(57)【要約】【課題】連続圧延における前段圧延スタンドから後段圧延スタンドの誤差変化をモデル化することにより圧延スタンド間の圧延荷重予測誤差変動を抑制するという課題を解決する、圧延荷重の学習制御方法および装置、ならびに鋼板の製造方法を提供することを目的とする。【解決手段】圧延荷重モデルに次回圧延条件を代入して求めた圧延荷重モデル計算値に学習係数を適用して得られた圧延荷重予測値を、次回圧延時に設定して圧延制御を行う連続圧延機における圧延荷重の学習制御方法であって、当該圧延材の圧延荷重実績値と、当該圧延材の圧延条件実績値を代入して求めた圧延荷重モデル計算値とから算出された各圧延スタンドの圧延荷重誤差を、圧延スタンド間で補正して次回圧延時に適用する学習係数を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧延荷重モデルに次回圧延条件を代入して求めた圧延荷重モデル計算値に学習係数を適用して得られた圧延荷重予測値を、次回圧延時に設定して圧延制御を行う連続圧延機における圧延荷重の学習制御方法であって、
当該圧延材の圧延荷重実績値と、当該圧延材の圧延条件実績値を代入して求めた圧延荷重モデル計算値とから算出された各圧延スタンドの圧延荷重誤差を、圧延スタンド間で補正して次回圧延時に適用する学習係数を算出することを特徴とする圧延荷重の学習制御方法。
【請求項２】
請求項１に記載の圧延荷重の学習制御方法において、
前記圧延荷重誤差を、圧延スタンド間で補正するにあたっては、
前記圧延荷重誤差と、当該圧延材に使用した各圧延スタンドの学習係数から当該圧延材における各圧延スタンドの圧延荷重誤差変化量を算出し、
算出した圧延荷重誤差変化量と、圧延スタンド間の圧延荷重誤差挙動を表現する圧延荷重誤差変化モデルから、圧延スタンド間で平滑化した圧延荷重誤差変化量を算出することによって、
平滑化した圧延荷重誤差変化量と当該圧延材に使用した各圧延スタンドの学習係数から、次回圧延時に使用する学習係数を算出することを特徴とする圧延荷重の学習制御方法。
【請求項３】
圧延荷重モデルに次回圧延条件を代入して求めた圧延荷重モデル計算値に学習係数を適用して得られた圧延荷重予測値を、次回圧延時に設定して圧延制御を行う連続圧延機における圧延荷重の学習制御装置であって、
各圧延スタンドの圧延荷重誤差を計算する圧延荷重誤差計算器と、
計算した圧延荷重誤差を圧延スタンド間で平滑化して、平滑化後の圧延荷重誤差を算出するスタンド間平滑化計算器と、
算出した平滑化後の圧延荷重誤差を平滑化処理する圧延荷重学習係数計算器とを備えることを特徴とする圧延荷重の学習制御装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の圧延荷重の学習制御方法を用いて鋼板の圧延を行うことを特徴とする鋼板の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱間連続圧延機、冷間連続圧延機などの圧延機における圧延荷重の学習制御方法および装置、ならびに鋼板の製造方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、熱間圧延機、冷間圧延機の圧延制御においては、圧延数式モデルを用いて次回の圧延材に対する圧延荷重を予測してロール間ギャップなどの設定を行っており、その際の設定精度を向上するためには、圧延荷重をより正確に予測することが不可欠である。
【０００３】
一般に、上記のような数式モデル（圧延荷重モデル）による予測精度を向上させるためには、直近の実績値を用いて数式モデルを補正する学習を行う方法が採られている。このような圧延荷重モデルの精度向上のために行なわれる最も一般的な学習方法としては、例えば、特許文献１に開示された技術がある。
【０００４】
この技術は、圧延荷重実績値と、圧延実績を用いて算出した圧延荷重モデル計算値との比（又は差）を取り、これを次の（１）式の予測式で次回の圧延荷重を予測計算するときの補正係数（学習係数）Ｚｐとするものである。なお、学習係数Ｚｐとしては、実績荷重とモデル計算値の“差”を用いることもできるが、以下では“比”を用いる場合を中心に説明する。
【０００５】
Ｐ＝Ｚｐ×Ｐ０       （１）
Ｐ  ：圧延荷重予測値
Ｚｐ：圧延荷重比学習係数
Ｐ０：圧延荷重モデル計算値
但し、上記（１）式で次回圧延荷重を予測計算する場合、通常、この圧延荷重比学習係数Ｚｐは、次の（２）式に示すように、前記圧延荷重比の今回の値と、前回の圧延荷重比学習係数を用いて平滑化処理した値を使用している。
【０００６】
Ｚｐ＝（１−α）×Ｚｐ−１＋α×Ｐａｃｔ／Ｐｃａｌ      （２）
Ｚｐ：圧延荷重比学習係数の前回値
Ｐａｃｔ：圧延荷重実績値
Ｐｃａｌ：圧延荷重モデル計算値
α：  平滑化定数  ０≦α≦１
上記平滑化処理方法では、平滑化定数αが小さいと追従性が悪く、平滑化定数αを大きくするとノイズに反応して安定した修正を実施できないという課題があった。
【０００７】
そこで、上記課題に対処するため、上記特許文献１に開示された技術では、蓄積された複数の圧延荷重比実績の平均と標準偏差に応じて平滑化定数を設定している。
【０００８】
また、特許文献２に開示された技術では、モデルと現象との不一致を、(a)設備あるいは環境の変化によるプロセスラインの時系列的な変動と、(b)プロセスラインで処理される材料の種類、処理パターンの違いに起因するグループ別の変動に２種類の変動に分離して対処する方法が提案されている。
【０００９】
さらに、特許文献３に開示された技術では、層別テーブルの区分および構造を制御モデル誤差の挙動に対して各々独立となるように複数に分割して、優先順位をつけて学習を行うことにより、制御モデル誤差の残余の部分を早期に吸収する学習方法が提案されている。
【特許文献１】特開昭５０−１０８１５０号公報
【特許文献２】特開平４−３６７９０１号公報
【特許文献３】特開２００３−３４０５０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述したいずれの技術も、１圧延スタンドのみを対象にした圧延荷重予測の改善方法であるため、圧延スタンド相互の圧延荷重学習係数のバラツキは、改善できなかった。例えば、連続圧延では、中間圧延スタンドの推定または演算した板厚に誤差があると、前後の圧延スタンドにおける学習係数が相反する挙動を示すが、これには上述したいずれの技術も、平滑化定数（α）を小さくせざるを得ず、応答性が損なわれてしまう欠点があった。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、連続圧延における前段圧延スタンドから後段圧延スタンドの誤差変化をモデル化することにより圧延スタンド間の圧延荷重予測誤差変動を抑制するという課題を解決する、圧延荷重の学習制御方法および装置、ならびに鋼板の製造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】
【００１２】
本発明の請求項１に係る発明は、圧延荷重モデルに次回圧延条件を代入して求めた圧延荷重モデル計算値に学習係数を適用して得られた圧延荷重予測値を、次回圧延時に設定して圧延制御を行う連続圧延機における圧延荷重の学習制御方法であって、当該圧延材の圧延荷重実績値と、当該圧延材の圧延条件実績値を代入して求めた圧延荷重モデル計算値とから算出された各圧延スタンドの圧延荷重誤差を、圧延スタンド間で補正して次回圧延時に適用する学習係数を算出することを特徴とする圧延荷重の学習制御方法である。
【００１３】
また本発明の請求項２に係る発明は、請求項１に記載の圧延荷重の学習制御方法において、前記圧延荷重誤差を、圧延スタンド間で補正するにあたっては、前記圧延荷重誤差と、当該圧延材に使用した各圧延スタンドの学習係数から当該圧延材における各圧延スタンドの圧延荷重誤差変化量を算出し、算出した圧延荷重誤差変化量と、圧延スタンド間の圧延荷重誤差挙動を表現する圧延荷重誤差変化モデルから、圧延スタンド間で平滑化した圧延荷重誤差変化量を算出することによって、平滑化した圧延荷重誤差変化量と当該圧延材に使用した各圧延スタンドの学習係数から、次回圧延時に使用する学習係数を算出することを特徴とする圧延荷重の学習制御方法である。
【００１４】
また本発明の請求項３に係る発明は、圧延荷重モデルに次回圧延条件を代入して求めた圧延荷重モデル計算値に学習係数を適用して得られた圧延荷重予測値を、次回圧延時に設定して圧延制御を行う連続圧延機における圧延荷重の学習制御装置であって、各圧延スタンドの圧延荷重誤差を計算する圧延荷重誤差計算器と、計算した圧延荷重誤差を圧延スタンド間で平滑化して、平滑化後の圧延荷重誤差を算出するスタンド間平滑化計算器と、算出した平滑化後の圧延荷重誤差を平滑化処理する圧延荷重学習係数計算器とを備えることを特徴とする圧延荷重の学習制御装置
である。
【００１５】
さらに本発明の請求項４に係る発明は、請求項１または請求項２に記載の圧延荷重の学習制御方法を用いて鋼板の圧延を行うことを特徴とする鋼板の製造方法である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、各圧延スタンドの圧延荷重誤差を、圧延スタンド間で補正して次回圧延時に適用する学習係数としたことにより、次回圧延時における圧延スタンド間の圧延荷重予測誤差変動を抑制して、安定操業の実現と高品質の製品の製造が可能となった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面および数式を参照しながら、本発明を具体的に説明してゆく。図１は、本発明に係る圧延荷重の学習制御方法の処理手順例を示す図である。
【００１８】
(１)Step101：圧延荷重モデルに各要因の実績値を代入して、各圧延スタンドの圧延荷重モデル計算値Ｐｃａｌ(i)を算出する。
【００１９】
Ｐｃａｌ(i)＝ｇ(x1(i)、x2(i)、・・・) （３）
ｇ            ：圧延荷重モデル
x1、x2、・・・  ：要因
ｉ            ：圧延スタンド
(２)Step102：圧延荷重モデル計算値Ｐｃａｌ(i)と圧延荷重実績値Ｐａｃｔ(i)との比を取り、各圧延スタンドにおける圧延荷重誤差Ｒ(i)を算出する。
【００２０】
Ｒ(i)＝Ｐａｃｔ(i)／Ｐｃａｌ(i)    （４）
(３)Step103：当該材の圧延荷重予測に使用した圧延荷重比学習係数Ｚｐ(i)を用いて当該材の各圧延スタンド圧延荷重誤差変化量Ｅ(i)を算出する。
【００２１】
Ｅ(i)＝Ｒ(i)／Ｚｐ(i)       （５）
(４)Step104：圧延スタンド間の圧延荷重誤差挙動を表現する圧延荷重誤差変化モデルを例えば直線と仮定し、図２に示すように、圧延荷重誤差変化量Ｅ(i)を直線近似した時の各圧延スタンドにおける近似値Ｆ(i)を算出する。
【００２２】
本処理を行うことにより、例えば中間圧延スタンドの板厚に誤差があり、前後の圧延スタンドにおける圧延荷重誤差に相反する挙動が発生していても、誤差の影響を軽減することができる。
【００２３】
(５)Step105：上記近似値Ｆ(i)を用いてスタンド間平滑化後の圧延荷重誤差Ｘ(i)を算出する。
【００２４】
Ｘ(i)＝Ｆ(i)×Ｚｐ(i)       （６）
(６)Step106：スタンド間平滑化後の圧延荷重誤差Ｘ(i)を（２）式の平滑化処理に代入して、次回圧延時に使用する圧延荷重比学習係数Ｚp+1(i)を算出する。
【００２５】
Ｚp+1(i)＝（１−α）×Ｚｐ(i)＋α×Ｘ(i)  （７）
【実施例】
【００２６】
実施例として、７スタンドから構成される熱間仕上圧延機での圧延に本発明を適用した事例を示す。図３は、実施例における圧延荷重の学習制御装置の構成例を示す図である。図中、１は圧延材、１１〜１７は圧延機、２０は学習計算器、２１〜２７は圧延荷重誤差計算器、３０はスタンド間平滑化計算器、４１〜４７は圧延荷重学習係数計算器、５０は設定計算器、および６１〜６７は圧下装置をそれぞれ示す。
７スタンドでの圧延荷重実績値を制御モデル学習装置に取り込み、圧延荷重学習値を演算して制御装置に渡す様子を示している。
【００２７】
圧延制御装置は、大きく分けて設定計算器５０と学習計算器２０から構成されている。そして、本発明の特徴である学習計算器２０は、各圧延スタンドの圧延荷重誤差Ｅ(i)を計算する圧延荷重誤差計算器２１〜２７、上記圧延荷重誤差Ｅ(i)を圧延スタンド間で平滑化して平滑化後の圧延荷重誤差Ｘ(i)を算出するスタンド間平滑化計算器３０、圧延スタンド間で平滑化処理された圧延荷重誤差Ｘ(i)を平滑化処理する圧延荷重学習係数計算器４１〜４７から構成されている。
【００２８】
圧延荷重誤差計算器２１〜２７では、上述した処理手順の内、(１)Step10と(２)Step102の処理を行い、スタンド間平滑化計算器３０では、(３)Step103〜(５)Step105の処理を行い、圧延荷重学習係数計算器４１〜４７では、(６)Step106の処理を行う。
【００２９】
設定計算器５０では、当該材と同条件の圧延材に対して、学習計算器２０において算出された圧延荷重比学習係数Ｚp+1(i)を用いて（１）式に基づく圧延荷重予測計算を行い、圧下装置６１〜６７などの設定を行う。
【００３０】
図４は、ハイテン材の熱間圧延における圧延荷重予測に本発明を適用した結果の一例を示す図である。図４（ａ）および（ｂ）に６スタンドおよび７スタンドでの圧延荷重誤差を示したものであり、従来法(上述した(２)式を用いた圧延スタンド間での補正行わず)と本発明を対比して示している。本発明による圧延では、従来法に比べて圧延荷重誤差の変動が小さいことが分る。この結果、圧延荷重予測誤差変動を抑制することが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明に係る圧延荷重の学習制御方法の処理手順例を示す図である。
【図２】圧延荷重誤差変化量の近似を説明する図である。
【図３】実施例における圧延荷重の学習制御装置の構成例を示す図である。
【図４】ハイテン材の熱間圧延における圧延荷重予測に本発明を適用した結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３２】
１          圧延材
１１〜１７  圧延機
２０        学習計算器
２１〜２７  圧延荷重誤差計算器
３０        スタンド間平滑化計算器
４１〜４７  圧延荷重学習係数計算器
５０        設定計算器
６１〜６７  圧下装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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