JP7414193B1

JP7414193B1 - 金属帯の反り形状予測方法、金属帯の反り形状制御方法、金属帯の製造方法、反り形状予測モデルの生成方法及び金属帯の反り形状制御装置

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Publication number: JP7414193B1
Application number: JP2023560061A
Authority: JP
Inventors: 弘和小林; 幸雄木村; 充中村; 渉馬場
Original assignee: JFE Steel Corp
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Priority date: 2022-09-21
Filing date: 2023-07-28
Publication date: 2024-01-16
Anticipated expiration: 2043-07-28
Also published as: JPWO2024062766A1

Abstract

金属帯の冷却を行う冷却帯と、冷却後の金属帯の形状矯正を行う調質圧延機を含む金属帯の連続焼鈍設備において、金属帯の入側反り形状を考慮して、出側反り形状を迅速に予測できる金属帯の反り形状予測方法を提供する。金属帯を加熱する加熱設備と、加熱帯で加熱された金属帯１を冷却する冷却設備３０と、冷却設備で冷却された金属帯１の形状を矯正する調質圧延機４０と、冷却設備３０と調質圧延機４０との間で、調質圧延機の上流側における金属帯の反り形状である入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置１６と、を含む金属帯の連続焼鈍設備において、調質圧延機４０の下流側における金属帯１の反り形状である出側反り形状を予測する金属帯の反り形状予測方法であって、入側反り形状と、調質圧延機４０の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、に基づいて出側反り形状を予測する。

Description

本発明は、金属帯の反り形状予測方法、金属帯の反り形状制御方法、金属帯の製造方法、反り形状予測モデルの生成方法及び金属帯の反り形状制御装置に関する。

金属帯の連続焼鈍設備において、処理される金属帯に必要とされる機械的特性を付与するためには、加熱及び冷却といった熱処理条件の制御が重要である。高強度鋼板の製造においては、熱処理条件の制御として、金属帯を冷却する冷却速度を高めると共に、プレス成形性を向上させる観点から冷却後の金属帯を再度加熱する焼戻し処理が行われることが多い。

高強度鋼板を製造するための連続焼鈍設備は、加熱帯、均熱帯及び冷却帯を有する。冷却帯における冷却方式には液体焼き入れ法、ロール冷却法、気水混合（ミスト）冷却法、ガスジェット冷却法等があり、金属帯の材質を制御するために適切な冷却方式が適宜選択される。例えば、高い引張強度の高強度鋼板を製造する場合には、冷却帯における金属帯の冷却速度を高めることが有効である。しかしながら、金属帯の冷却速度を高めると、金属帯の熱収縮や金属組織の相変態に伴う体積膨張の影響で金属帯の形状不良が発生するという課題がある。

連続焼鈍設備には、金属帯を冷却した後に残留する形状不良を矯正するために調質圧延機が配置されており、当該調質圧延機で金属帯を調質圧延することで、冷却後における金属帯の形状不良を矯正できる。一方、金属帯の引張強度が高いと、冷却後の降伏応力が非常に高くなるので、金属帯を調質圧延しても、形状矯正に必要な伸び率を付与できない場合がある。このため、金属帯の引張強度が高い場合には、調質圧延後の製品となる金属帯に形状不良が残留する場合がある。

これに対して、特許文献１には、液体焼き入れ法を用いて金属帯の冷却を行う場合に、金属帯のマルテンサイト変態が開始する温度と、終了する温度により特定される温度域において、急冷焼入れ中の金属帯を拘束ロールにより拘束する技術が開示されている。特許文献１によれば、上記温度域で金属帯を拘束することで、急冷による金属帯の形状変化を抑制できるとしている。

特許文献２には、調質圧延機などの圧延機により金属帯の形状制御を行う方法として、形状計を用いて金属帯の形状を測定し、測定された形状と目標形状との偏差に基づいて、圧延機の形状制御アクチュエータを操作する技術が開示されている。特許文献２に開示された技術では、接触式形状計であって、形状計測ロールの内部にロードセルが複数埋め込まれたものを使用することにより、板幅方向における接触荷重分布から、金属帯の板幅方向における伸び差を推定している。

特許文献３には、高強度鋼板の調質圧延を行う場合に、調質圧延後の金属帯の反り高さを低減する方法として、表面平均粗さが１０．０μｍを超えるワークロールを適用する技術が開示されている。

特許第６０９４７２２号公報特許第６６７３２８５号公報特開２０１３－１７６８０２号公報

特許文献１に開示された技術は、金属帯に相変態が発生する温度域を特定し、その温度域で金属帯を拘束ロールにより拘束する必要がある。連続焼鈍設備の操業条件として、金属帯の搬送速度などが変化すると、冷却開始温度も変化し、冷却後の金属帯の形状も変動する点で改善の余地がある。特に、金属帯の引張強度が高い場合には、金属帯の形状を平坦化できない場合もあり、金属帯の長手方向には形状不良が発生した部分が残ることがある。

特許文献２に開示された技術は、調質圧延によって金属帯の形状を平坦化するものであり、調質圧延機の出側で計測された金属帯の形状に基づいて、金属帯の形状を動的に制御できるため、金属帯の長手方向における形状を安定化させ得る。しかしながら、特許文献２に記載された形状計は、金属帯の板幅方向における伸びの分布を推定する装置であり、急冷後の高強度鋼板で生じ得る板幅方向の断面形状がＷ型やさらに高次の関数で近似される反り形状が測定できない。このため、特許文献２の技術では、板幅方向の断面形状がＷ型やさらに高次の関数で近似される反り形状が制御できない。

特許文献３に開示された技術は、特定の表面粗度を有するワークロールを用いて調質圧延を行うものであって、調質圧延機の上流側における金属帯の形状や、ワークロールの表面粗度についての経時的な変化を考慮していない。このため、調質圧延機の上流側における金属帯の反り高さが高くなった場合には、当該形状に追従して反り形状を十分に抑制できず、調質圧延後においても金属帯の反り高さが高いまま維持される場合がある。

これらの問題点を解決するには、調質圧延機の上流側における金属帯の反り形状（以後、この反り形状を入側反り形状と記載する。）を考慮して、調質圧延機の下流側における金属帯の反り形状（以後、この反り形状を出側反り形状と記載する。）を迅速に予測し、予測された出側反り形状に基づいて連続焼鈍設備の操業条件を制御することが有効である。しかしながら、入側反り形状を考慮して、調質圧延機の下流側における金属帯の反り形状を迅速に予測できる方法がないという課題があった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、金属帯の冷却を行う冷却帯と、冷却後の金属帯の形状矯正を行う調質圧延機を含む金属帯の連続焼鈍設備において、金属帯の入側反り形状に基づいて出側反り形状を迅速に予測できる金属帯の反り形状予測方法、当該反り形状予測方法を用いた金属帯の反り形状制御方法、金属帯の反り形状制御装置及び金属帯の製造方法、さらには、金属帯の反り形状予測方法に用いる反り形状予測モデルの生成方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決できる本発明の要旨は以下の通りである。
［１］金属帯を加熱する加熱設備と、前記加熱設備で加熱された金属帯を冷却する冷却設備と、前記冷却設備で冷却された金属帯の形状を矯正する調質圧延機と、前記冷却設備と前記調質圧延機との間で、前記調質圧延機の上流側における前記金属帯の反り形状である入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置と、を含む金属帯の連続焼鈍設備において、前記調質圧延機の下流側における前記金属帯の反り形状である出側反り形状を予測する金属帯の反り形状予測方法であって、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、に基づいて前記出側反り形状を予測する、金属帯の反り形状予測方法。
［２］前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて、前記出側反り形状を予測する、［１］に記載の金属帯の反り形状予測方法。
［３］前記連続焼鈍設備は、さらに、前記冷却設備の上流側に設けられる冷却前反り形状測定装置を含み、前記冷却前反り形状測定装置によって測定された冷却前反り形状と、入側反り形状測定装置によって測定された入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、に基づいて前記出側反り形状を予測する、［１］に記載の金属帯の反り形状予測方法。
［４］前記冷却前反り形状と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて前記出側反り形状を予測する、［３］に記載の金属帯の反り形状予測方法。
［５］［１］から［４］のいずれかに記載の金属帯の反り形状予測方法で予測された前記出側反り形状が目標値を超える場合に、前記出側反り形状が小さくなるように前記冷却設備の操業パラメータを設定する、金属帯の反り形状制御方法。
［６］前記冷却設備は、前記金属帯の両面側から冷却流体を噴射する複数のノズルを有する冷却液体噴射装置と、前記金属帯を拘束する少なくとも一対の拘束ロールとを有し、前記冷却設備の操業パラメータは、前記一対の拘束ロールの前記金属帯への押し込み量、前記一対の拘束ロール間のオフセット量及び前記一対の拘束ロールのシフト量のうちの少なくとも１つである、［５］に記載の金属帯の反り形状制御方法。
［７］［５］又は［６］に記載の金属帯の反り形状制御方法を用いて、引張強度が９８０ＭＰａ以上である金属帯を製造する、金属帯の製造方法。
［８］金属帯を加熱する加熱設備と、前記加熱設備で加熱された金属帯を冷却する冷却設備と、前記冷却設備で冷却された金属帯の形状を矯正する調質圧延機と、前記冷却設備と前記調質圧延機との間で、前記調質圧延機の上流側における前記金属帯の反り形状である入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置と、前記調質圧延機の下流側で、前記調質圧延機の下流側における前記金属帯の反り形状である出側反り形状を測定する出側反り形状測定装置と、を含む金属帯の連続焼鈍設備において、前記調質圧延機の下流側における前記金属帯の反り形状である出側反り形状を予測する反り形状予測モデルの生成方法であって、前記入側反り形状測定装置によって測定された入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、前記出側反り形状測定装置によって測定された出側反り形状とを１組とするデータセットを複数取得し、取得された複数のデータセットを教師データとする機械学習によって、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを生成する、反り形状予測モデルの生成方法。
［９］前記連続焼鈍設備は、さらに、前記冷却設備の上流側に設けられる冷却前反り形状測定装置を含み、前記冷却前反り形状測定装置によって測定された冷却前反り形状と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、前記出側反り形状とを１組とするデータセットを複数取得し、取得された複数のデータセットを教師データとする機械学習によって、前記冷却前反り形状と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを生成する、［８］に記載の反り形状予測モデルの生成方法。
［１０］金属帯を加熱する加熱設備と、前記加熱設備で加熱された金属帯を冷却する冷却設備と、前記冷却設備で冷却された金属帯の形状を矯正する調質圧延機と、前記冷却設備と前記調質圧延機との間で、前記調質圧延機の上流側における前記金属帯の反り形状である入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置と、を含む金属帯の連続焼鈍設備において、前記調質圧延機の下流側における前記金属帯の反り形状である出側反り形状を制御する金属帯の反り形状制御装置であって、前記入側反り形状測定装置によって測定された前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を取得する取得部と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて前記出側反り形状を予測する反り形状予測部と、前記反り形状予測部によって予測された出側反り形状が目標値を超える場合に、前記出側反り形状が小さくなるように前記冷却設備の操業パラメータを特定する操業パラメータ特定部と、を有する、金属帯の反り形状制御装置。
［１１］前記連続焼鈍設備は、さらに、前記冷却設備の上流側に設けられる冷却前反り形状測定装置を含み、前記取得部は、前記冷却前反り形状測定装置によって測定された前記冷却前反り形状をさらに取得し、前記反り形状予測部は、前記冷却前反り形状と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて前記出側反り形状を予測する、［１０］に記載の金属帯の反り形状制御装置。

本発明によれば、金属帯の加熱を行う加熱設備と、冷却を行う冷却設備と、冷却後の金属帯の形状矯正を行う調質圧延機を含む金属帯の連続焼鈍設備において、入側反り形状に基づいて調質圧延機の出側反り形状を迅速に予測できる。そして、予測された出側反り形状が小さくなるように冷却設備の操業パラメータを特定することで当該操業パラメータを冷却設備の操業条件にすることができ、これにより、板幅方向の反り高さが低減された金属帯の製造が実現できる。

図１は、本実施形態に係る金属帯の反り形状予測方法及び金属帯の反り形状制御方法が実施できる金属帯の製造設備の一例である連続焼鈍設備を示す模式図である。図２は、冷却帯を構成する水冷方式の冷却設備の一例を示す模式図である。図３は、金属帯の表面と裏面とで金属帯の進行方向に対してずらして配置した一対の拘束ロールの配置例を示す模式図である。図４は、調質圧延機を含む調質圧延設備の一例を示す模式図である。図５は、金属帯の板幅方向の反り形状の一例を示す模式図である。図６は、レーザースキャン式のレーザー距離計を用いて金属帯の反り形状を測定する状態を示す模式図である。図７は、複数のレーザースキャン式のレーザー距離計を用いて反り形状を測定する状態を示す模式図である。図８は、反り形状制御装置の構成例を示す模式図である。図９は、ニューラルネットワークを用いた機械学習モデルの例を示す図である。図１０は、本実施形態に係る金属帯の反り形状制御方法のフローを示すフロー図である。

以下、本発明を本発明の実施形態を通じて具体的に説明する。以下の実施形態は、本発明の好適な一例を示すものであり、これらの実施形態によって、本発明は何ら限定されるものではない。

本発明の実施形態に係る金属帯の反り形状予測方法及び金属帯の反り形状制御方法は、連続的に搬送される金属帯を加熱する加熱設備と、当該加熱設備で加熱された金属帯の冷却を行う冷却設備と、当該冷却設備で冷却された金属帯の形状矯正を行う調質圧延機と、冷却設備と調質圧延機との間で、調質圧延機の上流側における金属帯の反り形状である入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置とを含む連続焼鈍設備を用いて実施できる。この連続焼鈍設備は、例えば、板厚が０．４～３．２ｍｍであり、板幅が７００～１８００ｍｍであり、長さが６００～４０００ｍである金属帯を連続焼鈍して金属帯を製造する設備である。

図１は、本実施形態に係る金属帯の反り形状予測方法及び金属帯の反り形状制御方法が実施できる金属帯の製造設備の一例である連続焼鈍設備１００を示す模式図である。連続焼鈍設備１００は、入側設備２０、炉体設備２１及び出側設備２４に大別される。入側設備２０は、ペイオフリール２、溶接機３、入側ルーパー４を含む。炉体設備２１は、焼鈍設備２２及び再加熱設備２３から構成される。焼鈍設備２２は、加熱帯６、均熱帯７及び冷却帯８を含み、加熱帯６の上流側に予熱帯５を含む場合がある。再加熱設備２３は、再加熱帯９、過時効帯１０及び最終冷却帯１１を含み、再加熱帯９には誘導加熱装置が配置される。出側設備２４は、出側ルーパー１２、検査台１４、テンションリール１５を含む。

加熱帯６には、金属帯１を昇温させる加熱設備が配置され、当該加熱設備を用いて金属帯１の成分組成に応じて６００～９００℃程度の範囲で予め設定された温度まで加熱する。加熱帯６では、直火あるいは輻射式の燃焼バーナーが用いられる。加熱帯６で実行される処理を加熱工程という。均熱帯７には、金属帯１を所定温度に保持する装置が配置される。金属帯１を所定温度に保持する装置は、炉体放散熱などを補う程度の加熱容量の装置である。

冷却帯８には、金属帯１を所定の温度まで冷却する冷却設備が配置される。当該冷却設備における冷却手段として液体冷却、ガスジェット冷却、ロール冷却、ミスト冷却（気液混合冷却）などが用いられる。液体冷却は、水を用いた水冷却（ウォータークエンチ）により行われることが多い。水冷却は、均熱帯７の下流側に設置された浸漬水槽に金属帯１を浸漬させて冷却する冷却手段である。ガスジェット冷却は、金属帯１の表面にノズルから気体を吹き付ける冷却手段である。ロール冷却は、金属帯１を水冷ロールに接触させて冷却する冷却手段である。ミスト冷却は、水を微細な霧状に噴霧してその気化熱の吸収により冷却を行う冷却手段である。ミスト冷却では、噴霧される水滴の大きさは０．１～１ｍｍ程度であることが多い。

再加熱設備２３は、冷却帯８の下流側に配置され、冷却帯８において金属帯１を所定の温度まで冷却した後に、再加熱帯９に配置された誘導加熱装置等を用いて３００～４００℃程度の温度まで金属帯１を再加熱する。過時効帯１０は、再加熱した金属帯１を所定時間保持する過時効処理を行う装置である。最終冷却帯１１は過時効処理を行った金属帯１を室温付近まで最終冷却する装置である。ただし、再加熱設備２３は連続焼鈍設備に必須な設備ではなく、連続焼鈍設備によっては備えていないものもある。

出側ルーパー１２は、炉体設備２１における金属帯１の搬送速度と、出側設備２４における処理速度との調整を図るため、一時的に金属帯１を貯留する設備である。検査台１４では金属帯１の寸法精度や表面品質などの検査が行われる。テンションリール１５は、金属帯１をコイル状に巻き取る設備である。テンションリール１５によりコイルとして巻き取られ、検査台１４での品質検査により合格と判定された金属帯１は、製品コイルとして出荷される場合と、金属帯１のめっきを行う表面処理設備に送られ表面処理が行われる場合がある。一方、テンションリール１５によりコイルとして巻き取られ、検査台１４での品質検査により不合格又は保留と判定された金属帯１は、リコイルラインに送られ金属帯１の寸法や重量の調整、品質確性用のサンプル採取、形状・寸法検査、コイルの巻き直しなどが行われる。

調質圧延設備１３は、出側ルーパー１２と検査台１４との間に配置される。調質圧延設備１３に用いられるワークロールは、所定のタイミングで交換する必要がある。調質圧延設備１３が出側ルーパー１２の下流側に配置することで、ワークロールが交換される場合の炉体設備２１における金属帯１の速度変更を当該出側ルーパー１２によって抑制できる。

連続焼鈍設備１００は、入側反り形状測定装置１６を含む。入側反り形状測定装置１６は、冷却帯８の冷却設備と調質圧延設備１３との間に設けられ、金属帯１の入側反り形状を測定する。また、連続焼鈍設備１００は、冷却前反り形状測定装置１７及び出側反り形状測定装置１８を含んでもよい。冷却前反り形状測定装置１７は、冷却帯８に配置される冷却設備の上流側に設けられ、金属帯１の冷却帯８に配置される冷却設備の上流側における反り形状（以後、この反り形状を冷却前反り形状と記載する。）を測定する。冷却前反り形状測定装置１７は、均熱帯７と冷却帯８との間に配置されることが好ましい。これにより、冷却直前の金属帯１の反り形状を測定できる。

出側反り形状測定装置１８は、調質圧延設備１３の下流側に設けられ、調質圧延後の金属帯１の出側反り形状を測定する。出側反り形状測定装置１８は、検査台１４の近傍に配置されることが好ましい。金属帯１の出側反り形状は、製品品質の検査項目となることがある。このため、出側反り形状測定装置１８を検査台１４の近傍に配置することで、他の品質検査の結果と対応付けが容易になる。調質圧延設備１３から検査台１４までの金属帯１の搬送距離は２０～１００ｍとなるのが通常であり、調質圧延設備１３から検査台１４までの搬送時間は２～１２０秒程度となる。

連続焼鈍設備１００は、連続焼鈍設備１００の操業を管理する制御用計算機５０と、制御用コントローラ５１と、反り形状制御装置５２とを含む。制御用計算機５０及び反り形状制御装置５２は、いずれもワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータで構成される。制御用コントローラ５１には、例えば、ＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）のようにシーケンス制御を実行するための専用コンピュータが用いられる。

制御用コントローラ５１は、連続焼鈍設備１００を構成する各装置及び設備の操業条件を設定するとともに連続焼鈍設備１００に設けられる各種センサからセンサ情報を取得する。制御用計算機５０は、所望の製品品質の金属帯１を製造するための連続焼鈍設備１００の各装置及び設備の製造条件を特定する。また、制御用計算機５０は、制御用コントローラ５１が取得したセンサ情報を収集し、金属帯１の操業実績に関する各種情報を取得し、格納する。さらに、制御用計算機５０は、連続焼鈍設備１００の上流側において、溶接機等によって接続される先行の金属帯１と後行の金属帯１との溶接部のトラッキングを行い、連続焼鈍設備１００における溶接部の現在位置を特定する。

反り形状制御装置５２は、入側反り形状測定装置１６によって測定された入側反り形状と、調質圧延機４０の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、に基づいて、金属帯１の出側反り形状を予測する。反り形状制御装置５２は、入側反り形状と、調質圧延機４０の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて金属帯１の出側反り形状を予測する。反り形状制御装置５２は、反り形状予測モデルとして、例えば、機械学習により学習された学習済の機械学習モデルを用いる。

次に、冷却帯８について説明する。連続焼鈍設備１００における冷却帯８は、加熱帯６で加熱された金属帯１の冷却を行う冷却設備を含む。この冷却帯８で実行される処理を冷却工程という。冷却帯８に適用される冷却方式は、水を冷媒とする液体冷却である水冷却（ウォータークエンチ）であることが好ましい。加熱帯６で加熱された金属帯１を、水冷却によってマルテンサイト変態開始温度（Ｍｓ）又はベイナイト変態開始温度（Ｂｆ）よりも低い温度まで冷却すると金属帯１が変形し、金属帯１の反り形状が変化する。このように金属帯１の反り形状が変化する場合、反り高さが高くなる方向に変化することが多い。

図２は、冷却帯８を構成する水冷方式の冷却設備３０の一例を示す模式図である。冷却設備３０は、複数の水噴射ノズル６４を備える冷却液体噴射装置３２、浸漬水槽３４、デフレクターロール３６、３７を有する。また、冷却設備３０は、金属帯１のばたつきを防止するための押さえロール３１を有してもよい。浸漬水槽３４を通過した金属帯１は、水切りロール３８により金属帯１に付着した水が除去され、乾燥炉３９で乾燥されてから再加熱帯９に送られる。

浸漬水槽３４は容器形状に構成される。浸漬水槽３４には、金属帯１を浸漬冷却するための冷却流体３５が貯蔵される。浸漬水槽３４内に貯蔵された冷却流体３５の温度上昇を抑制して、冷却流体３５の水温を所定の範囲に維持するために、浸漬水槽３４内の冷却流体３５を循環させて冷却する不図示の冷却チラーを備えてもよい。

冷却液体噴射装置３２は、金属帯１に冷却流体３５を噴射して冷却を行う。冷却液体噴射装置３２には、走行する金属帯１の両面側に冷却流体３５を噴射する一対の水噴射ノズル６４が複数段配置されている。これらの複数段の水噴射ノズル６４から、金属帯１の表裏面の両面に冷却流体を噴射することによって、均熱帯７を通過した金属帯１を効率的に冷却できる。

冷却液体噴射装置３２は、金属帯１の変形を抑制し、金属帯１の形状が悪化するのを防止するための一対の拘束ロール３３を有する。拘束ロール３３は、金属帯１を表裏面側から挟むように配置される。一対の拘束ロール３３のそれぞれは、金属帯１の表面と裏面とで金属帯１の進行方向に対して、ずらして配置してよい。

図３は、金属帯１の表面と裏面とで金属帯１の進行方向に対してずらして配置した一対の拘束ロール３３ａ、３３ｂの配置例を示す模式図である。図３（ａ）は、押し込み量及びオフセット量を説明する模式図であり、図３（ｂ）は、拘束ロールのシフト量を説明する模式図である。

図３（ａ）に示すように、表裏に配置される拘束ロール３３ａ、３３ｂの金属帯１の進行方向におけるズレ量をオフセット量（拘束ロール間オフセット）という。また、表裏面に配置する拘束ロール３３ａ、３３ｂのうちの少なくとも一方は、金属帯１への押し込み量が可変となるように拘束ロール３３を金属帯１に向けて変位させる位置調整機能を有することが好ましい。

金属帯１の表裏に配置される拘束ロール３３ａ、３３ｂの金属帯１の進行方向に対して垂直な方向におけるズレ量を押し込み量又は拘束ロールギャップという。図３（ａ）に示した例では、拘束ロール３３ａが固定され、拘束ロール３３ｂが移動することで拘束ロール３３ｂが金属帯１に押し込めるように構成される。この場合、移動する拘束ロール３３ｂが金属帯１のパスラインから水平方向に突出する量を拘束ロールの押し込み量という。

さらに、冷却液体噴射装置３２において金属帯１の進行方向に複数対の拘束ロール３３を配置するようにしてもよい。冷却液体噴射装置３２と共に複数対の拘束ロール３３を配置することで、金属帯１のマルテンサイト変態開始温度（Ｍｓ）と終了温度（Ｍｆ）の間で、金属帯１の変形をより効果的に拘束できる。これにより、金属帯１が急冷される際に発生する熱収縮と相変態による体積変化に起因して発生する金属帯１の形状不良を抑制できる。この場合、拘束ロールの押し込み量は、押し込みを行うことが可能な拘束ロールごとに定義される。

また、一対の拘束ロール３３ａ、３３ｂの金属帯１の表面に垂直な方向の離隔距離を一定に維持しながら、金属帯１の表面側又は裏面側に変位させるようにしてもよい（拘束ロールシフト）。図３（ｂ）に示す例では、表裏に配置される拘束ロール３３ａ、３３ｂの金属帯１の進行方向に対して垂直な方向におけるズレ量（押し込み量）を維持したまま、金属帯１を一方の方向に変位させている。この拘束ロール３３ａの変位量と拘束ロール３３ｂの変位量との平均値を拘束ロールのシフト量という。拘束ロールシフトを行うことで、水噴射ノズル６４と金属帯１との間の距離が一方の面で短くなり、他の方の面で長くなるので、金属帯１の表裏面で冷却能力に差異が生じて金属帯１の表裏面で発生する熱ひずみにも差異が生じ、これによって金属帯１の反り形状が変化する。

次に、調質圧延設備１３について説明する。図４は、調質圧延機４０を含む調質圧延設備１３の一例を示す模式図である。調質圧延機４０は、金属帯１に対して０．１～３．０％程度の伸びを付与して、金属帯１の形状を平坦化する装置である。

調質圧延設備１３は、調質圧延機４０と、入側ブライドルロール４６と、入側張力計４７と、出側張力計４８と、出側ブライドルロール４９と、を有する。調質圧延機４０は、被圧延材である金属帯１に直接接触し、圧下する一対のワークロール４１ａ、４１ｂと、一対のワークロール４１ａ、４１ｂを上下から支持し、ワークロールの４１ａ、４１ｂのたわみを抑制するバックアップロール４２ａ、４２ｂとを有する。ワークロール４１ａ、４１ｂ及びバックアップロール４２ａ、４２ｂのうち、少なくとも１つのロールは、一方の端部において、カップリングや減速機を介して駆動用電動機と接続され、駆動用電動機によって当該ロールが回転される。バックアップロール４２ａは、軸端部の軸受箱（バックアップロールチョック）４４により支持される。圧下装置４３は、軸受箱４４を上下に変位させることで、ワークロール４１ａとワークロール４１ｂとの隙間であるロールギャップを調整する。荷重検出器４５は、調質圧延機４０の圧延荷重を検出する。

調質圧延機４０の前後には、入側ブライドルロール４６、入側張力計４７、出側張力計４８及び出側ブライドルロール４９が配置される。入側ブライドルロール４６及び出側ブライドルロール４９は、金属帯１に適切な張力を付与する。入側張力計４７及び出側張力計４８は、調質圧延機４０と入側ブライドルロール４６との間と、調質圧延機４０と出側ブライドルロール４９との間にそれぞれ設けられる。入側張力計４７及び出側張力計４８は、調質圧延機４０の入側及び出側の金属帯１の張力を測定する。

調質圧延機４０は、金属帯１を所定の伸長率で圧延する。伸長率とは、調質圧延前後における金属帯１の伸び率であり、調質圧延前後での金属帯１の長さの増加率で定義される。伸長率は、入側ブライドルロール４６での周速と出側ブライドルロール４９での周速との周速差によって測定される。

次に、本実施形態に係る金属帯の反り形状予測方法及び反り形状制御方法で予測、制御する反り形状について説明する。金属帯１の反りとして、Ｌ反り（長手反り）やＣ反り（幅反り）が知られている。このうち、Ｃ反りは、本実施形態に係る金属帯の反り形状予測方法及び反り形状制御方法で予測、制御する反り形状に含むが、Ｌ反りは含まない。Ｌ反りは、金属帯１が連続的に搬送される際のライン張力によって拘束され、オンラインでＬ反りを測定するのが困難だからである。本実施形態に係る金属帯の反り形状予測方法及び反り形状制御方法で予測、制御する反り形状は、金属帯１の板幅方向の断面形状が２次関数や円弧により近似されるＣ反りだけでなく、板幅方向の断面形状がＷ型となる反りや、３次以上の高次関数により近似される反りを含む。

金属帯１の板幅方向の反りは、冷却工程などに起因して金属帯１の板幅方向に発生する面内の応力を面内で維持できず、座屈により面外に変位することで発生する。これに対し、波形状の形状不良は、金属帯１の長手方向の伸びが板幅方向に分布することにより、金属帯１の長手方向に発生する面内の応力を面内で維持できず、座屈により面外に変位することで発生する。板幅方向の反り形状と波形状とは、座屈によって発生する面外変形である点では共通するものの座屈の発生原因となる応力の方向が、板幅方向であるか長手方向であるかという違いがある。

このため、波形状の場合には、金属帯１の長手方向に張力を付与すれば、板幅方向における伸び差（板幅方向における伸びの差）が吸収され、金属帯１の形状不良が潜在化（みかけ上、平坦な形状に変化）する。一方、板幅方向の反り形状の場合には、金属帯１の長手方向に付与する張力を変化させても板幅方向の応力に大きな影響を与えない。このため、金属帯１の長手方向に付与する張力を変化させても金属帯１の板幅方向の反り形状は変化しない。

特許文献２に開示されている接触式形状計は、調質圧延機と出側ブライドルロールの間に大きな張力（例えば、１００～２００ＭＰａ）を付与することで、金属帯１の形状不良を潜在化させて、板幅方向における接触荷重分布を測定する。すなわち、このような接触式形状計は、金属帯１の波形状を測定するものであって、板幅方向の反り形状を測定するものではない。また、波形状は、金属帯１の長手方向に対して、金属帯１の高さ方向の変位が周期的に変化するのに対して、反り形状は、金属帯１の長手方向に対する周期的な変位がみられないという違いがある。なお、金属帯１の波形状の周期は、金属帯１の長手方向で０．５～５ｍ程度のピッチとなることが多い。

図５は、金属帯１の板幅方向の反り形状の一例を示す模式図である。図５に示す反り形状は、板厚１．２ｍｍ、板幅１２００ｍｍの高強度鋼板からなる金属帯１について、水焼き入れによる冷却工程及び調質圧延機４０で圧延後に測定される反り形状例である。ただし、図５に示す反り高さは、板幅方向の最大高さにより規格化している。図５に示すように、高強度鋼板からなる金属帯１を水焼き入れにより急冷すると、板幅方向の反り形状は、高次関数によって近似される反り形状になる。

次に、入側反り形状測定装置１６について説明する。入側反り形状測定装置１６は、搬送される金属帯１の入側反り形状を測定して、金属帯１の板幅方向における金属帯１の高さに関する情報を取得する。金属帯１の高さに関する情報とは、例えば、金属帯１の板幅方向における反り高さの平均値、最大高さ又は標準偏差であってよく、また、反り高さの分布を特定する情報であってもよい。

金属帯１の反り高さの分布を特定する情報とは、例えば、図５に示した金属帯１の板幅方向の各位置における反り高さの分布を示す情報である。入側反り形状測定装置１６は、金属帯１の入側反り形状として、板幅方向における反り高さの分布を示す曲線を任意の関数を用いて近似し、当該近似された関数を特定する係数を取得してもよい。

入側反り形状測定装置１６は、金属帯１の入側反り形状として、図５に示した板幅方向の位置と反り高さとの関係を示す曲線から特定される曲率の分布を取得してもよい。さらに、入側反り形状測定装置１６は、金属帯１の入側反り形状として、図５に示した板幅方向の位置と反り高さに対して離散フーリエ変換を行って、板幅方向の凹凸毎の強度を抽出し、凹凸のピッチと離散フーリエ変換により算出されるスペクトル強度との関係を取得してもよい。

また、入側反り形状測定装置１６は、金属帯１の板幅方向の各位置における反り高さの分布を金属帯１の長手方向において１～５ｍ程度の範囲で平均化して求めてもよい。このように、金属帯１の長手方向１～５ｍ程度の範囲の反り高さを平均化することで、金属帯１が反り形状と波形状の両者を含むものであっても、波形状を除外して反り形状を特定できる。

入側反り形状測定装置１６としては、金属帯１の板幅方向における高さ分布を測定できる装置であれば任意の装置を用いてよい。入側反り形状測定装置１６として、例えば、レーザー距離計を用いてよい。非接触の距離計であるレーザー距離計を、搬送される金属帯１の板幅方向の異なる位置に複数配置し、当該レーザー距離計を用いて各位置での反り高さを測定してよい（距離測定法）。例えば、レーザー距離計を用いて板幅８００～１９００ｍｍの金属帯１の反り高さを測定する場合、板幅方向の異なる位置に配置されるレーザー距離計の数は３以上１００以下であることが好ましい。より好ましくは１０～２０である。レーザー距離計の数が３未満であると、金属帯１の板幅方向の反り形状を特定するのが困難になることから好ましくない。また、レーザー距離計の数を１００より多くしても反り形状の測定精度が向上せず、設備コストが上昇することから好ましくない。

図６は、レーザースキャン式のレーザー距離計を用いて金属帯１の反り形状を測定する状態を示す模式図である。図６に示すように、入側反り形状測定装置１６として、レーザースキャン式のレーザー距離計７０を用いてもよい。レーザースキャン式のレーザー距離計は、レーザー光を扇状に走査して金属帯１の板幅方向の各位置との距離を測定し、測定した距離から板幅方向の各位置における高さを算出する。レーザースキャン式のレーザー距離計７０を用いることで、搬送される金属帯１の上方から板幅方向にレーザー光をスキャンして、金属帯１の板幅方向における反り高さを測定できる。

図７は、複数のレーザースキャン式のレーザー距離計を用いて反り形状を測定する状態を示す模式図である。図７に示すように、入側反り形状測定装置１６として、複数のレーザースキャン式のレーザー距離計７０を用いてもよい。この場合、金属帯１の板幅方向に複数のレーザースキャン式のレーザー距離計７０を並列配置して、金属帯１の板幅方向における反り高さを測定する。これにより、図６に示した装置よりも短時間で入側反り形状を測定できる。

また、入側反り形状測定装置１６として、光切断法により入側反り形状を測定する装置を用いてもよい。光切断法では、金属帯１の上方から板幅方向に対して扇状に広がるレーザー光を照射するとともに金属帯１からの反射光を受光し、受光した反射光をイメージセンサで撮像し、撮像した画像に対して画像処理を行うことで金属帯１の反り高さを測定する。光切断法によって入側反り形状を測定する装置は、例えば、キーエンス社製のＬＪ－Ｘ８０００シリーズや、ＬＭＴＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ社製のＧｏｃａｔｏｒである。

入側反り形状測定装置１６による金属帯１の反り高さの測定精度は、１ｍｍ以下の測定精度を有することが好ましく、０．５ｍｍ以下の測定精度を有することがより好ましい。１ｍｍ以下の測定精度を有する入側反り形状測定装置１６を用いることで、金属帯１の反り高さの上限が５～１０ｍｍの範囲に設定されたとしても、当該範囲内に金属帯１の反り高さを制御できる。

入側反り形状測定装置１６による金属帯１の反り高さの測定は、金属帯１の長手方向に１ｍ以下のピッチで測定することが好ましい。連続的に搬送される金属帯１に対する反り高さの測定周波数は１０Ｈｚ以上であることが好ましく、２０Ｈｚ以上であることがより好ましい。例えば、連続焼鈍設備１００の出側設備２４では、金属帯１が６００ｍ／ｍｉｎ以上の速度で搬送されることがある。この搬送速度で金属帯１が搬送されたとしても、反り形状の測定周波数が１０Ｈｚ以上であれば、金属帯１の長手方向に１ｍ以下のピッチで反り形状を測定できる。なお、上記は入側反り形状測定装置１６の説明になるが、当該説明は冷却前反り形状測定装置１７及び出側反り形状測定装置１８にも適用できる。

次に、反り形状制御装置５２について説明する。図８は、反り形状制御装置５２の構成例を示す模式図である。反り形状制御装置５２は、制御部５４と、入力部５５と、出力部５６と、記憶部５７とを有する。制御部５４は、例えば、ＣＰＵ等であって、記憶部５７から読み出したプログラムを実行することにより、制御部５４を取得部５８、反り形状予測部５９、操業パラメータ特定部６０及び反り形状予測モデル生成部６１として機能させる。記憶部５７は、例えば、更新記録可能なフラッシュメモリ、内蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハードディスク、メモリーカード等の情報記録媒体及びその読み書き装置である。記憶部５７には、制御部５４が各機能を実行するためのプログラムや当該プログラムが使用するデータ等が格納されている。

記憶部５７には、さらに、データベース６２と、反り形状予測モデル６３が格納されている。データベース６２には、過去に調質圧延設備１３で製造された金属帯１の入側反り形状の測定値、出側反り形状の測定値及び調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つを１セットとするデータセットが格納されている。これらの測定値や操業パラメータは、制御用計算機５０に収集・格納されており、制御用コントローラ５１を介して、制御用計算機５０から取得される。反り形状予測モデル６３は、反り形状予測モデル生成部６１によって予め作成されて、記憶部５７に格納される。

本実施形態に係る金属帯の反り形状予測方法及び反り形状制御方法において、反り形状予測モデル６３は、入側反り形状及び調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つを含む入力データを入力とし、出側反り形状を出力とする学習済の機械学習モデルである。入側反り形状が金属帯１の板幅方向における反り高さの分布である場合、当該学習モデルに入力される入力データには、板幅方向の各位置における反り高さの値と、調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つが含まれる。また、入側反り形状が金属帯１の板幅方向における反り高さの分布を近似した関数である場合、当該学習モデルに入力される入力データには、当該関数を特定する各係数と、調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つが含まれる。

また、入側反り形状が金属帯１の板幅方向の位置と反り高さとの関係を示す曲線から特定される曲率の分布である場合、当該学習モデルに入力される入力データには、板幅方向の各位置における曲率の値と、調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つが含まれる。さらに、入側反り形状が凹凸のピッチとスペクトル強度との関係である場合、当該学習モデルに入力される入力データには、凹凸のピッチにおけるスペクトル強度と、調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つが含まれる。

また、出側反り形状として金属帯１の板幅方向における反り高さの分布を出力させる場合、反り形状予測モデルは、板幅方向の各位置における反り高さを出力する反り形状予測モデルが作成される。同様に、出側反り形状として反り高さを近似した関数を出力させる場合には、当該関数の各係数を出力する反り形状予測モデルが予め作成される。また、出側反り形状として曲率の分布を出力させる場合には、当該曲率を出力する反り形状予測モデルが予め作成される。さらに、出側反り形状として凹凸ピッチごとのスペクトル強度を出力させる場合には、当該凹凸ピッチごとのスペクトル強度を出力する反り形状予測モデルが作成される。

次に、取得部５８、反り形状予測部５９、操業パラメータ特定部６０及び反り形状予測モデル生成部６１が実行する処理について説明する。取得部５８は、入側反り形状測定装置１６から金属帯１の入側反り形状を取得する。また、取得部５８は、制御用コントローラ５１を介して、制御用計算機５０から調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つを取得する。このとき、取得部５８は、入側反り形状測定装置１６によって入側反り形状が測定された位置が調質圧延機４０に到達したタイミングで調質圧延機４０に設定されている操業パラメータの少なくとも１つを取得する。取得部５８は、入側反り形状及び調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つを反り形状予測部５９に出力する。

反り形状予測部５９は、入側反り形状及び調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つを取得すると、記憶部５７から反り形状予測モデル６３を読み出し、当該反り形状予測モデルに入側反り形状及び調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つを入力し、出側反り形状を出力させる。このようにして、反り形状予測部５９は、出側反り形状を予測する。

ここで、取得部５８が取得する調質圧延機４０の操業パラメータについて説明する。出側反り形状の予測に用いる調質圧延機４０の操業パラメータとは、調質圧延機４０の操業条件のうち、金属帯１の反り形状に影響を与える操業条件の設定値である。

このような調質圧延機４０の操業パラメータとして、金属帯１の調質圧延を行う際の伸長率（伸び率）、圧延荷重、ワークロール４１a、４１ｂのロールギャップを用いることができる。また、入側ブライドルロール４６と調質圧延機４０との間で金属帯１に付与される張力（入側張力）や、出側ブライドルロール４９と調質圧延機４０との間で金属帯１に付与される張力（出側張力）を用いてもよい。これら張力は、ワークロール４１ａ、４１ｂによる圧下により金属帯１に付与される塑性変形の大きさに影響し、金属帯１に付与される塑性変形の大きさにより、反り形状が変化するからである。

さらに、調質圧延機４０の操業パラメータとして、調質圧延機４０の形状制御アクチュエータであるワークロールベンダーのベンダー力を用いてもよい。調質圧延機４０のワークロールベンダーは、ワークロール４１ａ、４１ｂに対して曲げ力を付与して、ワークロール４１ａ、４１ｂのたわみを調整する形状制御アクチュエータである。ワークロールベンダーのベンダー力を調整することで、ワークロール４１ａ、４１ｂのたわみが調整され、金属帯１の板幅方向に圧下率又は伸長率の分布が形成される。この圧下率又は伸長率の分布が形成されたワークロール４１ａ、４１ｂで調質圧延することで、金属帯１の板幅方向の反り形状を制御できる。

反り形状予測部５９は、予測した出側反り形状を操業パラメータ特定部６０に出力する。操業パラメータ特定部６０は、まず、予測された出側反り形状が予め設定された目標値（反り目標値）以下であるか否かを判定する。目標値は、取得部５８及び制御用コントローラ５１を介して制御用計算機５０から取得してもよく、オペレータにより入力部５５から入力されてもよい。また、目標値を予め記憶部５７に格納しておき、記憶部５７から目標値を読み出してもよい。反り形状予測部５９によって予測された出側反り形状が目標値を超えると判定した場合に、操業パラメータ特定部６０は、金属帯１の出側反り形状を小さくできる冷却設備３０の操業パラメータを特定する。

操業パラメータ特定部６０が特定する冷却設備３０の操業パラメータは、冷却による金属帯１の反り形状の変化に対する影響が大きい操業パラメータであることが好ましい。このような冷却設備３０の操業パラメータとして、冷却設備３０の拘束ロール３３の押し込み量、拘束ロール３３間のオフセット量及び拘束ロールのシフト量のうちのいずれか１つを用いてよい。

例えば、拘束ロール３３の押し込み量を用いる場合、当該押し込み量を小さくする（拘束ロールを閉める）ことで、冷却中の金属帯１に生じる熱収縮や相変態によるひずみに起因する金属帯１の反りを低減できる。これにより、金属帯１の出側反り形状を小さくできる。

また、拘束ロール３３間のオフセット量を用いる場合、当該オフセット量を小さくすることで、冷却中の金属帯１の変形を拘束する作用が大きくなり、金属帯１の反りが低減する。これにより、金属帯１の出側反り形状を小さくできる。

さらに、拘束ロール３３のシフト量を用いる場合、当該シフト量を変更することにより、金属帯１の表面と液体噴射ノズルとの間の距離を変化させ、金属帯１の表裏における冷却強度に差をもたせることで反り形状を変化させることができる。この反り形状の変化を反りが小さくなる方向に制御することで、金属帯１の出側反り形状を小さくできる。

なお、冷却設備３０の操業パラメータとして、液体噴射ノズルから噴射する水量を用いてもよい。金属帯１の表裏側で水量差をつけることによっても、反り形状を変化させることができる。ただし、液体噴射ノズルから噴射する水量の制御の応答性は必ずしも高くないので、冷却設備３０の操業パラメータとしては、拘束ロール３３のシフト量を用いることが好ましい。

操業パラメータ特定部６０は、特定した冷却設備３０の操業パラメータを制御用コントローラ５１に出力する。制御用コントローラ５１は、操業パラメータ特定部６０から取得した操業パラメータを用いて、冷却設備３０の操業条件を変更する。なお、操業パラメータ特定部６０は、特定した冷却設備３０の操業パラメータを出力部５６に表示させ、当該操業パラメータを用いてオペレータにより冷却設備３０の操業条件を変更させてもよい。

このようにして、調質圧延機４０を通過した直後に金属帯１の出側反り形状が予測され、予測された出側反り形状が目標値以下になるように冷却設備３０の操業条件が制御される。このように冷却設備３０を制御することで、連続焼鈍設備１００の下流側に配置された検査台１４で出側反り形状を実測し、当該出側反り形状に基づいて、冷却設備３０の操業条件を制御するよりも迅速に制御でき、金属帯１の出側反り形状に不良部分が生じた場合に、当該不良部分を少なくすることができる。

このような制御は、金属帯１の先端部から尾端部までの全長に渡って実施することが好ましい。これにより、金属帯１の全長で出側反り形状が目標値以下となり、反り形状に優れた金属帯１の製造が実現できる。加熱設備及び冷却設備を含む連続焼鈍設備１００では、金属帯１が急冷され、金属帯１の反り形状が悪化しやすい。特に、引張強度が９８０ＭＰａ以上の金属帯１は、急冷によって反り形状が悪化しやすくなることから、本実施形態に係る金属帯の反り形状制御方法を適用することで、反り形状不良による歩留低下を抑制しつつ、反り形状に優れた金属帯１の製造が実現できる。

また、本実施形態に係る金属帯の反り形状制御方法において、冷却設備３０の操業パラメータを特定し、設定するのは、連続焼鈍設備１００において、金属帯１の反り形状を大きく変化させるのは冷却設備３０における冷却工程であるからである。一方、出側反り形状を制御するために調質圧延機４０の操業条件を制御することも考えられるが、調質圧延機４０は金属帯１の形状矯正だけでなく、金属帯１の機械的性質を調整する機能も有するので、調質圧延機４０では金属帯１の伸長率を変更できる範囲が限られる。このため、出側反り形状の矯正のために変更できる操業条件の範囲が限られ、反り高さを目標値以下にできる操業条件にできるとは限らない。従って、本実施形態に係る金属帯の反り形状制御方法では、出側反り形状を小さくできる冷却設備３０の操業パラメータを特定し、設定することとした。

次に、反り形状予測モデル生成部６１による反り形状予測モデル６３の生成方法について説明する。反り形状予測モデル６３を生成する場合には、調質圧延機４０の上流側で金属帯１の入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置１６と、調質圧延機４０の下流側で金属帯１の出側反り形状を測定する出側反り形状測定装置１８とを用いて入側反り形状及び出側反り形状の測定データを取得する。

制御用計算機５０は、金属帯１の溶接部のトラッキング情報を生成している。金属帯１の搬送速度に関する情報及びトラッキング情報を用いることで、制御用計算機５０は、金属帯１の先端溶接部からの距離に対応付けて入側反り形状及び出側反り形状を取得し、格納する。その際、調質圧延機４０では金属帯１に伸びを付与するので、制御用計算機５０は、調質圧延機４０の伸長率に応じて出側反り形状測定装置１８によって測定される先端溶接部からの位置を補正することが好ましい。さらに、制御用計算機５０は、金属帯１の先端溶接部からの距離に対応付けて調質圧延機４０の操業パラメータを取得し、格納する。

取得部５８は、制御用コントローラ５１を介して、制御用計算機５０から金属帯１の先端溶接部からの距離が同一となる位置における入側反り形状及び出側反り形状の測定値と、当該位置が調質圧延機４０を通過する際の調質圧延機４０の操業パラメータの少なくとも１つとを１組とするデータセットを取得する。取得部５８は、取得したデータセットを記憶部５７のデータベース６２に格納する。データベース６２には、２００以上のデータセットが格納されることが好ましく、１０００以上のデータセットがデータベース６２に格納されることがさらに好ましい。

また、取得部５８は、上記データセットを金属帯１の先端部（例えば、先端溶接部から２０ｍ以内）、定常部、尾端部（例えば、尾端の溶接部から２０ｍ以内）からそれぞれ取得することが好ましい。金属製品では、慣用的に先端部、定常部、尾端部における検査によって製品の出荷可否が判断される。このため、当該検査に対応させるために、先端部、定常部、尾端部のデータセットをそれぞれ取得することが好ましい。

さらに、取得部５８は、金属帯１の先端から尾端まで、所定のピッチで金属帯１の全長のデータセットを取得することが好ましい。当該データセットを取得するピッチは５ｍ以上２０ｍ以下の範囲内で設定することが好ましい。このように金属帯１の全長にわたるデータセットをデータベース６２に格納し、当該データセットを用いて反り形状予測モデルを作成することで、高い精度で出側反り形状を予測できる反り形状予測モデルとなる。また、取得部５８は、一定のデータセット数を上限として、その上限内でデータベース６２格納されるデータセットを適宜更新してもよい。

反り形状予測モデル生成部６１は、データベース６２に格納されたデータセットを用いて、入側反り形状と調質圧延機４０の操業パラメータのうちの少なくとも１つとを含む入力データを入力とし、出側反り形状を出力とする反り形状予測モデル６３を生成する。反り形状予測モデル６３が学習済の機械学習モデルである場合、反り形状予測モデル生成部６１は、データベース６２に格納されたデータセットを教師データとして機械学習モデルを機械学習させ、学習済の機械学習モデルを生成する。機械学習モデルとしては、一般的に用いられるニューラルネットワーク（深層学習や畳み込みニューラルネットワーク等を含む）、決定木学習、ランダムフォレスト、サポートベクター回帰等を用いてよい。また、複数のモデルを組み合わせたアンサンブルモデルを用いてもよい。

図９は、ニューラルネットワークを用いた機械学習モデルの例を示す図である。反り形状予測モデル６３は、例えば、図９に示すような一般的なニューラルネットワークを用いた機械学習モデルを用いて生成できる。図９のＬ１、Ｌ２、Ｌ３はそれぞれ入力層、中間層、及び出力層である。特に、多層構造のニューラルネットワークを用いた深層学習を用いると多重共線性の問題を考慮せず、金属帯１の反り形状と相関関係を有する他の操業パラメータも入力として自由に選択できるため、金属帯１の出側反り形状の予測精度を高めることができる。図９に示したように、ニューラルネットワークとしては、中間層が２～３層、ノード数が１８～５１２個ずつのニューラルネットワークを用いることができ、活性化関数としてシグモイド関数を用いることができる。出力層は、反り形状予測モデルの出力とする数値の数と一致するようにノード数を設定すればよい。例えば、反り形状予測モデルが板幅方向の各位置における反り高さを出力するものである場合には、出力層の数を、反り高さを特定する板幅方向の位置の数とすればよい。また、反り形状予測モデルが反り高さを近似した関数を出力するものである場合には、出力層の数を、当該関数を特定するための係数の数とすればよい。

また、反り形状予測モデル生成部６１は、データベース６２に格納されたデータセットを教師データとテストデータとに分けて機械学習を行ってもよい。このように、データセットを教師データとテストデータとに分けることで、反り形状予測モデル生成部６１は、教師データを用いてニューラルネットワークの重み係数の学習を行うとともに、テストデータでの出側反り形状の正解率が高くなるようにニューラルネットワークの構造（中間層の数やノード数）を変更しながら反り形状予測モデルを生成できる。このような反り形状予測モデル６３を生成することで、反り形状予測モデル６３による出側反り形状の推定精度を向上させることができる。

さらに、反り形状予測モデル６３の重み係数は更新されてもよく、当該重み係数の更新には、誤差伝播法を用いてもよい。また、反り形状予測モデル６３は、例えば、６ヶ月毎又は１年毎に機械学習することにより新たな反り形状予測モデルに更新してもよい。最新のデータを含むデータセットを用いて反り形状予測モデルを更新することにより、調質圧延機４０の状態が経時変化したとしても、最新の状態を反り形状予測モデルに反映できる。

図１０は、本実施形態に係る金属帯の反り形状制御方法のフローを示すフロー図である。図１０を用いて、本実施形態に係る金属帯の反り形状制御方法の流れを説明する。本実施形態に係る金属帯の反り形状制御方法のフローは、例えば、連続焼鈍設備１００、制御用計算機５０、制御用コントローラ５１及び反り形状制御装置５２が立ち上げられたことを条件として開始される。

まず、取得部５８が入側反り形状測定装置１６から入側反り形状を取得する。さらに、取得部５８は、入側反り形状を測定した位置が、調質圧延機４０に到達したタイミングで制御用コントローラ５１から調質圧延機４０に設定されている操業条件のうちの少なくとも１つを取得する（ステップＳ１０１）。取得部５８は、取得した入側反り形状及び調質圧延機４０の操業条件のうちの少なくとも１つを反り形状予測部５９に出力する。

反り形状予測部５９は、記憶部５７から反り形状予測モデル６３を読み出し、当該反り形状予測モデル６３に入側反り形状及び調質圧延機４０の操業条件のうちの少なくとも１つを入力して出側反り形状を出力させ、出側反り形状を予測する（ステップＳ１０２）。反り形状予測部５９は、予測した出側反り形状を操業パラメータ特定部６０に出力する。

操業パラメータ特定部６０は、出側反り形状を取得すると、当該出側反り形状が目標値を超えるか否かを判断する（ステップＳ１０３）。出側反り形状が目標値を超えると判断した場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、操業パラメータ特定部６０は、出側反り形状を小さくできる冷却設備３０の操業パラメータを特定する（ステップＳ１０４）。一方、出側反り形状が目標値以下と判断した場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、操業パラメータ特定部６０は処理をステップＳ１０１に戻し、ステップＳ１０１からの処理を繰り返し実行させる。

出側反り形状を小さくできる冷却設備３０の操業パラメータを特定すると、操業パラメータ特定部６０は、当該操業パラメータを制御用コントローラ５１に出力し、制御用コントローラ５１によって冷却設備３０の操業条件は変更される。操業パラメータ特定部６０は、操業パラメータを出力した後に、制御用コントローラ５１から、または入力部５５を介してオペレータから制御終了の指示が入力されたか否かを判断する（ステップＳ１０６）。操業パラメータ特定部６０は、制御終了の入力がされていると判断した場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、金属帯の反り形状制御方法の処理を終了する。また、操業パラメータ特定部６０は、制御終了の入力がされていないと判断した場合、処理をステップＳ１０１に戻し、ステップＳ１０１からの処理を繰り返し実行する。そして、冷却設備３０の操業パラメータが変更された後の入側反り形状を用いて予測された出側反り形状に対して、再び、ステップＳ１０３において、目標値を超えるか否かが判断される。この処理が繰り返し実行されることで出側反り形状が目標値以下となる鋼帯１が製造できるようになる。

このように、本実施形態に係る金属帯の反り形状制御方法を実施することで、金属帯１が調質圧延機４０に到達したタイミングで、金属帯１の入側反り形状に基づいて出側反り形状を迅速に予測できる。そして、予測された出側反り形状が小さくなるように冷却設備３０の操業パラメータを特定することで当該操業パラメータを冷却設備３０の操業条件にすることができ、これにより、板幅方向の反り高さが低減された金属帯１の製造が実現できる。
＜他の実施形態＞

次に、本実施形態に係る金属帯の形状予測方法の他の実施形態について説明する。本実施形態に係る反り形状予測方法として、反り形状予測部５９が入側反り形状と調質圧延機４０の操業パラメータのうちの少なくとも１つとを含む入力データを入力とし、出側反り形状を出力とする学習済の機械学習モデルを用いて出側反り形状を予測する例を示したがこれに限らない。例えば、入側反り形状及び出側反り形状として金属帯１の板幅方向の反り高さの平均値、反り高さの最大値、又は、反り高さの標準偏差などを用いる場合、反り形状予測部５９は、出側反り形状を入側反り形状と調質圧延機４０の操業パラメータのうちの少なくとも１つを用いた関数式を用いて出側反り形状を予測してもよい。この場合、反り形状予測部５９は、下記（１）式に示す関数ｆを用いて出側反り形状を予測する。

ＨＯ＝ｆ（ＨＩ、ｇ）・・・（１）
上記（１）式において、ＨＯは出側反り高さ（ｍｍ）であり、ＨＩは入側反り高さ（ｍｍ）であり、ｇは調質圧延機４０の操業パラメータである。

調質圧延機４０の操業パラメータｇは、調質圧延機４０の操業条件のうち、金属帯１の反り形状に影響を与える操業条件の設定値であり、例えば、調質圧延機４０によって金属帯１に付与される伸長率や、ワークロールベンダーのベンダー力などのスカラー量で表されるパラメータを単独又は複数用いることができる。通常は、伸長率が増加すると、出側反り高さＨＯが低下する傾向にあり、入側反り高さＨＩが大きいほど同一の伸長率を付与しても出側反り高さＨＯが低下しにくい傾向にあるため、関数ｆとしてＨＩやｇの一次又は二次式で表される関数を適用できる。関数ｆは、データベース６２に格納されたデータセットを用いた重回帰分析により生成され、予め、記憶部５７に格納される。

また、連続焼鈍設備１００の加熱帯６と冷却帯８との間に冷却前反り形状測定装置１７が設けられている場合、反り形状予測部５９は、冷却前反り形状と、入側反り形状と、調質圧延機４０の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、出側反り形状を出力とする学習済の機械学習モデルを用いて出側反り形状を予測してもよい。この場合、データベース６２には、冷却前反り形状の測定値、入側反り形状の測定値、調質圧延機４０の操業パラメータのうちの少なくとも１つ及び出側反り形状の測定値を１セットとするデータセットが複数格納される。反り形状予測モデル生成部６１は、反り形状予測モデル６３として、当該データセットを教師データとして機械学習された学習済の機械学習モデルを生成する。

金属帯１の冷却前反り高さが高いと冷却帯８の冷却によって金属帯１に形成される反り形状も大きくなり、この結果、調質圧延機４０の下流側における出側反り形状も大きくなる。このように、金属帯１の冷却前反り形状と出側反り形状とには相関関係があることから、冷却前反り形状を入力データに含めることで、学習済の機械学習モデルを用いた出側反り形状の予測精度を向上させることができる。

さらに、連続焼鈍設備１００の加熱帯６と冷却帯８との間に冷却前反り形状測定装置１７が設けられている場合においても、入側反り形状及び出側反り形状として金属帯１の板幅方向の反り高さの平均値、反り高さの最大値、又は、反り高さの標準偏差などを用いる場合には、出側反り形状を冷却前反り形状と入側反り形状と調質圧延機４０の操業パラメータを用いた関数式を用いて出側反り形状を予測してもよい。この場合、反り形状予測部５９は、下記（２）式に示す関数ｆ２を用いて出側反り形状を予測する。

ＨＯ＝ｆ２（ＨＩ、ＨＣ、ｇ）・・・（２）
上記（２）式において、ＨＯは出側反り高さ（ｍｍ）であり、ＨＩは入側反り高さ（ｍｍ）であり、ＨＣは冷却前反り高さ（ｍｍ）であり、ｇは調質圧延機４０の操業パラメータである。関数ｆ２は、関数ｆと同様に、データベース６２に蓄積されたデータセットを用いた重回帰分析により生成され、予め、記憶部５７に格納される。

このように、金属帯の反り形状予測方法の他の実施形態を用いても、金属帯１が調質圧延機４０に到達したタイミングで、調質圧延機４０の下流側における出側反り形状を迅速に予測できる。そして、予測された出側反り形状が小さくなるように冷却設備３０の操業パラメータを特定することで当該操業パラメータを冷却設備３０の操業条件にすることができ、これにより、板幅方向の反り高さが低減された金属帯１の製造が実現できる。

なお、図１に示した例において、制御用計算機５０、制御用コントローラ５１及び反り形状制御装置５２がそれぞれ別の装置である例を示したがこれに限らない。制御用計算機５０、制御用コントローラ５１は１つの装置であってもよく、制御用コントローラ５１及び反り形状制御装置５２は１つの装置であってもよい。さらに、制御用計算機５０、制御用コントローラ５１及び反り形状制御装置５２が１つの装置であってもよい。

本発明の実施例として、図１に示した連続焼鈍設備１００を用いて、金属帯の出側反り形状を予測した実施例１について説明する。第１実施例に用いた金属帯は、引張強度ＴＳの規格が９８０ＭＰａであって、板厚１．４ｍｍ、板幅１００７ｍｍの高強度鋼板である。

連続焼鈍設備１００は、加熱帯６に金属帯を加熱する加熱設備を備え、冷却帯８に水冷却（ウォータークエンチ）を行う冷却設備３０を有する。金属帯は加熱設備により加熱され、冷却設備３０によりマルテンサイト変態開始温度（Ｍｓ）よりも低い温度まで冷却されて出側設備２４に搬送される。調質圧延機４０は、出側設備２４に配置され、最終冷却帯１１の出口部に入側反り形状測定装置１６を配置すると共に、検査台１４に出側反り形状測定装置１８を配置した。

調質圧延機４０のワークロールの直径は４７０ｍｍであり、ワークロールの表面粗さはＲａ５．４μｍであった。調質圧延機４０の入側張力と出側張力を７０ｋＮに設定し、ロールギャップを変更することにより調質圧延の伸長率を０．１～０．２％の範囲で変化させた。

実施例１では、入側反り形状測定装置１６により測定された入側反り形状の測定データと、出側反り形状測定装置１８により測定された出側反り形状の測定データと、調質圧延機４０の操業実績データと、を金属帯の長手方向における同一位置の情報として取得し、これらデータを１組とするデータセットをデータベース６２に格納した。データベース６２に格納したデータセットは、１本の金属帯について長手方向の位置ごとに５０～２００個である。そして、データベース６２に、２０本の金属帯に対するデータセットが格納された段階で、反り形状予測モデル生成部６１により反り形状予測モデルを生成した。その際、反り形状予測モデル生成部６１ではデータベース６２に格納された３０００個のデータセットのうち２１００個を機械学習モデルの教師用データとして、残りの９００個をテスト用データとしてデータセットのデータ分割を行い、出側反り形状の予測精度を評価した。

反り形状予測モデルの入力に用いた調質圧延機４０の操業実績データは、調質圧延機４０により金属帯に付与した伸長率と、ワークロールベンダーの実績値である。反り形状予測モデルに入力した入側反り形状の測定データは、入側反り形状の板幅方向における反り高さの最大値と、反り高さの平均値との２つを選択した。また、反り形状予測モデルの出力となる出側反り形状の実績データについても出側反り形状の板幅方向における反り高さの最大値と、反り高さの平均値の２つを選択した。

実施例１では、反り形状予測モデルとして図９に示したニューラルネットワークを用いた。ニューラルネットワークとしては、中間層が３層、ノード数が２５６個ずつのニューラルネットワークを用い、活性化関数としてシグモイド関数を用いた。

このようにして生成された反り形状予測モデルに対して、データベースに蓄積された９００個のテスト用データを用いて、反り形状予測モデルによる出側反り形状の板幅方向における反り高さの最大値、平均高さの予測精度を検証した。その結果、テスト用データに対して反り形状予測モデルから出力された出側反り形状の最大値と、対応する出側反り形状の最大値の測定値との誤差平均は０．５ｍｍとなり、標準偏差は０．４ｍｍとなった。また、出側反り形状の平均高さの予測値と、対応する測定値との誤差平均は０．３ｍｍとなり、標準偏差は０．２ｍｍとなった。これらの結果から、反り形状予測モデルにより出側反り形状が精度よく予測できることが確認された。

次に、図１に示した連続焼鈍設備１００を用いて、金属帯の出側反り形状を制御した実施例２を説明する。本実施例に用いた金属帯は、引張強度ＴＳの規格が１３１０ＭＰａであって、板厚１．４ｍｍ、板幅１０００ｍｍの高強度鋼板である。

冷却設備３０における金属帯の冷却開始温度は７４０℃であり、冷却終了温度は３０℃であった。冷却液体噴射装置３２から噴射した冷却流体量は１０００ｍ^３／ｈｒであり、冷却流体水温は３０℃であった。冷却設備３０を通過する金属帯の搬送速度は５０～８０ｍ／ｍｉｎであった。冷却液体噴射装置３２には、金属帯の変形を抑制し、金属帯の形状が悪化するのを防止するための一対の拘束ロール３３を設けた。拘束ロール３３のロール径は１５０ｍｍであり、拘束ロール３３間のオフセット量は８０ｍｍであった。

調質圧延機４０のワークロール４１a、４１ｂの直径は４７０ｍｍであり、ワークロール４１a、４１ｂの表面粗さはＲａ５．４μｍであった。調質圧延機４０の入側張力と出側張力を７０ｋＮに設定し、ロールギャップを変更することにより調質圧延の伸長率を０．１～０．２％の範囲で変化させた。

入側反り形状測定装置１６及び出側反り形状測定装置１８には、光切断法を用いた反り高さの測定手段として、キーエンス社製のＬＪ－Ｘ８９００を２台、金属帯の板幅方向に並列配置して、金属帯の反り形状を長手方向に５ｍピッチで測定した。

実施例２では、先ず、取得部５８により、入側反り形状測定装置１６により測定された入側反り形状の測定データと、出側反り形状測定装置１８により測定された出側反り形状の測定データと、調質圧延機４０の操業パラメータとを１組とするデータセットを取得した。金属帯の長手方向において溶接部からの距離が同じとなる測定データを１組としたデータセットを取得し、データベース６２に格納した。データベース６２には、２０本の金属帯に対するデータセットを格納した。データセットに含まれる入側反り形状と出側反り形状は、金属帯の板幅方向における反り高さの最大値を用いた。また、調質圧延機４０の操業パラメータとしては、調質圧延機４０により金属帯に付与した伸長率と、ワークロールベンダーのベンダー力の設定値を用いた。

第２実施例では、データベース６２に格納されたデータセットを用いて、出側反り高さ状ＨＯを、入側反り高さＨＩと調質圧延の操業パラメータｇとを入力とする関数ｆに近似した。関数ｆは、変数としてＨＩ、ｇ１（伸長率）、ｇ２（ワークロールベンダーのベンダー力）の線形結合により表し、それぞれの係数は最小二乗法によって算出した。このようにして算出した関数ｆを用いて出側反り形状を予測した。この実施例を発明例１、２とした。

また、データベース６２に格納されたデータセットを教師データとして機械学習させた反り形状予測モデルを生成し、当該反り形状予測モデルを用いて出側反り形状を予測した。この実施例を発明例３～５とした。発明例３～５の反り形状予測モデルとして、図９に示したニューラルネットワークを用いた。ニューラルネットワークとしては、中間層が３層、ノード数が２５６個ずつのニューラルネットワークを用い、活性化関数としてシグモイド関数を用いた。

さらに、実施例２では、上記の反り形状予測モデル及び反り形状予測部５９を用いて、新たに製造する金属帯の出側反り形状の予測を行った。操業パラメータ特定部６０では出側反り形状の目標値（反り目標値）と、反り形状予測部５９によって予測された出側反り形状とを比較した。反り目標値を６ｍｍとし、反り形状予測モデルから出力された出側反り形状の反り高さが６ｍｍ以下である場合に、操業パラメータ特定部６０はＯＫと判定し、出側反り形状の反り高さが６ｍｍを超える場合にＮＧと判定した。操業パラメータ特定部６０により出側反り形状がＮＧと判定された場合に、操業パラメータ特定部６０は、反り高さを低減できる冷却設備３０の操業パラメータを特定した。操業パラメータ特定部６０は、該操業パラメータを制御用コントローラ５１に出力することで、冷却設備３０の操業条件を変更させた。このようにして、操業パラメータ特定部６０によって特定された操業パラメータを冷却設備３０の操業条件に反映させた。

発明例１、３では、冷却設備３０の操業パラメータとして拘束ロール３３の押し込み量を用いた。発明例２、４では、冷却設備３０の操業パラメータとして拘束ロール３３のシフト量を用いた。発明例５では、冷却設備３０の操業パラメータとして拘束ロール３３の押し込み量及び拘束ロール３３のシフト量の２つを用いた。

一方、比較例１は、出側反り形状を予測することなく、冷却設備３０において拘束ロール３３を開放（拘束ロールが水平方向に１６０ｍｍ隔離した状態）させて金属帯を製造した例である。比較例２は、出側反り形状を予測することなく、冷却設備３０において拘束ロール３３を使用し、パスライン位置に一致するように拘束ロールの押し込み量を０ｍｍとして金属帯を製造した例である。なお、拘束ロールの押し込み量が０ｍｍであっても、金属帯はその板厚に相当する押し込みを受けている状態となっている。

発明例１～５、比較例１、２では金属帯をそれぞれ５本製造した。その際、操業パラメータ特定部６０及び制御用コントローラ５１による制御は、調質圧延機４０において金属帯を圧延中に金属帯の長手方向に対して１０ｍピッチで実施し、金属帯の長手方向における出側反り形状を制御した。第２実施例における発明例１～５、比較例１、２の制御条件及び金属帯の最大反り高さの測定結果を表１に示す。

表１に示した最大反り高さは、長手方向の各位置を含む５本の金属帯において最も大きな反り高さを示している。なお、表中の「拘束ロールギャップ」及び「拘束ロールシフト」の値は、冷却設備３０の操業条件として設定された値の範囲を表している。拘束ロール３３のシフト量は、金属帯の裏面側を－、表面側を＋としてパスライン位置からの拘束ロールのシフト量である。表１に示すように、発明例１～５においては、金属帯の最大反り高さが比較例１、２よりも低い値になった。

比較例１の金属帯の最大反り高さは３５ｍｍと非常に大きな値となった。また、比較例２では、発明例１～５のように出側反り形状を予測していないことから、冷却設備３０の操業パラメータは一定値に固定されている。比較例２の金属帯の最大反り高さは９ｍｍとなり、比較例１に比べて大幅に低減しているものの金属帯の一部において反り目標値（６ｍｍ）を達成できず、不合格となる部分が生じた。このように、本実施形態に係る金属帯の反り形状予測方法で金属帯の出側反り形状を迅速に予測し、予測された出側反り形状が小さくなるように冷却設備の操業パラメータを特定し、設定することで金属帯の長手方向の全長にわたって出側反り形状が反り目標値以下となり、本発明の反り形状制御方法が高強度鋼板の製造に有効であることが確認された。

１金属帯
２ペイオフリール
３溶接機
４入側ルーパー
５予熱帯
６加熱帯
７均熱帯
８冷却帯
９再加熱帯
１０過時効帯
１１最終冷却帯
１２出側ルーパー
１３調質圧延設備
１４検査台
１５テンションリール
１６入側反り形状測定装置
１７冷却前反り形状測定装置
１８出側反り形状測定装置
２１炉体設備
２２焼鈍設備
２３再加熱設備
２４出側設備
３０冷却設備
３１押さえロール
３２冷却液体噴射装置
３３拘束ロール
３４浸漬水槽
３５冷却流体
３６デフレクターロール
３７デフレクターロール
３８水切りロール
３９乾燥炉
４０調質圧延機
４１ａ、４１ｂワークロール
４２ａ、４２ｂバックアップロール
４３圧下装置
４４軸受箱
４５荷重検出器
４６入側ブライドルロール
４７入側張力計
４８出側張力計
４９出側ブライドルロール
５０制御用計算機
５１制御用コントローラ
５２反り形状制御装置
５４制御部
５５入力部
５６出力部
５７記憶部
５８取得部
５９反り形状予測部
６０操業パラメータ特定部
６１反り形状予測モデル生成部
６２データベース
６３反り形状予測モデル
６４水噴射ノズル
７０レーザー距離計

Claims

金属帯を加熱する加熱設備と、前記加熱設備で加熱された金属帯を冷却する冷却設備と、前記冷却設備で冷却された金属帯の形状を矯正する調質圧延機と、前記冷却設備と前記調質圧延機との間で、前記調質圧延機の上流側における前記金属帯の反り形状である入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置と、を含む金属帯の連続焼鈍設備において、前記調質圧延機の下流側における前記金属帯の反り形状である出側反り形状を予測する金属帯の反り形状予測方法であって、
前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、に基づいて前記出側反り形状を予測する、金属帯の反り形状予測方法。
前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて、前記出側反り形状を予測する、請求項１に記載の金属帯の反り形状予測方法。
前記連続焼鈍設備は、さらに、前記冷却設備の上流側に設けられる冷却前反り形状測定装置を含み、
前記冷却前反り形状測定装置によって測定された冷却前反り形状と、入側反り形状測定装置によって測定された入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、に基づいて前記出側反り形状を予測する、請求項１に記載の金属帯の反り形状予測方法。
前記冷却前反り形状と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて前記出側反り形状を予測する、請求項３に記載の金属帯の反り形状予測方法。
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の金属帯の反り形状予測方法で予測された前記出側反り形状が目標値を超える場合に、前記出側反り形状が小さくなるように前記冷却設備の操業パラメータを設定する、金属帯の反り形状制御方法。
前記冷却設備は、前記金属帯の両面側から冷却流体を噴射する複数のノズルを有する冷却液体噴射装置と、前記金属帯を拘束する少なくとも一対の拘束ロールとを有し、
前記冷却設備の操業パラメータは、前記一対の拘束ロールの前記金属帯への押し込み量、前記一対の拘束ロール間のオフセット量及び前記一対の拘束ロールのシフト量のうちの少なくとも１つである、請求項５に記載の金属帯の反り形状制御方法。
請求項５に記載の金属帯の反り形状制御方法を用いて、引張強度が９８０ＭＰａ以上である金属帯を製造する、金属帯の製造方法。
請求項６に記載の金属帯の反り形状制御方法を用いて、引張強度が９８０ＭＰａ以上である金属帯を製造する、金属帯の製造方法。
金属帯を加熱する加熱設備と、前記加熱設備で加熱された金属帯を冷却する冷却設備と、前記冷却設備で冷却された金属帯の形状を矯正する調質圧延機と、前記冷却設備と前記調質圧延機との間で、前記調質圧延機の上流側における前記金属帯の反り形状である入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置と、前記調質圧延機の下流側で、前記調質圧延機の下流側における前記金属帯の反り形状である出側反り形状を測定する出側反り形状測定装置と、を含む金属帯の連続焼鈍設備において、前記調質圧延機の下流側における前記金属帯の反り形状である出側反り形状を予測する反り形状予測モデルの生成方法であって、
前記入側反り形状測定装置によって測定された入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、前記出側反り形状測定装置によって測定された出側反り形状とを１組とするデータセットを複数取得し、取得された複数のデータセットを教師データとする機械学習によって、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを生成する、反り形状予測モデルの生成方法。
前記連続焼鈍設備は、さらに、前記冷却設備の上流側に設けられる冷却前反り形状測定装置を含み、
前記冷却前反り形状測定装置によって測定された冷却前反り形状と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、前記出側反り形状とを１組とするデータセットを複数取得し、取得された複数のデータセットを教師データとする機械学習によって、前記冷却前反り形状と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを生成する、請求項９に記載の反り形状予測モデルの生成方法。
金属帯を加熱する加熱設備と、前記加熱設備で加熱された金属帯を冷却する冷却設備と、前記冷却設備で冷却された金属帯の形状を矯正する調質圧延機と、前記冷却設備と前記調質圧延機との間で、前記調質圧延機の上流側における前記金属帯の反り形状である入側反り形状を測定する入側反り形状測定装置と、を含む金属帯の連続焼鈍設備において、前記調質圧延機の下流側における前記金属帯の反り形状である出側反り形状を制御する金属帯の反り形状制御装置であって、
前記入側反り形状測定装置によって測定された前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を取得する取得部と、
前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて前記出側反り形状を予測する反り形状予測部と、
前記反り形状予測部によって予測された出側反り形状が目標値を超える場合に、前記出側反り形状が小さくなるように前記冷却設備の操業パラメータを特定する操業パラメータ特定部と、
を有する、金属帯の反り形状制御装置。
前記連続焼鈍設備は、さらに、前記冷却設備の上流側に設けられる冷却前反り形状測定装置を含み、
前記取得部は、前記冷却前反り形状測定装置によって測定された前記冷却前反り形状をさらに取得し、
前記反り形状予測部は、前記冷却前反り形状と、前記入側反り形状と、前記調質圧延機の操業パラメータのうちの少なくとも１つと、を含む入力データを入力とし、前記出側反り形状を出力とする反り形状予測モデルを用いて前記出側反り形状を予測する、請求項１１に記載の金属帯の反り形状制御装置。