JP3014582B2

JP3014582B2 - 学習パラメ−タを用いるプロセス制御方法

Info

Publication number: JP3014582B2
Application number: JP6052149A
Authority: JP
Inventors: 田二三雄福
Original assignee: Nippon Steel Corp
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 1994-03-23
Filing date: 1994-03-23
Publication date: 2000-02-28
Anticipated expiration: 2015-02-28
Also published as: JPH07261807A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、コンピュ−タを用いる
製造プロセスの設定制御に関し、特に、これに限定する
意図ではないが、鉄鋼業の製造プロセスにおける数学モ
デルを用いるプロセス条件の自動設定と該数学モデルの
学習更新に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、製鐵所の熱延工場における熱延
仕上スタンドのコンピュータによる圧延自動設定システ
ムにおいては、圧延スタンドに圧延材が噛み込む以前の
設定計算において変形抵抗を特定（算出）する場合、ま
ず該当材の学習値を学習テーブル（メモリ）から取り出
す。

【０００３】変形抵抗を記憶した学習テーブルは、成品
厚み，成品幅，含有化学成分等あらかじめ決められた層
別基準による全ての組合せを満足させるだけの莫大な容
量が準備されているか、記憶装置の容量制限からこの全
ての組合せの数だけ持てない場合は、許容制限に入るよ
うに層別区分メッシュを大きくして容量を減らす工夫が
行われている。

【０００４】従って、変形抵抗計算を行う場合、当該材
（目下圧延しようとする材料；圧延対象材）の層別条件
を判断して、該当する変形抵抗学習値を変形抵抗学習テ
ーブルから取り出してその計算を行う。その後圧延荷重
計算，ミルストレッチ計算，圧下位置計算と進むが、こ
の変形抵抗計算時に、例えば、新鋼種などでまだ圧延実
績が無い材料については、学習値が無いため、変形抵抗
計算に学習値は反映されない。その圧延終了後、圧延実
績値からその数学モデルの学習を行い、上記学習テーブ
ルに格納する。これにより新鋼種の学習値が学習テ−ブ
ルに確立される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】変形抵抗の学習テーブ
ルは、成品厚み，成品幅，含有化学成分，スタンド等で
層別され、そのテーブル容量は合計１０⁸データ（４×
１０⁸バイト）にのぼり、補助記憶装置等に大容量の記
憶エリアを必要とする。また、この容量が準備できない
場合は、容量の許容制限に入るように層別区分メッシュ
を大きくして容量を減らす工夫が行われている。一方実
圧延では、上記層別区分全ての組合せの圧延実値が無い
為、大部分は未使用のエリアを確保しているだけで、記
憶装置のメモリ使用効率が悪い。また、新鋼種の圧延に
際しては、圧延実績が無いため学習値が無く変形抵抗計
算に反映されないため、精度が下がり、結果的に厚み精
度が悪くなる。

【０００６】本発明は、学習テ−ブルのメモリ−効率を
向上することを第１の目的とし、学習値が実質上存在し
ない新規な材料パラメ−タおよび又は成品パラメ−タに
対しても、高精度のプロセス設定を行うことを第２の目
的とする。

【０００７】本発明は、コンピュ−タを用いて、材料パ
ラメ−タおよび成品パラメ−タから、所定の成品目標を
狙って製造設備の設定値を計算するための数学モデルに
従がって製造パラメ−タを算出し成品を製造するプロセ
スに設定して、該プロセスで前記材料パラメ−タで規定
される材料を前記成品パラメ−タで規定される成品に加
工し、前記数学モデルのパラメ−タは加工実績に基づい
てコンピュ−タを用いて学習更新する、学習パラメ−タ
を用いるプロセス制御方法において、Ａ．前記コンピュ−タに、前記数学モデルの学習パラ
メ−タを、材料パラメ−タおよび成品パラメ−タ毎に層
別して格納する学習テ−ブルと、この学習テ−ブルの学
習パラメ−タを読み出しおよび書き込み指定するため
の、各材料パラメ−タおよび成品パラメ−タ毎にその値
の大小によって層別区分を表すコードを設定し該コード
をパラメータの数だけ並べて一つとした検索キ−を格納
する検索キ−テ−ブルを備え、Ｂ．前記コンピュ−タにより、与えられた材料パラメ
−タおよび成品パラメ−タに対応した検索キ−を自動生
成し、この生成した検索キ−が検索キ−テ−ブルにある
かを検索し、Ｃ．あれば該検索キ−を用いて学習テ−ブルより該検
索キ−対応の学習パラメ−タを読み出して前記数学モデ
ルに設定して製造パラメ−タを算出し前記プロセスに設
定し、与えられた材料パラメ−タで規定される材料を与
えられた成品パラメ−タで規定される成品に加工し、Ｄ．ない場合には、検索キ−テ−ブルの、生成した検
索キ−に最も近い検索キ−を検索し、それを用いて学習
テ−ブルより学習パラメ−タを読み出して前記数学モデ
ルに設定して製造パラメ−タを算出し前記プロセスに設
定して、与えられた材料パラメ−タで規定される材料を
与えられた成品パラメ−タで規定される成品に加工し、
この加工実績に基づいて数学モデルのパラメ−タを学習
更新して学習テ−ブルに登録し、それと同時に又は前も
しくは後に、前記生成した検索キ−を検索キ−テ−ブル
に登録する、ことを特徴とする。

【０００８】

【作用】本発明では、学習テ−ブルに加えて検索キ−テ
−ブルを用いる。この検索キ−テ−ブルには、学習テ−
ブルを検索するための検索キ−が格納される。一番始め
の学習テ−ブルおよび検索キ−テ−ブルの設定時に、す
でに実績がある学習値を学習テ−ブルに書込みそれを読
み出す（アクセスする）ためのアドレス情報に相当する
検索キ−を検索キ−テ−ブルに書込んで置くことによ
り、その後は上記Ｄ．により、学習値が存在しない製造
プロセスの学習値が自動的に学習テ−ブルに生成され、
かつそれを読み出すための検索キ−が検索キ−テ−ブル
に生成される。かくして、各種バラエティの製造プロセ
スが実行されるにつれて、新たな製造プロセスの学習値
が学習テ−ブルに付加され検索キ−テ−ブルには検索キ
−が付加され、すでに操業実績がある製造プロセスの学
習値は学習更新される。

【０００９】材料パラメ−タおよび成品パラメ−タが与
えられたとき、それらの組合せで規定される製造プロセ
スの学習値が学習テ−ブルにあるか否かは、該組合せに
対応して生成される検索キ−が検索キ−テ−ブルにある
か否かで判定され、指定された製造プロセスの学習値の
存否の検出が簡単である。

【００１０】しかして、指定された製造プロセスの学習
値が存在しない場合には、該製造プロセス宛てに生成し
た検索キ−に最も近い検索キ−を検索し、それを用いて
学習テ−ブルより学習パラメ−タを読出すので、新たな
製造プロセスへの学習値の割り宛てが簡単である。検索
キ−は材料パラメ−タと成品パラメ−タに対応付けて生
成されるので、生成した検索キ−に最も近い検索キ−
は、今回指定された新たな製造プロセスに近似度が高
い、実施実績がある製造プロセスであるので、このよう
にして読出した学習パラメ−タは、新たな製造プロセス
に対して適合度が高い。すなわち、比較的に高精度の学
習値が、新たな製造プロセスに適用される。本発明の好
ましい実施例では、検索キ−は、それぞれが、材料パラ
メ−タおよび成品パラメ−タの中の１つの値を表わすコ
−ドの連なりであって、パラメ−タの１つの値を表わす
コ−ドを１桁と表現すると複数桁のコ−ドであり、該複
数桁の上位桁は、材料あるいは成品の相違に強い相関が
あるパラメ−タに、下位桁は相関が弱いパラメ−タに割
り当てたものとし、１つのパラメ−タの値を表わすコ−
ドは、該パラメ−タの値範囲を数区分した区分領域を表
わす数字であって、小さい値区分から大きい値区分に順
次に連続して宛てられた数字、を表わすものとし、か
つ、コンピュ−タが、上記Ｄ．において、検索キ−テ−
ブルにある検索キ−のコ−ドが表わす数値をＴＫｂｉと
し、生成した検索キ−のコ−ドが表わす数値をＮＫｂｐ
とすると、ＴＫｂｉ−ＮＫｂｐが最小となる検索キ−を
検索キ−テ−ブルより摘出し、それを用いて学習テ−ブ
ルより、摘出した検索キ−対応の学習パラメ−タを読出
して数学モデルに設定する。

【００１１】これにより、今回自動生成した検索キ−
（新たな製造プロセス）ＮＫｂｐに最も近い操業条件
（実績がある製造プロセス）の検索キ−の検索は、ＮＫ
ｂｐに最も近い値を示す検索キ−を検索キ−テ−ブルか
ら摘出するという単純な処理となり、検索キ−の検索が
高速となる。

【００１２】本発明の他の目的および特徴は、図面を参
照した以下の実施例の説明より明らかになろう。

【００１３】

【実施例】熱間圧延（製造プロセス）の圧延条件（製造
パラメ−タ）の計算と設定に関して、以下説明する。図
１に圧延機の設定値計算が実行される時の、圧延状態図
を示すが、図１の（ａ）に示すように、圧延材（材料）
６の頭部が粗圧延機３を抜けて、出側の温度計４にてそ
の温度が計測されると、統括制御コンピュータ１の中
で、圧延材６の仕上圧延機群５に対する圧延条件（以下
設定値と称す）を計算するための設定計算プログラムが
実行される。

【００１４】統括制御コンピュータ１の機能構成の概要
を図２に示し、設定計算プログラムに従った設定計算の
内容概略は、図３に示す。設定計算プログラムにより計
算された仕上圧延機群５に対する設定値例えば、各スタ
ンド圧下位置や圧延速度は統括制御コンピュータ１から
伝送回路７（図１）を経て設定制御装置２に伝送され、
そこから実際の設定が行われる。

【００１５】次に図３を参照して設定計算を説明する。
まず、出側の温度計４にて圧延材６の温度が計測された
タイミングで、設定計算が起動され、図３に示すＦ１１
からＦ１７の機能を実行する。まず、Ｆ１１では、当該
材の目標厚みや含有成分などの初期データを読込み、Ｆ
１２で各スタンド出側板厚を計算し、Ｆ１３で各スタン
ドを通過する圧延材６（ストリップ）の温度予測や圧延
機速度を計算し、Ｆ１４で各スタンドを通過する圧延材
６の変形抵抗値を計算し、Ｆ１５にて各スタンド圧延荷
重を計算し、Ｆ１６にてスタンドミルストレッチ（ミル
の弾性変形量）を計算し、Ｆ１７で各スタンドＦ１，Ｆ
２，・・・（図１）の圧下位置を計算してその処理を終
える。

【００１６】この実施例で本発明の一部は、上記設定計
算の各処理のうちＦ１４の各スタンドの変形抵抗値計算
における、変形抵抗学習値の索引に実施される。すなわ
ち、従来の変形抵抗学習値保存のための学習テーブル
（図２の学習値ファイル）の他に、学習値検索キーを格
納するための検索キーテーブル（図２の検索キ−ファイ
ル）を準備しておき、上記設定計算のＦ１４の、各スタ
ンド（図１のＦ１，Ｆ２，・・・）の変形抵抗計算処理
で、その計算に先立って圧延材６の変形抵抗学習テーブ
ルの学習値を読出すための検索キー（アドレス情報）を
自動生成する。

【００１７】図７に、この実施例で用いる検索キーの構
成を示す。この例では、６種類の含有成分と２種類の圧
延条件を８桁（各桁は０〜９の数字）で表現する。通
常、変形抵抗学習テーブルは表１〜表６に示すような圧
延材の含有成分や表７，表８に示すような圧延条件で層
別されるので、その層別コードを検索キーの各桁に割当
てて検索キ−をつくる。その作成例を図８に示す。

【００１８】

【表１】

【００１９】

【表２】

【００２０】

【表３】

【００２１】

【表４】

【００２２】

【表５】

【００２３】

【表６】

【００２４】

【表７】

【００２５】

【表８】

【００２６】この検索キーを、過去に生成されている検
索キーすなわち検索キ−テ−ブルにある検索キ−と比較
し、一致しているものがあるとその検索キーに対応する
当該材の学習値を、該検索キ−をアドレス情報として学
習テ−ブルから読出す。全ての検索キーと比較した結
果、一致するものが無い場合は、今回作成した検索キ−
を新たに検索キーテーブルに登録した後、この検索キ−
に対応する学習値が学習テ−ブルに無い事による、変形
抵抗値推定精度悪化を最小限に抑える目的で、今回作成
した検索キー値に対して検索キー値の差の絶対値が最小
となる検索キーを検索キ−テ−ブルから捜して、捜し出
した検索キ−に対応する学習値を、今回作成した検索キ
−が表わす圧延設定のための学習値として変形抵抗値計
算に使用する。

【００２７】図５に変形抵抗学習値の検索処理の詳細を
示す。まず、Ｆ３０で図８に示す様な圧延材６の検索キ
ーを作成し、Ｆ３１からＦ３６までのループ１の処理
で、この検索キーとこれまでに生成されている検索キー
と比較し、一致していればＦ４６の処理でその検索キー
に対応する学習値を索引する。全ての検索キーと比較し
た結果、一致するものが無い場合はＦ３７の処理で当該
材キーを新たに検索キーテーブルに登録した後、Ｆ４１
からＦ４５の処理により当該材の学習値が無い事による
精度悪化を最小限に抑える目的で、当該材検索キー値と
他の既存検索キー値の差の絶対値が最小となる既存検索
キーを捜し、Ｆ４６の処理でこの既存検索キーに対応す
る学習値を図１に示す補助記憶装置８に格納されている
学習テーブルから索引し、Ｆ４７の処理にて変形抵抗値
計算に使用する。

【００２８】次に、圧延設定に用いた学習値の学習更新
を説明する。図１の（ｂ）に学習更新が実行される時の
圧延状態図を示すが、この図において、圧延材６の頭部
が仕上圧延機５を抜けて、実績圧延荷重や圧延材の温度
など、学習更新計算に必要な実績データが計測される
と、統括制御コンピュータ１の中で、学習計算が実行さ
れる。学習計算の概略を、図４に示す。学習計算により
計算された学習値例えば、各スタンドにおける変形抵抗
学習値は、補助記憶装置８に格納される。すでに学習テ
−ブル（図２の学習値ファイル）に登録している学習値
を算出したときには更新登録となり、学習テ−ブルに存
在しなかった学習値を算出したときには新規登録とな
る。図９に、検索キーテーブルと学習テーブルの関連を
示す。

【００２９】図４を参照して、学習更新の内容を説明す
る。学習更新が起動されると、図４のＦ２１からＦ２６
の機能を実行する。まず、Ｆ２１では、実績値などの妥
当性などをチェックし以降の処理を実施すべきかどうか
の判断をおこない、妥当であれば、Ｆ２２で圧延材６の
幅学習をおこない、Ｆ２３で各スタンドのゲージメータ
学習を行い、Ｆ２４で圧延材６の温度学習を行い、Ｆ２
５にて各スタンド変形抵抗学習を行い、Ｆ２６にて各ス
タンド圧延トルク学習を行って処理を終える。この実施
例で本発明の一部は、上記学習更新の各処理のうち、Ｆ
２５の各スタンドの変形抵抗学習計算における、変形抵
抗学習値の検索，格納方法にも実施される。ここの変形
抵抗学習値の検索に関しては、上記設定計算の中の変形
抵抗学習値の検索と同様である。

【００３０】変形抵抗学習後の学習値を学習テーブルに
格納する場合は、すでに圧延前に設定計算で決定した検
索キーが検索キーテーブルに登録されているので、その
検索キーが存在する検索キーテーブルの相対番地に該当
する学習テーブルへ格納する。図６に変形抵抗学習値
の検索，格納方法を示す。まず、Ｆ６１で図８に示す様
な当該材の変形抵抗学習値検索キーを作成し、Ｆ６２か
らＦ６７までのループ１の処理で、この検索キーと過去
に生成されている検索キーと比較し、一致していればＦ
６９からＦ７６のループ２の処理でその検索キーに対応
する圧延材６の学習計算を行い、図１に示す補助記憶装
置８にある学習テーブルに格納する。しかし、全ての検
索キーと比較した結果、一致するものが無い場合はＦ６
８の処理でエラーメッセ−ジ出力後、この材料に対する
学習計算を中止して処理を終了する。

【００３１】本方式により、例えば表９に示すように、
学習テーブル容量要層別の全組合せぶん準備するのでは
なく、現実の組合せによる必要最小限の容量を持てばよ
く、記憶装置のメモリー効率を上げると共に、新鋼種に
対して、例えば表１０に示すように、学習値が無いこと
による大幅な変形抵抗値推定精度悪化を防止する事が可
能となる。

【００３２】

【表９】

【００３３】

【表１０】

【００３４】表１０は、圧延材頭部の目標成品厚に対す
る実績厚みの誤差の±５０μｍ以内的中率とその標準偏
差を示す。尚、対象とする鋼種と成品サイズは以下のと
うりである。

【００３５】鋼種：普通鋼成品厚み：３．０ｍｍ≦成品厚み＜４．０ｍｍ成品幅：成品幅＜１２５０ｍｍ。

【００３６】

【発明の効果】学習値が存在しない製造プロセスの学習
値が自動的に学習テ−ブルに生成され、かつそれを読み
出すための検索キ−が検索キ−テ−ブルに生成されるの
で、各種バラエティの製造プロセスが実行されるにつれ
て、新たな製造プロセスの学習値が学習テ−ブルに付加
され検索キ−テ−ブルには検索キ−が付加され、すでに
操業実績がある製造プロセスの学習値は学習更新され
る。これにより学習テ−ブルのメモリ−効率が向上す
る。

【００３７】材料パラメ−タおよび成品パラメ−タが与
えられたとき、それらの組合せで規定される製造プロセ
スの学習値が学習テ−ブルにあるか否かは、該組合せに
対応して生成される検索キ−が検索キ−テ−ブルにある
か否かで判定され、指定された製造プロセスの学習値の
存否の検出が簡単である。

【００３８】検索キ−は材料パラメ−タと成品パラメ−
タに対応付けて生成されるので、生成した検索キ−に最
も近い検索キ−は、今回指定された新たな製造プロセス
に近似度が高い、実施実績がある製造プロセスであるの
で、このようにして読出した学習パラメ−タは、新たな
製造プロセスに対して適合度が高い。すなわち、比較的
に高精度の学習値が、新たな製造プロセスに適用され、
新たな製造プロセスの製造精度が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を一態様で実施する圧延プロセスを示
す側面図であり、（ａ）は圧延材６に関して、仕上スタ
ンドＦ１等の設定計算を開始する状態を示し、（ｂ）は
学習値の計算と更新を行なう状態を示す。

【図２】図１に示す総括制御コンピュ−タ１の内部機
能を示すブロック図である。

【図３】図１に示す総括制御コンピュ−タ１の設定計
算の概略を示すフローチャートである。

【図４】図１に示す総括制御コンピュ−タ１の学習値
算出の概略を示すフローチャートである。

【図５】図３に示す変形抵抗計算Ｆ１４の内容を示す
フローチャートである。

【図６】図４に示す変形抵抗学習計算Ｆ２５の内容を
示すフローチャートである。

【図７】本発明で用いる検索キーの１つの構成例を示
す平面図である。

【図８】検索キ−の生成過程の一具体例を示す平面図
である

【図９】検索キ−テ−ブルの検索キ−と、それによっ
て読出し指定される学習テ−ブルの学習値の関係を示す
平面図である。

【符号の説明】

１：統括制御コンピュータ２：設定制御装置３：粗圧延機４：温度計５：仕上圧延機群６：圧延材７：伝送回路８：補助記憶装置

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】コンピュ−タを用いて、材料パラメ−タお
よび成品パラメ−タから、所定の成品目標を狙って製造
設備の設定値を計算するための数学モデルに従がって製
造パラメ−タを算出し成品を製造するプロセスに設定し
て、該プロセスで前記材料パラメ−タで規定される材料
を前記成品パラメ−タで規定される成品に加工し、前記
数学モデルのパラメ−タは加工実績に基づいてコンピュ
−タを用いて学習更新する、学習パラメ−タを用いるプ
ロセス制御方法において、Ａ．前記コンピュ−タに、前記数学モデルの学習パラ
メ−タを、材料パラメ−タおよび成品パラメ−タ毎に層
別して格納する学習テ−ブルと、この学習テ−ブルの学
習パラメ−タを読み出しおよび書き込み指定するため
の、各材料パラメ−タおよび成品パラメ−タ毎にその値
の大小によって層別区分を表すコードを設定し該コード
をパラメータの数だけ並べて一つとした検索キ−を格納
する検索キ−テ−ブルを備え、Ｂ．前記コンピュ−タにより、与えられた材料パラメ
−タおよび成品パラメ−タに対応した検索キ−を自動生
成し、この生成した検索キ−が検索キ−テ−ブルにある
かを検索し、Ｃ．あれば該検索キ−を用いて学習テ−ブルより該検
索キ−対応の学習パラメ−タを読み出して前記数学モデ
ルに設定して製造パラメ−タを算出し前記プロセスに設
定し、与えられた材料パラメ−タで規定される材料を与
えられた成品パラメ−タで規定される成品に加工し、Ｄ．ない場合には、検索キ−テ−ブルの、生成した検
索キ−に最も近い検索キ−を検索し、それを用いて学習
テ−ブルより学習パラメ−タを読み出して前記数学モデ
ルに設定して製造パラメ−タを算出し前記プロセスに設
定して、与えられた材料パラメ−タで規定される材料を
与えられた成品パラメ−タで規定される成品に加工し、
この加工実績に基づいて数学モデルのパラメ−タを学習
更新して学習テ−ブルに登録し、それと同時に又は前も
しくは後に、前記生成した検索キ−を検索キ−テ−ブル
に登録する、ことを特徴とする、学習パラメ−タを用いるプロセス制
御方法。
【請求項２】検索キ−は、それぞれが、材料パラメ−タ
および成品パラメ−タの中の１つの値を表わすコ−ドの
連なりであって、パラメ−タの１つの値を表わすコ−ド
を１桁と表現すると複数桁のコ−ドであり、該複数桁の
上位桁は、材料あるいは成品の相違に強い相関があるパ
ラメ−タに、下位桁は相関が弱いパラメ−タに割り当て
たものである、請求項１記載の学習パラメ−タを用いる
プロセス制御方法。
【請求項３】１つのパラメ−タの値を表わすコ−ドは、
該パラメ−タの値範囲を数区分した区分領域を表わす数
字であって、小さい値区分から大きい値区分に順次に連
続して宛てられた数字、を表わすものである、請求項２
記載の学習パラメ−タを用いるプロセス制御方法。
【請求項４】コンピュ−タは、Ｄ．において、検索キ−
テ−ブルにある検索キ−のコ−ドが表わす数値をＴＫｂ
ｉとし、生成した検索キ−のコ−ドが表わす数値をＮＫ
ｂｐとすると、ＴＫｂｉ−ＮＫｂｐが最小となる検索キ
−を検索キ−テ−ブルより摘出し、それを用いて学習テ
−ブルより、摘出した検索キ−対応の学習パラメ−タを
読出して数学モデルに設定する、請求項３記載の学習パ
ラメ−タを用いるプロセス制御方法。
【請求項５】成品を製造するプロセスは熱間圧延であ
り、材料パラメ−タは被圧延材の含有化学成分であり、
成品パラメ−タは成品形状であり、学習パラメ−タは圧
延スタンドの変形抵抗値である、請求項１，請求項２，
請求項３又は請求項４記載の学習パラメ−タを用いるプ
ロセス制御方法。
【請求項６】成品を製造するプロセスは熱間圧延であ
り、材料パラメ−タは被圧延材が含有する炭素含有炭素
量，マンガン含有炭素量，ニオブ含有炭素量，チタン含
有炭素量，シリコン含有炭素量およびリン含有炭素量で
あり、成品パラメ−タは成品厚みおよび成品幅であり、
学習パラメ−タは圧延スタンドの変形抵抗値である、請
求項１，請求項２，請求項３又は請求項４記載の学習パ
ラメ−タを用いるプロセス制御方法。
【請求項７】鉄鋼業における製造プロセスのコンピュー
タ制御システムに、所定の成品目標を狙って製造設備の
設定値を計算するための数学モデルを有し、製造設備に
材料が加工される以前に、該モデルで設定値を算出して
設定し、加工後の実績値からその数学モデルの学習を行
い、その学習値を操業条件毎に層別した学習テーブルに
格納し、以後の材料に対する数学モデルの精度アップを
図る、学習パラメ−タを用いるプロセス制御方法におい
て、学習値検索キーを格納するための検索キーテーブルと学
習値を格納するための学習テーブルを準備し、材料の設
定計算タイミングに当該材料の学習テーブル検索キーを
自動生成し、過去に生成された検索キーと比較し、一致
していればその検索キーから当該材の学習値を索引し、
全ての検索キーと比較した結果、一致するものが無い場
合は当該材キーを新たに検索キーテーブルに登録した
後、当該材キーに最も近い検索キーから学習値を索引
し、当該材の学習値として設定値計算に使用し、その材
料の加工後に加工実績値を用いて数学モデルの学習を行
い、その学習結果を加工前に決定した検索キーが登録さ
れている検索キーテーブルの相対番地に該当する学習テ
ーブルの番地へ格納する事を特徴とする、学習パラメ−
タを用いるプロセス制御方法。