(57)【要約】      （修正有）【課題】被圧延材の冷間圧延時に被圧延材の形状不良を安定して抑制できる被圧延材の形状制御装置及び形状制御方法の提供。【解決手段】冷間圧延後の被圧延材１５の形状を計測する形状計２と、被圧延材の実測形状と目標形状との形状偏差を算出する形状偏差算出部３と、学習処理部４と、制御部７とを備え、学習処理部４は、各ワークロール１１ａ，１１ｂを板厚方向に曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の形状偏差に対する影響係数を被圧延材に応じて初期設定し、各ベンダーの曲げ動作量実績と形状偏差実績との相関を学習して、相関する曲げ動作量実績と形状偏差実績とをもとに、初期設定の影響係数を補正し、制御部は、補正後の影響係数と被圧延材の形状偏差とを用いて、形状偏差低減に要する各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した制御値に基づき、各ベンダーのロール曲げ動作を制御する。【選択図】図１
2016083665.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被圧延材の厚さ方向に前記被圧延材を挟み込む各ワークロールによって冷間圧延された前記被圧延材の形状を計測する形状計と、
前記形状計による前記被圧延材の実測形状と前記被圧延材の目標形状との偏差である形状偏差を算出する形状偏差算出部と、
前記被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて、前記各ワークロールに前記被圧延材の厚さ方向の曲げ力を付与する各ベンダーの曲げ動作量の前記形状偏差に対する影響係数を初期設定し、前記各ベンダーの曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との相関を学習して、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績とをもとに、初期設定の前記影響係数を補正する学習処理部と、
補正後の前記影響係数と前記形状偏差とを用いて、前記形状偏差の低減に要する前記各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した前記曲げ動作量の制御値に基づき、前記各ワークロールに前記曲げ力を付与して前記各ワークロールを各々曲げる前記各ベンダーのロール曲げ動作を制御する制御部と、
を備えたことを特徴とする被圧延材の形状制御装置。
【請求項２】
前記学習処理部は、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との比を前記影響係数の実績値として算出し、算出した前記影響係数の実績値を用い、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする請求項１に記載の被圧延材の形状制御装置。
【請求項３】
前記学習処理部は、前記形状計による前記被圧延材の実測形状の計測順に、前記影響係数の実績値を順次算出し、算出した前記影響係数の各実績値のうちの最新の実績値から前記計測順の逆順に遡る複数の実績値の平均値を、前記影響係数の補正値として算出し、初期設定の前記影響係数に前記影響係数の補正値を加算して、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする請求項２に記載の被圧延材の形状制御装置。
【請求項４】
前記学習処理部は、初期設定の前記影響係数を補正した補正後の前記影響係数を所定の間隔で更新することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の被圧延材の形状制御装置。
【請求項５】
被圧延材を冷間圧延する各ワークロールに前記被圧延材の厚さ方向の曲げ力を付与する各ベンダーの曲げ動作量が前記被圧延材の形状偏差に及ぼす影響を示す影響係数を、前記被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて初期設定する初期設定ステップと、
前記各ワークロールによって冷間圧延された前記被圧延材の形状を計測する形状計測ステップと、
前記形状計測ステップによる前記被圧延材の実測形状と前記被圧延材の目標形状との偏差である前記形状偏差を算出する形状偏差算出ステップと、
前記各ベンダーの曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との相関を学習し、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績とをもとに、初期設定の前記影響係数を補正する学習補正ステップと、
補正後の前記影響係数と前記形状偏差算出ステップによる前記形状偏差とを用いて、前記形状偏差の低減に要する前記各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した前記曲げ動作量の制御値に基づき、前記各ワークロールに前記曲げ力を付与して前記各ワークロールを各々曲げる前記各ベンダーのロール曲げ動作を制御する制御ステップと、
を含むことを特徴とする被圧延材の形状制御方法。
【請求項６】
前記学習補正ステップは、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との比を前記影響係数の実績値として算出し、算出した前記影響係数の実績値を用い、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする請求項５に記載の被圧延材の形状制御方法。
【請求項７】
前記学習補正ステップは、前記形状計測ステップによる前記被圧延材の実測形状の計測順に、前記影響係数の実績値を順次算出し、算出した前記影響係数の各実績値のうちの最新の実績値から前記計測順の逆順に遡る複数の実績値の平均値を、前記影響係数の補正値として算出し、初期設定の前記影響係数に前記影響係数の補正値を加算して、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする請求項６に記載の被圧延材の形状制御方法。
【請求項８】
前記学習補正ステップは、初期設定の前記影響係数を補正した補正後の前記影響係数を所定の間隔で更新することを特徴とする請求項５〜７のいずれか一つに記載の被圧延材の形状制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被圧延材の形状制御装置および形状制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、鋼板等の被圧延材の冷間圧延工程においては、被圧延材の耳波や中伸び等の形状不良を抑制するために、冷間圧延中の被圧延材の形状が制御されている。一般に、被圧延材を冷間圧延する冷間圧延機は、被圧延材をその厚さ方向に挟み込む一対の圧延ロール（以下、ワークロールという）と、被圧延材の厚さ方向に対向する一対のワークロールをその対向方向に各々押圧する複数のバックアップロールとを備える。また、冷間圧延機には、被圧延材の厚さ方向にワークロールを曲げるワークロールベンダー（以下、ベンダーと略記する）がワークロール毎に設けられている。冷間圧延中の被圧延材の形状制御は、一対のワークロールを各々曲げる各ベンダーのロール曲げ動作の制御を通じて行われる。
【０００３】
上述した各ベンダーのロール曲げ動作は、一般に、被圧延材の形状偏差と被圧延材に応じた影響係数とを用いて制御される。ここで、被圧延材の形状偏差は、冷間圧延後の被圧延材の実測形状と目標形状との偏差である。実測形状は、形状計によって実際に計測された被圧延材の冷間圧延後の形状である。目標形状は、冷間圧延後の被圧延材の目標とする形状である。一方、影響係数は、一対のワークロールを各々曲げる際の各ベンダーの曲げ動作量（以下、ベンダー動作量と適宜いう）が冷間圧延後の被圧延材の形状偏差に及ぼす影響を示す係数である。影響係数は、従来、被圧延材の種類に応じて一義的に設定される定数であり、具体的には、被圧延材の厚さ、幅、および金属種毎に予め設定されたベンダー動作量と、このベンダー動作量に対応して決められる被圧延材の形状偏差との比によって表される。被圧延材の冷間圧延の際、被圧延材の形状偏差が順次算出され、得られた形状偏差は、上述した影響係数を用いてベンダー動作量に変換される。各ベンダーは、このようにして得られたベンダー動作量のロール曲げ動作を行うように制御される。
【０００４】
なお、上述した被圧延材の形状制御に関する従来技術として、例えば、被圧延材１本あたりのワークロールベンダー力の影響係数を定数としてメカニカル板クラウンの計算式に含め、この計算式に基づく設定計算によって得られた先行の被圧延材の板形状を後行の被圧延材の形状設定に用いるものがある（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２８３３５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、被圧延材の形状偏差は、被圧延材を冷間圧延するワークロールのサーマルクラウン等のロール状態が劣化変動した際、このロール状態の劣化変動に影響されて増大する。すなわち、ワークロールのロール状態は、順次搬送される被圧延材に対する連続的な冷間圧延の初期時に比べ、この冷間圧延の継続に伴って劣化変動する。例えば、ワークロールのサーマルクラウンは、冷間圧延時の被圧延材とワークロールとの摩擦熱等に起因して、この被圧延材に対する冷間圧延の初期時に比べ増大する。このようなワークロールのロール状態の劣化変動は、冷間圧延中の被圧延材に意図せぬ形状変動を発生させる。これにより、冷間圧延後の被圧延材の実測形状が目標形状から離れてしまい、この結果、被圧延材の形状偏差が増大する。
【０００７】
上述した被圧延材の形状偏差の増大は、冷間圧延中の被圧延材における耳波や中伸び等の形状不良の発生に繋がる。特に、冷間圧延後の目標厚さが所定値以下（例えば０．３［ｍｍ］以下）の薄い被圧延材（以下、薄物材という）においては、その形状偏差がワークロールのロール状態の劣化変動に影響され易い。このため、薄物材の形状偏差の増大は、上述したロール状態の劣化変動に伴って顕著になり、この結果、冷間圧延中の薄物材に形状不良が多発してしまう。
【０００８】
しかしながら、上述した従来技術では、被圧延材に対する冷間圧延の継続に伴いワークロールのロール状態が劣化変動した際、冷間圧延中の被圧延材の形状制御に用いるベンダー動作量を、このロール状態の劣化変動に応じて制御することができない。このため、被圧延材の長手方向の先端部から尾端部に至る全域に亘り、被圧延材の形状偏差を低減することが困難である。この結果、冷間圧延時に被圧延材の形状不良を抑制しきれず、被圧延材の形状不良が冷間圧延の継続に伴い発生し続ける虞がある。
【０００９】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、被圧延材の冷間圧延時に被圧延材の形状不良を安定して抑制することができる被圧延材の形状制御装置および形状制御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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置は、被圧延材の厚さ方向に前記被圧延材を挟み込む各ワークロールによって冷間圧延された前記被圧延材の形状を計測する形状計と、前記形状計による前記被圧延材の実測形状と前記被圧延材の目標形状との偏差である形状偏差を算出する形状偏差算出部と、前記被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて、前記各ワークロールに前記被圧延材の厚さ方向の曲げ力を付与する各ベンダーの曲げ動作量の前記形状偏差に対する影響係数を初期設定し、前記各ベンダーの曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との相関を学習して、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績とをもとに、初期設定の前記影響係数を補正する学習処理部と、補正後の前記影響係数と前記形状偏差とを用いて、前記形状偏差の低減に要する前記各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した前記曲げ動作量の制御値に基づき、前記各ワークロールに前記曲げ力を付与して前記各ワークロールを各々曲げる前記各ベンダーのロール曲げ動作を制御する制御部と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置は、上記の発明において、前記学習処理部は、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との比を前記影響係数の実績値として算出し、算出した前記影響係数の実績値を用い、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置は、上記の発明において、前記学習処理部は、前記形状計による前記被圧延材の実測形状の計測順に、前記影響係数の実績値を順次算出し、算出した前記影響係数の各実績値のうちの最新の実績値から前記計測順の逆順に遡る複数の実績値の平均値を、前記影響係数の補正値として算出し、初期設定の前記影響係数に前記影響係数の補正値を加算して、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置は、上記の発明において、前記学習処理部は、初期設定の前記影響係数を補正した補正後の前記影響係数を所定の間隔で更新することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明にかかる被圧延材の形状制御方法は、被圧延材を冷間圧延する各ワークロールに前記被圧延材の厚さ方向の曲げ力を付与する各ベンダーの曲げ動作量が前記被圧延材の形状偏差に及ぼす影響を示す影響係数を、前記被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて初期設定する初期設定ステップと、前記各ワークロールによって冷間圧延された前記被圧延材の形状を計測する形状計測ステップと、前記形状計測ステップによる前記被圧延材の実測形状と前記被圧延材の目標形状との偏差である前記形状偏差を算出する形状偏差算出ステップと、前記各ベンダーの曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との相関を学習し、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績とをもとに、初期設定の前記影響係数を補正する学習補正ステップと、補正後の前記影響係数と前記形状偏差算出ステップによる前記形状偏差とを用いて、前記形状偏差の低減に要する前記各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した前記曲げ動作量の制御値に基づき、前記各ワークロールに前記曲げ力を付与して前記各ワークロールを各々曲げる前記各ベンダーのロール曲げ動作を制御する制御ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明にかかる被圧延材の形状制御方法は、上記の発明において、前記学習補正ステップは、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との比を前記影響係数の実績値として算出し、算出した前記影響係数の実績値を用い、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明にかかる被圧延材の形状制御方法は、上記の発明において、前記学習補正ステップは、前記形状計測ステップによる前記被圧延材の実測形状の計測順に、前記影響係数の実績値を順次算出し、算出した前記影響係数の各実績値のうちの最新の実績値から前記計測順の逆順に遡る複数の実績値の平均値を、前記影響係数の補正値として算出し、初期設定の前記影響係数に前記影響係数の補正値を加算して、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明にかかる被圧延材の形状制御方法は、上記の発明において、前記学習補正ステップは、初期設定の前記影響係数を補正した補正後の前記影響係数を所定の間隔で更新することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、被圧延材の冷間圧延時に被圧延材の形状不良を安定して抑制することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置の一構成例を示す図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態における各ベンダーのロール曲げ動作を説明する図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の実施の形態における影響係数の更新処理を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に、添付図面を参照して、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置および形状制御方法の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、以下では、被圧延材の一例として冷間圧延対象の鋼板を例示するが、本実施の形態により、本発明が限定されるものではない。また、図面は模式的なものであり、各要素の寸法の関係、各要素の比率等は、現実のものとは異なる場合があることに留意する必要がある。図面の相互間においても、互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。また、各図面において、同一構成部分には同一符号が付されている。
【００２１】
（被圧延材の形状制御装置）
まず、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置の一構成例を示す図である。図１に示すように、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置１は、被圧延材の一例である鋼板１５を冷間圧延する冷間圧延機１０に適用されており、冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する形状計２と、鋼板１５の形状偏差を算出する形状偏差算出部３とを備える。また、形状制御装置１は、鋼板１５の形状制御に用いるベンダー動作量の導出に必要な影響係数を学習補正する学習処理部４と、鋼板１５の情報等を入力する入力部５と、鋼板１５の形状制御に用いる各種データを記憶する記憶部６と、鋼板１５の形状制御のために冷間圧延機１０の各ベンダー１３ａ，１３ｂを制御する制御部７とを備える。
【００２２】
形状計２は、鋼板１５の厚さ方向（以下、板厚方向という）に鋼板１５を挟み込む冷間圧延機１０の各ワークロール１１ａ，１１ｂによって冷間圧延された鋼板１５の形状を計測する。具体的には、形状計２は、鋼板１５の幅方向（以下、板幅方向という）の所定領域毎に鋼板１５の張力を検出する複数のセンサを備えたロール体等を用いて構成され、図１に示すように、冷間圧延機１０の出側に配置される。形状計２は、自身のロール軸を中心にロール体を１回転させる都度、冷間圧延機１０の出側における鋼板１５の板幅方向の張力分布を計測し、得られた張力分布をもとに、各ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する。形状計２は、このように冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する都度、得られた計測結果を、冷間圧延後の鋼板１５の実測形状として形状偏差算出部３に送信する。
【００２３】
形状偏差算出部３は、加減器等を用いて構成され、形状計２による鋼板１５の実測形状と鋼板１５の目標形状との偏差である形状偏差を算出する。本実施の形態において、鋼板１５の実測形状は、形状計２によって所定の時間間隔で計測された鋼板１５の冷間圧延後の形状である。鋼板１５の目標形状は、冷間圧延後の鋼板１５の目標とする形状である。この目標形状は、冷間圧延機１０によって冷間圧延される被圧延材に共通のものであってもよいし、被圧延材の種類（寸法および金属種等）別に決められるものであってもよい。このような目標形状は、形状偏差算出部３に予め設定される。形状偏差算出部３は、形状計２から鋼板１５の実測形状を取得し、その都度、取得した実測形状と予め設定された目標形状との差を、鋼板１５の形状偏差として算出する。形状偏差算出部３は、このように算出した鋼板１５の形状偏差を形状偏差実績値ΔＡａとして学習処理部４と制御部７とに順次送信する。
【００２４】
学習処理部４は、鋼板１５の形状制御に用いるベンダー動作量の導出に必要な影響係数を学習補正するものである。具体的には、学習処理部４は、入力部５によって入力された鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種に応じて、鋼板１５の形状偏差に対するベンダー動作量の影響係数を初期設定する。その後、学習処理部４は、ベンダー動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績との相関を学習して、これらの相関するベンダー動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績とをもとに、初期設定の影響係数を補正する。
【００２５】
ここで、ベンダー動作量は、冷間圧延機１０において、鋼板１５を冷間圧延する各ワークロール１１ａ，１１ｂに板厚方向の曲げ力を付与して各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量である。影響係数は、このようなベンダー動作量が鋼板１５の形状偏差に及ぼす影響を示すものである。学習処理部４は、制御部７からフィードバックされたベンダー動作量実績値ΔＦａを各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績として取得し、形状偏差算出部３から入力された形状偏差実績値ΔＡａを鋼板１５の形状偏差の実績として取得する。学習処理部４は、このように取得したベンダー動作量実績値ΔＦａと形状偏差実績値ΔＡａとの比（ΔＦａ／ΔＡａ）を算出する。この比（ΔＦａ／ΔＡａ）は、各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績との相関（以下、ベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関という）を示すものである。具体的には、比（ΔＦａ／ΔＡａ）は、ベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関として、各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げた際の実際のベンダー動作量と、このベンダー動作量の曲げを施された各ワークロール１１ａ，１１ｂによって実際に冷間圧延された鋼板１５の形状偏差との相関を示す。
【００２６】
学習処理部４、上述した比（ΔＦａ／ΔＡａ）すなわちベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関を学習し、これにより、上述した鋼板１５の形状偏差に及ぼすベンダー動作量の影響を学習する。その後、学習処理部４は、学習した比（ΔＦａ／ΔＡａ）によって示されるように相関する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績とをもとに、初期設定の影響係数である影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正する。本実施の形態において、影響係数設定値Ｋは、鋼板１５の形状制御に好適なベンダー動作量の導出に要する補正後の影響係数である。このような影響係数設定値Ｋは、影響係数初期値Ｋｓ、影響係数補正値Ｋｒ、および重み係数αを用い、次式（１）によって表される。
Ｋ＝（１−α）×Ｋｓ＋α×Ｋｒ                          ・・・（１）
なお、重み係数αは、冷間圧延機１０による被圧延材の冷間圧延実績または実験等に基づき、式（１）を、被圧延材の形状制御に好適な影響係数設定値Ｋを算出し得る式にするように、０≦α≦１の範囲内の値に設定される。
【００２７】
上述した影響係数の補正処理において、学習処理部４は、相関するベンダー動作量実績値ΔＦａと形状偏差実績値ΔＡａとの比（ΔＦａ／ΔＡａ）を影響係数実績値Ｋｉとして算出し、算出した影響係数実績値Ｋｉを用い、影響係数初期値Ｋｓを補正する。この際、学習処理部４は、形状計２による鋼板１５の実測形状の計測順に、影響係数実績値Ｋｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）を順次算出する。学習処理部４は、算出した各影響係数実績値Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，・・・，Ｋｎのうちの最新の影響係数実績値Ｋｎから計測順の逆順に遡る複数の影響係数実績値を抽出し、抽出した複数の影響係数実績値の平均値を、影響係数補正値Ｋｒとして算出する。学習処理部４は、上述した式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら影響係数初期値Ｋｓに影響係数補正値Ｋｒを加算して、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正する。
【００２８】
また、学習処理部４は、上述した式（１）に基づいて影響係数初期値Ｋｓを補正した補正後の影響係数、すなわち、影響係数設定値Ｋを、所定の時間間隔で更新する。本実施の形態において、影響係数設定値Ｋを更新する時間間隔は、例えば形状計２が冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する時間間隔と同じである。学習処理部４は、形状計２が鋼板１５の実測形状を計測する都度、最新の影響係数実績値を用い、影響係数補正値Ｋｒを算出して更新する。ついで、学習処理部４は、式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら更新後の影響係数補正値Ｋｒを影響係数初期値Ｋｓに加算して、最新の影響係数設定値Ｋを算出する。このようにして、学習処理部４は、形状計２の形状計測と同じ時間間隔で影響係数設定値Ｋを最新のものに順次更新する。その都度、学習処理部４は、最新の影響係数設定値Ｋを制御部７に送信する。
【００２９】
一方、入力部５は、冷間圧延機１０によって冷間圧延される鋼板１５に関する情報を入力するものである。具体的には、入力部５は、被圧延材に対して冷間圧延工程等の各種工程を実行する製造ラインの操業を管理するプロセスコンピュータ等を用いて構成される。入力部５は、被圧延材の製造ラインに鋼板１５のコイルが投入される都度、投入されたコイルから払い出される鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種等の情報（以下、鋼板情報と適宜いう）を学習処理部４に入力する。なお、入力部５は、入力キーおよびマウス等の入力デバイスを用いて構成され、作業者による入力操作に応じて、冷間圧延機１０によって冷間圧延される鋼板１５の鋼板情報を学習処理部４に入力するものであってもよい。あるいは、入力部５は、上述したプロセスコンピュータおよび入力デバイス等を適宜組み合わせたものでもよい。
【００３０】
記憶部６は、ハードディスク等の更新可能にデータを蓄積し得る記憶デバイスを用いて構成され、鋼板１５の形状制御を目的とするベンダー動作量の制御に必要な各種データを更新可能に記憶する。具体的には、図１に示すように、記憶部６は、影響係数初期値Ｋｓを設定するための初期値データ６ａと、影響係数の補正処理に用いる実績値データ６ｂとを更新可能に記憶する。
【００３１】
初期値データ６ａは、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種別に各々複数設定される鋼板形状偏差の定数（以下、形状偏差理論値ΔＡｂという）およびベンダー動作量の定数（以下、ベンダー動作量理論値ΔＦｂという）を含むデータ群である。複数の形状偏差理論値ΔＡｂおよびベンダー動作量理論値ΔＦｂは、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種毎に相関している。例えば、対象とする鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種が同じである形状偏差理論値ΔＡｂとベンダー動作量理論値ΔＦｂとでは、このベンダー動作量理論値ΔＦｂの曲げを加えた各ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延後の鋼板１５の形状偏差が形状偏差理論値ΔＡｂになる、という関係が成立する。これら複数の形状偏差理論値ΔＡｂおよびベンダー動作量理論値ΔＦｂは、過去の冷間圧延実績または実験等に基づき、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種別に対応付けて予め設定される。上述した学習処理部４によって初期設定される影響係数初期値Ｋｓは、初期値データ６ａの中から鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種別に抽出されたベンダー動作量理論値ΔＦｂと形状偏差理論値ΔＡｂとの比（ΔＦｂ／ΔＡｂ）によって算出される。
【００３２】
実績値データ６ｂは、上述した学習処理部４によって算出された比（ΔＦａ／ΔＡａ）、すなわち、影響係数実績値Ｋｉを複数含むデータ群である。この実績値データ６ｂには、学習処理部４によって算出された複数の影響係数実績値Ｋｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）のうち、少なくとも最新の影響係数実績値Ｋｎが含まれる。また、本実施の形態において、実績値データ６ｂに含まれる影響係数実績値Ｋｉのデータ数には、上限値Ｎを設定してもよい。この場合、記憶部６は、影響係数実績値Ｋｉのデータ数（蓄積数）が上限値Ｎ以下であれば、学習処理部４から新たに入力される影響係数実績値Ｋｉを実績値データ６ｂとして順次格納する。一方、影響係数実績値Ｋｉのデータ数が上限値Ｎを超過した場合、記憶部６は、学習処理部４からの最新の影響係数実績値Ｋｎを実績値データ６ｂとして格納するとともに、この実績値データ６ｂに含まれる複数の影響係数実績値ｉのうち最古のものを削除する。このようにして、記憶部６は、実績値データ６ｂのデータ数を上限値Ｎに制限しつつ、実績値データ６ｂを、少なくとも最新の影響係数実績値Ｋｎを含む最新のデータに更新する。
【００３３】
制御部７は、鋼板１５の形状制御を目的とするベンダー動作量の制御を行うものである。具体的には、制御部７は、所定のプログラム等を記憶するメモリおよびこのメモリ内のプログラムを実行するＣＰＵ等を用いて構成される。制御部７は、学習処理部４による補正後の影響係数（最新の影響係数設定値Ｋ）と、形状偏差算出部３による最新の形状偏差実績値ΔＡａとを用いてベンダー動作量制御値ΔＦを算出する。ベンダー動作量制御値ΔＦは、鋼板１５の形状偏差の低減に要する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の制御値である。このベンダー動作量制御値ΔＦは、学習処理部４から取得した最新の影響係数設定値Ｋ、形状偏差算出部３から取得した最新の形状偏差実績値ΔＡａ、およびＰＩゲインＧを用い、次式（２）によって表される。
ΔＦ＝ΔＡａ×Ｋ×Ｇ                                    ・・・（２）
【００３４】
制御部７は、式（２）に示すように、最新の形状偏差実績値ΔＡａに対して最新の影響係数設定値ＫおよびＰＩゲインＧを乗じ、これにより、この最新の形状偏差実績値ΔＡａをベンダー動作量制御値ΔＦに変換する。制御部７は、このように式（２）によって算出（変換）したベンダー動作量制御値ΔＦに基づき、各ワークロール１１ａ，１１ｂに板厚方向の曲げ力を付与して各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を制御する。この際、制御部７は、このベンダー動作量制御値ΔＦを示す制御信号を各ベンダー１３ａ，１３ｂに各々送信して、鋼板１５の好適な形状制御に要するベンダー動作量を各ベンダー１３ａ，１３ｂに指示する。これにより、制御部７は、各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を、指示したベンダー動作量の動作に制御し、このベンダー動作量の制御を通じて、鋼板１５の形状偏差を低減するように鋼板１５の冷間圧延時の形状をＰＩ制御する。
【００３５】
また、制御部７は、ベンダー動作量制御値ΔＦの送信によって各ベンダー１３ａ，１３ｂに指示したロール曲げ動作と同じベンダー動作量であるベンダー動作量実績値ΔＦａを、今回の各ベンダー１３ａ，１３ｂに対するロール曲げ動作の制御実績として学習処理部４にフィードバックする。このようにフィードバックされたベンダー動作量実績値ΔＦａは、上述したように、学習処理部４によるベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関の学習および影響係数補正値Ｋｒの算出に用いられる。
【００３６】
一方、冷間圧延機１０は、本発明の実施の形態にかかる形状制御装置１が適用される圧延機の一例である。本実施の形態において、冷間圧延機１０は、鋼板１５をその搬送方向に沿って連続的に冷間圧延するタンデム型冷間圧延設備（図示せず）の最後段のものである。例えば、このタンデム型冷間圧延設備が鋼板１５の搬送方向に沿って５つの冷間圧延機を備える場合、図１に示す冷間圧延機１０は、このタンデム型冷間圧延設備のうちの５つ目（スタンド番号＝５）の冷間圧延機である。このような冷間圧延機１０は、図１に示すように、上下一対のワークロール１１ａ，１１ｂと、ワークロール１１ａ，１１ｂの各冷間圧延作用を各々補強する各バックアップロール１２ａ，１２ｂと、板厚方向にワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂとを備える。
【００３７】
ワークロール１１ａ，１１ｂは、鋼板１５の搬送経路を挟んで板厚方向に対向するように配置される。ワークロール１１ａ，１１ｂは、この搬送経路に沿って順次搬送される鋼板１５をその板厚方向に挟み込みつつ、自身の外周方向に回転して、鋼板１５を連続的に冷間圧延する。この一対のワークロール１１ａ，１１ｂによる鋼板１５の冷間圧延の方向は、この鋼板１５の搬送方向（図１に示す太線矢印参照）と同じである。また、鋼板１５の搬送方向は、この鋼板１５の長手方向と同じであり、この鋼板１５の板幅方向および板厚方向に対して垂直である。
【００３８】
バックアップロール１２ａ，１２ｂは、一対のワークロール１１ａ，１１ｂを挟んで対向するように配置される。これら２つのバックアップロール１２ａ，１２ｂのうち、上側のバックアップロール１２ａは、図１に示すように、上側のワークロール１１ａの外周面に上方から接触して、このワークロール１１ａを下側のワークロール１１ｂと対向する方向に押圧する。これにより、バックアップロール１２ａは、鋼板１５の冷間圧延に要する荷重をワークロール１１ａに加える。一方、下側のバックアップロール１２ｂは、図１に示すように、下側のワークロール１１ｂの外周面に下方から接触して、このワークロール１１ｂを上側のワークロール１１ａと対向する方向に押圧する。これにより、バックアップロール１２ｂは、鋼板１５の冷間圧延に要する荷重をワークロール１１ｂに加える。
【００３９】
ベンダー１３ａ，１３ｂは、鋼板１５の形状制御を目的として、鋼板１５の板厚方向にワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げるロール曲げ動作を行う。図２は、本発明の実施の形態における各ベンダーのロール曲げ動作を説明する図である。なお、図２には、鋼板１５の長手方向（搬送方向）から見たワークロール１１ａ，１１ｂおよびバックアップロール１２ａ，１２ｂが図示されている。
【００４０】
ベンダー１３ａ，１３ｂは、図１に示すように、ワークロール１１ａ，１１ｂに各々配置される。具体的には、ベンダー１３ａは、図２に示すワークロール１１ａのロール軸１１ｃを回転可能に軸支しつつ、鋼板１５の板厚方向の曲げ力をワークロール１１ａに付与する。この際、ワークロール１１ａの曲げ力の方向は、例えば図２に示すように、バックアップロール１２ａのロール軸１２ｃを介してワークロール１１ａに加えられる荷重とは反対の方向である。ベンダー１３ａは、上述した制御部７の制御に基づいて、指示された曲げ動作量のロール曲げ動作をワークロール１１ａに対して行い、これにより、下側のワークロール１１ｂに向かって凸状となるようにワークロール１１ａを曲げる。
【００４１】
一方、ベンダー１３ｂは、図２に示すワークロール１１ｂのロール軸１１ｄを回転可能に軸支しつつ、鋼板１５の板厚方向の曲げ力をワークロール１１ｂに付与する。この際、ワークロール１１ｂの曲げ力の方向は、例えば図２に示すように、バックアップロール１２ｂのロール軸１２ｄを介してワークロール１１ｂに加えられる荷重とは反対の方向である。ベンダー１３ｂは、上述した制御部７の制御に基づいて、指示された曲げ動作量のロール曲げ動作をワークロール１１ｂに対して行い、これにより、上側のワークロール１１ａに向かって凸状となるようにワークロール１１ｂを曲げる。
【００４２】
上述したようにロール曲げ動作を行うベンダー１３ａ，１３ｂは、ワークロール１１ａ，１１ｂが鋼板１５を噛み込んで冷間圧延した際、これらのワークロール１１ａ，１１ｂの対向する外周面同士が平行となるように、ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる。これにより、ベンダー１３ａ，１３ｂは、ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延時の鋼板１５の圧延荷重を板幅方向に均一となるように調整し、この結果、鋼板１５の冷間圧延後の実測形状を目標形状に近づける。
【００４３】
（被圧延材の形状制御方法）
つぎに、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法について説明する。図３は、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法の一例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法は、上述した形状制御装置１（図１参照）を用いて、処理対象の鋼板１５のコイル毎に、図３に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０８を実行し、これにより、冷間圧延中の鋼板１５の形状を制御するものである。
【００４４】
詳細には、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法において、形状制御装置１は、図３に示すように、まず、被圧延材として製造ラインに投入されたコイルからの鋼板１５の寸法等を示す鋼板情報を取得する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、入力部５は、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種を示す鋼板情報を学習処理部４に入力する。学習処理部４は、この入力部５によって入力された鋼板情報をもとに、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種の各情報を取得する。
【００４５】
ついで、形状制御装置１は、図１に示す冷間圧延機１０の各ワークロール１１ａ，１１ｂによって冷間圧延される鋼板１５の形状偏差に対するベンダー動作量の影響係数を初期設定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、学習処理部４は、ステップＳ１０１によって入力部５から取得した鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種に応じて、鋼板１５の形状偏差に対するベンダー動作量の影響係数を初期設定する。
【００４６】
ここで、ベンダー動作量は、上述したように、鋼板１５を冷間圧延する各ワークロール１１ａ，１１ｂに鋼板１５の板厚方向の曲げ力を付与する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量である。影響係数は、このベンダー動作量が鋼板１５の形状偏差に及ぼす影響を示す係数である。上述したステップＳ１０２において、学習処理部４は、記憶部６に格納されている初期値データ６ａの中から、この鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種に対応付けられたベンダー動作量理論値ΔＦｂと形状偏差理論値ΔＡｂとを選択的に読み出す。ついで、学習処理部４は、読み出したベンダー動作量理論値ΔＦｂと形状偏差理論値ΔＡｂとの比（ΔＦｂ／ΔＡｂ）を算出する。学習処理部４は、この算出した比（ΔＦｂ／ΔＡｂ）を影響係数初期値Ｋｓとして設定する。
【００４７】
続いて、形状制御装置１は、各ワークロール１１ａ，１１ｂに対する各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を初期制御する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、制御部７は、ベンダー動作量制御値ΔＦを初期設定し、この初期設定したベンダー動作量制御値ΔＦを示す制御信号を各ベンダー１３ａ，１３ｂに送信して、各ベンダー１３ａ，１３ｂに初期設定のベンダー動作量制御値ΔＦを指示する。これにより、制御部７は、この指示したベンダー動作量制御値ΔＦ分の曲げ力を各ワークロール１１ａ，１１ｂに付与するようにベンダー動作量を初期的に制御する。これと同時に、制御部７は、この初期制御したベンダー動作量分の曲げ力の付与によって各ワークロール１１ａ，１１ｂを板厚方向に各々曲げるように、各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を初期的に制御する。
【００４８】
この際、制御部７は、プログラミング等によって予め設定されたベンダー動作量制御値ΔＦを用いて各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を初期制御してもよい。あるいは、制御部７は、上述したステップＳ１０２によって初期設定された影響係数（影響係数初期値Ｋｓ）に鋼板１５の形状偏差（実績値または設定値）およびＰＩゲイン等のパラメータを乗じて、初期設定するベンダー動作量制御値ΔＦを算出し、この算出した初期設定のベンダー動作量制御値ΔＦを用いて上述のロール曲げ動作を初期制御してもよい。
【００４９】
上述したステップＳ１０３を実行後、形状制御装置１は、冷間圧延機１０の各ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、形状計２は、各ワークロール１１ａ，１１ｂによって冷間圧延された鋼板１５の形状を計測する。その都度、形状計２は、計測した鋼板１５の形状を、冷間圧延後の鋼板１５の実測形状とし、この実測形状を示す電気信号を形状偏差算出部３に送信する。
【００５０】
つぎに、形状制御装置１は、冷間圧延後の鋼板１５の形状偏差を算出する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、形状偏差算出部３は、上述したステップＳ１０４による鋼板１５の実測形状を形状計２から取得する。ついで、形状偏差算出部３は、この取得した鋼板１５の実測形状と、予め設定された目標形状との差の算出処理を行い、これにより、現時点における鋼板１５の実測形状と目標形状との偏差である形状偏差を算出する。その都度、形状偏差算出部３は、算出した形状偏差を、この鋼板１５の形状偏差実績値ΔＡａとし、この形状偏差実績値ΔＡａを示す電気信号を学習処理部４および制御部７に送信する。
【００５１】
その後、形状制御装置１は、各ベンダー１３ａ，１３ｂのベンダー動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績とを学習して、鋼板１５の形状偏差に対するベンダー動作量の影響係数を補正する（ステップＳ１０６）。
【００５２】
ステップＳ１０６において、学習処理部４は、形状偏差算出部３から最新の形状偏差実績値ΔＡａを取得する。また、制御部７は、ベンダー動作量制御値ΔＦの最新実績である最新のベンダー動作量実績値ΔＦａを学習処理部４にフィードバックする。学習処理部４は、この制御部７からフィードバックされた最新のベンダー動作量実績値ΔＦａを取得する。学習処理部４は、これらの取得したベンダー動作量実績値ΔＦａと形状偏差実績値ΔＡａとをもとに、ベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関を学習する。ベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関は、上述したように、各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績との相関であり、比（ΔＦａ／ΔＡａ）によって表される。学習処理部４は、この学習したベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関に示されるように互いに相関する曲げ動作量の実績と形状偏差の実績とをもとに、初期設定の影響係数すなわち影響係数初期値Ｋｓを補正する。
【００５３】
この際、学習処理部４は、上述したように相関する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績との比（ΔＦａ／ΔＡａ）を影響係数実績値Ｋｉとして算出し、算出した影響係数実績値Ｋｉを用い、影響係数初期値Ｋｓを補正する。
【００５４】
詳細には、学習処理部４は、上述したステップＳ１０４による鋼板１５の実測形状の計測順に、影響係数実績値Ｋｉを順次算出する。ついで、学習処理部４は、算出した影響係数実績値Ｋｉを、上述した実績値データ６ｂ（図１参照）の一部として記憶部６内に格納する。これにより、記憶部６は、実績値データ６ｂを、学習処理部４による最新の影響係数実績値Ｋｉを含む最新のデータに更新する。学習処理部４は、この更新後の実績値データ６ｂの中から、上述したように算出した各影響係数実績値Ｋｉのうちの最新の影響係数実績値Ｋｎから形状計２による実測形状の計測順の逆順に遡る複数の影響係数実績値を選択的に読み出す。続いて、学習処理部４は、これらの読み出した複数の影響係数実績値の平均値を、影響係数補正値Ｋｒとして算出する。その後、学習処理部４は、上述した式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら影響係数初期値Ｋｓに影響係数補正値Ｋｒを加算して、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正し、これと同時に、影響係数設定値Ｋを最新のものに更新する。その都度、学習処理部４は、最新の影響係数設定値Ｋを示す電気信号を制御部７に送信する。
【００５５】
上述したステップＳ１０６を実行後、形状制御装置１は、補正後の影響係数および鋼板１５の形状偏差を用いて、各ワークロール１１ａ，１１ｂに対する各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を制御する（ステップＳ１０７）。
【００５６】
ステップＳ１０７において、制御部７は、ステップＳ１０６による補正後の影響係数（最新の影響係数設定値Ｋ）とステップＳ１０５による鋼板１５の形状偏差実績値ΔＡａとを用いて、ベンダー動作量制御値ΔＦを算出する。本実施の形態において、ベンダー動作量制御値ΔＦは、上述したように、鋼板１５の形状偏差の低減に要する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の制御値である。制御部７は、学習処理部４から取得した最新の影響係数設定値Ｋを用い、形状偏差算出部３から取得した最新の形状偏差実績値ΔＡａを、このようなベンダー動作量制御値ΔＦに変換する。すなわち、制御部７は、上述した式（２）に基づき、最新の形状偏差実績値ΔＡａに、最新の影響係数設定値Ｋおよび予め設定されたＰＩゲインＧを乗じて、ベンダー動作量制御値ΔＦを算出する。
【００５７】
その後、制御部７は、算出したベンダー動作量制御値ΔＦに基づき、各ワークロール１１ａ，１１ｂに板厚方向の曲げ力を付与して各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を制御する。この際、制御部７は、この算出したベンダー動作量制御値ΔＦを示す制御信号を各ベンダー１３ａ，１３ｂに送信して、各ベンダー１３ａ，１３ｂにベンダー動作量制御値ΔＦを指示する。これにより、制御部７は、この指示したベンダー動作量制御値ΔＦ分の曲げ力を各ワークロール１１ａ，１１ｂに付与するようにベンダー動作量を制御し、このベンダー動作量の制御によって、各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を制御する。
【００５８】
各ベンダー１３ａ，１３ｂは、上述したような制御部７の制御に基づき、ベンダー動作量分の曲げ力を各ワークロール１１ａ，１１ｂに付与して、板厚方向に各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる。形状制御装置１は、このような各ベンダー１３ａ，１３ｂの制御を通じて、各ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延中の鋼板１５の形状を目標形状に近づけるように制御する。
【００５９】
また、ステップＳ１０７において、制御部７は、ベンダー動作量制御値ΔＦとして各ベンダー１３ａ，１３ｂに送信（指示）した最新のベンダー動作量をベンダー動作量実績値ΔＦａとして学習処理部４にフィードバックする。このベンダー動作量実績値ΔＦａは、ステップＳ１０６におけるベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関の学習および影響係数補正値Ｋｒの算出に用いられる。
【００６０】
上述したステップＳ１０７を実行後、形状制御装置１は、コイル１つ分の鋼板１５に対する冷間圧延時の形状制御の処理が完了したか否かを判断する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８において、鋼板１５の長手方向の全域に対する形状制御の処理が完了していない場合（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、形状制御装置１は、上述したステップＳ１０４に戻り、このステップＳ１０４以降の処理ステップを繰り返す。一方、鋼板１５の長手方向の全域に亘って形状制御の処理が完了した場合（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、形状制御装置１は、本処理を終了する。
【００６１】
ここで、形状制御装置１は、コイル１つ分の鋼板１５毎に、図３に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０８の各処理を順次実行する。特に、形状制御装置１は、鋼板１５の長手方向の全域に対する冷間圧延中の形状制御が完了するまで、ステップＳ１０４〜Ｓ１０８の各処理を繰り返し実行する。この際、形状制御装置１は、繰り返し実行するステップＳ１０６において、初期設定の影響係数を補正した補正後の影響係数、すなわち、影響係数設定値Ｋを所定の間隔で更新する。
【００６２】
図４は、本発明の実施の形態における影響係数の更新処理を説明する図である。図４において、時間ｔは、冷間圧延機１０が鋼板１５を冷間圧延し始めてからの経過時間である。学習処理部４は、所定の時間間隔でステップＳ１０６を繰り返し実行することにより、ステップＳ１０６において影響係数設定値Ｋをこの時間間隔で更新する。
【００６３】
具体的には、ステップＳ１０６を実行する時間間隔として周期Ｔが設定された場合、学習処理部４は、図４に示すように、周期Ｔと同じ時間間隔で影響係数実績値Ｋｉ（＝ΔＦａ／ΔＡａ）順次算出する。なお、周期Ｔは、時間ｔの経過に伴い進行する鋼板１５の冷間圧延の開始から完了の必要時間、すなわち、鋼板１５の先端部を冷間圧延し始めてから鋼板１５の尾端部を冷間圧延し終わるまでに要する時間に比べて十分に短い。
【００６４】
学習処理部４は、周期Ｔの時間間隔でステップＳ１０６を繰り返すことにより、影響係数実績値Ｋｉとして、例えば、複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫCをこの順に取得する（図４参照）。これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫCのデータ数が上限値Ｎ以下である場合、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫCの平均値である影響係数平均値Ｋa1を算出する。この場合、学習処理部４は、図４に示すように、算出した影響係数平均値Ｋa1を影響係数補正値Ｋｒとして用いる。一方、学習処理部４は、上述したステップＳ１０２において、ベンダー動作量理論値ΔＦｂと形状偏差理論値ΔＡｂとの比（ΔＦｂ／ΔＡｂ）を影響係数初期値Ｋｓとして既に設定している。学習処理部４は、式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら影響係数初期値Ｋｓに影響係数補正値Ｋｒを加算し、これにより、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正する。
【００６５】
上述したステップＳ１０６の実行から周期Ｔの時間経過後、学習処理部４は、影響係数実績値Ｋdを新たに算出する（図４参照）。ここで、複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫC，Ｋdのデータ数が上限値Ｎを超過した場合、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫC，Ｋdの中から、最新の影響係数実績値Ｋdを含む複数の影響係数実績値を抽出する。例えば、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫC，Ｋdのうち、最新の影響係数実績値Ｋdから時系列の逆順（形状計２による鋼板１５の形状の計測順とは逆順）に遡るＮ個の影響係数実績値Ｋd，Ｋc，・・・，Ｋ2を選択的に抽出する。この際、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫC，Ｋdの中から、最古の影響係数実績値Ｋ1を削除等によって外す。
【００６６】
学習処理部４は、このように抽出した複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋdの平均値である影響係数平均値Ｋa2を新たに算出する。この場合、学習処理部４は、図４に示すように、前回の影響係数平均値Ｋa1を新規の影響係数平均値Ｋa2に置き換え、この新規の影響係数平均値Ｋa2を影響係数補正値Ｋｒとして用いる。その後、学習処理部４は、式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら、影響係数初期値Ｋｓに、新規の影響係数平均値Ｋa2による新規の影響係数補正値Ｋｒを加算する。これにより、学習処理部４は、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正するとともに、影響係数設定値Ｋを、周期Ｔの時間間隔で最新のものに更新する。
【００６７】
さらに周期Ｔの時間経過後、学習処理部４は、影響係数実績値Ｋeを新たに算出する（図４参照）。ここで、複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋd，Ｋeのデータ数が上限値Ｎを超過した場合、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋd，Ｋeの中から、最新の影響係数実績値Ｋeを含む複数の影響係数実績値を抽出する。例えば、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋd，Ｋeのうち、最新の影響係数実績値Ｋeから時系列の逆順（形状計測順の逆順）に遡るＮ個の影響係数実績値Ｋe，Ｋd，・・・，Ｋ3を選択的に抽出する。この際、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋd，Ｋeの中から、最古の影響係数実績値Ｋ2を削除等によって外す。
【００６８】
学習処理部４は、このように抽出した複数の影響係数実績値Ｋ3，・・・，Ｋeの平均値である影響係数平均値Ｋa3を新たに算出する。この場合、学習処理部４は、図４に示すように、前回の影響係数平均値Ｋa2を新規の影響係数平均値Ｋa3に置き換え、この新規の影響係数平均値Ｋa3を影響係数補正値Ｋｒとして用いる。その後、学習処理部４は、式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら、影響係数初期値Ｋｓに、新規の影響係数平均値Ｋa3による新規の影響係数補正値Ｋｒを加算する。これにより、学習処理部４は、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正するとともに、影響係数設定値Ｋを、周期Ｔの時間間隔で最新のものに更新する。
【００６９】
以上、説明したように、本発明の実施の形態では、各ワークロールによって冷間圧延された被圧延材の形状を計測し、計測した被圧延材の実測形状と被圧延材の目標形状との偏差である形状偏差を算出し、各ワークロールに板厚方向の曲げ力を付与する際のベンダー動作量の実績と被圧延材の形状偏差の実績との相関を学習し、これらの相関するベンダー動作量の実績と形状偏差の実績とをもとに、被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて初期設定した影響係数を補正し、補正後の影響係数と被圧延材の形状偏差とを用いて、被圧延材の形状偏差の低減に要するベンダー動作量の制御値を算出し、算出したベンダー動作量の制御値に基づき、各ワークロールを各々曲げる各ベンダーのロール曲げ動作を制御している。
【００７０】
このため、被圧延材に対する冷間圧延の継続に伴い劣化変動するワークロールのサーマルクラウン、ロール外周面の粗さ（凹凸）形状、およびロール径等のロール状態の影響を受けた冷間圧延後の被圧延材の形状偏差と、この形状偏差を発生させた冷間圧延時のベンダー動作量との相関を、被圧延材の全域に亘って取得でき、取得した相関を加味して、ベンダー動作量の形状偏差に対する影響係数を補正することができる。これにより、ワークロールのロール状態の劣化変動に応じて適切に上述の影響係数を補正することができ、補正後の影響係数を用いて形状偏差の実績から変換したベンダー動作量によって、冷間圧延中の被圧延材の形状を被圧延材の全域に亘り制御することができる。この結果、被圧延材の全域に亘って冷間圧延後の被圧延材の形状偏差を低減できることから、被圧延材の冷間圧延時に被圧延材の形状不良を安定して抑制することができる。
【００７１】
本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置および形状制御方法を用いることにより、冷間圧延工程における被圧延材の形状不良（耳波、中伸び等）の発生率を従来技術に比べて低減することができる。例えば、冷間圧延した被圧延材の全数のうち、冷間圧延工程の次工程（焼鈍工程等）に直行できず、形状修正工程での形状矯正を余儀なくされる被圧延材の数量を、従来技術に比べて１／３程度に低減することができる。また、冷間圧延した被圧延材の全域のうち、被圧延材からカットして取り除かれてしまう形状不良部分の割合を従来技術に比べて１／３程度に低減することができる。この結果、被圧延材の冷間圧延工程に要するコストおよび時間の低減を促進することができる。
【００７２】
なお、上述した実施の形態では、タンデム型冷間圧延設備の最後段の冷間圧延機１０に形状制御装置１が適用されていたが、本発明は、これに限定されるものではない。すなわち、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置および形状制御方法は、タンデム型冷間圧延設備のうち、何れのスタンド番号の冷間圧延機に適用されてもよいし、複数の冷間圧延機に適用されてもよいし、タンデム型以外（単一型）の冷間圧延設備に適用されてもよい。また、上述した冷間圧延機１０は、一対のワークロール１１ａ，１１ｂおよび一対のバックアップロール１２ａ，１２ｂを備える４段式のものに限らず、複数対のバックアップロールを備える多段式（６段以上）のものであってもよい。
【００７３】
また、上述した実施の形態では、影響係数初期値Ｋｓを補正する影響係数補正値Ｋｒとして、複数の影響係数実績値Ｋｉの平均値を用いていたが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、影響係数補正値Ｋｒは、算出した複数の影響係数実績値Ｋｉのうちの一つ（例えば最新の影響係数実績値Ｋｎ）であってもよい。
【００７４】
さらに、上述した実施の形態では、補正後の影響係数である影響係数設定値Ｋを所定の時間間隔で更新していたが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、影響係数設定値Ｋは、処理対象である被圧延材が所定の距離分、搬送される毎に更新されてもよい。すなわち、影響係数設定値Ｋを更新する所定の間隔は、被圧延材の冷間圧延に伴い経過する所定の時間であってもよいし、順次搬送される被圧延材の所定の搬送距離であってもよい。
【００７５】
また、上述した実施の形態では、形状制御される被圧延材の一例として冷間圧延対象の鋼板１５を例示したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、被圧延材は、鋼板または帯状鋼板（鋼帯）であってもよいし、鋼以外の鉄合金の金属板であってもよいし、銅またはアルミニウム等の鉄合金以外の金属板であってもよい。
【００７６】
また、上述した実施の形態により本発明が限定されるものではなく、上述した各構成要素を適宜組み合わせて構成したものも本発明に含まれる。その他、上述した実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例および運用技術等は全て本発明に含まれる。
【符号の説明】
【００７７】
１  形状制御装置
２  形状計
３  形状偏差算出部
４  学習処理部
５  入力部
６  記憶部
６ａ  初期値データ
６ｂ  実績値データ
７  制御部
１０  冷間圧延機
１１ａ，１１ｂ  ワークロール
１１ｃ，１１ｄ，１２ｃ，１２ｄ  ロール軸
１２ａ，１２ｂ  バックアップロール
１３ａ，１３ｂ  ベンダー
１５  鋼板
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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