JPH02301504A - 高炉炉熱予測システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明は安定な高炉の操業を行うための高炉炉熱予測
システムに関するものである。

（従来の技術） 温度センサ等で得られた情報から知識ベースを用いて、
炉熱レベルを予、測する従来の高炉炉熱予測システムと
しては、５ＩＣＥ’８ｇ　　第２７回学術講演会予稿集
ＪＳ６０−３　ｒ高炉炉熱エキスパートシステムにおけ
る学習機能」ベージ６２７゜６２８に開示されたエキス
パートシステムがある。

ここで開示されたエキスパートシステムでは、高炉を制
御するエキスパートシステムの制御性をセンサにより常
に監視し、制御性が悪くなればエキスパートシステム中
の高炉炉熱予測システムの炉熱予測精度が低下したとみ
なし、高炉炉熱予測システム中の知識ベースのルール間
の重みづけの変更等により知識ベースの学習を行い、エ
キスパ−トシステムの制御性を良好に維持している。

このエキスパートシステムの制御性の判定方法は、以下
に示すようにして行われる。

すなわち、過去数ケ月間の操業実績を蓄禎し、１回の出
銑作業（これをタップと称する）の内の最高溶銑温度（
炉熱を最もよく代表するが、出銑開始後２〜４時間経過
しないと得られない）を指標として、以下に示す基準で
炉熱の制御状態を評価する（第１４図参照）。

■　タップ最高溶銑温度は目標温度に達したか■　タッ
プ最高溶銑温度の変動は目標以内におさまったか なお、第１４図において、ケースＡは異常なし、ケース
Ｂ〜ケースＤは何らかの炉熱異常を判定している。そし
て、ケースＢ、Ｃの判定がなされた場合は、重みづけの
変更に関する知識ベースにより高炉炉熱予測システム中
の知識ベースのルール間の重みづけの変更を行うことに
より、高炉炉熱予１１１１システム中の炉熱予測に関す
る知識ベースの学習を行い高炉炉熱予測システムの予測
精度の向上を図っている。

（発明が解決しようとする課題） 従来の高炉炉熱予δＰ１システムの予Δｐノ精度向上の
ための、ルール間の重みづけの変更等の学習（以下、単
に「学習」と言う。）は以上のように行われており、以
下に述べる問題点があった。

■　炉熱制御システムが稼動していない場合は、制御状
態を評価することもないため、この期間中の学習は全く
行われない。

■　制御結果が評価基準を下回るとはじめて学習を行っ
ているため、予測精度の低下を回避するという消極的な
意味での学習にすぎない。

■　学習は単に、重みづけの変更に関する知識ベースに
よりルール間の重みづけの変更を行うだけのため、最適
な重みに変更できたとは断言できない。

この発明は上記■〜■の問題点を解決するためになされ
たもので、炉熱制御の有無に関わらず、炉熱予７Ｔｌ１
１を行う規則の重みを常に最適値に設定する学習機能を
有する高炉炉熱予測システムを得ることを目的とする。

（課題を解決するための手段） この発明にかかる高炉炉熱予測システムは、高炉の炉内
状況を示す高炉データを取込み、該高炉データより得ら
れる事象と、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式で記述され、結論部の
重要度を示す重みが設定されている第１の規則とから、
ファジィ推論により所定時間経過時点の炉熱レベルであ
る予ａＰＪ炉熱レベルを出力する炉熱予測手段と、過去
における実溶銑温度及び過去に行った操業アクションよ
り得られる事象と、Ｉ　Ｆ−ＴＨＥＮ形式で記述された
第２の規則とから、ファジィ推論により過去の所定時点
における炉熱レベルである評価炉熱レベルを、前記予測
炉熱レベルと同一レンジで出力する炉熱評価手段と、過
去所定期間に遡り、同一時間帯における、少なくとも１
つの前記予ｎ１炉熱レベルと前記評価炉熱レベルとの差
に基づく評価関数を求め、該評価関数が最小になるよう
に前記第１の規則の前記重みを変更する重み変更手段と
を備えている。

（作用） この発明における重み変更手段は評価関数が最小になる
ように炉熱予測手段中の第１の規則の重みを変更してお
り、この評価関数は、過去所定期間に遡る、同一時間帯
における、少なくとも１つの予測炉熱レベルと評価炉熱
レベルとの差に基づいて求められているため、常に算出
可能である。

従って、炉熱制御の有無によらず第１の規則の重みを変
更することができる。

（実施例） Ａ、炉熱予７Ｉ−１手段 まず、この発明の一実施例である高炉炉熱予測システム
における炉熱予測手段について説明する。

（Ａ−１）、ツルロスＣ１移動平均値の算出ガスクロマ
トグラフィーによる炉頂ガス成分分析、送風条件、原料
装入条件などにより、ツルロスＣ（ソリューションロス
カーボン）　ｆＡ　（ｋｇ／　ｔ−ｐ）をサンプリング
時間Δｔごとに算出する。ここで、時刻ｊにおけるツル
ロスＣ量をｘｊとし、時刻ｊよりもにサンプリング時間
前（すなわちΔｔＸｋ時間前）のツルロスＣ量をＸ、　
とすると、現在ｊ−に の時刻ｊにおける所定時間幅ｎΔｔの各移動平均ＸＭは
、 で計算できる。

（１）式に基づく移動平均ＸＭをサンプリング時間Δｔ
ごとに計算する。このツルロス（、ｆｆｉの移動平均Ｘ
Ｈの増加は、吸熱反応であるツルロス反応が促進してい
ることを示しているため、簡単にいえば移動平均ＸＭが
大きな値になると炉熱低下、小さな値になると炉熱上昇
を予測していることになる。

（Ａ−２）　、ツルロス評価点の算出 次に、第１図で示したメンバーシップ関数から、ツルロ
ス評価点Ｆｘを求める。例えばツルロスＣ量移動平均Ｘ
Ｍが第１図で示した値をとった場合、Ｓ　ＨＨ−０，８
、’　Ｓ　Ｈ−０，４となる。なお、第１図において、
ＳＨＨ，ＳＨはツルロス評価パラメータであり、ＳＨＨ
は「非常に高い」、ｓＨは「高い」を、意味しており、
図示していないが、他のツルロス評価パラメータとして
５ＬＬ（ｒ非常に低いＪ）、ＳＬ（［低いＪ）、ＳＭ（
ｒ安定」）等のパラメータがある。これらのパラメータ
は０〜１の適合度をもっている。

（Ａ−３）、中間結論の決定 このようにして求められたツルロス評価点Ｆｘと、予め
定められた炉熱予測ルールとを照合し、成功すると中間
結論Ｃ１を得る。以下に、炉熱予測ルールの一例を示す
。

■　Ｉ　Ｆ　（ＳＨ）　　　ＴＨＥＮ　（ＴＬ）αｌ−
０，８ ■　Ｉ　Ｆ　（ＳＨＨ）　　ＴＨＥＮ　（ＴＬＬ）α２
−０．２ ＴＨＥＮ部（結論部）のＴＬ、ＴＬＬは炉熱レベルパラ
メータであり、ＴＬは「やや低いＪ、ＴＬＬは「低い」
を意味しており、他にＴ’Ｈ（ｒやや高いＪ）、ＴＨＨ
（ｒ高いＪ）、ＴＭ（ｒ安定」）という炉熱レベルパラ
メータがある。

炉熱レベルパラメータの適合度は、ＩＦ部の炉熱評価パ
ラメータの値と重みα（α　、α　）との積となり、第
１図とルール■、■の例では、Ｔ　Ｌ−０，４（Ｈ）　
ｘＯ，８（ａ　ｔ　）　−０，３２ＴＬＬ−０，８（Ｈ
Ｈ）　ｘＯ，２（α２）　−０，１６となる。なお、Ｉ
Ｆ部（条件部）に複数のツルロス評価パラメータが存在
するときは、最小のツルロス評価パラメータと重みαと
の積により炉熱レベルパラメータの適合度を決定する。

中間結論Ｃ１が得られると、第２図に示した炉熱レベル
パラメータＴＨＨ，ＴＨ，ＴＭ、ＴＬ。

ＴＬＬのメンバーシップ関数からＴＬ、ＴＬＬのメンバ
ーシップ関数をそれぞれ抽出し、適合度０゜３２、０．
１Ｂで上部がそれぞれカットされた中間結論Ｃ１のメン
バーシップ関数Ｂｌ　（ｙ）、Ｂｌ’（ｙ）を第３図に
示すように作成する。

（＾−４）、中間結論のメンバーシップ関数の合成そし
て、得られた全ての中間結論Ｃ１のメンバーシップ関数
Ｂｌ　（ｙ）、Ｂｌ’　　（ｙ）を合成し、合成メンバ
ーシップ関数ＢＢＩ　（ｙ）（斜線で示す）を第３図に
示すように作成する。栓お、第２図、第３図において、
ｙは炉熱レベルを示し、正であれば、「炉熱は低い」、
負であれば、「炉熱は高い」という傾向を示している。

（八−５）、予測炉熱レベルの算出 この合成メンバーシップ関数ＢＢ１（ｙ）とｙ軸で囲ま
れた領域の重心Ｇの位置のｙ座標（ｙｌ）８を、次の　
（２）式により求める。

この（ｙｌ）　がファジィ推論により得られた、所定時
間経過後の炉熱レベルの予測値である予測炉熱レベルで
あり、予測炉熱レベル（ｙｌ）＊は１に近い程、炉熱レ
ベルの低下傾向が強いことを示し、（ｙｌ）　が−１に
近い程、炉熱レベルの上昇傾向が強いことを示し、（ｙ
ｌ）＊が０近傍であれば炉熱レベルが安定傾向にあるこ
とを示している。

このように、所定時間経過時点での予１１１１１炉熱レ
ベル（ｙｌ）　は、ファジィ推論により得られるため、
−１〜１の間に定量的に決定する。

（Ａ−８）、炉熱予測手段のフロー 第４図はこの発明の一実施例における炉熱予測手段の処
理の流れを示すフローチャートである。

以下、同図を参照しつつそのフローを説明する。

まず、ステップＳ１で、（＾−１）、で述べたように（
１）式より、ツルロスＣ量の移動平均値ｘＭを算出する
。

次にステップＳ２で、（Ａ−２）　、で述べたように、
ツルロスＣｊｌ移動平均値Ｘ）４から、メンバーシップ
関数によりツルロス評価点Ｆｘを得る。

そして、ステップＳ３で（Ａ−３）、で述べたように、
炉熱評価点Ｆｘを炉熱予測ルールに照合し、中間結論Ｃ
１を得て、この中間結論Ｃ１のメンバーシップ関数Ｂｌ
　（３／）を作成する。

その後、ステップＳ４で、（Ａ−４）、で述べたように
、中間結論Ｃ１のメンバーシップ関数Ｂｌ（ｙ）を合成
し、合成メンバーシップ関数ＢＢＩ　（ｙ）を作成する
。

そして、ステップＳ５で（＾−５）、で述べたように、
合成メンバーシップ関数ＢＢＩ　（ｙ）とｙ軸で囲＊ まれだ領域の重心のｙ座標（ｙｌ）　　、すなわち、予
１１１１１炉熱レベルを得る。

Ｂ、炉熱評価手段 次に、この発明の一実施例である高炉炉熱予測システム
における炉熱評価手段について説“明する。

なお、ここでは過去３回の出銑時Ａ１〜Ａ３の溶銑温度
代表値Ｔ１〜Ｔ３から、出銑時Ａ２における評価炉熱レ
ベルを判定している。

（Ｂ−１）、変換溶銑温度の算出 まず、過去３回の出銑時Ａ１−八３において、実アクシ
ョン変化予測値２　（１）を用いることにより、所定時
間間隔ごとに１１ｐＪ定された実溶銑温度ｙ　（ｔ）か
ら、操業アクション（昇熱アクション。

降熱アクション）による影響を取除いた変換溶銑温度ｙ
’　　（ｔ）を求める。

以下、実アクション変化予測値Ｚ　（ｔ）について、第
５図を参照しつつ詳述する。実アクション変化予測値１
値ｚ　（Ｂとは、風温、調湿等の操業アクションを行っ
た場合における時刻ｔにおける溶銑温度の変化量の予測
値である。

第５図に示すように、時刻０に操業アクションを起こす
と、その応答（溶銑温度ｙ　（ｔ）に影響を与える力）
が徐々に現れる。

この応答の変化に基づく、操業アクションを行った後の
溶銑温度変化の予測値が、実アクション変化予１１＄１
値２　（１）である。この実アクション変化予測値２　
（１）は、風温、調湿等のアクションに対する溶銑温度
の応答を数式モデルあるいはデータ解析等により求める
ことで算出される。数式モデルによる実アクション変化
予測値Ｚ　（ｔ）として、例えば、“高炉非定常シミュ
レーションプログラムの開発”（「鉄と鋼Ｊ　Ｎｏ、　
１２．ｖｏ１７３．３８２５（１９１１７）　　第８９
頁）に開示されたものがある。

上記したアクション変化予測値ｚ　（Ｂを用い、下記（
３）式により、操業アクションの影響を取除いた、つま
り操業アクションが行われなかった場合における溶銑温
度の予測値である変換溶銑温度ｙ’　　（ｔ）を得る。

ｙ’　　（ｔ）−ｙ　（ｔ）−Ｚ　（ｔ）　　・・・（
３）第６図に昇熱アクションが生じた場合の変換溶銑温
度ｙ’　　（ｔ）の経時変化を示す。なお、操業アクシ
ョンの影響が全くない場合は、当然のことなから、実ア
クション変化予ｌｌ１ＭＺ（ｔ）−０となる。

（Ｂ−２）、溶銑温度代表値の測定 そして、変換溶銑温度ｙ’　　（ｔ）に基づき、過去３
回の出銑時Ａ１〜Ａ３におけるそれぞれの溶銑温度代表
値Ｔ　　−Ｔ３　（Ｔ１が１番古く、Ｔ３が１番新しい
）を求める。溶銑温度代表値Ｔ１〜Ｔ３としては、最高
温度あるいは平均温度等かある。

（Ｂ−３）　、炉熱評価点の算出 次に、第７図で示したメンバーシップ関数から、溶銑温
度代表値Ｔ１〜Ｔ３の炉熱評価点Ｆ１〜Ｆ３を求める。

例えば溶銑温度代表値Ｔ１が１４９０℃であれば、溶銑
温度代表値Ｔ１の炉熱評価点ＦｌはＬＬ−０，０，ＬＭ
−０，３，Ｍ−０，７，ＨＭ−０，０，ＨＨ−０，０と
なる。

なお、第７図において、ＬＬ、ＬＭ、Ｍ、ＨＭ。

ＨＨは、炉熱評価パラメータであり、各パラメータは、 ＬＬ・・・低い ＬＭ・・・やや低い Ｍ・・・安定 ＨＭ・・・やや高い ＨＨ・・・高い を意味している。これらのパラメータＬＬ、ＬＭ。

Ｍ、ＨＭ、ＨＨは０〜１の適合度をもつ。また、第７図
で示したメンバーシップ関数の形状は、高炉、管理温度
の違い等により変更できる。

（Ｂ−４）、中間結論の決定 このようにして求められた炉熱評価点Ｆ１〜Ｆ３と、予
め作成された炉熱評価ルール（第１表参照）とを照合し
、成功すると中間結論Ｃ２を得る。

照合が成功するのは、条件Ｆ１〜Ｆ３で示したパラメー
タ（ＬＬ、ＬＭ、Ｍ、ＨＭ、ＨＨのいずれか）の全てか
正の値となる場合である。なお、第１表において、ＴＬ
Ｌ、ＴＬ、ＴＭ、ＴＨ，ＴＨＨは第２図で示した炉熱レ
ベルパラメータである。

（以下余白） 第１表 炉八評価ルール 以下、例を挙げて第１表のルールと炉熱評価点Ｆ１〜Ｆ
３との照合を説明する。例えば、タップｍ　ａ　ｍ　度
代表１ａ　Ｔ　　＝　Ｔ　２　＝　１４６０℃、Ｔ３−
１５１５℃であれば、炉熱評価点Ｆｌ、Ｆ２は［ＬＬ−
１，０，ＨＭ−ＨＨ−ＬＭ−Ｍ−０，０］となり、炉熱
評価点Ｆ３は［ＨＨ−０，３，ＨＭ−０，７，Ｍ−ＬＭ
−ＬＬ−０，０］　となる。このような炉熱評価点Ｆ１
〜Ｆ３とＮｏ、　１２１のルールとの照合を行う場合を
考える。この場合、 条件部　Ｆｌ−ＬＬ−１，０ Ｉ　　Ｆ２−ＬＬ−１，０ Ｉ　　Ｆ：３−ＨＨ−０，３ と、すべての炉熱評価点Ｆ１〜Ｆ３が正の適合度を７ま
たため、照合が成功し、Ｎｏ、　１２１のルールの結論
である炉熱レベルパラメータＴＭを中間結論Ｃ１として
導き出す。このとき、炉熱レベルパラメータＴＭの適合
度は、条件部の最小の適合度である条件部Ｆ３の適合度
０．３になる。

そして、第２図で示した炉熱レベルパラメータＴＨＨ，
ＴＨ，ＴＭ、ＴＬ、ＴＬＬのメンバーシップ関数から、
炉熱レベルパラメータＴＭのメンバーシップ関数を抽出
し、第８図で示したように、適合度０．３で上部がカッ
トされた中間結論Ｃ２のメンバーシップ関数８２　（Ｙ
）を作成する。

上記した照合を第１表のすべてのルールに対して行い、
照合が成功すると第８図に示すような、中間結論Ｃ２の
メンバーシップ関数８２　（ｙ）を作成する。したがっ
て、上記した例ではＮｏ、　１２１以外に、Ｎｏ、　１
２２のルールの照合が成功する。この場合、 条件部　Ｆｌ−ＬＬ＝、１．口 〃　　Ｆ２−ＬＬ−１，０ 〃Ｆ３−１（Ｍ−０，７ となり、Ｎｏ、　１２２のルールの結論である炉熱レベ
ルパラメータＴＬを中間結論Ｃ２として導き出す。

このとき、炉熱レベルパラメータＴＬの適合度は、条件
部の最小の適合度である条件部Ｆ３の適合度０．７にな
る。その後、メンバーシップ関数８２（ｙ）の作成と同
様に、炉熱レベルパラメータＴＬのメンバーシップ関数
を抽出し、適合度０．７で上部がカットされた中１■結
論Ｃ２のメンバーシップ関数８２’　　（ｙ）を作成す
る。

（Ｉ３−５）　、中間結論のメンバーシップ関数の合成
そして、得られた全ての中間結論Ｃ２のメンバーシップ
関数８２　（ｙ）、Ｂ２’　　（ｙ）を合成し、合成メ
ンバーシップ関数ＢＢ２　（ｙ）を作成する。

第９図は（Ｂ−４）　、で例示した２つのメンバーシッ
プ関数８２　（ｙ）、Ｂ２’　　（ｙ）の合成例を示し
ている。同図に示すように、炉熱レベルｙに対し、適合
度が最大となるようにメンバーシップ関数８２　（ｙ）
、Ｂ２’　　（ｙ）を合成する。

そして、合成メンバーシップ関数ＢＢ２　（ｙ）とｙ軸
で囲まれた領域（第９図斜線で示す）の重心Ｇの位置の
ｙ座標（ｙ２）　を、次の（４）式により求める。

この（ｙ２）　がファジィ推論（（１３〜４）、〜（［
３−６）、のステップ）により得られた出銑時Ａ２にお
ける評価炉熱レベルを示している。つまり（ｙ２）　が
１に近い程、炉熱レベルか低いと判定され、（ｙ２）　
が−１に近い程、炉熱レベルが高いと判定され、（ｙ２
）　がＯ近傍であれば炉熱レベルは安定していると判定
される。

（ｎ−７）、炉熱評価手段のフロー 第１０図は炉熱評価手段の処理の流れを示すフローチャ
ートである。以下、同図を参照しっつそのフローを説明
する。

まず、ステップＳｌｌで、（Ｉｔ−１）、で述べたよう
に（３）式より、実溶跣温度ｙ　（ｔ）から、操業アク
ションによる影響を取除いた変換溶銑温度ｙ′（１）を
得る。

次に、ステップ５１２で（Ｂ−２）　、で述べたように
変換溶銑温度ｙ’　　（ｔ）から過去３回の溶銑温度代
表値Ｔ　−Ｔ３を算出する。

■ 次にステップＳ１３で、（Ｂ−３）　、で述べたように
、溶銑温度代表値Ｔ　−Ｔ３から、メンバーシップ■ 関数により炉熱評価点Ｆ１〜Ｆ３を得る。

そして、ステップ５１４で（Ｂ−４）　、で述べたよう
に、炉熱評価点Ｆ１〜Ｆ３を炉熱評価ルールに照合し、
中間結論Ｃ２を得、この中間結論Ｃ２のメンバーシップ
関数８２　（Ｙ）を作成する。

その後、ステップ５１５で、（Ｂ−５）　、で述べたよ
うに、中間結論Ｃ２のメンバーシップ関数８２（ｙ）を
合成し、合成メンバーシップ関数ＢＢ２（ｙ）を作成す
る。

そして、ステップＳ１６で（Ｂ−６）、で述べたように
、合成メンバーシップ関数ＢＢ２　＜’ｌ）とｙ軸で囲
まれた領域の重心のｙ座標（ｙ２）　　、すなわち、評
価炉熱レベルを得る。

Ｃ０重みαの学習 Ａ、で述べた炉熱予測手段により得られる予測炉熱レベ
ル（ｙｌ）　とＢ、で述べた炉熱評価手段により得られ
る評価予測レベル（ｙ２）　は共に同一のメンバーシッ
プ関数ＴＨＨ，ＴＨ，ＴＭ。

ＴＬ、ＴＬＬを利用したファジィ推論により算出してい
るため、（ｙｌ）　　、（ｙ２）　　は互いに−１〜１
の範囲の同一レンジ内で表現できている。

従って、過去の同一時間帯における両者（ｙ　１）”、
（ｙ２）　　を比較することにより、Ａ、で述−べた炉
熱予測手段の予測精度を正確に評６１ｉすることができ
る。

そこで、過去において、２番目に新しい出銑時刻ｙ′に
おける炉熱レベル（ｙｌ）　　、（ｙ２）８値をそれぞ
れ（ｙｌ）　　−、（ｙ２）　　、とじ、Ｊ　　　　　
　　　　　　　　　　ｊ その１出銑前の炉熱レベルを、（ｙｌ）　ｊ−１゜＊ （ｙ２）　　−とじて、次の（５）式で示す如く、評価
値Ｊを求める。

関数とみなすことができることから、（ｙｌ）＊ｊ−Ｌ
は関数ｆ　（α　、α　）、　とじて表わすｙｉ　　　
　ｔ　　　　　２　　　Ｊ−１ととができる。一方、評
価炉熱レベル（ｙ２）　＊は定数となることから、評価
値Ｊは下の（６）式に示す如く、引数をα　、α２とし
た評価関数Ｊ（α　、α２）と表現できる。

■ 　Ｎ−１ Ｊ　（α　　、　α　　）　−一Σ １　２　　　Ｎ；・Ｏ （【（α　、α２　）ｊ−＋ ｙｌ　　　　　Ｉ −（ｙ２）　　　、　　ｌ　２ ・・・（６） そして、（６）式で示した評価関数Ｊ　（α１゜α２）
の値が最小となるようにＮユで述べた炉熱子Δ１手段の
炉熱予測ルールの垂みα　、α２を決■ 定する。これが重みαの学習である。

第１１図は評価関数Ｊ（α　、α２）の経時変化を示す
グラフである。同図において、　（ａ）〜（ｅ）はそれ
ぞれ重みα　、α　が （ａ）　　αｒ　−１ｌ１１−０　　（！　２−０−０
（ｂ）　　α、−０．８　　α２−０．２（ｃ）　　ａ
ｌ−０，５ａ、、　−０，５（ｄ）　　　αｌ−０，２
α２−０．８（ｅ）　　　ａｌ−０，Ｏａ、、　−１，
０の場合の経時変化を示している。

例えば、第１１図の（ａ）〜（ｅ）のいずれかに重みα
　、α２を決定する場合、時刻ｔ１では、■ （ｅ）　　［αｔ　−ｏ、ｏ　、　　ａ２−ｔ、ｏ　］
が決定され、時刻ｔ２では（ａ）［α１−１．０．　　
α２−０．０コが決定されることになる。このように炉
熱子１１１１１手段が常にその時点での最高の予測精度
を得るように、重み変更手段が炉熱予測ルールの重みα
ｌ、α２を時々刻々変化させることにより、炉熱子１１
１１ルールの重みづけの学習を行っている。

第１２図は重み変更手段の処理手順を示すフローチャー
トである。以下、同図を参照しつつそのフローを説明す
る。

まず、ステップＳ２１で、（６）式に基づき、評価関数
Ｊ（α　、α２）を求める。そして、ステ■ ツブＳ２２で評価関数Ｊ（α　、α２）を最小にする、
炉熱予測ルールの重みα（α　、α２）の■ 変更を行う。

Ｄ、高炉炉熱予測システム 第１３図は、この発明の一実施例である高炉炉熱予測シ
ステムの概念図である。同図に示すように、Ａ、で述べ
た炉熱予測手段１０が、ツルロスＣｍの変化に基づき、
所定時間経過時点での予測炉熱レベル（ｙｌ）　を予測
している。

一方、Ｂ、で述べた炉熱評価手段２０が、過去の実溶銑
温度変化と操業アクションとに基づき、過去の出銑時に
おける、操業アクションが無かった場合の評価炉熱レベ
ル（ｙｌ）　を判定している。

そして、重み変更手段３０は（６）式に示すように、過
去の同一時間帯における予測炉熱レベル（ｙｌ）　と評
価予測レベル（ｙｌ）　との差に基づき、炉熱子δＩＩ
＋手段１０の炉熱子７１Ｐ１ルールの重みα　、α　を
引数とした評価関数Ｊ（αｌ。

α　）を求め、この評価関数Ｊ　（α　、α２）が最小
となるように、炉熱予測手段１０の炉熱予測ルールの重
みα　、α２を時々刻々変更している。

■ このように、炉熱制御の有無に関わらず、重み変更手段
３０により、常に重み学習が続けられているため、炉熱
制御を行っていない場合でも、炉熱予測手段１０の予測
精度の向上を図ることができる。

また、炉熱評価手段２０により出力される評価炉熱レベ
ル（ｙｌ）＊は、炉熱予測手段１０により出力される予
測炉熱レベル（ｙｌ）＊と同一のメンバーシップ関数に
基づいたファジィ推論により得られる値、つまり、評価
炉熱レベル（ｙｌ）８と予７１１１１炉熱レベル（ｙｌ
）＊とは全く同一レベルの指標である。

このため、過去の同一時間帯における両者（ｙｌ）　　
、（ｙｌ）＊の差に基づいた評価関数は、炉熱子１１１
１＋手段１０の過去における予測精度を正確に反映した
値となり、この評価関数に基づいて行う重み変更手段３
０による重み変更は重みを最適な値に変更できていると
断言できる。

Ｅ、補足 なお、炉熱予測手段１０はツルロスＣ量の経時変化に基
づいて、炉熱子ＪＦＪを行ったが、他にガスコロマドグ
ラフィーにより検出される炉頂ガス中の窒素量（％）、
高炉の炉壁温度、所定時間当りの原料装入回数等の高炉
の炉内状況を示す高炉データの経時変化に基づいて、炉
熱予測を行うことも考えられる。

また、炉熱評価手段２０では、過去３回の溶銑温度代表
値に基づき炉熱評価を行ったが、これに限定されない。

また、出銑時Ａ２における評価炉熱レベルを判定したが
、これに限定されない。

（発明の効果） 以上説明したように、この発明によれば、重み変更手段
により評価関数が最小になるように炉熱子ａ？１手段中
の第１の規則の重みを変更している。

この評価関数は、過去所定期間に遡る、同一時間帯にお
ける、少なくとも１つの予δｔ１炉熱レベルと評価炉熱
レベルとの差に基づいて求められているため、常に算出
可能である。

従って、炉熱制御の有無によらず、重み変更１手段によ
り第１の規則の重みを変更することができる効果がある
。

また、炉熱評価手段は評価炉熱レベルを、予測炉熱レベ
ルと同一レンジで出力しており、重み変更手段で用いる
評価関数は、予測精度を正確に反映した値をとるため、
重み変更手段による第１の規則の重み変更は常に重みを
最適値に変更できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図および第２図はメンバーシップ関数を示すグラフ
、第３図は合成メンバーシップ関数ＢＢ１（ｙ）の作成
方法を示すグラフ、第４図は炉熱子ａｌ１手段の処理の
流れを示すフローチャート、第５図は昇熱アクション後
の状況を示す説明図、第６図は変換溶銑温度ｙ’　　（
ｔ）の経時変化を示す説明図ζ第７図はメンバーシップ
関数を示すグラフ、第８図は中間結論Ｃ２のメンバーシ
ップ関数８２　（ｙ）の作成方法を示すグラフ、第９図
は合成メンバーシップ関数ＢＢ２　（ｙ）の作成方法を
示すグラフ、第１０図は炉熱評価手段の処理の流れを示
すフローチャート、第１１図は評価関数の経時変化を示
すグラフ、第１２図は重み変更手段の処理の流れを示す
フローチャート、第１３図はこの発明の一実施例である
高炉炉熱予測システムの概念図、第１４図は従来の高炉
炉熱評価の処理の流れを示すフローチャートである。 １０・・・炉熱予測手段、 ２０・・・炉熱評価手段、 ３０・・・重み変更手段

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）高炉の炉内状況を示す高炉データを取込み、該高
   炉データより得られる事象と、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式で記
   述され、結論部の重要度を示す重みが設定されている第
   １の規則とから、ファジィ推論により所定時間経過時点
   の炉熱レベルである予測炉熱レベルを出力する炉熱予測
   手段と、過去における実溶銑温度及び過去に行った操業
   アクションより得られる事象と、ＩＦ−ＴＨＥＮ形式で
   記述された第２の規則とから、ファジィ推論により過去
   の所定時点における炉熱レベルである評価炉熱レベルを
   、前記予測炉熱レベルと同一レンジで出力する炉熱評価
   手段と、 過去所定期間に遡り、同一時間帯における、少なくとも
   １つの前記予測炉熱レベルと前記評価炉熱レベルとの差
   に基づく評価関数を求め、該評価関数が最小になるよう
   に前記第１の規則の前記重みを変更する重み変更手段と
   を備えた高炉炉熱予測システム。