(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧延プロセスの実績値と予測モデルにより得られたモデル予測値との誤差を補正する学習係数を圧延プロセスの複数の条件によって層別化された層別に層別学習係数として管理する学習テーブルに対し、前記圧延プロセスの今回の実績値と現時点の予測モデルとに基づいて層別学習係数今回値を計算する層別学習係数今回値計算部と、
前記層別学習係数今回値計算部により計算された層別学習係数今回値と前記学習テーブルにおいて当該層別学習係数今回値と同じ層別に記憶されている層別学習係数前回値とに基づいて層別学習係数更新値を計算する層別学習係数更新値計算部と、
前記層別学習係数今回値計算部により計算された層別学習係数今回値と前記学習テーブルにおいて当該層別学習係数今回値と同じ層別に記憶されている層別学習係数前回値との差分の絶対値が、層別学習係数の必要な更新が排除されない値に設定された閾値を超えた場合に予測モデルの学習における異常があると判定する異常判定部と、
前記異常判定部により予測モデルの学習における異常があると判定された場合に層別学習係数前回値を更新しない層別学習係数更新部と、
を備えた圧延プロセスの学習制御装置。
【請求項２】
前記層別学習係数更新部による前記学習テーブルの層別学習係数の更新回数の情報を記憶する層別学習係数更新回数記憶部と、
前記層別学習係数更新回数記憶部により記憶された情報に基づいて、前記異常判定部の判定に用いられる閾値を切り替える判定閾値切替部と、
を備えた請求項１に記載の圧延プロセスの学習制御装置。
【請求項３】
前記圧延プロセスにおいてロールが交換されてからの圧延材の圧延の本数の情報を記憶する圧延本数記憶部と、
前記圧延本数記憶部により記憶された情報に基づいて、前記異常判定部の判定に用いられる閾値を切り替える判定閾値切替部と、
を備えた請求項１または請求項２に記載の圧延プロセスの学習制御装置。
【請求項４】
次回の圧延材に適用される材料間学習係数に対し、前記圧延プロセスの実績値とモデル予測値との誤差に基づいて材料間学習係数今回値を計算する材料間学習係数今回値計算部と、
前記異常判定部の判定結果に基づいて材料間学習係数更新値を計算する際の更新ゲインを切り替える材料間学習係数更新ゲイン切替部と、
前記材料間学習係数今回値計算部により計算された材料間学習係数今回値と材料間学習係数前回値と前記材料間学習係数更新ゲイン切替部により切り替えられた更新ゲインとに基づいて材料間学習係数更新値を計算する材料間学習係数更新値計算部と、
材料間学習係数前回値を前記材料間学習係数更新値計算部により計算された材料間学習係数更新値に更新する材料間学習係数更新部と、
を備えた請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の圧延プロセスの学習制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、圧延プロセスの学習制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、圧延プロセスの学習制御装置を開示する。当該学習制御装置によれば、層別学習係数が制限値を超えた場合でも、層別学習係数を修正し、制限値内で層別学習係数を制御する。このため、予測モデルの誤差を効率よく修正し得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】日本特許第５７５９２０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の学習制御装置においては、実績値が異常である場合でも、学習係数が制限値を超えなければ、学習係数が更新される。この場合、層別学習係数が安定しない。層別学習係数が安定しないと、設定計算も安定しない。設定計算が安定しないと、圧延状態が不安定になる。【０００５】
この発明は、上述の課題を解決するためになされた。この発明の目的は、異常な実績値による学習係数の更新を回避することができる圧延プロセスの学習制御装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る圧延プロセスの学習制御装置は、圧延プロセスの実績値と予測モデルにより得られたモデル予測値との誤差を補正する学習係数を圧延プロセスの複数の条件によって層別化された層別に層別学習係数として管理する学習テーブルに対し、前記圧延プロセスの今回の実績値と現時点の予測モデルとに基づいて層別学習係数今回値を計算する層別学習係数今回値計算部と、前記層別学習係数今回値計算部により計算された層別学習係数今回値と前記学習テーブルにおいて当該層別学習係数今回値と同じ層別に記憶されている層別学習係数前回値とに基づいて層別学習係数更新値を計算する層別学習係数更新値計算部と、前記層別学習係数今回値計算部により計算された層別学習係数今回値と前記学習テーブルにおいて当該層別学習係数今回値と同じ層別に記憶されている層別学習係数前回値との差分の絶対値が、層別学習係数の必要な更新が排除されない値に設定された閾値を超えた場合に予測モデルの学習における異常があると判定する異常判定部と、前記異常判定部により予測モデルの学習における異常があると判定された場合に層別学習係数前回値を更新しない層別学習係数更新部と、を備えた。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、予測モデルの学習における異常があると判定された場合、層別学習係数は更新されない。このため、異常な実績値による学習係数の更新を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１における圧延プロセスの学習制御装置が適用される圧延プロセスの構成図である。
【図２】実施の形態１における圧延プロセスの学習制御装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【図３】実施の形態１における圧延プロセスの学習制御装置のハードウェア構成図である。
【図４】実施の形態２における圧延プロセスの学習制御装置が適用される圧延プロセスの構成図である。
【図５】実施の形態２における圧延プロセスの学習制御装置の第１動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【図６】実施の形態２における圧延プロセスの学習制御装置による層別学習係数の更新回数の情報の更新を説明するためのフローチャートである。
【図７】実施の形態２における圧延プロセスの学習制御装置の第２動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【図８】実施の形態３における圧延プロセスの学習制御装置が適用される圧延プロセスの構成図である。
【図９】実施の形態３における圧延プロセスの学習制御装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
この発明を実施するための形態について添付の図面に従って説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には同一の符号が付される。当該部分の重複説明は適宜に簡略化ないし省略する。
【００１０】
実施の形態１．
図１は実施の形態１における圧延プロセスの学習制御装置が適用される圧延プロセスの構成図である。
【００１１】
図１において、圧延プロセスは、圧延材を圧延するプロセスである。詳細な説明は省略されるが、例えば、圧延プロセスは、加熱炉、粗圧延機、仕上圧延機、巻取機などを備える。
【００１２】
図１に示されるように、学習制御装置１は、学習テーブル記憶部２と層別学習係数今回値計算部３と層別学習係数更新値計算部４と層別学習係数差分判定部５と層別学習係数更新部６とを備える。
【００１３】
学習テーブル記憶部２は、学習テーブルの情報を記憶する。学習テーブルは、圧延プロセスの複数の条件によって層別化される。学習テーブルは、圧延プロセスに設けられた図示されない計測器より得られた実績値と当該実績値に基づいて設定計算と同じ予測モデルによって得られたモデル再計算予測値との誤差を補正する学習係数を層別に層別学習係数として管理する。例えば、圧延荷重の学習テーブルは、鋼種、板厚の２つの層別によって構成される。なお、圧延荷重の学習テーブルの層別数は、学習係数に応じて適宜設定される。例えば、圧延の学習テーブルの層別数は、３つあるいは４つなど、より多く設定されることもある。
【００１４】
層別学習係数今回値計算部３は、圧延プロセスに設けられた図示されない計測器より得られた実績値と当該実績値に基づいて設定計算と同じ予測モデルによって得られたモデル再計算予測値とを用いて、層別学習係数今回値を計算する。具体的には、層別学習係数今回値計算部３は、次の（１）式および（２）を用いて、層別学習係数今回値を計算する。
【００１５】
【数１】
0006819791.tif 000002
【００１６】
【数２】
0006819791.tif 000003
【００１７】
0006819791.tif 000004
【００１８】
層別学習係数更新値計算部４は、圧延プロセスにおいて、現時点の鋼種の層別がｍ、板厚の層別がｎの際、学習テーブル記憶部２において同じ層別（ｍ、ｎ）に記憶されている層別学習係数前回値と（１）式で計算された層別学習係数今回値とに基づいて層別学習係数更新値を計算する。具体的には、層別学習係数更新値計算部４は、次の（３）式を用いて、層別学習係数更新値を計算する。
【００１９】
【数３】
0006819791.tif 000005
【００２０】
0006819791.tif 000006
【００２１】
層別学習係数差分判定部５は、異常判定部として、層別学習係数前回値と層別学習係数今回値との比較結果に基づいて予測モデルの学習における異常を判定する。具体的には、層別学習係数差分判定部５は、次の（４）式を用いて、学習係数差分絶対値が閾値以内であるか否かを判定する。
【００２２】
【数４】
0006819791.tif 000007
【００２３】
0006819791.tif 000008
【００２４】
層別学習係数更新部６は、（４）式において左辺の学習係数差分絶対値が閾値以内である場合、学習テーブル記憶部２に記憶されている層別学習前回値を（３）式において計算された層別学習係数更新値に更新する。層別学習係数更新部６は、（４）式において左辺の学習係数差分絶対値が閾値を超えた場合、学習テーブル記憶部２に記憶されている層別学習係数を更新しない。
【００２５】
次に、図２を用いて、学習制御装置１の動作の概要を説明する。
図２は実施の形態１における圧延プロセスの学習制御装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【００２６】
ステップＳ１では、学習制御装置１は、層別学習係数今回値を計算する。その後、学習制御装置は、ステップＳ２の動作を行う。ステップＳ２では、学習制御装置１は、層別学習係数更新値を計算する。
【００２７】
その後、学習制御装置１は、ステップＳ３の動作を行う。ステップＳ３では、学習制御装置１は、層別学習係数の判定を行う。具体的には、学習制御装置１は、層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内であるか否かを判定する。例えば、閾値は、０．２に設定される。
【００２８】
ステップＳ３で層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内である場合、学習制御装置１は、ステップＳ４の動作を行う。ステップＳ４では、学習制御装置１は、層別学習係数を更新する。その後、学習制御装置１は、動作を終了する。
【００２９】
ステップＳ３で層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内でない場合、学習制御装置１は、層別学習係数を更新せずに動作を終了する。
【００３０】
以上で説明した実施の形態１によれば、層別学習係数差分判定部５は、（４）式を用いて予測モデルにおける異常を判定する。このため、圧延状態においてなんらかの異常が発生し、層別学習係数の変化が大きい場合、層別学習係数は更新されない。その結果、層別学習係数が不安定になることを防止できる。このため、異常な圧延状態によって更新した層別学習係数を用いることが少なくなる。その結果、安定した設定計算による安定した圧延状態を維持し、製品の品質を向上することができる。
【００３１】
なお、学習係数前回値と学習係数今回値との比に基づいて、予測モデルにおける異常が発生しているか否かを判定してもよい。この場合も、安定した設定計算による安定した圧延状態を維持し、製品の品質を向上することができる。
【００３２】
次に、図３を用いて、学習制御装置１の例を説明する。
図３は実施の形態１における圧延プロセスの学習制御装置のハードウェア構成図である。
【００３３】
学習制御装置の各機能は、処理回路により実現し得る。例えば、処理回路は、少なくとも１つのプロセッサ１００ａと少なくとも１つのメモリ１００ｂとを備える。例えば、処理回路は、少なくとも１つの専用のハードウェア２００を備える。
【００３４】
処理回路が少なくとも１つのプロセッサ１００ａと少なくとも１つのメモリ１００ｂとを備える場合、学習制御装置の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせで実現される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、プログラムとして記述される。ソフトウェアおよびファームウェアの少なくとも一方は、少なくとも１つのメモリ１００ｂに記憶される。少なくとも１つのプロセッサ１００ａは、少なくとも１つのメモリ１００ｂに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、学習制御装置の各機能を実現する。少なくとも１つのプロセッサ１００ａは、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう。例えば、少なくとも１つのメモリ１００ｂは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等である。
【００３５】
処理回路が少なくとも１つの専用のハードウェア２００を備える場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、またはこれらの組み合わせで実現される。例えば、学習制御装置の各機能は、それぞれ処理回路で実現される。例えば、学習制御装置の各機能は、まとめて処理回路で実現される。
【００３６】
学習制御装置の各機能について、一部を専用のハードウェア２００で実現し、他部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。例えば、層別学習係数更新部６の機能については専用のハードウェア２００としての処理回路で実現し、層別学習係数更新部６の機能以外の機能については少なくとも１つのプロセッサ１００ａが少なくとも１つのメモリ１００ｂに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより実現してもよい。
【００３７】
このように、処理回路は、ハードウェア２００、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせで学習制御装置の各機能を実現する。
【００３８】
実施の形態２．
図４は実施の形態２における圧延プロセスの学習制御装置が適用される圧延プロセスの構成図である。なお、実施の形態１の部分と同一又は相当部分には同一符号が付される。当該部分の説明は省略される。
【００３９】
層別学習係数の更新の回数が少ないとき、層別学習係数更新ゲインによっては、学習テーブル記憶部２に記憶されている層別学習係数前回値が初期値から大きく変化することは少ない。一方、予測モデルのパラメータの調整等が不十分で予測モデルの誤差が大きい場合、学習係数今回値が大きく、もしくは、小さくなり、層別学習係数差分判定部５において学習係数差分絶対値が閾値よりも大きいと判定されると、層別学習係数の更新が進まない。
【００４０】
また、圧延プロセスのロールの交換直後の圧延状態とロールの交換から圧延の本数が増えた後の圧延状態とは異なる。この場合、同じ閾値では、層別学習更新が進まないこともある。
【００４１】
そこで、実施の形態２の学習制御装置１は、層別学習係数の更新の回数または圧延機のロールの交換からの圧延の本数に基づいて閾値を切り替える。具体的には、実施の形態２の学習制御装置１は、層別学習係数更新回数記憶部７と圧延本数記憶部８と判定閾値切替部９とを備える。
【００４２】
層別学習係数更新回数記憶部７は、層別学習係数の更新の回数の情報を記憶する。圧延本数記憶部８は、圧延プロセスの操業データに基づいて圧延機のロールの交換後からの圧延の本数の情報を記憶する。判定閾値切替部９は、次の（５）式を用いて、層別学習係数の更新の回数または圧延機のロールの交換後からの圧延の本数に基づいて閾値を切り替える。
【００４３】
【数５】
0006819791.tif 000009
【００４４】
0006819791.tif 000010
【００４５】
判定閾値切替部９は、未学習の層別区分かつ圧延機のロールの交換直後の場合に、どちらか一方の閾値を選択するフラグを有する。例えば、フラグは、外部からの操作に基づいて入力される。
【００４６】
次に、図５を用いて、学習制御装置１の第１動作の概要を説明する。
図５は実施の形態２における圧延プロセスの学習制御装置の第１動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【００４７】
ステップＳ１１では、層別学習係数の更新回数の情報を記憶する。なお、未学習の層別区分においては、層別学習係数の更新回数は０である。その後、学習制御装置１は、ステップＳ１２の動作を行う。ステップＳ１２では、学習制御装置１は、層別学習係数の更新回数の判定を行う。具体的には、学習制御装置１は、層別学習係数の更新回数が予め設定された回数よりも多いか否かを判定する。例えば、学習制御装置１は、層別学習係数の更新回数が５回よりも多いか否かを判定する。
【００４８】
ステップＳ１２で更新回数が予め設定された回数よりも多くない場合、学習制御装置１は、ステップＳ１３の動作を行う。ステップＳ１３では、学習制御装置１は、閾値の値を０．３とする。
【００４９】
ステップＳ１２で更新回数が予め設定された回数よりも多い場合、学習制御装置１は、ステップＳ１４の動作を行う。ステップＳ１４では、学習制御装置１は、閾値の値を０．２とする。
【００５０】
ステップＳ１３またはステップＳ１４の後、学習制御装置１は、ステップＳ１５の動作を行う。ステップＳ１５では、学習制御装置１は、層別学習係数今回値を計算する。その後、学習制御装置１は、ステップＳ１６の動作を行う。ステップＳ１６では、学習制御装置１は、層別学習係数更新値を計算する。
【００５１】
その後、学習制御装置は、ステップＳ１７の動作を行う。ステップＳ１７では、学習制御装置１は、層別学習係数の判定を行う。具体的には、学習制御装置１は、層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内であるか否かを判定する。
【００５２】
ステップＳ１７で層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内である場合、学習制御装置１は、ステップＳ１８の動作を行う。ステップＳ１８では、学習制御装置１は、層別学習係数を更新する。その後、学習制御装置１は、動作を終了する。
【００５３】
ステップＳ１７で層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内でない場合、学習制御装置は、層別学習係数を更新せずに動作を終了する。
【００５４】
次に、図６を用いて、学習制御装置１による層別学習係数の更新回数の情報の更新を説明する。
図６は実施の形態２における圧延プロセスの学習制御装置による層別学習係数の更新回数の情報の更新を説明するためのフローチャートである。
【００５５】
ステップＳ１９では、学習制御装置１は、図５のフローにおいて層別学習係数が更新されたか否かを判定する。
【００５６】
ステップＳ１９で層別学習係数が更新されていない場合、学習制御装置１は、層別学習係数の更新回数の情報を更新せずに動作を終了する。
【００５７】
ステップＳ１９で層別学習係数が更新された場合、学習制御装置１は、ステップＳ２０の動作を行う。ステップＳ２０では、学習制御装置１は、層別学習係数の更新回数の情報を更新する。その後、学習制御装置１は、動作を終了する。
【００５８】
図６のフローにおいて得られる層別学習係数の更新回数の情報は、次回の学習に利用される。
【００５９】
次に、図７を用いて、学習制御装置の第２動作の概要を説明する。
図７は実施の形態２における圧延プロセスの学習制御装置の第２動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【００６０】
ステップＳ２１では、学習制御装置１は、ロールの交換後における圧延の本数の情報を記憶する。その後、学習制御装置１は、ステップＳ２２の動作を行う。ステップＳ２２では、学習制御装置１は、ロールの交換後における圧延の本数が予め設定された本数よりも多いか否かを判定する。例えば、学習制御装置１は、ロールの交換後における圧延の本数が１０本よりも多いか否かを判定する。
【００６１】
ステップＳ２２でロールの交換後における圧延の本数が予め設定された本数よりも多くない場合、学習制御装置１は、ステップＳ２３の動作を行う。ステップＳ２３では、学習制御装置１は、閾値を０．２５とする。
【００６２】
ステップＳ２２でロールの交換後における圧延の本数が予め設定された本数よりも多い場合、学習制御装置１は、ステップＳ２４の動作を行う。ステップＳ２４では、学習制御装置１は、閾値を０．２とする。
【００６３】
ステップＳ２３またはステップＳ２４の後、学習制御装置１は、ステップＳ２５の動作を行う。ステップＳ２５では、学習制御装置１は、層別学習係数今回値を計算する。その後、学習制御装置１は、ステップＳ２６の動作を行う。ステップＳ２６では、学習制御装置１は、層別学習係数更新値を計算する。
【００６４】
その後、学習制御装置は、ステップＳ２７の動作を行う。ステップＳ２７では、学習制御装置１は、層別学習係数の判定を行う。具体的には、学習制御装置１は、層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内であるか否かを判定する。
【００６５】
ステップＳ２７で層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内である場合、学習制御装置１は、ステップＳ２８の動作を行う。ステップＳ２８では、学習制御装置１は、層別学習係数を更新する。その後、学習制御装置１は、動作を終了する。
【００６６】
ステップＳ２７で層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内でない場合、学習制御装置は、層別学習係数を更新せずに動作を終了する。
【００６７】
以上で説明した実施の形態２によれば、判定閾値切替部９は、層別学習係数更新回数記憶部７により記憶された情報に基づいて、予測モデルにおける異常の判定に用いられる閾値を切り替える。このため、層別学習係数の更新の回数が少ない場合に層別学習係数の更新が進まないことを回避できる。
【００６８】
また、判定閾値切替部９は、圧延本数記憶部８により記録された情報に基づいて、予測モデルにおける異常の判定に用いられる閾値を切り替える。このため、圧延機のロールの交換により圧延状態の変化により層別学習係数の更新が進まないことを回避できる。
【００６９】
実施の形態３．
図８は発明の実施の形態３における圧延プロセスの学習制御装置が適用される圧延プロセスの構成図である。なお、実施の形態１の部分と同一又は相当部分には同一符号が付される。当該部分の説明は省略される。
【００７０】
材料間学習係数は、層別学習係数とは異なり、材料の間の変化に対応した学習係数である。材料間学習係数は、次回の圧延材に適用される。
【００７１】
そこで、実施の形態３の学習制御装置１は、層別学習係数が更新されない場合でも材料間学習係数を更新する。具体的には、実施の形態３の学習制御装置１は、材料間学習係数今回値計算部１０と材料間学習係数更新ゲイン切替部１１と材料間学習係数更新値計算部１２と材料間学習係数更新部１３と材料間学習係数記憶部１４とを備える。
【００７２】
材料間学習係数今回値計算部１０は、次の（６）式を用いて、材料間学習係数を計算する。
【００７３】
【数６】
0006819791.tif 000011
【００７４】
0006819791.tif 000012
【００７５】
材料間学習係数更新ゲイン切替部１１は、層別学習係数差分判定部５において学習係数差分絶対値が閾値を超える場合、次の（７）式を用いて、学習係数更新ゲインを切り替える。
【００７６】
【数７】
0006819791.tif 000013
【００７７】
0006819791.tif 000014
【００７８】
【数８】
0006819791.tif 000015
【００７９】
つまり、材料間学習係数更新ゲイン切替部１１は、学習係数差分絶対値が閾値を超えた場合に学習係数更新ゲインを大きくする。
【００８０】
材料間学習係数更新ゲイン切替部１１により決定された学習係数更新ゲインを用いて、材料間学習係数更新値計算部１２は、次の（９）式を用いて、材料間学習係数更新値を計算する。
【００８１】
【数９】
0006819791.tif 000016
【００８２】
材料間学習係数更新部１３は、材料間学習係数前回値を（９）式で計算された材料間学習係数更新値に更新する。
【００８３】
材料間学習係数記憶部１４は、材料間学習前回値の情報を消去して材料間学習係数更新値の情報を記憶する。更新された材料間学習係数は、材料間の設定計算に用いられる。
【００８４】
次に、図９を用いて、学習制御装置の動作の概要を説明する。
図９は実施の形態３における圧延プロセスの学習制御装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。
【００８５】
ステップＳ３１では、学習制御装置１は、層別学習係数今回値を計算する。その後、学習制御装置は、ステップＳ３２の動作を行う。ステップＳ３２では、学習制御装置１は、層別学習係数更新値を計算する。
【００８６】
その後、学習制御装置は、ステップＳ３３の動作を行う。ステップＳ３３では、学習制御装置１は、材料間学習係数今回値を計算する。その後、学習制御装置１は、ステップＳ３４の動作を行う。ステップＳ３４では、学習制御装置１は、層別学習係数の判定を行う。具体的には、学習制御装置１は、層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内であるか否かを判定する。
【００８７】
ステップＳ３４で層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内である場合、学習制御装置１は、ステップＳ３５の動作を行う。ステップＳ３５では、学習制御装置１は、層別学習係数を更新する。その後、学習制御装置１は、ステップＳ３６の動作を行う。ステップＳ３６では、学習制御装置１は、比較的小さな学習係数更新ゲインで材料間学習係数更新値を計算する。その後、学習制御装置１は、動作を終了する。
【００８８】
ステップＳ３４で層別学習係数今回値と層別学習係数前回値との差分の絶対値が閾値以内でない場合、学習制御装置１は、ステップＳ３７の動作を行う。ステップＳ３７では、学習制御装置１は、比較的大きな学習係数更新ゲインで材料間学習係数更新値を計算する。その後、学習制御装置１は、動作を終了する。
【００８９】
以上で説明した実施の形態３によれば、予測モデルにおける異常の判定結果に基づいて、材料間学習係数の更新ゲインが切り替えられる。例えば、層別学習係数更新部６が層別学習係数を更新しない場合に、材料間学習係数は、比較的大きな学習係数更新ゲインで更新される。このため、連続的に生じる異常な実績値に対する予測モデルの誤差を小さくすることができる。その結果、圧延状態を安定させることができる。
【００９０】
なお、圧延プロセスにおいて、実施の形態１から実施の形態３の学習制御装置１を圧延荷重以外の予測モデルに適用してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
以上のように、この発明に係る圧延プロセスの学習制御装置は、圧延プロセスの予測モデルの学習に利用できる。
【符号の説明】
【００９２】
１  学習制御装置、  ２  学習テーブル記憶部、  ３  層別学習係数今回値計算部、  ４  層別学習係数更新値計算部、  ５  層別学習係数差分判定部、  ６  層別学習係数更新部、  ７  層別学習係数更新回数記憶部、  ８  圧延本数記憶部、  ９  判定閾値切替部、  １０  材料間学習係数今回値計算部、  １１  材料間学習係数更新ゲイン切替部、  １２  材料間学習係数更新値計算部、  １３  材料間学習係数更新部、  １４  材料間学習係数記憶部、  １００ａ  プロセッサ、  １００ｂ  メモリ、  ２００  ハードウェア
【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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