JP2001179322A

JP2001179322A - 絞り圧延機の管端肉厚制御開始時間学習方法

Info

Publication number: JP2001179322A
Application number: JP36840599A
Authority: JP
Inventors: Kenichi Shinoki; 健一篠木
Original assignee: Sumitomo Metal Industries Ltd
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 1999-12-24
Filing date: 1999-12-24
Publication date: 2001-07-03
Anticipated expiration: 2019-12-24
Also published as: JP3567837B2

Abstract

(57)【要約】【課題】最適な制御開始時間を学習して、安定した絞り
圧延機の管端制御を行うことができる。【解決手段】(1)圧延ロールの回転速度を制御する開始
時間を圧延状況から学習する絞り圧延機の管端肉厚制御
方法であって、管端通過の時間差を算出し、定められた
範囲内か否かを２以上の基準に基づいて判断して、この
範囲を外れる場合には異常データとして取り扱い、次材
の学習データとしては用いないことを特徴とする絞り圧
延機の管端肉厚制御開始時間学習方法である。 (2)上記(1)の学習方法において、時間差が予め定めら
れた基準範囲を外れる場合、または上記時間差と、他
時間差の平均値との差が予めの基準より狭く定められ
た基準範囲を外れる場合には、当該データを異常データ
とするのがよい。さらに、各スタンドにおける時間差が
一定の傾きを有する場合には、最少二乗法を用いて傾き
を算出し、算出された傾きから導き出された当該ロール
スタンドの値を学習データとするのが望ましい。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、安定した肉厚制御
を可能とし、圧延される素管の管端不良を著しく低減す
ることができる、絞り圧延機の管端肉厚制御開始時間学
習方法に関するものである。

【０００２】

【従来技術】継目無鋼管の仕上げ圧延として用いられる
絞り圧延機（ストレッチレヂューサー）は、２ロールま
たは３ロールのハウジングからなるロールスタンドを連
続的に20数台程度まで配列し、外径を順次圧延しなが
ら、隣接するロールスタンド間で圧延ロール周速に差を
与えることによって、圧延中の管軸方向に引張力を加え
て圧延される素管の肉厚を制御している。このため、数
種類の素管を準備すれば、種々の寸法の鋼管を仕上げる
ことができることから、継目無鋼管の製造に際して、絞
り圧延機が多用されている。

【０００３】この絞り圧延機で素管の管端部を圧延する
場合には、中間部の圧延に比べ、管軸方向に加わる引張
力が小さいため、圧延ロールの回転速度を一定のままと
すると、素管管端部の肉厚が中間部の肉厚より厚くな
る。このように肉厚が厚くなった部分は、寸法不良とし
て廃棄され、歩留まり低下の要因となっている。

【０００４】通常、このような管端部の肉厚増加による
歩留まり低下を防止するため、素管の管端部を圧延する
際に、圧延ロールの回転速度を制御する方法が採用され
ている。しかし、有効に管端部の肉厚を制御し、歩留ま
り低下を図るには、管端部の肉厚制御を開始する時間を
適切に選択することが重要になる。

【０００５】従来、管端での肉厚制御を開始するタイミ
ングを決定する方法として、種々の方法が開示されてい
るが、管検出器を設け、この検出結果から決定する方法
が主力であった（例えば、特開昭56-77010号公報、特開
昭61-108414号公報）。しかし、一般に絞り圧延機は多
数のロールスタンドで構成されていることから、多数の
管検出器を設けなければならず、設備費用が高価になる
とともに、故障頻度も高くなることから、安定した制御
圧延が望めなかった。

【０００６】そこで、本願出願人は、安定した管端肉厚
制御が可能になる絞り圧延機の制御開始タイミングを決
定する方法を提案した（特開平3-42108号公報、参
照）。具体的には、圧延ロールを駆動するモータの駆動
電流および回転速度から圧延トルクを求め、この圧延ト
ルクから素管の噛込みまたは尻抜けのタイミングを検出
し、検出された噛込みまたは尻抜けのタイミングを用い
て、予め定めた管端肉厚制御の開始時間を修正し、この
修正結果を学習して次に圧延する素管の肉厚制御に用い
るようにしている。

【０００７】提案した方法を採用すれば、管端の肉厚制
御を開始すべき時間と噛込みまたは尻抜けのタイミング
との差を少なくすることができ、安定した管端の肉厚制
御が可能になる。ここで、上述の管端肉厚制御の開始タ
イミング学習方法を実際に適用することができる、絞り
圧延機の構成を簡単に説明する。

【０００８】図１は、管端肉厚制御の開始タイミング学
習方法を適用する場合の絞り圧延機の構成を説明する図
である。同図に示すように、絞り圧延機は複数のロール
スタンド２を連続して配列し、素管１は白抜矢印で示さ
れる圧延軸方向に搬送されて、圧延ロール21で圧延加工
される。絞り圧延機の入側には、ＨＭＤ等の管端検出器
８が配設され、素管１の管端検出結果は圧延制御器７お
よびタイミング演算器６に入力される。

【０００９】各ロールスタンド２に設けられた圧延ロー
ルは21は、ロール駆動モータ３によって減速機31を介し
て駆動される。このときのロール駆動モータ３の駆動電
流を検出するための電流検出器32と、モータの回転速度
を検出する回転速度検出器33が設けられ、これらで検出
された結果はモータ駆動制御器４に入力され、さらに圧
延トルク演算器５まで伝達される。圧延トルク演算器５
では圧延トルクを算出して、その算出結果が素管の噛込
みまたは尻抜けのタイミングとしてタイミング演算器６
に伝達される。

【００１０】タイミング演算器６では、圧延トルクの算
出結果、管端検出器８の管端検出信号、および圧延制御
器７からの管端制御信号に基づいて、制御開始のタイミ
ングが演算され、この演算結果は修正信号として、圧延
制御器７に伝達される。

【００１１】次いで、圧延制御器７では、タイミング演
算器６から与えられた修正信号に基づいて、管端制御開
始のタイミングが設定され、管端検出器８の管端検出時
を始点として計時を開始する。この計時結果が管端制御
開始タイミングの設定値に達した時点で、管端制御開始
信号が各モータの駆動制御器４に伝えられ、管端肉厚制
御が開始される。

【００１２】絞り圧延機に上記の構成を採用して、提案
の管端肉厚制御の開始タイミング学習方法を適用すれ
ば、絞り圧延毎に素管の噛込みまたは尻抜けのタイミン
グを検出し、検出されたタイミングを用いて予め定めら
れた素管の先、後管端制御開始タイミングを修正でき
る。そして、この修正結果を学習して次材の圧延に用い
ることができるので、管端肉厚制御の開始時間と実際の
素管の噛込みまたは尻抜け時間との時間差を少なくする
ことが可能になる。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】前述の通り、先に提案
した絞り圧延機の管端肉厚制御の開始タイミング学習方
法によっても、安定した管端肉厚制御が可能であり、所
定の効果を達成することができる。しかし、ＨＭＤ等を
用いて管端検出を行う場合や、圧延トルクから素管の噛
込みまたは尻抜けのタイミングを検出する場合であって
も、過誤検出によってレベルが相違する異常データが発
生することがある。また、例えば、素管の搬送速度に誤
りがあり、制御開始タイミングが一定の傾きを有してず
れる場合もある。

【００１４】このような場合に、単に、異常データか否
かの判断を、制御開始タイミングのズレが一定の範囲内
か否かで判断しようとすると、異常データが顕在化せ
ず、次材の管端制御開始のタイミング設定に大きな誤差
が発生したり、学習制御が正常に動作しない事態が発生
することがある。このような事態になると、予想もして
いない肉厚変動が生じて、寸法不良が多量に発生すると
いう問題も生ずる。

【００１５】本発明は、従来の絞り圧延の管端肉厚制御
の問題点に鑑みてなされたものであり、管端肉厚制御の
開始タイミングの修正、および次材の圧延への適用に際
し、発生要因に応じて異常データを適切に取り除き、最
適な制御開始時間を学習して、安定した管端制御を行う
ことができる絞り圧延機の管端肉厚制御開始時間学習方
法を提供することを目的としている。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明者は、上記の課題
を解決するために、異常データの発生メカニズムについ
て検討した結果、それぞれの発生要因に応じた２以上の
判断基準に基づいて判断することによって、有効に異常
データを摘出することができ、次材の圧延に適用する学
習データから排除できることを知見した。

【００１７】本発明は、上記の知見に基づいて完成され
たものであり、下記(1)、(2)の絞り圧延機の管端肉厚制
御開始時間学習方法を要旨とするものである。

【００１８】(1) 複数のロールスタンドで圧延される素
管の先端および後端の管端部が通過する際に圧延ロール
の回転速度を制御する開始時間を圧延状況から学習する
絞り圧延機の管端肉厚制御方法であって、前記の各スタ
ンドにおける予め定められた予測管端通過時間と、実測
された管端通過時間との時間差を算出し、この時間差が
予め定められた範囲内か否かを２以上の基準に基づいて
判断して、予め定められた範囲を外れる場合には異常デ
ータとして取り扱い、次材の予測管端通過時間の学習デ
ータとしては用いないことを特徴とする絞り圧延機の管
端肉厚制御開始時間学習方法である。

【００１９】(2) 上記(1)の学習方法において、上記の
時間差が予め定められた範囲内か否かの判断は、下記
およびの基準に基づくようにすればよい。

【００２０】上記時間差が予め定められた基準範囲
を外れる場合には、当該データを異常データとする。

【００２１】上記時間差と、他ロールスタンドにお
ける時間差の平均値との差が、予め上記の基準より
狭く定められた基準範囲を外れる場合には、当該データ
を異常データとする。ただし、他ロールスタンドにお
ける時間差には、上記において、異常データとされ
た他ロールスタンドでの時間差は含まない。

【００２２】さらに、各ロールスタンドにおける時間差
が一定の傾きを有する場合には、上記およびの基準
に基づいて異常データとして取り扱うか否かを判断した
のち、当該ロールスタンドの時間差と他ロールスタンド
における時間差の平均値との差を換算値として、この換
算値から最少二乗法を用いて傾きを算出し、算出された
傾きから導き出された当該ロールスタンドの値を学習デ
ータとするのが望ましい。

【００２３】

【発明の実施の形態】本発明の管端肉厚制御開始時間学
習方法では、各スタンドにおける予め定められた予測管
端通過時間と、実測された管端通過時間との時間差を、
判断レベルの全く相違する２以上の基準に基づいて予め
定められた範囲内か否かを判断し、これから外れると、
異常データとして取り扱い、次材の予測管端通過時間の
学習データには用いないことを特徴としている。さら
に、具体的な異常データの判断に際しては、発生メカニ
ズムを考慮して、制御開始タイミングが一様にずれる場
合と、制御開始タイミングが一定の傾きを有してずれる
場合とに区分することができる。

【００２４】図２、図３は後述する実施例で示す、各ロ
ールスタンドにおける予測管端通過時間と実測された管
端通過時間との時間差（制御開始タイミングのズレ）の
分布状況を示す図である。これらはいずれも、制御開始
タイミングが一様にずれている場合を示しており、図２
はズレが小さい場合を、図３はズレが大きい場合を示し
ている。このような制御開始タイミングのズレが生じる
のは、管端検出器の検出遅れ等の機械的な誤差の他に、
圧延トルクから素管の噛込みまたは尻抜けのタイミング
を検出する場合での演算リレーの作動遅れによる場合が
ある。

【００２５】従来の判断基準によれば、図２、図３に示
す時間差の分布状況であれば、いずれも第４スタンドに
現れる時間差データＡ4、Ｂ4は異常データとして取り扱
い、次材の予測管端通過時間の学習データとしては用い
ないものである。しかし、第３スタンドに現れる時間差
データＡ3、Ｂ3も、操業中に何らかの要因によって発生
する異質なデータと認識することができ、これらも異常
データとして取り扱わなければ、精度の良い管端肉厚制
御を実行することができない。

【００２６】そこで、本発明方法では、時間差が、例
えば±1000msecの範囲を外れる場合には、また当該ロ
ールスタンドの時間差と、他ロールスタンドにおける時
間差の平均値との差が、例えば±100msecの範囲を外れ
る場合にも、当該データを異常データとして取り扱うこ
ととしている。すなわち、２つのレベルの異なる判断基
準に基づいて、異常データに該当するか否かを判断して
いる。

【００２７】まず、の基準で、時間差が、例えば±10
00msecの範囲を外れる場合を異常データとしているの
は、各ロールスタンド間の素管の通過時間を基準にして
定めるものであり、ロールスタンド間の通過時間を超え
るようなズレが時間差データにある場合には、異常デー
タとして取り扱うこととした。

【００２８】次に、の基準で、他ロールスタンドにお
ける時間差の平均値との差によって判断しようとしてい
るのは、基準によるズレの絶対値から判断するだけで
なく、他のデータとの関係で相対的に判断する必要があ
るからである。ここで、差が、例えば±100msecの範囲
を外れる場合に異常データとしているのは、対象とする
絞り圧延機の特性から、経験的にばらつきとして把握で
きる範囲を基準として定めたことによる。また、の基
準では、の基準において、既に異常データとされた他
ロールスタンドにおける時間差データは、他ロールスタ
ンドにおける時間差の平均値には含めないこととしてい
る。

【００２９】図４は後述する他の実施例で示す、各ロー
ルスタンドにおける予測管端通過時間と実測された管端
通過時間との時間差（制御開始タイミングのズレ）の分
布状況を示す図であり、制御開始タイミングが一定の傾
きを有してずれている場合を示している。このような制
御開始タイミングのズレが生じるのは、素管の搬送速度
の設定、またはその認識に誤りがあり、各ロールスタン
ドの制御開始タイミングおよびロールスタンド間の通過
時間の設定に誤差があることに起因している。

【００３０】図４に示す時間差の分布状況であれば、第
４スタンドに現れる時間差データＣ4は異常データとし
て取り扱うとともに、傾きを有するズレを一律に修正す
る必要がある。このためには、上記およびの基準に
基づいて異常データか否かを判断したのち、対象となる
時間差データが有する傾きを算出して、算出結果に基づ
いてズレを一律に修正することになる。

【００３１】まず、絶対的、または相対的な誤差を取り
除くため、上記およびの基準に基づいて、これらの
基準に該当する時間差データは、異常データとして取り
除く。そののち、該当ロールスタンドの時間差と他ロー
ルスタンドにおける時間差の平均値との差を換算値とし
て、この換算値から最少二乗法によって修正すべき傾き
を算出する。

【００３２】具体的には、後述する実施例３で説明する
ように、図４に示す時間差の分布状況では、データＣ4
は上記の基準によって異常データとして取り除かれ、
さらに、データＣ1およびＣ6も上記の基準によって異
常データとして取り除かれる。他のデータＣ2、Ｃ3およ
びＣ5の換算値は次のように求められる。

【００３３】データＣ2の換算値：Ｃ2−｛（Ｃ2＋Ｃ3＋Ｃ5）/３｝データＣ3の換算値：Ｃ3−｛（Ｃ2＋Ｃ3＋Ｃ5）/３｝データＣ5の換算値：Ｃ5−｛（Ｃ2＋Ｃ3＋Ｃ5）/３｝次に、独立変数ｘとして第２、第３、第５スタンドを変
化させたときの特性値ｙとして、算出されたＣ2、Ｃ3、
Ｃ5の換算値を用い、最少二乗法の統計的処理によっ
て、修正すべき傾きを算出する。

【００３４】すなわち、独立変数ｘと特性値ｙとの関係
は、下記(a)式で表される。

【００３５】ｙ＝α＋βｘ・・・ (a) さらに、切片αおよび傾き（回帰係数）βは、次の(b)
式および(c)式から求めることができる。ただし、下記
の(b)式、(c)式において、ｋは独立変数ｘの水準数を示
している。

【００３６】

【数１】

【００３７】上述の通り、制御開始タイミングが一様に
ずれる場合であっても、制御開始タイミングが一定の傾
きを有してずれる場合であっても、発生要因に応じて異
常データを適切に取り除き、最適な制御開始時間を学習
することによって、安定した管端制御を実行することが
できる。以下に、本発明方法の具体的な効果を、実施例
に基づいて詳細に説明する。

【００３８】

【実施例】前記図１に示す構成からなり、20基のロール
スタンドを有する絞り圧延機を用いて、対象を炭素鋼と
し、圧延前寸法が外径151mm×肉厚4.25mm×長さ28,000m
mの素管を、圧延後に外径60.3mm×肉厚3.91mm×長さ84,
000mmに圧延した。このとき、圧延機入側にＨＭＤ検出
器を設けるとともに、20基のロールスタンドのうち入側
から第５、７、９、11、13、15番目の計６基に管端検出
装置を設置して、管先端側の管端制御開始タイミングの
修正学習を実施した。ロールスタンドに設置される管端
検出装置は、前記図１で説明した圧延トルクから検出す
る方式であっても、ＨＭＤ等によう検出方式であっても
良い。なお、２つの基準として、の基準を±1000msec
の範囲とし、の基準を±100msecの範囲として、これ
らの範囲を外れる場合は異常とした。

【００３９】本実施例では、制御開始タイミングが一様
にずれる場合と、制御開始タイミングが一定の傾きを有
してずれる場合とで、実施例１〜３に区分して実施し
た。

【００４０】（実施例１）ここでは、図２に示すよう
に、時間差の分布状況が比較的小さい場合を対象とし
た。従来例１では、異常データか否かの判断を前記の
基準のみ、すなわち、時間差が±1000msecの範囲を外れ
る場合に該当するか否かで判断している。このときの学
習状況を表１に示す。

【００４１】

【表１】

【００４２】表中の計測No.は管端検出装置を設置した
ロールスタンドを示しており、入側から順に1〜6-Std.
と表記している。管端通過時間（msec）は圧延機入側の
ＨＭＤによって検出された素管管端の通過後の経過時間
であり、予測管端通過時間と計測された管端通過時間と
の時間差はB-Aとして表される。この結果から4-Std.の
時間差データは異常データとして取り扱われる。

【００４３】表中の学習値は、異常データを除いた、
1〜3-Std.および5〜6-Std.の時間差データのの平均値
（55msec）として算出される。算出された学習値を用
いて、次材の管端通過時間を修正する。例えば、次材の
1-Std.での予測値Ａは（985msec＋55msec）として1040m
secに修正される。しかし、従来例１では、このような
管端通過時間の修正にも拘わらず、次材での管端通過時
間の絶対誤差は55.8msecと大きいものであった。

【００４４】本発明例１では、前記の基準に加え、さ
らにの基準、すなわち、時間差と、他ロールスタンド
における時間差の平均値との差が±100msecの範囲を外
れるか否かによっても、異常データを判断している。本
発明例１における学習状況を表２に示す。

【００４５】

【表２】

【００４６】本発明例１では、の基準で判断するた
め、当該ロールスタンドの時間差と他ロールスタンドに
おける時間差との平均値との差を示す判定値が算出され
る。他ロールスタンドにおける時間差には、異常データ
を含まない。例えば、1-Std.における判定値は、｛1-St
d.の時間差データ（15msec）｝−｛2〜3-Std.および5〜
6-Std.の時間差データの平均値（65msec）｝として算出
される。

【００４７】算出された判定値によって、さらに3-Std.
の時間差データも異常データと判断される。この結果に
基づいて、学習値の場合と同様に、学習値は、２個
の異常データを除いた、1〜2-Std.および5〜6-Std.の時
間差データのの平均値（-3.75msec）として算出され
る。算出された学習値を用いて、次材の管端通過時間
を修正する。本発明例１の学習制御によって、次材での
管端通過時間の絶対誤差は、7.5msecと著しく向上して
いる。

【００４８】（実施例２）対象とした時間差の分布状況
は、図３に示すように、比較的大きくずれた場合であ
る。まず、従来例２では、異常データか否かの判断を前
記の基準のみとし、このときの学習状況を表３に示
す。

【００４９】

【表３】

【００５０】各ロールスタンドの時間差データをの基
準で判断して、4-Std.の時間差データを異常データとし
て取り扱う。そして、学習値は、異常データを除い
た、1〜3-Std.および5〜6-Std.の時間差データの平均値
（355msec）として算出される。算出された学習値を
用いて、次材の管端通過時間を各ロールスタンドで修正
する。しかし、このような修正値の学習にも拘わらず、
次材での管端通過時間の絶対誤差は55.8msecとなる。

【００５１】本発明例２では、前記およびの基準に
基づいて、異常データを判断している。本発明例２にお
ける学習状況を表４に示す。

【００５２】

【表４】

【００５３】本発明例２では、本発明例１と同様に判定
値が算出され、の基準によって、さらに3-Std.の時間
差データも異常データと判断される。この結果に基づい
て、学習値は、1〜2-Std.および5〜6-Std.の時間差デ
ータの平均値（296.25msec）として算出される。算出さ
れた学習値を用いて、次材の管端通過時間を修正する
ことによって、次材での管端通過時間の絶対誤差は、7.
5msecまで大きく改善されている。

【００５４】（実施例３）次に、図４に示すように、時
間差が一定の傾きを有してずれている場合を対象とし
た。従来例３では、異常データか否かの判断を前記の
基準のみとし、このときの学習状況を表５に示す。

【００５５】

【表５】

【００５６】各ロールスタンドの時間差データをの基
準で判断して、4-Std.の時間差データを異常データとし
て取り扱う。そして、学習値は、異常データを除い
た、1〜3-Std.および5〜6-Std.の時間差データの平均値
（2.8msec）として算出される。算出された学習値を
用いて、次材の管端通過時間を各ロールスタンドで修正
する。しかし、次材での管端通過時間の絶対誤差は51.7
msecとなる。

【００５７】本発明例３では、前記およびの基準に
基づいて、異常データを判断している。本発明例３にお
ける学習状況を表６に示す。

【００５８】

【表６】

【００５９】本発明例３では、算出された判定値での
基準によって、さらに1-Std.および6-Std.の時間差デー
タも異常データと判断される。この結果に基づいて、学
習値は、2〜3-Std.および5-Std.の時間差データの平
均値（2.33msec）として算出される。算出された学習値
を用いて、次材の管端通過時間を修正することによっ
て、次材での管端通過時間の絶対誤差は、51.67msecと
なる。

【００６０】実施例４では、各ロールスタンドの時間差
に一定の傾きがある場合に、上記およびの基準に基
づいて異常データを排除した後、時間差と他ロールスタ
ンドにおける時間差との平均値との差を換算値として、
この換算値から最少二乗法を用いて傾きを算出して、そ
の算出結果から傾きを一律に修正することにしている。
本発明例４における学習状況を表７に示す。

【００６１】

【表７】

【００６２】本発明例４では、およびの基準によっ
て、1-Std.、4-Std.および6-Std.の時間差データが異常
データと判断され、これらを除いた時間差データで学習
値が算出される。学習値の基礎となる換算値は、当
該ロールスタンドの時間差と異常データを除く時間差の
平均値との差として算出される。例えば、2-Std.におけ
る換算値は、｛2-Std.の時間差データ（55msec）｝−
｛2-Std.、3-Std.および5-Std.の時間差データの平均値
（2.33msec）｝として算出される。

【００６３】次いで、独立変数ｘを2-Std.、3-Std.、5-
Std.として、そのときの特性値ｙを算出された換算値を
用い、最少二乗法により前記(a)〜(c)式に基づいて、傾
きを算出する。この算出された傾きから導き出される当
該スタンドの値から、1〜6-Std.の学習値を算出す
る。算出された学習値を用いて、次材の管端通過時間
を修正することによって、次材での管端通過時間の絶対
誤差は、9.17msecまで向上させることが可能になる。

【００６４】図５は、絞り圧延機における管端制御タイ
ミングの誤差（予測管端通過時間と計測された管端通過
時間との時間差）発生状況を示す図である。同図(a)は
従来例１〜３を対象とした状況であり、(b)は本発明例
１〜４を対象とした状況を示している。図５から明らか
なように、従来例では、管端制御タイミング誤差のバラ
ツキはσ＝16.7msecと大きいものであったが、本発明例
では、σ＝5.7msecと著しく改善されている。この結
果、寸法不良率は、従来例では2.75％であったのが、本
発明例では０％となっている。

【００６５】

【発明の効果】本発明の絞り圧延機の管端肉厚制御開始
時間学習方法によれば、制御開始タイミングが一様にず
れる場合であっても、また、一定の傾きを有してずれる
場合であっても、次材の圧延への適用に際し、発生要因
に応じて異常データを適切に取り除き、最適な制御開始
時間を学習して、安定した管端制御を行うことができ
る。これにより、圧延素管の管端不良を著しく低減し
て、歩留まりを向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】管端肉厚制御の開始タイミング学習方法を適用
する場合の絞り圧延機の構成を説明する図である。

【図２】実施例１に示す、各ロールスタンドにおける予
測管端通過時間と実測された管端通過時間との時間差
（制御開始タイミングのズレ）の分布状況を示す図であ
る。

【図３】実施例２に示す、各ロールスタンドにおける予
測管端通過時間と実測された管端通過時間との時間差
（制御開始タイミングのズレ）の分布状況を示す図であ
る。

【図４】実施例３に示す、各ロールスタンドにおける予
測管端通過時間と実測された管端通過時間との時間差
（制御開始タイミングのズレ）の分布状況を示す図であ
る。

【図５】絞り圧延機における管端制御タイミングの誤差
（予測管端通過時間と計測された管端通過時間との時間
差）発生状況を示す図である。

【符号の説明】

１：素管、２：ロールスタンド３：ロール駆動モータ、４：モータ駆動制御器５：圧延トルク演算器、６：タイミング演算器７：圧延制御器、８：管端検出器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数のロールスタンドで圧延される素管の
先端および後端の管端部が通過する際に圧延ロールの回
転速度を制御する開始時間を圧延状況から学習する絞り
圧延機の管端肉厚制御方法であって、前記の各スタンド
における予め定められた予測管端通過時間と、実測され
た管端通過時間との時間差を算出し、この時間差が予め
定められた範囲内か否かを２以上の基準に基づいて判断
して、予め定められた範囲を外れる場合には異常データ
として取り扱い、次材の予測管端通過時間の学習データ
としては用いないことを特徴とする絞り圧延機の管端肉
厚制御開始時間学習方法。
【請求項２】上記で算出された時間差を異常データとし
て取り扱うか否かの判断を、下記およびの基準に基
づいて行うことを特徴とする請求項１記載の絞り圧延機
の管端肉厚制御開始時間学習方法。上記時間差が予め定められた基準範囲を外れる場合
には、当該データを異常データとする。上記時間差と、他ロールスタンドにおける時間差の
平均値との差が、予め上記の基準より狭く定められ
た基準範囲を外れる場合には、当該データを異常デー
タとする。ただし、他ロールスタンドにおける時間差に
は、上記において、異常データとされた他ロールス
タンドでの時間差は含まない。
【請求項３】各ロールスタンドにおける時間差が一定の
傾きを有する場合には、上記およびの基準に基づい
て異常データとして取り扱うか否かを判断したのち、当
該ロールスタンドの時間差と他ロールスタンドにおける
時間差の平均値との差を換算値として、この換算値から
最少二乗法を用いて傾きを算出し、算出された傾きから
導き出された当該ロールスタンドの値を学習データとす
ることを特徴とする請求項２記載の絞り圧延機の管端肉
厚制御開始時間学習方法。