JPH0277508A - 高炉々熱制御装置 - 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】 ［産業上の利用分野コ 本発明は、高炉から出銑される溶銑の温度を制御する高
炉々熱制御装置に間する。

［従来の技術］ 従来、高炉内の溶銑の温度を推定し、且つこれを管理・
制御する方法としては、一般に高炉操業昔が高炉に設置
された種々のセンサーからの情報を定性的に判定して高
炉の状況の評価を行い、操業因子の最適な調整を行うと
いう方法が採られている。しかし、その評価の結果には
操業者の能力や経験等による個人差があり、このため、
操業アクションの基準化が難しいと共に、評価が定量的
でないため溶銑温度の推定が行い難いという問題点があ
った。このような問題点を解決するために発明者等が発
明したものとして、特開昭６２−２７０７０８がある。

これは、高炉に設置された各種のセンサーから所定のタ
イミングでデータをとり、このデータに基ずいて、荷下
り速度、圧力損失、シャフト圧力、ガス利用率等高炉の
状況を示す各種データを作成し、このデータを基準デー
タと比較し、真偽データを作成し一時記憶する。

そして、高炉についての経験、実績に基ずいた各種の知
識ベースと前記真偽データから炉熱レベルおよび炉熱推
移を推論し、高炉に対するアクション量を決定する０以
上のことを電算機に行わせるものである。

［発明が解決しようとする課題］ 従来の高炉々熱制御装置にインプットするメンバーシッ
プ凾数は、人が作成してインプットしていた。そして、
メンバーシップ凾数を修正する必要がある場合（例えば
、羽口先温度を計測する温度計は羽口先が、損耗すると
、羽口先温度が高めとなるので、補正した温度値でメン
バーシップ凾数を修正する等）も人が修正して、再イン
プットしなければならなかった。このため、データ収集
と新メンバーシップ凾数の作成に長時間を要し、且つイ
ンプットにも長時間を要する。また、この期間は炉熱制
御の精度が悪いままで操業しなければならないといった
問題点があった。

本発明は、高炉々熱制御装置で必要なメンバーシップ凾
数の作成およびその修正を演算機で行うことのできる高
炉々熱制御装置を提供することを目的とするものである
。

［課題を解決するための手段］ この発明は、上記目的を達成しようとするものである０
本発明の高炉々熱制御装置は、高炉に設置された各種の
センサーからデータを所定のタイミングで取り込むデー
タ入力手段と、前記センサーからのデータに基ずいて、
羽口埋込み温度、荷下り速度、圧力損失、炉頂温度、ガ
ス利用率、ソリューションロス量等の高炉の状況を示す
各種データを作成すると共に、該各種データをその基準
データと比較して、その差データを作成する加工データ
作成手段とを有する。

更に前記各種データおよび差データ（以下加工データと
いう）を一時記憶する記憶手段と、過去に用いた加工デ
ータを記憶する記憶手段と、高炉操業についての経験、
実績、数式モデル等に基ずいた各種の知識ベースが記憶
された知識ベース格納機能と、前記記憶手段の加工デー
タと前記知識ベース格納手段の知識ベースに基ずいて炉
熱レベルおよび炉熱推移を推論し、高炉に対するアクシ
ョン量を決定する推論機能と、アクション量を出力する
手段とを有する高炉々熱制御装置において、前記知識ベ
ース格納機能に、過去の判定に用いたデータに基ずいて
メンバーシップ−数を作成するメンバーシップ凾数作成
知識ベースを設けたことを特徴とする高炉々熱制御装置
であり、また、本発明において、メンバーシップ凾数の
確信度は、２次曲線または傾斜の異なる折れ線の組合せ
で表現される。

［作用］ この発明においては、加工データ作成手段によりデータ
入力手段からの高炉データに基ずいて高炉の状況を示す
各種データを作成した後、そのデータに基ずいて加工デ
ータを作成する。その加工データと知識ベースに基ずい
て人工知能としての推論演算を行い、高炉に対するアク
ション量を決定する。

この推論演算に際しては、炉熱レベル判定知識ベースを
用いて炉熱レベルが推定され、炉熱推移判定知識ベース
を用いて炉熱推移が推定される。

炉熱レベル判定知識ベースおよび炉熱推移判定知識ベー
スには、過去に判定に用いたデータに基ずいてメンバー
シップ凾数を作成する知識ベースと、加工データと炉熱
レベルを独立変数とし、これらの組合せの起こる確信度
を従属変数とするメンバーシップ凾数と、このメンバー
シップ凾数の適用方法を決定するルール群が組み込まれ
ており、データ条件が変化するとく例えば、温度計の埋
込まれた羽口が損耗したとき等）短時間でメンバーシッ
プ凾数の修正ができる。

次に、アクション判定知識ベースに上記の炉熱レベルお
よび炉熱推移を適用してアクション量を決定する。アク
ション補正知識ベースを用いて必要な補正量を得る。

次に、総合判定知識ベースを用いてアクション量および
アクション補正量から実際のアクション量を決定する。

そして、このアクション量に基づいて操業因子を調整す
ること番こより高炉々熱が制御される。

［実施例］ 本発明の実施例を以下図面に基づいて説明する。第１図
は本発明に係わる高炉炉熱制御装置の概念を示したブロ
ック図である。第２図は本発明の一実施例に係わる高炉
々熱制御装置のブロック図である。本発明の高炉々熱制
御装置は、データ収集処理手段１、加工データ作成手段
２、加工データ記憶手段３、推論機能４、知識ベース格
納機能５からなっている。

以上の構成からなる本実施例の動作の概要を説明する。

データ収集処理手段１は各種センサー、例えば温度セン
サー、圧力センサー、ガスセンサー等から図示しないデ
ータースキャナーを介してファイル手段１ａに時系列に
入力処理するものである。

データ収集処理手段１には演算手段があり、ファイル手
段１に格納したセンサーデータを指数平滑処理した後再
びファイル手段１に格納する。そして、加工データ作成
手段２で所定時間例えば２０分毎にその平均値、および
平均値と基準値との差データをだし、加工データ記憶手
段３に送り出す。

推論機能４は知識ベース格納機能５の知識に基ずいて炉
熱レベルおよび炉熱推移を判定し、理論アクション量を
補正して、図示しない高炉制御装置に取るべきアクショ
ンを送信するものである。

知識ベース格納機能５は第３図に示すように、知識ベー
ス５１およびメンバーシップ凾数知識ベース５２とから
なり、知識ベース５１は炉熱レベル判定ＫＳグループ、
（ＫＳ、知識源）炉熱推移レベル判定ＫＳグループ、ア
クション判定ＫＳ、アクション補正判断ＫＳ、総合判定
ＫＳグループ、操業状態判定ＫＳの各知識ベースのユニ
ットから形成されている。

炉熱レベル判定ＫＳグループは、高炉の炉熱レベルがど
の水準にあるかを決定するために推論機能４によって使
用される知識ベースであり、溶銑温度を主判断要因とし
て炉熱レベルを判定する。

「溶銑温度−炉熱レベルＫＳ」、その他のセンサーの測
定量を主判断要因として炉熱レベルを判定する「センサ
ー炉熱しベルＫＳＪ等を含んでいる。

これらのＫＳは、いずれも各測定量および炉熱レベルを
独立変数、それらの組合せが発生する確率（確信度−以
下ＣＦ値という）を従属変数とするメンバーシップ凾数
（以下ＭＦＩＭ数という）と、その間Ｆ函数の使用手順
を決定するルール群から成立っている。

炉熱推移判定ＫＳグループは、高炉の炉熱推移が、どの
ような水準にあるかを決定するために推論機能４によっ
て使用される知識ベースであり、溶銑温度の推移を主判
断要因として炉熱の推移を判定する「溶銑温度−炉熱推
移ＫＳ」、その他のセンサの測定量の推移を主判断要因
として炉熱推移を判定する「センサー炉熱推移ＫＳ、等
を含んでいる。

これらのＫＳも、各測定量および炉熱推移レベルを独立
変数、それらの組合せが発生する確率を従属変数とする
ＭＦｌｉ数と、そのＭＦ凾数の使用手順を決定するルー
ル群から成立っている。

アクション判定ＫＳは、炉熱レベルと炉熱推移レベルの
組合せにより、アクション量を判定するルール群から成
立っている。アクション補正量ＫＳグループは、過去に
とられたアクションおよび過去に発生した外乱の情報に
基ずいて、現在のアクション散の補正を行うためのルー
ル群から成立っている。総合判定Ｋ　Ｓは、アクション
判断の結果とアクション補正量判断の結果に基ずいて最
終的なアクション量を決定するためのルール群から成立
っている。

そして、操業状態判定ＫＳは、例えば炉熱レベル等に基
づいて炉の操業が正常に行われているか盃かを判定し、
正常であれば上記のアクションを制御系に送り出し、異
常であればその旨を表示してオペレータにガイダンスす
るルール群から成立っている。

推論機能４は、各知識ベースを実行するもので、炉熱レ
ベルおよび炉熱推移を判定し、次にこれらの判定結果に
基ずいてアクション量を判定する。このアクション量は
所定の補正がなされ、その結果は加工データ記憶手段３
に記憶された後、図示しない高炉制御装置に送信され、
送風温度、送風湿度等が制御され、その結果溶銑温度が
所望の値に制御される。

次に、知識ベースの構成およびその具体的な推論の概要
を第３図に基ずいて説明する。

（Ａ＞炉熱レベル判定Ｋ　Ｓ　（Ｋｎｏｗｌｅｇｅ　　
５ｏｕｒｃｅ）グループ； この炉熱レベル判定ＫＳグループは、推論開始時刻にお
ける炉熱の状態を判定する知識ベースで上述したように
「溶銑温度−炉熱レベルＫＳＪ、「センサー炉熱しベル
ＫＳＪ等のＫＳ群からなっており、次に示すように、各
ＫＳ群毎に高〜低レベルまで７段階に分けられた炉熱レ
ベルに対し、後述する方法でＣＦ値分布を求め、最大確
信度のレベルを現時刻の炉熱レベルとしている。

ここで、溶銑温度−炉熱レベルＫＳの一例を説明する。

ＫＳは条件を設定したＩＰ部とその条件が満たされたと
きの指示内容を設定したＴＨＥＮ部とから構成されてい
る０例示すると以下の通りである。

ルールＮｏ、１ ［ＩＰ部］ 鍋頭−１ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ＮＯＴ　　（減風終了後経過時間≦１８０分）Ｓｉ、Ｓ
の判定が「低い」 ［ＴＨＥＮ部］ 通常の３次元凾数により溶銑温度−炉熱レベルのＣＦ値
を求める。

このルールＮＯ，１は高炉の操業状態が定常状態にある
場合は、通常の３次元凾数により溶銑温度−炉熱レベル
のＣＦ値を求めることを示している。即ち、溶銑温度−
炉熱レベルのＣＦ値には通常〜ｆｘｔＮ＋やや高い〜ｆ
ＭＴＨ，高い〜ｆＭＴεＨの３種類があり、推論機能４
は上記のような論理によってどの凾数を使用するかを選
択する。

つまり、溶銑温度−炉熱レベルＫＳには鍋頭（溶鉄温度
を測定した取鍋が出銑開始から使用した取鍋の何番目に
当たったかを示す数）と、残滓量との減風終了後からの
経過時間に対応して、前記３種類の凾数のどれを採用す
るかを決定するルールの他の例を示すと、 ルールＮｏ、２ 「ＩＦ部」 鍋頭＝１ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ＮＯＴ　　（減風終了後経過時間≦１８０分）Ｓｉ、Ｓ
の判定が「やや高い」 ｒＴＨＥＮ部」 「やや高い」ときの３次元凶数により溶銑レベルのＣＦ
値を求める。

ルールＮ○２３ ｒＩＦ部」 鍋頭＝１ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ＮＯＴ　　（減風終了後経過時間６１８０分）Ｓｉ、Ｓ
の判定が「高い」 ｒ　Ｔ　ＨＥ　Ｎ部」 「高い」ときの３次元凶数により溶銑レベルのＣＦ値を
求める。

これらのルールＮｏ、１〜Ｎｏ、３は、残滓が多くなく
減風終了より十分な時間が経過しているときは、溶銑中
のＳｉとＳの判定により凾数の種類を選択することを示
している。

また、溶銑温度−炉熱レベルの３種ＭＦＩＭ数はいずれ
も鍋頭ＬＮ、溶銑温度ＭＴ、炉熱レベルＦＨＬの凾数で
ある。

即ち、 ｆＭＴＮ＝ｆＭｒＮ　（ＬＮ、ＭＴ、ＦＨＬ）ｆＭｔＨ
＝ｆＭｔｕ　　（ＬＮ、ＭＴ、ＦＨＬ）ｆＭｔｐ：ｎ＝
ｆＭｔｔｎ（ＬＮ、ＭＴ、ＦＨＬ）推論機能４は前記ル
ールによって選択されたＣＦ、凾数について、ＬＮ、Ｍ
Ｔは実測値をあてはめ、ＦＨＬについては前記１〜７ま
での数値をあてはめて、各々の炉熱レベルに対応するＣ
Ｆ値を求める。

第４図は一つの鍋頭についてのＣＦ値函数を示したもの
で、鍋頭が固定されているので、ＣＦ値は溶銑温度と炉
熱レベルの凾数となっている。例えば、ルールによりｆ
　ＭＴＮが選択された場合、溶銑温度１４００℃のとき
は炉熱レベル４の場合がＣＦ＝０．２、溶銑温度が１４
８０℃のときは、炉熱レベル７の場合がＣＦ値が最高で
ＣＦ＝０．４であることを示している。次にセンサー炉
熱レベル（羽口埋込温度−炉熱レベルＫＳ、ソリュウシ
ョンロスＣ量−炉熱レベルＫＳ）について説明する。

このＫＳは、羽口埋込温度−炉熱レベルＫＳとを使用す
るかどうかを決定するルールと、それぞれ羽口埋込温度
と炉熱レベル、ソリューションロス量と炉熱レベルを二
つの独立変数とするＣＦ値凾数ｆＨＴＩｆｓＬから成り
立っている。

ｆｎｔ＝ｆｏ↑（ＨＴ、ＦＨＬ） ｆｓＬ＝ｆｓｔ（ＳＬ、ＦＨＬ） この凾数を計算するのに使用される羽口埋込温度ＨＴ、
ソリューションロスＣＪ！ｋＳＬは、実測値〈その指数
平滑値または移動平均値）が使用される。これらの函数
の使用、不使用を決めるルールの例を以下に示す。

ルールＮｏ、Ｉ ＪＩＦ部］ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ［ＴＨＥＮ部］ （１）羽口埋込温度により羽口埋込温度−炉熱レベルの
ＣＦ値を求める。

（２）ソリューションロスＣ量によりソリューションロ
スＣ量−炉熱レベルのＣＦ値を求める。

この場合は推論機能４は両―数を使用する。

ルールＮ０８２ ［ＩＦ部］ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ［ＴＨＥＮ部］ （１）羽口埋込温度により羽口埋込温度−炉熱レベルの
ＣＦ値を［０］とする。

（２）ソリューションロスＣ量によりソリューションロ
スＣ量−炉熱レベルのＣＦ値を「０」とする。

この場合は、羽口埋込温度−炉熱レベルのＣＦ値も炉熱
レベルによらず一定値となる。

このことは、後述する炉熱レベルの判定にこれらの要因
は寄与せず、炉熱レベルは前述の溶銑温度−炉熱レベル
ＫＳによってのみ決定されることを意味する。

第５図は推論機能４の動作を示す説明図であり、溶銑温
度−炉熱レベルＫＳに基ずいて各炉熱レベル毎のＣＦ値
を求め、また、羽口埋込温度−炉熱レベルＫＳおよびソ
リューションロスＣ量−炉熱レベルＫＳに基ずいてそれ
ぞれ各炉熱レベル毎のＣＦ値を求める。そして、羽口埋
込温度ＫＳによる各レベルのＣＦ値とソリューションロ
スＣ量ＫＳによる各レベルのＣＦ値とを加算する。

このようにして得られたセンサレベルのＣＦ値と上記溶
銑レベルＫＳによる各レベルのＣＦ値とを加算する。こ
のようにして各炉熱レベル（７〜１）のＣＦ値を求める
。

（Ｂ）炉熱推移判定ＫＳグループ； この炉熱推移判定ＫＳグループには、溶銑温度−炉熱推
移Ｋ　Ｓが含まれており、炉熱推移を過去から現在に至
る変化の度合いにより、次に示すように、急上昇〜一定
〜急降下の間で５段階に分は各ランクごとにＣＦ値を求
め、その最大の値の段階位置を現時刻の炉熱推移状態と
する。

ここで溶銑温度−炉熱推移ＫＳについて説明する。

このＫＳは、前後するタップ（１回の出銑）間における
溶銑温度の差へＭＴ、炉熱推移レベルＶＦＨＬを二つの
独立変数とするＭＦｌｉ数ｆ△ＭＴ＝ｆ△Ｍ丁（ΔＭＴ
、ＶＦＨＬ）と、このＭＰ函数と、このＭＦ凾数の前処
理、後処理のルールが格納されている。

以下このＫＳの使用方法について説明する。

ルールＮｏ、０ ［ＩＰ部］ （初期設定） ［ＴＨＥＮ部］ 溶銑推移のＣＦ値としてそれぞれ次の値を設定する。

レベル　１２３４５ ＣＦ値　ｏｏｏｏ。

ルールＮｏ、１ ［ＩＰ部］ （１）　ＮＯＴ　（Ｓ　ｉ　、　Ｓの判定が「やや高ν
用〉＜２）　ＮＯＴ　（Ｓ　ｉ　、　Ｓの判定が「高い
」）（３）安定フラグがＯＮ（炉況が安定しているＲ） ［ＴＨＥＮ部］ （１）ΔＭＴ＝　（現タップの溶銑温度−前タップの溶
銑温度）として各炉熱推移レベル毎にＣＦ値を求め、「
今回溶銑温度−炉熱推移ＣＦ値」とする。

（２）次に、△ＭＴ＝　（現タップの溶銑温度−前タッ
プの溶銑温度）として各炉熱推移レベル毎にＣＦ値を求
め、［現タンプの溶銑温度−前タップの溶銑温度」とす
る。

（３）「今回溶銑温度−炉熱推移ＣＦ値」と「前回溶銑
温度−炉熱推移ＣＦ値」にそれぞれ重み係数を乗じて「
溶銑温度−平滑炉熱推移ＣＦ値」に加算する。

（これらの計算は炉熱推移のレベル毎に別々に行う） つまり、炉況安定状態では、直近のデータまで、炉熱推
移の推定に使用することを示している。

ルールＮ０５２ ［ＩＰ部］ （１）（Ｓｉ、Ｓの判定が「やや高い」）（２）　ＮＯ
Ｔ　（Ｓ　ｉ　、　Ｓの判定が「高い」）（３）安定フ
ラグがＯＦＦ ［ＴＨＥＮ部］ （１）△Ｍ　Ｔ　＝　（前タップ溶銑温度−前々タップ
溶銑温度）として各炉熱推移レベル毎にＣＦ値を求め「
前回溶銑温度−炉熱推移ＣＦ値」とする。

（２）「前回溶銑温度−炉熱推移」に重み係数を乗じて
「溶銑温度−平滑炉熱推移ＭＰ値」に加算し、あらため
て「溶銑温度−平滑炉熱推移ＣＦ値」として設定する。

ここでは、炉況が安定していないので、「今回溶ｆｉ温
度−炉熱推移」は考慮しない。

次にセンサー炉熱推移ＫＳについて説明する。

センサー炉熱推移Ｋ　Ｓは、多数のセンサの測定値の推
移と炉熱推移を二つの独立変数とするＣＦ値値数数、そ
の使用方法を決定するルールが格納されたものであり、
各センサ毎に設けられている。

つまり　ｆΔ５１”　ｆΔ５１（△Ｓｉ、ＶＦＨＬ）（
ｉ＝１〜ｎ：対応センサ毎） このうちセンサが羽口埋込温度であるものについて例を
説明する。

ルールＮｏ、１ ［ＩＦ部］ ＮＯＴ　　（残滓が多い） ［ＴＨＥＮ部］ △Ｓｉ＝　（羽口埋込温度−６０分前羽ロ埋込温度）と
して羽口埋込温度−炉熱推移のＣＦ値を求める。

ルールＮｏ、２ ［ＩＦ部コ 残滓が多い 羽口推移レベル４のＣＦ値〉０ ［ＴＨＥＮ部コ 羽口推移レベル４のＣＦ値に「０」を上書設定する。

レベル　１２３４５ ＣＦ値　＊＊＊　　０　＊ （＊は値がもとのままであることを示す）ルールＮｏ、
３ ［ＩＦ部コ 残滓が多い 羽目推移レベル５のＣＦ値〉０ ［ＴＨＥＮ部］ 羽口推移レベル５のＣＦ値に「０」を上書設定する。

レベル　１２３４５ ＣＦ　　値　　　　本　　　　＊　　　　＊　　　　　
：　　　　０第６図は羽口埋込温度（基準値との差）、
炉熱推移レベルを独立変数とする羽口埋込温度−炉熱Ｃ
Ｆ函数を示す。

なお、溶銑温度−炉熱推移ＫＳには、「短期推移」およ
び「長期推移」に分けてルール化することも可能であり
、またセンサ推移ＫＳには羽口埋込ＫＳの他に他のＫＳ
、例えば荷下がり、送風圧力、ガス利用率、ソリュウシ
ョン・ロス量等の各ＫＳについても加え、これらの情報
も考慮している。推論機能４は、溶銑温度−炉熱推移Ｋ
Ｓの各ルールに基づいて各推移についてのＣＦ値を炉熱
推移レベル毎に求めると共に、センサー炉熱推移ＫＳの
各ルールに基ずいて各センサー毎の推移についてのＣＦ
値を求める。そして、これらのＫＳのＣＦ値の炉熱推移
レベル毎に加算し、各炉熱推移レベルのＣＦ値を求める
。

（Ｃ）アクション判定ＫＳ； このアクション判定ＫＳは、現時刻の炉熱状態を炉熱推
移と炉熱レベルを軸としたマトリックス上で求め、取る
べきアクションを決定するための知識ベースである。

推論機能４は上記のアクション判定ＫＳに基ずいて、炉
熱レベルのＣＦ値と炉熱推移のＣＦ値との積を求めてマ
トリックスに書き込んでいく。

第７図はその例を示したもので、この例ではＣＦ値の頂
点く最大値）が、炉熱レベル＝４、炉熱推移−３である
ことを示している。なお、マトリックス上の各位置のア
クション型およびアクション量は予めフレームに知識と
して格納されている。第８図はアクション型の一例を示
した図である。第９図はアクション量の一例を示した図
である。

なお、アクション型の所定位置のアクションを採用する
際には、ＣＦ値が所定の大きさに達していることが必要
である。また、アクション量は全てを自動制御すること
を原則とするが、一部をマニュアル制御することも可能
である（例えば第９図のアクション量Ｇ）。

（Ｄ）アクション補正量判定ＫＳグループ；このアクシ
ョン補正量判定ＫＳグループには、過去にとられたアク
ション或は外乱の判定をすると共に、それらの現時刻に
おける影響量を考慮して補正アクション量を決定するた
めの各種のＫＳが含まれている。その内容は、送風湿度
、送風温度、液体燃料、コークス比等の操作量変更、お
よびコークス水分、付着物脱落等の外乱等を検知して対
応するルール等から構成されている。

例えば、送風湿度を変更した場合、その変更時刻と変更
量は「操作量変更検知」ルールで自動的に検出され、そ
の後の影響量は「送風湿度」ルールにより時間の山数と
して考慮される。また、炉壁１寸着物の脱落時には、「
壁落ちｊルールにより自動的に脱落箇所と炉熱への影響
量および羽口先降下時間が判定され、予備アクションの
操作時刻と操作量が決定され補正計算に組込まれる。

推論機能４は、上記ルールを実行して必要な補正アクシ
ョン量および操作時刻を求める。

（Ｅ）総合判定ＫＳ； この総合判定ＫＳは、上記（Ｃ）および（Ｄ）の判定結
果に基づいて取るべきアクション量を総合判定するため
の知識ベースである。そして、推論機能４によりこのＫ
Ｓが推論されて判定結果が得られると、その判定結果は
操業状態判定ＫＳに入力されて操業状態が判定され、図
示しないＣＲＴに表示して取るべきアクション量をオペ
レータに指示し、ガイダンスすると同時に、デジタル計
装装置にフィードバックして所定の自動制御を行う。

次に、上記の知識ベース（Ａ）（Ｂ）でＣＦ値を求める
際に用いられる多次元山数、例えば溶接温度−炉熱レベ
ルのＭＦ―数の作成方法について説明する。

第１０図は溶銑温度のタップ内推移（連続測定結果）を
示す特性図である。図に示すように炉内の熱的状態が安
定であっても炉下部での滞留中に炉底冷却の影響や、溶
銑の流路である出銑樋での放冷により、出銑の初期では
比較的温度が低い溶銑が排出される。時間の経過ととも
に出銑樋が溶銑の謂熱を受て温度上昇し、また、炉内で
の滞留の影響も少なくなってくることから、排出される
溶銑の温度は次第に上昇して安定化しシステムの制御対
象である炉熱をよく代表した情報となってくる。

更に、この温度上昇の傾向も常に一定ではなく、操業条
件によっても変わってくるので、溶銑温度という情報は
システムの制御対象を代表する情報としての適格性が刻
削変化する、あいまいさを持った情報となる。そこで、
溶銑温度を観測してこれを炉熱の状態の推定に結びつけ
るため、出銑の開始からの経過時間がどのくらいか、と
いうことを念頭に置き、更にプロセス特有のあいまいさ
を含んで考慮することが必要となる。

上記のような観点から出銑中の溶銑温度を把握すると、
その温度分布は第１１図に示されるように表される。図
において、各軸はそれぞれＸ軸；無次元化した時刻 Ｙ軸；溶銑温度 ２軸；出現頻度（発生頻度数率） を意味している。

第１２図は、第１１図の出銑時刻Ｘ＝Ｘ、における溶銑
温度Ｔ１と最高溶鉄温度Ｔ、の関係を示したものである
。この図に基ずいてタップ最高溶銑温度と炉熱との関係
、および出現頻度とＣＦ値の関係を調整すると第１３図
に示される３次元山数が得られる。なお、出銑温度は出
銑開始がらの経過時間や操業条件に依存した計測情報で
あるため、使いわけができるように３０種類以上用意さ
れており、条件に合わせて自動的に選択される。

第１３図の特性図をＸ軸をセンサブ〜りに置き換えて図
示すると、第１４図に示すように表される。第１４図の
３次元函数はセンサブ〜りの所定の範囲の最小値と最大
値とを直線で結んで構成したものであるが、第１５図は
センサデータの領域を広げ、且つセンサデータの大きさ
に応じて複数に分割しくこの例では３分割）、それぞれ
分割された領域が連続するように折れ線を結んで３次元
凶数を構成している。このような第１５図の３次元凾数
は、第１４図の３次元凾数に比べてより現実的なセンサ
データ、炉熱レベルおよびＣＦ値（確信度）の関係を示
すものである。

以上説明したメンバーシップ凾数は、知識ベース５１の
炉熱レベル判定ＫＳおよび炉熱推移判定ＫＳを主要構成
要素となっており、このメンバーシップ−数は、例えば
、羽口先温度計の設けである羽口の先端が摩耗した場合
等のセンサ条件が変化した場合、第２図に示すように知
識ベース格納機能５に設けであるメンバーシップ凾数知
識ベース５２が、学習情報入力手段６の指令により、過
去に判定に用いたデータに基ずいてメンバーシップ凾数
を自動的に修正するようになっている。学習情報入力手
段６は、メンバーシップ−数知識ベース５２に演算機間
を入力するするものである。

メンバーシップ凾数知識ベース５２でメンバーシップ凾
数の修正を自動的に実施する機能を設けたことにより、
第１表に示す効果が得られた。

第　　１　　表 ［発明の効果］ 本発明は、従来の高炉々熱制御装置の知識ベースに過去
の判定に用いたデータに基づいてメンバーシップ凾数を
自動的に作成するメンバーシップ凾数作成知識ベースを
を設けたから、メンバーシップ凾数を修正するために従
来装置では長期間要していたのを短時間で済むようにな
った。このことにより、溶銑温度および銑中Ｓｉの管理
精度を向上することができるようになった。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係わる高炉々熱制御装置の概念を示し
たブロック図、第２図は本発明の実施例に係わる高炉々
熱制御装置のブロック図、第３図は本発明に係わる高炉
々熱制御装置の知識ベース格納機能のブロック図、第４
図は一つの鍋頭についてのＭＦｌｉ数グラフグ９フ 動作を示す説明図、第６図は羽口埋込温度−炉熱ＣＦ―
数を示すグラフ図、第７図は炉熱レベルのＣＦ値と炉熱
推移のＣＦ値との積を書き込んだマトリックスを示す図
、第８図はアクション型の一例を示した図、第９図はア
クション量の一例を示した図、第１０図は溶銑温度のタ
ップ内推移を示す特性図、第１１〜１３図は炉熱レベル
の３次元ｉ数（メンバーシップ凾数）の作成方法を示し
た説明図、第１４図は炉熱レベルとセンサーデータに係
わるメンバーシップ凾数の一例を示すグラフ図、第１５
図は炉熱レベルとセンサーデータに係わるメンバーシッ
プ凾数の他の一例を示すグラフ図である。 １・・・データ入力手段、２・・・加工データ作成手段
、３・・・加工データ記憶手段、４・・・推論機能、５
・・・知識ベース格納機能、５１・・・知識ベース、５
２・・・メンバーシップ凾数作成知識ベース。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）高炉に設置された各種のセンサーからデータを所
   定のタイミングで取り込むデータ入力手段と、前記セン
   サーからのデータに基ずいて、羽口埋込み温度、荷下り
   速度、圧力損失、炉頂温度、ガス利用率、ソリューショ
   ンロス量等の高炉の状況を示す各種データを作成すると
   共に、該各種データをその基準データと比較して、その
   差データを作成する加工データ作成手段と、 前記各種データおよび差データ（以下加工データという
   ）を一時記憶する記憶手段と、過去に用いた加工データ
   を記憶する記憶手段と、 高炉操業についての経験、実績、数式モデル等に基ずい
   た各種の知識ベースが記憶された知識ベース格納機能と
   、 前記記憶手段の加工データと前記知識ベース格納手段の
   知識ベースに基ずいて炉熱レベルおよび炉熱推移を推論
   し、高炉に対するアクション量を決定する推論機能と、
   アクション量を出力する手段とを有する高炉々熱制御装
   置において、前記知識ベース格納機能に、過去の判定に
   用いたデータに基ずいてメンバーシップ凾数を作成する
   メンバーシップ凾数作成知識ベースを設けたことを特徴
   とする高炉々熱制御装置。
2. （２）メンバーシップ凾数の確信度は、２次曲線または
   傾斜の異なる折れ線の組合せで表わされたものである請
   求項１記載の高炉々熱制御装置。