(57)【要約】【課題】圧延荷重計算時に使用する、板厚、温度、荷重実績、鋼種の成分等の影響を圧延荷重モデルに反映させ、高精度な圧延荷重モデルを得る。【解決手段】少なくとも圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数により表現される圧延荷重モデルを用いて圧延荷重を予測し、予測した圧延荷重を用いて圧延された圧延後の実績値の情報に基づき、圧延荷重モデルの誤差を修正する圧延機の圧延荷重モデルの学習方法であって、圧延後の実績値を代入して求まる圧延荷重モデルの計算値と、圧延前の圧延荷重の予測値との誤差が最小となる圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数を算出し、算出した係数を適用した圧延荷重モデルにより、次回圧延時に設定する圧延荷重を予測するものである。【選択図】図１
2007245204.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数により表現される圧延荷重モデルを用いて圧延荷重を予測し、予測した圧延荷重を用いて圧延された圧延後の実績値の情報に基づき、圧延荷重モデルの誤差を修正する圧延機の圧延荷重モデルの学習方法であって、
前記圧延後の実績値を代入して求まる圧延荷重モデルの計算値と、圧延前の前記圧延荷重の予測値との誤差が最小となる圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数を算出し、
算出した前記係数を適用した前記圧延荷重モデルにより、次回圧延時に設定する圧延荷重を予測することを特徴とする圧延荷重モデルの学習方法。
【請求項２】
少なくとも圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数により表現される圧延荷重モデルを用いて圧延荷重を予測し、予測した圧延荷重を用いて圧延された圧延実績値の情報に基づき、圧延荷重モデルの誤差を修正する圧延機の圧延荷重モデルの学習装置において、
圧延後の圧延実績値と圧延材の材料情報を取得し記憶する実績データ記憶手段と、
前記圧延実績値を代入して圧延荷重モデルの計算値を求め、圧延前の前記圧延荷重の予測値との誤差が最小となる圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数を算出する学習演算手段と、
算出された前記係数を適用した前記圧延荷重モデルにより、次回圧延時に設定する圧延荷重を算出する設定演算手段と
を備えたこと特徴とする圧延荷重モデルの学習装置。
【請求項３】
前記学習演算手段は、前記圧延後の実績値を代入して求まる圧延荷重モデルの計算値と、圧延前の前記圧延荷重の予測値との誤差が最小となる鋼種成分の濃度に係る係数を算出し、該係数と、圧延材の鋼種成分の濃度とに基づいて、前記鋼種成分に係る係数を算出することを特徴とする請求項２記載の圧延荷重モデルの学習装置。
【請求項４】
前記学習演算手段は、圧延材の鋼種成分の含有量に基づき、前記鋼種成分の濃度に係る係数を算出する該圧延材の鋼種成分を選択し、
前記選択された鋼種成分の濃度と、前記選択された鋼種成分の濃度に係る係数により前記鋼種に係る係数を算出することを特徴とする請求項２又は３記載の圧延荷重モデルの学習装置。
【請求項５】
前記学習演算手段は、圧延材の鋼種成分の濃度に基づきグループ分けをし、前記グループ毎に前記鋼種成分の濃度に係る係数を選択することを特徴とする請求項２〜４の何れかに記載の圧延荷重モデルの学習装置。
【請求項６】
前記学習演算手段は、前記圧延後の実績値を代入し求まる圧延荷重モデルの計算値と、圧延前の前記圧延荷重の予測値との誤差が最小となる係数を、回帰計算により算出することを特徴とする請求項２〜５の何れかに記載の圧延荷重モデルの学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、圧延設備において、鋼材を高精度に圧延するための圧延荷重モデルの学習方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の圧延荷重モデルの学習方法は、例えば「圧延速度から荷重モデルの摩擦係数と変形抵抗のどちらのパラメータを修正するかを判定し、対応する誤差量の演算を制御する誤差判定制御手段、演算した誤差量から摩擦係数あるいは変形抵抗の修正量を演算して前記圧延荷重モデルを修正するモデル修正制御手段で構成される。」が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開平８−２８１３１２号公報（要約）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の圧延荷重モデルの学習方法は、圧延荷重モデルの誤差を、実績荷重と圧延荷重モデルで計算した計算荷重との比で表し、次回圧延材の設定計算における圧延荷重値にその比を乗ずることにより、実績荷重と圧延荷重モデルとの誤差を反映させるようにしているが、圧延荷重モデルの誤差をひとつのパラメータで表現するため、さまざまな誤差の原因を反映することができず高精度な圧延ができないという問題点があった。
【０００５】
本発明は、上記のような問題点を解決するべくなされたもので、圧延荷重計算時に使用する、板厚、温度、鋼種の成分等の影響を圧延荷重モデルに反映させ、高精度な圧延荷重モデルを得るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の圧延荷重モデルの学習方法は、少なくとも圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数により表現される圧延荷重モデルを用いて圧延荷重を予測し、予測した圧延荷重を用いて圧延された圧延後の実績値の情報に基づき、圧延荷重モデルの誤差を修正する圧延機の圧延荷重モデルの学習方法であって、圧延後の実績値を代入して求まる圧延荷重モデルの計算値と、圧延前の前記圧延荷重の予測値との誤差が最小となる圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数を算出し、算出した前記係数を適用した前記圧延荷重モデルにより、次回圧延時に設定する圧延荷重を予測するものである。
【０００７】
また、本発明の圧延荷重モデルの学習装置は、少なくとも圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数により表現される圧延荷重モデルを用いて圧延荷重を予測し、予測した圧延荷重を用いて圧延された圧延実績値の情報に基づき、圧延荷重モデルの誤差を修正する圧延機の圧延荷重モデルの学習装置において、圧延後の圧延実績値と圧延材の材料情報を取得し記憶する実績データ記憶手段と、圧延実績値を代入して圧延荷重モデルの計算値を求め、圧延前の圧延荷重の予測値との誤差が最小となる圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種成分の濃度に係る係数を算出する学習演算手段と、算出された前記係数を適用した圧延荷重モデルにより、次回圧延時に設定する圧延荷重を算出する設定演算手段とを備えたものである。
【０００８】
また、学習演算手段は、圧延後の実績値を代入して求まる圧延荷重モデルの計算値と、圧延前の圧延荷重の予測値との誤差が最小となる鋼種成分の濃度に係る係数を算出し、当該係数と、圧延材の鋼種成分の濃度とに基づいて、鋼種成分に係る係数を算出するものである。
【０００９】
また、学習演算手段は、圧延材の鋼種成分の含有量に基づき、鋼種成分の濃度に係る係数を算出する当該圧延材の鋼種成分を選択し、選択された鋼種成分の濃度と、選択された鋼種成分の濃度に係る係数により鋼種に係る係数を算出するものである。
【００１０】
また、学習演算手段は、圧延材の鋼種成分の濃度に基づきグループ分けをし、グループ毎に鋼種成分の濃度に係る係数を選択するものである。
【００１１】
また、学習演算手段は、圧延後の実績値を代入し求まる圧延荷重モデルの計算値と、圧延前の前記圧延荷重の予測値との誤差が最小となる係数を、回帰計算により算出するものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、圧延後の実績値を代入して求まる圧延荷重モデルの計算値と、圧延前の前記圧延荷重の予測値との誤差が最小となる圧延材の板厚及び温度に係る係数並びに鋼種に係る係数を算出し、算出した前記係数を適用した前記圧延荷重モデルにより、次回圧延時に設定する圧延荷重を予測することにより、板厚、温度、鋼種の成分等の影響を圧延荷重モデルに反映させ、高精度な圧延荷重モデルを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における圧延設備のシステム構成を示す図である。図１において、圧延設備は、各種演算処理を行う圧延制御用計算機１と、圧延ラインの操業全体を管理し、鋼板の材料情報を圧延制御用計算機１に入力するライン管理計算機２と、圧延機毎に設けられ、圧延制御用計算機１により入力された圧延設定値に基づき圧延を制御する圧延機コントローラ３及び圧延機コントローラ３により圧延ロールが制御されるスタンドＦｉ（ｉ：スタンド番号）と、圧延後の鋼板の板厚を測定し、測定値の情報を圧延制御用計算機１に入力する板厚計４と、圧延後の鋼板の温度を測定し、測定値の情報を圧延制御用計算機１に入力する温度計５により構成されている。さらに、圧延制御用計算機１は、圧延時の圧延荷重の演算及び圧延機コントローラ３への設定値の設定計算を行う設定演算手段である設定演算部１１と、板厚、温度及び圧延荷重の実績値並びに鋼種に係る係数により、学習計算を行う学習演算手段である学習演算部１２と、学習演算部１２により求めた学習計算値を記憶する学習データ記憶部１３と、入力された板厚及び温度の実績値を記憶する実績データ記憶手段である実績データ記憶部１４を備えている。尚、図１では７台の圧延機で連続圧延を行う場合を示すが、圧延機の台数はこれに限らず任意の台数でも良い。
以上の構成による圧延制御の動作について図２により説明する。
【００１４】
図２は本発明の実施の形態１における圧延制御の全体処理フローを示す図である。まず、ライン管理計算機２は、圧延制御用計算機１に設定計算の対象となる鋼板の鋼種（材料の成分）や板幅、板厚などの材料情報、及び、圧延材の位置情報を入力する（Ｓ１）。尚、圧延材の位置情報は、鋼板の位置そのものでも良いし、圧延制御用計算機１が設定計算を開始するタイミング、即ち、ライン上の特定の位置を通過した情報を送信するようにしても良い。次に、圧延制御用計算機１は、ライン管理計算機２から入力された圧延材の位置情報に基づき、演算開始タイミングに達したとき、設定演算部１１により、設定計算を開始し、後述する圧延荷重モデルの計算値に基づき、各スタンドＦ１〜Ｆ７のロール速度やロールギャップ等の設定値を算出し、各圧延機の圧延機コントローラ３に入力する（Ｓ２）。圧延機コントローラ３は、圧延制御用計算機１より入力された設定値に従い、各スタンドＦ１〜Ｆ７のロール速度やロールギャップ等を制御し圧延を行う（Ｓ３）。圧延完了後、圧延制御用計算機１は、圧延機コントローラ３から圧延荷重の実績値を、板厚計４から鋼板の板厚実績値を、温度計５から鋼板の温度実績値を取得し、実績データ記憶部１４に記憶する（Ｓ４）。次に、学習演算部１２は、実績データ記憶部１４に記憶されている実績値及びライン管理計算機２より入力された材料情報に基づき、後述する学習計算を行う（Ｓ５）。学習計算により求めた各種パラメータは学習データ記憶部１３に学習テーブルとして保存される（Ｓ６）。圧延制御用計算機１は、次回圧延時の設定計算時に学習データ記憶部１３に保存される学習テーブルの各種パラメータを用いて圧延荷重モデルによる圧延荷重を算出する（Ｓ７）。
【００１５】
次に、圧延荷重モデルについて説明する。圧延機の圧延荷重モデルには、以下の数式が通常用いられている。
【００１６】
【数１】
2007245204.tif 000003
【００１７】
圧下力関数ＱＰｉは以下の式で与えられる。
【００１８】
【数２】
2007245204.tif 000004
【００１９】
変形抵抗計算値Ｋｍｉは以下の式で与えられる。
【００２０】
【数３】
2007245204.tif 000005
【００２１】
ここで、変形抵抗パラメータＡ０、Ａ１、Ｂ、ｎ、ｍは、調整用のパラメータであり、各スタンドで別々の値を持つこともあるし、同じ値を使用することもある。また、圧延する鋼種やサイズに応じてテーブルで持つ場合もある。また、カーボン当量Ｃｅｑは、Ｃ、Ｍｎ、Ｓｉなど鋼種成分の一次式で与えられる。
【００２２】
圧延時には、目標板厚、目標板幅、圧延前温度（予想又は実測）、鋼種成分等より、圧延時の各スタンドでの板厚目標値、各スタンドのロール回転速度と各スタンドのロールギャップ（圧延を行う上下２つのワークロール間に設定された間隔）を計算し、各圧延機に設定する。この場合、各スタンドでの圧延荷重推定値Ｐｉが、実際に近ければ最終スタンド出側の板厚は、目標通りとなる。
しかしながら、実際には、圧延荷重モデルのモデル誤差等の影響により、温度、荷重等が予想と外れた場合には、出側板厚が外れたり、各スタンド入り側と出側のマスフロー（圧延機を単位時間に通過する被圧延材料の質量）が乱れ、スタンド間で、板が過張力により幅引け（板幅が減少する現象）を起こしたり、板がたるみを生じ、操業を不安定にすることになる。このため、予想荷重精度を上げることは、精度のよい材料を生産し、安定した圧延をするうえで、重要な項目のひとつとなっている。
このような、圧延後の実績荷重と圧延荷重モデルとの誤差を修正する学習計算について説明する。
【００２３】
まず、一般的な圧延荷重の学習計算について説明する。
一般的な圧延荷重の学習計算では、圧延後の実績値を用いて圧延荷重式（１）を変形した式（８）により、変形抵抗実績値Ｋｍｊｉを算出する。次に式（９）により実績値から求める圧延荷重の推定値である計算荷重Ｐｃｉを算出する。
【００２４】
【数４】
2007245204.tif 000006
【００２５】
尚、式（８）、（９）のＱＰｊｉは、上述の式（２）〜（４）に圧延荷重Ｐｊｉ、板厚Ｈｊｉを代入して算出する。
式（９）で求めた計算荷重Ｐｃｉと圧延荷重実績値Ｐｊｉの比、式（１０）で表されるαを荷重の学習値として、次回圧延時の圧延荷重値にその比を乗じ、誤差の修正等を行うようにして利用する。また、式（１１）のように、前回学習値との平滑係数ａを利用することもある。
【００２６】
【数５】
2007245204.tif 000007
【００２７】
しかしながら、上記のような圧延荷重モデルの誤差を実績荷重との比αで修正する場合には、板厚、温度、鋼種成分などさまざまな誤差の原因を反映することができない。高精度に圧延するには、さまざまな誤差の原因を圧延荷重モデルに反映することが必要である。
このような、さまざまな誤差の原因を圧延荷重モデルに反映する本発明の学習計算について次に説明する。
【００２８】
図２において、圧延完了後、圧延制御用計算機１は、実績データとして、鋼板先端がスタンドＦ７を通過し板厚計４及び温度計５の通過時点での圧延荷重実績値Ｐｊｉ、スタンド速度実績値Ｖｊｉ、板幅実績値Ｗｊ、板厚実績値Ｈｊｉ、温度実績値Ｔｊｉを取得し（Ｓ４）、学習演算部１２により、学習計算を開始する（Ｓ５）。図３に学習計算の処理フローを示す。図３において、学習演算部１２は、実績データ記憶部に記憶された実績値に基づき、式（８）により、変形抵抗計算値Ｋｍｉを算出する（Ｓ５２）。次に、変形抵抗計算値Ｋｍｉの圧延材の板圧及び温度に係る係数である変形抵抗パラメータＡ０、Ａ１、Ｂ、ｎ、ｍを求めるため以下の回帰計算を行う（Ｓ５３）。
【００２９】
【数６】
2007245204.tif 000008
【００３０】
尚、算出方法は回帰計算に限らず、線形計画法、非線形計画法等を用いても良い。また、各パラメータには、上下限を設定するのが望ましい。ここで、変形抵抗パラメータの算出は、変形抵抗パラメータは全スタンドについて共通の値とし、圧延材一本分のスタンド毎の実績値を用いて、パラメータを算出する方法、又は、変形抵抗パラメータは各スタンドについて異なる値とし、スタンド各々の過去に圧延された数本分の実績値を用いて、スタンド毎にパラメータを算出する方法、若しくは両者を組み合わせ、過去数本の全スタンドの実績値を用いてパラメータを算出する方法がある。次に、算出した変形抵抗パラメータを学習データ記憶部１３に学習テーブルとして保存する（Ｓ５４）。尚、保存に際して、前回値との平滑する等の処理を行っても良く、目標板厚別、目標温度別、幅別、鋼種別等の区分を持つテーブルに保存しても良い。
【００３１】
次に、鋼種成分の濃度に係る係数である鋼種成分の影響係数の修正について説明する。鋼種成分の影響式は、式（１３）で与えられる。これは、鉄鋼材料の性質を表現する際に用いる一般的な鋼種成分であり、これらの一次式で与える。
【００３２】
【数７】
2007245204.tif 000009
【００３３】
手順Ｓ５２〜Ｓ５４により算出した変形抵抗パラメータＡ０、Ａ１、Ｂ、ｎ、ｍを用いた上で、以下の式（１５）により回帰計算を行うことにより、鋼種成分影響パラメータａ１〜ａ１５を求めることができる。
【００３４】
【数８】
2007245204.tif 000010
【００３５】
尚、算出方法は回帰計算に限らず、線形計画法、非線形計画法等を用いても良い。また、各パラメータには、上下限を設定するのが望ましい。また、算出するパラメータには、あらかじめ鋼種別に初期値を持たせておくのが望ましい。
ここで、式（１５）では、代表的な鋼種１５種類の一次式となっているが、鋼種によっては全く含まれない成分や、ほとんど影響のない成分も存在する。これらは、学習計算の外乱となる。このため、似た性質をもつ鋼種を何種類かのグループに分け、グループごとに影響のある成分とない成分にわけ、影響のある成分の係数だけを持つようにする。影響のある成分とは、ある一定量含まれ、かつある範囲にばらつく。反対に、影響のない成分とは、全く含まれないか、同じ量だけ含まれるとする。
【００３６】
図３において、学習演算部１２は、変形抵抗パラメータの算出後、鋼種成分影響修正を行う（Ｓ５５）。図４に鋼種成分影響修正の処理フローを示す。学習演算部１２は、ライン管理計算機より入力された材料情報に基づき、圧延を行う鋼種の鋼種グループ選択し（Ｓ５５２）、選択された鋼種グループの影響成分を選択する（Ｓ５５３）。例えば、ある鋼種グループでは、以下の５個の成分について選択する。
【００３７】
【数９】
2007245204.tif 000011
【００３８】
また、別の鋼種グループでは、以下の３個の成分について選択する。
【００３９】
【数１０】
2007245204.tif 000012
【００４０】
次に、学習演算部１２は、式（１５）の鋼種成分の内、手順Ｓ５５３で選択した鋼種成分の項のみを用いて鋼種成分影響パラメータを回帰計算等により算出し（Ｓ５５４）、算出した鋼種成分影響パラメータを学習データ記憶部１３に学習テーブルとして保存する（Ｓ６）。
【００４１】
次に、学習計算結果を反映した設定計算について説明する。
圧延制御用計算機１は、学習計算後の次回圧延材の設定計算時には、以下の処理を行う。図５に設定計算（Ｓ２）の処理フローを示す。設定演算部１１は、学習データ記憶部１３に保存された変形抵抗パラメータＡ０、Ａ１、Ｂ、ｎ、ｍ及びの鋼種成分影響パラメータａ、並びに、ライン管理計算機２より設定計算の対象となる鋼板の鋼種（材料の成分）や板幅、板厚などの材料情報を取得する（Ｓ２１）。次に、取得した変形抵抗パラメータＡ０、Ａ１、Ｂ、ｎ、ｍ及びの鋼種成分影響パラメータａを変形抵抗算出式（５）に反映し、取得した材料情報を用いて圧延荷重モデル式（１）により圧延荷重を算出する。算出した圧延荷重値に基づき、各スタンドＦ１〜Ｆ７のロール速度やロールギャップ等の設定値を算出する（Ｓ２２）。算出した設定値は各圧延機の圧延機コントローラ３に入力する（Ｓ２３）。
【００４２】
図６は本発明の実施の形態１における学習計算後の荷重推定結果を示す図、図７は従来の圧延荷重モデルの学習方法における荷重推定結果を示す図である。図に示すように、本発明の学習計算を行うことにより、圧延荷重を精度よく推定することができ、従来の圧延荷重モデルの学習方法に対し、実績荷重に対する推定荷重の誤差を減少させることができる。
【００４３】
以上のように、圧延後の実績値に基づき、圧延荷重モデルの板圧及び温度に係る係数である変形抵抗パラメータＡ０、Ａ１、Ｂ、ｎ、ｍを求め、さらに鋼種成分影響パラメータａを求めることにより、次回圧延材の圧延荷重を精度よく推定することができる。
また、圧延材の鋼種によりグループ分けをし、グループ毎に鋼種成分影響パラメータの影響成分を選択することにより、精度よく鋼種の影響をモデルに反映させることができ、圧延荷重モデルの鋼種間のばらつきを抑え、荷重推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施の形態１における圧延設備のシステム構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態１における圧延制御の全体処理フローを示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１における学習計算の処理フローを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１における鋼種成分影響修正の処理フローを示す図である。
【図５】本発明の実施の形態１における設定計算の処理フローを示す図である。
【図６】本発明の実施の形態１における学習計算後の荷重推定結果を示す図である。
【図７】従来の圧延荷重モデルの学習方法における荷重推定結果を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１  圧延制御用計算機、２  ライン管理計算機、３  圧延機コントローラ、４  板厚計、５  温度計、１１  設定演算部、１２  学習演算部、１３  学習データ記憶部、１４  実績データ記憶部、Ｆ１〜Ｆ７  スタンド。
【図１】
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【図２】
2007245204.tif 000014
【図３】
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【図４】
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【図５】
2007245204.tif 000017
【図６】
2007245204.tif 000018
【図７】
2007245204.tif 000019