JP2588233B2 - 圧延材平坦度制御装置 - Google Patents

圧延材平坦度制御装置

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JP2588233B2 JP63032404A JP3240488A JP2588233B2 JP 2588233 B2 JP2588233 B2 JP 2588233B2 JP 63032404 A JP63032404 A JP 63032404A JP 3240488 A JP3240488 A JP 3240488A JP 2588233 B2 JP2588233 B2 JP 2588233B2
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邦男 関口
義朗 関
和宏 広畑
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【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、圧延機によって圧延される圧延材の平坦度
を制御するための複数の操作端を備え、各操作端の板平
坦度に対する影響係数モデルに従って設定された各操作
量に対する設定値に従い各操作端を操作する圧延材平坦
度制御装置に関する。
(従来の技術) 鋼板等の圧延に際して重要なことの一つは、圧延材の
板幅方向の伸びの分布すなわち板平坦度の制御である。
近年、この板平坦度の制御に適した圧延機も種々提案
され、かつ実用化されている。これに伴って平坦度制御
に用いられる操作端機器も、ロールベンダ、圧下レベリ
ング、ロールシフト、クーラント等と非常に多くのもの
が実用に供されてきている。複数の操作端機器を用いて
平坦度制御を行う場合、各操作端の諸特性を良く把握
し、板平坦度が最も良くなるように各操作端の設定値を
決定することがポイントになる。
この各操作端の最適設定値の決定には、通常、板平坦
度と各操作端および圧延条件との関係を表した板平坦度
モデルが用いられる。これは、使用する板平坦度モデル
の精度が平坦度制御の制御精度に直接に影響することを
意味する。そのため、板平坦度モデルの精度向上を図る
目的で実績データを用いた板平坦度モデルの学習が行わ
れている。
このような板平坦度モデルの学習に関して特開昭55−
68110号公報のものが知られている。この公報に開示さ
れているところによれば、平坦度モデルに一つのモデル
修正係数すなわち学習係数を設定する。この学習係数
は、圧延実績値と圧延条件とに基づいて求められる。
(発明が解決しようとする課題) すでに述べたように、板平坦度は、平坦度制御の操作
端および圧延条件の関数として表わされる。その場合、
各操作端あるいは各圧延条件の板平坦度に対する影響度
は異なる。しかるに、従来、板平坦度モデル全体の誤差
を一つの学習係数で修正しているため、例えば各操作端
の板平坦度に対する影響度を表すモデル係数の誤差がそ
れぞれ異なっている場合でも、モデル全体の誤差として
修正することになり、個々の誤差を修正することはでき
ない。
平坦度制御において各操作端の最適設定値を求める場
合、各操作端の板平坦度に対する影響係数の精度が重要
であることは言うまでもないが、上述の学習方式によっ
て所期の目的を十分に達成することは困難である。
したがって本発明の目的は、板平坦度モデルの精度向
上を達成し、それにより平坦度制御の精度向上を達成し
得る圧延材平坦度制御装置を提供することにある。
〔発明の構成〕
(課題を解決するための手段) 本発明の圧延材平坦度制御装置は、各操作端の操作量
実績値と板平坦度実績値変化量とから板平坦度に対する
各操作端の影響係数実績値を圧延材幅方向の複数位置に
対して演算する第1の演算手段と、実績値測定時におけ
る圧延データを入力し、予め設定された影響係数モデル
に基づいて各操作端の影響係数モデル計算値を圧延材幅
方向の複数位置に対して演算する第2の演算手段と、影
響係数モデル計算値が影響係数実績値に等しくなるよう
な影響係数モデル修正係数を圧延材幅方向の複数位置に
対して演算する第3の演算手段と、圧延材幅方向の複数
位置における影響係数モデル影響係数モデル修正係数に
より修正する手段とを設けたことを特徴とする。
(作 用) 板平坦度を表すのに種々の方法が知られているが、そ
の一つは伸び差率βを用いることである。その他にも急
峻度や張力分布を用いて表す方法もあり、いずれを用い
てもよい。ここでは伸び差率βを用いることにする。
各操作端の操作量変化と、それに対する圧延機出側の
伸び差率変化Δβとの関係を次式で表す。
Δβi=g1i・K1i・ΔFWB +g2i・K2i・ΔFIMB +g3i・K3i・δIMB +g4i・K4i・ΔSL +ε …(1) ここで ΔFWB:ワークロールベンダ操作量 ΔFIMB:中間ロールベンダ操作量 δIMB:中間ロールシフト操作量 ΔSL:圧下レベルリング操作量 K1:伸び差率に対するワークロールベンダの影響係数 K2:伸び差率に対する中間ロールベンダの影響係数 K3:伸び差率に対する中間ロールシフトの影響係数 K4:伸び差率に対する圧下レベリングの影響係数 g1:影響係数K1の学習項 g2:影響係数K2の学習項 g3:影響係数K3の学習項 g4:影響係数K4の学習項 ε:圧延条件の変化による伸び差率変化量 また(1)式における添字iは、板幅方向の位置を表
すものとする。
第4図、第5図、および第6図は、それぞれ伸び差率
β、操作端の影響係数としてワークロールベンダ影響係
数K1、および圧下レベリング影響係数K4の板幅方向分布
の一例を示すものである。ここでは板幅方向位置として
i=1からi=15まで均等分割した場合の例を示してい
る。(1)式の伸び差率偏差Δβは各添字すなわち板
幅方向位置に対応した伸び差率βの変化量である。各
操作端の影響係数K1i,K2i,K3i,およびK4iも板幅方向位
置に対応した値である。
ワークロールベンダ影響係数K1(第5図)は、板幅中
央に対し線対称な特性を持っており、中間ロールベンダ
と中間ロールシフトの影響係数K2およびK3(図示は省
略)も同様の特性を持っている。しかし、圧下レベルリ
ング影響係数K4(第6図)は、板幅中央に対し点対称な
特性を持っている。
第4図に示すように伸び差率βの分布は非常に複雑な
パターンとなるが、これを目標パターンに一致させる各
操作端の操作量を決定するためには、各操作端の板幅方
向各位置の影響係数を高精度で求める必要がある。そこ
で本発明においては、(1)式に示すように、板幅方向
各位置の各影響係数に学習項g1i,g2i,g3i,およびg4i
設定して精度向上を図るものとする。
この学習項の設定は次のようにして行われる。
いまワークロールベンダ操作量実績値を▲ΔF
A WB▼、中間ロールベンダ操作量実績値を▲ΔF
A IMB▼、中間ロールシフト操作量実績値を▲δA IMB▼、
圧下レベリング操作量実績値を▲ΔSA L▼とし、各操作
量による伸び差率変化量実績値をそれぞれ▲Δβ
A WBi▼、▲ΔβA IMBi▼、▲Δβ δi▼、▲Δβ▲A si
▼とすると、各影響係数実績値はそれぞれ、 によって求めることができる。
学習項g1i,g2i,g3i,およびg4iは、(2)〜(5)式
によって求められた影響係数実績値と影響係数モデル計
算値とから次の(6)〜(9)式に従って求める。
ここで、 k:学習回数 α〜α4:定数 ▲KC 1i▼〜▲KC 4i▼:影響係数モデル計算値 次に影響係数実績値▲KA 1i▼,▲KA 2i▼,▲KA 3i
▼,▲KA 4i▼の検出方法について説明する。
(2)〜(5)式を用いて影響係数実績値を求めるた
めには、まず各操作端ごとの伸び差率変化量を検出する
必要がある。しかし、(1)式に示すように伸び差率変
化量は、各操作端を操作したことによる伸び差率変化と
圧延状態の変化による伸び差率変化との和として現れる
ため、例えば圧延機出側に設置した平坦度センサによっ
て検出した伸び差率実績値から各操作端での伸び差率変
化量を分離して検出することは困難である。
そこで本発明においては、以下に示すように、影響係
数実績値そのものを推定する。
離散系における伸び差率変化量実績値▲ΔβA i,k▼は
(10)式で表される。
ここで、 (11)式の▲KA 0i▼はノイズその他に対する定数項
である。(10)式に逐次最小自乗法を適用し、Ki,k
推定する。
ただし、ωは重み係数であって、0<ω≦1である。
このようにして平坦度センサで検出した伸び差率変化
量実績値▲ΔβA i▼と、そのときの各操作端操作量実績
値▲ΔFA WB▼,▲ΔFA IMB▼,▲δA IMB▼,▲ΔSA L
▼を(13),(14)式に代入し影響係数実績値を逐次推
定する。
以上の原理に従い各操作端の影響係数をそれぞれ適応
修正することにより各操作端の操作量の演算精度を向上
させ、それにより平坦度の良好な製品を得ることができ
る。
(実施例) まず本発明を適用する圧延機自体について第2図を参
照して説明する。
第2図の圧延機は、6重圧延機の例を示すものであっ
て、内側から順にワークロール2A,2B、中間ロール3A,3
B、およびバックアップロール4A,4Bがそれぞれ上下を一
対として計6個設けられており、最内側のワークロール
2A,2Bの間を圧延材が通過する過程で圧延が行われる。
ワークロール2A,2Bに曲げ力を付与することができるよ
うに、ワークロール2A,2Bに対してワークロールベンデ
ィング装置5A,5Bが圧延機のオペレーションサイド(O
P)とドライブサイド(DS)にそれぞれ設けられてい
る。同様に、中間ロール3A,3Bに曲げ力を付与すること
ができるように、中間ロール3A,3Bに対して中間ロール
ベンディング装置61A,61Bおよび62A,62Bが圧延機の両側
にそれぞれ設けられている。バックアップロール4A,4B
に対しては、上下一対のワークロール2A,2B間のロール
ギャップを調整することができるように、圧下装置7A,7
Bが設けられている。図示は省略しているが中間ロール3
A,3Bには、その軸方向の位置決めを行い得るように、中
間ロール3A,3Bを軸方向にシフトすることができる中間
ロールシフト機構が設けられているものとする。第2図
は、上中間ロール3AがDSに、下中間ロール3BがOPにそれ
ぞれシフトされた状態を示している。
第1図は、第2図に示す6重圧延機に適用した本発明
の一実施例を示すものである。
この圧延機は、平坦度操作端として、ワークロールベ
ンダ、中間ロールベンダ、中間ロールシフト、および圧
下レベリングを備えており、それぞれワークロールベン
ダ制御装置8、中間ロールベンダ制御装置9、中間ロー
ルシフト制御装置10、および圧下レベリング制御装置11
により制御される。
圧延機出側には、平坦度センサ12が設けられている。
平坦度センサ12は、圧延材1の板幅方向各位置の伸び差
率を検出し、その出力信号を操作量および伸び率差変化
量検出装置13および平坦度制御装置17に送出する。
操作量および伸び率差変化量検出装置13には各操作端
の操作量実績値がそれぞれワークロールベンダ制御装置
8、中間ロールベンダ制御装置9、中間ロールシフト制
御装置10、および圧下レベリング制御装置11から入力さ
れる。操作量および伸び率差変化量検出装置13は、これ
らの入力信号に基づいて影響係数実績値の推定に用いる
情報を演算する。
操作量および伸び率差変化量検出装置13によって行わ
れる演算過程を、第3図を参照して説明する。
第3図(b)に示すように、ある操作量の実績値が時
刻t1で変化し始め、時刻t2で安定したとする。このと
き、平坦度センサ12の出力は、時刻t1から時間tdだけ遅
れて変化し始め、同様に時刻t2から時間tdだけ遅れた時
刻t3で安定したとする。時刻t1〜t2間の操作量の変化が
第3図(b)に示す予め定めたしきい値ΔDより大きく
なった場合、このデータは影響係数の推定に有効なデー
タであると判断し、時刻t1から時刻t2+tdまでの間の操
作量と伸び差率の変化量Xkと▲ΔβA i,k▼を演算し影響
係数実績値推定装置14へ出力する。
第3図では操作量が一つの場合を示しているが、実際
には複数の操作量が存在しており、その場合でも同様に
して行われる。しかし、その場合、時間t1〜t2+tdの間
は圧延状態の変化があまり生じない程度に短いことが、
有効なデータとする判断条件の一つとなる。影響係数実
績値推定装置14は、入力データの操作量変化Xkおよび伸
び差率変化量▲ΔβA i,k▼が更新されたタイミングで
(13)式および(14)式の演算を行い、影響係数実績値
i,kを求めて学習項演算装置16へ出力する。
一方、影響係数演算装置15は予め定めた影響係数モデ
ル式を用い、第3図の時刻t1における圧延実績データ、
例えば板幅圧延荷重や中間ロールシフト位置などを入力
データとし、影響係数モデル計算値▲KC 1i▼,▲KC 2i
▼,▲KC 3i▼,▲KC 4i▼を演算し学習項演算装置16お
よび平坦度制御装置17に出力する。
学習項演算装置16は、(6)〜(9)式に従って学習
項g1i,k,g2i,k,g3i,k,g4i,kを演算し平坦度制御装置17
に出力する。
平坦度制御装置17は、例えば下記(15)式に示す評価
関数Jが最小となるような各操作端の操作量ΔFWB,ΔF
IMBIMB,ΔSLを演算し、それぞれワークロールベンダ
制御装置8、中間ロールベンダ制御装置9、中間ロール
シフト制御装置10、および圧下レベリング制御装置11へ
出力する。
ここで、 m:板幅方向位置最大値 ▲BREF i▼:伸び差率基準値 以上のようにして得た各操作量の演算には影響係数実
績値が反映されることになり、最適な操作量の設定が行
われることになる。かくして、板平坦度の良好な製品を
得ることができる。
〔発明の効果〕
本発明によれば、複数の操作端による平坦度制御にお
いても、板平坦度に対する各操作端の影響係数がそれぞ
れ学習され、影響係数モデルの精度向上を達成すること
ができる。それにより、最適な操作量の組合わせが決定
され、板平坦度の向上を達成することができる。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の一実施例を示すブロック図、第2図は
本発明を適用する圧延機の構成例を示す配置図、第3図
は操作量実績値の検出例を説明するための線図、第4図
は伸び差率の板幅方向の分布例を示す線図、第5図はワ
ークロールベンダ影響係数の板幅方向の分布例を示す線
図、第6図は圧下レベリング影響係数の分布例を示す線
図である。 1……圧延材、2A,2B……ワークロール、3A,3B……中間
ロール、4A,4B……バックアップロール、5A,5B……ワー
クロールベンディング装置、61A,61B,62A,62B……中間
ロールベンディング装置、7A,7B……圧下装置、8……
ワークロールベンダ制御装置、9……中間ロールベンダ
制御装置、10……中間ロールシフト制御装置、11……圧
下レベリング制御装置、12……平坦度センサ、13……操
作量および伸び率差変化量検出装置、14……影響係数実
績値推定装置、15……影響係数演算装置、16……学習項
演算装置、17……平坦度制御装置。
フロントページの続き (72)発明者 広畑 和宏 岡山県倉敷市水島川崎通1丁目 川崎製 鉄株式会社水島製鉄所内 (72)発明者 頭山 奨 岡山県倉敷市水島川崎通1丁目 川崎製 鉄株式会社水島製鉄所内 (56)参考文献 特開 昭60−54217(JP,A)

Claims (1)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】圧延機によって圧延される圧延材の平坦度
    を制御するための複数の操作端を備え、各操作端の板平
    坦度に対する影響係数モデルに従って設定された各操作
    量に対する設定値に従い各操作端を操作する圧延材平坦
    度制御装置において、 前記各操作端の操作量実績値と板平坦度実績値変化量と
    から板平坦度に対する各操作端の影響係数実績値を圧延
    材幅方向の複数位置に対して演算する第1の演算手段
    と、 前記実績値測定時における圧延データを入力し、予め設
    定された影響係数モデルに基づいて前記各操作端の影響
    係数モデル計算値を圧延材幅方向の前記複数位置に対し
    て演算する第2の演算手段と、 前記影響係数モデル計算値が前記影響係数実績値に等し
    くなるような影響係数モデル修正係数を圧延材幅方向の
    前記複数位置に対して演算する第3の演算手段と、 圧延材幅方向の前記複数位置における前記影響係数モデ
    ルを前記影響係数モデル修正係数により修正する手段と を設けたことを特徴とする圧延材平坦度制御装置。
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