(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ピックアップロールの表面に付着させた塗料をアプリケータロールに転写させ、該アプリケータロールに転写された塗料を搬送中の鋼帯表面に塗布するに際し、ニップ圧（Np）と付着量（M）との関係を定めた下記（１）〜（４）のモデル式を用いてフィードフォワード方式によって付着量（M）を制御する塗装膜厚の制御方法であって、
操業実績から得られる付着量（Mp）と前記モデル式によって得られる付着量（Mm）の比（Mp/Mm）である学習値（LM）と鋼帯板厚との関係（F(t)）を定めて板厚補正学習値（LM(t)）を
LM(t)＝LM/F(t)
として得るとともに、該板厚補正学習値（LM(t)）によって付着目標値（Ms）を補正して板厚補正付着量目標値{（Ms/（LM/F(t)）}を得、該板厚補正付着量目標値{（Ms/（LM/F(t)）}を前記モデル式に投入して得られる目標操作ニップ圧Npsを決定してニップ圧を制御することを特徴とする塗装膜厚制御方法。
記
Ｍ＝Ｃ・γ・ＱＳ／ＶＳ・・・・（１）
ＱＳ＝ＱＡ−ＱＬ・・・・・（２）
ＱＡ＝３．１・{α（ＶＡ／ＶＰ）β／{１＋α（ＶＡ／ＶＰ）β}・（Ｎｐ／Ｌ）−０・２・μ０．６・ＥＰＡ−０．４・ＲＰＡ０．６・{（ＶＰ＋ＶＡ）／２}１．６・・・（３）
ＱＬ＝３．１・λ・（ＮＡ／Ｗ）−０．２・μ０．６・{（ＶＡ−ＶＳ）／２}０．６・ＥＡＳ−０．４・ＲＡＳ０．６・（ＶＡ−ＶＳ）・・・（４）
をいう。
ここに
Ｍ：付着量
Ｃ：塗料の濃度
γ：塗料の比重
μ：塗料の粘度
ＱＳ：塗料流量
ＱＬ：リーク流量
ＱＡ：供給流量
ＶＡ：アプリケータロール周速
ＶＰ：ピックアップロール周速
Ｎｐ：ニップ圧
Ｌ：ロール面長さ
ＶＳ：鋼帯速度
ＥＰＡ：ピックアップロールの等価弾性係数
ＲＰＡ：ピックアップロールの等価曲率半径
ＮＡ：アプリケータロール押付圧
Ｗ：鋼帯幅
ＥＡＳ：アプリケータロールの等価弾性係数
ＲＡＳ：アプリケータロールの等価曲率半径
α，β，λ：定数
である。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は鋼帯等の帯状体の表面に塗料を塗布する際の塗膜厚の制御方法に係り、特にロールコータによる塗装を極めて高精度に行う塗膜厚の制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
鋼帯の耐食性および外観・装飾性の向上を図るため、例えば亜鉛めっき鋼帯に樹脂等の塗料を塗装（コーティング）することが広く行われている。その塗装は一般に入り側に設けたペイオフリールから鋼帯を連続的に払い出し、これに脱脂などの前処理を施した後、ロールコーターにより塗装を行い、乾燥と焼き付けを行った後、出側に設けた巻き取り設備によって巻き取るようになっている。
【０００３】
上記塗料の塗装に用いられるロールコータは、塗料が満たされた塗料パン内に鋼製のピックアップロールを浸漬して塗料を付着させて引き上げ、これをアプリケータロールに転写して移し、さらに該アプリケータロールから鋼帯に塗料を転写して塗布するようになっている。
【０００４】
この場合において、鋼帯上への塗料の付着量の制御は、鋼帯の搬送速度に対して選択された適当なロール周速の下で、ピックアップロールとアプリケータロールとのニップ圧および鋼帯とアプリケータロールとの押付厚を選択し、自動制御により維持することによって行われている。そして、これら因子の制御は、一般に過去の操業実績を基に因子間の相互関係を解析して得た制御プログラムによって行われている。その代表的なものとして、弾性流体潤滑理論を利用したモデル式による制御があり、具体的には、特開平5-185019号公報に見られる提案がある。
【０００５】
この提案では、アプリケータロールとピックアップロールを備えたロールコータにより鋼帯を連続的に塗装する際に、該アプリケータロールとピックアップロールとの間のニップ圧操作量を、塗料付着量の目標値と実測値との偏差、および実測値における塗料付着量に対するニップ圧の変化率の積として決定し、該ニップ圧操作量を用いてニップ圧を修正するものである。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
この提案により、いわゆる定常状態における塗装膜厚の制御をほぼ完全に行うことができる。しかしながら、鋼帯の連続的塗装においては、鋼帯の板厚は、例えば、先行する鋼帯を板厚の異なる後行する鋼帯に接続して切り替えるとき非定常的に変動する。本発明者の知見したところによれば、かかる鋼帯板厚の変動は塗装膜厚の変動の原因となる。
【０００７】
上記特開平5-185019号公報に提案された発明は、かかる板厚の非定常な変動を考慮していない。そのため、板厚の変動する部分において、製品が塗装膜厚過剰あるいは不足により格落ちとなることを避けられない。かかる事情は他の先行技術、例えば特公平6-7945号においても同様である。本発明は、従って、板厚が非定常的に、すなわち不連続に変化する場合においても塗装膜厚を目標値内に収めることのできる塗装膜厚制御方式を提案することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決する手段】
本発明は、上記目的を達成するために、非定常状態のときのフィードフォワード制御に当たっては鋼帯の板厚を考慮しなければならないことを知見し本発明を完成した。本発明は、塗装膜厚の制御を精密に行うために、以下の構成をとる。
【０００９】
まず、請求項１記載の塗膜厚の制御方法は、ピックアップロールの表面に付着させた塗料をアプリケータロールに転写させ、該アプリケータロールに転写された塗料を搬送中の鋼帯表面に塗布するに際し、ニップ圧（Np）と付着量（M）との関係を定めた下記（１）〜（４）のモデル式を用いてフィードフォワード方式によって付着量（M）を制御する塗装膜厚の制御方法であって、
操業実績から得られる付着量（Mp）と前記モデル式によって得られる付着量（Mm）の比（Mp/Mm）である学習値（LM）と鋼帯板厚との関係（F(t)）を定めて板厚補正学習値（LM(t)）を
LM(t)＝LM/F(t)
として得るとともに、該板厚補正学習値（LM(t)）によって付着目標値（Ms）を補正して板厚補正付着量目標値{（Ms/（LM/F(t)）}を得、該板厚補正付着量目標値{（Ms/（LM/F(t)）}を前記モデル式に投入して得られる目標操作ニップ圧Npsを決定してニップ圧を制御することを特徴とする塗装膜厚制御方法。
記
Ｍ＝Ｃ・γ・ＱＳ／ＶＳ・・・・（１）
ＱＳ＝ＱＡ−ＱＬ・・・・・（２）
ＱＡ＝３．１・{α（ＶＡ／ＶＰ）β／{１＋α（ＶＡ／ＶＰ）β}・（Ｎｐ／Ｌ）−０・２・μ０．６・ＥＰＡ−０．４・ＲＰＡ０．６・{（ＶＰ＋ＶＡ）／２}１．６・・・（３）
ＱＬ＝３．１・λ・（ＮＡ／Ｗ）−０．２・μ０．６・{（ＶＡ−ＶＳ）／２}０．６・ＥＡＳ−０．４・ＲＡＳ０．６・（ＶＡ−ＶＳ）・・・（４）
をいう。
ここに
Ｍ：付着量
Ｃ：塗料の濃度
γ：塗料の比重
μ：塗料の粘度
ＱＳ：塗料流量
ＱＬ：リーク流量
ＱＡ：供給流量
ＶＡ：アプリケータロール周速
ＶＰ：ピックアップロール周速
Ｎｐ：ニップ圧
Ｌ：ロール面長さ
ＶＳ：鋼帯速度
ＥＰＡ：ピックアップロールの等価弾性係数
ＲＰＡ：ピックアップロールの等価曲率半径
ＮＡ：アプリケータロール押付圧
Ｗ：鋼帯幅
ＥＡＳ：アプリケータロールの等価弾性係数
ＲＡＳ：アプリケータロールの等価曲率半径
α，β，λ：定数
である。
【００１０】
上記請求項１記載の制御方法を実施するに当たり、請求項２記載の発明は、フィードフォワード制御は、処理鋼帯の板厚切り替えに当たって行われるものとし、また、請求項３記載の発明は、モデル式は弾性流体潤滑理論に基づくものであることとし、さらに請求項４記載の発明は、上記各発明が背面にバックアップロールを有する形式のロールコータに対して適用されることとする。
【００１１】
【発明の実施形態】
以下、本発明の実施形態を、本発明に係る基礎的事項および本発明の完成に至る経緯を含め具体的に説明する。
【００１２】
図１は本発明の適用対象となる典型的なロールコータ塗布装置の概略図である。ここに示されているように、ロールコータ１０は、塗料パン１１内の塗料を回転作用によって引き上げるピックアップロール１２とこのピックアップロール１２から塗料を受け取り、受け取った塗料の一部を鋼帯Ｓに転写するアプリケータロール１３と該アプリケータロールにより塗料を転写する際に鋼帯をアプリケータロールに押さえつけるバックアップロール１４により構成されている。
【００１３】
図１に示すように、ピックアップロール１１からアプリケータロール１２に移行した塗料の流れＱA（供給流量）のうち一部が塗布流量ＱSとして鋼帯上に移行し、残りはリーク流量ＱLとしてピックアップロール１２に戻る。このロールコータ１０においては塗料付着量Ｍは、ピックアップロール１２をアプリケータロール１３に押しつける圧力、すなわちニップ圧Npを調整することによって行われる。なお、塗料付着量Ｍとは、鋼帯上に塗布された塗料が乾燥・焼き付けられた状態における単位面積当たりの固形分付着量である。
【００１４】
本発明では、鋼帯上への塗料の付着量を制御するのに、ニップ圧（Np）と付着量（M）との関係を定めたモデル式を用いて行う。このモデル式には、種々の形式のものが提案されているが、弾性流体潤滑理論によるものが、塗料を上記コーターを用いて塗布する際に適切である。以下、本理論による場合を例にとって説明する。
【００１５】
この理論によるモデル式は下記の（１）〜（４）により構成されている。
ニップ圧（Np）と付着量（M）との関係を定めたモデル式とは、Ｍ＝Ｃ・γ・ＱＳ／ＶＳ・・・・（１）
ＱＳ＝ＱＡ−ＱＬ・・・・・（２）
ＱＡ＝３．１・{α（ＶＡ／ＶＰ）β／{１＋α（ＶＡ／ＶＰ）β}・（Ｎｐ／Ｌ）−０・２・μ０．６・ＥＰＡ−０．４・ＲＰＡ０．６・{（ＶＰ＋ＶＡ）／２}１．６・・・（３）
ＱＬ＝３．１・λ・（ＮＡ／Ｗ）−０．２・μ０．６・{（ＶＡ−ＶＳ）／２}０．６・ＥＡＳ−０．４・ＲＡＳ０．６・（ＶＡ−ＶＳ）・・・（４）
をいう。
ここに
Ｍ：付着量
Ｃ：塗料の濃度
γ：塗料の比重
μ：塗料の粘度
ＱＳ：塗料流量
ＱＬ：リーク流量
ＱＡ：供給流量
ＶＡ：アプリケータロール周速
ＶＰ：ピックアップロール周速
Ｎｐ：ニップ圧
Ｌ：ロール面長さ
ＶＳ：鋼帯速度
ＥＰＡ：ピックアップロールの等価弾性係数
ＲＰＡ：ピックアップロールの等価曲率半径
ＮＡ：アプリケータロール押付圧
Ｗ：鋼帯幅
ＥＡＳ：アプリケータロールの等価弾性係数
ＲＡＳ：アプリケータロールの等価曲率半径
α，β，λ：定数
である。
【００１６】
塗膜厚制御は、上記モデル式を解き付着量Ｍとニップ圧Ｎｐとの関係を定め、目標付着量ＭSが得られるような目標ニップ圧ＮｐSを求め、ニップ圧Ｎｐが目標ニップ圧ＮｐSとなるようにフィードフォワード制御することによって行われる。この場合、アプリケータロール押付圧ＮAは鋼帯の幅の変数として設定し、ピックアップロール周速ＶPは一定とし、またアプリケータロール周速ＶAはライン速度により設定する。
【００１７】
これによって、塗膜厚の制御を鋼帯速度の変化等の非定常部分を含んで行うことができるが、上記モデル式はロールコータ毎に異なり、また同一のコータであっても時間の経過とともに定数α、β、λが異なってくるので、これらを常に修正・補正する必要がある。そのため以下に述べる学習制御を行い、コーター毎に直近の条件にマッチしたモデル式により塗膜厚の制御が行われるようにしている。
【００１８】
学習制御とは、
ＬM＝Mp/Mm・・・・（５）
ここに、
Mp：操業実績から得られた塗料付着量
Mm：モデル式から計算上得られた塗料付着量
によって定義される学習値ＬMを操業実績の解析などから得、この学習値ＬMによって目標付着量ＭSを割り付けて補正した値、ＭS/ＬMを補正目標値として与え、この補正目標値を得るのに必要な目標ニップ圧ＮｐSを求め直し、ニップ圧Ｎｐを制御するものである。
【００１９】
この学習値ＬMは、直近のデータを含んで学習制御により常に更新されているので、上記学習制御により操業条件等の変動に追随し、モデルのずれを補正して適正なフィードフォワード制御が可能なはずである。しかしながら、現実には板厚が非定常的に変動するとき、例えば鋼帯の板厚を0.7mmから1.4mmに切り替えるとき、付着量が目標値を大きく外れる現象が生じうる。これは、本発明者の検討した結果によれば、上記モデル式および学習値ＬMにおいて、鋼帯の板厚（ｔ）を考慮していないためである。
【００２０】
事実、本発明者の得たデータによれば、学習値ＬMは鋼帯板厚（ｔ）との関係において図２のように変化する。すなわち、図２によれば、学習値ＬMは鋼帯板厚（ｔ）が0.7mmのときにはほぼ１であるが、1.4mmのときには約1.3となる。
【００２１】
このように学習値ＬMが板厚によって変化するにもかかわらず、板厚を考慮しない学習値を用いるときには、鋼帯の切替など板厚が非定常的に変動するときに学習値ＬMが板厚に応じた適正値に追随し得ないため、付着量が目標を大きく外れる結果を招く。上記例をとって説明すると、板厚を0.7mmから1.4mmに切り替えた際に、切替後学習値ＬMは1.3であらねばならぬのに、1と認識するために切り替え直後においては、付着量が一時的に過剰になるのである。
【００２２】
このような学習値ＬMの板厚に伴う変動は、理論的には予測できるものではない。しかしながら、学習値が板厚によって変動するのは事実であり、本発明者はその原因をアプリケーターロールへの鋼帯の巻き付け角、鋼帯のＣ反りの程度等が微妙に影響するためであろうと推定している。
【００２３】
本発明は、したがって、上記モデル式を用いた学習制御に当たり、学習値ＬMに板厚の変動を考慮して補正し、この補正された学習値を用いてフィードフォワード制御を行うこととする。具体的には、上記学習値LMについて鋼帯板厚との関係を操業解析によって定めて板厚補正学習値を得るとともに、該板厚補正学習値（LM(t)）によって板厚補正付着量目標値を得、該板厚補正付着量目標値を前記モデル式に投入して得られる目標操作ニップ圧Npsを決定してニップ圧Ｎｐを制御するのである。
【００２４】
ここに学習値LMについての鋼帯板厚との関係は、例えば操業解析によって求めることができる。この関係はロールコータによって、あるいは鋼帯の材質等によって異なるので、学習によって常に最新のものに更新するのがよい。図２に示す例では、学習値LMと板厚ｔとの関係式F(t)は、
F(t)＝0.4879t3-2.3257t2＋3.669t-0.5916・・・・（６）
で与えられる。
【００２５】
本発明では、上記関係式を学習値LMの中に取り込んでこれを修正し、その修正された学習値LM(t)によって塗料付着量の目標値MSを補正する。これにより、モデル式の精度をいたずらに上げる労力を必要とせず、常に鋼帯板厚ｔの変動に追随できる。
【００２６】
修正された学習値LM(t)は、
LM(t)＝LM/F(t)・・・・（７）
となる。この修正された学習値LM(t)は、その性質上鋼帯板厚ｔによる影響を受けないものであり、事実修正された学習値LM(t)と板厚との関係は、図３に示すようにほぼ１付近で安定している。
【００２７】
本発明におけるフィードフォワード制御は、上記板厚ｔの影響を取り去った学習値LM(t)を用い、塗料の付着目標値MSを該学習値LM/F(t)で除した{（Ms/（LM/F(t)））をモデル式(1)〜(4)の塗料付着量Mに代えて用い、得られる目標ニップ圧NpSになるようにニップ圧Npを制御するのである。
【００２８】
このように板厚ｔの影響を学習値LMの中に取り込み、それを介してモデル式によりニップ圧目標値を定めて制御することにより、鋼帯板厚の切替直後から適正な学習値をモデル式に与えることができ、切替直後の付着量不良による格落ちが従来の約1/5程度に激減する。
【００２９】
以上本発明をその１実施形態に基づいて説明したが、本発明は以下に示すように種々の態様で実施することができる。まず、本発明の適用されるロールコータは、図１に示す背面にバックアップロールを有する形式のものが最も適するが、これに限られず種々の形式のロールコータに適用できる。例えば背面にバックアップロールを有しない形式のロールコータにも適用可能である。
【００３０】
また、モデル式は弾性流体潤滑理論に基づくものについて説明したが、本例に掲げたモデル式は塗料の性質、コータの構造等によって適宜変更可能である。さらに、弾性流体潤滑理論以外の理論に基づくモデルによることも、そのモデルが板厚の影響を受けるものである限り、可能である。
【００３１】
さらに本発明のフィードフォワード制御は、鋼帯板厚の切替時等非定常状態の制御に適用するのが最も効果的であるが、そのほか板厚の変動の影響を受ける場合には本発明の適用が可能である。なお、定常状態にあっては、通常のフィードバック制御を用いればよいことは当然である。
【００３２】
【発明の効果】
本発明は、上記のように、板厚ｔの影響を学習値LMの中に取り込み、それを介してモデル式によりニップ圧目標値を定めて制御することとしたから、鋼帯板厚の切替の如き非定常状態においても、切替直後から適正な学習値をモデル式に与えることができ、付着量不良による格落ちを格段に減少させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の適用対象となる典型的なロールコータ塗布装置の概略図である。
【図２】  学習値ＬMと鋼帯板厚（ｔ）との関係を示す線図である。
【図３】  事実修正された学習値LM(t)と板厚との関係を示す線図である。
【符号の説明】
１０：ロールコータ
１１：塗料パン
１２：ピックアップロール
１３：アプリケータロール
１４：バックアップロール
Ｓ：鋼帯
ＱA：供給流量
ＱL：リーク流量
ＱS：塗布流量
ＶS：鋼帯速度
ＶA：アプリケータロール周速
ＶP：ピックアップロール周速
Ｎｐ：ニップ圧
ＮA：アプリケータロール押付圧
【図１】
0003968916.tif 000002
【図２】
0003968916.tif 000003
【図３】
0003968916.tif 000004