(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象プロセスの制御仕様および材料情報とこれらに対応した適切な制御指令値との関係を格納した制御情報管理テーブルと、制御仕様および材料情報が与えられたとき前記制御情報管理テーブルの内容を参照して制御指令値を算出する制御指令算出手段と、操業が所望範囲内の結果であったか否かを判定する操業良否判定手段と、前記操業良否判定手段が良好な結果と判定した操業のみに対応して前記制御対象プロセスから取り込んだ状態量に基づき前記制御情報管理テーブルの内容を更新する制御情報適応手段とを備えたプロセス制御装置において、
前記制御情報適応手段が、前記操業良否判定手段が良好な結果と判定した操業に対応した前記制御仕様および材料情報が前記制御情報管理テーブルに既に格納されている場合は、前記取り込んだ状態量に基づき前記制御情報管理テーブルの内容を更新し、前記操業良否判定手段が良好な結果と判定した操業に対応した前記制御仕様および材料情報が前記制御情報管理テーブルに未だ格納されていない場合は、前記制御仕様および材料情報と制御指令値とを前記制御情報管理テーブルに新たに登録する手段であることを特徴とするプロセス制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載のプロセス制御装置において、
前記制御情報適応手段が、前記材料情報を加工物の組成と熱処理履歴に従って数値表現し、前記数値を要素とするベクトル情報で被加工材の材質を特定し、ベクトル距離で前記材料情報の類似度を算出する弁別手段を含むことを特徴とするプロセス制御装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載のプロセス制御装置において、
前記操業に際して前記制御情報適応手段が起動されたか否かを前記操業良否判定手段の演算内容とともに表示するマンマシン装置を備えたことを特徴とするプロセス制御装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか一項に記載のプロセス制御装置において、
前記操業に際して前記制御情報適応手段が起動された場合に、前記操業で用いられた前記制御仕様および材料情報と前記制御情報管理テーブルに既に格納されいる類似度の高い制御仕様および材料情報とともに、前記制御情報管理テーブルの更新内容を表示するマンマシン装置を備えたことを特徴とするプロセス制御装置。
【請求項５】
制御対象プロセスの制御仕様および材料情報とこれらに対応した適切な制御指令値との関係を制御情報管理テーブルに予め格納し、制御仕様および材料情報が与えられたときに前記制御情報管理テーブルの内容を参照して実際の制御指令値を算出し前記プロセスを制御するためのプロセス制御情報管理方法において、
前記プロセスが、バッチ処理プロセスであり、
前記バッチ処理に先立って前記制御指令値を算出し、
前記バッチ処理終了後、操業の良否を判定し、
良好な操業結果であると判定された操業のみに対応して前記制御対象プロセスから取り込んだ状態量に基づいて前記制御情報管理テーブルの内容を更新することを特徴とするプロセス制御情報管理方法。
【請求項６】
請求項５に記載のプロセス制御情報管理方法において、
前記プロセスが、鋼板を圧延するミルプロセスであり、
コイル１本分の圧延に先立って圧下荷重や張力などの制御指令値を算出し、
コイル１本分の圧延終了後、圧延された鋼板の板厚や形状の情報を基に操業の良否を判定し、
良好な操業結果であると判定された場合にのみ、前記コイルの定常圧延部において得られた圧下荷重や張力に従って前記制御情報管理テーブルの内容を更新することを特徴とするプロセス制御情報管理方法。
【請求項７】
請求項６に記載のプロセス制御情報管理方法において、
前記良好な操業結果であると判定した操業にのみ対応した目標板厚や板幅などの制御仕様および炭素含有量や熱処理履歴などの材料情報が前記制御情報管理テーブルに既に格納されている場合は、関係付けられて格納されている圧下荷重や張力などの制御指令値を対応する前記コイルの定常圧延部において得られた圧下荷重や張力との偏差に従って前記制御情報管理テーブルの内容を更新し、
前記良好な操業結果であると判定した操業にのみ対応した目標板厚や板幅などの制御仕様および炭素含有量や熱処理履歴などの材料情報が前記制御情報管理テーブルに未だ格納されていない場合は、前記制御仕様および材料情報に対応付けて前記コイルの定常圧延部において得られた圧下荷重や張力などの状態量を制御指令値として新たに前記制御情報管理テーブルに登録することを特徴とするプロセス制御情報管理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、鉄鋼産業，化学産業，一般産業などのバッチプロセスにおけるプロセス制御装置およびプロセス制御情報管理方法に係り、特に、制御仕様や種々の材料情報を対象とした多品種少量プロセスであるために適切な制御指令値の算出が困難な制御分野に好適なプロセス制御指令値の算出手段およびプロセス制御情報の管理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
バッチ処理毎の制御指令算出のための代表的手法としては、制御仕様および材料情報毎に適切と思われる制御指令値をテーブルに蓄えておき、制御開始に先立って制御仕様および材料情報に基づいてテーブルを検索し、制御指令値を抽出する手法がある。
【０００３】
テーブルを構築しない手法としては、特開平７−１２１２０６号公報に記載のように、物理モデルや統計モデルを用い、制御条件と制御指令との関係を、テーブルではなく、モデルの形態で蓄える手法もある。
【０００４】
制御指令値の適切さを高める代表的な手法としては、特開平８−２４３６１３号公報に記載のように、制御指令に対してその制御指令で過去に制御した時に検出された誤差の値をテーブル化しておき、次回以降の制御指令算出に反映させる手法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記テーブル検索により制御指令を抽出する手法は、多品種少量プロセスの場合、テーブルサイズが巨大になり、人手によるテーブル構築には、多大な労力と実験操業などに伴う膨大なコストを要する。また、圧延のような多品種のプロセスでは、通常、鋼種毎に独立したテーブルが用意されるが、テーブルの構築が困難であるだけでなく、新鋼種に対して適切な制御指令値を算出する手法がないので、新鋼種に対応するには人手によりテーブルを追加しまたは更新しなければならない。さらに、経時変化などでプラント特性が変化すると、テーブルの内容が不適切となるために、制御指令値が適切に算出されず、制御精度が低下する。
【０００６】
また、物理モデルや統計モデルを用いて制御指令を算出する手法は、その用途が、モデリング可能な場合に限定される。物理モデルを用いる手法は、適用対象が物理モデルを十分な厳密さで構築可能なプロセスに限定される。一方、統計モデルを用いる場合には、モデルの尤度を保証するために十分な母数のデータの採取が必要である。多品種少量プロセスでは、品種毎に統計モデルが必要となるので、それぞれのモデルの尤度を保証するためには、多大な労力と実験操業などに伴う膨大なコストを要する。
【０００７】
さらに、過去の制御時に検出された誤差の値を用いて制御指令値の精度を高める手法では、プロセスの非定常な振る舞いに起因した特異な誤差の影響を考慮した結果、逆に、制御指令値の適切さが低下する恐れがあった。
特開平０９−１０１８０３号公報に記載のように、良いデータと悪いデータとに基づいて制御量を悪い状態から良い状態にする操作量を求める知識データを生成する知識データ生成ステップを含んでいると、通常のプラントにおいて、大半の制御結果は良好であり、不良な制御結果を必要とする学習方法では、不良データの採取にはそれなりの長期間を要する。すなわち、制御系の最適化にかなりの時間を必要とする。
また、不良な制御結果を実際に得てからの学習では、不良な制御に対応して不良な製品が生産されてしまうことが前提となるので、制御系の最適化が後手になり、歩留りが低下するという問題があった。
【０００８】
本発明の目的は、制御時の操業実績に基づいて、制御情報を管理するためのテーブルを構築する際に、テーブル構築のために必要とされていた労力やコストを大幅に削減できる手段を備えたプロセス制御装置およびプロセス制御情報管理方法を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために、制御対象プロセスの制御仕様および材料情報とこれらに対応した適切な制御指令値との関係を格納した制御情報管理テーブルと、制御仕様および材料情報が与えられたとき制御情報管理テーブルの内容を参照して制御指令値を算出する制御指令算出手段とを備えたプロセス制御装置において、操業が所望範囲内の結果であったか否かを判定する操業良否判定手段と、操業良否判定手段が良好な結果と判定した操業のみに対応して制御対象プロセスから取り込んだ状態量に基づき制御情報管理テーブルの内容を更新する制御情報適応手段とを備えたプロセス制御装置を提案する。
【００１０】
前記制御情報適応手段は、操業良否判定手段が良好な結果と判定した操業に対応した制御仕様および材料情報が制御情報管理テーブルに既に格納されている場合は、取り込んだ状態量に基づき制御情報管理テーブルの内容を更新し、操業良否判定手段が良好な結果と判定した操業に対応した制御仕様および材料情報が制御情報管理テーブルに未だ格納されていない場合は、制御仕様および材料情報と制御指令値とを制御情報管理テーブルに新たに登録する手段である。
【００１１】
前記制御情報適応手段は、材料情報を加工物の組成と熱処理履歴に従って数値表現し、数値を要素とするベクトル情報で被加工材の材質を特定し、ベクトル距離で材料情報の類似度を算出する弁別手段を含むことができる。
【００１２】
いずれのプロセス制御装置においても、前記制御指令算出手段は、材料情報が制御情報管理テーブルに格納されている場合は、関係付けられて格納されている制御指令値を抽出し、材料情報が制御情報管理テーブルに格納されていない場合は、類似度の高い材料情報を複数抽出し、内／外挿計算により制御指令値を推定するセットアップ手段を含むことがある。
【００１３】
また、操業に際して制御情報適応手段が起動されたか否かを操業良否判定手段の演算内容とともに表示するマンマシン装置を備えることが好ましく、さらに、操業に際して制御情報適応手段が起動された場合に、操業で用いられた制御仕様および材料情報と制御情報管理テーブルにすでに格納されいる類似度の高い制御仕様および材料情報とともに、制御情報管理テーブルの更新内容を表示するマンマシン装置を備えることが望ましい。
【００１４】
本発明は、また、上記目的を達成するために、制御対象プロセスの制御仕様および材料情報とこれらに対応した適切な制御指令値との関係を制御情報管理テーブルに予め格納し、制御仕様および材料情報が与えられたときに制御情報管理テーブルの内容を参照して実際の制御指令値を算出しプロセスを制御するためのプロセス制御情報管理方法において、プロセスが、バッチ処理プロセスであり、バッチ処理に先立って制御指令値を算出し、バッチ処理終了後、操業の良否を判定し、良好な操業結果であると判定された操業のみに対応して制御対象プロセスから取り込んだ状態量に基づいて制御情報管理テーブルの内容を更新するプロセス制御情報管理方法を提案する。
【００１５】
前記プロセスが、鋼板を圧延するミルプロセスである場合は、コイル１本分の圧延に先だって圧下荷重や張力などの制御指令値を算出し、コイル１本分の圧延終了後、圧延された鋼板の板厚や形状の情報を基に操業の良否を判定し、良好な操業結果であると判定された場合にのみ、コイルの定常圧延部において得られた圧下荷重や張力に従って制御情報管理テーブルの内容を更新する。
【００１６】
良好な操業結果であると判定した操業にのみ対応した目標板厚や板幅などの制御仕様および炭素含有量や熱処理履歴などの材料情報が制御情報管理テーブルに既に格納されている場合は、関係付けられて格納されている圧下荷重や張力などの制御指令値を対応するコイルの定常圧延部において得られた圧下荷重や張力との偏差に従って制御情報管理テーブルの内容を更新し、良好な操業結果であると判定した操業にのみ対応した目標板厚や板幅などの制御仕様および炭素含有量や熱処理履歴などの材料情報が制御情報管理テーブルに未だ格納されていない場合は、制御仕様および材料情報に対応付けてコイルの定常圧延部において得られた圧下荷重や張力などの状態量を制御指令値として新たに制御情報管理テーブルに登録する。
【００１７】
本発明においては、材料情報や制御仕様および制御指令値の関係を蓄えた制御情報管理テーブルとこのテーブルの内容に従って制御指令値を算出する制御指令算出手段とを有するプロセス制御装置に、制御情報管理テーブルの内容を適応修正する制御情報適応手段を備え、バッチ処理の終了後に、制御情報適応手段を動作させ、テーブルの内容を自動的に追加しまたは更新するので、基本的には実験操業などが不要になり、労力やコストを大幅に削減しながら、最適なサイズの制御情報管理テーブルを自動的に構築できる。
【００１８】
また、制御情報管理テーブルに品種情報を数値化して蓄え、品種毎の類似度を算出するとともに、類似度の高い品種をテーブルから抽出し、制御指令算出手段で、適当な内／外挿計算により該当品種の適切な制御指令値を推定する。特に、多様な合金鋼の場合は、含有量や熱処理履歴などの材料情報・材質情報を数値の組合せとしてベクトル表現し、類似度をベクトル距離として算出し、この情報に基づき、該当品種の適切な制御指令値を算出する。したがって、多品種少量プロセスであっても、新品種について、適切な制御指令値を効率的に算出できる。
【００１９】
さらに、制御情報適応手段に操業の良否を判定する操業良否判定手段を設け、操業が良好になされたときの実績データのみを選択的に抽出し、このときの制御仕様や材料情報を特定する情報と実績データとの関係を制御情報管理テーブルに自動登録する。このようにすると、新鋼種に対応するためのテーブル更新には、人手が不要となる。
【００２０】
操業良否判定手段により、操業が良好になされたときの実績データのみを選択的に抽出し、制御情報管理テーブルに登録されている制御指令値と照合し、相違する場合は、制御指令値を修正するので、経時変化などでプラント特性が変化しても、それに応じた制御指令値が適切に算出される。
【００２１】
操業良否判定手段は、制御不良時の実績データを制御情報管理テーブルに取り込まないように制御することから、プロセスの非定常な振る舞いに起因した特異な誤差が生じても、その影響で制御指令値の精度が低下することはない。
制御指令値を最適化する処理において、良好でない制御結果(上記特開平０９−１０１８０３号公報の悪い評価が得られた時系列データ)を必要としないので、制御系の最適化のための時間が短縮される。また、不良な制御結果に基づいて学習するのではないから、不良な制御に対応して不良な製品が生産されてしまうことがなく、歩留りが低下しない。
蓄積している操業結果は、適切な制御指令そのものであり、学習アルゴリズムが単純化される。さらに、プラントの経年変化等に起因して必要となる制御指令値の微調整も、特別な処理を必要とすることなく、学習の一環として実行できる。
【００２２】
【発明の実施の形態】
次に、図１〜図１０を参照して、本発明によるプロセス制御装置およびプロセス制御情報管理方法の実施例を説明する。
【００２３】
図１は、本発明によるプロセス制御装置の一実施例の機能的構成を示すブロック図である。図１に示したプロセス制御システムは、マンマシン装置１１５と、プロセス制御装置１００と、ネットワーク１２０と、Ｉ／Ｏ１３０と、制御対象１４０とからなる。マンマシン装置１１５は、ユーザがプロセス制御装置１００に対して必要な情報を入出力するためのコンソールである。プロセス制御装置１００は、ネットワーク１２０を介して、Ｉ／Ｏ１３０に接続されている。Ｉ／Ｏ１３０は、制御対象１４０を動作させる制御信号を出力したり制御対象１４０に装着されたセンサからの検出信号を取り込むための入出力手段である。
【００２４】
プロセス制御装置１００は、次回以降に生産する製品の仕様や材料情報などの管理情報を管理する管理手段１０１と、バッチ制御開始に先立ち管理手段１０１から管理情報を取り込み制御情報管理テーブル１０４を参照して制御指令値などの制御に必要な情報を算出する制御指令算出手段１０２と、制御対象１４０の状態を検出しその状態値が制御指令値と一致するように制御対象１４０のアクチュエータに操作量を出力する制御系１０３とを備えている。
【００２５】
制御指令算出手段１０２は、制御情報抽出手段１０７とセットアップ手段１０８とからなる。制御情報抽出手段１０７は、制御情報管理テーブル１０４を検索し、管理情報に該当する制御情報を抽出するとともに、該当する管理情報を抽出できない場合は、後述の手法により、類似度の高い管理情報と制御情報との関係から制御情報を推定する。
【００２６】
制御系１０３と制御対象１４０との間でやり取りする信号は、通信手段１０６を介して入出力される。
【００２７】
プロセス制御装置１００は、さらに、バッチ処理の終了後、操業が所望範囲内の結果であったか否かを判定する操業良否判定手段１１１と、制御が所望の結果であった場合にのみ起動され制御情報管理テーブル１０４の内容を更新する制御情報適応手段１０５とを備えている。制御情報適応手段１０５は、管理情報を基に制御情報管理テーブル１０４のどの部分を追加，変更するかを特定する弁別手段１１０と、特定された部位の内容を更新する制御情報テーブル学習手段１０９とからなる。
【００２８】
本実施例では、制御対象１４０として圧延プラントを示してある。圧延プラント１４０は、多数併設されたロール１４２により圧延鋼板１４１を圧延し、徐々に薄くして、薄鋼板を生成する。厚み計１４３，荷重計１４４，張力計１４５，速度計１４６などのセンサは、圧延プラント１４０の状態を検出する。検出結果は、Ｉ／Ｏ１３０を通して、制御装置１００に送信される。圧延プラントでは、一般に、コイル状に巻かれた鋼板をほどいて圧延し、圧延した鋼板を再度巻き取る。したがって、本実施例のバッチ処理は、コイル１本の圧延処理に対応する。
【００２９】
図２は、図１の実施例に用いる制御情報管理テーブル１０４の構成の一例を示す図である。管理情報を弁別するための領域は、鋼板の金属組成や熱処理の形態などで決定される鋼種をクラス分けする領域２０１と、目標とする鋼板の板厚，板幅，圧延される前の初期板厚などの制御仕様をクラス分けする領域２０２とに分離して構築する。制御仕様をクラス分けする領域２０２は、鋼種をクラス分けした領域２０１のそれぞれについて定義されている。鋼種をクラス分けする領域領域２０１および制御仕様をクラス分けする領域２０２で弁別された管理情報のそれぞれに対応して、セットアップ値が定義される。セットアップ値は、領域２０３に格納されており、与えられた管理情報に対応した適切な制御仕様と対応する。図１の例では、炭素(Ｃ)の含有量０.１，マンガン(Ｍn)の含有量０.３，熱処理あり(１)・・・・の鋼種で、目標板厚０.２，板幅０.３，・・・・の制御仕様のときには、制御指令値として、第１スタンドの圧下率を０.８５，荷重を１０８，張力を２０.３， ・・・・に設定することを示している。
【００３０】
図３は、図１の実施例における操業良否判定手段１１１の処理手順の一例を示すフローチャートである。プロセス制御装置１００が圧延制御装置である場合、操業良否判定手段１１１は、バッチ処理すなわちコイル１本分の圧延処理の終了後に起動され、その回の圧延処理に関し、コイルのオフゲージ長Ｃoffg と板厚変動Ｃf の値とを用いて、操業の良否を判定する。
【００３１】
図４は、操業の良否を説明するためのオンゲージ領域およびオフゲージ領域の模式図である。オフゲージ長Ｃoffgとは、図４に示すコイル両端にあって仕様を満足しない部分の大きさに対応する。コイル端部には、材質や制御の不連続性により、制御精度が目標範囲に入っていない領域が存在する。この領域をオフゲージ領域、精度が目標を満足する領域をオンゲージ領域と呼ぶ。図４でオフゲージ領域の長さすなわちオフゲージ長Ｃoffgは、
(数式１)
Ｃoffg＝Ｌf＋Ｌb
で定義する。また、オンゲージ領域Ｃon は、
(数式２)
0003752593.tif 000002
となる。なお、図４で、溶接点とは、他のコイルと接続し一体化して圧延するためのコイル端部の溶接部位を示している。
【００３２】
さて、図３に戻り、ステップＳ３１では、コイルのオフゲージ長Ｃoffg を算出する。
【００３３】
ステップＳ３２では、板厚変動Ｃf を算出する。板厚変動は、例えば、
(数式３)
Ｃf＝{Σ(Ｘi−Ｘave)}/ｎ
ただし  Ｘave＝(ΣＸi )/ｎ、Ｘi：各サンプル点での板厚、ｎ：コイル全長におけるサンプル点の合計のように表現され、板の長さ方向で逐次検出した板厚の値から、分散値を計算して得られる。また、コイルの板厚が最も厚い部分の値から最も薄い部分の値を単純に引いて算出することも考えられる。
【００３４】
ステップＳ３３では、操業の良否を判定し、制御情報適応手段１０５を起動するかどうか決定する。操業結果が良好で、制御情報管理テーブル１０４を適応させるのに適した操業データが得られると判断した場合、制御情報適応手段１０５を起動し、そうでない場合は、起動しない。ステップＳ３３では、ステップＳ３１およびとステップＳ３２で算出したオフゲージ長Ｃoffg および板厚変動Ｃf の値がそれぞれの評価規範である(Ｃoffg)th、(Ｃf)th より小さいかどうかを判定する。
【００３５】
いずれも小さくない場合には、制御情報適応手段１０５を起動することなく、そのコイルに関する処理を終了する。いずれも小さい場合には、ステップＳ３４に移る。
【００３６】
ステップＳ３４では、制御情報適応手段１０５を起動する。
【００３７】
本実施例では、コイルのオフゲージ長Ｃoffg ，板厚変動Ｃf，自動制御系への手動介入の有無に基づき、操業の良否を判定したが、実際には、板の幅方向の板厚の精度を考慮し、判定することも考えられる。また、ロールと板との間で滑り(スリップ)が発生したか否かなどを含めて判定することも考えられる。さらに、他のプラントの場合は、例えば化学プラントであれば、単位時間に生成される化合物の量や反応速度が所望の値であるかなどの予め定義した操業の良否に関する指標に基づき判定すればよい。
【００３８】
図５は、図１の実施例における弁別手段１１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。ステップＳ３４で起動される制御情報適応手段１０５内の弁別手段１１０は、そのコイルの管理情報を制御情報管理テーブル１０４の管理情報と照合し、類似度を算出した上で、コイルが制御情報管理テーブル１０４のどの部位に対応するか判定する。
【００３９】
ステップＳ５１では、コイルの管理情報から属性ベクトルを抽出する。例えば鋼種に関する属性を
(数式４)
0003752593.tif 000003
のようにベクトル化し、さらに制御仕様に関する属性を
(数式５)
0003752593.tif 000004
のようにベクトル化する。
【００４０】
ステップＳ５２では、鋼種について属性ベクトルと制御情報管理テーブル１０４に蓄えられた情報とをベクトル照合し、類似度を算出する。すなわち、鋼種に関するベクトルＶCと制御情報管理テーブル１０４の鋼種をクラス分けする領域２０１のベクトルＶci(ｉは鋼種番号)とで、類似度(Ｖsimc)iを算出し、最も類似度の高い鋼種を特定する。図２の例において、Ｖciは、順に(０.１０，０.３０，１， ・・・)、(０.１５，０.６０，０，・・・)、(０.２５，０.６０，１，・・・)、・・・と対応している。具体的には、
(数式６)
(Ｖsimc)i＝ (ＶC−Ｖci)2
を各Ｖci について求める。(Ｖsimc)i の値が小さいことは、類似度が大きいことを示している。
【００４１】
ステップＳ５３では、(Ｖsimc)i の値が最小のベクトルＶci を抽出する。
【００４２】
ステップＳ５４では、制御仕様について属性ベクトルと制御情報管理テーブル１０４に蓄えられた情報をベクトル照合し類似度を算出する。すなわち、まず制御仕様に関するベクトルＶSと鋼種に対応付けられた制御仕様をクラス分けする領域２０２のベクトルＶsj(ｊは制御仕様番号)とで、類似度 (Ｖsims)j を算出し、最も類似度の高い鋼種を特定する。図２の例において、Ｖsi は、順に(０.２， ０.９， ・・・)、(０.３， ０.９， ・・・)、(０.８， ０.９， ・・・)、・・・と対応している。具体的には、
(数式６)
(Ｖsims)j＝ (ＶS−Ｖsj)2
を各Ｖsi について求めるが、(Ｖsims)j の値が小さいことは、類似度が大きいことを示している。
【００４３】
ステップＳ５５では、(Ｖsims)j の値が最小のベクトルＶsj を算出する。ベクトルの要素としては、各数値の絶対値を用いてもよいが、適当な値で正規化して用いてもよい。また、各要素の平均的な値Ａおよびばらつきσに対して、数値の絶対値Ｂを
(数式７)
Ｂ＝Ａ＋ασ
と表したときのαをベクトルの各要素について算出し、用いてもよい。
【００４４】
図６は、図１の実施例における制御情報テーブル学習手段１０９の処理手順の一例を示すフローチャートである。制御情報テーブル学習手段１０９は、弁別手段１１０で特定されたベクトルの情報と操業実績として得られたデータとに基づいて、制御情報管理テーブル１０４に蓄えられているセットアップ値２０３の内容を更新する。
【００４５】
ステップＳ６１では、鋼種をクラス分けする領域２０１で特定された類似度最大の項目に対し、類似度が十分大きいか否かを判定する。すなわち、(Ｖsimc)i が、所定値以下かどうかを判定する。
【００４６】
類似度が小さいことは、その鋼種に対応する情報が制御情報管理テーブル１０４に格納されていないことを意味しているので、ステップＳ６６に進み、鋼種に関するベクトルＶCを鋼種をクラス分けする領域２０１に追加する。さらに、これに対応付けて制御仕様に関するベクトルＶSを制御仕様をクラス分けする領域２０２に追加する。また、圧延で得られた定常状態時の操業実績を取り込み、制御仕様の項目と対応付けて、＃１圧下率，＃１荷重，＃１張力などの値をセットアップ値のテーブル２０３に追加する。定常状態時の操業実績は、各信号の変動が所定値以下に静定したタイミングでの操業データを用いてもよいが、コイル中央部の操業データを機械的に取り込むだけでよい場合もある。
【００４７】
ステップＳ６１で、類似度が十分大きかった場合には、ステップＳ６２で、制御仕様をクラス分けする領域２０２で特定された類似度最大の項目に対し、類似度が十分大きいかどうかを判定する。すなわち、(Ｖsims)j が、所定値以下かどうかを判定する。
【００４８】
類似度が小さいことは、その鋼種に対応する情報が、制御情報管理テーブル１０４に格納されているが、制御仕様に対応する情報は、格納されていないことを意味している。この場合、ステップＳ６５に進み、制御情報管理テーブル１０４の制御仕様をクラス分けする領域２０２にそのコイルの制御仕様を示すベクトルＶSを追加する。同様に、定常状態の操業実績を取り込み、制御仕様の項目と対応付けて、＃１圧下率，＃１荷重，＃１張力などの値をセットアップ値のテーブル２０３に追加する。
【００４９】
一方、ステップ６２で、鋼種，制御仕様に関するベクトルの類似度が共に大きい場合には、ステップＳ６３に進み、これらの情報から一意に特定されたセットアップ値と操業実績とを比較する。差異があることは、セットアップ値が不適切だったことと対応しているので、操業データに基づいてセットアップ値を修正する。
【００５０】
ステップＳ６３では、セットアップ値Ｖset と操業実績Ｖact の差分Ｖdifを検出する。Ｖset，Ｖact を
(数式８)
Ｖset＝((＃１圧下率)set，(＃１荷重)set，(＃１張力)set、・・・・・)
Ｖact＝((＃１圧下率)act，(＃１荷重)act，(＃１張力)act、・・・・・)
のようにベクトル表現し、
(数式９)
Ｖdif＝(Ｖset−Ｖact)2
のようにして差分の大きさを定量化してもよいし、各要素毎に差異の有無を判定してもよい。
【００５１】
差異があった場合には、ステップＳ６４で、セットアップ値を修正する。そのセットアップ値に対して、
(数式１０)
Ｖ′set＝Ｖset＋β(Ｖact−Ｖset)
ただし  Ｖ′set：更新されたセットアップ値、β：定数のような演算で、セットアップ値を実績データに近づける。
【００５２】
以上の処理により、新しい鋼種や制御仕様に関しては、制御情報管理テーブル１０４に内容を追加し、次回以降の制御指令算出に反映できる。また、すでに実績のある鋼種や制御仕様に関しては、セットアップ値を随時適応修正し、プラント特性変化などに起因した制御精度の低下を回避できる。
【００５３】
次に、バッチ処理に先立ってなされる制御指令算出のための処理を説明する。管理手段１０１では、鋼種や制御仕様(目標板厚，板幅，圧延速度など)が、圧延されるコイルの順番に従って管理されている。管理情報は、通常ラインコンピュータで管理されており、ネットワーク１２０を通してプロセス制御装置１００の管理手段１０１に適当なタイミングで転送される。制御指令算出手段１０２は、管理手段１０１から管理情報を受け取り、次回圧延するコイルの鋼種，制御仕様を特定した後、制御情報管理テーブル１０４から制御情報を抽出し、セットアップ値として制御系にセットする。制御情報抽出手段１０７では、弁別手段１１０で実行したステップＳ５１〜ステップＳ５５と同様の処理により、そのコイルの管理情報を制御情報管理テーブル１０４の管理情報と照合し、類似度(Ｖsimc)i を算出して、そのコイルのセットアップ値として制御情報管理テーブル１０４のどの部位の値を用いればよいかを判定する。
【００５４】
図７は、図１の実施例におけるセットアップ手段１０８の処理手順の一例を示すフローチャートである。セットアップ手段１０８では、制御情報抽出手段１０７の判定結果に基づいて制御指令を算出する。
【００５５】
ステップＳ７１では、鋼種をクラス分けする領域２０１で特定された類似度最大項目に対し、類似度が十分大きいかどうかを判定する。すなわち、(Ｖsimc)i が、所定値以下かどうかを判定する。
【００５６】
類似度が小さいことは、その鋼種に対応する情報が制御情報管理テーブル１０４に格納されていないことを意味しているので、ステップＳ７５に進みセットアップ値を推定する。具体的には、鋼種テーブルと制御仕様テーブルとを一括化して類似度を算出し、類似度の高い項目を抽出した上で、これらを用いた内／外挿演算でセットアップ値を推定する。すなわち、ＶCとＶSとを一括化したベクトルＶCSを
(数式１１)
0003752593.tif 000005
のように表現し、同様にＶci とＶsj を一括化したＶcsij に対して
(数式１２)
(Ｖsimcs)ij＝ (ＶCS−Ｖcsij)2
により類似度を算出し、大きい順に適当数抽出した(Ｖsimcs)ij に基づいて、セットアップ値Ｖsetを計算する。Ｖsetは、(数式８)の形態となっている。適当数が例えば３の場合、制御情報管理テーブル１０４からＶcs１，Ｖcs２，Ｖcs３が抽出されたとする。この場合、それぞれに対応したセットアップ値を示すベクトルＶset１，Ｖset２，Ｖset３を用い、
(数式１３)
Ｖset＝[{Ｑ − (Ｖsimcs)１}Ｖset１/２Ｑ]＋[{Ｑ − (Ｖsimcs)２}Ｖset２/２Ｑ]＋[{Ｑ − (Ｖsimcs)３}Ｖset３/２Ｑ]
ただし  Ｑ：(Ｖsimcs)１＋(Ｖsimcs)２＋(Ｖsimcs)３を一例とする数式に従い、セットアップベクトルＶset１，Ｖset２，Ｖset３を類似度に従って重み付けして加算し、Ｖsetを算出する。
【００５７】
ステップＳ７１で、類似度が十分大きかった場合には、ステップＳ７２では、制御仕様をクラス分けする領域２０２で特定された類似度最大の項目に対して、類似度が十分大きいかどうかを判定する。すなわち、(Ｖsims)j が、所定値以下かどうかを判定する。
【００５８】
類似度が小さい場合、その鋼種に対応する情報が、制御情報管理テーブル１０４に格納されているが、制御仕様に対応する情報は、格納されていないことを意味している。この場合は、ステップＳ７４に進み、制御仕様テーブルの類似度の高い項目を抽出し、内／外挿処理によりセットアップ値を推定する。すなわち、(数式６)と同様の計算式で算出した(Ｖsims)j を用い、これらを大きい順に適当数抽出してセットアップ値Ｖsetを計算する。適当数が例えば３の場合、制御情報管理テーブル１０４からＶcs１，Ｖcs２，Ｖcs３が抽出されたとする。それぞれに対応したセットアップベクトルＶset１，Ｖset２，Ｖset３を用い、
(数式１３)
Ｖset＝[{Ｑ−(Ｖsims)１}Ｖset１/２Ｑ]＋[{Ｑ−(Ｖsims)２}Ｖset２/２Ｑ]＋[{Ｑ−(Ｖsims)３}Ｖset３/２Ｑ]
を一例とする数式に従って、セットアップベクトルＶset１，Ｖset２，Ｖset３を類似度に従って重み付け加算し、Ｖsetを算出する。鋼種，制御仕様に関するベクトルの類似度が共に大きい場合、セットアップ値は、制御情報管理テーブル１０４に格納されている値で一意に特定される。したがって、制御情報管理テーブル１０４から抽出したＶsetをセットアップ値として制御系１０３に出力する。
【００５９】
図８は、図１の実施例における制御系１０３の構成の一例を示すブロック図である。図８は、制御系のうち、鋼板の張力をＰＩ制御する部分を示しているが、実際には、多数の制御系から構成されている。制御指令算出手段１０２で算出されたセットアップＶset のうち、第１スタンドと第２スタンドとの間の張力の指令値が、＃１張力指令値８０１に設定される。制御系１０３に備えられたコントローラ８０２は、＃１張力指令値８０１に設定された値と制御対象の＃１張力計１４５から帰還される値との偏差を小さくする方向に、アクチュエータ８０３を操作する。アクチュエータ８０３としては、第１スタンドおよび第２スタンドのロール速度や圧下荷重を選択的に用いる場合が多い。
【００６０】
本実施例では、独立した制御ループの組合せを基本とする古典制御系を採用したが、多数のセンサとアクチエータとの間を代数マトリクスで接続する最適制御系で構成してもよい。この場合でも、本発明をそのまま適用できる。
【００６１】
図９は、図１の実施例におけるプロセス制御装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。プロセス制御装置１００は、図１の通信手段１０６に加え、プログラムを実行する演算装置９０１と、プログラムを格納するプログラム記憶部９０２と、データを格納するデータ記憶部９０３とを備えており、これらの回路部分がバス９０４を介して結合され、信号を授受する。
【００６２】
図９の各手段のうち、操業良否判定手段１１１と、弁別手段１１０と、制御情報テーブル学習手段１０９と、管理手段１０１と、制御情報抽出手段１０７と、セットアップ手段１０８と、制御系１０３とは、それぞれプログラムモジュールの形態でプログラム記憶部９０２に格納されている。各プログラムは、通常、マンマシン装置１１５から入力されてコンパイルされた後、制御装置１００にローディングされ、演算装置９０１により逐次読み出され実行される。ローディングされた後は、特殊な場合を除き、再ローディングされる場合以外は内容が変更されることはない。一方、制御情報管理テーブル１０４は、データ記憶部９０３に格納されており、実施例で示したように、必要に応じて書き換えられる。
【００６３】
図１０は、図１の実施例におけるマンマシン装置１１５の表示例を示す図である。図１０の(ｉ)は、操業良否判定手段１１１の実行結果の表示例である。加工された圧延鋼板１４１の良否の指標であるオフゲージ長Ｃoffgや板厚分散の操業値を表示し、ユーザに知らせる。同時に、良否の基準値を表示する。図示した例は、良好操業であることを示している。したがって、制御情報適応手段１０５が起動される。実際の運用上は、制御情報適応手段１０５を自動的に起動するばかりではなく、図１０(ｉ)の表示を確認したユーザの入力操作に応じて起動してもよい。
【００６４】
図１０(ii)は、制御情報管理テーブル１０４の適応内容の表示例である。操業材料のベクトルが、制御情報管理テーブル１０４に蓄えられている類似材料のベクトルとともに、表形式で表示される。本実施例では、ベクトルの類似度が小さかったので、制御情報管理テーブル１０４に新たな材料，制御仕様，制御指令値が追加されることを示している。
【００６５】
マンマシン装置１１５は、これらの表示の他に、制御情報管理テーブル１０４の内容表示やデータの手動書き換え操作のための表示にも用いられる。
【００６６】
【発明の効果】
本発明によれば、バッチ処理を挟んで、制御指令算出手段と制御情報適応手段とをインタラクティブに動作させることにより、良好に制御されたときの操業実績のみに基づいて、制御情報管理テーブルを自動的に構築できる。したがって、これまでテーブル構築のために必要とされていた労力やコストを大幅に削減できる。
【００６７】
また、制御情報管理テーブルに品種情報を数値化して蓄え、類似度の高い品種をテーブルから抽出するとともに、制御指令算出手段で内／外挿計算を実行して制御指令値を算出できる。この手法によれば、多品種少量プロセスで新品種に対して適切な制御指令値を算出する術がない場合でも、類似度の高い品種に関する情報から適切な制御指令値を推定し設定できる。その結果、制御がうまく行った場合には、実績を新たに制御情報管理テーブルに登録し、次回以降の指令値算出に反映できる。したがって、新鋼種に対応するためのテーブルの更新を自動化できる。
【００６８】
さらに、制御が良好に行われたときの実績データのみを選択的に抽出し、制御情報管理テーブルに登録されている対応の制御指令値と照合し、相違する場合には、制御指令値を修正する手段を設けたので、経時変化などでプラント特性が変化しても、制御指令値を常に最適に維持できる。
【００６９】
操業良否判定手段を設け、制御不良時の実績データを制御情報管理テーブルの更新に用いることを防いだので、プロセスの非定常な振る舞いに起因した特異な誤差の影響によって、制御情報管理テーブルの内容が不適切に変更されることを防止できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるプロセス制御装置の一実施例の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】図１の実施例に用いる制御情報管理テーブル１０４の構成の一例を示す図である。
【図３】図１の実施例における操業良否判定手段１１１の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】操業の良否を説明するためのオンゲージ領域およびオフゲージ領域の模式図である。
【図５】図１の実施例における弁別手段１１０の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図１の実施例における制御情報テーブル学習手段１０９の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図１の実施例におけるセットアップ手段１０８の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図１の実施例における制御系１０３の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】図１の実施例におけるプロセス制御装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】図１の実施例におけるマンマシン装置１１５の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１００  プロセス制御装置
１０１  管理手段
１０２  制御指令算出手段
１０３  制御系
１０４  制御情報管理テーブル
１０５  制御情報適応手段
１０６  通信手段
１０７  制御情報抽出手段
１０８  セットアップ手段
１０９  制御情報テーブル学習手段
１１０  弁別手段
１１１  操業良否判定手段
１１５  マンマシン装置
１２０  ネットワーク
１３０  Ｉ／Ｏ
１４０  制御対象
１４１  圧延鋼板
１４２  ロール
１４３  厚み計
１４４  荷重計
１４５  張力計
１４６  速度計
２０１  鋼種
２０２  制御仕様
２０３  セットアップ値
８０１  ＃１張力指令値
８０２  コントローラ
８０３  アクチュエータ
９０１  演算装置
９０２  プログラム記憶部
９０３  データ記憶部
９０４  バス
【図１】
0003752593.tif 000006
【図２】
0003752593.tif 000007
【図３】
0003752593.tif 000008
【図４】
0003752593.tif 000009
【図５】
0003752593.tif 000010
【図６】
0003752593.tif 000011
【図７】
0003752593.tif 000012
【図８】
0003752593.tif 000013
【図９】
0003752593.tif 000014
【図１０】
0003752593.tif 000015