JP2009072807A - Method and device for controlling planar shape of rolled stock and method of manufacturing thick steel plate - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、圧延材、特に厚鋼板の圧延における平面形状制御方法およびそれを用いた製造方法に関するものである。 The present invention relates to a planar shape control method in rolling a rolled material, particularly a thick steel plate, and a manufacturing method using the same.
一般に、厚鋼板の圧延工程は、3つのフェーズから構成されている。わち、スラブの表面手入れあるいは幅出し精度を保つため板厚調整を行う調整圧延フェーズ、平面上で圧延方向を90度回転して所定の製品幅を得る幅出圧延フェーズ、再び90度回転して所定の製品板厚を得る仕上圧延フェーズの3つである(図10の上側参照)。 Generally, the thick steel plate rolling process is composed of three phases. In other words, an adjustment rolling phase in which the thickness of the slab is maintained or the thickness adjustment is performed in order to maintain the accuracy of the slab, and the rolling out phase in which the rolling direction is rotated 90 degrees on a flat surface to obtain a predetermined product width. Thus, there are three finish rolling phases for obtaining a predetermined product thickness (see the upper side of FIG. 10).
ここで仕上圧延後の最終圧延材における矩形にならない部分のロス(クロップロス、幅異形ロス)を軽減するために、これまでにDBR(Dog Bone Rolling)と呼ばれる平面形状制御の方法が種々提案されている。 Here, various methods of planar shape control called DBR (Dog Bone Rolling) have been proposed so far in order to reduce the loss of the non-rectangular part (crop loss, width profile loss) in the final rolled material after finish rolling. ing.
例えば、図10に示すような、圧延終了後の平面形状を予想して、調整圧延の最終パス、および幅出圧延の最終パスに圧延長手方向で圧延ロールのロール圧下位置を変更(調整DBRおよび幅出しDBR)し、板厚分布を付けることにより材料を矩形に近づける平面形状制御が提案されている(特許文献1から特許文献3)。 For example, as shown in FIG. 10, the roll shape of the rolling roll in the rolling longitudinal direction is changed to the final pass of the adjustment rolling and the final pass of the tenter rolling in anticipation of the planar shape after completion of rolling (adjustment DBR Further, planar shape control has been proposed in which a material is made close to a rectangle by applying a plate thickness distribution to the width (DBR) (Patent Document 1 to Patent Document 3).
また、特許文献4には、平面形状を実測して制御に反映する手段として、圧延終了後の平面形状を実測し、次材以降の圧下修正量を変更する平面形状制御方法が提案されている。
Further,
さらに、特許文献5および特許文献6には、幅出完了直前の平面形状を測定し、幅出圧延最終パスの圧下修正量を計算する平面形状制御方法が提案されている。
しかしながら、上述の特許文献1〜特許文献6で提案された平面形状制御方法は、いずれも平面形状を予測するモデルを有し、これらのモデルを用いて制御量を決定するという制御方式を採っているため、その平面形状制御性能は用いているモデルの予測精度に依存するという問題がある。 However, all of the planar shape control methods proposed in the above-mentioned Patent Documents 1 to 6 have a model that predicts the planar shape and determines the control amount using these models. Therefore, there is a problem that the planar shape control performance depends on the prediction accuracy of the model used.
モデルは実験および実機圧延から導出するが、特定の圧延条件だけでなく大域的な圧延条件に合致する実用に耐えうるモデルとするためには、モデル中のパラメータを圧延条件の膨大なテーブルとして持つ必要があったり、制御量を補正する同様な膨大なテーブルを持つ必要があったりするなど、調整に非常な負荷がかかる。さらに、操業変化などに対する精度維持のためのモデルの調整にも手間がかかるという問題がある。 The model is derived from experiments and actual rolling, but in order to make it a model that can withstand not only specific rolling conditions but also global rolling conditions, it has parameters in the model as a huge table of rolling conditions. There is a need for adjustment, and it is necessary to have a similar huge table for correcting the control amount. Furthermore, there is a problem that it takes time and effort to adjust the model for maintaining accuracy with respect to operational changes.
本発明は、このような問題を鑑みなされたものであり、膨大な補正テーブルを人手で調整するような負荷をかけることなく、大域において合致する精度のよいモデルを操業条件の変化などに対しても簡便な調整で得て、良好な平面形状を得ることができる、圧延材の平面形状制御方法および平面形状制御装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a problem, and does not apply a load that manually adjusts a huge correction table, so that a highly accurate model that matches in the global region can be used against changes in operating conditions, etc. Another object of the present invention is to provide a planar shape control method and a planar shape control device for a rolled material, which can be obtained by simple adjustment and can obtain a good planar shape.
本発明の請求項1に係る発明は、平面形状推定モデルにより、圧延終了後の圧延材の平面形状を推定して、該平面形状に基づいて板厚分布を付けて圧延材の平面形状を矩形に近づける平面形状制御方法において、新規に圧延される圧延材について平面形状制御計算により圧延後の平面形状のモデル推定値を算出する平面形状算出ステップと、予め、過去に圧延された圧延材の圧延諸元及び圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値との誤差を含む過去実績データが蓄積された実績データベースから、圧延諸元が、新規に圧延される圧延材と類似した過去実績データを選択する類似データ選択ステップと、該選択した過去実績データの前記圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値との誤差およびその類似度を用いて平面形状補正量を求める平面形状補正量算出ステップと、該平面形状補正量にて前記新規に圧延される圧延材の平面形状のモデル推定値を補正する平面形状補正ステップと、該補正した平面形状にて再度、平面形状制御計算を行って制御量を算出する制御量算出ステップとを備えたことを特徴とする圧延材の平面形状制御方法である。 The invention according to claim 1 of the present invention estimates the planar shape of the rolled material after rolling by using the planar shape estimation model, attaches a plate thickness distribution based on the planar shape, and makes the planar shape of the rolled material rectangular. In the planar shape control method, the planar shape calculation step for calculating a model estimated value of the planar shape after rolling by the planar shape control calculation for a newly rolled material, and the rolling of the rolled material previously rolled in the past The past and similar rolling material to the rolled material to be newly rolled from the past and past data including the errors between the specifications and the model estimated value of the planar shape after completion of rolling and the shape meter actual value A similar data selection step for selecting actual data, and a plane using the error and similarity between the model estimated value and the shape meter actual value of the planar shape after completion of the rolling of the selected past actual data. A plane shape correction amount calculating step for obtaining a shape correction amount, a plane shape correction step for correcting a model estimated value of the planar shape of the rolled material newly rolled with the plane shape correction amount, and the corrected plane shape And a control amount calculation step of calculating a control amount by performing a planar shape control calculation again.
本発明の請求項2に係る発明は、平面形状推定モデルにより、圧延終了後の圧延材の平面形状を推定して、該平面形状に基づいて板厚分布を付けて圧延材の平面形状を矩形に近づける平面形状制御方法において、予め、過去に圧延された圧延材の圧延諸元及び圧延完了後の平面形状実績値を含む過去実績データが蓄積された実績データベースから新規に圧延される圧延材の圧延諸元に類似した過去実績データを選択する類似データ選択ステップと、該選択した過去実績データとその類似度を用いて平面形状を求めるためのモデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定ステップと、該同定したモデルパラメータに基づき平面形状を求める平面形状算出ステップと、該平面形状にて平面形状制御計算を行って制御量を算出する制御量算出ステップとを備えたことを特徴とする圧延材の平面形状制御方法である。
In the invention according to
本発明の請求項3に係る発明は、平面形状推定モデルにより、圧延終了後の圧延材の平面形状を推定して、該平面形状に基づいて板厚分布を付けて圧延材の平面形状を矩形に近づける平面形状制御装置において、新規に圧延される圧延材について平面形状制御計算により圧延後の平面形状のモデル推定値を算出する平面形状算出手段と、予め、過去に圧延された圧延材の圧延諸元及び圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値との誤差を含む過去実績データが蓄積された実績データベースから、圧延諸元が、新規に圧延される圧延材と類似した過去実績データを選択する類似データ選択手段と、該選択した過去実績データの前記圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値との誤差およびその類似度を用いて平面形状補正値を求める平面形状補正量算出手段と、該平面形状補正量にて前記新規に圧延される圧延材の平面形状のモデル推定値を補正する平面形状補正手段と、該補正した平面形状にて再度、平面形状制御計算を行って制御量を算出する制御量算出手段と、を備えたことを特徴とする圧延材の平面形状制御装置である。
The invention according to
本発明の請求項4に係る発明は、平面形状推定モデルにより、圧延終了後の圧延材の平面形状を推定して、該平面形状に基づいて板厚分布を付けて圧延材の平面形状を矩形に近づける平面形状制御装置において、予め、過去に圧延された圧延材の圧延諸元及び圧延完了後の平面形状実績値を含む過去実績データが蓄積された実績データベースから新規に圧延される圧延材の圧延諸元に類似した過去実績データを選択する類似データ選択手段と、該選択した過去実績データとその類似度を用いて平面形状を求めるためのモデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定手段と、該同定したモデルパラメータに基づき平面形状を求める平面形状算出手段と、該平面形状にて平面形状制御計算を行って制御量を算出する制御量算出手段とを備えたことを特徴とする圧延材の平面形状制御装置である。
In the invention according to
本発明の請求項5に係る発明は、請求項1又は2に記載の圧延材の平面形状制御方法を用いて算出された制御量により厚鋼板を圧延することを特徴とする厚鋼板の製造方法である。
The invention according to claim 5 of the present invention is a method for producing a thick steel plate, comprising rolling a thick steel plate by a control amount calculated using the planar shape control method for a rolled material according to
本発明は上述のような構成をとるようにしているので、膨大な補正テーブルを人手で調整するなどの負荷をかけることなく、大域において合致する精度のよいモデルを、操業条件の変化があっても簡便な調整で、良好な平面形状を得ることができる。 Since the present invention is configured as described above, there is a change in operating conditions for a highly accurate model that matches globally without applying a load such as manually adjusting a huge correction table. With a simple adjustment, a good planar shape can be obtained.
図3は、圧延材の平面形状制御における計算(以下、DBR計算と称する)を説明する図であり、(a)は平面形状を、(b)は断面形状を示している。DBR計算では、圧延後の最終平面形状を推定し、その推定した平面形状において切捨てロス(図3に示すΣΔli)が最小となるDBR量(例えば、図3中のH、LDB、LF)を算出し、制御量として設定する。従って、推定する最終平面形状すなわち平面形状推定精度が重要となる。 3A and 3B are diagrams for explaining calculation in the planar shape control of the rolled material (hereinafter referred to as DBR calculation), where FIG. 3A shows the planar shape and FIG. 3B shows the cross-sectional shape. In the DBR calculation, the final planar shape after rolling is estimated, and the DBR amount (for example, H, L DB , L F in FIG. 3) that minimizes the truncation loss (ΣΔl i shown in FIG. 3) in the estimated planar shape. ) Is calculated and set as a control amount. Therefore, the final plane shape to be estimated, that is, the plane shape estimation accuracy is important.
第1の実施形態.
本実施形態では、DBR計算での圧延後の最終平面形状の推定値を、過去に圧延した圧延材の平面形状実績(測定値)と平面形状推定値との誤差、すなわちモデル誤差にもとづいて、補正することにより、最終平面形状を求めて、DBR量を算出し、その設定に反映させるものである。
First embodiment.
In this embodiment, the estimated value of the final planar shape after rolling in the DBR calculation is based on the error between the planar shape result (measured value) and the planar shape estimated value of the rolled material rolled in the past, that is, the model error. By correcting, the final planar shape is obtained, the DBR amount is calculated, and reflected in the setting.
図1は、本発明の第1の実施形態に係る平面形状制御方法を実現するための装置構成例を示す図である。平面形状予測モデルに基づいて平面形状を推定し、その結果からDBR計算を行うDBR計算部1、過去に圧延した圧延材の平面形状実績(実測値)、圧延諸元、圧延実績、DBR計算部で算出したDBR量、平面形状推定モデルで算出した平面形状推定値、平面形状実績と平面形状推定値との誤差などを事例データとして記憶した実績データベース2、新規に圧延する圧延材についてDBR計算部で算出したDBR量と圧延諸元のデータに関して、データベースの過去実績データから、新規に圧延する圧延材の圧延諸元やDBR量とが類似する過去の被圧延材のデータを選択し、その選択されたデータの平面形状推定値と実測形状との誤差を算出するDBM計算部(データベース型モデル計算部)3、DBM計算部で算出された誤差に基づいて平面形状推定モデルで推定された平面形状推定値を補正して最終平面形状を求める平面形状補正部4、とから構成される。
FIG. 1 is a diagram illustrating an apparatus configuration example for realizing the planar shape control method according to the first embodiment of the present invention. A DBR calculation unit 1 that estimates a plane shape based on a plane shape prediction model and performs DBR calculation from the result, a plane shape result (actually measured value) of a rolled material rolled in the past, rolling specifications, a rolling result, a DBR calculation unit DBR amount calculated in Step 1, Plane shape estimated value calculated by the Plane shape estimation model,
なお、DBR計算部1では、平面形状補正部4で補正された平面形状に基づいて再度DBR計算を行い、最終的なDBR量と決定する。また、実績データベース2には、製造ラインを管理している操業管理用コンピュータ5から圧延実績データ、平面形状計で測定した形状実績データ、平面形状推定値、初期DBR量が圧延完了ごとに記憶されるようになっている。
The DBR calculation unit 1 performs DBR calculation again based on the planar shape corrected by the planar
図2は、本発明の第1の実施形態に係る平面形状制御方法の概略処理フローを示す図である。
予め、圧延完了した圧延材について、圧延諸元、DBR量、圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値の誤差をデータベースに蓄積しておく(ステップS1)。
FIG. 2 is a diagram showing a schematic processing flow of the planar shape control method according to the first embodiment of the present invention.
For the rolled material that has been rolled, the rolling specifications, the DBR amount, and the error of the estimated model value of the planar shape after completion of rolling and the shape meter actual value are accumulated in the database (step S1).
そして、新規に圧延する圧延材が、例えば、加熱炉から抽出される際(計算時間に制約なければ、圧延直前、圧延途中などにも行ってもよい)に、DBR計算部により、平面形状推定モデルを用いて、その圧延材の圧延後の最終平面形状の推定値を算出する。そして、その最終平面形状の推定値のデータをDBM計算部に出力する(ステップS2)。 Then, when a newly rolled material is extracted from, for example, a heating furnace (if the calculation time is not limited, it may be performed immediately before rolling or during rolling), the DBR calculation unit estimates the planar shape. Using the model, an estimated value of the final planar shape of the rolled material after rolling is calculated. And the data of the estimated value of the last plane shape are output to a DBM calculation part (step S2).
そして、DBM計算部では、実績データベースに格納したデータの中から、制御対象となる圧延材の圧延諸元や最終平面形状推定値について、それらが類似したデータを検索し、選択する。ここで、類似の判断は、例えば、各データを、その各項目を要素とするベクトルと考えた場合に、そのベクトル空間におけるデータ間のユークリッド距離に基づいて、その距離が近いほど類似度が高い(類似している)として、決定すればよい。また、データの選択は、最も近いものから所定数のデータを選択したり、ユークリッド距離が所定値以下であるデータを選択したりすればよい。特に、その手法は問わない。そして、選択されたデータに関わる平面形状の実測値とモデル推定値の誤差データを選択し抽出する(ステップS3)。 Then, the DBM calculation unit searches and selects data similar to the rolling specifications and final plane shape estimated value of the rolled material to be controlled from the data stored in the result database. Here, for the similarity determination, for example, when each data is considered as a vector having each item as an element, the similarity is higher as the distance is closer based on the Euclidean distance between the data in the vector space. (Similar) may be determined. The data may be selected by selecting a predetermined number of data from the closest data or selecting data having a Euclidean distance that is equal to or smaller than a predetermined value. The method is not particularly limited. Then, error data between the measured value of the planar shape and the model estimated value related to the selected data is selected and extracted (step S3).
この選択・抽出された誤差データとその類似度を用いて、平面形状補正量を求めるためのモデルを作成し、その作成したモデルに基づき平面形状補正量を算出(データベース型モデル計算、DataBaseModel計算:DBM計算と称する)する(ステップS4)。 Using this selected / extracted error data and its similarity, a model for obtaining the plane shape correction amount is created, and the plane shape correction amount is calculated based on the created model (database model calculation, DataBaseModel calculation: (Referred to as DBM calculation) (step S4).
そして、平面形状補正部にて、ステップ2で算出した平面形状推定値を、ステップS4で求めた平面形状補正量によって補正して、その形状を補正後の最終的な平面形状と決定する(ステップS5)。
Then, the planar shape correction unit corrects the estimated planar shape value calculated in
その補正後の最終的な平面形状に基づいて、DBR計算を再度行って、DBR量を求め、その値を最終的なDBR量(制御量)として決定する(ステップS6)。 Based on the final planar shape after the correction, the DBR calculation is performed again to obtain the DBR amount, and the value is determined as the final DBR amount (control amount) (step S6).
図4は、DBM計算にて算出する平面形状補正量と、それにより補正された補正後の平面形状を示す図である(図2のステップS4、S5)。この例では、平面形状代表点(幅方向9点)での平面形状補正量を模式的に示しており、当初の平面形状推定モデルによる推定値(ステップS2に算出した平面形状)に、これらの補正量を足しこんで、平面形状補正部で最終的な平面形状とする(ステップS5に対応)ことにより確からしい推定となることをねらっている。 FIG. 4 is a diagram showing the planar shape correction amount calculated by DBM calculation and the corrected planar shape corrected thereby (steps S4 and S5 in FIG. 2). In this example, the planar shape correction amount at the planar shape representative points (9 points in the width direction) is schematically shown, and the estimated value (planar shape calculated in step S2) based on the original planar shape estimation model includes By adding the correction amount and obtaining a final planar shape by the planar shape correction unit (corresponding to step S5), it is intended to be a probable estimate.
さらに、図5は、補正後の平面形状による再度のDBR計算を示す図である(図2のステップS6に対応)。図4で示したように、DBM計算にて算出した補正量で平面形状を修正し、その平面形状に基づいて、DBR計算を再度行って、DBR量(制御量)と決定する。このDBR量を調整圧延、幅出し圧延、仕上圧延などの各圧延工程において設定し、制御することによって圧延材、例えば厚鋼板を圧延して,厚鋼板を製造する。 Further, FIG. 5 is a diagram showing another DBR calculation based on the corrected planar shape (corresponding to step S6 in FIG. 2). As shown in FIG. 4, the planar shape is corrected with the correction amount calculated by the DBM calculation, and the DBR calculation is performed again based on the planar shape to determine the DBR amount (control amount). The amount of DBR is set and controlled in each rolling process such as adjustment rolling, tentering rolling, and finishing rolling, whereby a rolled material, for example, a thick steel plate is rolled to produce a thick steel plate.
ステップS4において、DBM計算部で平面形状補正量を求めるための局所モデルは、例えば、重み付け局所回帰モデル(後述する)であり、目的変数に代表点での平面形状補正量をとればよい。 In step S4, the local model for obtaining the planar shape correction amount by the DBM calculation unit is, for example, a weighted local regression model (described later), and the planar shape correction amount at the representative point may be taken as the objective variable.
また、DBM計算での局所モデルにおける説明変数は、モデルの誤差と関連する因子を用いる。例えば、スラブ厚さ・幅・長さ、仕上厚さ・幅・長さ、加熱炉からの抽出時の温度、圧延仕上温度、幅出時板幅、幅出時クラウン、幅出比、延べ比、調整圧下量、前後の代表点に相当する部位のDBR量(幅異形の補正量のときは調整DBR量を、クロップ(TOP/BOT)の補正量のときは幅出DBR量とする。)
などがあるが、モデル精度検証時に各変数ごとに相関検定し、推定精度を評価した上でどの変数を用いるかを決めるようにするのが良い。そして、これらの説明変数に使われる圧延諸元などのデータは、実績データベースに誤差と対応付けられて、記憶・保存されることになる。
Further, as the explanatory variable in the local model in the DBM calculation, a factor related to the model error is used. For example, slab thickness / width / length, finishing thickness / width / length, extraction temperature from heating furnace, rolling finishing temperature, width at plate width, crown at width, width ratio, total ratio The amount of adjustment reduction, the DBR amount of the part corresponding to the representative points before and after (the adjustment DBR amount is the correction amount of the width variation, and the expansion DBR amount is the correction amount of the crop (TOP / BOT))
However, it is preferable to determine which variable to use after evaluating the estimation accuracy by performing a correlation test for each variable during model accuracy verification. Data such as rolling specifications used for these explanatory variables is stored and stored in the results database in association with errors.
[データベース型モデル計算(DBM計算)]
以下に、本実施形態のステップS4に係るDBM計算の出力値予測計算方法(重み付き局所回帰法)について説明する。
[Database type model calculation (DBM calculation)]
The output value prediction calculation method (weighted local regression method) of DBM calculation according to step S4 of the present embodiment will be described below.
(1)情報ベクトルの選択
あらかじめ、目的変数(出力変数)とその説明変数(入力変数)が決定されていて、それらの観測データが与えられているとする。例えば、図6に示すように、出力変数の項目名称を Y、M個ある入力変数の項目名称を Xm (m=1,2,・・・, M) とする。観測データはN個あり、n番目 (n=1,2,・・・,N) の出力変数の値を ynとし、入力変数の値を xm n と表現することとする。
(1) Selection of information vector It is assumed that an objective variable (output variable) and its explanatory variable (input variable) are determined in advance and their observation data are given. For example, as shown in FIG. 6, the item name of the output variable is Y, and the item name of the M input variables is Xm (m = 1, 2,..., M). There are N observation data, and the value of the nth (n = 1,2, ..., N) output variable is expressed as y n and the value of the input variable is expressed as x m n .
(2)距離関数の定義
(a)要求点
出力を予測したい入力ベクトルを要求点と呼ぶことにする。それを以下のように表現する。なお、以下の[ x1 r, x2 r, ・・・, xM r]Tは、転置行列を表す。
xr = [ x1 r, x2 r, ・・・, xM r ]T
(b)大域的回帰式の同定
与えられたN個の観測データを用いて、回帰式モデルを作成する。
モデル式は、次の線形式とする。
Y = b + a1・X1+ a2・X2 + ・・・ + aM・XM
パラメータ:b, a1 , a2 , ・・・ , aM を最小2乗法により求める。偏回帰係数ベクトル α = [ a1 , a2 , ・・・ , aM ]T を次に述べる距離の定義に用いる。
(2) Definition of distance function (a) An input vector for which a required point output is to be predicted is called a required point. It is expressed as follows. [X 1 r , x 2 r ,..., X M r ] T below represents a transposed matrix.
x r = [x 1 r , x 2 r , ..., x M r ] T
(B) Identification of global regression equation A regression equation model is created using the given N observation data.
The model formula is the following line format.
Y = b + a 1・ X 1 + a 2・ X 2 + ・ ・ ・ + a M・ X M
Parameters: b, a 1 , a 2 ,..., A M are obtained by the method of least squares. The partial regression coefficient vector α = [a 1 , a 2 ,..., A M ] T is used to define the distance described below.
(c)距離関数の定義
入力空間のある点 x = [ x1, x2, ・・・, xM ]T における要求点xrからの距離 L を、次のように定義する。
(C) Definition of distance function The distance L from the required point x r at a point x = [x 1 , x 2 ,..., X M ] T in the input space is defined as follows.
偏回帰係数は、出力変数の変化量に対する各入力変数の寄与度と考えることができる。その寄与度を加味した重み付きの距離である。 The partial regression coefficient can be considered as the contribution of each input variable to the amount of change in the output variable. This is a weighted distance that takes into account its contribution.
(3)各観測データの要求点からの距離の計算
N個の観測データそれぞれについて、要求点からの距離を求める。n番目(n= 1,2,・・・, N)の観測データの要求点からの距離は、次の式から求めることができる。
Ln = L(xn, xr, α)
ここで,xn= [x1 n, x2 n, ・・・, xm n]T , n=1,2,・・・, N
また、1〜N番目の観測データの要求点からの距離llを、まとめて次のように表現することにする。
ll = [ L1, L2, ・・・, LN]T
(4)類似度関数の定義
要求点からの近さを表す類似度Wを、次のように定義する。
W(L, p, ll) = exp{ - (L/(p ・σ(ll) ))2 }
ここで, σ(ll) は,ll の標準偏差を表す.
pは、調整パラメータである(初期値: 1.5)。
図7は、正規化距離と類似度を示す図である。上式中のL/(p ・σ(ll)を正規化距離qと定義している。
(3) Calculation of distance from request point of each observation data
For each of the N observation data, find the distance from the request point. The distance from the required point of the nth (n = 1,2, ..., N) observation data can be obtained from the following equation.
L n = L (x n , x r , α)
Where x n = [x 1 n , x 2 n , ..., x m n ] T , n = 1,2, ..., N
In addition, the distance ll from the request point of the 1st to Nth observation data is collectively expressed as follows.
ll = [L 1 , L 2 , ..., L N ] T
(4) Definition of similarity function The similarity W representing the proximity from the request point is defined as follows.
W (L, p, ll) = exp {-(L / (p ・ σ (ll))) 2 }
Here, σ (ll) represents the standard deviation of ll.
p is an adjustment parameter (initial value: 1.5).
FIG. 7 is a diagram showing the normalized distance and the similarity. L / (p · σ (ll) in the above equation is defined as a normalized distance q.
(5)各観測データの要求点からの類似度の計算
N個の観測データそれぞれについて、要求点からの類似度を求める。n番目(n= 1,2,・・・, N)の観測データの要求点からの類似度は、次の式から求めることができる。
Wn = W(Ln, p, ll) , n=1,2,・・・, N
また、1〜N番目の観測データの要求点からの類似度を、まとめて次のように表現することにする。
w = [ W1, W2, ・・・, WN]T
(6)局所近傍回帰式の計算
与えられたN個の観測データとそれぞれの類似度 w を用いて、回帰式モデルを作成する。モデル式は、次の線形式とする。
Y = b + a1・X1+ a2・X2 + ・・・ + aM・XM
パラメータθ= [ b, a1 , a2 , ・・・ , aM ]T を、類似度 w を重みとする重み付き最小2乗法により求める。
類似度の大きい観測データ(要求点に近いデータ)は、重みが大きく、類似度の小さい観測データ(要求点から遠いデータ)は、重みが小さくなるように回帰式が得られ、要求点の近傍のデータをより精度良くフィッティングする回帰式モデルができる。
(5) Calculation of similarity from the request point of each observation data
For each of the N observation data, the similarity from the request point is obtained. The similarity from the required point of the nth (n = 1,2, ..., N) observation data can be obtained from the following equation.
W n = W (L n , p, ll), n = 1,2, ..., N
In addition, the similarity from the request point of the 1st to Nth observation data is collectively expressed as follows.
w = [W 1 , W 2 , ..., W N ] T
(6) Calculation of local neighborhood regression equation A regression equation model is created using the given N pieces of observation data and the respective similarities w. The model formula is the following line format.
Y = b + a 1・ X 1 + a 2・ X 2 + ・ ・ ・ + a M・ X M
Parameters θ = [b, a 1 , a 2 ,..., A M ] T are obtained by a weighted least square method with similarity w as a weight.
Observation data with a high degree of similarity (data close to the request point) has a large weight, and observation data with a low degree of similarity (data far from the request point) has a regression formula so that the weight is small. A regression model that fits these data with higher accuracy can be created.
(7)出力予測値の計算
要求点の値を上の局所近傍回帰式の左辺に与えて計算する。本制御におけるモデル計算機能では、計算過程で得られる局所近傍回帰式のパラメータθを出力する。
(7) The calculation of the output predicted value is calculated by giving the value of the request point to the left side of the above local neighborhood regression equation. The model calculation function in this control outputs the parameter θ of the local neighborhood regression equation obtained in the calculation process.
第2の実施形態
第1の実施形態では、平面形状推定モデルの誤差を過去実績で補正したが、本実施形態では、過去実績に基づいて平面形状制御計算のモデルパラメータを同定して、そのモデルパラメータにより形状制御量を求めるようにするものである。
Second Embodiment In the first embodiment, the error of the planar shape estimation model is corrected based on the past results. However, in this embodiment, the model parameter of the planar shape control calculation is identified based on the past results, and the model The shape control amount is obtained by the parameter.
図8は、本発明の第2の実施形態に係る平面形状制御方法を実現するための装置構成例を示す図である。平面形状予測モデルに基づいて平面形状を推定し、その結果からDBR計算を行うDBR計算部1、過去に圧延した圧延材の平面形状実績(実測値)、圧延諸元、圧延実績、DBR計算で求めた平面形状推定値や平面形状のモデルパラメータなどのデータを事例データとして記憶した実績データベース2、新規に圧延する圧延材について圧延諸元のデータが、データベースの過去実績データから、新規に圧延する圧延材の圧延諸元と類似する過去の被圧延材のデータを選択し、その選択された圧延材データから平面形状のモデルパラメータを算出するDBM計算部(データベース型モデル計算部)3、DBM計算部で算出された平面形状のモデルパラメータに基づいて平面形状を求める平面形状計算部6、とから構成される。
FIG. 8 is a diagram illustrating an apparatus configuration example for realizing the planar shape control method according to the second embodiment of the present invention. Based on the planar shape prediction model, the planar shape is estimated, and the DBR calculation unit 1 for performing DBR calculation from the result, the planar shape result (actual value) of the rolled material rolled in the past, rolling specifications, rolling result, DBR calculation
また、実績データベース2には、製造ラインを管理している操業管理用コンピュータ5から圧延実績データ、平面形状計で測定した形状実績データ、平面形状推定値、平面形状のモデルパラメータが圧延完了ごとに記憶されるようになっている。
Further, in the
図9は、本発明の第2の実施形態に係る平面形状制御方法の概略処理フローを示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing a schematic processing flow of the planar shape control method according to the second embodiment of the present invention.
まず、圧延終了後に平面形状を計算し、算出したモデルパラメータを圧延諸元、圧延実績データ、平面形状実績と一緒にあらかじめデータベースに記憶・保存する(ステップS11)。なお、クロップ量、幅異形のデータは、モデルパラメータの線形結合式となるので、この係数を実績値としてデータベースに記憶・保存する。 First, after completion of rolling, the planar shape is calculated, and the calculated model parameters are stored and stored in advance in the database together with the rolling specifications, rolling record data, and planar shape record (step S11). Since the crop amount and width variant data is a linear combination of model parameters, this coefficient is stored and saved in the database as an actual value.
そして、制御量の算出算対象となる圧延材の圧延諸元を操業管理用コンピュータから入力し、その諸元とデータベースに記憶された過去実績データとの圧延諸元とを比較して、類似しているデータを検索し、選択する(ステップS12)。ここで、類似の判断は、第1の実施形態のステップS3と同じでよく、例えば、各データを、その各項目を要素とするベクトルと考えた場合に、そのベクトル空間におけるデータ間のユークリッド距離に基づいて、その距離が近いほど類似度が高い(類似している)として、決定すればよい。 Then, the rolling specifications of the rolled material that is the calculation target of the control amount are input from the operation management computer, and the specifications are compared with the rolling specifications of the past performance data stored in the database. The selected data is searched and selected (step S12). Here, the similar determination may be the same as in step S3 of the first embodiment. For example, when each data is considered as a vector having each item as an element, the Euclidean distance between the data in the vector space. Based on the above, the closer the distance, the higher the degree of similarity (similarity) may be determined.
また、データの選択は、最も近いものから所定数のデータを選択したり、ユークリッド距離が所定値以下であるデータを選択したりすればよい。特に、その手法は問わない。そして、選択されたデータに関わる平面形状のモデルパラメータを抽出する。 The data may be selected by selecting a predetermined number of data from the closest data or selecting data having a Euclidean distance that is equal to or smaller than a predetermined value. The method is not particularly limited. Then, a planar shape model parameter related to the selected data is extracted.
その抽出された類似の圧延材の実績データを使って、平面形状評価各点について最小2乗法等の手段で平面形状のモデルパラメータ(後述する式1,2,3に記載されるa,b,c,d)の最適値を算出する(ステップS13)。 Using the actual data of the extracted similar rolled material, the planar shape model parameters (a, b, The optimum value of c, d) is calculated (step S13).
そして、この平面形状のパラメータから平面形状を求め(ステップS14)、その平面形状からDBR量(制御量)を算出する(ステップS15)。
このDBR量を調整圧延、幅出し圧延、仕上圧延などの各圧延工程において設定し、制御することによって圧延材、例えば厚鋼板を圧延して,厚鋼板を製造する。
Then, a planar shape is obtained from the planar shape parameters (step S14), and a DBR amount (control amount) is calculated from the planar shape (step S15).
The amount of DBR is set and controlled in each rolling process such as adjustment rolling, tentering rolling, and finishing rolling, whereby a rolled material, for example, a thick steel plate is rolled to produce a thick steel plate.
[平面形状モデルパラメータの算出]
本実施形態で用いる平面形状のモデルパラメータ算出の手順は以下の通りである。
圧延長手方向の両端部で板厚を変更し隆起させた場合、圧延後の平面形状プロフィールは矩形の厚鋼板を圧延した場合に生じる変形に、両端部に付与した板厚変更量により生じる変形を重ね合わせたものとなる。
[Calculation of planar shape model parameters]
The procedure for calculating the model parameter of the planar shape used in this embodiment is as follows.
When the plate thickness is changed and raised at both ends in the longitudinal direction of the rolling, the planar shape profile after rolling is a deformation that occurs when a rectangular steel plate is rolled, and a deformation that occurs due to the thickness change amount applied to both ends. Will be superimposed.
このような場合の形状を予測するための平面形状予測モデルには、矩形の厚鋼板を圧延した際に生じるエンドクロップを求める平圧延クロップ生成モデル、幅異形を求める平圧延幅異形生成モデル、更に板厚隆起部を圧延した際の平面形状を予測するDB(Dog Bone)付加クロップ生成モデルとDB(Dog Bone)付加幅異形生成モデル等があり、これらを適宜組み合わせて用いられている。 The planar shape prediction model for predicting the shape in such a case includes a flat rolled crop generation model for obtaining an end crop generated when a rectangular thick steel plate is rolled, a flat rolled width profile generation model for obtaining a width profile, and There are a DB (Dog Bone) additional crop generation model and a DB (Dog Bone) additional width variant generation model for predicting a planar shape when rolling the plate thickness raised portion, and these are used in appropriate combination.
また、平圧延クロップ生成モデルと平圧延幅異形生成モデルを用いて1パス毎に平面形状プロフィールを予測する厳密モデル方式や各圧延工程の圧下比を用いて最終クロップ長を求める簡易モデル式などがあり、適宜選択する(特許文献6を参照)。 In addition, there are a strict model method for predicting a planar shape profile for each pass using a flat rolling crop generation model and a flat rolling width profile generation model, and a simple model formula for determining the final crop length using the rolling ratio of each rolling process. Yes, select as appropriate (see Patent Document 6).
ここでは、平圧延クロップ生成モデルと平圧延幅異形生成モデルを用いて1パス毎に平面形状プロフィールを予測する厳密モデル方式について、以下に示す。 Here, a strict model method for predicting a planar shape profile for each pass using a flat rolling crop generation model and a flat rolling width profile generation model will be described below.
[平圧延幅異形生成モデル式]
[Flat rolling width profile generation model]
dWi:iパス目異形生成量、R:ロール半径、Hi-1:圧延前板厚、r:圧下率、b:モデルパラメータ
[平圧延クロップ生成モデル式]
dWi: i-pass profile generation, R: roll radius, H i-1 : thickness before rolling, r: rolling reduction, b: model parameters
[Flat rolling crop generation model formula]
dli:iパス目クロップ生成量、R:ロール半径、Hi-1:圧延前板厚、r:圧下率、a:モデルパラメータ
[DB付加クロップ生成モデル式]
dli: i-th pass crop generation amount, R: roll radius, H i-1 : plate thickness before rolling, r: rolling reduction, a: model parameter
[DB additional crop generation model formula]
L1:生成クロップ長、H3:入側板厚、H2:DB部平均板厚、Hout:出側板厚
S1:DB無部の断面積、S2:DB部の断面積、c,d:モデルパラメータ
上記(1)式の平圧延幅異形生成モデルと(2)式の平圧延クロップ生成モデルからなる平圧延モデルより1パス毎に平面形状プロフィールを予測し、DB部を圧延するときの平面形状プロフィールはDB付加クロップ生成モデルおよびDB付加幅異形生成モデルから予測し、これを組み合わせることにより、最終圧延後の平面形状プロフィールを予測する。
L 1 : Generated crop length, H 3 : Incoming plate thickness, H 2 : DB section average plate thickness, H out : Outlet plate thickness
S 1 : Cross-sectional area of DB-free part, S 2 : Cross-sectional area of DB part, c, d: Model parameters Consists of flat rolling width profile generation model (1) and flat rolling crop generation model (2) The flat shape profile is predicted for each pass from the flat rolling model, and the flat shape profile when rolling the DB section is predicted from the DB additional crop generation model and DB additional width deformed generation model, and these are combined for final rolling. Predict the later planar shape profile.
鋼板を幅方向、長手方向にN分割し、(1)、(2)式中のパラメータa,bを分割点jにおけるxy座標の関数にすることにより、平面形状のプロフィールを表現する。例えば、調整圧延iパス後のj分割点でのクロップ長(lij)は以下の式で表せる。
The steel plate is divided into N parts in the width direction and the longitudinal direction, and the parameters a and b in the expressions (1) and (2) are made a function of the xy coordinates at the dividing point j to express a planar profile. For example, the crop length (lij) at the j-division point after the adjusted rolling i pass can be expressed by the following equation.
ここでa=f1 (y)とする。
li、j :iパス後の分割点jのクロップ長、Hi :iパス目出側板厚、
r:圧下率、R:ロール半径
各パス圧延による平面形状変化を重ね合わせることにより、最終圧延後の任意の分割点のクロップ・幅異形形状が表現できる。
Here, a = f 1 (y).
l i, j : Crop length of dividing point j after i pass, H i : i pass lead side plate thickness,
r: Rolling ratio, R: Roll radius By superimposing the plane shape change by each pass rolling, it is possible to express a crop / width irregular shape at an arbitrary dividing point after the final rolling.
1 DBR計算部
2 実績データベース
3 DBM計算部(データベース型モデル計算部)
4 平面形状補正量計算部
5 操業管理用コンピュータ
6 平面形状計算部
1
4 Plane shape correction amount calculation unit 5
Claims (5)
新規に圧延される圧延材について平面形状制御計算により圧延後の平面形状のモデル推定値を算出する平面形状算出ステップと、
予め、過去に圧延された圧延材の圧延諸元及び圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値との誤差を含む過去実績データが蓄積された実績データベースから、
圧延諸元が、新規に圧延される圧延材と類似した過去実績データを選択する類似データ選択ステップと、
該選択した過去実績データの前記圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値との誤差およびその類似度を用いて平面形状補正量を
求める平面形状補正量算出ステップと、
該平面形状補正量にて前記新規に圧延される圧延材の平面形状のモデル推定値を補正する平面形状補正ステップと、
該補正した平面形状にて再度、平面形状制御計算を行って制御量を算出する制御量算出ステップとを備えたことを特徴とする圧延材の平面形状制御方法。 In the planar shape control method for estimating the planar shape of the rolled material after rolling by using the planar shape estimation model, and attaching the plate thickness distribution based on the planar shape to bring the planar shape of the rolled material closer to a rectangle,
A plane shape calculation step for calculating a model estimated value of a planar shape after rolling by a planar shape control calculation for a newly rolled material,
From the performance database in which past performance data including errors between the rolling specifications of the rolled material rolled in the past and the model estimated value of the planar shape after rolling and the shape meter actual value are accumulated,
A similar data selection step in which rolling specifications select past performance data similar to a newly rolled material,
A plane shape correction amount calculating step for obtaining a plane shape correction amount by using an error between the model estimated value and the shape meter actual value of the planar shape after completion of the rolling of the selected past result data, and its similarity,
A plane shape correction step for correcting a model estimated value of the plane shape of the rolled material to be newly rolled with the plane shape correction amount;
A method for controlling the planar shape of a rolled material, comprising a control amount calculating step of calculating a control amount by performing a planar shape control calculation again with the corrected planar shape.
板厚分布を付けて圧延材の平面形状を矩形に近づける平面形状制御方法において、
予め、過去に圧延された圧延材の圧延諸元及び圧延完了後の平面形状実績値を含む過去実績データが蓄積された実績データベースから新規に圧延される圧延材の圧延諸元に
類似した過去実績データを選択する類似データ選択ステップと、
該選択した過去実績データとその類似度を用いて平面形状を求めるためのモデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定ステップと、
該同定したモデルパラメータに基づき平面形状を求める平面形状算出ステップと、
該平面形状にて平面形状制御計算を行って制御量を算出する制御量算出ステップとを備えたことを特徴とする圧延材の平面形状制御方法。 In the planar shape control method for estimating the planar shape of the rolled material after rolling by using the planar shape estimation model, and attaching the plate thickness distribution based on the planar shape to bring the planar shape of the rolled material closer to a rectangle,
Past performance similar to rolling specifications of a rolled material newly rolled from a performance database in which past performance data including the rolling specifications of the rolled material rolled in the past and the flat shape actual value after rolling has been accumulated in advance. A similar data selection step for selecting data,
A model parameter identifying step for identifying a model parameter for obtaining a planar shape using the selected past performance data and its similarity;
A plane shape calculating step for obtaining a plane shape based on the identified model parameter;
And a control amount calculation step of calculating a control amount by performing a planar shape control calculation on the planar shape.
新規に圧延される圧延材について平面形状制御計算により圧延後の平面形状のモデル推定値を算出する平面形状算出手段と、
予め、過去に圧延された圧延材の圧延諸元及び圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値との誤差を含む過去実績データが蓄積された実績データベースから、圧延諸元が、新規に圧延される圧延材と類似した過去実績データを選択する類似データ選択手段と、
該選択した過去実績データの前記圧延完了後の平面形状のモデル推定値と形状計実績値との誤差およびその類似度を用いて平面形状補正値を求める平面形状補正量算出手段と、
該平面形状補正量にて前記新規に圧延される圧延材の平面形状のモデル推定値を補正する平面形状補正手段と、
該補正した平面形状にて再度、平面形状制御計算を行って制御量を算出する制御量算出手段と、を備えたことを特徴とする圧延材の平面形状制御装置。 In the planar shape control device that estimates the planar shape of the rolled material after the end of rolling by using the planar shape estimation model, attaches the plate thickness distribution based on the planar shape, and approximates the planar shape of the rolled material to a rectangle.
Plane shape calculation means for calculating a model estimated value of a planar shape after rolling by a planar shape control calculation for a rolled material to be newly rolled,
From the performance database in which past performance data including errors between the rolling specifications of the rolled material rolled in the past and the model estimated value of the planar shape after the completion of rolling and the shape meter actual values are accumulated, the rolling specifications are Similar data selection means for selecting past performance data similar to the newly rolled material,
Plane shape correction amount calculating means for obtaining a plane shape correction value by using an error between the model estimated value of the planar shape after completion of rolling and the shape meter actual value of the selected past result data, and its similarity,
Plane shape correcting means for correcting the model estimated value of the planar shape of the rolled material to be newly rolled with the planar shape correction amount;
A plane shape control device for a rolled material, comprising: a control amount calculation means for calculating a control amount by performing a plane shape control calculation again with the corrected plane shape.
予め、過去に圧延された圧延材の圧延諸元及び圧延完了後の平面形状実績値を含む過去実績データが蓄積された実績データベースから新規に圧延される圧延材の圧延諸元に類似した過去実績データを選択する類似データ選択手段と、
該選択した過去実績データとその類似度を用いて平面形状を求めるためのモデルパラメータを同定するモデルパラメータ同定手段と、
該同定したモデルパラメータに基づき平面形状を求める平面形状算出手段と、
該平面形状にて平面形状制御計算を行って制御量を算出する制御量算出手段とを備えたことを特徴とする圧延材の平面形状制御装置。 In the planar shape control device that estimates the planar shape of the rolled material after the end of rolling by using the planar shape estimation model, attaches the plate thickness distribution based on the planar shape, and approximates the planar shape of the rolled material to a rectangle.
Past performance similar to rolling specifications of a rolled material newly rolled from a performance database in which past performance data including the rolling specifications of the rolled material rolled in the past and the flat shape actual value after rolling has been accumulated in advance. Similar data selection means for selecting data,
A model parameter identifying means for identifying a model parameter for obtaining a planar shape using the selected past performance data and its similarity;
Plane shape calculating means for obtaining a plane shape based on the identified model parameter;
A plane shape control device for a rolled material, comprising: a control amount calculation means for calculating a control amount by performing a plane shape control calculation on the plane shape.
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