JP7477058B1 - 熱間仕上圧延の制御方法、鋼板の制御方法および熱間仕上圧延の制御装置 - Google Patents

熱間仕上圧延の制御方法、鋼板の制御方法および熱間仕上圧延の制御装置 Download PDF

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Abstract

熱間仕上圧延の制御方法は、複数の状態変数と複数の操作量変数とに対してそれぞれ重みゲインが設定された評価関数を用いて、評価関数を最小化するような制御ゲインを求めることにより、圧延状態を制御する熱間仕上圧延の協調制御において、正規化手段が、重みゲインを正規化するステップと、比較評価手段が、正規化後の各状態変数の重みゲインを比較評価するとともに、正規化後の各操作量変数の重みゲインを比較評価するステップと、ゲイン調整手段が、比較評価の結果に基づいて、状態変数の重みゲインおよび操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整するステップと、を含む。

Description

本発明は、熱間仕上圧延の制御方法、鋼板の制御方法および熱間仕上圧延の制御装置に関する。
熱間圧延工場の仕上圧延では、最適レギュレータを用いて、複数の変数（例えばスタンド間の張力、ルーパの角度（以下、「ルーパ角」という）、ワークロールによる鋼板の圧下位置等）を制御するシステムが知られている。このシステムでは、状態変数（ｘ）と操作量変数（ｕ）とに対して、重みゲインＱ，Ｒを設定し、評価関数を最小化するような状態フィードバックゲインＦと出力フィードバックゲインＫの最適解を求めている。
上記の評価関数における重みゲインは、通常は試行錯誤的に決定されるが、操業条件や設備変化等によって、制御特性が劣化してしまう問題がある。この問題について、例えば特許文献１では、プロセスの特性変化や材料の特性変化による制御特性の劣化を防止するために、圧延材料の特性変化およびプロセスの特性変化に応じて、最適フィードバックゲインや張力係数を調整しながら圧延する技術が提案されている。
特開２０１０－１２００４７号公報
しかしながら、特許文献１で提案された技術では、制御特性の監視を定量的に実施することができず、予期せぬ特性劣化を検知することができないという問題がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、熱間仕上圧延の協調制御の制御特性が劣化した際に、必要に応じて重みゲインの再調整を実施することにより、通板トラブルを予防することができる熱間仕上圧延の制御方法、鋼板の制御方法および熱間仕上圧延の制御装置を提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る熱間仕上圧延の制御方法は、複数の状態変数と複数の操作量変数とに対してそれぞれ重みゲインが設定された評価関数を用いて、前記評価関数を最小化するような制御ゲインを求めることにより、圧延状態を制御する熱間仕上圧延の協調制御において、コンピュータが備える正規化手段が、前記重みゲインを正規化するステップと、前記コンピュータが備える比較評価手段が、正規化後の各状態変数の重みゲインを比較評価するとともに、正規化後の各操作量変数の重みゲインを比較評価するステップと、前記コンピュータが備えるゲイン調整手段が、前記比較評価の結果に基づいて、状態変数の重みゲインおよび操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整するステップと、を含む。
また、本発明に係る熱間仕上圧延の制御方法は、上記発明において、前記状態変数は、鋼板の板厚、張力およびルーパ角の、目標値に対する実績値の偏差を含み、前記操作量変数は、鋼板の圧下位置、主機速度およびルーパトルクを含む。
また、本発明に係る熱間仕上圧延の制御方法は、上記発明において、前記コンピュータが備える特性監視部が、前記重みゲインの調整前に、正常時における協調制御の制御特性と、現在の協調制御の制御特性との比較に基づいて、現在の協調制御における前記重みゲインの調整の要否を、カラーマップで表示するステップを更に含む。
また、本発明に係る熱間仕上圧延の制御方法は、上記発明において、前記ゲイン調整手段が、前記比較評価の結果を入力データとし、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力データとして予め学習された機械学習モデルに対して、前記比較評価の結果を入力し、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力させることにより、前記状態変数の重みゲインおよび前記操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整する。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る鋼板の製造方法は、上記の熱間仕上圧延の制御方法を用いて、鋼板を製造する。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る熱間仕上圧延の制御装置は、複数の状態変数と複数の操作量変数とに対してそれぞれ重みゲインが設定された評価関数を用いて、前記評価関数を最小化するような制御ゲインを求めることにより、圧延状態を制御する熱間仕上圧延の協調制御において、前記重みゲインを正規化する正規化手段と、正規化後の各状態変数の重みゲインを比較評価するとともに、正規化後の各操作量変数の重みゲインを比較評価する比較評価手段と、前記比較評価の結果に基づいて、状態変数の重みゲインおよび操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整するゲイン調整手段と、を備える。
また、本発明に係る熱間仕上圧延の制御装置は、上記発明において、前記ゲイン調整手段が、前記比較評価の結果を入力データとし、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力データとして予め学習された機械学習モデルに対して、前記比較評価の結果を入力し、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力させることにより、前記状態変数の重みゲインおよび前記操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整する。
本発明に係る熱間仕上圧延の制御方法、鋼板の制御方法および熱間仕上圧延の制御装置によれば、熱間仕上圧延の協調制御の制御特性が劣化した際に、必要に応じて重みゲインの再調整を実施することにより、通板トラブルを予防することができる。
図１は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法を適用可能な熱間仕上圧延設備の構成の一例を示す図である。 図２は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法における協調制御の制御ブロックの一例と、ゲイン設計手順の一例とを示す図である。 図３は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御装置を実現するための情報処理装置の一例を示す図である。 図４は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法の流れを示すフローチャートである。 図５は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法の比較評価ステップにおいて、状態変数（制御量）の重みゲインを比較評価した一例を示す図である。 図６は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法の比較評価ステップにおいて、操作量変数の重みゲインを比較評価した一例を示す図である。 図７は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法の応答評価ステップにおけるシミュレーション結果の一例を示す図である。 図８は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法のゲイン調整ステップにおいて、重みゲインを調整する前後のルーパ角偏差および張力偏差の一例を示す図である。 図９は、本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法の特性監視ステップにおいて表示するカラーマップの一例を示す図である。
本発明の実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法、鋼板の制御方法および熱間仕上圧延の制御装置について、図面を参照しながら説明する。なお、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではなく、以下の実施の形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものも含まれる。
〔熱間仕上圧延設備〕
図１は、実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法を適用可能な熱間仕上圧延設備の構成の一例を示している。同図では、７台の圧延スタンドを備える熱間仕上圧延設備のうち、後段の４台の圧延スタンドのみを図示しており、前段の３台の圧延スタンドは図示を省略している。熱間仕上圧延設備は、複数の圧延スタンド１と、複数のロール駆動装置２と、複数の圧下装置３と、複数のルーパ４と、複数のルーパ駆動装置５と、を備えている。
圧延スタンド１は、ワークロールおよびバックアップロールを備えており、ワークロールによって搬送中の鋼板Ｓを圧延する。ロール駆動装置２は、圧延スタンド１のワークロールを駆動させる。圧下装置３は、圧延スタンド１のバックアップロールを押圧する。ルーパ４は、２台の圧延スタンド１の間に配置されており、鋼板Ｓの張力を制御する。ルーパ駆動装置５は、ルーパ４の角度（ルーパ角）を変更する。
なお、本実施形態では、必要に応じて、前から４番目の圧延スタンド１を「Ｆ４スタンド」、５番目の圧延スタンド１を「Ｆ５スタンド」、６番目の圧延スタンド１を「Ｆ６スタンド」、７番目の圧延スタンド１を「Ｆ７スタンド」、と表記する場合がある。また、本実施形態では、必要に応じて、ロール駆動装置２を「主機」と表記する場合がある。また、本実施形態では、必要に応じて、４番目と５番目の圧延スタンド１間のルーパ４を「Ｌ４ルーパ」、５番目と６番目の圧延スタンド１間のルーパ４を「Ｌ５ルーパ」、６番目と７番目の圧延スタンド１間のルーパ４を「Ｌ６ルーパ」、と表記する場合がある。
〔協調制御〕
実施形態に係る熱間仕上圧延の協調制御（仕上協調制御）は、図１に示すように、熱間仕上圧延設備のうちの後段の４台の圧延スタンド１で実施される。この協調制御では、同図に示すように、複数の状態変数に基づいて、複数の操作量変数を一括して決定する。
協調制御における状態変数には、鋼板Ｓの板厚の目標値に対する実績値の偏差（以下、「板厚偏差」という）、鋼板Ｓの張力の目標値に対する実績値の偏差（以下、「張力偏差」という）が含まれる。また、協調制御における状態変数には、ルーパ角の目標値に対する実績値の偏差（以下、「ルーパ角偏差」という）が含まれる。また、協調制御における操作量変数には、鋼板Ｓの圧下位置、ロール駆動装置２の速度（以下、「主機速度」という）、ルーパ４のトルク（以下、「ルーパトルク」という）、が含まれる。
図２において、上側は、実施形態に係る熱間仕上圧延の協調制御の制御ブロックの一例を、下側は、ゲイン設計手順の一例を示している。同図に示すように、協調制御では、複数の状態変数と複数の操作量変数とに対してそれぞれ重みゲインＱ，Ｒが設定された評価関数Ｊを用いて、当該評価関数Ｊを最小化するような制御ゲインを求める。すなわち同図に示すような制御モデルを用意し、評価関数Ｊを最小化するような方程式（リッカチ方程式）を立式する。そして、この方程式を解くことにより、評価関数Ｊを最小化する最適入力を決定する。なお、協調制御の制御周期は、好ましくは「１０～３０ｍｓ」である。制御周期が１０ｍｓ未満では、本実施形態に係る熱間仕上圧延の制御において、制御周期が短くなりすぎて制御の発散のリスクが大きくなる場合がある。また、制御周期が３０ｍｓ超えでは、本実施形態に係る熱間仕上圧延の制御において、制御周期が長くなりすぎて、制御の性能が悪化するおそれがある。
ここで、従来の協調制御では、実装時に設定した重みゲインの再調整が実施されず、新鋼種材に対しても、実装時の重みゲインがそのまま適用されている。これは、協調制御の制御方案が難解複雑であることから、調整の敷居が高いことにも原因がある。そこで、今回、制御方案の解読から始め、鋼板Ｓに対して制御ゲインの調整を行い、通板安定化を実現した。
〔熱間仕上圧延の制御装置〕
図３は、実施形態に係る熱間仕上圧延の制御装置を実現するための情報処理装置１００の構成の一例を示している。この情報処理装置１００は、例えばワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータによって実現される。また、情報処理装置１００は、入力部１０と、記憶部２０と、演算部３０と、出力部４０と、を備えている。
入力部１０は、演算部３０に対する入力手段であり、例えばキーボード、マウスポインタ、テンキー等の入力装置によって実現される。入力部１０は、演算部３０における各種演算に必要な情報を入力する。
記憶部２０は、例えばＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）およびリムーバブルメディア等の記録媒体によって実現される。リムーバブルメディアとしては、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）のようなディスク記録媒体が挙げられる。
記憶部２０には、オペレーティングシステム（Operating System：ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル、各種データベース等が格納可能である。記憶部２０には、操業ＤＢ２１が格納されている。この操業ＤＢ２１には、過去の操業時に取得（収集）された操業データが格納されている。
演算部３０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等からなるプロセッサと、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等からなるメモリ（主記憶部）と、によって実現される。
演算部３０は、プログラムを主記憶部の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部等を制御することにより、所定の目的に合致した機能を実現する。演算部３０は、前記したプログラムの実行を通じて、正規化部３１、比較評価部３２、応答評価部３３、ゲイン調整部３４および特性監視部３５として機能する。なお、図３では、一台のコンピュータによって演算部３０の各部の機能を実現する場合の例を示しているが、各部の機能の実現方法は特に限定されず、例えば複数のコンピュータによって各部の機能をそれぞれ実現してもよい。また、演算部３０の一部の機能がクラウド上に設けられていてもよい。
正規化部３１は、協調制御における評価関数Ｊの重みゲインＱ，Ｒを正規化する正規化ステップを実施する。この正規化ステップの詳細は、後記する。
比較評価部３２は、正規化部３１による正規化後の各状態変数の重みゲインＱを比較評価するとともに、正規化後の各操作量変数の重みゲインＲを比較評価する比較評価ステップを実施する。この比較評価ステップの詳細は、後記する。
応答評価部３３は、正規化後の各状態変数の重みゲインＱの比較評価結果と、正規化後の各操作量変数の重みゲインＲの比較評価結果とに基づいて、状態変数および操作量変数の応答評価を行う応答評価ステップを実施する。この応答評価ステップの詳細は、後記する。
ゲイン調整部３４は、比較評価部３２の比較評価結果および応答評価部３３の応答評価結果に基づいて、状態変数の重みゲインＱおよび操作量変数の重みゲインＲの少なくとも一方を調整するゲイン調整ステップを実施する。このゲイン調整ステップの詳細は、後記する。
特性監視部３５は、重みゲインＱ，Ｒの調整前に、正常時における協調制御の制御特性と、現在の協調制御の制御特性との比較に基づいて、現在の協調制御における重みゲインＱ，Ｒの調整の要否を、カラーマップで表示する特性監視ステップを実施する。この特性監視ステップの詳細は、後記する。
出力部４０は、演算部３０による演算結果を出力する出力手段である。この出力部４０は、例えばディスプレイ、プリンタ等の入力装置によって実現される。また、出力部４０は、例えば比較評価部３２による重みゲインの比較評価結果、応答評価部３３による各変数の応答評価結果、特性監視部３５によるカラーマップ等を、出力する。
〔熱間仕上圧延の制御方法〕
実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法について、図４～図９を参照しながら説明する。熱間仕上圧延の制御方法では、図４に示すように、正規化ステップ（ステップＳ１）と、比較評価ステップ（ステップＳ２）と、応答評価ステップ（ステップＳ３）と、ゲイン調整ステップ（ステップＳ４）と、を順に行う。また、実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法では、ステップＳ１の前に、必要に応じて特性監視ステップを行う。以下、各ステップの詳細について説明する。
（正規化ステップ）
正規化ステップでは、下記式（１）に示す評価関数Ｊの重みゲインＱ，Ｒの正規化を行う（ステップＳ１）。
Figure 0007477058000001
正規化ステップでは、具体的には、上記の評価関数Ｊにおいて、単位の異なる状態変数と操作量変数とを、重み（重みゲイン）を付けて足し合わせることにより正規化を行う。これにより、各変数の評価の見える化を実施する。なお、ここでの重みは、現在設定されている既存の重みのことを示している。
例えば「Ｌ６ルーパ」に着目した場合、各状態変数の重みは下記式（２）のように示すことができる。この場合、単純に重みの大きさ順が、各状態変数の評価順とはならない。なお、下記式（２）において、「σ」は張力偏差［０．０１ｋｇｆ／ｍｍ２］、「θ」はルーパ角偏差［０．０１ｄｅｇ］、「ｈ」は板厚偏差［０．０１μｍ］、である。また、下記式（２）において、「６００」は張力偏差の重み、「２」はルーパ角偏差の重み、「１５０００」は板厚偏差の重み、である。
Figure 0007477058000002
正規化ステップでは、下記式（３）に示すように、元の式（上記式（２））を、正規化済みの式へと変換する。なお、下記式（３）において、「ｑ１，ｑ２，ｑ３」は真の重み、「ｓσ，ｓθ，ｓｈ」は正規化項、である。
Figure 0007477058000003
（比較評価ステップ）
比較評価ステップでは、正規化後の各状態変数および各操作量変数の重み（既存の重み）を比較評価する（ステップＳ２）。比較評価ステップでは、具体的には、正規化ステップで正規化を行った後の真の重みを比較評価する。例えば上記式（３）のように正規化が行われた場合、比較評価ステップでは、真の重みである「ｑ１＝６００ｓ２ σ，ｑ２＝２ｓ２ θ，ｑ３＝１５０００ｓ２ ｈ」について、比較評価を行う。
図５は、状態変数の真の重み（上記の「ｑ１＝６００ｓ２ σ，ｑ２＝２ｓ２ θ，ｑ３＝１５０００ｓ２ ｈ」）を比較評価した結果を示している。また、図６は、操作量変数の真の重みを比較評価した結果を示している。なお、図６では、主機速度の重みを「２４００」、ルーパトルクの重みを「１５０」、圧下位置の重みを「２００」とし、上記の正規化ステップで正規化を行った場合の操作量変数の真の重みについて比較評価した。
図５に示すように、各状態変数の真の重みを比較すると、現状の協調制御では、「板厚＞張力＞ルーパ角」の順に優先度が高い（重視されている）ことがわかる。これは、現状の協調制御では、ルーパ角が最も変動しやすいような重みゲインＱが設定されているということを示している。このことから、ルーパ角の重みを増加させることにより、ルーパ角の応答性を向上することができることが推定される。
また、図６に示すように、各操作量変数の真の重みを比較すると、現状の協調制御では、「ルーパトルク＞圧下位置＞主機速度」の順に積極的に操作されている（操作量が大きい）ことがわかる。これは、現状の協調制御では、主機速度の操作量があまり変更されないような重みゲインＲが設定されている、すなわち主機速度が有効に調整されていないということを示している。このことから、主機速度の操作量を増加させることにより、ルーパ角および張力の応答性を向上することができることが推定される。
以上のように、比較評価ステップでは、現状の協調制御で設定されている各状態変数および各操作量変数の重みゲインを比較評価することにより、どの変数の重みゲインを調整すべきかの検討を行う。
（応答評価ステップ）
応答評価ステップでは、比較評価ステップの結果に基づいて、状態変数および操作量変数の応答評価を行う（ステップＳ３）。図７は、応答評価ステップにおけるシミュレーション結果の一例を示している。
図７において、ケース１は、現状の協調制御で設定されている重みゲインをそのまま用いて、ルーパ角および張力の応答評価を行った結果を示している。また、ケース２は、現状の協調制御で設定されている重みゲインのうち、ルーパ角の重みゲインを「２」から「２０」へと変更して、ルーパ角および張力の応答評価を行った結果を示している。
また、ケース３は、上記の比較評価ステップにおける推定結果に基づいて、重みゲインを変更した場合を示している。すなわち、ケース３は、現状の協調制御で設定されている重みゲインのうち、ルーパ角の重みゲインを「２」から「２０」へと変更し、主機速度の重みゲインを「２４００」から「１０００」へと変更して、ルーパ角および張力の応答評価を行った結果を示している。なお、主機速度（操作量変数）の重みゲインを減少させることは、主機速度の操作量を増加させることを意味している。
図７に示すように、ケース１，２では、ルーパ角または張力の変動を十分に抑制することができず、応答が良好ではないことがわかる。一方、ケース３では、ルーパ角および張力の変動を十分に抑制することができ、応答が良好であることがわかる。すなわち、ケース３では、ルーパ角および主機速度の重みゲインを変更することにより、ルーパ角および張力の変動が落ち着き、上記の比較評価ステップで評価した重み配分通りに応答調整可能であることがわかる。
（ゲイン調整ステップ）
ゲイン調整ステップでは、比較調整ステップおよび応答評価ステップの結果に基づいて、各変数の重みゲインを調整する（ステップＳ４）。図８は、ゲイン調整ステップにおいて重みゲインを調整する前後のルーパ角（Ｌ６ルーパ角）偏差および張力（Ｆ６－Ｆ７間張力）偏差の一例を示している。
図８に示すように、ゲイン調整前のルーパ角実績３σは５．１［ｄｅｇ］であり、ゲイン調整後のルーパ角実績３σは１．６［ｄｅｇ］である。そのため、ゲイン調整を行うことにより、ルーパ角の変動が６８％抑制されていることがわかる。また、ゲイン調整前の張力実績３σは７７［０．０１ｋｇ／ｍｍ２］であり、ゲイン調整後の張力実績３σは３９［０．０１ｋｇ／ｍｍ２］である。そのため、ゲイン調整を行うことにより、張力の変動が４９％抑制されていることがわかる。
重みゲインの調整前は、オペレータによって圧下位置や主機速度等の手介操作が頻繁に発生しており、その都度協調制御がオフ（切）となっていた。その結果、ルーパ角の変動や張力の変動が誘発され、制御状態が悪化していた。一方、重みゲインの調整後は、オペレータの手介操作が発生しない（あるいは手介操作が激減した）ため、協調制御がオフ（切）となることもなくなった。その結果、ルーパ角の変動や張力の変動が抑制され、制御精度が向上していることがわかる。このように、本発明の手法を用いて重みゲインを調整することにより、非常に安定した通板が可能となる。
なお、ゲイン調整ステップでは、機械学習モデルを用いて各変数の重みゲインの調整を行ってもよい。この場合、比較調整ステップおよび応答評価ステップの結果を入力データとし、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力データとして予め学習された機械学習モデルを用意する。そして、この機械学習モデルに対して、比較調整ステップおよび応答評価ステップの結果を入力することにより、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力させる。これにより、状態変数の重みゲインおよび操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整する。このように、ゲイン調整ステップで機械学習モデルを用いることにより、各変数の重みゲインを自動的に調整することができる。
ここで、機械学習に用いる機械学習モデルは特に限定されないが、例えば一般線形モデル、ツリーモデル、アンサンブルツリーモデル、ニューラルネットワークモデル等を用いることができる。
一般線形モデルとしては、例えば直交マッチング追跡、Ｒｉｄｇｅ回帰、Ｌａｓｓｏ回帰、Elastic-net（Ｌａｓｓｏ回帰＋Ｒｉｄｇｅ回帰)等が挙げられる。また、ツリーモデルとしては、例えば決定木、回帰木等が挙げられる。また、アンサンブルツリーモデルとしては、例えばランダムフォレスト、ランダムフォレストに勾配ブースティングを加えたモデル（ＸＧＢｏｏｓｔ）、決定木に勾配ブースティングを加えたモデル（ＬｉｇｈｔＢＧＭ）等が挙げられる。また、ニューラルネットワークモデルは、例えばGoogleのTensorFlow、FacebookのPyTrouch等を利用して生成することができる。
（特性監視ステップ）
実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法では、重みゲインＱ，Ｒの調整の要否を判断するトリガとして、必要に応じて特性監視ステップを行ってもよい。この特性監視ステップでは、正常時における協調制御の制御特性と、現在の協調制御の制御特性との比較に基づいて、現在の協調制御における重みゲインＱ，Ｒの調整の要否を判定する。そして、重みゲインＱ，Ｒの調整の要否を、例えば図９に示すようなカラーマップによって表示する。
図９のカラーマップにおいて、上部の数値は日付を表しており、右側の記号はＬ１～Ｌ６のルーパ４を示している。また、同図のカラーマップにおいて、網掛け（ドットハッチング）部は、濃度が濃くなるほど協調制御の制御特性が劣化していることを示している。なお、この網掛け部は、実際の運用では「青、水色、黄色、オレンジ色、赤色」等の色で表示される。
図９に示すようなカラーマップを用いることにより、例えばＡ部のように現在の協調制御の制御特性が劣化していることを、オペレータが一目で把握することができるため、重みゲインＱ，Ｒの調整のトリガとして活用することができる。
以上説明した実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法および熱間仕上圧延の制御装置によれば、熱間仕上圧延の協調制御の制御特性が劣化した際に、必要に応じて重みゲインの再調整を実施することにより、通板トラブルを予防することができる。また、カラーマップ（図９参照）を用いて、協調制御の制御特性の変化を長期的に管理および監視することにより、プロセスの特性変化や材料の特性変化によって通板が不安定となる場合に、早期に対処することができるため、通板の安定性が向上する。
また、実施形態に係る鋼板の製造方法によれば、実施形態に係る熱間仕上圧延の制御方法を用いることにより、通板トラブルを予防しつつ、鋼板Ｓを安定的に製造することができ、更に、鋼板Ｓの形状改善に寄与することができる。
以上、本発明に係る熱間仕上圧延の制御方法、鋼板の制御方法および熱間仕上圧延の制御装置について、発明を実施するための形態および実施例により具体的に説明したが、本発明の趣旨はこれらの記載に限定されるものではなく、請求の範囲の記載に基づいて広く解釈されなければならない。また、これらの記載に基づいて種々変更、改変等したものも本発明の趣旨に含まれることはいうまでもない。
１ 圧延スタンド
２ ロール駆動装置
３ 圧下装置
４ ルーパ
５ ルーパ駆動装置
１０ 入力部
２０ 記憶部
２１ 操業ＤＢ
３０ 演算部
３１ 正規化部（正規化手段）
３２ 比較評価部（応答評価手段）
３３ 応答評価部（応答評価手段）
３４ ゲイン調整部（ゲイン調整手段）
３５ 特性監視部（特性監視手段）
１００ 情報処理装置

Claims (6)

  1. 複数の状態変数と複数の操作量変数とに対してそれぞれ重みゲインが設定された評価関数を用いて、前記評価関数を最小化するような制御ゲインを求めることにより、圧延状態を制御する熱間仕上圧延の協調制御において、
    コンピュータが備える正規化手段が、前記重みゲインを正規化するステップと、
    前記コンピュータが備える比較評価手段が、正規化後の各状態変数の重みゲインの大きさを比較して各状態変数の優先度を評価するとともに、正規化後の各操作量変数の重みゲインの大きさを比較して各操作量変数の優先度を評価するステップと、
    前記コンピュータが備えるゲイン調整手段が、前記優先度の評価の結果に基づいて、状態変数の重みゲインおよび操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整するステップと、
    を含む熱間仕上圧延の制御方法。
  2. 前記状態変数は、鋼板の板厚、張力およびルーパ角の、目標値に対する実績値の偏差を含み、
    前記操作量変数は、鋼板の圧下位置、主機速度およびルーパトルクを含む、
    請求項１に記載の熱間仕上圧延の制御方法。
  3. 前記ゲイン調整手段は、前記優先度の評価の結果を入力データとし、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力データとして予め学習された機械学習モデルに対して、前記優先度の評価の結果を入力し、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力させることにより、前記状態変数の重みゲインおよび前記操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整する請求項１に記載の熱間仕上圧延の制御方法。
  4. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の熱間仕上圧延の制御方法を用いて、鋼板を製造する鋼板の製造方法。
  5. 複数の状態変数と複数の操作量変数とに対してそれぞれ重みゲインが設定された評価関数を用いて、前記評価関数を最小化するような制御ゲインを求めることにより、圧延状態を制御する熱間仕上圧延の協調制御において、
    前記重みゲインを正規化する正規化手段と、
    正規化後の各状態変数の重みゲインの大きさを比較して各状態変数の優先度を評価するとともに、正規化後の各操作量変数の重みゲインの大きさを比較して各操作量変数の優先度を評価する比較評価手段と、
    前記優先度の評価の結果に基づいて、状態変数の重みゲインおよび操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整するゲイン調整手段と、
    を備える熱間仕上圧延の制御装置。
  6. 前記ゲイン調整手段は、前記優先度の評価の結果を入力データとし、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力データとして予め学習された機械学習モデルに対して、前記優先度の評価の結果を入力し、調整後の状態変数の重みゲインおよび調整後の操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を出力させることにより、前記状態変数の重みゲインおよび前記操作量変数の重みゲインの少なくとも一方を調整する請求項５に記載の熱間仕上圧延の制御装置。
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