JP2020025915A

JP2020025915A - 粉砕制御方法

Info

Publication number: JP2020025915A
Application number: JP2018151189A
Authority: JP
Inventors: 小野　眞; Makoto Ono; 眞小野; 崇善西村; Takayoshi Nishimura; 悦志尾田; Etsushi Oda
Original assignee: Hitachi Metals Ltd
Current assignee: Proterial Ltd
Priority date: 2018-08-10
Filing date: 2018-08-10
Publication date: 2020-02-20

Abstract

【課題】原料粉末品質に突発的な変化が生じても、原料粉末を所定の粒度に粉砕制御することが可能な粉砕制御方法の提供。【解決手段】原料粉末１１０ａと液体１１０ｂとを装填した粉砕室１０１をモータにより回転し、原料粉末を所定の粒度に粉砕するための粉砕制御方法であって、原料粉末を、あらかじめ粉砕室とモータとを用いた複数の条件にて粉砕し、これら粉砕条件に対応する、粉砕後の粒度、粉砕時間、モータの電流値の経時変化の極小値、の複数のデータを基に、粉砕後の粒度を、粉砕時間と極小値とを説明変数とする予測モデル関数ｆに近似して設定し、次に、原料粉末を、モータの電流値の経時変化を測定しながら粉砕し、経時変化の極小値を特定した後、極小値および予測モデル関数ｆから、粉砕後の粒度が目標粒度となるために必要な粉砕時間を算出して粉砕する粉砕制御方法。【選択図】図１

Description

本発明は、セラミックや磁石等の原料粉末の湿式粉砕において、原料粉末を所定の粒度に粉砕するための粉砕制御方法に関する。

セラミックや磁石等の焼結体の製造工程では、原料粉末を所定の粒度に粉砕して粉末とし、この粉末を、成形、焼結、加工等して焼結体を形成している。安定した品質の焼結体を形成するには、所定の粒度の粉末にて焼結体を形成することが必要であり、原料粉末を所定の粒度に粉砕する方法としては、ボールミル等の湿式粉砕が用いられている。

湿式粉砕の粉砕制御技術としては、例えば、ファジィ制御やＰＩＤ制御等に代表される、フィードバック制御が知られている（例えば、特許文献１）。

特開昭６３−１６８４８９号公報

フィードバック制御では、過去の処理結果を基に今回の処理条件を決めることになる。そのため、特許文献１のようなフィードバック制御を用いた湿式粉砕では、今回の粉砕に用いる原料粉末に突発的な品質の変化が生じると、今回の粉砕が最適条件からはずれてしまう可能性があり、原料粉末を所定の粒度、すなわち目標とする粒度に粉砕できなくなる可能性があった。

そこで本発明では、ボールミル等の湿式粉砕により原料粉末を粉砕する際、原料粉末に突発的な品質の変化が生じても、この変化に応じた粉砕条件にすることができ、原料粉末を所定の粒度に粉砕することができる粉砕制御方法を提供する。

本発明は、原料粉末と液体とを装填した粉砕室をモータにより回転し、前記原料粉末を所定の粒度に粉砕するための粉砕制御方法であって、前記原料粉末を、あらかじめ前記粉砕室と前記モータとを用いた複数の条件にて粉砕し、これら粉砕条件に対応する、粉砕後の粒度、粉砕時間、前記モータの電流値の経時変化の極小値、の複数のデータを基に、前記粉砕後の粒度を、前記粉砕時間と前記極小値とを説明変数とする予測モデル関数ｆに近似して設定し、次に、前記原料粉末を、前記モータの電流値の経時変化を測定しながら粉砕し、前記経時変化の極小値を特定した後、当該極小値および前記予測モデル関数ｆから、前記粉砕後の粒度が目標粒度となるために必要な粉砕時間を算出して粉砕することを特徴とする粉砕制御方法である。

また、本発明では、前記極小値を、前記経時変化の移動平均から特定することが好ましい。

また、本発明では、前記予測モデル関数ｆの説明変数に、前記液体の量、あるいは、前記モータの回転速度を追加して用いることもできる。

本発明によれば、ボールミル等の湿式粉砕により原料粉末を粉砕する際、原料粉末に突発的な品質の変化が生じても、この変化に応じた粉砕条件にすることができ、原料粉末を所定の粒度に粉砕することができる粉砕制御方法を提供することができる。

実施形態の説明に用いる、ボールミル粉砕システム１００の構成図である。実施形態において、ボールミル制御部１２０で検出されるモータ電流値の経時変化の一例である。実施形態において、図２の経時変化を移動平均で平滑化したものである。実施形態において、図３から抽出した電流値変化の極小値を示したものである。実施形態において、予測モデル関数ｆの設定に用いることが可能な教師データの一例である。実施形態において、予測モデル関数ｆの設定に用いることが可能なフローチャートの一例である。実施形態の粉砕制御に適用可能な粉砕制御フローの一例である。

以下、本発明の粉砕制御方法について、実施形態を用いて詳細に説明する。なお、本実施形態は、湿式粉砕であるボールミルを用いて、本発明の粉砕制御方法について示したものである。

（ボールミル粉砕システム１００）
本実施形態の説明に用いるボールミル粉砕システム１００は、図１の構成図に示すように、粉砕室１０１、モータ１０２、ボールミル制御部１２０、粒度測定装置１３３、パソコン１３２を備えている。

粉砕室１０１は、両端が閉じた円筒状であり、不図示の開放扉を介して、内部に原料粉末１１０ａと液体１１０ｂ、金属球１１１を、出し入れできるようにしている。モータ１０２は、粉砕室１０１に接続していて、粉砕室１０１を円筒軸周りに回転できるようにしている。
ボールミル制御部１２０は、モータ１０２に電気的に接続し、モータ１０２、すなわち粉砕室１０１を、所定の時間、所定の回転速度で回転できるようにしている。また、ボールミル制御部１２０は、モータ１０２が粉砕室１０１を回転させる間、モータ１０２に流れる電流値の経時変化（以下、電流値変化と称す）を測定できるようにしている。

粒度測定装置１３３は、原料粉末１１０ａを粉砕した粉末の比表面積や粒度分布を測定でき、粒度分布データとして、粒度の発生頻度、積算頻度を出力できるようにしている。粒度測定装置１３３には、例えば、レーザ回折方式や光散乱方式により、比表面積や粒度分布を測定できる装置を用いることができる。

また、本実施形態のボールミル粉砕システム１００では、ボールミル制御部１２０、粒度測定装置１３３、パソコン１３２が、ローカルエリアネットワーク１３１を介して接続している。

ボールミル粉砕システム１００では、モータ１０２、すなわち、粉砕室１０１を回転させる「粉砕時間」を、パソコン１３２にて設定できるようにしていて、この設定を、ローカルエリアネットワーク１３１、ボールミル制御部１２０を介して、モータ１０２に伝達することにより、モータ１０２を、設定した粉砕時間回転できるようにしている。すなわち、パソコン１３２は、粉砕室１０１を、設定した粉砕時間回転させて、原料粉末１１０ａを粉砕できるようにしている。

また、モータ１０２が粉砕室１０１を回転させている間、パソコン１３２は、ローカルエリアネットワーク１３１を介して、ボールミル制御部１２０が測定する電流値変化を取得できるようにしている。そして、パソコン１３２は、取得した電流変化について、「極小値」を特定し、特定した極小値を、あらかじめ設定した粉砕時間に対応付けたデータとして、内部の記憶部に保存できるようにしている。

また、パソコン１３２は、ローカルエリアネットワーク１３１を介して、粒度測定装置１３３が出力した比表面積や粒度分布データを取得できるようにしている。そして、粉砕後の「平均粒度や積算粒度（d₁₀、d₅₀、d₉₀）」（以下、単に粉砕後の粒度と称す）を算出し、算出した粉砕後の粒度を、あらかじめ設定した粉砕時間、電流値変化の極小値、に対応付けたデータ（以下、「粉砕データ」と称す）として、内部の記憶部に保存できるようにしている。

さらに、パソコン１３２は、複数の粉砕条件により得られた複数の粉砕データを基に、粉砕後の粒度を、電流値変化の極小値と粉砕時間とを説明変数とする「予測モデル関数ｆ」に近似して設定できるようにしている。

さらに、パソコン１３２は、予測モデル関数ｆを設定した後、ボールミル粉砕システム１００を用いた原料粉末１１０ａの粉砕において、ローカルエリアネットワーク１３１を介して、ボールミル制御部１２０が測定する電流値変化を取得し、電流値変化の極小値を特定した後、当該極小値および予測モデル関数ｆから、粉砕後の粒度が目標粒度となるための粉砕時間を算出できるようにしている。そして、パソコン１３２は、目標粒度となるための粉砕時間になるよう、必要な時間、粉砕室１０１を回転させて粉砕できるようにしている。
なお、予測モデル関数ｆの設定手順、および、目標粒度となるための粉砕時間の算出手順については、後で詳細に説明する。

（ボールミル粉砕システム１００を用いた粉砕手順）
次に、ボールミル粉砕システム１００を用いて原料粉末１１０ａを粉砕する手順について説明する。

まず、粉砕室１０１内に、原料粉末１１０ａと液体１１０ｂ、金属球１１１を、不図示の開放扉を介して装填する。そして、パソコン１３２にて、粉砕時間を設定し、モータ１０２を回転させる。

モータ１０２を回転させると、粉砕室１０１内の原料粉末１１０ａと金属球１１１は、液体１１０ｂを介して攪拌され、スラリー１１０を形成する。そして、金属球１１１間に挟まれた原料粉末１１０ａは、金属球１１１からの押し付け力により粉砕され、原料粉末１１０ａは、この作用を繰り返し受けて、より細かい粒度に粉砕される。

また、モータ１０２を回転させている間、ボールミル制御部１２０は、モータ１０２の電流値変化を、所定の時間間隔にて測定し、パソコン１３２は、ローカルエリアネットワーク１３１を介して、測定された電流値変化を取得し、所定の時間間隔にて内部の記憶部に保存する。

パソコン１３２にて設定した粉砕時間が経過すると、モータ１０２の回転が停止し粉砕が完了する。その後、粉砕室１０１内から、粉砕された原料粉末１１０ａと液体１１０ｂ、金属球１１１を、不図示の開放扉を介して取り出し、取り出した原料粉末１１０ａを乾燥して液体１１０ｂ分を除去し、粒度測定装置１３３を用いて粒度分布を測定する。

その後、パソコン１３２は、粒度測定装置１３３が出力した粒度分布データを、ローカルエリアネットワーク１３１を介して取得し、粉砕後の粒度を算出する。そして、パソコン１３２は、粉砕後の粒度を、粉砕時間、電流値変化と対応付けて、粉砕データとして内部の記憶部に保存する。

（予測モデル関数ｆの設定手順）
次に、パソコン１３２により、粉砕後の粒度を、電流値変化の極小値と粉砕時間とを説明変数とする、予測モデル関数ｆに近似して設定する手順について説明する。

予測モデル関数ｆを用いる手法は、発明者らが、複数の実験および解析により見出したものであり、粉砕に用いる粉砕室１０１とモータ１０２が同じならば、粉砕後の粒度は、原料粉末１１０ａの品質が多少変動しても、予測モデル関数ｆ、電流値変化の極小値、粉砕時間により予測できる、というものである。言い換えれば、予測モデル関数ｆを設定した後の粉砕において、粉砕中のモータ１０２の電流値変化を測定して極小値を特定できれば、粉砕後の粒度が所定の粒度になるための粉砕時間を算出することができ、その粉砕時間、粉砕室１０１を回転させることで、原料粉末１１０ａを所定の粒度に粉砕できる、というものである。

予測モデル関数ｆを設定するためには、あらかじめ、複数の粉砕を行い、複数の粉砕データ、すなわち、複数の、粉砕後の粒度に対応する粉砕時間と電流値変化の極小値のデータを準備する必要がある。

ここで、電流値変化の極小値は、パソコン１３２を用いて、以下の手順で特定する。
図２は、パソコン１３２がボールミル制御部１２０から取得した電流値変化の一例である。グラフの横軸は、粉砕時間、縦軸は、モータ１０２の電流値を表す。粉砕室１０１では、金属球１１１、粉砕室１０１の内壁、原料粉末１１０ａが激しくぶつかり合うため、モータ１０２の電流値は、ばらつきを含んで変動する。ただし、俯瞰的に見ると、モータ１０２の電流値変化は、Ｓ字形に近い電流値変化を示すようになる。

まず、粉砕開始直後は、原料粉末１１０ａの粉砕が進むことで、モータ１０２の回転に対する抵抗が減少して、電流値が低下する。そして、ある程度粉砕が進むと、原料粉末１１０ａ同士が凝集し、モータ１０２の回転に対する抵抗が増加して、電流値は上昇する。そして原因は不明であるが、再び電流値は低下する。

次に、図２の電流値変化について、パソコン１３２を用いて、時間軸に沿った移動平均を計算し、図３のグラフを得る。移動平均を計算することにより、電流値変化は平滑化されてノイズを除去することができ、Ｓ字形に近い電流値変化曲線を得ることができる。

最後に、図３のグラフの曲線から、図４に示す極小点１４１を抽出し、電流値変化の極小値として特定する。図３のグラフは、俯瞰的にＳ字に近い曲線であるため、平滑化後の曲線から、図４に示す極小点１４１、すなわち、電流値変化の極小値を容易に特定することができる。

そして、複数の粉砕により、粉砕後の粒度、粉砕時間、電流値変化の極小値の複数のデータ組、すなわち、複数の粉砕データを作成し、予測モデル関数ｆを設定するための教師データとする。

図５は、予測モデル関数ｆを設定するための教師データの例である。教師データは、複数の粉砕により得られた複数の粉砕データを示すテーブルであるが、過去の大量の実績データから作成してもよいし、実験計画法に基づいて、粉砕時間を故意に変動させた実験データから作成してもよい。教師データは、パソコン１３２内部の記憶部に保存しておき、予測モデル関数ｆを作成するときに用いるようにする。

図６は、パソコン１３２を用いて、予測モデル関数ｆを作成する手順を示すフローチャートの例である。
手順としては、フローを開始した後、ステップ２０１で、パソコン１３２内部の記憶部から、図５に示した教師データを読み出す。次に、ステップ２０２で、ニューラルネットワークに代表される機械学習や重回帰分析等の手法を用いて、予測モデル関数ｆを算出・設定する。そして、ステップ２０３で、作成した予測モデル関数ｆを、パソコン１３２内部の記憶部に保存してフローを終了とする。

ここで、粉砕後の粒度を目的変数、粉砕時間および電流値変化の極小値を説明変数としたとき、粉砕後の粒度は、数式１に示されるような予測モデル関数ｆとして設定できる。

特に、重回帰分析を用いて予測モデル関数ｆを設定する場合、数式２に示した線形式で設定することができる。a₁、a₂は、それぞれ説明変数に対する係数、a₃はｙ切片である。

以上のように、ニューラルネットワークに代表される機械学習や、統計的な重回帰分析を用いて、電流変化の極小値、粉砕時間の２つの説明変数から、粉砕後の粒度の予測モデル関数ｆを設定し、この関数ｆにより平均粒度を予測できるようにする。

予測モデル関数ｆを用いることにより、粉砕後の粒度を、フィードフォワード型の予測モデルにより制御することができる。これにより、フィードバック制御では対応できなかった、原料粉末１１０ａの突発的な品質の変化に対応することでき、原料粉末１１０ａを所定の粒度の粉末に粉砕して、品質のよい焼結体を成形できるようになる。

なお、予測モデル関数ｆは、原料粉末１１０ａがほぼ同じ条件ごとに設定することが好ましく、例えば、混合比率が大きく変わった原料粉末１１０ａについては、新たに別の教師データを作成して、その教師データを基に新たな予測モデル関数ｆを作成することが好ましい。

（予測モデル関数ｆを用いた粉砕制御手順）
次に、予測モデル関数ｆを設定した後の粉砕制御手順について、図７のフローチャートを用いて説明する。なお、図７のフローチャートは、原料粉末１１０ａの粉砕時間が１０時間前後の例であり、粉砕開始から５〜７時間後に、電流値変化の極小値を特定した後に、予測モデル関数ｆにより粉砕後の粒度が所定の粒度となる粉砕時間を算出し、その時間粉砕するものである。

手順としては、フローを開始した後、ステップ３０１で、前述した粉砕手順により、原料粉末１１０ａを５〜７時間粉砕する。次に、ステップ３０２で、パソコン１３２を用いて、電流値変化の極小値を特定する。

次に、ステップ３０３で、予測モデル関数ｆの説明変数である電流値変化の特定値に、ステップ３０２で特定した電流値変化の特定値を代入する。

次に、ステップ３０４からステップ３０６のループ処理で、予測モデル関数ｆの説明変数である粉砕時間を変化させながら粉砕後の粒度を算出する。すなわち、ステップ３０４で、粉砕時間に９．０時間を代入し、ステップ３０５で、予測モデル関数ｆを計算して粉砕後の粒度を算出する。次に、ステップ３０４に戻って、今度は粉砕時間として９．１時間を代入し、ステップ３０５で、予測モデル関数ｆを計算して粉砕後の粒度を算出する。次に、再びステップ３０４に戻って、今度は粉砕時間として９．２時間を代入し、ステップ３０５で、予測モデル関数ｆを計算して粉砕後の粒度を算出する。
このようにして計算を繰り返し、ステップ３０４で、粉砕時間として１１．０時間を代入し、ステップ３０５で、予測モデル関数ｆを計算して粉砕後の粒度を算出するまで続ける。
なお、上記計算はパソコン１３２で行うようにして、ステップ３０５にて算出された粉砕後の粒度は、配列変数としてパソコン１３２内部の記憶部に保存するようにする。

次に、ステップ３０７で、配列変数として保存された粉砕後の粒度と、目標粒度との差を計算し、粉砕後の粒度との差が最小となる粉砕時間を算出する。

そして、最後に、ステップ３０８で、前のステップ３０７で算出した時間になるよう粉砕する。これにより原料粉末１１０ａを目標粒度に粉砕することができる。

以上、本発明である粉砕制御方法について、実施形態を用いて説明してきたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に規定される技術範囲において、適宜構成を変更することが可能である。

例えば、上記実施形態では、電流値変化の極小値、および、粉砕時間を説明変数として、予想モデル関数ｆを設定したが、これら説明変数に、液体１１０ｂの量、あるいは、モータ１０２の回転速度を追加して用いることも可能である。

その場合、ボールミル粉砕システム１００としては、粉砕の途中で液体１１０ｂを注入して液体１１０ｂの量を変更できるよう、液体１１０ｂを注入可能な注入口を有する粉砕室１０１にしたり、回転速度を変更できるよう、モータ１０２の回転速度を可変制御できるボールミル制御部１２０を用いればよい。そして、複数の粉砕により、電流値変化の極小値、粉砕時間、液体１１０ｂの量、モータ１０２の回転速度の４つのデータを組とする教師データを作成し、この教師データから、予想モデル関数ｆを設定すればよい。予想モデル関数ｆは、電流値変化の極小値、粉砕時間、液体１１０ｂの量、モータ１０２の回転速度の４つの説明変数を有するが、粉砕後の粒度が目標粒度となるこれら変数は、図７のステップ３０４からステップ３０６のループを重複ループにして処理を行えばよい。なお、液体１１０ｂの量およびモータ１０２の回転速度は、粉砕全体における液体１１０ｂの平均液体量およびモータ１０２の平均回転速度の観点で変更することができ、例えば、変更前までの粉砕時間、変更後の粉砕時間の時間要素を加味した加重平均にし、決定することができる。

このように、予測モデル関数ｆの説明変数に、液体１１０ｂの量やモータ１０２の回転速度の粉砕時間以外の変数を設けることで、液体１１０ｂの量やモータ１０２の回転速度を調整し、目標粒度に粉砕する粉砕時間を調整することができる。これにより、粉砕時間を長くすること無く製造上効率の良い粉砕時間に制御することができる。

また、本発明では、発明の各構成、機能、処理部、処理ステップ等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。そして、発明の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置いてもよい。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１００ボールミル粉砕システム
１０１粉砕室
１０２モータ
１０３注入口
１１０スラリー（１１０ａ原料粉末、１１０ｂ液体）
１１１金属球
１２０ボールミル制御部
１３１ローカルエリアネットワーク
１３２パソコン
１３３粒度測定装置
１４１極小点

Claims

原料粉末と液体とを装填した粉砕室をモータにより回転し、前記原料粉末を所定の粒度に粉砕するための粉砕制御方法であって、
前記原料粉末を、あらかじめ前記粉砕室と前記モータとを用いた複数の条件にて粉砕し、これら粉砕条件に対応する、粉砕後の粒度、粉砕時間、前記モータの電流値の経時変化の極小値、の複数のデータを基に、前記粉砕後の粒度を、前記粉砕時間と前記極小値とを説明変数とする予測モデル関数ｆに近似して設定し、
次に、前記原料粉末を、前記モータの電流値の経時変化を測定しながら粉砕し、前記経時変化の極小値を特定した後、当該極小値および前記予測モデル関数ｆから、前記粉砕後の粒度が目標粒度となるために必要な粉砕時間を算出して粉砕することを特徴とする粉砕制御方法。
前記極小値を、前記経時変化の移動平均から特定することを特徴とする請求項１に記載の粉砕制御方法。
前記予測モデル関数ｆの説明変数に、前記液体の量を追加して用いることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の粉砕制御方法。
前記予測モデル関数ｆの説明変数に、前記モータの回転速度を追加して用いることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の粉砕制御方法。