JP2642500B2 - Apparatus for detecting the shape of strip-shaped or plate-shaped metal material - Google Patents

Apparatus for detecting the shape of strip-shaped or plate-shaped metal material

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JP2642500B2
JP2642500B2 JP2062219A JP6221990A JP2642500B2 JP 2642500 B2 JP2642500 B2 JP 2642500B2 JP 2062219 A JP2062219 A JP 2062219A JP 6221990 A JP6221990 A JP 6221990A JP 2642500 B2 JP2642500 B2 JP 2642500B2
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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、走行中の帯状金属材若しくは板状金属材の
幅方向の形状を検出する形状検出装置に関する。
Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a shape detecting device for detecting a shape of a running strip-shaped or plate-shaped metal material in a width direction.

〔従来技術〕(Prior art)

一般に、帯状若しくは板状の金属材の形状には、材の
幅方向において、後述する伸び・張りの状態に程度の差
がある。前記金属材の伸びている部位は、例えばロール
に巻きつく時に皺発生の原因となり、張っている部位
は、大きな張力がかかることから破断の原因となる。
又、前記金属材の伸び・張りに係る形状が幅方向に非対
称であれば、張力のかかり方が前記幅方向でアンバラン
スになり、前記金属材の蛇行の原因にもなる。このよう
に、帯状若しくは板状の金属材を取扱うプロセスにおい
ては、幅方向の形状状態を測定し把握することが、当該
プロセスを運転する上で非常に重要となる。
In general, the shape of a band-shaped or plate-shaped metal material has a difference in a stretched / stretched state described later in the width direction of the material. The stretched portion of the metal material causes wrinkles when wound around a roll, for example, and the stretched portion causes breakage because a large tension is applied.
Further, if the shape related to the elongation / tension of the metal material is asymmetrical in the width direction, the way of applying the tension becomes unbalanced in the width direction, which also causes the metal material to meander. As described above, in the process of handling a band-shaped or plate-shaped metal material, it is very important to measure and grasp the shape state in the width direction in operating the process.

上記したような幅方向の形状状態を検出する形状検出
装置としては、金属材の幅方向の複数点で、伸び率を示
すI−UNIT値を計測し、該I−UHIT値に基づいて前記プ
ロセスの制御を行うものや、或いは前記伸び率の幅方向
分布を示すグラフを、例えば画面表示し、前記プロセス
を運転するオペレータの補助と為すものが挙げられる。
As a shape detection device that detects the shape state in the width direction as described above, at a plurality of points in the width direction of the metal material, an I-UNIT value indicating an elongation percentage is measured, and the process is performed based on the I-UHIT value. Or a graph showing the distribution of the elongation percentage in the width direction is displayed on a screen, for example, to assist an operator who operates the process.

第19図に本発明の背景の一例となるアルミ箔圧延用の
ロール圧延機2を示す。アルミ箔圧延において、入側コ
イル50に巻かれた幅約700〜1700mm,厚さ数μm〜数百μ
mの原料アルミ箔51は、約300〜1200m/minの速度で一対
の圧延ロール52により圧延されて、その厚さが約1/2〜1
/3に減ぜられる。そして、圧延されたアルミ箔53は、出
側コイル64(第1図)の駆動軸の回転駆動によって生じ
た一定の張力により矢印K方向に搬送され、前記コイル
64に巻取される。
FIG. 19 shows a roll mill 2 for rolling aluminum foil, which is an example of the background of the present invention. In aluminum foil rolling, about 700 to 1700 mm in width and several μm to several hundred μ in thickness wound on the entrance coil 50
m of the raw aluminum foil 51 is rolled by a pair of rolling rolls 52 at a speed of about 300 to 1200 m / min, and the thickness thereof is about 1/2 to 1
Reduced to / 3. The rolled aluminum foil 53 is conveyed in the direction of arrow K by a constant tension generated by the rotation of the drive shaft of the output side coil 64 (FIG. 1).
Wound on 64.

例えば、厚さ数百μmの原料アルミ箔51を最終的に厚
さ数μmのアルミ箔53に圧延する場合には、圧延工程が
数回繰り返されることになり、この圧延回数はパス回数
と称せられる。
For example, when a raw aluminum foil 51 having a thickness of several hundred μm is finally rolled into an aluminum foil 53 having a thickness of several μm, the rolling process is repeated several times, and the number of rolling is referred to as the number of passes. Can be

上記したようなミクロン単位の金属圧延において、ア
ルミ箔53は、第20図に示すように、その厚さが同じであ
るにも拘わらず、箔幅方向(矢印L)に関して“伸びて
いる”部位と“張っている”部位が顕著に存在する。即
ち、伸び部位54は、アルミ箔53の搬送方向(矢印K)に
沿って山部56と谷部57が形成され、張り部位55は概して
平坦な形状を有している。従って、図中に示すアルミ箔
53は、箔幅方向(矢印L)の中央部が伸び、その端部が
張っている状態である。
In the metal rolling in micron units as described above, as shown in FIG. 20, although the aluminum foil 53 has the same thickness, a portion that “extends” in the foil width direction (arrow L). And "stretched" parts are remarkably present. That is, the extension portion 54 has a peak portion 56 and a valley portion 57 formed along the transport direction of the aluminum foil 53 (arrow K), and the tension portion 55 has a generally flat shape. Therefore, the aluminum foil shown in the figure
Reference numeral 53 denotes a state in which the central portion in the foil width direction (arrow L) is extended and its end is stretched.

上記伸び及び張りの概念を厳密に説明する。第23図
(a)に示す金属箔(或いは金属板)を搬送方向に短冊
状に切断したとする。その短冊の中で搬送方向長さの最
短の長さをKとする。第23図(b)では、中央部の長さ
Kである。
The concepts of elongation and tension will be strictly described. It is assumed that the metal foil (or metal plate) shown in FIG. 23 (a) is cut into strips in the transport direction. Let K be the shortest length of the strip in the transport direction. In FIG. 23 (b), it is the length K of the central part.

ある幅方向の位置での短冊の長さがK+ΔKであった
とすると、その位置での伸び率は(ΔK/K)×105で定義
される。第3図,第6図等におけるグラフの縦軸の「伸
び率」はこれを表わしている。この伸び率の大きい位置
を「伸びている」といい、小さい位置を「張っている」
という。これが伸び及び張りの概念である。かかる伸び
及び張りのデータは後記する検査ロール4により検出さ
れる。検査ロール4は,上記短冊の長さを測りうるよう
に、金属箔(板)幅方向に並んだ多数のエレメントから
構成されている。
Assuming that the length of the strip at a position in a certain width direction is K + ΔK, the elongation at that position is defined by (ΔK / K) × 10 5 . The “elongation percentage” on the vertical axis of the graphs in FIGS. 3 and 6 indicates this. The position where the rate of growth is large is called “stretched”, and the position where the rate of growth is small is “stretched”.
That. This is the concept of elongation and tension. Such elongation and tension data is detected by an inspection roll 4 described later. The inspection roll 4 is composed of a number of elements arranged in the width direction of the metal foil (plate) so that the length of the strip can be measured.

このような箔幅方向(矢印L)の伸び具合、張り具合
の分布を、以下アルミ箔53の表面形状若しくは実形状と
呼称する。前記表面形状は、箔製品の品質には多大な影
響を与え、場合によっては張り部位55に大きな張力がか
かり箔破断の原因となる。又、及び部位54は皺発生の原
因となる。そして、最終製品としてのアルミ箔53に関し
て、伸び・張りが一様に生じた平坦な形状が望まれるの
は当然であるが、各パス毎に必ずしも平坦な実形状であ
るものではなく、途中のパスにおけるアルミ箔53はその
形状が多種多様なものとなる。
The distribution of the degree of elongation and the degree of tension in the foil width direction (arrow L) is hereinafter referred to as the surface shape or actual shape of the aluminum foil 53. The surface shape has a great influence on the quality of the foil product, and in some cases, a large tension is applied to the tension portion 55, which causes the foil to break. Also, the portion 54 causes wrinkles. And, as for the aluminum foil 53 as the final product, it is natural that a flat shape in which the elongation and tension occur uniformly is desired, but it is not necessarily a flat actual shape for each pass, but an intermediate shape. The shape of the aluminum foil 53 in the path is various.

上記したようなアルミ箔53の表面形状は圧延ロール52
の形状を変化させることにより制御され得る。前記圧延
ロール52は、第19図乃至第21図に示すように、圧延中の
発熱及びその熱伝導特性に起因して、熱クラウンと呼ば
れる膨みを生ずる。第21図に示した例は、クォータ部a
が膨んでいる場合である。このような膨み部、即ち熱ク
ラウンは、その出現場所及び膨み度合によってアルミ箔
53の表面形状を変化させる。即ち、圧延ロール52の熱ク
ラウンの膨み度合が大きな部位にて圧延されたアルミ箔
53は、その圧延部位が伸び状態となる。従って、アルミ
箔53の表面形状は、圧延ロール52を冷却するために圧延
ロール52に向けて噴射されるクーラント58(第1図)の
温度若しくは噴射量をアルミ箔53の幅方向(矢印L(第
20図))に変化させることによって制御され得る。
The surface shape of the aluminum foil 53 as described above is
Can be controlled by changing the shape of As shown in FIGS. 19 to 21, the rolling roll 52 bulges called a thermal crown due to heat generation during rolling and its heat conduction characteristics. The example shown in FIG.
Is bulging. Such a bulge, that is, a thermal crown, depends on the appearance location and the degree of bulge.
Change the surface shape of 53. That is, the aluminum foil rolled at a portion where the degree of expansion of the thermal crown of the rolling roll 52 is large.
In the case of 53, the rolling portion is in an elongated state. Therefore, the surface shape of the aluminum foil 53 depends on the temperature or the spray amount of the coolant 58 (FIG. 1) sprayed toward the rolling roll 52 to cool the rolling roll 52 in the width direction of the aluminum foil 53 (arrow L ( No.
20) can be controlled.

このようなアルミ箔53の形状制御は、ロール圧延機2
に隣設された形状制御部3によりなされる。即ち、前記
形状制御部3は、圧延ロール52の出側に回動自在に設け
られ、箔幅方向(矢印L)に36個に分割されたエレメン
ト4eよりなる検査ロール4から、アルミ箔53の伸び・張
りの実形状データが入力される。各エレメント4eには、
それぞれ1の圧電素子(不図示)が埋設され、エレメン
ト4eの外周面にかかる圧接力を検出するセンサとして働
く。
Such shape control of the aluminum foil 53 is performed by the roll mill 2.
This is performed by the shape control unit 3 provided next to. That is, the shape control unit 3 is rotatably provided on the exit side of the rolling roll 52, and is configured to rotate the aluminum foil 53 from the inspection roll 4 including 36 elements 4e divided in the foil width direction (arrow L). The actual shape data of elongation and tension is input. Each element 4e has
Each of the piezoelectric elements (not shown) is embedded and functions as a sensor for detecting a pressing force applied to the outer peripheral surface of the element 4e.

そして、エレメント4e上に押付けられ、一定の張力に
より搬送方向(矢印K)に引かれているアルミ箔53は、
その伸び部位54がエレメント4e上を通過したときのエレ
メント4eに対する圧接力は小さく、逆に張り部位55が通
過したときは大きく検出される。
Then, the aluminum foil 53 pressed against the element 4e and pulled in the transport direction (arrow K) by a constant tension is
When the extension portion 54 passes over the element 4e, the pressure contact force against the element 4e is small, and when the extension portion 55 passes, it is detected large.

そこで、アルミ箔53の実形状は、第21図に示すよう
に、各エレメント4eから検出された圧接力データを換算
した伸び率の幅方向の分布(実形状データ)として表さ
れる。図示の場合には、圧延ロール52のクォータ部aが
膨みすぎているのでその部分の冷却を促し、圧延ロール
52の中央部及びその両端部に蓄熱させるように、目標形
状が設定されている。
Therefore, as shown in FIG. 21, the actual shape of the aluminum foil 53 is expressed as a distribution (actual shape data) of the elongation rate in the width direction obtained by converting the pressing force data detected from each element 4e. In the case shown in the figure, the quota portion a of the rolling roll 52 is excessively bulged, so that cooling of that portion is promoted,
A target shape is set so that heat is stored in the central portion of 52 and both ends thereof.

前記形状制御部3は、前記実形状データと予め入力さ
れた目標形状データとを比較演算し、実形状データの方
が伸び率の高いエレメント4eに対応する圧延ロールの部
位に向けて、噴射されるクーラント58の量を増加させ
る。上記クーラント58は、圧延ロール52の入側に配設さ
れるとともに、箔幅方向(矢印L)に分割して噴射させ
るようになした噴射管59から噴射される。
The shape control unit 3 performs a comparison operation between the actual shape data and target shape data input in advance, and the actual shape data is injected toward a portion of a rolling roll corresponding to the element 4e having a higher elongation. Increase the amount of coolant 58. The coolant 58 is provided on the entry side of the rolling roll 52, and is sprayed from a spray pipe 59 which is split in the foil width direction (arrow L) and sprayed.

それにより、圧延ロール52の熱クラウンが緩和され、
クォータ部aに対応するアルミ箔53の部位は、張り状態
に向けて変形する。また、実形状データの方が伸び率が
低い場合には逆の操作がなされる。尚、前記目標形状デ
ータは、圧延ロール52のクォータ部aの冷却を促進させ
るように、その部位に対応するエレメント4eから得られ
る伸び率が0に設定されることが多い。
Thereby, the thermal crown of the rolling roll 52 is relieved,
The part of the aluminum foil 53 corresponding to the quarter part a is deformed toward the tension state. If the actual shape data has a lower elongation, the reverse operation is performed. In the target shape data, the elongation percentage obtained from the element 4e corresponding to the quarter portion a is often set to 0 so as to promote cooling of the quarter portion a of the rolling roll 52.

前記したように、箔圧延では複数回の圧延(パス)を
繰り返して最終製品を得る。何パス目にどの程度の厚さ
又は表面形状にして最終製品を得るかという計画を操業
方針と呼ぶ。この操業方針は、上記最終製品を伸び・張
りの一様な平坦な形状に仕上げるために、途中のパスに
おける伸び・張りの目標形状を厚さの目標と共に定めた
ものである。
As described above, in foil rolling, rolling (passing) is repeated a plurality of times to obtain a final product. The plan of what pass and what thickness or surface shape to obtain the final product in what pass is called an operation policy. In this operation policy, in order to finish the above-mentioned final product into a flat shape with uniform stretch and tension, a target shape of stretch and tension in a middle pass is set together with a target of thickness.

実際の操業においては、上記のような途中のパスにお
ける伸び・張りの分布は異なる。これは、前記のように
圧延ロール熱による変形(熱クラウン)といった操業条
件が各パス枚に異なるためである。そのため、このよう
な実際の操業条件のうち、ある程度予想される操業条件
を加味して各パスにおける伸び・張りの目標形状を定め
たものが上記操業方針である。
In an actual operation, the distribution of elongation and tension in the above-described intermediate path is different. This is because the operating conditions such as the deformation (thermal crown) due to the heat of the rolling roll differ for each pass as described above. For this reason, among the actual operating conditions, the operating policy in which the target shape of elongation and tension in each pass is determined in consideration of the operating conditions expected to some extent.

しかしながら、上記のような操業方針上の伸び・張り
の目標形状と上記形状制御部3による実際の伸び・張り
の目標形状、即ち目標形状データとは一致しないことが
多い。例えば、あるパスのロール圧延機で、ある材料を
第22図の破線のような操業方針上の目標形状を目標とし
て圧延する時、実際の上記形状制御部3に設定する目標
形状データを実線で示すように設定して好結果を得る場
合がその例である。
However, in many cases, the target shape of the elongation / tension according to the operation policy described above does not match the actual target shape of the elongation / tension by the shape control unit 3, that is, the target shape data. For example, when a certain material is rolled by a roll rolling mill of a certain path with a target shape based on an operation policy as indicated by a broken line in FIG. 22, target shape data actually set in the shape control unit 3 is represented by a solid line. An example is a case where a setting is made as shown and a good result is obtained.

更に、前記プロセスの別例となる製鉄所等の連続焼鈍
設備70を第23図に示す。このような連続焼鈍設備70で
は、加熱炉71内に配設されたロール73の間を、帯状のコ
イル材74が走行し、所定温度で焼鈍されることによりそ
の品質が調整され矢印K方向に搬出される。
Further, FIG. 23 shows a continuous annealing facility 70 such as a steel mill as another example of the above process. In such continuous annealing equipment 70, the band-shaped coil material 74 runs between the rolls 73 disposed in the heating furnace 71, and the quality is adjusted by annealing at a predetermined temperature, and the quality is adjusted in the direction of arrow K. It is carried out.

前記加熱炉71内のコイル材74は、その形状が平坦でな
ければ、蛇行したり、或いは前記伸びている部位に皺状
の絞りが発生する。そこで、前記連続焼鈍設備70は、走
行中のコイル材74の形状、例えば幅方向の伸び率分布を
検出し、当該検出値に基づいてコイル材74の速度,張力
等の走行条件を調整するようにしている。
If the shape of the coil material 74 in the heating furnace 71 is not flat, the coil material 74 meanders, or a wrinkle-like squeezing occurs in the extended portion. Therefore, the continuous annealing equipment 70 detects the shape of the running coil material 74, for example, the elongation distribution in the width direction, and adjusts the running conditions such as the speed and tension of the coil material 74 based on the detected value. I have to.

そして、前記連続焼鈍設備70においても、コイル材74
の検出され幅方向の伸び率分布(表面形状)は、例えば
第24図(a)及び同図(b)の如く示される。これらの
場合、第24図(a)に示される表面形状のコイル材74
は、その最大の伸び率が同図(b)に示されるものと比
べて大きいが、全体として滑らかな幅方向の変化を有し
ていることから前記絞りが発生しにくく、反面同図
(b)に示されるものは最大伸び率が小さいものにもか
かわらず絞りを生じやすい。又、第25図(a)に示され
る表面形状のコイル材74は、幅方向の中央部が伸びてい
る状態であって、第25図(b)に示されるものは端部が
伸びている状態である。このとき、前記中央部の伸びて
いる、いわゆる中伸び状態のコイル材74の方が端伸び状
態のものよりも一般的に絞りを生じやすいことから、張
力の調整が為されなければならない。
And also in the continuous annealing equipment 70, the coil material 74
The detected elongation distribution (surface shape) in the width direction is shown, for example, in FIGS. 24 (a) and (b). In these cases, the coil material 74 having the surface shape shown in FIG.
Although the maximum elongation rate is larger than that shown in FIG. 5B, the diaphragm is hardly generated due to a smooth change in the width direction as a whole. In the case of ()), although the maximum elongation is small, the drawing tends to occur. The coil member 74 having the surface shape shown in FIG. 25 (a) is in a state where the central portion in the width direction is extended, and the one shown in FIG. 25 (b) is extended in the end portion. State. At this time, the tension must be adjusted because the coil material 74 in the central portion, that is, in the so-called middle stretch state, is generally more likely to contract than the one in the end stretch state.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be solved by the invention]

上記したように、アルミ箔圧延や連続焼鈍等のプロセ
スにおいて、個々のエレメントからの伸び率に係る実形
状データの大小のみでなく、表面形状全体のパターン、
即ち形状状態及びその程度を破断することが前記プロセ
スを制御する上で大きな意味を持つ。ところが、従来の
形状検出手法によれば、前記表面形状全体のパターンの
判断はオペレータの経験や感に頼っていたため熟練を要
し、また適切性に乏しかった。
As described above, in processes such as aluminum foil rolling and continuous annealing, not only the size of the actual shape data relating to the elongation rate from each element, but also the pattern of the entire surface shape,
That is, breaking the shape state and the degree thereof has a great significance in controlling the process. However, according to the conventional shape detection method, the judgment of the pattern of the entire surface shape relied on the experience and feeling of the operator, which required skill and was not appropriate.

従って、本発明の目的とするところは、走行中の帯状
若しくは板状の金属材の幅方向における表面形状全体の
パターンを適切に判断することが可能で、前記金属材を
取扱うプロセス若しくはそのオペレータに客観的な判断
情報を与えることのできる帯状金属材若しくは板状金属
材の形状検出装置を提供することにある。
Therefore, an object of the present invention is to make it possible to appropriately judge the pattern of the entire surface shape in the width direction of a running band-shaped or plate-shaped metal material, and to provide a process for handling the metal material or an operator thereof. An object of the present invention is to provide a device for detecting the shape of a strip-shaped metal material or a plate-shaped metal material capable of giving objective judgment information.

〔課題を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

上記目的を達成するために、本発明が採用する主たる
手段は、その要旨とするところが、走行中の帯状若しく
は板状の金属材の幅方向の形状を検出する形状検出装置
であって、上記金属材の走行中における実形状データを
検出するセンサと、上記実形状データから走行中の上記
金属材の形状状態を示す実形状分類項目及びその程度を
演算する演算手段とを具備してなる点に係る帯状金属材
若しくは板状金属材の形状検出装置である。
In order to achieve the above object, the main means adopted by the present invention is, in its gist, a shape detecting device for detecting a widthwise shape of a running band-shaped or plate-shaped metal material, A sensor for detecting actual shape data during travel of the material, and an actual shape classification item indicating a shape state of the metal material during travel from the actual shape data and an arithmetic unit for calculating the degree thereof. This is a device for detecting the shape of such a band-shaped metal material or a plate-shaped metal material.

又、これを帯状金属材の圧延分野に適用した手段とし
ては、ロール圧延機により伸展された帯状の金属材の幅
方向における形状を検出する金属材圧延形状検出装置で
あって、上記金属材の圧延後の走行中における実形状デ
ータを検出するセンサと、上記実形状データから圧延後
の上記金属材の形状状態及びその程度を演算する演算手
段とを具備してなる点に係る金属材圧延形状検出装置で
ある。
Further, as a means of applying this to the field of rolling a strip-shaped metal material, there is a metal material rolled shape detection device that detects the shape in the width direction of a strip-shaped metal material stretched by a roll rolling mill, A sensor for detecting actual shape data during running after rolling, and a metal material rolled shape according to the point comprising: a calculating means for calculating the shape state and the degree of the metal material after rolling from the actual shape data. It is a detection device.

更に、より具体的なレベルで把えた手段としては、ロ
ール圧延機により伸展された帯状の金属材の幅方向にお
ける表面形状を検出する金属材圧延形状検出装置であっ
て、上記金属材の圧延後の走行中における伸び/張りの
実形状データを検出するセンサと、上記実形状データか
ら圧延後の上記金属材の伸び/張りの状態及びその程度
を演算する演算手段とを具備してなる点に係る金属材圧
延形状検出装置である。
Further, as a means grasped at a more specific level, there is a metal material rolled shape detecting device that detects a surface shape in a width direction of a band-shaped metal material stretched by a roll rolling machine, A sensor for detecting the actual shape data of the elongation / tension during traveling of the vehicle, and arithmetic means for calculating the elongation / tension state and the degree of the metal material after rolling from the actual shape data. This is a metal rolled shape detection device.

ここで、前記実形状データとは、センサからの出力値
であってもよいし、下記の実施例に示したような伸び/
張りの形状を表す概念であってもよい。
Here, the actual shape data may be an output value from a sensor, or may be an elongation / elongation as shown in the following embodiment.
It may be a concept representing the shape of the upholstery.

〔作用〕[Action]

本発明によれば、走行中における帯状若しくは板状の
金属材の幅方向の実形状データをセンサが検出する。そ
して、演算手段が前記実形状データから走行中の上記金
属材の形状状態を示す実形状状態分類項目及びその程度
を演算する。それにより、例えば前記金属材を取扱うプ
ロセス若しくは該プロセスを運転するオペレータに対
し、前記金属材の形状状態及びこの程度に関する客観的
情報を与え得る。
According to the present invention, the sensor detects the actual shape data in the width direction of the band-shaped or plate-shaped metal material during traveling. Then, the calculating means calculates an actual shape state classification item indicating the shape state of the moving metal material from the actual shape data and the degree thereof. Thereby, for example, the process of handling the metal material or an operator operating the process can be provided with objective information on the shape state and the degree of the metal material.

〔実施例〕〔Example〕

引き続いて、添付した図面を参照して、本発明を具体
化した実施例につき説明し、本発明の理解に供する。
Subsequently, embodiments embodying the present invention will be described with reference to the accompanying drawings to provide an understanding of the present invention.

ここに、第1図は本発明の一実施例に係るアルミ箔圧
延形状検出装置を具備するアルミ箔圧延目標形状調整装
置のシステム配置を示す概要図、第2図は同アルミ箔圧
延目標形状調整装置の処理フローを示す構成図、第3図
(a)は箔幅方向における伸び率分布で表された実形状
データの主要部位を示す説明図、第3図(b)はパター
ン分類されたアルミ箔の実形状分類項目を示す説明図、
第4図(a)は実形状データの変化傾向を判断するため
の処理手順を示すフローチャート、同図(b)は実形状
分類項目のレベル数を形状変化傾向を加味して補正する
アクションを示す説明図、第5図(a)及び同図(b)
は2つの実形状分類項目のレベル数の相関関係を示すグ
ラフ、第6図はアルミ箔の実形状データの経時変化によ
る3次元パターンを示す3次元グラフ、第7図はニュー
ラルネットワークを概念的に示す模式図、第8図は実形
状分類項目に対する形状変更目標とそれに対応するアク
ション候補との関係例を示す説明図、第9図は形状変更
目標の重要度と実形状分類項目が端張りである時の確信
度との関係を示すグラフ、第10図はアクション候補推論
部で推論に用いられるルールとそれを用いて目標形状を
変化させた例を示す説明図、第11図は適用されようとす
るアクションの妥当性をチェックするルーチンの処理手
順をチェック木により示した説明図、第12図(a)は目
標形状を変更させるために用いられる目標形状調整パラ
メータを示す説明図、同図(b)は前記パラメータのa3
の状況変化を示す状態図、同図(c)は前記パラメータ
のa4によって調整される目標形状の中央部が順パターン
である状況を示す状態図、同図(d)は前記中央部が逆
パターンである状況を示す状態図、第13図は目標形状を
変更させるための推論実行例を示す概略説明図、第14図
は目標形状調整の処理フローを示すフローシート、第15
図は圧延機側端末機の画面へ表示された入力メニューを
示す表示図、第16図は前記画面へ表示された目標形状例
を示す表示図、第17図は非対称に得られた実形状を修正
する方法を示したフローシート、第18図は前記非対称の
実形状を修正する状況を示した概略説明図である。
Here, FIG. 1 is a schematic diagram showing a system arrangement of an aluminum foil rolling target shape adjusting device including an aluminum foil rolling shape detecting device according to one embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an aluminum foil rolling target shape adjusting device. FIG. 3 (a) is a configuration diagram showing a processing flow of the apparatus, FIG. 3 (a) is an explanatory diagram showing main parts of actual shape data represented by an elongation distribution in a foil width direction, and FIG. Explanatory diagram showing actual shape classification items of foil,
FIG. 4 (a) is a flowchart showing a processing procedure for judging a change tendency of the actual shape data, and FIG. 4 (b) shows an action for correcting the number of levels of the actual shape classification items in consideration of the shape change tendency. Illustration, FIG. 5 (a) and FIG. 5 (b)
Is a graph showing the correlation between the number of levels of the two actual shape classification items, FIG. 6 is a three-dimensional graph showing a three-dimensional pattern of the real shape data of the aluminum foil over time, and FIG. 7 is a conceptual view of a neural network. FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of the relationship between a shape change target for an actual shape classification item and an action candidate corresponding to the shape change target, and FIG. 9 is a diagram in which the importance of the shape change target and the actual shape classification item are tight. A graph showing the relationship with certainty factor at a certain time, FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example in which a target shape is changed by using a rule used for inference by an action candidate inference unit, and FIG. 11 will be applied. FIG. 12 (a) is an explanatory diagram showing a processing procedure of a routine for checking the validity of the action indicated by a check tree, and FIG. 12 (a) is an explanatory diagram showing target shape adjustment parameters used for changing the target shape. FIG (b) is a 3 of the parameters
State diagram illustrating a change in circumstances, FIG (c) is a state diagram showing the state central portion of the target shape to be adjusted by a 4 of the parameters in the order pattern, FIG. (D) of the central portion opposite FIG. 13 is a state diagram showing a pattern situation, FIG. 13 is a schematic explanatory diagram showing an example of inference for changing a target shape, FIG. 14 is a flow sheet showing a processing flow of target shape adjustment, and FIG.
Figure is a display diagram showing an input menu displayed on the screen of the rolling mill side terminal, FIG. 16 is a display diagram showing an example of a target shape displayed on the screen, FIG. 17 is a real shape obtained asymmetrically FIG. 18 is a schematic explanatory view showing a situation in which the asymmetric actual shape is corrected.

尚、下記の説明中、第19図乃至第21図に示したロール
圧延機2と共通する要素には、同一の符号を使用してそ
の説明を省略する。
In the following description, elements common to those of the roll rolling mill 2 shown in FIGS. 19 to 21 will be denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted.

又、下記する実施例は、本発明を具体化した一例に過
ぎず、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではな
い。
Further, the following embodiments are merely examples embodying the present invention, and do not limit the technical scope of the present invention.

本実施例に係るアルミ箔圧延形状検出装置1aを具備す
るアルミ箔圧延目標形状調整装置1は、オペレータの制
御ノウハウをシステム化したエキスパートシステムとし
てプロセスオンライン制御に適用したものである。この
システムの詳細な説明に先立ち、上記アルミ箔圧延目標
形状調整装置1のシステム構成の概略につき第2図を用
いて説明する。
Aluminum foil rolled target shape adjustment device 1 comprising an aluminum foil rolling shape detecting apparatus 1 a according to this embodiment is applied to a process line controls the control know-how of the operator as an expert system systematized. Prior to the detailed description of this system, an outline of the system configuration of the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 will be described with reference to FIG.

上記アルミ箔圧延目標形状調整装置1は、図中に示す
ように、圧延データ収集部7、圧延状況解析部8、制御
目標生成部9、アクション候補推論部11、目標形状生成
部12及びアクション効果評価部10から主として構成さ
れ、操業上の知識を格納した圧延状況解析知識ベース
D1,制御目標設定知識ベースD2及びアクション推論知識
ベースD3(ルールの整合性・アクションの妥当性維持知
識含む)と、各種データを一時的に格納する作業メモリ
M1,M2,M3,M4,M5とを備えている。上記各部における処理
内容の概要を以下に説明する。
As shown in the figure, the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 includes a rolling data collection unit 7, a rolling state analysis unit 8, a control target generation unit 9, an action candidate inference unit 11, a target shape generation unit 12, and an action effect. Rolling condition analysis knowledge base mainly composed of evaluation unit 10 and storing operational knowledge
D 1 , control goal setting knowledge base D 2 and action inference knowledge base D 3 (including knowledge of maintaining rule consistency and action validity) and working memory for temporarily storing various data
M 1 , M 2 , M 3 , M 4 , M 5 . The outline of the processing contents in each of the above units will be described below.

上記アルミ箔圧延目標形状調整装置1では、先ずアル
ミ箔圧延機2側の端末機6からのキー入力により推論処
理が起動され、アルミ箔圧延機2からの操業条件データ
形状制御部3を介して入力される。
In the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1, first, an inference process is started by a key input from the terminal device 6 on the aluminum foil rolling mill 2 side, and the operation condition data shape control unit 3 from the aluminum foil rolling mill 2 is activated. Is entered.

圧延データ収集部 圧延データ収集部7は、形状制御部3からの実形状デ
ータを含む操業条件データを受信し作業メモリM1へ書き
込む。
Rolling data collection unit rolling data collecting unit 7 receives the operation condition data including the actual shape data from the shape control unit 3 writes into the working memory M 1.

圧延状況解析部 圧延状況解析部8は、上記実形状データを解析し、ア
ルミ箔53の圧延状態を判断する。即ち、上記実形状デー
タが、予め数種類のパターンに分類され圧延状況解析知
識ベースD1に格納されている実形状パターンにそれぞれ
どの程度適合しているか判断する。
Rolling state analyzing unit The rolling state analyzing unit 8 analyzes the actual shape data and determines the rolling state of the aluminum foil 53. That is, the actual shape data, determines whether the previously several fall into a pattern how each adapted to the actual shape pattern stored in the rolled condition analysis knowledge base D 1.

制御目標生成部 制御目標生成部9は、圧延状況解析部8による実形状
データの解析結果及びオペレータ5による端末機6から
の入力に基づいてアルミ箔53の実形状をどういう方向に
変化させるかの制御目標を設定する。
Control target generation unit The control target generation unit 9 determines the direction in which the actual shape of the aluminum foil 53 is changed based on the analysis result of the actual shape data by the rolling state analysis unit 8 and the input from the terminal 6 by the operator 5. Set the control target.

アクション候補推論部 −(1)ルール推論 アクション候補推論部11は、上記制御目標及び操作条
件等を条件部とし上記制御目標を実現するためのアクシ
ョン等を結論部とするIF−THEN型式の、アクション推論
知識ベースD3に格納されたルールを適用したルール推論
により、妥当であると判断したアクションを作業メモリ
M5に書込む。この書込みの際に、以下の処理が実行され
る。
Action Candidate Inference Unit- (1) Rule Inference The action candidate inference unit 11 is an IF-THEN type action in which the above-mentioned control target and operation conditions and the like are used as a condition part and an action and the like for realizing the above-mentioned control target are used as a conclusion part. the rule inference according to the rules stored in the inference knowledge base D 3, working memory an action is determined to be valid
It is written in the M 5. At the time of this writing, the following processing is executed.

−(2)矛盾・冗長性の解消 相矛盾するアクション候補が挙げられた場合、より重
要とされる制御目標のアクションを適用する。
-(2) Resolution of contradiction / redundancy When contradictory action candidates are listed, the action of the control target that is more important is applied.

−(3)無効アクションの学習 上記ルールにおいて、ある制御目標に対し複数のアク
ション候補が存在する場合には、上記アクション候補に
優先順位を与えておき、該優先順位が最高位のアクショ
ンのみを適用する。ある制御目標を実現するために実行
され効果のなかったアクションは、次回に同じ制御目標
が設定されても繰返し適用されない。
-(3) Learning of invalid action In the above rule, when a plurality of action candidates exist for a certain control target, priorities are assigned to the action candidates, and only the action having the highest priority is applied. I do. Actions executed to achieve a certain control target and having no effect are not repeatedly applied even if the same control target is set next time.

目標形状生成部 目標形状生成部12は、上記適用されたアクションに基
づいて新たな目標形状データを生成し、形状制御部3に
出力する。この目標形状データに基づいて形状制御部3
がアルミ箔圧延機2を制御する。
Target shape generation unit The target shape generation unit 12 generates new target shape data based on the applied action and outputs the data to the shape control unit 3. Based on the target shape data, the shape control unit 3
Controls the aluminum foil rolling mill 2.

アクション効果評価部 アクション効果評価部10は、適用されたアクションに
基づくアルミ箔圧延機2の制御が有効であったか否か
を、データ解析の結果及びオペレータ5への問合わせに
より評価する。このとき、無効であると評価されたアク
ションは、作業メモリM4に記憶され、アクション候補推
論部11における次回のアクション候補推論時に参照され
る。
Action Effect Evaluation Unit The action effect evaluation unit 10 evaluates whether the control of the aluminum foil rolling mill 2 based on the applied action was effective based on the result of the data analysis and the inquiry to the operator 5. In action evaluated as invalid, working memory M 4 to be stored, is referred to when the next action candidate Inference action candidate inference section 11.

以下、本実施例につき詳述する。 Hereinafter, this embodiment will be described in detail.

上記アルミ箔圧延目標形状調整装置1は、第1図及び
第2図に示すように、アルミ箔53の実形状を調整するよ
うにクーラント58の噴射量、若しくは温度を制御する形
状制御部3にその制御の目安となる目標形状データを出
力すると共に、形状制御部3から操業条件データが入力
される。
As shown in FIGS. 1 and 2, the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 controls the shape control unit 3 which controls the injection amount or temperature of the coolant 58 so as to adjust the actual shape of the aluminum foil 53. Target shape data serving as a guide for the control is output, and operation condition data is input from the shape control unit 3.

アルミ箔53の実形状を調整する方法としては、他に上
側の圧延ロール52に向けて下側の圧延ロール52を上方に
付勢する押上ロール60の押上力を制御する方法もあり得
るが、本実施例では、以下、クーラント58の制御に関し
てのみ説明する。
As a method of adjusting the actual shape of the aluminum foil 53, there is also a method of controlling the push-up force of a push-up roll 60 for urging the lower roll 52 upward toward the upper roll 52, In the present embodiment, only the control of the coolant 58 will be described below.

操業条件データの収集 前記アルミ箔圧延目標形状調整装置1において、検査
ロール4は、圧延時点におけるアルミ箔53の伸び部位54
及び張り部位55(第20図)を示す実形状データを検出す
るセンサを備えたエレメント4eの集合体として、圧延ロ
ール52の搬送方向(矢印K)下流側に設けられ、形状制
御部3を介して前記実形状データを圧延データ収集部7
(第2図)に出力する。前記圧延データ収集部7は、形
状制御部3から所定時間間隔毎に転送される操業条件デ
ータ(表−1)を作業メモリM1に書込み 更新するとともに、圧延状況解析部8を起動させる。
Collection of Operating Condition Data In the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1, the inspection roll 4 is provided with an extension portion 54 of the aluminum foil 53 at the time of rolling.
As a set of elements 4 e having a sensor for detecting actual shape data indicating the tension portion 55 (FIG. 20), the shape control unit 3 is provided downstream of the rolling roll 52 in the transport direction (arrow K). The actual shape data is transferred to the rolling data collection unit 7
(FIG. 2). The rolling data collection unit 7 writes the operational condition data transferred from the shape control unit 3 at every predetermined time interval (Table 1) in the working memory M 1 At the same time, the rolling state analysis unit 8 is activated.

実形状データの解析 エレメント4e(センサ)より検出された実形状データ
から、圧延中のアルミ箔53の伸び状態や張り状態(それ
ぞれ実形状分類項目)及びそれらの程度を演算するため
の圧延状況解析知識ベースD1は、第3図(b)に示すよ
うに、例えば「端張り」〜「おたふく伸び」といった実
形状分類項目と、前記エレメント4eから検出され、実形
状を示す実形状データに対応する、前記実形状分類項目
を特定するための各項目毎の特定プログラムとを格納し
ている。
Analysis of actual shape data From the actual shape data detected by element 4 e (sensor), the elongation state and tension state (each actual shape classification item) of aluminum foil 53 during rolling, and the rolling state for calculating their degree analysis knowledge base D 1, as shown in FIG. 3 (b), for example, the actual shape classification items such as "end-clad" - "mumps elongation" is detected from the element 4 e, the actual shape data indicating the actual shape , And a specific program for each item for specifying the actual shape classification item.

ここで、先に実形状分類項目の特定手法について説明
する。エレメント4eから張力分布として検出された実形
状データは、第3図(a)に示すように、箔幅方向にお
ける伸び率分布の形で得られる。図中に示す実形状デー
タは、外側から端部,クォータ部,中央部A,及び中央部
Bからなり、更に中央部Aと中央部Bより中央部全体が
構成されている。そいて、この場合には張り部位55が中
央部Bに、又伸び部位54が両側のクォータ部に位置して
いる。
Here, the method of specifying the actual shape classification items will be described first. Actual shape data detected as tension distribution from the element 4 e, as shown in FIG. 3 (a), obtained in the form of elongation distribution in the foil width. The actual shape data shown in the figure includes an end portion, a quarter portion, a center portion A, and a center portion B from the outside, and the entire center portion is constituted by the center portion A and the center portion B. In this case, the tension portion 55 is located at the central portion B, and the extension portions 54 are located at the quarter portions on both sides.

上記のような実形状データは、経験上知られた種々の
実形状分類項目のいずれかに分類される。いずれの実形
状分類項目に該当するかが見きわめられれば、これに対
して経験上知られた適切なアクションを選択して目標形
状を適切なものに近づけることができる。
The actual shape data as described above is classified into any of various actual shape classification items known from experience. If it can be determined which of the actual shape classification items corresponds to this, it is possible to select an appropriate action known from experience to bring the target shape closer to an appropriate one.

即ち、上記圧延状況解析知識ベースD1に格納された実
形状分類項目は、第3図(b)に示すように、下記する
ような主に5つのタイプに分類されている。
That is, the actual shape classification items stored in the rolled condition analysis knowledge base D 1, as shown in FIG. 3 (b), are classified into five main types, as described below.

(1)「端張り」…端部の伸び率が端ほど低い値を示す
とき、端張りと考えられ、 端部の値が全体の最小値であるかどうか。
(1) “Tension”: When the elongation at the end shows a lower value toward the end, it is considered as an end, and whether the value at the end is the minimum value of the whole.

端部とクォータ部との伸び率差の程度によって判断さ
れる。
Judgment is made based on the degree of elongation difference between the end and the quarter.

(2)「端伸び」…端張りの場合とは逆に、端部の値が
他の部位と比べて著しく大きな場合を言う。このように
ある程度端が伸びている実形状が好ましい場合が多い
が、伸びすぎている場合は問題形状と見なされる。
(2) "End elongation": Contrary to the case of end tension, a case where the value of the end is significantly larger than that of other parts. As described above, an actual shape having a somewhat extended end is often preferable, but an excessively extended end is regarded as a problem shape.

(3)「クォータ伸び」…目標形状において設定された
零点に対応する部位近辺で最も伸びている部位の伸び率
値が端部のものと比べてどの程度大であるか判断され
る。上記したように、クォータ部における実形状が最も
伸びやすく、実際上の実形状においては殆どこのタイプ
のものが出現する。
(3) “Quarter elongation”: It is determined how much the elongation percentage value of the part that extends most near the part corresponding to the zero point set in the target shape is larger than that of the end part. As described above, the actual shape in the quarter portion is the easiest to stretch, and almost this type appears in the actual actual shape.

(4)「中張り」…中央部の張り状態(伸び率の低さ)
と端部のものとが比較判断される。
(4) "Medium tension": tension in the center (low elongation)
Is compared with the one at the end.

(5)「中伸び」…中央部の最も伸びている部位の伸び
率値と全体で最も伸びている部位(殆どの場合、端部又
はクォータ部である)のものとの差が小であるか、又は
負ならば中伸びと判断される。中伸びには、 中央部が伸びている一般的な中伸び クォータ部〜中央部間が伸び、中央部が張っているお
たふく伸び の2種類に分類される。
(5) "Medium elongation": The difference between the elongation percentage value of the most elongated part in the center part and that of the most elongated part as a whole (in most cases, the end part or the quarter part) is small. Or if it is negative, it is determined that the medium growth. The middle elongation is classified into two types: general middle elongation with the central part stretched, the area between the quota part and the central part is extended, and the central part is stretched by the mumps.

その他の特異な実形状分類項目として、下記「非対
象」,「零点不適切」がある。
Other unique actual shape classification items include the following “non-target” and “zero point inappropriate”.

「非対称」…通常、目標形状は箔幅方向に左右対称であ
って、実形状は概ね前記左右対称であるが、この対称性
が崩れた形状を非対称な形状と呼ぶ。その判断基準とし
ての、 左右両端部における最大値の伸び率差若しくは最小値
の伸び率差が大である。
"Asymmetric": Normally, the target shape is symmetrical in the width direction of the foil, and the actual shape is substantially the same as the left-right symmetry, but a shape in which the symmetry is broken is called an asymmetric shape. As a criterion, the difference between the maximum elongation percentage and the minimum elongation percentage at both ends is large.

一方の端部が端張り、他方が端伸びと特定される。One end is identified as being stretched, and the other as edge extension.

の何れかが成り立つ場合に非対称と見なされる。もちろ
ん、何れもが成立する場合がある。
Are considered asymmetric if any of Of course, both cases may be satisfied.

「零点不適切」…目標形状において設定された零点の部
位と実形状における伸び率最大値を示す部位とが一致し
ていない場合をいう。通常、圧延ロール52のクォータ部
aに熱がたまりやすく、前記クォータ部aに対応する実
形状のクォータ部は最も伸びやすくなっている。そこ
で、目標形状を設定する際には、実形状のクォータ部の
最も伸びている部位に、零点が設定される。そして、こ
れらの部位がずれている場合には、一致させるように調
整する必要がある。
“Inappropriate zero point” means a case where the zero point portion set in the target shape does not match the portion showing the maximum elongation percentage in the actual shape. Normally, heat easily accumulates in the quarter portion a of the rolling roll 52, and the real-shaped quarter portion corresponding to the quarter portion a is most easily stretched. Therefore, when setting the target shape, a zero point is set at the most extended portion of the quarter portion of the actual shape. If these parts are shifted, it is necessary to make adjustments so as to match.

検出された実形状データから、現在の形状状態がいず
れの実形状分類項目に該当するかは、第3図(b)の
「特定方法」の項に示した手法に従って判断される。か
かる手法は前記したように圧延状況解析知識ベースD1
プログラムとして格納されている。
From the detected actual shape data, it is determined which of the actual shape classification items the current shape state corresponds to in accordance with the method described in the section “specification method” in FIG. 3B. Such techniques are stored as programs in the rolling condition analysis knowledge base D 1 as described above.

上記したように、作業メモリM1から入力された実形状
データの原因となる1又は2以上の実形状分類項目が前
記圧延状況解析部8において、前記特定プログラムによ
り演算される。
As noted above, one or more solid shape classification items cause actual shape data input from the work memory M 1 is in the rolled status analyzing unit 8 is calculated by the specific program.

通常、ある実形状がその状態にあると判断される実形
状分類項目が1つのみ選択されるとはかぎらない。実形
状データは複雑にからみ合った操業条件の結果として得
られるものであるから、複数の実形状分類項目の状態に
あると判断される場合が多い。その場合、実形状データ
との因果関係の強い実形状分類項目と弱い分類項目があ
る。このような因果関係の強弱、即ち形状状態の程度を
確信度と呼称する。
Normally, it is not always the case that only one actual shape classification item for which a certain actual shape is determined to be in that state is selected. Since the actual shape data is obtained as a result of operating conditions that are intricately entangled, it is often determined that there are a plurality of actual shape classification items. In such a case, there are actual shape classification items having a strong causal relationship with the actual shape data and weak classification items. The strength of such a causal relationship, that is, the degree of the shape state is referred to as a certainty factor.

上記圧延状況解析部8は、前記実形状データを、適宜
の関数で導き出されるある確信度において1若しくは2
以上の実形状分類項目に絞り込み、該実形状分類項目及
びその確信度を作業メモリM2へ記憶させる。例えば、ア
ルミ箔53が載置された端部から4つのエレメント4eより
入力された実形状データの範囲内で、最も伸び率の高い
部位0端と伸び率差αと実形状データ全体における伸
び率の最大値と最小値の差βとの比β2が所定の
設定値を超えた場合に、この時の実形状は、実形状分類
項目“端伸び”が含まれていると解釈され、前記比の値
に応じて0から1までの確信度が付加される。他の実形
状分類項目についても同様である。
The rolling state analysis unit 8 converts the actual shape data into 1 or 2 at a certain degree of certainty derived by an appropriate function.
Refine the above solid shape classification items, and stores the said actual shape category and confidence to the working memory M 2. For example, within the range of the actual shape data input from the four elements 4 e from the end on which the aluminum foil 53 is placed, the zero end of the portion having the highest elongation percentage, the elongation difference α 2, and the entire actual shape data When the ratio β 2 / α 2 of the difference β 2 between the maximum value and the minimum value of the elongation exceeds a predetermined value, the actual shape at this time includes the actual shape classification item “end elongation”. And a certainty factor from 0 to 1 is added according to the value of the ratio. The same applies to other actual shape classification items.

この場合、前記作業メモリM1からの過去所定時間内の
実形状データに基づいて、ロール圧延機2の統計的特性
情報、例えば平均,変化傾向,分散,相関,3次元パター
ン認識等を演算し、当該統計的特性情報に基づいて、即
ち該統計的特性情報を前記確信度の変数として用い、前
記実形状分類項目毎の確信度を演算するようにしてもよ
い。
In this case, on the basis of the actual shape data within a predetermined past time period from the working memory M 1, the statistical characteristic information of rolling mill 2, for example, the average, the change trend, dispersion, correlation, and calculating the three-dimensional pattern recognition Based on the statistical property information, that is, using the statistical property information as a variable of the certainty factor, the certainty factor for each actual shape classification item may be calculated.

例えば、ある時点における実形状が、何らかの理由ま
でその前後の時点における実形状と極端に異なることが
ある。具体的に言えば、圧延前の原料板形状の異常が原
因となり、「端張り」の実形状が継続している時に一瞬
だけ「端伸び」の状態が検出され、その後元の「端張
り」の状態が続くような場合である。
For example, the actual shape at a certain time may be extremely different from the actual shape at a time before or after the actual shape for some reason. Specifically, due to an abnormality in the shape of the raw material plate before rolling, when the actual shape of the "end tension" continues, the state of "edge extension" is detected for a moment, and then the original "edge tension" This is the case where the state continues.

そこで、前記ある時点までの過去数時点における実形
状データの統計的特性情報の内、平均値を適用すれば、
上記したノイズ要素に影響されることなく、趨勢の圧延
状態を判断することができる。
Therefore, if the average value is applied among the statistical characteristic information of the actual shape data at the past several time points up to the certain time point,
The rolling state of the trend can be determined without being affected by the above-mentioned noise factor.

次に、過去所定時間内における実形状データの変化傾
向を確信度の演算に用いるための前記統計的特性情報と
して採用した場合につき、以下詳述する。この傾向の演
算は、例えば第4図(a)に示すフローチャートの処理
手順に従って演算される。アルミ箔53の圧延運転に際
し、ロール圧延機2側の検査ロール4から得られたアル
ミ箔53の実形状データが圧延データ収集部7により所定
時間間隔毎に採取される(S40)。
Next, the case where the change tendency of the actual shape data within the past predetermined time is adopted as the statistical characteristic information for use in the calculation of the certainty factor will be described in detail below. The calculation of this tendency is performed, for example, according to the processing procedure of the flowchart shown in FIG. During the rolling operation of the aluminum foil 53, the actual shape data of the aluminum foil 53 obtained from the inspection roll 4 on the roll mill 2 is collected by the rolling data collection unit 7 at predetermined time intervals (S40).

次に、前記実形状データは、圧延状況解析部8におい
て、前記実形状分類項目と比較され、ある実形状分類項
目として特定され、その度合が自然数0〜5で示すレベ
ル数で表される。即ち、アルミ箔53の圧延状態が判断さ
れる(S41)。
Next, the actual shape data is compared with the actual shape classification item in the rolling condition analysis unit 8 and specified as a certain actual shape classification item, and the degree is represented by the number of levels indicated by natural numbers 0 to 5. That is, the rolling state of the aluminum foil 53 is determined (S41).

例えば、アルミ箔53が押し付けられた端部から順に4
つのエレメント4eより入力された実形状データの範囲内
で、最も伸び率の高い部位と端との伸び率差αと実形
状データ全体における伸び率の最大値と最小値の差β
との比β2が所定の設定値を超えた場合に、この時
の実形状は、実形状分類項目「端伸び」が含まれている
と判断され、前記比の値に応じて「端伸び」の度合が自
然数0〜5で示すレベル数で表される。
For example, 4 from the end where the aluminum foil 53 is pressed.
Within the range of the actual shape data input from the four elements 4 e , the difference in extension rate α 2 between the portion and the end having the highest elongation rate and the difference β 2 between the maximum value and the minimum value of the elongation rate in the entire actual shape data
If the ratio β 2 / α 2 exceeds a predetermined set value, the actual shape at this time is determined to include the actual shape classification item “end elongation”, and according to the value of the ratio, The degree of “edge elongation” is represented by the number of levels indicated by natural numbers 0 to 5.

ここで示したレベル数は,前述の確信度に対応する数
値である。
The number of levels shown here is a numerical value corresponding to the aforementioned certainty factor.

例えば, (1)端伸びの場合、 確信度=1.0の場合、端伸びのレベル=5 確信度=0.8の場合、端伸びのレベル=4 確信度=0.6の場合、端伸びのレベル=3 確信度=0.4の場合、端伸びのレベル=2 確信度=0.2の場合、端伸びのレベル=1 確信度=0 の場合、端伸びのレベル=0 (2)端張りの場合、 確信度=1.0の場合、端伸びのレベル=−5 確信度=0.8の場合、端伸びのレベル=−4 確信度=0.6の場合、端伸びのレベル=−3 確信度=0.4の場合、端伸びのレベル=−2 確信度=0.2の場合、端伸びのレベル=−1 確信度=0 の場合、端伸びのレベル=0 である。 For example, (1) In the case of edge extension, in the case of confidence = 1.0, the level of edge extension = 5 In the case of confidence = 0.8, the level of edge extension = 4 In the case of confidence = 0.6, the level of edge extension = 3 In the case of degree = 0.4, the level of edge elongation = 2 In the case of confidence = 0.2, the level of edge elongation = 1 In the case of credibility = 0, the level of edge elongation = 0 (2) In the case of edge tension, the degree of certainty = 1.0 In the case of, the end elongation level = -5 When the confidence = 0.8, the end elongation level = -4 When the confidence = 0.6, the end elongation level = -3 When the confidence = 0.4, the end elongation level = In the case of -2 confidence = 0.2, the level of edge elongation = -1 In the case of confidence = 0, the level of edge elongation = 0.

尚、端伸びと張りの確信度が同時に0以外の値を持つ
場合の端伸びのレベルの決定方法としては様々な方法が
考えられる。なぜなら、端の伸び、張りのいずれを問題
と考えるかは、制御対象として考える圧延機や材によっ
て異なるからである。
Note that various methods can be considered as a method of determining the level of the edge elongation when the certainty factors of the edge elongation and the tension have a value other than 0 simultaneously. This is because which of the end elongation and the tension is considered to be a problem depends on the rolling mill and the material to be controlled.

決定方法の例をあげれば、 (i)常に端伸びの確信度からレベルを決定する方法 (ii)常に端張りの確信度からレベルを決定する方法 (iii)端伸び,端張りの確信度の大きい方からレベル
を決定する方法,等が考えられる。
Examples of the determination method include: (i) a method of always determining the level from the certainty of the edge elongation; (ii) a method of always determining the level from the certainty of the edge elongation; There is a method of determining the level from the larger one, and the like.

次に、他の実形状分類項目の場合の確信度とレベルの
関係を示す。
Next, the relationship between the certainty factor and the level in the case of another actual shape classification item will be described.

中伸びと中張りの場合には、端伸びと端張りの場合と
同様に,端伸びのレベルの値を−5〜+5まで決定する
ことができる。しかし,お多福伸び及びクォータ伸びに
関しては,逆(張り)を意味する形状項目がない。即
ち、この2項目の場合には、それぞれの0〜1の確信度
が0〜5のレベル数に変換されるのみであり、レベル数
に負の値はない。更に零点不適切や非対称については、
実形状データの変化傾向を利用して確信度を計算するこ
とは考えられない。
In the case of medium elongation and medium tension, the value of the level of end elongation can be determined from -5 to +5 as in the case of edge elongation and edge tension. However, there is no shape item that means the opposite (tension) for the fortune growth and the quota growth. That is, in the case of these two items, the certainty factor of each of 0 to 1 is only converted to the number of levels of 0 to 5, and the number of levels has no negative value. Furthermore, for inappropriate zeros and asymmetry,
It is not conceivable to calculate the certainty factor using the change tendency of the actual shape data.

更に、ステップS42において、時刻Tにおける実形状
データに対し、−5点から+5点までの形状点数Htが決
定され、所定時間内の形状点数Htを格納する図示せぬ記
憶部に記憶される。
Further, in step S42, with respect to the actual shape data at time T, is determined the shape points H t to +5 points -5 points, stored in the storage unit (not shown) for storing the shape points H t within a predetermined time period You.

これは、オペレータ5が実形状データを任意の実形状
分類項目に特定する際の経験的な取扱い方法を具現化
し、例えば端末機6に表示された場合にオペレータ5が
理解しやすいように、ある実形状データが適合する、実
形状分類項目の確信度と該実形状分類項目と伸び・張り
状態が相反する実形状分類項目の確信度とを0を中心と
した正負の自然数よりなる両座標として変換したもので
ある。
This embodies an empirical handling method when the operator 5 specifies actual shape data to an arbitrary actual shape classification item, and is, for example, so that the operator 5 can easily understand when displayed on the terminal 6. The reliability of the actual shape classification item to which the actual shape data fits and the confidence of the actual shape classification item whose real shape classification item and elongation / tension state contradict each other are defined as both coordinates consisting of positive and negative natural numbers centered on 0. It is converted.

例えば、実形状分類項目が、「端伸び」であってその
度合がレベル5であれば、形状点数は+5点とし、レベ
ル1であれば+1点とする。又、「端張り」でレベル5
のときは−5点とし、レベル1であれば−1点とする。
「端伸び」及び「端張り」に該当しなければ0点とす
る。
For example, if the actual shape classification item is “edge elongation” and the degree is “level 5”, the number of shape points is +5, and if the level is “1”, the shape point is +1. In addition, level 5 with "edge tension"
In this case, the score is -5 points, and in the case of level 1, the score is -1 point.
If it does not correspond to "edge extension" or "edge tension", it is scored 0 points.

そして、オペレータ5の要求によるロール圧延機2側
の端末機6からの入力によって又は圧延状況解析部8か
らの入力により、目標形状を変更調整する必要があれば
(S43)、ステップS44において、確信度を演算するため
の統計的特性情報の一例として現在までの所定時間内の
実形状の変化傾向が演算される。
If it is necessary to change and adjust the target shape by the input from the terminal 6 on the side of the rolling mill 2 at the request of the operator 5 or by the input from the rolling condition analysis unit 8 (S43), the process proceeds to step S44. As an example of statistical characteristic information for calculating the degree, a change tendency of the actual shape within a predetermined time up to the present is calculated.

例えば、時刻Tにおける形状変化傾向は、過去i個の
形状点数Ht-i+1,…,Htから演算される。ここでは、過去
10個の形状点数Ht-9,…,Htから演算された例を示す。先
ず、形状点数Ht-9,…,Htの内の最大値と最小値から次式
に示す形状点数差Hdが求められる。
For example, the shape change trend at the time T in the past i pieces of shape points H t-i +1, ..., is calculated from the H t. Here is the past
Ten shaped score H t-9, ..., an example which is calculated from the H t. First, the shape number H t-9, ..., the maximum and minimum shape score gap shown in the following equation from the value H d of the H t is determined.

Hd=max(Ht-9,…,Ht)−min(Ht-9,…,Ht) その時、該形状点数差Hdが2以下の場合には、アルミ
箔53の実形状は安定した状態であって、形状変化傾向が
認められないと判断される。
H d = max (H t- 9, ..., H t) -min (H t-9, ..., H t) at that time, if the shape score gap H d is 2 or less, the actual shape of the aluminum foil 53 Is in a stable state, and no shape change tendency is recognized.

Hdが3以上の場合には、先ず実形状が周期的な変化状
態であるかが判断される。例えば、形状点数Ht-9,…,Ht
の間で形状点数が増加する方向へ変化した回数をH+
し、減少する方向へ変化した回数をH-とすると、次式に
示すように、 |H+−H-|≦3,且つ 3≦Hd≦4 即ち、H+とH-の差の絶対値が3以下で且つ前記形状点
数差Hdが3以上4以下の場合に、実形状が周期的変化傾
向にあると判断される。
If Hd is 3 or more, it is first determined whether the actual shape is in a periodically changing state. For example, the shape points Ht-9 , ..., Ht
If that, as shown in the following equation, - the number of shape points is changed in the direction of increased between the H +, the number of changes to the decreasing direction H | H + -H - | ≦ 3, and 3 ≦ H d ≦ 4 That is, when the absolute value of the difference between H + and H is 3 or less and the shape point difference H d is 3 or more and 4 or less, it is determined that the actual shape has a periodic change tendency. .

そして、Hdが2以上であって上式以外の場合には、形
状変化傾向が認められるものとされ、いかなる傾向にあ
るかが判断される。例えば、現時点における形状点数Ht
と過去10点目の形状点数Ht-9とが比較される。
When Hd is 2 or more and other than the above equation, a shape change tendency is recognized, and it is determined what the tendency is. For example, the current number of shape points H t
Is compared with the shape point number Ht-9 at the tenth point in the past.

即ち、表−2に示すように、HtがHt-9より も大きな値を示すときは端が伸びつつある伸び傾向を示
し、逆に小さな値を示すときは、端が張りつつある張り
傾向であると判断される。更に、HtとHt-9とが等しい場
合には、実形状が安定していると判断され、後述する実
形状分類項目のレベル数補正ステップ(S45)を迂回し
て処理される。
That is, as shown in Table 2, Ht is higher than Ht-9 . If the value also indicates a large value, it indicates that the end has a tendency to elongate, while if the value indicates a small value, it is determined that the end has a tendency to be taut. Further, when Ht and Ht-9 are equal, it is determined that the actual shape is stable, and the process is performed bypassing the level number correction step (S45) of the actual shape classification item described later.

そこで、例えば時刻Tにおける形状変化傾向が「端伸
び傾向」にあって、その時点の実形状分類項目が「端伸
び」と特定され、そのレベル数が3であった場合には、
第4図(b)に示すように、その時の実形状分類項目の
レベル数に対し、レベル数を2増加させる補正アクショ
ンがなされる(S45)。これは、従来的な形状制御を為
す上で、現時点での形状判断と形状変化傾向とを併せて
考慮すれば、上記した例におけるレベル3は不適性であ
って、現実的には「端伸び」の程度はほぼレベル5(端
伸びが急速に進行している状態)に匹敵すると考えられ
るからである。
Therefore, for example, if the shape change tendency at time T is “edge extension tendency” and the actual shape classification item at that time is specified as “edge extension” and the number of levels is 3,
As shown in FIG. 4 (b), a correction action is performed to increase the number of levels by 2 with respect to the number of levels of the actual shape classification item at that time (S45). This is because level 3 in the above example is inappropriate when performing the conventional shape control in consideration of the current shape judgment and the shape change tendency. Is considered to be almost equivalent to level 5 (a state in which edge elongation is rapidly progressing).

このように変化傾向を考慮して補正されたレベルか
ら、変更傾向を利用した場合の確信度を計算する。
From the level corrected in consideration of the change tendency, the certainty factor when the change tendency is used is calculated.

例えば, 端伸びのレベルが5ならば端伸びの確信度を1.0に、 端伸びのレベルが4ならば端伸びの確信度を0.8に、 端伸びのレベルが3ならば端伸びの確信度を0.6に、 端伸びのレベルが2ならば端伸びの確信度を0.4に、 端伸びのレベルが1ならば端伸びの確信度を0.2に、 端伸びのレベルが0ならば端伸びの確信度を0に、そ
れぞれ決定される。
For example, if the edge elongation level is 5, the edge elongation confidence is 1.0, if the edge elongation level is 4, the edge elongation certainty is 0.8, and if the edge elongation level is 3, the edge elongation certainty is obtained. 0.6, if the end elongation level is 2, the end elongation confidence is 0.4, if the end elongation level is 1, the end elongation certainty is 0.2, and if the end elongation level is 0, the end elongation certainty To 0.

また、端伸びのレベルが負であるならば、端張りの確
信度が決定される。例えば, 端伸びのレベルが−5ならば端張りの確信度を1.0
に、 端伸びのレベルが−4ならば端張りの確信度を0.8
に、 端伸びのレベルが−3ならば端張りの確信度を0.6
に、 端伸びのレベルが−2ならば端張りの確信度を0.4
に、 端伸びのレベルが−1ならば端張りの確信度を0.2
に、 端伸びのレベルが0ならば端張りの確信度を0に、そ
れぞれ決定される。
Also, if the level of the edge extension is negative, the certainty of the edge tension is determined. For example, if the edge elongation level is -5, the confidence of the edge tension is 1.0.
If the level of edge elongation is -4, the confidence of edge tension is 0.8
If the level of edge extension is -3, the confidence of edge tension is 0.6
If the edge elongation level is -2, the confidence of the edge tension is 0.4
If the level of edge extension is -1, the confidence of edge tension is 0.2
If the level of edge extension is 0, the certainty of edge tension is determined to be 0.

また、お多福伸び,クォータ伸びの場合もそれぞれ変
化傾向を考慮して補正されたレベルから変化傾向を考慮
した確信度が計算される。その時,レベルが負の値とな
っと場合は確信度を0とする。
In addition, in the case of the happy growth and the quota growth, the certainty factor is calculated from the level corrected in consideration of the change tendency and the change tendency is considered. At that time, if the level becomes a negative value, the certainty factor is set to 0.

更に、前記統計的特性情報として実形状データに係る
3次元パターンの認識によることもできる。前記3次元
パターンPを第6図に示す。図中において、2点鎖線で
示す矢印Mは、各時刻t0〜t6における伸び率が最大値を
検出したエレメント4eの時間的位置推移を示している。
図示の如く、前記伸び率最大のエレメント4eは箔幅方向
数個のエレメント4eの幅内で蛇行している。このような
状態であれば、現在最大に伸びている部位のみでなく、
当該部位を含め前記数個のエレメント4eの幅内に対応す
る圧延ロール52に等しく集中的に、クーラント58を噴射
しなければならない。これは、現在最大に伸びている部
位にのみクーラント58を噴射しても、伸び部位が隣接部
位に移動するようにすぎないからである。このような3
次元パターンPで表され、“実形状の伸び状態の部位が
時刻によって蛇行している。”といった内容の統計的特
性情報は、もちろん前述した数値計算アルゴリズムによ
っても判断され得るが、アルミ箔53の実形状データのパ
ターン認識を行うニューラルネットワークによる認識手
法が有効である。
Further, it is also possible to recognize the three-dimensional pattern relating to the actual shape data as the statistical characteristic information. The three-dimensional pattern P is shown in FIG. In the figure, an arrow M indicated by a two-dot chain line, elongation at each time t 0 ~t 6 indicates the temporal position changes of the element 4 e which detects the maximum value.
As illustrated, the element 4 e of the elongation maximum is meandering in width of several foil width direction amino element 4 e. In such a state, not only the part that is currently maximally extended,
Equally intensively the rolling roll 52 which corresponds to the width of said several elements 4 e including the site must inject coolant 58. This is because, even if the coolant 58 is injected only to the portion that is currently maximally extended, the extended portion only moves to the adjacent portion. Such 3
The statistical characteristic information represented by the dimensional pattern P, such as “the stretched part of the actual shape is meandering with time” can be determined by the above-described numerical calculation algorithm. A neural network recognition method for pattern recognition of real shape data is effective.

当該ニューラルネットワーク20は、第7図に示すよう
に、閾値処理により入力データを演算し出力する複数の
ニューロン15が、入力層,中間層,出力層として概念上
配置され、それぞれの層間が連結部16を介して連結され
ている。そして、ニューラルネットワーク20は、アルミ
箔53の実形状データのパターンデータを入力データと
し、実形状分類項目のおよびその度合を出力データとし
て用い、前記両者の対応関係が前記連結部16の連結重み
を変更することにより学習される。そこで、前記学習済
のニューラルネットワーク20に新たな実形状データを入
力すると、当該実形状データは前記何れかの実形状分類
項目にその度合と共に特定される。このようなニューラ
ルネットワーク20を前記圧延状況解析部8において適用
すればよい。
In the neural network 20, as shown in FIG. 7, a plurality of neurons 15 for calculating and outputting input data by threshold processing are conceptually arranged as an input layer, an intermediate layer, and an output layer. Connected via 16. Then, the neural network 20 uses the pattern data of the actual shape data of the aluminum foil 53 as input data, uses the actual shape classification item and the degree thereof as output data, and determines the correspondence between the two to determine the connection weight of the connection unit 16. It is learned by changing. Therefore, when new real shape data is input to the learned neural network 20, the real shape data is specified in any of the real shape classification items together with the degree. Such a neural network 20 may be applied to the rolling situation analysis unit 8.

ここでは、アルミ箔53の実形状状態を判断する演算手
法として、実形状分類項目毎に決められた特定方法によ
る数値演算例を主に示したが、前記ニューラルネットワ
ーク20による判断、若しくはこのような判断知識を格納
したルールベース(図外)に基づく判断によっても同様
の演算効果が得られることは言うまでもない。
Here, as a calculation method for determining the actual shape state of the aluminum foil 53, a numerical calculation example by a specific method determined for each actual shape classification item has been mainly described, but the determination by the neural network 20 or such a method is used. It goes without saying that a similar calculation effect can be obtained by a determination based on a rule base (not shown) storing the determination knowledge.

尚、前記作業メモリM1から圧延状況解析部8に入力さ
れ演算に供される実形状データは、前記所定時間内の一
時点における一種のデータの値、若しくは一時点におけ
る数種のデータの値、若しくは数時点における一種類の
データの値、若しくは数時点における数種のデータの値
の何れかであっても構わず、演算に必要なデータを適宜
用いればよい。
The actual shape data to be subjected to the input operation to the rolling status analyzing unit 8 from the working memory M 1, the value of the type of data at a time in the predetermined time, or several data values at one time Alternatively, it may be one of the values of one type of data at several points in time or the values of several types of data at several points in time, and data necessary for the calculation may be appropriately used.

このように、圧延状況解析部8では、アルミ箔53の現
在の実形状データに対する実形状分類項目及びその確信
度が確定され、作業メモリM2へ書き込まれる。
Thus, the rolling status analyzing unit 8, the current actual shape category and confidence with respect to the actual shape data of the aluminum foil 53 is determined, and written into the working memory M 2.

制御目標の生成 そして、目標形状を適切に設定あるいは変更させる際
の鍵となる制御目標データ(形状変更目標(第8図)及
びその重要度)は、制御目標生成部9において、オペレ
ータ5によりロール圧延機2側の端末機6から入力され
るか、又は前記作業メモリM2内の実形状分類項目及びそ
の確信度等の圧延状況データに基づいて自動的に生成さ
れる。この自動生成にあたっては、「操業方式(“所定
のパスでは端を大きく伸ばして圧延する”など)を反映
する」、或いは「オペレータ5の入力によるものと自動
生成されたものとが矛盾する場合には、オペレータの入
力情報を優先させる」といったルールが、制御目標設定
知識ベースD2を参照して適用される。
Generation of Control Target The control target data (shape change target (FIG. 8) and its importance), which is a key in appropriately setting or changing the target shape, is rolled by the operator 5 in the control target generation unit 9. or is input from the rolling mill 2 side of the terminal 6, or on the basis of the working memory M actual shape classification items and the rolling status data of the confidence or the like in 2 is automatically generated. In this automatic generation, “the operation method (such as“ rolling by extending the end greatly in a predetermined pass ”)” or “if the input by the operator 5 and the automatically generated one conflict, the rule such "give priority to input information of the operator is applied with reference to the control target setting knowledge base D 2.

例えば、検出された実形状データに、上記した例の如
く、“端伸び”が含まれ、その時の確信度が0.8である
場合は、“端伸び”を解消するために、5つの形状変更
目標の内から“端を張らしたい”が選択され、前記確信
度(0.8)に対応した重要度が、選択された形状変更目
標に付与される。そして、前記形状変更目標及びその重
要度は、作業メモリM3に記憶される。
For example, if the detected actual shape data includes “edge extension” as in the above example and the confidence at that time is 0.8, five shape change targets are set in order to eliminate “edge extension”. Is selected, and the importance corresponding to the certainty factor (0.8) is given to the selected shape change target. Then, the shape change target and its importance are stored in the working memory M 3.

上記したように特定された、実形状分類項目の確信度
から形状変更目標の重要度が制御目標生成部9において
演算される状況を以下に詳述する。
The situation where the importance of the shape change target is calculated in the control target generation unit 9 from the certainty factor of the actual shape classification item specified as described above will be described in detail below.

前記重要度は目標形状データを変更させる必要が有る
かどうかの目安であり、実形状データの、例えば端張り
度合を示す実形状分類項目の確信度との関係を表わすグ
ラフ(第9図)に示される。図中では、前記実形状分類
項目のうち「端張り」の例を示す。
The importance is a measure of whether the target shape data needs to be changed, and is shown in a graph (FIG. 9) showing the relationship between the actual shape data and, for example, the certainty factor of the actual shape classification item indicating the degree of edge tension. Is shown. In the drawing, an example of “edge tension” in the actual shape classification items is shown.

端張り,端伸びなどの実形状分類項目の各々に対し、
目標形状変更必要性の度合(重要度)を与える重要度算
出関数(f(x))が定義されている。例えば、「端張
り」に関する重要度算出関数 のように定義されている。
For each of the actual shape classification items such as edge tension and edge elongation,
An importance calculation function (f (x)) that gives the degree (importance) of the necessity of changing the target shape is defined. For example, a function to calculate the importance of "edge" Is defined as

即ち、端張り度合(確信度)が第1閾値L1と比較さ
れ、第9図に示すように、該第1閾値L1を越えた場合
は、その実形状分類項目が目標形状変更のために選択さ
れ、図中に示す確信度に対応する重要度が演算される。
一方、確信度が第1閾値L1以下であれば、重要度に0が
与えられ、その実形状分類項目は目標形状の変更に際し
て供せられることがない。前記各実形状分類項目に対
し、第1閾値L1がそれぞれ個別に設定され、それぞれの
確信度と前記第1閾値L1とが比較演算されて、目標形状
の変更に供すべきかどうかが項目毎に判断される。
That is, the end tension degree (confidence) is compared with the first threshold value L 1, as shown in FIG. 9, if it exceeds the first threshold value L 1, for the real shape classification item of target shape change The degree of importance corresponding to the selected degree of certainty is calculated.
On the other hand, if the confidence level is a first threshold value L 1 or less, the degree of importance 0 is given, the actual shape category never be subjected upon change in the target shape. Wherein for each solid shape classification item, the first threshold value L 1 is respectively set individually, each of the confidence and said first threshold value L 1 is the comparison operation, whether to Kyosu the change of the target shape items It is determined every time.

目標形状を変更させる必要性の有無は、上記のように
各実形状分類項目毎に判断されると共に、各項目毎に重
要度を合成したものの平均が閾値を越えたかどうかで判
断される場合もある。
Whether or not it is necessary to change the target shape is determined for each actual shape classification item as described above, and sometimes it is determined whether or not the average of the combined importance of each item exceeds a threshold value. is there.

続いて、目標形状を変更させるために選択された実形
状分類項目から、目標形状を変更させる必要性の有無に
ついて合成された重要度又はその平均に基づいて判断す
る方法について詳述する。
Subsequently, a method of determining whether or not the target shape needs to be changed based on the combined importance or the average thereof from the actual shape classification item selected to change the target shape will be described in detail.

前記実形状分類項目をS1,S2,…,Siとすると、それら
に対し定義された各項目毎の前記重要度算出関数f
si( )を合成した合成重要度算出関数g( )は以下
のように定義される。
If the actual shape classification items are S 1 , S 2 ,..., S i , the importance calculation function f for each item defined for them
The combination importance calculation function g () obtained by combining si () is defined as follows.

前記関数g( )は、 g≡(Σfsi(xi))/i, または g≡Σfsi(xi) 但し、 0≦fsi(xi)≦1, fsi(xi)はxiについて強単調増加のように、総和平
均,又は総和の形で表される。
The function g () is, g≡ (Σf si (x i )) / i or g≡Σf si (x i) where, 0 ≦ f si (x i ) ≦ 1, f si (x i) is x, i is expressed in the form of a sum average or a sum, such as a strong monotone increase.

ここで、f(L1)が(L1)について、強単調増加と
は、L1<L2のときf(L1)<f(L2)であることを意味
する。
Here, when f (L 1 ) is (L 1 ), the strong monotonic increase means that when L 1 <L 2 , f (L 1 ) <f (L 2 ).

このように、推論処理開始の必要度合を示す合成重要
度がアクション候補推論部11において、各項目毎の重要
度から演算され、前記合成重要度が所定の第2閾値L
3(不図示)を越えたときに推論処理が開始されて、目
標形状データが適切に変更される。
As described above, the combined importance indicating the degree of necessity of starting the inference processing is calculated from the importance of each item in the action candidate inference unit 11, and the combined importance is determined by the predetermined second threshold L.
When the number exceeds 3 (not shown), the inference processing is started, and the target shape data is appropriately changed.

以下に具体例を例示すると、 「端張り」に対する重要度が 0.4 「クォーター伸び」に対する重要度が 0.6 その他(「端伸び」,「中伸び」,「中張り」)に対す
る重要度が 0 のとき、合成重要度は、総和の場合、 0.4+0.6+0=1.0 となる。このときの第2閾値L3が0.9であれば、合成重
要度の方が大きいので、推論処理が開始される。前記ト
リガとなる重要度を決定する方法としては、他に、前述
した総和平均によるものを採用してもよい。
The following is a specific example. When the importance for "edge tension" is 0.4, the importance for "quarter elongation" is 0.6, and the importance for other ("edge elongation", "medium elongation", "medium tension") is 0. In the case of the sum, the combined importance is 0.4 + 0.6 + 0 = 1.0. If the second threshold value L 3 is 0.9 in this case, since the direction of the synthetic importance is high, the inference process is started. As a method of determining the importance as the trigger, the above-described method based on the sum average may be employed.

本実施例では、前記したように、各項目毎の確信度が
それぞれに与えられた閾値を越えた時、例えば「端張
り」の度合が第9図に示す閾値L2を越えた時にも推論処
理が起動される。
In this embodiment, as described above, when the confidence of each item exceeds the threshold value given to each, for example, the degree of "end tension" is also inferred when exceeding the threshold value L 2 shown in FIG. 9 Processing is started.

また、前記合成重要度が第2閾値L3を越えた時、同時
に図外の警報装置に起動信号を出力し、当該警報装置を
駆動させてもよい。
Further, when the synthetic importance level exceeds the second threshold value L 3, simultaneously outputs a start signal to an alarm device, not shown, may be driving the alarm device.

次に、目標形状の推論処理について説明する。 Next, the target shape inference processing will be described.

アクションの適用 −(1)ルール推論 上記したように処理された、現在の目標形状データ及
び現在の実形状データを含む操業条件データ,抽出され
た実形状分類項目及びその確信度を含む圧延状況デー
タ,及び上記形状変更目標及びその重要度を含む制御目
標データは、作業メモリM1,M2,M3からそれぞれアクショ
ン候補推論部11に転送される。この実施例では、実形状
(データ)に対するある目標形状データを変化させて形
状制御部3に与えた時の実形状の変化を目標形状データ
の変化と共に記憶した経験値に基づいて目標形状データ
を作成する。上記のような経験値は,具体的にはアクシ
ョン推論知識ベースD3に集積、記憶されており、第10図
のルール例1や、後記する表3のルール例2〜4の形態
で表現される。ルール例2を用いて説明すると、主条件
部の「端を伸ばしたい」が実形状の変化であり、結論部
の「端のレベルの目標値を上げる」が目標形状データの
変化を示している。アクション候補推論部11は、転送さ
れた各データと、アクション推論知識ベースD3に記憶さ
れているルールの条件部とを照合し、照合の結果、条件
部が全て真であることを満たすルールを抽出し、そのル
ールの結論部にある目標形状変更データ(第8図、以下
アクションという)を選択する。上記のような操業条件
データ,圧延状況データ,制御目標データといった条件
に対応する結論(採用すべき目標形状)を引き出す推論
処理は、既に述べた如く、経験者の知識(ノウハウ)に
よらざるを得ない。本発明ではこのような推論処理が自
動化される。かかる自動推論のためのルールは上記アク
ション推論知識ベースD3に集積、記憶されている。かか
るルールは、「もし、〔条件部〕、ならば、〔結論
部〕」 の形態で示され、次に示されるような論理積の形で表さ
れる。
Application of Action-(1) Rule Inference Operating condition data including current target shape data and current actual shape data, rolling condition data including extracted actual shape classification items and their certainty factors, processed as described above. , And the control target data including the shape change target and its importance are transferred from the work memories M 1 , M 2 , M 3 to the action candidate inference unit 11, respectively. In this embodiment, the target shape data is changed based on an empirical value in which a change in the actual shape when the target shape data for the actual shape (data) is changed and given to the shape control unit 3 is stored together with the change in the target shape data. create. Experience as described above, specifically integrated in the action inference knowledgebase D 3, are stored, FIG. 10 and rules Example 1, it is expressed in the form of rules Examples 2-4 of Table 3 to be described later You. Explaining using Rule Example 2, “I want to extend the end” in the main condition part is a change in the actual shape, and “Increase the target value of the end level” in the conclusion part indicates a change in the target shape data. . Action candidate inference unit 11, and the data transferred, collates the condition part of the rule to the action inference knowledgebase D 3 is stored, the result of the collation, the rule which satisfies the condition part are all true Then, target shape change data (FIG. 8, hereinafter referred to as action) at the conclusion of the rule is selected. As described above, the inference processing for deriving a conclusion (target shape to be adopted) corresponding to the conditions such as the operation condition data, the rolling state data, and the control target data depends on the knowledge (expertise) of the experienced person, as described above. I can't get it. In the present invention, such inference processing is automated. Rules for such automated reasoning is integrated in the action inference knowledgebase D 3, are stored. Such a rule is expressed in the form of "if [condition part], then [conclusion part]", and is expressed by a logical product as shown below.

もし、〔制御目標データ〕、かつ、〔操業条件デー
タ,圧延状況データ〕 ならば、〔目標形状調整パラメータ及びその変更度合の
指定(アクション及びその度合)〕 ここに、目標形状調整パラメータとは表−4に示され
る如く、目標形状データ(そのパスにおいて目標とする
伸び率分布)を決定する要素である。各ルールの結論部
を構成する目標形状調整パラメータとしては、表−4に
示された全てのパラメータが記載されるとはかぎらな
い。多くの場合、条件部を満足するに必要な一部の目標
形状調整パラメータのみがその変更度合と共に記載され
ている。
If [control target data] and [operating condition data, rolling status data], then [designation of target shape adjustment parameter and its change degree (action and its degree)] Here, the target shape adjustment parameter is a table. As shown in -4, it is an element that determines target shape data (a target elongation rate distribution in the path). Not all the parameters shown in Table 4 are described as the target shape adjustment parameters that constitute the conclusion of each rule. In many cases, only a part of the target shape adjustment parameters necessary to satisfy the condition part is described together with the degree of change.

例えば、第10図に示すように、ルール例1において、
アルミ箔53の実形状がクォータ伸びと特定され、その時
のクォータ部近辺の伸びの最も大きい部分の下に零点が
ない場合には、“零点の位置をクォータ部近辺の伸びが
最も大きい部分の下に持ってくる”といったアクション
を指定するルールがアクション推論知識ベースD3に記憶
されている。
For example, as shown in FIG. 10, in rule example 1,
If the actual shape of the aluminum foil 53 is specified as the quarter extension, and there is no zero below the portion where the extension near the quarter is the largest, then the position of the zero point is set below the portion where the extension near the quarter is the largest. stored in the action inference knowledge base D 3 is a rule that specifies the action, such as come "have to.

−(2)矛盾・冗長性の解消 一方、表−3に示すルール例4に見られるように、ル
ールには付帯条件が加味される場合がある。例えば実形
状において、端張りとクォータ伸びとが同時に発生した
場合には、ルール例2及びルール例3が選択される場合
がある、これらは それぞれが同時に成立することから、アクション候補推
論部11は、それら矛盾解消をなすことができず、エラー
が発生する。そこで、例えばルール例2の条件部に付帯
条件を設けルール例4とすることによりこれを解消する
ことができる。即ち、ルール例4において、端を伸ばし
たいの重要度とクォータ部を張らせたいの重要度が共に
第1閾値より大きいが、クォータ部を張らせたいの重要
度が0.4未満の場合には、端レベル(幅方向端部のの伸
び率)の目標値を上げるのである。このような矛盾又は
冗長性解消の方法としては、更に前記重要度が高い方の
形状変更目標を優先させることもできる。
-(2) Resolution of Inconsistency / Redundancy On the other hand, as seen in Rule Example 4 shown in Table 3, there are cases where incidental conditions are added to rules. For example, in an actual shape, when edge tension and quarter elongation occur simultaneously, rule example 2 and rule example 3 may be selected. Since each of them is established at the same time, the action candidate inference unit 11 cannot resolve these inconsistencies, and an error occurs. Therefore, this problem can be solved by providing an additional condition in the condition part of the rule example 2 and setting it to rule example 4. That is, in rule example 4, when the importance of extending the edge and the importance of extending the quota portion are both larger than the first threshold value, but the importance of extending the quota portion is less than 0.4, The target value of the end level (elongation rate at the end in the width direction) is increased. As a method for eliminating such inconsistency or redundancy, the shape change target having the higher importance can be prioritized.

他方、ある実形状データに対し2種以上の形状変更目
標が同時に選択され、当該各形状変更目標に対応するア
クションの内容が同じ場合がある。例えば、現在の実形
状分類項目(第3図(b)が同時に「端張り」と「中伸
び」とに特定され、それぞれの実形状分類項目から導き
出されたアクションとしての度合の差はあれ内容の同じ
「端のレベルを上げる」(第8図)が同時に選択された
場合である。このような場合に適用されるルールとし
て、特定された実形状分類項目の確信度に応じてアクシ
ョンの度合を設定するものが予めアクション推論知識ベ
ースD3に格納されている。
On the other hand, there are cases where two or more types of shape change targets are simultaneously selected for certain actual shape data, and the contents of actions corresponding to the respective shape change targets are the same. For example, the current actual shape classification item (FIG. 3 (b) is simultaneously specified as “edge tension” and “medium extension”, and the difference in the degree of action derived from each actual shape classification item is different. (Fig. 8) is selected at the same time. The rule applied in such a case is the degree of action according to the certainty factor of the specified actual shape classification item. which sets a is stored in the action inference knowledgebase D 3 in advance.

そこで、上記したような度合の異なる同じ内容のアク
ションが同時に選択された場合には、これらのアクショ
ンを同時に実行させるのではなく、アクションの度合の
大きなもののみを実行させることによりアクションの実
行に係る冗長性が回避される。ここで、逆にアクション
の度合の小さなもののみを実行させてもよいし、或いは
各アクションの度合の平均値に見合ったアクションを選
択或いは生成してもよい。
Therefore, when actions having the same contents having different degrees as described above are selected at the same time, these actions are not executed at the same time. Redundancy is avoided. Here, conversely, only an action with a small degree of action may be executed, or an action corresponding to the average value of the actions may be selected or generated.

−(3)無効アクションの学習 更に、第8図に示すように、1の形状変更目標に対
し、優先度の付加された数種類のアクション候補が用意
されている。そして、ある形状変更目標が選択された時
に優先度の最も高いアクションが実行される。
-(3) Learning of invalid action Further, as shown in FIG. 8, several types of action candidates with priority added to one shape change target are prepared. Then, when a certain shape change target is selected, the action having the highest priority is executed.

前記優先度は、固定されたものではなく、推論毎にチ
ェックされる。例えばアクション候補推論部11において
推論が実行されたら、どの形状変更目標に対し、どのア
クションを採用したかが作業メモリM5に記憶され、次回
の推論時にアクション効果評価部10において、前回の形
状変更目標が達成されているかどうか(効果の評価)が
前回と今回の重要度を比較して判断される。
The priority is not fixed and is checked for each inference. For example, if the inference in action candidate inference unit 11 is executed, with respect to which the shape change target, which action it has adopted is stored in the working memory M 5, at action effect evaluation section 10 at the next inference, the last reshaping Whether or not the target has been achieved (evaluation of the effect) is determined by comparing the previous and current importance levels.

その結果、前回の形状変更目標及びその重要度に基づ
いて変更された、今回の目標形状データがアクション効
果評価部10において有効であると判断されれば、即ち重
要度が前回よりも低い値であれば、採用されたアクショ
ンが有効であったとして、アクション推論知識ベースD3
に記憶された優先度が繰り上げられる。逆に、無効であ
ると判断された場合は、前回適用されて有効でなかった
アクションとそのアクションの選択を推論したルールと
が作業メモリM4に記憶される。
As a result, if the current target shape data changed based on the previous shape change target and its importance is determined to be valid in the action effect evaluation unit 10, that is, the importance is set to a value lower than the previous value. If so, the adopted action is considered valid and the action inference knowledge base D 3
Is raised. Conversely, if it is determined to be invalid, and rules which infers selected last applied in action and the action was not effective it is stored in the working memory M 4.

例えば、第8図に示す形状変更目標は、圧延状況解析
部8からの圧延状況データ若しくはオペレータ5からの
入力データにより、前回“端を伸ばしたい”が重要度0.
6で決定されたとすれば、それに付随するアクションの
中で最も優先度の高い“端のレベルを上げる(優先度
1)”が選択され、前記重要度0.6に応じて端のレベル
(伸び率)を上げた目標形状データが形状制御部3に出
力され、同時に適用された目標形状データ,形状変更目
標,その重要度(0.6),アクション,及びその優先度
(1)がアクション推論知識ベースD3に記憶される。そ
して、今回の形状変更目標を決定する際に、形状変更目
標“端を伸ばしたい”が前回の重要度0.6以上で選択さ
れれば、問題となっている実形状の端張り状態は改善さ
れていない場合が多く、前回適用されたアクションが無
効であったことになる。逆に今回“端を伸ばしたい”が
重要度0.6未満で選択されると前回のアクションは有効
であった判断される。
For example, the shape change target shown in FIG. 8 indicates that the last time “I want to extend the end” is of importance 0 based on the rolling status data from the rolling status analysis unit 8 or the input data from the operator 5.
If it is determined in step 6, the highest priority "increase the level of the edge (priority 1)" among the actions associated with it is selected, and the level of the edge (elongation rate) according to the importance level 0.6. Is output to the shape control unit 3, and the simultaneously applied target shape data, shape change target, its importance (0.6), action, and its priority (1) are stored in the action inference knowledge base D 3. Is stored. Then, when the shape change target “I want to extend the end” is selected with the importance of 0.6 or more at the time of determining the shape change target of the present time, the edge tension state of the actual shape in question is improved. In many cases, the last applied action was invalid. Conversely, if "I want to extend the end" is selected this time with an importance of less than 0.6, it is determined that the previous action was effective.

そこで、無効とされたアクションと、そのアクション
を推論したルールは作業メモリM4に書き込まれる。そし
て、次回の推論時に同一の形状変更目標が選ばれ前記無
効アクションが選択されても、該無効アクションは適用
されることがなく、適切であると判断された次に優先度
の高いアクションが適用されて今回の適切な目標形状デ
ータの変更に供せられる。その結果、上記形状変更目標
を達成するために適用された次回のアクションが有効で
あると判断されれば、当該アクションの優先度が繰上げ
られるとともに前記無効アクションの優先度が繰下げら
れる。上記のようにして変更された優先度はアクション
推論知識ベースD3内の優先度の項に書き込まれる。
Therefore, the actions that have been invalidated, the rules deduced the action is written in the working memory M 4. Then, even if the same shape change target is selected at the next inference and the invalid action is selected, the invalid action is not applied, and the next highest priority action determined to be appropriate is applied. Then, it is subjected to the change of the appropriate target shape data this time. As a result, if it is determined that the next action applied to achieve the shape change target is valid, the priority of the action is raised and the priority of the invalid action is lowered. Changed priorities as described above is written in terms of the priority of the action inference knowledgebase D 3.

このようにして、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置
1により得られた目標形状が実形状に対して効果を示さ
ず、問題のあるアルミ箔53の実形状が維持するような場
合であっても、今回の推論においては、前回の推論時と
形状変更目標が同じであったとしても、前回のアクショ
ンとは異なるものが選ばれる。それにより、無効なルー
ルが繰り返し適用されることがなく、前記実形状が適切
に変更される。
In this way, even in the case where the target shape obtained by the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 has no effect on the actual shape and the actual shape of the problematic aluminum foil 53 is maintained. In this inference, a different action from the previous action is selected even if the shape change target is the same as that in the previous inference. Thereby, the actual shape is appropriately changed without the invalid rule being repeatedly applied.

アクション候補推論部11において候補としてあげられ
たアクションが妥当であるか否かは、第11図に示すチェ
ック木に従って詳細にチェックされた後、妥当であると
判断されればその都度作業メモリM5に登録される。尚、
上記アクション推論知識ベースD3には、前述の通り同一
の形状変更目標を条件部に持つ複数のルールよりなるル
ール集合が上記形状変更目標毎に設定され、上記ルール
集合を記憶する主領域と上記ルール集合から除去された
ルールを保管する退避領域が確保されている。尚、推論
処理の終了したルールは主領域から順次退避領域に除去
される。
Whether action mentioned as candidates is valid in the action candidate inference unit 11, 11 after being checked in detail with check tree shown in FIG., The work each time when it is determined that the appropriate memory M 5 Registered in. still,
The aforementioned actions inference knowledgebase D 3, rule set comprising a plurality of rules having a condition part as described above same shape change target is set for each of the shape change target, the main area and the for storing the rule set A save area for storing rules removed from the rule set is secured. The rules for which the inference processing has been completed are sequentially removed from the main area to the save area.

図中に示すチェック木において、先ず、今回選択され
た形状変更目標と形状変更目標の一致するルールがその
ルールの属するルール集合に存在するかどうか、即ち上
記ルール集合に該当するルールが主領域に残っているか
がケースC1でチェックされる。ケースC1に該当すれば、
ケースC3でそのルールの条件部にある操業条件等に係る
付帯条件のチェックに進む。
In the check tree shown in the figure, first, it is determined whether a rule that matches the currently selected shape change target and the shape change target exists in a rule set to which the rule belongs, that is, a rule corresponding to the above rule set is included in the main area. there are any remaining is checked in case C 1. If Case C 1 is true,
In Case C 3 proceeds to check the strings attached according to an operating condition such as the condition part of the rule.

前記ケースC3に該当しない場合、即ち付帯条件を含め
て全ての条件部が一致しない場合、そのルールは上記主
領域のルール集合から上記退避領域へ除去される。前記
付帯条件が成立すれば、ケースC4において、前記条件部
が全て成立したルールのアクションが過去に適用された
ことがあってその効果が認められなかったかどうか、即
ち、現在作業メモリM4に登録されているかどうかがチェ
ックされる。そして、ケースC4に該当すれば、そのルー
ルを前記ルール集合(主領域)から除去する。ケースC4
に該当しない場合は、相互に矛盾するアクションの存在
がケースC5においてチェックされる。上記したように、
形状変更目標として設定されるものは1つであるとは限
らず、複数の形状変更目標が選択されることがある。こ
の場合、各形状変更目標に付随するアクション同志が矛
盾することは往々にしてある。
If not corresponding to the case C 3, that is, when all the condition part including incidental condition does not match, the rule is removed to the save area from the rule set of the main area. If satisfied the incidental condition, in case C 4, whether the action of the rule in which the condition part is satisfied all of its effect was not observed when there to have been applied in the past, i.e., the current working memory M 4 It is checked whether it is registered. Then, if applicable to the case C 4, to remove the rule from the rule set (main area). Case C 4
If not applicable, the presence of actions conflicting with each other is checked in case C 5. As mentioned above,
The number of shape change targets set is not limited to one, and a plurality of shape change targets may be selected. In this case, it is often the case that actions associated with each shape change target contradict each other.

そこで、チェックの結果、妥当であるとされて既に作
業メモリM5に登録されているアクションの内、現在チェ
ックされているアクションと矛盾するアクションがあれ
ば、いずれかのアクションを備えたルールの内、現在選
択されている形状変更目標の重要度の方が大きければそ
のルールのアクションが作業メモリM5に登録され、既に
登録済の上記矛盾するアクションが退避領域へ除去され
る。
Therefore, the check result, among the action registered already working memory M 5 is to be valid, if any action that is inconsistent with the action that is currently checked, among the rules with an action , it is registered in the action working memory M 5 of the rule if is larger severity shape change target that is currently selected, actions that already the conflicting registered are removed to save area.

逆に、既に上記登録済のアクションを備えた形状目標
の重要度の方が大きければ当該登録済のアクションが作
業メモリM5に残されて、現在チェックされているアクシ
ョンを備えたルールが上記ルール集合(主領域)から退
避領域へ除去される。ケースC5に該当しなかった場合、
即ち上記それぞれのアクションが矛盾しない場合、これ
らのアクションの形状変更目標が同一であるかどうかが
ケースC6でチェックされる。ケースC6に該当すれば、上
記それぞれのアクションの優先度に差があるかどうかチ
ェックされ(ケースC7)、優先度に差があれば、優先度
の大きな方のアクションのみが作業メモリM5に残され、
優先度の小さな方のアクションは作業メモリM5から消去
される。そして、優先度に差がない場合には、双方のア
クションが作業メモリM5に共に残される。
Conversely, already left the work registered actions memory M 5 If is larger importance shaped target with an action of the registered, rules the rule with the action that is checked It is removed from the set (main area) to the save area. If Case C 5 is not applicable,
That is, when the above each action is consistent, whether the shape change goal of these actions are the same is checked in case C 6. If applicable to the case C 6, check whether there is a difference in the priorities of the respective action (Case C 7), if there is a difference in priority, only the action of the larger priority working memory M 5 Left in
The smaller action of priority is erased from the working memory M 5. When there is no difference in priority, both actions are left together in the working memory M 5.

上記したように、ケースC1に該当しない場合、今回選
択された形状変更目標と一致するルールがルール集合に
無いと判断されケースC2のチェックに進む。
As described above, if not applicable to the case C 1, the rules that match the currently selected shape change target is judged not in the rule set proceeds to check the case C 2.

ケースC2に該当すれば、即ち各ルール集合中のルール
は全てチェックしたが、ケースC3〜C7のチェックにより
アクション候補が全て不適合になったと判断されれば、
作業メモリM4における過去の無効の情報をリセット(ク
リア)すると共に、現在の優先度のもとでは適宜のアク
ション候補を選出することができないので、優先度をリ
セットし、該優先度のリセットされたアクション候補を
備えたルールからなる各ルール集合を回復させた上で、
アクションチェックの推論をもう一度最初からやり直
す。
If applicable to the case C 2, i.e. rules of each rule set in has been checked all, if it is determined that the action candidates by checking the case C 3 -C 7 becomes all incompatible,
Resets (clears) the historical invalid information in the working memory M 4, Under the current priority since it is not possible to elect an appropriate action candidates, and resets the priority is reset in the priority degree After recovering each rule set consisting of rules with action candidates
Restart the action check inference from the beginning.

他方、ケースC2に該当しなければ、各ルール集合中の
全てのルールを検証した結果、妥当と判断されたアクシ
ョン候補が選択され作業メモリM5に格納されているはず
なので、当該アクションチェックに係る推論を終了す
る。
On the other hand, if applicable to the case C 2, a result of verification of all the rules in the set each rule, since supposed action candidates considered appropriate is stored in the work memory M 5 is selected, to the action check The inference ends.

もし、2以上の形状変更目標が選択されているなら
ば、上記アクションの妥当性のチェックが、別の形状変
更目標集合に対しても上記と同様に(C1〜C7)実行され
る。
If two or more shape change targets are selected, the validity check of the above action is performed for another set of shape change targets in the same manner as above (C 1 to C 7 ).

このように、上記チェックルーチンによって、作業メ
モリM5に既に登録されているアクション候補と新しく登
録されようとするアクション候補との間の矛盾性、優先
度、有効性実績等がチェックされ、目標形状データの変
更に適用されようとするアクションの妥当性及びルール
の整合性の維持がなされる。
Thus, by the check routine, working inconsistency between action candidate memory M 5 already about to be newly registered as action candidates registered, the priority, the efficacy results and the like are checked, target shape The validity of actions to be applied to data changes and the integrity of rules are maintained.

目標形状の生成 続いて上記作業メモリM5に登録されたアクション及び
その度合、即ち“端レベルを上げる,その度合は0.8"と
いった目標形状変更データが目標形状生成部12に転送さ
れる。
Generated subsequently registered in the working memory M 5 action and the degree of the target shape, i.e. "raise the end level, the degree 0.8" target shape changing data such as is transferred to the target shape generator 12.

前記目標形状生成部12は、前記目標形状変更データに
基づいて、表−4及び第12図(a)乃至同図(d)に示
す目標形状調整パラメータの値を変化させ る。例えば、前出のアクションが、“端レベルを上げ
る,その度合は0.8"であった場合には、前記端部の伸び
率に係る目標形状調整パラメータa1の値が当該アクショ
ンの度合に応じて変更設定され、目標形状データが変化
する。更に、形状制御部3は入力された変更後の目標形
状データに基づいて、ロール圧延機2のクーラント58を
制御する。
The target shape generation unit 12 changes the values of the target shape adjustment parameters shown in Table 4 and FIGS. 12 (a) to 12 (d) based on the target shape change data. You. For example, when the above-mentioned action is “raise the end level, the degree is 0.8”, the value of the target shape adjustment parameter a 1 related to the elongation rate of the end is determined according to the degree of the action. The change is set, and the target shape data changes. Further, the shape control unit 3 controls the coolant 58 of the roll mill 2 based on the input target shape data after the change.

適用アクションの評価 そして、今回新たに得られた実形状データを含む操業
条件データが圧延データ収集部7に入力され、前回と同
じ処理が繰り返される。即ち、今回の実形状に対する形
状変更目標及びその重要度は、制御目標生成部9で演算
され、アクション候補推論部11において前回のものとそ
れぞれ比較される。
Evaluation of applied action Then, operation condition data including the actual shape data newly obtained this time is input to the rolling data collection unit 7, and the same processing as the previous time is repeated. That is, the shape change target for the current actual shape and its importance are calculated by the control target generation unit 9 and compared with the previous one in the action candidate inference unit 11, respectively.

上記した推論を繰り返した具体例が第13図に示され
る。例えば、ある操業条件データに含まれる実形状デー
タより演算された形状変更目標E1が、“クォータを張ら
せたい”であってその重要度が0.8である場合に、1回
目の推論E2が実行され、そのときアクション候補が(A
1)零点の幅を広げると(A2)零点を外側へ移動させる
であった。ここで優先度の高いアクションA1が適用さ
れ、それにより変更される前後の目標形状データは推論
結果E3に示される通りであった。
A specific example of repeating the above inference is shown in FIG. For example, some operating conditions reshaped target E 1, which is calculated from the actual shape data included in the data, when the importance level is "want strung quota" is 0.8, the first inference E 2 Is executed, and then the action candidate is (A
1) When the width of the zero was widened, (A2) the zero was moved outward. Here high-priority action A1 is applied, it before and after the target shape data are modified by were as shown in the inference result E 3.

しかしながら、アクションA1の効果を評価すると、E1
の重要度は0.8より小さくならず、その効果が認められ
なかった。そこで、上記アクションA1を導出したルール
は無効であったとして作業メモリM4に格納される。
However, when evaluating the effect of action A1, E 1
Was not less than 0.8, and its effect was not observed. Therefore, the rule to derive the above action A1 is stored in the work memory M 4 as was ineffective.

続いて、次に優先度の高いアクションA2を適用して2
回目の推論E4が実行される。この場合、上記形状変更目
標E1を含むルールが引き続き適用されて圧延工程が継続
され、操業条件が1回目の推論時と変わらなければ、上
記アクションA1及びアクションA2が候補として得られ
る。そこで、この2回目の推論E4によりアクション効果
の履歴を検証した結果、上記アクションA1は前回無効で
あったとして作業メモリM4に格納されているので、今回
は適用されず(第11図のケースC4)、次に優先度の高い
アクションA2が適用されて目標形状データが変更され
る。
Then, apply the next highest priority action A2 to 2
Times eyes of inference E 4 is executed. In this case, the rules including the shape change target E 1 is continued subsequently applied by rolling process, if operating conditions are not the same as during the first inference, the action A1 and action A2 is obtained as a candidate. As a result of verifying the history of actions effect by inference E 4 of the second, since the action A1 is stored in the work memory M 4 as was ineffective last, but this time not applied (in Fig. 11 case C 4), the next highest priority action A2 is applied to the target shape data is changed.

その結果、クォータ伸びが改善されたと判断されたな
らば、アクションA2の優先度はアクションA1のものより
格上げされてアクション推論知識ベースD3に記憶され
る。
As a result, if it is determined that the quota elongation is improved, the priority of the action A2 can be promoted and stored in the action inference knowledgebase D 3 than that of the action A1.

このように、アルミ箔53の実形状に対するある目標形
状データを与えた時の実形状の変化(形状変更目標)及
び対応する目標形状データの変化が、即ちアクション候
補推論部11で為される推論の度に変更された目標形状デ
ータ及びその結果得られた実形状データ、前記目標形状
データを設定するために用いられる操業条件データ、圧
延状況データ、或いは制御目標データ等の各経験値が、
推論ルールとしてアクション推論知識ベースD3に記憶さ
れている。そして、アクション候補推論部11は、その時
点における理想的な実形状(操業方針)を実現させるよ
うに、前記それぞれの経験値に基づいて適切な目標形状
データを演算し、該目標形状データを目標形状生成部12
を介して自動的に作成し、形状制御部3に出力する。
As described above, the change of the actual shape (shape change target) when a certain target shape data is given to the actual shape of the aluminum foil 53 and the change of the corresponding target shape data are determined by the action candidate inference unit 11. The target shape data changed each time and the actual shape data obtained as a result, operating condition data used to set the target shape data, rolling state data, or each empirical value such as control target data,
Stored in the action inference knowledgebase D 3 as inference rules. Then, the action candidate inference unit 11 calculates appropriate target shape data based on the respective empirical values so as to realize an ideal actual shape (operating policy) at that time, and sets the target shape data as a target. Shape generator 12
And automatically outputs the data to the shape control unit 3.

上記したようなアルミ箔圧延目標形状調整装置1は、
第14図に示すように、オペレータ5による圧延機側端末
機6からの打鍵により起動される(ステップ21)。続い
て、オペレータ5は、前記端末機6の画面に表示された
入力メニュー(第15図)に従って、形状変更目標情報を
重要度と共に入力する(ステップ22)。
The aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 as described above,
As shown in FIG. 14, the operation is started by the operator 5 tapping the key from the rolling mill terminal 6 (step 21). Subsequently, the operator 5 inputs the shape change target information together with the importance according to the input menu (FIG. 15) displayed on the screen of the terminal 6 (step 22).

それに伴って、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置1
は、形状制御部3から転送された圧延データを解析し
(ステップ23)、適当な目標形状を推論により作成し
(ステップ24)、修正前後の目標形状(第16図)を前記
画面に表示させると共に、修正後の目標形状データを形
状制御部3を介してロール圧延機2に出力する(ステッ
プ25)。そして、問題のあった実形状に対し、修正後の
目標形状が有効であったかどうかを評価し(ステップ2
6)、オペレータ5による入力待ち状態になる。
Accordingly, the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1
Analyzes the rolling data transferred from the shape controller 3 (step 23), creates an appropriate target shape by inference (step 24), and displays the target shape before and after the correction (FIG. 16) on the screen. At the same time, the corrected target shape data is output to the roll mill 2 via the shape control unit 3 (step 25). Then, it was evaluated whether the corrected target shape was valid for the problematic actual shape (step 2).
6) Waiting for input by the operator 5.

このとき、前記目標形状調整装置1においても、形状
変更目標を自動的に生成しているが、オペレータ5が入
力したものと矛盾する場合には、それぞれの重要度の高
いもの,オペレータ5が入力したもの,又は実形状分類
項目から形状判断結果によるもの等のいずれかを優先さ
せるルールに基づいて形状変更目標を生成するようにし
てもよい。
At this time, the target shape adjusting device 1 also automatically generates a shape change target. If the target is inconsistent with the one input by the operator 5, the target having the higher importance is input by the operator 5. Alternatively, the shape change target may be generated based on a rule that gives priority to any one of the above, or the one based on the shape determination result from the actual shape classification item.

前記アルミ箔圧延目標形状調整装置1は、常時アルミ
箔53の実形状を監視し、目標形状データを変更する必要
があると判断された場合に、オペレータ5によりその推
論が起動されたが、自動的に目標形状データの変更処理
を起動させることもできる。例えば、ルールの条件部
に、実形状分類項目の確信度とある閾値αとの比較条件
を設定する。そのルールの具体例を下記する。
The aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 constantly monitors the actual shape of the aluminum foil 53, and when it is determined that the target shape data needs to be changed, the inference is started by the operator 5, Alternatively, the target shape data changing process can be started. For example, a comparison condition between the certainty factor of the actual shape classification item and a certain threshold value α is set in the condition part of the rule. A specific example of the rule will be described below.

もし、〔実形状分類項目とその確信度〕、かつ、〔作
業条件〕 ならば、〔形状変更目標及びその度合の指定〕 さらに、具体的には、 もし、端のびの確信度<α、かつ、パスが2パス目 ならば,端を伸ばしたい,重要度は1.0 と表現される。即ち、実形状が変化し、その端のびの度
合が閾値α以下になった時、上記ルールが適用されて、
推論が開始されることになる。
If [the actual shape classification item and its certainty] and [working condition], then [designation of the shape change target and its degree] More specifically, if the endurance certainty <α, and If the path is the second pass, we want to extend the end. The importance is expressed as 1.0. That is, when the actual shape changes and the degree of end extension becomes equal to or less than the threshold α, the above rule is applied,
Inference will begin.

更に、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置1は、得ら
れた実形状データが箔幅方向に非対称である場合にもそ
れを改善する機能を有している。第17図及び第18図に示
すように、実形状データが非対称であると判断された場
合(ステップ31)には、伸び率の低い部位に対し、従前
まで対称であった目標形状は、オペレータ5により仮に
高く設定される(ステップ32)。これは、圧延ロール52
に噴射されるクーラント58の噴射量分布を一時的に箔幅
方向に偏向させ、圧延ロール52における熱分布を均一化
させるためのものであって、特に操業開始時(ロール昇
温中)又は再開時(ロール組替え後)に有効である。ス
テップ32における処理は、実形状データが対称になるま
で繰り返される。
Further, the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 has a function of improving even when the obtained actual shape data is asymmetric in the foil width direction. As shown in FIGS. 17 and 18, when it is determined that the actual shape data is asymmetric (step 31), the target shape, which was previously symmetric with respect to the portion having a low elongation, is determined by the operator. 5 is temporarily set high (step 32). This is a roll 52
This is for temporarily deflecting the distribution of the amount of coolant 58 injected into the roll width direction to uniformize the heat distribution in the rolling roll 52, particularly at the start of operation (during the temperature rise of the roll) or resumption. It is effective at the time (after the roll change). The process in step 32 is repeated until the actual shape data becomes symmetric.

本実施例において、制御対象としてアルミ箔53を用い
たが、それに限定されることなく、銅その他の金属であ
ってもよく、またその厚さは問わない。
In the present embodiment, the aluminum foil 53 is used as a control target, but the present invention is not limited to this, and copper or another metal may be used, and the thickness is not limited.

上記したように、箔幅方向に分割され、張力を検出す
るセンサから検出されたアルミ箔53の実形状データは、
アルミ箔圧延形状演出装置1aによって特定の実形状分類
項目にパターン認識され、該実形状分類項目に特徴付け
られる度合の大小から問題形状であると下流側の制御目
標生成部9にて判断された場合には、前記パターン認識
された実形状分類項目及びその度合に対処するための推
論処理がなされる。そのために、アルミ箔圧延におい
て、常時アルミ箔53の実形状を監視しつつ、問題形状が
生じた場合でも迅速に対処することができる。それによ
り、適切な形状管理をなすことが可能となり、アルミ箔
53の品質管理及び形状制御制精度の改善に寄与すること
ができる。
As described above, the actual shape data of the aluminum foil 53 divided in the foil width direction and detected from the sensor that detects the tension is:
The aluminum foil rolled shape rendering device 1a performs pattern recognition on a specific actual shape classification item, and the downstream control target generation unit 9 determines that the shape is a problem shape based on the magnitude of the degree characterized by the actual shape classification item. In this case, an inference process is performed to deal with the actual shape classification items and the degree of the pattern recognition. For this reason, in the aluminum foil rolling, the actual shape of the aluminum foil 53 is constantly monitored, and even when a problem shape occurs, it is possible to quickly cope with the problem. As a result, it is possible to make appropriate shape management, and aluminum foil
It can contribute to 53 quality control and improvement of shape control accuracy.

尚、本実施例において、アルミ箔圧延形状検出装置1a
は、アルミ箔53の形状制御に適用されたが、それに限定
されるものではなく、前記実形状分類項目の特定及びそ
の度合に応じて、警報を発するようになしたアラーム装
置,或いは、圧延システム全体を停止させる停止装置等
にも適用され得る。
In the present embodiment, aluminum foils rolled shape detecting device 1 a
Has been applied to the shape control of the aluminum foil 53, but is not limited to this. An alarm device or a rolling system that issues an alarm according to the specification of the actual shape classification item and the degree thereof is provided. The present invention can also be applied to a stopping device for stopping the whole.

又、アルミ箔圧延形状検出装置1aは、圧延時点におけ
る伸び・張りの実形状データを検出するセンサとして、
圧電素子が埋設されたエレメント4eを採用したが、前記
エレメント4eと外観を略一にする複数のエアベアリング
式エレメントを前記センサとして代用し、その空気圧の
変化に基づいて前記実形状データを検出させることもで
きる。
Also, the aluminum foil rolling shape detection device 1a is a sensor for detecting the actual shape data of the elongation and tension at the time of rolling,
Piezoelectric element employing a buried element 4 e, but a plurality of air-bearing element to the element 4 e and appearance substantially one substitute as the sensor, the actual shape data based on a change in the air pressure It can also be detected.

ここまで、検出される実形状データとして伸び・張り
の形状に関し言及したが、前記実形状データとしてはア
ルミ箔53の箔幅方向の厚み等に係るものであってもよ
い。
Up to this point, the shape of the stretched and stretched shape has been described as the detected actual shape data, but the actual shape data may be data relating to the thickness of the aluminum foil 53 in the foil width direction.

そして、上記したような形状検出装置は、アルミ箔圧
延の分野に限定されず、帯状若しくは板状の金属材を取
扱うプロセスであれば、例えば従来技術において述べた
連続焼鈍設備70等にも適用され得る。
The shape detection device as described above is not limited to the field of aluminum foil rolling, and is applicable to, for example, the continuous annealing equipment 70 and the like described in the related art as long as the process handles a band-shaped or plate-shaped metal material. obtain.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

走行中の帯状若しくは板状の金属材の幅方向の形状を
検出する形状検出装置であって、上記金属材の走行中に
おける実形状データを検出するセンサと、上記実形状デ
ータから走行中の上記金属材の形状状態を示す実形状分
類項目及びその程度を演算する演算手段とを具備してな
ることを特徴とする帯状金属材若しくは板状金属材の形
状検出装置であるから、前記金属材の幅方向における形
状を示す実形状分類項目及びその程度、即ち表面形状全
体のパターンを適切に判断することができる。それによ
り、前記金属材を取扱うプロセスを制御する上で重要と
なる前記表面形状全体の客観的なパターン情報を当該プ
ロセス及びオペレータに与えることができる。
What is claimed is: 1. A shape detecting device for detecting a shape of a strip-shaped or plate-shaped metal material in the width direction during traveling, wherein a sensor for detecting actual shape data of the metal material during traveling is provided. Since it is a shape detecting device for a strip-shaped metal material or a plate-shaped metal material, the shape detection device includes an actual shape classification item indicating a shape state of the metal material and an arithmetic unit for calculating the degree thereof. The actual shape classification item indicating the shape in the width direction and its degree, that is, the pattern of the entire surface shape can be appropriately determined. Thereby, objective pattern information of the entire surface shape, which is important in controlling the process of handling the metal material, can be given to the process and the operator.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は本発明の一実施例に係るアルミ箔圧延形状検出
装置を具備するアルミ箔圧延目標形状調整装置のシステ
ム配置を示す概要図、第2図は同アルミ箔圧延目標形状
調整装置の処理フローを示す構成図、第3図(a)は箔
幅方向における伸び率分布で表された実形状データの主
要部位を示す説明図、第3図(b)はパターン分類され
たアルミ箔の実形状分類項目を示す説明図、第4図
(a)は実形状データの変化傾向を判断するための処理
手順を示すフローチャート、同図(b)は実形状分類項
目のレベル数を形状変化傾向を加味して補正するアクシ
ョンを示す説明図、第5図(a)及び同図(b)は2つ
の実形状分類項目のレベル数の相関関係を示すグラフ、
第6図はアルミ箔の実形状データの経時変化による3次
元パターンを示す3次元グラフ、第7図はニューラルネ
ットワークを概念的に示す模式図、第8図は実形状分類
項目に対する形状変更目標とそれに対応するアクション
候補との関係例を示す説明図、第9図は形状変更目標の
重要度と実形状分類項目が端張りである時の確信度との
関係を示すグラフ、第10図はアクション候補推論部で推
論に用いられるルールとそれを用いて目標形状を変化さ
せた例を示す説明図、第11図は適用されようとするアク
ションの妥当性をチェックするルーチンの処理手順をチ
ェック木により示した説明図、第12図(a)は目標形状
を変更させるために用いられる目標形状調整パラメータ
を示す説明図、同図(b)は前記パラメータのa3の状況
変化を示す状態図、同図(c)は前記パラメータのa4
よって調整される目標形状の中央部が順パターンである
状況を示す状態図、同図(d)は前記中央部が逆パター
ンである状況を示す状態図、第13図は目標形状を変更さ
せるための推論実行例を示す概略説明図、第14図は目標
形状調整の処理フローを示すフローシート、第15図は圧
延機側端末機の画面へ表示された入力メニューを示す表
示図、第16図は前記画面へ表示された目標形状例を示す
表示図、第17図は非対称に得られた実形状を修正する方
法を示したフローシート、第18図は前記非対称の実形状
を修正する状況を示した概略説明図、第19図は本発明の
背景の一例であるロール圧延機を示す概略斜視図、第20
図は圧延後のアルミ箔の表面形状を示す外観図、第21図
は圧延ロールの断面形状とアルミ箔の実形状と該実形状
を制御するための目標形状の相関関係を示す説明図、第
22図はアルミ箔の操業上の目標形状と制御する上で設定
される目標形状とを同時に示したグラフ、第23図は本発
明の背景の別例として適用された連続焼鈍設備を示す概
略構成図、第24図(a),(b)及び第25図(a),
(b)は第23図の連続焼鈍設備内を走行中のコイル材の
幅方向の実形状を示すグラフである。 〔符号の説明〕 1a……アルミ箔圧延形状検出装置 2……ロール圧延機、3……形状制御部 4……検査ロール 4e……エレメント(センサ) 8……圧延状況解析部(演算手段) D1……圧延状況解析知識ベース(演算手段) 53……アルミ箔、54……伸び部位 55……張り部位。
FIG. 1 is a schematic diagram showing a system layout of an aluminum foil rolling target shape adjusting device having an aluminum foil rolling shape detecting device according to one embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a process of the aluminum foil rolling target shape adjusting device. FIG. 3 (a) is an explanatory view showing a main portion of actual shape data represented by an elongation rate distribution in a foil width direction, and FIG. 3 (b) is an actual diagram of an aluminum foil classified by pattern. FIG. 4 (a) is a flowchart showing a processing procedure for judging a change tendency of the actual shape data, and FIG. 4 (b) is a graph showing the shape change tendency of the actual shape classification item. FIG. 5 (a) and FIG. 5 (b) are graphs showing the correlation between the number of levels of two actual shape classification items.
6 is a three-dimensional graph showing a three-dimensional pattern of the actual shape data of the aluminum foil over time, FIG. 7 is a schematic diagram conceptually showing a neural network, and FIG. 8 is a shape change target for an actual shape classification item. FIG. 9 is a graph showing an example of the relationship with the corresponding action candidate, FIG. 9 is a graph showing the relationship between the importance of the shape change target and the certainty factor when the actual shape classification item is tight, and FIG. FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of a rule used for inference by a candidate inference unit and a target shape changed by using the rule. FIG. 11 shows a check tree showing a processing procedure of a routine for checking the validity of an action to be applied. indicated illustration, Figure 12 (a) is an explanatory view showing the target shape adjustment parameter used to change the target shape, FIG. (b) is a state diagram showing the state change of a 3 of the parameter, Figure (c) is a state diagram showing the state central portion of the target shape to be adjusted by a 4 of the parameters in the order pattern, FIG. (D) shows a state diagram illustrating the state wherein the central portion is opposite pattern, FIG. 13 is a schematic explanatory view showing an inference execution example for changing a target shape, FIG. 14 is a flow sheet showing a processing flow of target shape adjustment, and FIG. 15 is displayed on a screen of a rolling mill side terminal. FIG. 16 is a display diagram showing an input menu, FIG. 16 is a display diagram showing an example of a target shape displayed on the screen, FIG. 17 is a flow sheet showing a method of correcting an actual shape obtained asymmetrically, and FIG. FIG. 19 is a schematic explanatory view showing a situation in which the asymmetric actual shape is corrected, FIG. 19 is a schematic perspective view showing a roll rolling mill as an example of the background of the present invention, and FIG.
Figure is an external view showing the surface shape of the aluminum foil after rolling, FIG. 21 is an explanatory diagram showing the correlation between the cross-sectional shape of the rolling roll, the actual shape of the aluminum foil, and the target shape for controlling the actual shape,
FIG. 22 is a graph showing simultaneously a target shape in operation of aluminum foil and a target shape set for control, and FIG. 23 is a schematic configuration showing a continuous annealing equipment applied as another example of the background of the present invention. FIGS. 24 (a) and (b) and FIGS. 25 (a) and
(B) is a graph showing the actual shape in the width direction of the coil material traveling in the continuous annealing equipment of FIG. 23. [Explanation of Signs] 1 a …… Aluminum foil rolling shape detection device 2 …… Roll rolling machine, 3 …… Shape control unit 4 …… Inspection roll 4 e …… Element (sensor) 8 …… Rolling situation analysis unit (calculation Means) D 1 …… Rolling situation analysis knowledge base (calculation means) 53 …… Aluminum foil, 54… Elongated part 55 …… Tension part.

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】走行中の帯状若しくは板状の金属材の幅方
向の形状を検出する形状検出装置であって、 上記金属材の走行中における実形状データを検出するセ
ンサと、 上記実形状データから走行中の上記金属材の形状状態を
示す実形状分類項目及びその程度を示す確信度を演算す
る演算手段とを具備してなることを特徴とする帯状金属
材若しくは板状金属材の形状検出装置。
1. A shape detecting device for detecting a shape of a strip-shaped or plate-shaped metal material in a width direction during traveling, a sensor for detecting actual shape data of the metal material during traveling, and the actual shape data. And a calculating means for calculating an actual shape classification item indicating a shape state of the metal material during traveling and a certainty factor indicating the degree thereof. apparatus.
【請求項2】ロール圧延機により伸展された帯状の金属
材の幅方向における形状を検出する金属材圧延形状検出
装置であって、 上記金属材の圧延後の走行中における実形状データを検
出するセンサと、 上記実形状データから圧延後の上記金属材の形状状態を
示す実形状分類項目及びその程度を示す確信度を演算す
る演算手段とを具備してなることを特徴とする金属材圧
延形状検出装置。
2. A metal material rolled shape detecting device for detecting a shape of a band-shaped metal material stretched by a roll rolling machine in a width direction, wherein actual shape data during running of the metal material after rolling is detected. A metal material roll shape comprising: a sensor; and an actual shape classification item indicating a shape state of the metal material after rolling from the actual shape data and a calculation means for calculating a certainty factor indicating the degree thereof. Detection device.
【請求項3】ロール圧延機により伸展された帯状の金属
材の幅方向における表面形状を検出する金属材圧延形状
検出装置であって、 上記金属材の圧延後の走行中における伸び/張りの実形
状データを検出するセンサと、 上記実形状データから圧延後の上記金属材の伸び/張り
の状態を示す実形状分類項目及びその程度を示す確信度
を演算する演算手段とを具備してなることを特徴とする
金属材圧延形状検出装置。
3. A metal material rolled shape detecting device for detecting a surface shape in a width direction of a band-shaped metal material stretched by a roll rolling mill, wherein the metal material rolled shape detecting device comprises: A sensor for detecting shape data; and a calculating means for calculating an actual shape classification item indicating an elongation / tensile state of the metal material after rolling from the actual shape data and a certainty factor indicating the degree thereof. A rolled metal shape detection device characterized by the following.
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