JP4696775B2 - Plate width control method and apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、被圧延材の熱間圧延に係わり、特に熱間粗圧延に用いると好適な板幅制御方法および装置に関するものである。 The present invention relates to hot rolling of a material to be rolled, and particularly to a sheet width control method and apparatus suitable for use in hot rough rolling.
熱間圧延においては、例えば鋼板の場合、まず粗圧延により、板厚250mm程度、板幅800〜2000mm程度の大きさのスラブから板厚40mm程度のシートバーが製造される。その後、先のシートバーが仕上圧延により、決められた製品厚あるいは次工程で必要とされる1〜20mm程度の板厚に圧延され、コイラーで巻き取られる。粗圧延および仕上圧延は、それぞれ複数の圧延機からなる圧延機群により構成される。板厚とともに、板幅についても仕上圧延後にあらかじめ設定された目標板幅になるように制御する必要があり、粗圧延、仕上圧延ともに板幅制御が行われている。 In hot rolling, for example, in the case of a steel plate, a sheet bar having a thickness of about 40 mm is manufactured from a slab having a thickness of about 250 mm and a width of about 800 to 2000 mm by rough rolling. Thereafter, the preceding sheet bar is rolled to a predetermined product thickness or a plate thickness of about 1 to 20 mm required in the next process by finish rolling, and wound by a coiler. Rough rolling and finish rolling are each composed of a rolling mill group composed of a plurality of rolling mills. Along with the plate thickness, it is necessary to control the plate width so as to have a preset target plate width after finish rolling, and plate width control is performed for both rough rolling and finish rolling.
粗圧延における板幅制御では、加熱炉で加熱されたスラブを、金型を用いて該スラブを板幅方向に縮幅加工する一対のプレス工具を有するサイジングプレス(以下単にプレスという)、およびエッジャー(竪ロール)により板幅方向に圧下する方法が取られている。仕上圧延における板幅制御としては、複数設置された仕上圧延機(スタンド)の間の被圧延材に負荷されている張力を操作することによって、仕上圧延の入側から出側に至る間における被圧延材の幅変化量(仕上幅変化量)を制御する方法が取られることがある。 In plate width control in rough rolling, a slab having a pair of press tools (hereinafter simply referred to as a press) that uses a mold to reduce the width of a slab heated in a heating furnace in the plate width direction, and an edger A method of rolling down in the plate width direction by using a (roller roll) is taken. As plate width control in finish rolling, by controlling the tension applied to the material to be rolled between a plurality of finish rolling mills (stands), it is possible to control the coverage between the entrance side and the exit side of finish rolling. A method of controlling the width change amount (finish width change amount) of the rolled material may be taken.
しかしながら、その幅制御能力は粗圧延の幅制御能力に比べて小さいため、板幅を大きく変化させるのは粗圧延の役目となり、その製品の板幅精度は粗圧延出側の目標幅をいかに定め、実際の板幅を該目標幅にいかに精度よく制御するかにかかっている。 However, since the width control capability is small compared to the width control capability of rough rolling, it is the role of rough rolling that greatly changes the plate width, and the plate width accuracy of the product determines how the target width on the rough rolling delivery side is determined. It depends on how accurately the actual plate width is controlled to the target width.
被圧延材の粗圧延出側における目標幅(粗出側目標幅)は、次の(1)式で与えられる。なお、以下の説明では、粗圧延出側、仕上圧延出側などの記載を、途中の圧延を省略して、粗出側、仕上出側のように簡略記載する。 The target width (roughing side target width) on the rough rolling delivery side of the material to be rolled is given by the following equation (1). In the following description, descriptions of the rough rolling delivery side, finish rolling delivery side, etc. are simplified, omitting intermediate rolling, such as the roughing delivery side and the finishing delivery side.
粗出側目標幅=熱間圧延における製品幅+余幅(余裕代)+粗出側〜コイラー間での幅変化量 ・・・・・・・・・・・・・(1)
また、上式中の粗出側〜コイラー間での幅変化量は、(2)式に示すように2つの項に分割して与える場合もある。
Roughing side target width = product width in hot rolling + extra width (margin allowance) + width change amount between roughing side and coiler (1)
Further, the amount of change in width between the roughing side and the coiler in the above equation may be given by being divided into two terms as shown in equation (2).
粗出側〜コイラー間での幅変化量=粗出側〜仕上出側間での幅変化量+仕上出側〜コイラー間での幅変化量 ・・・・・・・・・・・・・(2)
さらに、余幅は、粗出側〜コイラー間での幅変化量の被圧延材間のばらつきや、一本の被圧延材内における板幅変動に対する余裕代であり、製品の歩留まり上は小さい方が望ましいが、小さくしすぎると製品幅を下回ってしまう被圧延材が発生するため、そのリスクを考えて適正な値に設定される。余幅が、担当者が適切な値になるように設定する操業変数であるのに対し、粗出側〜コイラー間での幅変化量は、圧延現象による板幅変化を圧延を行う前に予測して設定する量であり、テーブルあるいはモデル式によって板幅変化の予測値が与えられる。
Width change between roughing side and coiler = Width change between roughing side and finisher side + Width change between finisher side and coiler ... (2)
Furthermore, the surplus width is a margin for variations in the width change amount between the roughing side and the coiler between the rolled materials and fluctuations in the plate width within a single rolled material, and the smaller the product yield. However, if the material is too small, a material to be rolled that falls below the product width is generated. Therefore, an appropriate value is set in consideration of the risk. While the surplus width is an operation variable that is set by the person in charge to an appropriate value, the amount of change in width between the roughing side and the coiler is predicted before rolling the plate width change due to the rolling phenomenon. The predicted value of the change in the plate width is given by a table or a model formula.
この板幅変化の予測に基づく板幅制御に関しては、たとえば特許文献1では、被圧延材の板幅、板厚、スタンド間張力、材料温度、変形抵抗に基づいて仕上圧延機における幅拡がり量と幅縮み量とを演算し、この演算値と仕上圧延機出側の目標幅に基づいて仕上圧延機入側の目標幅を求めて粗圧延のエッジャーのロール開度を制御する方法が開示されている。また、特許文献2、特許文献3では、板クラウンを考慮して板幅変化量を予測演算して板幅制御を行う方法が開示されている。
しかしながら、これまでに提案されている仕上圧延機における板幅変化を予測する方法は、いずれも板幅変化に影響を与える因子を入力として板幅変化量を出力とした関数をあらかじめ定めておき、個々の被圧延材の圧延条件にしたがって該関数の入力値を与えることにより板幅予測量を得るものであった。以下、この仕上圧延機における板幅変化を仕上幅変化、その予測を行うための関数を仕上幅モデルとよぶ。仕上幅モデルは、実機あるいは実験用の圧延機における板幅変化に関する知見から得られたものではあるが、実際に板幅制御に適用するにあたっては、実機における板幅変化量を定量的に表現するためにモデルに含まれるパラメータを調整する必要がある。 However, the methods for predicting the sheet width change in the finish rolling mills proposed so far are pre-determined in advance a function that outputs the sheet width change amount as an input with factors that affect the sheet width change, An estimated value of the sheet width was obtained by giving an input value of the function according to the rolling condition of each material to be rolled. Hereinafter, the sheet width change in the finish rolling mill is referred to as a finish width change, and a function for performing the prediction is referred to as a finish width model. The finish width model is obtained from knowledge about the sheet width change in the actual or experimental rolling mill, but when actually applied to the sheet width control, the amount of change in the sheet width in the actual machine is expressed quantitatively. Therefore, it is necessary to adjust the parameters included in the model.
例えば、特許文献1では、被圧延材がロールを通過することによって生じる幅拡がり量と、スタンド間張力による幅縮み量をそれぞれ別のモデル式で表し、それらを加算することによって仕上幅変化量を予測している。前者の幅拡がり量は、(3)式で与えられる。
幅拡がり量=f(入側板厚,出側板厚,ロール半径,入側幅)・・・・・・・・・・・・(3)
また、後者の幅縮み量は、(4)式で与えられる。
幅縮み量=板幅×(a×スタンド間張力+b)・・・・・・・・・・・・(4)
(4)式で、a, bは被圧延材の温度、変形抵抗、板幅、板厚により決まる定数であり、(3)式の具体的な形は与えられていないが、同様に被圧延材に依存するパラメータが存在する。
For example, in Patent Document 1, the amount of width expansion caused by the material to be rolled passing through the roll and the amount of width shrinkage due to the tension between the stands are expressed by different model expressions, and the finished width change amount is calculated by adding them. Predict. The former width expansion amount is given by equation (3).
Widening amount = f (entry side plate thickness, outlet side plate thickness, roll radius, inlet side width) ... (3)
The latter width shrinkage is given by equation (4).
Width shrinkage = plate width x (a x tension between stands + b) ... (4)
In Equation (4), a and b are constants determined by the temperature, deformation resistance, plate width, and plate thickness of the material to be rolled, and the specific shape of Equation (3) is not given, but similarly rolled There are parameters that depend on the material.
これらのパラメータの値は、(3)、(4)式による予測量が実機における実績値と一致するように、被圧延材ごとにあらかじめ決定しておく必要があるが、ロールバイトにおける幅拡がりとスタンド間における幅縮みは仕上圧延機内で連続して生じる現象であり、それらを分離して測定することは不可能である。したがって、仕上圧延機入出側、あるいはスタンド間に設けられた板幅計で測定した板幅実績値を用いて、(3)、(4)式の和が板幅変化量に等しくなるようにパラメータを調整することになるが、実際の板幅変化は、各スタンドおよびスタンド間における変化が累積したものであり、数少ない台数の板幅計の測定値からパラメータを正確に合わせ込むのは困難である。また、これらのパラメータは、被圧延材の鋼種、サイズ、板厚のスケジュールなどの圧延条件によって最適値が変わる。そのため、被圧延材をいくつかのグループに分け、グループごとに最適値を求める必要がある。また、各グループについて、圧延条件や設備の経時変化などによってパラメータが不適切なものとなり、予測精度が低下する場合がある。そのような場合にはパラメータのメンテナンスを行うことによって必要な予測精度を回復する必要がある。 The values of these parameters need to be determined in advance for each material to be rolled so that the predicted amount according to equations (3) and (4) matches the actual value in the actual machine. The width shrinkage between the stands is a phenomenon continuously generated in the finishing mill, and it is impossible to measure them separately. Therefore, using the sheet width actual value measured with the sheet width meter provided on the entry / exit side of the finishing mill or between the stands, the parameter is set so that the sum of the expressions (3) and (4) becomes equal to the sheet width change amount. However, the actual plate width change is the accumulation of changes between each stand and between the stands, and it is difficult to accurately match the parameters from the measured values of the few plate width meters. . In addition, the optimum values of these parameters vary depending on rolling conditions such as the steel type, size, and sheet thickness schedule of the material to be rolled. Therefore, it is necessary to divide the material to be rolled into several groups and obtain an optimum value for each group. In addition, with respect to each group, parameters may become inappropriate due to rolling conditions or changes in equipment over time, and the prediction accuracy may be reduced. In such a case, it is necessary to recover the necessary prediction accuracy by performing parameter maintenance.
また、特許文献2および特許文献3では、板クラウンを考慮して板幅変化量を予測演算して板幅制御を行う方法において用いられる仕上幅モデル式についても同様に、圧延実績にモデルを合わせこむためのパラメータ調整、およびメンテナンスが必要であり、モデルの入力が増え、構造が複雑になれば一層そのための労力は大きくなる。 Further, in Patent Document 2 and Patent Document 3, the finish width model formula used in the method of predicting and calculating the sheet width change amount in consideration of the sheet crown and performing the sheet width control is similarly adjusted to the rolling performance model. Parameter adjustment and maintenance are necessary, and if the number of model inputs increases and the structure becomes complicated, the labor for that will increase.
このように、従来の仕上幅モデルは、モデルの構造はさまざまであるが、いずれもそれらによる仕上幅変化量が実績値にできるだけ一致するようにパラメータを調整する労力、およびその精度を維持管理するための労力が大きく、すべての被圧延材に対して常に予測精度を確保するのが困難であった。そのために予測精度が低下すると製品の板幅精度が劣化し、板幅の公差を外れた不良品の発生率が高くなったり、それを防ぐために余幅の設定が過剰になったりして歩留まりが低下するという問題があった。 In this way, the conventional finish width models have various model structures, but all of them maintain and manage the accuracy of adjusting the parameters so that the amount of change in the finish width caused by them matches the actual value as much as possible. Therefore, it is difficult to always ensure the accuracy of prediction for all the rolled materials. For this reason, if the prediction accuracy decreases, the product width accuracy deteriorates, the incidence of defective products that deviate from the tolerance of the plate width increases, and the excess width is set excessively to prevent this, resulting in yield. There was a problem of lowering.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、パラメータの調整が簡単でかつ高いモデル予測精度を有する板幅制御方法および装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a plate width control method and apparatus that can easily adjust parameters and have high model prediction accuracy.
本発明の請求項1に係る発明は、熱間圧延の仕上圧延出側における被圧延材の板幅を所望の値に制御するにあたり、
予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値を入力する予測対象データ入力工程と、
仕上圧延の入側から出側に至る間における被圧延材の幅変化量である仕上幅変化量に影響を与える操業因子の設定値あるいは実績値と、仕上幅変化量実績とが圧延事例データとして過去の被圧延材ごとに保存されているデータベースから、予測対象である被圧延材の操業因子と類似した操業因子を有する過去の被圧延材を複数抽出して、抽出した被圧延材の圧延事例データを選択する類似データ選択工程と、
選択した圧延事例データの仕上幅変化量、および、予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値と選択した類似データの各種操業因子の実績値との距離に応じた重み関数、とで重み付き平均を算出することによって予測対象である被圧延材の仕上幅変化量を予測する予測値算出工程と、
予測した仕上幅変化量に基づいて粗圧延出側における板幅の目標値を設定する粗出側幅目標値算出工程と、
を有することを特徴とする板幅制御方法である。
The invention according to claim 1 of the present invention is to control the sheet width of the material to be rolled on the finish rolling delivery side of hot rolling to a desired value.
Prediction target data input process for inputting set values of various operation factors of the material to be rolled that is the prediction target;
Rolling example data includes set values or actual values of operating factors that affect the amount of change in the finish width, which is the amount of change in the width of the material being rolled from the entry side to the exit side of finish rolling, and the actual amount of change in finish width Example of rolling of the extracted rolled material by extracting a plurality of past rolled materials having operation factors similar to those of the rolled material to be predicted from the database stored for each past rolled material Similar data selection process for selecting data,
The amount of change in the finishing width of the selected rolling example data , and the weight function according to the distance between the set values of various operating factors of the material to be rolled and the actual values of various operating factors of the selected similar data A predictive value calculating step for predicting the amount of change in the finish width of the material to be rolled by calculating the weighted average ;
A roughening side width target value calculating step for setting a target value of the sheet width on the roughing rolling side based on the predicted finish width change amount;
It is the board width control method characterized by having.
また本発明の請求項2に係る発明は、請求項1に記載の板幅制御方法において、被圧延材の圧延終了後に、その圧延実績に基づいて前記データベースの内容を更新するデータベース更新工程を有することを特徴とする板幅制御方法である。 In addition, the invention according to claim 2 of the present invention has a database update step of updating the contents of the database based on the rolling record after the rolling of the material to be rolled in the sheet width control method according to claim 1. This is a board width control method.
さらに本発明の請求項3に係る発明は、熱間圧延の仕上圧延出側における被圧延材の板幅を制御する板幅制御装置であって、
操業を管理および制御するための操業用計算機と、
過去の圧延事例データを蓄積・記憶するためのデータベースと、
仕上圧延の入側から出側に至る間における被圧延材の幅変化量である仕上幅変化量の予測を行うための仕上幅変化量予測装置とを備え、
該仕上幅変化量予測装置は、前記操業用計算機からの予測計算開始指令を受け付ける仕上幅変化量予測演算要求入力部と、
予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値を前記操業用計算機から入力する予測対象材データ入力部と、
予測対象である被圧延材の操業因子と類似した操業因子を有する過去の被圧延材を複数抽出して、抽出した被圧延材の圧延事例データを前記データベースから読み込むデータベース読込部と、
該データベース読込部および前記予測対象材データ入力部からの出力データを入力して、読込んだ圧延事例データの仕上幅変化量、および、予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値と読込んだ類似データの各種操業因子の実績値との距離に応じた重み関数、とで重み付き平均を算出することによって、仕上幅変化量を予測すると共に、その予測結果を前記操業計算機に出力する予測値演算部と、から成ることを特徴とする板幅制御装置である。
Furthermore, the invention according to claim 3 of the present invention is a sheet width control device for controlling the sheet width of the material to be rolled on the finish rolling outlet side of hot rolling,
An operational computer for managing and controlling operations;
A database for storing and storing past rolling case data;
A finish width change amount prediction device for predicting a finish width change amount that is a width change amount of a material to be rolled during the period from the entry side to the exit side of finish rolling,
The finishing width change amount predicting device includes a finishing width change amount prediction calculation request input unit that receives a prediction calculation start command from the operation computer;
Prediction target material data input unit for inputting the set values of various operation factors of the rolled material to be predicted from the operation computer,
A database reading unit that extracts a plurality of past rolled materials having operation factors similar to the operational factors of the rolled material to be predicted, and reads rolling example data of the extracted rolled material from the database,
Input the output data from the database reading unit and the prediction target material data input unit, the amount of change in the finished width of the read rolling example data, and the set values of various operation factors of the material to be rolled that is the target of prediction By calculating the weighted average with the weight function according to the distance from the actual values of various operation factors of the similar data that was read, the amount of change in the finish width is predicted and the prediction result is output to the operation computer And a predicted value calculation unit.
本発明では、仕上幅変化量を予測するにあたり、従来の技術のように仕上幅モデルに特定の関数を仮定して、そのパラメータを実績に合わせて調整するのではなく、仕上幅変化量に影響を与える因子と、その結果として生じる幅変化量実績とをデータベースとして保存し、仕上幅変化量予測の対象となる被圧延材と前記仕上幅変化量に影響を与える因子が類似している過去の被圧延材を複数抽出し、該抽出した圧延例の幅変化量に基づいて前記予測対象材の幅変化量を予測するようにしたので、従来の技術におけるパラメータ調整が不必要となる。 In the present invention, in predicting the amount of change in the finish width, it is assumed that a specific function is assumed in the finish width model as in the prior art, and the parameter is not adjusted according to the actual results, but the amount of change in the finish width is affected. And the resulting width change amount results are stored as a database, and the past material whose finish width change amount is similar to the material to be rolled and is predicted in the past. Since a plurality of materials to be rolled are extracted, and the width change amount of the prediction target material is predicted based on the width change amount of the extracted rolling example, parameter adjustment in the conventional technique is unnecessary.
また、被圧延材の圧延実績に基づいて上記データベースの内容を更新するようにしたので、圧延条件や設備の経時変化などによって仕上幅変化量が変動した場合にも、それがデータベースに反映され、仕上幅変化量予測もその変動が考慮されたものとなり、常に高い予測精度が維持できる。そのため、従来の技術のように、モデル精度維持のためのメンテナンスは不要となり、そのためのメンテナンス負荷が大きく軽減されるという効果もある。 In addition, since the contents of the database are updated based on the rolling performance of the material to be rolled, even when the amount of change in the finishing width fluctuates due to changes in rolling conditions or equipment over time, it is reflected in the database. The variation in the finishing width change is also taken into consideration, and high prediction accuracy can always be maintained. Therefore, unlike the prior art, maintenance for maintaining model accuracy is unnecessary, and the maintenance load for that purpose is greatly reduced.
本発明を実施するための具体的な処理方法としては、例えば次のような方法を採ることができる。
(1)仕上幅変化量に影響を与える因子の実績値あるいは設定値と、その結果として生じる幅変化量実績とをデータベースとして保存しておく。
(2)被圧延材間で、仕上幅変化量に影響を与える因子に関する類似度をあらかじめ定義しておく。
(3)予測の対象となる被圧延材と、データベースに保存された過去の被圧延材の間の類似度を計算し、類似度の高い順にあらかじめ定められた本数の被圧延材を抽出する。
(4)抽出した過去の被圧延材の仕上幅変化量実績を(3)で計算した類似度で重みを付けて平均値を求め、その平均値をもって予測対象材の仕上幅変化量予測値とする。
As a specific processing method for carrying out the present invention, for example, the following method can be employed.
(1) The actual value or setting value of the factor that affects the finishing width change amount and the resulting width change amount result are stored as a database.
(2) The degree of similarity relating to factors affecting the finishing width change amount is defined in advance between the materials to be rolled.
(3) The degree of similarity between the material to be predicted and the past material to be rolled stored in the database is calculated, and a predetermined number of materials to be rolled are extracted in descending order of similarity.
(4) The finished width change actual results of the extracted past rolled material are weighted with the similarity calculated in (3) to obtain an average value, and the average value is used to calculate the finish width change predicted value of the target material. To do.
本発明では、モデルのパラメータではなく圧延実績そのものをデータベースとして保存し、それから直接的に仕上幅変化予測量を求めるため、以下のことが可能となった。
(1)従来のように具体的なモデルの関数形を仮定せず、今回の被圧延材に類似した過去の複数の被圧延材の仕上幅変化量実績の重み付き平均値により予測対象の被圧延材の仕上幅変化量を求めている。そのため、仮定したモデルの関数形が不適切であるためにモデルによる予測値と実績値がずれてしまう問題が発生しない。
(2)具体的なモデルの関数形を仮定しないこと、および圧延実績そのものをデータベースとして保存することにより、予測に用いる変数の追加、削除が容易に行える。
以下にその実施形態の一例を説明する。
In the present invention, since the rolling performance itself, not the model parameters, is stored as a database, and the finish width change prediction amount is directly obtained therefrom, the following can be performed.
(1) Assuming that the function form of a specific model is not assumed as in the prior art, the target weight to be predicted is calculated based on the weighted average value of the finishing width change results of a plurality of past rolled materials similar to the current rolled material. The amount of change in the finished width of the rolled material is obtained. Therefore, there is no problem that the predicted value and the actual value of the model deviate from each other because the assumed function form of the model is inappropriate.
(2) By not assuming a specific model function form and storing the rolling performance itself as a database, it is possible to easily add and delete variables used for prediction.
An example of the embodiment will be described below.
図6は、本発明が対象とする熱間仕上圧延機の構成例を示す図である。図6の場合、F1からF7まで7台のスタンド(圧延ロール)が直列に配置されており、被圧延材がそれらを連続的に通過することによって圧延が行われる。圧延機の入側と出側には板幅計が設置されており、被圧延材の板幅を長手方向に連続して測定することができる。入側と出側で、長手方向で対応する部分の板幅を測定し、その差を求めることにより、仕上幅変化量の実績値を得ることができる。 FIG. 6 is a diagram showing a configuration example of a hot finish rolling mill targeted by the present invention. In the case of FIG. 6, seven stands (rolling rolls) from F1 to F7 are arranged in series, and rolling is performed as the material to be rolled passes through them continuously. Sheet width meters are installed on the entry side and the exit side of the rolling mill, and the sheet width of the material to be rolled can be continuously measured in the longitudinal direction. By measuring the plate width of the corresponding part in the longitudinal direction on the entry side and the exit side, and obtaining the difference, the actual value of the finish width change amount can be obtained.
図1は本発明に係る板幅制御方法の概念を説明する図である。過去の圧延事例データベース内には、仕上幅変化量に影響を与える操業因子の設定値あるいは実績値(以下、入力変数とよぶ)と、その結果として生じる仕上幅変化量実績(以下、出力とよぶ)が過去の被圧延材ごとに保存されている。 FIG. 1 is a diagram for explaining the concept of a plate width control method according to the present invention. In the past rolling case database, the set values or actual values (hereinafter referred to as input variables) of the operating factors that affect the amount of change in the finish width, and the actual results of the amount of change in the resulting finish width (hereinafter referred to as output). ) Is stored for each material to be rolled in the past.
先ず、予測対象データ入力工程(Step11)では、予測対象である被圧延材の各種操業設定値が入力変数として入力される。類似データ選択工程(Step12)では、予測対象である被圧延材の入力変数と操業設定値の類似した過去の圧延事例を複数選択する。予測値算出工程(Step13)では、選択されたデータに対する過去の出力実績値(仕上幅変化量)から予測対象材の仕上幅変化量を予測する。粗出側幅目標値算出工程(Step14)では、予測対象材の熱間圧延における製品幅、余幅、仕上出側〜コイラー間での幅変化量、および仕上幅変化量予測値に基づいて粗出側幅目標値を算出する。以上が、本発明に係る板幅制御方法の大まかな処理の流れである。 First, in the prediction target data input step (Step 11), various operation set values of the material to be rolled that are prediction targets are input as input variables. In the similar data selection step (Step 12), a plurality of past rolling cases with similar input variables and operation set values of the material to be rolled, which are prediction targets, are selected. In the predicted value calculation step (Step 13), the finishing width change amount of the prediction target material is predicted from the past output actual value (finishing width change amount) for the selected data. In the roughing side width target value calculation step (Step 14), the product width, extra width, width change amount between the finishing side and the coiler, and the finishing width change amount predicted value are calculated based on the hot rolling of the material to be predicted. Calculate the outgoing width target value. The above is the rough processing flow of the plate width control method according to the present invention.
図2は、本発明に係る板幅制御装置の一構成例を示す図である。板幅制御装置は、大きく分けて、操業を管理および制御するための操業用計算機(プロセスコンピュータ)1、過去の操業データを蓄積・記憶するためのデータベース2、および本発明の中心部分である仕上幅変化量予測を行うための仕上幅変化量予測装置3から構成される。 FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the plate width control apparatus according to the present invention. The board width control device is roughly divided into an operation computer (process computer) 1 for managing and controlling operations, a database 2 for storing and storing past operation data, and finishing which is a central part of the present invention. It is comprised from the finishing width change amount prediction apparatus 3 for performing width change amount prediction.
操業用計算機1は、一本の被圧延材の圧延が完了するたびに、圧延データを入力し、それをデータベース2に格納する。また、操業用計算機1は、次の被圧延材の仕上幅変化量を予測するために、仕上幅変化量予測装置3に対して予測計算の開始を要求するとともに、その予測対象材の入力変数(各種操業設定値)等を仕上幅変化量予測装置3に出力する。仕上幅変化量予測装置3は、データベース2に格納された過去の圧延事例データに基づいて仕上幅変化量予測値を算出し、それに従って粗圧延出側目標幅が操業用計算機1で設定される。 The operation computer 1 inputs rolling data and stores it in the database 2 every time rolling of one material to be rolled is completed. Further, the operation computer 1 requests the finishing width change amount prediction device 3 to start the prediction calculation and predicts the input variable of the prediction target material in order to predict the finishing width change amount of the next rolled material. (Various operation set values) and the like are output to the finishing width change amount prediction device 3. The finish width change amount prediction device 3 calculates a finish width change amount predicted value based on the past rolling case data stored in the database 2, and the rough rolling delivery side target width is set by the operation computer 1 accordingly. .
データベース2は、例えば図4に示すような入力変数(仕上幅変化量に影響を与える因子の設定値あるいは実績値)と出力値(仕上幅変化量)とが対となっているデータ構造を有している。 For example, the database 2 has a data structure in which an input variable (a set value or actual value of a factor affecting the finishing width change amount) and an output value (finishing width change amount) are paired as shown in FIG. is doing.
仕上幅変化量予測装置3は、さらに仕上幅変化量予測演算要求入力部31、データベース読込部33、予測対象材データ入力部32、予測値演算部34、および記憶装置35とからなる。 The finishing width change amount prediction device 3 further includes a finishing width change amount prediction calculation request input unit 31, a database reading unit 33, a prediction target material data input unit 32, a predicted value calculation unit 34, and a storage device 35.
仕上幅変化量予測演算要求入力部31は、操業用計算機1からの予測計算開始指令を受け付け、これを予測演算部34に出力することで、予測演算が実行される。データベース読込部33は、データベース2から予測演算の為に必要な過去の圧延事例データを読み込み処理をおこない、予測演算部34に出力する。予測対象材データ入力部32は、予測対象材のデータを操業用計算機1から入力し、予測演算部34に出力する。ここで入力されるデータは、例えば図5に示すような構造のデータである。 The finishing width change amount prediction calculation request input unit 31 receives a prediction calculation start command from the operation computer 1 and outputs the command to the prediction calculation unit 34, whereby the prediction calculation is executed. The database reading unit 33 reads the past rolling case data necessary for the prediction calculation from the database 2 and outputs the data to the prediction calculation unit 34. The prediction target material data input unit 32 inputs data of the prediction target material from the operation computer 1 and outputs the data to the prediction calculation unit 34. The data input here is, for example, data having a structure as shown in FIG.
予測演算部34では、予測対象材のデータと、過去の圧延事例データとに基づいて、仕上幅変化量を予測し、その結果を操業用計算機1に出力する。操業用計算機1は、予測対象材の熱間圧延における製品幅、余幅、仕上出側〜コイラー間での幅変化量、および仕上幅変化量予測値に基づいて粗出側幅目標値を設定する。さらに、対象とする被圧延材の圧延終了後に、その圧延実績に基づいて前記データベースの内容を更新するために、圧延ラインから圧延データを入力し、それをデータベース2に格納する。なお、記憶装置36は、予測演算部34における中間結果の一時保存用として用いられる。 The prediction calculation unit 34 predicts the finishing width change amount based on the prediction target material data and the past rolling case data, and outputs the result to the operation computer 1. The operation computer 1 sets the roughing side width target value based on the product width, extra width, the width change amount between the finishing side and the coiler, and the predicted finishing width change amount in the hot rolling of the material to be predicted. To do. Further, after the rolling of the target material to be rolled is completed, rolling data is input from the rolling line and stored in the database 2 in order to update the contents of the database based on the rolling performance. The storage device 36 is used for temporarily storing intermediate results in the prediction calculation unit 34.
図3は、仕上幅変化量予測装置での処理手順の一例を示すフロー図である。図を用いて処理フローの詳細を、以下説明していく。先ず、操業用計算機から仕上幅変化量予測演算開始要求の信号が入力されると、仕上幅変化量予測装置での演算が開始する。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of a processing procedure in the finishing width variation prediction apparatus. Details of the processing flow will be described below with reference to the drawings. First, when a finishing width change prediction calculation start request signal is input from the operation computer, calculation in the finish width change prediction apparatus starts.
予測対象材データ入力部は、操業用計算機から仕上幅変化予測に必要なデータを受け取り、それらを予測値演算部に出力する。予測値演算部は下記のベクトルへの変換や正規化処理が実行する(Step101)。ここで入力されるデータは、予測対象材に関する入力変数q(1),q(2),q(3),・・・,q(n)であり、与えられた複数の入力変数を入力変数空間上のベクトルとして、(5)式のように表し、予測要求点と呼ぶことにする。なお、nは入力変数の個数であり、あらかじめ定められた数である。
q=[q(1),q(2),q(3),・・・,q(n)]・・・・・・・・・(5)
The prediction target material data input unit receives data necessary for finishing width change prediction from the operation computer and outputs them to the predicted value calculation unit. The predicted value calculation unit executes conversion into the following vector and normalization processing (Step 101). The data input here are input variables q (1), q (2), q (3), ..., q (n) related to the material to be predicted, and the given input variables are input variables. As a vector in space, it is expressed as equation (5) and is called a prediction request point. Note that n is the number of input variables, which is a predetermined number.
q = [q (1), q (2), q (3), ..., q (n)] ... (5)
次に、過去の圧延事例データが、操業用計算機からデータベース読込部を経由して予測値演算部に出力される。予測値演算部では、予測対象材のデータに対する処理と同様に、ベクトルへの変換、正規化処理を実行する(Step102)。過去の圧延事例データについても入力変数空間上のベクトルとして、(6)式のように表す。
Xj =[xj(1), xj(2), xj (3),・・・, xj (n)] ・・・・・・・・・(6)
ここで、(j=1,2,3,・・・,m;mはデータベース内のデータ個数であり、圧延事例数をあらわし、nは入力変数の個数をあらわす)
また、データベース内のデータ構造は、図4のように、入力変数(仕上幅変化量に影響を与える因子の設定値あるいは実績値)に対して、出力結果(仕上幅変化量結果)が対応付けされたテーブル構造とする。
Next, past rolling case data is output from the operation computer to the predicted value calculation unit via the database reading unit. In the predicted value calculation unit, conversion to a vector and normalization processing are executed in the same manner as the processing for the data of the prediction target material (Step 102). The past rolling example data is also expressed as a vector on the input variable space as shown in equation (6).
X j = [x j (1), x j (2), x j (3), ..., x j (n)] (6)
Here, (j = 1, 2, 3,..., M; m is the number of data in the database, and represents the number of rolling cases, and n represents the number of input variables)
As shown in FIG. 4, the data structure in the database is associated with the output result (finishing width change amount result) and the input variable (factor setting value or actual value that affects the finishing width change amount). The table structure is as follows.
次に、qとそれぞれの過去の圧延事例データXj(j=1〜m)との距離djを算出し、それぞれに過去実績データXj(j=1〜m)に対応づけて距離djの値を演算部の記憶装置(メモリ、ハードディスク等)に記憶する(Step103)。
予測要求点からの入力変数空間上の距離を算出する方法としては、例えば、以下の(7)式で表されるユークリッド距離djを用いることができる。
Next, the distance dj between q and each past rolling case data X j (j = 1 to m) is calculated, and the distance dj is associated with each past performance data X j (j = 1 to m). Is stored in the storage device (memory, hard disk, etc.) of the arithmetic unit (Step 103).
As a method for calculating the distance in the input variable space from the prediction request point, for example, the Euclidean distance d j represented by the following equation (7) can be used.
ただし、S1,S2,・・・,Sn:入力変数間重み係数
過去の圧延事例データXj(j=1〜m)の中で、djの値が小さいものは、予測対象材と仕上幅変化量に影響を与える因子が類似していることになるから、それらが仕上ミル内でどのような幅変化を生じたかは予測対象材の仕上幅変化予測に対してよい情報となる。そこで、djの値が小さいものから順にk個の過去の圧延事例データを選択(step104)し、それらを用いて仕上幅変化量予測結果を算出する(step105)。仕上幅変化量予測値の算出方法としては、例えば、選択された圧延事例データ(k個の過去の圧延事例データを、yj(j=1〜k)と並び替えて)の仕上幅変化量実績値yjを距離djを考慮して重み付き平均した以下の(8)式を用いることができる。
However, S 1 , S 2 ,..., S n : Weight coefficient between input variables Of the past rolling case data X j (j = 1 to m ), the one with a small value of d j Since the factors affecting the amount of change in the finish width are similar, what width change has occurred in the finish mill is good information for predicting the change in the finish width of the target material. . Therefore, selection of past rolling case data of k in order of the value of d j is small and (step 104), calculates the width change amount prediction result finish using them (step 105). As a method for calculating the predicted finish width change amount, for example, the finish width change amount of selected rolling case data (k past rolling case data is rearranged as y j (j = 1 to k)). The following formula (8) can be used in which the actual value y j is weighted and averaged considering the distance d j .
ただし、wは距離に応じた重み関数であり、距離dの関数である。 However, w is a weighting function according to distance, and is a function of distance d.
または、入力変数を説明変数とし、出力を目的変数とする回帰式を用い、選択された圧延事例データを用いて重回帰分析により求めることもできる。その重回帰分析で使用するデータを本願発明の方法により選択する。重回帰分析を行う場合は選択するデータの所定数を多めにし、例えば、数10本から100本程度の圧延事例を選択するようにして、下記重回帰式にもとづき、偏回帰係数を求める。 Or it can also obtain | require by multiple regression analysis using the selected rolling example data, using the regression formula which makes an input variable an explanatory variable, makes an output an objective variable. Data used in the multiple regression analysis is selected by the method of the present invention. When performing multiple regression analysis, a predetermined number of data to be selected is increased. For example, about 10 to 100 rolling cases are selected, and a partial regression coefficient is obtained based on the following multiple regression equation.
最終的には、上記重回帰式により、予測要求点(Xj=q)に対する出力予測値を次のように求める。 Finally, the output prediction value for the prediction request point (X j = q) is obtained as follows using the multiple regression equation.
図7に、従来の仕上幅モデルによる仕上幅変化量予測と、本発明による仕上幅変化量予測の精度を比較した結果の例を示す。従来の仕上幅モデルは、入力変数として仕上ミル出側における板厚、板幅、温度、クラウンの各目標値、各スタンド間における張力目標値に基づいて仕上幅変化量を予測するものである。比較のため、本発明による仕上幅変化量予測においても入力変数は従来の仕上幅モデルと同じものを用いた。また、データベースには圧延事例データ数として3000本分の被圧延材のデータを格納し、類似データの選択個数は20個とした。予測方法としては、重みつき平均値を用いた。予測誤差のバラツキを示す標準偏差が1.87から1.27に減少して、本発明による仕上幅変化量予測は、従来の仕上幅モデルによる予測に対して予測精度を向上することができた。 FIG. 7 shows an example of the result of comparing the accuracy of the finish width change amount prediction according to the conventional finish width model and the finish width change amount prediction according to the present invention. The conventional finish width model predicts the amount of change in the finish width based on the plate thickness, plate width, temperature, target value of crown, and target tension value between stands as input variables. For comparison, the same input variables as those of the conventional finish width model were used in the finish width change prediction according to the present invention. The database stores 3000 rolling material data as the number of rolling case data, and the number of selected similar data is 20. A weighted average value was used as a prediction method. The standard deviation indicating the variation in the prediction error is decreased from 1.87 to 1.27, and the finish width change amount prediction according to the present invention can improve the prediction accuracy with respect to the prediction by the conventional finish width model.
本実施例では、予測対象材と過去の圧延事例の類似度を評価するのにユークリッド距離を用いたが、本発明はそれに限定されるものではない。例えば、入力変数の各変数ごとに区分を設けて細分化したテーブルを設けておき、予測対象材が該当するテーブル区分の圧延事例について、それらがすべて予測対象材と等しい類似度を持つとして、出力の重み付き平均値、あるいは重回帰式によって仕上幅変化量予測値を求めることもできる。この場合は、予測対象材とデータベース中の各圧延事例との距離を計算する必要がなく、距離が小さいものから圧延事例を選択する必要もないので、計算量の点で有利である。 In the present embodiment, the Euclidean distance is used to evaluate the similarity between the prediction target material and the past rolling example, but the present invention is not limited to this. For example, a segmented table is provided for each variable of the input variable, and regarding the rolling examples in the table category to which the prediction target material corresponds, all of them have the same similarity as the prediction target material, and output It is also possible to obtain a finished width change amount predicted value by a weighted average value or a multiple regression equation. In this case, it is not necessary to calculate the distance between the material to be predicted and each rolling case in the database, and it is not necessary to select a rolling case from a small distance, which is advantageous in terms of calculation amount.
また、過去の圧延事例データベースは、すべての圧延事例を一つのデータベースとしておく必要はなく、鋼種や寸法などにより、必要に応じて大まかな区分に分けて圧延事例を格納することにより、類似した圧延事例の検索に要する時間を短縮することができる。 In addition, it is not necessary for the past rolling case database to be a single database for all rolling cases. Similar rolling cases are stored by dividing the rolling cases into broad categories according to the steel type and dimensions. The time required to search for cases can be shortened.
1 操業用計算機
2 データベース
3 仕上幅変化量予測装置
31 仕上幅変化量予測演算要求入力部
32 予測対象材データ入力部
33 データ読込部
34 予測値演算部
35 記憶装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Operation computer 2 Database 3 Finishing width variation | change_quantity prediction apparatus 31 Finishing width variation | change_quantity prediction calculation request input part 32 Prediction object material data input part 33 Data reading part 34 Predicted value calculation part 35 Memory | storage device
Claims (3)
予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値を入力する予測対象データ入力工程と、
仕上圧延の入側から出側に至る間における被圧延材の幅変化量である仕上幅変化量に影響を与える操業因子の設定値あるいは実績値と、仕上幅変化量実績とが圧延事例データとして過去の被圧延材ごとに保存されているデータベースから、予測対象である被圧延材の操業因子と類似した操業因子を有する過去の被圧延材を複数抽出して、抽出した被圧延材の圧延事例データを選択する類似データ選択工程と、
選択した圧延事例データの仕上幅変化量、および、予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値と選択した類似データの各種操業因子の実績値との距離に応じた重み関数、とで重み付き平均を算出することによって予測対象である被圧延材の仕上幅変化量を予測する予測値算出工程と、
予測した仕上幅変化量に基づいて粗圧延出側における板幅の目標値を設定する粗出側幅目標値算出工程と、
を有することを特徴とする板幅制御方法。 In controlling the sheet width of the material to be rolled on the finish rolling outlet side of hot rolling to a desired value,
Prediction target data input process for inputting set values of various operation factors of the material to be rolled that is the prediction target;
Rolling example data includes set values or actual values of operating factors that affect the amount of change in the finish width, which is the amount of change in the width of the material being rolled from the entry side to the exit side of finish rolling, and the actual amount of change in finish width Example of rolling of the extracted rolled material by extracting a plurality of past rolled materials having operation factors similar to those of the rolled material to be predicted from the database stored for each past rolled material Similar data selection process for selecting data,
The amount of change in the finishing width of the selected rolling example data , and the weight function according to the distance between the set values of various operating factors of the material to be rolled and the actual values of various operating factors of the selected similar data A predictive value calculating step for predicting the amount of change in the finish width of the material to be rolled by calculating the weighted average ;
A roughening side width target value calculating step for setting a target value of the sheet width on the roughing rolling side based on the predicted finish width change amount;
A board width control method characterized by comprising:
操業を管理および制御するための操業用計算機と、
過去の圧延事例データを蓄積・記憶するためのデータベースと、
仕上圧延の入側から出側に至る間における被圧延材の幅変化量である仕上幅変化量の予測を行うための仕上幅変化量予測装置とを備え、
該仕上幅変化量予測装置は、前記操業用計算機からの予測計算開始指令を受け付ける仕上幅変化量予測演算要求入力部と、
予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値を前記操業用計算機から入力する予測対象材データ入力部と、
予測対象である被圧延材の操業因子と類似した操業因子を有する過去の被圧延材を複数抽出して、抽出した被圧延材の圧延事例データを前記データベースから読み込むデータベース読込部と、
該データベース読込部および前記予測対象材データ入力部からの出力データを入力して、読込んだ圧延事例データの仕上幅変化量、および、予測対象である被圧延材の各種操業因子の設定値と読込んだ類似データの各種操業因子の実績値との距離に応じた重み関数、とで重み付き平均を算出することによって、仕上幅変化量を予測すると共に、その予測結果を前記操業計算機に出力する予測値演算部と、から成ることを特徴とする板幅制御装置。 A sheet width control device for controlling the sheet width of the material to be rolled on the finish rolling outlet side of hot rolling,
An operational computer for managing and controlling operations;
A database for storing and storing past rolling case data;
A finish width change amount prediction device for predicting a finish width change amount that is a width change amount of a material to be rolled during the period from the entry side to the exit side of finish rolling,
The finishing width change amount predicting device includes a finishing width change amount prediction calculation request input unit that receives a prediction calculation start command from the operation computer;
Prediction target material data input unit for inputting the set values of various operation factors of the rolled material to be predicted from the operation computer,
A database reading unit that extracts a plurality of past rolled materials having operation factors similar to the operational factors of the rolled material to be predicted, and reads rolling example data of the extracted rolled material from the database,
Input the output data from the database reading unit and the prediction target material data input unit, the amount of change in the finished width of the read rolling example data, and the set values of various operation factors of the material to be rolled that is the target of prediction By calculating the weighted average with the weight function according to the distance from the actual values of various operation factors of the similar data that was read, the amount of change in the finish width is predicted and the prediction result is output to the operation computer And a predicted value calculation unit.
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