JP6668133B2 - めっき付着量制御装置および制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、めっき付着量制御装置および制御方法に関し、とりわけ鋼板替り等に伴うめっき付着量の目標値変更に際して、変更後のめっき付着量目標値を実現するための操作量を算出するプリセット制御の精度向上を実現するめっき付着量制御装置および制御方法に関する。

鉄鋼プロセスの連続めっきラインにおいて、鋼板に付着するめっきの量は概ね、ライン速度と呼ばれる鋼板の速度（板速）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）、ノズルから噴出すガスの圧力（ノズル圧力）で決定される。めっき付着量を自動制御する多くのプラントでは、オペレータの手動操作で決まる板速とノズルギャップに対して、上位計算機から送られてくる目標めっき付着量を実現するノズル圧力を、めっき付着量予測モデルを用いて計算し、自動制御している。

自動制御においてとりわけ問題となるのは、鋼板替り等でめっき付着量目標値が変更になるときに行われるプリセット制御である。プリセット制御結果が誤差を有していると、鋼板先端のめっき付着量精度が低下することのみならず、ここで生じためっき付着量の誤差は、その後、めっき付着量検出値を用いたフィードバック制御で徐々に解消されるが、誤差が大きいと解消に要するフィードバック制御回数が増大し、鋼板先端を含む鋼板長手方向の広い範囲で、めっき付着量精度が低下する。したがってプリセット制御の精度向上が重要であり、これを高精度化する従来手法として、以下の特許文献が知られている。

特許文献１には、目標制御量を実現する操作量指令値を、制御モデルを用いて算出する第１のプリセット部と、制御仕様の変化量に対して変更すべき操作量の値を計算し、現在の操作量指令値に対して加減算することで操作量指令値を算出する第２のプリセット部を設け、プリセット制御前後の制御仕様の類似度に応じて選択して使用する手法が示されている。具体的にはノズル圧力の計算方法をふたつ備え、めっき付着量の目標値の変化の大きさに着目して、選択して使用する手法が開示されている。

また特許文献２には、めっき付着量制御を高精度化する目的で、めっき付着量予測モデルに学習処理と適応処理を組合せてめっき付着量予測計算を行う手法が記載されている。

特開２００４−１３３９３号公報 特開２００８−５０６８０号公報

特許文献１における第２のプリセット部が良好な操作量を算出するための前提条件は、現在の操作量指令値が適切であることである。すなわち第２のプリセット部は現在の操作量指令値を基にして変更すべき操作量を加減算するので、現在の操作量指令値が適切でないと、計算された操作量も適切な値にならない。一方、めっき付着量制御では、オペレータがノズルギャップやライン速度を変化させた影響でノズル圧力が変化したり、オペレータがノズル圧力を直接手動操作した直後にプリセット制御タイミングを迎えた場合、現在のノズル圧力指令値が適切な値である保証はない。すなわち、現在の操作量指令値（めっき付着量制御ではノズル圧力指令値）が常に適切とは限らない。

特許文献１ではこの点に対する配慮がなされておらず、プリセット制御前後の制御仕様の類似度のみに着目してプリセット部を切替えているため、第２のプリセット部が選択されたときのノズル圧力指令値が不適切となる場合があり、めっき付着量精度を悪化させる問題があった。

加えて、めっき付着量予測モデルを学習により高精度化してプリセットを行うとき、前記第２のプリセット部が良好な操作量を算出するためには、使用する学習値が現在の制御の動作点（めっき付着量、ノズル圧力、ノズルギャップ、板速のいくつかを用いて定義される）で十分に学習された値であることが必要である。特許文献１および特許文献２にこの点に関する記載はなく、プリセット部で使用する学習値の適切性への配慮もなされていないので、同様に、第２のプリセット部が選択されたときのノズル圧力指令値が不適切となる場合があり、めっき付着量精度が低下する問題があった。

以上のことから本発明においては、めっき付着量精度を向上することができるめっき付着量制御装置および制御方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために本発明では、めっき付着量目標値の変更に先立って目標めっき付着量を実現するためのノズル圧力指令値を算出するプリセット制御部に、めっき付着量予測モデルを用いてノズル圧力指令値を算出する絶対値制御部（前記第１のプリセット部に相当）、目標めっき付着量の仕様変化量に対して変更すべきノズル圧力を計算し、現在のノズル圧力指令値に加減算することでノズル圧力指令値を算出する相対値制御部（前記第２のプリセット部に相当）、これらを制御仕様の類似度だけでなく、現在のノズル圧力指令値の適切性や、プリセット制御で使用する学習値の適切性を考慮して選択する最適制御選択部、現在のノズル圧力指令値の良好度を定量化するノズル圧力良好性算出部、めっき付着量予測モデルとめっき付着量実績の乖離を補償するための学習値が現在のめっき付着量、ノズル圧、ノズルギャップ、板速の動作点に対応して進捗されている度合いを定量化する学習進捗度算出部を備えた。

本発明によれば、最適制御選択部は、現在めっき処理している鋼板と次回めっき処理する鋼板のめっき付着量の差だけでなく、ノズル圧力良好性算出部の出力と学習進捗度算出部の出力を総合して絶対値制御部と相対値制御部のどちらを選択するかを判断する。この結果、鋼板替りやめっき付着量目標値変更に先立って目標めっき付着量を実現するためのノズル圧力指令値を算出するプリセット制御の精度向上が実現できる。

さらに本発明の実施例によれば、プリセット制御で生じためっき付着量の誤差は、その後、めっき付着量検出値を用いたフィードバック制御で徐々に解消されるが、プリセット制御の精度を向上したことで誤差解消に要するフィードバック制御回数を低減できる。このため鋼板先端だけでなく、長手方向のめっき付着量誤差を低減できる。

本発明のめっき付着量制御装置の構成を示した説明図である。 プリセット制御部の構成を示した説明図である。 絶対値制御部の処理を示した説明図である。 学習値記憶部の構成を示した説明図である。 学習部の処理を示した説明図である。 相対値制御部の処理を示した説明図である。 ノズル圧力良好性算出部の処理を示した説明図である。 学習進捗度算出部の処理を示した説明図である。 最適制御選択部の処理を示した説明図である。 フィードフォワード制御部の処理を示した説明図である。 フィードバック制御部を示した説明図である。

以下本発明の実施例について、図面を用いて説明する。

図１に本発明で実現されためっき付着量制御装置１００とめっきプラント１５０の構成を示す。めっき付着量制御装置１００の役割はめっきプラントであるめっきプラント１５０を制御し、鋼板１５１に所望の厚みのめっきを付着させることである。

まずめっきプラント１５０の構成を説明する。めっきプラント１５０は連続的に送られてくる鋼板１５１をポット１５２に溜められている溶融めっきに浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズル１５３で高圧ガスを噴き付け不要なめっきを落とすことにより、鋼板１５１に所望の量のめっきを付着させる。鋼板１５１同士は溶接で接続されており、連続的にめっき処理が施され、最終的には切断され、コイルとして巻き取られる。めっき付着量の目標値は鋼板１５１毎に決められているので、通常、溶接点１５６はめっき付着量の目標値の変化点と一致する。ただし、ひとつの母材鋼板から複数のコイルを生産する場合もあり、この場合は、溶接点１５６以外にもめっき付着量の目標値変化点が存在し、ひとつの鋼板が異なっためっき付着量目標値で制御される。以後、溶接点およびめっき付着量の目標値変化点を、仕様変更点と称する。

付着しているめっきの量は付着量検出器１５５により検出されるが、付着量検出器１５５はノズル１５３から隔たった位置に取り付けられており、また検出の方法として、板を幅方向にトラバースし幅方向の平均値を出力するのが一般的である。このためノズル圧力やノズルギャップを操作しても、その結果としての付着量を検出できるのは１〜２分程度後であり、仕様変更点に先立って次鋼板のめっき付着量を予測してノズル圧力を決定するプリセット制御の重要性が高い制御対象である。鋼板１５１は浴中ロール１６０やトップロール１６１により支持されている。

めっき付着量Ｗは種々の要因の影響で変化するが、主として鋼板の速度（板速）Ｖ、ノズル圧力（ノズルから噴出すガスの圧力）Ｐ、ノズルギャップ（ノズル吹き出し口と鋼板の距離）Ｄにより決定される。これらの関係は、例えば（１）式で表される。（１）式においてａ０、ａ１、ａ２、ａ３は定数である。
［数１］
ln(W)=a0+a1×ln(P)+a2×ln(V)+a3×ln(D) （１）
（１）式において、ノズル圧力Ｐが鋼板１５１の表側と裏側で異なるときは、両方を平均した値をノズル圧力Ｐとすれば良い。同様に、ノズルギャップＤが鋼板１５１の表側と裏側、右サイドと左サイドで異なるときは、これらを平均した値をノズルギャップＤとすれば良い。めっき付着量は、通常、表側と裏側でそれぞれ計測されるが、めっき付着量の予測値と対応づけるときは両面平均（表側と裏側を平均した値）を使用すれば良い。さらに一般のめっき付着量制御装置ではノズル１５３と鋼板１５１の距離を測定する検出器は備えられていない場合が多い。しかしこの場合でも、鋼板１５１の表ノズルと裏ノズルの距離をそれぞれのノズルの位置情報から算出できるので、この距離の１／２をノズル鋼板距離、すなわちノズルギャップＤとみなせば良い。

次に、めっき付着量制御装置１００の構成を説明する。めっき付着量制御装置１００は上位計算機１４０から、次回処理される鋼板１５１に対応した目標めっき付着量に加えて、その鋼板１５１の鋼種、板厚、板幅等の製造情報を受信する。製造情報としては、めっき付着量の上下限値や鋼板の規格情報等が含まれる場合もある。

めっき付着量制御装置１００は、めっき付着量を予測するめっき付着量予測モデル１３５、上位計算機１４０から取込んだ鋼板１５１の目標付着量とめっきプラント１５０から取り込んだノズル圧力Ｐ、板速Ｖ、ノズルギャップＤ等からめっき付着量予測モデル１３５を用いた演算で、鋼板１５１を制御するためのノズル圧力の指令値を計算するプリセット制御部１１０、ノズルギャップや板速が変化したタイミングで、これがめっき付着量に及ぼす影響を相殺するノズル圧力の値をめっき付着量予測モデル１３５を用いて算出し、ノズル圧力の値を補正するフィードフォワード（ＦＦ）制御部１２０、めっき付着量の目標値と付着量検出器１５５から検出しためっき付着量との偏差を算出し、これが小さくなる方向にノズル圧力を変化させるフィードバック（ＦＢ）制御部１３０により構成される。本実施例では簡単のため、以下、めっき付着量制御装置１００の操作量がノズル圧力のみの場合を例に説明する。

さらにめっき付着量制御装置１００は、めっき付着量予測モデル１３５が予測しためっき付着量と付着量検出器１５５から実測しためっき付着量の乖離を補償し、めっき付着量の予測精度を高めることを目的とした学習部１３６、学習部１３６が算出した学習値をめっき付着量や板速等の制御の動作点に対応付けて記憶する学習値記憶部１３７を備えている。

図２にプリセット制御部１１０の構成と処理を詳細に示す。プリセット制御部１１０は、上位計算機１４０から、少なくとも次回処理される鋼板１５１に対応した目標めっき付着量を受信し、めっきプラント１５０から現在のノズルギャップと板速を取り込んで、めっき付着量予測モデル１３５を用いて目標めっき付着量に対応したノズル圧力指令値を算出する絶対値制御部１１１、同様に、上位計算機１４０から、少なくとも今回と次回処理される鋼板１５１に対応した目標めっき付着量を受信し、めっきプラント１５０から現在のノズルギャップ、板速、ノズル圧力指令値を取込んで、今回制御している鋼板１５１に対する目標めっき付着量と次回制御する鋼板１５１の目標めっき付着量の変化量に対して変更すべきノズル圧力を計算し、現在のノズル圧力指令値に加減算することでノズル圧力指令値を算出する相対値制御部１１２、めっきプラント１５０から現在のノズル圧力、ノズルギャップ、板速、めっき付着量実測値を取込み、めっき付着量予測モデル１３５を用いた演算で現在のノズル圧力指令値の良好度を算出するノズル圧力良好性算出部１１３、めっきプラント１５０から取込んだ少なくともノズルギャップと板速から制御の動作点（めっき付着量、板速、ノズルギャップ、ノズル圧力等の組合せの値）を特定するとともに、学習部１３６から取込んだ学習の実施タイミングを用いた演算で、学習値記憶部１３７に記憶されている現在の動作点に対応した学習値の進捗度を算出する学習進捗度算出部１１４、上位計算機１４０から取込んだ今回と次回処理される鋼板１５１の目標めっき付着量の相違量、ノズル圧力良好性算出部１１３の出力、および学習進捗度算出部１１４の出力から、プリセット計算に絶対値制御部１１１と相対値制御部１１２のどちらを使用すべきか判定する最適制御選択部１１５、最適制御部１１５の出力を受信し、絶対値制御部１１１と相対値制御部１１２を切替える切替部１１６を備えている。

図３に絶対値制御部１１１が実行する処理を示す。図３の最初の処理ステップＳ３−１では、めっきプラント１５０から現在の板速ＶｃとノズルギャップＤｃを取り込む。次に処理ステップＳ３−２で、上位計算機１４０から次回めっき処理される鋼板１５１の目標めっき付着量Ｗ^＊ｎを取り込む。さらに処理ステップＳ３−３で、学習値記憶部１３７から学習値δＷｎを取り込む。学習値記憶部１３７の構成と、学習値記憶部１３７を構築する学習部１３６の処理は、この後、図４、図５で示す。処理ステップＳ３−３では、上位計算機１４０から取り込んだ目標めっき付着量Ｗ^＊ｎとめっきプラント１５０から取込んだ板速Ｖｃから学習値記憶部１３７の該当層別を特定し、該当層別に格納されている学習値をδＷｎとして取り込む。最後に、処理ステップＳ３−４で（２）式により、ノズル圧力のプリセット値Ｐｒｅｆを算出する。
［数２］
Pref=f^-1(W^＊n-δWn、Vc、Dc) （２）
本実施例で学習値δＷｎは、めっき付着量予測モデル１３５が予測した付着量が実績付着量より小さい状態を、正の値と定義している。ここで、（３）式の関係を利用して（２）式は（４）式のように変形することができ、ノズル圧力のプリセット値Ｐｒｅｆを決定することができる。
［数３］
W=f(P、V、D)
=exp(a0+a1×ln(P)+a2×ln(V)+a3×ln(D)) （３）
［数４］
Pref=exp{(ln(W^＊n-δWn)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a１｝ （４）
図４に学習値記憶部１３７の構成を示す。本実施例で学習値記憶部１３７はテーブルであり、めっき付着量と板速（鋼板１５１の速度）で層別されている。図４の例では、例えばめっき付着量が片面あたり５０〜６０ｇ／ｍ２、板速が９０〜１００ｍｐｍのとき、学習値としてδＷ２５が格納されていることが示されている。

図５に学習部１３６の処理を示す。学習部１３６はたとえば、めっきの付着量検出器１５５で新しい付着量が検出されるたびに起動される。学習部１３６は処理ステップＳ５−１でめっきプラント１５０から現在の板速Ｖｃ、ノズルギャップＤｃ、ノズル圧力指令値Ｐｃ、実績めっき付着量Ｗｃを取り込む。処理ステップＳ５−２で学習条件の成立を判定する。学習条件の成立は、前回の学習の後、概ね同一の板速、ノズルギャップ、ノズル圧力の下で、一定鋼板距離に対するめっき処理が行われたことで判定するのが一般的であるが、めっき付着量の実績値と目標めっき付着量の偏差がある値以下であることを加味したり、一定鋼板距離の代わりに一定時間に着目して学習条件成立判定することも考えられる。学習条件が成立していないときは、処理を終了する。

学習条件が成立しているときは、処理ステップＳ５−３で現在の板速Ｖｃ、ノズルギャップＤｃ、ノズル圧力指令値Ｐｃから（１）式にしたがって、めっき付着量Ｗｅを推定する。（１）式を変形することにより、めっき付着量は（５）式により推定できる。
［数５］
We=exp{a0+a1×ln(P)+a2×ln(V)+a3×ln(D)} （５）
処理ステップＳ５−４でめっきプラント１５０から取り込んだ実績めっき付着量Ｗｃと板速Ｖｃから学習値記憶部１３７の該当層別を特定し、該当層別に格納されている学習値δＷｃを取り込む。処理ステップＳ５−５で実績めっき付着量Ｗｃと推定めっき付着量Ｗｅの偏差を算出し、これとδＷｃから学習値をδＷｃｃに更新し、該当層別に格納する。

実績めっき付着量Ｗｃと推定めっき付着量Ｗｅの偏差はめっき付着量予測モデル１３５の誤差に相当する。すなわち現時刻において、（５）式で与えられる推定めっき付着量に含まれている誤差を示している。学習値の更新式はたとえば（６）式で与えられる。
［数６］
δWcc = (1-α)×(Wc-We)+α×δWc （６）
（６）式で、αは学習係数（０〜１の定数）である。学習係数αは、学習値記憶部１３７の該当層別に現在格納されている学習値δＷｃと、直近得られた実績めっき付着量Ｗｃと推定めっき付着量Ｗｅの偏差のそれぞれを、どれくらいの重みで考慮し、新しい学習値δＷｃｃを算出するかに対応する定数で、学習係数αが０のとき、現在格納されている学習値の情報は失われ、直近得られた誤差の値が学習値記憶部１３７の該当層別に、新たに格納される。逆に学習係数αが１のとき、直近のめっき処理状態で計算された誤差の値は無視され、学習値記憶部１３７に格納されている値が維持される。学習係数αが０〜１の中間値のとき、これらを学習係数αに対応した値を按分した値が学習値記憶部１３７に記憶される。

図６に相対値制御部１１２が実行する処理を示す。処理ステップＳ６−１で、めっきプラント１５０から現在の板速Ｖｃ、ノズルギャップＤｃ、ノズル圧力指令値Ｐｃを取り込む。次に処理ステップＳ６−２で、上位計算機１４０から現鋼板の目標めっき付着量Ｗ^＊ｃと次に処理される鋼板の目標めっき付着量Ｗ^＊ｎを取り込む。さらに処理ステップＳ６−３で、学習値記憶部１３７から現在の動作点に対応した層別から学習値δＷｃを取り込む。現在の動作点に対応した層別とは、学習値記憶部１３７において、現鋼板の目標めっき付着量Ｗ^＊ｃと現在の板速Ｖｃに対応した層別であり、ここに格納されている学習値をδＷｃとして取り込む。処理ステップＳ６−４で（７）式により、ノズル圧力のプリセット値Ｐｒｅｆを算出する。
［数７］
Pref=Pc+f^-1(W^＊n-δWc、Vc、Dc)-f^-1(W^＊c-δWc、Vc、Dc) （７）
相対値制御部１１２の計算式の第１項は、めっきプラント１５０で現在制御に使用している圧力指令値Ｐｃで、（７）式では、Ｐｃを基準に、次に処理される鋼板の目標めっき付着量を実現するノズル圧力（第２項）と現在処理されている鋼板の目標めっき付着量を実現するノズル圧力（第３項）の差分を加算してＰｒｅｆを算出している。絶対値制御部の計算と同様、（７）式は（８）式のように変形される。すなわち（８）式によりＰｒｅｆを決定することになる。
［数８］
Pref=Pc+exp{(ln(W^＊n-δWc)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1}
-exp{(ln(W^＊c-δWc)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1} （８）
相対値制御部１１２で計算されたノズル圧力指令値が適切であるためには、圧力指令値Ｐｒｅｆ計算の基準となるＰｃが現在の付着量実績Ｗｃと十分に対応した値であること、計算に使用する学習値δＷｃが現在の動作点に対応した値であること、の２つの条件を満足する必要がある。本発明では、以下、２つの条件の成立性に着目して絶対値制御部１１１と相対値制御部１１２を使い分ける方式について、説明する。

図７にノズル圧力良好性算出部１１３が実行する処理を示す。ノズル圧力良好性算出部１１３は処理ステップＳ７−１で、めっきプラント１５０から現在の板速Ｖｃ、ノズルギャップＤｃ、ノズル圧力指令値Ｐｃ、実績付着量Ｗｃを取り込む。次に処理ステップＳ７−２で、学習値記憶部１３７から現在の動作点に対応した層別から学習値δＷｃを取り込む。現在の動作点に対応した層別とは、図４の学習値記憶部１３７において、現在のめっき付着量Ｗｃと現在の板速Ｖｃに対応した層別であり、ここに格納されている学習値をδＷｃとして取り込む。処理ステップＳ７−３で現在の板速Ｖｃ、ノズルギャップＤｃ、ノズル圧力指令値Ｐｃをめっき付着量予測モデル１３５に代入し、取り込んだδＷｃで補正することで、対応するめっき付着量を推定する。すなわち、（９）式により、推定めっき付着量Ｗｅを算出する。
［数９］
We=exp{a0+a1×ln(P)+a2×ln(V)+a3×ln(D)}+δWc （９）
処理ステップＳ７−４で現在の実績付着量Ｗｃと推定めっき付着量Ｗｅの偏差の大きさから、現在のノズル圧力設定値Ｐｃの良好度Ｇｎを定量化する。たとえば、（１０）式のように、定量化すればよい。ここで、ａｂｓ（）は絶対値を表している。
［数１０］
Gn=abs(Wc-We)/{(Wc+We)/2} （１０）
なお、図７では推定めっき付着量と実績めっき付着量の偏差の大きさからノズル圧力設定値Ｐｃの良好度Ｇｎを定量化する例を示したが、ノズル圧力を推定してノズル圧力設定値と比較したり、板速やノズルギャップを推定して、それぞれの実績と比較することでも、現在のノズル圧力設定値Ｐｃの良好度を定量化できる。

図８に学習進捗度算出部１１４が実行する処理を示す。本実施例では学習の進捗度を、めっき処理されている鋼板の学習回数を積算し、次回めっき処理される鋼板のためのプリセット計算を行うタイミングで、現在の動作点に対応して積算された学習回数にしたがって定量化する例を示す。すなわち、当該動作点で十分な回数の学習が行われたことをもって学習が進捗したと判定し、そうでないとき学習の進捗度を不十分と判定する。

学習の進捗度は、鋼板１５１毎に定量化する必要があるため、図８の処理も鋼板１５１毎に行う。処理ステップＳ８−１で、学習部１３６が学習を行ったかどうかを判定する。学習が行われた場合は、処理ステップＳ８−２で学習回数を積算する。処理ステップＳ８−３〜８−４で動作点の変更を判定する。処理ステップＳ８−３で、めっきプラント１５０から現在の板速Ｖｃと実績付着量Ｗｃを取り込み、記憶する。処理ステップＳ８−４で板速Ｖｃと実績付着量Ｗｃを前回記憶したＶｃおよびＷｃと比較し、いずれかが一定以上異なるとき、動作点の変更があったと判定し、処理ステップＳ８−５で積算していた学習回数をリセットする。処理ステップＳ８−６で次回処理される鋼板１５１のプリセット計算を行うタイミングかどうかを判定する。プリセットタイミングでないとき、処理ステップＳ８−１〜８−５の計算を繰り返す。プリセットタイミングのときは処理ステップＳ８−７に進み、積算されている学習回数から学習進捗度を定量化する。

積算されている学習回数は相対値制御部１１２が（７）式あるいは（８）式で使用するδＷｃが、何回の学習更新処理の結果得られたかを示しており、これが多いとき、当該層別で十分な学習が行われたことを示している。積算されている学習回数をＮとすると、学習進捗度Ｇｍは例えば（１１）式で評価できる。ここでαは、（６）式で用いたと同じ学習係数（０〜１の定数）である。
［数１１］
Gm=1-α^N （１１）
図９に最適制御選択部１１５が実行する処理を示す。最適制御選択部１１５は現在めっき処理されている鋼板と次回めっき処理される鋼板のめっき付着量の差の大きさに加え、ノズル圧力良好性算出部１１３の出力と学習進捗度算出部１１４の出力を総合的に判断し、ノズル圧力指令値を絶対値計算部１１１と相対値計算部１１２のどちらをプリセット制御部の出力にするかを選択する。

処理ステップＳ９−１で上位計算機１４０から、現在めっき処理されている鋼板１５１の目標付着量Ｗ^＊ｃと次回処理される鋼板１５１の目標めっき付着量Ｗ^＊ｎを取り込む。処理ステップＳ９−２でＷ^＊ｃとＷ^＊ｎの差である目標値変更量が大きいかどうかを判定する。目標値変更量があらかじめ定められた値より大きい場合は、処理ステップＳ９−８に進み、絶対値制御部１１１を選択し、切替え信号を切替部１１６に出力する。目標値変更量が大きいかどうかの判定に使用する値は、定数でも良いし、めっきの種類や目標付着量により異なる値でも良い。また目標付着量の差でも良いし、目標付着量の比率にしたがって判定しても良い。目標値変更量があらかじめ定められた値より大きくない場合は、処理ステップＳ９−３に進みノズル圧力良好性算出部１１３からノズル圧力良好度判定結果Ｇｎを取り込む。処理ステップＳ９−４でＧｎがあらかじめ定められた値より小さい場合は、現在のノズル圧力設定値は良好ではないと判断することで処理ステップＳ９−８に進み、絶対値制御部１１１を選択し、切替え信号を切替部１１６に出力する。同様にＧｎと比較する値は定数でも良いし、めっきの種類や目標付着量により異なる値でも良い。Ｇｎがあらかじめ定められた値より大きくない場合は、処理ステップＳ９−５に進み学習進捗度判定部１１４から学習進捗度Ｇｍを取り込む。処理ステップＳ９−６でＧｍがあらかじめ定められた値より小さい場合は、学習は進捗していないと判定することで処理ステップＳ９−８に進み、絶対値制御部１１１を選択し、対応する切替え信号を切替部１１６に出力する。同様にＧｍと比較する値は定数でも良いし、めっきの種類や目標付着量により異なる値でも良い。処理ステップＳ９−６で学習が進捗していると判断された場合は処理ステップＳ９−７に進み、相対値制御部１１２を選択し、切替え信号を切替部１１６に出力する。すなわちめっき付着量の目標値変更量が小さく、現在のノズル圧力設定値が良好で、学習が進捗しているとき、プリセット制御部１１０のプリセット信号として、相対値制御部１１２が選択される。

本実施例では、めっき付着量の目標値変更量の差、ノズル圧力良好度判定結果Ｇｎ、学習進捗度Ｇｍの３つの指標を用いて絶対値制御部１１１と相対値制御部１１２を選択したが、これらのうちのいずれかひとつまたはふたつの指標のみで、選択しても良い。

図１０にフィードフォワード（ＦＦ）制御部１２０の処理を示す。ＦＦ制御部１２０の処理は、たとえば所定の時間間隔で定周期実行される。ＦＦ制御部１２０は処理ステップＳ１０−１で、めっきプラント１５０から現在の板速Ｖｃ、ノズルギャップＤｃ、ノズル圧力Ｐｃ、付着量検出器１５５で計測した付着量Ｗｃを取り込む。処理ステップＳ１０−２で板速ＶｃとノズルギャップＤｃの少なくともどちらかに変更があったかを判定する。どちらも変更ない場合は、処理を終了する。変更があった場合は処理ステップＳ１０−３で、上位計算機から現在処理されている鋼板１５１の目標付着量Ｗ^＊ｃを取りこむ。さらに処理ステップＳ１０−４で学習値記憶部１３７から、図６と同様に形態で、現在の動作点に対応した層別から学習値δＷｃを取り込む。

処理ステップＳ１０−５で板速およびノズルギャップの変更量がめっき付着量に与える影響を相殺するノズル圧力変更量を算出し、現在のノズル圧力指令値Ｐｃに加算し、ＦＦ制御実行後のノズル圧力指令値Ｐｒｅｆを算出する。Ｐｒｅｆは相対値制御部１１２の計算と同様に、（１２）式により算出できる。右辺の第２項と第３項により、板速およびノズルギャップの変更量がめっき付着量に与える影響を相殺するノズル圧力変更量を求めることができる。ここで、Ｖｃｐは変更前の板速、Ｄｃｐは変更前のノズルギャップである。
［数１２］
Pref=Pc+exp{(ln(W^＊c-δWc)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1}
-exp{(ln(W^＊c-δWc)-a0-a2×ln(Vcp)-a3×ln(Dcp))/a1} （１２）
図１１にフィードバック（ＦＢ）制御部１３０の処理を示す。ＦＢ制御部１３０の処理は、たとえば所定の時間間隔で定周期実行される。ＦＢ制御部１２０は処理ステップＳ１１−１で、めっきプラント１５０から付着量検出器１５５で計測した付着量Ｗｃを取り込む。処理ステップＳ１１−２でＦＢ制御の実行条件が成立したかどうかを判定する。ＦＢ制御の実行条件が成立は、たとえば前回のノズル圧力の指令値変更から、一定時間経過したことを条件に判定すれば良い。あるいはノズル圧力指令値の変更時にノズル位置にあった鋼板１５１の部位が、付着量検出器１５５を通過し、変更後のノズル圧力に対応しためっき付着量が検出されたことを条件に判定することもできる。ＦＢ制御の実行条件が成立していない場合は、処理を終了する。ＦＢ制御の実行条件が成立している場合は処理ステップＳ１１−３で、上位計算機から現在処理されている鋼板１５１の目標付着量Ｗ^＊ｃを取りこむ。

そして処理ステップＳ１１−４で（１３）式により、目標付着量Ｗ^＊ｃと計測した付着量Ｗｃとの偏差を減じるノズル圧力変更量を算出し、現在のノズル圧力指令値Ｐｃに加算し、ＦＢ制御実行後のノズル圧力指令値Ｐｒｅｆを算出する。ここでβは制御ゲインである。右辺の第２項により、めっき付着量偏差を減じるためのノズル圧力変更量を求めることができる。
［数１３］
Ｐｒｅｆ＝Ｐｃ＋β×（Ｗ^＊ｃ−Ｗｃ） （１３）
最終的にめっき付着量制御部１００からは、プリセット制御部１００、ＦＦ制御部１２０、ＦＢ制御部１３０の出力を総合した値が、ノズル圧力指令値としてめっきプラント１５０に出力される。

本実施例では、制御の操作量がノズル圧力の場合を例に説明したが、実際のプラントでは操作量がノズルギャップの場合もあるし、ノズル圧力とノズルギャップの両方の場合もある。いずれの場合も、本発明の考え方をそのまま適用できる。また学習値記憶部１３７をめっき付着量と板速の二つの項目で層別されたテーブルとしたが、層別項目を減らしたり、逆にノズルギャップ等を追加して増やしたり、板速をノズルギャップで差し替えた構成とすることも可能である。あるいは層別することなく、学習値を定数で記憶しても良い。いずれの場合も、本発明をそのまま適用できる。

本実施例では、（５）式あるいは(６)式の第３項の計算に、現在処理されている鋼板の目標めっき付着量Ｗ^＊ｃを使用したが、代わりにめっきプラント１５０から取り込んだめっき付着量の実績値Ｗｃを使用することも考えられる。現鋼板の処理が進むにしたがって後で述べるフィードバック制御の効果により、めっき付着量の実績値Ｗｃは現鋼板の目標めっき付着量Ｗ^＊ｃと、概ね一致するからである。このとき、（５）式、(６)式は以下の（１４）式、(１５)式のように書き直される。
［数１４］
Pref=Pc+f^-1(W^＊n-δWc、Vc、Dc)-f^-1(Wc-δWc、Vc、Dc) （１４）
［数１５］
Pref=Pc+exp{(ln(W^＊n-δWc)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1}
-exp{(ln(Wc-δWc)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1} （１５）
この例でノズル圧力指令値Ｐｒｅｆは、（１５）式により算出される。さらに本実施例では、図４の学習値記憶部１３７から、現鋼板のめっき付着量と現在の板速に対応した層別に格納される学習値を抽出し、（５）式あるいは(６)式の第２項および第３項の計算に使用したが、代わりに次回処理される鋼板の目標めっき付着量Ｗ^＊ｎと現在の板速Ｖｃに対応した層別に格納される学習値δＷｎを抽出し、使用することも考えられる。このとき、（５）式、(６)式は以下の（１６）式、(１７)式のように書き直される。この例でノズル圧力指令値Ｐｒｅｆは、（１７）式により算出される。
［数１６］
Pref=Pc+f^-1(W^＊n-δWn、Vc、Dc)-f^-1(Wc-δWn、Vc、Dc) （１６）
［数１７］
Pref=Pc+exp{(ln(W^＊n-δWn)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1}
-exp{(ln(Wc-δWn)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1} （１７）
まためっき付着量予測精度が低下する恐れはあるが、簡単のため、学習値を使用しない計算でノズル圧力指令値Ｐｒｅｆを算出することも考えられる。このとき絶対値制御部１１１が計算するノズル圧力指令値Ｐｒｅｆは、（１８）式で表され、また相対値制御部１１２が計算するノズル圧力指令値Ｐｒｅｆは、（１９）式となる。いずれの場合も、本発明をそのまま適用することができる。
［数１８］
Pref=exp{(ln(W^＊n)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1} （１８）
［数１９］
Pref=Pc+exp{(ln(W^＊n)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1}
-exp{(ln(W^＊c)-a0-a2×ln(Vc)-a3×ln(Dc))/a1} （１９）
本実施例ではめっき付着量予測モデル１３５が（１）式で表される場合を例に説明したが、現実のめっき付着量は、ポット１５２内の溶融めっきや鋼板１５１の温度、ノズル１５３の溶融めっきからの液面高さ、ノズル１５３の鋼板１５１に対するガス噴射角等によっても変化するため、これらを考慮した数式も種々提案されている。めっき付着量予測モデル１３５がこのように多数の変数を考慮した数式であったとしても、本発明をそのまま適用できる。

本発明はめっき付着量の目標値を変更しながら連続的にめっき処理を行うめっき付着量制御に、広く適用することができる。

１００：めっき付着量制御装置
１１０：プリセット制御部
１１１：絶対値制御部
１１２：相対値制御部
１１３：ノズル圧力良好性算出部
１１４：学習進捗度算出部
１１５：最適制御選択部
１１６：切替部
１２０：フィードフォワード制御部
１３０：フィードバック制御部
１３５：めっき付着量予測モデル
１３６：学習部
１３７：学習値記憶部
１４０：上位計算機
１５０：めっきプラント
１５１：鋼板
１５３：ノズル
１５５：付着量検出器

Claims (10)

1. 連続的に送られてくる鋼板を溶融めっきの浴槽に浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズルから高圧のガスを吹き付け、不要なめっきを落とすことで鋼板に所望の厚みのめっきを付着させるめっきプラントを制御するために、少なくとも鋼板速度、ガスの圧力（ノズル圧力）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）と、これに対応して鋼板に付着するめっき付着量の関係を記述しためっき付着量予測モデルと、該めっき付着量予測モデルを用いた演算で、次回めっき処理される鋼板に所望の量のめっきを付着させるためノズル圧力を算出するプリセット制御部を備えためっき付着量制御装置であって、
   前記プリセット制御部は、前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第１のノズル圧力を算出する絶対値制御部と、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて今回めっき処理されている鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第２のノズル圧力を算出し、前記めっきプラントから取り込んだ現在のノズル圧力指令値に前記第１のノズル圧力を加算し、前記第２のノズル圧力を減じることで第３のノズル圧力を算出する相対値制御部と、
   めっき付着量、ノズル圧力、板速、ノズルギャップのいずれかについて、現時点におけるその実測値と前記めっき付着量予測モデルを用いて求めた推定値の偏差の大きさから、前記現在のノズル圧力指令値が現在めっき処理されている鋼板に所望のめっきを付着させるための良好な値かどうかを評価するノズル圧力良好性算出部と、
   前記ノズル圧力良好性算出部の評価結果にしたがい、現在のノズル圧力指令値が良好なときは前記第３のノズル圧力を、良好でないときには前記第１のノズル圧力をプリセット制御部の出力として選択する最適制御選択部を備えたこと
   を特徴とするめっき付着量制御装置。
2. 連続的に送られてくる鋼板を溶融めっきの浴槽に浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズルから高圧のガスを吹き付け、不要なめっきを落とすことで鋼板に所望の厚みのめっきを付着させるめっきプラントを制御するために、少なくとも鋼板速度、ガスの圧力（ノズル圧力）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）と、これに対応して鋼板に付着するめっき付着量の関係を記述しためっき付着量予測モデルと、該めっき付着量予測モデルを用いた演算で、次回めっき処理される鋼板に所望の量のめっきを付着させるためノズル圧力を算出するプリセット制御部を備えためっき付着量制御装置であって、
   前記プリセット制御部は、前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第１のノズル圧力を算出する絶対値制御部と、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて今回めっき処理されている鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第２のノズル圧力を算出し、前記めっきプラントから取り込んだ現在のノズル圧力指令値に前記第１のノズル圧力を加算し、前記第２のノズル圧力を減じることで第３のノズル圧力を算出する相対値制御部と、
   めっき付着量の実績値と推定値の偏差を用いて、前記めっき付着量予測モデルの予測精度に関する学習値を算出する学習部と、
   前記学習値を、めっき付着量、鋼板速度、ノズルギャップ、ノズル圧力のうちのいくつかで層別される制御の動作点に対応付けて格納する学習値記憶部と、
   現在の制御の動作点に対応した前記学習部の学習回数から学習の進捗度を定量化し、前記めっき付着量予測モデルの予測精度を十分に高められる程に学習が進捗しているかどうかを評価する学習進捗度算出部と、
   前記学習進捗度算出部の出力にしたがい、学習値が進捗しているときは前記第３のノズル圧力を、そうでないときには前記第１のノズル圧力をプリセット制御部の出力として選択する最適制御選択部を備えたこと
   を特徴とするめっき付着量制御装置。
3. 連続的に送られてくる鋼板を溶融めっきの浴槽に浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズルから高圧のガスを吹き付け、不要なめっきを落とすことで鋼板に所望の厚みのめっきを付着させるめっきプラントを制御するために、少なくとも鋼板速度、ガスの圧力（ノズル圧力）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）と、これに対応して鋼板に付着するめっき付着量の関係を記述しためっき付着量予測モデルと、該めっき付着量予測モデルを用いた演算で、次回めっき処理される鋼板に所望の量のめっきを付着させるためノズル圧力を算出するプリセット制御部を備えためっき付着量制御装置であって、
   前記プリセット制御部は、前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第１のノズル圧力を算出する絶対値制御部と、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて今回めっき処理されている鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第２のノズル圧力を算出し、前記めっきプラントから取り込んだ現在のノズル圧力指令値に前記第１のノズル圧力を加算し、前記第２のノズル圧力を減じることで第３のノズル圧力を算出する相対値制御部と、
   めっき付着量、ノズル圧力、板速、ノズルギャップのいずれかについて、現時点におけるその実測値と前記めっき付着量予測モデルを用いて求めた推定値の偏差の大きさから、前記現在のノズル圧力指令値が現在めっき処理されている鋼板に所望のめっきを付着させるための良好な値かどうかを評価するノズル圧力良好性算出部と、
   めっき付着量の実績値と推定値の偏差を用いて、前記めっき付着量予測モデルの予測精度に関する学習値を算出する学習部と、
   前記学習値を、めっき付着量、鋼板速度、ノズルギャップ、ノズル圧力のうちのいくつかで層別される制御の動作点に対応付けて格納する学習値記憶部と、
   現在の制御の動作点に対応した前記学習部の学習回数から学習の進捗度を定量化し、前記めっき付着量予測モデルの予測精度を十分に高められる程に学習が進捗しているかどうかを評価する学習進捗度算出部と、
   前記現在のノズル圧力指令値が良好で、
   かつ、現在の制御の動作点に対応する学習が進捗しており、
   かつ、現在めっき処理されている鋼板の目標めっき付着量と、次回めっき処理される鋼板の目標めっき付着量の差が予め与えられた値より小さいとき、
   プリセット制御部の出力として前記第３のノズル圧力を選択し、それ以外のときは前記第１のノズル圧力を選択する最適制御選択部を備えたこと
   を特徴とするめっき付着量制御装置。
4. 請求項３に記載のめっき付着量制御装置であって、
   前記ノズル圧力良好性算出部は、
   前記めっきプラントから少なくとも鋼板速度、ノズル圧力、ノズルギャップを取り込み、
   前記めっき付着量予測モデルの予測精度に関する学習値について、現在の動作点に対応する学習値を取り込み、
   取り込んだ値を前記めっき付着量予測モデルに入力することでめっき付着量を予測し、
   予測しためっき付着量と前記めっきプラントから取り込んだめっき付着量実績値との乖
   離が小さいことに対応付けてノズル圧力指令値の良好性を評価することを特徴とするめっき付着量制御装置。
5. 請求項２または請求項３に記載のめっき付着量制御装置であって、
   前記学習部は前記めっきプラントから少なくとも鋼板速度、ノズル圧力、ノズルギャップの値を取り込み、
   前回の学習の後、同一の鋼板速度、ノズル圧力、ノズルギャップの下で、一定の鋼板距離に対するめっき処理が行われたことで学習条件の成立を判定し、
   学習条件が成立したとき、前記取り込んだ値を前記めっき付着量予測モデルに入力してめっき付着量を予測し、
   予測しためっき付着量と前記めっきプラントから取り込んだめっき付着量実績値の偏差を用いて学習値記憶部の前記制御の動作点に対応する層別の学習値を更新し、
   前記学習進捗度算出部は、各鋼板について、前記学習部が学習した回数を積算するとともに、前記制御の動作点が変わると積算値をリセットする処理を繰り返し、
   プリセット制御のタイミングで、現在の動作点で積算された学習回数が多いことに対応付けて学習進捗度を評価すること
   を特徴とするめっき付着量制御装置。
6. 連続的に送られてくる鋼板を溶融めっきの浴槽に浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズルから高圧のガスを吹き付け、不要なめっきを落とすことで鋼板に所望の厚みのめっきを付着させるめっきプラントを制御するために、少なくとも鋼板速度、ガスの圧力（ノズル圧力）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）と、これに対応して鋼板に付着するめっき付着量の関係を記述しためっき付着量予測モデルと、該めっき付着量予測モデルを用いた演算で、次回めっき処理される鋼板に所望の量のめっきを付着させるためノズル圧力を算出するプリセット制御部を備えためっき付着量制御装置であって、
   前記プリセット制御部は、
   めっき付着量の実績値と推定値の偏差を用いて、前記めっき付着量予測モデルの予測精度に関する学習値を算出する学習部と、
   前記学習値を、めっき付着量、鋼板速度、ノズルギャップ、ノズル圧力のうちのいくつかで層別される制御の動作点に対応付けて格納する学習値記憶部と、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取り込み、前記学習値記憶部から次回のめっき処理に対応した制御の動作点の第１の学習値を取り込み、前記めっき付着量予測モデルと前記第１の学習値を用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第４のノズル圧力を算出する絶対値制御部と、
   前記めっきプラントから現時点の少なくとも鋼板速度とノズルギャップを取り込み、前記学習値記憶部から今回のめっき処理に対応した制御の動作点の第２の学習値を取り込み、前記めっき付着量予測モデルと前記第２の学習値を用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第５のノズル圧力を算出し、前記めっき付着量予測モデルと前記第２の学習値を用いて今回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第６のノズル圧力を算出し、前記めっきプラントから取り込んだ現在のノズル圧力指令値に前記第５のノズル圧力を加算し、前記第６のノズル圧力を減じることで第７のノズル圧力を算出する相対値制御部と、
   めっき付着量、ノズル圧力、板速、ノズルギャップのいずれかについて、現時点におけるその実測値と前記めっき付着量予測モデルを用いて求めた推定値の偏差の大きさから、前記現在のノズル圧力指令値が現在めっき処理されている鋼板に所望のめっきを付着させるための良好な値かどうかを評価するノズル圧力良好性算出部と、
   前記ノズル圧力良好性算出部の評価結果にしたがい、現在のノズル圧力指令値が良好なときは前記第４のノズル圧力を、良好でないときには前記第７のノズル圧力をプリセット制御部の出力として選択する最適制御選択部を備えたこと
   を特徴とするめっき付着量制御装置。
7. 連続的に送られてくる鋼板を溶融めっきの浴槽に浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズルから高圧のガスを吹き付け、不要なめっきを落とすことで鋼板に所望の厚みのめっきを付着させるめっきプラントを制御するために、少なくとも鋼板速度、ガスの圧力（ノズル圧力）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）と、これに対応して鋼板に付着するめっき付着量の関係を記述しためっき付着量予測モデルと、該めっき付着量予測モデルを用いた演算で、次回めっき処理される鋼板に所望の量のめっきを付着させるためノズル圧力を算出するプリセット制御部を備えためっき付着量制御装置であって、
   前記プリセット制御部は、
   めっき付着量の実績値と推定値の偏差を用いて、前記めっき付着量予測モデルの予測精度に関する学習値を算出する学習部と、
   前記学習値を、めっき付着量、鋼板速度、ノズルギャップ、ノズル圧力のうちのいくつかで層別される制御の動作点に対応付けて格納する学習値記憶部と、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取り込み、前記学習値記憶部から次回のめっき処理に対応した制御の動作点の第１の学習値を取り込み、前記めっき付着量予測モデルと前記第１の学習値を用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第４のノズル圧力を算出する絶対値制御部と、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取り込み、前記学習値記憶部から今回のめっき処理に対応した制御の動作点の第２の学習値を取り込み、前記めっき付着量予測モデルと前記第２の学習値を用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第５のノズル圧力を算出し、前記めっき付着量予測モデルと前記第２の学習値を用いて今回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第６のノズル圧力を算出し、前記めっきプラントから取り込んだ現在のノズル圧力指令値に前記第５のノズル圧力を加算し、前記第６のノズル圧力を減じることで第７のノズル圧力を算出する相対値制御部と、
   めっき付着量、ノズル圧力、板速、ノズルギャップのいずれかについて、現時点におけるその実測値と前記めっき付着量予測モデルを用いて求めた推定値の偏差の大きさから、前記現在のノズル圧力指令値が現在めっき処理されている鋼板に所望のめっきを付着させるための良好な値かどうかを評価するノズル圧力良好性算出部と、
   前記現在のノズル圧力指令値が良好で、
   かつ、現在の制御の動作点に対応する学習が進捗しており、
   かつ、現在めっき処理されている鋼板の目標めっき付着量と、次回めっき処理される鋼板の目標めっき付着量の差が予め与えられた値より小さいとき、
   プリセット制御部の出力として前記第４のノズル圧力を選択し、それ以外のときは前記第７のノズル圧力を選択する最適制御選択部を備えたことを特徴とするめっき付着量制御装置。
8. 連続的に送られてくる鋼板を溶融めっきの浴槽に浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズルから高圧のガスを吹き付け、不要なめっきを落とすことで鋼板に所望の厚みのめっきを付着させるめっきプラントを制御するために、
   少なくとも鋼板速度、ガスの圧力（ノズル圧力）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）と、これに対応して鋼板に付着するめっき付着量の関係を記述しためっき付着量予測モデルを備え、
   該めっき付着量予測モデルを用いた演算で、次回めっき処理される鋼板に所望の量のめっきを付着させるためノズル圧力を算出するめっき付着量制御方法であって、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第１のノズル圧力を算出し、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて今回めっき処理されている鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第２のノズル圧力を算出し、前記めっきプラントから取り込んだ現在のノズル圧力指令値に前記第１のノズル圧力を加算し、前記第２のノズル圧力を減じることで第３のノズル圧力を算出し、
   めっき付着量、ノズル圧力、板速、ノズルギャップのいずれかについて、現時点におけるその実測値と前記めっき付着量予測モデルを用いて求めた推定値の偏差の大きさから、前記現在のノズル圧力指令値が現在めっき処理されている鋼板に所望のめっきを付着させるための良好な値かどうかを評価し、
   現在のノズル圧力指令値が良好なときは前記第３のノズル圧力を、良好でないときには前記第１のノズル圧力を前記めっきプラントに出力すること
   を特徴とするめっき付着量制御方法。
9. 連続的に送られてくる鋼板を溶融めっきの浴槽に浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズルから高圧のガスを吹き付け、不要なめっきを落とすことで鋼板に所望の厚みのめっきを付着させるめっきプラントを制御するために、
   少なくとも鋼板速度、ガスの圧力（ノズル圧力）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）と、これに対応して鋼板に付着するめっき付着量の関係を記述しためっき付着量予測モデルを備え、
   前記めっき付着量予測モデルを用いた演算で、次回めっき処理される鋼板に所望の量のめっきを付着させるためノズル圧力を算出するめっき付着量制御方法であって、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第１のノズル圧力を算出し、
   前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて今回めっき処理されている鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第２のノズル圧力を算出し、前記めっきプラントから取り込んだ現在のノズル圧力指令値に前記第１のノズル圧力を加算し、前記第２のノズル圧力を減じることで第３のノズル圧力を算出し、
   めっき付着量の実績値と推定値の偏差を用いて、前記めっき付着量予測モデルの予測精度に関する学習値を算出し、
   前記学習値を、めっき付着量、鋼板速度、ノズルギャップ、ノズル圧力のうちのいくつかで層別される制御の動作点に対応付けて格納し、
   現在の制御の動作点に対応した学習の学習回数から学習の進捗度を定量化し、前記めっき付着量予測モデルの予測精度を十分に高められる程に学習が進捗しているかどうかを評価し、
   学習値が進捗しているときは前記第３のノズル圧力を、そうでないときには前記第１のノズル圧力を出力すること
   を特徴とするめっき付着量制御方法。
10. 連続的に送られてくる鋼板を溶融めっきの浴槽に浸し、溶融めっきが付着した鋼板にノズルから高圧のガスを吹き付け、不要なめっきを落とすことで鋼板に所望の厚みのめっきを付着させるめっきプラントを制御するために、
    少なくとも鋼板速度、ガスの圧力（ノズル圧力）、ノズルと鋼板の距離（ノズルギャップ）と、これに対応して鋼板に付着するめっき付着量の関係を記述しためっき付着量予測
    モデルを備え、
    前記めっき付着量予測モデルを用いた演算で、次回めっき処理される鋼板に所望の量のめっきを付着させるためノズル圧力を算出するめっき付着量制御方法であって、
    前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて次回めっき処理される鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第１のノズル圧力を算出し、
    前記めっきプラントから少なくとも現時点の鋼板速度とノズルギャップを取込み、前記めっき付着量予測モデルを用いて今回めっき処理されている鋼板に対して所望のめっき付着量を実現する第２のノズル圧力を算出し、前記めっきプラントから取り込んだ現在のノズル圧力指令値に前記第１のノズル圧力を加算し、前記第２のノズル圧力を減じることで第３のノズル圧力を算出し、
    前記現在のノズル圧力指令値が現在めっき処理されている鋼板に所望のめっきを付着させるための良好な値であることを、めっき付着量、ノズル圧力、板速、ノズルギャップのいずれかについて、現時点におけるその実測値と前記めっき付着量予測モデルを用いて求めた推定値の偏差の大きさから評価し、
    かつ、現在の制御の動作点に対応する学習が進捗していることを、めっき付着量の実績値と推定値の偏差を用いて、前記めっき付着量予測モデルの予測精度に関する学習値を算出し、現在の制御の動作点に対応した学習の学習回数から学習の進捗度を定量化して評価し、
    かつ、現在めっき処理されている鋼板の目標めっき付着量と、次回めっき処理される鋼板の目標めっき付着量の差が予め与えられた値より小さいとき、
    前記第３のノズル圧力を出力し、それ以外のときは前記第１のノズル圧力を出力することを特徴とするめっき付着量制御方法。

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