JPH0320610A - 金属圧延目標形状調整装置 - 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〕 本発明は、金属ロール圧延機に係り、更に詳しくは、金
属の表面形状を制御する形状制御部に目標形状データを
与えてその表面形状の調整を行う金属圧延目標形状調整
装置に関する。

〔従来技術〕

第１９図に本発明の背景の一例となるアルξ箔圧延用の
ロール圧延機２を示す。アルミ箔圧延において、入側コ
イル５０に巻かれた幅約７００−１７００ｍ，Ｊｖさ数
μｍ〜数百μｍの原料アルミ箔５ｌは、約３　０　０〜
ｌ　２　０　０−ｍ／ｓｉｎの速度で一対の圧延ロール
５２により圧延されて、．その厚さが約′Ａ−４に減ぜ
られる．そして、圧延されたアルξ箔５３は、出側コイ
ル６４（第１図）の駆動軸の回転駆動によって生じた一
定の張力により矢印Ｋ方向に搬送され、前記出便コイル
６４に巻取される． 例えば、厚さ数百μｍの原料アルミｆ５５１を最終的に
厚さ数μｍのアルミ箔５３に圧延する場合には、圧延工
程が数回繰り返されることになり、この圧延回数はバス
回数と称せられる。

上記したようなミクロン単位の金属圧延において、アル
逅箔５３は、第２０図に示すように、その厚さが同しで
あるにも拘わらず、箔幅方向（矢印し）に関して“伸び
ている゛部位と“張っている１部位が顕著に存在する。

即ち、伸び部位５４は、アル竃箔５３の図送方向（矢印
Ｋ）に沿って山部５６と谷部５７が形或され、張り部位
５５は概して平坦な形状を有している。従って、因中に
示すアルξ箔５３は、箔幅方向（矢印Ｌ）の中央部が伸
び、その端部が張っている状態である。

このような箔幅方向（矢印Ｌ）の伸び具合、張り具合の
分布を、以下アルミｗｉ５３の表面形状若しくは実形状
と呼称する。前記表面形状は、Ｆ５製品の品質に多大な
影響を与え、場合によっては張り部位５５に大きな張力
がかかり箔破断の原因となる．又、伸び部位５４は皺発
生の原因となる．そして、最終製品としてのアルミＶ３
５３に関して、伸び・張りが一樺に生じた平坦な形状が
望まれるのは当然であるが、各パス毎に必ずしも平坦な
実形状であるものではなく、途中のバスにおけるアル旦
箔５３はその形状が多種多様なものとなる。

上記したようなアル５箔５３の表面形状は圧延ロール５
２の形状を変化させることにより制御され得る。前記圧
延ロール５２は、第ｌ９図乃至第２１図に示すように、
圧延中の発熱及びその熱伝導特性に起因して、熱クラウ
ンと呼ばれる膨みを生ずる．第２１図に示した例は、ク
オータ部ａが膨んでいる場合である。このような膨み部
、即ち熱クラウンは、その出現場所及び膨み度合によっ
てアル竃箔５３の表面形状を変化させる。即ち、圧延口
−ル５２の熱クラウンの膨み度合が大きな部位にて圧延
されたアルξ箔５３は、その圧延部位が伸び状態となる
．従って、アル逅箔５３の表面形状は、圧延ロール５２
を冷却するために圧延ロール５２に向けて噴射されるク
ーラント５８（第１図）の温度若しくは噴射量をアル４
箔５３の幅方向（矢印Ｌ（第２０図））に変化させるこ
とによって制御され得る。

このようなアルＱ　Ｖ３５　３の形状制御は、ロール圧
延ａ２に隣設された形状制御部３によりなされる．即ち
、前記形状制御部３は、圧延ロール５２の出側に回動自
在に設けられ、箔幅方向（矢印し）に３６個に分割され
たエレメント４。よりなる検査ロール４から、アルミ箔
５３の伸び・張りの実形状データが入力される，各エレ
メント４。には、それぞれ１の圧電素子（不図示）が埋
設され、エレメント４。の外周面にかかる圧接力を検出
するセンサとして働く． そして、エレメント４６上に押付けられ、一定の張力に
より搬送方向（矢印Ｋ）に引かれているアルミ箔５３は
、その伸び部位５４が工１／メント４。上を通過したと
きのエレメント４。に対する圧接力は小さく、逆に張り
部位５５が通過したときは大きく検出される。

そこで、アルξ箔５３の実形状は、第２１図に示すよう
に、各エレメント４６から検出された圧接カデータを換
算した伸び率の幅方向の分布（実形状データ）として表
される。図示の場合には、圧延ロール５２のクオータ部
ａが膨みすぎているのでその部分の冷却を促し、圧延ロ
ール５２の中央部及びその両端部に蓄熱させるように、
目標形状が設定されている。

前記形状制御部３は、前記実形状データと予め入力され
た目標形状データとを比較演算し、実形状データの方が
伸び率の高いエレメント４．に対応する圧延ロールの部
位に向けて、噴射されるクーラント５８の量を増加させ
る。上記クーラント５８は、圧延ロール５２の人側に配
設されるとともに、箔幅方向（矢印Ｌ）に分割して噴射
させるようになした噴射管５９から噴射される。

それにより、圧延ロール５２の熱クラウンが緩和され、
クオータ部ａに対応するアルミ箔５３の部位は、張り状
態に向けて変形する．また、実形状データの方が伸び率
が低い場合には逆の操作がなされる．尚、前記目標形状
データは、圧延ロール５２のクオータ部ａの冷却を促進
させるように、その部位に対応するエレメント４。から
得られる伸び率がＯに設定されることが多い。

（発明が解決しようとする課題） 前記したように、箔圧延では複数回の圧延（バス）を繰
り返して最終製品を得る。何パス目にどの程度の厚さ又
は表面形状にして最終製品を得るかという計画を操業方
針と呼ぶ。この操業方針は、上記最終製品を伸び・張り
の一様な平坦な形状に仕上げるために、途中のバスにお
ける伸び・張りの目標形状を厚さの目標と共に定めたも
のである。

実際の操業においては、上記のような途中のバスにおけ
る伸び・張りの分布は異なる。これは、前記のように圧
延ロールに熱による変形（熱クラウン）といった操業条
件が各バス毎に異なるためである。そのため、このよう
な実際の操業条件のうち、ある程度予想される操業条件
を加味して各バスにおける伸び・張りの目標形状を定め
たものが上記操業方針である。

しかしながら、上記のような操業方針上の伸び張りの目
標形状と上記形状制御部３による実際の伸び・張りの目
標形状、即ち目標形状データとは一致しないことが多い
。例えば、あるパスのロール圧延機で、ある材料を第２
２図の破線のような操業方針上の目標形状を目標として
圧延する時、実際の上記形状制御部３に設定する目標形
状データを実線で示すように設定して好結果を得る場合
がその例である。

このように、操業方針上の目標形状と、実際の制御上の
目標形状が一致しないのは、たとえ圧延ロール５２に対
するクーラント量を検査ロール４のエレメント４．に対
応して分割して調整しても圧延ロールの熱伝導により熱
クラウンが移動し、その移動の態様も材料の種類や、上
記圧延ロールの表面形状，熱バランス５気温，圧延スピ
ード箔地形状といった操業条件により時々刻々変化する
からである。このような操業条件や材料の種類による影
響は数学モデルでは表現できないノウハウ的なものが多
い。そのため、操業方針に近づけるべく、各バスの途中
で出現する各種の実形状に対応して目標形状データを調
整しなければならない。

そのため、従来の箔圧延その他の金属圧延の制御装置に
おいては、各バスにおける目標形状データの設定を自動
的に行うことができず、熟練した経験者の勘にたよるし
かなく、適時に、的確な制御を行って常に理想とする操
業方針に沿ったアルミ箔を生産し得るものでもなかった
。

従って、本発明の目的とするところは、所望の実形状の
金属を安定的に生産するように、形状制御部に与えられ
る目標形状データを操業条件の変化に応して自動的に且
つ適切に変更設定することのできる金属圧延目標形状調
整装置を提供することにある。

（課題を解決するための手段） 上記目的を達或するために、本発明が採用する手段は、
その要旨とするところが、ロール圧延機により伸展され
た帯状の金属の幅方向における表面形状を制御する形状
制御部に目標形状データを与えて前記表面形状の調整を
行う金属圧延目標形状調整装置であって、圧延時点にお
ける伸び／張りの実形状データを検出するセンサと、経
験上、実形状に対するある目標形状データを変化させて
前記形状制御部に与えた時の前記実形状の変化を前記目
標形状データの変化と共に記憶する経験値記憶手段と、
前記センサからの実形状データと前記経験値記憶手段か
らの経験値に基づいて目標形状データを作戒し、前記形
状制御部に出力する演算手段とを具備してなる点に係る
金属箔圧延目標形状調整装置である。

また、これを具体的レベルで把えた手段としては、ロー
ル圧延機により伸展された帯状の金属の幅方向における
表面形状を制御する形状制御部に目標形状データを与え
て前記表面形状の調整を行う金属圧延目標形状調整装置
であって、圧延時点における伸び／張りの実形状データ
を検出するセンサと、前記実形状データを収集し記憶す
るデータ収集手段と、該データ収集手段からの実形状デ
ータに基づいて現在の圧延状況を判断し記憶する状況解
析手段と、該状況解析手段による圧延状況判断と外部か
ら入力された圧延状況判断とを比較参照して圧延制御目
標を決定し記憶する目標生成手段と、経験上、実形状に
対するある目標形状データを変化させて前記形状制御部
に与えた時の前記実形状の変化を前記目標形状データの
変化と対の知識として記憶する変更知識記憶手段と、過
去使用した目標形状変更知識の有効性を評価し、記憶す
る変更知識評価手段と、前記目標形状変更知識の評価結
果と前記圧延制御目標との参照結果により前記変更知識
記憶手段から最良の目標形状変更知識を推論により選択
する知識選択手段と、前記最良の目標形状変更知識に基
づいて今回の目標形状データを作成し前記形状制御部に
出力する目標形状生成手段とを具備してなる点を要旨と
する金属圧延目標形状調整装置が提供される。

ここで、前記実形状データとは、センサからの出力値で
あってもよいし、下記の実施例に示したような伸び／張
りの形状を表す概念であってもよい． 〔作用〕 本発明によれば、ロール圧延機により金属を圧延する際
に、金属の幅方向における表面形状（実形状）は、形状
制御部が金属圧延目標形状調節装置から自動若しくは手
動にて与えられた目標形状データに基づいて、クーラン
ト等の制御をなすことにより、その調整が行われる。こ
のとき、金属圧延目標形状調整装置は、ロール圧延機側
のセンサから検出された伸び・張りといった実形状デー
タと、経験値記憶手段に記憶された、実形状に対する目
標形状データを変化させて前記形状制御部に与えた時の
前記実形状の変化及び前記目標形状データの変化の経験
値とに基づいて、演算手段により、適切な目標形状デー
タを作或し、形状制御部に出力する。従って、ロール圧
１ｉ１機の操業条件が微妙に変化した場合であっても、
前記目標形状データは、前記操業条件の変化に応じて自
動的に且つ適切に変更して設定される。それにより、操
業方針上の所望の表面形状にある金属を安定して生産す
ることができる． 〔実施例〕 引き続いて、添付した図面を参照して、本発明を具体化
した実施例につき説明し、本発明の理解に供する。

ここに、第１図は本発明の一実施例に係るアルミ箔圧延
目標形状調整装置のシステム配置を示す概要図、第２図
は同アル竃箔圧延目標形状調整装置の処理フローを示す
構成図、第３図（ａ）は箔幅方向における伸び率分布で
表された実形状データの主要部位を示す説明図、第３図
（ｂ）はパターン分類されたアルξ箔の実形状分類項目
を示す説明図、第４図（ａ）は実形状データの変化傾向
を判断するための処理手順を示すフローチャート、同図
（ｂ）は実形状分類項目のレベル数を形状変化傾向を加
味して補正するアクシッンを示す脱ＵＡ図、第５図（ａ
）及び同図（ｂ）は２つの実形状分類項目のレベル数の
相関関係を示すグラフ、第６図はアルミ箔の実形状デー
タの経時変化による３次元パターンを示す３次元グラフ
、第７図はニエーラルネットワークを概念的に示す模式
図、第８図は実形状分類項目に対する形状変更目標とそ
れに対応するアクション候補との関係例を示す説明図、
第９図は形状変更目標の重要度と実形状分類項目が端張
りである時の確信度との関係を示すグラフ、第１０図は
アクション候補推論部で推論に用いられるルールとそれ
を用いて目標形状を変化させた例を示す説明図、第１１
図は適用されようとするアクションの妥当性をチェック
するルーチンの処理手順をチェノク木により示した説明
図、第１２図（ａ）は目標形状を変更させるために用い
られる目標形状調整パラメータを示す説明図、同図Φ）
は前記パラメータの８３の状況変化を示す状態図、同図
（Ｃ）は前記パラメータのａ４によって調整される目標
形状の中央部が順パターンである状況を示す状態図、同
図（ｄ）は前記中央部が逆パターンである状況を示す状
態図、第１３図は目標形状を変更させるための推論実行
例を示す概略説明図、第１４図は目標形状調整の処理フ
ローを示すフローシ一ト、第１５図は圧延機側端末機の
画面へ表示された入力メニューを示す表示図、第１６図
は前記画面へ表示された目標形状例を示す表示図、第１
７図は非対称に得られた実形状を修正する方法を示した
フローシ一ト、第１８図は前記非対称の実形状を修正す
る状況を示した概略説明図である。

尚、下記の説明中、第１９図乃至第２１図に示したロー
ル圧延Ｊａ２と共通する要素には、同一の符号を使用し
てその説明を省略する。

又、下記する実施例は、本発明を具体化した一例に過ぎ
ず、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではない
。

本実施例に係るアル′．箔圧延目標形状調整装置１は、
オペレータの制御ノウハウをシステム化したエキスパー
トシステムとしてプロセスオンライン制御に通用したも
のである。このシステムの詳細な説明に先立ち、上記ア
ル稟箔圧延目標形状調整装置１のシステム構或の概略に
つき第２図を用いて説明する． 上記アル１箔圧延目標形状調整装置１は、図中に示すよ
うに、圧延データ収集部７、圧延状況解析部８、制御目
標生威部９、アクション候補推論部１ｌ、目標形状生成
部１２及びアクシッン効果評価部１０から主として構威
され、操業上の知識を格納した圧延状況解析知識ベース
Ｄ．，制御目標設定知識ベースＤよ及びアクション推論
知識ベースＤ，　　ＯＬｌ−ＪＬ７の整合性・アクショ
ンの妥当性維持知識含む）と、各種データを一時的に格
納する作業メモリ’ｈＡ＋　，　Ｍｔ　，　Ｍｓ　，　
Ｍ４　．Ｍｓ　とを備えている。上記各部における処理
内容の概要を以下に説明する。

上記アルミ箔圧延目標形状調整装置１では、先ずアルミ
箔圧延！！！２例の端末機６からのキー人力により推論
処理が起動され、アルビ箔圧延ａ２からの操業条件デー
タが形状制御部３を介して入力される． ■圧延データ収集部 圧延データ収集部７は、形状制？１１部３からの実形状
データを含む操業条件データを受信し作業メモリＭ，へ
書き込む． ■圧延状況解析部 圧延状況解析部８は、上記実形状データを解析し、アル
ご箔５３の圧延状態を判断する。即ち、上記実形状デー
タが、予め数ＩＩ類のパターンに分類され圧延状況解析
知識ベースＤ，に格納されている実形状パターンにそれ
ぞれどの程度適合しているかを判断する。

同時に現在の目標形状データを解析する。

■制１ｎ目標生或部 制御目標生或部９は、圧延状況解析部８による実形状デ
ータの解析結果及びオペレータ５による端末機６からの
入力に基づいてアルミ箔５３の実形状をどういう方向に
変化させるかの制御目標を設定する。

■アクシヲン候補推論部 ■−（１）ルール推論 アクション候補推論部１ｌは、上記制御目標及び操業条
件等を条件部とし上記制御目標を実現するためのアクシ
ョン等を結論部とするＩＦ−ＴＨＥＮ型式の、アクショ
ン推論知識ベースＤ，に格納されたルールを適用したル
ール推論により、妥当であると判断したアクションを作
業メモリＭ，に書込む。この書込みの際に、以下の処理
が実行される。

■＝（２）矛盾・冗長性の解消 相矛盾するアクシａン候捕が挙げられた場合、より重要
とされる制御目標のアクションを適用する。

■＝（３）無効アクションの学習 上記ルールにおいて、ある制御目標に対し複数のアクシ
ョン候補が存在する場合には、上記アクション候補に優
先順位を与えておき、該優先順位が最高位のアクション
のみを適用する。ある制御目標を実現するために実行さ
れ効果のなかったアクションは、次回に同し制御目標が
設定されても繰返し適用されない。

■目標形状生或部 目標形状生成部ｌ２は、上記適用されたアクションに基
づいて新たな目標形状データを生威し、形状制御部３に
出力する。この目標形状データに基づいて形状制御部３
がアル果箔圧延機２を制御する。

■アクション効果評価部 アクション効果評価部１０は、適用されたアクションに
基づくアルミ箔圧延機２の制御が有効であったか否かを
、データ解析の結果及びオペレータ５への間合わせによ
り評価する。このとき、無効であると評価されたアクシ
ョンは、作業メモリＭ４に記憶され、アクシゴン候補准
論部１ｌにおける次回のアクション候補推論時に参照さ
れる。

以下、本実施例につき詳述する。

上記アルミ濱圧延目標形状調整装置１は、第１図及び第
２図に示すように、アルミ箔５３の実形状を調整するよ
うにクーラン１５８の噴射量、若しくは温度を制御する
形状制御部３にその制御の目安となる目標形状データを
出力するど共に、形状制御部３から操業条件データが入
力される。

アルミ箔５３の実形状を調整する方法としては、他に上
側の圧延ロール５２に向けて下側の圧延ロール５２を上
方に付勢する押上ロール６０の押上力を制御する方法も
あり得るが、本実施例では、以下、クーラント５８の制
御に関してのみ説明す■操業条件データの収集 前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１において、検査ロ
ール４は、圧延時点におけるアルミｆ／ｉ５３の伸び部
位５４及び張り部位５５（第２０図）を示す実形状デー
タを検出するセンサを備えたエレメント４８の集合体と
して、圧延ロール５２の搬送方向（矢印Ｋ）下流側に設
けられ、形状制御部３を介して前記実形状データを圧延
データ収集部７（第２図）に出力する。前記圧延データ
収集部７は、形状制御部３から所定時間間隔毎に転送さ
れる操業条件データ（表−■）を作業メモリＭ，に書込
み 表−ｌ 更新するとともに、圧延状況解析部８を起動させる。

■実形状データの解析 エレメント４。（センサ）より検出された実形状データ
から、圧延中のアルミＶ３５３の伸び状態や張り状Ｈ（
それぞれ実形状分類項［１）及びそれらの程度を演算す
るための圧延状；兄解枡知識一・−スＤ，は、第３図（
ｂ）に示すように、例λば「端張り」〜「おたふく伸び
」といった実形状分類項目と、前記エレメント４。から
検出され、実形状を示す実形状データに対応する、前記
実形状分類項目を特定するための各項目毎の特定ブｕ２
グラムとを格納している。

ここで、先に実形状分類項目の特定手法について説明す
る。エレメント４６から張力分布として検出された実形
状データは、第３図（ａ）に示すように、箔幅方向にお
ける伸び率分布の形で得られる。

図中に示す実形状データは、外側から端部１　クオータ
部１中央部Ａ，及び中央部Ｂからなり、更に中央部Ａと
中央部Ｂより中央部全体が構威されている。そして、こ
の場合には張り部位５５が中央部Ｂに、又伸び部位５４
が両側のクす一夕部に位置している。

上記圧延状況解析知識ベースＤ，に格納された実形状分
類項目は、第３図（ｂ）に示すように、下記するような
主に５つのタイプに分類されている。

（１）「端張り」・・・端部の伸び率が端ほど低い値を
示すとき、端張りと考えられ、 ■端部の値が全体の最小値であるかどうか．■端部とク
オータ部との伸び率差の程度によって判断される。

（２）「端伸び」・・・端張りの場合とは逆に、端部の
値が他の部位と比べて著しく大きな場合を言う。

このようにある程度端が伸びている実形状が好ましい場
合が多いが、伸びすぎている場合は問題形状と見なされ
る。

（３）「クオータ伸び」・・・目標形状において設定さ
れた零点に対応する部位近辺で最も伸びている部位の伸
び率値が端部のものと比べてどの程度大であるかで判断
される．上記したように、クオータ部における実形状が
最も伸びやすく、実際上の実形状においては殆どこのタ
イプのものが出現する。

（４）「中張り」・・・中央部の張り状態（伸び率の低
さ）と端部のものとが比較判断される。

（５）「中伸び」・・・中央部の最も伸びている部位の
伸び率値と全体で最も伸びている部位（殆どの場合、端
部又はクオータ部である）のものとの差が小であるか、
又は負ならば中伸びと判断される。

中伸びには、 ■中央部が伸びている一般的な中伸び ■クオータ部〜中央部間が伸び、中央部が張っているお
たふく伸び の２種類に分類される。

その他の特異な実形状分類項目として、下記「非対象」
，「零点不適切」がある。

「非対称」・・・通常、目標形状は箔幅方向に左右対称
であって、実形状は概ね前記左右対称であるが、この対
称性が崩れた形状を非対称な形状と呼ぶ。この判断基準
としての、 ■左右両端部における最大値の伸び率差若しくは最小値
の伸び率差が大である。

■一方の端部が端張り、他方が端伸びと特定される。

の何れかが戊り立つ場合に非対称と見なされる。

もちろん、何れもが或立する場合がある。

「零点不適切」・・・目標形状において設定された零点
の部位と実形状における伸び率最大値を示す部位とが一
致していない場合をいう．通常、圧延ロール５２のクオ
ータ部ａには熱がたまりやすく、前記クオータ部ａに対
応する実形状のクオータ部は最も伸びやすくなっている
。そこで、目標形状を設定する際には、実形状のクｆ一
夕部の最も伸びている部位に、零点が設定される。そし
て、、これらの部位がずれている場合には、、一敗させ
るように調整する必要がある。

検出された実形状データから、現在の形状状態がいずれ
の実形状分類項目に該当するかは、第３図（ｂ）の「特
定方法」の項に示した手法に従って判断される。かかる
手法は前記したように圧延状況解析知識ベースＤ１にプ
ログラムとして格納されているや 上記したように、作業メモリＭ１から入力された実形状
データの原因となる１又は２以上の実形状分類項目が前
記圧延状況解析部８において、ｎｉｌ記特定プログラム
により演算される。

通常、ある実形状がその状態にあると判断される実形状
分頻項目が１つのみ選択されるとはかぎらない。実形状
データは複雑にからみ合った操業条件の結果として得ら
れるものであるから、複数の実形状分類項目の状態にあ
ると刊断される場合が多い。その場合、実形状データと
の因果関係の強い実形状分類項目と弱い分類項目がある
。このような因果関係の強弱、即ち形状状態の程度を確
信度と呼称する。

上記圧延状況解析部８は、前記実形状データを、適宜の
関数で導き出されるある確信度において１若しくは２以
上の実形状分類項目に絞り込み、該実形状分類項目及び
その確信度を作業メモリＭｔへ記憶させる。例えば、ア
ルミ箔５３がｉ！２置された端部から４つのエレメント
４。より入力された実形状データの範囲内で、最も伸び
率の高い部位と端との伸び率差α２と実形状データ全体
における伸び率の最大値と最小値の差β２との比β２／
α２が所定の設定値を超えた場合に、この時の実形状に
は、実形状分類項目“゜端伸び”が含まれていると解釈
され、前記比の値に応してＯから１までの確信度が付加
される。他の実形状分類項Ｉ」についても同様である。

この場合、前記作業メモリＭ１からの過去所定時間内の
実形状データに基づいて、ロール圧延機２の統計的特性
情報、例えば平均，変化｛頃向．分散．相関．３次元パ
ターン認識等を演算し、当該統計的特性情報に基づいて
、即ち該統計的特性情報を前記確信度の変数として用い
、前記実形状分類項目毎の確信度を演算するようにして
もよい。

例えば、ある時点における実形状が、何らかの理由でそ
の前後の時点における実形状と極端に異なることがある
。具体的に言えば、圧延前の原料板形状の異常が原因と
なり、「端張り」の実形状が継続している時に一瞬だけ
「端伸び」の状態が検出され、その後元の「端張りｊの
状態が続くような場合である。

そこで、前記ある時点までの過去数時点における実形状
データの統計的特性情報の内、平均値を適用すれば、上
記したノイズ要素に影響されることなく、趨勢の圧延状
態を判断することができる。

次に、過去所定時間内における実形状データの変化｛頃
向を前記統計的特性情報として採用した場合につき、以
下詳述する。この傾向の演算は、例えば第４図（ａ）に
示すフローチャートの処理手順に従って演算される．ア
ルミ箔５３の圧延運転に際し、ロール圧延機２側の検査
ロール４から得られたアルミ箔５３の実形状データが圧
延データ収集部７により所定時間間隔毎に採取される（
Ｓ４０）．次に、前記実形状データは、圧延状況解析部
８において、前記実形状分類項目と比較され、ある実形
状分類項目として特定され、その度合が自然数Ｏ〜５で
示すレベル数で表される。即ち、アルミ箔５３の圧延状
態が判断される（Ｓ４１）。

例えば、アル且箔５３が押し付けられた端部から順に４
つのエレメント４。より入力された実形状データの範囲
内で、最も伸び率の高い部位と端との伸び率差α２と実
形状データ全体における伸び率の最大値と最小値の差β
９との比β２／α２が所定の設定値を超えた場合に、こ
の時の実形状には、実形状分類項目「端伸び」が含まれ
ていると判断され、前記比の値に応して「端伸び」の度
合が自然数０〜５で示すレヘル数で表わされる。

更に、ステップＳ４２において、時刻Ｔにおける実形状
データに対し、−５点から＋５点までの形状点数Ｈｔが
決定され、所定時間内の形状点数ＨＬを格納する図示せ
ぬ記憶部に記憶される。

これは、オペレータ５が実形状データを任意の実形状分
類項目に特定する際の経験的な取扱い方法を具現化し、
例えば端末４ｉ！６に表示された場合にオペレータ５が
理解しやすいように、ある実形状データが適合する、実
形状分類項目の確信度と該実形状分類項目と伸び・張り
状態が相反する実形状分類項目の確信度とを０を中心と
した正負の自然数よりなる両座標として変換したもので
ある．例えば、実形状分類項目が、「端伸び」であって
その度合がレベル５であれば、形状点数は＋５点とし、
レベルｌであれば＋１点とする。又、「端張り」でレベ
ル５のときは−５点とし、レベル１であればーｌ点とす
る。「端伸び」及び「端張り」に該当しなければＯ点と
する。

そして、オペレータ５の要求によるロール圧延機２例の
端末！！！６からの入力によって又は圧延状況解析部８
からの入力により、目標形状を変更調整する必要があれ
ば（３４３）、ステンブＳ４４において、現在までの所
定時間内の実形状の変化｛頃向が？ｊｔｉ３！される。

例えば、時刻Ｔにおける形状変化傾向は、過去ｉ個の形
状点数１４４−１＋１＋　・・・，Ｈ，がら演算される
。ここでは、過去１０個の形状点数Ｈ５，，・・・，Ｈ
１から演算された例を示す。先ず、形状点数１”！４−
９＋　・・・，Ｈ＆の内の最大値と最小値から次式に示
す形状点数差Ｈｄが求められる。

Ｈ６　＝ｍａｘ（Ｈ＠−＊　．　・”．　　Ｈｃ　）−
ａｔｎ（Ｈｔ−，ｌ　ｍ，　　ＨＬ　）その時、該形状
点数差Ｈｄが２以下の場合には、アルミｆｔ３５３の実
形状は安定した状態であって、形状変化傾向が認められ
ないと判断される。

Ｈｄが３以上の場合には、先ず実形状が周期的な変化状
態であるかが判断される。例えば、形状点数ＨＬ−９＋
　・・・，Ｈｔの間で形状点数が増加する方向へ変化し
た回数をＨ．とし、減少する方向へ変化した回数を１１
−とすると、次式に示すように、Ｈ．−＋ｉ−１≦３，
且つ ３≦Ｈ，≦４ 即ち、Ｈ．とＨ一の差の絶対値が３以下で且つ前記形状
点数差Ｈ，が３以上４以下の場合に、実形状が周期的変
化傾向にあると判断される。

そして、Ｈｄが２以上であって上式以外の場合には、形
状変化傾向が認められるものとされ、いかなる傾向にあ
るかが判断される。例えば、現時点における形状点数Ｈ
，と過去１０点目の形状点数Ｈ，−，とが比較される。

即ち、表−２に示すように、Ｈ１がＨＬ−９より表−２ も大きな値を示すときは端が伸びつつある伸び傾向を示
し、逆に小さな値を示すときは、端が張りつつある張り
傾向であると判断される。更に、Ｈ．とＨ，−，とが等
しい場合には、実形状が安定していると判断され、後述
する実形状分類項目のレヘル数補正ステップ（Ｓ４５）
を迂回して処理される． そこで、例えば時刻Ｔにおける形状変化｛頃向が「端伸
び傾向ｊにあって、その時点の実形状分頬項目が「端伸
び」と特定され、そのレヘル数が３であった場合には、
第４図（ｂｌに示すように、その時の実形状分類項目の
レベル数に対し、レヘル数を２増加させる補正アクシ寸
ンがなされる（Ｓ４５）。これは、将来的な形状制御を
為す上で、現時点での形状判断と形状変化傾向とを併せ
て考慮すれば、上記した例におけるレベル３は不適正で
あって、現実的には「端仲び」の程度はほぼレベル５（
端伸びが急速に進行している状態）に匹敵すると考えら
れるからである。

従って、第４図（ａ）中のステンブ３４７において、上
記したように特定された最新の実形状分頬項目と補正後
のレヘル数に基づいて、所望の実形状を得るように、目
標形状データが変更調整され、形状制御部３へ出力され
る（５４８）． 一方、ステップＳ４４において、実形状が周期的変化傾
向にあると判断された場合には、目標形状データを変更
調整する際の制御ゲインが３割減少されて与えられる（
３４６）。それにより、実形状の周期的変化傾向が抑制
される。

一方、前記統計的特性情報として分散を適用すると、例
えば時間的変化によるアル旦泊５３の端の形状に係る実
形状データの分散の度合から圧延状態を判断することが
できる。即ち、前記分散の度合が大きい場合は圧延状況
が不安定であることを示している。そこで、このような
場合は、前記形状制御部３により圧延状態を安定化させ
るための次の（ｉ）．（ｉｉ）に示す制御アクシＪンが
実行される。

このとき、 （ｉ）クーラントｉｔの制御ゲインを低めに変更設定す
る． （１１）圧延ロール５２が充分与熱されていないことが
考えられるので、クーラント量を全体的に低下させるか
或いは目標形状の伸び率を全体的に上昇させる。

又、前記特性情報が相関である例として、クオータ伸び
のレベルと端張りのレヘルとの相関関係を第５図（ａｌ
に示す。この時、前記両者の関係は正の相関にあると言
うことができ、クオータ伸びと端張りとが同時に発生し
やすい状態にあることを示している。

そして、このような場合、端張りを解消するために端部
のクーラント量を減しるといった形状調整手法は有効と
ならないことが経験的知識として得られている。他方、
前記両者の関係が、第５図（ｂ）に示すように、無相関
である場合、前記正の相関の場合に講しられた形状調整
手法が有効となるという知識を得ているため、当該形状
調整手法により実形状の調整が行われる。

更に、前記統計的特性情報として実形状データに係る３
次元パターンの１８識によることもできる。

前記３次元パターンＰを第６図に示す。図中において、
２点鎖線で示す矢印Ｍは、各時刻ｔ０〜Ｌ，における伸
び率が最大値を検出したエレメント４。

の時間的位置推移を示している。図示の如く、前記伸び
率最大のエレメント４．は箔幅方向数個のエレメント４
．の幅内で蛇行している。このような状態であれば、現
在最大に伸びている部位のみでなく、当該部位を含め前
記数個のエレメント４．の幅内に対応する圧延ロール５
２に等しく集中的に、クーラント５８を噴射しなければ
ならない。

これは、現在最大に伸びている部位にのみクーラント５
８を噴射しても、伸び部位が隣接部位に移動するにすぎ
ないからである。このような３次元パターンＰで表され
、′゛実形状の伸び状態の部位が時刻によって蛇行して
いる。゜゛といった内容の統計的特性情報は、もちろん
前述した数値計算アルゴリズムによっても判断され得る
が、アルＳＦ５５３の実形状データのパターン認識を行
うニューラルネントワークによる認識手法が有効である
。

当該ニューラルネソトワーク２ｏは、第７図に示すよう
に、闇値処理により入力データを演算し出力する複数の
ニューロンｌ５が、入力層．′中間層．出力層として概
念上配置され、それぞれの層間が連結部ｌ６を介して連
結されている。そして、ニューラルネットワーク２０は
、アルミ箔５３の実形状データのパターンデータを入力
データとし、実形状分類項目およびその度合を出力デー
タとして用い、前記両者の対応関係が前記連結部１６の
連結重みを変更することにより学習される。そこで、前
記学習済のニューラルネットワーク２ｏに新たな実形状
データを入力すると、当該実形状データは前記何れかの
実形状分頬項目にその度合と共に特定される．このよう
なニューラルネソトヮ一ク２０を前記圧延状況解析部８
において適用すればよい。

ここでは、アル，”　！４５　３の実形状状態を判断す
る演算手法として、実形状分類項目毎に決められた特定
方法による数値演算例を主に示したが、前記ニューラル
ネットワーク２０による判断、若しくはこのような判断
知識を格納したルールベース（図外）に基づＩＪＭによ
っても同様の演算効果が得られることは言うまでもない
。

尚、前記作業メモリＭ１から圧延状況解析部８に入力さ
れ演算に供される実形状データは、前記所定時間内の一
時点における一種のデータの値、若しくは一時点におけ
る数種のデータの値、若しくは数時点における一種類の
データの値、若しくは数時点における数種のデータの値
の何れかであっても構わず、演算に必要なデータを適宜
用いればよい。

このように、圧延状況解析部８では、アルミ箔５３の現
在の実形状データに対する実形状分類項目及びその確信
度が確定され、作業メモリＭ，へ書き込まれる。

■制御目標の生或 そして、目標形状を適切に設定あるいは変更させる際の
鍵となる制１１Ｕ目標データ（形状変更目標（第８図）
及びその重要度）は、制御目標生或部９において、オペ
レータ５によりロール圧延８１２例の端末機６から入力
されるか、又は前記作業メモリＭ２内の実形状分類項目
及びその確信度等の圧延状況データに基づいて自動的に
生成される。

この自動生成にあたっては、「操業方針（゛′所定のパ
スでは端を大きく伸ばして圧延する“など）を反映する
」、或いは「オペレータ５の入力によるものと自動生威
されたものとが矛盾する場合には、オペレータの入力情
報を優先させる」といったルールが、制御目標設定知識
ヘースＤ２を参照して適用される。

例えば、検出された実形状データに、上記した例の如く
、“端伸び゛が含まれ、その時の確信度が０．８である
場合は、“゜端伸び′゛を解消するために、５つの形状
変更目標の内から“端を張らしたい”が選択され、前記
確信度（０．８）に対応した重要度が、選択された形状
変更目標に付与される。

そして、前記形状変更目標及びその重要度は、作業メモ
リＭ〕に記憶される。

上記したように特定された、実形状分類項目の確信度か
ら形状変更目標の重要度が制御目標生成部９において演
算される状況を以下に詳述する。

前記重要度は目標形状データを変更させる必要が有るか
どうかの目安であり、実形状データの、例えば端張り度
合を示す実形状分類項目の確信度との関係を表わすグラ
フ（第９図）に示される。

図中では、前記実形状分類項目のろう「端張り」の例を
示す。

端張り．端伸びなどの実形状分類項目の各々に対し、目
標形状変更必要性の度合（重要度）を与える重要度算出
関数（ｆ（ｘ））が定義されている．例えば、「端張り
」に関する重要度算出関数ｆ１（）が のように定義されている。

即ち、端張り度合（確信度）が第１閾値Ｌ，と比較され
、第９図に示すように、該第ＩＩＡ値Ｌを越えた場合は
、その実形状分類項目が目標形状変更のために選沢され
、図中に示す確信度に対応する重要度が演算される。一
方、確信度が第１闇値し，以下であれば、重要度にＯが
与えられ、その実形状分類項目は目標形状の変更に際し
て供せられることがない。前記各実形状分類項Ｌ１に対
し、第１閾値Ｌ，がそれぞれ個別に設定され、それぞれ
の確信度と前記第１閾値Ｌ１とが比較演算されて、目標
形状の変更に供すべきかどうかが項目毎に判断される。

目標形状を変更させる必要性の有無は、上記のように各
実形状分類項目毎に判断されると共に、各項目毎に重要
度を合威したものの平均が閾値を越えたかどうかで判断
される場合もある。

続いて、目標形状を変更させるために選沢された実形状
分類項目から、目標形状を変更させる必要性の有無につ
いて合威された重要度又はその平均に基づいて判断する
方法について詳述する。

前記実形状分類項目をＳ＋．Ｓｚ，・・・，Ｓ，とずる
と、それらに対し定義された各項目毎の前記重要度算出
関数ｆ，ｉ（）を合成した合戊重要度算出関数ｇ（　　
）は以下のように定義される。

ｇ　（ｒｓ　＋　　（ｘ＋　），・・・，ｒ．ｉ　　（
Ｘｉ））前記関数ｇ（　　）は、 ｇミ（Σｆａｉ　　（ｘｉ）／ｉ またはｇミΣｆｍｉ（Ｘ．） 但し、０≦ｆｓ＋（Ｘ＋）≦１ ｆｓｚ（ｘｔ）はｘ１について強単調増加のように、総
和平均．又は総和の形で表される。

ここで、ｆ　（ＬＩ）が（Ｌ１）について、強単調増加
とは、Ｌｌ　＜１，，のときｒ　（Ｌｌ　）〈ｒ　　（
Ｌ２）であることを意味する。

このように、推論処理開始の必要度合を示す合威重要度
がアクション候補推論部１ｌにおいて、各項目毎の重要
度から演算され、前記合成重要度が所定の第２閾値Ｌ３
　　（不図示）を越えたときに推論処理が開始されて、
目標形状データが適切に変更される。

以下に具体例を例示すると、 「端張り」に対する重要度が ０．４ 「クオーター伸び」に対する重要度が ０．６ その他（「端伸び」．゛「中伸び」．「中張り』）に対
する重要度が ０ のとき、合威重要度は、総和の場合、 ０．　４　＋　０．　６　＋　０　−　１．　０となる
。このときの第２閾値Ｌ，が０．９であれば、合成重要
度の方が大きいので、推論処理が開始される。前記トリ
ガとなる重要度を決定する方法としては、他に、前述し
た総和平均によるものを採用してもよい。

本実施例では、前記したように、各項目毎の確信度がそ
れぞれに与えられた闇値を越えた時、例えば「端張り」
の度合が第９図に示すｒＡｆｉａ　Ｌ　ｚを越えた時に
も推論処理が起動される。

また、前記合成重要度が第２閾値Ｌ３を越えた時、同時
に図外の警報装置に起動信号を出力し、当該警報装置を
駆動させてもよい。

次に、目標形状の推論処理について説明する。

■アクシヲンの適用 ■一〇）ルール推論 上記したように処理された、現在の目標形状データ及び
現在の実形状データを含む操業条件データ，抽出された
実形状分類項目及びその確信度を含む圧延状況データ．
及び上記形状変更目標及びその重要度を含む制御目標デ
ータは、作業メモリＭｌ　＋　Ｍ２　，Ｍ３からそれぞ
れアクション候補推論部１１に転送される．アクシａン
候補推論部１１は、転送された各データと、アクシゴン
推論知識ヘースＤ３に記憶されているルールの条件部と
を照合し、照合の結果、条件部が全て真であることを満
たすルールを抽出し、そのルールの結論部にある目標形
状変更データ（第８図、以下アクションという）を選択
する。上記のような操業条件データ．圧延状況データ，
制御目標データといった条件に対応する結論（採用すべ
き目標形状）を引き出す推論処理は、既に述べた如く、
経験者の知識（ノウハウ）にたよらざるを得ない。本発
明ではこのような推論処理が自動化される。かかる自動
推論のためのルールは上記アクションｔｉｔ論知識ベー
スＤ３に集積、記憶されている。かかるルールは、「も
し、〔条件部〕、 ならば、〔結論部〕」 の形態で示され、次に示されるような論理積の形で表さ
れる． もし、〔制御目標データ］、かつ、 〔操業条件データ，圧延状況データ〕 ならば、〔目標形状調整バラメーク及びその変更度合の
指定（アクション 及びその度合）〕 ここに、目標形状調整パラメータとは表−４に示される
如く、目標形状データ（そのパスにおいて目標とする伸
び率分布）を決定する要素である。

各ルールの結論部を構戊する目標形状調整パラメータと
しては、表−４に示された全てのパラメータが記載され
るとはかぎらない。多くの場合、条件部を満足するに必
要な一部の目標形状調整パラメータのみがその変更度合
と共に記載されている。

例えば、第ｌＯ図に示すように、ルール例１において、
アルミ箔５３の実形状がクオータ伸びと特定され、その
時のクオータ部近辺の伸びの最も大きい部分の下に零点
がない場合には、“″零点の位置をクオータ部近辺の伸
びが最も大きい部分の下に持ってくる”といったアクシ
づンを指定するルールがアクション推論知識ベースＤ３
に記憶されている。

■−（２〉矛盾・冗長性の解消 一方、表−３に示すルール例４に見られるように、ルー
ルには付帯条件が加味される場合がある。

例えば実形状において、端張りとクオータ伸びとが同時
に発生した場合には、ルール例２及びルール例３が選沢
される場合がある、これらは表−３ それぞれが同時に或立することから、アクション候補推
論部１ｌは、それらの矛盾解消をなすことができず、エ
ラーが発生する。そこで、例えばル−ル例２の条件部に
付帯条件を設けルール例４とすることによりこれを解消
することができる。即ち、ルール例４において、端を伸
ばしたいの償要度とクオータ部を張らせたいの重要度が
共に第１闇値より大きいが、クオータ部を張らせ・たい
の重要度が０．４未満の場合には、端レベル（幅方向端
部のの伸び率）の目標値を上げるのである。このような
矛盾又は冗長性解消の方法としては、更に前記重要度が
高い方の形状変更目標を優先させることもできる。

他方、ある実形状データに対し２種以上の形状変更目標
が同時に選沢され、当該各形状変更目標に対応するアク
ションの内容が同し場合がある。

例えば、現在の実形状データの実形状分類項目（第３図
（ｂ））が同時に「端張り」と「中伸びＪとに特定され
、それぞれの実形状分類項目から導き出されたアクショ
ンとして度合の差はあれ内容の同じ「端のレベルを上げ
る」　（第８図）が同時に選択された場合である。この
ような場合に適用されるルールとして、特定された実形
状分類項目の確信度に応じてアクションの度合を設定す
るものが予めアクションｔＵ論知識ヘースＤ，に格納さ
れている。

そこで、上記したような度合の異なる同し内容のアクシ
ョンが同時に選択された場合には、これらのアクション
を同時に実行させるのではなく、アクションの度合の大
きなもののみを実行させることによりアクションの実行
に係る冗長性が回避される。ここで、逆にアクションの
度合の小さなもののみを実１〒させてもよいし、或いは
各アクションの度合の平均値に見合ったアクションを選
択或いは生戊してもよい。

■−（３）無効アクションの学習 更に、第８図に示すように、１の形状変更目標に対し、
優先度の付加された数種類のアクション候補が用意され
ている。そして、ある形状変更目標が選沢された時に優
先度の最も高いアクションが実行される。

前記優先度は、固定されたものではなく、推論毎にチェ
ックされる．例えばアクシａン候補推論部１ｌにおいて
推論が実行されたら、どの形状変更目標に対し、どのア
クションを採用したかが作業メモリＭ５に記憶され、次
回の推論時にアクション効果評価部１０において、前回
の形状変更目標が達威されているかどうか（効果の評価
）が前回と今回の重要度を比較して判断される。

その結果、前回の形状変更目標及びその重要度に基づい
て変更された、今回の目標形状データがアクション効果
評価部１０において有効であると判断されれば、即ち重
要度が前回よりも低い値であれば、採用されたアクショ
ンが有効であったとして、アクションＩｌｌ論知識ヘー
スＤ，に記憶された優先度が繰り上げられる。逆に、無
効であると判断された場合は、前回適用されて有効でな
かったアクションとそのアクションの選択を推論したル
ールとが作業メモリＭ，に記憶される。

例えば、第８図に示す形状変更目標は、圧延状況解析部
８からの圧延状況データ若しくはオペレータ５からの入
力データにより、前回″“端を伸ばしたい゜゛が重要度
０．６で決定されたとすれば、それに付随するアクショ
ンの中で最も優先度の高い“端のレベルを上げる（｛！
先度１）゛が選択され、前記重要度０．６に応じて端の
レベル（伸び率）を上げた目標形状データが形状制御部
３に出力され、同時に適用された目標形状データ．形状
変更目標その重要度（０．６），アクション，及びその
優先度（１）がアクション推論知識ベースＤ，に記憶さ
れる。そして、今回の形状変更目標を決定する際に、形
状変更目標′゜端を伸ばしたい′゛が前回の重要度０．
６以上で選択されれば、問題となっている実形状の端張
り状態は改善されていない場合が多く、前回適用された
アクションが無効であったことになる。逆に今回“端を
伸ばしたい゜゛が重要度０．６未満で選択されると前回
のアクションは有効であった判断される。

そこで、無効とされたアクションと、そのアクションを
推論したルールは作業メモリＭ４に書き込まれる。そし
て、次回の推論時に同一の形状変更目標が選ばれ前記無
効アクションが選択されても、該無効アクションは適用
されることがなく、適切であると判断された次に優先度
の高いアクションが適用されて今回の適切な目標形状デ
ータの変更に供せられる。その結果、上記形状変更目標
を達成するために適用された次回のアクションが有効で
あると判断されれば、当該アクションの優先度が繰上げ
られるとともに＋ｉＱ記無効アクションの優先度が繰下
げられる。上記のようにして変更された優先度はアクシ
ョン推論知識ヘースＤ３内の優先度の項に書き込まれる
。

このようにして、前記アルミ７６圧延目標形状調整装置
１により得られた目標形状が実形状に対して効果を示さ
ず、問題のあるアルミ濱５３の実形状が継続するような
場合であっても、今回の推論においては、前回の推論時
と形状変更目標が回しであったとしても、前回のアクシ
ョンとは異なるものが選ばれる。それにより、無効なル
ールが繰り返し適用されることがなく、前記実形状が適
切に変更される， アクシッン候補推論部１１において候補としてあげられ
たアクシａンが妥当であるか否かは、第１ｌ図に示すチ
ェック木に従って詳細にチェックされた後、妥当である
と判断されればその都度作業メモリＭ５に登録される。

尚、上記アクション推論知識ヘースＤ，には、前述の通
り同一の形状変更目標を条件部に持つ複数のルールより
なるルール集合が上記形状変更目標毎に設定され、上記
ルール集合を記憶する主領域と上記ルール集合から除去
されたルールを保管する退避領域が確保されている。尚
、推論処理の終了したルールは主領域からＩＩＩＩ１次
退避領域に除去される。

図中に示すチ五ツク木において、先ず、今回選択された
形状変更目標と形状変更目標の一致するルールがそのル
ールの属するルール集合番こ存在するかどうか、即ち上
記ルール集合に該当するルールが主領域に残っているか
がケースＣｌでチェノクされる。ケースＣ，に該当すれ
ば、ケースＣ，でそのルールの条件部にある操業条件等
に係る付帯条件のチェックに進む。

前記ケースＣ３に該当しない場合、即ら付帯条件を含め
て全ての条件部が一致しない場合、そのルールは上記主
領域のルール集合から上記退避領域へ除去される。前記
付帯条件が或立すれば、ケースＣ４において、前記条件
部が全て成立したルールのアクションが過去に適用され
たことがあってその効果が認められなかったかどうか、
即ち、現在作業メモリＭ４に登録されているかどうかが
チェノクされる。そして、ケースＣ４に３亥当すれば、
そのルールを前記ルール集合（−Ｅ領域）から除去する
。ケースＣ４に該当しない場合は、相互に矛盾するアク
ションの存在がケースＣ５においてチェンクされる。上
記したように、形状変更目標として設定されるものは１
つであるとは限らず、複数の形状変更目標が選沢される
ことがある。

この場合、各形状変更目標に付随するアクション同志が
矛盾することは往々にしてある。

そこで、チェンクの結果、妥当であるとされて既に作業
メモリＭ，に登録されているアクションの内、現在チェ
ックされているアクションと矛盾するアクションがあれ
ば、いずれかのアクションを備えたルールの内、現在選
択されている形状変更目標の重要度の方が大きければそ
のルールのアクションが作業メモリＭ５に登録され、既
に登録済の上記矛盾するアクションが退ａ領域へ除去さ
れる。

逆に、既に上記登録済のアクションを備えた形状目標の
重要度の方が大きければ当３Ｓ登録済のアクションが作
業メモリＭ，に残されて、現在チェックされているアク
シ３ンを備えたルールが上記ルール集合（主領域）から
退避領域へ除去される。

ケースＣ５に該当しなかった場合、即ら−ヒ記それぞれ
のアクションが矛盾しない場合、これらのアクションの
形状変更目標が同一であるかどうかがケースＣ，でチェ
ックされる。ケースＣ，に該当すれば、上記それぞれの
アクションの優先度に差があるかどうかチェンクされ（
ケースｃｖ），４Ｎ先度に差があれば、優先度の大きな
方のアクションのみが作業メモＩＪＭ５に残され、優先
度の小さな方のアクションは作業メモリＭ，から消去さ
れる。そして、優先度に差がない場合には、双方のアク
ションが作業メモリＭ，に共に残される。

上記したように、ケースＣ１に該当しない場合、今回選
択された形状変更目標と一敗するルールがルール集合に
無いと判断されケースＣ２のチエ，クに進む。

ケースＣ２に該当すれば、即ち各ルール集合中のルール
は全てチェソクしたが、ケースＣ，〜Ｃ７のチェックに
よりアクション候補が全て不適合になったと判断されれ
ば、作業メモリＭ，における過去の無効の情報をリセッ
ト（クリア）すると共に、現在の優先度のもとでは適宜
のアクション候捕を選出することができないので、優先
度をリセントし、該優先度のりセントされたアクション
候補を備えたルールからなる各ルール集合を回復させた
上で、アクションチヱンクのｔａ論をもう一度最初から
やり直す。

他方、ケースＣ２に該当しなければ、各ルール集合中の
全てのルールを検証した結果、妥当と判断されたアクシ
ッン候補が選択され作業メモリＭ，に格納されているは
ずなので、当該アクションチェックに係る推論を終了す
る。

このように、ある形状変更目標を共通に備えたルールよ
りなるルール集合中のルールは、一つずつそのアクショ
ンの妥当性がチェノクされた後に、順次上記ルール集合
（主領域）から除去されて上記ｉ！避？ｉＩ域に保管さ
れる。そして、上記ルールのチェソクは当該形状変更目
標に係る主領域のルール集合が空になるまで実行される
。即ち、上記ルール集合が空になった状態がケースＣ１
に該当しない場合である。

もし、２以上の形状変更目標が選択されているならば、
上記アクションの妥当性のチェックが、別の形状変更目
標集合に対しても上記と同様に（Ｃ＋〜Ｃｔ）実行され
る。

このように、上記チエノクルーチンによって、作業メモ
リＭ５に既に登録されているアクション候補と新しく登
録されようとするアクション候補との間の矛盾性、優先
度、有効性実績等がチェックされ、目標形状データの変
更に適用されようとするアクションの妥当性及びルール
の整合性の維持がなされる． ■目標形状の生成 続いて、上記作業メモリＭ５に登録されたアクション及
びその度合、即ち′゜端レヘルを上げるその度合は０．
８”といった目標形状変更データが目標形状生成部ｌ２
に転送される。

前記目標形状生威部１２は、前記ＩＴ１標形状変更デー
タに基づいて、表−４及び第１２図（ａ）乃至同図（ｄ
）に示す目標形状調整パラメータの値を変化させ表−４ る。例えば、前出のアクシゴンが、“端レベルを上げる
，その度合は０．８″゛であった場合には、前記端部の
伸び率に係る目標形状調整パラメータａ１の値が当該ア
クシゴンの度合に応じて変更設定され、目標形状データ
が変化する。更に、形状制御部３は入力された変更後の
目標形状データに基づいて、ロール圧延機２のクーラン
ト５日を制御する。

■適用アクシゴンの評価 そして、今回新たに得られた実形状データを含む操業条
件データが圧延データ収集部７に人力され、前回と同じ
処理が繰り返される。即ち、今回の実形状に対する形状
変更目標及びその重要度は、制御目標生成部９で演算さ
れ、アクション候補ＨＩ論部１１において前回のものと
それぞれ比較される。

上記した推論を繰り返した具体例が第１３図に示される
。例えば、ある操業条件データに含まれる実形状データ
より演算された形状変更目標Ｅ１が、“クオータを張ら
せたい゜゛であってその重要度が０．８である場合に、
１回目の准論Ｅ２が実行され、そのときのアクション候
補が（ＡＩ）零点の幅を広げると（Ａ２）零点を外側へ
移動させるであった。ここで、優先度の高いアクション
Ａｌが適用され、それにより変更される前後の目標形状
データは推論結果Ｅ，に示される通りであった。

しかしながら、アクションＡ１の効果を評価すると、Ｅ
，の重要度は０．８より小さくならず、その効果が認め
られなかった。そこで、上記アクションＡｔを導出した
ルールは無効であったとして作業メモリＭ４に格納され
る。

続いて、次に優先度の高いアクションＡ２を適用して２
回目の推論Ｅ４が実行される。この場合、上記形状変更
目標Ｅ１を含むルールが引き続き適用されて圧延工程が
継続され、操業条件が１回目の推論時と変わらなければ
、上記アクションＡＩ及びアクションＡ２が候補として
得られる。そこで、この２回目の准論Ｅ４によりアクシ
ョン効果の履歴を検証した結果、上記アクションＡｌは
ｉｔｊ回無効であったとして作業メモリＭ４に格納され
ているので、今回は適用されず（第ｌ１図のケースＣ４
）、次に優先度の高いアクションＡ２が適用されて目標
形状データが変更される。

その結果、クオータ伸びが改善されたと判断さ？たなら
ば、アクシッンＡ２の優先度はアクションＡ１のものよ
り格上げされてアクション推論知識ヘースＤ３に記憶さ
れる。

このように、アルξ箔５３の実形状に対するある目標形
状データを与えた時の実形状の変化（形状変更目標）及
び対応する目標形状データの変化（アクション）が、即
ちアクション候補１ｆＩ論部ｌ１で為される推論の度に
変更された目標形状データ及びその結果得られた実形状
データ、前記目標形状データを設定するために用いられ
る操業条件データ、圧延状況データ、或いは制御目標デ
ータ等の各経験値が、推論ルールとしてアクション推論
知識ペースＤ，（経験値記憶手段）に記憶されている。

そして、アクション候Ｉｉｌｔ　Ｊｌｉ　ＫＡ部１１（
演算手段）は、その時点における理想的な実形状（操業
方針）を実現させるように、前記それぞれの経験値に基
づいて適切な目標形状データを演算し、該目標形状デー
タを目標形状生或部１２を介して自動的に作戊し、形状
制御部３に出力する。

上記したようなアルξ箔圧延目標形状調整装■ｌは、第
１４図に示すように、オペレータ５による圧延機側端末
機６からの打鍵により起動される（ステップ２１）。続
いて、オペレータ５は、前記端末機６の画面に表示され
た人力メニュー（第１５図）に従って、形状変更目標情
報を重要度と共に入力する（ステノブ２２）。

それに伴って、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１は
、形状制御部３から転送された圧延データを解析し（ス
テンブ２３）、適当な目標形状を推論により作成し（ス
テノプ２４）、修正ｉ；■後の目標形状（第１６図）を
前記画面乙こ表示させると共に、修正後の目標形状デー
タを形状制１１１１部３を介してロール圧延１ａ２に出
力する（ステノブ２５）。

そして、問題のあった実形状に対し、修正後の目標形状
が有効であったかどうかを評価し（ステノプ２６）、オ
ペレータ５による人力待ち状態になる。

このとき、前記目標形状調整装置１においても、形状変
更目標を自動的に生威しているが、オペレータ５が入力
したものと矛盾する場合には、それぞれの重要度の高い
もの，オペレータ５が入力したもの，又は実形状分類項
目からの形状判断結果によるもの等のいずれかを優先さ
せるルールに基づいて形状変更目標を生成するようにし
てもよい。

前記アルミ箔圧延目標形状調整装置ｌは、常時アルミ箔
５３の実形状を監視し、目標形状データを変更する必要
があると判断された場合に、オペレータ５によりその推
論が起動されたが、自動的に目標形状データの変更処理
を起動させることもできる。例えば、ルールの条件部に
、実形状分類項目の確信度とある閾値αとの比較条件を
設定する。そのルールの具体例を下記する。

もし、〔実形状分類項目とその確信度〕、かつ、〔操業
条件〕 ならば、〔形状変更目標及びその度合の指定）さらに、
具体的には、 もし、端のびの確信度くα、かつ、 バスが２パス目 ならば，端を伸ばしたい，重要度は１．０と表現される
．即ち、実形状が変化し、その端のびの度合が闇値α以
下になった時、上記ルールが適用されて、推論が開始さ
れることになる。

更に、前記アルく箔圧延目標形状調整装２Ｎは、得られ
た実形状データが箔幅方向に非対称である場合にもそれ
を改善する８９能を有している。第１７図及び第１８図
に示すように、実形状データが非対称であると判断され
た場合（ステノブ３１）には、伸び率の低い部位に対し
、従前まで対称であった目標形状は、オペレータ５によ
り仮に高く設定される（ステップ３２）。これは、圧延
ロール５２に噴射されるクーラント５８の噴射量分布を
一時的に箔幅方向に偏向させ、圧延ロール５２における
熱分布を均一化させるためのものであって、特に操業開
始時（ロール昇温中）又は再開時（ロール組替え後）に
有効である。ステップ３２における処理は、実形状デー
タが対称になるまで繰り返される。

上記したように、本実施例装置によれば、ロール圧延機
２の操業条件が微妙に変化した場合でも、その変化に応
じて上記ロール圧延機２を制御するための目標形状デー
タを自動的且つ適切に設定変更することができる。

それにより、操業上の経験，．！！練に頼ることなく、
操業方針に定めた任意の目標形状にあるアルミＶ３５３
を安定して生産することができる。

更に、上記した如くのアルく箔５３の形状安定化に基づ
く制御性の向上により、圧延速度を増加させることがで
きる。

尚、アルミ箔圧延目標形状調整装置ｌは、圧延時点にお
ける伸び・張りの実形状データを検出するセンサとして
、圧電素子が埋設されたエレメント４ｅを採用したが、
前記エレメント４６と外観を略一にする複数のエアベア
リング式エレメントを前記センサとして代用し、その空
気圧の変化に基づいて前記実形状データを検出させるこ
ともできる。

本実施例において、制御対象としてアルξ箔５３を用い
たが、それに限定されることなく、銅その他の金属であ
ってもよく、またその厚さは問わない． 〔発明の効果〕 本発明は上記したように、ロール圧延機により伸展され
た帯状の金属の幅方向における表面形状を制御する形状
制御部に目標形状データを与えて前記表面形状の調整を
行う金属圧延目標形状調整装置であって、圧延時点にお
ける仲び／張りの実形状データを検出するセンサと、経
験上、実形状に対するある目標形状データを変化さ仕て
前記形状制１ｎ部に与えた時の前記実形状の変化を前記
目標形状データの変化と共に記憶する経験値記憶手段と
、前記センサからの実形状データと前記経験値記憶手段
からの経験値に基づいて目標形状データを作成し、前記
形状制御部に出力する項算手段とを具備してなることを
特徴とする金属圧延目標形状調整装置であるから、ロー
ル圧延機の操業条件が微妙に変化した場合にも、その変
化に応して、目標形状データを自動的に且つ適切に変更
して設定することができる。それにより、経験、塾純に
たよることなく操業方針に定めた任意の目標形状にある
金属を安定して生産することができる．

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係るアル，Ｆ５圧延目標形
状調整装置のシステム配置を示す！要図、第２図は同ア
ル稟箔圧延目標形状調整装置の処理フローを示す構成図
、第３図（ａ）は箔幅方向における伸び率分布で表され
た実形状データの主要部位を示す説明図、第３図中）は
パターン分頚されたアルミ箔の実形状分類項目を示す説
明図、第４図（ａ）は実形状データの変化傾向を判断す
るための処理手順を示すフローチャート、同図（ｂ）は
実形状分類項目のレベル数を形状変化傾向を加味して補
正するアクションを示す説明図、第５図（ａ）及び同図
（′ｂ）は２つの実形状分類項目のレベル数の相関関係
を示すグラフ、第６図はアルミ箔の実形状データの経時
変化による３次元パターンを示す３次元グラフ、第７図
はニューラルネットワークを概念的に示す模式図、第８
図は実形状分類項目に対する形状変更目標とそれに対応
するアクシａン候補との関係例を示す説明図、第９図は
形状変更目標の重要度と実形状分類項目が端張りである
時の確信度との関係を示すグラフ、第ｌＯ図はアクショ
ン候補推論部で推論に用いられるルールとそれを用いて
目標形状を変化させた例を示す説明図、第１１図は適用
されようとするアクションの妥当性をチェックするルー
チンの処理手順をチェック木により示した説明図、第１
２図（ａ）は目標形状を変更させるために用いられる目
標形状調整パラメータを示す説明図、同図（ｂ）は前記
パラメータの８３の状況変化を示す状態図、同図（Ｃ）
は前記バラメークの８４によって調整される目標形状の
中央部が順バクーンである状況を示す状態図、同図ｒｄ
）は前記中央部が逆パターンである状況を示す状態図、
第１３図は目標形状を変更させるための推論実行例を示
す概略説明図、第１４図は目標形状調整の処理フローを
示すフローシート、第１５図は圧延機側端末機の画面へ
表示された入力メニューを示す表示図、第１６図は前記
画面へ表示された目標形状例を示す表示図、第１７図は
非対称に得られた実形状を修正する方法を示したフロー
シ一ト、第１８図は前記非対称の実形状を修正する状況
を示した概略説明図、第１９図は本発明の背景の一例で
あるロール圧延機を示す概略斜視図、第２０図は圧延後
のアルミ箔の表面形状を示す外観図、第２１図は圧延ロ
ールの断面形状とアルξ箔の実形状と該実形状を制御す
るための目標形状の相関関係を示す説明図、第２２図は
アルξ苗の操業上の目標形状と制御する上で設定される
目標形状とを同時に示したグラフである。 〔符号の説明〕 ｌ・・・アルミ箔圧延目標形状調整装置２・・・ロール
圧延機 ３・・・形状制御部 ４・・・検査ロール ４。・・・エレメント（センサ） Ｄ：ｌ・・・アクション推論知識ベース（経験値記憶手
段） １ｌ・・・アクシゴン候補＋１１論部（演算手段）５３
・・・アル旦箔 ５４・・・伸び部位 ５５・・・張り部位． 第４図 （１）） 第１３図 Ｆ彎 −１５８− ｐ唄パターン 零，転 逆パターン 第１７図 第１５図 第１４１’項

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、ロール圧延機により伸展された帯状の金属の幅方向
   における表面形状を制御する形状制御部に目標形状デー
   タを与えて前記表面形状の調整を行う金属圧延目標形状
   調整装置であって、 圧延時点における伸び／張りの実形状データを検出する
   センサと、 経験上、実形状に対するある目標形状データを変化させ
   て前記形状制御部に与えた時の前記実形状の変化を前記
   目標形状データの変化と共に記憶する経験値記憶手段と
   、 前記センサからの実形状データと前記経験値記憶手段か
   らの経験値に基づいて目標形状データを作成し、前記形
   状制御部に出力する演算手段とを具備してなることを特
   徴とする金属圧延目標形状調整装置。 ２、ロール圧延機により伸展された帯状の金属の幅方向
   における表面形状を制御する形状制御部に目標形状デー
   タを与えて前記表面形状の調整を行う金属圧延目標形状
   調整装置であって、 圧延時点における伸び／張りの実形状データを検出する
   センサと、前記実形状データを収集し記憶するデータ収
   集手段と、該データ収集手段からの実形状データに基づ
   いて現在の圧延状況を判断し記憶する状況解析手段と、
   該状況解析手段による圧延状況判断と外部から入力され
   た圧延状況判断とを比較参照して圧延制御目標を決定し
   記憶する目標生成手段と、経験上、実形状に対するある
   目標形状データを変化させて前記形状制御部に与えた時
   の前記実形状の変化を前記目標形状データの変化と対の
   知識として記憶する変更知識記憶手段と、過去使用した
   目標形状変更知識の有効性を評価し、記憶する変更知識
   評価手段と、前記目標形状変更知識の評価結果と前記圧
   延制御目標との参照結果により前記変更知識記憶手段か
   ら最良の目標形状変更知識を推論により選択する知識選
   択手段と、前記最良の目標形状変更知識に基づいて今回
   の目標形状データを作成し前記形状制御部に出力する目
   標形状生成手段とを具備してなることを特徴とする金属
   圧延目標形状調整装置。