JP2002192211A - Method for assuming product dimension in multi-stage rolling operation using universal rolling machine, and method for setting rolling clearance - Google Patents
Method for assuming product dimension in multi-stage rolling operation using universal rolling machine, and method for setting rolling clearanceInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明はユニバーサル圧延機
を用いた多段圧延における製品寸法推定方法及びロール
隙設定方法に関し、特に、ユニバーサル圧延機を用いた
多段圧延において、製品寸法推定方法及びロール隙設定
方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of estimating a product size and a method of setting a roll gap in a multi-stage rolling using a universal rolling mill, and more particularly to a method of estimating a product size and a setting of a roll gap in a multi-stage rolling using a universal rolling mill. It is about the method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】H形鋼や条鋼などの形鋼を製造する際の
ユニバーサル圧延機を用いた多段圧延においては、初期
のロール隙設定を、圧延する鋼材の素材寸法や目標製品
寸法、素材の種類（化学成分等）などで分類された、予
め用意された設定テーブルに従って行なう。2. Description of the Related Art In multi-stage rolling using a universal rolling mill when manufacturing a shaped steel such as an H-section steel or a section steel, an initial roll gap is determined by setting a material size of a steel material to be rolled, a target product size, and a material size. This is performed according to a preset setting table classified according to the type (chemical component and the like).
【０００３】次に、試圧延を行ない、その結果作られた
製品からサンプルを切出して、足幅、頭幅、柱厚、高さ
などの製品寸法を測定する。その製品寸法が目標公差内
に入っていればよいが、入っていなければロール隙設定
値を調整して試圧延をし、切出しサンプルの製品寸法が
公差内に収まるまでロール隙設定値の調整、及び試圧延
を繰り返し、ロール隙設定を決定する。[0003] Next, test rolling is performed, and a sample is cut out from the product produced as a result, and the product dimensions such as foot width, head width, column thickness and height are measured. As long as the product dimensions are within the target tolerance, if not, adjust the roll gap setting value and perform trial rolling, adjust the roll gap setting value until the product size of the cut sample falls within the tolerance, And the test rolling are repeated to determine the roll gap setting.
【０００４】こうして、ロール隙設定値が適切に設定さ
れると本圧延を開始する。よって、ロール隙設定値を適
切に調整するまでの試圧延をいかに少なくするかが、製
造コストを左右する重要なポイントとなる。[0004] When the roll gap setting value is appropriately set, the main rolling is started. Therefore, how to reduce the test rolling until the roll gap setting value is appropriately adjusted is an important point that determines the manufacturing cost.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ユニバ
ーサル圧延機を用いた多段圧延においては、あるロール
隙設定値を調整した場合に、複数の寸法が同時に変化し
てしまい、例えば、ある寸法は目標寸法に近づく変化を
しても、別のある寸法は目標寸法から外れて行く変化を
する場合もある。However, in a multi-stage rolling using a universal rolling mill, when a certain roll gap setting value is adjusted, a plurality of dimensions change at the same time. , But some other dimensions may change away from the target dimensions.
【０００６】すなわち、全ての寸法を目標寸法に近づけ
るためには、複数のロール隙設定値を同時に組み合わせ
て適切に調整する必要がある。 この調整は一般に人手
によって行われるが、操業を良く理解した熟練者でなけ
れば対応は難しい。That is, in order to bring all the dimensions closer to the target dimensions, it is necessary to simultaneously adjust a plurality of roll gap setting values and appropriately adjust them. This adjustment is generally performed manually, but it is difficult to cope with it unless a skilled person has a good understanding of the operation.
【０００７】複数のロール隙設定値をどのように調整す
べきかを、統計手法で求めることも考えられる。その場
合、一般手法としては、各ロール隙設定値とそのときの
製品寸法から成る圧延実績データに対して、重回帰法を
適用することが可能である。It is also conceivable to determine how to adjust a plurality of roll gap setting values by a statistical method. In that case, as a general method, it is possible to apply a multiple regression method to rolling performance data including each roll gap setting value and product dimensions at that time.
【０００８】しかし、多段ユニバーサル圧延機のロール
隙設定値は、通常、互いに相関を持って調整されるの
で、精度の高い重回帰モデル式を作ることは難しい。な
ぜならば、一般的に知られているように、互いに相関を
持つ説明変数から成る重回帰モデルには、その精度が落
ちるからである。However, since the roll gap setting values of the multi-stage universal rolling mill are usually adjusted in correlation with each other, it is difficult to create a highly accurate multiple regression model equation. This is because, as is generally known, the accuracy of a multiple regression model including explanatory variables having a correlation with each other is reduced.
【０００９】本発明は上述の問題点にかんがみ、圧延機
のロール隙設定値から精度良く製品寸法を推定するとと
もに、試圧延後のロール隙調整時における最適なロール
隙設定値を算出できるようにすることを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above problems, the present invention provides a method for accurately estimating a product size from a set value of a roll gap of a rolling mill and calculating an optimum set value of a roll gap when adjusting a roll gap after trial rolling. The purpose is to do.
【００１０】[0010]
【課題を解決するための手段】本発明に係わるユニバー
サル圧延機を用いた多段圧延における製品寸法推定方法
は、ロール隙設定値と製品寸法とから成る圧延実績デー
タを収集し、複数ロール隙のロール隙設定値の実績値に
対して主成分分析を行ないプロファイル成分行列を抽出
し、上記抽出したプロファイル成分行列を用いてプロフ
ァイル特徴量行列を求めるとともに、上記製品寸法実績
値を目的変数とし、対応するプロファイル特徴量行列を
説明変数とするモデル式を求め、上記求めたモデル式
に、設定しようとするロール隙設定値から計算したプロ
ファイル特徴量ベクトルを与えることにより、製品寸法
推定値を求めることを特徴とするユニバーサル圧延機を
用いた多段圧延における製品寸法推定方法である。According to the present invention, there is provided a method for estimating a product size in multi-stage rolling using a universal rolling mill according to the present invention. A principal component analysis is performed on the actual value of the gap setting value to extract a profile component matrix, and a profile feature amount matrix is obtained using the extracted profile component matrix. A model formula using a profile feature matrix as an explanatory variable is determined, and a profile feature vector calculated from a roll gap setting value to be set is given to the obtained model formula to obtain an estimated product size. This is a method for estimating product dimensions in multi-stage rolling using a universal rolling mill.
【００１１】本発明に係わるロール隙設定方法は、請求
項1記載のモデル式で、製品寸法推定値の替りに製品寸
法目標値を入力し、対応するプロファイル特徴量ベクト
ルを求め、このベクトルに上記プロファイル成分行列を
乗じてロール隙設定値を求めることを特徴とするロール
隙設定方法を特徴とする。また、本発明に係わる別のロ
ール隙設定方法は、ロール隙設定値と製品寸法とから成
る圧延実績データを収集し、複数ロール隙のロール隙設
定値の実績値に対して主成分分析を行ないプロファイル
成分行列を抽出し、上記抽出したプロファイル成分行列
を用いてプロファイル特徴量行列を求めるとともに、上
記製品寸法実績値を目的変数とし、対応するプロファイ
ル特徴量行列を説明変数とするモデル式を求める方法に
おいて、試圧延時のロール隙設定値による製品寸法実績
値と製品寸法目標値との寸法誤差を、修正すべきプロフ
ァイル特徴量ベクトルを説明変数とするモデル式で表す
とともに、修正すべきプロファイル特徴量行列にプロフ
ァイル成分行列を乗じてロール隙設定値を求める際に、
各主成分の寄与率の逆数により重み付けしたロール隙設
定値の修正量の二乗和が最小となるロール隙設定値を求
めることを特徴とする。According to a roll gap setting method according to the present invention, a product dimension target value is input instead of a product dimension estimated value, a corresponding profile feature quantity vector is obtained, and A roll gap setting method is characterized in that a roll gap setting value is obtained by multiplying a profile component matrix. Further, another roll gap setting method according to the present invention collects rolling performance data including a roll gap setting value and a product dimension, and performs principal component analysis on the actual values of the roll gap setting values of a plurality of roll gaps. A method of extracting a profile component matrix, obtaining a profile feature matrix using the extracted profile component matrix, and obtaining a model formula using the product dimension actual value as an objective variable and the corresponding profile feature matrix as an explanatory variable. In, the dimensional error between the product dimension actual value and the product dimension target value based on the roll gap setting value at the time of test rolling is expressed by a model formula using the profile feature vector to be corrected as an explanatory variable, and the profile feature to be corrected When multiplying the matrix by the profile component matrix to determine the roll gap setting value,
The roll gap setting value that minimizes the sum of squares of the correction amount of the roll gap setting value weighted by the reciprocal of the contribution ratio of each principal component is obtained.
【００１２】[0012]
【発明の実施の形態】次に、本発明による、条鋼の多段
ユニバーサル圧延時のロール隙設定値に対する製品寸法
の推定方法と、上記上記推定方法を利用したロール隙設
定方法の実施の形態を、以下に示す。なお、図中におい
て、同一部分には同一符号を付して詳細な説明をする。Next, an embodiment of a method of estimating a product dimension with respect to a set value of a roll gap in a multi-stage universal rolling of a bar steel according to the present invention, and an embodiment of a roll gap setting method using the above-described estimation method will be described. It is shown below. In the drawings, the same parts are denoted by the same reference numerals and will be described in detail.
【００１３】図１は、本実施の形態の処理ユニバーサル
圧延機を用いた多段圧延における製品寸法推定方法手順
の概略を示すフローチャートであり、この図１に従い、
実施の形態を説明していく。FIG. 1 is a flowchart showing an outline of a procedure of a method for estimating a product size in multi-stage rolling using the processing universal rolling mill according to the present embodiment.
Embodiments will be described.
【００１４】最初のステップ１では、この実施の形態に
使用するデータの収集を行なう。収集するデータは、操
業実績データを基に、各圧延パスにおける全てのロール
隙設定値をｇi（i=１〜m）（ロール隙設定値） とし、
そのロール隙設定値を用いて製造された製品寸法をＬi
（i=１〜ｎ）（製品寸法）として収集を行なう。In the first step 1, data used for this embodiment is collected. The collected data is based on the operation result data, and all roll gap set values in each rolling pass are set as g i (i = 1 to m) (roll gap set value).
The product dimensions manufactured using the set value of the roll gap are expressed as Li
(I = 1 to n) (product dimensions) are collected.
【００１５】図２は、条鋼の製品寸法の例を示してお
り、Ｌ1〜Ｌ5はそれぞれ頭幅、柱厚、足幅、フランジ
厚、高さと呼ぶ。ここでは、ロール隙と製品寸法を一組
のデータ単位として、N組分のデータを蓄積したデータ
を作成した。FIG. 2 shows an example of product dimensions of the bar steel, and L 1 to L 5 are respectively called head width, column thickness, foot width, flange thickness and height. Here, data in which N sets of data were accumulated was created using the roll gap and product dimensions as one set of data units.
【００１６】ステップ２では、ロール隙設定値行列Gを
主成分分析して、プロファイル成分行列Pを求める。こ
こで、プロファイルとは、図３に示すごとく、圧延パス
順に並べられた、m個のロール隙設定値ｇiからなる１組
のロール隙設定値ベクトルｇのことである。ここで、g
は列ベクトルである。このとき、ロール隙設定値行列G
は、このプロファイルｇをN組並べた行列である。In step 2, a profile component matrix P is obtained by performing principal component analysis on the roll gap setting value matrix G. Here, the profile, as shown in FIG. 3, arranged in rolling pass number is that of a pair of roll gap set value vector g of m roll gap set value g i. Where g
Is a column vector. At this time, the roll gap setting value matrix G
Is a matrix in which N sets of the profiles g are arranged.
【００１７】プロファイル成分行列Pは、ロール隙設定
値行列Gから、主成分分析によって得られるｍ組のプロ
ファイル成分ベクトルｐ（主成分ベクトル）を連ねたも
のである。The profile component matrix P is obtained by connecting m sets of profile component vectors p (principal component vectors) obtained from the roll gap setting value matrix G by principal component analysis.
【００１８】ロール隙設定値行列Gに対する主成分分析
には、公知の技術であるKarhunen-Ｌoeve変換を用い
る。なお、Karhunen-Ｌoeve変換を行なう際には、各ロ
ール隙設定値を事前に正規分布に従うように、N個のｇi
の分散δｇiと平均ｇi を含む、（１）式を用いて正規化
を行ない、その結果得られるｇinormalを用いる必要が
ある。For the principal component analysis of the roll gap setting value matrix G, a Karhunen-Loeve transform, which is a known technique, is used. When performing Karhunen-Loeve transformation, N g i values are set so that each roll gap setting value follows a normal distribution in advance.
It is necessary to perform normalization using the equation (1) including the variance δg i and the average g i of, and use the resulting g inormal .
【００１９】 ｇinormal＝（ｇi−ｇi ）／δｇi …（１） ステップ３では、ロール隙設定値行列Gとプロファイル
成分行列Pから、プロファイル特徴量行列Ｃを求める。m
個のプロファイル特徴量ｃiを要素とする列ベクトル
を、プロファイル特徴量ベクトルｃで表し、N組のプロ
ファイル特徴量ベクトルｃをプロファイル特徴量行列Ｃ
で表す。プロファイル特徴量行列Ｃは、ロール隙設定値
行列Gとプロファイル成分行列Pから下記の（２）式に従
って求める。G inormal = (g i −g i ) / δg i (1) In step 3, a profile feature amount matrix C is obtained from the roll gap setting value matrix G and the profile component matrix P. m
A column vector having the profile feature amounts c i as elements is represented by a profile feature amount vector c, and N sets of profile feature amount vectors c are represented by a profile feature amount matrix C.
Expressed by The profile feature matrix C is obtained from the roll gap setting matrix G and the profile component matrix P according to the following equation (2).
【００２０】C = P-1・G …（２）C = P −1 · G (2)
【００２１】ステップ４では、データに蓄積された製品
寸法行列Ｌを目的変数とし、対応するプロファイル特徴
量行列Ｃを説明変数として重回帰モデルMを作成する。
以下、n個の製品寸法Ｌiを要素とする、列ベクトルを製
品寸法Ｌで表し、N組の製品寸法Ｌを製品寸法行列Ｌで
表す。In step 4, a multiple regression model M is created using the product dimension matrix L stored in the data as an objective variable and the corresponding profile feature quantity matrix C as an explanatory variable.
Hereinafter, a column vector having n product dimensions L i as elements is represented by a product dimension L, and N sets of product dimensions L are represented by a product dimension matrix L.
【００２２】下記の（３）式は、製品寸法行列Ｌとプロ
ファイル特徴量行列Ｃが与えられた時に、重回帰モデル
Mが満足すべき方程式である。ここで、製品寸法行列Ｌ
のサイズは[ｎ×Ｎ]、プロファイル特徴量行列Ｃのサイ
ズは[m×Ｎ]、モデルMのサイズは[ｎ×m]である。The following equation (3) shows that when a product dimension matrix L and a profile feature matrix C are given, a multiple regression model
M is a satisfactory equation. Here, the product dimension matrix L
Is [nxN], the size of the profile feature matrix C is [mxN], and the size of the model M is [nxm].
【００２３】L ＝ M・C …（３） すなわち、これはN組のデータを用いて、m個のプロファ
イル特徴量ベクトルｃを説明変数として、n個の製品寸
法ｌiそれぞれを目的変数とする重回帰式を解くことを
意味している。重回帰モデルMは（４）式で示される最
小二乗法によって解くことができる。L = M · C (3) That is, using N sets of data, m profile feature quantity vectors c are used as explanatory variables, and n product dimensions l i are used as objective variables. It means solving a multiple regression equation. The multiple regression model M can be solved by the least squares method represented by the equation (4).
【００２４】min M｜L − M・C｜2 …（４） 以上によって、ロール隙設定値ｇから（２）式によって
プロファイル特徴量ベクトルｃを求め、（４）式で求め
たモデル式Mを用いて（３）式にて製品寸法ｌを推定す
ることができる。逆に、製品寸法ｌを与えれば、ロール
隙ｇが求めることができる。Min M | L−M · C | 2 (4) As described above, the profile characteristic amount vector c is obtained from the roll gap setting value g by the equation (2), and the model equation M obtained by the equation (4) is obtained. The product dimension 1 can be estimated by using equation (3). Conversely, given the product dimension l, the roll gap g can be determined.
【００２５】ステップ５では、試圧延のロール隙設定値
の修正量dｇを計算するため、プロファイル特徴量の差
分ｄｃから製品寸法の変化ｄｌを求めるための差分モデ
ルMdを作成する。In step 5, in order to calculate the correction amount dg of the roll gap setting value of the test rolling, a difference model Md for obtaining the change dl of the product dimension from the difference dc of the profile feature amount is created.
【００２６】（５）式は、製品寸法の変化ｄｌを差分モ
デルMdとプロファイル特徴量の差分ｄｃで表した式であ
る。そのため、試圧延ロール隙修正量ｄGは、プロファ
イル成分行列Pによってプロファイル特徴量dｃに変換し
たものを用いる。The equation (5) is an equation in which the change dl of the product dimension is represented by the difference dc between the difference model Md and the profile feature. Therefore, the test roll gap correction amount dG used is a value converted into the profile feature value dc by the profile component matrix P.
【００２７】dl＝Ｍｄ・ｄｃ …（５） ここで、ステップ４で作成した重回帰モデルMの入力と
して、プロファイル特徴量ベクトルｃとその微少変化量
ｄｃを加えたプロファイル特徴量ベクトルｃ+ｄｃに対
する製品寸法を求めると、それぞれ（６）式と（７）式
のように示される。Dl = Md · dc (5) Here, as an input of the multiple regression model M created in step 4, a profile feature vector c and a profile feature vector c + dc obtained by adding a small change dc thereof are obtained. When the product dimensions are determined, they are expressed as in equations (6) and (7), respectively.
【００２８】 ｌ＝Ｍ・ｃ …（６） ｌ＋dl＝Ｍ・（ｃ＋ｄｃ） …（７） （６）式と（７）式は線形式であるから辺々差をとる
と、（７）式と示される。L = M · c (6) l + dl = M · (c + dc) (7) Equations (6) and (7) are linear, so taking the differences from each other gives: Is shown.
【００２９】dl＝Ｍｄｃ …（８） ゆえに、（５）式と（８）式から差分モデルMdは、
（８）式と示される。Dl = Mdc (8) Therefore, the difference model Md is obtained from the equations (5) and (8) as follows:
Equation (8) is shown.
【００３０】Md ＝ M …（９） （９）式は、差分モデルMdとして、先に作成した寸法推
定重回帰モデルMを何の変更も無しに使用できることを
示している。Md = M (9) Equation (9) indicates that the previously created dimension estimation multiple regression model M can be used as the difference model Md without any change.
【００３１】ステップ６では、試圧延ロール隙設定値に
よる試圧延後の製品寸法ｌと目標寸法ｌとの寸法誤差ｄ
ｌから、修正すべきプロファイル特徴量ｄｃを求める修
正モデルを作成する。In step 6, a dimensional error d between the product dimension 1 after the test rolling and the target dimension 1 based on the set value of the test rolling roll gap is set.
A correction model for obtaining the profile feature value dc to be corrected is created from l.
【００３２】上記の差分モデルMdを用いると（５）式の
関係がある。この（５）式の関係からｄｃを求めること
で、修正すべきプロファイル特徴量ｄｃを求めることが
出来る。しかしながら（５）式は、方程式の数よりも求
める変数の数が大きいため複数の解が存在する。When the above-mentioned difference model Md is used, there is a relationship represented by equation (5). By calculating dc from the relationship of the equation (5), the profile feature dc to be corrected can be obtained. However, equation (5) has a plurality of solutions because the number of variables to be obtained is larger than the number of equations.
【００３３】そのため、複数の解の中から1つの解を求
める方法を最適化問題として解く。このとき、各主成分
の寄与率の逆数Wによって重み付けされたロール隙設定
値の修正量の大きさが最小となる解を求める。すなわ
ち、（10）式が最小となる（５）式の解を求める。Therefore, a method for finding one solution from among a plurality of solutions is solved as an optimization problem. At this time, a solution that minimizes the magnitude of the correction amount of the roll gap setting value weighted by the reciprocal W of the contribution ratio of each principal component is obtained. That is, the solution of the equation (5) that minimizes the equation (10) is obtained.
【００３４】 min Σi wi・dgi 2 ＝Σi wi（P・ｄｃi） …（10） ここでは、２次計画法を用いて解くことで、プロファイ
ル特徴量ｄｃを求めることができる。Min Σ i w i · dg i 2 = Σ i w i (P · dc i ) (10) Here, the profile feature amount dc can be obtained by solving using a quadratic programming method.
【００３５】ステップ７では、ロール隙設定値修正量ｄ
ｇを、上記で求めたプロファイル特徴量ｄｃとプロファ
イル成分行列Pを用いて（11）式に従って求めるロール
隙量に変換して求める。In step 7, the roll gap set value correction amount d
g is converted to the roll gap amount obtained according to the equation (11) using the profile feature amount dc and the profile component matrix P obtained above.
【００３６】 ｄｇ ＝ P・ｄｃ …（11） ここで求まるｄｇ、は正規化された値であるためステッ
プ２で正規化に用いた分散δｇiと平均ｇi を用いて、
（1２）式に従って実際のロール隙設定値の修正量dgiに
変換する。Dg = P · dc (11) Since dg obtained here is a normalized value, the variance δg i and the average g i used for normalization in step 2 are used.
(12) into a correction amount dg i of the actual roll gap set value in accordance with equation.
【００３７】 dgi＝dgi ・δｇi＋ｇi …（１２） ステップ８では、試圧延のロール隙設定値ｄｇを加える
ことでロール隙ｇを、ｇからｇ′に修正する。（13）式
は、試圧延のロール隙設定値の修正方法を示す数式であ
る。Dg i = dg i · δg i + g i (12) In step 8, the roll gap g is corrected from g to g ′ by adding the roll gap setting value dg for test rolling. Equation (13) is an equation showing a method of correcting the roll gap set value of the test rolling.
【００３８】 ｇ′ ＝ ｇ ＋ ｄｇ …（１３） この新たなロール隙ｇ′によって再度、試圧延を行ない
寸法精度が公差内に収まっていることを確認する。G ′ = g + dg (13) With the new roll gap g ′, test rolling is performed again, and it is confirmed that the dimensional accuracy is within the tolerance.
【００３９】本実施の形態の方法によれば、上記の従来
のロール隙設定方法よりも少ない試圧延の回数でロール
隙設定値の調整を完了することができた。According to the method of the present embodiment, the adjustment of the roll gap set value could be completed with a smaller number of trial rollings than the conventional roll gap setting method described above.
【００４０】[0040]
【発明の効果】本発明は上述したように、本発明によれ
ば、複数ロール隙設定値の調整を統計手法で適切に調整
することができる。また、主成分分析によるロール隙設
定値のプロファイル特徴量を使用することで、互いに相
関のあるロール隙設定値を用いることによる重回帰モデ
ルの精度悪化を回避することができる。According to the present invention, as described above, according to the present invention, adjustment of a plurality of roll gap setting values can be appropriately adjusted by a statistical method. In addition, by using the profile feature amount of the roll gap setting value obtained by the principal component analysis, it is possible to avoid deterioration of the accuracy of the multiple regression model due to the use of the roll gap setting values that are correlated with each other.
【図1】実施の形態の方法の手順を説明するためのフロ
ーチャートである。FIG. 1 is a flowchart illustrating a procedure of a method according to an embodiment.
【図２】条鋼の製品寸法の例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of product dimensions of a bar steel.
【図３】ロール隙設定値を用いたロール隙設定値の表現
方法を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a method of expressing a roll gap set value using a roll gap set value.
ｇ1〜ｇ3 ロール隙設定値 ｌ1〜ｌ5 製品寸法g 1 ~g 3 roll gap set value l 1 ~l 5 Product Dimensions
Claims (3)
延実績データを収集し、複数ロール隙のロール隙設定値
の実績値に対して主成分分析を行なってプロファイル成
分行列を抽出し、上記抽出したプロファイル成分行列を
用いてプロファイル特徴量行列を求めるとともに、上記
製品寸法実績値を目的変数として、対応するプロファイ
ル特徴量行列を説明変数とするモデル式を求め、上記求
めたモデル式に、設定しようとするロール隙設定値から
計算したプロファイル特徴量ベクトルを与えることによ
り、製品寸法推定値を求めることを特徴とするユニバー
サル圧延機を用いた多段圧延における製品寸法推定方
法。1. Rolling performance data comprising a roll gap setting value and a product dimension are collected, and a principal component analysis is performed on the actual rolling gap setting values of a plurality of roll gaps to extract a profile component matrix. A profile feature matrix is obtained using the extracted profile component matrix, and a model formula using the corresponding profile feature matrix as an explanatory variable with the product dimension actual value as an objective variable is set. A product dimension estimation method in multi-stage rolling using a universal rolling mill, wherein a product dimension estimation value is obtained by giving a profile feature amount vector calculated from a roll gap setting value to be obtained.
定値の替りに製品寸法目標値を入力し、対応するプロフ
ァイル特徴量ベクトルを求め、このベクトルに上記プロ
ファイル成分行列を乗じてロール隙設定値を求めること
を特徴とするロール隙設定方法。2. The model formula according to claim 1, wherein a product dimension target value is input in place of the product dimension estimation value, a corresponding profile feature quantity vector is obtained, and this vector is multiplied by the profile component matrix to obtain a roll gap. A roll gap setting method characterized by obtaining a set value.
る圧延実績データを収集し、複数ロール隙のロール隙設
定値の実績値に対して主成分分析を行なってプロファイ
ル成分行列を抽出し、上記抽出したプロファイル成分行
列を用いてプロファイル特徴量行列を求めるとともに、
上記製品寸法実績値を目的変数とし、対応するプロファ
イル特徴量行列を説明変数とするモデル式を求める方法
において、 試圧延時のロール隙設定値による製品寸法実績値と製品
寸法目標値との寸法誤差を、修正すべきプロファイル特
徴量ベクトルを説明変数とするモデル式で表すととも
に、上記修正すべきプロファイル特徴量行列にプロファ
イル成分行列を乗じてロール隙設定値を求める際に、各
主成分の寄与率の逆数により重み付けしたロール隙設定
値の修正量の二乗和が最小となるロール隙設定値を求め
ることを特徴とする請求項２に記載のロール隙設定方
法。3. Rolling performance data comprising the roll gap setting value and the product dimensions are collected, and a principal component analysis is performed on the actual rolling gap setting values of a plurality of roll gaps to extract a profile component matrix. Using the extracted profile component matrix to obtain a profile feature matrix,
In the above method of obtaining a model formula using the actual product dimension value as an objective variable and the corresponding profile feature amount matrix as an explanatory variable, the dimensional error between the actual product dimension value and the target product dimension value due to the roll gap setting value during test rolling. Is represented by a model equation using the profile feature vector to be corrected as an explanatory variable, and when the roll gap setting value is obtained by multiplying the profile feature matrix to be corrected by the profile component matrix, the contribution ratio of each principal component The roll gap setting method according to claim 2, wherein a roll gap setting value that minimizes the sum of squares of the correction amount of the roll gap setting value weighted by the reciprocal of?
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