JP3336135B2 - プロセスに指令を与えるための方法および装置 - Google Patents
プロセスに指令を与えるための方法および装置Info
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- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C21—METALLURGY OF IRON
- C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
- C21D11/00—Process control or regulation for heat treatments
- C21D11/005—Process control or regulation for heat treatments for cooling
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
-
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- B21B37/74—Temperature control, e.g. by cooling or heating the rolls or the product
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- C21D—MODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
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- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、プロセスに指令を与え
るための方法であって、計算装置で少なくとも１つの可
変のモデルパラメータを有するプロセスの数学モデルが
プログラムモジュールとして実行されており、この数学
モデルが各１つのプロセス進行の開始前にそれに供給さ
れた入力量に関係して少なくとも選択されたプロセスパ
ラメータを予計算し、それによりシステムの予設定が行
われ、プロセス進行の間に入力量およびプロセスパラメ
ータが測定され、測定されたプロセスパラメータおよび
モデルに供給される該測定された入力量に基づいてプロ
セス進行の後にプロセスパラメータの予計算の適応改善
が行われる方法に関する。さらに本発明はこの方法を実
施するための装置に関する。
るための方法であって、計算装置で少なくとも１つの可
変のモデルパラメータを有するプロセスの数学モデルが
プログラムモジュールとして実行されており、この数学
モデルが各１つのプロセス進行の開始前にそれに供給さ
れた入力量に関係して少なくとも選択されたプロセスパ
ラメータを予計算し、それによりシステムの予設定が行
われ、プロセス進行の間に入力量およびプロセスパラメ
ータが測定され、測定されたプロセスパラメータおよび
モデルに供給される該測定された入力量に基づいてプロ
セス進行の後にプロセスパラメータの予計算の適応改善
が行われる方法に関する。さらに本発明はこの方法を実
施するための装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ドイツ特許出願公開第 A-4040360号明細
書から、準連続的に作動する方法技術的な設備に対する
調節されるシステム内の１つのプロセスに指令を与える
ためのこのような方法またはこのような装置が公知であ
る。このような設備には例えば圧延ラインが属してお
り、その際に圧延物の各パスは以下でプロセス進行と呼
ばれるプロセスサイクルを形成する。すべての実際の技
術的プロセスのようにこれらのプロセス進行は時変性で
ある。このようなプロセスに指令を与える際には、プロ
セスを調節するシステムを各プロセス進行の前に予設定
することが必要である。すなわちプロセス指令は古典的
な調節と異なって実際のプロセス事象に常に時間的に先
行していなければならない。その理由は、工業的プロセ
スではしばしば調節量が間接的にのみ測定可能であり、
またプロセス影響の個所で直接的に測定可能ではなく、
従って直接的な調節が可能でないことである。プロセス
を調節するシステムの予設定は公知のように、プロセス
の重要な数学的モデルのプールに支えられて、予め定め
られた入力量および／またはとりあえず推定された入力
量に関係して選定されたプロセスパラメータが予計算さ
れ、それによって次いでシステムの予設定が行われるよ
うに行われる。数学的モデルは指令を与えるべきプロセ
スを常に近似的にのみ記述し得るので、実際のプロセス
事象へのモデルの適応マッチングが必要である。そのた
めに各プロセス進行の間にプロセスパラメータおよび入
力量が直接的または間接的に他の測定量の評価により測
定される。プロセス進行の終了後に後計算の枠内で数学
的モデルにより実行された予計算がいまや測定された入
力量を基礎として繰り返され、その際にこうして計算さ
れたプロセスパラメータと測定されたプロセスパラメー
タとの間の偏差に関係して変更可能なモデルパラメータ
の適応変更が求められた偏差を減少するように行われ
る。こうして適応されたモデルパラメータはすぐ次のプ
ロセス進行の開始時にプロセスパラメータの予計算のた
めに用いられる。
書から、準連続的に作動する方法技術的な設備に対する
調節されるシステム内の１つのプロセスに指令を与える
ためのこのような方法またはこのような装置が公知であ
る。このような設備には例えば圧延ラインが属してお
り、その際に圧延物の各パスは以下でプロセス進行と呼
ばれるプロセスサイクルを形成する。すべての実際の技
術的プロセスのようにこれらのプロセス進行は時変性で
ある。このようなプロセスに指令を与える際には、プロ
セスを調節するシステムを各プロセス進行の前に予設定
することが必要である。すなわちプロセス指令は古典的
な調節と異なって実際のプロセス事象に常に時間的に先
行していなければならない。その理由は、工業的プロセ
スではしばしば調節量が間接的にのみ測定可能であり、
またプロセス影響の個所で直接的に測定可能ではなく、
従って直接的な調節が可能でないことである。プロセス
を調節するシステムの予設定は公知のように、プロセス
の重要な数学的モデルのプールに支えられて、予め定め
られた入力量および／またはとりあえず推定された入力
量に関係して選定されたプロセスパラメータが予計算さ
れ、それによって次いでシステムの予設定が行われるよ
うに行われる。数学的モデルは指令を与えるべきプロセ
スを常に近似的にのみ記述し得るので、実際のプロセス
事象へのモデルの適応マッチングが必要である。そのた
めに各プロセス進行の間にプロセスパラメータおよび入
力量が直接的または間接的に他の測定量の評価により測
定される。プロセス進行の終了後に後計算の枠内で数学
的モデルにより実行された予計算がいまや測定された入
力量を基礎として繰り返され、その際にこうして計算さ
れたプロセスパラメータと測定されたプロセスパラメー
タとの間の偏差に関係して変更可能なモデルパラメータ
の適応変更が求められた偏差を減少するように行われ
る。こうして適応されたモデルパラメータはすぐ次のプ
ロセス進行の開始時にプロセスパラメータの予計算のた
めに用いられる。
【０００３】技術的プロセスが数学モデルにより十分に
正確に記述され得る場合にも、数学モデルとモデルの入
力量との間の関係が知られてていない時には、モデルパ
ラメータから誤差が生じ得る。
正確に記述され得る場合にも、数学モデルとモデルの入
力量との間の関係が知られてていない時には、モデルパ
ラメータから誤差が生じ得る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、可変
のモデルパラメータの適応のために適応アルゴリズムに
頼ることなく、モデルによるプロセスパラメータの予計
算を可能にすることにある。
のモデルパラメータの適応のために適応アルゴリズムに
頼ることなく、モデルによるプロセスパラメータの予計
算を可能にすることにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この課題は、本発明によ
れば、請求項１に記載された方法により解決される。こ
の方法を実施するための装置は、請求項９に記載されて
いる。
れば、請求項１に記載された方法により解決される。こ
の方法を実施するための装置は、請求項９に記載されて
いる。
【０００６】モデルパラメータの用意および適応は、デ
ザインおよびトレーニングの費用が数学モデルの適格化
の費用よりも少なくてすむニューロン回路網により行わ
れる。数学モデルを完全にニューロン回路網により置換
する他の考えられる方法にくらべて、プロセスの数学モ
デル化のためのこれまでの結果および経験が引き続き完
全に有効であるという利点が生ずる。それに応じて数学
モデルと組み合わせて使用されるニューロン回路網も相
応のグローバルなニューロン回路網よりも簡単であり、
その結果としてプロセス指令のための一層堅牢な解決策
が得られる。
ザインおよびトレーニングの費用が数学モデルの適格化
の費用よりも少なくてすむニューロン回路網により行わ
れる。数学モデルを完全にニューロン回路網により置換
する他の考えられる方法にくらべて、プロセスの数学モ
デル化のためのこれまでの結果および経験が引き続き完
全に有効であるという利点が生ずる。それに応じて数学
モデルと組み合わせて使用されるニューロン回路網も相
応のグローバルなニューロン回路網よりも簡単であり、
その結果としてプロセス指令のための一層堅牢な解決策
が得られる。
【０００７】これに関連して本発明の範囲内で、各プロ
セス進行の後に測定された入力量および測定されたプロ
セスパラメータが回路網パラメータを適応させるために
利用されることによって、回路網パラメータの適応がオ
ンラインで行われる。これにより、実際の、すなわち時
変性のプロセスへの、モデルから供給される計算結果の
補正の連続的なマッチングが達成される。その際にニュ
ーロン回路網の回路網パラメータのオンライン適応は計
算技術的に数学モデルのモデルパラメータのオンライン
適応の場合の費用よりもはるかに少ない費用ですむ。
セス進行の後に測定された入力量および測定されたプロ
セスパラメータが回路網パラメータを適応させるために
利用されることによって、回路網パラメータの適応がオ
ンラインで行われる。これにより、実際の、すなわち時
変性のプロセスへの、モデルから供給される計算結果の
補正の連続的なマッチングが達成される。その際にニュ
ーロン回路網の回路網パラメータのオンライン適応は計
算技術的に数学モデルのモデルパラメータのオンライン
適応の場合の費用よりもはるかに少ない費用ですむ。
【０００８】可変のモデルパラメータの入力量に対する
依存関係が部分的にアルゴリズムにより記述され得る場
合には、有利な仕方でモデルパラメータのこの部分が数
学モデルの内部で推定または測定された入力量に基づい
て計算され、他の部分のみがニューロン回路網から発生
される。
依存関係が部分的にアルゴリズムにより記述され得る場
合には、有利な仕方でモデルパラメータのこの部分が数
学モデルの内部で推定または測定された入力量に基づい
て計算され、他の部分のみがニューロン回路網から発生
される。
【０００９】本発明による方法は特にプロセスが近似的
に１つのモデルにより記述され得る工業的な方法技術的
プロセスにおいて応用される。これに関連して本発明に
よる方法により好ましくは圧延技術的プロセスに指令が
与えられ、その際に本発明による方法は特に圧延物内の
温度経過の予計算のためのモデルパラメータとして冷却
時定数を用意するために、および／または圧延力の予計
算のためのモデルパラメータとして圧延物の耐熱性を用
意するために用いられる。
に１つのモデルにより記述され得る工業的な方法技術的
プロセスにおいて応用される。これに関連して本発明に
よる方法により好ましくは圧延技術的プロセスに指令が
与えられ、その際に本発明による方法は特に圧延物内の
温度経過の予計算のためのモデルパラメータとして冷却
時定数を用意するために、および／または圧延力の予計
算のためのモデルパラメータとして圧延物の耐熱性を用
意するために用いられる。
【００１０】
【実施例】以下、図面を参照して本発明を一層詳細に説
明する。以下の説明および図中において、添字のVは予
計算を表し、入力側または出力側で数学的モデルに対応
付けられている量は、添字Mが付されている。これらは
予計算か後計算のために用いられ得る。添字Nは後計算
の時点において得られる測定値に対して付されている。
明する。以下の説明および図中において、添字のVは予
計算を表し、入力側または出力側で数学的モデルに対応
付けられている量は、添字Mが付されている。これらは
予計算か後計算のために用いられ得る。添字Nは後計算
の時点において得られる測定値に対して付されている。
【００１１】図１は機能ブロック１によりシンボル化さ
れている技術的プロセス、たとえば圧延プロセスに指令
を与えるための従来の配置を示す。計算装置２で付属の
モデルパラメータＭＰを含めてプロセスの数学モデルＭ
が実行されている。各プロセス進行の開始前に予計算装
置３が計算装置２から現在のモデルパラメータＭＰを有
する数学モデルＭのそれぞれ必要とされるモデル式を呼
び出す。次いで予計算装置３でモデル式およびたとえば
目標値のような予め定められたまたは推定された入力量
ｘV ＝（ｘ1V，…，ｘnV）に基づいて選択されたプロセ
スパラメータｙ V ＝（ｙ1V，…，ｙnV）が予計算され
る。これらの予計算されたプロセスパラメータｙV によ
りプロセス１を調節するためのシステム４が予設定され
る。続いてのプロセス進行の間に、矢印５により示され
ているように、プロセス１が予設定されたシステム４に
より制御され、他方同時に、矢印６により示されている
ように、すべての主要なプロセス量が測定される。測定
されたプロセス量に基づいて測定された量の統計的な評
価により、またはその他の直接的に測定可能でない量の
計算により入力量ｘおよびプロセスパラメータｙの、プ
ロセス進行の前に行われた場合よりもはるかに正確な決
定が行われる。プロセス進行の後にこのように測定され
た入力量ｘおよびプロセスパラメータｙが後計算装置７
に供給される。後計算装置７は計算装置２内の現在のモ
デルパラメータＭＰを有するモデルＭにアクセスし、ま
たプロセスパラメータの予計算をいまや測定された入力
量ｘを基礎として繰り返す。プロセスパラメータに対す
るこうして得られた計算結果は測定されたプロセスパラ
メータｙと比較され、その際に求められた偏差に基づい
てモデルパラメータＭＰの適応変更がこれらの偏差を減
少するように行われる。適応されたモデルパラメータＭ
Ｐは古い値に重ね書きして計算装置２内に格納され、ま
たすぐ次の予計算のために準備される。
れている技術的プロセス、たとえば圧延プロセスに指令
を与えるための従来の配置を示す。計算装置２で付属の
モデルパラメータＭＰを含めてプロセスの数学モデルＭ
が実行されている。各プロセス進行の開始前に予計算装
置３が計算装置２から現在のモデルパラメータＭＰを有
する数学モデルＭのそれぞれ必要とされるモデル式を呼
び出す。次いで予計算装置３でモデル式およびたとえば
目標値のような予め定められたまたは推定された入力量
ｘV ＝（ｘ1V，…，ｘnV）に基づいて選択されたプロセ
スパラメータｙ V ＝（ｙ1V，…，ｙnV）が予計算され
る。これらの予計算されたプロセスパラメータｙV によ
りプロセス１を調節するためのシステム４が予設定され
る。続いてのプロセス進行の間に、矢印５により示され
ているように、プロセス１が予設定されたシステム４に
より制御され、他方同時に、矢印６により示されている
ように、すべての主要なプロセス量が測定される。測定
されたプロセス量に基づいて測定された量の統計的な評
価により、またはその他の直接的に測定可能でない量の
計算により入力量ｘおよびプロセスパラメータｙの、プ
ロセス進行の前に行われた場合よりもはるかに正確な決
定が行われる。プロセス進行の後にこのように測定され
た入力量ｘおよびプロセスパラメータｙが後計算装置７
に供給される。後計算装置７は計算装置２内の現在のモ
デルパラメータＭＰを有するモデルＭにアクセスし、ま
たプロセスパラメータの予計算をいまや測定された入力
量ｘを基礎として繰り返す。プロセスパラメータに対す
るこうして得られた計算結果は測定されたプロセスパラ
メータｙと比較され、その際に求められた偏差に基づい
てモデルパラメータＭＰの適応変更がこれらの偏差を減
少するように行われる。適応されたモデルパラメータＭ
Ｐは古い値に重ね書きして計算装置２内に格納され、ま
たすぐ次の予計算のために準備される。
【００１２】図２は計算装置２内の数学モデルと可変の
回路網パラメータＮＰを有するニューロン回路網との本
発明による組み合わせの実施例を示す。図１に示されて
いる公知の例の場合のように、プロセスパラメータｙV
の予計算のための予計算装置３は装置２内のモデルにア
クセスする。プロセス進行の後に、入力量のうちモデル
パラメータＭＰが関係している入力量がニューロン回路
網８に供給され、その回路網応答ｙN が後計算装置７に
より受け入れられる。後計算装置７はさらに装置２から
数学モデルＭを受け入れ、そのモデルパラメータＭＰが
回路網応答ｙNにより新たに決定される。測定されまた
モデルＭに与えられるべき入力量ｘがいまモデルＭに供
給され、その際にこうして得られた計算結果が測定され
たプロセスパラメータｙと比較される。その際に求めら
れた偏差に関係してニューロン回路網８の回路網パラメ
ータＮＰがこの偏差を減少するように適応変更される。
回路網パラメータＮＰを有するニューロン回路網との本
発明による組み合わせの実施例を示す。図１に示されて
いる公知の例の場合のように、プロセスパラメータｙV
の予計算のための予計算装置３は装置２内のモデルにア
クセスする。プロセス進行の後に、入力量のうちモデル
パラメータＭＰが関係している入力量がニューロン回路
網８に供給され、その回路網応答ｙN が後計算装置７に
より受け入れられる。後計算装置７はさらに装置２から
数学モデルＭを受け入れ、そのモデルパラメータＭＰが
回路網応答ｙNにより新たに決定される。測定されまた
モデルＭに与えられるべき入力量ｘがいまモデルＭに供
給され、その際にこうして得られた計算結果が測定され
たプロセスパラメータｙと比較される。その際に求めら
れた偏差に関係してニューロン回路網８の回路網パラメ
ータＮＰがこの偏差を減少するように適応変更される。
【００１３】図３はブロック回路図により数学モデルＭ
とニューロン回路網８との機能的組み合わせを示す。そ
の際に数学モデルＭは、それに供給された入力量ｘM に
基づいて、計算結果ｙM を発生し、この計算結果は予計
算すべきプロセスパラメータｙV に相当する。モデルＭ
の可変のモデルパラメータＭＰは、入力側に入力量ｘN
を供給されるニューロン回路網８の回路網応答ｙN によ
り決定される。その際にモデルＭおよびニューロン回路
網８に対する入力ベクトルｘM およびｘN は基本的に相
い異なっている。
とニューロン回路網８との機能的組み合わせを示す。そ
の際に数学モデルＭは、それに供給された入力量ｘM に
基づいて、計算結果ｙM を発生し、この計算結果は予計
算すべきプロセスパラメータｙV に相当する。モデルＭ
の可変のモデルパラメータＭＰは、入力側に入力量ｘN
を供給されるニューロン回路網８の回路網応答ｙN によ
り決定される。その際にモデルＭおよびニューロン回路
網８に対する入力ベクトルｘM およびｘN は基本的に相
い異なっている。
【００１４】図４にはニューロン回路網の一例が示され
ており、数学モデルのモデルパラメータを設定するため
のその用途を以下に一層詳細に説明する。
ており、数学モデルのモデルパラメータを設定するため
のその用途を以下に一層詳細に説明する。
【００１５】考察されるモデルＭは圧延工場の冷却区間
内の薄帯の冷却をモデル化するものである。その際に冷
却は式 θ（ｔ）＝θu ＋（θe −θu ）・ｅｘｐ（−ｔ／Ｔ） により記述され得る。ここでθ（ｔ）は帯内の温度経
過、θe は最終圧延温度、またθu は周囲温度である。
Ｔはなかんずく帯の厚み、熱伝導性、温度伝導性、帯の
上面に対する熱伝達定数および帯の下面に対する熱伝達
定数に関係している冷却時定数である。帯の厚みを例外
としてこれらの量に対して正確な値は得られないので、
冷却時定数は近似的にしかモデルの枠内で計算または推
定され得ない。冷却時定数に対する推定値をＴ* とする
と、実際の冷却時定数ＴはＴ＝ｋ・Ｔ* により定義され
得る。その際にｋはどの入力量との関係も知られていな
いモデルパラメータである。このモデルパラメータｋの
用意および実際のプロセス事象へのその適応を、図４に
示されているニューロン回路網が引き受ける。このニュ
ーロン回路網には入力量として最終圧延温度θe 、リー
ル温度θh 、帯の厚みＤ、帯の幅Ｂ、帯内の合金成分の
和Ｌおよび帯速度ｖが供給される。
内の薄帯の冷却をモデル化するものである。その際に冷
却は式 θ（ｔ）＝θu ＋（θe −θu ）・ｅｘｐ（−ｔ／Ｔ） により記述され得る。ここでθ（ｔ）は帯内の温度経
過、θe は最終圧延温度、またθu は周囲温度である。
Ｔはなかんずく帯の厚み、熱伝導性、温度伝導性、帯の
上面に対する熱伝達定数および帯の下面に対する熱伝達
定数に関係している冷却時定数である。帯の厚みを例外
としてこれらの量に対して正確な値は得られないので、
冷却時定数は近似的にしかモデルの枠内で計算または推
定され得ない。冷却時定数に対する推定値をＴ* とする
と、実際の冷却時定数ＴはＴ＝ｋ・Ｔ* により定義され
得る。その際にｋはどの入力量との関係も知られていな
いモデルパラメータである。このモデルパラメータｋの
用意および実際のプロセス事象へのその適応を、図４に
示されているニューロン回路網が引き受ける。このニュ
ーロン回路網には入力量として最終圧延温度θe 、リー
ル温度θh 、帯の厚みＤ、帯の幅Ｂ、帯内の合金成分の
和Ｌおよび帯速度ｖが供給される。
【００１６】バックプロパゲーション形式のニューロン
回路網は入力量ｘN ＝（θe ，…，ｖ）の各々に対する
それぞれ１つの入力要素９を有する入力領域を有する。
さらに、一定値、たとえば“１”を供給される追加的な
入力要素１０が設けられている。入力領域の後に多くの
要素１１から成る隠された領域が対応付けられており、
それらのうち各要素１１は−１．０と＋１．０との間の
シグモイド経過を有する応答挙動を有する。要素１１に
入力側で供給される入力量ｘN は隠された領域の各要素
１１内でそれぞれ個別の重み付け係数ｗijを乗算され、
また続いて、シグモイド関数経過による重み付けが行わ
れる前に、加算される。隠された領域は一定値、たとえ
ば“１”に対する入力要素としての役割をする追加的な
要素１２を有する。隠された領域の後に出力要素１３が
対応付けられている。この出力要素はそれぞれ個別の重
み付け係数ｃi を有する隠された領域の要素１１および
１２の応答を回路網応答ｙN として加算する。
回路網は入力量ｘN ＝（θe ，…，ｖ）の各々に対する
それぞれ１つの入力要素９を有する入力領域を有する。
さらに、一定値、たとえば“１”を供給される追加的な
入力要素１０が設けられている。入力領域の後に多くの
要素１１から成る隠された領域が対応付けられており、
それらのうち各要素１１は−１．０と＋１．０との間の
シグモイド経過を有する応答挙動を有する。要素１１に
入力側で供給される入力量ｘN は隠された領域の各要素
１１内でそれぞれ個別の重み付け係数ｗijを乗算され、
また続いて、シグモイド関数経過による重み付けが行わ
れる前に、加算される。隠された領域は一定値、たとえ
ば“１”に対する入力要素としての役割をする追加的な
要素１２を有する。隠された領域の後に出力要素１３が
対応付けられている。この出力要素はそれぞれ個別の重
み付け係数ｃi を有する隠された領域の要素１１および
１２の応答を回路網応答ｙN として加算する。
【００１７】回路網パラメータｗijおよびｃi のオンラ
イン適応は各プロセス進行の後に公知の仕方で最小二乗
誤差法に基づいて行われ、その際に回路網パラメータは
ステップ状に誤差減少の方向に変更される。
イン適応は各プロセス進行の後に公知の仕方で最小二乗
誤差法に基づいて行われ、その際に回路網パラメータは
ステップ状に誤差減少の方向に変更される。
【図１】技術的プロセスに指令を与えるための公知の配
置例のブロック図。
置例のブロック図。
【図２】数学モデルとニューロン回路網との本発明によ
る組み合わせの一例を示すブロック図。
る組み合わせの一例を示すブロック図。
【図３】ニューロン回路網と数学モデルとの論理演算の
ためのブロック図。
ためのブロック図。
【図４】本発明による方法において使用されるニューロ
ン回路網の一例を示すブロック図。
ン回路網の一例を示すブロック図。
１ 圧延プロセス ２ 計算装置 ３ 予計算装置 ４ 調節されるシステム ６ 測定装置 ７ 後計算装置 ８ ニューロン回路網
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ０６Ｆ 15/18 ５５０ Ｇ０６Ｇ 7/60 Ｇ０６Ｇ 7/60 Ｂ２１Ｂ 37/00 Ｚ (72)発明者 オツトー グラムコフ ドイツ連邦共和国 91052 エルランゲ ン ホフマンシユトラーセ 103 (72)発明者 トーマス マルチネツ ドイツ連邦共和国 80686 ミユンヘン キルヒマイルシユトラーセ 43 (72)発明者 ギユンター ゼルゲル ドイツ連邦共和国 90455 ニユルンベ ルク ツアウンケーニツヒヴエーク ８ (56)参考文献 特開 平５−197401（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−93708（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−214610（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G05B 13/04,13/02
Claims (9)
- 【請求項１】 制御手段、計算装置（２）およびニュー
ロン回路網を備えたプロセスに指令を与えるための方法
であって、該計算装置（２）はプロセスの数学モデル
（Ｍ）を有し、数学モデル（Ｍ）は少なくとも１つの可
変のプロセスモデルパラメータ（ＭＰ）を有し、前記ニ
ューロン回路網は可変の回路網パラメータを有するもの
において、 ａ）計算装置（２）に入力量（ｘ）を供給し、 ｂ）各１つのプロセス進行の開始前に、計算装置（２）
に供給された入力量（ｘ）に基づいて、少なくとも１つ
の選択されたプロセスパラメータ（ｙv）を予計算し、 ｃ）これらの予計算されたプロセスパラメータ（ｙ v ）
によりプロセスを調節するためのシステム（４）が予設
定され、 ｄ）プロセス進行の間に入力量（ｘ）およびプロセスパ
ラメータ（ｙ）を測定し、その際プロセス進行は制御手
段により制御され、 ｅ）測定された入力値を数学モデル（Ｍ）に供給し、 ｆ）予計算されたプロセスパラメータ（ｙ）を、測定さ
れた入力値およびプロセスパラメータに基づいて適応改
善し、予計算されたプロセスパラメータの該適応改善の
ステップは、次のサブステップ、 i)少なくとも１つの可変のプロセスモデルパラメータに
影響を与える入力量を、プロセス進行の後にニューロン
回路網に供給し、 ii)ニューロン回路網により回路網応答（ｙN）としての
少なくとも１つの可変のプロセスモデルパラメータに対
する値を供給し、 iii)予計算された少なくとも１つのプロセスパラメータ
（ｙv）を、測定されたプロセスパラメータと比較して
偏差を形成し、 iv) ニューロン回路網（８）の回路網パラメータ（Ｎ
Ｐ）を、前記偏差が減少するように適応する、 を含むことを特徴とするプロセス制御のための方法。 - 【請求項２】 各プロセス進行の後に測定された入力量
（ｘ）および測定されたプロセスパラメータ（ｙ）が回
路網パラメータ（ＮＰ）を適応させるために 利用される
ことによって、回路網パラメータ（ＮＰ）の適応がオン
ラインで行われることを特徴とする請求項１記載の方
法。 - 【請求項３】 少なくとも１つの可変のプロセスモデル
パラメータが、入力量に基づいて数学モデルにより計算
された第１の部分とニューロン回路網により決定され、
第１の部分とリンクされた第２の部分とを含むことを特
徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 前記第１の部分の計算に使われた入力量
が推定された入力量であることを特徴とする請求項３記
載の方法。 - 【請求項５】 前記第１の部分の計算に使われた入力量
が測定された入力量であることを特徴とする請求項３記
載の方法。 - 【請求項６】 プロセスが多数の圧延プロセスを含むこ
とを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項７】 圧延物の温度変化の予計算のためのモデ
ルパラメータとして冷却時定数が用いられることを特徴
とする請求項６記載の方法。 - 【請求項８】 圧延力の予計算のためのモデルパラメー
タとして圧延物の耐熱性が用いられることを特徴とする
請求項６記載の方法。。 - 【請求項９】 制御システム内のプロセスに指令を与え
るための装置であって、 ａ）入力量（ｘ）に基づいて少なくとも１つのプロセス
パラメータ（ｙV）を予計算するために、プロセスの数
学モデル（Ｍ）を有する計算装置（２）を有し、数学モ
デル（Ｍ）は少なくとも１つの可変のプロセスモデルパ
ラメータ（ＭＰ）を有し、 ｂ）少なくとも１つの予計算されたプロセスパラメータ
（ｙV）に基づいて制御システム（４）を予設定するた
めの装置（３）を含み、 ｃ）プロセス進行の間に入力量（ｘ）およびプロセスパ
ラメータ（ｙ）を測定するための測定装置（６）を含
み、その際プロセスは制御システムの制御の下に指令を
与えられ、 ｄ）ニューロン回路網は可変の回路網パラメータを有
し、ニューロン回路網は次のステップ、 i) モデルパラメータに影響を与える入力量が供給さ
れ、 ii) モデルパラメータを設定するために、回路網応答を
数学モデルに供給し、 iii)数学モデルがプロセスに適応されるように、バック
プロパゲーションにより可変の回路網パラメータを適応
させるを実行可能であることを特徴とする制御システム
内のプロセスに指令を与えるための装置。
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-
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