JP2021178349A - 圧延材の冷却制御方法及び冷却制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】圧延材の巻取温度を精度よく制御可能な圧延材の冷却制御方法及び冷却制御装置を提供すること。【解決手段】本発明に係る圧延材の冷却制御方法は、同一材料区分の複数の熱間圧延材について、冷却設備の出側における熱間圧延材の長さ方向の温度分布の実績値を用いて隣接する実績値との温度差を算出する温度差算出ステップと、温度差算出ステップにおいて算出された同じ長さ方向位置の温度差のデータを母集団として、温度差の標準偏差を長さ方向位置毎に算出する標準偏差算出ステップと、標準偏差算出ステップにおいて算出された標準偏差の値が連続して所定の閾値以下になった長さ方向位置の前方の長さ方向位置を熱伝達係数の学習ポイントに決定する学習ポイント決定ステップと、学習ポイント決定ステップにおいて決定された学習ポイントにおける熱間圧延材の温度を用いて物理モデル式の学習項に反映させる学習係数を材料区分毎に算出する学習ステップと、を含む。【選択図】図３

Description

本発明は、圧延材の冷却制御方法及び冷却制御装置に関する。

圧延プロセスの制御では、製造完了時の圧延材が所望の寸法及び温度になるように各設備を駆動させる。一般に、圧延プロセスの制御はプリセット制御とダイナミック制御とからなる。プリセット制御は圧延初期に行われ、圧延が開始されて十分な実績データが得られると、プリセット制御からダイナミック制御に移行される。プリセット制御では、物理モデル式を用いて圧延・冷却現象を予測し、得られた予測値に基づいて設備のアクチュエータ等の設定値を決定する。決定する設定値としては、圧延速度や冷却水の水量等を例示できる。ところが、圧延・冷却現象を物理モデル式によって完全に表現することはできない。また、計算負荷を軽減することを優先して物理モデル式を簡素化する場合もある。このような背景から、物理モデル式に学習項を設け、実績データに基づいて学習項に反映させる学習係数を更新することが行われている（特許文献１，２参照）。

特開２０１４−１０８４４６号公報 特開２０１４−１８０６７０号公報

本発明の発明者らは、冷却設備によって熱間圧延材を冷却してコイラーで巻き取るプロセスにおいて、圧延材の熱伝達係数を算出する物理モデル式の学習に圧延材の先端部の温度実績データを用いた場合、先端部の温度のばらつきに起因して学習値がばらつくことにより圧延材の熱伝達係数の予測精度が低下し、結果として巻取温度の制御精度が低下することを知見した。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、圧延材の巻取温度を精度よく制御可能な圧延材の冷却制御方法及び冷却制御装置を提供することにある。

本発明に係る圧延材の冷却制御方法は、冷却設備によって熱間圧延材を冷却してコイラーで巻き取るプロセスにおいて、物理モデル式によって求められる熱間圧延材の熱伝達係数を用いて熱間圧延材の温度を所定の巻取温度に制御するための冷却設備の設定値を算出し、算出された設定値を用いて冷却設備を制御する圧延材の冷却制御方法であって、同一材料区分の複数の熱間圧延材について、冷却設備の出側における熱間圧延材の長さ方向の温度分布の実績値を用いて隣接する実績値との温度差を算出する温度差算出ステップと、前記温度差算出ステップにおいて算出された同じ長さ方向位置の温度差のデータを母集団として、温度差の標準偏差を長さ方向位置毎に算出する標準偏差算出ステップと、前記標準偏差算出ステップにおいて算出された標準偏差の値が連続して所定の閾値以下になった長さ方向位置の前方の長さ方向位置を前記熱伝達係数の学習ポイントに決定する学習ポイント決定ステップと、前記学習ポイント決定ステップにおいて決定された学習ポイントにおける熱間圧延材の温度を用いて前記物理モデル式の学習項に反映させる学習係数を材料区分毎に算出する学習ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る圧延材の冷却制御方法は、冷却設備によって熱間圧延材を冷却してコイラーで巻き取るプロセスにおいて、物理モデル式によって求められる熱間圧延材の熱伝達係数を用いて熱間圧延材の温度を所定の巻取温度に制御するための冷却設備の設定値を算出し、算出された設定値を用いて冷却設備を制御する圧延材の冷却制御装置であって、同一材料区分の複数の熱間圧延材について、冷却設備の出側における熱間圧延材の長さ方向の温度分布の実績値を用いて隣接する実績値との温度差を算出し、算出された同じ長さ方向位置の温度差のデータを母集団として、温度差の標準偏差を長さ方向位置毎に算出し、算出された標準偏差の値が連続して所定の閾値以下になった長さ方向位置の前方の長さ方向位置を前記熱伝達係数の学習ポイントに決定する学習ポイント決定部と、前記学習ポイント決定部によって決定された学習ポイントにおける熱間圧延材の温度を用いて前記物理モデル式の学習項に反映させる学習係数を材料区分毎に算出する学習処理部と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る圧延材の冷却制御方法及び冷却制御装置によれば、圧延材の巻取温度を精度よく制御することができる。

図１は、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置が適用される熱間圧延ラインの構成を示す模式図である。 図２は、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置の構成を示すブロック図である。 図３は、本発明の一実施形態である学習ポイント決定処理の流れを示すフローチャートである。 図４は、図３に示すステップＳ１〜Ｓ３の処理を説明するための図である。 図５は、図３に示すステップＳ４の処理を説明するための図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置について説明する。

〔熱間圧延ラインの構成〕
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置が適用される熱間圧延ラインの構成について説明する。但し、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置が適用される熱間圧延ラインは、図１に示す構成に限定されることはない。

図１は、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置が適用される熱間圧延ラインの構成を示す模式図である。図１に示すように、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置が適用される熱間圧延ライン１では、連続鋳造機２で鋳造された鋼帯３が、加熱炉４において加熱され、粗圧延機５と仕上圧延機６とによって数ミリの厚さまで圧延され、ランナウト冷却設備７において冷却された後、コイラー８によってコイル状に巻き取られる。

〔圧延材の冷却制御装置の構成〕
次に、図２を参照して、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置の構成について説明する。

図２は、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置の構成を示すブロック図である。本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置は、ワークステーションやパーソナルコンピュータ等の汎用の情報処理装置によって構成され、ランナウト冷却設備７を制御することによりコイラー８によって巻き取られる鋼帯３の温度を所定の巻取温度に制御する。図２に示すように、本発明の一実施形態である圧延材の冷却制御装置１０（以下、冷却制御装置１０と略記）は、入力部１１、出力部１２、記憶部１３、及び処理部１４を備えている。

入力部１１は、キーボードやマウスポインタ、タッチパネル、各種スイッチ等の入力装置によって構成され、操作入力に応じた入力信号を処理部１４に出力する。出力部１２は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置によって構成され、処理部１４から出力される表示信号に従って各種情報を表示する。なお、出力部１２は、適宜プリンタやスピーカ等の出力装置を含む構成としてもよい。

記憶部１３は、更新記録可能なフラッシュメモリ、内蔵若しくはデータ通信端子で接続されたハードディスク、メモリカード等の情報記録媒体及びその読み書き装置等によって構成され、用途に応じた記憶装置を適宜採用して用いることができる。記憶部１３には、冷却制御装置１０を動作させ、冷却制御装置１０が備える種々の機能を実現するためのコンピュータプログラムや、このコンピュータプログラムの実行中に使用されるデータ等が予め格納され又は処理の都度一時的に格納される。また、記憶部１３には、実績データベース（実績ＤＢ）１３１及び学習係数データベース（学習係数ＤＢ）１３２が格納されている。

実績ＤＢ１３１は、過去の操業で得られた鋼帯３の操業データを登録・蓄積したデータベースである。操業データには、ランナウト冷却設備７に供給された鋼帯３の鋼種、厚さ、幅、ランナウト冷却設備７の入側及び出側における長さ方向の温度分布、目標巻取温度、ランナウト冷却設備７の設定値等の実績値が含まれている。学習係数ＤＢ１３２は、鋼帯３の材料区分毎の学習係数を格納している。材料区分には、鋼帯３の鋼種、厚さ、幅、及び目標巻取温度等が含まれる。

処理部１４は、ＣＰＵ等の演算処理装置によって構成され、入力部１１から入力される入力信号、記憶部１３に格納されているコンピュータプログラムやデータ等を用いて、冷却制御装置１０を構成する各部への指示やデータの転送等を行って冷却制御装置１０の動作を制御する。また、処理部１４は、コンピュータプログラムを実行することにより、学習ポイント決定部１４１、学習処理部１４２、及び冷却設定部１４３として機能する。

学習ポイント決定部１４１は、後述する学習ポイント決定処理を実行することにより、鋼帯３の熱伝達係数を算出する物理モデル式の学習に用いる温度を採用する鋼帯３の長さ方向の位置（学習ポイント）を決定し、決定した学習ポイントに関する情報を学習処理部１４２に出力する。

学習処理部１４２は、学習ポイント決定部１４１により決定された学習ポイントにおける鋼帯３の温度を用いて、鋼帯３の熱伝達係数を算出する物理モデル式の学習項に反映させる学習係数を鋼帯３の材料区分毎に算出する。そして、学習処理部１４２は、算出された学習係数ＤＢ１３２に格納する。

冷却設定部１４３は、処理対象の鋼帯３の材料区分に対応する学習係数を学習係数ＤＢ１３２から読み出し、読み出された学習係数を用いて物理モデル式により処理対象の鋼帯３の熱伝達係数を算出する。そして、冷却設定部１４３は、算出された熱伝達係数を用いて鋼帯３の温度を目標巻取温度に制御するためのランナウト冷却設備７の設定値を算出し、算出された設定値を用いてランナウト冷却設備７を制御する。

このような構成を有する冷却制御装置１０では、学習ポイント決定部１４１が、以下に示す学習ポイント決定処理を実行することにより、鋼帯３の熱伝達係数の予測精度及び鋼帯３の巻取温度の制御精度を向上させる。以下、図３〜図５を参照して、学習ポイント決定処理を実行する際の学習ポイント決定部１４１の動作について説明する。

〔学習ポイント決定処理〕
図３は、本発明の一実施形態である学習ポイント決定処理の流れを示すフローチャートである。図３に示すフローチャートは、熱間圧延ライン１における鋼帯３の圧延処理が完了し、実績ＤＢ１３１に鋼帯３の操業データが格納されたタイミングで開始となり、学習ポイント決定処理はステップＳ１の処理に進む。

ステップＳ１の処理では、学習ポイント決定部１４１が、新たに格納された鋼帯３の操業データからランナウト冷却設備７の出側における鋼帯３の長さ方向（例えば１ｍ毎）の温度分布の実績値を実績ＤＢ１３１から読み出す。そして、学習ポイント決定部１４１は、読み出された実績値を用いて図４（ａ）に示すように隣接する実績値との温度差Δθｎａ（ｎ＝１，２…，ｋ−１）（ｋ＝鋼帯３の長さ方向位置（実績値の数）、ａ＝鋼帯３（材料ａ）の識別子）を算出する。これにより、ステップＳ１の処理は完了し、学習ポイント決定処理はステップＳ２の処理に進む。

ステップＳ２の処理では、学習ポイント決定部１４１が、ステップＳ１の処理における鋼帯３と同一材料区分の他の鋼帯３について、ランナウト冷却設備７の出側における長さ方向の温度分布の実績値を実績ＤＢ１３１から読み出す。そして、学習ポイント決定部１４１は、図４（ｂ）に示すように各鋼帯３（材料ｂ〜ｅ）について、ステップＳ１の処理と同様にして温度差Δθｎｂ，Δθｎｃ，Δθｎｄ，Δθｎｅを算出する。なお、これらの温度差のデータを予め実績ＤＢ１３１に格納しておき、このステップＳ２の処理を省略してもよい。また、温度差を算出する鋼帯３の数は、その材料区分での直近数本とすることが望ましい。これにより、ステップＳ２の処理は完了し、学習ポイント決定処理はステップＳ３の処理に進む。

ステップＳ３の処理では、学習ポイント決定部１４１が、図４（ｃ）に示すように、ステップＳ１及びステップＳ２の処理によって算出された同じ長さ方向位置ｎの温度差のデータ（Δθｎａ，Δθｎｂ，Δθｎｃ，Δθｎｄ，Δθｎｅ）を母集団としてそれぞれの標準偏差σｎを算出する。これにより、ステップＳ３の処理は完了し、学習ポイント決定処理はステップＳ４の処理に進む。

ステップＳ４の処理では、学習ポイント決定部１４１が、図５に示すように、ステップＳ３の処理によって算出された標準偏差σｎの値が連続して所定の閾値以下になった長さ方向位置の前方の長さ方向位置（図中丸で囲った位置）をその材料区分における鋼帯３の熱伝達係数の学習ポイントに決定する。このような処理によれば、もともと先端部の温度がばらついていない材料では、そのまま先端部が熱伝達係数の学習ポイントとして採用され、先端部の温度がばらついている材料では、ばらつきが小さくなった位置が熱伝達係数の学習ポイントとして採用される。この結果、熱伝達係数の学習値のばらつきが小さくなり、鋼帯３の熱伝達係数の予測精度及び鋼帯３の巻取温度の制御精度が向上する。これにより、ステップＳ４の処理は完了し、一連の学習ポイント決定処理は終了する。

なお、本発明の発明者らは、鋭意検討を重ねた結果、先端部の温度がばらつく原因は、先端部の形状が悪いために鋼帯に水乗りが発生し、水乗りによって鋼帯が局所的に冷却されるためであることを知見した。また、この先端部の温度のばらつきは、鋼帯の先端部がコイラーに巻き付き、鋼帯に張力がかかることによって低下することを知見した。従って、鋼帯の先端部がコイラーに巻き付いたタイミングや鋼帯に張力がかかったタイミングにおけるランナウト冷却設備とコイラーとの間の点を熱伝達係数の学習ポイントとして採用するようにしてもよい。

以上、本発明者らによってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

１ 熱間圧延ライン
２ 連続鋳造機
３ 鋼帯
４ 加熱炉
５ 粗圧延機
６ 仕上圧延機
７ ランナウト冷却設備
８ コイラー
１０ 圧延材の冷却制御装置
１１ 入力部
１２ 出力部
１３ 記憶部
１４ 処理部
１３１ 実績データベース（実績ＤＢ）
１３２ 学習係数データベース（学習係数ＤＢ）
１４１ 学習ポイント決定部
１４２ 学習処理部
１４３ 冷却設定部

Claims (2)

1. 冷却設備によって熱間圧延材を冷却してコイラーで巻き取るプロセスにおいて、物理モデル式によって求められる熱間圧延材の熱伝達係数を用いて熱間圧延材の温度を所定の巻取温度に制御するための冷却設備の設定値を算出し、算出された設定値を用いて冷却設備を制御する圧延材の冷却制御方法であって、
   同一材料区分の複数の熱間圧延材について、冷却設備の出側における熱間圧延材の長さ方向の温度分布の実績値を用いて隣接する実績値との温度差を算出する温度差算出ステップと、
   前記温度差算出ステップにおいて算出された同じ長さ方向位置の温度差のデータを母集団として、温度差の標準偏差を長さ方向位置毎に算出する標準偏差算出ステップと、
   前記標準偏差算出ステップにおいて算出された標準偏差の値が連続して所定の閾値以下になった長さ方向位置の前方の長さ方向位置を前記熱伝達係数の学習ポイントに決定する学習ポイント決定ステップと、
   前記学習ポイント決定ステップにおいて決定された学習ポイントにおける熱間圧延材の温度を用いて前記物理モデル式の学習項に反映させる学習係数を材料区分毎に算出する学習ステップと、
   を含むことを特徴とする圧延材の冷却制御方法。
2. 冷却設備によって熱間圧延材を冷却してコイラーで巻き取るプロセスにおいて、物理モデル式によって求められる熱間圧延材の熱伝達係数を用いて熱間圧延材の温度を所定の巻取温度に制御するための冷却設備の設定値を算出し、算出された設定値を用いて冷却設備を制御する圧延材の冷却制御装置であって、
   同一材料区分の複数の熱間圧延材について、冷却設備の出側における熱間圧延材の長さ方向の温度分布の実績値を用いて隣接する実績値との温度差を算出し、算出された同じ長さ方向位置の温度差のデータを母集団として、温度差の標準偏差を長さ方向位置毎に算出し、算出された標準偏差の値が連続して所定の閾値以下になった長さ方向位置の前方の長さ方向位置を前記熱伝達係数の学習ポイントに決定する学習ポイント決定部と、
   前記学習ポイント決定部によって決定された学習ポイントにおける熱間圧延材の温度を用いて前記物理モデル式の学習項に反映させる学習係数を材料区分毎に算出する学習処理部と、
   を備えることを特徴とする圧延材の冷却制御装置。

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