JP2501467B2 - 熱間圧延鋼板の冷却制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、上面及び下面の両面から冷却水を噴射して
熱間圧延鋼板を冷却するに際し、当該鋼板が形状不良を
起こさないように、かつ、所望の材質が得られるよう
に、前記熱間圧延鋼板を最適な搬送速度パターンで搬送
するようにした熱間圧延鋼板の冷却制御装置に関する。

（従来技術及び発明が解決しようとする課題） 近年では、熱間圧延された直後の高温の鋼板を、水冷
により急冷（加速冷却）して焼入れ効果を付与し、その
鋼板が高強度の特性を持つようにする制御冷却と称され
る工程を備えた鋼板製造装置が稼動している。

この鋼板製造装置によって、圧延後、直ちに制御冷却
できるようになったため、使用性能の優れた鋼板の製造
ができるようになった。

しかしながら、このような鋼板製造装置にあっては、
搬送しながら鋼板を急速に冷却するため、鋼板の長手方
向（搬送方向）の各部で冷却開始温度が異なることか
ら、冷却装置内を一定速度で通板させた場合、即ち長手
方向の各部を一定冷却時間で冷却した場合には、長手方
向の各部の冷却終了温度が冷却開始温度の偏差の影響を
受け、鋼板全体を均一に冷却することができないという
新たな問題が生じた。

このように、鋼板の各部に対して不適性な冷却が行な
われてしまうと、局部的に異方性のある内部応力が生
じ、製品の形状を劣化させたり、又、長手方向にわたっ
て均一な材質を得ることが難しくなるなどの問題が生じ
る。

この問題に対して、例えば特開昭60−87914号では、
冷却装置内での搬送速度を調整する技術を開示してい
る。

しかし、この技術においては、搬送速度を求める際の
鋼板の長手方向の各部の必要冷却時間ｔ（ｘ）を、 ｔ（ｘ）＝Ａ×ｘ＋Ｂ （ｘは先端からの距離） （A,Bは定数） という式を計算することによって求めるようにしている
ため、板厚が薄く、板長が長いの場合に、十分な効果を
発揮させることは難しい。

本発明は、このような従来の技術の問題点に鑑みて成
されたものであり、水冷時における熱鋼板の各部が適性
に冷却されるように、下記の式、すなわち、 i:鋼板を長手方向にｎ個に分割したときの先端からのｉ
番目を示す。

x:鋼板の先端からの距離を示す座標 xi:鋼板の先端からｉ番目までの距離（ｉは、上記の
ｉ） Lc:冷却長 ｔ（xi）：熱鋼板の先端からxiの位置での冷却所用時間 Ｖ（ｘ）：冷却装置に入った時からｘの位置における搬
送速度 を満足する搬送速度パターンで熱鋼板を搬送させるよう
にした熱間圧延鋼板の冷却制御装置の提供を目的とす
る。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 前記目的を達成するための本発明は、熱鋼板を所定の
板厚にまで圧延する仕上圧延機と、当該仕上圧延機の後
工程に配置され、搬送された熱鋼板に対して上下面両方
向から当該熱鋼板の幅方向に向けて配設された複数のノ
ズルから冷却水を噴射して、当該熱鋼板を搬送しながら
冷却する冷却装置とが配置された鋼板製造装置におい
て、前記複数のノズルから所定の水量を噴射させた場合
に、前記冷却装置の入側xiの位置での前記熱鋼板の温度
を目標冷却停止温度まで冷却するのに要する冷却所要時
間ｔ（xi）を演算する冷却時間演算手段と、当該冷却時
間演算手段によって演算された冷却所要時間ｔ（xi）に
基づいて、前記冷却装置内における前記熱鋼板の搬送速
度パターンを以下に示す式を解くことによって算出し、
算出された搬送速度パタンーにしたがって前記熱鋼板の
搬送速度を制御する制御手段とを有することを特徴とす
る熱間圧延鋼板の冷却制御装置である。

i:鋼板を長手方向にｎ個に分割したときの先端からのｉ
番目を示す。

x:鋼板の先端からの距離を示す座標 xi:鋼板の先端からｉ番目までの距離（ｉは、上記の
ｉ） Lc:冷却長 ｔ（xi）：熱鋼板の先端からxiの位置での冷却所用時間 Ｖ（ｘ）：冷却装置に入った時からｘの位置における搬
送速度 （作用） 上記のような構成を有する本発明は、以下のように作
用する。

冷却時間演算手段は、熱鋼板の各位部の温度が、冷却
装置を出る際に全て予め定めた同一の温度となるよう
に、各部位毎の冷却所用時間を演算する。

そして、制御手段は、当該冷却時間演算手段によって
演算された冷却所用時間に基づいて、熱鋼板の搬送速度
パターンを演算し、この演算された搬送速度パターンに
応じて熱鋼板の搬送速度を制御する。

したがって、冷却時における熱鋼板の搬送速度は時間
的に変化することになるが、これによって、熱鋼板の各
部位の冷却が均一に行なわれるようになる。

（実施例） 第１図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置
を備えた鋼板製造ラインの一部を示したものである。

同図に示すように、鋼板製造ラインには、搬送される
熱鋼板１の温度を維持させる加熱炉２と、熱鋼板１の表
面に形成されたスケールを取除くスケールブレーカー３
と、目標板幅までの幅出し圧延を行なう粗圧延機４とが
順次配設され、熱鋼板１はここまでの工程でスケールが
除かれるとともに所定の幅と厚みに粗形成される。

そして、粗圧延機４の後工程には、熱鋼板１を目標板
厚まで圧延する仕上圧延機５と、仕上圧延後の熱鋼板１
の形状を矯正する熱間矯正機６と、形状矯正後の熱鋼板
１を加速冷却する冷却装置７とが順次配列され、加速冷
却された後の熱鋼板１は、所望の形状、所望の材質を有
する製品となる。

第２図は、搬送される熱鋼板１の温度や形状を測定す
る測定機器の配置状態及び冷却装置７の内部構造を示す
図である。

仕上圧延機５の後面には仕上後面温度計11が設けら
れ、仕上圧延される熱鋼板１の温度が計測される。さら
に、冷却装置７の前面には冷却装置前面温度計13が設け
られ、冷却装置７に搬送される直前の熱鋼板１の温度が
測定される。また、冷却装置７の後面には冷却装置後面
温度計14と形状計15とが設けられ、冷却装置７による冷
却後の熱鋼板１の温度と形状とが測定される。

冷却装置７の内部には、図示するように、熱鋼板１を
搬送する経路の上面7A及び下面7Bから冷却水を噴射する
ノズル群7c,7c,……が多数配列され、これらのノズル群
7c,7c,……からの冷却水の噴射量は、流量制御弁8,8,…
によりZ1〜Z6の６つの冷却ゾーンに分割して制御するよ
うになっている。

すなわち、冷却が行なわれる熱鋼板１の板厚、板長等
の諸寸法や冷却開始温度，冷却停止温度等の諸要因によ
って使用すべき冷却ゾーンの数が異なるため、使用する
冷却ゾーンの数の調整ができるようになっている。

各冷却ゾーンの水量は、上面7Aと下面7Bの各々で調整
できる。また、冷却装置７の入側、Z3,Z4ゾーン間、Z4,
Z5ゾーン間、Z5,Z6ゾーン間の板幅方向中央部の上下面
には、光ファイバーを応用した放射温度計対（以下、光
ファイバー温度計と称する。）20,21,22,23が配設さ
れ、冷却過程にある熱鋼板１の上下面温度を検出する。

第３図は、冷却装置７内での光ファイバー温度計20〜
23の配置状況とノズル7cの配置状況を示す図である。

前記したように、光ファイバー温度計20は冷却装置７
の入口近傍に、光ファイバー温度計21は、Z3,Z4ゾーン
の間に、光ファイバー温度計22は、Z4,Z5ゾーンの間
に、光ファイバー温度計23は、Z5,Z6ゾーンの間にそれ
ぞれ配設されている。各冷却ゾーンのノズル7cから噴射
される冷却水の水量等の制御は、前記したそれぞれの流
量制御弁８によって行なわれる。

第４図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置
の制御系の概略構成図である。

冷却装置７における冷却の総括的な制御（上下面に配
置されている各ノズル7cからの水量制御）を行なう冷却
制御用コンピュータ30には、仕上後面温度計11による熱
鋼板１の検出温度などに基づいて圧延機4,5の総括的な
制御を行なう圧延制御用コンピュータ31と、主に生産管
理を行なうビジネスコンピュータ32と、冷却制御用コン
ピュータ30から出力される各種のデータを入力して表示
するとともに、冷却制御用コンピュータ30に対してオペ
レーターからの制御補正データ等を出力するデータ入出
力装置33とが接続される。

冷却制御用コンピュータ30は、これらのコンピュータ
31,32及びデータ入出力装置33からのデータに基づい
て、後述する各種の制御装置を作動させる。

また、冷却制御用コンピュータ30には、冷却データ学
習計算用コンピュータ36が接続され、熱鋼板１を冷却す
る際に各ノズル7cから噴射させる冷却水量や通板速度の
設定方法の学習を行ない、学習の結果を冷却制御用コン
ピュータ30に出力するようになっている。

そして、冷却制御用コンピュータ30は、熱鋼板１の冷
却の際に、熱鋼板１の周囲の端部と中央部とで相違する
冷却速度の補正を行なうマスク制御装置37と、熱鋼板１
の冷却の際に，第２図に示したように各冷却ゾーンに配
設されている流量制御弁８を制御する冷却水量制御装置
38と、熱鋼板１を搬送する際に駆動される鋼板送り用モ
ータ39の回転速度を制御する通板速度制御装置40とが接
続され、冷却制御用コンピュータ30は、マスク量，冷却
水量，通板速度の演算，制御を行なう。

また、冷却データ学習計算用コンピュータ36には、形
状計15から出力される熱鋼板１の形状データを処理する
形状データ処理コンピュータ34が接続され、この処理さ
れた形状データは、冷却データ学習計算用コンピュータ
36に出力されることになる。

形状データ処理コンピュータ34には、形状データ処理
後の各データ｛板幅方向の反り（Ｃ反り）量、鋼板後端
部の板長方向の反り（Ｌ反り）量、鋼板側端部に板長方
向に生じる側部波形状の波高とピッチ、鋼板内部に板長
方向に生じる中央部波形状の波高とピッチ｝を表示する
表示装置35が接続され、製品化される鋼板の最終的な形
状が表示される。

この冷却データ学習計算用コンピュータ36には、圧延
制御用コンピュータ31,ビジネスコンピュータ32,冷却装
置前面温度計13,冷却装置後面温度計14,冷却装置７内に
配設されている光ファイバー温度計20〜23,冷却水量制
御装置38及び通板速度制御装置40が接続され、これらの
コンピュータや温度計あるいは装置から出力される実績
データに基づいて、冷却制御を行なうための学習計算を
行なう。

第５図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置
の全体の概略的な動作を示す図である。

本装置は大別して２つの機能を持っている。熱鋼板１
が形状不良を起こさず、かつ、所定の材質が得られるよ
うに、熱鋼板１が冷却装置７に到るまでに行なわれる冷
却装置７に対する設定と、その設定動作の精度向上を目
的とする冷却後の学習である。

まず、冷却装置７に対する設定について説明する。

圧延制御用コンピュータ31は、熱鋼板１の圧延実績，
すなわち、仕上後面温度計11により入力された仕上最終
圧延開始前温度（複数回行なわれる仕上げ圧延内の最終
の仕上圧延開始前の温度であり、以下、仕上温度と略
す），板厚，板幅等の実績を出力し、冷却制御用コンピ
ュータ30は、これらの実績を受けて、熱鋼板１における
冷却装置７直前の各部の温度を推定する推定計算を行な
う。

この推定計算は、圧延制御コンピュータ31により入力
された仕上最終圧延開始直前の熱鋼板１の上表面温度
（上表面仕上温度）或いは後述するビジネスコンピュー
タ32により入力された目標仕上温度を初期値として、板
上の代表点における全厚の10分割11点を計算対象点とし
て、最終の仕上圧延から冷却装置７の入側までの温度推
移を１次元熱伝導差分方程式を解く計算である。

尚、板上の代表点は、熱鋼板１の長手方向の１点のみ
に設定しても良いが、本実施例では、板長を考慮して各
部の計算予測到達時間に差を設け、搬送方向鋼板の先端
部，中央部，尾端部の３点を設定している。

なお、ここで、鋼板の先端部，尾端部とは、鋼板の最
先端部、最尾端部の極く近い位置をいい、鋼板の中央部
とは、板長の1/2の位置をいう。

また、この計算を行なうにあたっては、熱伝導による
温度変化，仕上圧延機５の最終の仕上圧延による温度変
化の影響，変態，熱間矯正機６による温度変化の影響な
どを考慮して計算する。

また、ビジネスコンピュータ32は、冷却に関する指示
情報、すなわち目標仕上温度、冷却装置７における各冷
却ゾーンZ1〜Z6毎の下面水量、熱鋼板１が冷却装置７に
入る際の目標冷却開始温度、熱鋼板１が冷却装置７から
出た際の目標冷却停止温度、使用冷却ゾーン数、また鋼
板に関する材質成分の情報、板厚，板幅，板長等のデー
タを出力し、冷却制御用コンピュータ30は、これらのデ
ータを入力して、板幅、冷却停止温度、平均下面水量、
使用冷却ゾーン別に予め定められた操業標準値の決定を
行なう。

この操業標準値とは、冷却後の鋼板幅方向反り量を許
容値以下とする適正上下水量比を計算する際の初期値、
及び各種マスク量から成る。尚、上下水量比とは、下式
で定義し、下面水量と上下水量比が決定されれば上面水
量を決定するこができる。

これは、以下の考え方に基づく。

熱鋼板１の材質特性（引張り強さ、降伏強さ、伸び
等）を制御するためには、温度制御をしなければならな
いが、この材質特性に影響を与える板温度降下特性は、
冷却装置７内での下面水量を予め定めることにより決定
される。

一方、鋼板形状をフラットにするためには、冷却中に
おける板厚方向の温度分布を上下対称にするのが望まし
く、下面水量に応じて上面水量を決定する必要がある。
そこで、上下水量比をパラメーターとして採用した。

冷却制御用コンピュータ30は、冷却装置７の入側の熱
鋼板１の温度を推定するために冷却装置入側温度推定計
算を行ない、その計算結果と決定された操業標準値によ
り与えられた上下水量比の初期値及び後述する温度学習
計算によって得られた学習結果により、板温度推定計算
を行なう。

そして、この板温度推定計算の演算結果及び後述する
応力歪学習計算の学習結果によって応力歪推定計算が行
なわれる。この応力歪推定計算は複雑であるので、この
計算の詳細については後述することにする。

次に、冷却制御用コンピュータ30は、応力歪推定計算
によって得られた結果に基づいて、冷却装置７の上下面
に配設されているノズル7Cから噴射する冷却水量の最適
上下水量比を計算し、この最適上下水量比の決定によっ
て冷却装置７の上面に配設されているノズル7Cから噴射
すべき水量を決定し、その計算結果を冷却水量制御装置
38に出力する。また、板温度推定計算によって得られた
結果に基づいて、熱鋼板１を冷却装置７に通過させる際
の最適通板速度の設定計算を行なう。

この最適通板速度の演算結果は、通板速度制御装置40
に出力され、熱鋼板１は、この演算結果に応じた速度で
冷却装置７の内部を搬送されることになる。

一方、冷却制御用コンピュータ30は、操業標準値に基
づいて、鋼板先端、尾端及び側端部のマスク量を決定
し、このマスク量は、マスク制御装置37に出力される。
このマスク量の制御は、熱鋼板１の周部とそれ以外の部
分とでの冷却される条件の相違を補正するために行なわ
れるものであり、この補正によって、熱鋼板１のどの部
分でも同様の冷却が行なわれるようになる。尚、このマ
スク装置及びマスク量の決定は、本願発明とはあまり密
接に関係した制御ではないので、以降においてもその決
定のための詳細な説明は省略する。

次に熱鋼板１の冷却後に行なわれる学習について説明
する。

冷却データ学習計算用コンピュータ36は、ビジネスコ
ンピュータ32からの熱鋼板１に関する材質成分等の情報
と、仕上後面温度計11によって検出され、圧延制御用コ
ンピュータ31により入力された仕上圧延機５後面の熱鋼
板１の実績温度とを入力し、冷却装置７の入側板温度測
定計算を行なう。

また、冷却データ学習計算用コンピュータ36は、冷却
装置７入口の光ファイバー温度計20によって検出された
冷却装置７入側の熱鋼板１の実績上下面温度差、冷却装
置前面温度計13により検出された冷却装置７入側の熱鋼
板１の上表面温度及び前記した入側板温度推定計算の結
果に基づいて、入側温度の学習を行ない、この学習結果
は、冷却制御用コンピュータ30によって入側板温度推定
計算を行なう際に用いられることになる。

次に冷却データ学習計算用コンピュータ36は、通板速
度制御装置40が設定した実績通板速度と、冷却水量制御
装置38が設定した上下面の実績水量と、冷却装置前面温
度計13によって検出された冷却装置７入側の熱鋼板１の
実績温度と、冷却装置７入口の光ファイバー温度計20に
より検出された冷却装置７入側の熱鋼板１の実績上下面
温度差とを入力し、水冷中の板温度推定計算を行なう。

また、冷却データ学習計算用コンピュータ36は、冷却
装置後面温度計14によって検出された冷却装置７出側の
熱鋼板１の実績温度、冷却装置７内部に配設されている
光ファイバー温度計21〜23の各冷却ゾーンZ1〜Z6間にお
ける冷却中の熱鋼板１の実績上下面温度差及び前記した
板温度推定計算結果の推定値に基づいて温度学習計算を
行なう。この学習結果は冷却制御用コンピュータ30で行
なう冷却設定の際の板温度推定計算に用いられることに
なる。

そして、冷却データ学習計算用コンピュータ36は、温
度学習計算によって得られた冷却中の温度推定結果に基
づいて応力歪推定計算を行なう。

一方、形状データ処理コンピュータ34は、形状計15に
よって検出した冷却後の熱鋼板１の形状データを入力
し、その形状が理想形状に対してどの位のずれがあるの
かを算出する。

冷却データ学習計算用コンピュータ36は、形状データ
処理コンピュータ34によって算出したずれ及び応力歪推
定計算によって得られた応力歪に基づいて応力歪の学習
計算を行なう。この学習計算によって得られた学習結果
は、冷却制御用コンピュータ30による応力歪推定計算の
際に用いられることになる。また、冷却データ学習計算
用コンピュータ36は、形状データ処理コンピュータ34で
算出された実績形状と理想形状とのずれに基づいて、標
準値の上下水量比の初期値の修正を行ない、この修正値
は、冷却制御用コンピュータ30における操業標準値決定
の際に用いられることになる。

このように、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装
置は、まず、熱鋼板１が冷却装置７に搬送される以前
に、冷却中の板温度と板形状を推定し、冷却装置７での
通板速度と上下面冷却水量を決定し、冷却停止温度が予
め設定されている温度となり、所定の材質が得られるよ
うに、かつ、形状が理想形状となるように、冷却装置７
の設定制御を行なう一方、冷却後の熱鋼板１の実績デー
タに基づいて学習計算を行ない、この学習結果を、以降
の熱鋼板１の製造の際のデータに加味し、品質等の管理
を閉ループ制御によって行なうようにしている。

以上のように構成された本発明に係る熱間圧延鋼板の
冷却制御装置は、第６図以降に示すフローチャートに基
づいて次のように動作する。尚、このフローチャートの
説明に際し、以上において既に説明されている事項はそ
の説明を省略する。また、このフローチャートは、第５
図の点線の四角で囲った部分（冷却装置入側温度推定〜
最適通板速度設定計算まで）で行われる処理を示したも
のである。

まず、熱鋼板１が、冷却装置７に搬送される以前に計
算される冷却設定計算について第６図のフローチャート
に沿って説明する。

冷却設定計算は、熱鋼板１の仕上圧延開始（仕上圧延
は通常複数回行なわれる）、仕上最終圧延終了直前、デ
ータ入出力装置33よりデータ修正が行なわれる時をタイ
ミングとして起動される。

まず、冷却制御用コンピュータ30は、設定対象の熱鋼
板１の仕上圧延が仕上最終圧延手前まで行なわれたか否
かを判断し、仕上最終圧延より早いタイミングであれ
ば、ビジネスコンピュータ32より送られてきた目標仕上
温度を、また、仕上最終圧延以降のタイミングでは、仕
上後面温度計11により検出され、圧延制御用コンピュー
タ31により入力された実績仕上温度をそれぞれ仕上温度
と定める。なお、上記の判断は、冷却制御用コンピュー
タ30に圧延制御用コンピュータ31からの入力があったか
否かにより行なわれる（ステップ１）。

次に、冷却制御用コンピュータ30は、冷却装置７の入
側における熱鋼板１の温度の推定計算をし（ステップ
２）、ビジネスコンピュータ32から出力される各種のデ
ータ及び修正された（学習の結果を考慮した）標準値に
基づいて操業標準値（上下水量比初期値、マスク量）の
決定を行なう（ステップ３）。

冷却制御用コンピュータ30は、冷却装置７の入力側に
おける熱鋼板１の温度とステップ３において決定した上
下水量比初期値とを用いて簡易の板温度推定計算を行な
い、熱鋼板１の通板速度を計算する（ステップ４）。

冷却制御用コンピュータ30は、ステップ４において決
定した通板温度と、ステップ２において推定した冷却装
置７の入側における熱鋼板１の温度と、後述するステッ
プ５の学習計算によって得られる温度の学習値並びにス
テップ３において決定した操業標準値（上下水量比初期
値）に基づいて精密な板温度の推定計算を行い、その計
算結果と応力歪推定計算の結果得られた学習値とに基づ
いて、応力歪の推定計算を行なう。その応力歪推定計算
の結果に基づいて、この応力歪を最少にすべき冷却水の
上下面側からの冷却水量の最適上下水量比を計算する
（ステップ５）。

そして、冷却制御用コンピュータ30は、ステップ５で
計算した最終冷却ゾーンでの板温と、ビジネスコンピュ
ータ31により入力された目標冷却停止温度とを照らし合
わせて、通板速度の修正計算を行ない（ステップ６）、
以上の演算の結果をマスク制御装置37,通板速度制御装
置40,冷却水量制御装置38にそれぞれ出力する（ステッ
プ７）。このようにして、熱鋼板１は冷却される。

次に、熱鋼板１の冷却後に行なう冷却学習計算につい
て第７図のフローチャートを参照しつつ説明する。この
フローチャートは、第５図の点線の四角で囲った部分
（標準値修正〜板温度推定計算まで）で行われる処理を
示したものである。

冷却データ学習計算用コンピュータ36は、実質上下水
量比と実績反り量とから操業標準値の１つである上下水
量比初期値を修正する。この修正された上下水量比初期
値は、第６図のフローチャートのステップ３で操業標準
値を決定するために用いられる（ステップ10）。次に冷
却データ学習計算用コンピュータ36は、冷却装置７の入
側における熱鋼板１の温度の推定計算をし、その演算結
果である推定温度と冷却装置７入側の実績温度とに基づ
いて、入側温度学習計算を行なう。この学習計算の結果
は、同フローチャートのステップ２において熱鋼板１の
温度の推定計算をするために用いられる（ステップ1
1）。

そして、冷却データ学習計算用コンピュータ36は、実
績水量と実績通板温度を用いて、冷却中の板温度推定計
算を行ない（ステップ12）、その推定温度の推移と実績
冷却後面温度、実績上下面温度差から、冷却中の熱鋼板
１の温度学習計算を行なう。この学習計算の結果は、同
フローチャートのステップ６において通板速度を修正す
るために用いられる（ステップ13）。

更に、冷却データ学習計算用コンピュータ36は、ステ
ップ13で得られた演算結果の温度学習値を用いて温度と
形状を計算し、これを実績反り量と比較して、形状学習
計算を行なう。この学習計算の結果は、同フローチャー
トのステップ５において、鋼板の反りを最小とする最適
上下水量比の設定のために用いられる（ステップ14）。

以上のように、図６に示したフローチャートの処理に
よって、これから冷却を行なおうとする熱鋼板１の冷却
条件の設定を行ない、図７に示したフローチャートによ
って、図６のフローチャートの処理で設定された冷却条
件で冷却された熱鋼板１の実績から、次回の冷却をより
適性に行なうための学習計算を行ない、この学習計算の
結果は、図６のフローチャートの各ステップの計算時に
参照される。

次に、第６図に示したフローチャートのそれぞれのス
テップの処理について詳細に説明する。

第８図は、第６図に示したフローチャートにおけるス
テップ２のサブルーチンフローチャートである。

このサブルーチンフローチャートは、熱鋼板１が仕上
圧延機５の仕上最終圧延開始前から冷却装置７の入側ま
で搬送される間に、板面上各部の冷却装置７入側での温
度を推定する処理手順を示すものである。

まず、冷却制御用コンピュータ30は、第６図に示した
フローチャートのステップ１で決定した仕上温度を用い
て、熱鋼板１の厚み方向10分割11点の初期温度分布を下
記の方法で決定する。

上表面温度は、仕上温度とする。

上表面と板温最高点との温度差は下式で与える ΔＴ＝33.8−3.63h（−0.0371＋0.00528h）×T_F 但し、ΔT:上表面と板温最高点との温度差 h:板厚 T_F:仕上温度 下表面温度は、上表面温度と入側温度学習値より決定
する。

T_L＝T_F＋K₁ξ（ΔTs con＋ΔTs class）＋K₂ 但し、T_L:下表面温度 ξ：温度変換係数学習値 ΔTs:入側温度上下面温度差学習値 ΔTs con;上下面温度差学習項（連続項） ΔTs class;上下面温度差学習項（層別項） ξ，ΔT_sについては学習の説明で後述する。

K₁,K₂:調整要素、K₁＝1.0,K₂＝０ 以上の〜の条件を満たす放物線状の温度分布を決
定し、板厚方向の温度分布を図９に示されているように
決定する。以下にこの温度分布を決定する計算式を示
す。

板厚方向をX,温度をｆ（Ｙ）＝aY²＋bY＋ｃとおき、 Ｙ＝０のとき上表面でｆ（０）＝ＴF 条件… Ｙ−ｈのとき下表面でｆ（ｈ）＝ＴL 条件… 条件すなわち、板厚方向での温度ピーク点は、放射線
上では頂点であり、板厚方向Y1は、ｆ′（Ｙ）＝2aY1＋
ｂ＝０を満たす。すなわち、 Y1＝b/−2a（０＜Y1＜ｈ）となり、この位置での温度
は、ＴF＋ΔＴで表される。

条件 ｆ（０）＝ｃ＝ＴF 条件 ｆ（b/−2a）＝−b²/4a＋ｃ＝ＴF＋ΔＴ 条件 ｆ（ｈ）＝ah²＋bh＋ｃ＝ＴL この３つの条件式を用いてa,b,cを解くと、 ｃ＝ＴF （なお、ＴL−ＴF＜ΔＴより、ルート内は常
に正である）。

（ステップ20）。

冷却制御用コンピュータ30は、差分計算用の時間カウ
ンタｔを０にリセットしてスタートさせるとともに、板
温度推定差分演算を開始する。この板温度推定差分演算
は、ステップ20によって求めた初期温度分布状態に基づ
いて、板上の代表点における全厚の10分割11点を計算対
象点として、下式に示す１次元熱伝導差分方程式を解く
ことによって行なう（ステップ21,22）。

板温度Ｔから含熱量Ｑへ変換 Ｔ＞880 Ｑ＝3.333＋0.16T Ｔ≦880 Ｑ＝−149.05＋0.481×Ｔ−1.68×10^-4×T² Ｑ（ｉ）_t;時刻ｔの時の要素ｉの含熱量 Ｔ（ｉ）_t;同温表示 Δt;差分計算の刻み時間（＝const,150msec） ρ；密度 λ；要素ｉの熱伝導率 Tg;気温 ΔQ_S;境界条件 Δx;板厚分割厚 含熱量Ｑから温度Ｔへ変換（含熱量；比熱を０℃からＴ
まで積分した値） Ｑ＞144.13×Ｔ＝−20.8＋6.25×Ｑ ０＜Ｑ≦144.13 Ｔ＝1431.5−1.162×10⁶−5.95×10³×Ｑ ρ，λの与え方は公知であるので詳しい説明は省略す
る。

そして、最終圧延が行なわれる際に前記代表点が、仕
上圧延機５に到達すると（ステップ23）、圧延に伴って
発生する熱量を加算する。この熱量は、塑性加工熱と、
摩擦熱と、ロール抜熱との和である。これらの熱の算出
式も以下に示す公知の式で行なう。

１）塑性加工熱 ΔQ_p＝η_ｐ×K_fm・ε／（Ｊ×Ｐ） ΔQ_p;塑性加工熱（含熱量表示） η_p;効率（＝const） K_fm;平均変形抵抗 J;仕事当量（＝const） ρ；比重 ２）摩擦熱 ΔQ_f＝η_ｆ×μ×P_m×ΔV/（Ｊ×Ｐ） ΔQ_f;摩擦熱（含熱量表示） η_f;効率（＝const） μ；摩擦係数（＝const） P_m;平均圧延力（仕上最終圧延） ΔV;圧延ロールと鋼板の相対速度差 ３）ロール抜熱 ΔQ_R;ロール抜熱（含熱量表示） η_R;効率 C_P;比熱 T_R;圧延時間 ΔT;最終圧延前後の温度降下量 各要素についは公知であるので、詳しい説明は省略す
る（ステップ24）。

冷却制御用コンピュータ30は、ステップ21において起
動させたタイマーの積算時間に基づいて、前記代表点が
熱間矯正機６に到達する時刻であると判断すると（ステ
ップ25）、熱間矯正機６の通過による温度降下熱，すな
わち、抜熱を加算する（ステップ26）。抜熱量を下記に
示す。

HL抜熱加算 １）HL抜熱 ΔＴHL;HL通過による温度降下量（抜熱量） h;板厚 次に、熱鋼板１の先端部が冷却装置７に到達する時刻
となると、冷却制御用コンピュータ30は、熱鋼板１の先
端部の温度を格納し（ステップ27,28）、熱鋼板１の中
央部が冷却装置７に到達する時刻となると、冷却制御用
コンピュータ30は、熱鋼板１の中央部の温度を格納し
（ステップ29,30）、熱鋼板１の尾端部が冷却装置７に
到達する時刻となると、冷却制御用コンピュータ30は、
熱鋼板１の尾端部の温度を格納する（ステップ31,3
2）。

各部の到達時間は、搬送距離、搬送速度、板長をもと
に決定する。

尚、熱鋼板１の移動位置を時刻として捕えるためのタ
イマーの積算時間は、Δｔ時間の刻み時間をもって積算
されるようにしてある（ステップ33）。Δｔは0.1sec程
度とする。そして、これら格納した代表点各部の温度に
変態発熱を加算する。の変態発熱の加算は、中央部の計
算表面温度温度とAr3変態点を比較して行なわれる。

まずAr3変態点温度（Tar3）を下式で計算する。

Tar3＝B6＋B7［Ｃ］＋B8［Si］＋B9［Mn］＋B10［Ni］
＋B11［Cu］＋B12［Ｖ］ B6＝868 B7＝−396 B8＝24.6 B9＝−58.7 B10＝−50 B11＝35 B12＝190 ［Ｃ］，［Si］，［Mn］，［Ni］，［Cu］，［Ｖ］
は、圧延鋼板各成分1/100重量％（ビジネスコンピュー
タ32からの板情報に含まれている）である。

変態発熱の加算は、学習値も考慮して、先端部、中央
部、尾端部、各部毎に下式により行なう（ステップ3
4）。

Ｔ（ｉ）＝Tc（ｉ）＋dT_trs＋ΔＴ（ｉ＝１〜11） ΔT;冷却装置入側温度学習値 Ｔ（ｉ）；冷却装置入側板温度 Tc（ｉ）；本体発熱加算を行なう前の入側板温度 dTtrs:変態発熱量（先端、中央、尾端の各部とも共通） 中央部Tc（ｉ）＞Tar3の時 dTtrs＝０ Tc≦Tar3の時、dTtrs＝B14（Ts−Tar3）＋B15 次に、第６図のフローチャートにおけるステップ３の
操業標準値を決定する。

ビジネスコンピュータ32から、入力された板幅、目標
冷却開始温度，冷却停止温度，冷却装置７における使用
ゾーン数，各ゾーン毎の下面水量により予め定められた
操業標準値、即ち各ゾーン毎の上下水量比及び側端部マ
スク量，先端マスク量，尾端マスク量を決定する。この
各ゾーン上下水量比は第６図のフローチャートにおける
ステップ５で行なう最適上下水量比設定計算の検索初期
値となる。

第10図は、第６図に示したフローチャートにおけるス
テップ４の通板速度設定計算のサブルーチンフローチャ
ートを示す。

このサブルーチンフローチャートは、冷却装置７内で
の熱鋼板１の最適通板速度を決定するためのものであ
る。冷却制御用コンピュータ30は、冷却装置７内で使用
される平均水量を以下のようにして算出する（ステップ
40）。

Q_1av:下面平均冷却水量（m³/m²分） Ｑ（ｉ）;iゾーン下面水量（m³/m²分） Lz（ｉ）;iゾーン冷却長（ｍ） Nz;使用ゾーン数 但し、Lz（ｉ）は、水を流さない冷却ゾーンでLz
（ｉ）＝０とする。

上面平均冷却水量については、下式で計算する。

Q_uav;上面平均冷却水量（m³/m²分） η_ｏ（ｉ）；上下水量比初期値 次に、冷却制御用コンピュータ30は、第６図のフロー
チャートにおけるステップ２で計算した冷却装置７の入
側での中央部の板温度に対して、この平均水量で熱鋼板
１を目標冷却停止温度まで冷却する場合の冷却所要時間
tcと、温度・時間影響係数を求める。温度の計算は１次
元差分方程式により行なう。この計算を下に示す。

（１）板内部 １次元熱伝導差分方程式 （２）上・下表面点 （３）熱負荷 （ｊ＝1,11）suffix jは板厚方向に分割したｊ番目の要
素をあらわす。

（４）熱伝達係数（上，下面の区分あり） α＝｛αＢ×（W/K0/K3）^Ｘ｝^Ｌ αＢ＝EXP｛（a0＋a1×Ts＋a2×Ts²＋…＋a²・Ts⁶）/10
00） Ｘ＝b0＋b1×Ts＋b2×Ts²＋……＋b6×Ts⁶） W:水量密度（m³/m²min） Ts:鋼板表面温度（×10^-2℃） αB:基準α L:温度学習値（上・下面の区分前） H:含熱量（Kcal/kg）,Ts:鋼材表面温度， ρ：比熱（kg/m²）,Tw:水温（℃）， Kd:熱伝導率（Kcal/mhr℃）， Kd₀:0℃での熱伝導率（Kcal/mhr℃）， φj:変換温度（℃）， Δt:計算分割時間（hr）＝1.39×10^-6（50msec）， Q:表面熱負荷（Kcal/m hr）， Δy:厚み方向分割長さ（ｍ）， Tg:雰囲気温度（℃）,C:比熱（Kcal/kg℃）， α：熱伝達率（Kcal/m² hr℃）， β1,β2:係数であって 水冷時 β１＝0,β２＝１ 空冷時 β１＝1,β２＝０とする。

（５）平均板温度計算 （６）冷却所要時間 tc;Tavが目標冷却停止温度に達するまでのΔｔの和 （７）温度・時間影響係数 dT/dt＝（Tav₀＝Taim）/tc dT/dt;温度・時間影響係数 Tav₀;冷却装置入側での平均板温 Taim;目標冷却停止温度 温度・時間影響係数とは、前記冷却計算における単位
時間当りの下降温度，すなわち、冷却速度であり、この
温度・時間影響係数によって後述の冷却時間の補正計算
が行なわれる（ステップ41）。

そして、上記冷却時間及び前記使用冷却ゾーンの総長
l zoneに基づいて、通板速度の計算が行なわれる。

Vcc＝l zone/tc Vcc:通板速度（ステップ42）。

尚、以上の計算によって得られた通板速度は、全ゾー
ン一定の水量と仮定して求めた速度であるので、粗決定
である。

第11図は、第６図に示したフローチャートにおけるス
テップ５の最適上下水量比決定のサブルーチンフローチ
ャートである。このサブルーチンフローチャートは、冷
却装置７内での温度、板形状の推移を計算し、板幅方向
反りを最少とする上下水量比を各冷却ゾーン毎に決定す
るための処理を示したものである。

具体的には、板幅方向反りは、上下面の温度差による
板幅方向の熱応力の板厚方向非対称分布により発生する
ものであることから、各冷却ゾーン毎に当該冷却ゾーン
の出側の板幅方向反り量を推定し、当該冷却ゾーンで板
幅方向反りを最少とする、つまり前記した熱応力を板厚
方向に対称にするための上下面における冷却水の噴射量
を決定する。

まず、冷却制御用コンピュータ30は、既に決定してい
る通板速度を用いて中央部の各冷却ゾーンの出側通過時
間を求める（ステップ50）。そして、冷却制御用コンピ
ュータ30は、前記計算対象点が冷却装置７の入側に到達
した時点をｔ＝０とし、同時に冷却ゾーン数をカウント
するカウンタＺの値を１セットする（ステップ51,5
2）。

次に、冷却制御用コンピュータ30は、入力条件をセッ
トする。この入力条件としては、当該ゾーンの入側セッ
ト温度、板幅方向応力、板幅及び操業標準上下水量比の
前後に設けた数種類の上下水量比である（ステップ5
3）。そして、板温度推定計算を、第８図の入側温度推
定の処理と同様にして行ない、当該冷却ゾーンにおける
各代表点の板温度推定計算を行ない、板形状の推定計算
を行なう。この形状推定計算は、後で詳細に説明する
が、一次元熱弾塑性方程式に基づいて行なう。これらの
板温度推定計算及び形状推定計算は、予め定められてい
る刻み時間毎に、代表点が当該冷却ゾーンを出るまで行
なわれる（ステップ54〜57）。

そして、ステップ57までで得られた当該冷却ゾーンの
最適上下水量比を算出し、カウンタＺの値を１だけイン
クリメントしてステップ53に戻る。そして、計算された
冷却ゾーン数が操業標準値の決定処理によって決定され
た冷却ゾーン数ｎに等しくなったらメインルーチンに戻
る（ステップ58〜60）。

このように、このサブルーチンでは、各冷却ゾーンの
入側において、当該冷却ゾーン出側の板幅方向反り量を
推定し、当該冷却ゾーンで板幅方向反り量を最少とする
最適上下水量比を算出している。

第12図は、第11図のフローチャートにおけるステップ
55において示した形状推定計算のサブルーチンフローチ
ャートである。ここでの計算は、板厚方向各部の時間経
過に対する温度変化を考慮して、冷却計算で用いた時間
きざみΔｔ毎に行う。

いま、ある時刻での板幅方向反り量を求めるとする。

冷却制御用コンピュータ30は、熱鋼板１の線膨張係
数、ヤング率、降伏応力等の各物性値を演算する（ステ
ップ61）。時刻ｔにおける時刻ｔ−△ｔでの応力状態は
既知であるから、この応力を、応力−歪線上の点に変換
する。この変換は、熱鋼板１の温度変化によって応力−
歪線図が変化するので、その温度補償を行なうためであ
る（ステップ62）。

ここで応力−歪の関係は、 弾性範囲では公知のσ≦Ｅ×ε 塑性範囲では とする。

σ：応力 ε：歪 E:時刻ｔにおける温度に対するヤング率 σγ1,εγ：時刻t1における温度に対する降伏応力、降
伏歪、 εγ：（σγ/E） 次に、冷却制御用コンピュータ30は、鋼板を板厚方向
に10分割し、分割された各要素（ｉ＝１〜10）毎に、上
記ステップで求めた各値に基づいて以下に示す連立方程
式を作成する。

ここで、 ΔＰ（i,t）：上面よりｉ番目の要素に対して、時刻ｔ
−Δｔから時刻ｔまでの間に増加した内力 A:要素の断面積 Ｅ（i,t）：上面よりｉ番目の要素の時刻ｔにおける温
度に対するヤング率 PL（i,t−Δｔ）：上面よりｉ番目の要素の時刻ｔ−Δ
ｔにおける長さ Δε_Ｔ（i,t）：上面よりｉ番目の要素の時刻ｔ−Δｔ
から時刻ｔまでの間の温度変化に対する熱歪（温度変化
Ｘ線膨張係数） Ｘ（ｉ）：板厚中心から上面よりｉ番目の要素の厚み中
心までの距離 Ｅ（ｔ）：時刻ｔにおける板厚方向平均温度に対するヤ
ング率 また、 で BH:各要素の厚み ρ（ｔ−Δｔ）：時刻ｔ−Δｔにおける鋼板の曲率半径 上式において要素ｉが塑性化していればＥ（i,t）の
代わりに（σ／σγ）＝（ε／εγ）^ｎより得られる,d
ρ/dε＝ｎσγ・（ε／εγ）^n-1・1/εγを用いる。

（２）式は、 −Ｘ（ｉ−１）（１＋Ｋ）×PL（ｉ−1,t −△ｔ）｝Ｘ（ｎ）×△Ｐ（n,t） ＝PL（ｉ−1,t−△ｔ）｛１＋△εγ（ｉ −1,t）｝（１＋ｋ）−PL（i,t−△ｔ）｛１ ＋△ε_Ｔ（i,t）｝（１−ｋ） …（２′） この（２′）式においてｉ＝２〜ｎまでとするとｎ＝
−１ヶの連立方程式が得られる。

（２′）式の△Ｐ（i,t）の係数をＣ（i,1）,C（i,
2），……Ｃ（i,n）、右辺をＤ（ｉ）とおくとｉ＝２〜
ｎに対する（２′）式は また、板厚方向の力の釣合いより △Ｐ（1,t）＋△Ｐ（2,t）＋……＋△Ｐ（n,t）＝０ （３）式をMatrix表示すると ［Ｋ］×｛Ｐ｝＝｛Ｆ｝ …（４） （４）式において この連立方程式の解法については、連立方程式を以下
に示す様に△Ｐ（i,t）についてマトリックス表示と
し、［Ｋ］マトリックス、以下では形状マトリックス、
｛Ｐ｝を応力増分マトリックス、｛Ｆ｝を歪マトリック
スと呼ぶ。そして、ステップ63で求めた形状マトリック
スに基づいて熱歪による応力計算を行なう。この応力計
算は、一般的なマトリックスの解法に従い、［Ｋ］の逆
マトリックス［K^-1を求め｛Ｐ｝＝［lK］^-1より応力増
分を｛Ｐ｝を求め、この応力増分ベクトルに、刻み時間
毎に算出された前回の応力を加えるものである（ステッ
プ64）。

次に、上記応力に基づいて各要素が弾性か塑性かを判
定し、塑性であれば応力値を降伏応力値として、各要素
の応力を決め直す。ここで、弾性から塑性化した際、及
び塑性から弾性化した時には厳密には応力−歪について
収束計算が必要であるが、本発明においては計算時間き
ざみを小さくする事により、収束計算を省き、計算時間
の短縮を図っている。

また、前記各要素の応力を決め直すと共に、 応力−歪関係式 より時刻ｔでの力学的歪を求め、先に求めた熱歪と合わ
せて、時刻ｔにおける各要素（即ち板幅）を求める。

さらに、冷却制御用コンピュータ30は、上記演算結果
に基づいて熱鋼板１の板幅方向反り量を算出する。

反り量への演算は、各冷却ゾーン出側で行なう。

ここで板幅方向反り量、上記で求めた板幅方向内の板
厚方向の板非対称を打ち消す方向に反ることより、次式
で求める（ステップ65〜70）。

第13図は、第６図で説明したフローチャートのステッ
プ６に示されている通板速度修正計算のサブルーチンフ
ローチャートである。

この通板速度修正計算は、図６に示したフローチャー
トのステップ４で粗決定された通板速度の評価を行な
い、必要に応じて修正するものである。

まず、冷却制御用コンピュータ30は、図６に示したフ
ローチャートのステップ５で求められた冷却装置７の最
終水冷ゾーン出側での平均板温度推定値Tlastと、ビジ
ネスコンピュータ32から出力された目標冷却停止温度Ta
imとを比較し（ステップ80）、この温度差の絶対値が許
容偏差値εよりも大きいか小さいかの判断をする（ステ
ップ81）。なお、許容偏差値εは10℃とする。この温度
差が許容偏差値εよりも小さい場合には、相当長を有す
る熱鋼板１の先端，中央，尾端各部の温度が、冷却装置
７を出た際に一致するように加速率を演算する（ステッ
プ82）。一方、温度差が許容偏差量以上である場合に
は、求められている通板速度の修正計算を行なう。この
修正計算を下式に示す。

Ｖ＝l zone/［Kv×（Tlast−Taim）／（dT/dt）＋tc］ Kv:係数＝0.6 tc:平均水量で熱鋼板１を目標冷却停止温度まで冷却す
る場合の冷却所要時間 dT/dt:温度時間影響係数 この修正計算によって得られた速度を用いて、前述の
最適上下水量比設定計算（ステップ５）の処理を再び行
なう。但し修正は５回以内とし、５回修正後もその条件
を満たさない時は、再度ステップ82の処理を行なう。

第14図は、第13図に示したステップ82におけるサブル
ーチンフローチャートである。

このフローチャートで行われる加速率の演算は、冷却
装置７の出側で熱鋼板１の全面を一様な温度とするため
に行なうものである。

まず、冷却制御用コンピュータ30は、図６に示したス
テップ２の入側温度推定計算で熱鋼板１の長手方向、先
端、中央、尾端各部の冷却装置７の入側の温度を計算し
ている。そして、冷却制御用コンピュータ30は、前述の
ステップ５で用いた熱鋼板１の中央部の冷却所要時間よ
り先端、尾端各部の冷却装置７での冷却所要時間を算出
し、この冷却所要時間に基づいて通板速度パターンを演
算する。冷却所要時間の計算式を下に示す（ステップ9
0）。

t_m＝l zone/Vcc t_t＝t_m＋（φ/Vcc）×（Tt−Tm） t_b＝t_m＋（φ/Vcc）×（Tb−Tm） φ：係数 t_t;先端部冷却所要時間 t_b;尾端部冷却所要時間 t_m;中央部冷却所要時間 Vcc;最終的に決定された通板速度 l zone;有効冷却ゾーン長（水冷する冷却ゾーン長の
和） Tt;先端部冷却装置入側板温（厚み方向の平均値） Tm;尾端部冷却装置入側板温（厚み方向の平均値） Tb;中央部部却装置入側板温（厚み方向の平均値） 次に、この板各点の冷却所要時間を満たす通板速度パ
ターンを計算する。通板速度は、板先端の位置と搬送速
度のデータの組で与える。

図15に示すように、鋼板全長をｎ分割し、先端からｉ
番目（１≦ｉ≦ｎ）の点をＡ点、板先端からＡ点までの
距離をXi,点Ａが冷却装置７に入った時の搬送速度をＶ
（Xi）、点Ａの冷却所用時間をｔ（Xi）とおくと、 となる。換言すれば、板先端より距離Ｘ後方にある点の
冷却時間は、 で与えられる。

次に、先端、中央、尾端部の水冷時間t_t、t_m、t_bは下
式で求められる。

L;板長 Ｖ（ｘ）＝1/（ax²＋bx＋ｃ）とし、上記３式に代入
してa,b,cを求める。

加速範囲（ｘの定義域）は下式のように定める。

０≦ｘ≦Ｌ＋l zone＋Δl c L;板長 l zone;有効冷却ゾーン長 Δl c;余複代（＝const） 以上により、定められた加速範囲内でxiを適当に定め
Ｖ（xi）の式に代入して板先端の位置とその時点の搬送
の組（速度パターン）を作成する（ステップ91）。そし
て、この演算結果は、通板速度制御装置40に出力され
る。

このように加速率を求めるのは、熱鋼板１を搬送しな
がら冷却を行うため、鋼板先端部と尾端部とでは、冷却
装置７に入る時刻が異なる。すなわち、鋼板長手方向に
そって、冷却開始温度が異なるため、先端部と尾端部と
では冷却後の温度が異なってしまい、製品材質も全長に
亙って均一にするために通板速度を尾端部に向かうにし
たがって速くすることによって補正するためである。

以上は、冷却対象材である熱鋼板１が冷却装置７に到
るまでに行なわれる、冷却設定処理であり、本発明に係
る熱間圧延鋼板の冷却制御装置は、後述する学習機能を
備え、常に最適な状態の下での制御冷却が行なわれるよ
うにしている。

尚、この学習には、誤差成分として２成分，つまり、
例えば、仕上圧延機５の圧延進行に伴なって変化する連
続成分（連続項）と、板厚特性などのように固有の変化
をする固有成分（層別項）とを考慮している。以上の設
定計算の説明で、学習値として説明しているのは、この
連続項と層別順の和である。しかし、学習値を算出する
際、この２種の項を正確に分離することは実際には不可
能であるので、計算をするにあたっては、誤差の配分を
固定とし、配分比は調製項目としている。

第16図は、第７図のステップ10の操業標準値（上下水
量比初期値）の精度向上のために、標準値を修正するフ
ローチャートを示す。

形状データ処理コンピュータ34は、形状計15が検出し
た板形状を入力し、この入力した板形状のデータに基づ
いて熱鋼板１の実際の板幅方向反り量を算出する（ステ
ップ100,101）。そして、冷却データ学習計算用コンピ
ュータ36は、これらのデータに基づいて操業標準値，す
なわち各冷却ゾーン毎の新上下水量比初期値を算出し、
操業標準値を更新する。この更新にあたっては、板幅方
向反り量は最適値の近傍で上下水量比に比例すると仮定
し、上下水量比を修正するものとする。ただし、実績板
幅方向量が基準値（3mm）以内であればこの修正は行な
わない。計算式を下に示す（ステップ102）。

η_０（ｉ）new＝η_０（ｉ）old＋Δη（ｉ＝１〜ηus
e） Δη＝K₁（Cr−Cair） 但し、η_０（ｉ）new;更新された上下水量比初期値 η_０（ｉ）old;更新前の上下水量比初期値 Δη；上下水量比補正値 η use;実績最終使用ゾーンNo. Cr;実績Ｃ反り量 Cair;目標Ｃ反り量 K₁;修正係数（＝−0.01） 次に、第７図のフローチャートにおけるステップ11の
冷却装置７の入側温度の学習について第17図に従って説
明する。

冷却装置７の入側温度学習は、冷却装置７の入側温度
推定計算の精度向上を目的として行なわれるものであ
り、冷却装置７の入側温度絶対値の補正を行なう入側温
度補正値と冷却装置入側での板厚方向の温度分布の補正
を行なう仕上最終圧延開始前上下面温度差補正値を算出
するものである。

まず、入側温度推定計算を行なう。本計算は前述のス
テップ11の入側温度推定計算と同一の式で計算する。但
し、学習値は下の通りとする。

温度変換係数；当該材の設定計算時用いたデータ 入側温度上下面温度差学習値；当該材の設定計算時用い
たデータ 冷却装置入側温度学習値；当該材の設定計算時用いたデ
ータ この計算結果として、冷却装置入側上表面温度Tcal
（１）と計算上下面温度差ΔTincalを得る（ステップ11
0）。

次に学習値を更新する。まず入側温度補正値を下式に
従い更新する（ステップ111）。

ΔTu_IN＝Treal（１）−Tcal（１） ΔTucon_N＝g₁×ΔTucon₀＋g₃×（１−g₁）ΔTu_IN ΔTuclas_N＝g₂＋ΔTuclas₀ ＋（１−g₃）（１−g₂）ΔTu_IN 但し、 ΔTu_IN;冷却装置入側上表面温度推定誤差 Treal（１）；冷却装置入側温度実測値の表面成分 Tcal（１）；冷却装置入側板温度推定値の表面成分 ΔTucon_N,ΔTucon₀;冷却装置入側温度補正値連続項の新
と旧（更新後と前） ΔTuclas_N,ΔTuclas₀;冷却装置入側温度補正値層別項の
新と旧（更新後と前） g₁,g₂;係数（０≦g₁,g₂≦1.0） g₃;係数（０≦ｇ≦１） 次に冷却装置入側温度上下面温度学習値を下式に従っ
て更新する（ステップ112）。

ΔTs con＝g₅×ΔTs con＋g₇×（１−g₅）×ΔＴ
_{s CLC real} ΔTs class＝ｇ×ΔTs class＋（１−g₇）×（１−g₆）
×ΔT_{s CLC real} ΔTs con;上下面温度差学習項（連続項） ΔTs class;上下面温度差学習項（層別項） ΔTs CLC real;冷却装置入側の上下面温度差（冷却装置
入側での実測値） g₅,g₆,g₇:係数 上下面温度差とは、下表面板温−上表面板温で定義す
る。

次に温度変換係数を更新する（ステップ113） 但し、 ξ_N,ξ_O;上下面温度差変換係数の新と旧（更新後と前） ΔＴ_{s FM set}；仕上１圧下前の上下面温度差（学習の計
算で初期条件としてsetしたもの） ΔＴSCLC cal;冷却装置入側の上下面温度差（冷却装置
入側での計算結果） g₄;上下面温度差変換係数補正値の更新ゲイン 次に、第７図のフローチャートのステップ12の冷却中
板温度推定計算のサブルーチンフローチャートを第18図
に示す。なお、第19図は、この推定計算を行う際の概念
を示した図である。

まず冷却装置７の入側での板温度分布を決定する。す
なわち、冷却装置前面温度計13および光ファイバ温度計
20を用いた実績値を用いて、入側温度分布を決定する。
この決定方法は前述のステップ20の初期温度分布の算出
と同様であり、板厚方向の温度分布が第９図に示したよ
うに放物線状と仮定して行い、上表面温度は、冷却装置
前面温度13の実測値とする。

また、上表面温度と板温最高点の温度差は、前述ステ
ップ20の初期温度分布の算出で求めた、入側での板温度
最高点と上表面の温度差の計算式を用い、上表面と下表
面の温度差は、光ファイバー温度計20の実績上下面温度
差として板厚方向の板温度分布を決定（放物線を算出）
する（ステップ120）。

次に、冷却装置７の入側から出側までの、板温度推移
計算を行なう。これは、前述ステップ54の板温度推定計
算で使用したモデル（演算式）、最新の学習値を用いて
冷却装置７の入側から出側までの板温度推定計算を行な
う。但し、形状推定計算は行なわない。そして以下の各
データを保存する（ステップ121）。

1.各冷却ゾーン出側での上表面推定板温Tucal（ｉ）;i
は冷却ゾーン対応。

2.各冷却ゾーン出側での下表面推定板温TLcal（ｉ）;i
は冷却ゾーン対応。

3.各冷却ゾーン出側での上下表面推定板温の平均値:Tac
al（ｉ） 4.出側温度計18下での上表面推定板温:Tucal（Mz） 5.出側温度計18下での下表面推定板温:Tlcal（Mz） 6.出側温度計18下での上下表面推定板温の平均値:Tacal
（Mz） 但し、Mz＝Nuse＋１、Nuse＋実績使用ゾーン数。

次にモデル誤差を算出する。モデルの板温度推定誤差
は、全て水冷域で発生し、空冷域では、水冷で蓄積した
板温度推定誤差が等しくそのまま含まれていると見做
す。上下表面平均板温を基準値として、モデル推定誤差
を求める（ステップ122）。

Terror＝Tmreal−Tacal（Mz） …（29） Tmreal:冷却装置後面温度計実測温度 Terror:冷却装置後面温度計での板温度推定誤差 次にモデル誤差を配分する。誤差の配分方法について
は種々の方法が考えられるが、この実施例では、最も簡
単な構造とし、モデル挙動確認の上でのレベルアップ項
目と見做す。モデル誤差は、水冷時間に比例して増大す
ると仮定し、下式で与えられるものとする。また任意の
時間ｔでのモデル推定誤差をΔTE（ｔ）とする。

ΔTE（ｔ）＝Terrorit/tclcout（０≦ｔ≦tclcout）又
は、ΔTE（ｔ）＝Tterror（tclcout＜ｔ） tclcoutは、実績最終冷却ゾーン尻抜け時間である。

各ゾーンの出側通過時間を上式に代入し、各ゾーン出
側でのモデル推定誤差を算出する。（ステップ123）。

ET（ｉ）＝ΔTE（tzoi） ET（ｉ）;iゾーン出側での板温度推定誤差 tzoi;iゾーン出側通過時間 tclcout;最終使用ゾーン出側通過時間 次に実績温度推移を決定する。これにおいては、まず
各ゾーン出側での実績温度推移を上下表面点について求
める。実績温度推移決定の基本的な考え方は次の通りで
ある。

１）モデル推定の温度推移プロフィール（時間・温度特
性）は、全体的に正しいと見做し、実績温度推移は、モ
デル推定値とモデル誤差より観測できると考える。

２）学習対象を上下表面の熱伝達係数とするため、上下
表面の温度推移を決定する（板中心や、全板平均でない
点に注意） ３）実績上下表面温度推移は、光ファイバー温度計21〜
23で計測した上下表面温度差を表現する。

上下表面平均板温を基準とし、上表面実績温度推移は
（1/2）×（上下表面平均推定値＋モデル誤差−上下面
温度実績値）として求め、下表面実績温度推移は、（1/
2）×（上下表面平均推定値＋モデル誤差＋上下面温度
実績値）として求める。これらは、 実下温度＋実上温度＝推定平均＋モデル誤差 実下温度−実上温度＝実績上下面温度差 の２式を連立して解くと得られる。

Tur(ｉ)＝(1/2)×［Tacal(ｉ)＋ET(ｉ)−DTr(ｉ)］ Tlr(ｉ)＝(1/2)×［Tacal(ｉ)＋ET(ｉ)−DTr(ｉ)］ Tur（ｉ）;iゾーン出側上表面実績温度 Tlr（ｉ）;iゾーン出側下表面実績温度 DTr（ｉ）;iゾーン出側上下表面温度差実績 但し、DTr（１）,DTr（２）は、光ファイバー温度計
が存在しないため、冷却装置入側光ファイバー温度計20
と３ゾーン出側光ファイバー温度計21の実績値を時間に
関して内挿して求める（ステップ124）。

次に第７図のフローチャートのステップ13の冷却中板
温度学習計算について説明する。

まず、ステップ124で求めた実績温度推移を真値と見
做して、板温度推定計算の結果が、実績温度推移と一致
するようにする学習値を求める。学習値は、上下面の熱
伝達係数の補正値とし、上下面について各々、全温度域
に渡って持つ。学習値は、前記した温度計算式に示す様
に指数の型で持つ。まず基本的な考え方を説明する。

１）板温度推定計算の誤差は、全て上下表面熱伝達係数
モデルの誤差にあると仮定し、温度モデル学習は、熱伝
達係数の補正値の型で持つ。すなわち、温度を横軸と
し、熱伝達係数を縦軸（対数表示）とし、ベースとなる
熱伝達係数曲線（上面又は下面）をもち、熱伝達係数学
習値を得て、該ベースとなる熱伝達係数を学習値で補正
し、これを次の伝熱計算の熱伝達係数に設定する。

２）熱伝達係数学習値を求める問題は、非線形の同定問
題であり、解析的に最適値を求めるのは不可能である。
故に、計算機実験を行ない、入力条件を変化させ出力し
た推定板温度と実績板温度が一致するような学習値を検
索する。

３）上記計算機実験を順次検索計算し、学習値を求め
る。但し同定する入力可変条件が２個（上面補正法と下
面補正法）あり、２次元パラメータの最適化問題とな
る。

第20図に、この温度学習計算のサブルーチンフローチ
ャートを示す。なお、第21図から第23図は、この学習計
算の概念を示す図である。

まず概要を説明すると、各冷却ゾーン毎に、最適熱伝
達係数補正値［Lud（ｊ）,Lld（ｊ）］を求める。Lud
（ｊ）,Lld（ｊ）は、９個の異なった条件設定で、当該
冷却ゾーンの板温度推移の計算を行ない、当該冷却ゾー
ン出側での上下表面温度が、実績値と推定値の差の最も
小さい条件を採用する。実績値と推定値の差が、基準値
より大の時、再検索する。この操作を全使用冷却ゾーン
に渡って行なう。また、温度学習値は、各冷却ゾーン毎
に算出するが、学習値更新の際に各冷却ゾーン毎の最適
補正値を温度域毎の補正に変換して、学習値を更新す
る。第20図に従って説明する。

まず、補正値初期条件を設定する。検索計算を行なう
ための、熱伝達係数補正値の条件セットを行なう（ステ
ップ130）。

Lua（i,j）＝1.0＋Δαｕ（ｉ） …（35） Lla（i,j）＝1.0＋Δαｌ（ｉ） …（36） Lua（i,j）:jゾーンの条件ｉの上面熱伝達係数補正値
ｉ＝１〜9,j≦６ Lla（i,j）:jゾーンの条件ｉの下面熱伝達係数補正値 Δαｕ（ｉ）：条件ｉの時の加算値（上表面） Δαｌ（ｉ）：条件ｉの時の加算値（下表面） Δαｕ（ｉ）：Δαｌ（ｉ）の値を次の表と図21に示
す。

次に板温度を推定計算する。条件ｉ＝１〜９につい
て、当該ゾーン（ｊ）の板温度推定計算を行なう。計算
式は、前述ステップ121の板温度推定計算で用いる同じ
差分式を用いて、全厚について計算する。但し、学習値
の代わりに、条件１〜９の熱伝達係数補正値を用い、形
状推定計算は行なわない。

条件１に宛ててはLua（i,j）,Lla（i,j）を、…条件
ｉに宛てては、Lua（i,j）,Lla（i,j）入力し、全条件
とも共通に、入側板温度および実績水冷時間を用いる。
これにより、条件１〜９の演算結果Tucal（１）〜Tucal
（９）,Tlcal（１）〜Tlcal（９）が得られる（ステッ
プ131）。

Tucal（ｉ）；条件ｉの時の上表面板温度（ｊゾーン出
側） Tlcal（ｉ）；条件ｉの時の下表面板温度（ｊゾーン出
側） 次に最適解の有無を判定する。条件１〜９について、
下の評価関数値Ia（ｉ）を計算し、評価関数値が基準値
より小の値が存在するとき、最適解有りと判定する。

Ia（ｉ）＝［Tur（ｊ）−Tucal（ｉ）］^２ ＋［Tlr（ｊ）−Tlcal（ｉ）］^２ …（37） Ia（ｉ）＜Istの時、最適解有りと判定する。Istは温
度誤差２乗基準値（＝100）である。

そして、最適解有りと判定すると、当該ゾーン出側板
温度（次ゾーン初期温度）分布を判定する。Ia（ｉ）を
最小とする条件ｉ＊の、ｊゾーン出側板温度を次ゾーン
の初期温度分布とする（ステップ132,134）。

次に、最適解無しと判定したときには、補正値検索範
囲を修正する。Ia（ｉ）の最小値の回りで、再び探索す
る。熱伝達係数補正値を再び１〜９の条件にセットす
る。但し、探索範囲を狭める。

Lua（i,j）＝Lua（l,j）＋Δαｕ（ｉ） …（38） Lla（i,j）＝Lla（k,j）＋Δαｌ（ｉ） …（39） Δαｕ（ｉ）:Ka×Δαｕ（ｉ） 但し、ｌはIa（ｉ）が最小を満たすｉ（l:準最適条
件）。Kaは探索範囲修正係数（０＜Ka＜ｌ）であり、定
数。図22に探索の様子を示す（ステップ133）。

最終ゾーンまで終了すると（ステップ135）、次に最
適学習値を更新する（ステップ136）。ステップ134で決
定した最適補正値を、最適学習値ベクトルに変換し、こ
の最適学習値ベクトルと、旧学習値ベクトルで、ベクト
ル単位の指数平滑を行ない、新学習値を決定する。

イ）学習値ベクトルの形 上面、下面で独立に持つ。各成分は表面温度域毎の学
習値に対応する。また連続項と層別項を持つ。

Ludg＝［Ludg（１），…Ludg（ｊ），…Ludg（ｎ）］…
（40） Lldg＝［Lldg（１），…Lldg（ｊ），…Lldg（ｎ）］…
（41） Ludg（ｊ）；鋼板表面温度＜TS（ｊ）の温度域に対する
上面学習値、 Lldg（ｊ）；鋼板表面温度＜TS（ｊ）の温度域に対する
下面学習値 以上により、次の表に示すように学習値を得る。

ロ）最適補正値の最適学習ベクトルへの変換 最適補正値は、各冷却ゾーン毎に算出しているが、こ
れを各温度毎のベクトルに編集する。各冷却ゾーンの表
面温度の当該域を学習する。

各冷却ゾーン間の境界の温度域成分については、両ゾ
ーンの平均を取って学習値とする（温度境界値の位置に
ついての加重平均Ludg（ｊ）＊を取る）。最適補正値の
存在しない領域は1.0とする。

Ludg＊（ｊ）＝［Lud（ｋ）＊Ｘ｛TS（ｊ＋１） −Tur（ｋ）］＋Lud（ｋ＋１）＊Ｘ｛Tur（ｋ） −TS（ｊ）｝］／［TS（ｊ＋１）−TS（ｊ）］…（40） j:温度区分のパラメータ k:冷却ゾーンのパラメータ この学習は下面各々について行ない、連続項と層別項
毎に行なう。第23図に、板温度推移と、算出した最適補
正値および最適学習値との関係を示す。

ハ）指数平滑 学習値の更新では、ベクトル単位で指数平滑を行な
う。これは連続項、層別項の各々について行なう。

Ludgcon（ｊ）＝（１−g₈）Ludgcon ＋g₈・Ludge（ｊ）＊ …（41） Ludgclass（ｊ）＝（１−g₉）Ludgcloss ＋g₉・Ludge（ｊ）＊ …（42） Lldgcon（ｊ）＝（１−g₈）Ludgcon ＋g₈・Lldge（ｊ）＊ …（43） Lldgclass（ｊ）＝（１−g₉）Ludgcloss ＋g₉・Lldge（ｊ）＊ …（44） Ludgcon（ｊ）；連続項の上面熱伝達係数学習ベクトル Ludgclass（ｊ）；層別項の上面熱伝達係数学習ベクト
ル Lldgcon（ｊ）；連続項の下面熱伝達係数学習ベクトル Lldgclass（ｊ）；層別項の下面熱伝達係数学習ベクト
ル なお、最適補正値の算出時に実績と推定の温度が収束
しない冷却ゾーンが発生したとき、それ以前の冷却ゾー
ンに関する最適補正値は有効、以降のゾーン分は無効と
して処理する。更新は、有効ゾーンについてのみ行な
う。

次に第７図のフローチャートのステップ14の応力歪学
習計算について説明する。

第24図は、応力歪学習計算のサブルーチンフローチャ
ートである。この処理は、応力歪の推定計算の精度を向
上させるために行うものである。

尚、この学習計算は、板幅方向反り量推定値の誤差は
各ゾーンで等しいとの仮定の下に行ない、各冷却ゾーン
毎の板幅方向反り量推定値の補正の形としている。

まず、前述の温度学習計算で算出した最適学習値を用
い、実操業パラメータは実績値を用いて、冷却装置７入
側より、形状計15下までの、温度・形状推定計算を行な
い、推定板幅方向反り量Ccalを算出する（ステップ14
0）。

次に、形状データ処理コンピュータ34で算出した形状
計15の検出した実測形状（実績値）より実績板幅方向反
り量Crealより板幅方向反り量の推定誤差ΔC_Tを算出す
る（ステップ141）。

ΔC_T＝Creal−Ccal 各ゾーンに誤差ΔＣ（ｉ）を配分する（ステップ14
2）。

ΔＣ（ｉ）＝ΔC_T/Nuse …（47） Nuse;最終使用冷却ゾーンNo. 次に学習値を次のΔＣ（ｉ）conおよびΔＣ（ｉ）cla
ssに更新する。学習値は連続項ΔＣ（ｉ）conと層別項
ΔＣ（ｉ）classを持つ（ステップ143）。

ΔＣ（ｉ）con＝（１−g₁₂）ΔＣ（ｉ）con ＋g₁₂×（１−g₁₃）×ΔＣ（ｉ） …（48） ΔＣ（ｉ）class＝（１−g₁₄）ΔＣ（ｉ）class ＋g₁₄×g₁₃×ΔＣ（ｉ） …（49） B₁₂:連続項の更新ゲイン B₁₃:層別項の更新ゲイン B₁₄:連続項と層別項の配分ゲイン 以上のように、本発明では、熱鋼板１の冷却過程にお
いて、材質確保上求められる冷速が得られるように予め
設定されている下面から噴射される冷却水量を基準とし
て、板の上下面での熱伝達率が一致するように、上面か
ら噴射する冷却水量を求め、板幅方向反り量が最小とな
るように制御している。さらに、この制御は学習制御を
含んだものであるので、所望の材質及び形状を容易に得
ることができ、常に安定した品質を有した鋼板の製造が
可能となる。

そして、第25A図（従来の冷却停止温度精度の実績−
狙いデータ）及び第25B図（本発明による冷却停止温度
精度の実績−狙いデータ）に示してあるように、本願発
明によれば、従来に比較して冷却停止温度精度のばらつ
きが非常に少なくなっているのがわかる。また、第26A
図（従来の板幅方向反り量データ）及び第26B図（本発
明による板幅方向反り量データ）に示してあるように、
本発明によって、板幅方向反りが改善されているのがわ
かる。

さらに、具体的な数値は示さないが、この板幅方向反
りの改善に伴なって、冷却終了後に板幅方向反りの矯正
を行わなければならない程度を示す矯正率も大巾に減少
した。

また、第27A図（従来の板厚方向硬度分布）及び第27B
図（本発明による板厚方向硬度分布）には、従来の板厚
方向硬度分布状態と、本願発明による板厚方向硬度分布
状態の試験結果が示してある。

この図を見れば明らかなように、上下面での硬度差は
極めて少なくなっており、上面及び下面において均一な
材質が得られているのがわかる。

また、第28A図（従来の板幅方向反り状態）及び第28B
図（本発明による板幅方向反り状態）には、従来のＣ反
り状態と、本発明による板幅方向反り状態との試験結果
が示されている。

この図を見れば明らかなように、従来のＣ反り量は最
大値で10mm程度あったものが、本発明では、最大値で1.
5mm程度に抑えられている。従って、形状も非常に平坦
なものが得られることになる。また、第29A図に鋼板長
手方向の水冷開始温度、第29B図に従来法による長手方
向の水冷終了温度、第29C図に本発明による長手方向の
水冷終了温度を示す。

この図を見れば明らかなように、本発明により、水冷
開始時の長手方向温度偏差が改善され、均一な水冷終了
温度が得られている。

［発明の効果］ 以上の説明により明らかなように、本発明では、冷却
時間演算手段は、熱鋼板の各部の温度が冷却装置を出る
際に全て予め定めた同一の温度となるような各部毎の冷
却時間を演算し、また、制御手段は、当該冷却時間演算
手段によって演算された冷却時間に基づいて、熱鋼板の
搬送速度パターンを演算し、この演算された搬送速度パ
ターンにしたがって熱鋼板を搬送させるようにしたの
で、冷却時における熱鋼板の搬送速度は時間的に変化す
ることになり、熱鋼板の各部が所定の温度まで冷却が均
一に行なえるようになって、形状不良を起こすことなく
冷却でき、所望の材質の鋼板を得ることができるように
なる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置を
備えた鋼板製造ラインの一部を示す図、 第２図は、搬送される熱鋼板の温度，形状を測定する測
定機器の配置状態及び冷却装置の内部構造を示す図、 第３図は、冷却装置内の温度計の配置状態とノズルの配
置状態を示す図、 第４図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置の
制御系の概略構成図、 第５図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置の
全体の概略的な動作を示す図、 第６図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置の
フローチャート、 第７図は、冷却学習計算を行なうフローチャート 第８図は、熱鋼板の入側温度推定を行なうサブルーチン
フローチャート、 第９図は、板温度推定計算を行なう場合に仮定として用
いる温度分布図、 第10図は、熱鋼板の最適通板速度を設定するサブルーチ
ンフローチャート、 第11図は、水量の最適上下水量比を決定するためのサブ
ルーチンフローチャート、 第12図は、形状推定計算のサブルーチンフローチャー
ト、 第13図は、通板速度を修正するためのサブルーチンフロ
ーチャート、 第14図は、熱鋼板を均一に冷却するための加速率を計算
するサブルーチンフローチャート、 第15図は、加速率に基づいて水冷時間を計算する場合の
概念図、 第16図は、標準値を修正するためのサブルーチンフロー
チャート、 第17図は、入側温度学習計算のサブルーチンフローチャ
ート 第18図は、冷却実績温度計算のサブルーチンフローチャ
ート、 第19図は、冷却実績温度計算を行なう際の概念図、 第20図は、温度学習計算のサブルーチンフローチャー
ト、 第21図から第23図は、温度学習計算を行なう際の処理の
概念図、 第24図は、応力歪み学習計算のサブルーチンフローチャ
ート、 第25A図及び第25B図は、従来と本発明との冷却停止温度
精度の分布図、 第26A図及び第26B図は、従来と本発明とのＣ反り高さの
分布図、 第27A図及び第27B図は、従来と本発明との板厚方向硬度
分布状態を示す図、 第28A図及び第28B図は、従来と本発明との熱鋼板の変形
状態を示す図、 第29A図から第29C図は、冷却開始温度と冷却終了温度に
おける従来と本発明との温度分布の比較図である。 １……熱鋼板、５……仕上圧延機、 ６……熱間矯正機、７……冷却装置、 7C……ノズル、 ８……流量制御弁（制御手段）、 20〜23……光ファイバー温度計 30……冷却制御用コンピュータ（冷却時間演算手段）、 31……圧延制御用コンピュータ 32……ビジネスコンピュータ、 36……冷却データ学習計算用コンピュータ 38……冷却水量制御装置（制御手段）。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】熱鋼板を所定の板厚にまで圧延する仕上圧
   延機と、当該仕上圧延機の後工程に配置され、搬送され
   た熱鋼板に対して上下面両方向から当該熱鋼板の幅方向
   に向けて配設された複数のノズルから冷却水を噴射し
   て、当該熱鋼板を搬送しながら冷却する冷却装置とが配
   置された鋼板製造装置において、 前記複数のノズルから所定の水量を噴射させた場合に、
   前記冷却装置の入側xiの位置での前記熱鋼板の温度を目
   標冷却停止温度まで冷却するのに要する冷却所要時間ｔ
   （xi）を演算する冷却時間演算手段と、 当該冷却時間演算手段によって演算された冷却所要時間
   ｔ（xi）に基づいて、前記冷却装置内における前記熱鋼
   板の搬送速度パターンを以下に示す式を解くことによっ
   て算出し、算出された搬送速度パタンーにしたがって前
   記熱鋼板の搬送速度を制御する制御手段とを有すること
   を特徴とする熱間圧延鋼板の冷却制御装置。 i:鋼板を長手方向にｎ個に分割したときの先端からのｉ
   番目を示す。 x:鋼板の先端からの距離を示す座標 xi:鋼板の先端からｉ番目までの距離（ｉは、上記の
   ｉ） Lc:冷却長 ｔ（xi）：熱鋼板の先端からxiの位置での冷却所用時間 Ｖ（ｘ）：冷却装置に入った時からｘの位置における搬
   送速度