JP2013103227A - 厚板の板幅制御方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値を入力する予測対象データ入力ステップと、
圧延事例データとして過去の圧延材ごとに保存されているデータベースから、前記被圧延材の操業因子と類似した過去の圧延事例データを複数抽出して、抽出した圧延事例データを選択する類似データ選択ステップと、
選択した圧延事例データの板幅変化量に基づいて前記被圧延材の板幅変化量を予測する予測値算出ステップと、
予測した板幅変化量に基づいて板幅の目標値を設定する板幅目標値算出ステップと、
前記被圧延材の圧延終了後に、その圧延実績に基づいてデータベースの内容を更新するデータベース更新ステップと、を有する。
【選択図】図1
Description
しかしながら、鋼材の3次元変形による幅広がり変化、平面形状が矩形にならないため、例えば以下の(2)式のように補正を施す必要がある。
ここで、 αは幅出比(製品幅/スラブ幅)で、スラブ幅、調整圧下量などの操業因子で決定されるテーブル値・パラメータである。
Hbt’:データベース型モデルにより修正計算された幅出完了厚
Wpre:データベース型モデルによる予測幅、Wref:狙い幅
Hbt:当初の幅出完了厚
予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値を入力する予測対象データ入力ステップと、
前記被圧延材の板幅変化量に影響を与える操業因子の設定値あるいは実績値と、板幅変化量実績とが圧延事例データとして過去の圧延材ごとに保存されているデータベースから、前記被圧延材の操業因子と類似した操業因子を有する過去の圧延事例データを複数抽出して、抽出した圧延事例データを選択する類似データ選択ステップと、
選択した圧延事例データの板幅変化量に基づいて前記被圧延材の板幅変化量を予測する予測値算出ステップと、
予測した板幅変化量に基づいて板幅の目標値を設定する板幅目標値算出ステップと、
前記被圧延材の圧延終了後に、その圧延実績に基づいてデータベースの内容を更新するデータベース更新ステップと、
を有することを特徴とする厚板の板幅制御方法。
前記データベース更新ステップでは、
データベース内の各圧延事例データごとに、自分以外の他の圧延事例データについての類似度を算出し、算出した類似度の平均値を算出し、算出した類似度の平均値が最も大きい圧延事例データを棄却するとともに、
前記被圧延材の圧延事例データをデータベースに格納することを特徴とする厚板の板幅制御方法。
前記データベース更新ステップでは、
データベース内の圧延事例データ空間を各次元ごとに複数の区間に離散化し、全圧延事例データを分割して、各々の圧延事例データがどの区分に該当するかを管理するテーブルを作成し、
作成したテーブルの区分の内で登録数が最も多い区分の中から、最も登録日付が古い圧延事例データを棄却するとともに、
前記被圧延材の圧延事例データをデータベースに格納することを特徴とする厚板の板幅制御方法。
(1)板幅変化量に影響を与える因子の実績値あるいは設定値と、その結果として生じる幅変化量実績とをデータベースとして保存しておく。
(2)被圧延材間で、板幅変化量に影響を与える因子に関する類似度をあらかじめ定義しておく。
(3)予測の対象となる被圧延材と、データベースに保存された過去の被圧延材の間の類似度を計算し、類似度の高い順にあらかじめ定められた本数の被圧延材を抽出する。
(4)抽出した過去の被圧延材の板幅変化量実績を(3)で計算した類似度で重みを付けて平均値を求め、その平均値をもって予測対象材の板幅変化量予測値とする。
(a)従来のように具体的なモデルの関数形を仮定せず、今回の被圧延材に類似した過去の複数の被圧延材の板幅変化量実績の重み付き平均値により予測対象の被圧延材の板幅変化量を求めている。そのため、仮定したモデルの関数形が不適切であるためにモデルによる予測値と実績値がずれてしまう問題が発生しない。
(b)具体的なモデルの関数形を仮定しないこと、および圧延実績そのものをデータベースとして保存することにより、予測に用いる変数の追加、削除が容易に行える。
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。回帰式モデル式は、次の(5)式の線形式とする。
ここで、パラメータであるb, a1 , a2 , ・・・ , aMは、最小2乗法により求める。
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をまとめて次のように表現することにする。
そして、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。
ここで, σ(l) は,l 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).
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。
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。
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。
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。
(1)新規データとデータベースのデータ(総数N)を合わせて、一つのデータ空間(総数N+1)とする。
(2)各々のデータについて、自分以外の他のデータ(総数N)について類似度を算出し、算出した類似度の平均値を算出する。類似度の平均値は、予測対象の圧延材(要求点)に対し、データ空間に類似したデータがどの程度あるかを表す一つの指標となっており、類似したデータ数が多いと値は大きくなり、類似したデータ数が少ないと値は小さくなる。
(3)類似度の平均値が大きいデータは、周辺に類似したデータが多いということであり、データ空間内の最も密な部分にあるといえる。そこで、全データの中で類似度の平均値が最も大きいデータを棄却する。
以上により、データ空間の粗密が解消されるようにデータベースは管理される。
(1)データ空間(N次元)を各次元ごとにM個の区間に離散化して、全部でNM個に分割し、各々のデータがどの区分に該当するかを管理するテーブルを作成する。
(2)新規データを登録する場合は、該当する区分のデータ登録数をインクリメントし、データ識別NOおよび登録日付を登録する。
(3)管理テーブルの区間の登録数が最も多い区分が最も密度の高い領域であるので、データを新規に登録する際に棄却するデータを選択する際には、その区分を選択し、最も登録日付が古いものを棄却する。棄却する際は、該当する区分のデータ識別NO、登録日付を消去し、データ登録数をデクリメントする。
2 データベース
3 板幅変化量予測装置
31 板幅変化量予測演算要求入力部
32 予測対象材データ入力部
33 データ読込部
34 予測値演算部
35 記憶装置
Claims (3)
- 厚板の板幅を所望の値に制御するにあたり、
予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値を入力する予測対象データ入力ステップと、
前記被圧延材の板幅変化量に影響を与える操業因子の設定値あるいは実績値と、板幅変化量実績とが圧延事例データとして過去の圧延材ごとに保存されているデータベースから、前記被圧延材の操業因子と類似した操業因子を有する過去の圧延事例データを複数抽出して、抽出した圧延事例データを選択する類似データ選択ステップと、
選択した圧延事例データの板幅変化量に基づいて前記被圧延材の板幅変化量を予測する予測値算出ステップと、
予測した板幅変化量に基づいて板幅の目標値を設定する板幅目標値算出ステップと、
前記被圧延材の圧延終了後に、その圧延実績に基づいてデータベースの内容を更新するデータベース更新ステップと、
を有することを特徴とする厚板の板幅制御方法。 - 請求項1に記載の厚板の板幅制御方法において、
前記データベース更新ステップでは、
データベース内の各圧延事例データごとに、自分以外の他の圧延事例データについての類似度を算出し、算出した類似度の平均値を算出し、算出した類似度の平均値が最も大きい圧延事例データを棄却するとともに、
前記被圧延材の圧延事例データをデータベースに格納することを特徴とする厚板の板幅制御方法。 - 請求項1に記載の厚板の板幅制御方法において、
前記データベース更新ステップでは、
データベース内の圧延事例データ空間を各次元ごとに複数の区間に離散化し、全圧延事例データを分割して、各々の圧延事例データがどの区分に該当するかを管理するテーブルを作成し、
作成したテーブルの区分の内で登録数が最も多い区分の中から、最も登録日付が古い圧延事例データを棄却するとともに、
前記被圧延材の圧延事例データをデータベースに格納することを特徴とする厚板の板幅制御方法。
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