CN111495981A - 设备控制装置以及轧制控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及设备控制装置以及轧制控制装置。本发明的目的在于提供不施加干扰就能够选择输出侧板厚偏差等状态量成为最佳的控制方式的设备控制装置以及轧制控制装置。本发明的设备控制装置是控制设备的运转的设备控制装置，其特征在于，该设备控制装置具备：多个控制单元，其选择其中的任意一个来使用，以便控制同一状态量；以及控制方式选择单元，其使用通过相互切换这些控制单元而产生的、推断出的状态量的变化量来预测切换后的状态量，并且选择多个控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式，以便使该预测出的状态量成为最佳。

Description

设备控制装置以及轧制控制装置
技术领域
本发明涉及设备控制装置以及轧制控制装置。
背景技术
在轧制机等设备中，以产品品质、操作效率的提高等为目的进行各种控制。在这样的设备中，例如，为了尽可能将成为产品品质的指标的状态量(产品的尺寸等)保持恒定，在从多个控制单元中选择上述状态量成为最佳的控制单元的同时进行操作。
例如，在轧制被轧制材料的轧制机中，为了将被轧制材料送出或者卷绕而使用张力卷轴，通过使送出的被轧制材料通过一对轧辊间来进行轧制。在这样的轧制机中，使用控制轧辊对的间隔的板厚控制和控制张力卷轴的速度的板厚控制、调整从张力卷轴送出被轧制材料的速度的张力控制和控制轧辊对的间隔的张力控制这样的多个控制系统，通过从这些多个控制系统中适当地选择最佳的控制系统来进行调整以便得到稳定的板厚(例如，参照专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2014－113629号公报
在上述那样的现有的轧制机中，在选择最佳的控制系统时，对轧制中的轧辊对的间隔给予干扰而有意地产生板厚变动以及张力变动，并根据这些变动的响应选择控制系统。
然而，对于由于轧辊的温度、轧辊与被轧制材料的摩擦等各种重要因素即使在轧制中也会变动的板厚而言，从品质确保的观点来看并不优选频繁地给予产生板厚变动的上述干扰。因此，通常，需要持续使用在最开始运转时选择的控制系统，存在不能充分地控制在相同的轧制工序内产生的板厚变动这样的不良情况。
发明内容
本发明是基于以上这样的事情而完成的，其目的在于，提供不施加干扰就能够选择输出侧板厚偏差等状态量成为最佳的控制方式的设备控制装置以及轧制控制装置。
为了解决上述课题而完成的发明是控制设备的运转的设备控制装置，其特征在于，该设备控制装置具备：
多个控制单元，其为了控制同一状态量，选择其中的任意一个来使用；以及
控制方式选择单元，其使用通过相互切换这些控制单元而产生的推断出的状态量的变化量来预测切换后的上述状态量，并且选择上述多个控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式，以使该预测出的状态量成为最佳。
另外，为了解决上述课题而完成的其它的发明是进行利用轧辊对来轧制被轧制材料的轧制机的控制的轧制控制装置，其特征在于，该轧制控制装置具备：
张力控制单元，其根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力将向上述轧制机送出上述被轧制材料的张力卷轴的转矩控制为恒定值；
速度张力控制单元，其根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力来控制从上述张力卷轴送出的上述被轧制材料的速度；
速度板厚控制单元，其根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制从上述张力卷轴送出的上述被轧制材料的速度；以及
控制方式选择单元，其使用通过相互切换这些控制单元而产生的推断出的衰减率的变化量来预测输出侧板厚偏差，并且选择上述张力控制单元所进行的控制、上述速度张力控制单元所进行的控制、以及上述速度板厚控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式，以便使该预测出的输出侧板厚偏差最小。
此外，在本说明书中“衰减率”是指输出侧板厚偏差除以输入侧板厚偏差得到的值。“输入侧”是指被轧制材料朝向轧制机送出的一侧(轧制机的上游侧)，“输出侧”是指被轧制材料从轧制机送出的一侧(轧制机的下游侧)。“偏差”是指设定值或预测值与实测值(实绩值)的差
发明效果
本发明能够提供不施加干扰就能够选择输出侧板厚偏差等状态量成为最佳的控制方式的设备控制装置以及轧制控制装置。
附图说明
图1是表示本发明的一实施方式的示意性框图。
图2是表示图1的输入侧TR速度指令部的示意图。
图3是表示图1的输入侧TR控制部的示意图。
图4是表示图1的压下板厚控制部、速度板厚控制、速度张力控制部、以及压下张力控制部的示意图。
图5是表示图1的控制方法选择部的示意图。
图6是表示图5的控制方式选择部的示意性框图。
图7是表示图6的控制效果测量部的示意图。
图8是表示图6的控制效果测量部的处理例的示意图。
图9是表示图6的衰减量预测部的示意图。
图10是用于对控制方法切换时的衰减率的变化进行说明的示意图。
图11是表示图6的控制系统选择判定部的示意图。
图12是表示图6的学习数据生成部的示意图。
图13是表示图12的学习数据的一个例子的示意图。
图14是表示图5的控制输出选择部的示意图。
图15是表示硬件的结构的示意性框图。
附图标记说明
1…轧制机；11…轧制控制装置；R…轧辊对；m…被轧制材料；TR2、TR3…张力卷轴；△h…输出侧板厚偏差；G…衰减率；△G…衰减率的变化量。
具体实施方式
[设备控制装置]
本发明的设备控制装置是控制设备的运转的设备控制装置，其特征在于，具备：多个控制单元，其选择其中的任意一个来使用，以便控制同一状态量；以及控制方式选择单元，其使用通过相互切换这些控制单元而产生的推断出的状态量的变化量来预测切换后的上述状态量，并且选择上述多个控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式，以使该预测出的状态量成为最佳。
以下，参照附图对本发明的一实施方式进行说明，但本发明并不仅局限于该附图所记载的实施方式。此外，这里，以设备是轧制装置且设备控制装置是轧制控制装置为例来进行说明。
如图1所示，轧制装置示意性地由轧制机1、输入侧张力卷轴2(以下，也称为“输入侧TR2”)、输出侧张力卷轴3(以下，也称为“输出侧TR3”)、以及轧制控制装置11构成。
轧制机1具有由上工作轧辊R1(以下，也简单地称为“轧辊R1”)和下工作轧辊R2(以下，也简单地称为“轧辊R2”)构成的轧辊对R，通过接收来自轧制控制装置11中的后述的轧辊间隙控制部21以及磨机速度控制部31的信号，并调整以预定的周速度旋转的轧辊对R中的轧辊(上工作轧辊R1以及下工作轧辊R2)间的间隔(以下，也称为“轧辊间隙”)来对通过轧辊间的被轧制材料m进行轧制。
输入侧TR2以及输出侧TR3分别接收来自轧制控制装置11中的后述的输入侧TR控制部42、输出侧TR控制部52的信号，使用设置于输入侧TR2以及输出侧TR3的电动机(未图示)而在输入侧TR2将被轧制材料m送出到轧制机1，在输出侧TR3卷绕被轧制机1轧制后的被轧制材料m。
这里，对使用轧辊对R的轧制机1中的被轧制材料m的输出侧板厚偏差的变动原因进行说明。由于被轧制后的被轧制材料m的板厚在产品品质上很重要，所以实施板厚控制。在该控制中，使用由输出侧板厚计a2检测到的被轧制材料m的板厚的实绩值，例如，通过轧辊间隙控制部21操作上/下工作轧辊R1、R2间的轧辊间隙来调整输出侧的被轧制材料m的板厚。
作为上述的输出侧板厚偏差的变动原因，例如，举出了轧辊R1、R2的正圆度、轧辊对R的温度、轧辊对R与被轧制材料m的摩擦、被轧制材料m的硬度、线圈的批次差异等。例如，若轧辊R1、R2不是正圆，则产生伴随轧辊R的旋转的规则的输出侧板厚偏差。另一方面，上述摩擦也与轧制时喷射到轧辊对R和被轧制材料m的冷却液的冷却状态相关联，由该冷却液引起的冷却状态始终变化，所以输出侧板厚偏差将不规则地时刻变动。
以下，参照附图对本发明的轧制控制装置进行说明。此外，在以下的实施方式中，例示出使用张力卷轴(输入侧TR2以及输出侧TR3)的代表性的轧制机亦即单机架轧制机。
[轧制控制装置]
该轧制控制装置是进行利用轧辊对轧制被轧制材料的轧制机的控制的轧制控制装置，其特征在于，该轧制控制装置具备：
张力控制单元，根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力将向上述轧制机送出上述被轧制材料的张力卷轴的转矩控制为恒定值(以下，也将该控制方法称为“控制方法(A)”)；
速度张力控制单元，其根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力来控制从上述张力卷轴送出的上述被轧制材料的速度(以下，也将该控制方法称为“控制方法(B)”)；
速度板厚控制单元，其根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制从上述张力卷轴被送出的上述被轧制材料的速度(以下，也将该控制方法称为“控制方法(C)”)；以及
控制方式选择单元，其使用通过相互切换这些控制单元产生的推断出的衰减率的变化量来预测输出侧板厚偏差，并且选择上述张力控制单元所进行的控制、上述速度张力控制单元所进行的控制、以及上述速度板厚控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式，以使该预测出的输出侧板厚偏差最小。
该轧制控制装置11是进行利用轧辊对R来轧制被轧制材料m的轧制机1的控制的轧制控制装置，为了执行上述的张力控制单元、速度张力控制单元、速度板厚控制单元、以及控制方式选择单元所进行的控制方法(A)～(C)，具体而言，例如图1所示，能够由轧辊间隙控制部21、磨机速度控制部31、输入侧TR速度指令部41、输入侧张力设定部43、输出侧张力设定部53、输入侧张力电流转换部44、输出侧张力电流转换部54、输入侧TR控制部42、输出侧TR控制部52、输入侧张力控制部46、输出侧张力控制部56、压下板厚控制部61、速度板厚控制部62、速度张力控制部63、压下张力控制部64、磨机速度设定部81、以及控制方法选择部71(控制方式选择部711以及控制输出选择部712)构成。此外，该轧制控制装置11并不仅局限于这些具体结构。
轧辊间隙控制部21控制上/下工作轧辊R1、R2间的轧辊间隙。
磨机速度控制部31控制轧制机1的速度(上/下工作轧辊R1、R2的周速度)。该磨机速度控制部31在轧制时，接收从磨机速度设定部81输出的速度指令，实施使轧制机1的速度(上/下工作轧辊R1、R2的周速度)成为恒定的控制。
如图2所示，输入侧TR速度指令部41使用通过操作人员的手动操作并由磨机速度设定部81决定的磨机速度VMILL和轧制机输入侧后进率b而通过基准速度设定部82生成的输入侧TR速度VETR、以及来自控制方法选择部71的输入侧TR速度变更量△V，生成输入侧TR速度指令VETRref并将其输出到输入侧TR控制部42。
输入侧TR控制部42具有根据电流指令进行转矩恒定控制(电流恒定控制)的运转模式(转矩恒定控制模式)、以及根据速度指令进行速度恒定控制的运转模式(TR速度恒定控制模式)，根据来自输入侧TR速度指令部41的输入侧TR速度指令VETRref、来自输入侧张力电流转换部44的电流指令IETRset、以及来自控制方法选择部71的指令，切换上述转矩恒定控制模式和TR速度恒定控制模式并输出向输入侧TR2的电流。这里，输入侧TR2由张力卷轴和用于使其工作的电动机(未图示)构成，向该输入侧TR2输出的电流是指向电动机的电流。
如图3所示，具体而言，输入侧TR控制部42由以使速度指令VETRref和速度实绩VETRfb一致的方式生成向电动机的电流指令IETRref的P控制421以及I控制422、以及以使所生成的电流指令IETRref和流向输入侧TR2的电动机的电流IETRfb一致的方式进行控制的电流控制423构成。
例如，在选择了转矩恒定控制模式的情况下，输入侧TR控制部42用来自输入侧张力电流转换部44的输入侧TR电流设定值IETRset置换I控制422。另一方面，在选择了TR速度恒定控制模式的情况(未选择转矩恒定控制模式的情况)下，输入侧TR控制部42按照输入侧TR速度偏差变更P控制421以及I控制422。在该状态下选择了转矩恒定控制模式的情况下，由电流修正424进行修正以免输入侧TR电流指令ITERref不连续地变化。
通过这样构成输入侧TR控制部42，即使在轧制操作中也能够将输入侧TR控制部42的控制模式自如地从转矩恒定控制切换为速度恒定控制、或者从速度恒定控制切换为转矩恒定控制，能够自如地切换控制方法(A)、控制方法(B)、以及控制方法(C)。
输入侧张力设定部43以及输出侧张力设定部53分别计算输入侧以及输出侧的张力设定值。
输入侧张力电流转换部44以及输出侧张力电流转换部54分别接收来自输入侧张力设定部43以及输出侧张力设定部53的信号，根据TR(张力卷轴)机械系统以及TR(张力卷轴)控制部的模型，求出用于得到输入侧以及输出侧的被轧制材料m成为张力设定值这样的电动机的转矩的电流值。
输入侧TR控制部42以及输出侧TR控制部52分别接收来自输入侧张力电流转换部44以及输出侧张力电流转换部54的信号，控制电动机的电流成为上述电流值。
输入侧张力控制部46以及输出侧张力控制部56分别使用由设置于轧制机1的输入侧以及输出侧的输入侧张力计b1以及输出侧张力计b2测量出的张力的实绩值来修正控制模型的误差。该输入侧张力控制部46以及输出侧张力控制部56分别对输入侧张力电流转换部44以及输出侧张力电流转换部54赋予修正值，由此修正向输入侧TR控制部42以及输出侧TR控制部52设定的电流值。
这里，对上述的张力控制单元、速度张力控制单元、以及速度板厚控制单元进行详细描述。
上述的张力控制单元根据被轧制的被轧制材料m的板厚来控制轧辊对R中的轧辊间的间隔，并且根据插入轧制机1的被轧制材料m的张力将向轧制机1送出被轧制材料m的张力卷轴TR2的转矩控制为恒定值(控制方法(A))。具体而言，例如能够通过使用来自压下板厚控制部61的输出、或者使用由输入侧张力计b1或输出侧张力计b2测量出的张力的实绩值修正向电动机的电流指令(例如，使向电动机的电流成为恒定的修正等)并将施加于被轧制材料m的张力控制为恒定，来进行控制方法(A)的执行。
上述的速度张力控制单元根据被轧制的被轧制材料m的板厚来控制轧辊对R中的轧辊间的间隔，并且根据插入轧制机1的被轧制材料m的张力来控制从张力卷轴TR2被送出的被轧制材料m的速度(控制方法(B))。具体而言，例如能够使用来自压下板厚控制部61的输出和来自速度张力控制部63的输出来进行控制方法(B)的执行。
上述的速度板厚控制单元根据插入轧制机1的被轧制材料m的张力来控制轧辊对R中的轧辊间的间隔，并且根据被轧制的被轧制材料m的板厚来控制从张力卷轴TR2送出的被轧制材料m的速度(控制方法(C))。控制方法(C)的执行具体而言，例如能够使用来自速度板厚控制部62的输出和来自压下张力控制部64的输出来执行。
接下来，参照图4对上述压下板厚控制部61、速度板厚控制部62、速度张力控制部63、以及压下张力控制部64进行说明。
压下板厚控制部61使用由输出侧板厚计a2测量出的输出侧板厚实绩值hfb与输出侧板厚设定值href之差即输出侧板厚偏差△h，对该输出侧板厚偏差△h乘以调整增益以及由输出侧板厚偏差△h针对轧辊间隙的转换增益而得的值进行积分(I控制)，并输出该积分值与上次的积分值的差△△SAGC。此外，在图4中，M表示轧制机的磨机常量，Q表示出被轧制材料的塑性常量。
速度板厚控制部62使用上述的输出侧板厚偏差△h，对该输出侧板厚偏差△h乘以调整增益以及由输出侧板厚偏差△h针对输入侧速度的转换增益而得的值进行积分(I控制)，并输出该积分值与上次的积分值的差△(△V/V)AGC。
速度张力控制部63使用由输入侧张力计b1测量出的输入侧张力实绩值Tbfb与输入侧张力设定值Tbref之差即输入侧张力偏差△Tb，对该输入侧张力偏差△Tb乘以调整增益以及由输入侧张力偏差△Tb针对输入侧速度的转换增益而得的值进行积分(I控制)，输出该积分值与上次的积分值的差分△(△V/V)ATR。
压下张力控制部64使用上述的输入侧张力偏差△Tb，对该输入侧张力偏差△Tb乘以调整增益以及由输入侧张力偏差△Tb针对轧辊间隙的转换增益而得的值进行积分(I控制)，输出该积分值与前次的积分值的差分△△SATR。
此外，作为上述的压下板厚控制部61、速度板厚控制部62、速度张力控制部63、以及压下张力控制部64各自的积分方法，除了积分(I控制)以外，也可以采用比例积分(PI控制)、微分比例积分(PID控制)等其他的方法。
磨机速度设定部81通过操作人员的指示设定磨机速度。该磨机速度设定部81例如在操作人员想要对磨机速度加减速并发出其指示的情况下输出加减速的指令，在操作人员想要维持磨机速度并发出其指示的情况下，输出保持的指令。
这里，对上述的控制方式选择单元进行详细描述。控制方式选择单元使用通过相互切换控制方法(A)、控制方法(B)以及控制方法(C)而产生的推断出的衰减率的变化量来预测输出侧板厚偏差，并且选择上述控制方法(A)、控制方法(B)以及控制方法(C)中的任意一个控制方式，以使该预测出的输出侧板厚偏差最小。该控制方式选择单元例如能够由控制方法选择部71执行。
如图5所示，控制方法选择部71具有控制方式选择部711和控制输出选择部712。
控制方式选择部711使用推断出的衰减率的变化量△G来预测输出侧板厚偏差△h，并且根据该预测选择控制方式。控制方式选择部711所进行的输出侧板厚偏差△h的预测只要不损害本发明的效果则不特别限定，但优选使用利用频率解析计算出的每个预定频率区域的衰减率G的实绩值和通过相互切换控制方式而产生的推断出的每个预定频率区域的衰减率的变化量△G来进行。
优选上述的频率解析是傅里叶分析。通过这样使用傅里叶分析来作为频率解析，能够更切实地确定输出侧板厚偏差△h的产生原因。
另外，优选衰减率的变化量△G是使用基于神经网络的学习结果而推断出的。通过这样使用神经网络，能够有效地求出衰减率的变化量△G。
图6是表示图5的控制方式选择部的示意性框图。如图6所示，该控制方式选择部711例如能够由控制效果测量部210、衰减量预测部220、轧制条件判定部230、控制状态判定部240、控制系统选择判定部250、学习数据生成部260、以及N.N.学习部270构成。
控制效果测量部210获取由输入侧板厚计a1求出的输入侧板厚偏差△H和由输出侧板厚计a2求出的输出侧板厚偏差△h，使用这些时间序列数据按预定频率区域运算输入侧板厚偏差成分Hg以及衰减率G。
如图7所示，控制效果测量部210例如能够由板厚偏差测量部211和板厚衰减量推断部212构成。此外，以下，以预定频率区域为低频率区域(low)、中频率区域(mid)、高频率区域(hig)这3个区域的情况为例进行说明。
板厚偏差测量部211将以预定的时间间隔取样的输入侧板厚偏差△H以及输出侧板厚偏差△h作为时间序列数据分别储存到输入侧板厚偏差表2111、输出侧板厚偏差表2112。此外，因为使用被轧制材料m的同一点的输入侧板厚偏差△H以及输出侧板厚偏差△h，所以考虑从输入侧板厚计a1的位置到输出侧板厚计a2的位置的时间差并通过移动处理部2115使数据匹配。这些数据分别由输入侧板厚偏差FFT处理部2113以及输出侧板厚偏差FFT处理部2114通过傅立叶变换(高速傅立叶变换等)转换为频率f的函数Hg(f)以及hg(f)。在图7中，示出了使用1024个时间序列数据的例子。
板厚衰减量推断部212使用函数Hg(f)以及hg(f)，根据每个频率区域的输入侧板厚偏差成分Hglow、Hgmid、Hghig、以及按频率区域估算而得的板厚偏差的积分值运算衰减量Glow、Gmid、Ghig。例如，如图8所示，按频率区域求出Hglow、Hgmid、Hghig以及hglow、hgmid、hghig，并根据这些数据计算Glow、Gmid、Ghig。此外，上述各频率区域能够适当地决定。例如，作为一个例子，能够将0Hz～1Hz作为低频率区域，将1Hz～3Hz作为中频率区域，将3Hz～5Hz作为高频率区域。另外，频率区域的数量也并不特别限定，能够适当地决定。
衰减量预测部220预测衰减率的变化量△G。如图9所示，该衰减量预测部220例如能够由输入数据切换部222、N.N.衰减量预测部221、以及输出数据切换部223构成。
输入数据切换部222获取来自后述的切换条件产生部251的切换条件J2(例如，控制方法(A)→(B)、控制方法(B)→(A)、控制方法(A)→(C)、控制方法(C)→(A)、控制方法(A)→(C)、控制方法(C)→(A))、以及来自轧制条件判定部230的轧制条件J1(例如，输入侧板厚、输出侧板厚、轧制载荷、输入侧张力、输出侧张力、轧制速度、钢种等)。
N.N.衰减量预测部221使用上述切换条件J2和轧制条件J1，预测切换控制系统的情况下的每个频率区域的衰减率的变化量△Glow、△Gmid、△Ghig。
输出数据切换部223将由N.N.衰减量预测部221预测出的预测值选择性地输出到后述的控制系统选择判定部250和N.N.学习部270。
轧制条件判定部230从由轧制机1计测出的各种实绩值中提取出控制方式的选择所需要的信息，并将该信息发送到衰减量预测部220。上述信息例如是从输入侧板厚、输出侧板厚、轧制载荷、输入侧张力、输出侧张力、轧制速度、钢种等中选择出的1个或者2个以上的信息。
控制状态判定部240判定控制系统选择判定部250的判定结果(选择了哪个控制单元)，并且将控制单元所变更的时机输出到后述的控制系统选择判定部250以及学习数据生成部260。
控制系统选择判定部250根据轧制状态选择进行切换的控制方式。
这里，对控制系统选择判定部250中的控制方法的选择的概念进行说明。首先，对于由衰减量预测部220预测的每个频率区域的相对于切换前的切换后的衰减率的变化量△G的比例而言，切换前是控制方法(A)并且切换后是控制方法(C)的情况为图10中的(a)，切换前是控制方法(C)并且切换后是控制方法(A)的情况为图10中的(b)。其中，在图10中的(a)、(b)中，纵轴的值为0是指在切换前后衰减率G没有变化，在+侧是指衰减率G增加(输出侧板厚偏差△h变大(恶化))，在－侧是指衰减率G减少(输出侧板厚偏差△h变小(改善))。
这里，在当前时刻的各频率区域的衰减率G是图10中的(c)的实线的情况下，预测为伴随控制方法(A)→(C)的切换的切换后的衰减率G、以及伴随控制方法(C)→(A)的切换的切换后的衰减率G分别为该图的点划线以及双点划线。根据该图可知，在低频区域中，通过控制方法(C)→(A)的切换，输出侧板厚偏差△h恶化较大，通过控制方法(A)→(C)的切换，输出侧板厚偏差△h改善较大，另一方面，在高频区域中，控制方法(C)→(A)以及控制方法(A)→(C)的切换一起恶化，改善的变化很小。
另外，在当前时刻的各频率区域的输出侧板厚偏差频率成分hg是图10中的(d)的实线的情况下，预测为伴随控制方法(A)→(C)的切换的切换后的输出侧板厚偏差频率成分hg、以及伴随控制方法(C)→(A)的切换的切换后的输出侧板厚偏差频率成分hg分别为该图的点划线以及双点划线。在该图中，也与图10中的(c)的情况相同地，若考虑与高频区域相比低频区域中的较大的输出侧板厚偏差频率成分hg的变化，则综合来看，当前时刻下的控制方法为控制方法(A)时切换为控制方法(C)较好，当前时刻下的控制方法为控制方法(C)时不切换为控制方法(A)而维持控制方法(C)较好。
与此相对，在当前时刻的每个频率区域的输出侧板厚偏差频率成分hg是图10中的(e)的实线的情况下，预测为伴随控制方法(A)→(C)的切换的切换后的衰减率G、以及伴随控制方法(C)→(A)的切换的切换后的输出侧板厚偏差频率成分hg分别为该图的点划线以及双点划线。在该图中，与上述的图10中的(d)相反，在低频区域中，通过控制方法(C)→(A)的切换，输出侧板厚偏差频率成分hg稍微恶化，通过控制方法(A)→(C)的切换，输出侧板厚偏差频率成分hg稍微改善，另一方面，在高频区域中，通过控制方法(C)→(A)的切换，输出侧板厚偏差频率成分hg改善较大，通过控制方法(A)→(C)的切换，输出侧板厚偏差频率成分hg恶化较大。因此，若考虑与低频区域相比高频区域中的较大的输出侧板厚偏差频率成分hg的变化，则综合来看，当前时刻下的控制方法为控制方法(C)时切换为控制方法(A)较好。另一方面，当前时刻下的控制方法为控制方法(A)时不切换为控制方法(C)而维持控制方法(A)较好。
通过以上那样的概念，能够使用每个频率区域的衰减率的变化量△G来预测控制方法切换后的输出侧板厚偏差△h，能够判定控制方式的选择(控制方式的切换、维持)。
接下来，对控制系统选择判定部250的结构进行说明。如图11所示，控制系统选择判定部250例如能够由切换条件产生部251、板厚偏差预测部252、最佳控制系统选择部253、干扰产生部254、以及控制系统选择控制部255构成。
切换条件产生部251根据由控制状态判定部240判定出的当前时刻的控制方法(A)～(C)，生成可切换的模式，依次输出到衰减量预测部220。例如，在当前时刻下的控制方式是控制方法(A)的情况下，作为可切换的模式，生成了控制方法(A)→(B)以及控制方法(A)→(C)两种。
板厚偏差预测部252求出按频率区域估算的输出侧板厚偏差(估算输出侧板厚偏差)。具体而言，板厚预测部252使用从控制效果测量部210获取到的当前时刻的按频率区域估算的输入侧板厚偏差(估算输入侧板厚偏差)Hglow、Hgmid、Hghig以及衰减率Glow、Gmid、Ghig、以及来自后述的衰减量预测部220的低频率区域衰减率变化量△Glow、中频率区域衰减率变化量△Gmid、高频率区域衰减率变化量△Ghig，通过下述公式(1)～(3)计算每个频率区域的输出侧板厚偏差预测值hglowEST(i－j)、hgmidEST(i－j)、hghigEST(i－j)。此外，(i－j)表示从控制方法i向控制方法j的切换。
hglowEST(i－j)＝Hglow×(Glow+△Glow)···(1)
hgmidEST(i－j)＝Hgmid×(Gmid+△Gmid)···(2)
hghigEST(i－j)＝Hghig×(Ghig+△Ghig)···(3)
由此，例如，在当前时刻下的控制是控制方法(A)的情况下，求出hglowEST(A－B)、hgmidEST(A－B)、hghigEST(A－B)、hglowEST(A－C)、hgmidEST(A－C)、hghigEST(A－C)。
最佳控制系统选择部253对从控制效果测量部210获取到的当前时刻的每个频率区域的估算输出侧板厚偏差hglow、hgmid、hghig与通过板厚偏差预测部252求出的每个频率区域的输出侧板厚偏差预测值hglowEST(i－j)、hgmidEST(i－j)、hghigEST(i－j)进行比较，选择控制方法(A)～(C)中的任意一个控制方法，以使预测出的输出侧板厚偏差最小。在该选择中，例如，能够采用每个频率区域的输出侧板厚偏差的总和为最小的选择等。
为了在衰减量预测部220中积蓄广泛的学习数据D，干扰产生部254有意地施加干扰来产生各种切换条件。其目的在于，提高衰减量预测部220的预测能力(例如，进一步的提高针对季节、轧制油的状态等各种变动的预测、现有的预测精度等)。具体而言，该干扰产生部254例如进行与最佳控制系统选择部253选择出的最佳的切换条件J2不同的随机切换。由此，能够使轧制条件J1和切换条件J2的组合增大，使衰减量预测部220的预测精度提高。此外，干扰产生部254是附加(不是必须的结构)使用的，所以在产生允许外的板厚变动的情况下，使其动作停止。
控制系统选择控制部255控制控制系统选择判定部250内的上述各部的动作。
学习数据生成部260生成上述的衰减量预测部220进行学习所需要的学习数据D。如图12所示，该学习数据生成部260例如能够由切换实绩产生部261、轧制实绩收集部264、衰减量测量部262、以及学习数据收集部263构成。
切换实绩产生部261检测控制方法(A)、控制方法(B)、控制方法(C)之间的切换。
轧制实绩收集部264收集切换控制方法的时刻的轧制条件J1(这里，例示被轧制材料的钢种和轧制速度这两种数据)。
衰减量测量部262使用下述公式(4)～(6)计算来自衰减量预测部220的低频率区域衰减率变化量△Glow、中频率区域衰减率变化量△Gmid、高频率区域衰减率变化量△Ghig。
△Glow＝Glow(1)－Glow(0)···(4)
△Gmid＝Gmid(1)－Gmid(0)···(5)
△Ghig＝Ghig(1)－Ghig(0)···(6)
在上述公式(4)～(6)中，Glow(0)、Gmid(0)、Ghig(0)分别是在控制方法切换时获取到的各频率区域的衰减率G，Glow(1)、Gmid(1)、Ghig(1)分别是在预定的延迟时间TD后获取到的每个频率区域的衰减率G。此外，延迟时间TD是切换控制方法的时刻与充分地得到切换效果的时刻的时间差。延迟时间TD例如可以是从轧制机1到输出侧板厚计a2的被轧制材料的通过时间(无用时间)的10倍。
学习数据收集部263使用从切换实绩产生部261、轧制实绩收集部264以及衰减量测量部262得到的切换条件J2、轧制条件J1、N.N.输出量N即各频率区域衰减率变化量，生成学习数据D。该学习数据D储存于学习数据库DB1。此外，作为直至收集到足够上述的N.N.衰减量预测部221进行预测的学习数据为止的填补，学习数据库DB1也可以将通过模拟等求出的△Glow、△Gmid、△Ghig设定为N.N.输出量N，以便能够适当地切换控制方法。
图13是表示图12的学习数据的一个例子的示意图。如图13所示，例如，学习数据D能够由切换条件J2(例如，控制方法(A)→(B)等)以及轧制条件J1(例如，钢种、轧制速度等)的数据、以及与该切换相伴的低频率区域衰减率变化量△Glow、中频率区域衰减率变化量△Gmid、高频率区域衰减率变化量△Ghig的数据构成。
N.N.学习部270使用积蓄于学习数据库DB1的多个学习数据D，实施由衰减量预测部220预测的△Glow、△Gmid、△Ghig的学习。此外，N.N.学习部270所进行的学习可以在积蓄于学习数据库DB1的学习数据D的个数增加某个程度时实施，也可以根据学习数据D的更新程度实施，还可以以预定的时间间隔实施。
这样，由于该轧制控制装置11具备N.N.学习部270，所以能够学习输出侧板厚偏差△h变小的切换条件J2，并基于该学习结果切换到最佳的控制方式。
控制输出选择部712根据控制方式选择部711所选择的控制方式，将来自压下板厚控制部61、速度板厚控制部62、速度张力控制部63、以及压下张力控制部64的输入输出到轧辊间隙控制部21、输入侧TR速度指令部41、以及输入侧TR控制部42。以下，参照图14对控制输出选择部712所进行的处理进行说明。
在控制方式选择部711选择了基于控制方法(A)的控制的情况下，控制输出选择部712为了根据被轧制的被轧制材料m的板厚控制轧辊对R中的轧辊间的间隔，从而由积分处理部712a对来自压下板厚控制部61的输出进行积分处理并将其输出到轧辊间隙控制部21。另外，控制输出选择部712为了根据插入轧制机1的被轧制材料m的张力将向轧制机1送出被轧制材料m的张力卷轴TR2的转矩控制为恒定值，从而将转矩恒定控制模式的选择输出到输入侧TR控制部42。
在控制方式选择部711选择了基于控制方法(B)的控制的情况下，控制输出选择部712为了根据被轧制的被轧制材料m的板厚控制轧辊对R中的轧辊间的间隔，从而由积分处理部712a对来自压下板厚控制部61的输出进行积分处理并将其输出到轧辊间隙控制部21。另外，控制输出选择部712为了根据插入轧制机1的被轧制材料m的张力控制从张力卷轴TR2送出的被轧制材料m的速度，从而由积分处理部712b对来自速度张力控制部63的输出进行积分处理并将其输出到输入侧TR速度指令部41。
在控制方式选择部71选择了基于控制方法(C)的控制的情况下，控制输出选择部712为了根据被轧制的被轧制材料m的板厚控制从张力卷轴TR2送出的被轧制材料m的速度，从而由积分处理部712b对来自速度板厚控制部62的输出进行积分处理并将其输出到输入侧TR速度指令部41。另外，控制输出选择部712为了根据插入轧制机1的被轧制材料m的张力控制轧辊对R中的轧辊间的间隔，从而由积分处理部712a对来自压下张力控制部64的输出进行积分处理并将其输出到轧辊间隙控制部21。
这样，由于该轧制控制装置11具备控制输出选择部712，从而即使在轧制操作中也能够相互地切换控制方法(A)～(C)。
这里，该轧制控制装置11中的控制能够通过组合硬件和软件来实现。作为上述硬件，如图15所示，例如，能够由中央处理装置(CPU)91、随机存取存储器(RAM)92、只读存储器(ROM)93、硬盘驱动器(HDD)94、接口(I/F)95、以及总线96等构成。
CPU91是处理信息的运算单元，通过处理后的信息控制轧制控制装置11整体的动作。RAM92是能够读写信息的易失性存储介质，被用作CPU91处理信息时的工作区域。ROM93是只读的非易失性存储介质，储存有程序(软件)。HDD94是能够读写信息的非易失性存储介质，储存有OS(操作系统)、执行轧制控制等的轧制控制程序等(软件)。I/F95显示轧制控制装置11的信息或者进行向轧制控制装置11的信息的输入，例如，由显示器装置951、键盘952等构成。总线96连接CPU91、HDD94等。
如以上所述，该轧制控制装置11是上述结构，所以能够不施加干扰就选择输出侧板厚偏差△h最小的控制方式。其结果是，该轧制控制装置11能够进行输出侧板厚稳定的轧制。
另外，该轧制控制装置11通过使用频率解析预测输出侧板厚偏差△h，能够容易并且切实地确定输出侧板厚偏差△h的产生原因。这是因为在板厚偏差的时间序列数据中包含有起因于各种原因的频率成分，通过比较输入侧板厚偏差△H的频率成分和输出侧板厚偏差△h的频率成分，来确定出起因于轧制机1的频率成分(例如，起因于轧辊R1、R2不是正圆的输出侧板厚偏差的频率成分等)，由此板厚的变动原因变得明确。
此外，本发明的设备控制装置也包含有上述的轧制控制装置以外的设备控制装置。
作为轧制控制装置以外的设备控制装置，例如举出了热连轧装置(未图示)中的轧制控制装置等。在该轧制控制装置中，作为轧制机机架间的套口机的控制，应用了套口机位置控制与机架间张力控制，将前段机架速度和套口机驱动力作为控制操作端。
在热连轧装置的轧制控制装置中，作为多个控制单元，例如，举出了用套口机驱动力实施机架间张力控制，并且利用前段机架速度实施套口机位置位置控制的控制单元(1)、和利用前段机架速度实施机架间张力控制，并且利用套口机驱动力实施套口机位置位置控制的控制单元(2)等。作为控制方式选择单元，例如举出了根据轧制状态切换上述控制单元(1)以及(2)的选择单元等。在这样的情况下，状态量例如是被轧制材料的温度、速度、套口机位置等。
并且，即使在上述设备控制装置中，也优选使用利用频率解析计算出的每个预定频率区域的状态量的实绩值和通过相互切换控制单元而产生的被推断出的每个预定频率区域的状态量的变化量来进行控制单元选择单元中的上述状态量的预测。由此，能够与使用频率解析相应地，容易并且切实地确定状态量的变动原因。另外，优选上述频率解析是傅里叶分析。由此，能够更切实地确定状态量的变动原因。
另外，在上述设备控制装置中，优选状态量的变化量是使用基于神经网络的学习结果推断出的。由此，能够有效地求出状态量的变化量。
如以上所述，该设备控制装置是上述结构，因此不施加干扰就能够选择状态量最佳的控制方式。
此外，本发明并不局限于上述的实施方式的结构，而由权利要求书表示，意在包含与权利要求书均等的意思以及范围内的全部变更。
例如，在上述的实施方式中，说明了使用利用频率解析计算出的各预定频率区域的状态量的实绩值和通过相互切换控制方式而产生的推断出的每个预定频率区域的状态量的变化量来进行状态量(衰减率等)的预测的设备控制装置以及轧制控制装置，但若能够预测切换后的状态量，则也可以是不使用频率解析的控制装置。
另外，在上述的实施方式中，虽然对状态量的变化量是使用基于神经网络的学习结果推断出的设备控制装置以及轧制控制装置进行了说明，但若能够推断状态量的变化量，则也可以是不使用神经网络的控制装置。

Claims (8)

1.一种设备控制装置，是控制设备的运转的设备控制装置，其特征在于，该设备控制装置具备：
多个控制单元，其为了控制同一状态量，选择其中的任意一个来使用；以及
控制方式选择单元，其使用通过相互切换这些控制单元而产生的推断出的状态量的变化量来预测切换后的上述状态量，并且选择上述多个控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式，以使该预测出的状态量成为最佳。
2.根据权利要求1所述的设备控制装置，其特征在于，
使用利用频率解析计算出的每个预定频率区域的状态量的实绩值、和通过相互切换控制方式而产生的推断出的每个上述预定频率区域的状态量的变化量，进行控制方式选择单元中的状态量的预测。
3.根据权利要求2所述的设备控制装置，其特征在于，
频率解析是傅里叶分析。
4.根据权利要求2或3所述的设备控制装置，其特征在于，
状态量的变化量是使用基于神经网络的学习结果推断出的。
5.一种进行利用轧辊对来轧制被轧制材料的轧制机的控制的轧制控制装置，其特征在于，该轧制控制装置具备：
张力控制单元，其基于被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力将向上述轧制机送出上述被轧制材料的张力卷轴的转矩控制为恒定值；
速度张力控制单元，其根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力来控制从上述张力卷轴送出的上述被轧制材料的速度；
速度板厚控制单元，其根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔，并且根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制从上述张力卷轴送出的上述被轧制材料的速度；以及
控制方式选择单元，其使用通过相互切换这些控制单元而产生的推断出的衰减率的变化量来预测输出侧板厚偏差，并且选择上述张力控制单元所进行的控制、上述速度张力控制单元所进行的控制、以及上述速度板厚控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式，以便使该预测出的输出侧板厚偏差最小。
6.根据权利要求5所述的轧制控制装置，其特征在于，
使用利用频率解析计算出的各预定频率区域的衰减率的实绩值、和通过相互切换控制方式而产生的推断出的每个上述预定频率区域的衰减率的变化量来进行控制方式选择单元中的输出侧板厚偏差的预测。
7.根据权利要求6所述的轧制控制装置，其特征在于，
频率解析是傅里叶分析。
8.根据权利要求6或7所述的轧制控制装置，其特征在于，
衰减率的变化量是使用基于神经网络的学习结果推断出的。
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