JP3082633B2 - ストレッチレデューサのロール回転数制御方法 - Google Patents
ストレッチレデューサのロール回転数制御方法Info
- Publication number
- JP3082633B2 JP3082633B2 JP07265520A JP26552095A JP3082633B2 JP 3082633 B2 JP3082633 B2 JP 3082633B2 JP 07265520 A JP07265520 A JP 07265520A JP 26552095 A JP26552095 A JP 26552095A JP 3082633 B2 JP3082633 B2 JP 3082633B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- length
- neural network
- roll
- correction amount
- roll rotation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Control Of Metal Rolling (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、継ぎ目無管の製造
工程において、用いられるストレッチレデューサによる
管の伸ばし長さ及び管肉厚を目標長さ及び目標肉厚に一
致させるためのロール回転数の制御方法に関する。
工程において、用いられるストレッチレデューサによる
管の伸ばし長さ及び管肉厚を目標長さ及び目標肉厚に一
致させるためのロール回転数の制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】図６は従来における継ぎ目無管の代表的
な製造工程を示す模式図であり、丸鋼片３１を加熱炉３
２にて所定温度に加熱した後、ピアサー３３にて穿孔圧
延を施し、素管３４を得る。この素管３４は、厚肉であ
るためマンドレルミル３５にて肉厚を減じる。肉厚を減
じた素管３４を再び加熱炉３６にて所定温度まで再加熱
した後、ストレッチレデューサ３７にて所定の外径，肉
厚寸法に絞り圧延する。ストレッチレデューサ３７は、
通常８〜２６スタンドで構成され、素管３４を製品外径
に縮径圧延すると共に、スタンド間張力を発生させて肉
厚加工をも行う。
な製造工程を示す模式図であり、丸鋼片３１を加熱炉３
２にて所定温度に加熱した後、ピアサー３３にて穿孔圧
延を施し、素管３４を得る。この素管３４は、厚肉であ
るためマンドレルミル３５にて肉厚を減じる。肉厚を減
じた素管３４を再び加熱炉３６にて所定温度まで再加熱
した後、ストレッチレデューサ３７にて所定の外径，肉
厚寸法に絞り圧延する。ストレッチレデューサ３７は、
通常８〜２６スタンドで構成され、素管３４を製品外径
に縮径圧延すると共に、スタンド間張力を発生させて肉
厚加工をも行う。
【０００３】例えば、定性的には各スタンド間のロール
回転数の勾配と素管肉厚との関係は図７に示す如くであ
る。図７は各スタンドに対するロール回転数設定例を示
すグラフであり、横軸にスタンド番号＃1,＃2 …＃N を
とり、また縦軸にロール回転数をとって示してある。圧
延開始スタンドである＃１スタンドから最終スタンドで
ある＃Ｎスタンドに向かっての各スタンド相互のロール
回転数の勾配をＡの如く大きくし、各スタンド間での張
力を増加すると、管肉厚は薄くなり、逆にロール回転数
の勾配をＣの如く小さくするとスタンド間張力が減少
し、管肉厚が厚くなる。
回転数の勾配と素管肉厚との関係は図７に示す如くであ
る。図７は各スタンドに対するロール回転数設定例を示
すグラフであり、横軸にスタンド番号＃1,＃2 …＃N を
とり、また縦軸にロール回転数をとって示してある。圧
延開始スタンドである＃１スタンドから最終スタンドで
ある＃Ｎスタンドに向かっての各スタンド相互のロール
回転数の勾配をＡの如く大きくし、各スタンド間での張
力を増加すると、管肉厚は薄くなり、逆にロール回転数
の勾配をＣの如く小さくするとスタンド間張力が減少
し、管肉厚が厚くなる。
【０００４】グラフ中Ａ，Ｂ，Ｃは各スタンド間におけ
るロール回転数の設定値の勾配の急なものＡ，緩やかな
ものＣ及び中間のものＢを示し、Ｃ, Ｂ, Ａの順に肉厚
は薄く、またＡ，Ｂ，Ｃの順に肉厚は厚くなる。
るロール回転数の設定値の勾配の急なものＡ，緩やかな
ものＣ及び中間のものＢを示し、Ｃ, Ｂ, Ａの順に肉厚
は薄く、またＡ，Ｂ，Ｃの順に肉厚は厚くなる。
【０００５】ところでストレッチレデューサによる圧延
に際し、素管寸法，ロール形状，素管表面温度等の圧延
条件の変化の如何にかかわらず、目標肉厚，目標長さを
持つ仕上り管を得るには、各スタンド間にわたるロール
回転数の勾配は勿論、全体としてのロール回転数パター
ンを修正する必要がある。
に際し、素管寸法，ロール形状，素管表面温度等の圧延
条件の変化の如何にかかわらず、目標肉厚，目標長さを
持つ仕上り管を得るには、各スタンド間にわたるロール
回転数の勾配は勿論、全体としてのロール回転数パター
ンを修正する必要がある。
【０００６】このようなロール回転数の制御方式とし
て、特開昭４９−３７８５９号公報には、ロール回転数
のスタンド間の勾配と、ストレッチレデューサによる圧
延前，後の管長さの比、即ち伸ばし比との関係を実験に
基づいて予め算出しておくことで、圧延前の素管の長さ
からロール回転数のスタンド間勾配を求めて設定する方
法が開示されている。また特開平４−２３８６０８号公
報には、スタンド間の素管張力を圧延された仕上り管の
肉厚と目標肉厚との偏差に基づいて修正する技術が開示
されている。
て、特開昭４９−３７８５９号公報には、ロール回転数
のスタンド間の勾配と、ストレッチレデューサによる圧
延前，後の管長さの比、即ち伸ばし比との関係を実験に
基づいて予め算出しておくことで、圧延前の素管の長さ
からロール回転数のスタンド間勾配を求めて設定する方
法が開示されている。また特開平４−２３８６０８号公
報には、スタンド間の素管張力を圧延された仕上り管の
肉厚と目標肉厚との偏差に基づいて修正する技術が開示
されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】ところで、例えばロー
ルの圧延本数の違いによるロール形状の変化、素管圧延
温度の変化も管伸ばし長さ実績に与える影響は無視出来
ないから、ロール回転数のスタンド間の勾配の設定値に
これらを反映させるのが望ましいが、前述した従来方法
ではロール形状の変化、素管圧延温度の変化をロール回
転数の設定計算に反映させることが出来ないという問題
があった。
ルの圧延本数の違いによるロール形状の変化、素管圧延
温度の変化も管伸ばし長さ実績に与える影響は無視出来
ないから、ロール回転数のスタンド間の勾配の設定値に
これらを反映させるのが望ましいが、前述した従来方法
ではロール形状の変化、素管圧延温度の変化をロール回
転数の設定計算に反映させることが出来ないという問題
があった。
【０００８】本発明はかかる事情に鑑みなされたもので
あって、第１の目的は、異なる圧延条件と夫々において
設定されるロール回転数パターンの修正量との関係を近
似する手段として、ニューラルネットワークの適用が可
能であることに着目し、圧延仕上り管の目標管肉厚を高
精度に設定可能としたストレッチレデューサのロール回
転数制御方法を提供するところにある。
あって、第１の目的は、異なる圧延条件と夫々において
設定されるロール回転数パターンの修正量との関係を近
似する手段として、ニューラルネットワークの適用が可
能であることに着目し、圧延仕上り管の目標管肉厚を高
精度に設定可能としたストレッチレデューサのロール回
転数制御方法を提供するところにある。
【０００９】第２の目的はニューラルネットワークにそ
の実動作に先立って学習を行わせて、そのユニット相互
の結合係数を修正することで、より適切なロール回転数
の設定制御を可能とすることにある。
の実動作に先立って学習を行わせて、そのユニット相互
の結合係数を修正することで、より適切なロール回転数
の設定制御を可能とすることにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】第１の発明に係るストレ
ッチレデューサのロール回転数制御方法は、過去の圧延
時に求めた目標伸ばし長さ、ロール累積圧延本数、素管
温度，外径，肉厚，材質、素管長さ実績、伸ばし長さ実
績、ロール回転数パターンに対する修正量の実績，目標
伸ばし長さに対する偏差に基づき、ストレッチレデュー
サの各スタンドのロール回転数パターンに対する修正量
をニューラルネットワークにより算出することを特徴と
する。
ッチレデューサのロール回転数制御方法は、過去の圧延
時に求めた目標伸ばし長さ、ロール累積圧延本数、素管
温度，外径，肉厚，材質、素管長さ実績、伸ばし長さ実
績、ロール回転数パターンに対する修正量の実績，目標
伸ばし長さに対する偏差に基づき、ストレッチレデュー
サの各スタンドのロール回転数パターンに対する修正量
をニューラルネットワークにより算出することを特徴と
する。
【００１１】第２の発明に係るストレッチレデューサの
ロール回転数制御方法は、ニューラルネットワークはそ
の実動作に先立って、過去の圧延時に求めた目標伸ばし
長さ、ロール累積圧延本数、素管温度，外径，肉厚，材
質、素管長さ実績、伸ばし長さ実績、伸ばし長さ偏差及
びロール回転数パターンに対する修正量実績に基づい
て、その出力である修正量が過去の修正量実績と一致す
るようニューラルネットワークの各ユニット相互の結合
係数を修正する学習を行うことを特徴とする。
ロール回転数制御方法は、ニューラルネットワークはそ
の実動作に先立って、過去の圧延時に求めた目標伸ばし
長さ、ロール累積圧延本数、素管温度，外径，肉厚，材
質、素管長さ実績、伸ばし長さ実績、伸ばし長さ偏差及
びロール回転数パターンに対する修正量実績に基づい
て、その出力である修正量が過去の修正量実績と一致す
るようニューラルネットワークの各ユニット相互の結合
係数を修正する学習を行うことを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下本発明の実施の形態について
図面に基づき具体的に説明する。図１は、本発明に係る
ストレッチレデューサのロール回転数制御方法の実施に
使用する制御系のブロック図であり、図中１はストレッ
チレデューサ、２は素管のパスラインを示している。ス
トレッチレデューサ１の入側及び出側には、素管の長さ
を測定する入側測長計３，出側測長計４が夫々設置さ
れ、また入側にはストレッチレデューサ１と入側測長計
３との間に、素管の長手方向各部の温度を測定する温度
計５が設置されている。
図面に基づき具体的に説明する。図１は、本発明に係る
ストレッチレデューサのロール回転数制御方法の実施に
使用する制御系のブロック図であり、図中１はストレッ
チレデューサ、２は素管のパスラインを示している。ス
トレッチレデューサ１の入側及び出側には、素管の長さ
を測定する入側測長計３，出側測長計４が夫々設置さ
れ、また入側にはストレッチレデューサ１と入側測長計
３との間に、素管の長手方向各部の温度を測定する温度
計５が設置されている。
【００１３】入側測長計３、温度計５及び出側測長計４
の測定データは、ニューラルネットワーク１０を含む演
算制御部にて処理され、ロール回転数演算部１１へ入力
される。該ロール回転数演算部１１は処理データに基づ
きストレッチレデューサ１の各スタンドのロール回転数
を演算し、ストレッチレデューサ１の各スタンドのロー
ル回転数設定器（図示せず）へ出力する。
の測定データは、ニューラルネットワーク１０を含む演
算制御部にて処理され、ロール回転数演算部１１へ入力
される。該ロール回転数演算部１１は処理データに基づ
きストレッチレデューサ１の各スタンドのロール回転数
を演算し、ストレッチレデューサ１の各スタンドのロー
ル回転数設定器（図示せず）へ出力する。
【００１４】ストレッチレデューサ１の各スタンドの駆
動モータは設定されたロール回転数となるよう駆動制御
され、ストレッチレデューサ１のスタンド間において所
定の勾配を持つよう、また所定のロール回転数パターン
となるようロールが回転され、この状態で素管に対する
圧延がなされる。
動モータは設定されたロール回転数となるよう駆動制御
され、ストレッチレデューサ１のスタンド間において所
定の勾配を持つよう、また所定のロール回転数パターン
となるようロールが回転され、この状態で素管に対する
圧延がなされる。
【００１５】ストレッチレデューサ１の出側では出側測
長計４にて圧延された管の長さ、即ち管の伸ばし長さ実
績が検出され、加え合わせ点９へ与えられ、目標伸ばし
長さ（ｘN-1 ）との偏差εを求めて結合係数修正部８へ
与えられる。結合係数修正部８は結合係数の修正値ΔＷ
を算出し、これをニューラルネットワーク１０へ与えて
結合係数を修正し、修正後、ロール回転数の修正量ｙを
算出し、これをロール回転数演算部１１へ与えてストレ
ッチレデューサ１の各スタンドのロール回転数を修正設
定し、次の素管の圧延に備える。
長計４にて圧延された管の長さ、即ち管の伸ばし長さ実
績が検出され、加え合わせ点９へ与えられ、目標伸ばし
長さ（ｘN-1 ）との偏差εを求めて結合係数修正部８へ
与えられる。結合係数修正部８は結合係数の修正値ΔＷ
を算出し、これをニューラルネットワーク１０へ与えて
結合係数を修正し、修正後、ロール回転数の修正量ｙを
算出し、これをロール回転数演算部１１へ与えてストレ
ッチレデューサ１の各スタンドのロール回転数を修正設
定し、次の素管の圧延に備える。
【００１６】演算制御部の具体的構成を説明する。演算
制御部は目標伸ばし長さ算出部６、入力数値変換部７、
結合係数修正部８及びニューラルネットワーク１０等を
備えている。前記入側測長計３による検出データは、目
標伸ばし長さ算出部６へ入力される他、圧延前の素管の
長さ実績（ｘ1 ）として入力数値変換部７へ入力され
る。また温度計５にて検出された素管の長手方向各部の
温度は、素管温度（ｘ2 ）として入力数値変換部７へ入
力される。
制御部は目標伸ばし長さ算出部６、入力数値変換部７、
結合係数修正部８及びニューラルネットワーク１０等を
備えている。前記入側測長計３による検出データは、目
標伸ばし長さ算出部６へ入力される他、圧延前の素管の
長さ実績（ｘ1 ）として入力数値変換部７へ入力され
る。また温度計５にて検出された素管の長手方向各部の
温度は、素管温度（ｘ2 ）として入力数値変換部７へ入
力される。
【００１７】更に出側測長計４にて検出された圧延後の
管の伸ばし長さ実績は、加え合わせ点９にて目標伸ばし
長さを減算され、その偏差εを結合係数修正部８へ与え
る。該結合係数修正部８は目標伸ばし長さと出側管長さ
実績とを一致させるに必要な結合係数の修正値ΔＷを算
出し、これをニューラルネットワーク１０へ与える。
管の伸ばし長さ実績は、加え合わせ点９にて目標伸ばし
長さを減算され、その偏差εを結合係数修正部８へ与え
る。該結合係数修正部８は目標伸ばし長さと出側管長さ
実績とを一致させるに必要な結合係数の修正値ΔＷを算
出し、これをニューラルネットワーク１０へ与える。
【００１８】目標伸ばし長さ算出部６は、予め入力され
ている仕上り管としての管の目標長さと入側測長計３か
ら入力された圧延前の素管の長さ実績とに基づいて素管
に対する目標伸ばし長さ（ｘN-1 ）を算出し、これを入
力数値変換部７及びロール回転数演算部１１へ出力する
他、前述した如く加え合わせ点９へ与える。
ている仕上り管としての管の目標長さと入側測長計３か
ら入力された圧延前の素管の長さ実績とに基づいて素管
に対する目標伸ばし長さ（ｘN-1 ）を算出し、これを入
力数値変換部７及びロール回転数演算部１１へ出力する
他、前述した如く加え合わせ点９へ与える。
【００１９】入力数値変換部７は、たとえば入力数値を
ｘj,i （ｊ＝１，…，Ｐ，ｉ＝１，…Ｎ）とすると、各
項目毎の入力数値をその平均が０、標準偏差が１の正規
分布となるように変換処理を行う。例えば、ｘ1,1 から
ｘP,1 までの平均値ｘ、標準偏差値σを求め、 Ｘj,1 ＝（ｘj,1 −ｘ）／σ なる変換式にてｘj,1 をＸj,1 に変換してこれをニュー
ラルネットワーク１０へ与える。
ｘj,i （ｊ＝１，…，Ｐ，ｉ＝１，…Ｎ）とすると、各
項目毎の入力数値をその平均が０、標準偏差が１の正規
分布となるように変換処理を行う。例えば、ｘ1,1 から
ｘP,1 までの平均値ｘ、標準偏差値σを求め、 Ｘj,1 ＝（ｘj,1 −ｘ）／σ なる変換式にてｘj,1 をＸj,1 に変換してこれをニュー
ラルネットワーク１０へ与える。
【００２０】入力数値変換部７には、前述した素管長さ
実績（ｘ1 ），素管温度（ｘ2 ），〜目標伸ばし長さ
（ｘN-1 ）の他に、圧延前の素管の外径、肉厚、また素
管の材質、ロールの累積圧延本数等が入力される。なお
入力数値変換部７には目標伸ばし長さ（ｘN-1 ）と出側
測長計４にて検出した圧延後の管長さ実績との偏差であ
る伸ばし長さ偏差（ｘN ）が別途入力される。偏差が０
の場合には当然ｘN ＝０となる。
実績（ｘ1 ），素管温度（ｘ2 ），〜目標伸ばし長さ
（ｘN-1 ）の他に、圧延前の素管の外径、肉厚、また素
管の材質、ロールの累積圧延本数等が入力される。なお
入力数値変換部７には目標伸ばし長さ（ｘN-1 ）と出側
測長計４にて検出した圧延後の管長さ実績との偏差であ
る伸ばし長さ偏差（ｘN ）が別途入力される。偏差が０
の場合には当然ｘN ＝０となる。
【００２１】入力数値変換部７は、入力された各種デー
タ（ｘ1 〜ｘN ）に基づいてＸ1 （Ｘ1,1 ，Ｘ1,2 …Ｘ
1,N ）…ＸN （ＸP,1 ，ＸP,2 …ＸP,N ）を算出し、こ
れをニューラルネットワーク１０へ出力する。ニューラ
ルネットワーク１０は入力されたＸ1,1 〜ＸP,N に基づ
いて、ロール回転数の修正量ｙを算出し、これをロール
回転数演算部１１へ与える。
タ（ｘ1 〜ｘN ）に基づいてＸ1 （Ｘ1,1 ，Ｘ1,2 …Ｘ
1,N ）…ＸN （ＸP,1 ，ＸP,2 …ＸP,N ）を算出し、こ
れをニューラルネットワーク１０へ出力する。ニューラ
ルネットワーク１０は入力されたＸ1,1 〜ＸP,N に基づ
いて、ロール回転数の修正量ｙを算出し、これをロール
回転数演算部１１へ与える。
【００２２】図２はニューラルネットワーク１０の原理
を示す原理図であり、ニューラルネットワークはｋ層か
らなる場合を示している。代表的なニューラルネットワ
ーク１０は１回微分可能な出力関数を持つ情報処理素子
たるユニットにて構成される階層型ネットワーク（多層
パーセプトロン）であり、入力層たる第１層と、中間層
である第２層〜第ｋ−１層と、出力層である第ｋ層とか
らなる。入力層，中間層，出力層夫々は複数個のユニッ
トからなり、入力層のユニットと中間層である第２層の
ユニットとの間、また中間層の各層間のユニット、更に
第ｋ−１層のユニットと出力層のユニットとの間は夫々
異なる結合係数で係合されている。入力層である第１層
の各ユニットには前述した入力数値変換部７からの出力
データであるＸ1 〜ＸN が入力される。出力層である第
ｋ層からは出力値たる修正量ｙが出力される。各ユニッ
トにおいては入力値の合計値に基づいてシグモイド関数
に従い出力値が決定される。
を示す原理図であり、ニューラルネットワークはｋ層か
らなる場合を示している。代表的なニューラルネットワ
ーク１０は１回微分可能な出力関数を持つ情報処理素子
たるユニットにて構成される階層型ネットワーク（多層
パーセプトロン）であり、入力層たる第１層と、中間層
である第２層〜第ｋ−１層と、出力層である第ｋ層とか
らなる。入力層，中間層，出力層夫々は複数個のユニッ
トからなり、入力層のユニットと中間層である第２層の
ユニットとの間、また中間層の各層間のユニット、更に
第ｋ−１層のユニットと出力層のユニットとの間は夫々
異なる結合係数で係合されている。入力層である第１層
の各ユニットには前述した入力数値変換部７からの出力
データであるＸ1 〜ＸN が入力される。出力層である第
ｋ層からは出力値たる修正量ｙが出力される。各ユニッ
トにおいては入力値の合計値に基づいてシグモイド関数
に従い出力値が決定される。
【００２３】いまニューラルネットワーク１０が第１層
から第ｋ層（ｋ≧２）までのｋ層からなり、第ｋ層での
ユニット数をＮk とすると、信号は第１層から順に第ｋ
層へ伝達され、同一層内のユニットでは同期して計算が
行われる。第ｋ層の第ｉユニットの出力は、下記
（１），（２），（３）式で与えられる。
から第ｋ層（ｋ≧２）までのｋ層からなり、第ｋ層での
ユニット数をＮk とすると、信号は第１層から順に第ｋ
層へ伝達され、同一層内のユニットでは同期して計算が
行われる。第ｋ層の第ｉユニットの出力は、下記
（１），（２），（３）式で与えられる。
【００２４】
【数１】
【００２５】なお第１層の第ｉユニットの出力ｙ1,i は
（４）式で与えられ、入力ｘ1,i がそのまま出力とな
る。
（４）式で与えられ、入力ｘ1,i がそのまま出力とな
る。
【００２６】ニューラルネットワーク１０は後述する学
習によって結合係数を修正されており、これに対し、対
象とする素管に対する目標伸ばし長さ、ロール累積圧延
本数、素管温度，外径，肉厚，材質、母管長さ実績、目
標伸ばし長さに対する仕上り管の伸ばし長さの偏差を入
力する。ニューラルネットワーク１０は前述した（４）
式、（１），（２），（３）式に従って各層のユニット
間の入，出力を繰り返し、最終段のｋ層からロール回転
数パターンの修正量ｙをロール回転数演算部１１へ出力
する。
習によって結合係数を修正されており、これに対し、対
象とする素管に対する目標伸ばし長さ、ロール累積圧延
本数、素管温度，外径，肉厚，材質、母管長さ実績、目
標伸ばし長さに対する仕上り管の伸ばし長さの偏差を入
力する。ニューラルネットワーク１０は前述した（４）
式、（１），（２），（３）式に従って各層のユニット
間の入，出力を繰り返し、最終段のｋ層からロール回転
数パターンの修正量ｙをロール回転数演算部１１へ出力
する。
【００２７】ロール回転数演算部１１は、目標伸ばし長
さ算出部６から入力された目標伸ばし長さ、及びニュー
ラルネットワーク１０から入力されたロール回転数パタ
ーンの修正量ｙとに基づいて各スタンド夫々に対するロ
ール回転数を演算し、これをストレッチレデューサ１の
各スタンド毎のロール回転数設定器へ入力する。素管は
新たにロール回転数を設定された状態のストレッチレデ
ューサ１にて絞り圧延される。上記の処理は素管がスト
レッチレデューサ１にて絞り圧延を施される都度反復さ
れ、その都度、結合係数が補正され、目標長さ，肉厚を
有する仕上り管が得られることとなる。
さ算出部６から入力された目標伸ばし長さ、及びニュー
ラルネットワーク１０から入力されたロール回転数パタ
ーンの修正量ｙとに基づいて各スタンド夫々に対するロ
ール回転数を演算し、これをストレッチレデューサ１の
各スタンド毎のロール回転数設定器へ入力する。素管は
新たにロール回転数を設定された状態のストレッチレデ
ューサ１にて絞り圧延される。上記の処理は素管がスト
レッチレデューサ１にて絞り圧延を施される都度反復さ
れ、その都度、結合係数が補正され、目標長さ，肉厚を
有する仕上り管が得られることとなる。
【００２８】次に演算制御装置における前述したニュー
ラルネットワーク１０に対する学習過程について説明す
る。ニューラルネットワークの学習計算は、一般にバッ
クプロパゲーション法が広く用いられている。バックプ
ロパゲーション法とは、下記（５）式の入力データに対
応する出力データである（６）式（これらの入，出力デ
ータを教師信号と呼ぶ）と、ニューラルネットワーク１
０の出力である（７）式との誤差の二乗和に基づく
（８）式で表わされる誤差を減少させるように、ニュー
ラルネットワークの結合係数を適宜修正していく学習方
法である。
ラルネットワーク１０に対する学習過程について説明す
る。ニューラルネットワークの学習計算は、一般にバッ
クプロパゲーション法が広く用いられている。バックプ
ロパゲーション法とは、下記（５）式の入力データに対
応する出力データである（６）式（これらの入，出力デ
ータを教師信号と呼ぶ）と、ニューラルネットワーク１
０の出力である（７）式との誤差の二乗和に基づく
（８）式で表わされる誤差を減少させるように、ニュー
ラルネットワークの結合係数を適宜修正していく学習方
法である。
【００２９】
【数２】
【００３０】次にニューラルネットワークの学習過程を
具体的に図３に基づいて説明する。ニューラルネットワ
ークの学習に際しては先ず入力数値変換部７の前段に学
習データ分別処理部１２を設置し、またロール回転数演
算部１１には修正量実績値記憶部１３を接続しておく。
そしてこの修正量実績値記憶部１３から読み出した平均
値Ｙj はニューラルネットワーク１０からの出力である
修正量ｙj と加え合わせ点１５で減算し、その偏差εj
を結合係数修正部８へ与えることとする。
具体的に図３に基づいて説明する。ニューラルネットワ
ークの学習に際しては先ず入力数値変換部７の前段に学
習データ分別処理部１２を設置し、またロール回転数演
算部１１には修正量実績値記憶部１３を接続しておく。
そしてこの修正量実績値記憶部１３から読み出した平均
値Ｙj はニューラルネットワーク１０からの出力である
修正量ｙj と加え合わせ点１５で減算し、その偏差εj
を結合係数修正部８へ与えることとする。
【００３１】学習データ分別処理部１２では、この時の
各圧延条件，検出値から取り込むべき数値が予め定めた
範囲に属するか否か判別し、属する場合には取り込み、
これを入力数値変換部７へ与え、また属しない場合に
は、その数値を含む当該素管１本分のデータをニューラ
ルネットワーク１０への学習計算から除外する処理を行
う。従って入側測長計３から入力される素管長さ実績，
温度計５から入力される素管温度，出側測長計４から入
力される伸ばし長さ実績、並びに素管の外径，肉厚，材
質，ロール累積圧延本数，目標伸ばし長さ及び伸ばし長
さ偏差等は学習データ分別処理部１２にて分別された
後、入力数値変換部７へ出力されることとなる。なおこ
こに伸ばし長さ偏差とは、 伸ばし長さ偏差（％）＝（伸ばし長さ実績−目標伸ばし
長さ）／目標伸ばし長さ×１００ である。
各圧延条件，検出値から取り込むべき数値が予め定めた
範囲に属するか否か判別し、属する場合には取り込み、
これを入力数値変換部７へ与え、また属しない場合に
は、その数値を含む当該素管１本分のデータをニューラ
ルネットワーク１０への学習計算から除外する処理を行
う。従って入側測長計３から入力される素管長さ実績，
温度計５から入力される素管温度，出側測長計４から入
力される伸ばし長さ実績、並びに素管の外径，肉厚，材
質，ロール累積圧延本数，目標伸ばし長さ及び伸ばし長
さ偏差等は学習データ分別処理部１２にて分別された
後、入力数値変換部７へ出力されることとなる。なおこ
こに伸ばし長さ偏差とは、 伸ばし長さ偏差（％）＝（伸ばし長さ実績−目標伸ばし
長さ）／目標伸ばし長さ×１００ である。
【００３２】先ず素管をストレッチレデューサ１に通し
て最初の圧延を行う。素管は所定温度に加熱した後、ス
トレッチレデューサ１に通され圧延されるが、このとき
ストレッチレデューサ１の各スタンドのロール回転数
は、目標伸ばし長さ算出部６から入力される目標伸ばし
長さと、修正量実績値記憶部１３から読出した修正量実
績値とに基づいて、ロール回転数演算部１１が算出した
値に従って設定される。
て最初の圧延を行う。素管は所定温度に加熱した後、ス
トレッチレデューサ１に通され圧延されるが、このとき
ストレッチレデューサ１の各スタンドのロール回転数
は、目標伸ばし長さ算出部６から入力される目標伸ばし
長さと、修正量実績値記憶部１３から読出した修正量実
績値とに基づいて、ロール回転数演算部１１が算出した
値に従って設定される。
【００３３】目標伸ばし長さ算出部６は入側測長計３か
ら入力される素管長さ実績値と、予め入力されている仕
上り管の目標長さとに基づいて目標伸ばし長さを算出
し、これをロール回転数演算部１１へ入力する。また修
正量実績値記憶部１３は過去に同種の素管を圧延したと
きにおけるロール回転数パターンの修正量実績値を格納
してある。ロール回転数演算部１１は目標伸ばし長さと
修正量実績値記憶部から読み出した修正量実績値とから
各スタンド毎のロール回転数を算出し、ストレッチレデ
ューサ１の各スタンドのロール回転数を設定制御させ
る。
ら入力される素管長さ実績値と、予め入力されている仕
上り管の目標長さとに基づいて目標伸ばし長さを算出
し、これをロール回転数演算部１１へ入力する。また修
正量実績値記憶部１３は過去に同種の素管を圧延したと
きにおけるロール回転数パターンの修正量実績値を格納
してある。ロール回転数演算部１１は目標伸ばし長さと
修正量実績値記憶部から読み出した修正量実績値とから
各スタンド毎のロール回転数を算出し、ストレッチレデ
ューサ１の各スタンドのロール回転数を設定制御させ
る。
【００３４】このようにして得られる素管Ｐ本分のデー
タに対し、ニューラルネットワーク１０にて学習計算さ
せる。ニューラルネットワーク１０の出力として得られ
る修正量ｙj （ｊ＝１，…，Ｐ）とそのときの修正量実
績値Ｙj （ｊ＝１，…，Ｐ）との偏差をもとに結合係数
修正部８にてニューラルネットワーク１０の結合係数の
修正値ΔＷを求め、ニューラルネットワーク１０にて学
習計算が充分に実行された後、即ち修正量実績値Ｙj と
修正量ｙj とが略等しくなると（Ｙj ≒ｙj 、ｊ＝１，
…，Ｐ）ニューラルネットワーク１０の実動作への適用
を行う。
タに対し、ニューラルネットワーク１０にて学習計算さ
せる。ニューラルネットワーク１０の出力として得られ
る修正量ｙj （ｊ＝１，…，Ｐ）とそのときの修正量実
績値Ｙj （ｊ＝１，…，Ｐ）との偏差をもとに結合係数
修正部８にてニューラルネットワーク１０の結合係数の
修正値ΔＷを求め、ニューラルネットワーク１０にて学
習計算が充分に実行された後、即ち修正量実績値Ｙj と
修正量ｙj とが略等しくなると（Ｙj ≒ｙj 、ｊ＝１，
…，Ｐ）ニューラルネットワーク１０の実動作への適用
を行う。
【００３５】実動作への適用は図１に示す如き態様で行
われ、検出値や圧延条件及び偏差ｘ N ＝０の入力に対
し、入力数値変換部７によって変換された入力数値をも
とにニューラルネットワーク１０にて修正量ｙを計算さ
せる。算出した修正量ｙに基づき、ロール回転数が設定
され、ストレッチレデューサ１による伸ばし長さ実績と
目標伸ばし長さとの偏差から結合係数修正部８にてニュ
ーラルネットワーク１０の結合係数を逐次修正してゆ
く。
われ、検出値や圧延条件及び偏差ｘ N ＝０の入力に対
し、入力数値変換部７によって変換された入力数値をも
とにニューラルネットワーク１０にて修正量ｙを計算さ
せる。算出した修正量ｙに基づき、ロール回転数が設定
され、ストレッチレデューサ１による伸ばし長さ実績と
目標伸ばし長さとの偏差から結合係数修正部８にてニュ
ーラルネットワーク１０の結合係数を逐次修正してゆ
く。
【００３６】次に本発明方法と従来方法との比較試験結
果を示す。試験はストレッチレデューサ１による圧延前
の寸法が外径１１０ｍｍ，肉厚４．０ｍｍ、目標伸ばし
長さ２５８１０ｍｍの素管を、ストレッチレデューサに
て外径３４ｍｍ、肉厚３．４ｍｍ、目標伸ばし長さ１０
２１３０ｍｍの仕上り管を得べくストレッチレデューサ
を制御し、圧延本数と伸ばし長さ偏差とを求めた。伸ば
し長さ偏差の推移結果を図４に示す。
果を示す。試験はストレッチレデューサ１による圧延前
の寸法が外径１１０ｍｍ，肉厚４．０ｍｍ、目標伸ばし
長さ２５８１０ｍｍの素管を、ストレッチレデューサに
て外径３４ｍｍ、肉厚３．４ｍｍ、目標伸ばし長さ１０
２１３０ｍｍの仕上り管を得べくストレッチレデューサ
を制御し、圧延本数と伸ばし長さ偏差とを求めた。伸ば
し長さ偏差の推移結果を図４に示す。
【００３７】図４は横軸に圧延本数（本）を、また縦軸
に伸ばし長さ偏差（％）をとって示すグラフであり、図
４中実線は本発明方法に依った場合の、また破線は従来
方法に依った場合の各結果を示している。なお、従来方
法では現場作業者が手動にてストレッチレデューサのロ
ール回転数の修正量を設定した。図４に示すように、従
来方法では圧延開始４本目までの偏差が１％前後も存在
するのに対し、本発明方法では圧延開始の１本目から伸
ばし長さ偏差を０．３％程度まで小さくできていること
が分かる。図５には、そのときの伸ばし長さ偏差の平均
と標準偏差値を示した。
に伸ばし長さ偏差（％）をとって示すグラフであり、図
４中実線は本発明方法に依った場合の、また破線は従来
方法に依った場合の各結果を示している。なお、従来方
法では現場作業者が手動にてストレッチレデューサのロ
ール回転数の修正量を設定した。図４に示すように、従
来方法では圧延開始４本目までの偏差が１％前後も存在
するのに対し、本発明方法では圧延開始の１本目から伸
ばし長さ偏差を０．３％程度まで小さくできていること
が分かる。図５には、そのときの伸ばし長さ偏差の平均
と標準偏差値を示した。
【００３８】図５に示すように、本発明方法によった場
合は伸ばし長さ偏差の平均値、標準偏差が夫々０．０９
％，０．０３％と従来方法に比べて非常に高い伸ばし長
さ精度を達成し得ていることが解る。
合は伸ばし長さ偏差の平均値、標準偏差が夫々０．０９
％，０．０３％と従来方法に比べて非常に高い伸ばし長
さ精度を達成し得ていることが解る。
【００３９】
【発明の効果】第１の発明にあっては、ニューラルネッ
トワークを用いてストレッチレデューサの各スタンドロ
ール回転数パターンを修正することとしてあるから、従
来ロール回転数の修正値として反映させることが難しか
ったロール累積圧延本数、素管温度等の圧延条件等につ
いてもロール回転数パターンに反映させることが可能と
なり、より高精度の長さ，肉厚制御が可能となる等、本
発明は優れた効果を有する。
トワークを用いてストレッチレデューサの各スタンドロ
ール回転数パターンを修正することとしてあるから、従
来ロール回転数の修正値として反映させることが難しか
ったロール累積圧延本数、素管温度等の圧延条件等につ
いてもロール回転数パターンに反映させることが可能と
なり、より高精度の長さ，肉厚制御が可能となる等、本
発明は優れた効果を有する。
【００４０】第２の発明にあってはニューラルネットワ
ークは学習方式とし、実動作に先立って行った圧延に伴
う各種データに基づいて伸ばし長さ実績が目標伸ばし長
さに一致するようユニット相互の結合係数の修正を行う
ことで、実動作では最初から目標値に近い仕上り管が得
られ歩留りの向上を図れる優れた効果を奏する。
ークは学習方式とし、実動作に先立って行った圧延に伴
う各種データに基づいて伸ばし長さ実績が目標伸ばし長
さに一致するようユニット相互の結合係数の修正を行う
ことで、実動作では最初から目標値に近い仕上り管が得
られ歩留りの向上を図れる優れた効果を奏する。
【図１】本発明に係るストレッチレデューサのロール回
転数制御方法を実施するための装置の構成を示すブロッ
ク図である。
転数制御方法を実施するための装置の構成を示すブロッ
ク図である。
【図２】ニューラルネットワークの原理図である。
【図３】ニューラルネットワークの学習時の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】伸ばし長さ偏差の推移を示すグラフである。
【図５】伸ばし長さ偏差の平均値及び標準偏差値を示す
図表である。
図表である。
【図６】一般的な継ぎ目無管の製造工程を示す模式図で
ある。
ある。
【図７】ストレッチレデューサの各スタンドに対するロ
ール回転数の設定例を示すグラフである。
ール回転数の設定例を示すグラフである。
１ ストレッチレデューサ ２ パスライン ３ 入側測長計 ４ 出側測長計 ５ 温度計 ６ 目標伸ばし長さ算出部 ７ 入力数値変換部 ８ 結合係数修正部 １０ ニューラルネットワーク １１ ロール回転数演算部 １２ 学習データ分別処理部 １３ 修正量実績値記憶部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｂ２１Ｂ 37/70 Ｂ２１Ｂ 37/00 ＢＢＳ
Claims (2)
- 【請求項１】 過去の圧延時に求めた目標伸ばし長さ、
ロール累積圧延本数、素管温度，外径，肉厚，材質、素
管長さ実績、伸ばし長さ実績、ロール回転数パターンに
対する修正量の実績，目標伸ばし長さに対する偏差に基
づき、ストレッチレデューサの各スタンドのロール回転
数パターンに対する修正量をニューラルネットワークに
より算出することを特徴とするストレッチレデューサの
ロール回転数制御方法。 - 【請求項２】 ニューラルネットワークはその実動作に
先立って、過去の圧延時に求めた目標伸ばし長さ、ロー
ル累積圧延本数、素管温度，外径，肉厚，材質、素管長
さ実績、伸ばし長さ実績、伸ばし長さ偏差及びロール回
転数パターンに対する修正量実績に基づいて、その出力
である修正量が過去の修正量実績と一致するようニュー
ラルネットワークの各ユニット相互の結合係数を修正す
る学習を行うことを特徴とする請求項１記載のストレッ
チレデューサのロール回転数制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07265520A JP3082633B2 (ja) | 1995-10-13 | 1995-10-13 | ストレッチレデューサのロール回転数制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07265520A JP3082633B2 (ja) | 1995-10-13 | 1995-10-13 | ストレッチレデューサのロール回転数制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09108721A JPH09108721A (ja) | 1997-04-28 |
| JP3082633B2 true JP3082633B2 (ja) | 2000-08-28 |
Family
ID=17418291
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07265520A Expired - Fee Related JP3082633B2 (ja) | 1995-10-13 | 1995-10-13 | ストレッチレデューサのロール回転数制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3082633B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7294228B2 (ja) * | 2020-04-28 | 2023-06-20 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 圧延支援モデルの生成方法、圧延支援方法、継目無鋼管の製造方法、機械学習装置、及び圧延支援装置 |
| JP2023010010A (ja) | 2021-07-08 | 2023-01-20 | キヤノン株式会社 | 処理装置、管理装置、リソグラフィ装置、および物品製造方法 |
-
1995
- 1995-10-13 JP JP07265520A patent/JP3082633B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09108721A (ja) | 1997-04-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR100847974B1 (ko) | 압연, 단조 또는 교정 라인의 재질 제어 방법 및 그 장치 | |
| US5778151A (en) | Method and control device for controlling a material-processing process | |
| JPWO2006008808A1 (ja) | 板材圧延におけるウェッジの設定・制御方法 | |
| CN115007658B (zh) | 基于深层循环神经网络的冷连轧轧制板形动态预测方法 | |
| JP3082633B2 (ja) | ストレッチレデューサのロール回転数制御方法 | |
| AU719409B2 (en) | Apparatus for controlling a rolling mill based on a strip crown of a strip and the same | |
| JP2763495B2 (ja) | 圧延装置 | |
| US6513358B2 (en) | Method and device for controlling flatness | |
| JP2004034122A (ja) | 巻取温度制御装置 | |
| JPH0256964B2 (ja) | ||
| US4736305A (en) | Method of determining a draft schedule for a continuous rolling mill | |
| JPH04252302A (ja) | 連続圧延機における制御モデルの同定方法及び連続圧延機の制御方法 | |
| JP3450108B2 (ja) | 熱延板材の冷却制御装置 | |
| JPH1034221A (ja) | タンデム圧延機における伸ばし長さ制御方法 | |
| JP3283431B2 (ja) | 熱間仕上タンデム圧延機における頭部板厚制御方法 | |
| JPH05208204A (ja) | ストリップ圧延における形状制御方法 | |
| JP2755893B2 (ja) | 圧延制御方法および装置 | |
| JP2800993B2 (ja) | 連続圧延機の走間板厚変更方法 | |
| JPH07204718A (ja) | 圧延装置 | |
| JPH04111910A (ja) | 多段圧延機における圧延材の形状制御方法 | |
| JPH07246414A (ja) | ストレッチレデューサーの管端部肉厚制御方法 | |
| JP3553552B2 (ja) | 熱間仕上げ圧延機における板幅変形モデルのオンライン同定方法 | |
| JPS6357122B2 (ja) | ||
| JP2000237811A (ja) | 熱間圧延機の板幅制御装置 | |
| JP2698884B2 (ja) | ストレッチレジューサによる管肉厚制御方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |