JPH07265926A - 板クラウン予測モデルの修正方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】 連続圧延機で圧延される圧延材の板クラウン
を、板クラウン予測モデルを用いて予測演算するととも
に、実測された板クラウンをもとにして、上記予測モデ
ルを圧延サイクルの開始から終了に至るまでの間で下記
の〜の要領に従い繰り返し学習して、該板クラウン
予測モデルを修正する。 記 圧延サイクルの開始に当たって、圧延材の板幅方向
全域にわたる予測誤差の分布状況を推定する。 次に
圧延すべき圧延材の品質保証点における予測誤差を学習
値として、上記にて用いた板クラウン予測モデルを修
正する。 さらに次に圧延すべき圧延材の板幅方向全
域にわたる予測誤差の分布状況を推定する。で推
定した予測誤差の分布を前回までの予測誤差の分布に加
算する。 圧延サイクルが終了するまで上記〜を
繰り返す。 【効果】 板幅変化の激しい圧延サイクルにおいても効
果的な学習が可能であり、板クラウンを精度よく予測す
ることが可能となる

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、板クラウン予測モデル
を用いて板材を連続的に熱間圧延、あるいは冷間圧延す
る場合において、該予測モデルの精度の向上を図り、良
好な品質になる圧延板を安定して得ようとするものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】圧延材の板幅方向における板厚精度に対
する要求は年々厳しくなっており、板クラウンの予測モ
デルを使用する圧延操業においては、かかる予測モデル
の精度を高めることが極めて重要になってきている。

【０００３】一般に、板材の圧延において、板クラウン
を予測する場合、分割モデルと呼ばれるシミュレーショ
ンで板クラウンを修正する場合やオンラインで計算しつ
つ修正する場合等には、計算時間の短縮化を図るため、
分割モデルの計算結果の回帰式あるいは簡易化されたモ
デル等を用いた予測を行っていた。

【０００４】ここに、板クラウンの予測モデルは、板材
が変形するときの圧延荷重からロールのたわみ量および
偏平量を算出し、ロールのイニシャルクラウン、ロール
のサーマルクラウンおよび摩耗量から、板クラウンを算
出するものであり、圧延荷重は板材の変形抵抗、ロール
径、板厚、板幅、張力等の圧延条件から求められる。

【０００５】また、サーマルクラウンについては、圧延
中の板材からの熱伝導、塑性加工による発熱、摩擦熱等
から差分による熱伝導モデル等にて、ロール摩耗は、圧
延長さ、圧延荷重、ロール径、ロール材質から実績を踏
まえて求められる。

【０００６】ところで、これらのモデルにおいて各種の
係数および物性値等を、実際の圧延に即した値に調整す
るのは困難であり、また、計算結果の回帰や簡易化に伴
う誤差により、板クラウンに予測誤差が生じてしまうた
め、モデルの精度を確保するには、板クラウンの実測値
を用いて板クラウン予測モデルを適宜に修正する必要が
あった。

【０００７】このような修正方法の例としては、「ホッ
トストリップ仕上げ圧延における最適制御方法（３）−
クラウン・形状制御設定−」( 塑性加工春季講演会会
報，第３３〜３６頁) に提案されている方法が知られて
いる。

【０００８】上記の方法は、板材の板幅方向における３
点（中央、板端部２点）の板厚ｈ_c, ｈ_dr，ｈ_OPにより
（１）式で定義される板クラウンの実測値を算出し、こ
の値と予測モデルによる計算値の差をロールプロフィル
の予測誤差として把握し、これを基にして次の圧延材の
板クラウンを予測しようとするものである。

【０００９】Ｃr _dr＝ｈ_c −ｈ_dr Ｃr _OP＝ｈ_c −ｈ_OP Ｃr ＝ｈ_c −｛ｈ_dr＋ｈ_OP｝／２ ………（１）

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかし、この従来の板
クラウン修正方法については、以下に述べるような問題
があった。

【００１１】一般に、板クラウンは板端部近傍（例え
ば、板端部から２５mmの位置）の板厚を用いて（１）式
で計算し、この板端部近傍の点を圧延材の品質を保証す
る点としている。

【００１２】とくに、オンラインで使用するような板ク
ラウン予測モデルは、予測に際しての計算時間が短いこ
とが必須であって、通常は、板端部近傍の板クラウンの
みを予測する場合が多く、また、測定装置の制限やダイ
ナミックな板クラウン制御のため、中央部と板端部近傍
のみの板厚を測定する場合が多い。

【００１３】ところで、品質保証点である板端部におけ
る板クラウンの実測値と予測モデルによる計算値の差を
ロールプロフィルの予測誤差として把握し、次の圧延材
の板クラウンの予測に反映させようとする場合におい
て、板クラウンを測定した圧延材とその測定した結果を
反映させる次の圧延材の板幅が大きく異なると、実測点
と修正予定点がずれることとなり、修正効果が得られな
いばかりでなく過剰な修正となる場合もあって、板クラ
ウンの予測精度が著しく悪くなってしまう不利があっ
た。

【００１４】本発明の目的は、板クラウン予測モデルを
用いる圧延において、かかる予測モデルの精度の改善を
図り、圧延サイクル中における板幅の変動にかかわりな
しに、品質の良好な圧延材を安定供給できる新規な方法
を提案するところにある。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明は、連続圧延機で
圧延される圧延材の板クラウンを、板クラウン予測モデ
ルを用いて予測演算するとともに、実測された板クラウ
ンをもとにして、上記予測モデルを圧延サイクルの開始
から終了に至るまでの間で下記の要領に従い繰り返し学
習して、板クラウン予測モデルを修正することを特徴と
する板クラウン予測モデルの修正方法である。

【００１６】記 圧延サイクルの開始に当たって、まず、圧延材の板
幅方向の少なくとも３点を品質保証点としてかかる点で
の板クラウンを実測し、この実測板クラウンと板クラウ
ン予測モデルに基づく板クラウンより各点における予測
誤差を求め、この予測誤差から圧延材の板幅方向全域に
わたる予測誤差の分布状況を推定する。 次に圧延すべき圧延材の品質保証点における予測誤
差を学習値として、上記にて用いて板クラウン予測モ
デルを修正する。 さらに、次に圧延すべき圧延材の品質保証点での板
クラウンを実測し、この実測クラウンと上記において
修正した板クラウン予測モデルに基づく板クラウンより
各点における予測誤差を求め、この予測誤差から圧延材
の板幅方向全域にわたる予測誤差の分布状況を推定す
る。 で推定した予測誤差の分布状況を前回までの予測
誤差の分布状況に加算する。 圧延サイクルが終了するまで上記〜を繰り返
す。

【００１７】図１に、本発明の具体的手順を図解して示
す。

【００１８】

【作用】本発明では、まず、圧延材の板幅方向の３点あ
るいは５点を品質保証点として各点で板クラウンを実測
し、この実測値と板クラウン予測モデルに基づく板クラ
ウンとの差から予測誤差を求める。

【００１９】次いで、板クラウン予測誤差の板幅方向に
おける分布が連続的になるように板の中央および品質保
証点よりも外側については一定値、ロールプロフィルの
予測誤差は０として図２に示すような分布（板クラウン
の予測誤差の分布状況）を与える。

【００２０】ここに、上記の分布は、直線的な分布とし
て示したが、予測誤差の分布を２〜４次曲線等の曲線的
な分布としてもよく、また、圧延材の板幅方向の中央を
中心にして、左右の予測誤差を平均し対称となるように
してもよい。

【００２１】そして、板クラウンの予測誤差の分布を求
めた後は、図３に示すように、次に圧延する圧延材の板
クラウンの品質保証点（板端部近傍）における予測誤差
を学習値として、最初に用いた板クラウン予測モデルの
修正を行う。

【００２２】さらに、次の次に圧延する圧延材について
も、品質保証点において板クラウンを実測し、この実測
値と修正後の板クラウン予測モデルに基づく板クラウン
（計算値）との差を用いて板クラウンの予測誤差の分布
を求め、図４に示すように、前回までの板クラウンの予
測誤差の分布に加算する。そして、このような操作を圧
延の進行とともに圧延サイクルが終了するまで繰返し、
予測誤差の分布を逐一加算して板クラウン予測モデルを
修正するようにする。

【００２３】以上のように、本発明においては、圧延の
進行とともに板クラウン予測モデルを随時修正するよう
にしたものであるから、圧延サイクルにおいて圧延材の
板幅に変更があっても、予測誤差は極めて小さくするこ
とが可能であり、品質の安定した圧延材を継続して得る
ことができる。

【００２４】本発明における品質保証点は、板端部近傍
点に限られるわけではなく、例えばクオータ部を品質保
証点とし、そこでの板クラウンを測定し、板端部および
クオーター部の板クラウンの予測誤差から板幅方向全域
にわたる予測誤差の分布状況を推定するようにしてもよ
い。品質保証点をより多くすることによって、さらに精
度の高い予測誤差の分布を求めることができるのはいう
までもない。

【００２５】

【実施例】７スタンドの熱間仕上げ圧延機を用いて、図
５に示すようなサイクル（ＳＵＳ３０４と一般鋼を合計
で１２コイルを混合した圧延サイクル）にて圧延を実施
した。

【００２６】まず、最初に、第７段目のスタンドのイニ
シャルクラウンを実際より２００μｍ／直径、程度大き
な値にして板プロフィルの予測計算を行った。

【００２７】図６に圧延サイクル１本目の圧延材の板幅
方向の板厚分布の実測値と予測モデルによる計算値を比
較して示す。圧延サイクルの１本目では第７段目のスタ
ンドのイニシャルクラウンを大きく見積もったため、実
測値と予測値とは大きく異なる結果となった。

【００２８】次に、圧延サイクルの２本目以降について
は、圧延材の板端から２５ｍｍの位置を品質保証点とし
て、そこでの板クラウンの実測値と板クラウン予測モデ
ルによる計算値を基にして、上掲図１に従う要領で学
習、板クラウン予測モデルの修正を行い、各圧延材の板
クラウンの予測誤差について調査した。その結果を、圧
延材の板端から２５mmの板クラウンのみを用いた従来法
を適用した場合の結果とともに図７に示す。

【００２９】図７より明らかなように、従来法において
は板幅の変化に対して予測誤差が変動していたが、本発
明法では圧延の進行とともに板クラウンの予測誤差が実
質的に０に収束しており、板幅変化の激しい圧延サイク
ルにおいても十分な学習効果が得られることが確認でき
た。このことは、図８に示す板厚の実測値と予測値との
板幅方向の分布図にも明らかである。

【００３０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
板幅変化の激しい圧延サイクルにおいても効果的な学習
が可能であり、板クラウンを精度よく予測することが可
能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に従う板クラウン予測モデルの修正要領
を示した図である。

【図２】圧延材の板幅方向の位置と板クラウン予測誤差
の関係を示した図である。

【図３】圧延材の板幅方向の位置と板クラウン予測誤差
の関係を示した図である。

【図４】圧延材の板幅方向の位置と板クラウン予測誤差
の関係を示した図である。

【図５】圧延サイクルを示した図である。

【図６】圧延材の板幅方向における板厚分布を示した図
である。

【図７】板クラウンの予測誤差の状況を示した図であ
る。

【図８】(1)〜(12)は、実施例における圧延材の板幅方向
における板厚分布を示した図である。

【手続補正書】

【提出日】平成６年７月２５日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】図８

【補正方法】変更

【補正内容】

【図８】 各実施例における圧延材の板幅方向における
板厚分布を示した図である。

───────────────────────────────────────────────────── 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 13/04 7531−3Ｈ (72)発明者 今江 敏夫 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 磯邊 邦夫 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

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 連続圧延機で圧延される圧延材の板クラ
   ウンを、板クラウン予測モデルを用いて予測演算すると
   ともに、実測された板クラウンをもとにして、上記予測
   モデルを圧延サイクルの開始から終了に至るまでの間で
   下記の要領に従い繰り返し学習して、該板クラウン予測
   モデルを修正することを特徴とする板クラウン予測モデ
   ルの修正方法。 記 圧延サイクルの開始に当たって、まず、圧延材の板
   幅方向の少なくとも３点を品質保証点としてかかる品質
   保証点での板クラウンを実測し、この実測板クラウンと
   板クラウン予測モデルに基づく板クラウンより各点にお
   ける予測誤差を求め、この予測誤差から圧延材の板幅方
   向全域にわたる予測誤差の分布状況を推定する。 次に圧延すべき圧延材の品質保証点における予測誤
   差を学習値として、上記にて用いた板クラウン予測モ
   デルを修正する。 さらに、次に圧延すべき圧延材の品質保証点での板
   クラウンを実測し、この実測板クラウンと上記におい
   て修正した板クラウン予測モデルに基づく板クラウンよ
   り各点における予測誤差を求め、この予測誤差から圧延
   材の板幅方向全域にわたる予測誤差の分布状況を推定す
   る。 で推定した予測誤差の分布を前回までの予測誤差
   の分布に加算する。 圧延サイクルが終了するまで上記〜を繰り返
   す。