JPH0471605B2 - - Google Patents
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- JPH0471605B2 JPH0471605B2 JP60050598A JP5059885A JPH0471605B2 JP H0471605 B2 JPH0471605 B2 JP H0471605B2 JP 60050598 A JP60050598 A JP 60050598A JP 5059885 A JP5059885 A JP 5059885A JP H0471605 B2 JPH0471605 B2 JP H0471605B2
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Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
- B21B37/28—Control of flatness or profile during rolling of strip, sheets or plates
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
＜産業上の利用分野＞
本発明は、形状制御機能を有する熱間圧延機等
における帯板クラウンを中間スタンドでの帯板ク
ラウンの推定値を利用して制御する方法に関す
る。
における帯板クラウンを中間スタンドでの帯板ク
ラウンの推定値を利用して制御する方法に関す
る。
＜従来の技術＞
形状制御機能を有する圧延機においてコイル間
での帯板クラウン及び学習制御を行うに際し、中
間スタンド（又は中間パス）での帯板クラウン推
定値を利用する方法が知られている。この制御概
念を表す第３図に示すように、帯板クラウン推定
方式及び帯板平坦度推定式は、ｉ＝１，……、Ｎ
として下記(1)式及び(2)式で表現できる。なお、Ｎ
は構成スタンド数を示す。上記帯板クラウン推定
式は、 Chi＝Ci＋aiChi-1 ＋biεi-1＋diQi＋eixiCRi ……(1) であり、又、帯板平坦度推定式は、 εi＝ξi（Chi／hi−Chi-1／hi-1）＋fiεi-1＋
εCi……(2) である。但し、Chiはｉ番目のスタンド出側の帯
板クラウン、εiはｉ番目のスタンド出側の帯板平
坦度、Ciはｉ番目のスタンドの帯板クラウン推定
式中における定数（圧延条件に基づく関数）、εCi
はｉ番目のスタンドの帯板平坦度推定式中におけ
る定数項、Qiはｉ番目のスタンドにおける形状制
御用プリセツト値、hiはｉ番目のスタンド出側の
帯板板厚、CRiはｉ番目のスタンドのワークロー
ルイニシヤルクラウン、xiはｉ番目のスタンドの
ワークロールイニシヤルクラウンCRiを板幅相当
量に換算するための係数であう。又、aiはクラウ
ン遺伝係数、biは帯板の入側平坦度の出側の帯板
クラウンChiへの影響係数、diは形状制御用プリセ
ツト値Qiの帯板クラウンへの影響係数、ξiは形状
変化係数、fiは帯板の入側平坦度の帯板の出側平
坦度εiへの影響係数、eiはワークロールイニシヤ
ルクラウンCRiの帯板クラウンへの影響係数であ
る。
での帯板クラウン及び学習制御を行うに際し、中
間スタンド（又は中間パス）での帯板クラウン推
定値を利用する方法が知られている。この制御概
念を表す第３図に示すように、帯板クラウン推定
方式及び帯板平坦度推定式は、ｉ＝１，……、Ｎ
として下記(1)式及び(2)式で表現できる。なお、Ｎ
は構成スタンド数を示す。上記帯板クラウン推定
式は、 Chi＝Ci＋aiChi-1 ＋biεi-1＋diQi＋eixiCRi ……(1) であり、又、帯板平坦度推定式は、 εi＝ξi（Chi／hi−Chi-1／hi-1）＋fiεi-1＋
εCi……(2) である。但し、Chiはｉ番目のスタンド出側の帯
板クラウン、εiはｉ番目のスタンド出側の帯板平
坦度、Ciはｉ番目のスタンドの帯板クラウン推定
式中における定数（圧延条件に基づく関数）、εCi
はｉ番目のスタンドの帯板平坦度推定式中におけ
る定数項、Qiはｉ番目のスタンドにおける形状制
御用プリセツト値、hiはｉ番目のスタンド出側の
帯板板厚、CRiはｉ番目のスタンドのワークロー
ルイニシヤルクラウン、xiはｉ番目のスタンドの
ワークロールイニシヤルクラウンCRiを板幅相当
量に換算するための係数であう。又、aiはクラウ
ン遺伝係数、biは帯板の入側平坦度の出側の帯板
クラウンChiへの影響係数、diは形状制御用プリセ
ツト値Qiの帯板クラウンへの影響係数、ξiは形状
変化係数、fiは帯板の入側平坦度の帯板の出側平
坦度εiへの影響係数、eiはワークロールイニシヤ
ルクラウンCRiの帯板クラウンへの影響係数であ
る。
熱間圧延機１により圧延されら帯板２のクラウ
ンはクラウンメータ３により計測されるが、この
他に形状検出部４を備え、更に中間スタンド帯板
クラウン推定部５及び学習補正量演算部６とから
構成される学習制御部７が設けられている。熱間
圧延機１にて圧延された帯板２のクラウン及び平
坦度は、クラウンメータ３及び形状検出器４によ
り計算され、夫々との結果は学習制御部７の中間
スタンドの帯板クラウン推定部５に与えられる。
ンはクラウンメータ３により計測されるが、この
他に形状検出部４を備え、更に中間スタンド帯板
クラウン推定部５及び学習補正量演算部６とから
構成される学習制御部７が設けられている。熱間
圧延機１にて圧延された帯板２のクラウン及び平
坦度は、クラウンメータ３及び形状検出器４によ
り計算され、夫々との結果は学習制御部７の中間
スタンドの帯板クラウン推定部５に与えられる。
中間スタンド帯板クラウン推定部５において
は、帯板クラウン実測値Ｃh〜と帯板平坦度実測値ε〓
とを基として、後述する演算により中間スタンド
の帯板クラウン推定値を求めている。つまり、評
価関数を下記(3)式で表されるＦとし、これが最小
となるような値の中間スタンドでの帯板クラウン
を推定する。
は、帯板クラウン実測値Ｃh〜と帯板平坦度実測値ε〓
とを基として、後述する演算により中間スタンド
の帯板クラウン推定値を求めている。つまり、評
価関数を下記(3)式で表されるＦとし、これが最小
となるような値の中間スタンドでの帯板クラウン
を推定する。
Ｆ＝N-1
〓i=1
wi（Chi−Chi *）2
＋WN（Ch−ChN *）2＋Ｗ（ε〓−εN *）2 ……(3)
但し、C^h1〜C^hNはこれから推定しようとする帯
板クラウンであり、又、Ch1 *〜ChN *は(1)式により
帯板クラウン計算値、εN *は(2)式による最終スタ
ンドにおける帯板平坦度、wi〜wN、Ｗはそれぞ
れ重み係数である。即ち、 Chi *＝Ci＋aiC^hi-1 ＋biεi-1 *＋diQi＋eixiCRi ……(4) εi *＝ξi（Chi／hi−Chi-1／hi-1）＋fiεi-1 *＋
εCi……(5) なお、εi *は(2)式によるｉ番目のスタンドにおけ
る帯板の出側平坦度である。
板クラウンであり、又、Ch1 *〜ChN *は(1)式により
帯板クラウン計算値、εN *は(2)式による最終スタ
ンドにおける帯板平坦度、wi〜wN、Ｗはそれぞ
れ重み係数である。即ち、 Chi *＝Ci＋aiC^hi-1 ＋biεi-1 *＋diQi＋eixiCRi ……(4) εi *＝ξi（Chi／hi−Chi-1／hi-1）＋fiεi-1 *＋
εCi……(5) なお、εi *は(2)式によるｉ番目のスタンドにおけ
る帯板の出側平坦度である。
この制後法では目標関数Ｆが最小値をとるChi
……ChN-1の組合せを中間スタンドの帯板クラウ
ン推定値とする。つまり、ｉ＝１，２，……，Ｎ
−１として ∂Qi／∂Chi＝０ ……(6) を解くのである。
……ChN-1の組合せを中間スタンドの帯板クラウ
ン推定値とする。つまり、ｉ＝１，２，……，Ｎ
−１として ∂Qi／∂Chi＝０ ……(6) を解くのである。
次に、このようにして中間スタンドの帯板クラ
ウンを推定した後、これより学習制御用補正量を
ロールクラウンとして求めるが学習制御部７の学
習補正量演算部６においては、計算値と推定値と
の誤差をｉ＝１，２……，Ｎ−１として COFS´i＝C^hi−Chi * COFS´N＝Ch−C〓hN * ……(7) により定義し、これがロールメカニカルクラウン
の推定不良によるものとみなして下記(8)式により
ロールクラウン推定誤差COFSiを求める。即ち、ｉ
＝１，２，…，Ｎとして COFSi＝１／xiei・COFS´i ……(8) を求め、そして次コイルへの学習制御用補正量を
ｉ＝１，２，…，Ｎとして CLRNi＝kiCLRNi（−１）＋（１−ki）COFSi ……(9) とする。但し、CLRNi（−１）は前回の学習制御用
補正量の値であり、kiはｉ番目のスタンドにおけ
る学習制御ゲインである。
ウンを推定した後、これより学習制御用補正量を
ロールクラウンとして求めるが学習制御部７の学
習補正量演算部６においては、計算値と推定値と
の誤差をｉ＝１，２……，Ｎ−１として COFS´i＝C^hi−Chi * COFS´N＝Ch−C〓hN * ……(7) により定義し、これがロールメカニカルクラウン
の推定不良によるものとみなして下記(8)式により
ロールクラウン推定誤差COFSiを求める。即ち、ｉ
＝１，２，…，Ｎとして COFSi＝１／xiei・COFS´i ……(8) を求め、そして次コイルへの学習制御用補正量を
ｉ＝１，２，…，Ｎとして CLRNi＝kiCLRNi（−１）＋（１−ki）COFSi ……(9) とする。但し、CLRNi（−１）は前回の学習制御用
補正量の値であり、kiはｉ番目のスタンドにおけ
る学習制御ゲインである。
このようにして、学習制御用補正量CLRNiを求
めたならば、これを基にして次コイルの形状制御
用プリセツト値Qiを決定する。つまり、プリセツ
ト値決定部８において(1)式のワークロールイニシ
ヤルクラウンCRiをCRi＋CLRNiに置き換えて次コイ
ルの形状制御用プリセツト値Qiを決定するのであ
る。
めたならば、これを基にして次コイルの形状制御
用プリセツト値Qiを決定する。つまり、プリセツ
ト値決定部８において(1)式のワークロールイニシ
ヤルクラウンCRiをCRi＋CLRNiに置き換えて次コイ
ルの形状制御用プリセツト値Qiを決定するのであ
る。
この帯状クラウン及び帯板形状学習制御方法
は、形状制御能力を有する熱間圧延機等におい
て、帯板平坦度及び帯板クラウンの両方の実測値
を用い、(3)式に示す評価関数Ｆの最小値を得るよ
うな中間スタンドの帯板クラウンを推定し、これ
より学習制御用補正量CLRNiをロールクラウンと
して求め、この補正量CLRNiを基にして次コイル
の形状制御用プリセツト値Qiを決定している。こ
の方法によれば、旧来の帯板クラウン学習制御が
前コイルで得られた帯板クラウン実測値を基に目
標値との誤差を算出し、これを基に目標帯板クラ
ウンの変更を行うことにより次コイルの形状制御
用プリセツト値Qiを修正するのに対し、耐板クラ
ウン実測値と数式モデルによる計算値との誤差が
小さくなる上、中間スタンドにおいても数式モデ
ルによる計算値との差が小さくなるように中間ス
タンドでの帯板クラウンを推定し、これから学習
制御用補正量CLRNiを求めるようにしている。更
に、中間スタンドの帯板クラウンの推定に帯板ク
ラウン実測値だけでなく帯板平坦度実測度をも合
わせて使用し、加えて学習制御用補正量CLRNiを
板幅に依存しない物理量であるワークロールイニ
シヤルクラウンに換算して求めるようにしてい
る。この結果、帯板クラウンだけでなく帯板平坦
度の精度向上も図るあことができ、学習制御用補
正量CLRNiをロールクラウン換算値としているた
めに板幅変更にも対応することができるのであ
る。又、この方法で、帯板クラウン目標値と実測
値との誤差の中に入側の帯板クラウンの遺伝項が
含まれており、旧来の方法では誤差の原因が最終
スタンドの数式モデルの推定不良によるものか、
或いは入側の帯板クラウンの誤差によるものか判
断できず、このた、圧延条件が変化した場合には
精度が悪くなる虞がある。更に、(2)式自体に誤差
があると帯板平坦板の誤差の補正が従来ではでき
ないけれども、上述した方法びよれば例えば圧延
条件が変わつたとしても精度不良が発生せず、帯
板平坦度も従来に比して次第に改善されるという
利点がある。
は、形状制御能力を有する熱間圧延機等におい
て、帯板平坦度及び帯板クラウンの両方の実測値
を用い、(3)式に示す評価関数Ｆの最小値を得るよ
うな中間スタンドの帯板クラウンを推定し、これ
より学習制御用補正量CLRNiをロールクラウンと
して求め、この補正量CLRNiを基にして次コイル
の形状制御用プリセツト値Qiを決定している。こ
の方法によれば、旧来の帯板クラウン学習制御が
前コイルで得られた帯板クラウン実測値を基に目
標値との誤差を算出し、これを基に目標帯板クラ
ウンの変更を行うことにより次コイルの形状制御
用プリセツト値Qiを修正するのに対し、耐板クラ
ウン実測値と数式モデルによる計算値との誤差が
小さくなる上、中間スタンドにおいても数式モデ
ルによる計算値との差が小さくなるように中間ス
タンドでの帯板クラウンを推定し、これから学習
制御用補正量CLRNiを求めるようにしている。更
に、中間スタンドの帯板クラウンの推定に帯板ク
ラウン実測値だけでなく帯板平坦度実測度をも合
わせて使用し、加えて学習制御用補正量CLRNiを
板幅に依存しない物理量であるワークロールイニ
シヤルクラウンに換算して求めるようにしてい
る。この結果、帯板クラウンだけでなく帯板平坦
度の精度向上も図るあことができ、学習制御用補
正量CLRNiをロールクラウン換算値としているた
めに板幅変更にも対応することができるのであ
る。又、この方法で、帯板クラウン目標値と実測
値との誤差の中に入側の帯板クラウンの遺伝項が
含まれており、旧来の方法では誤差の原因が最終
スタンドの数式モデルの推定不良によるものか、
或いは入側の帯板クラウンの誤差によるものか判
断できず、このた、圧延条件が変化した場合には
精度が悪くなる虞がある。更に、(2)式自体に誤差
があると帯板平坦板の誤差の補正が従来ではでき
ないけれども、上述した方法びよれば例えば圧延
条件が変わつたとしても精度不良が発生せず、帯
板平坦度も従来に比して次第に改善されるという
利点がある。
＜発明が解決しようとする問題点＞
第３図に示した装置において、F1スタンド〜
F6スタンドに50μｍのステツプ状ロールクラウン
外乱が入力した場合の制御結果の一例を表す第４
図ａ，ｂに示すように、帯板クラウンは目標値に
漸近するが、帯板平坦度については、目標平坦度
との間で定常偏差が発生している。従つて、上述
した方法は従来の方法に比して優れた点を有する
ものの、このような帯板平坦度の定常偏差の点に
ついては改善の余地がある。
F6スタンドに50μｍのステツプ状ロールクラウン
外乱が入力した場合の制御結果の一例を表す第４
図ａ，ｂに示すように、帯板クラウンは目標値に
漸近するが、帯板平坦度については、目標平坦度
との間で定常偏差が発生している。従つて、上述
した方法は従来の方法に比して優れた点を有する
ものの、このような帯板平坦度の定常偏差の点に
ついては改善の余地がある。
本発明は、かかる問題点に着目してなされたも
のであり、形状制御機能を有する圧延機により圧
延した帯板クラウン及び帯板と平坦実測値を基に
して中間スタンドでの帯板クラウンを推定するこ
とにより、帯板クラウン及び帯板平坦度の精度向
上を図る制御方法において更に帯板平坦度の定常
偏差をもなくし得る制御方法を提供することも目
的とする。
のであり、形状制御機能を有する圧延機により圧
延した帯板クラウン及び帯板と平坦実測値を基に
して中間スタンドでの帯板クラウンを推定するこ
とにより、帯板クラウン及び帯板平坦度の精度向
上を図る制御方法において更に帯板平坦度の定常
偏差をもなくし得る制御方法を提供することも目
的とする。
＜問題点を解決するための手段＞
本発明に係る帯板クラウン制御方法は、形状制
御機能を有する圧延機により圧延される帯板のク
ラウンと平坦度との実測値を基にして中間スタン
ドの前記帯板のクラウンを推定して制御するに際
し、前記中間スタンドでの前記帯板のクラウンの
推定に当つて学習制御用補正量を加味した帯板ク
ラウン推定式を基にして定められる関数の最小値
が得られるような中間スタンドの帯板クラウンを
推定し、この帯板クラウン推定誤差を積分するこ
とにより前記学習制御用補正量を決定し、次コイ
ル形状制御用プリセツト値を求めるようにしたこ
とを特徴とするものである。
御機能を有する圧延機により圧延される帯板のク
ラウンと平坦度との実測値を基にして中間スタン
ドの前記帯板のクラウンを推定して制御するに際
し、前記中間スタンドでの前記帯板のクラウンの
推定に当つて学習制御用補正量を加味した帯板ク
ラウン推定式を基にして定められる関数の最小値
が得られるような中間スタンドの帯板クラウンを
推定し、この帯板クラウン推定誤差を積分するこ
とにより前記学習制御用補正量を決定し、次コイ
ル形状制御用プリセツト値を求めるようにしたこ
とを特徴とするものである。
＜実施例＞
本発明方法を実現する圧延装置の一実施令の制
御が概念を表す第１図に示すように、熱間圧延機
１により圧延した帯板２のためのクラウンメータ
３及び形状検出器４を備えた点と、学習制御部７
及びプリセツト値決定部８を有する点は第３図に
示した従来のものと同様であるが、中間スタンド
板クラウン推定部５′及び学習補正量演算部６′は
夫々演算形態が異なつている。前者に関しては、
第３図に示した場合のものが基本式を(4)式及び(5)
式とし、又、後者に関しては第３図に示した場合
のものが同じく(9)式の基本式とするのに対し、本
発明の場合は学習制後補正量を加味して中間スタ
ンドの帯板クラウンを推定するようにし、更にこ
の学習制御用補正量を帯板クラウン推定誤差を積
分することにより求めるようにしているのであ
る。
御が概念を表す第１図に示すように、熱間圧延機
１により圧延した帯板２のためのクラウンメータ
３及び形状検出器４を備えた点と、学習制御部７
及びプリセツト値決定部８を有する点は第３図に
示した従来のものと同様であるが、中間スタンド
板クラウン推定部５′及び学習補正量演算部６′は
夫々演算形態が異なつている。前者に関しては、
第３図に示した場合のものが基本式を(4)式及び(5)
式とし、又、後者に関しては第３図に示した場合
のものが同じく(9)式の基本式とするのに対し、本
発明の場合は学習制後補正量を加味して中間スタ
ンドの帯板クラウンを推定するようにし、更にこ
の学習制御用補正量を帯板クラウン推定誤差を積
分することにより求めるようにしているのであ
る。
即ち、本発明方法では中間スタンド帯板クラウ
ン推定部５′において、、下記の方法で帯板クラウ
ンを推定する。目標関数Ｇを次の(10)式により定義
する。
ン推定部５′において、、下記の方法で帯板クラウ
ンを推定する。目標関数Ｇを次の(10)式により定義
する。
Ｇ＝N-1
〓i=1
wi（Chi−Chi **）2
＋WN（Ch−ChN **）2＋Ｗ（ε〓−εN **）2 ……(10)
但し、Ch1 **……ChN **は前記(1)式に学習制御用
補正量CLRNiを加味したところの下記(11)式でもと
めた帯板クラウン計算値、εN **の前記(2)式による
最終スタンドでの伸び歪差である。
補正量CLRNiを加味したところの下記(11)式でもと
めた帯板クラウン計算値、εN **の前記(2)式による
最終スタンドでの伸び歪差である。
Chi **＝Ci＋aiC^hi-1
＋biεi-1 **＋diQi＋eixi（CRi＋CLRNi ……(11)
εi **＝ξi（Chi／hi−Chi-1／hi-1）＋fiεi-1 **＋εC
i……(12) なお、εi **は(2)式によるｉ番目のスタンドでの帯
板平坦度の計算値である。上記(11)式中の第５項に
は学習制御用補正量CLRNiが加味されており、こ
のように学習制御用補正量CLRNiを加味した形で
定義した板クラウン推定式を基にして上記関数Ｇ
の値が最小となるような中間スタンドでの帯板ク
ラウンを推定する。つまり、目標関数Ｇに関して
この値が最小となるChi……ChN-1の組合せを求
め、これを中間スタンドの帯板クラウン推定値と
する。
i……(12) なお、εi **は(2)式によるｉ番目のスタンドでの帯
板平坦度の計算値である。上記(11)式中の第５項に
は学習制御用補正量CLRNiが加味されており、こ
のように学習制御用補正量CLRNiを加味した形で
定義した板クラウン推定式を基にして上記関数Ｇ
の値が最小となるような中間スタンドでの帯板ク
ラウンを推定する。つまり、目標関数Ｇに関して
この値が最小となるChi……ChN-1の組合せを求
め、これを中間スタンドの帯板クラウン推定値と
する。
次に、学習補正量演算部６′においてロームメ
カニカルクラウン相当量COFSiを下記(13)式により求
めるが、ｉ＝１，２，……，Ｎ−１として とする。そして帯板クラウン推定誤差を次の(14)式
のように積分することにより学習制御用補正量を
CLRNiを決定する。即ち、COFSi（ｉ＝１，２，……，
Ｎ）を積分する形で学習制御用補正量CLRNiを CLRNi＝CLRNi（−１）＋ki＋kiCOFSi ……(14) から求めるが、この(14)式におけるCLRNi（−１）は
前回の学習制御用補正量の値である。しかるの
ち、プリセツト値決定部８において前記(1)式のワ
ークロールイニシヤルクラウンCRiの値をCRi＋
CLRNiと置き換えることにより、次コイルの形状
制御用プリセツト値Qiを求めるが、この操作につ
いては第３図に示した場合と同様である。
カニカルクラウン相当量COFSiを下記(13)式により求
めるが、ｉ＝１，２，……，Ｎ−１として とする。そして帯板クラウン推定誤差を次の(14)式
のように積分することにより学習制御用補正量を
CLRNiを決定する。即ち、COFSi（ｉ＝１，２，……，
Ｎ）を積分する形で学習制御用補正量CLRNiを CLRNi＝CLRNi（−１）＋ki＋kiCOFSi ……(14) から求めるが、この(14)式におけるCLRNi（−１）は
前回の学習制御用補正量の値である。しかるの
ち、プリセツト値決定部８において前記(1)式のワ
ークロールイニシヤルクラウンCRiの値をCRi＋
CLRNiと置き換えることにより、次コイルの形状
制御用プリセツト値Qiを求めるが、この操作につ
いては第３図に示した場合と同様である。
このようにして、圧延した帯板２のクラウン及
び平坦度実測値を基にして中間スタンドでの帯板
クラウンを推定するに際し、学習制御用補正量
CLRNiを加味した形で定義した(11)式による帯板ク
ラウン推定式を基に(10)式の評価関数Ｇが最小値と
なる場合の中間スタンドでの帯板クラウンを推定
し、更に帯板クラウンの推定誤差を(14)式のように
積分することにより、学習制御用補正量をCLRNi
を決定する。このようにすれば、目標値に漸近し
て定常偏差をなくすことができる。F1スタンド
〜F6スタンドに50μｍのステツプ状ロールクラウ
ン外乱を入力させた場合の学習制御例を表す第２
図ａ，ｂに示すように、帯板クラウンが目標値に
漸近している上に、圧延条件が異なつても精度不
良の発生を防ぐことができるという利点を損なう
ことがないのみならず、帯板平坦度についても目
標値である０パーセントに漸近しており、定常偏
差をなくすことができる。
び平坦度実測値を基にして中間スタンドでの帯板
クラウンを推定するに際し、学習制御用補正量
CLRNiを加味した形で定義した(11)式による帯板ク
ラウン推定式を基に(10)式の評価関数Ｇが最小値と
なる場合の中間スタンドでの帯板クラウンを推定
し、更に帯板クラウンの推定誤差を(14)式のように
積分することにより、学習制御用補正量をCLRNi
を決定する。このようにすれば、目標値に漸近し
て定常偏差をなくすことができる。F1スタンド
〜F6スタンドに50μｍのステツプ状ロールクラウ
ン外乱を入力させた場合の学習制御例を表す第２
図ａ，ｂに示すように、帯板クラウンが目標値に
漸近している上に、圧延条件が異なつても精度不
良の発生を防ぐことができるという利点を損なう
ことがないのみならず、帯板平坦度についても目
標値である０パーセントに漸近しており、定常偏
差をなくすことができる。
なお、本発明は熱間圧延機の他、厚板圧延機そ
の他の形状制御能力を有する圧延機に適用するこ
とができる。
の他の形状制御能力を有する圧延機に適用するこ
とができる。
＜発明の効果＞
本発明に係る帯板クラウン制御方法によると、
帯板平坦度の定常偏差をなくすことが可能とな
り、帯板クラウンのみならず帯板平坦度も目標値
に漸近するという効果が得られる。
帯板平坦度の定常偏差をなくすことが可能とな
り、帯板クラウンのみならず帯板平坦度も目標値
に漸近するという効果が得られる。
第１図は本発明の一実施例の制御概念図、第２
図ａ，ｂはその制御結果の一例を示す帯板クラウ
ン及び帯板平坦度の変化状況を示すグラフ、第３
図は従来の圧延制御概念図、第４図ａ，ｂはその
場合の帯板クラウン及び帯板平坦度の変化状況を
示すグラフである。 図面中、１は熱間圧延機、２は帯板、３はクラ
ウンメータ、４は形状検出器、５′は中間スタン
ド帯板クラウン推定部、６′は学習補正量演算部
である。
図ａ，ｂはその制御結果の一例を示す帯板クラウ
ン及び帯板平坦度の変化状況を示すグラフ、第３
図は従来の圧延制御概念図、第４図ａ，ｂはその
場合の帯板クラウン及び帯板平坦度の変化状況を
示すグラフである。 図面中、１は熱間圧延機、２は帯板、３はクラ
ウンメータ、４は形状検出器、５′は中間スタン
ド帯板クラウン推定部、６′は学習補正量演算部
である。
１ ストレツチレデユーサで圧延されるチユーブ
の伸し長さを目標値に制御するためのストレツチ
レデユーサの伸し長さ制御方法において、 圧延前のビレツト重量から、管端増肉部分の予
測重量を差し引いた重量より、チユーブの目標伸
し長さを求め、該目標伸し長さを目標に圧延を行
い、 ストレツチレデユーサで圧延されたチユーブの
肉厚と長さを熱間で測定し、 測定した肉厚から求めた長さ方向の肉厚プロフ
イールより管端増肉部分の実測重量を算出すると
共に、測定した長さより目標伸し長さが得られた
か否か確認し、 前記管端増肉部分の実測重量と前記予測重量と
の差に応じて、次に圧延するチユーブの管端増肉
部分の予測重量を修正することを特徴とするスト
レツチレデユーサの伸し長さ制御方法。
の伸し長さを目標値に制御するためのストレツチ
レデユーサの伸し長さ制御方法において、 圧延前のビレツト重量から、管端増肉部分の予
測重量を差し引いた重量より、チユーブの目標伸
し長さを求め、該目標伸し長さを目標に圧延を行
い、 ストレツチレデユーサで圧延されたチユーブの
肉厚と長さを熱間で測定し、 測定した肉厚から求めた長さ方向の肉厚プロフ
イールより管端増肉部分の実測重量を算出すると
共に、測定した長さより目標伸し長さが得られた
か否か確認し、 前記管端増肉部分の実測重量と前記予測重量と
の差に応じて、次に圧延するチユーブの管端増肉
部分の予測重量を修正することを特徴とするスト
レツチレデユーサの伸し長さ制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60050598A JPS61209708A (ja) | 1985-03-15 | 1985-03-15 | 帯板クラウン制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60050598A JPS61209708A (ja) | 1985-03-15 | 1985-03-15 | 帯板クラウン制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61209708A JPS61209708A (ja) | 1986-09-18 |
| JPH0471605B2 true JPH0471605B2 (ja) | 1992-11-16 |
Family
ID=12863406
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60050598A Granted JPS61209708A (ja) | 1985-03-15 | 1985-03-15 | 帯板クラウン制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61209708A (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE19713004C2 (de) * | 1997-03-27 | 2002-10-24 | Siemens Ag | Verfahren und Einrichtung zur Voreinstellung der Planheit eines Walzbandes |
| CN105032945B (zh) * | 2015-07-08 | 2017-03-29 | 燕山大学 | 一种热连轧机组板形板凸度综合控制能力评价方法 |
-
1985
- 1985-03-15 JP JP60050598A patent/JPS61209708A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61209708A (ja) | 1986-09-18 |
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