JPH05204408A - 産業設備における制御パラメータの修正方法 - Google Patents

産業設備における制御パラメータの修正方法

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JPH05204408A
JPH05204408A JP4279403A JP27940392A JPH05204408A JP H05204408 A JPH05204408 A JP H05204408A JP 4279403 A JP4279403 A JP 4279403A JP 27940392 A JP27940392 A JP 27940392A JP H05204408 A JPH05204408 A JP H05204408A
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JP4279403A
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トレスプ フオルカー
Martin Roescheisen
レツシユアイゼン マルチン
Hofmann Reimar
ホフマン ライマール
Schmid Friedemann
シユミツト フリーデマン
Rein Rolf-Martin
ライン ロルフ‐マルチン
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Siemens AG
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 例えば圧延機等の産業設備において動作点に
おけるパラメータを予めモデル、例えばアルゴリズムに
基づいて算出し、これを適用することによって動作点の
実際値に適合させる産業設備における制御パラメータの
修正方法を、さらに特に生産プロセスにおける依存性及
び関連性を考慮して改良する。 【構成】 不精確に特定した入力量を処理する技術に基
づいて、特にプロセス量の測定値の分散及び分布に関す
るエキスパート知識を考慮して、動作パラメータの修正
を行う。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は産業設備、例えば圧延
機において動作点におけるパラメータを予めモデル、例
えばアルゴリズムによって算出し、これを適用して動作
点における実際量に適合させるようにして、制御技術上
重要なパラメータを修正する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】上述のような制御方法は例えば多段圧延
機用としドイツ連邦共和国特許出願公開第４０４０３６
０号明細書により公知である。この公知の制御方法は圧
延機の分野だけでなく任意の産業プロセスに適用可能で
あり、その動作も非常に正確である。しかしながら、そ
の正確度は実際のプロセス量が求められる品質に著しく
依存している。屡々プロセス量については個々の値では
なく、その値の範囲が示され、それは種々多様な影響を
受けて形成される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明の課題は、既
に良好に機能している上述の制御方法を、特に生産プロ
セスにおける依存性及び関連性が考慮されるように、補
足的に改良することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この課題は、この発明に
よれば、動作パラメータの修正を不精確に特定した入力
量を処理する技術に基づいて、生ずるプロセス量の測定
値の分散及び分布に関するエキスパート知識を特に考慮
して、行うことにより達成される。
【０００５】不精確に特定された入力量を処理する制御
技術は既に種々の形で知られている。例えば、圧延機分
野においてドイツ連邦共和国特許出願公開第４００８５
１０号明細書ではエキスパートシステムのステートメン
トによりそしてこのステートメントをファジィ化し次い
でこれをニューロコンピュータにより処理している。こ
のような制御方法は運転信頼性に関してかなりのリスク
を含みかつ長い実証期間とそれに伴う大きな開発コスト
とを要する。それ故、この発明のもう１つの課題は、既
存の制御方法を不精確に特定さた入力量を持つ制御技術
で比較的簡単にしかも運転信頼性を損なうことなくさら
に改良することにある。
【０００６】この発明の構成によれば、最適単位におけ
る動作パラメータの修正に、特にプロセス量の測定値の
分散及び分布に関するエキスパート知識を考慮して、神
経回路網が使用される。神経回路網はハードウエア或い
はソフトウエアで実現されるが、神経回路網によりモデ
ルに基づく公知の制御方法の本発明による改良がコスト
的に有利で、迅速に、かつ特にコンピュータシミュレー
ションにより検証可能に実現する。
【０００７】ニューロコンピュータ及び／又はそのソフ
トウエア構成は既に多様な形で知られている。例えば、
上述したドイツ連邦共和国特許出願公開第４００８５１
０号明細書や、関係する専門文献、例えば「近似と学習
のためのネットワーク（Networksfor Approximation an
d Learning) 」プロシーディング オブ ジ アイトリ
プルイー、第７８巻第９号、１９９０年９月、或いは
「部分的に同調されたプロセッシングユニットのネット
ワークにおける迅速学習（Fast Learning in Networks
of Locally- Tuned Processing Units) 」，ニューラル
コンピューテイション（Neural Camputation）１、２８
１〜２９４頁、マサチュセッツ・インスティチュート・
オブ・テクノロジー、１９８９年等がある。これらの文
献には同時に、設備における実際の関係を従来不可能で
あった方法で制御技術的に考慮することを可能にした神
経回路網の学習能力についても記載されている。
【０００８】さらにこの発明の構成においては、神経回
路網は既知の制御方法のその都度の結果を重み付けして
考慮する。例えばある産業プロセスの制御結果を神経回
路網によりその開発の進み具合に合わせて影響させるこ
とができ非常に有利である。産業プロセスの制御の安全
性は、特に圧延機の分野においては今日その圧延速度が
大きいことと制御ミスの際大きな運転擾乱の結果を伴う
ので非常に重要であり、これが減少することがあっては
ならない。この新しい制御技術の導入の際のリスクは修
正された量の重み付けを軽くすることによって小さくな
る。
【０００９】さらにまた、神経回路網として多層、特に
２層の、フィードホワード回路網であって、部分的に同
調された回路網部分を持つものが使用される。このよう
な簡単な回路網は特に効果的であることが証されてお
り、その上非常に大きな演算コストを必要としない。そ
れ故、かなり小形の計算機、例えばＳｕｎ４型のワーク
ステーションで最適化が行える。そして後にプロセス計
算機へ接続することも問題なく可能である。
【００１０】この制御方法を実施する際には、部分的な
同調は測定された量の、例えばガウス曲線における分散
及び分布を考慮することによって行う。この分布の考慮
は作用効率の考慮と同様に学習によって絶えず改善さ
れ，従って全体では良好な自己学習状態が生ずる。
【００１１】この発明による方法を運転信頼性を損なう
ことなく導入するには、測定された量のデータの準備が
特に重要である。特にプロセスに関係した信頼間隔及び
標準偏差をもって測定値準備を行うのが有利である。こ
れによりその時々の設備の技術が考慮されることとな
り、測定エラー等に原因する、所謂“外れ弾”は考慮か
ら外れる。慎重な、狙いを定めた測定値のエディティン
グはこの発明の本質的な要素である。これによってエキ
スパート知識を制御系に関連させることができるからで
ある。不確かな値は取り除かれ、低く考慮されるべき値
はそれ相応に考慮される。実際のプロセスの測定から生
じた量はそれ故数倍の重み付けを、ある時は神経回路網
に入る前に、またある時はこの回路網の中で受ける。こ
れにより今まで達することができなかったような、公知
の技術をその正確度で に凌駕した制御が達成される。
【００１２】
【実施例】この発明を圧延機の制御を例として図により
説明する。図１は圧延プロセスにおける使用されたモデ
ルと影響量の分布を、図２は公知の圧延プロセス制御装
置の演算系構成を、図３及び図４はニューロコンピュー
タ回路網の構成例を、図５及び図６はガウス曲線の重み
付けを示す。
【００１３】図１は動作パラメータを求めるための個々
のモデルに加わる影響量を示し、矢１は板厚、矢２は各
段ごとの相対的減少量、矢３は軸方向張力、矢４は板
幅、矢５は作業圧延ローラの直径が入力していることを
示す。動作パラメータは、温度モデルからの矢６の入力
量と圧延力及び圧延トルクに対するモデルによって求め
られる。
【００１４】温度モデルには矢７に応じた冷却の影響及
び矢８に応じた圧延速度が矢１１に応じた進みを考慮し
て入力される。
【００１５】矢７に応じた冷却はまた形状モデル及び平
滑度モデルにも影響しており、これらのモデルにはまた
矢９に応じた張力分布及び圧延ローラの摩耗並びに熱的
ローラ反り（熱クラウン）が入力する。図１には圧延
機、特に冷間圧延機の動作パラメータを求めるための個
々のモデルの間の基本的関係が示されている。同様なモ
デルは多くの産業設備に対して公知であり、その結果は
原則的にはこの発明にしたがって改善される。
【００１６】図２は圧延機の制御装置の個々のブロック
を示し、１２は初期データ、例えば圧延プロセスの初期
寸法、材質及び目標量の入力部を示す。初期データは制
御技術的にふさわしくエディットされ、圧延技術上の量
及び圧延通路の個々の値を計算する予測部１３に与えら
れる。この予測部１３からデータは概略的に図示さた圧
延通路の下位制御部１８の調節値に対する時間配分部１
４に入る。圧延通路自体では公知の各種のセンサ１９、
例えば個々の圧延段における電気量や各段間及び最終段
後の板厚状態等のセンサによって測定値及び信号が得ら
れ、これは測定値を統計的に処理する測定値検出部１７
に与えられる。統計的処理のため信頼区間及び標準偏差
は設備の状況及び形成されたフィードバック回路の増幅
度を考慮して定められる。これは適応係数の記憶のため
の適合係数部１６及び１５の後計算、適合及び予測部１
３を介して閉じられる。この発明によればこのフィード
バック回路は不精確に定められた入力量による制御技術
により、特に例えば図３に例示するような神経回路網に
よって修正される。その際フィードバック回路の新しい
学習状態が達成され、これにより圧延技術上の結果に多
大な改善がなされる。
【００１７】図３において２０は著しく変動する値によ
く適する簡単な神経回路網を示し、この場合回路網の結
節２１は、図示のように、ガウス曲線に応じた部分的影
響を持っている。図４による回路網は神経回路網２２に
シグマ状に影響されている結節２３を持つ。このような
回路網はそれ程著しくなく変動する測定値及び入力量を
持つプロセスの制御および修正にも同様に適している
が、その適応度はやや小さい。
【００１８】図５には互いに部分的に重なっている２つ
のガウス曲線を点線で示すが、図６では２つの曲線は互
いに並んでいる。その重み付けに対する出力関数は標準
偏差１においては一点鎖線２６及び３３の形に、標準偏
差２に対しては実線２７及び３２として、標準偏差４に
対しては破線２８及び３１として表されている。図に明
らかなように、標準偏差について部分的な単位の有意義
な変差が生じている。これは、前述の論文「部分的に同
調されたプロセッシングユニットのネットワークにおけ
る迅速学習（Fast Learning in Networks of Locally-
Tuned Processing Units) 」に記述されているような標
準化とともに所望の出力関数を生じさせている。図２の
ブロック１７での測定データ値のエディティングの際標
準偏差と信頼区間を選択することによって測定値の分散
の２重の考慮が行われ、従って非常に著しく分布した測
定値にも係わらず安定した制御特性が得られる。
【００１９】
【発明の効果】この発明による制御方法は圧延機制御、
特に冷間圧延機の制御を参照して詳しく説明した。しか
しながらこの制御方法は圧延機の制御に対してと同様
に、各個の現象が速やかに経過しかつ互いに関連してい
るようなすべての産業プロセスに対しても、さらにまた
原則的には緩やかに経過しかつ不精確な測定値及びアル
ゴリズムでなく把握されて経過する現象を持つ産業プロ
セスに対しても適用可能であることは当然である。
【図面の簡単な説明】
【図１】圧延プロセスにおける使用されたモデルと影響
量の分布を示す概念図。
【図２】公知の圧延プロセス制御装置の演算系構成を示
す系統図。
【図３】ニューロコンピュータ回路網の構成例を示す回
路図。
【図４】ニューロコンピュータ回路網の異なる構成例を
示す回路図。
【図５】ガウス曲線の重み付けを示す例のグラフ。
【図６】ガウス曲線の重み付けを示す異なる例のグラ
フ。
【符号の説明】
１２ 初期データ入力部 １３ 予測部 １４ 分配部 １５ 適応係数 １６ 適応係数部 １７ 測定値検出部 １８ 制御部 １９ センサ ２０、２２ ニューロ回路網 ２１、２３ 回路網結節 ２４，２５，２９，３０ ガウス曲線
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｇ 7/60 (72)発明者 ライマール ホフマン ドイツ連邦共和国 8000 ミユンヘン 40 ヒルテンベルガーシユトラーセ 79 (72)発明者 フリーデマン シユミツト ドイツ連邦共和国 8520 エルランゲン クレーエンホルスト 21 (72)発明者 ロルフ‐マルチン ライン ドイツ連邦共和国 8500 ニユルンベルク 30 ペーターシユトラーセ 18

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 産業設備において動作点におけるパラメ
    ータを予めモデルに基づいて算出し、これを適用するこ
    とによって動作点の実際値に適合させるとともに、不精
    確に特定した入力量を処理する技術に基づいて、プロセ
    ス量の測定値分散及び分布に関するエキスパート知識を
    考慮して、動作パラメータの修正を行うことを特徴とす
    る産業設備における制御パラメータの修正方法。
  2. 【請求項２】 最適単位において、プロセス量の測定値
    分散及び分布に関するエキスパート知識を考慮して、神
    経状に構成された回路網を使用して制御量を修正するこ
    とを特徴とする請求項１記載の産業設備における制御パ
    ラメータの修正方法。
  3. 【請求項３】 神経回路網は既知の制御によるその都度
    の結果を重み付けして考慮することを特徴とする請求項
    １又は２記載の産業設備における制御パラメータの修正
    方法。
  4. 【請求項４】 重み付けがより多くの運転経験において
    修正計算の結果のために高められることを特徴とする請
    求項３記載の産業設備における制御パラメータの修正方
    法。
  5. 【請求項５】 神経回路網として多層のフィードホワー
    ド回路網であって、部分的に同調された回路網部分を持
    つものが使用されることを特徴とする請求項２ないし４
    のいずれか１項記載の産業設備における制御パラメータ
    の修正方法。
  6. 【請求項６】 部分的な同調は、測定量の分散及び分布
    を考慮して行われることを特徴とする請求項５記載の産
    業設備における制御パラメータの修正方法。
  7. 【請求項７】 測定量分布の考慮は異なるバリアンスを
    持つ複数個のガウス曲線の近似によって行われることを
    特徴とする請求項５または６記載の産業設備における制
    御パラメータの修正方法。
  8. 【請求項８】 測定量分布の考慮は自己学習ステップに
    よって絶えず修正されることを特徴とする請求項５ない
    し７のいずれか１項記載の産業設備における制御パラメ
    ータの修正方法。
  9. 【請求項９】 信頼区間及び標準偏差に関して、プロセ
    スに関連した、エキスパート知識に基づいて定った規則
    をもって測定値のエディティングを行うことを特徴とす
    る請求項１ないし８のいずれか１項記載の産業設備にお
    ける制御パラメータの修正方法。
JP4279403A 1991-09-24 1992-09-22 産業設備における制御パラメータの修正方法 Withdrawn JPH05204408A (ja)

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DE4131765.3 1991-09-24

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