(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧延処理で製造される製品の鋼種、板厚、板幅等によって区分される各ロット単位でモデル式の長期学習項が設定され、ロット毎に圧延処理が実行される都度、学習を行って前記モデル式の長期学習項を更新する圧延制御モデル学習装置において、
圧延完了の都度、圧延に用いたデータに基づいて中・長期的な学習を行って新たな長期学習項を求める学習計算部と、
求められたロット毎の新たな長期学習項を記憶すると共に、長期学習項の変更回数を学習回数として記憶する学習項ファイル部と、
前記モデル式と、前記学習項ファイル部に記憶された新たな長期学習項と、前回までの圧延処理で得られている短期学習項とに基づき、当該ロットに対する設定値を求める設定計算部と、
次のロットに対応する長期学習項の学習回数と最新Ｍ回の標準偏差とを基準とした長期学習項の習熟度判定機能を備え、長期学習項の学習回数が所定のＮ回以上であり、かつ最新Ｍ回の標準偏差が所定の“σ”以下であるときには、習熟度が十分であり補正が不要と判定し、長期学習項の学習回数が所定のＮ回よりも少ないか、または最新Ｍ回の標準偏差が所定の“σ”より大きい場合には、次のロットに対応する長期学習項の習熟度が低く補正が必要であると判定する判定部と、
この判定部により、次のロットにおける長期学習項の補正が必要であると判定されたときには、次のロットに類似する他のロットの中から習熟度が高いロットの長期学習項を前記学習項ファイル部から抽出して次のロットの長期学習項を補正し、補正済みの長期学習項として前記設定計算部に出力する補正部と、
を備えたことを特徴とする圧延制御モデル学習装置。
【請求項２】
請求項１に記載の圧延制御モデル学習装置において、
前記補正部は、圧延対象となる製品と同一鋼種内において板厚の区分が隣り合うもの、または板幅の区分が隣り合うものの中から習熟度が高いロットの長期学習項を抽出して圧延対象となるロットの長期学習項を補正する、
ことを特徴とする圧延制御モデル学習装置。
【請求項３】
請求項１、２のいずれかに記載の圧延制御モデル学習装置において、
前記補正部は、圧延対象となる製品の鋼種と同一鋼種グループ内において板厚の区分が隣り合うもの、または板幅の区分が隣り合うものの中から習熟度が高いロットの長期学習項を抽出して圧延対象となるロットの長期学習項を補正する、
ことを特徴とする圧延制御モデル学習装置。
【請求項４】
請求項１、２、３のいずれかに記載の圧延制御モデル学習装置において、
前記補正部は、前記抽出した習熟度が高いロットの長期学習項の習熟度に応じた重み係数と、当該習熟度が高いロットの長期学習項とを使用して圧延対象となるロットの長期学習項を補正する、
ことを特徴とする圧延制御モデル学習装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鋼板などを連続圧延する圧延制御モデル学習装置に係わり、特に各ロット毎のモデル式の長期学習項を最適化して、ロットを切り換えた場合の鋼板の品質低下を防止するようにした圧延制御モデル学習装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
圧延材を圧延して鋼板などを製造する圧延設備における圧延制御モデル学習装置では、鋼板の設定計算モデル式として、温度モデル式、変形抵抗・荷重モデル式、ギャップモデル式など、学習機能を持つモデル式を使用し、指定されたサイズの鋼板などを製造している。
【０００３】
この際、このような圧延制御モデル学習装置では、各モデル式の学習機能として、圧延材の区分（鋼種、製品厚、製品幅などの区分、以下、これをロットと称する）毎に、中・長期的な学習を行ってモデル式の誤差を吸収する長期学習機能と、ロットに関係無く、連続的（短期的）な学習を行って、圧延時の機械特性など、モデル式以外の不特定な誤差を吸収する短期学習機能とを使用して、指定されたサイズの鋼板などを製造している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、このような従来の圧延制御モデル学習装置では、各ロット毎に長期学習を行うことから、学習が進行するのに伴い、ロット間で習熟度に差が生じ、長期学習項を設定計算モデル式に適用して、連続圧延などを行っているとき、習熟しているロットから、未習熟のロットに切り換えると、それまで製造していた鋼板の品質に比べて、新たに製造する鋼板の品質が劣化してしまい、ロット間で製品の品質に格差を生じてしまうという問題があった。
【０００５】
本発明は上記の事情に鑑み、設定計算モデル式を使用して得られた設定値に基づき、圧延材を圧延する際、習熟しているロットの長期学習項を使用して、未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止できる圧延制御モデル学習装置を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために本発明は、請求項１では、圧延処理で製造される製品の鋼種、板厚、板幅等によって区分される各ロット単位でモデル式の長期学習項が設定され、ロット毎に圧延処理が実行される都度、学習を行って前記モデル式の長期学習項を更新する圧延制御モデル学習装置において、圧延完了の都度、圧延に用いたデータに基づいて中・長期的な学習を行って新たな長期学習項を求める学習計算部と、求められたロット毎の新たな長期学習項を記憶すると共に、長期学習項の変更回数を学習回数として記憶する学習項ファイル部と、前記モデル式と、前記学習項ファイル部に記憶された新たな長期学習項と、前回までの圧延処理で得られている短期学習項とに基づき、当該ロットに対する設定値を求める設定計算部と、次のロットに対応する長期学習項の学習回数と最新Ｍ回の標準偏差とを基準とした長期学習項の習熟度判定機能を備え、長期学習項の学習回数が所定のＮ回以上であり、かつ最新Ｍ回の標準偏差が所定の“σ”以下であるときには、習熟度が十分であり補正が不要と判定し、長期学習項の学習回数が所定のＮ回よりも少ないか、または最新Ｍ回の標準偏差が所定の“σ”より大きい場合には、次のロットに対応する長期学習項の習熟度が低く補正が必要であると判定する判定部と、この判定部により、次のロットにおける長期学習項の補正が必要であると判定されたときには、次のロットに類似する他のロットの中から習熟度が高いロットの長期学習項を前記学習項ファイル部から抽出して次のロットの長期学習項を補正し、補正済みの長期学習項として前記設定計算部に出力する補正部とを備えたことを特徴としている。
【０００７】
請求項２では、請求項１に記載の圧延制御モデル学習装置において、前記補正部は、圧延対象となる製品と同一鋼種内において板厚の区分が隣り合うもの、または板幅の区分が隣り合うものの中から習熟度が高いロットの長期学習項を抽出して圧延対象となるロットの長期学習項を補正することを特徴としている。
【０００８】
請求項３では、請求項１、２のいずれかに記載の圧延制御モデル学習装置において、前記補正部は、圧延対象となる製品の鋼種と同一鋼種グループ内において板厚の区分が隣り合うもの、または板幅の区分が隣り合うものの中から習熟度が高いロットの長期学習項を抽出して圧延対象となるロットの長期学習項を補正することを特徴としている。
【０００９】
請求項４では、請求項１、２、３のいずれかに記載の圧延制御モデル学習装置において、前記補正部は、前記抽出した習熟度が高いロットの長期学習項の習熟度に応じた重み係数と、当該習熟度が高いロットの長期学習項とを使用して圧延対象となるロットの長期学習項を補正することを特徴としている。
【００１０】
上記の構成によって、請求項１では、判定部により圧延対象となる圧延材のロットに対応する長期学習項の習熟度を判定し、圧延対象となるロットの長期学習項の習熟度が基準よりも低いと判定されたとき、補正部により、圧延対象となるロットに類似する他のロットのうち、習熟度が高いロットの長期学習項を使用して、圧延対象となるロットの長期学習項を補正する。これにより、未習熟のロットであっても、圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止する。
【００１１】
請求項２では、補正部により、圧延対象となるロットの製品の鋼種と同一鋼種内にある板厚の区分が近似、または板幅の区分が隣り合う各ロットのうち、習熟度が高いロットの長期学習項を使用して、圧延対象となるロットの長期学習項を補正する。これにより、同一鋼種の範囲内で、習熟しているロットの長期学習項を使用して未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止する。
【００１２】
請求項３では、補正部により、圧延対象となるロットの製品の鋼種と同一鋼種グループ内にある板厚の区分が近似、または板幅の区分が隣り合う各ロットのうち、習熟度が高いロットの長期学習項を使用して圧延対象となるロットの長期学習項を補正する。これにより、同一鋼種グループの範囲内で、習熟しているロットの長期学習項を使用して未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止する。
【００１３】
請求項４では、補正部により、習熟度が高いロットの長期学習項を使用して、圧延対象となるロットの長期学習項を補正する際、習熟度が高いロットの長期学習項の習熟度に応じた重み係数と、習熟度が高いロットの長期学習項とを使用して、圧延対象となるロットの長期学習項を補正する。これにより、習熟ロットの習熟度に応じた重み係数と、習熟ロットの長期学習項とを使用して未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止する。
【００１４】
【発明の実施の形態】
《第１の実施の形態の説明》
図１は本発明による圧延制御モデル学習装置の実施の形態を示すブロック図である。
【００１５】
この図に示す圧延制御モデル学習装置１は、学習計算部２と、学習項ファイル部３と、設定計算部４と、判定部５と、補正部６とを備えており、短期学習項を更新しながら、前回までの圧延処理で得られた当該ロットの長期学習項と、設定値とに基づき、圧延装置（図示は省略する）を制御して当該ロットの圧延材を圧延し、指定された寸法の鋼板を製造する。また、圧延材の圧延が完了する毎に、この圧延材のデータ、製品データに基づき、この圧延材が属するロット（鋼種、製品厚、製品幅などの区分）の長期学習項を更新する。そして、圧延材のロットが変更される毎に、このロットの習熟度をチェックし、習熟度が基準よりも低いと判定したときには、習熟度が高い他のロットの長期学習項を使用して、次のロットの長期学習項を補正し、設定計算部４が補正後の学習項を使用して圧延装置の設定値を計算することにより、習熟度が低いロットにおける製品の品質低下を防止する。
【００１６】
学習計算部２は、各ロットの圧延材を圧延している途中で得られるデータに基づき、連続的（短期的）な学習を行って、圧延装置で使用される短期学習項を更新し、圧延時の機械特性など、モデル式以外の不特定な誤差を吸収する。また、圧延材の圧延が完了する毎に、当該圧延材の鋼種データ、当該圧延材を圧延して得られた鋼板の寸法データなどの圧延完了材データに基づき、ロット毎の中・長期的な学習を行って、長期学習項に対する変更内容を生成し、これを学習項ファイル部３に供給する。
【００１７】
学習項ファイル部３は、各ロット毎の長期学習項と、その変更回数（学習回数）とを記憶し、当該ロットの長期学習項を設定計算部４に供給し、さらに当該ロットの学習回数を判定部５に供給しながら、学習計算部２から当該ロットの変更内容が出力されたとき、この変更内容に基づき、対応するロットの長期学習項と、学習回数とを更新し、また補正部６から補正内容が出力されたとき、この補正内容に基づき、対応するロットの長期学習項を補正する。
【００１８】
設定計算部４は、温度モデル式、変形抵抗・荷重モデル式、ギャップモデル式などのモデル式と、学習項ファイル部３から出力される当該ロットの長期学習項と、学習計算部２で得られた短期学習項とに基づき、当該ロットの設定値を計算し、この設定値に基づき、圧延装置を制御して、当該ロットの圧延材を圧延させ、指定された寸法の鋼板を製造させるとともに、圧延材が切り換えられる毎に、学習項の判定指令を生成し、判定部５を起動させる。
【００１９】
判定部５は、設定計算部４から学習項の判定指令が出力される毎に、当該圧延材のデータ（圧延完了材データ）と、次の圧延材のデータ（次圧延材データ）とに基づき、次の圧延材のロットが現在のロットと異なるかどうかをチェックする。圧延材のロットが切り換えられるときには、学習項ファイル部３に格納されている次の圧延材が属するロットの長期学習項の学習回数と、最新Ｍ回の標準偏差とを基準として、次のロットに対する長期学習項について補正が必要かどうかを判定する。次のロットで使用される長期学習項を補正する必要があるときには、直近の長期学習項の習熟度、直近の長期学習項の振れ具合などに応じて補正方法を決定し、補正部６を起動させる。
【００２０】
補正部６は、判定部５によって起動されたとき、指定された補正方法、例えば次のロットを基準とした直近区分、すなわち次のロットの鋼種と同一鋼種内にある、隣りの板厚に対応するロットの長期学習項、次のロットの鋼種と同一鋼種内にある、隣りの板幅に対応するロットの長期学習項、これらの長期学習項に対する各補正係数を使用して、学習項ファイル部３に記憶されている次のロットに対する長期学習項を補正する。
【００２１】
次に、図２に示すフローチャートを参照しながら、この実施の形態の動作を詳細に説明する。
【００２２】
まず、製品の種別を表わすロットとして、例えば３０種類の鋼種、１５種類の製品厚、５種類の製品幅が使用されて、２，２５０（２，２５０＝３０×１５×５）個のロットが用意されるものと仮定する。
【００２３】
このような前提の下で圧延指示が入力されると、学習項ファイル部３に記憶されている各長期学習項のうち、当該ロットに対する長期学習項と、予め登録されている温度モデル式、変形抵抗・荷重モデル式、ギャップモデル式などのモデル式と、前回までの圧延処理で得られている短期学習項とに基づき、設定計算部４により、当該ロットに対する設定値が求められて圧延装置が制御され、当該ロットに含まれる圧延材が圧延される。また、学習計算部２により、圧延動作で得られた鋼板の幅および厚さなどと、鋼板の設定寸法などとが比較され、これらの比較結果に基づき、短期学習項が更新されて、圧延時の機械特性など、モデル式以外の不特定な誤差が吸収され、指定された寸法の鋼板が製造される。
【００２４】
そして、当該ロットに含まれる圧延材の圧延が完了する毎に、当該圧延材の鋼種データ、当該圧延材を圧延して得られた鋼板の寸法データなどの圧延完了材データに基づき、学習計算部２により、ロット毎の中・長期的な学習が行われ、学習項ファイル部３に記憶されている各ロット毎の長期学習項のうち、当該ロットに対応する長期学習項の内容が更新され、設定計算部４で使用されているモデル式の誤差が吸収される。
【００２５】
また、この動作と並行し、当該圧延材の圧延が完了する毎に、判定部５が起動され、当該圧延材のデータ（圧延完了材データ）と、次の圧延材のデータ（次圧延材データ）とに基づき（ステップＳＴ１）、次の圧延材のロットが現在のロットと異なるかどうかがチェックされる（ステップＳＴ２）。その結果、次の圧延材が当該ロットに含まれるときには、次の圧延材に対し、上述した動作が繰り返されて、短期学習項、および長期学習項が更新され、製品の品質が順次、高められる（ステップＳＴ３）。
【００２６】
また、当該ロットに含まれる圧延材の圧延が終了し、判定部５によって次の圧延材が当該ロットと異なるロットの圧延材であると判定されると（ステップＳＴ２）、学習項ファイル部３に記憶されている各長期学習項のうち、次のロットに対応する長期学習項の学習回数がＮ回以上かどうか、次のロットに対応する長期学習項に関する最新Ｍ回の標準偏差が“δ”以下かどうかを基準としてチェックされ、長期学習項の学習回数がＮ回数以上であり、かつ最新Ｍ回の標準偏差が“δ”以下であるとき、次のロットに対する長期学習項が充分な習熟度に達していると判定されて、この長期学習項に対する補正処理がスキップされる（ステップＳＴ４、ＳＴ５）。
【００２７】
これにより、設定計算部４により、学習項ファイル部３に記憶されている各長期学習項のうち、次の圧延材のロットに対する長期学習項と、予め登録されている温度モデル式、変形抵抗・荷重モデル式、ギャップモデル式などのモデル式と、前回までの圧延処理で得られている短期学習項とに基づき、次の圧延材に対する設定値が求められて、圧延装置が制御され、圧延材が圧延されるとともに、学習計算部２により、圧延動作で得られた鋼板の幅および厚さなどと、鋼板の指定寸法などとが比較され、これらの比較結果に基づき、短期学習項が更新され、圧延時の機械特性など、モデル式以外の不特定な誤差が吸収され、指定された寸法の鋼板が製造される。
【００２８】
そして、次のロットに含まれる圧延材の圧延が完了する毎に、当該圧延材の鋼種データ、当該圧延材を圧延して得られた鋼板の寸法データなどの圧延完了材データに基づき、学習計算部２により、ロット毎の中・長期的な学習が行われて学習項ファイル部３に記憶されている各ロット毎の長期学習項のうち、当該ロットに対応する長期学習項の内容が更新され、設定計算部４で使用されているモデル式の誤差が吸収される。
【００２９】
また、この動作と並行し、圧延材の圧延が完了する毎に、判定部５が起動されて、当該圧延材のデータ（圧延完了材データ）と、次の圧延材のデータ（次圧延材データ）とに基づき、次の圧延材のロットが現在のロットと異なるかどうかがチェックされ、次の圧延材が当該ロットに含まれるときには、上述した動作が繰り返されて短期学習項、および長期学習項が更新され、製品の品質が順次、高められる。
【００３０】
また、判定部５により、次のロットに対する長期学習項の学習回数と、最新Ｍ回の標準偏差とがチェックされた時点で、この長期学習項の学習回数がＮ回数より少ないとき、あるいは最新Ｍ回の標準偏差がδ以上であるとき、次のロットに対する長期学習項の習熟度が不十分であり、次のロットで使用される長期学習項を補正する必要があると判定されて（ステップＳＴ４）、予め登録されている複数の補正方法の中から、長期学習項の習熟度、長期学習項の振れ具合などに応じた補正方法が選択される。
【００３１】
そして、補正部６により、判定部５で選択された補正方法、例えば図３に示すように、次のロットを基準にした直近区分、すなわち同一鋼種内の隣合う板厚のうち、板厚が薄い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、板厚が厚い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、同一鋼種内の隣合う板幅のうち、板幅が広い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、板幅が狭い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数のいずれかが選択的に使用されて、学習項ファイル部３に記憶されている、次のロットに対する長期学習項が補正される（ステップＳＴ５）。
【００３２】
この際、同一鋼種内の隣合う板厚のうち、板厚が薄い方のロットに対する長期学習項およびこの長期学習項を使用する際の補正係数と、板幅が広い方のロットに対する長期学習項およびこの長期学習項を使用する際の補正係数とを使用して、次のロットに対する長期学習項を補正する場合には、次の補正式により、次のロットに対する長期学習項が補正される。
【００３３】
【数１】
ＺCNEW＝（１−β）・ＺC＋β・｛（α1／（α1＋α3））・Ｚ1＋
（α3／（α1＋α3））・Ｚ3｝…（１）
但し、β：平滑化ゲイン（０≦β≦１）
ＺC：次のロットに対する元の長期学習項
Ｚ1：次のロットを基準にして、板厚が薄いロットの長期学習項
Ｚ3：次のロットを基準にして、板幅が広いロットの長期学習項
α1：板厚が薄いロットの長期学習項で、次のロットの長期学習項を補正するときの補正係数
α3：板幅が広いロットの長期学習項で、次のロットの長期学習項を補正するときの補正係数
ＺCNEW：次のロットに対する補正後の長期学習項
また、同一鋼種内の隣合う板厚のうち、板厚が厚い方のロットに対する長期学習項およびこの長期学習項を使用する際の補正係数と、板幅が狭い方のロットに対する長期学習項およびこの長期学習項を使用する際の補正係数とを使用して、次のロットに対する長期学習項を補正する場合には、次の補正式により、次のロットに対する長期学習項が補正される。
【００３４】
【数２】
ＺCNEW＝（１−β）・ＺC＋β・｛（α2／（α2＋α4））・Ｚ2＋
（α4／（α2＋α4））・Ｚ4｝…（２）
但し、Ｚ2：次のロットを基準にして、板厚が厚いロットの長期学習項
Ｚ4：次のロットを基準にして、板幅が狭いロットの長期学習項
α2：板厚が厚いロットの長期学習項で、次のロットの長期学習項を補 正するときの補正係数
α4：板幅が狭いロットの長期学習項で、次のロットの長期学習項を補 正するときの補正係数
この後、学習項ファイル部３に記憶されている各長期学習項のうち、次のロットに対する補正済みの長期学習項と、予め登録されている温度モデル式、変形抵抗・荷重モデル式、ギャップモデル式などのモデル式と、前回までの圧延処理で得られている短期学習項とに基づき、設定計算部４により、次のロットに対する設定値が求められて圧延装置が制御され、次のロットに含まれる圧延材が圧延されるとともに、学習計算部２により、圧延動作で得られた鋼板の幅および厚さなどと、鋼板の指定寸法などとが比較され、これらの比較結果に基づき、短期学習項が更新され、圧延時の機械特性など、モデル式以外の不特定な誤差が吸収され、指定された寸法の鋼板が製造される。
【００３５】
そして、次のロットに含まれる圧延材の圧延が完了する毎に、当該圧延材の鋼種データ、当該圧延材を圧延して得られた鋼板の寸法データなどの圧延完了材データに基づき、学習計算部２により、ロット毎の中・長期的な学習が行われて、学習項ファイル部３に記憶されている各ロット毎の長期学習項のうち、当該ロットに対応する長期学習項の内容が更新されて、設定計算部４で使用されているモデル式の誤差が吸収される。
【００３６】
また、この動作と並行し、圧延材の圧延が完了する毎に、判定部５が起動されて、当該圧延材のデータ（圧延完了材データ）と、次の圧延材のデータ（次圧延材データ）とに基づき、次の圧延材のロットが現在のロットと異なるかどうかがチェックされ、次の圧延材が当該ロットに含まれるとき、上述した動作が繰り返されて、短期学習項、および長期学習項が更新され、製品の品質が順次、高められる。
【００３７】
このように、この実施の形態においては、圧延材のロットが変更される毎に、このロットの習熟度をチェックし、習熟度が基準よりも低いと判定したとき、習熟度が高い他のロットの長期学習項を使用して、次のロットの長期学習項を補正するようにした。
【００３８】
このため、設定計算モデル式を使用して得られた設定値に基づき、圧延材を圧延する際、習熟しているロットの長期学習項を使用して、オンラインで、未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【００３９】
また、この実施の形態では、次のロットの習熟度が基準よりも低いとき、次のロットを基準にした直近区分、すなわち同一鋼種内の隣合う板厚のうち、板厚が薄い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、板厚が厚い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、同一鋼種内の隣合う板幅のうち、板幅が広い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、板幅が狭い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数のいずれかを選択的に使用して、学習項ファイル部３に記憶されている、次のロットに対する長期学習項を補正するようにした。
【００４０】
このため、長期学習項の補正精度を高くすることができ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【００４１】
《第２の実施の形態の説明》
次に本発明による圧延制御モデル学習装置の第２の実施の形態を説明する。なお、基本的な装置構成は図１と同じであるため、図示は省略する。
【００４２】
第２の実施の形態の圧延制御モデル学習装置１は、判定部５の判定処理ロジック、および補正部６の補正処理ロジックを変更し、次のロットの長期学習項、このロットに対応する同一鋼種内における当該ロットの各直近ロットに対応する長期学習項の習熟度が基準よりも低いとき、他の鋼種のうち、次のロットの鋼種に近い鋼種内における当該ロットの各直近ロットに対応する長期学習項を使用して、次のロットの長期学習項を補正し、これを最適化させるようにしたことである。
【００４３】
この場合、判定部５は、設定計算部４から学習項の判定指令が出力される毎に、当該圧延材のデータ（圧延完了材データ）と、次の圧延材のデータ（次圧延材データ）とに基づき、次の圧延材のロットが現在のロットと異なるかどうかをチェックし、圧延材のロットが切り換えられるとき、学習項ファイル部３に格納されている次の圧延材が属するロットの長期学習項の学習回数と、最新Ｍ回の標準偏差とに基づき、次のロットの長期学習項に対し、補正が必要かどうかをチェックし、次のロットに対する習熟度が基準よりも低いとき、次のロットで使用される長期学習項を補正する必要があると判定し、長期学習項の習熟度、長期学習項の振れ具合などに応じて、補正方法を決定し、補正部６を起動させる。
【００４４】
補正部６は、判定部５によって起動されたとき、指定された補正方法、例えば次のロットを基準にした直近区分、すなわち同一鋼種内の隣合う板厚のうち、板厚が薄い方のロットに対する長期学習項の習熟度、板厚が厚い方のロットに対する長期学習項の習熟度、同一鋼種内の隣合う板幅のうち、板幅が広い方のロットに対する長期学習項の習熟度、板幅が狭い方のロットに対する長期学習項の習熟度などが高く、かつこれら各長期学習項の標準偏差が小さいとき、第１の実施の形態と同様に、次のロットが含まれる圧延材の鋼種と同一鋼種内の隣合う板厚のうち、板厚が薄い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、板厚が厚い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、同一鋼種内の隣合う板幅のうち、板幅が広い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数、板幅が狭い方のロットに対する長期学習項とこの長期学習項に対する補正係数のいずれかを選択的に使用して、次のロットに対応する長期学習項を補正する。
【００４５】
また、同一鋼種内の隣合う板厚、同一鋼種内の隣合う板幅に対するロットの習熟度が低いとき、あるいは標準偏差が大きいとき、同一鋼種内の隣合う板厚、板幅に対するロットの長期学習項を使用して、次のロットに対応する長期学習項を補正することができないと判定し、図４に示すように、各ロット毎の鋼板を類似鋼種毎に区分して、グループ化する。
【００４６】
そして、次のロットが含まれる鋼種グループ内で、次のロットとなる圧延材の鋼種に対し、類似度が高い鋼種を１つ以上を選択し、これら類似鋼種に属する各ロットのうち、次のロットとなる鋼板の板厚、板幅に対応する各ロットの長期学習項と、次のロットとなる鋼板の鋼種と各類似鋼種との類似度とを使用して、学習項ファイル部３に記憶されている次のロットに対する長期学習項を補正する。
【００４７】
この際、次のロットとなる鋼板の鋼種が“ｉ”であり、この鋼種ｉの類似鋼種が鋼種“Ｋ1”、鋼種“Ｋ2”であれば、次式に示す補正式で、次のロットとなる鋼板の長期学習項を補正し、これによって得られた新たな長期学習項を学習項ファイル部３に記憶させる。
【００４８】
【数３】
ＺiNEW＝（１−γ）・Ｚi＋γ・｛（θK1／（θK1＋θK2））・ＺK1＋
（θK2／（θK1＋θK2））・ＺK2｝…（３）
但し、γ：平滑化ゲイン（０≦γ≦１）
Ｚi：次のロットに対する元の長期学習項
ＺK1：類似鋼種Ｋ1に属する各ロットのうち、次のロットとなる鋼板の板厚、板幅に対応するロットの長期学習項
ＺK2：類似鋼種Ｋ2に属する各ロットのうち、次のロットとなる鋼板の板厚、板幅に対応するロットの長期学習項
θK1：類似鋼種Ｋ1の長期学習項で、鋼種ｉの長期学習項を補正するときの補正係数
θK2：類似鋼種Ｋ2の長期学習項で、鋼種ｉの長期学習項を補正するときの補正係数
ＺiNEW：次のロットに対する補正後の長期学習項
このように、この実施の形態では、次のロットの長期学習項、このロットに対応する同一鋼種内における当該ロットの各直近ロットに対応する長期学習項の習熟度が低いとき、他の鋼種のうち、次のロットの鋼種に近い鋼種内における当該ロットの各直近ロットに対応する長期学習項を使用して、次のロットの長期学習項を補正するようにした。
【００４９】
このため、設定計算モデル式を使用して得られた設定値に基づき、圧延材を圧延する際、習熟しているロットの長期学習項を使用して、オンラインで、未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【００５０】
また、この実施の形態では、次のロットの長期学習項を補正する際、同一鋼種内の隣合う板厚、同一鋼種内の隣合う板幅に対するロットの習熟度が基準よりも低いとき、あるいは標準偏差が大きいとき、各ロット毎の鋼板を類似鋼種毎に区分して得られた鋼種グループ内で、次のロットとなる圧延材の鋼種に対し、類似度が高い鋼種を１つ以上選択し、これら各類似鋼種に属する各ロットのうち、次のロットとなる鋼板の板厚、板幅に対応する各ロットの長期学習項と、次のロットとなる鋼板の鋼種と各類似鋼種との類似度とを使用して、学習項ファイル部３に記憶されている、次のロットに対する長期学習項を補正するようにした。
【００５１】
このため、同一鋼種内にあるロットの習熟度が基準よりも低いときであっても高い精度で長期学習項を補正することができ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【００５２】
《他の実施の形態の説明》
また、図１に示す圧延制御モデル学習装置１では、ロットを切り換えるとき、次のロットを基準にした直近区分、すなわち同一鋼種内の隣合う板厚のうち、板厚が薄い方のロットに対する長期学習項の補正係数α1、板厚が厚い方のロットに対する長期学習項の補正係数α2、同一鋼種内の隣合う板幅のうち、板幅が広い方のロットに対する長期学習項の補正係数α3、板幅が狭い方のロットに対する長期学習項の補正係数α4として、予め設定されている値を使用するようにしているが、次式に示す関数を使用して、これらの各補正係数αi（但し、ｉ＝１、２、３、４のいずれか）の値を決定するようにしても良い。
【００５３】
αi＝Ｆi（Ｓ）        …（４）
但し、Ｓ：同一鋼種内の隣合う板厚、隣合う板幅に対するロットに対応する長期学習項の学習回数
Ｆi（ｘ）：学習回数ｘの値に応じて、補正係数の値を求める関数
これにより、図５に示すように、次のロットに対する長期学習項を補正する際、直近区分となる各ロットの学習回数が増加する程、各補正係数αiの値を大きくして、習熟度が高いロットの長期学習項を優先させた補正を行うことができる。
【００５４】
また、上述した各実施の形態では、オンライン形式で、ロットの切り換えが発生したかどうかを判定させ、ロットの切り換えが発生する毎に、次のロットに対する長期学習項の習熟度が充分かどうかを判定して、習熟度が充分でないとき、次のロットに対する長期学習項をリアルタイムで、補正するようにしているが、オフラインで、各ロットの長期の補正を行うようにしても良い。
【００５５】
このようにしても、各ロットの長期学習項の習熟度をある程度、均一化させて、未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【００５６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、請求項１の圧延制御モデル学習装置では、設定計算モデル式を使用して得られた設定値に基づき、圧延材を圧延する際、習熟しているロットの長期学習項を使用して、未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【００５７】
請求項２の圧延制御モデル学習装置では、設定計算モデル式を使用して得られた設定値に基づき、圧延材を圧延する際、同一鋼種の範囲内で、習熟しているロットの長期学習項を使用して、未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【００５８】
請求項３の圧延制御モデル学習装置では、設定計算モデル式を使用して得られた設定値に基づき、圧延材を圧延する際、同一鋼種グループの範囲内で、習熟しているロットの長期学習項を使用して、未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【００５９】
請求項４の圧延制御モデル学習装置では、設定計算モデル式を使用して得られた設定値に基づき、圧延材を圧延する際、習熟ロットの習熟度に応じた重み係数と、習熟ロットの長期学習項とを使用して、未習熟ロットの長期学習項を最適化させ、これによって未習熟のロットであっても圧延処理で得られた鋼板の品質低下を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による圧延制御モデル学習装置の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】本発明による圧延制御モデル学習装置の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明による圧延制御モデル学習装置の実施の形態の動作を示す説明図である。
【図４】本発明による圧延制御モデル学習装置の他の実施の形態の動作を示す説明図である。
【図５】本発明による圧延制御モデル学習装置の他の実施の形態の作用を示す説明図である。
【符号の説明】
１  圧延制御モデル学習装置
２  学習計算部
３  学習項ファイル部
４  設定計算部
５  判定部
６  補正部
【図１】
0004280351.tif 000002
【図２】
0004280351.tif 000003
【図３】
0004280351.tif 000004
【図４】
0004280351.tif 000005
【図５】
0004280351.tif 000006