JPH07246408A - 圧延機の形状制御初期設定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 形状制御操作端の最適な初期設定値を容易に
且つ精度良く決定し設定する。 【構成】 過去の圧延実績による形状制御実績データ群
から典型的なデータを抽出して保持し、次圧延材の圧延
条件と目標形状に関して、典型データとの類似度を求
め、その類似度に応じて典型データの形状操作端設定量
を算出することにより、容易で且つ精度の高い形状制御
初期設定を達成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、鋼板等の圧延材を圧延
する圧延機において、圧延材の形状（平坦度、急峻度）
を制御する形状制御用操作端の初期設定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】鋼板等の圧延において、所望の板形状
（平坦度、急峻度）を得るために、圧延機はいくつかの
形状操作端（アクチュエータ）を備えているが、一般
に、目標とする形状を得るための各操作端の初期設定値
を、理論的に求めることは非常に困難である。

【０００３】そこで、従来は、予め定めておいた設定値
テーブルから索引する方法が多く用いられている。この
テーブル方式は、過去の圧延実績を基に圧延材に対する
圧延条件（鋼種、圧下、圧延ロール径等）によって区分
して最適な操作端設定値を定めておく方式である。

【０００４】一方、特開平４−１６７９０８では、圧延
材の平坦度（形状）に関する影響因子を入力データとし
て、ニューラルネットワークにより、初期設定値を算出
する方法が開示されている。この方法では、ある設定値
で圧延したときの実績形状値に対して、最適設定値演算
装置によって各操作端の最適設定値を算出し、このとき
の影響因子と各操作端設定値の対を蓄積して、ニューラ
ルネットワークの学習に用いる。ニューラルネットワー
クは、階層型の構造をとり、影響因子が入力、各操作端
設定値が出力として誤差逆伝播学習によって学習するも
のである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前記テ
ーブル方式では適切な区分の分け方かどうかによって、
精度が大きく左右されるという問題点がある。即ち、大
雑把な区分をすれば、最適値を求めることは困難にな
り、又、細かな区分をすれば、テーブルサイズが大きく
なり、その作成やメンテナンスに多大な努力を要するよ
うになる。

【０００６】又、特開平４−１６７９０８に、開示され
たタイプのニューラルネットワーク（階層型、誤差逆伝
播学習）では、学習の収束性の問題がある。これは学習
がニューラルネットワークの出力と教師信号が同じにな
るように、両者の差（誤差）を評価関数（損失関数）と
して、評価関数を最小にするような収束計算を行ってい
るためで、このため、学習に非常に時間がかかったり、
あるいは局所最小解に陥り、収束しないという問題があ
る。

【０００７】又、学習のためのデータとして、圧延実績
データを直接用いるのではなく、最適設定値演算手段に
よって算出した値を用いているが、もともと最適設定値
演算手段を作成することが困難であるという問題がある
と共に、最適設定値演算手段によって算出した値には当
然誤差が含まれており、ニューラルネットワークはその
誤差を含んだ教師データを学習するため精度は低下する
という問題がある。

【０００８】更に、ここで使用するタイプのニューラル
ネットワークでは、入力と出力の関係を結び付ける内部
の構造がブラックボックス化されており、出力から入力
を逆算するいわゆる逆問題を解くことができない。その
ため、例えば、影響因子（圧延条件）と所望の形状を入
力データとして、操作端設定値を出力するようなニュー
ラルネットワークにおいて、ある入力データに対しての
出力値の誤差が大きくなった場合に、影響因子と操作端
設定値から形状を逆算してみて検証をするようなことが
全くできないという問題がある。

【０００９】本発明は、前記従来の問題点を解決するべ
くなされたもので、テーブルの作成を必要とすることな
く、圧延実績に基づいた形状制御操作端の最適な初期設
定値を容易に且つ精度良く決定し、設定することが可能
な圧延機の形状制御初期設定方法を提供することを目的
とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は、圧延材の形状
を制御する操作端を、前記圧延材を圧延する前に設定す
る、圧延機の形状制御初期設定方法において、圧延材の
圧延条件、形状操作端の設定値、圧延材の形状指標値の
組を形状制御実績データとして、過去の圧延実績による
形状制御実績データ群から複数の典型的な形状制御実績
データを抽出して形状制御標準データ群として保持し、
圧延前に圧延材の圧延条件と、目標とする形状指標値を
与えて、該圧延条件と形状指標値に対して形状制御標準
データとの類似度を求め、該類似度に応じて形状制御標
準データの形状操作端設定値を合成して算出することに
より、前記目的を達成したものである。

【００１１】本発明は又、形状指標値として、一定幅の
チャンネル幅毎に測定した、板幅方向の伸び率分布を用
いることにより、同様に前記目的を達成したものであ
る。

【００１２】本発明は又、形状指標値として、一定幅の
チャンネル幅毎に測定した、板幅方向の伸び率分布を板
幅で規格化した値を用いることにより、同様に前記目的
を達成したものである。

【００１３】本発明は又、初期設定で用いる形状操作端
が板幅に対して対称な動きに限られる場合、前記形状指
標値として、非対称成分を除去した対称成分のみの値を
用いることにより、同様に前記目的を達成したものであ
る。

【００１４】本発明は又、過去の圧延実績による形状制
御実績データ群として、圧延の物理現象をモデル化した
シミュレーションモデルを用いて、圧延条件と形状制御
初期設定量から形状データを疑似的に計算したデータを
加えることにより、同様に前記目的を達成したものであ
る。

【００１５】本発明は更に、圧延材の形状を制御する操
作端を、前記圧延材を圧延する前に設定する圧延機の形
状制御初期設定方法において、圧延材の圧延条件、形状
操作端の設定値、圧延材の形状指標値の組を形状制御実
績データとして、過去の圧延実績による形状制御実績デ
ータ群から複数の典型的な形状制御実績データを抽出し
て形状制御標準データ群として保持し、圧延前に圧延材
の圧延条件と目標とする形状指標値を与えて、該圧延条
件と形状指標値に対して形状制御標準データとの類似度
を求め、該類似度に応じて形状制御標準データの形状操
作端設定値を合成して算出すると共に、前記圧延条件と
形状操作端設定値に対して形状制御標準データとの類似
度を求め、該類似度に応じて形状制御標準データの形状
指標値を合成して算出し、実際に圧延して測定された実
績形状の指標値との誤差がある一定の値以上に大きくな
ったときに、新たな圧延実績を加えた形状制御実績デー
タ群から複数の典型的な形状制御実績データを抽出して
形状制御標準データ群として保持することにより、同様
に前記目的を達成したものである。

【００１６】

【作用】圧延機の備える形状操作端による圧延材の形状
制御には、 （１）圧延中に検出される実績形状値を基にして、これ
らの操作端をうまく操作するフィードバック制御を行
う。 （２）圧延開始前に圧延条件に対する最適な操作端の初
期設定を行う。 という方法があるが、本発明は上記の（２）の方法によ
るものである。

【００１７】即ち、本発明によれば、圧延材の圧延条
件、形状操作端の設定値、圧延材の形状指標値の組を形
状制御実績データとして、過去の圧延実績による形状制
御実績データ群から複数の典型的な形状制御実績データ
を抽出して形状制御標準データ群として保持し、圧延前
に圧延材の圧延条件と、目標とする形状指標値を与え
て、該圧延条件と形状指標値に対して形状制御標準デー
タとの類似度を求め、該類似度に応じて形状制御標準デ
ータの形状操作端設定値を合成して算出するようにして
いるので、形状制御操作端の設定値を索引するテーブル
を作成する必要がなく、圧延実績に基づいた最適な初期
設定値を決定し、設定することができる。

【００１８】又、実績データの学習において、誤差の評
価関数を最小にするように収束計算を行っていないた
め、学習に非常に時間がかかったり、又は局所最小解に
陥り収束しないといったことがなく、容易に学習でき
る。

【００１９】又、学習のためのデータとして、最適設定
値演算手段を作成する必要がなく、圧延実績データを直
接用いているため、ニューラルネットワークの学習の教
師データには最適設定値演算手段により生じる誤差が含
まれず、精度良く最適設定値を算出することができる。

【００２０】更に、ある入力データに対しての出力値が
適切でなくなってきた場合に、影響因子と操作端設定値
から形状を逆算して検証することが可能となるので、精
度良く最適設定値を算出できる。

【００２１】又、前記形状指標値として、一定幅のチャ
ンネル幅毎に測定した、板幅方向の伸び率分布を用いた
場合にも同様の結果を得ることができ、更に、該伸び率
分布を板幅で規格化した場合にはチャンネル数に依存し
ないような形状指標値を定めることかできる。

【００２２】又、初期設定で用いる形状操作端が板幅に
対して対称な動きに限られる場合には、形状指標値とし
て非対称成分を除去した対称成分のみの値を用いること
で同様の結果を得ることができる。

【００２３】又、過去の圧延実績による形状制御実績デ
ータ群として、圧延の物理現象をモデル化したシミュレ
ーションモデルを用いて、圧延条件と形状制御初期設定
量から形状データを疑似的に計算したデータを加えるこ
とにした場合には、実績データが十分に収集できないよ
うな場合でも、形状制御初期設定を精度良く行うことが
できる。

【００２４】更に、圧延材の圧延条件、形状操作端の設
定値、圧延材の形状指標値の組を形状制御実績データと
して、過去の圧延実績による形状制御実績データ群から
複数の典型的な形状制御実績データを抽出して形状制御
標準データ群として保持し、圧延前に圧延材の圧延条件
と目標とする形状指標値を与えて、該圧延条件と形状指
標値に対して形状制御標準データとの類似度を求め、該
類似度に応じて形状制御標準データの形状操作端設定値
を合成して算出すると共に、前記圧延条件と形状操作端
設定値に対して形状制御標準データとの類似度を求め、
該類似度に応じて形状制御標準データの形状指標値を合
成して算出し、実際に圧延して測定された実績形状の指
標値との誤差がある一定の値以上に大きくなったとき
に、新たな圧延実績を加えた形状制御実績データ群から
複数の典型的な形状制御実績データを抽出して形状制御
標準データ群として保持する場合には、「逆算」で求め
た予測形状と実際に圧延したときに測定されたときの実
績形状データの誤差が大きいときの再学習により、精度
の維持が可能となる。

【００２５】

【実施例】以下図面を参照して、本発明の実施例につい
て詳細に説明する。

【００２６】図１は、本発明の一実施例における１２段
式クラスター型圧延機の構成の概要を示す側面図であ
る。

【００２７】図１において１２段のロールは上下１組か
らなるワークロール１０、上記上下２組からなる中間ロ
ール１２、上下１組からなる小型バックアップロール１
４、上側２対の上バックアップロール１６、下側２対の
下バックアップロール１８から構成されている。圧延材
２０はペイオフロール７、あるいは右テンションリール
２４、あるいは左テンションリール２６から供給されて
圧延され、反対側のテンションリールに巻き取られる。
形状検出器２８は圧延材の幅方向の形状を検出する。

【００２８】図２は、形状制御操作端及び圧延機構の概
略構成を示す正面図である。圧延材２０は、ワークロー
ル１０によって上下から圧延され薄く伸ばされる。１２
は中間ロール、１６は上バックアップロール、１８は下
バックアップロールである。上バックアップロール１６
は７分割されており、中心からセンター１６Ａ、クォー
タイン１６Ｂ、クォータアウト１６Ｃ、エッジ１６Ｄが
それぞれ対称性を保ちながら押し出しを行うことでロー
ルクラウン調整が可能となる。下バックアップロール１
８は６分割されており、中心からセンター１８Ａ、クォ
ータ１８Ｂ、エッジ１８Ｃがそれぞれ対称性を保ちなが
ら押し出しを行うことでロールクラウン調整が可能とな
る。形状操作端としては、この上下のバックアップロー
ルのロールクラウン調整と、中間ロールベンダ３０を備
えている。

【００２９】図３は、形状制御初期設定処理におけるデ
ータの流れの一例を示すブロック線図である。形状検出
器２８の出力は形状データ処理機構３２によってデータ
処理されて形状データ（形状指標値）となり、随時形状
データ蓄積機構３４に蓄えられる。ここで、形状データ
として板幅方向の伸び率分布（板幅方向にＭチャンネル
（１＜Ｍ）に分割する）を用いるものとする。

【００３０】同様に、圧延条件データは圧延条件データ
蓄積機構３６に、形状操作端データは形状データ操作端
蓄積機構３８に蓄えられている。ここで、本実施例で
は、圧延条件は板幅、予測圧延荷重、ワークロール径と
するが、他に圧延条件として鋼種、前工程、製品目標
厚、入側温度、出側目標温度等を加えることも当然可能
である。又、本実施例では、形状操作端として上バック
アップロール・エッジ位置、クォータアウト位置、上バ
ックアップロール・クォータイン位置、下バックアップ
ロール・エッジ位置、下バックアップロール・クォータ
位置、中間ロールベンダ値とする。但し、それぞれの分
割バックアップロールの位置は共にセンターを基準とす
る。

【００３１】形状制御実績データ蓄積機構４０では、圧
延条件データ蓄積機構３６、形状操作端データ蓄積機構
３８、形状データ蓄積機構３４に蓄積された圧延条件デ
ータ、形状操作端データ、及びそのときの形状データを
組合せて、形状制御実績データとして蓄積する。典型デ
ータ抽出機構４２では、この形状制御実績データを基
に、これらのデータの分布を代表するような典型的なデ
ータ（プロトタイプ）を抽出する。得られた典型データ
は典型データ群蓄積機構４４に蓄積される。各データの
蓄積から、典型データを抽出し蓄積するまでを、「学
習」と呼ぶこととする。この学習は、十分なデータ数が
集まっていれば何時実行してもよい。

【００３２】圧延条件入力機構４６及び目標形状入力機
構４８は、次圧延材についてもそれぞれ圧延条件データ
及び目標形状データ（所望の形状）を初期設定値演算機
構５０に入力する。初期設定値演算機構５０は、圧延条
件データと目標形状データに関して、典型データ群蓄積
機構４４の中の全典型データの類似度を求め、その類似
度に応じて典型データの形状制御操作端設定値を合成し
て、入力された圧延条件データと目標形状データに対す
る、即ち次圧延材に対する初期設定値を算出する。初期
設定値出力機構５２は算出された形状制御操作端初期設
定値を出力する。この部分の機構を併せて、「演算」と
呼ぶこととする。

【００３３】この後、初期設定値出力機構５２が出力し
た値により、形状制御操作端の初期設定を行い、次圧延
材の圧延を開始する。

【００３４】又、図４は、圧延条件データと形状制御操
作端設定値から形状予測値を求める際のデータの流れを
示すブロック線図である。形状データ逆算機構５４は、
圧延条件データと形状制御操作端設定値に対して、「学
習」によって作成した、典型データ群蓄積機構４４の中
の典型データの圧延条件データ及び形状制御操作端設定
値に関しての類似度を求め、その類似度に応じて形状デ
ータを算出する。この形状データは、該圧延条件データ
及び該形状制御操作端設定値で圧延したときに得られる
であろう予測形状に相当する。

【００３５】以下「学習」と「演算」について詳細に説
明する。

【００３６】形状制御実績データが全部でＪ個あるとす
るとき、j 番目の形状制御実績データＤj を次の（１）
式で定義する。

【００３７】 Ｄj ＝｛Ｓmj、Ａ１j 、Ａ２j 、Ａ３j 、 Ｂ１j 、Ｂ２j 、Ｂ３j 、Ｂ４j 、Ｂ５j 、Ｂ６j ｝ …（１）

【００３８】但し、ここで各変数の意味は次のとおりで
ある。 （形状データ） Ｓmj：板幅方向のm チャンネルの伸び率（１＜m ≦Ｍ） Ｍ：有効チャンネル数 （圧延条件データ） Ａ１j ：板幅 Ａ２j ：予測圧延荷重 Ａ３j ：ワークロール径 （形状操作端設定値） Ｂ１j ：上バックアップロール・エッジ位置 Ｂ２j ：上バックアップロール・クォータアウト位置 Ｂ３j ：上バックアップロール・クォータイン位置 Ｂ４j ：下バックアップロール・エッジ位置 Ｂ５j ：下バックアップロール・クォータ位置 Ｂ６j ：中間ロールベンダー値

【００３９】典型データ抽出機構４２ではこの形状制御
実績データ｛Ｄj ｜１＜j ≦Ｊ｝を基に、このデータの
分布を代表するような典型的なデータ（プロトタイプ）
を抽出する。この「学習」の一実施例は、図５に示すよ
うなネットワーク構造で表わすことができる。即ち、Ｄ
j の各要素｛Ｓmj、Ａ１j 、Ａ２j 、Ａ３j 、Ｂ１j、
Ｂ２j 、Ｂ３j 、Ｂ４j 、Ｂ５j 、Ｂ６j ｝が入力され
る入力ユニットと、典型データに相当するプロトタイプ
ユニットが存在し、各プロトタイプユニットが、各入力
ユニットと重み付きの結合をしている。あるプロトタイ
プユニットＰkと各入力ユニット｛Ｓm 、Ａ１、Ａ２、
Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４、Ｂ５、Ｂ６｝間の結合
係数（重み）は｛ＰＳmk、ＰＡ１k 、ＰＡ２k 、ＰＡ３
k 、ＰＢ１k 、ＰＢ２k 、ＰＢ３k 、ＰＢ４k 、ＰＢ５
k 、ＰＢ６k ｝である。この結合係数は典型データの各
属性値に相当する。従って、典型データの抽出は、この
プロトタイプユニットの作成をすることと解釈すること
ができる。入力ユニットでは、入力データに対し規格化
等の変換を適宜行うものとする。

【００４０】プロトタイプユニットの作成は以下の手順
で行う。

【００４１】（１）入力の次元にあった入力ユニットを
置く。本例では入力ユニット数は圧延条件３、形状デー
タＭ、形状制御操作端６より（９＋Ｍ）個になる。初め
はプロトタイプユニットは置かない。又、係数ＴＨを定
める。

【００４２】（２）１番目の形状制御実績データＤ１を
一番目のプロトタイプユニットの結合係数Ｐ１とする。
又、プロトタイプユニットＰ１のカウンタＣ１を１とす
る。 Ｐ１＝Ｄ１ 即ち、｛ＰＳm １、ＰＡ１１、ＰＡ２１、ＰＡ３１、Ｐ
Ｂ１１、ＰＢ２１、ＰＢ３１、ＰＢ４１、ＰＢ５１、Ｐ
Ｂ６１｝＝｛Ｓm １、Ａ１１、Ａ２１、Ａ３１、Ｂ１
１、Ｂ２１、Ｂ３１、Ｂ４１、Ｂ５１、Ｂ６１｝ Ｃ１＝１

【００４３】（３）２番目の形状制御実績データＤ２に
ついて、プロトタイプユニットＰ１との距離d （Ｄ２，
Ｐ１）を求める。ここで、この距離は次の（２）式で定
義する。

【００４４】

【数１】

【００４５】（３−a ）d （Ｄ２，Ｐ１）＞ＴＨのとき ２番目の形状制御実績データＤ２を２番目のプロトタイ
プユニットの結合係数Ｐ２とする。又、プロトタイプユ
ニットＰ２のカウンタＣ２を１にする。 Ｐ２＝Ｄ２ Ｃ２＝１ （３−b ） d（Ｄ２，Ｐ１）≦ＴＨのとき １番目のプロトタイプユニットＰ１の結合係数を修正す
る。

【００４６】但し、ここで、修正後のプロトタイプＰ１
new は、 Ｐ１new ＝｛Ｃ１・Ｐ１＋Ｄ２）／（Ｃ１＋１）とす
る。又、プロトタイプユニットＰ１のカウンタＣ１に１
を加える。 Ｃ１new ＝Ｃ１＋１

【００４７】（４）同様に、j 番目の形状制御実績デー
タＤj について、これまで作成されたプロトタイプユニ
ット全てとの距離を求め、最小距離となるプロトタイプ
ユニットＰk を選ぶ。

【００４８】（４−a ） d（Ｄj ，Ｐk ）＞ＴＨのとき j 番目の形状制御実績データＤj の（k ＋１）番目のプ
ロトタイプユニットの結合係数Ｐ_k+1 とする。又、プロ
トタイプユニットＰ_k+1 のカウンタＣ_k+1 を１にする。 Ｐ_k+1 ＝Ｄj Ｃ_k+1 ＝１ （４−b ） d（Ｄj ，Ｐk ）≦ＴＨのとき プロトタイプユニットＰk の結合係数を修正する。但
し、ここで修正後のプロトタイプＰknewは、 Ｐknew＝｛Ｃk ・Ｐk ＋Ｄj ）／（Ｃ_k+1 ）とする。
又、プロトタイプユニットＰk のカウンタＣk に１を加
える。 Ｃknew＝Ｃk ＋１

【００４９】（５）以上を全形状制御実績データ｛Ｄj
｜１＜j ≦Ｊ｝に対して行うことにより、Ｋ個のプロト
タイプユニットが生成される。

【００５０】このプロトタイプユニットの結合係数は、
典型データの属性値に相当しているので、Ｋ個の典型デ
ータが抽出されたことになる。このとき、Ｋ個の典型デ
ータのうちk 番目のデータをＰk とすると、Ｐk は次の
（３）式で表わされる。

【００５１】 Ｐk ＝｛ＰＳmk、ＰＡ１k 、ＰＡ２k 、ＰＡ３k 、ＰＢ１k 、ＰＢ２k 、 ＰＢ３k 、ＰＢ４k 、ＰＢ５k 、ＰＢ６k ｝ …（３）

【００５２】但し、ここで各変数の意味は次のとおりで
ある。 （形状データ） ＰＳmk：板幅方向のm チャンネルの伸び率 （圧延条件データ） ＰＡ１k ：板幅 ＰＡ２k ：予測圧延荷重 ＰＡ３k ：ワークロール径 （形状操作端設定値） ＰＢ１k ：上バックアップロール・エッジ位置 ＰＢ２k ：上バックアップロール・クォータアウト位置 ＰＢ３k ：上バックアップロール・クォータイン位置 ＰＢ４k ：下バックアップロール・エッジ位置 ＰＢ５k ：下バックアップロール・クォータ位置 ＰＢ６k ：中間ロールベンダー値

【００５３】ここで、ＰＳk ＝｛ＰＳmk｝ ＰＡk ＝｛ＰＡ１k ，ＰＡ２k ，ＰＡ３k ｝ ＰＢk ＝｛ＰＢ１k ，ＰＢ２k ，ＰＢ３k ，ＰＢ４k ，
ＰＢ５k ，ＰＢ６k ｝ と置く。

【００５４】次に「演算」について、図６の演算の例を
示すネットワーク図に従い説明する。「演算」では、次
圧延材の圧延条件、目標形状について典型データとの類
似度を求め、その類似度に応じた形状操作端設定量を算
出する。よって、図６では、圧延条件データと目標形状
データが入力され、プロトタイプユニットを経由して、
形状制御操作端設定値が出力される。

【００５５】次圧延材の圧延条件、目標形状をそれぞ
れ、圧延条件：ＸＡ＝｛ＸＡ１，ＸＡ２，ＸＡ３｝但
し、ＸＡ１：板幅、ＸＡ２：予測圧延荷重、ＸＡ３：ワ
ークロール径、又、目標形状：ＸＳ＝｛ＸＳma｝、但
し、ＸＳm ：板幅方向のm チャンネルの伸び率とし、求
めたい形状操作端設定量を次の（４）式で与える。

【００５６】 形状操作端設定量：ＸＢ＝｛ＸＢ１k 、ＸＢ２k 、ＸＢ３k 、 ＸＢ４k 、ＸＢ５k 、ＸＢ６k ｝ …（４） ＸＢ１：上バックアップロール・エッジ位置 ＸＢ２：上バックアップロール・クォータアウト位置 ＸＢ３：上バックアップロール・クォータイン位置 ＸＢ４：下バックアップロール・エッジ位置 ＸＢ５：下バックアップロール・クォータ位置 ＸＢ６：中間ロールベンダー値

【００５７】まず、次圧延材の圧延条件ＸＡと目標形状
ＸＳと、全プロトタイプユニット（典型データ）につい
て、圧延条件ＰＡk と形状ＰＳk との類似度を次の
（５）式で表わされる距離d １（Ｘ，Ｐk ）で定義す
る。

【００５８】

【数２】

【００５９】この距離d １（Ｘ，Ｐk ）が、プロトタイ
プユニットＰk への入力となる。このときのプロトタイ
プユニットＰk の出力ＰＹ１k を次の（６）式で定義す
る。

【００６０】 ＰＹ１k ＝f （d １（Ｘ，Ｐk ）） …（６） 但し、f （・）はプロトタイプユニットの入出力関数
で、距離が小さいほど（類似度が大きいほど）大きな値
となるように、例えば、 f （x ）＝exp （−x ² ／２σ² ） （但し、σ：定数） のようなガウス型の関数とする。

【００６１】形状操作端設定量ＸＢは、典型パターンと
の類似度に応じて算出する。即ち、プロトタイプユニッ
トの出力ＰＹ１k に応じて、プロトタイプユニットの結
合係数ＰＢk を合成したものが、形状操作端設定量ＸＢ
の出力となる。よって、次の（７）式が成り立つ。

【００６２】

【数３】

【００６３】但し、 ＸＢ＝｛ＸＢ１、ＸＢ２、ＸＢ３、ＸＢ４、ＸＢ５、Ｘ
Ｂ６｝ ＰＢk ＝｛ＰＢ１k 、ＰＢ２k 、ＰＢ３k 、ＰＢ４k 、
ＰＢ５k 、ＰＢ６k ｝ このように、形状操作端最適設定量を算出することがで
きる。但し、「学習」のときに、入力データに対して規
格化等の変換が行われている場合は、出力値に対して逆
の変換を行うものとする。

【００６４】次に圧延条件と形状操作端設定量から、予
測形状を求める「逆算」について、図７の逆算を示すネ
ットワーク図に従い説明する。「逆算」では、次圧延材
の圧延条件、形状操作端設定量について典型データとの
類似度を求め、その類似度に応じた形状値を算出する。
よって、図７のネットワークには、圧延条件データと形
状制御操作端データが入力され、プロトタイプユニット
を経由して、形状データが出力される。

【００６５】次圧延材の圧延条件、形状制御操作端及び
求めたい予測形状をそれぞれ、次の（８）、（９）、
（１０）式により定める。

【００６６】 圧延条件：ＸＡ＝｛ＸＡ１，ＸＡ２，ＸＡ３｝ …（８） 但し、ＸＡ１：板幅 ＸＡ２：予測圧延荷重 ＸＡ３：ワークロール径

【００６７】 形状操作端設定量：ＸＢ＝｛ＸＢ１k 、ＸＢ２k 、ＸＢ３k 、 ＸＢ４k 、ＸＢ５k 、ＸＢ６k ｝ …（９） 但し、ＸＢ１：上バックアップロール・エッジ位置 ＸＢ２：上バックアップロール・クォータアウト位置 ＸＢ３：上バックアップロール・クォータイン位置 ＸＢ４：下バックアップロール・エッジ位置 ＸＢ５：下バックアップロール・クォータ位置 ＸＢ６：中間ロールベンダー値

【００６８】 形状：ＸＳ＝｛ＸＳm ｝ …（１０） 但し、ＸＳm ：板幅方向のm チャンネルの伸び率

【００６９】圧延条件ＸＡと形状制御操作端ＸＢと、全
プロトタイプユニット（典型データ）について、圧延条
件ＰＡk と形状制御操作端ＸＢk との類似度を次の（１
１）式で表わされる距離d ２（Ｘ，Ｐk ）で定義する。

【００７０】 d １（Ｘ，Ｐk ）＝‖ＸＡ−ＰＡk ‖＋‖ＸＢ−ＰＢk ‖ ＋｛（ＸＡ１−ＰＡ１k ）² ＋（ＸＡ２−ＰＡ２k ）² ＋（ＸＡ３−ＰＡ３k ）² ＋（ＸＢ１−ＰＢ１k ）² ＋（ＸＢ２−ＰＢ２k ）² ＋（ＸＢ３−ＰＢ３k ）² ＋（ＸＢ４−ＰＢ４k ）² ＋（ＸＢ５−ＰＢ５k ）² ＋（ＸＢ６−ＰＢ６k ）² ｝^1/2 …（１１）

【００７１】この距離d ２（Ｘ，Ｐk ）が、プロトタイ
プユニットＰk への入力となる。このときのプロトタイ
プユニットＰk の出力ＰＹ２k を次の（１２）式のよう
に定める。

【００７２】 ＰＹ２k ＝f （d ２（Ｘ，Ｐk ）） …（１２） 但し、f （・）はプロトタイプユニットの入出力関数
で、距離が小さいほど（類似度が大きいほど）大きな値
となるように、例えば、 f （x ）＝exp （−x ² ／２σ² ） （但し、σ：定数） のようなガウス型の関数とする。

【００７３】形状ＸＳは、典型パターンとの類似度に応
じて算出する。即ち、プロトタイプユニットの出力ＰＹ
２k に応じてプロトタイプユニットの結合係数ＰＳk を
合成したものが、形状操作端設定量ＸＳの出力となる。
よって、次の（１３）式が成り立つ。

【００７４】 ＸＳ＝Σ（ＰＳk ・ＰＹ２k ）／ΣＰＹ２k …（１３） 但し、ＸＳ＝｛ＸＳm ｝ ＸＳm ：板幅方向のm チャンネルの伸び率 ＰＳk ＝｛ＰＳmk｝ ＰＳmk：k 番目の典型データの板幅方向のm チャンネル
の伸び率 とする。

【００７５】このように、予測形状を逆算することがで
きる。但し、「学習」のときに、入力データに対して規
格化する等の変換が行われている場合は、出力値に対し
て逆の変換を行うものとする。

【００７６】以上の実施例では、類似度としてユークリ
ッド距離を用いたが、本発明はこれに限定されるもので
はない。

【００７７】又、上記の実施例では、形状データ（形状
指標値）として板幅方向の伸び率分布を用いているが、
これを板幅で規格化してチャンネル数を一定にしたもの
を使用することも可能である。

【００７８】又、初期設定で用いる形状操作端が板幅に
対して対称な動きに限られる場合、形状データとして、
非対称成分を除去し対称成分のみを使用することも可能
である。非対称成分の除去方法として、例えば、形状デ
ータをm 次関数で近似し、非対称成分である奇数の次数
（１次、３次等）の項を除去する方法等がある。

【００７９】又、「学習」に用いるデータとして、実績
データだけでなく、圧延の物理現象をモデル化して、圧
延条件と形状制御設定量から形状データを疑似的に計算
したデータを加えることも可能である。これにより、実
績データが十分に収集できないような場合でも、本発明
を精度良く利用することが可能になる。

【００８０】更に、「逆算」で求めた予測形状と実際に
圧延したときに測定されたときの実績形状データの誤差
を調べ、誤差が大きいときに、再学習することで、精度
の維持が可能となる。

【００８１】

【発明の効果】以上説明したとおり、本発明によれば、
形状制御操作端の設定値を索引するテーブルを作成する
必要がなく、圧延実績に基づいた最適な初期設定値を決
定し、設定することができるという効果を有する。

【００８２】又、実績データの学習において誤差の評価
関数を最小にするような収束計算を行っていないため、
学習に非常に時間がかかったり、あるいは局所最小解に
陥り収束しないということもなく、容易に学習できる。

【００８３】又、学習のためのデータとして、最適設定
値演算手段を作成する必要がなく、圧延実績データを直
接用いており、ニューラルネットワークの学習の教師デ
ータには最適設定値演算手段により生じる誤差が含まれ
ないため、精度良く最適設定値を算出できる。

【００８４】更に、ある入力データに対しての出力値が
適切ではなくなってきた場合に、影響因子と操作端設定
値から形状を逆算して検証することが可能になるので、
精度良く最適設定値を算出できるという効果も有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例における圧延機の構成の概要
を示す側面図

【図２】本発明の一実施例における形状制御操作端及び
圧延機構の概略構成を示す正面図

【図３】本発明の一実施例における形状制御初期設定処
理におけるデータの流れを示すブロック線図

【図４】本発明の一実施例における圧延条件データと形
状制御操作端設定値から形状予測値を求める際のデータ
の流れを示すブロック線図

【図５】本発明の一実施例における「学習」の例を示す
ネットワーク図

【図６】本発明の一実施例における「演算」の例を示す
ネットワーク図

【図７】本発明の一実施例における「逆算」の例を示す
ネットワーク図

【符号の説明】

１０…ワークロール １２…中間ロール １４…小型バックアップロール １６…上バックアップロール １８…下バックアップロール ２０…圧延材 ２２…ペイオフロール ２４…右テンションリール ２６…左テンションリール ２８…形状検出器 ３０…中間ロールベンダ ３２…形状データ処理機構 ３４…形状データ蓄積機構 ３６…圧延条件データ蓄積機構 ３８…形状操作端データ蓄積機構 ４０…形状制御実績データ蓄積機構 ４２…典型データ抽出機構 ４４…典型データ群蓄積機構 ４６…圧延条件入力機構 ４８…目標形状入力機構 ５０…初期設定値演算機構 ５２…初期設定値出力機構 ５４…形状データ逆算機構

───────────────────────────────────────────────────── 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 Ｂ２１Ｃ 51/00 Ｌ 8315−4Ｅ Ｂ２１Ｂ 37/00 １２７ (72)発明者 浅野 一哉 千葉県千葉市中央区川崎町１番地 川崎製 鉄株式会社技術研究本部内 (72)発明者 星野 将史 千葉県千葉市中央区川崎町１番地 川崎製 鉄株式会社千葉製鉄所内 (72)発明者 尾坂 力 千葉県千葉市中央区川崎町１番地 川崎製 鉄株式会社千葉製鉄所内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】圧延材の形状を制御する操作端を、前記圧
   延材を圧延する前に設定する、圧延機の形状制御初期設
   定方法において、 圧延材の圧延条件、形状操作端の設定値、圧延材の形状
   指標値の組を形状制御実績データとして、過去の圧延実
   績による形状制御実績データ群から複数の典型的な形状
   制御実績データを抽出して形状制御標準データ群として
   保持し、 圧延前に圧延材の圧延条件と、目標とする形状指標値を
   与えて、 該圧延条件と形状指標値に対して形状制御標準データと
   の類似度を求め、 該類似度に応じて形状制御標準データの形状操作端設定
   値を合成して算出することを特徴とする圧延機の形状制
   御初期設定方法。
2. 【請求項２】請求項１において、前記形状指標値とし
   て、一定幅のチャンネル幅毎に測定した、板幅方向の伸
   び率分布を用いることを特徴とした圧延機の形状制御初
   期設定方法。
3. 【請求項３】請求項１において、前記形状指標値とし
   て、一定幅のチャンネル幅毎に測定した、板幅方向の伸
   び率分布を板幅で規格化した値を用いることを特徴とし
   た圧延機の形状制御初期設定方法。
4. 【請求項４】請求項１において、初期設定で用いる形状
   操作端が板幅に対して対称な動きに限られる場合、前記
   形状指標値として、非対称成分を除去した対称成分のみ
   の値を用いることを特徴とした圧延機の形状制御初期設
   定方法。
5. 【請求項５】請求項１において、過去の圧延実績による
   形状制御実績データ群として、圧延の物理現象をモデル
   化したシミュレーションモデルを用いて、圧延条件と形
   状制御初期設定量から形状データを疑似的に計算したデ
   ータを加えることを特徴とした圧延機の形状制御初期設
   定方法。
6. 【請求項６】圧延材の形状を制御する操作端を、前記圧
   延材を圧延する前に設定する圧延機の形状制御初期設定
   方法において、 圧延材の圧延条件、形状操作端の設定値、圧延材の形状
   指標値の組を形状制御実績データとして、過去の圧延実
   績による形状制御実績データ群から複数の典型的な形状
   制御実績データを抽出して形状制御標準データ群として
   保持し、 圧延前に圧延材の圧延条件と目標とする形状指標値を与
   えて、 該圧延条件と形状指標値に対して形状制御標準データと
   の類似度を求め、 該類似度に応じて形状制御標準データの形状操作端設定
   値を合成して算出すると共に、 前記圧延条件と形状操作端設定値に対して形状制御標準
   データとの類似度を求め、 該類似度に応じて形状制御標準データの形状指標値を合
   成して算出し、 実際に圧延して測定された実績形状の指標値との誤差が
   ある一定の値以上に大きくなったときに、新たな圧延実
   績を加えた形状制御実績データ群から複数の典型的な形
   状制御実績データを抽出して形状制御標準データ群とし
   て保持することを特徴とする圧延機の形状制御初期設定
   方法。