JP5309219B2 - 設定計算学習装置及び設定計算学習方法 - Google Patents
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Description
制御対象に対して設定する設定値に対応する入力変数実績値に基づいて第1のモデル式を用いて算出された途中結果出力実績計算値と、前記制御対象の計測部により計測された最終結果出力実績値に基づいて第2のモデル式を用いて算出された前記途中結果出力実績計算値に対応する途中結果出力実績値との偏移量に基づいてモデル学習補正項を算出し、この算出されたモデル学習補正項に基づいて前記第2のモデル式を補正するモデル学習計算部と、外部入力により初期値として設定された初期目標値と、前記最終結果出力実績値との偏移量をスムージング処理することによりバーニア補正項を算出し、前記初期目標値と、前記算出されたバーニア補正項とに基づいて仮目標値を算出するバーニア適応計算部と、
前記初期目標値と、前記第1のモデル式と、前記モデル学習計算部により補正された第2のモデル式とに基づいて、前記バーニア適応計算部により算出された仮目標値を得るための前記設定値を算出する設定値計算部とを備えたことにある。
図1は、第1の実施形態に係る設定計算学習装置が適用されたセットアップ計算システムの構成を示した構成図である。
図3は、第1の実施形態に係る設定計算学習装置1が適用されたセットアップ計算システム10によるセットアップ計算処理の処理手順を示したフローチャートである。
ここで、
YACT:第1のモデル式fの途中結果出力値YOUTに対する実績値(途中結果出力実績値)
g−1:第2のモデル式gの逆関数
VACT:評価される物理対象の最終結果出力値Vに対する実績値(最終結果出力実績値)
Wi ACT (i=1,2,3,・・・):その他の変数入力の実績値(実績収集装置4により収集された計測値)
bk (k=1,2,3,・・・):その他の条件入力
とする。
ここで、
YACAL=:第1のモデル式fの途中結果出力値YINに対する実績計算値(途中結果出力実績計算値)
f:学習の偏移量を評価される(補正項が施される)物理量の第1のモデル式
Xi ACT(i=1,2,3,・・・):解として求めるべき入力変数である設定値Xiの実績値(入力変数実績値)
aj (j=1,2,3,・・・):その他の条件入力
とする。
ここで、
ZCUR:モデル学習偏移量
h:減算又は除算(i.e. ZCUR=YACT−YACAL 又は ZCUR=YACT/YACAL)
とする。
ここで、
ZNEW:今回のセットアップ計算処理で使用するモデル学習補正項
ZOLD:前回のセットアップ計算処理で使用したモデル学習補正項
β:平滑化係数
とする。
YOUT=p(YIN,ZNEW) (数式6)
ここで、
YOUT:補正されたYIN
p:(数式3)が減算であれば加算、(数式3)が除算であれば乗算(i.e. YOUT=YIN+ZNEW又は YOUT=YIN×ZNEW)
とする。
ここで、
Zver CUR:バーニア偏移量
q:減算又は除算(i.e. Zver CUR =VACT−Vori AIM 又は Zver CUR=VACT/Vori AIM)
VACT:評価される物理対象の最終結果出力値Vに対する実績値(最終結果出力実績値)
Vori AIM:評価される物理対象の最終結果出力値Vに対する初期目標値
とする。
ここで、
Zver NEW:今回のセットアップ計算で使用するバーニア補正項
α:平滑化係数
次に、バーニア適応計算部7は、目標値へ反映する(ステップS119)。具体的には、バーニア適応計算部7は、初期目標値Vori AIMと、ステップS117において算出されたバーニア補正項Zver NEWとに基づいて、下記の(数式9)を用いて、評価される物理対象の最終結果出力値Vに対する補正後の仮目標値VAIMを算出する。
ここで、
VAIM:評価される物理対象の最終結果出力値Vに対する補正後の仮目標値
r:(数式7)が減算であれば加算、(数式7)が除算であれば乗算(i.e. VAIM=Vori AIM+Zver NEW又は VAIM=Vori AIM×Zver NEW)
とする。
V=g(YOUT,W1,W2,・・・,b1,b2,・・・) (数式11)
YOUT=p(YIN,ZNEW) (数式12)
YIN=f(X1,X2,・・・,a1,a2,・・・) (数式13)
次に、設定計算学習装置1のモデル適応学習装置5は、セットアップ計算の計算周期に達したと判定すると、処理をステップS123へ移行し、セットアップ計算の計算周期に達していないと判定すると処理をステップS125へ移行する(ステップS123)。
本発明に係る第1の実施形態では、バーニア適応計算部7が、最終結果出力値Vに対する初期目標値Vori AIMと、最終結果出力実績値VACTとの偏移量をスムージング処理することによりバーニア補正項Zver NEWを算出する設定計算学習装置1を例に挙げて説明したが、これに限らない。
第2の実施形態に係る設定計算学習装置1が適用されたセットアップ計算システム10によるセットアップ計算処理は、図3に示した第1の実施形態に係る設定計算学習装置1が適用されたセットアップ計算システム10によるセットアップ計算処理のうち、ステップS115〜S119の処理が異なるので、これらの処理について以下に説明する。
ここで、
Zver CUR:バーニア偏移量
q:減算又は除算(i.e. Zver CUR =VACT−Vori AIM 又は Zver CUR=VACT/Vori AIM)
VACT:評価される物理対象の最終結果出力値Vに対する実績値(最終結果出力実績値)
V:評価される物理対象の最終結果出力値
とする。
ここで、
Zver NEW:今回のセットアップ計算で使用するバーニア補正項
α:平滑化係数
次に、バーニア適応計算部7は、目標値へ反映する(ステップS119)。具体的には、バーニア適応計算部7は、初期目標値Vori AIMと、ステップS117において算出されたバーニア補正項Zver NEWとに基づいて、下記の(数式17)を用いて、評価される物理対象の最終結果出力値Vに対する補正後の仮目標値VAIMを算出する。
ここで、
VAIM:評価される物理対象の最終結果出力値Vに対する補正後の仮目標値
r:(数式15)が減算であれば加算、(数式15)が除算であれば乗算(i.e. VAIM=Vori AIM+Zver NEW又は VAIM=Vori AIM×Zver NEW)
とする。
本発明に係る第1の実施形態では、モデル学習計算部が、算出したモデル学習補正項に基づいて第2のモデル式を補正する設定計算学習装置1を例に挙げて説明したが、これに限らない。
図6は、第3の実施形態に係る設定計算学習装置1が適用されたセットアップ計算システム10によるセットアップ計算処理の処理手順を示したフローチャートである。ここでは、一例として、機械設備3として熱間圧延設備が採用され、最終結果出力値である最終板厚値Vを圧延された圧延板の板厚としたときの、仕上げ圧延を行う仕上げ圧延ミルのロールギャップの設定値を精度良く算出する設定計算学習装置1を例に挙げて説明する。
ここで、
YACAL=:ゲージメータ板厚モデル式fの途中出力板厚値Yに対する実績計算値(途中結果出力実績計算値)
f:ゲージメータ板厚モデル式
X1 ACT:ロールギャップの実績値(入力変数実績値)
X1 ACT:圧延荷重の実績値(入力変数実績値)
aj (j=1,2,3,・・・):その他の条件入力
とする。
ここで、
ZCUR:モデル学習偏移量
h:減算(i.e. ZCUR=VACT−YACAL)
とする。
ここで、
ZNEW:今回のセットアップ計算処理で使用するモデル学習補正項
ZOLD:前回のセットアップ計算処理で使用したモデル学習補正項
β:平滑化係数
とする。
ここで、
V:補正されたY、即ち最終板厚値
p:加算(i.e. V=Y+ZNEW)
とする。
ここで、
Zver CUR:バーニア偏移量
q:減算(i.e. Zver CUR =VACT−Vori AIM)
VACT:最終板厚値Vに対する実績値(最終結果出力実績値)
Vori AIM:最終板厚値Vに対する初期板厚目標値
とする。
ここで、
Zver NEW:今回のセットアップ計算で使用するバーニア補正項
α:平滑化係数
次に、バーニア適応計算部7は、板厚目標値へ反映する(ステップS219)。具体的には、バーニア適応計算部7は、初期板厚目標値Vori AIMと、ステップS217において算出されたバーニア補正項Zver NEWとに基づいて、下記の(数式25)を用いて、最終板厚値Vに対する補正後の仮板厚目標値VAIMを算出する。
ここで、
VAIM:最終板厚値Vに対する補正後の仮板厚目標値
r:加算(i.e. VAIM=Vori AIM+Zver NEW)
とする。
V=p(Y,ZNEW) (数式27)
Y=f(X1,X2,・・・,a1,a2,・・・) (数式28)
次に、設定計算学習装置1のモデル適応学習装置5は、セットアップ計算の計算周期に達したと判定すると、処理をステップS205へ移行し、セットアップ計算の計算周期に達していないと判定すると処理をステップS225へ移行する(ステップS223)。
Claims (6)
- 制御対象に対して設定する設定値に対応する入力変数実績値に基づいて第1のモデル式を用いて算出された途中結果出力実績計算値と、前記制御対象の計測部により計測された最終結果出力実績値に基づいて第2のモデル式を用いて算出された前記途中結果出力実績計算値に対応する途中結果出力実績値との偏移量に基づいてモデル学習補正項を算出し、この算出されたモデル学習補正項に基づいて前記第2のモデル式を補正するモデル学習計算部と、
外部入力により初期値として設定された初期目標値と、前記最終結果出力実績値との偏移量をスムージング処理することによりバーニア補正項を算出し、前記初期目標値と、前記算出されたバーニア補正項とに基づいて仮目標値を算出するバーニア適応計算部と、
前記初期目標値と、前記第1のモデル式と、前記モデル学習計算部により補正された第2のモデル式とに基づいて、前記バーニア適応計算部により算出された仮目標値を得るための前記設定値を算出する設定値計算部と、
を備えたことを特徴とする設定計算学習装置。 - 制御対象に対して設定する設定値に対応する入力変数実績値に基づいて第1のモデル式を用いて算出された途中結果出力実績計算値と、前記制御対象の計測部により計測された最終結果出力実績値に基づいて第2のモデル式を用いて算出された前記途中結果出力実績計算値に対応する途中結果出力実績値との偏移量に基づいてモデル学習補正項を算出し、この算出されたモデル学習補正項に基づいて前記第2のモデル式を補正するモデル学習計算部と、
評価される物理対象の最終結果出力値と、前記最終結果出力実績値との偏移量をスムージング処理することによりバーニア補正項を算出し、前記最終結果出力値に対する初期目標値と、前記算出されたバーニア補正項とに基づいて仮目標値を算出するバーニア適応計算部と、
前記初期目標値と、前記第1のモデル式と、前記モデル学習計算部により補正された第2のモデル式とに基づいて、前記バーニア適応計算部により算出された仮目標値を得るための前記設定値を算出する設定値計算部と、
を備えたことを特徴とする設定計算学習装置。 - 制御対象に対して設定する設定値に対応する入力変数実績値に基づいてモデル式を用いて算出された途中結果出力実績計算値と、前記制御対象の計測部により計測された最終結果出力実績値との偏移量に基づいてモデル学習補正項を算出し、この算出されたモデル学習補正項に基づいて、評価される物理対象の最終結果出力値を補正するモデル学習計算部と、
前記最終結果出力値に対する初期目標値と、前記最終結果出力実績値との偏移量をスムージング処理することによりバーニア補正項を算出し、前記初期目標値と、前記算出されたバーニア補正項とに基づいて仮目標値を算出するバーニア適応計算部と、
前記初期目標値と、前記モデル式と、前記モデル学習計算部により補正された最終結果出力値とに基づいて、前記バーニア適応計算部により算出された仮目標値を得るための前記設定値を算出する設定値計算部と、
を備えたことを特徴とする設定計算学習装置。 - 制御対象に対して設定する設定値に対応する入力変数実績値に基づいて第1のモデル式を用いて算出された途中結果出力実績計算値と、前記制御対象の計測部により計測された最終結果出力実績値に基づいて第2のモデル式を用いて算出された前記途中結果出力実績計算値に対応する途中結果出力実績値との偏移量に基づいてモデル学習補正項を算出し、この算出されたモデル学習補正項に基づいて前記第2のモデル式を補正するモデル学習計算ステップと、
外部入力により初期値として設定された初期目標値と、前記最終結果出力実績値との偏移量をスムージング処理することによりバーニア補正項を算出し、前記初期目標値と、前記算出されたバーニア補正項とに基づいて仮目標値を算出するバーニア適応計算ステップと、
前記初期目標値と、前記第1のモデル式と、前記モデル学習計算ステップにより補正された第2のモデル式とに基づいて、前記バーニア適応計算ステップにより算出された仮目標値を得るための前記設定値を算出する設定値計算ステップと、
を有することを特徴とする設定計算学習方法。 - 制御対象に対して設定する設定値に対応する入力変数実績値に基づいて第1のモデル式を用いて算出された途中結果出力実績計算値と、前記制御対象の計測部により計測された最終結果出力実績値に基づいて第2のモデル式を用いて算出された前記途中結果出力実績計算値に対応する途中結果出力実績値との偏移量に基づいてモデル学習補正項を算出し、この算出されたモデル学習補正項に基づいて前記第2のモデル式を補正するモデル学習計算ステップと、
評価される物理対象の最終結果出力値と、前記最終結果出力実績値との偏移量をスムージング処理することによりバーニア補正項を算出し、前記最終結果出力値に対する初期目標値と、前記算出されたバーニア補正項とに基づいて仮目標値を算出するバーニア適応計算ステップと、
前記初期目標値と、前記第1のモデル式と、前記モデル学習計算ステップにより補正された第2のモデル式とに基づいて、前記バーニア適応計算ステップにより算出された仮目標値を得るための前記設定値を算出する設定値計算ステップと、
を有することを特徴とする設定計算学習方法。 - 制御対象に対して設定する設定値に対応する入力変数実績値に基づいてモデル式を用いて算出された途中結果出力実績計算値と、前記制御対象の計測部により計測された最終結果出力実績値との偏移量に基づいてモデル学習補正項を算出し、この算出されたモデル学習補正項に基づいて、評価される物理対象の最終結果出力値を補正するモデル学習計算ステップと、
前記最終結果出力値に対する初期目標値と、前記最終結果出力実績値との偏移量をスムージング処理することによりバーニア補正項を算出し、前記初期目標値と、前記算出されたバーニア補正項とに基づいて仮目標値を算出するバーニア適応計算ステップと、
前記初期目標値と、前記モデル式と、前記モデル学習計算ステップにより補正された最終結果出力値とに基づいて、前記バーニア適応計算ステップにより算出された仮目標値を得るための前記設定値を算出する設定値計算ステップと、
を有することを特徴とする設定計算学習方法。
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