JP3054031B2 - 熱延鋼帯の捲取温度制御方法 - Google Patents
熱延鋼帯の捲取温度制御方法Info
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- JP3054031B2 JP3054031B2 JP6129474A JP12947494A JP3054031B2 JP 3054031 B2 JP3054031 B2 JP 3054031B2 JP 6129474 A JP6129474 A JP 6129474A JP 12947494 A JP12947494 A JP 12947494A JP 3054031 B2 JP3054031 B2 JP 3054031B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、冷却設備から熱延鋼帯
（以下、「ホットストリップ」という）に冷却水を噴射
させて捲取温度を制御する熱延鋼帯の捲取温度制御方法
に関するものである。
（以下、「ホットストリップ」という）に冷却水を噴射
させて捲取温度を制御する熱延鋼帯の捲取温度制御方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図６は熱延鋼帯の捲取温度制御設備の一
例を示す模式図である。
例を示す模式図である。
【０００３】仕上圧延機１は上下に対称的に設置された
一対のローラによって構成され、その出側にはホットス
トリップの温度を測定する仕上出口温度計２及びホット
ストリップの板厚を測定する板厚計３が設置されてい
る。さらに、ランアウトテーブルの上部及び下部には、
ホットストリップ４の冷却を行うための冷却設備５，６
が設置されている。
一対のローラによって構成され、その出側にはホットス
トリップの温度を測定する仕上出口温度計２及びホット
ストリップの板厚を測定する板厚計３が設置されてい
る。さらに、ランアウトテーブルの上部及び下部には、
ホットストリップ４の冷却を行うための冷却設備５，６
が設置されている。
【０００４】冷却設備５，６は、その内部が長手方向に
Ｎ個の冷却バンク７に分割され、かつ、各冷却バンクに
はｎ個のバルブが設けられ、このバルブの開閉によって
冷却水の供給／停止が行えるようになっている。冷却設
備５，６の後段には、その出側におけるホットストリッ
プ４の温度を測定するための捲取温度計８が設置されて
いる。更に、捲取温度計８の後段には冷却処理の終了し
たホットストリップ４を捲き取るための捲取機９が設置
されている。
Ｎ個の冷却バンク７に分割され、かつ、各冷却バンクに
はｎ個のバルブが設けられ、このバルブの開閉によって
冷却水の供給／停止が行えるようになっている。冷却設
備５，６の後段には、その出側におけるホットストリッ
プ４の温度を測定するための捲取温度計８が設置されて
いる。更に、捲取温度計８の後段には冷却処理の終了し
たホットストリップ４を捲き取るための捲取機９が設置
されている。
【０００５】また、仕上圧延機１には、その圧延ロール
の回転速度を検出するための速度検出器１０が連結さ
れ、同様に、捲取機９にはその回転速度を測定するため
の速度検出器１１が連結されており、共にホットストリ
ップ４の速度を測定するために用いられる。
の回転速度を検出するための速度検出器１０が連結さ
れ、同様に、捲取機９にはその回転速度を測定するため
の速度検出器１１が連結されており、共にホットストリ
ップ４の速度を測定するために用いられる。
【０００６】次に、以上の構成の捲取温度制御設備に対
する従来の捲取温度制御について説明する。
する従来の捲取温度制御について説明する。
【０００７】捲取温度制御はプリセットカウンタからの
一定長さピッチ割り込みにより、仕上圧延機１から捲取
機９へ向けて走行するホットストリップ４の一定長さ毎
に行われ、仕上出口温度計２及び板厚計３によって仕上
出口温度及び板厚を実測し、加減速率等の速度パターン
を予測する（この具体例については、例えば、特開昭４
９−１１８６５５号公報に記載がある）。さらに、モデ
ル式によって水冷のみによる温度降下及び放射のみによ
る温度降下を算出し、捲取目標温度になるまで繰り返し
計算を実行する。この捲取目標温度を制御目標として、
冷却設備５，６の各バルブの開閉を制御する。すなわ
ち、この方法は、温度推定モデルによる計算温度を目標
温度に一致させることを目的に各バンクのオンバルブ数
を決定することを特徴としている。
一定長さピッチ割り込みにより、仕上圧延機１から捲取
機９へ向けて走行するホットストリップ４の一定長さ毎
に行われ、仕上出口温度計２及び板厚計３によって仕上
出口温度及び板厚を実測し、加減速率等の速度パターン
を予測する（この具体例については、例えば、特開昭４
９−１１８６５５号公報に記載がある）。さらに、モデ
ル式によって水冷のみによる温度降下及び放射のみによ
る温度降下を算出し、捲取目標温度になるまで繰り返し
計算を実行する。この捲取目標温度を制御目標として、
冷却設備５，６の各バルブの開閉を制御する。すなわ
ち、この方法は、温度推定モデルによる計算温度を目標
温度に一致させることを目的に各バンクのオンバルブ数
を決定することを特徴としている。
【０００８】なお、この種の技術に関するものとして、
例えば、特願平４−３３０７８１がある。
例えば、特願平４−３３０７８１がある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上記した従来技術にあ
っては、熱延鋼帯の捲取温度制御にＰＩＤ（Ｐ：比例成
分。センサによる計測値と目標温度との偏差、Ｉ：積分
成分。偏差Ｐの今回とそれ以前の各制御時の累積、Ｄ：
微分成分。偏差Ｐの前回分と今回分の差）制御を用いて
おり、各々のゲインのパラメータ値を一定にしている
（この場合のフィードバック量は、ＦＢ＝Ｐ成分の誤差
＋Ｉ成分の誤差＋Ｄ成分の誤差で表されるが、各誤差値
は一定にしている）。このため、偏差が大きい場合の即
応性を改善しようとして高ゲインにすると、偏差が小さ
く実績温度が目標温度±２０℃内のときでもフィードバ
ック量が大きくなり、不必要なバルブ変更を引き起こす
等の問題を生じる。
っては、熱延鋼帯の捲取温度制御にＰＩＤ（Ｐ：比例成
分。センサによる計測値と目標温度との偏差、Ｉ：積分
成分。偏差Ｐの今回とそれ以前の各制御時の累積、Ｄ：
微分成分。偏差Ｐの前回分と今回分の差）制御を用いて
おり、各々のゲインのパラメータ値を一定にしている
（この場合のフィードバック量は、ＦＢ＝Ｐ成分の誤差
＋Ｉ成分の誤差＋Ｄ成分の誤差で表されるが、各誤差値
は一定にしている）。このため、偏差が大きい場合の即
応性を改善しようとして高ゲインにすると、偏差が小さ
く実績温度が目標温度±２０℃内のときでもフィードバ
ック量が大きくなり、不必要なバルブ変更を引き起こす
等の問題を生じる。
【００１０】そこで、本発明の目的は、捲取温度制御の
ＰＩＤ制御で要求される状況に応じたフィードバック量
を自由に決定することのできる熱延鋼帯の捲取温度制御
方法を提供することにある。
ＰＩＤ制御で要求される状況に応じたフィードバック量
を自由に決定することのできる熱延鋼帯の捲取温度制御
方法を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、この発明は、仕上圧延された熱延鋼帯に対し、そ
の冷却を行う為の冷却手段をフィードバック量に基づい
てＰＩＤ制御し、前記熱延鋼帯の捲取温度を制御する捲
取温度制御設備において、前記Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の成分値
と、予め定義された状態にどれだけ合致しているかを確
信度で与える第１のメンバーシップ関数群から、Ｐ，
Ｉ，Ｄ夫々の各状態毎に第１の確信度を求め、この第１
の確信度から、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の各状態の全ての組み合
わせ毎に第２の確信度を求め、この第２の確信度と、
Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の各状態の全ての組み合わせ毎に予め定
義された最適なフィードバック量を分布関数で与える第
２のメンバーシップ関数群を掛け合わせ、重ね合わせる
ことにより、当該制御時点における最適なフィードバッ
ク量分布関数を求め、このフィードバック量分布関数か
ら加重平均法により、当該制御時点における最適なフィ
ードバック量を決定するようにしている。
めに、この発明は、仕上圧延された熱延鋼帯に対し、そ
の冷却を行う為の冷却手段をフィードバック量に基づい
てＰＩＤ制御し、前記熱延鋼帯の捲取温度を制御する捲
取温度制御設備において、前記Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の成分値
と、予め定義された状態にどれだけ合致しているかを確
信度で与える第１のメンバーシップ関数群から、Ｐ，
Ｉ，Ｄ夫々の各状態毎に第１の確信度を求め、この第１
の確信度から、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の各状態の全ての組み合
わせ毎に第２の確信度を求め、この第２の確信度と、
Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の各状態の全ての組み合わせ毎に予め定
義された最適なフィードバック量を分布関数で与える第
２のメンバーシップ関数群を掛け合わせ、重ね合わせる
ことにより、当該制御時点における最適なフィードバッ
ク量分布関数を求め、このフィードバック量分布関数か
ら加重平均法により、当該制御時点における最適なフィ
ードバック量を決定するようにしている。
【００１２】
【作用】上記した手段によれば、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態
に対して第１のメンバーシップ関数のパラメータを調整
し、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態の組み合わせに応じて第２の
メンバーシップ関数のパラメータを調整することで、当
該制御時点における最適なフィードバック量を決定する
ことができる。
に対して第１のメンバーシップ関数のパラメータを調整
し、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態の組み合わせに応じて第２の
メンバーシップ関数のパラメータを調整することで、当
該制御時点における最適なフィードバック量を決定する
ことができる。
【００１３】例えば、Ｐ成分とＤ成分について考察する
と、図７及び図８に示すように、従来技術によるフィー
ドバック（ＦＢ）量が誤差（実績温度−目標温度）特性
に対して或る位相をもった正弦波特性を示すのに対し、
本発明ではフィードバック量の特性を変化させている。
と、図７及び図８に示すように、従来技術によるフィー
ドバック（ＦＢ）量が誤差（実績温度−目標温度）特性
に対して或る位相をもった正弦波特性を示すのに対し、
本発明ではフィードバック量の特性を変化させている。
【００１４】具体的には、Ｐ成分においては誤差が小さ
い時にはフィードバック量をより小さくして設備の安定
性に配慮し、誤差が大きい時にはフィードバック量をよ
り大きくして応答性を良くするように、第１のメンバー
シップ関数のパラメータで調整する。Ｄ成分にあって
は、実績温度が低めに大きく外れるのが防止されるよう
に、値が正の時にはフィードバック量をより小さくし、
値が負の時にはフィードバック量をより大きくするよう
に第１のメンバーシップ関数のパラメータで調整する。
さらに、上記のようなＰ，Ｉ，Ｄ夫々の単独の状態（大
きい、小さい、正、負等）だけでなく、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々
の状態の全ての組み合わせに対して最適なフィードバッ
ク量を与えるように、第２のメンバーシップ関数のパラ
メータで調整する。図９に、以上のようにして決定した
本発明によるフィードバック量を示す。
い時にはフィードバック量をより小さくして設備の安定
性に配慮し、誤差が大きい時にはフィードバック量をよ
り大きくして応答性を良くするように、第１のメンバー
シップ関数のパラメータで調整する。Ｄ成分にあって
は、実績温度が低めに大きく外れるのが防止されるよう
に、値が正の時にはフィードバック量をより小さくし、
値が負の時にはフィードバック量をより大きくするよう
に第１のメンバーシップ関数のパラメータで調整する。
さらに、上記のようなＰ，Ｉ，Ｄ夫々の単独の状態（大
きい、小さい、正、負等）だけでなく、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々
の状態の全ての組み合わせに対して最適なフィードバッ
ク量を与えるように、第２のメンバーシップ関数のパラ
メータで調整する。図９に、以上のようにして決定した
本発明によるフィードバック量を示す。
【００１５】以上により、Ｐ，Ｉ，Ｄの夫々の捲取温度
制御特有のその状態に応じて最適のフィードバック量を
決定することができる。
制御特有のその状態に応じて最適のフィードバック量を
決定することができる。
【００１６】
【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
【００１７】図１は本発明の熱延鋼帯の捲取温度制御方
法を達成する捲取温度制御装置の一例を示すブロック図
である。
法を達成する捲取温度制御装置の一例を示すブロック図
である。
【００１８】仕上出口温度計２及び速度検出器１０の出
力信号は仕上出口コイル片温度計算部１２に取り込まれ
る。この仕上出口コイル片温度計算部１２はランアウト
テーブル上コイル片温度決定部１３が接続されており、
このランアウトテーブル上コイル片温度決定部１３には
板厚計３の出力信号及びバルブＯＮ−ＯＦＦ（オン／オ
フ）実績入力部１５の出力信号が印加されている。
力信号は仕上出口コイル片温度計算部１２に取り込まれ
る。この仕上出口コイル片温度計算部１２はランアウト
テーブル上コイル片温度決定部１３が接続されており、
このランアウトテーブル上コイル片温度決定部１３には
板厚計３の出力信号及びバルブＯＮ−ＯＦＦ（オン／オ
フ）実績入力部１５の出力信号が印加されている。
【００１９】さらにランアウトテーブル上コイル片温度
決定部１３には、ファジィＰＩＤ制御によるバルブオン
数決定部１４が接続され、このバルブオン数決定部１４
にはバルブＯＮ−ＯＦＦ設定出力部１６が接続されてい
る。
決定部１３には、ファジィＰＩＤ制御によるバルブオン
数決定部１４が接続され、このバルブオン数決定部１４
にはバルブＯＮ−ＯＦＦ設定出力部１６が接続されてい
る。
【００２０】仕上出口コイル片温度計算部１２では、速
度検出器１０からホットストリップ４の一定進行のタイ
ミングと通板速度を受け、仕上出口温度計で検出される
コイル片温度を仕上出口温度計２から取り込み、通板速
度と仕上出口位置コイル片温度を出力する。
度検出器１０からホットストリップ４の一定進行のタイ
ミングと通板速度を受け、仕上出口温度計で検出される
コイル片温度を仕上出口温度計２から取り込み、通板速
度と仕上出口位置コイル片温度を出力する。
【００２１】仕上出口コイル片温度計算部１２の計算結
果を基にランアウトテーブル上コイル片温度決定部１３
では、ホットストリップ４が一定長進行の間にランアウ
トテーブル上の各コイル片の温度降下量を計算する。こ
の計算は、バルブＯＮ−ＯＦＦ実績をバルブＯＮ−ＯＦ
Ｆ実績入力部１５から取り込むと共に板厚値を板厚計３
から取り込み、最も仕上圧延機１に近いコイル片につい
ては前回取り込みの仕上出口位置コイル片温度を用い、
既計算済の通板速度を入力として、温度降下量を以下の
式で求める。
果を基にランアウトテーブル上コイル片温度決定部１３
では、ホットストリップ４が一定長進行の間にランアウ
トテーブル上の各コイル片の温度降下量を計算する。こ
の計算は、バルブＯＮ−ＯＦＦ実績をバルブＯＮ−ＯＦ
Ｆ実績入力部１５から取り込むと共に板厚値を板厚計３
から取り込み、最も仕上圧延機１に近いコイル片につい
ては前回取り込みの仕上出口位置コイル片温度を用い、
既計算済の通板速度を入力として、温度降下量を以下の
式で求める。
【００２２】（水冷のみによる温度降下） Ｔ1＝ＴW＋（Ｔ10−ＴW）ｅｘｐ（−αΔｔ／ＣｐρＨ） ・・・（１） （放射のみによる温度降下） Ｔ2＝〔（６ε0σΔｔ）／（ＣｐρＨ）＋１／
（Ｔ20 3）〕1/3 ただし、Ｔ1，Ｔ2 ：冷却温度（Ｋ） Ｔ10，Ｔ20 ：冷却前温度（Ｋ） ＴW ：冷却水温（Ｋ） α ：熱伝達係数（Ｋｃａｌ／ｍ2 ｈｒ℃） Ｃｐ ：ホットストリップの比熱（Ｋｃａｌ／Ｋ
ｇ・℃） ρ ：圧延材の密度（Ｋｇ／ｍ3 ） Δｔ ：冷却所要時間（ｈｒ） ε0 ：放射率 Ｈ ：板厚 σ ：ステファンボルツマン定数（Ｋｃａｌ／
ｍ2 ｈｒ℃） （１）式及び（２）式を用いて温度降下量を求め、現在
のランアウトテーブル上のコイル片温度を決定する。ま
た、既に仕上出口位置を通過しているコイル片について
は、前回求めたランアウトテーブル上コイル片温度を用
い、既計算済の通板速度を入力として、同様に（１）式
及び（２）式を用いて温度降下量を求め、現在のランア
ウトテーブル上のコイル片温度を決定する。さらに、今
回初めて注水開始したコイル片があれば、その注水を開
始した時のコイル片温度〔Ｔi〕と時間〔ｔi〕を不図示
の記憶装置に記憶する。
（Ｔ20 3）〕1/3 ただし、Ｔ1，Ｔ2 ：冷却温度（Ｋ） Ｔ10，Ｔ20 ：冷却前温度（Ｋ） ＴW ：冷却水温（Ｋ） α ：熱伝達係数（Ｋｃａｌ／ｍ2 ｈｒ℃） Ｃｐ ：ホットストリップの比熱（Ｋｃａｌ／Ｋ
ｇ・℃） ρ ：圧延材の密度（Ｋｇ／ｍ3 ） Δｔ ：冷却所要時間（ｈｒ） ε0 ：放射率 Ｈ ：板厚 σ ：ステファンボルツマン定数（Ｋｃａｌ／
ｍ2 ｈｒ℃） （１）式及び（２）式を用いて温度降下量を求め、現在
のランアウトテーブル上のコイル片温度を決定する。ま
た、既に仕上出口位置を通過しているコイル片について
は、前回求めたランアウトテーブル上コイル片温度を用
い、既計算済の通板速度を入力として、同様に（１）式
及び（２）式を用いて温度降下量を求め、現在のランア
ウトテーブル上のコイル片温度を決定する。さらに、今
回初めて注水開始したコイル片があれば、その注水を開
始した時のコイル片温度〔Ｔi〕と時間〔ｔi〕を不図示
の記憶装置に記憶する。
【００２３】熱延鋼帯の捲取温度制御のＰＩＤ制御にお
いては、実績温度と目標温度の偏差が小さいときには設
備の安定性を考慮してフィードバック量を極力小さく
し、一方、偏差が大きいときには即応性を良くするため
にフィードバック量を極力大きくするようなＰＩＤ制御
特有のローカルなロジックが要求される。
いては、実績温度と目標温度の偏差が小さいときには設
備の安定性を考慮してフィードバック量を極力小さく
し、一方、偏差が大きいときには即応性を良くするため
にフィードバック量を極力大きくするようなＰＩＤ制御
特有のローカルなロジックが要求される。
【００２４】このようなロジックを満たすべく、ファジ
ィ技術を用いたバルブオン数決定部１４によりバルブオ
ン数を決定する。このバルブオン数決定部１４のフロー
チャートを図１０に示す。はじめに、「Ｐ，Ｉ，Ｄ成分
値計算部」でＰ，Ｉ，Ｄ夫々の成分を、Ｐ成分値＝セン
サによる計測値と目標温度との偏差、Ｉ成分値＝偏差Ｐ
の今回とそれ以前の各制御時の累積、Ｄ成分値＝偏差Ｐ
の前回分と今回分の差により求める。次に、第１のメン
バーシップ関数群を定数テーブルから取り出す。第１の
メンバーシップ関数は、Ｐ，Ｉ，Ｄの夫々の成分値が予
め定義された状態（本例では後述のＮＢ、ＮＳ、ＺＲ、
ＰＳ、ＰＢの５状態）にどれだけ合致しているかを確信
度で出力する関数である。Ｐ成分の例を図２に示す。各
状態は以下のような意味を持つ。 （１）Ｐ成分値がマイナス側に大（ＮＢ：ネガティブ
ビッグ）：（ｆ P ） NB （２）Ｐ成分値がマイナス側に小（ＮＳ：ネガティブ
スモール）：（ｆ P ） NS （３）Ｐ成分値がゼロ付近 （ＺＲ：ゼロ）：（ｆ
P ） ZR （４）Ｐ成分値がプラス側に小 （ＰＳ：ポジティブ
スモール）：（ｆ P ） PS （５）Ｐ成分値がプラス側に大 （ＰＢ：ポジティブ
ビッグ）：（ｆ P ） PB 上記（１）〜（５）同様の関数の組が、Ｉ，Ｄ夫々の成
分にもあり、第１のメンバーシップ関数は合計５×３＝
１５個ある。この第１のメンバーシップ関数群と、実際
のＰ，Ｉ，Ｄ夫々の成分値から、「第１の確信度計算
部」において、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態毎に第１の確信度
を求める。第１の確信度は、本例では５状態×３成分＝
１５個（第１のメンバーシップ関数の数と同じだけ）得
られる。 次に、「第２の確信度計算部」で、Ｐ，Ｉ，Ｄ
夫々の状態の組み合わせ毎に第２の確信度を求める。図
３に、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態を、ｘ、ｙ、ｚの直交３次
元座標にとったものを示す。状態の組み合わせは、この
座標上の交点毎に存在し、その数は５×５×５＝１２５
通りになる。よって第２の確信度は１２５個得られる。
本例では、第２の確信度は一般的なミニマム（ＭＩＮ）
値法で決定する。例えば、Ｐ成分がＺＲ、Ｉ成分がＺ
Ｒ、Ｄ成分がＺＲの組み合わせの確信度は、「第１の確
信度計算部」で求めたＰ成分がＺＲである確信度、Ｉ成
分がＺＲである確信度、Ｄ成分がＺＲである確信度の３
つのうちの最小値とする。
ィ技術を用いたバルブオン数決定部１４によりバルブオ
ン数を決定する。このバルブオン数決定部１４のフロー
チャートを図１０に示す。はじめに、「Ｐ，Ｉ，Ｄ成分
値計算部」でＰ，Ｉ，Ｄ夫々の成分を、Ｐ成分値＝セン
サによる計測値と目標温度との偏差、Ｉ成分値＝偏差Ｐ
の今回とそれ以前の各制御時の累積、Ｄ成分値＝偏差Ｐ
の前回分と今回分の差により求める。次に、第１のメン
バーシップ関数群を定数テーブルから取り出す。第１の
メンバーシップ関数は、Ｐ，Ｉ，Ｄの夫々の成分値が予
め定義された状態（本例では後述のＮＢ、ＮＳ、ＺＲ、
ＰＳ、ＰＢの５状態）にどれだけ合致しているかを確信
度で出力する関数である。Ｐ成分の例を図２に示す。各
状態は以下のような意味を持つ。 （１）Ｐ成分値がマイナス側に大（ＮＢ：ネガティブ
ビッグ）：（ｆ P ） NB （２）Ｐ成分値がマイナス側に小（ＮＳ：ネガティブ
スモール）：（ｆ P ） NS （３）Ｐ成分値がゼロ付近 （ＺＲ：ゼロ）：（ｆ
P ） ZR （４）Ｐ成分値がプラス側に小 （ＰＳ：ポジティブ
スモール）：（ｆ P ） PS （５）Ｐ成分値がプラス側に大 （ＰＢ：ポジティブ
ビッグ）：（ｆ P ） PB 上記（１）〜（５）同様の関数の組が、Ｉ，Ｄ夫々の成
分にもあり、第１のメンバーシップ関数は合計５×３＝
１５個ある。この第１のメンバーシップ関数群と、実際
のＰ，Ｉ，Ｄ夫々の成分値から、「第１の確信度計算
部」において、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態毎に第１の確信度
を求める。第１の確信度は、本例では５状態×３成分＝
１５個（第１のメンバーシップ関数の数と同じだけ）得
られる。 次に、「第２の確信度計算部」で、Ｐ，Ｉ，Ｄ
夫々の状態の組み合わせ毎に第２の確信度を求める。図
３に、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態を、ｘ、ｙ、ｚの直交３次
元座標にとったものを示す。状態の組み合わせは、この
座標上の交点毎に存在し、その数は５×５×５＝１２５
通りになる。よって第２の確信度は１２５個得られる。
本例では、第２の確信度は一般的なミニマム（ＭＩＮ）
値法で決定する。例えば、Ｐ成分がＺＲ、Ｉ成分がＺ
Ｒ、Ｄ成分がＺＲの組み合わせの確信度は、「第１の確
信度計算部」で求めたＰ成分がＺＲである確信度、Ｉ成
分がＺＲである確信度、Ｄ成分がＺＲである確信度の３
つのうちの最小値とする。
【００２５】次に、第２のメンバーシップ関数群を定数
テーブルから取り出す。第２のメンバーシップ関数は、
Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態の全ての組み合わせ（本例では前
述の１２５通り）毎に、その組み合わせの第２の確信度
が１．０だったときの最適なフィードバック量を、ある
広がりをもった分布で出力する関数である。図４に第２
のメンバーシップ関数の例を示す。全部で１２５個の関
数があるうち、例として５つの状態の組み合わせについ
て、表記する。 Ｐ成分がＰＢ、Ｉ成分がＰＢ、Ｄ成分がＰＢの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ PB_PB_PB Ｐ成分がＰＳ、Ｉ成分がＺＲ、Ｄ成分がＺＲの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ PS_ZR_ZR Ｐ成分がＺＲ、Ｉ成分がＺＲ、Ｄ成分がＺＲの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ ZR_ZR_ZR Ｐ成分がＮＳ、Ｉ成分がＺＲ、Ｄ成分がＺＲの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ NS_ZR_ZR Ｐ成分がＮＢ、Ｉ成分がＮＢ、Ｄ成分がＮＢの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ NB_NB_NB 通常、上記のように、全成分がＺＲのときフィードバッ
ク量は０付近に分布し、全成分がＮＢのとき正の絶対値
最大、全成分がＰＢのとき負の絶対値最大の付近に分布
するようにとり、その他の組み合わせはこれらを補間
し、かつ制御設計者の意図を任意に反映するようにと
る。ついで、「最適フィードバック量分布関数計算部」
において、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態の組み合わせ毎に、
「第２の確信度計算部」で求めた第２の確信度と、それ
に対応する第２のメンバーシップ関数を掛け合わせるこ
とにより、合計１２５個のフィードバック量分布関数を
得て、同一のフィードバック量に対してこれら１２５個
の関数値のうち最大値をとることで、１つの関数を得
る。これが最適フィードバック量分布関数である。図５
に、最適フィードバック量分布関数の例を示す。図５の
例は、３個の関数の重ね合わせに見えるが、実際は１２
５の関数の重ね合わせである。通常第２の 確信度は１２
５個のうちほとんどが０となるため、最適フィードバッ
ク量分布関数数は、図５のように数個の関数の重ね合わ
せに見える。次に、「フィードバック量計算部」で最適
フィードバック量分布関数から加重平均法により実際の
フィードバック量を決定する。加重平均法により分布の
重心となるフィードバック量を決定し、これを実際のフ
ィードバック量とする（図５参照）。すなわち、その制
御時点における最適なフィードバック量が決定されたこ
とになる。 更に、この最適フィードバック量を目標温度
に加算することによって制御用目標温度が求められ、こ
の温度値に基づいてバルブオン数を決定することによっ
て、実績温度と目標温度の偏差を小さくすることができ
る。
テーブルから取り出す。第２のメンバーシップ関数は、
Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態の全ての組み合わせ（本例では前
述の１２５通り）毎に、その組み合わせの第２の確信度
が１．０だったときの最適なフィードバック量を、ある
広がりをもった分布で出力する関数である。図４に第２
のメンバーシップ関数の例を示す。全部で１２５個の関
数があるうち、例として５つの状態の組み合わせについ
て、表記する。 Ｐ成分がＰＢ、Ｉ成分がＰＢ、Ｄ成分がＰＢの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ PB_PB_PB Ｐ成分がＰＳ、Ｉ成分がＺＲ、Ｄ成分がＺＲの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ PS_ZR_ZR Ｐ成分がＺＲ、Ｉ成分がＺＲ、Ｄ成分がＺＲの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ ZR_ZR_ZR Ｐ成分がＮＳ、Ｉ成分がＺＲ、Ｄ成分がＺＲの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ NS_ZR_ZR Ｐ成分がＮＢ、Ｉ成分がＮＢ、Ｄ成分がＮＢの組み合
わせで求めた第２の確信度に対応するフィードバック量
分布：Ｆ NB_NB_NB 通常、上記のように、全成分がＺＲのときフィードバッ
ク量は０付近に分布し、全成分がＮＢのとき正の絶対値
最大、全成分がＰＢのとき負の絶対値最大の付近に分布
するようにとり、その他の組み合わせはこれらを補間
し、かつ制御設計者の意図を任意に反映するようにと
る。ついで、「最適フィードバック量分布関数計算部」
において、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の状態の組み合わせ毎に、
「第２の確信度計算部」で求めた第２の確信度と、それ
に対応する第２のメンバーシップ関数を掛け合わせるこ
とにより、合計１２５個のフィードバック量分布関数を
得て、同一のフィードバック量に対してこれら１２５個
の関数値のうち最大値をとることで、１つの関数を得
る。これが最適フィードバック量分布関数である。図５
に、最適フィードバック量分布関数の例を示す。図５の
例は、３個の関数の重ね合わせに見えるが、実際は１２
５の関数の重ね合わせである。通常第２の 確信度は１２
５個のうちほとんどが０となるため、最適フィードバッ
ク量分布関数数は、図５のように数個の関数の重ね合わ
せに見える。次に、「フィードバック量計算部」で最適
フィードバック量分布関数から加重平均法により実際の
フィードバック量を決定する。加重平均法により分布の
重心となるフィードバック量を決定し、これを実際のフ
ィードバック量とする（図５参照）。すなわち、その制
御時点における最適なフィードバック量が決定されたこ
とになる。 更に、この最適フィードバック量を目標温度
に加算することによって制御用目標温度が求められ、こ
の温度値に基づいてバルブオン数を決定することによっ
て、実績温度と目標温度の偏差を小さくすることができ
る。
【００２６】次に、バルブオン数決定部１４で決定され
たバルブオン本数をバルブＯＮ−ＯＦＦ設定出力部１６
へ設定出力され、このバルブＯＮ−ＯＦＦ設定出力部１
６によって各バルブのオン／オフが制御される。
たバルブオン本数をバルブＯＮ−ＯＦＦ設定出力部１６
へ設定出力され、このバルブＯＮ−ＯＦＦ設定出力部１
６によって各バルブのオン／オフが制御される。
【００２７】以上のように、第１のメンバーシップ関数
と第２のメンバーシップ関数の各パラメータを調整する
ことにより、捲取温度制御特有の、その状況に応じた最
適なフィードバック量を決定することができる。
と第２のメンバーシップ関数の各パラメータを調整する
ことにより、捲取温度制御特有の、その状況に応じた最
適なフィードバック量を決定することができる。
【００２８】
【発明の効果】以上より明らかな如く、本発明によれ
ば、仕上圧延された熱延鋼帯に対し、その冷却を行う為
の冷却手段をフィードバック量に基づいてＰＩＤ制御
し、前記熱延鋼帯の捲取温度を制御する捲取温度制御設
備において、前記Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の成分値と、予め定義
された状態にどれだけ合致しているかを確信度で与える
第１のメンバーシップ関数群からＰ，Ｉ，Ｄ夫々の各状
態毎に第１の確信度を求め、この第１の確信度から、
Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の各状態の全ての組み合わせ毎に第２の
確信度を求め、この第２の確信度と、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の
各状態の全ての組み合わせ毎に予め定義された最適なフ
ィードバック量を分布関数で与える第２のメンバーシッ
プ関数群を掛け合わせ、重ね合わせることにより、当該
制御時点における最適なフィードバック量分布関数を求
め、このフィードバック量分布関数から加重平均法によ
り、当該制御時点における最適なフィードバック量を決
定するようにしたので、Ｐ，Ｉ，Ｄの夫々の捲取温度制
御特有のその状況に応じて最適のフィードバック量を決
定することができ、ローカルな制御が可能になる。
ば、仕上圧延された熱延鋼帯に対し、その冷却を行う為
の冷却手段をフィードバック量に基づいてＰＩＤ制御
し、前記熱延鋼帯の捲取温度を制御する捲取温度制御設
備において、前記Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の成分値と、予め定義
された状態にどれだけ合致しているかを確信度で与える
第１のメンバーシップ関数群からＰ，Ｉ，Ｄ夫々の各状
態毎に第１の確信度を求め、この第１の確信度から、
Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の各状態の全ての組み合わせ毎に第２の
確信度を求め、この第２の確信度と、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の
各状態の全ての組み合わせ毎に予め定義された最適なフ
ィードバック量を分布関数で与える第２のメンバーシッ
プ関数群を掛け合わせ、重ね合わせることにより、当該
制御時点における最適なフィードバック量分布関数を求
め、このフィードバック量分布関数から加重平均法によ
り、当該制御時点における最適なフィードバック量を決
定するようにしたので、Ｐ，Ｉ，Ｄの夫々の捲取温度制
御特有のその状況に応じて最適のフィードバック量を決
定することができ、ローカルな制御が可能になる。
【図１】本発明の熱延鋼帯の捲取温度制御方法を達成す
る捲取温度制御装置の一例を示すブロック図である。
る捲取温度制御装置の一例を示すブロック図である。
【図２】ＰＩＤの各成分に関するメンバーシップ関数特
性を示す説明図である。
性を示す説明図である。
【図３】図２の各メンバーシップ関数の代表値を求める
方法を示す説明図である。
方法を示す説明図である。
【図４】本発明における第２のメンバーシップ関数を示
す説明図である。
す説明図である。
【図５】本発明におけるフィードバック量の算出方法を
示す説明図である。
示す説明図である。
【図６】熱延鋼帯の捲取温度制御設備の一例を示す模式
図である。
図である。
【図７】本発明と従来のＰ成分のフィードバック量の比
較図である。
較図である。
【図８】本発明と従来のＤ成分のフィードバック量の比
較図である。
較図である。
【図９】図７，図８の合成図である。
【図１０】フィードバック量からバルブオン数を決定す
る過程を示した図である。
る過程を示した図である。
１ 仕上圧延機 ２ 仕上出口温度計 ３ 板厚計 ４ ホットストリップ ５，６ 冷却設備 ７ 冷却バンク ８ 捲取温度計 ９ 捲取機 １０ 速度検出器 １１ 速度検出器 １２ 仕上出口コイル片温度計算部 １３ ランアウトテーブル上コイル片温度決定部 １４ バルブオン数決定部 １５ バルブＯＮ−ＯＦＦ実績入力部 １６ バルブＯＮ−ＯＦＦ設定出力部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) B21B 37/76
Claims (1)
- 【請求項１】 仕上圧延された熱延鋼帯に対し、その冷
却を行う為の冷却手段をフィードバック量に基づいてＰ
ＩＤ制御し、前記熱延鋼帯の捲取温度を制御する捲取温
度制御設備において、前記Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の成分値と、
予め定義された状態にどれだけ合致しているかを確信度
で与える第１のメンバーシップ関数群から、Ｐ，Ｉ，Ｄ
夫々の各状態毎に第１の確信度を求め、この第１の確信
度から、Ｐ，Ｉ，Ｄ夫々の各状態の全ての組み合わせ毎
に第２の確信度を求め、この第２の確信度と、Ｐ，Ｉ，
Ｄ夫々の各状態の全ての組み合わせ毎に予め定義された
最適なフィードバック量を分布関数で与える第２のメン
バーシップ関数群を掛け合わせ、重ね合わせることによ
り、当該制御時点における最適なフィードバック量分布
関数を求め、このフィードバック量分布関数から加重平
均法により、当該制御時点における最適なフィードバッ
ク量を決定することを特徴とする熱延鋼帯の捲取温度制
御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6129474A JP3054031B2 (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 熱延鋼帯の捲取温度制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6129474A JP3054031B2 (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 熱延鋼帯の捲取温度制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07214133A JPH07214133A (ja) | 1995-08-15 |
| JP3054031B2 true JP3054031B2 (ja) | 2000-06-19 |
Family
ID=15010386
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6129474A Expired - Fee Related JP3054031B2 (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 熱延鋼帯の捲取温度制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3054031B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9186710B2 (en) | 2011-06-07 | 2015-11-17 | Nippon Steel & Sumitomo Metal Corporation | Method for cooling hot-rolled steel sheet |
| JP5278580B2 (ja) * | 2011-06-07 | 2013-09-04 | 新日鐵住金株式会社 | 熱延鋼板の冷却装置及び冷却方法 |
| JP5644811B2 (ja) * | 2011-06-07 | 2014-12-24 | 新日鐵住金株式会社 | 熱延鋼板の冷却方法 |
| US9566625B2 (en) | 2011-06-07 | 2017-02-14 | Nippon Steel & Sumitomo Metal Corporation | Apparatus for cooling hot-rolled steel sheet |
| US9211574B2 (en) | 2011-07-27 | 2015-12-15 | Nippon Steel & Sumitomo Metal Corporation | Method for manufacturing steel sheet |
| CN103464475B (zh) * | 2013-09-06 | 2016-05-11 | 鞍钢股份有限公司 | 一种基于关联神经网络的热轧卷取温度预报方法 |
-
1994
- 1994-02-07 JP JP6129474A patent/JP3054031B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07214133A (ja) | 1995-08-15 |
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