ドクタロール
１５２  加圧バー装置
１５２ａ  加圧バー
１５２ｂ  アクチュエータ
１５３，１５４  ガイドロール
１５５  片段用予熱ロール
１６１  表ライナ加熱ロール
１６２  巻き付け量調整装置
１６３  アーム
１６４，１６５  ガイドロール
１７１Ａ  第１シャワー装置（裏ライナ湿潤装置）
１７１Ｂ  第２シャワー装置（表ライナ湿潤装置）
１７２  熱盤
１７３  加圧ベルト
１７４  加圧ユニット
１７４ａ  加圧バー
１７４ｂ  アクチュエータ
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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