CN102725078B - 轧制线上的注水控制装置、注水控制方法、注水控制程序 - Google Patents

轧制线上的注水控制装置、注水控制方法、注水控制程序 Download PDF

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Abstract

一种轧制线上的注水控制装置，包括：在每个规定的预测周期(T1)中对规定的预测对象期间(T2)内的冷却水的使用状况进行预测的冷却水使用状况预测部(11)；基于预测出的冷却水的使用状况，在预测对象期间(T2)内对需要的泵部(9)的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件的限制内运转条件预测部(12)；基于所预测的泵部(9)的运转条件来计算出使用能量的使用能量计算部(13)；求出改变泵部(9)的运转条件后得到的多个使用能量中最优的使用能量的最优化部(14)；以及将处于最优的使用能量下的泵部(9)的运转条件作为目标值来对泵部(9)的运转进行控制的泵部运转控制部(15)。

Description

轧制线上的注水控制装置、注水控制方法、注水控制程序
技术领域
本发明涉及一种轧制线上的注水控制装置、注水控制方法、注水控制程序，将储存在容器中的冷却水用于对轧制线上的轧件(也包括轧辊)进行冷却，对使用后的冷却水进行回收，并利用泵部使其回到容器中。
背景技术
作为对金属材料进行轧制来形成轧件的轧制线，有制造钢铁板的薄板热轧线、厚板轧制线、冷轧线及铝或铜的轧制线等。其中，具有直接对轧件注水来对轧件自身的温度进行控制的功能的轧制线是薄板热轧线、厚板轧制线等。此外，在所有的轧制线上均具有对卷入有轧件的轧辊等进行冷却的功能。将如前者那样直接对轧件自身喷注的冷却水称为直接冷却水，而将对卷入有轧件的轧辊等喷注的冷却水称为间接冷却水，将直接冷却水和间接冷却水总称为冷却水。
特别是在薄板热轧线及厚板轧制线中，由于对1000℃左右高温的轧件进行轧制，因此，需要大量的用于冷却的直接冷却水。此外，为了对与高温材料相接触的轧辊进行冷却，需要大量的间接冷却水。
因此，作为轧制线上的冷却装置，例如提出对冷却装置的阀进行控制来对冷却水的流量等进行调节的技术(例如参照专利文献1～3)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利特开2007－268540号公报
专利文献2：日本专利特开2005－297015号公报
专利文献3：日本专利特开2004－034122号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
但是，一般来说，在轧制线上的冷却装置中，若在储存冷却水的容器中没有足够的冷却水，则会对轧件的冷却造成影响，因此，使用一台或多台泵来对用于冷却轧件的冷却水进行回收，使其回到容器中，以使容器始终处于溢出状态，将容器内的水量保持为恒定值。
另一方面，由于容器中溢出的冷却水及在泵部作用下回到容器的冷却水均无法用于对轧件进行冷却，因此，若能适当地控制容器中的冷却水的水量来减少溢出的冷却水的量，则由于使冷却水回到容器中，因而能实现运转的泵部的节能。
然而，在上述背景技术中，公开了通过对阀等进行控制来调节冷却水的流量等、以对轧件等进行冷却的技术，但是并没有公开任何有关对使用后的冷却水流回到容器中的注水控制装置的控制的内容。
因此，若通过溢流方式来进行容器内的冷却水的容量控制，则始终需要使足够台数的泵运转，因而，存在电力等被无谓地使用这样的技术问题。
此外，还想到了在容器内设置水位计的方法。此时，为了合适地确保冷却水的水位，需要进行对由水位计测定到的测定值进行反馈并调节泵的台数这样的控制，但存在如下技术问题：在水位计的指示值为最高位置的值时，很难判断冷却水是因进行冷却而被使用还是因溢流而保持为最高位置的值，此外，必须重新将水位计等设置在容器内。此外，在冷却水的水位降低时，若急速驱动泵，则驱动泵的电动机需要很大的电力，因而存在不高效这样的技术问题。
本发明鉴于上述技术问题而作，本发明的目的在于提供轧制线上的注水控制装置、注水控制方法、注水控制程序，其不仅能确保轧制线的限制条件，还能使泵部高效地运转来将冷却水注入容器中。
解决技术问题所采用的技术方案
为解决上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第一特征是，在将储存在容器中的冷却水用于对轧制线上的轧件进行冷却，将使用后的上述冷却水回收，并通过泵部使其回到上述容器中的轧制线上的注水控制装置中，具有：冷却水使用状况预测部，该冷却水使用状况预测部基于与冷却上述轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的上述冷却水的使用状况进行预测；限制内运转条件预测部，该限制内运转条件预测部基于由上述冷却水使用状况预测部预测出的上述冷却水的使用状况，在每个上述规定的预测周期T1内，对上述预测对象期间T2内的上述泵部的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件；使用能量计算部，该使用能量计算部基于上述泵部的运转条件，计算出上述泵部在上述预测对象期间T2内运转时的使用能量；最优化部，该最优化部在每个规定的预测周期T1中改变由上述限制内运转条件预测部预测出的上述泵部的运转条件并将其提供给上述使用能量计算部，使上述使用能量计算部计算多个上述使用能量，并求出由上述使用能量计算部计算出的多个上述使用能量中最优的使用能量；以及泵部运转控制部，该泵部运转控制部将处于由上述最优化部求出的最优的使用能量下的上述泵部的运转条件作为目标值，来对上述泵部的运转进行控制。
此外，为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第二特征是，上述限制内运转条件预测部具有：运转条件预测部，该运转条件预测部基于由上述冷却水使用状况预测部预测出的上述冷却水的使用状况，在每个上述规定的预测周期T1内，对上述预测对象期间T2内的上述泵部的运转条件进行预测；以及运转条件修正部，该运转条件修正部判断由上述运转条件预测部预测出的上述泵部的运转条件是否满足规定的限制条件，仅在上述泵部的运转条件超出上述限制条件的情况下，对上述泵部的运转条件进行修正，以使其满足上述限制条件。
此外，为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第三特征是，还具有：限制条件监视部，该限制条件监视部随机对与上述规定的限制条件相关的上述轧制线的状态量进行监视，并对上述轧制线的状态量是否超出上述规定的限制条件进行监视；以及目标值修正部，在判断为由上述限制条件监视部监视到的上述轧制线的状态量超出上述规定的限制条件的情况下，上述目标值修正部对上述泵部运转控制部的目标值进行修正，以使上述轧制线的状态量落入上述规定的限制条件内。
此外，为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第四特征是，上述冷却水使用状况预测部具有使用状况直接预测部，该使用状况直接预测部输入当前正在冷却的轧件的上述冷却水的使用水量及时间变化的操作信息，作为与冷却上述轧件相关的信息，并基于上述操作信息，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的上述冷却水的使用状况进行预测。
此外，为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第五特征是，上述冷却水使用状况预测部具有使用状况间接预测部，该使用状况间接预测部预先存储有使先前冷却的轧件的属性信息与先前冷却的轧件的使用状况相对应的参照表单，输入当前正在冷却的轧件的属性信息作为与冷却上述轧件相关的信息，并基于上述属性信息，参照上述参照表单，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的上述冷却水的使用状况进行预测。
此外，为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第六特征是，上述冷却水使用状况预测部还具有使用状况学习部，该使用状况学习部输入有关于先前冷却的轧件的冷却水的使用状况来进行规定的学习，并将学习后的上述使用状况更新作为上述使用状况间接预测部所存储的上述参照表单中的先前冷却的上述轧件的使用状况，上述使用状况间接预测部输入有当前正在冷却的轧件的属性信息，作为与冷却上述轧件相关的信息，并基于上述属性信息，参照上述参照表单，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的上述冷却水的使用状况进行预测。
此外，为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第七特征是，上述冷却水使用状况预测部具有：使用状况直接预测部，该使用状况直接预测部输入有当前正在冷却的轧件的上述冷却水的使用水量及时间变化的操作信息，作为与冷却上述轧件相关的信息，并基于上述操作信息，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的上述冷却水的使用状况进行预测；使用状况间接预测部，该使用状况间接预测部预先存储有使先前冷却的轧件的属性信息与先前冷却的轧件的使用状况相对应的参照表单，输入有当前正在冷却的轧件的属性信息作为与冷却上述轧件相关的信息，并基于上述属性信息，参照上述参照表单，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的上述冷却水的使用状况进行预测；以及使用状况学习部，该使用状况学习部输入有关于先前冷却的轧件的冷却水的使用状况来进行规定的学习，并将学习后的上述使用状况更新作为上述使用状况间接预测部所存储的上述参照表单中的先前冷却的上述轧件的使用状况，根据输入的与冷却上述轧件相关的信息，对应地使上述使用状况直接预测部或上述使用状况间接预测部对上述冷却水的使用状况进行预测。
此外，为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第八特征是，上述规定的预测周期T1与规定的预测对象期间T2之间的关系为T1≤T2。
此外，为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制装置的第九特征是，上述规定的限制条件是指上述容器内的保有水量或水位水平的上下限值、构成泵部的泵的运转台数的最小值或对泵进行驱动的电动机的运转输出的最小值中的至少一个。
为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制方法的特征是，在将储存在容器中的冷却水用于对轧制线上的轧件进行冷却，将使用后的上述冷却水回收，并通过泵部使其回到上述容器中的轧制线上的注水控制方法中，具有：基于与冷却上述轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的上述冷却水的使用状况进行预测的步骤；基于预测出的上述冷却水的使用状况，在每个上述规定的预测周期T1中，对上述预测对象期间T2内的上述泵部的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件的步骤；基于预测出的上述泵部的运转条件，计算出上述泵部在上述预测对象期间T2内运转时的使用能量的步骤；在每个上述规定的预测周期T1中，改变预测出的上述泵部的运转条件来计算出多个上述使用能量，并求出所计算出的多个上述使用能量中的最优的使用能量的步骤；以及将处于最优的使用能量下的上述泵部的运转条件作为目标值，来对上述泵进行驱动的步骤。
为实现上述目的，本发明的轧制线上的注水控制程序的特征是，在将储存在容器中的冷却水用于对轧制线上的轧件进行冷却，将使用后的所述冷却水回收，并通过泵部使其回到所述容器时，通过计算机执行的轧制线上的注水控制程序中，
使所述计算机执行如下步骤：
基于与冷却上述轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的上述冷却水的使用状况进行预测的步骤；基于预测出的上述冷却水的使用状况，在每个上述规定的预测周期T1中，对上述预测对象期间T2内的上述泵部的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件的步骤；基于预测出的上述泵部的运转条件，计算出上述泵部在上述预测对象期间T2内运转时的使用能量的步骤；在每个上述规定的预测周期T1中改变预测出的上述泵部的运转条件来计算出多个上述使用能量，并求出所计算出的多个上述使用能量中的最优的使用能量的步骤；以及将处于最优的使用能量下的上述泵部的运转条件作为目标值，来对上述泵进行驱动的步骤。
发明效果
如上所述，根据本发明，不仅能基于与冷却轧制线上的轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的冷却水的使用状况进行预测，还能对泵部的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件，并将使用能量最小等最优的泵部的运转条件作为目标值来对泵部的运转进行控制，因此，能在满足规定的限制条件的同时，使泵部高效率地运转来使冷却水回到容器。藉此，可以直接实现使冷却水回到容器的泵部的节能、省成本，并能减少轧制线的环境负荷。
附图说明
图1是用于说明热轧线上的冷却水循环及冷却水处理设备的大致情况的说明图。
图2是用于说明ROT上的冷却水循环及冷却水处理设备的大致情况的说明图。
图3是表示本发明第一实施方式的冷却线上的注水控制装置的结构例的框图。
图4A是表示本发明第一实施方式的冷却线上的注水控制装置的动作的一例的流程图。
图4B是表示本发明第一实施方式的冷却线上的注水控制装置的动作的一例的流程图。
图5是表示在多台泵运转的情况下的泵特性曲线与配管阻力曲线之间的关系的一例的说明图。
图6是表示在一台泵运转的情况下的泵特性与电动机输出之间的关系的一例的说明图。
图7是表示由本发明第一实施方式的冷却线上的注水控制装置进行的控制的一例的说明图。
图8是表示本发明第一实施方式的冷却线上的注水控制装置的动作的另一例的流程图。
图9是表示本发明第二实施方式的冷却线上的注水控制装置的冷却水使用状况预测部的结构例的框图。
图10是表示本发明第二实施方式的冷却线上的注水控制装置的冷却水使用状况预测部的预测方法的一例的说明图。
图11是表示本发明第三实施方式的冷却线上的注水控制装置的冷却水使用状况预测部的结构例的框图。
图12是表示本发明第四实施方式的冷却线上的注水控制装置的冷却水使用状况预测部的结构例的框图。
图13是表示本发明第五实施方式的冷却线上的注水控制装置的结构例的框图。
图14是表示由本发明第五实施方式的冷却线上的注水控制装置进行的目标值修正的一例的说明图。
具体实施方式
<第一实施方式>
以下，参照附图对本发明第一实施方式的轧制线上的注水控制装置进行说明。另外，下面说明的实施方式仅是用于实施本发明的一实施方式，本发明并不限定于下述实施方式，可对实施方式进行适当改变。
首先，从本发明的轧制线上的注水控制装置的冷却对象、即轧制线的一例开始说明。
《轧制线的一例》
图1是表示作为轧制线一例的薄板热轧线的示意结构及在其中使用的冷却水的流动的说明图。
在本实施方式中，以薄板热轧线作为轧制线的一例来进行说明，但本发明并不限定于此，只要是将储存在容器中的冷却水用于对轧制线上的轧件进行冷却，将使用后的上述冷却水回收，并通过泵部使其回到上述容器的轧制线即可，很显然厚板轧制线、冷轧线等轧制线也可以。
首先，对薄板热轧线的示意结构进行说明。
在图1所示的薄板热轧线中，将称为钢坯的长方体状的钢铁材料等即轧件在加热炉1中加热至1200℃左右，并在粗轧机2中实施几道次的轧制，从而形成厚度为30～40mm左右的杆。此后，在精轧机3中将该杆轧制成产品厚度为1.2～12mm左右。此后，在输出辊道(Run out Table，以下简称为“ROT”)4中，在到达卷绕机5之前将产品冷却至500～700℃左右的卷绕温度，其最终在卷绕机5中被卷绕，而成为产品卷。另外，虽然被称为钢坯的钢铁材料在经过轧制的各工序时其叫法变成杆、卷等，但在此统一采用轧件这一叫法。
薄板热轧线按大体上分，如上所述由加热炉1、粗轧机2、精轧机3、ROT4、卷绕机5这些设备构成。当然，还存在其它设备，但从冷却水流动的量上考虑，也可以仅将上述这些重要设备作为对象。
接着，对在薄板热轧线中使用的冷却水的流动等进行说明。
图1中，在粗轧机2、精轧机3中，为了对各自的辊2a、3a进行冷却而分别使用轧机用容器6a的冷却水(间接水)，此外，在除去轧件表面的氧化膜的氧化皮清除器(scale breaker)6中也使用冷却水。此外，在精轧机3中，在轧台3b之间设置有喷雾器3c，该喷雾器3c对轧件喷射冷却水(直接水)来对其进行冷却。
此外，从精轧机3的最终轧台3b送出的轧件被搬运至ROT4。在ROT4中，通过来自ROT用容器6b的冷却水将轧件控制成卷绕机5中所希望的卷绕温度。
这样，为了对辊2a、3a及轧件等进行冷却，可使用储存在轧机用容器6a及ROT用容器6b中的冷却水。
由于用于对辊2a、3a及轧件等进行冷却的冷却水可能含有铁粉、油及垃圾等，并且其温度变高，因此，所使用的冷却水除去蒸发量之外，经由配管(未图示)等被回收，并被送至公知的进行净化、冷却过程的净化/冷却装置7a。此时，倘如必要的话，可经由冷却塔(未图示)等使其回到常温下。
接着，经回收的使用后的冷却水通过被电动机8b驱动的泵8a而从净化/冷却装置7a收集到冷却水井坑(pit)7b中。上述冷却水的路径很长也很花费时间，此外，净化/冷却装置7a及冷却塔(未图示)的容量非常大。因此，可以想象能从净化/冷却装置7a向冷却水井坑7b供给足够的冷却水。
但是，在薄板热轧线中，由于在ROT4中被注入的冷却水最多，因此，一般如图1所示将在ROT4中使用的冷却水专用的ROT用容器6b与轧机用容器6a独立设置。
因此，在研究轧制线上的注水控制装置的节能方面，重要的是使ROT4周围的冷却水系统最优化，在本实施方式中，对使ROT4周围的冷却水系统最优化的例子进行说明。另外，除了ROT4之外，对于粗轧机2、精轧机3、氧化皮清除器6也能进行同样的考虑。
图2是示意表示图1所示的ROT4周围的冷却水的流动的说明图。
另外，净化/冷却装置7a及冷却塔(未图示)的容量非常大，此外，在净化/冷却装置7a与冷却水井坑7b之间没有很大的高度差，不需要考虑驱动泵8a的电动机8b的电力及负载，因此，在图2中省略了净化/冷却装置7a等后进行表示。
在图2中，ROT用容器6b的储存容量为CW(m3)，单位时间的溢流量为QOVF(m3/h)。
此外，ROT用容器6b中的单位时间的排出流量为QOT(m3/h)。此外，单位时间的流入流量为QIT(m3/h)。只要将上述流量乘以时间，就能计算出ROT用容器6b中的冷却水的排出水量(使用水量)及流入水量(注水水量)。
同样地，在图2中，泵9a的单位时间的排出流量为QOPP(m3/h)。只要将排出流量QOPP(m3/h)乘以时间，就能计算出泵9a中的冷却水的排出水量。
如图1中所说明的那样，在ROT4中所使用的冷却水被回收，并最终被收集到冷却水井坑7b中后，通过被电动机9b驱动的泵9a将冷却水从冷却水井坑7b中汲取，并使其以流入流量QIT(m3/h)回到ROT用容器6b。接着，储存在ROT用容器6b中的冷却水根据需要以排出流量QOT(m3/h)供给至ROT4，用于对轧件等进行冷却，并在使用后被再次回收，而收集在冷却水井坑7b中，上述一系列的过程反复进行。
另外，在需要很大流量的情况下，可如图2所示并联设置多台泵9a，并通过电动机9b使其并联运转。此外，在需要很大扬程H的情况下，虽未图示，但也可以将泵9a串联设置，并通过电动机9b使其串联运转。
此外，在本实施方式中，将泵9a、电动机9b等用于使冷却水回到容器中的注水设备一起统称为泵部9。
《第一实施方式的结构》
接着，参照附图对本发明第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10进行说明。另外，虽然以下说明的对象为图1及图2所示的薄板热轧线，但是也同样适用于厚板轧制线、冷轧线及铝或铜的轧制线等其它形式的轧制线。
图3是将本发明第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10的结构例与温度控制装置100一起表示的框图。
在图3中，本实施方式的轧制线上的注水控制装置10具有冷却水使用状况预测部11、限制内运转条件预测部12、使用能量计算部13、最优化部14及泵部运转控制部15，上述注水控制装置10基于来自温度控制装置100的与冷却轧件相关的操作信息等信息，按照最优的运转条件对构成泵部9的泵9a及电动机9b的运转进行控制，使冷却水回到ROT用容器6b。
在此，冷却水使用状况预测部11基于来自温度控制装置100的与冷却轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的ROT4中所使用的冷却水的使用状况进行预测，其具有使用状况直接预测部111。
使用状况直接预测部111如后所述例如从温度控制装置100接收目前在ROT4中对当前正在冷却的轧件使用的冷却水的实际单位时间使用水量(实际值)(m3/h)、其使用时刻及使用时间等时间变化的操作信息(直接信息)，来作为与冷却轧件相关的信息，并基于上述操作信息(直接信息)，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的ROT4中所使用的冷却水的使用状况、即回到ROT用容器6b的冷却水的注水状况进行预测。
也就是说，冷却水使用状况预测部11例如既可以对规定的预测对象期间T2内的从ROT用容器6b排出的冷却水的单位时间的排出水量、其使用时刻及使用时间等时间变化之类的冷却水的使用状况进行预测，也可以对规定的预测对象期间T2内的在泵9a的作用下回到ROT用容器6b的冷却水的单位时间的流入水量(注水量)、其使用时刻及使用时间等时间变化的冷却水的使用状况进行预测。
这是因为如下原因：从使ROT用容器6b中的冷却水的储存容量保持恒定的观点出发，使从ROT用容器6b排出的排出流量与在泵部的作用下回到容器的冷却水的流入流量相等，或是从安全方面出发，考虑稍许的溢流，而使冷却水流入ROT用容器6b的流入流量保持为从ROT用容器6b排出的排出流量以上的关系，只要对从ROT用容器6b排出的排出流量、在泵部9的作用下回到ROT用容器6b的冷却水的流入流量中的任意一方进行预测，就能简单地求出另一方。
另外，作为冷却水的使用状况，当然也可以再对冷却水的单位时间的排出水量、流入水量(注水量)的使用时间的变化倾度或变化率等进行预测。
此外，限制内运转条件预测部12基于由冷却水使用状况预测部11预测出的冷却水的使用状况，在每个规定的预测周期T1中以满足规定的限制条件的方式对预测对象期间T2内的泵9的运转条件进行预测，在此，限制内运转条件预测部12具有运转条件预测部121和运转条件修正部122。
运转条件预测部121基于由冷却水使用状况预测部11预测出的在ROT4中使用的冷却水的使用状况，在每个规定的预测周期T1中，对预测对象期间T2内所需要的泵部9的运转条件进行预测，例如对构成泵部9的、对一台或多台泵9a进行驱动的电动机9b的运转台数及运转输出等进行预测。
运转条件修正部122对由运转条件预测部121预测出的泵部9的运转条件是否满足轧制线中规定的限制条件进行判断，仅在泵部9的运转条件不满足上述限制条件的情况下，对泵部9的运转条件进行修正，以使其满足上述限制条件。另外，后文将对轧制线中规定的限制条件进行说明。
另外，在本实施方式中，限制内运转条件预测部12如上所述分为运转条件预测部121和运转条件修正部122，但在本发明中，当然也可以不将限制内运转预测部12分为运转条件预测部121和运转条件修正部122，而是限制内运转条件预测部12基于由冷却水使用状况预测部11预测出的冷却水的使用状况，在每个规定的预测周期T1中对预测对象期间T2内的泵部9的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件。
使用能量计算部13基于经过运转条件修正部122修正后的泵部9的运转条件，在每个规定的预测周期T1中对泵部9在规定的预测对象期间T2内所使用的使用能量进行计算，例如，对构成泵部9的一台或多台泵9a的台数、驱动该泵9a的电动机9b的运转台数及实现运转输出等所需的使用能量进行计算。
在每个规定的预测周期T1中，最优化部14改变由运转条件预测部121预测出的上述泵部9的运转条件，并经由运转条件修正部122送至使用能量计算部13，在使用能量计算部13中对多个使用能量进行计算，并求出所计算的多个使用能量中最优的、例如成为使用能量最少的使用能量。
泵部运转控制部15以最优的泵部9的运转条件为目标值，对泵部9的运转进行控制，其中，上述最优的泵部9的运转条件满足由最优化部14求出的规定的限制条件。
另外，在本实施方式中，温度控制装置100是以卷绕机5的温度为控制对象，通过对ROT用容器6b中的排出阀(未图示)等的打开、关闭等进行操作来对ROT4中的冷却水的使用状况进行调节的装置。因此，在本第一实施方式中，温度控制装置100例如将ROT4中当前正在冷却的轧件所使用的冷却水的单位时间的使用水量和包括其使用时刻、使用时间等在内的使用水量的时间变化等操作信息作为与冷却轧件相关的信息，将其输出至第一实施方式的注水控制装置10。另外，作为操作信息，只要可以预测基于卷绕机5的温度时刻变化的ROT4中的冷却水的使用状况，则不局限于ROT4中当前正在冷却的轧件所使用的冷却水的单位时间的使用水量和包括其使用时刻、使用时间等在内的时间变化等操作信息，也可以是除此之外的操作信息。
《第一实施方式的动作》
接着，参照流程图对如上所述构成的第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10的动作进行说明。
图4A、图4B是表示第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10的动作的一例的流程图。
如图4A、图4B所示，在第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10中，在每个规定的预测周期T1中反复进行步骤420～500的处理。
(1)设定规定的预测周期T1和规定的预测对象期间T2(步骤410)
首先，最优化部14对于冷却水使用状况预测部11及运转条件预测部121等设定规定的预测周期T1和规定的预测对象期间T2(步骤410)。
另外，在规定的预测周期T1和规定的预测对象期间T2为固定值的情况下，也可以省略上述步骤410的处理，而预先将规定的预测周期T1和规定的预测对象期间T2设定在冷却水使用状况预测部11和运转条件预测部121等中。此外，当然也可以不由最优化部14本身设定，而是使其它的冷却水使用状况预测部11及运转条件预测部121独自设定。
在此，规定的预测周期T1是指反复预测使用水量及运转条件的时间间隔(周期)，例如设定为0.5小时。此外，规定的预测对象期间T2是指预测使用水量及运转条件的对象期间，例如设定为2小时或3小时。另外，以上仅为一例，但不限定于此。
此外，在第一实施方式中，错开预测对象期间T2的规定的预测周期T1与预测对象期间T2之间的关系为T1≤T2，即将预测对象期间T2设为规定的预测周期T1以上。
这不仅是因为通过设定为T1≤T2就可消除没有预测的期间，还因为通过在预测对象期间T2这样的更长的预测对象期间内进行预测，并在每个比预测对象期间T2短的预测周期T1内进行计算，从而能容易地使用最新信息来更新预测结果。不过，在本发明中，预测周期T1和预测对象期间T2不限定于T1≤T2的关系，也可以是T1＞T2，另外，两者均可以不是规定的固定值，而是根据情况可变的设定值。
另外，规定的预测周期T1和规定的预测对象期间T2既可以是固定值，也可以是根据情况可变的设定值。也就是说，规定的预测周期T1及预测对象期间T2的设定方法依赖于实施本发明的计算机等硬件的处理能力及轧制作业的形态，因此，在本实施方式中，最优化部14等例如可从以下的(i)～(iv)这样的设定方法中选择一个。
(i)将规定的预测周期T1及预测对象期间T2设定为恒定值。
(ii)将规定的预测周期T1设为可变，并在每次更新来自温度控制装置100的信息时起动使用状况直接预测部121，因此，设定规定的预测周期T1的上下限值，且在该范围内设定预测周期T1，并将规定的预测对象期间T2设定为恒定值。
(iii)将规定的预测周期T1设为可变，并在每次更新来自温度控制装置100的信息时起动使用状况直接预测部121，因此，设置规定的预测周期T1的上下限值，且在该范围内设定预测周期T1，并将规定的预测对象期间T2也设为可变，虽然规定的预测对象期间T2会根据规定的预测周期T1的值的大小发生改变，但设置规定的预测对象期间T2的上下限值，且在该范围内设定预测对象期间T2。
(iv)将规定的预测周期T1及预测对象期间T2设为可变，在轧制的间隔或注水控制装置的工作间隔较长时，相应地将规定的预测周期T1及预测对象期间T2也设定得较长，在轧制的间隔或注水控制装置的工作间隔较短时，相应地将规定的预测周期T1及预测对象期间T2也设定得较短。其中，对于规定的预测周期T1及预测对象期间T2，设置各自的上下限值，并在该范围内设定规定的预测周期T1及预测对象期间T2。
在此，对将规定的预测周期T1设为可变是有利的理由进行说明。例如，不是将规定的预测周期T1的时间固定为恒定值，而是在每几次控制运算后从温度控制装置100更新使用水量等操作信息并将其输入至使用状况直接预测部111，因此将该操作信息的输入时刻设定为规定的预测周期T1。这样，在本实施方式中，由于在每次输入使用水量等操作信息时错开预测对象期间T2进行预测，因此，能基于最新的使用水量等操作信息来始终执行最优的预测。
此外，也对将规定的预测对象期间T2设为可变是有利的理由进行说明。在轧制的间隔或注水控制装置的工作间隔空开较大时，将规定的预测对象期间T2设定为恒定的较小值有可能会使预测计算负载白白地增加，因此，通过将规定的预测对象期间T2设为可根据轧制的间隔或注水控制装置的工作间隔而变化，就能减轻预测计算负载。
此外，在预测计算机能力有限的情况下，倘如将规定的预测对象期间T2设定为可变的，则可能会使运算处理时间变长，而使处理能力跟不上，因此，要说到将规定的预测对象期间T2设定为恒定值是有利的理由，其可用于避免上述情况的发生。另外，在与连铸设备直接连接的轧制线的情况下，由于供给钢坯的时间间隔大致恒定，因此，将规定的预测周期T1及规定的预测对象期间T2设定为可变的优势很少，因此，在这种情况下，将规定的预测周期T1及规定的预测对象期间T2设定为恒定值。
这样，由于各种条件的不同，最优的规定的预测周期T1及预测对象期间T2的选择方法也不同，因此，最优化部14等基于各种条件来选择最优的预测周期T1及预测对象期间T2。此时，在将规定的预测周期T1或规定的预测对象期间T2设定为可变的情况下，最好设定上下限值。
(2)使用状况的预测(步骤420)
接着，冷却水使用状况预测部11基于由温度控制装置100提供的与冷却轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中，在规定的预测对象期间T2内，对从ROT用容器6b排出并使用的冷却水的使用状况进行预测(步骤420)。
在此，只要在ROT用容器6b中没有出现冷却水的溢流，则在规定的预测对象期间T2内对从ROT用容器6b排出并使用的冷却水的使用状况进行预测，与在规定的预测对象期间T2内对通过泵9a注水至ROT用容器6b的冷却水的使用状况进行预测相同。
在此，温度控制装置100假定为例如在图1所示的ROT4中进行冷却，将卷绕机5的温度设定为控制对象。因此，温度控制装置100操作ROT用容器6b的排出阀(未图示)等的打开、关闭，来对ROT4中的冷却水的使用状况进行调节，以使设定在卷绕机5前方的温度计(未图示)的测定值达到所希望的目标温度。另外，在将图1所示的精轧机3的温度作为控制对象的情况下，温度控制装置100对精轧机3内的轧台间冷却水及轧制速度进行调节，以使设置在精轧机3的精加工出口侧的温度计(未图示)的测定值达到所希望的目标温度。
因此，在本实施方式中，为便于说明，作为一例，对温度控制装置100假定为在图2所示的ROT4中进行冷却，将卷绕机5的温度作为控制对象，来对ROT4中的冷却水的使用状况进行控制的情况进行说明。
在此，上述温度控制装置100事先知晓在什么时候对每个依次搬到ROT4上进行冷却的轧件在单位时间使用多少使用水量的冷却水且使用多少时间等直接的操作信息，并将这些直接的操作信息作为与冷却轧件相关的信息来输出至冷却水使用状况预测部11。
在此，在本实施方式中，温度控制装置100对作为冷却对象的轧件计算几次使用水量，每次将冷却水的使用状况的计算(预测)结果输出至冷却水使用状况预测部11。
例如，温度控制装置100在作为冷却对象的轧件还位于加热炉1(参照图1)中时对ROT4中的冷却水的使用水量进行计算(第一次)，在利用设置于精轧机3(参照图1)入口侧的温度计对轧件的温度进行测定时对ROT4中的冷却水的使用水量进行计算(第二次)，然后在轧件进入精轧机3(参照图1)的最上游轧台时对ROT4中的冷却水的使用水量进行计算(第三次)，最后利用设于精轧机3出口侧的温度计对整个长度上的温度进行测定，并以该测定温度为基础来计算并求出ROT4中的冷却水的使用水量(最后一次)。
温度控制装置100在从第一次起每经过一次，就能更高精度地计算并求出ROT4中的冷却水的使用水量。
因此，在每次计算时将温度控制装置100在各计算时刻计算得到的ROT4中的冷却水的使用水量及其时间变化等操作信息输出的情况下，本实施方式的冷却水使用状况预测部11基于精度最高的、即计算次数最晚时的操作信息，对规定的预测对象期间T2内的ROT4中的冷却水的使用状况进行预测。
(3)泵部9的运转条件的预测(步骤430)
在冷却水使用状况预测部11按照步骤420的处理对规定的预测对象期间T2内的ROT4中的冷却水的使用状况进行预测后，接着，运转条件预测部121基于由冷却水使用状况预测部11预测得到的规定的预测对象期间T2内的ROT4中的冷却水的使用状况，来对预测对象期间T2内所需的泵部9的运转条件进行预测，并将该预测结果输出至运转条件修正部122(步骤430)。
在此，泵部9的运转条件是指ROT用容器6b的注水所需的泵9a的台数、使泵9a运转的电动机9b的运转台数及上述电动机9b的运转输出(耗电量)。
另外，后面将对运转条件预测部121在每个规定的预测周期T1中，基于规定的预测对象期间T2内的ROT4中的冷却水的使用状况来对泵部9的运转条件进行预测的预测方法进行说明。
(4)泵部9的运转条件的修正(步骤440)
在运转条件预测部121基于规定的预测对象期间T2内的ROT4中的冷却水的使用状况对泵部9的运转条件进行预测后，运转条件修正部122对由运转条件预测部121预测出的泵部9的运转条件是否满足规定的限制条件进行判断，只在泵部9的运转条件超出限制条件时，对泵部9的运转条件进行修正，以使其满足该限制条件，并将该运转条件输出至使用能量计算部13(步骤440)。
这是由于如下原因：在包括泵9a、对泵9a进行驱动的电动机9b等在内的泵部9的注水设备中，存在很多限制条件，在运转条件预测部121预测出的泵部9的运转条件超出限制条件的情况下，若不对泵部9的运转条件进行修正以使其落入限制条件内，则会使注水设备发生故障，或对注水带来影响。
在此，作为限制条件，例如有ROT用容器6b的储存容量或水位水平不得低于下限值。这是由于在从位于高处ROT用容器6b对ROT4供给冷却水的情况下，需要具有一定程度的压力来将冷却水注入轧件的缘故。也就是说，一旦对几百℃至接近1000℃的轧件的表面注水，则会形成所谓的沸腾膜而妨碍冷却，因此，需要具有一定程度的压力来冲破该沸腾膜，以提高冷却能力，为了维持压力，需要预先在ROT用容器6b内确保一定以上的水位。
此外，如图2所示，泵9a所追求的不仅是排出流量QOPP(m3/h)，还有将冷却水送至高处的扬程H的性能。因此，作为限制条件之一，为了确保必要的扬程H，也可以将泵9a的运转台数的最小值及使泵9a运转的电动机9b的输出的最小值设为限制条件。
接着，若使泵9a的运转台数为0，则配管(未图示)及泵9a中完全没有冷却水，在使泵9a再起动时，可能会空转而使泵9a及电动机9b损坏、或是发出噪声。因此，作为限制条件之一，例如也可以将预先使一台泵9a始终运转以在配管(未图示)及泵内确保有水设定为限制条件。
在运转条件修正部122中，考虑上述限制条件，并设置限制，以使运转条件预测部121在各规定的预测周期T1中预测得到的规定的预测对象期间T2内所必需的泵部9的运转条件不得超出上述限制条件，并且在超出时进行适当修正，以使其落入限制条件内。
另一方面，在由运转条件预测部121预测出的泵部9的运转条件没有超出限制条件的情况下，运转条件修正部122不对由运转条件预测部121预测出的规定的预测对象期间T2内所要求的泵部9的运转条件、即泵9a的运转台数及对泵9a进行驱动的电动机9b的运转输出(耗电量)等进行修正，而是直接将其输出至使用能量计算部13。
另外，在没有将限制内运转条件预测部12分为运转条件预测部121和运转条件修正部122，而是限制内运转条件预测部12基于由冷却水使用状况预测部11预测出的冷却水的使用状况在每个规定的预测周期T1中以满足规定的限制条件的方式对预测对象期间T2内的泵部9的运转条件进行预测的情况下，步骤430的泵部的运转条件预测处理和步骤440的泵部的运转条件的修正处理可在一个步骤内进行。
(5)使用能量最优的泵部的运转条件的选择(步骤450～495)
此外，在从运转条件预测部121经由运转条件修正部122输入规定的预测对象期间T2内所必需的泵部9的运转条件、即泵9a的运转台数及对泵9a进行驱动的电动机9b的运转输出(耗电量)的预测结果后，使用能量计算部13对为实现上述预测结果即泵部9的运转条件所需的规定的预测对象期间T2内的使用能量进行计算，并将其输出至最优化部14(步骤450)。
在此，使用能量计算部13在对使用能量进行计算时考虑了对泵9a进行驱动的电动机9b的效率及能否进行逆变器驱动等因素，对从电源侧提供的使用能量即电量进行计算。
这样，最优化部14首先确认泵部9的运转条件的改变次数，并判断泵部9的运转条件的改变次数是否在规定次数以内(步骤460)。另外，考虑到本装置的处理能力、计算能力以及规定的预测周期T1及预测对象期间T2等，能将改变次数设定为5次、10次等任意值。
在此，在泵部9的运转条件的改变次数超过规定次数时(步骤460为“是”)，最优化部14将改变目前为止的泵部9的运转条件，并将由使用能量计算部13计算出的使用能量中的最优的、即使用能量最小的泵部9的运转条件作为目标值，提供给泵部运转控制部15(步骤490)。
与此相对的是，在泵部9的运转条件的改变次数为规定次数以内的情况下(步骤460为“是”)，最优化部14按照步骤470以后的处理转移至将使用能量计算部13中的本次的使用能量的计算结果与上一次的使用能量的计算结果进行比较的比较处理。
也就是说，最优化部14对由使用能量计算部13本次计算出的使用能量进行存储，首先将本次计算得到的使用能量与上一次计算得到并存储的、泵部9的运转条件稍许不同的使用能量进行比较，并判断本次计算得到的使用能量是否比上一次计算得到的使用能量少(步骤470)。
在此，当判断为本次计算得到的使用能量没有比上一次计算得到的使用能量少的情况下(步骤470为“否”)，最优化部14再稍许改变泵部9的运转条件、即泵9a的运转台数及对泵9a进行驱动的电动机9b的运转输出(耗电量)(步骤475)，并再次由使用能量计算部13对上述泵部9的运转条件所必需的使用能量进行计算(步骤450)，然后进行之后的处理。
另一方面，在判断为本次计算得到的使用能量比上一次计算得到的使用能量少的情况下(步骤470为“是”)，最优化部14再次判断本次计算得到的使用能量减去上一次计算得到的使用能量的减少量是否足够小(步骤480)。
在此，在判断为从上次计算得到的使用能量所减少的减少量没有足够小的情况下(步骤480为“否”)，与在步骤470中判断为“否”的情况一样，最优化部14再稍许改变泵部9的运转条件(步骤475)，并回到步骤450的处理，进行之后的处理。
与此相对的是，在本次计算得到的使用能量比上一次计算得到的使用能量少(步骤470为“是”)，且判断为从本次计算得到的使用能量减去上一次计算得到的使用能量的减少量足够小的情况下(步骤480为“是”)，将本次计算得到的使用能量即泵部9的运转条件作为目标值，提供给泵部运转控制部15(步骤485)。
(6)泵部9基于目标值的运转(步骤495)
若泵部运转控制部15按照最优化部14中的步骤485或步骤490的处理接收使用能量最少等最优的泵部9的运转条件作为目标值的话，则根据该目标值来选择泵9a及电动机9b并加以控制，来使泵9a运转(步骤495)。
(7)判断经过了规定的预测周期T1(步骤500)
接着，在对是否经过规定的预测周期T1进行判断(步骤500)，并判断为经过了规定的预测周期T1的情况下(步骤500为“是”)，最优化部14回到步骤420的处理，反复进行步骤420～步骤500的处理。
如上所述，在第一实施方式的轧制线的泵驱动装置中，通过在每个规定的预测周期T1中反复进行以上说明的步骤420～500的处理，就可在规定的预测对象期间T2内对ROT4中所使用的冷却水的使用状况及泵部的运转条件进行预测，若预测出的运转条件超出限制条件则进行修正，在每次稍许改变所预测的泵部的运转条件的同时，将使用能量为最小等最优的泵部的运转条件设定为目标值，从而对泵部9的运转进行控制。
藉此，在第一实施方式的轧制线上的泵驱动装置中，在满足轧制线中的规定的限制条件之后，就能使构成泵部9的泵9a及对泵9a进行驱动的电动机9b等高效地运转。
其结果是，可以直接实现轧制线中的泵部9的节能、省成本，并能减少轧制线的环境负荷。
《泵部9的运转条件的预测方法的一例》
接着，参照附图对运转条件预测部121中的泵部9的运转条件的预测方法的一例进行说明。
图5是示出了表示在使1台～5台泵9a并联运转时的泵9a的排出流量QOPP(m3/h)与泵9a的扬程(m)之间的关系的特性曲线以及与泵9a相连的配管(未图示)的阻力曲线的说明图。
在图5中，横轴为泵9a的排出流量QOPP(m3/h)，纵轴为泵9a的扬程(m)。
在进行不同台数的泵9a的运转的情况下，1台、2台、……、5台泵运转时的特性曲线510～550与配管阻力曲线560的交点为运转点。
例如，在4台泵9a运转时，如图5所示，4台运转时的特性曲线540与配管阻力曲线560的交点为运转点，排出流量QOPP(m3/h)为大约9200(m3/h)，扬程为大约25(m)。
在此，在使对泵9a进行驱动的电动机9b逆变器驱动时，可以在配管阻力曲线上连续地改变排出流量、扬程。例如，在使用4台泵9a的基础上，加上仅通过逆变器驱动而以95％输出运转的第五台泵9a的情况下，如图5所示，4台＋95％运转的特性曲线570与配管阻力曲线560的交点为运转点，排出流量为大约9600(m3/h)，扬程为26(m)。
这样，在使多台泵9a并联运转时，可通过配管阻力曲线560来确定泵9a的排出流量QOPP(m3/h)和泵9a的扬程(m)。
图6是表示一台泵9a的泵特性与对泵9a进行驱动的电动机9b的输出之间的关系的说明图。
在图6中，横轴为泵9a的排出流量QOPP(m3/h)，纵轴为泵9a的总扬程(m)，其示出了电动机输出－排出流量曲线610和总扬程－排出流量曲线620。
如图6所示，只要确定每一台泵9a应当负担的排出流量QOPP(m3/h)，则能根据电动机输出－排出流量曲线610来求出对其进行驱动的电动机9b的输出(kW)。
接着，在确定了电动机9b的输出后，求出用于得到该输出的逆变器输出、对逆变器输入的电力。另外，在没有通过逆变器驱动的情况下，在确定电动机9b的输出后，就可求出对电动机9b输入的电力。
例如，在用4台泵9a而使排出流量为大约9200(m3/h)、扬程为大约25(m)的情况下，1台泵9a所要负担的排出流量QOPP(m3/h)为9200(m3/h)÷4(台)＝2300(m3/h)。
此外，根据上述图6，每一台泵所要负担的排出流量为2300(m3/h)是在没有逆变器驱动的情况，根据电动机输出－排出流量曲线610，电动机9b的输出为大约252(kW)。此外，根据总扬程－排出流量曲线620，在排出流量(m3/h)为2300(m3/h)时，每一台泵9a的总扬程(m)为大约24(m)。
这样，只要确定了一台泵9a所负担的排出流量QOPP(m3/h)，就可确定该泵9a的总扬程(m)和对一台泵9a进行驱动的电动机9b的输出，此外，只要确定了一台泵9a的总扬程(m)，就可确定一台泵9a所负担的排出流量QOPP(m3/h)和对一台泵9a进行驱动的电动机9b的输出，再者，只要确定了对一台泵9a进行驱动的电动机9b的输出，就可确定一台泵9a所负担的排出流量QOPP(m3/h)和该泵9a的总扬程(m)。
因此，如图2所示，在从冷却水井坑7b至ROT用容器6b的扬程H(m)及冷却水井坑7b与ROT用容器6b之间的配管(未图示)的管径等确定为固定的情况下，运转条件预测部121在每个规定的预测周期T1中根据图5所示的泵特定曲线与配管阻力曲线之间的关系图和图6所示的泵特性与电动机输出之间的关系图等，就能预测出需要用几台泵9a进行运转、此时将泵9a串联连接还是并联连接、电动机9b的输出为多少等泵部9的运转条件。
《在每个规定的预测周期T1中改变对泵9a的运转台数的预测的一例》
接着，参照附图对运转条件预测部121在规定的预测周期T1中根据图5所示的泵特定曲线(1～5台运转)与配管阻力曲线之间的关系图、图6所示的泵特性与电动机输出之间的关系图等来改变泵9a的运转台数的预测的一例进行说明。
图7是表示在图2所示的ROT4的冷却水循环中，运转条件预测部121在每个规定的预测周期T1中改变泵9a的运转台数的预测的一例的说明图。
在图7中，横轴为时间time(s)，纵轴为：
(i)ROT用容器6b的储存容量值CW(m3)的上限值CW UL(m3)；
(ii)ROT用容器6b的储存容量CW(m3)的下限值CW LL(m3)；
(iii)泵部9的运转条件的指令值(泵9a的运转台数的指令值PREF(台数))；
(iv)从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)；
(v)从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)。
接着，在图7中，折线710表示ROT用容器6b的储存容量值CW(m3)的变化，折线720表示泵部9的运转条件的指令值(泵9a的运转台数的指令值PREF(台数))的变化，折线730表示从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)的变化，折线740表示从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)的变化。
在此，为了使说明更容易理解，上述(iii)所示的最优化部14对泵部运转控制部15指令的泵部9的运转条件的指令值(目标值)为泵9a的运转台数的指令值PREF(台数)，但当然也可以加入对泵9a进行驱动的电动机9b的运转输出等。
此外，上述(iv)所示的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)是运转条件预测部121在每个规定的预测周期T1中在规定的预测对象期间T2内进行预测的值。
此外，上述(v)所示的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)是温度控制装置100所操作的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)。
此外，在图7中，第i时间窗是指从时间点t1开始的包括预测周期T1的规定的预测对象期间T2，其是时间点t1～时间点t7之间的期间。此外，第i＋1时间窗是指从时间点t3开始的包括预测周期T1的规定的预测对象期间T2，其是时间点t3～时间点t11之间的期间。另外，在图7中，规定的预测对象期间T2为规定的预测周期T1的大约2倍。
接着，参照图7对本装置的动作进行说明。在时间点t2～t3的区间内，用折线710表示的ROT用容器6b的储存容量CW(m3)减少。这是由于通过温度控制装置100的操作，用折线720表示的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)增加，来对轧件进行冷却。另外，根据上述排出流量QOT(m3/H)的实际值QOT ACT(m3/h)，冷却水使用状况预测部11所预测的用折线730表示的排出流量QOT(m3/H)的预测值QOT PRD(m3/h)也增加。
此外，图7中的t3～t5的区间是轧件冷却结束至下一轧件进来之间的区间，用折线740表示的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)减少，根据上述排出流量QOT(m3/H)，冷却水使用状况预测部11所预测的用折线730表示的排出流量QOT(m3/H)的预测值QOT PRD也减少。
也就是说，在图7中，若用折线710表示的ROT用容器6b的储存容量值CW(m3)下降，则冷却水会从ROT用容器6b被供给至ROT4，因此，温度控制装置100所操作的用折线730表示的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)上升，运转条件预测部121所预测的用折线740表示的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)也随之上升，若ROT用容器6b的储存容量值CW(m3)上升，则从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)和其预测值QOT PRD(m3/h)也随之下降。
因此，在时间点t1～t7之间的第i个时间窗内，最优化部14基于上述运转条件预测部121预测到的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)，对泵9a的运转台数的指令值PREF(台数)进行预测，例如预测为两台，来作为泵部9的运转条件。
接着，在从时间点t1经过规定的预测周期T1而来到时间点t3，第i＋1个时间窗的预测时刻到来时，与第i个时间窗内的预测的情况一样，根据温度控制装置100所操作的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)，运转条件预测部121对从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)进行预测。
此时，例如轧制提前就需要加快ROT4中的冷却，温度控制装置100在时间点t5的时刻使折线740表示的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)急速增加。
这样，在第i个预测对象期间T2即第i个时间窗内，运转条件预测部121如实线的折线730所示对从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)进行预测，但是，输入来自温度控制装置100的在ROT4中的使用水量及其时间变化等操作信息的改变，在第i＋1个时间窗内，运转条件预测部121根据从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)急速增加而如虚线的折线750所示对从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)进行预测。
也就是说，在第i个预测对象期间T2即第i个时间窗内，运转条件预测部121预测出从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)如实线的折线730所示从时间点t6开始增加，但是，在第i＋1个时间窗内，运转条件预测部121根据在时间点t5上的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的实际值QOT ACT(m3/h)急速增加而改变预测，以使其如虚线的折线750所示从时间点t5开始增加。
这样，最优化部14基于上述运转条件预测部121预测出的从ROT用容器6b排出的排出流量QOT(m3/h)的预测值QOT PRD(m3/h)，在时间点t1的时刻对第i个时间窗内的泵9a的运转台数进行预测，如实线的折线720所示为两台，在时间点t3的时刻对第i＋1个时间窗内的泵9a的运转台数进行预测，如虚线的折线760所示为三台，从而改变目标值。
藉此，泵部运转控制部15在第i＋1个时间窗内基于泵9a的运转台数为3台等这样的泵部9的运转条件的目标值来对泵部9的运转进行控制。
另外，如图2所示，对于ROT用容器6b的储存容量CW(m3)，存在下限值CW LL(m3)和上限值CW UL(m3)，因而不会因溢流结构、即产生溢流流量QOVF(m3/h)而使ROT用容器6b的储存容量CW(m3)超过上限值CW UL(m3)。
用下式1表示上述变量的关系。
Cw(t)=∫{QIT(t)-QOT(t)-QOVF(t)}dt+CW(0)      (式1)
另外，在上述式1中，CW(0)是ROT用容器6b的储存容量CW(t)的初始值，记号(t)表示变量为时间t的函数，即随着时间t变化的变量。
最优化部14所要实现的是上述那样的对以ROT用容器6b为中心的冷却水的收支进行预测，通过对泵部9的运转进行控制，使电动机9b的耗能最小化。
此时，若将求出最小耗能量的对象期间设定为非常长的时间，则最优化部14为预计最小耗能所需的计算时间非常长。
因此，在冷却水使用状况预测部11、限制内运转条件预测部12在每个规定的预测周期T1进行预测的预测对象期间T2中，最优化部14使耗能最小化。
藉此，通过将上述预测对象期间T2与规定的预测周期T1一个个错开，最优化部14与时间变化相对应。
这样，在第一实施方式中，冷却水使用状况预测部11在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的冷却水的使用状况即从ROT用容器6b排出的排出水量或流入ROT用容器6b的流入水量及其时间变化等进行预测，运转条件预测部121基于上述规定的预测对象期间T2中的排出水量或流入ROT用容器6b的流入水量及其时间变化等预测值对泵部9的运转条件进行预测，若所预测出的泵部9的运转条件超出规定的限制条件，则运转条件修正部122进行修正以使其满足限制条件，使用能量计算部13基于该泵部9的运转条件来对使用能量进行计算。
此外，稍许改变所预测出的泵部的运转条件，在若干个泵部9的运转条件下，使用能量计算部13对使用能量进行计算，最优化部14选择最优的例如在处于最小的使用能量时的泵部9的运转条件，并将其作为目标值送至泵部运转控制部15。
例如，在将冷却水井坑7b至ROT用容器6b之间要求的扬程H(参照图2)和流入ROT用容器6b的流入流量QIT(m3/h)或泵9a的排出流量QOPP(m3/h)(参照图2)设为恒定时，如图5中所说明的那样，由于所需要的泵9a的运转台数求算为离散的量而非连续量，因此，最优化部14能求出所需要的泵9a的运转台数来作为泵部9的运转条件。
此外，只要泵9a的排出流量QOPP(m3/h)(参照图2)确定，则如图6所说明的那样能求出电动机9b的输出，因此，使用能量计算部13能求出规定的预测对象期间T2中的耗能量(电量)。
另外，在图7中，为了便于说明，作为泵部9的运转条件，可改变泵9a或驱动泵9a的电动机9b的运转台数，但是，在电动机9b被逆变器等驱动时，由于能连续地改变电动机9b的输出，因此，也能连续地改变流入ROT用容器6b的流入流量QIT REF(m3/h)。
此时，最优化部14也可以在试行错误多的运转条件下反复计算使用能量，而且，还能应用公知的牛顿－拉夫逊方法或最速下降法等来求出处于耗能量最少时的驱动泵9a的电动机9b的输出。
因此，根据第一实施方式的轧制线中的注水控制装置10，由于包括：在规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的冷却水的使用状况进行预测的冷却水使用状况预测部11；基于所预测出的冷却水的使用状况而在预测对象期间T2内对所需要的泵部9的运转条件进行预测的运转条件预测部121；在所预测出的泵部9的运转条件超出轧制线的限制条件时进行修正的运转条件修正部122；基于经过运转条件修正部122修正后的泵部9的运转条件来对预测对象期间T2内的泵部9的使用能量进行计算的使用能量计算部13；求出在改变所预测的泵部9的运转条件而计算得到的多个使用能量中最优的使用能量的最优化部14；以及将处于由最优化部14求出的最优的使用能量时的泵部9的运转条件作为目标值来对泵部9的运转进行控制的泵部运转控制部15，因此，在每个规定的预测周期T1中，不仅能确保轧制线的限制条件，还能使泵部9高效率地运转。
藉此，可以直接实现轧制线中的泵部9的节能、省成本，并能减少轧制线的环境负荷。
另外，在第一实施方式的说明中，对按照图4A、图4B所示的流程图动作的情况进行了说明，但例如也可以按照从图4B所示的流程图中省去步骤470、步骤480、步骤485的处理后的图8所示的流程图进行动作。
《第二实施方式》
接着，对本发明第二实施方式的轧制线上的注水控制装置20进行说明。
在本发明第二实施方式的轧制线的注水控制装置20中，从温度控制装置100不能获得对被送至ROT4上，然后被冷却的轧件所使用的冷却水的使用水量及其时间变化等直接的操作信息，而是获得即将被冷却的轧件的厚度及宽度等产品尺寸、钢种、品种、材料的长度、轧件的速度、在前段进行冷却还是在后段进行冷却等注水模式、是否进行反馈控制等控制模式等属性信息(间接信息)，从而基于上述属性信息(间接信息)在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的冷却水的使用状况及泵部的运转条件进行预测，从而将最优的泵部的运转条件设定为目标后进行驱动。
另外，由于与上述第一实施方式的轧制线的注水控制装置10相比，仅在冷却水使用状况预测部的预测方法上存在不同，因此，仅对第二实施方式的冷却水使用状况预测部进行说明。
图9是表示第二实施方式的冷却水使用状况预测部21的结构例的框图。
在图9中，第二实施方式的冷却水使用状况预测部21具有使用状况间接预测部211。
使用状况间接预测部211可使用在无法获得ROT4中的冷却水的使用水量及其时间变化等的操作信息的情况，作为来自温度控制装置100的与冷却轧件相关的信息。
此时，对于搬运至ROT4上并进行冷却的轧件，温度控制装置100至少具有轧件的厚度及宽度等产品尺寸、钢种、品种、材料的长度、轧件的速度、在前段进行冷却还是在后段进行冷却等注水模式、是否进行反馈控制等控制模式等属性信息(间接信息)，使用状况间接预测部211获取上述属性信息作为与冷却轧件相关的信息，来在规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的冷却水的使用状况即冷却水的使用水量及其时间变化等进行预测。
具体来说，使用状况间接预测部211根据来自温度控制装置100的上述属性信息和关于之前冷却的轧件的相同的属性信息、对之前冷却的轧件预测过的从ROT用容器6b排出的冷却水的排出水量及实际的使用水量等信息，来预测在ROT用容器6b的注水时需要对下一个搬运至ROT4上并进行冷却的轧件、或对再下一个搬运至ROT4上并进行冷却的轧件等注入多少使用水量。
因此，例如，如图10所示，使用状况间接预测部211对于每个先前冷却的轧件等钢种，具有根据产品板厚、全长、板宽、目标卷绕温度、轧件的速度(未图示)等属性信息(间接信息)分类的参照表单211n(n为自然数)，在上述各参照表单211n的每个分类中，将例如使用水量W和通过轧件的全长L(m)及使用水量W(m3)标准化后的使用模式k储存作为冷却水的使用状况。
在此，在使用状况间接预测部211中，例如，如图10所示，以下述折线近似表示使用模式k，上述折线的横轴将轧件的全长L(m)标准化为1.0，上述折线的纵轴将使用水量W的最大值标准化为1.0。
此外，使用状况间接预测部211从温度控制装置100获取下一次搬运到ROT4上的轧件的全长、板厚、板宽、钢种、目标卷绕温度、轧件的速度等属性信息，参照所存储的参照表单211n，取出与下一个进入的轧件的属性信息相符的分类的使用水量W(m3)和标准化后的使用模式k，还参照下一个进入的轧件的全长L(m)，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的冷却水的实际的使用状况进行预测。
也就是说，由于轧件的全长L(m)的信息是由温度控制装置100提供的，因此，使用状况间接预测部211通过参照标准化后的使用模式k，能将横轴变换为轧件的全长L(m)，并将使用模式的分类中记载的使用水量W(m3)乘以标准化后的纵轴的值，就能得到使用水量的绝对值。
因此，根据第二实施方式的轧制线上的注水控制装置20，与第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10一样，不仅能确保轧制线中的限制条件，还能使泵部9高效率地运转，从而能直接实现轧制线上的泵部9的节能、省成本，并能降低轧制线的环境载荷。
特别地，在第二实施方式的轧制线上的注水控制装置20中，通过使用状况间接预测部211，基于作为与冷却轧件相关的信息的、轧件的厚度及宽度等产品尺寸、钢种、品种、材料的长度、控制模式等属性信息(间接信息)，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内所使用的冷却水的使用状况进行预测，因此，即便在无法获取冷却水的使用水量及其时间变化等直接的操作信息(直接信息)的情况下，也能基于属性信息(间接信息)来对规定的预测对象期间T2内所使用的冷却水的使用状况进行预测。
《第三实施方式》
接着，对本发明第三实施方式的轧制线上的注水控制装置30进行说明。
本发明第三实施方式的轧制线上的注水控制装置30可学习上述第二实施方式的轧制线上的注水控制装置20中的使用状况间接预测部311所存储的各参照表单211n的分类中的使用水量的值。由于以上述第二实施方式的轧制线上的注水控制装置20的结构为前提，因此，仅对第三实施方式的冷却水使用状况预测部进行说明。
图11是表示第三实施方式的冷却水使用状况预测部31的结构例的框图。
在图11中，第三实施方式的冷却水使用状况预测部31具有与第二实施方式的使用状况间接预测部211相同的使用状况间接预测部311和使用状况学习部312，其相对于第二实施方式的冷却水使用状况预测部21来说，增加了使用水量的学习功能。
也就是说，使用状况间接预测部311与第二实施方式的使用状况间接预测部211一样，在无法从温度控制装置100获得ROT4中的冷却水的使用水量及其时间变化等操作信息来作为与冷却轧件相关的信息的情况下，根据来自温度控制装置100的属性信息和对于先前冷却的轧件的相同的属性信息、对于先前冷却的轧件所预测的冷却水的排出水量及实际的使用水量等信息，预测在ROT用容器6b的注水时需要对下一个搬运到ROT4上进行冷却的轧件注入多少使用水量。
此时，在第三实施方式中，使用状况学习部312输入来自温度控制装置100的对先前冷却的轧件所使用的冷却水的使用状况的实际值并进行学习，然后设定为使用状况间接预测部311的相对应的参照表单211n的各分类中的使用水量W的值。
也就是说，如图10所示，使用状况学习部312从温度控制装置100输入有先前冷却的轧件的使用水量和该轧件的板厚、板宽、钢种、目标卷绕温度，并对与上述轧件的板厚、板宽、钢种、目标卷绕温度相符的分类，例如，通过下式2来学习使用水量。
(学习后的使用水量)＝K×(使用水量实际值)＋(1－K)×(学习前的参照表单分类存储值)……(式2)
在此，K是学习增益。
使用状况学习部312将通过上述式2学习后的使用水量作为应当存储在相同分类中的使用水量W的值，对参照表单211n进行更新。而且，对于在参照表单211n中标准化后的使用模式k，使用状况学习部312也可以与上述式2一样地进行学习，使用使用水量的实际值，对折线中的各折点的横轴、纵轴的位置进行更新。
这样，本实施方式的使用状况学习部312可输入有从温度控制装置100获得的关于先前冷却的轧件的冷却水的实际的使用水量W及使用模式k等，并学习使用状况间接预测部311所存储的参照表单211n的各分类中的使用水量W及使用模式k，且能进行更新。
因此，根据第三实施方式的轧制线上的注水控制装置30，与第一实施方式、第二实施方式的轧制线上的注水控制装置10、20一样，不仅能确保轧制线中的限制条件，还能使泵部9高效率地运转，从而能直接实现轧制线上的泵部9的节能、省成本。
此外，在第三实施方式的轧制线上的注水控制装置30中，与第二实施方式的轧制线上的注水控制装置20一样，通过使用状况间接预测部211，基于轧件的属性信息，在规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内所使用的冷却水的使用状况进行预测，因此，即便在无法获取关于当前正在冷却的轧件的冷却水的使用水量及其时间变化等直接的操作信息(直接信息)的情况下，也能对关于当前正在冷却的轧件的、在规定的预测对象期间T2内的冷却水的使用状况进行预测。
特别地，在第三实施方式的轧制线上的注水控制装置30中，在冷却水使用状况预测部31中设有使用状况学习部312，使用状况学习部312对从温度控制装置100获得的关于先前冷却的轧件的冷却水的实际的使用水量及使用模式等使用状况进行学习，并将其设定为使用状况间接预测部311的相应的参照表单分类中的使用水量等的值，因此，随着学习的进行，能将更准确的使用水量及使用模式等设定在使用状况间接预测部311的相应的参照表单的分类中。藉此，在无法从温度控制装置100获得关于当前正在冷却的轧件的冷却水的使用水量及其时间变化等操作信息(直接信息)，而是使用状况间接预测部311基于从温度控制装置100获得的属性信息(间接信息)和参照表单，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的冷却水的使用水量及其时间变化等使用状况进行预测的情况下，也能预测出更准确的使用状况。
《第四实施方式》
接着，对本发明第四实施方式的轧制线上的注水控制装置进行说明。另外，由于与上述第一至第三实施方式的轧制线的注水控制装置相比，仅在冷却水使用状况预测部的预测方法上存在不同，因此，仅对第四实施方式的冷却水使用状况预测部进行说明。
图12是表示第四实施方式的冷却水使用状况预测部41的结构例的框图。
如图12所示，第四实施方式的冷却水使用状况预测部41具有图3所示的第四实施方式的冷却水使用状况预测部11的使用状况直接预测部111、图11所示的第三实施方式的使用状况间接预测部311和使用状况学习部312。另外，上述图12所示的使用状况间接预测部311也可以与图9所示的第二实施方式的使用状况间接预测部211一样，在不使用使用状况学习部312的情况下对使用状况进行预测。
此外，在本实施方式的冷却水使用状况预测部41中，在能从温度控制装置100获得关于当前正在冷却的轧件的使用水量及其时间变化等操作信息(直接信息)的情况下，与第一实施方式一样，使用状况直接预测部111基于上述操作信息(直接信息)在规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的冷却水的使用状况进行预测。
与此相对，在无法从温度控制装置100获取关于当前正在冷却的轧件的使用水量及其时间变化等操作信息(直接信息)的情况下，与第二实施方式、第三实施方式一样，使用状况间接预测部211从温度控制装置100等获取轧件的厚度及宽度等产品尺寸、钢种、品种、材料的长度、控制模式等属性信息(间接信息)，基于上述属性信息(间接信息)，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内所使用的冷却水的使用状况进行预测。
因此，根据第四实施方式的轧制线上的注水控制装置，与第一至第三实施方式的轧制线上的注水控制装置一样，不仅能确保轧制线中的限制条件，还能使泵部9高效率地运转，从而能直接实现轧制线上的泵部9的节能、省成本，并能降低轧制线的环境载荷。
特别地，在第四实施方式的轧制线上的注水控制装置40中，由于冷却水使用状况预测部41具有第一实施方式的使用状况直接预测部111和第三实施方式的使用状况间接预测部311及使用状况学习部312，因此，无论是在能够从温度控制装置100等获得关于当前正在冷却的轧件的使用水量及其时间变化等操作信息(直接信息)的情况下，还是在无法获得上述操作信息(直接信息)，而仅能获得轧件的厚度及宽度等产品尺寸、钢种、品种、材料的长度、控制模式等属性信息(间接信息)的情况下，均能进行相应地处理，在规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内所使用的冷却水的使用状况进行预测。
《第五实施方式》
接着，对本发明第五实施方式的轧制线上的注水控制装置50进行说明。
要准确地预测冷却水的使用状况非常难，例如，因轧件移送到ROT4上的时刻偏差或是温度控制装置100中对卷绕机5进行温度控制时的反馈控制，冷却水的使用状况有时会发生变化。因此，在使用状况的预测值与实际值之间出现误差的情况下，因上述误差会使ROT用容器6b的储存容量CW(m3)低于下限值CW LL(m3)，可能会导致超出轧制线中的限制条件的情况。
因此，在本发明第五实施方式的轧制线上的注水控制装置中，在ROT用容器6b的储存容量CW(m3)低于下限值CW LL(m3)等各种状态量改变而超出轧制线中的规定的限制条件时，最优化部14能直接修正对泵部运转控制部15设定的泵部9的运转条件的目标值。
图13是表示本发明第五实施方式的轧制线上的注水控制装置50的结构例的框图。
在图13中，第五实施方式的轧制线上的注水控制装置50在图3所示的第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10的结构的基础上，还设置了限制条件监视部17和目标值修正部18。也就是说，除此之外的构成要素均与图3所示的第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10的构成要素相同，因此，标注相同符号，省略说明，而对限制条件监视部17和目标值修正部18进行说明。另外，当然第五实施方式的轧制线上的注水控制装置50也可以不在第一实施方式的轧制线上的注水控制装置10的基础上，而是在第二至第四实施方式的轧制线上的注水控制装置的结构的基础上，另外设置限制条件监视部17和目标值修正部18。
在此，限制条件监视部17随机检测出与上述轧制线中的规定的限制条件相关的状态量，例如ROT用容器6b的储存容量CW(m3)等，从而对上述储存容量CW(m3)是否低于下限值CW LL(m3)等、状态量是否超出限制条件的情况进行监视。此时，作为限制条件，例如为ROT用容器6b的储存容量CW(m3)不能低于其下限值CW LL(m3)。
目标值修正部18在由限制条件监视部17监视到的状态量超出限制条件这样的监视结果送达时，马上直接对泵部运转控制部15修正泵部9的运转条件的目标值，以使监视得到的状态量落入限制条件内。
因此，在第五实施方式中，泵部运转控制部15不仅根据由最优化部14作为目标值而设定的泵部9的运转条件来对泵部9的运转进行控制，还根据由目标值修正部18直接修正后的目标值来对泵部9的运转进行控制。
在此，在第五实施方式的轧制线上的注水控制装置50中，从快速达到轧制线中的规定的限制条件这一观点出发，可使由目标值修正部18修正后的目标值比由最优化部14计算得到的泵部9的运转条件的目标值优先进行修正。
接着，对上述具体例进行说明。
图14是表示第五实施方式的轧制线上的注水控制装置50中通过目标值修正部18对目标值进行修正的一例的图。
在图14中，在时间点t9上，折线710表示的ROT用容器6b的储存容量CW(m3)低于下限值CW LL(m3)。
这样，在本实施方式中，由于限制条件监视部17随机检测出与ROT用容器6b的储存容量CW(m3)等限制条件相关的状态量，并对储存容量CW(m3)是否低于其下限值CW LL(m3)等情况进行监视，因此，在时间点t9上，一旦ROT用容器6b的储存容量CW(m3)低于下限值CW LL(m3)，则随机将上述监视结果输出至目标值修正部18。
目标值修正部18基于来自限制条件监视部17的监视结果，马上直接对泵部运转控制部15修正泵部9的运转条件、即泵9a的运转台数及对泵9a进行驱动的电动机9b的运转输出(耗电量)的目标值，以使监视的状态量落入限制条件内，也就是说，在此时使ROT用容器6b的储存容量CW(m3)处于其下限值CW LL(m3)以上。
在此，如图14中的折线720所示，在时间点t1～t7间的第i个时间窗及时间点t3～t11间的第i＋1个时间窗、时间点t7～t12间的第i＋2个时间窗内，最优化部14判断为泵9a的运转台数为两台最合适，并将其作为目标值PREF(台数)设定至泵部运转控制部15中。
但是，在本实施方式中，由于使由目标值修正部18修正后的目标值比由最优化部14设定的目标值优先，因此，在时间点t9上，一旦ROT用容器6b的储存容量CW(m3)低于下限值CW LL(m3)，目标值修正部18在时间点t3～t11间的第i＋1个时间窗中，作为目标值(指令值)PREF(台数)的修正指令，将泵9a的运转台数从两台修正为三台，从而如折线730所示从时间点t9或其后开始使ROT用容器6b的储存容量CW(m3)达到其下限值CW LL(m3)以上。
藉此，折线710表示的ROT用容器6b的储存容量CW(m3)从时间点t10开始持续上升，并立即达到其下限值CW LL(m3)以上。
另外，在不包括限制条件监视部17和目标值修正部18的上述第一至第四实施方式的注水控制装置10～40中，由于在每个预测周期T1中对使用水量及运转条件进行预测，因此，不可能立即对目标值(指令值)PREF(台数)进行修正，在上述第一至第四实施方式中，例如当预测周期T1在ROT用容器6b的储存容量CW(m3)低于下限值CW LL(m3)的影响出现的时间点t9之后到来时，例如在第i＋4个时间窗的预测周期T1的时刻即时间点t11时，首先对目标值PREF(台数)进行修正。
对此，在第五实施方式的注水控制装置50中，在时间点t9上立即对目标值(指令值)PREF(台数)进行修正，可知与在时间点t9之后下一个预测周期T1到来时才对目标值PREF(台数)进行修正的上述第一至第四实施方式的注水控制装置10～40相比，能迅速地对泵部9的运转进行控制，使ROT用容器6b的储存容量CW(m3)上升，在图11的例子的情况下，能早大约(t9－t11)的时间满足限制条件。
藉此，在第五实施方式的注水控制装置50中，在图11的例子的情况下，可早大约(t11－t9)的时间来使ROT用容器6b的储存容量CW(m3)上升,从而能迅速修复ROT用容器6b的储存容量CW(m3)低于其下限值CW LL(m3)这样的超出限制条件的状态，能形成比第一至第四实施方式的轧制线上的注水控制装置10～40更稳定的注水控制装置。
因此，根据第五实施方式的轧制线上的注水控制装置50，与第一至第四实施方式的轧制线上的注水控制装置10～40一样，不仅能确保轧制线中的限制条件，还能使泵部9高效率地运转，从而能直接实现轧制线上的泵部9的节能、省成本，并能降低轧制线的环境载荷。
特别地，在第五实施方式的轧制线上的注水控制装置50中，在第一至第五实施方式的轧制线上的注水控制装置10～40的结构的基础上，还设置有限制条件监视部17和目标值修正部18，并构成为即便已通过最优化部14在泵部运转控制部15中设定了目标值，也可使经限制条件监视部17和目标值修正部18修正后的目标值比上述目标值更优先，因此，能形成快速地保持限制条件、更稳定的注水控制装置。
另外，在上述实施方式1～5中，如图3及图13等所示在硬件上对本发明的轧制线上的注水控制装置的结构例进行了说明，但本发明不局限于此，当然也可以将本发明的轧制线上的注水控制装置构成为设置有CPU和对执行与上述实施方式相同的动作的注水控制程序进行存储的存储部等，并通过计算机装置、控制装置在软件上执行。
此外，在上述实施方式1～5中，以热轧机为中心进行了说明，但本发明的轧制线上的注水控制装置、注水控制方法、注水控制程序不局限于此，在具有相同的注水设备的其它形态的轧制台上也同样可以适用。
工业上的可利用性
如上所述，本发明的轧制线上的注水控制装置、注水控制方法、注水控制程序不仅能保持对用于确保产品品质的控制性能的限制，还能使在轧制线的注水设备中使用的泵部的运转所需要的能量最小化，从而具有能实现节能、省成本，降低轧制线的环境载荷这样的效果，只要是将存储在容器内的冷却水用于对轧制线上的轧件进行冷却，将使用后的冷却水回收并通过泵部使其回到容器的轧制线即可，可以是薄板热轧线、厚板轧制线、冷轧线等所有的轧制线，对于上述轧制线上的注水控制装置、注水控制方法、注水控制程序，工业上的可利用性变高。
(符号说明)
10、20、30、40、50冷却线的注水控制装置
11、21、31、41冷却水使用状况预测部
111使用状况直接预测部
211、311使用状况间接预测部
312使用状况学习部
12限制内运转条件预测部
121运转条件预测部
122运转条件修正部
13使用能量计算部
14最优化部
15泵部运转控制部
16限制条件监视部
17目标值修正部
100温度控制装置

Claims (11)

1.一种轧制线上的注水控制装置，将储存在容器中的冷却水用于对轧制线上的轧件进行冷却，将使用后的所述冷却水回收，并通过泵部使其回到所述容器中，其特征在于，具有：
冷却水使用状况预测部，该冷却水使用状况预测部基于与冷却所述轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的所述冷却水的使用状况进行预测；
限制内运转条件预测部，该限制内运转条件预测部基于由所述冷却水使用状况预测部预测出的所述冷却水的使用状况，在每个所述规定的预测周期T1中，对所述预测对象期间T2内的所述泵部的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件；
使用能量计算部，该使用能量计算部基于所述泵部的运转条件，计算出所述泵部在所述预测对象期间T2内运转时的使用能量；
最优化部，该最优化部在每个所述规定的预测周期T1中改变由所述限制内运转条件预测部预测出的所述泵部的运转条件并将其提供给所述使用能量计算部，使所述使用能量计算部计算多个所述使用能量，并求出由所述使用能量计算部计算出的多个所述使用能量中最优的使用能量；以及
泵部运转控制部，该泵部运转控制部将处于由所述最优化部求出的最优的使用能量下的所述泵部的运转条件作为目标值，来对所述泵部的运转进行控制。
2.如权利要求1所述的轧制线上的注水控制装置，其特征在于，
所述限制内运转条件预测部具有：
运转条件预测部，该运转条件预测部基于由所述冷却水使用状况预测部预测出的所述冷却水的使用状况，在每个所述规定的预测周期T1中，对所述预测对象期间T2内的所述泵部的运转条件进行预测；以及
运转条件修正部，该运转条件修正部判断由所述运转条件预测部预测出的所述泵部的运转条件是否满足规定的限制条件，仅在所述泵部的运转条件超出所述限制条件的情况下，对所述泵部的运转条件进行修正，以使其满足所述限制条件。
3.如权利要求1所述的轧制线上的注水控制装置，其特征在于，还具有：
限制条件监视部，该限制条件监视部随机对与所述规定的限制条件相关的所述轧制线的状态量进行监视，并对所述轧制线的状态量是否超出所述规定的限制条件进行监视；以及
目标值修正部，在判断为由所述限制条件监视部监视到的所述轧制线的状态量超出所述规定的限制条件的情况下，所述目标值修正部对所述泵部运转控制部的目标值进行修正，以使所述轧制线的状态量落入所述规定的限制条件内。
4.如权利要求1所述的轧制线上的注水控制装置，其特征在于，
所述冷却水使用状况预测部具有使用状况直接预测部，该使用状况直接预测部输入有当前正在冷却的轧件的所述冷却水的使用水量及时间变化的操作信息，作为与冷却所述轧件相关的信息，并基于所述操作信息，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的所述冷却水的使用状况进行预测。
5.如权利要求1所述的轧制线上的注水控制装置，其特征在于，
所述冷却水使用状况预测部具有使用状况间接预测部，该使用状况间接预测部预先存储有使先前冷却的轧件的属性信息与先前冷却的轧件的使用状况相对应的参照表单，输入有当前正在冷却的轧件的属性信息作为与冷却所述轧件相关的信息，并基于所述属性信息，参照所述参照表单，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的所述冷却水的使用状况进行预测。
6.如权利要求5所述的轧制线上的注水控制装置，其特征在于，
所述冷却水使用状况预测部还具有使用状况学习部，该使用状况学习部输入有关于先前冷却的轧件的冷却水的使用状况来进行规定的学习，并将学习后的所述使用状况更新作为所述使用状况间接预测部所存储的所述参照表单中的先前冷却的所述轧件的使用状况，
所述使用状况间接预测部输入有当前正在冷却的轧件的属性信息，作为与冷却所述轧件相关的信息，并基于所述属性信息，参照所述参照表单，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的所述冷却水的使用状况进行预测。
7.如权利要求1所述的轧制线上的注水控制装置，其特征在于，
所述冷却水使用状况预测部具有：
使用状况直接预测部，该使用状况直接预测部输入有当前正在冷却的轧件的所述冷却水的使用水量及时间变化的操作信息，作为与冷却所述轧件相关的信息，并基于所述操作信息，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的所述冷却水的使用状况进行预测；
使用状况间接预测部，该使用状况间接预测部预先存储有使先前冷却的轧件的属性信息与先前冷却的轧件的使用状况相对应的参照表单，输入有当前正在冷却的轧件的属性信息作为与冷却所述轧件相关的信息，并基于所述属性信息，参照所述参照表单，在每个规定的预测周期T1中，对规定的预测对象期间T2内的所述冷却水的使用状况进行预测；以及
使用状况学习部，该使用状况学习部输入有关于先前冷却的轧件的冷却水的使用状况来进行规定的学习，并将学习后的所述使用状况更新作为所述使用状况间接预测部所存储的所述参照表单中的先前冷却的所述轧件的使用状况，
根据输入的与冷却所述轧件相关的信息，对应地使所述使用状况直接预测部或所述使用状况间接预测部对所述冷却水的使用状况进行预测。
8.如权利要求1所述的轧制线上的注水控制装置，其特征在于，
所述规定的预测周期T1与规定的预测对象期间T2之间的关系为T1≤T2。
9.如权利要求1所述的轧制线上的注水控制装置，其特征在于，
所述规定的限制条件是指所述容器内的保有水量或水位水平的上下限值、构成泵部的泵的运转台数的最小值或对泵进行驱动的电动机的运转输出的最小值中的至少一个。
10.一种轧制线上的注水控制方法，将储存在容器中的冷却水用于对轧制线上的轧件进行冷却，将使用后的所述冷却水回收，并通过泵部使其回到所述容器中，其特征在于，具有：
基于与冷却所述轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的所述冷却水的使用状况进行预测的步骤；
基于预测出的所述冷却水的使用状况，在每个所述规定的预测周期T1内，对所述预测对象期间T2内的所述泵部的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件的步骤；
基于预测出的所述泵部的运转条件，计算出所述泵部在所述预测对象期间T2内运转时的使用能量的步骤；
在每个所述规定的预测周期T1中改变预测出的所述泵部的运转条件来计算出多个所述使用能量，并求出所计算出的多个所述使用能量中的最优的使用能量的步骤；以及
将处于最优的使用能量下的所述泵部的运转条件作为目标值，来对所述泵部进行驱动的步骤。
11.一种轧制线上的计算机实现的注水控制系统，将储存在容器中的冷却水用于对轧制线上的轧件进行冷却，将使用后的所述冷却水回收，并通过泵部使其回到所述容器中，其特征在于，所述系统包括：
用于基于与冷却所述轧件相关的信息，在每个规定的预测周期T1中对规定的预测对象期间T2内的所述冷却水的使用状况进行预测的装置；
用于基于预测出的所述冷却水的使用状况，在每个所述规定的预测周期T1中，对所述预测对象期间T2内的所述泵部的运转条件进行预测，以使其满足规定的限制条件的装置；
用于基于所述泵部的运转条件，计算出所述泵部在所述预测对象期间T2内运转时的使用能量的装置；
用于在每个所述规定的预测周期T1中改变预测出的所述泵部的运转条件来计算出多个所述使用能量，并求出所计算出的多个所述使用能量中的最优的使用能量的装置；以及
用于将处于最优的使用能量下的所述泵部的运转条件作为目标值，来对所述泵部进行驱动的装置。
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