JPH0688060B2 - 熱延鋼材の温度制御方法 - Google Patents
熱延鋼材の温度制御方法Info
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- JPH0688060B2 JPH0688060B2 JP62217378A JP21737887A JPH0688060B2 JP H0688060 B2 JPH0688060 B2 JP H0688060B2 JP 62217378 A JP62217378 A JP 62217378A JP 21737887 A JP21737887 A JP 21737887A JP H0688060 B2 JPH0688060 B2 JP H0688060B2
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- Japan
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- cooling
- bank
- steel strip
- learning
- temperature
- Prior art date
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-
- 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
- B21B37/74—Temperature control, e.g. by cooling or heating the rolls or the product
- B21B37/76—Cooling control on the run-out table
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- 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、熱延鋼材の温度制御方法に関するもので、さ
らに詳言すれば、熱間圧延した熱延鋼材を巻取り機に巻
取るに先立ってホットランテーブル上で熱延鋼材の全長
にわたって、この熱延鋼材の温度を巻取りに適した目標
温度まで正確に冷却することを目的としたものである。
らに詳言すれば、熱間圧延した熱延鋼材を巻取り機に巻
取るに先立ってホットランテーブル上で熱延鋼材の全長
にわたって、この熱延鋼材の温度を巻取りに適した目標
温度まで正確に冷却することを目的としたものである。
熱間圧延設備において、一般に熱延鋼材である鋼帯を巻
取り機に巻取るのに適した温度まで冷却するのに、第２
図に示すような冷却設備Ｒを利用している。この第２図
において、１は仕上げ圧延機で、この仕上げ圧延機１を
出た鋼帯Ｓはランアウトテーブル上を走行して巻取り機
６に巻取られる。ランアウトテーブルには鋼帯Ｓを巻取
りに適した温度まで冷却する冷却設備Ｒが配置されてお
り、またこの冷却設備Ｒの入側には冷却すべき鋼帯Ｓの
温度を測定する入側温度計２が、反対に冷却設備Ｒの出
側には冷却された鋼帯Ｓの温度を測定する出側温度計５
が配置されている。冷却設備Ｒは、ランアウトテーブル
を挟んで、上部冷却設備と下部冷却設備とから構成され
ており、上下両冷却設備は、それぞれＮ個の冷却バンク
に分割され、各冷却バンク別に鋼帯Ｓに対する冷却力を
制御するようになっている。この上部冷却設備と下部冷
却設備とから構成される冷却設備Ｒは、上部水冷部3aと
下部水冷部3bとから成る水冷設備３と、この水冷設備３
の間、または前半および後半に位置する空冷設備４とに
分けられており、空冷設備４は水冷に使用されない冷却
バンクで構成されている。
取り機に巻取るのに適した温度まで冷却するのに、第２
図に示すような冷却設備Ｒを利用している。この第２図
において、１は仕上げ圧延機で、この仕上げ圧延機１を
出た鋼帯Ｓはランアウトテーブル上を走行して巻取り機
６に巻取られる。ランアウトテーブルには鋼帯Ｓを巻取
りに適した温度まで冷却する冷却設備Ｒが配置されてお
り、またこの冷却設備Ｒの入側には冷却すべき鋼帯Ｓの
温度を測定する入側温度計２が、反対に冷却設備Ｒの出
側には冷却された鋼帯Ｓの温度を測定する出側温度計５
が配置されている。冷却設備Ｒは、ランアウトテーブル
を挟んで、上部冷却設備と下部冷却設備とから構成され
ており、上下両冷却設備は、それぞれＮ個の冷却バンク
に分割され、各冷却バンク別に鋼帯Ｓに対する冷却力を
制御するようになっている。この上部冷却設備と下部冷
却設備とから構成される冷却設備Ｒは、上部水冷部3aと
下部水冷部3bとから成る水冷設備３と、この水冷設備３
の間、または前半および後半に位置する空冷設備４とに
分けられており、空冷設備４は水冷に使用されない冷却
バンクで構成されている。
この第２図に示した冷却設備Ｒを使用しての鋼帯Ｓの冷
却制御は、鋼帯Ｓの走行に合わせて各冷却バンクでの冷
却媒体の供給量を制御して行われている。
却制御は、鋼帯Ｓの走行に合わせて各冷却バンクでの冷
却媒体の供給量を制御して行われている。
従来の鋼帯Ｓに対する冷却設備Ｒによる制御冷却は、こ
の各冷却バンクにおける温度降下量ΔTiを、冷却設備Ｒ
による鋼帯Ｓの全温度降下量である目標温度降下量ΔＴ
を表すモデル式、 ΔＴ＝ｄ（ΣΔTai＋ΣΔTbi＋ΣΔTcl） ・・・
（１′） なお、ｄは学習項である。
の各冷却バンクにおける温度降下量ΔTiを、冷却設備Ｒ
による鋼帯Ｓの全温度降下量である目標温度降下量ΔＴ
を表すモデル式、 ΔＴ＝ｄ（ΣΔTai＋ΣΔTbi＋ΣΔTcl） ・・・
（１′） なお、ｄは学習項である。
を用いて計算して求める。具体的には、実測された冷却
設備Ｒによる鋼帯Ｓの全温度降下量ΔＴ′を（１′）式
の目標温度降下量ΔＴに置き換えて、上部水冷部3aの各
冷却バンクにおける鋼帯Ｓの温度降下量ΔTai、下部水
冷部3bの各冷却バンクにおける鋼帯Ｓの温度降下量ΔTb
i、そして空冷設備４の各冷却バンクにおける鋼帯Ｓの
温度降下量ΔTciを分割して求め、この求められた各冷
却バンクにおける温度降下量ΔTiに学習項ｄを乗じて学
習制御を実施し、この学習制御を全温度降下量ΔＴ′が
目標温度降下量ΔＴになるまで各冷却バンクのパターン
を変化させながら繰り返し計算を行うことにより達成し
ていた。
設備Ｒによる鋼帯Ｓの全温度降下量ΔＴ′を（１′）式
の目標温度降下量ΔＴに置き換えて、上部水冷部3aの各
冷却バンクにおける鋼帯Ｓの温度降下量ΔTai、下部水
冷部3bの各冷却バンクにおける鋼帯Ｓの温度降下量ΔTb
i、そして空冷設備４の各冷却バンクにおける鋼帯Ｓの
温度降下量ΔTciを分割して求め、この求められた各冷
却バンクにおける温度降下量ΔTiに学習項ｄを乗じて学
習制御を実施し、この学習制御を全温度降下量ΔＴ′が
目標温度降下量ΔＴになるまで各冷却バンクのパターン
を変化させながら繰り返し計算を行うことにより達成し
ていた。
ところで、冷却設備Ｒ内を通過する鋼帯Ｓは、水冷設備
３と空冷設備４とで冷却されるが、水冷設備３による温
度変化は、 ∂Ti/∂ｔ＝1/Cpρｈ・｛αｉ（Ti−Tw）｝ ・・・
（２） となる また、空冷設備４による温度変化は、 ∂Ti/∂ｔ＝1/Cpρｈ・｛σε（Tair＋273）4/1004 ＋（Ti＋273）4/1004〕 −αRoLL（Ti−Tw）｝ ・・・（３） で与えられる。
３と空冷設備４とで冷却されるが、水冷設備３による温
度変化は、 ∂Ti/∂ｔ＝1/Cpρｈ・｛αｉ（Ti−Tw）｝ ・・・
（２） となる また、空冷設備４による温度変化は、 ∂Ti/∂ｔ＝1/Cpρｈ・｛σε（Tair＋273）4/1004 ＋（Ti＋273）4/1004〕 −αRoLL（Ti−Tw）｝ ・・・（３） で与えられる。
なお、（２）式および（３）式において、 Tiは鋼帯温度〔℃〕、Cpは比熱〔Kcal℃/kg〕、ρは比
重〔kg/m3〕、ｈは鋼帯Ｓの厚さ〔ｍ〕、αは熱伝達係
数〔Kcal/m2hr℃〕、σはステファンボルツマン定数〔K
cal/m2hr℃〕、εは放射率、Tairは雰囲気温度〔℃〕、
Twは水温〔℃〕、αRoLLはテーブルの熱伝達係数〔Kcal
/m2hr℃〕である。
重〔kg/m3〕、ｈは鋼帯Ｓの厚さ〔ｍ〕、αは熱伝達係
数〔Kcal/m2hr℃〕、σはステファンボルツマン定数〔K
cal/m2hr℃〕、εは放射率、Tairは雰囲気温度〔℃〕、
Twは水温〔℃〕、αRoLLはテーブルの熱伝達係数〔Kcal
/m2hr℃〕である。
ここで、熱伝達係数αは、各冷却バンク毎に異なるもの
となる。これは、各冷却バンクにおけるヘッダーの劣化
等による冷却能力の変動および上下冷却バンク間の冷却
能力差に原因するものである。
となる。これは、各冷却バンクにおけるヘッダーの劣化
等による冷却能力の変動および上下冷却バンク間の冷却
能力差に原因するものである。
しかし、上記した従来技術では、この各冷却バンク毎の
熱伝達係数α（熱伝達係数αの代わりに熱流束を使って
もかわまない）を分離して評価することができなかっ
た。
熱伝達係数α（熱伝達係数αの代わりに熱流束を使って
もかわまない）を分離して評価することができなかっ
た。
例えば、走行中の鋼帯Ｓの上下両面の熱伝達係数と熱放
射率の学習をカルマンフィルターにより決定する技術
（特開昭61−199510号公報参照）が知られている。しか
し、この方法では、全上部冷却バンクの熱伝達係数の学
習値、全下部冷却バンクの熱伝達係数の学習値、熱放射
率の学習値の三つの学習項でしか学習を行っていないた
め、各冷却バンク毎の冷却能力の経時変化を学習するこ
とができなかった。
射率の学習をカルマンフィルターにより決定する技術
（特開昭61−199510号公報参照）が知られている。しか
し、この方法では、全上部冷却バンクの熱伝達係数の学
習値、全下部冷却バンクの熱伝達係数の学習値、熱放射
率の学習値の三つの学習項でしか学習を行っていないた
め、各冷却バンク毎の冷却能力の経時変化を学習するこ
とができなかった。
すなわち、実測温度降下量ΔＴ′を実績冷却媒体供給パ
ターンにより産出した温度降下量 （ΣΔTa＋ΣΔTb＋ΣΔTc） の比ｄで学習を行っていたので、測定パラメータ一つで
係数の複数個を学習することはできなかったのである。
ターンにより産出した温度降下量 （ΣΔTa＋ΣΔTb＋ΣΔTc） の比ｄで学習を行っていたので、測定パラメータ一つで
係数の複数個を学習することはできなかったのである。
それゆえ、各冷却バンク毎の冷却能力の経時変化および
劣化変動を考慮して冷却媒体の供給制御を行うことかで
きなかった。
劣化変動を考慮して冷却媒体の供給制御を行うことかで
きなかった。
このため、本発明は、冷却設備の各冷却バンク毎の温度
降下量を、逐次最小二乗法を駆使して推定学習するのを
可能とすることをその技術的課題とするものである。
降下量を、逐次最小二乗法を駆使して推定学習するのを
可能とすることをその技術的課題とするものである。
以下、本発明を、本発明の実施例を示す図面を参照しな
がら説明する。
がら説明する。
本発明の手段は、 ホットストリップミルで熱間圧延した熱延鋼材である鋼
帯Ｓを制御冷却する方法であること、 鋼帯Ｓの温度を少なくとも冷却設備Ｒの入側と出側とで
測定すること、 この冷却設備Ｒの入側での測定温度値と出側での測定温
度値との差である測定温度差値に基づいて逐次最小二乗
方を用いて、鋼帯Ｓの水設備３における上部水冷部3aの
各冷却バンクでの上面の熱伝達係数に関する学習項aiの
学習値、および下部水冷部3bの各冷却バンクでの下面の
熱伝達係数に関する学習項biの学習値、そして空冷設備
４における上下各冷却バンクでの上下面の熱伝達係数に
関する学習項ciの学習値を求めること、 この各学習値と、冷却設備Ｒによる目標温度降下量Δ
Ｔ、すなわち とより各冷却バンクでの温度降下量ΔTiを求めること、 そして各冷却バンクでの温度降下量が温度降下量ΔTiと
なるよう各冷却バンクに供給される冷却媒体の量を制御
すること、 にある。
帯Ｓを制御冷却する方法であること、 鋼帯Ｓの温度を少なくとも冷却設備Ｒの入側と出側とで
測定すること、 この冷却設備Ｒの入側での測定温度値と出側での測定温
度値との差である測定温度差値に基づいて逐次最小二乗
方を用いて、鋼帯Ｓの水設備３における上部水冷部3aの
各冷却バンクでの上面の熱伝達係数に関する学習項aiの
学習値、および下部水冷部3bの各冷却バンクでの下面の
熱伝達係数に関する学習項biの学習値、そして空冷設備
４における上下各冷却バンクでの上下面の熱伝達係数に
関する学習項ciの学習値を求めること、 この各学習値と、冷却設備Ｒによる目標温度降下量Δ
Ｔ、すなわち とより各冷却バンクでの温度降下量ΔTiを求めること、 そして各冷却バンクでの温度降下量が温度降下量ΔTiと
なるよう各冷却バンクに供給される冷却媒体の量を制御
すること、 にある。
すなわち、冷却設備Ｒの入側と出側とで鋼帯Ｓを測温
し、この測温値を用いて逐次最小二乗方により鋼帯Ｓの
冷却設備Ｒにおける各冷却バンク毎の熱伝達係数の学習
値を決定し、この決定された学習値により各冷却バンク
別の冷却制御を行うのである。
し、この測温値を用いて逐次最小二乗方により鋼帯Ｓの
冷却設備Ｒにおける各冷却バンク毎の熱伝達係数の学習
値を決定し、この決定された学習値により各冷却バンク
別の冷却制御を行うのである。
逐次最小二乗法を適用する（１）式は、以下のようにし
て求められる。
て求められる。
前記した（２）式および（３）式を積分することにより
各冷却バンクでの温度降下量ΔTiは、水冷時と空冷時と
に分けて、 と定義される。
各冷却バンクでの温度降下量ΔTiは、水冷時と空冷時と
に分けて、 と定義される。
一般に、冷却バンク毎の熱伝達係数は上部と下部とに分
離して把握することができるので、ｉ番目の冷却バンク
における熱伝達係数αｉは、 αｉ＝αui＋αdi ・・・（６） ただし、αuiはｉ番目の冷却バンクの上部熱伝達係数、
αdiはｉ番目の冷却バンクの下部熱伝達係数である。
離して把握することができるので、ｉ番目の冷却バンク
における熱伝達係数αｉは、 αｉ＝αui＋αdi ・・・（６） ただし、αuiはｉ番目の冷却バンクの上部熱伝達係数、
αdiはｉ番目の冷却バンクの下部熱伝達係数である。
となる。
（２）式、（４）式、（６）式の関係から、 が得られる。
この（７）式の第１項は、ｉ番目の冷却バンク上部での
鋼帯Ｓの温度降下量を、そして第２項はｉ番目の冷却バ
ンク下部での鋼帯Ｓの温度降下量を表すもので、夫々Δ
Tai、ΔTbiと定義する。
鋼帯Ｓの温度降下量を、そして第２項はｉ番目の冷却バ
ンク下部での鋼帯Ｓの温度降下量を表すもので、夫々Δ
Tai、ΔTbiと定義する。
なお、ΔTciは、 と定義する。
（１）式は、ここで定義したΔTai、ΔTbi、ΔTci（こ
のΔTciは上記したように（３）式の∂Tciに相当す
る。）に、各冷却バンクでの鋼帯Ｓの熱伝達係数の誤差
（ｑ＝α（Ti−Tw）とすれば熱流束の誤差と等価とな
る。）および水空冷温度降下量の誤差を補正する学習項
を夫々ai、bi、ciとすることにより求められる。
のΔTciは上記したように（３）式の∂Tciに相当す
る。）に、各冷却バンクでの鋼帯Ｓの熱伝達係数の誤差
（ｑ＝α（Ti−Tw）とすれば熱流束の誤差と等価とな
る。）および水空冷温度降下量の誤差を補正する学習項
を夫々ai、bi、ciとすることにより求められる。
次に、逐次最小二乗法による学習項ai、bi、ciの推定方
法を述べる。
法を述べる。
（１）式においてΔＴは冷却設備Ｒ内での鋼帯Ｓの全温
度降下量であり、冷却設備Ｒの入側における鋼帯Ｓ温度
と冷却設備Ｒの出側における鋼帯Ｓの温度との差として
求められる。最小二乗法によって学習項ai、bi、ciを推
定する場合は温度計実測値から求め、また温度降下量Δ
Tai、ΔTbi、ΔTciは、夫々各冷却バンクの注水実績か
ら求められる。学習項による誤差を考慮して（１）式を
書き改めると、下記のようになる。
度降下量であり、冷却設備Ｒの入側における鋼帯Ｓ温度
と冷却設備Ｒの出側における鋼帯Ｓの温度との差として
求められる。最小二乗法によって学習項ai、bi、ciを推
定する場合は温度計実測値から求め、また温度降下量Δ
Tai、ΔTbi、ΔTciは、夫々各冷却バンクの注水実績か
ら求められる。学習項による誤差を考慮して（１）式を
書き改めると、下記のようになる。
ΔＴ＝〔a1…ai…aN、b1…bi…bN、 c1…ci…cN、〕×〔ΔTa1…ΔTai…ΔTaN、 ΔTb1…ΔTbi…ΔTbN、 ΔTc1…ΔTci…ΔTcN、〕Ｔ＋VN ・・・（８） VNは（１）式の推定誤差、また添字Ｔは行列の転置を示
す。
す。
これを、YN＝ΦＮΘＮ＋VN ・・・（９） と表示する。この（９）式において、 添字Ｎはバンク番号を意味するものである。と定義され
る。
る。
（９）式に公知の逐次最小二乗法を適用することによ
り、ΘＮすなわち学習項ai、bi、ciを学習することがで
きる。
り、ΘＮすなわち学習項ai、bi、ciを学習することがで
きる。
以下に、逐次最終二乗法による推定アルゴリズムを示
す。
す。
ここで は学習パラメータであり、Ｋは学習ゲイン、そしてPNは
共分散行列であり、またρは忘却変数であり過去値にな
るほど重みを小さくして学習する役割を持っており、通
像の場合、１に充分近い値をとって学習を行う。
共分散行列であり、またρは忘却変数であり過去値にな
るほど重みを小さくして学習する役割を持っており、通
像の場合、１に充分近い値をとって学習を行う。
（11）式で学習したΦＮを即刻同一鋼帯Ｓの制御（つま
り（１）式を使った設定計算）に使うことが可能であ
り、また次の鋼帯Ｓの制御に反映させることも可能であ
る。
り（１）式を使った設定計算）に使うことが可能であ
り、また次の鋼帯Ｓの制御に反映させることも可能であ
る。
このように、本発明方法は、各冷却バンクの学習項を温
度実測値に基づいて求めて、各冷却バンクにおける実際
の冷却能力を目標温度降下量に適合させて設定すること
ができるので、冷却設備Ｒによる鋼帯Ｓの冷却を精度良
く達成することができることになる。
度実測値に基づいて求めて、各冷却バンクにおける実際
の冷却能力を目標温度降下量に適合させて設定すること
ができるので、冷却設備Ｒによる鋼帯Ｓの冷却を精度良
く達成することができることになる。
また、学習項の学習は各冷却バンク毎に達成するので、
同時に複数の係数を学習できこれによって各冷却バンク
別にその冷却力の変化を捉えることができることにな
り、冷却バンクにおける冷却能力の経時変化および劣化
変化の影響を排除した制御冷却を達成できる。
同時に複数の係数を学習できこれによって各冷却バンク
別にその冷却力の変化を捉えることができることにな
り、冷却バンクにおける冷却能力の経時変化および劣化
変化の影響を排除した制御冷却を達成できる。
さらに、このように得られた学習項は、各冷却バンクに
おける経時変化および劣化変化を捉えたものであるの
で、そのまま次の鋼帯Ｓに対する制御冷却のために利用
することができ、これによって複数の鋼帯Ｓの連続した
制御冷却を精度良くそして良好に達成できることにな
る。
おける経時変化および劣化変化を捉えたものであるの
で、そのまま次の鋼帯Ｓに対する制御冷却のために利用
することができ、これによって複数の鋼帯Ｓの連続した
制御冷却を精度良くそして良好に達成できることにな
る。
なお、（１）式においては、水冷設備３と同様に空冷設
備４においても各冷却バンク毎に空冷学習項ciを持って
いるが、この求められる各空冷学習項ciはほぼ同じ値で
あるので、これを一つの値として、（１）式を、 としてもほぼ同じ結果を得ることができた。
備４においても各冷却バンク毎に空冷学習項ciを持って
いるが、この求められる各空冷学習項ciはほぼ同じ値で
あるので、これを一つの値として、（１）式を、 としてもほぼ同じ結果を得ることができた。
この（１″）式を使用して計算する場合、YN、ΦＮ、Θ
Ｎは次のようになる。
Ｎは次のようになる。
この（10′）式に対して（11）式のアルゴリズムを用い
ることにより、学習項a1〜aN、b1〜bN、ｃの学習が可能
となる。
ることにより、学習項a1〜aN、b1〜bN、ｃの学習が可能
となる。
第１図に、本発明方法を実施すべく構成された冷却設備
装置を示す。この第１図において１は仕上げ圧延機で、
この仕上げ圧延機１で圧延成形された鋼帯Ｓは、冷却設
備Ｒを通って巻取り機６に順次巻取られていく。
装置を示す。この第１図において１は仕上げ圧延機で、
この仕上げ圧延機１で圧延成形された鋼帯Ｓは、冷却設
備Ｒを通って巻取り機６に順次巻取られていく。
冷却設備Ｒの入側である仕上げ圧延機１の出側には、仕
上げ圧延機１を出て冷却設備Ｒに送り込まれる鋼帯Ｓの
温度を測定する入側温度計２が設けられており、この入
側温度計２で測定した入側温度信号と、冷却設備Ｒへの
鋼帯Ｓの供給速度すなわち仕上げ圧延機１からの鋼帯Ｓ
の搬出速度を測定する入側速度検出器７で測定された速
度信号と、冷却設備Ｒからの鋼帯Ｓの搬出速度である巻
取り器６の鋼帯Ｓの巻取り速度を測定する出側速度検出
器７′で測定された速度信号とを、冷却バンク出力パタ
ーン決定部８に入力し、この入力された入側温度と目標
温度と鋼帯Ｓの板厚等から最適な各冷却バンクパターン
を決定する。
上げ圧延機１を出て冷却設備Ｒに送り込まれる鋼帯Ｓの
温度を測定する入側温度計２が設けられており、この入
側温度計２で測定した入側温度信号と、冷却設備Ｒへの
鋼帯Ｓの供給速度すなわち仕上げ圧延機１からの鋼帯Ｓ
の搬出速度を測定する入側速度検出器７で測定された速
度信号と、冷却設備Ｒからの鋼帯Ｓの搬出速度である巻
取り器６の鋼帯Ｓの巻取り速度を測定する出側速度検出
器７′で測定された速度信号とを、冷却バンク出力パタ
ーン決定部８に入力し、この入力された入側温度と目標
温度と鋼帯Ｓの板厚等から最適な各冷却バンクパターン
を決定する。
すなわち、第３図に示すように、空冷温度計算で目標温
度CTを通る空冷カーブＡを求め、これとは別に入側温度
FDTを通る水冷時の水冷カーブＢを求め、水冷カーブＢ
の入側温度FDT点から空冷カーブＡとの交叉点までの期
間を水冷期間と設定する。
度CTを通る空冷カーブＡを求め、これとは別に入側温度
FDTを通る水冷時の水冷カーブＢを求め、水冷カーブＢ
の入側温度FDT点から空冷カーブＡとの交叉点までの期
間を水冷期間と設定する。
水冷カーブＢは、１番目の冷却バンクから順に注水バル
ブを開として動作状態とし、ｉ番目の冷却バンクまで動
作状態とした際の温度降下量ΔTiを（２）式を用いて求
める。同様に、空冷カーブＡは、（３）式を用いて温度
降下量ΔTciを求めることにより得られる。
ブを開として動作状態とし、ｉ番目の冷却バンクまで動
作状態とした際の温度降下量ΔTiを（２）式を用いて求
める。同様に、空冷カーブＡは、（３）式を用いて温度
降下量ΔTciを求めることにより得られる。
この冷却バンク出力パターン決定部８における上記した
各冷却バンクパターンの決定のフローチャートは第４図
のようになる。スタート後、ステップ１で目標温度、冷
却パターン、入側温度、入側速度、出側速度そして鋼帯
Ｓの板厚等の情報を入力し、次いでステップ２で目標温
度を通る空冷カーブＡを決定すべく空冷温度降下量ΔTc
iを計算する。空冷カーブＡを決定したならば、ステッ
プ３に移行して水冷カーブＢを決定するための各冷却バ
ンク毎の水冷温度降下量ΔTiを計算するのであるが、こ
の温度降下量ΔTiの計算は、１番目の冷却バンクから順
に始められ、得られる計算結果が空冷カーブＡよりも小
さくなるまで継続される。すなわち、ステップ31で温度
降下量の計算される冷却バンクを順に設定し、ステップ
32で設計された冷却バンクまでの温度降下量の合計を計
算し、ステップ33でこのステップ32で計算された温度降
下量すなわち水冷カーブＢの値が空冷カーブＡの値より
も小さいか否かを判断する。水冷カーブＢの値が空冷カ
ーブＡと値よりも大きいと判断された場合は、そのまま
ステップ34に移行して冷却バンクを一つ進め、その指令
をステップ32に送って再び一つ進められた冷却バンクま
での合計温度降下量を計算し、その結果をステップ33に
入力する。
各冷却バンクパターンの決定のフローチャートは第４図
のようになる。スタート後、ステップ１で目標温度、冷
却パターン、入側温度、入側速度、出側速度そして鋼帯
Ｓの板厚等の情報を入力し、次いでステップ２で目標温
度を通る空冷カーブＡを決定すべく空冷温度降下量ΔTc
iを計算する。空冷カーブＡを決定したならば、ステッ
プ３に移行して水冷カーブＢを決定するための各冷却バ
ンク毎の水冷温度降下量ΔTiを計算するのであるが、こ
の温度降下量ΔTiの計算は、１番目の冷却バンクから順
に始められ、得られる計算結果が空冷カーブＡよりも小
さくなるまで継続される。すなわち、ステップ31で温度
降下量の計算される冷却バンクを順に設定し、ステップ
32で設計された冷却バンクまでの温度降下量の合計を計
算し、ステップ33でこのステップ32で計算された温度降
下量すなわち水冷カーブＢの値が空冷カーブＡの値より
も小さいか否かを判断する。水冷カーブＢの値が空冷カ
ーブＡと値よりも大きいと判断された場合は、そのまま
ステップ34に移行して冷却バンクを一つ進め、その指令
をステップ32に送って再び一つ進められた冷却バンクま
での合計温度降下量を計算し、その結果をステップ33に
入力する。
ステップ33で水冷カーブＢの値が空冷カーブＡの値より
も小さいと判断されたならば、ステップ３での計算処理
は完了し冷却バンク出力パターン決定部８での処理が完
了する。
も小さいと判断されたならば、ステップ３での計算処理
は完了し冷却バンク出力パターン決定部８での処理が完
了する。
この冷却バンク出力パターン決定部８で決定された冷却
バンク出力パターンは冷却バンク開閉入出力部９に与え
られ、この冷却バンク開閉入出力部９では冷却バンク出
力パターンに従って各冷却バンクの注水制御を行うと共
に、各冷却バンクにおける注水実績を逐次最小二乗法演
算部10に入力する。
バンク出力パターンは冷却バンク開閉入出力部９に与え
られ、この冷却バンク開閉入出力部９では冷却バンク出
力パターンに従って各冷却バンクの注水制御を行うと共
に、各冷却バンクにおける注水実績を逐次最小二乗法演
算部10に入力する。
逐次最小二乗法演算部10では、鋼帯Ｓの冷却設備Ｒへの
搬入速度、鋼帯Ｓの冷却設備Ｒからの搬出速度、入側温
度、出側温度そして注水実績を使用して（11）式によっ
てΘＮを学習し、その学習結果を冷却バンク出力パター
ン決定部８に逐次フィードバックして次回冷却制御に反
映させる。
搬入速度、鋼帯Ｓの冷却設備Ｒからの搬出速度、入側温
度、出側温度そして注水実績を使用して（11）式によっ
てΘＮを学習し、その学習結果を冷却バンク出力パター
ン決定部８に逐次フィードバックして次回冷却制御に反
映させる。
冷却バンク出力パターン決定部８では、逐次最小二乗法
演算部10で学習決定された学習項を用いて新たに空冷カ
ーブＡおよび水冷カーブＢの計算決定を行う。
演算部10で学習決定された学習項を用いて新たに空冷カ
ーブＡおよび水冷カーブＢの計算決定を行う。
この本発明方法の実施結果によれば、従来方法で得られ
る制御精度が、±15℃、80％であったのに対し、本発明
方法で得られる制御精度は、±15℃、90％まで向上し
た。
る制御精度が、±15℃、80％であったのに対し、本発明
方法で得られる制御精度は、±15℃、90％まで向上し
た。
以上の説明から明らかなごとく、本発明は、各冷却バン
クにおける実際の冷却能力を目標温度降下量に適合させ
て設定するので、学習設備による鋼帯の冷却を精度良く
達成することができ、これによって材質の均一化、歩留
まりの向上を達成でき、また同時に複数の係数を学習す
るので、各冷却バンクにおける冷却能力の経時変化およ
び劣化変化の影響を確実に排除することができ、これに
よって正確な冷却制御を達成でき、さらに得られた学習
項は各冷却バンクにおける経時変化および劣化変化を捉
えたものであるので、冷却対象物である鋼帯の寸法およ
び温度条件が変更したとしても正確な冷却制御を維持す
ることができる等多くの優れた効果を発揮するものであ
る。
クにおける実際の冷却能力を目標温度降下量に適合させ
て設定するので、学習設備による鋼帯の冷却を精度良く
達成することができ、これによって材質の均一化、歩留
まりの向上を達成でき、また同時に複数の係数を学習す
るので、各冷却バンクにおける冷却能力の経時変化およ
び劣化変化の影響を確実に排除することができ、これに
よって正確な冷却制御を達成でき、さらに得られた学習
項は各冷却バンクにおける経時変化および劣化変化を捉
えたものであるので、冷却対象物である鋼帯の寸法およ
び温度条件が変更したとしても正確な冷却制御を維持す
ることができる等多くの優れた効果を発揮するものであ
る。
第１図は、本発明方法を実施すべく構成された冷却設備
装置の一例を示す説明図である。 第２図は、熱延鋼材の冷却設備の基本的構成を示す説明
図である。 第３図は、冷却バンクの冷却パターンを求める説明図で
ある。 第４図は、冷却バンク出力パターン決定のフローチャー
トを示すものである。 符号の説明 1;仕上げ圧延機、2:入側温度計、R;冷却設備、3;,水冷
部、4;空冷設備、5;出側温度計、6;巻取り器、7;速度検
出器、8;冷却バンク出力パターン決定部、9;冷却バンク
開閉入出力部、10;逐次最小二乗法演算部。
装置の一例を示す説明図である。 第２図は、熱延鋼材の冷却設備の基本的構成を示す説明
図である。 第３図は、冷却バンクの冷却パターンを求める説明図で
ある。 第４図は、冷却バンク出力パターン決定のフローチャー
トを示すものである。 符号の説明 1;仕上げ圧延機、2:入側温度計、R;冷却設備、3;,水冷
部、4;空冷設備、5;出側温度計、6;巻取り器、7;速度検
出器、8;冷却バンク出力パターン決定部、9;冷却バンク
開閉入出力部、10;逐次最小二乗法演算部。
Claims (1)
- 【請求項１】ホットストリップミルで熱間圧延した熱延
鋼材である鋼帯（Ｓ）を制御冷却するに当たり、 前記鋼帯（Ｓ）の温度を少なくとも冷却設備（Ｒ）の入
側と出側とで測定し、該測定温度差値に基づいて逐次最
二乗方を用いて、前記鋼帯（Ｓ）の水冷時における上部
水冷部（3a）の各冷却バンクでの上面の熱伝達係数に関
する学習項aiの学習値、および下部水冷部（3b）の各冷
却バンクでの下面の熱伝達係数に関する学習項biの学習
値、そして空冷時における上下各冷却バンクでの上下面
の熱伝達係数に関する学習項ciの学習値を求め、該各学
習値と冷却設備（Ｒ）による目標温度降下量ΔＴ とより各冷却バンクでの温度降下量ΔTiを求め、各冷却
バンクでの温度降下量が前記温度降下量ΔTiとなるよう
冷却制御する熱延鋼材の温度制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62217378A JPH0688060B2 (ja) | 1987-08-31 | 1987-08-31 | 熱延鋼材の温度制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62217378A JPH0688060B2 (ja) | 1987-08-31 | 1987-08-31 | 熱延鋼材の温度制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6462206A JPS6462206A (en) | 1989-03-08 |
| JPH0688060B2 true JPH0688060B2 (ja) | 1994-11-09 |
Family
ID=16703234
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62217378A Expired - Lifetime JPH0688060B2 (ja) | 1987-08-31 | 1987-08-31 | 熱延鋼材の温度制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0688060B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005211963A (ja) * | 2004-01-30 | 2005-08-11 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 鉄鋼プロセスにおけるモデルのパラメータ修正方法及びその方法を用いた熱延鋼板の製造方法 |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB9317928D0 (en) * | 1993-08-26 | 1993-10-13 | Davy Mckee Poole | Rolling of metal strip |
| JP3199975B2 (ja) * | 1995-03-13 | 2001-08-20 | 三菱電機株式会社 | 熱間圧延設備における冷却設備診断装置 |
| DE19850253A1 (de) * | 1998-10-31 | 2000-05-04 | Schloemann Siemag Ag | Verfahren und System zur Regelung von Kühlstrecken |
| JP4924952B2 (ja) * | 2008-07-17 | 2012-04-25 | 住友金属工業株式会社 | 熱延鋼板の冷却方法及び冷却設備 |
-
1987
- 1987-08-31 JP JP62217378A patent/JPH0688060B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005211963A (ja) * | 2004-01-30 | 2005-08-11 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 鉄鋼プロセスにおけるモデルのパラメータ修正方法及びその方法を用いた熱延鋼板の製造方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6462206A (en) | 1989-03-08 |
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