JP2017030000A - 厚鋼板の板幅制御方法および装置 - Google Patents

Abstract

【課題】圧延能率を低下させることなく、また経時的な変化にも対応することができる、厚鋼板の板幅制御方法および装置を提供することを目的とするものである。
【解決手段】最終幅出パス前に厚鋼板の幅・長さプロフィールを走間測定する、走間幅長さ測定ステップと、
データベースに記憶した過去の圧延データの内、類似した圧延データに基づいて、局所的なモデルを作成し、作成したモデルと走間測定した前記幅・長さプロフィールから、幅補正値を求める、ＤＢＭ演算ステップと、
該ＤＢＭ演算ステップで求めた幅補正値に基づき、最終幅出パスの幅出完了厚を演算し、最終パスの噛込みまでに圧下指示を与える、幅出完了厚の演算ステップと、を有する。
【選択図】図４

Description

本発明は、圧延材、特に厚鋼板の板幅を制御する厚鋼板の板幅制御方法および装置に関するものである。

一般に、厚鋼板の圧延工程は、３つの工程から構成されている。図１は、厚鋼板の圧延工程を説明する図である。すなわち、スラブの幅出し精度を保つために板厚調整を行う調整圧延工程、平面上で被圧延材を９０度回転して所定の製品幅を得る幅出圧延工程、再び９０度回転して所定の製品板厚を得る仕上圧延工程の３つである。

幅出圧延工程の最終幅出パス（最終パスとも称する）通過後の幅出し完了をもって、厚鋼板の板幅がほぼ決まる。このため、厚鋼板の板幅精度は、幅出圧延工程における最終パスでの圧延を所望の板幅になるように如何に行うかにかかっている。

厚鋼板の板幅制御については、例えば、特許文献１に開示されている技術がある。この技術は、幅出圧延の最終パスの圧延前に被圧延材の平面形状（幅・長さプロフィール）を測定し、この測定値に基づいて、所定の狙い幅となるように幅出圧延最終パスのロールギャップを修正するものである。

特開平１１−３４２４１１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている技術は、最終パスの圧延前に被圧延材を静止させた状態で、平面形状を測定しているため、圧延能率が低下してしまうという問題があった。

また、圧延機自身の圧延性能の経時的な変化（圧延機自身の機械精度変化）により、幅出完了時の板厚精度変化に対応できないという問題点もあった。

なお、上述した圧延能率の低下を避けるため、圧延前の平面形状測定を行なわなかった場合には、鋳造時の幅端面のバルジング量変化などの経時的な変化に対応できないという問題点もあった。

本発明は、上記のような事情に鑑みてなされたものであり、圧延能率を低下させることなく、また経時的な変化にも対応することができる、厚鋼板の板幅制御方法および装置を提供することを目的とするものである。

上記課題を解決するために、本発明は以下の特徴を有している。

［１］ 厚鋼板の幅出圧延工程における厚鋼板の板幅制御方法であって、
最終幅出パス前に厚鋼板の幅・長さプロフィールを走間測定する、走間幅長さ測定ステップと、
データベースに記憶した過去の圧延データの内、類似した圧延データに基づいて、局所的なモデルを作成し、作成したモデルと走間測定した前記幅・長さプロフィールから、幅補正値を求める、ＤＢＭ演算ステップと、
該ＤＢＭ演算ステップで求めた幅補正値に基づき、最終幅出パスの幅出完了厚を演算し、最終パスの噛込みまでに圧下指示を与える、幅出完了厚の演算ステップと、を有することを特徴とする厚鋼板の板幅制御方法。

［２］ 上記［１］に記載の厚鋼板の板幅制御方法において、
対象とした厚鋼板の幅出圧延が終わった後、追加記憶する圧延データ、およびデータベースに記憶されている過去のデータに対して、以下に示す学習処理のいずれかを行う、学習処理ステップと、を有することを特徴とする厚鋼板の板幅制御方法。
（１）現時点からデータを収集した時点までの経過時間に基づいて、経過時間が大きいデータほど重みを小さくする
（２）ＤＢＭ演算における説明変数間の相関関係を利用して、説明変数の数を減らす次元圧縮を行う
（３）記憶されているデータと大きく条件が離れたレアデータについては、強制的にデータベースに記憶する

［３］ 上記［１］または［２］に記載の厚鋼板の板幅制御方法において、
前記幅出完了厚の演算ステップの幅出完了厚を演算するにあたっては、
以下の（１）式により演算することを特徴とする厚鋼板の板幅制御方法。

［４］ 厚鋼板の幅出圧延工程における厚鋼板の板幅制御装置であって、
ＣＣＤカメラ、チルトミラー、ＰＬＧ、および画像処理装置から構成される、最終幅出パス前の厚鋼板の幅長さプロフィールを走間測定する、走間幅長さ計と、
過去の圧延データを格納したデータベースと、
走間測定した厚鋼板の幅長さプロフィールと前記データベースの中で類似した圧延データに基づいて局所的なモデルを作成して幅補正値を求め、最終幅出パスの幅出完了厚を演算し、最終パスの噛込みまでに圧下装置に圧下指示を与え、対象とした厚鋼板の幅出圧延が終わった後、追加記憶する圧延データ、およびデータベースに記憶されている過去の圧延データに対して学習処理を行う演算装置と、を具備することを特徴とする厚鋼板の板幅制御装置。

本発明によれば、走間で厚鋼板の幅・長さプロフィールを測定し、この幅・長さプロフィール実測値とデータベースによる幅補正量のＤＢＭ演算さらに学習処理を行うようにしたので、圧延能率を低下することなく、経時的な変化に対応し幅精度の向上、製造上の歩留向上が実現できた。

厚鋼板の圧延工程を説明する図である。 本発明に係る厚鋼板の板幅制御装置の構成例を示す図である。 走間幅長さ計の構成例を示す図である。 本発明に係る厚鋼板の板幅制御方法の処理フロー例を示す図である。

図２は、本発明に係る厚鋼板の板幅制御装置の構成例を示す図である。また、図３は、走間幅長さ計の構成例を示す図である。図中、１は厚鋼板、２は圧延ロール、３は圧下装置、４は走間幅長さ計、５は演算装置、６はデータベース（ＤＢ）を、また、４１ａ〜ｄはＣＣＤカメラ、４２ａ〜ｄはチルトミラー、４３ａ〜ｄはＰＬＧ、４４は画像処理装置を、それぞれ表す。なお、ｃとｄに関しては、後述するように図示せず。

先ず、図２から説明を行う。幅出圧延工程において圧延中の厚鋼板１が圧延最終パスに入る直前に、厚鋼板１が停止することなく移動している最中（走間）に厚鋼板１の幅・長さプロフィールを走間幅長さ計４で測定している様子を表している。演算装置５は、測定された厚鋼板１の幅・長さプロフィールに基づいて、目標の板幅となるような圧延ロール２のロールギャップを演算し、圧下装置３に指示を与える。

なお、演算装置５では、後述する、過去の圧延データを格納したデータベース（ＤＢ）６から今回の圧延に類似した過去の圧延データを抽出し局所的なモデルを作成する、データベースモデリング（ＤＢＭとも略記する）演算、幅出完了厚の演算、およびＤＢの学習処理を行う。ここでは、過去の圧延データを格納するものとして、データベース（ＤＢ）６を示しているが、データサーバーを用いるようにしてもよい。

次に、図３にて走間幅長さ計４の構成について説明する。走間幅長さ計４は、例えば、４つのセンサユニットと画像処理装置４４で構成される。厚鋼板１の幅を測定するために、図３に示すように、ＣＣＤカメラ４１ａ、チルトミラー４２ａ、およびＰＬＧ４３ａとからなるセンサユニットと、ＣＣＤカメラ４１ｂ、チルトミラー４２ｂ、およびＰＬＧ４３ｂとからなるセンサユニットを、厚鋼板１の搬送方向に間隔を空けて２セット並べて設置する。

なお、図３では図示を省略したが、厚鋼板１の長さを測定するために、上述した厚鋼板１の幅測定とは直角方向に、ＣＣＤカメラ４１ｃ、チルトミラー４２ｃ、およびＰＬＧ４３ｃとからなるセンサユニットと、ＣＣＤカメラ４１ｄ、チルトミラー４２ｄ、およびＰＬＧ４ｄとからなるセンサユニットが、厚鋼板１の幅方向に所定の間隔を設けて２セット並べて設置する。

ＣＣＤカメラは一次元ＣＣＤカメラであり、各カメラに厚鋼板の幅および長さ方向の画像を映すためのチルトミラーと、チルトミラーの角度を変えるためのＰＬＧ（パルロジックジェネレータ）を備えて、厚鋼板の幅および長さ方向を走査（スキャニング）している。

そして、４台のＣＣＤカメラ４１ａ〜４１ｄで走査した画像は、画像処理装置４４で処理されて厚鋼板の幅・長さプロフィールとなる。このようにして、厚鋼板が移動しながらの走間幅長さ測定が行われる。

図４は、本発明に係る厚鋼板の板幅制御方法の処理フロー例を示す図である。

先ず、Step01にて、圧延中の厚鋼板が幅長さ測定タイミングに到達したかどうかを判断する。この測定タイミングとは、具体的には、幅出圧延工程において圧延中の厚鋼板が圧延最終パスに入る直前の位置に到達したタイミングであり、厚鋼板のトラッキング信号より判断を行なう。なお、これまでは、図２に示すように、圧延ロール２を挟んで、左側に走間幅長さ計を設置し、反対の右側に幅出完了の位置がある場合で説明を行なってきたが、走間幅長さ計の設置位置と幅出完了の位置が同じ場合には、圧延最終パスの１パス前が測定タイミングとなる。

Step01で測定タイミングに達したならば（Yes）、走間幅長さ計を用いて、上述したように厚鋼板の幅長さプロフィールを走間にて実測する（Step02）。

次に、Step03では、実測された厚鋼板の幅長さプロフィールおよび過去の圧延データに基づいて、局所的なモデルを作成して幅補正値を求める、ＤＢＭ演算を行う。先ず、ＤＢから今回の圧延に類似した過去の圧延データを抽出する。

なお、類似した過去の圧延データを抽出するにあたっては、今回の圧延における要求点と過去の圧延データとの距離を計算し、この距離が近い過去の圧延データを抽出する。距離関数としては、各圧延条件の影響を加味した重み付きの一次ノルム（絶対値の和）を用いているが、ユークリッド距離、正規化ユークリッド距離、マハラノビスの距離、などを用いてもよい。

そして、抽出したデータに基づいて、今回の圧延材用の局所的なモデルを作成する。モデルとしては、例えば、データ変数の重回帰式が好適であるが、モデル式の構造は問わないものとする。

本発明では、幅補正値ΔＷを目的変数とし、説明変数として、走間幅長さ計による測定値や、スラブ長、圧延長・厚、最小狙い幅、幅出完了厚・温度、カーボン当量、および成分組成などである。説明変数の内、走間幅長さ計での測定値以外は、鋳造など上位計算機から伝送されたデータである。

そして、Step03で得たＤＢＭ演算による幅補正値ΔＷに基づき、幅出完了厚を演算する。（Step04）。ここでは、ＤＢＲ（Dog Bone Rolling）と呼ばれる平面形状制御による影響と仕上圧延工程における幅広がりを考慮して、以下の（１）式を用いて幅出完了厚を演算する。なお、パラメータＡ〜Ｄは、パラランにおける測定結果から、重回帰により決定する。

ここで演算した幅出完了厚となるように、最終パスの噛込みまでに圧下装置に圧下指示を与える。このように、幅長プロフィール実測値とデータベースによる幅補正量のＤＢＭ演算、そしてＤＢＭ演算による幅補正値に基づき、ＤＢＲ平面形状制御による影響と仕上圧延工程における幅広がりを考慮して幅出完了厚を演算しているので、精度の高い板厚制御ができる。

最後に、Step05では、対象とした厚鋼板の幅出圧延が終わった後、追加記憶する圧延データ、およびデータベースに記憶されている過去のデータに対して以下の学習処理を行う。

（１）データを収集した時期に応じてデータに対する重みを変化させる。具体的には、現時点からデータを収集した時点までの経過時間に基づいて、経過時間が大きいデータほど重みを小さくするものである。これにより、対象となる圧延に対するＤＢＭ演算にあたって、経過時間が大きいデータほど寄与度を小さく、経過時間が小さい間近のデータほど寄与度を大きくして、経時変化への適応力を増している。

（２）また、ＤＢＭ演算における説明変数間の相関関係を利用して、説明変数の数を減らす次元圧縮を行う。この処理によって、より少ない説明変数で処理時間を早めて精度の高いＤＢＭ演算を行うようにしている。特に、本発明のようにオンラインでの迅速な演算処理を要求される場合には、効果が大きい。

（３）さらに、記憶されているデータと大きく条件が離れたデータについては、強制的にＤＢに記憶する。この処理は、記憶されているデータと大きく条件が離れたレアデータに対する演算精度が悪いというこれまでの問題点を解決し、幅広いデータ範囲に対応できるようにしている。なお、大きく条件が離れたレアデータは、高い頻度で得られるものでなく、前述（１）の経過時間による重み変化を行なわないようにしてもよい。

これらＤＢへの学習処理によって、上述のように種々の効果を実現している。

本発明の効果を確かめるべく、実際の厚鋼板の圧延工程にて本発明を適用した。図２に示す装置構成で、測定ピッチ：２０ｍｍ、スキャンスピード：０．７秒での走間幅長さ測定を行った。

静止状態で幅測定し、ＤＢＭ演算をしていた時に比べて、本発明を適用により、幅精度の標準偏差σが４０％改善し、歩留が０．４％向上した。

１ 厚鋼板
２ 圧延ロール
３ 圧下装置
４ 走間幅長さ計
４１ａ〜ｄ ＣＣＤカメラ
４２ａ〜ｄ チルトミラー
４３ａ〜ｄ ＰＬＧ
４４ 画像処理装置
５ 演算装置
６ データベース（ＤＢ）

Claims (4)

1. 厚鋼板の幅出圧延工程における厚鋼板の板幅制御方法であって、
   最終幅出パス前に厚鋼板の幅・長さプロフィールを走間測定する、走間幅長さ測定ステップと、
   データベースに記憶した過去の圧延データの内、類似した圧延データに基づいて、局所的なモデルを作成し、作成したモデルと走間測定した前記幅・長さプロフィールから、幅補正値を求める、ＤＢＭ演算ステップと、
   該ＤＢＭ演算ステップで求めた幅補正値に基づき、最終幅出パスの幅出完了厚を演算し、最終パスの噛込みまでに圧下指示を与える、幅出完了厚の演算ステップと、を有することを特徴とする厚鋼板の板幅制御方法。
2. 請求項１に記載の厚鋼板の板幅制御方法において、
   対象とした厚鋼板の幅出圧延が終わった後、追加記憶する圧延データ、およびデータベースに記憶されている過去のデータに対して、以下に示す学習処理のいずれかを行う、学習処理ステップと、を有することを特徴とする厚鋼板の板幅制御方法。
   （１）現時点からデータを収集した時点までの経過時間に基づいて、経過時間が大きいデータほど重みを小さくする
   （２）ＤＢＭ演算における説明変数間の相関関係を利用して、説明変数の数を減らす次元圧縮を行う
   （３）記憶されているデータと大きく条件が離れたレアデータについては、強制的にデータベースに記憶する
3. 請求項１または２に記載の厚鋼板の板幅制御方法において、
   前記幅出完了厚の演算ステップの幅出完了厚を演算するにあたっては、
   以下の（１）式により演算することを特徴とする厚鋼板の板幅制御方法。
   
4. 厚鋼板の幅出圧延工程における厚鋼板の板幅制御装置であって、
   ＣＣＤカメラ、チルトミラー、ＰＬＧ、および画像処理装置から構成される、最終幅出パス前の厚鋼板の幅・長さプロフィールを走間測定する、走間幅長さ計と、
   過去の圧延データを格納したデータベースと、
   走間測定した厚鋼板の幅・長さプロフィールと前記データベースの中で類似した圧延データに基づいて局所的なモデルを作成して幅補正値を求め、最終幅出パスの幅出完了厚を演算し、最終パスのロール噛込みまでに圧下装置に圧下指示を与え、対象とした厚鋼板の幅出圧延が終わった後、追加記憶する圧延データ、およびデータベースに記憶されている過去の圧延データに対して学習処理を行う演算装置と、を具備することを特徴とする厚鋼板の板幅制御装置。