JPH07191713A - 調節されるシステム内のプロセスに指令を与えるための方法および装置 - Google Patents

調節されるシステム内のプロセスに指令を与えるための方法および装置

Info

Publication number
JPH07191713A
JPH07191713A JP6300398A JP30039894A JPH07191713A JP H07191713 A JPH07191713 A JP H07191713A JP 6300398 A JP6300398 A JP 6300398A JP 30039894 A JP30039894 A JP 30039894A JP H07191713 A JPH07191713 A JP H07191713A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
model
parameter
network
process parameter
measured
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP6300398A
Other languages
English (en)
Inventor
Einar Broese
ブレーゼ アイナー
Otto Gramckow
グラムコフ オツトー
Thomas Martinetz
マルチネツ トーマス
Guenter Soergel
ゼルゲル ギユンター
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of JPH07191713A publication Critical patent/JPH07191713A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Abstract

(57)【要約】 【目的】 各プロセス進行の開始時に計算装置で実行さ
れたプロセスの数学モデルＭを用いてモデルに供給され
た入力量に関係して少なくとも１つの選択されたプロセ
スパラメータが予計算され、このプロセスパラメータに
よりシステムの予設定が行われ、プロセス進行の間に入
力量およびプロセスパラメータが測定され、またプロセ
ス進行の後に測定されたプロセスパラメータおよびモデ
ルに供給された測定された入力量に基づいてプロセスパ
ラメータの予計算の適応改善が行われる方法において、
プロセスパラメータと入力量との間の非常に複雑な関係
の際にプロセスパラメータの予計算を改良する。 【構成】 多くの部分モデルＭ１、Ｍ２ないしＭｋから
成るモデルＭにおいて部分モデルの計算結果π１、π２
ないしπｋが回路網応答ｙN として予計算すべきプロセ
スパラメータを発生するニューロン回路網８に供給さ
れ、またプロセス進行の後に回路網応答ｙN と測定され
たプロセスパラメータとの間の偏差がニューロン回路網
８の回路網パラメータを適応させるために利用される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、調節されるシステム内
のプロセスに指令を与えるための方法であって、各１つ
のプロセス進行の開始時に計算装置で実行されたプロセ
スの数学モデルを用いてモデルに供給された入力量に関
係して少なくとも１つの選択されたプロセスパラメータ
が予計算され、このプロセスパラメータによりシステム
の予設定が行われ、プロセス進行の間に入力量およびプ
ロセスパラメータが測定され、またプロセス進行の後に
測定されたプロセスパラメータおよびモデルに供給され
た測定された入力量に基づいてプロセスパラメータの予
計算の適応改善が行われる方法に関する。さらに本発明
はこの方法を実施するための装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ドイツ特許出願公開第 A-4040360号明細
書から、準連続的に作動する方法技術的な設備に対する
調節されるシステム内の１つのプロセスに指令を与える
ためのこのような方法またはこのような装置が公知であ
る。このような設備には例えば圧延ラインが属してお
り、その際に圧延物の各パスは以下でプロセス進行と呼
ばれるプロセスサイクルを形成する。すべての実際の技
術的プロセスのようにこれらのプロセス進行は時変性で
ある。このようなプロセスに指令を与える際には、プロ
セスを調節するシステムを各プロセス進行の前に予設定
することが必要である。すなわちプロセス指令は古典的
な調節と異なって実際のプロセス事象に常に時間的に先
行していなければならない。その理由は、工業的プロセ
スではしばしば調節量が間接的にのみ測定可能であり、
またプロセス影響の個所で直接的に測定可能ではなく、
従って直接的な調節が可能でないことである。プロセス
を調節するシステムの予設定は公知のように、プロセス
の重要な数学的モデルのプールに支えられて、予め定め
られた入力量および／またはとりあえず推定された入力
量に関係して選定されたプロセスパラメータが予計算さ
れ、それによって次いでシステムの予設定が行われるよ
うにして行われる。数学的モデルは指令を与えるべきプ
ロセスを常に近似的にのみ記述し得るので、実際のプロ
セス事象へのモデルの適応マッチングが必要である。そ
のために各プロセス進行の間にプロセスパラメータおよ
び入力量が直接的または間接的に他の測定量の評価によ
り測定される。プロセス進行の終了後に後計算の枠内で
数学的モデルにより実行された予計算がいまや測定され
た入力量を基礎として繰り返され、その際にこうして計
算されたプロセスパラメータと測定されたプロセスパラ
メータとの間の偏差に関係して変更可能なモデルパラメ
ータの適応変更が求められた偏差を減少するように行わ
れる。こうして適応されたモデルパラメータはすぐ次の
プロセス進行の開始時にプロセスパラメータの予計算の
ために用いられる。
【０００３】非常に複雑な関係の際には通常、モデル化
すべきプロセスの部分局面が部分モデルに記述され、そ
の際にプロセスの考察される部分局面の共同作用は部分
モデルを互いに論理演算する上位のモデルにより記述さ
れる。部分モデルはプロセスの相応の部分局面をなお十
分に正確に記述し得るが、部分モデルの論理演算に対す
るモデル仮定の作成に困難を伴い、さらに大きな誤差を
含んでいる可能性がある。特に部分モデルの適応に追加
して上位のモデルの適応を行うには非常な困難を伴う。
なぜならば、部分モデルが正確な測定値ではなく単に推
定値を上位のモデルに対する入力量として供給するから
である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、プロ
セスパラメータと入力量との間の非常に複雑な関係の際
にプロセスパラメータの予計算を改良することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この課題は、本発明によ
れば、冒頭に記載した種類の方法から出発して、多数の
部分モデルから成るモデルにおいて部分モデルの計算結
果が回路網応答として予計算すべきプロセスパラメータ
を発生するニューロン回路網に供給され、またプロセス
進行の後に回路網応答と測定されたプロセスパラメータ
との間の偏差がニューロン回路網の回路網パラメータを
適応させるために利用されることにより解決される。こ
の方法を実施するための装置では、モデルが多数の部分
モデルから成っており、また部分モデルの後にニューロ
ン回路網が付設されており、このニューロン回路網が部
分モデルの計算結果をプロセスパラメータに対する予測
値として論理演算する。
【０００６】指令すべきプロセスの部分的局面は依然と
してモデル、ここでは部分モデルにより記述されるが、
その際に部分モデルから供給される計算結果の論理演算
は学習可能なニューロン回路網により行われる。部分モ
デルを互いに論理演算する上位のモデルの使用にくらべ
て、ニューロン回路網のデザインおよびトレーニングの
費用がこのような上位のモデルの適格化の費用よりも少
なくてすむという利点が生ずる。数学モデルを完全にニ
ューロン回路網により置換する他の考えられる方法にく
らべて、プロセスの数学モデル化のためのこれまでの結
果および経験が引き続き完全に有効であるという利点が
生ずる。それに応じて、数学的部分モデルと組み合わせ
て使用されるニューロン回路網も相応のグローバルなニ
ューロン回路網よりも簡単であり、その結果としてプロ
セス指令のための一層堅牢な解決策が得られる。
【０００７】本発明による方法の有利な実施態様では、
部分モデルの計算結果に追加して、予計算すべきプロセ
スパラメータへの影響をモデルの枠内で記述可能でない
入力量も直接にニューロン回路網に供給される。
【０００８】回路網パラメータの適応は、各プロセス進
行の後に測定された入力量および測定されたプロセスパ
ラメータが回路網パラメータの適応のために利用される
ことによって、有利なことにオンラインで行われる。こ
れにより、実際の、すなわち時変性のプロセスへの、ニ
ューロン回路網から供給されるプロセスパラメータに対
する予測値の連続的適応が達成される。その際にニュー
ロン回路網のオンライン適応は数学モデルのモデルパラ
メータのオンライン適応の場合の費用よりもはるかに少
ない費用ですむ。
【０００９】本発明による方法は特にプロセスの一部が
相応のモデルにより記述され得る工業的な方法技術的プ
ロセスにおいて応用される。この関連で本発明による方
法により好ましくは圧延技術的プロセスに指令が与えら
れる。その際に、好ましくは、部分モデルは圧延ライン
の個々の圧延スタンドに対応付けられており、その際に
ニューロン回路網は個々の圧延スタンドの各々に対する
部分モデルから供給された計算結果をすべての圧延ライ
ンに対するプロセスパラメータの予測値として論理演算
する。本発明による方法の好ましい応用に相応して、そ
の際に部分モデルは個々の圧延スタンドのローラー間隙
プロフィルを計算し、ニューロン回路網は計算されたロ
ーラー間隙プロフィルを帯の厚みプロフィルに対する予
測値として論理演算する。
【００１０】
【実施例】以下、図面を参照して本発明を一層詳細に説
明する。
【００１１】図１は機能ブロック１によりシンボル化さ
れている技術的プロセス、たとえば圧延プロセスに指令
を与えるための従来の配置を示す。計算装置２で付属の
モデルパラメータＭＰを含めてプロセスの数学モデルＭ
が実行されている。各プロセス進行の開始前に予計算装
置３が計算装置２から現在のモデルパラメータＭＰを有
する数学モデルＭのそれぞれ必要とされるモデル式を呼
び出す。次いで予計算装置３でモデル式およびたとえば
目標値のような予め定められたまたは推定された入力量
ｘV ＝（ｘ1V，…，ｘnV）に基づいて選択されたプロセ
スパラメータｙV ＝（ｙ1V，…，ｙnV）が予計算され
る。これらの予計算されたプロセスパラメータｙV によ
りプロセス１を調節するためのシステム４が予設定され
る。続いてのプロセス進行の間に、矢印５により示され
ているように、プロセス１が予設定されたシステム４に
より制御され、他方同時に、矢印６により示されている
ように、すべての主要なプロセス量が測定される。測定
されたプロセス量に基づいて測定された量の統計的な評
価により、またはその他の直接的に測定可能でない量の
計算により入力量ｘおよびプロセスパラメータｙの、プ
ロセス進行の前に行われた場合よりもはるかにに正確な
決定が行われる。プロセス進行の後にこのように測定さ
れた入力量ｘおよびプロセスパラメータｙが後計算装置
７に供給される。後計算装置７は計算装置２内の現在の
モデルパラメータＭＰを有するモデルＭにアクセスし、
またプロセスパラメータの予計算をいまや測定された入
力量ｘを基礎として繰り返す。プロセスパラメータに対
するこうして得られた計算結果は測定されたプロセスパ
ラメータｙと比較され、その際に求められた偏差に基づ
いてモデルパラメータＭＰの適応変更がこれらの偏差を
減少するように行われる。適応されたモデルパラメータ
ＭＰは古い値に重ね書きして計算装置２内に格納され、
またすぐ次の予計算のために準備される。
【００１２】図２は計算装置２内の数学モデルと可変の
回路網パラメータＮＰを有するニューロン回路網８との
本発明による組み合わせの実施例を示す。プロセスパラ
メータｙV の予計算のために予計算装置３は計算装置２
から先ず必要とされる部分モデルＭを呼び出し、またこ
れらを入力量ｘV に供給する。こうして部分モデルＭか
ら得られた計算結果πV は、回路網応答ｙN としてプロ
セスパラメータｙV に対する予測値を形成するニューロ
ン回路網８に供給される。プロセス進行の後に、測定さ
れた入力量ｘが後計算装置７内で部分モデルＭに供給さ
れる。その際に部分モデルＭから発生された計算結果π
はニューロン回路網８に供給され、その回路網応答ｙN
が後計算装置７内で測定されたプロセスパラメータｙと
比較される。比較結果に関係して回路網パラメータＮＰ
の適応変更がこの偏差を減少するように行われる。
【００１３】図３は、多数の部分モデルＭ１、Ｍ２、…
Ｍｋから成る、指令すべきプロセスのモデルＭをブロッ
ク回路図で示す。すべての入力量ｘの全集合から部分モ
デルＭ１ないしＭｋに入力量ｘ１ないしｘｋの相い異な
る組が供給される。部分モデルＭ１ないしＭｋから発生
された計算結果π１ないしπｋは、場合によっては追加
的な入力量の組み入れのもとに、回路網応答ｙN として
プロセスパラメータｙV に対する予測値を供給するニュ
ーロン回路網８に与えられる。
【００１４】ｋ個の圧延スタンドを有する圧延ラインで
はたとえばそれぞれ各圧延スタンドに対する部分モデル
Ｍ１ないしＭｋがローラー間隙プロフィルπを計算し得
る。ニューロン回路網８はこうして計算された負荷ロー
ラー間隙プロフィルπ１ないしπｋから、たとえば帯の
張力、帯の幅、帯の走入および最終圧延温度、帯の耐熱
性、圧延速度、圧延時間、休止時間、合計圧延力および
合計逆曲げ力のような追加的な入力量ｘｐの顧慮のもと
に帯のプロフィルに対する予想値を求める。
【００１５】図４には、ｋの圧延スタンドのローラー間
隙プロフィルπｋに対する部分モデルＭｋの構造の一例
が示されている。部分モデルＭｋはローラーの間隙プロ
フィルへのローラーの摩耗の影響を求める摩耗モデルＭ
ｋｗと、ローラーの間隙プロフィルへのさまざまなロー
ラーの温度上昇の影響を計算する温度モデルＭｋｔと、
ローラーの撓みを顧慮する曲げモデルＭｋｂとから成っ
ている。支持ローラーの摩耗および温度は作業ローラー
のローラー撓みに影響するので、摩耗モデルＭｋｗおよ
び温度モデルＭｋｔは曲げモデルＭｋｂに追加的な入力
値として供給される。すべての３つのモデルＭｋｗ、Ｍ
ｋｔおよびＭｋｂの計算結果はｋの圧延スタンドのロー
ラー間隙プロフィルπｋに対する推定値として加法的に
論理演算される。
【図面の簡単な説明】
【図１】技術的プロセスに指令を与えるための公知の配
置例のブロック図。
【図２】数学モデルとニューロン回路網との本発明によ
る組み合わせの一例を示すブロック図。
【図３】モデルとニューロン回路網との機能的論理演算
を説明するためのブロック図。
【図４】部分モデルのブロック図。
【符号の説明】
１ 圧延プロセス ２ 計算装置 ３ 予計算装置 ４ 調節されるシステム ６ 測定装置 ７ 後計算装置 ８ ニューロン回路網
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０５Ｂ 23/02 Ｈ 7531−3Ｈ Ｇ０６Ｆ 15/18 ５５０ Ｅ 9071−5Ｌ Ｇ０６Ｇ 7/60 (72)発明者 トーマス マルチネツ ドイツ連邦共和国 80686 ミユンヘン キルヒマイルシユトラーセ 43 (72)発明者 ギユンター ゼルゲル ドイツ連邦共和国 90455 ニユルンベル ク ツアウンケーニツヒヴエーク ８

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 調節されるシステム（４）内のプロセス
    に指令を与えるための方法であって、各１つのプロセス
    進行の開始時に計算装置（２）で実行されたプロセスの
    数学モデル（Ｍ）を用いてモデル（Ｍ）に供給された入
    力量（ｘ）に関係して少なくとも１つの選択されたプロ
    セスパラメータ（ｙ）が予計算され、このプロセスパラ
    メータによりシステム（４）の予設定が行われ、プロセ
    ス進行の間に入力量（ｘ）およびプロセスパラメータ
    （ｙ）が測定され、またプロセス進行の後に測定された
    プロセスパラメータ（ｙ）およびモデル（Ｍ）に供給さ
    れた測定された入力量（ｘ）に基づいてプロセスパラメ
    ータ（ｙ）の予計算の適応改善が行われる方法におい
    て、多数の部分モデル（Ｍ１、Ｍ２ないしＭｋ）から成
    るモデル（Ｍ）において部分モデルの計算結果（π１、
    π２ないしπｋ）が回路網応答（ｙN ）として予計算す
    べきプロセスパラメータを発生するニューロン回路網
    （８）に供給され、またプロセス進行の後に回路網応答
    （ｙN ）と測定されたプロセスパラメータ（ｙ）との間
    の偏差がニューロン回路網（８）の回路網パラメータ
    （ＮＰ）を適応させるために利用されることを特徴とす
    る調節されるシステム内のプロセスに指令を与えるため
    の方法。
  2. 【請求項２】 予計算すべきプロセスパラメータ（ｙ）
    への影響をモデルの枠内で記述可能でない入力量（ｘ
    ｐ）が直接にニューロン回路網（８）に供給されること
    を特徴とする請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 各プロセス進行の後に測定された入力量
    （ｘ）および測定されたプロセスパラメータ（ｙ）が回
    路網パラメータ（ＮＰ）を適応させるために利用される
    ことによって、回路網パラメータ（ＮＰ）の適応がオン
    ラインで行われることを特徴とする請求項１または２記
    載の方法。
  4. 【請求項４】 圧延技術的プロセスに指令を与えること
    を特徴とする請求項１ないし３の１つに記載の方法。
  5. 【請求項５】 部分モデル（Ｍ１、Ｍ２ないしＭｋ）が
    圧延ラインの個々の圧延スタンドに対応付けられてお
    り、またニューロン回路網（８）が各個の圧延スタンド
    に対する部分モデル（Ｍ１、Ｍ２ないしＭｋ）から供給
    された計算結果（π１、π２ないしπｋ）をすべての圧
    延ラインに対するプロセスパラメータ（ｙV ）の予測値
    として論理演算することを特徴とする請求項４記載の方
    法。
  6. 【請求項６】 部分モデル（Ｍ１、Ｍ２ないしＭｋ）が
    個々の圧延スタンドのローラー間隙プロフィルを計算
    し、またニューロン回路網（８）が計算されたローラー
    間隙プロフィルを帯の厚みプロフィルに対する予測値と
    して論理演算することを特徴とする請求項５記載の方
    法。
  7. 【請求項７】 調節されるシステム（４）内のプロセス
    に指令を与えるための装置であって、少なくとも１つの
    予計算されたプロセスパラメータ（ｙV ）に関係してシ
    ステム（４）を予設定するための装置（３）と、入力量
    （ｘ）に関係してプロセスパラメータ（ｙV ）を予計算
    するためのプロセスの数学モデル（Ｍ）を含んでいる計
    算装置（２）と、プロセス進行の間に入力量（ｘ）およ
    びプロセスパラメータ（ｙ）を測定するための測定装置
    （６）とを含んでいる装置において、モデル（Ｍ）が多
    数の部分モデル（Ｍ１、Ｍ２ないしＭｋ）から成ってお
    り、また部分モデルの後にニューロン回路網（８）が付
    設されており、このニューロン回路網が部分モデルの計
    算結果（π１、π２ないしπｋ）をプロセスパラメータ
    （ｙV ）に対する予測値として論理演算することを特徴
    とする調節されるシステム内のプロセスに指令を与える
    ための装置。
JP6300398A 1993-11-11 1994-11-09 調節されるシステム内のプロセスに指令を与えるための方法および装置 Pending JPH07191713A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE4338615A DE4338615B4 (de) 1993-11-11 1993-11-11 Verfahren und Vorrichtung zur Führung eines Prozesses in einem geregelten System
DE4338615.6 1993-11-11

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH07191713A true JPH07191713A (ja) 1995-07-28

Family

ID=6502410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP6300398A Pending JPH07191713A (ja) 1993-11-11 1994-11-09 調節されるシステム内のプロセスに指令を与えるための方法および装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US5608842A (ja)
JP (1) JPH07191713A (ja)
DE (1) DE4338615B4 (ja)

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6745169B1 (en) * 1995-07-27 2004-06-01 Siemens Aktiengesellschaft Learning process for a neural network
DE19527521C1 (de) * 1995-07-27 1996-12-19 Siemens Ag Lernverfahren für ein neuronales Netz
DE19548384A1 (de) * 1995-12-22 1997-07-03 Siemens Ag Verfahren zur rechnergestützten Ermittlung von Kinetikgrößen eines technischen Prozesses, der mindestens zwei Teilprozesse aufweist, welche mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten ablaufen
DE19625442B4 (de) * 1996-06-26 2005-02-03 Siemens Ag Verfahren und Einrichtung zur Verringerung der Kantenanschärfung eines Walzbandes
DE19637917C2 (de) * 1996-09-17 1998-12-10 Siemens Ag Verfahren und Einrichtung zum Entwurf oder zur Steuerung des Prozeßablaufs einer Anlage der Grundstoffindustrie
DE19642918C2 (de) * 1996-10-17 2003-04-24 Siemens Ag System zur Berechnung des Enddickenprofils eines Walzbandes
DE19713004C2 (de) * 1997-03-27 2002-10-24 Siemens Ag Verfahren und Einrichtung zur Voreinstellung der Planheit eines Walzbandes
DE19718262A1 (de) * 1997-04-30 1998-11-05 Schenck Panel Production Syste Verfahren und System zur Generierung eines Prozeßmodells eines technischen Problems
DE59702518D1 (de) * 1997-06-06 2000-11-30 Christoph H Tanner Verfahren zur Prozesssteuerung und Gerätesteuersystem
DE19731980A1 (de) * 1997-07-24 1999-01-28 Siemens Ag Verfahren zur Steuerung und Voreinstellung eines Walzgerüstes oder einer Walzstraße zum Walzen eines Walzbandes
DE19738955C2 (de) * 1997-09-05 2003-01-09 Audi Ag Verfahren zur Regelung eines Umformprozesses
DE19747510A1 (de) * 1997-10-28 1999-05-06 Sican F & E Gmbh Sibet Meßsystem und Verfahren zur Auswertung von Sensorsignalen
DE19980248B4 (de) * 1998-02-18 2008-02-07 Siemens Ag Verfahren und Einrichtung zur Bestimmung eines Zwischenprofils eines Metallbandes
KR100244582B1 (ko) * 1998-03-05 2000-03-02 신종계 선체 외판의 곡면가공방법 및 장치
ATE227615T1 (de) 1999-03-23 2002-11-15 Siemens Ag Verfahren und einrichtung zur bestimmung der walzkraft in einem walzgerüst
EP1214631B2 (de) * 1999-09-20 2008-08-13 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren, anordnung und computerprogramm-erzeugnis zur simulation eines technischen systems
FI115406B (fi) * 2000-06-13 2005-04-29 Metso Paper Inc Paperikoneen tai kartonkikoneen tai vastaavan kuiturainakoneen telaston, kuten kalanterin, kuormituslaskentajärjestelmä
DE10036971A1 (de) * 2000-07-28 2002-02-28 Siemens Ag Verfahren zur Ferndiagnose eines technologischen Prozesses
DE10118748A1 (de) * 2001-04-17 2002-10-31 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur prozessgesteuerten Modellierung einer verfahrenstechnischen Anlage
DE10201018B4 (de) * 2002-01-11 2004-08-05 Eads Deutschland Gmbh Neuronales Netz, Opimierungsverfahren zur Einstellung der Verbindungsgewichte eines neuronalen Netzes sowie Analyseverfahren zur Überwachung eines Optimierungsverfahrens
DE10327663A1 (de) * 2003-06-20 2005-01-05 Abb Patent Gmbh System und Verfahren zur optimierenden Regelung der Dickenqualität in einem Walzprozess
US7848910B2 (en) * 2004-07-22 2010-12-07 Avl List Gmbh Method for analyzing the behavior of complex systems, especially internal combustion engines
US20060064643A1 (en) * 2004-09-14 2006-03-23 Hariton Nicholas T Distributed scripting for presentations with touch screen displays
US7861578B2 (en) * 2008-07-29 2011-01-04 General Electric Company Methods and systems for estimating operating parameters of an engine
DE102010019320A1 (de) * 2010-05-03 2011-11-03 Converteam Gmbh Verfahren zum Ermitteln von Parametern eines Modells für eine Walzanlage
US8489632B1 (en) * 2011-06-28 2013-07-16 Google Inc. Predictive model training management
DE102015203940A1 (de) * 2015-03-05 2016-09-08 Volkswagen Ag Verfahren und Steuervorrichtung zum Ermitteln eines Wirkgrößen-Verlaufs
DE102018106393B4 (de) * 2018-03-19 2023-09-28 Thyssenkrupp Ag Verfahren zur Steuerung einer Produktionsanlage eines Walzwerkes
CN108637020B (zh) * 2018-05-09 2020-04-10 北京科技大学 一种自适应变异pso-bp神经网络带钢凸度预测方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU442459A1 (ru) * 1972-12-20 1974-09-05 Московский Ордена Трудового Красного Знамени Институт Пищевой Промышленности Система автоматического регулировани
SU807211A1 (ru) * 1978-07-19 1981-02-23 Киевский Ордена Ленина Политехни-Ческий Институт Им. 50-Летиявеликой Октябрьской Социалисти-Ческой Революции Устройство дл идентификациилиНЕйНыХ Об'ЕКТОВ упРАВлЕНи
JP2676397B2 (ja) * 1989-01-05 1997-11-12 株式会社エイ・ティ・アール視聴覚機構研究所 動的システムの運動軌道生成方法
US5253328A (en) * 1989-11-17 1993-10-12 Microelectronics & Computer Technology Corp. Neural-network content-addressable memory
CA2031765C (en) * 1989-12-08 1996-02-20 Masahide Nomura Method and system for performing control conforming with characteristics of controlled system
DE69030078T2 (de) * 1990-02-22 1997-08-07 At & T Corp Fertigungsjustierung während Produktherstellung
US5175678A (en) * 1990-08-15 1992-12-29 Elsag International B.V. Method and procedure for neural control of dynamic processes
DE4040360A1 (de) * 1990-12-17 1991-06-27 Siemens Ag Regelung eines mehrgeruestigen warm- und/oder kaltband-walzwerks
DE4111354A1 (de) * 1991-04-09 1992-10-22 Bodenseewerk Geraetetech Einrichtung zur fuehrung des endeffektors eines roboters laengs einer sollbahn
US5268834A (en) * 1991-06-24 1993-12-07 Massachusetts Institute Of Technology Stable adaptive neural network controller
DE4130164A1 (de) * 1991-09-11 1993-03-18 Bodenseewerk Geraetetech Regler, insbesondere flugregler
DE4131765A1 (de) * 1991-09-24 1993-03-25 Siemens Ag Regelparameter-verbesserungsverfahren fuer industrielle anlagen

Also Published As

Publication number Publication date
DE4338615A1 (de) 1995-05-18
DE4338615B4 (de) 2005-10-13
US5608842A (en) 1997-03-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPH07191713A (ja) 調節されるシステム内のプロセスに指令を与えるための方法および装置
JP3336135B2 (ja) プロセスに指令を与えるための方法および装置
US5513097A (en) Method and control device for controlling a process including the use of a neural network having variable network parameters
JP3330758B2 (ja) 調節されるシステムにおけるプロセスの制御方法および装置
JP6292309B2 (ja) 圧延シミュレーション装置
RU2768986C1 (ru) Способ определения установочных условий для производственного объекта, способ определения значения настройки для прокатного стана, устройство определения значения настройки для прокатного стана, способ производства продукции и способ производства рулонного материала
KR100354410B1 (ko) 프로세스제어방법및장치
JPH0824925A (ja) 金属帯の圧延方法
CN115815342A (zh) 一种基于机理和数据融合模型的冷轧轧制力预测方法
CN112330012B (zh) 一种基于迁移学习的建筑能耗预测方法及设备
JPH05204408A (ja) 産業設備における制御パラメータの修正方法
KR100499165B1 (ko) 시변 산업 프로세스 파라미터를 확인 또는 사전 계산하기 위한 방법 및 장치
JP7135962B2 (ja) 鋼板の仕上出側温度制御方法、鋼板の仕上出側温度制御装置、及び鋼板の製造方法
KR102448426B1 (ko) 어닐링 로의 작동 방법
JPH0756608A (ja) 信号処理方法
JP7140073B2 (ja) 学習モデル生成方法、データベース構築方法、ミルセットアップ設定方法、圧延材の製造方法、処理対象の製造方法、及び学習モデル生成装置
CN103962388B (zh) 一种基于多座加热炉的热连轧机粗轧带钢宽度控制方法
CN113655816B (zh) 钢包底吹氩系统流量控制方法及计算机可读存储介质
JP2010120047A (ja) 圧延機間張力制御方法及び圧延機間張力制御装置
JP2023083787A (ja) 線材の矯正機の制御装置、制御システム、および制御方法
JPH07230445A (ja) データ予測装置
JP2755893B2 (ja) 圧延制御方法および装置
TWI786580B (zh) 精軋機出口溫度估算方法
JP3681283B2 (ja) 圧延機のセットアップ装置
JP7211386B2 (ja) モデル学習方法、走間板厚変更方法、鋼板の製造方法、モデル学習装置、走間板厚変更装置および鋼板の製造装置

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20050120

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20050419

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20050816

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20050929