(57)【要約】【課題】追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式を併用することにより課題を解決する、プロセスラインにおける制御モデル学習方法および装置、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】プロセスラインでの実績値に基づいて制御モデルを修正して制御を行う学習制御方法において制御モデルの学習を行う、プロセスラインにおける制御モデル学習方法であって、実績値と制御モデル出力値との誤差に基づいて、追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式とのそれぞれの出力に重みを付けて合成し、制御モデルに対する新たな学習値を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスラインでの実績値に基づいて制御モデルを修正して制御を行う学習制御方法において制御モデルの学習を行う、プロセスラインにおける制御モデル学習方法であって、
実績値と制御モデル出力値との誤差に基づいて、追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式とのそれぞれの出力に重みを付けて合成し、制御モデルに対する新たな学習値を算出することを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習方法。
【請求項２】
請求項１に記載のプロセスラインにおける制御モデル学習方法において、
前記追従性の高い学習方式を、
遅れフィルタによって実現することを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載のプロセスラインにおける制御モデル学習方法において、
前記耐ノイズ性の高い学習方式を、
過去の複数時点における前記誤差を用いる回帰モデルによって実現することを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習方法。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のプロセスラインにおける制御モデル学習方法において、
プロセスラインで処理する材料の種類・サイズ、操業条件、および処理パターンなどのグループ毎に処理を行うことを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習方法。
【請求項５】
プロセスラインでの実績値に基づいて制御モデルを修正して制御を行う学習制御装置において制御モデルの学習を行う、プロセスラインにおける制御モデル学習装置であって、
前記実績値に基づき制御モデルを用いて制御モデル出力値を計算する制御モデル計算器と、
前記実績値と前記制御モデル出力値との誤差を求める比較器と、
前記誤差に遅れフィルタを用いて出力１を計算する高応答追従性学習器と、
前記誤差に平滑化処理を行い出力２を計算する高耐ノイズ学習器と、
前記誤差が急変しているかどうか判別を行うための急変重みを算出する誤差挙動監視器と、
前記急変重みに基づき出力１と出力２を合成して、制御モデルに対する新たな学習値を算出する合成器と、
を備えることを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載のプロセスラインにおける制御モデル学習方法を用いて鋼板の処理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、圧延ライン、冷却ラインなどのプロセスラインにおける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】
圧延ライン、冷却ラインなどのプロセスラインにおいては、計算機制御のためのモデルは一般に理論式あるいは実験式に基づいて構築されている。しかしながら、プロセスラインでの現象を完全に表現するモデルの構築は不可能に近いため、前回までにプロセスラインで処理したデータに基づいてモデルを修正して制御を行う方法、即ち、学習制御方法が行われている。例えば、圧延ラインにおける圧延荷重の予測、冷却ラインにおける温度降下量の予測モデルは、その代表的な例である。
【０００３】
プロセスラインで計測される実績値と制御モデル出力値との誤差（ズレ）は、上述したように、プロセスラインでの現象が制御モデルに完全に表現されていないために生じている。
【０００４】
この完全に表現されていない理由としては、(1)現象そのものが未解明であること、(2)現象は解明されているが制御モデルの表現が複雑になり過ぎオンラインでの計算に間に合わないため、簡略化していること、(3)制御モデルの計算に必要なデータの採取が不完全なことなどが挙げられる。
【０００５】
上記課題に対処するため、例えば、下記のような一次遅れフィルタが学習値の算出に用いられている。
【０００６】
yk = (1-α)*yk-1 + α*uk-1  （１）
yk：次回学習値
yk-1：今回使用した学習値
uk-1：今回の実績値と制御モデル出力値との誤差（ズレ）
α：係数
αが“１”に近いと実績値と制御モデル出力値との誤差が早期に学習値に反映される（追従性が高い）が、ノイズが存在すると不要な設定変動を引き起こすことになり安定性が低下する（耐ノイズ性が低い）。一方、αが“０”に近いと耐ノイズ性は向上するが、誤差に対する追従性が低下するといった問題がある。
【０００７】
上記課題に対処するため、例えば、特許文献１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との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。即ち、グループ別学習係数の変化分を考慮して時系列学習係数を求め、相互の特徴を活かす学習方法が提案されている。
【０００８】
また、特許文献２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】特開平４−３６７９０１号公報
【特許文献２】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】
【０００９】
しかしながら、上述した特許文献１に開示された技術では、グループ別学習の学習速度と学習の安定性および学習の均一的な効果を得るための方策は記述されておらず、実操業で蓄積される学習の偏りや不均一性に基づく制御モデル予測精度の悪化を防止することはできない。
【００１０】
また、上述した特許文献２に開示された技術では、制御モデル誤差に対して各々独立となる因子を抽出する必要があるものの、実績値と制御モデル予測値との誤差の原因が、上述したように(1)現象そのものが未解明、あるいは、(3)制御モデルの計算に必要なデータの採取が不完全な場合などでは、そもそも因子の抽出が困難であるといった根本的な問題がある。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式を併用することにより課題を解決する、プロセスラインにおける制御モデル学習方法および装置、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、プロセスラインでの実績値に基づいて制御モデルを修正して制御を行う学習制御方法において制御モデルの学習を行う、プロセスラインにおける制御モデル学習方法であって、実績値と制御モデル出力値との誤差に基づいて、追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式とのそれぞれの出力に重みを付けて合成し、制御モデルに対する新たな学習値を算出することを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習方法である。
【００１３】
また本発明の請求項２に係る発明は、請求項１に記載のプロセスラインにおける制御モデル学習方法において、前記追従性の高い学習方式を、遅れフィルタによって実現することを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習方法である。
【００１４】
また本発明の請求項３に係る発明は、請求項１または請求項２に記載のプロセスラインにおける制御モデル学習方法において、前記耐ノイズ性の高い学習方式を、過去の複数時点における前記誤差を用いる回帰モデルによって実現することを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習方法
である。
【００１５】
また本発明の請求項４に係る発明は、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のプロセスラインにおける制御モデル学習方法において、プロセスラインで処理する材料の種類・サイズ、操業条件、および処理パターンなどのグループ毎に処理を行うことを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習方法である。
【００１６】
また本発明の請求項５に係る発明は、プロセスラインでの実績値に基づいて制御モデルを修正して制御を行う学習制御装置において制御モデルの学習を行う、プロセスラインにおける制御モデル学習装置であって、前記実績値に基づき制御モデルを用いて制御モデル出力値を計算する制御モデル計算器と、前記実績値と前記制御モデル出力値との誤差を求める比較器と、前記誤差に遅れフィルタを用いて出力１を計算する高応答追従性学習器と、前記誤差に平滑化処理を行い出力２を計算する高耐ノイズ学習器と、前記誤差が急変しているかどうか判別を行うための急変重みを算出する誤差挙動監視器と、前記急変重みに基づき出力１と出力２を合成して、制御モデルに対する新たな学習値を算出する合成器と、を備えることを特徴とするプロセスラインにおける制御モデル学習装置である。
さらに本発明の請求項６に係る発明は、請求項１ないし請求項４のいずれか１項に記載
のプロセスラインにおける制御モデル学習方法を用いて鋼板の処理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】
【００１７】
本発明は、追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式を併用し、実績値と制御モデル出力値との誤差挙動に応じて学習値を算出するようにしたので、誤差に対する高い追従性と高い耐ノイズ性を両立することができるようになった。その結果、設定に対する信頼性が高まり、オペレータの監視負荷が軽減されると共に、安定操業の実現と高品質の製品製造が可能となった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら、本発明を具体的に説明してゆく。図１は、本発明に係るプロセスラインにおける制御モデル学習装置の一構成例を示す図である。図中、１はプロセス、１０は制御装置、２０は制御モデル計算器、３０は比較器、４０は高追従性学習器、５０は高耐ノイズ学習器、６０は誤差挙動監視器、７０は合成器、および８０はデータベースをそれぞれ表す。
【００１９】
通常の学習制御方法で行われる、種類、および処理パターンの違いなどに起因したグループ毎の学習制御を例として、以下説明する。なお、実績値と制御モデル計算値の誤差については、両者の差を用いることもできるが、両者の比を用いるものとして説明する。全体の処理フローをまず概説し、その後個々の処理を詳説していく。
【００２０】
材料が製造されると、プロセス１から出力される実績値ｙact(i)と制御モデル計算器２０から出力される計算値ｙcal(i)との誤差E(i)を比較器３０において算出し、算出した誤差E(i)を高応答追従性学習器４０、高耐ノイズ学習器５０、および誤差挙動監視器６０へ入力し、誤差挙動監視装置６０からの出力に基づいて、高応答追従性学習器４０からの出力ｚrp(i)と高耐ノイズ学習器５０からの出力znz(i)を合成器７０において合成することにより、次材に対する学習値L(i)を算出して、データベース８０へ格納する。
【００２１】
そして、次材の製造が決定すると、データベース８０から次材学習値L(i)を取り出して、制御装置１０へ入力し、制御装置１０では次材学習値L(i)に基づいた制御指令値を演算しプロセス１に送り次材設定へ反映させる、という全体処理フローをとる。
【００２２】
制御モデル計算器２０では、次式に示すように、プロセスからの実績情報(因子１、因子２、・・・)に基づいて制御モデルを用いて、計算値ｙcal(i)の計算を行う。
【００２３】
ｙcal(i)＝f(因子１、因子２、・・・)       (1)
ｆ  ：  制御モデル
比較器３０では、以下のように実績値ｙact(i)と計算値ｙcal(i)との誤差E(i)を算出する。
【００２４】
E(i)＝yact(i)/ycal(i)       (2)
そして、高追従性学習器４０では、例えば一次遅れフィルタを用いて出力ｚrp(i)を計算する。なお、高次遅れフィルタを用いるようにしても良い。
【００２５】
ｚrp(i)＝(1-α)*ｚrp(i-1) + α* E(i-1)    (3)
α  ：  時定数パラメータ
ｚrp(i-1)  ：  同一区分における前回出力
また、高耐ノイズ学習器５０では、平滑化処理を行う。図２は、平滑化処理の一例を示す図である。過去のｎ点の誤差｛E(i-1)、E(i-2)、・・・、E(i-n)｝を一次式で回帰して、次式に示すように出力znz(i)を計算する。
【００２６】
znz(i)＝p1*(i) + p2  (4)
p1  ：  一次式で回帰した時の係数
p2  ：  一次式で回帰した時の係数(切片)
なお、上記回帰式には高次式を用いてもよい。また、高耐ノイズ学習器５０として、時定数パラメータを小さくした一次遅れフィルタを採用してもよい。回帰式方式では、一次遅れフィルタ方式よりも位相遅れを改善できる効果がある。
【００２７】
誤差挙動監視器６０では、誤差が急変しているかどうか判別を行うために、急変重みwkを算出する。図３は、急変重みの算出例を示す図である。まず、図に示すように、誤差の変化量｛E(i)-E(i-1)｝を算出して、変化量に応じて“＋変化”（＝１）、“変化なし”（＝０）、“−変化”（＝１）と分類する。次に、図４(ａ)に示すパターンと相関をとることにより、急変部を判別することができる。
【００２８】
ｗｋ＝{  m(1)＊“変化なし“
＋m(2)＊（”＋変化“＋”−変化“）
＋m(3)＊“変化なし”}／３   (5)
上記例では、(i)点と(i-1)点の２点を用いて説明したが、同様に３点以上を用いて傾きを算出し、点数に応じて図４に相当するパターン(例えば３点の場合は、図４(ｂ))との照合を取ってもよい。また、２点、３点、などの複数の判別手段を準備しておき、それらを複合して判別に用いてもよい。
【００２９】
合成器７０では、重み判定に基づき高追従性学習器４０の出力ｚrp(i)と高耐ノイズ学習器５０の出力znz(i)を合成して、次材学習値Ｌ(i)を次式に示すように算出する。但し、２つの出力の合成に当っては、高耐ノイズ学習器では、過去のｎ点の誤差の中に急変点が存在すると、次材学習値の精度が低下するため、急変点からｎ点までは高追従性学習出力を採用するなどの処置を行うようにすると良い。
【００３０】
Ｌ(i)＝ｗｋ＊ｚrp(i)  ＋（１−ｗｋ）＊znz(i)            (6)
算出した次材学習値Ｌ(i)は、データベース８０内の当該材が属するグループ区分に格納する。グループ区分には、材料の種類、サイズ、操業条件(加熱温度など)、処理パターン(通過する工程による)などの区分を適宜選択するようにすればよい。
【００３１】
制御装置１０では、当該材のグループ区分を算出して、データベースに格納されている学習値Ｌ(i)を取り出し、制御モデル計算値に学習値を掛け算して、以降の処理へ適用する。
【実施例】
【００３２】
実施例として、低炭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事例を示す。図５は、本発明を適用した熱間圧延の最終スタンド(７スタンド)を示す図である。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。
【００３３】
そして、図６は、本発明を適用した実施例の結果の一例を示す図である。図６(ａ)は、高追従性を求めた一次遅れフィルタのみを使用した場合であり、これに対して図６(ｂ)は、本発明に係る追従性の高い学習方式と耐ノイズ性の高い学習方式を併用した場合であり、それぞれに実績値と制御モデル出力値との誤差および学習値を示している。
【００３４】
図６(ａ)では、４０本目前後における変化に対する追従性は良いものの、その他の圧延材に対しては誤差に追従しすぎて学習値が頻繁に変更されている。一方、図６(ｂ)では、急変時は一次遅れフィルタの高い追従性を選択して追従性を確保すると共に、その他の領域(特に図中に矢印で示した領域で、耐ノイズフィルタ比率〈図右軸〉が1.0)では高耐ノイズフィルタが選択されていることにより、学習値の変動を抑制できていることが分かる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明に係るプロセスラインにおける制御モデル学習装置の一構成例を示す図である。
【図２】平滑化処理の一例を示す図である。
【図３】急変重みの算出例を示す図である。
【図４】相関をとるパターンの例を示す図である。
【図５】本発明を適用した熱間圧延の最終スタンド(７スタンド)を示す図である。
【図６】本発明を適用した実施例の結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３６】
１      プロセス
１０    制御装置
２０    制御モデル計算器
３０    比較器
４０    高追従性学習器
５０    高耐ノイズ学習器
６０    誤差挙動監視器
７０    合成器
８０    データベース
【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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