JPH10187206A - 処理プロセス予測値算出装置および圧延処理プロセス予測値算出装置 - Google Patents
処理プロセス予測値算出装置および圧延処理プロセス予測値算出装置Info
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- JPH10187206A JPH10187206A JP8349978A JP34997896A JPH10187206A JP H10187206 A JPH10187206 A JP H10187206A JP 8349978 A JP8349978 A JP 8349978A JP 34997896 A JP34997896 A JP 34997896A JP H10187206 A JPH10187206 A JP H10187206A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は、被処理体を処理する処理プロセスで
新たな被処理体を処理するにあたり、その新たな被処理
体の処理結果の予測値を高精度に算出する。 【解決手段】被処理体の種類もしくは処理プロセスにお
ける被処理体の処理条件に応じてその処理プロセスにお
ける処理が複数にグループ分けされてなる各グループ毎
に、数式モデルから計算したモデル予測値の、実績値か
らのオフセット値を求め、プロセスの時間的な変動分を
補正するための補正量についてはグループ分けを行なわ
ずに全てのグループについて共通の補正量を求める。
新たな被処理体を処理するにあたり、その新たな被処理
体の処理結果の予測値を高精度に算出する。 【解決手段】被処理体の種類もしくは処理プロセスにお
ける被処理体の処理条件に応じてその処理プロセスにお
ける処理が複数にグループ分けされてなる各グループ毎
に、数式モデルから計算したモデル予測値の、実績値か
らのオフセット値を求め、プロセスの時間的な変動分を
補正するための補正量についてはグループ分けを行なわ
ずに全てのグループについて共通の補正量を求める。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、被処理体を処理す
る処理プロセスを模擬した数式モデルを調整しておき、
その処理プロセスで新たな被処理体を処理するに先立
ち、その新たな被処理体の処理結果の予測値を、上記の
数式モデル、およびその処理プロセスでの過去の処理の
実績に基づいて、その処理プロセスの時間的変動を考慮
して算出する処理プロセス予測値算出方法に関する。
る処理プロセスを模擬した数式モデルを調整しておき、
その処理プロセスで新たな被処理体を処理するに先立
ち、その新たな被処理体の処理結果の予測値を、上記の
数式モデル、およびその処理プロセスでの過去の処理の
実績に基づいて、その処理プロセスの時間的変動を考慮
して算出する処理プロセス予測値算出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、鋼板の圧延処理プロセスにおい
ては、その圧延処理プロセスを数式モデル（プロセスモ
デル）で表わしておき、今から圧延しようとする鋼板に
ついての情報（鋼種、圧延前の板幅、板厚等）やその鋼
板をどのような最終寸法に圧延するかというその鋼板の
圧延後の目標寸法等の情報に基づいてそのプロセスモデ
ルからその圧延処理プロセスでその鋼板を圧延した際の
処理結果を予測し、その予測結果に基づいてその圧延処
理プロセスの処理条件を調整し、最も目標値に合致する
条件にてその鋼板を圧延処理するということが行なわれ
ている。
ては、その圧延処理プロセスを数式モデル（プロセスモ
デル）で表わしておき、今から圧延しようとする鋼板に
ついての情報（鋼種、圧延前の板幅、板厚等）やその鋼
板をどのような最終寸法に圧延するかというその鋼板の
圧延後の目標寸法等の情報に基づいてそのプロセスモデ
ルからその圧延処理プロセスでその鋼板を圧延した際の
処理結果を予測し、その予測結果に基づいてその圧延処
理プロセスの処理条件を調整し、最も目標値に合致する
条件にてその鋼板を圧延処理するということが行なわれ
ている。
【０００３】ここで、鋼板の圧延処理プロセスにおいて
は、上流側から供給されてくる被圧延処理体としての鋼
板に、エッジング圧延ロールによりその鋼板の幅方向か
ら圧下を加えて幅方向に圧延を行なうエッジング圧延
と、引き続いて、その鋼板に、水平圧延ロールにより上
下方向（その鋼板の厚さ方向）から圧下を加えて厚さ方
向に圧延を行なう水平圧延とが交互にもしくは一方が繰
り返される。このような圧延処理プロセスを数式モデル
として近似する場合、エッジング圧延と水平圧延をペア
にした数式モデル（単位プロセスモデル）を複数カスケ
ードに接続し、必要に応じてある単位プロセスモデルで
はエッジング圧延部分ないし水平圧延部分を省くことに
より圧延処理プロセス全体を表現することができる。各
単位プロセスモデルは、エッジング圧延を行なうための
処理条件（例えばエッジング圧延ロールどうしの間隔
（幅制御）等）と、水平圧延を行なうための処理条件
（例えば水平圧延ロールどうしの間隔（厚み制御）等）
と、さらにその他条件により表現される。
は、上流側から供給されてくる被圧延処理体としての鋼
板に、エッジング圧延ロールによりその鋼板の幅方向か
ら圧下を加えて幅方向に圧延を行なうエッジング圧延
と、引き続いて、その鋼板に、水平圧延ロールにより上
下方向（その鋼板の厚さ方向）から圧下を加えて厚さ方
向に圧延を行なう水平圧延とが交互にもしくは一方が繰
り返される。このような圧延処理プロセスを数式モデル
として近似する場合、エッジング圧延と水平圧延をペア
にした数式モデル（単位プロセスモデル）を複数カスケ
ードに接続し、必要に応じてある単位プロセスモデルで
はエッジング圧延部分ないし水平圧延部分を省くことに
より圧延処理プロセス全体を表現することができる。各
単位プロセスモデルは、エッジング圧延を行なうための
処理条件（例えばエッジング圧延ロールどうしの間隔
（幅制御）等）と、水平圧延を行なうための処理条件
（例えば水平圧延ロールどうしの間隔（厚み制御）等）
と、さらにその他条件により表現される。
【０００４】各単位プロセスモデルは、その単位プロセ
スモデルに対応する、エッジング圧延と水平圧延とのペ
アからなる単位プロセスに投入される直前の被圧延鋼板
の板幅等の第１の実測データとその単位プロセスで圧延
処理された直後の被圧延鋼板の第２の実測データに基づ
いて、第１の実測データをその単位プロセスモデルに数
値代入して得られる、その単位プロセスモデルの演算結
果（例えば板幅予測値）と、第２の実測データ（例えば
板幅実測値）とが合致するように、その単位プロセスモ
デルを構成するパラメータの最適値が定められる。
スモデルに対応する、エッジング圧延と水平圧延とのペ
アからなる単位プロセスに投入される直前の被圧延鋼板
の板幅等の第１の実測データとその単位プロセスで圧延
処理された直後の被圧延鋼板の第２の実測データに基づ
いて、第１の実測データをその単位プロセスモデルに数
値代入して得られる、その単位プロセスモデルの演算結
果（例えば板幅予測値）と、第２の実測データ（例えば
板幅実測値）とが合致するように、その単位プロセスモ
デルを構成するパラメータの最適値が定められる。
【０００５】このようにして圧延処理プロセスの数式モ
デルを同定しておくと、上流側から新たに供給されてく
る鋼板の圧延処理を行うにあたり、その供給されてくる
鋼板についての情報やその圧延処理プロセスの処理条件
を数式モデルに代入することにより、その供給されてく
る鋼板をその処理条件で処理したとした場合の、その処
理後の鋼板の板幅等の予測値が算出される。
デルを同定しておくと、上流側から新たに供給されてく
る鋼板の圧延処理を行うにあたり、その供給されてくる
鋼板についての情報やその圧延処理プロセスの処理条件
を数式モデルに代入することにより、その供給されてく
る鋼板をその処理条件で処理したとした場合の、その処
理後の鋼板の板幅等の予測値が算出される。
【０００６】予測値が算出されると、これを処理条件に
反映させ、この予測値の算出と算出された予測値を処理
条件に反映させるプロセスを、所望の予測値が得られる
まで処理条件を変更しながら繰り返し、圧延処理プロセ
スを、所望の、処理後の鋼板の板幅等の予測値が得られ
たときの処理条件に調整して、その鋼板をその圧延処理
プロセスで実際に圧延処理することにより、所望の板幅
等に圧延された処理済鋼板を得ることができる。
反映させ、この予測値の算出と算出された予測値を処理
条件に反映させるプロセスを、所望の予測値が得られる
まで処理条件を変更しながら繰り返し、圧延処理プロセ
スを、所望の、処理後の鋼板の板幅等の予測値が得られ
たときの処理条件に調整して、その鋼板をその圧延処理
プロセスで実際に圧延処理することにより、所望の板幅
等に圧延された処理済鋼板を得ることができる。
【０００７】ただし、上記の数式モデルには圧延処理プ
ロセスの時間的にある傾向を示す変動や時間に無相関な
オフセットを有する変動が処理結果に及ぼす影響は考慮
されていない。ここでは、このような、プロセスのモデ
ル式から計算した予測値を「モデル予測値」と称する。
圧延処理プロセスの時間的にある傾向を示す変動は、た
とえばエッジング圧延ロール、水平圧延ロールの摩耗、
エッジング圧延ロールどうし、あるいは水平圧延ロール
どうしを各所定の間隔に保持しておく機構のへたり等に
より生じる。また、オフセットは、センサの零調整誤差
等により生じる。
ロセスの時間的にある傾向を示す変動や時間に無相関な
オフセットを有する変動が処理結果に及ぼす影響は考慮
されていない。ここでは、このような、プロセスのモデ
ル式から計算した予測値を「モデル予測値」と称する。
圧延処理プロセスの時間的にある傾向を示す変動は、た
とえばエッジング圧延ロール、水平圧延ロールの摩耗、
エッジング圧延ロールどうし、あるいは水平圧延ロール
どうしを各所定の間隔に保持しておく機構のへたり等に
より生じる。また、オフセットは、センサの零調整誤差
等により生じる。
【０００８】そこで、上記の数式モデルにより求めたモ
デル予測値からの補正量をＨ（ｔ）（ｔはｔ回目の圧延
処理を表わし、時間軸に相当する）、ｔ回目の圧延処理
におけるモデル予測値を補正量Ｈ（ｔ）で補正した値、
（すなわち、ｔ回目の、プロセスの時間的変動を考慮し
た予測値（ここでは、このような、ある傾向を示す時間
的変動を考慮した予測値を、「処理プロセス予測値」と
称する））の、そのｔ回目の、実際の圧延処理により得
られた処理済鋼板の振幅等の実績値からの誤差をη
（ｔ）としたとき、ｔ＋１回目の圧延処理時の補正量Ｈ
（ｔ＋１）を、指数平滑法 Ｈ（ｔ＋１）＝（１−α）Ｈ（ｔ）＋αη（ｔ） ……（１） 但し、αは０＜α＜１の範囲内の係数を表わす によって求める。このようにして求められた、これから
圧延処理しようとする鋼板に対応する補正量で、その鋼
板の圧延処理に対応したモデル予測値を補正することに
より、その鋼板の圧延処理に対応した補正処理プロセス
予測値を求め、この補正処理プロセス予測値及びオフセ
ット値がその鋼板の圧延処理条件に反映される。
デル予測値からの補正量をＨ（ｔ）（ｔはｔ回目の圧延
処理を表わし、時間軸に相当する）、ｔ回目の圧延処理
におけるモデル予測値を補正量Ｈ（ｔ）で補正した値、
（すなわち、ｔ回目の、プロセスの時間的変動を考慮し
た予測値（ここでは、このような、ある傾向を示す時間
的変動を考慮した予測値を、「処理プロセス予測値」と
称する））の、そのｔ回目の、実際の圧延処理により得
られた処理済鋼板の振幅等の実績値からの誤差をη
（ｔ）としたとき、ｔ＋１回目の圧延処理時の補正量Ｈ
（ｔ＋１）を、指数平滑法 Ｈ（ｔ＋１）＝（１−α）Ｈ（ｔ）＋αη（ｔ） ……（１） 但し、αは０＜α＜１の範囲内の係数を表わす によって求める。このようにして求められた、これから
圧延処理しようとする鋼板に対応する補正量で、その鋼
板の圧延処理に対応したモデル予測値を補正することに
より、その鋼板の圧延処理に対応した補正処理プロセス
予測値を求め、この補正処理プロセス予測値及びオフセ
ット値がその鋼板の圧延処理条件に反映される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】ところで、通常１つの
圧延処理プロセスを用いて、種々の鋼種の種々の寸法の
鋼板の圧延処理がランダムに行なわれるが、これらを全
て一緒に取り扱って予測値を求めるようにすると、実績
値と予測値との差分（誤差）の分散が大きくなってしま
い、高精度の予測が難しいという問題がある。これを解
決するためには、その１つの圧延処理プロセスにおける
処理を、例えば鋼種ごと、あるいは、鋼種と板幅毎等、
１つの圧延処理プロセスで処理される鋼板の種類毎に、
あるいは、その圧延処理プロセスの処理条件毎に複数の
グループに分割し、１つの圧延処理プロセスであって
も、予測値を求めるにあたっては、各グループ毎に、別
の圧延処理プロセスが存在するかのように別々に取り扱
うことが考えられる。このようにすれば誤差分散は低減
し、実際の圧延処理プロセスではこの手法が用いられて
いる。
圧延処理プロセスを用いて、種々の鋼種の種々の寸法の
鋼板の圧延処理がランダムに行なわれるが、これらを全
て一緒に取り扱って予測値を求めるようにすると、実績
値と予測値との差分（誤差）の分散が大きくなってしま
い、高精度の予測が難しいという問題がある。これを解
決するためには、その１つの圧延処理プロセスにおける
処理を、例えば鋼種ごと、あるいは、鋼種と板幅毎等、
１つの圧延処理プロセスで処理される鋼板の種類毎に、
あるいは、その圧延処理プロセスの処理条件毎に複数の
グループに分割し、１つの圧延処理プロセスであって
も、予測値を求めるにあたっては、各グループ毎に、別
の圧延処理プロセスが存在するかのように別々に取り扱
うことが考えられる。このようにすれば誤差分散は低減
し、実際の圧延処理プロセスではこの手法が用いられて
いる。
【００１０】しかしながら、各グループ毎に別々の圧延
処理プロセスが存在するように取り扱うと、物理的には
１つの圧延処理プロセスであるため、あるグループに属
する処理を行なうことにより生じた圧延処理プロセスの
経時変化（例えばロールの摩耗）が、他のグループに属
する処理を行なう時にも影響を及ぼし、したがって少な
い頻度でしか処理を行なわないようなグループの場合、
（１）式に基づいた補正量の更新が、前回同一グループ
に属する処理を行なった、事実上無相関なデータを用い
て行なわれることになり、補正量の高精度な更新が行な
われず、したがって、予測の高精度化を狙って処理を複
数のグループに分割することが、かえって、予測の高精
度化を損なう結果となるおそれがある。
処理プロセスが存在するように取り扱うと、物理的には
１つの圧延処理プロセスであるため、あるグループに属
する処理を行なうことにより生じた圧延処理プロセスの
経時変化（例えばロールの摩耗）が、他のグループに属
する処理を行なう時にも影響を及ぼし、したがって少な
い頻度でしか処理を行なわないようなグループの場合、
（１）式に基づいた補正量の更新が、前回同一グループ
に属する処理を行なった、事実上無相関なデータを用い
て行なわれることになり、補正量の高精度な更新が行な
われず、したがって、予測の高精度化を狙って処理を複
数のグループに分割することが、かえって、予測の高精
度化を損なう結果となるおそれがある。
【００１１】図９は、補正量更新の時間間隔の粗密と、
補正精度との関係の説明図である。横軸は時間、縦軸は
プロセスの時間的変化および補正量（〇印）を表わして
いる。図９（ａ）に示すように、プロセスの時間変動と
比べ補正量更新の時間間隔が十分に狹いときは、 Ｈ（ｔ＋１）＝（１−α）Ｈ（ｔ）＋αη（ｔ） により、プロセスの過去の時間的変動に基づいて十分に
高精度の補正量を求めることができる。一方、図９
（ｂ）に示すように補正量更新の時間間隔が広いと、例
えば時刻ｔ1 の実績値と時刻ｔ2 の実績値とに基づいて
求めた時刻ｔ3 の予測値は Ｈ（ｔ3 ）＝（１−α）｛Ｈ（ｔ2 ）−Ｈ（ｔ1 ）｝＋
αη（ｔ3 ） により、実績値と大きくかけ離れてしまう結果となる。
そこで今度は実績値の変化カーブの傾きが小さくなった
ことを予測に盛り込み、時刻ｔ4 では一応成功している
が、時刻ｔ5 では実績値の変化カーブの傾きが再び大き
くなったことに追随できず、時刻ｔ5 ではまたもや実績
値と大きくかけ離れた予測値が求められる結果となって
いる。
補正精度との関係の説明図である。横軸は時間、縦軸は
プロセスの時間的変化および補正量（〇印）を表わして
いる。図９（ａ）に示すように、プロセスの時間変動と
比べ補正量更新の時間間隔が十分に狹いときは、 Ｈ（ｔ＋１）＝（１−α）Ｈ（ｔ）＋αη（ｔ） により、プロセスの過去の時間的変動に基づいて十分に
高精度の補正量を求めることができる。一方、図９
（ｂ）に示すように補正量更新の時間間隔が広いと、例
えば時刻ｔ1 の実績値と時刻ｔ2 の実績値とに基づいて
求めた時刻ｔ3 の予測値は Ｈ（ｔ3 ）＝（１−α）｛Ｈ（ｔ2 ）−Ｈ（ｔ1 ）｝＋
αη（ｔ3 ） により、実績値と大きくかけ離れてしまう結果となる。
そこで今度は実績値の変化カーブの傾きが小さくなった
ことを予測に盛り込み、時刻ｔ4 では一応成功している
が、時刻ｔ5 では実績値の変化カーブの傾きが再び大き
くなったことに追随できず、時刻ｔ5 ではまたもや実績
値と大きくかけ離れた予測値が求められる結果となって
いる。
【００１２】本発明は、上記事情に鑑み、プロセスの時
間的変動要因及びオフセットも考慮した、従来よりも高
精度の予測値を算出することのできる処理プロセス予測
値算出方法を提供することを目的とする。
間的変動要因及びオフセットも考慮した、従来よりも高
精度の予測値を算出することのできる処理プロセス予測
値算出方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】図１は、本発明の処理プ
ロセス予測値算出装置の原理ブロック図である。上記目
的を達成する本発明の処理プロセス予測値算出装置は、
図１に示すように、数式モデルパラメータ調整手段１０
０、オフセット値算出手段２００、オフセット許容処理
プロセス予測値算出手段３００、および、処理プロセス
予測値算出手段４００を備えている。
ロセス予測値算出装置の原理ブロック図である。上記目
的を達成する本発明の処理プロセス予測値算出装置は、
図１に示すように、数式モデルパラメータ調整手段１０
０、オフセット値算出手段２００、オフセット許容処理
プロセス予測値算出手段３００、および、処理プロセス
予測値算出手段４００を備えている。
【００１４】ここで、数式モデルパラメータ調整手段１
００では、被処理体を処理する処理プロセスで過去に処
理を行なった複数の被処理体についての測定結果をあら
わす過去の複数の実績値に基づいて、それら過去の複数
の実績値との間の、時間的に無相関な偏差をあらわすオ
フセット値の存在を許容した、その処理プロセスでの被
処理体の処理結果を予測したオフセット許容モデル予測
値を算出する数式モデルが求められる。
００では、被処理体を処理する処理プロセスで過去に処
理を行なった複数の被処理体についての測定結果をあら
わす過去の複数の実績値に基づいて、それら過去の複数
の実績値との間の、時間的に無相関な偏差をあらわすオ
フセット値の存在を許容した、その処理プロセスでの被
処理体の処理結果を予測したオフセット許容モデル予測
値を算出する数式モデルが求められる。
【００１５】また、オフセット値算出手段２００では、
上記複数の被処理体についての実績値と、数式モデルパ
ラメータ調整手段１００で調整された数式モデルを入力
し、それら複数の被処理体についての実績値の平均値
と、数式モデルを用いて算出された、それら複数の被処
理体についてのオフセット許容モデル予測値の平均値と
の偏差を表わすオフセット値が求められる。
上記複数の被処理体についての実績値と、数式モデルパ
ラメータ調整手段１００で調整された数式モデルを入力
し、それら複数の被処理体についての実績値の平均値
と、数式モデルを用いて算出された、それら複数の被処
理体についてのオフセット許容モデル予測値の平均値と
の偏差を表わすオフセット値が求められる。
【００１６】さらに、オフセット許容処理プロセス予測
値算出手段３００では、上記処理プロセスで上記時点以
後に処理された被処理体についての測定結果をあらわす
実績値を入力し、その実績値に基づいて、数式モデルパ
ラメータ調整手段１００により調整された数式モデルを
用いて求められるオフセット許容モデル予測値から、上
記処理プロセスの、上記初期状態からの変動に起因する
被処理体の処理結果の変動分を補正することにより、上
記処理プロセスでの新たな被処理体の処理結果を上記オ
フセットの存在を許容して予測したオフセット許容処理
プロセス予測値が求められる。
値算出手段３００では、上記処理プロセスで上記時点以
後に処理された被処理体についての測定結果をあらわす
実績値を入力し、その実績値に基づいて、数式モデルパ
ラメータ調整手段１００により調整された数式モデルを
用いて求められるオフセット許容モデル予測値から、上
記処理プロセスの、上記初期状態からの変動に起因する
被処理体の処理結果の変動分を補正することにより、上
記処理プロセスでの新たな被処理体の処理結果を上記オ
フセットの存在を許容して予測したオフセット許容処理
プロセス予測値が求められる。
【００１７】さらに、処理プロセス予測値算出手段４０
０では、オフセット許容処理プロセス予測値算出手段３
００で求められるオフセット許容処理プロセス予測値か
ら、オフセット値算出手段２００で求められるオフセッ
ト値を補正することにより、上記処理プロセスでの新た
な被処理体の処理結果を予測した処理プロセス予測値が
求められる。
０では、オフセット許容処理プロセス予測値算出手段３
００で求められるオフセット許容処理プロセス予測値か
ら、オフセット値算出手段２００で求められるオフセッ
ト値を補正することにより、上記処理プロセスでの新た
な被処理体の処理結果を予測した処理プロセス予測値が
求められる。
【００１８】本発明の処理プロセス予測値算出装置は、
オフセット値の存在を許容したオフセット許容モデル予
測値を算出する数式モデルパラメータとオフセット値と
を求めておき、オフセット許容処理プロセス予測値算出
手段３００により、処理プロセスの初期状態からの変動
に起因する被処理体の処理結果の変動分（以下、これを
「ＡＣ成分」と称する）を補正し、さらに、処理プロセ
ス予測値算出手段４００により、オフセット値（以下、
これを「ＤＣ成分」と称する）を補正するものであり、
したがってＡＣ成分とＤＣ成分との双方が補正された高
精度の処理プロセス予測値を求めることができる。
オフセット値の存在を許容したオフセット許容モデル予
測値を算出する数式モデルパラメータとオフセット値と
を求めておき、オフセット許容処理プロセス予測値算出
手段３００により、処理プロセスの初期状態からの変動
に起因する被処理体の処理結果の変動分（以下、これを
「ＡＣ成分」と称する）を補正し、さらに、処理プロセ
ス予測値算出手段４００により、オフセット値（以下、
これを「ＤＣ成分」と称する）を補正するものであり、
したがってＡＣ成分とＤＣ成分との双方が補正された高
精度の処理プロセス予測値を求めることができる。
【００１９】ここで、本発明の処理プロセス予測値算出
装置において、上記オフセット値算出手段２００は、被
処理体の種類もしくは上記処理プロセスにおける被処理
体の処理条件に応じてその処理プロセスにおける処理が
複数にグループ分けされてなる各グループ別に、オフセ
ット値を求めるものであり、数式モデルパラメータ調整
手段１００が、複数のグループに跨って共通の数式モデ
ルを求めるものであることが好ましい。
装置において、上記オフセット値算出手段２００は、被
処理体の種類もしくは上記処理プロセスにおける被処理
体の処理条件に応じてその処理プロセスにおける処理が
複数にグループ分けされてなる各グループ別に、オフセ
ット値を求めるものであり、数式モデルパラメータ調整
手段１００が、複数のグループに跨って共通の数式モデ
ルを求めるものであることが好ましい。
【００２０】このようにグループ分けした場合に、オフ
セット許容処理プロセス予測値算出手段３００が、数式
モデルパラメータ調整手段１００により調整された数式
モデルを用いて求められるオフセット許容モデル予測値
から、複数のグループに跨って処理を総合したときの処
理結果の変動分が補正されてなるオフセット許容処理プ
ロセス予測値を求めるものであり、処理プロセス予測値
算出手段４００が、オフセット許容処理プロセス予測値
算出手段３００で求められるオフセット許容処理プロセ
ス予測値から、オフセット値算出手段２００で求められ
る各グループ毎のオフセット値を補正することにより、
その処理プロセスでの新たな被処理体の処理結果を予測
した各グループ毎の処理プロセス予測値を求めるもので
あることが好ましい。
セット許容処理プロセス予測値算出手段３００が、数式
モデルパラメータ調整手段１００により調整された数式
モデルを用いて求められるオフセット許容モデル予測値
から、複数のグループに跨って処理を総合したときの処
理結果の変動分が補正されてなるオフセット許容処理プ
ロセス予測値を求めるものであり、処理プロセス予測値
算出手段４００が、オフセット許容処理プロセス予測値
算出手段３００で求められるオフセット許容処理プロセ
ス予測値から、オフセット値算出手段２００で求められ
る各グループ毎のオフセット値を補正することにより、
その処理プロセスでの新たな被処理体の処理結果を予測
した各グループ毎の処理プロセス予測値を求めるもので
あることが好ましい。
【００２１】このように、複数のグループに分け各グル
ープ毎にオフセット値を求めると、誤差分散を大きく低
減することができ、一層高精度の処理プロセス予測値を
求めることができる。なお、グループ分けにあたって
は、１つの因子（例えば板幅）のみによりグループ分け
を行なってもよいが、複数の因子（例えば板幅、板厚お
よび鋼種等の各因子）の組合せによってグループ分けを
行なってもよい。
ープ毎にオフセット値を求めると、誤差分散を大きく低
減することができ、一層高精度の処理プロセス予測値を
求めることができる。なお、グループ分けにあたって
は、１つの因子（例えば板幅）のみによりグループ分け
を行なってもよいが、複数の因子（例えば板幅、板厚お
よび鋼種等の各因子）の組合せによってグループ分けを
行なってもよい。
【００２２】また、上記本発明の処理プロセス予測値算
出装置において、上記のようにグループ分けした場合
に、オフセット許容処理プロセス予測値算出手段３００
が、上記数式モデルパラメータ調整手段１００により調
整された数式モデルを用いて求められるオフセット許容
モデル予測値から、複数のグループに跨って処理を総合
したときの処理結果の変動分が補正されてなるオフセッ
ト許容処理プロセス予測値を求めるものであり、処理プ
ロセス予測値算出手段４００が、オフセット許容処理プ
ロセス予測値算出手段３００で求められるオフセット許
容処理プロセス予測値に、複数のグループに跨って処理
を総合したときの処理結果の変動分の、各グループ毎の
倍率を掛けるとともに、オフセット値算出手段２００で
求められる各グループ毎のオフセット値を補正すること
により、その処理プロセスでの新たな被処理体の処理結
果を予測したグループ別の処理プロセス予測値を求める
ものであることがさらに好ましい。
出装置において、上記のようにグループ分けした場合
に、オフセット許容処理プロセス予測値算出手段３００
が、上記数式モデルパラメータ調整手段１００により調
整された数式モデルを用いて求められるオフセット許容
モデル予測値から、複数のグループに跨って処理を総合
したときの処理結果の変動分が補正されてなるオフセッ
ト許容処理プロセス予測値を求めるものであり、処理プ
ロセス予測値算出手段４００が、オフセット許容処理プ
ロセス予測値算出手段３００で求められるオフセット許
容処理プロセス予測値に、複数のグループに跨って処理
を総合したときの処理結果の変動分の、各グループ毎の
倍率を掛けるとともに、オフセット値算出手段２００で
求められる各グループ毎のオフセット値を補正すること
により、その処理プロセスでの新たな被処理体の処理結
果を予測したグループ別の処理プロセス予測値を求める
ものであることがさらに好ましい。
【００２３】グループ分けを行なった場合において、処
理プロセスの初期状態からの変動が被処理体の処理結果
の変動に及ぼす影響の程度は、その被処理体が属するグ
ループによって異なる場合がある。そこで、各グループ
別にその影響の程度をあらわす倍率を求めておいて、そ
の倍率により補正された予測値を求めることにより、各
グループ別に一層高精度に補正された処理プロセス予測
値が求められる。
理プロセスの初期状態からの変動が被処理体の処理結果
の変動に及ぼす影響の程度は、その被処理体が属するグ
ループによって異なる場合がある。そこで、各グループ
別にその影響の程度をあらわす倍率を求めておいて、そ
の倍率により補正された予測値を求めることにより、各
グループ別に一層高精度に補正された処理プロセス予測
値が求められる。
【００２４】また、上記本発明の処理プロセス予測値算
出装置において、数式モデルパラメータ調整手段１００
が、オフセット値をあらわすオフセットパラメータをパ
ラメータの１つとして含む数式モデルを用いて、その数
式モデルを構成するパラメータのうちオフセットパラメ
ータを除くパラメータを調整するものであって、オフセ
ット値算出手段２００が、数式モデルパラメータ調整手
段１００により、数式モデルの、オフセットパラメータ
を除くパラメータが調整された結果受動的に定まるオフ
セットパラメータの値をオフセット値として採用するも
のであることが好ましい。
出装置において、数式モデルパラメータ調整手段１００
が、オフセット値をあらわすオフセットパラメータをパ
ラメータの１つとして含む数式モデルを用いて、その数
式モデルを構成するパラメータのうちオフセットパラメ
ータを除くパラメータを調整するものであって、オフセ
ット値算出手段２００が、数式モデルパラメータ調整手
段１００により、数式モデルの、オフセットパラメータ
を除くパラメータが調整された結果受動的に定まるオフ
セットパラメータの値をオフセット値として採用するも
のであることが好ましい。
【００２５】本発明の処理プロセス予測値算出装置は、
鋼板の圧延処理プロセスに好適に適用することができ
る。すなわち、鋼板を圧延する圧延処理プロセスに適用
された本発明の圧延処理プロセス予測値算出装置は、鋼
板を圧延する圧延処理プロセスで過去に圧延処理を行な
った複数の鋼板についての測定結果をあらわす過去の複
数の実績値に基づいて、それら過去の複数の実績値との
間の、時間的に無相関な偏差をあらわすオフセット値の
存在を許容した、その圧延処理プロセスでの鋼板の圧延
処理結果を予測したオフセット許容圧延モデル予測値を
算出する数式モデルパラメータを求める数式モデルパラ
メータ調整手段１００と、上記複数の鋼板についての実
績値の平均値とそれら複数の鋼板についてのオフセット
許容圧延モデル予測値の平均値との偏差をあらわすオフ
セット値を求めるオフセット値算出手段２００と、上記
圧延処理プロセスで上記時点以後に圧延処理された鋼板
についての測定結果をあらわす実績値に基づいて、上記
数式モデルパラメータ調整手段１００により調整された
数式モデルを用いて求められるオフセット許容圧延モデ
ル予測値から、上記圧延処理プロセスの、時間経過によ
る変動に起因する鋼板の圧延処理結果の変動分を補正す
ることにより、上記圧延処理プロセスでの新たな鋼板の
圧延処理結果を上記オフセット値の存在を許容して予測
したオフセット許容圧延処理プロセス予測値を求めるオ
フセット許容圧延処理プロセス予測値算出手段３００
と、オフセット許容圧延処理プロセス予測値算出手段３
００で求められるオフセット許容圧延処理プロセス予測
値から、オフセット値算出手段２００で求められるオフ
セット値を補正することにより、上記圧延処理プロセス
での新たな鋼板の圧延処理結果を予測した圧延処理プロ
セス予測値を求める圧延処理プロセス予測値算出手段４
００とを備えたことを特徴とする。
鋼板の圧延処理プロセスに好適に適用することができ
る。すなわち、鋼板を圧延する圧延処理プロセスに適用
された本発明の圧延処理プロセス予測値算出装置は、鋼
板を圧延する圧延処理プロセスで過去に圧延処理を行な
った複数の鋼板についての測定結果をあらわす過去の複
数の実績値に基づいて、それら過去の複数の実績値との
間の、時間的に無相関な偏差をあらわすオフセット値の
存在を許容した、その圧延処理プロセスでの鋼板の圧延
処理結果を予測したオフセット許容圧延モデル予測値を
算出する数式モデルパラメータを求める数式モデルパラ
メータ調整手段１００と、上記複数の鋼板についての実
績値の平均値とそれら複数の鋼板についてのオフセット
許容圧延モデル予測値の平均値との偏差をあらわすオフ
セット値を求めるオフセット値算出手段２００と、上記
圧延処理プロセスで上記時点以後に圧延処理された鋼板
についての測定結果をあらわす実績値に基づいて、上記
数式モデルパラメータ調整手段１００により調整された
数式モデルを用いて求められるオフセット許容圧延モデ
ル予測値から、上記圧延処理プロセスの、時間経過によ
る変動に起因する鋼板の圧延処理結果の変動分を補正す
ることにより、上記圧延処理プロセスでの新たな鋼板の
圧延処理結果を上記オフセット値の存在を許容して予測
したオフセット許容圧延処理プロセス予測値を求めるオ
フセット許容圧延処理プロセス予測値算出手段３００
と、オフセット許容圧延処理プロセス予測値算出手段３
００で求められるオフセット許容圧延処理プロセス予測
値から、オフセット値算出手段２００で求められるオフ
セット値を補正することにより、上記圧延処理プロセス
での新たな鋼板の圧延処理結果を予測した圧延処理プロ
セス予測値を求める圧延処理プロセス予測値算出手段４
００とを備えたことを特徴とする。
【００２６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
説明する。図２は、本発明の処理プロセス予測値算出装
置が適用される圧延処理プロセスの一例を示す模式図で
ある。この圧延処理プロセス１０は、エッジング圧延ロ
ール１１と、水平圧延ロール１２と、入側のセンサ１３
と、出側のセンサ１４とから構成されている。被圧延処
理体としての鋼板１が図２に示す矢印に沿って圧延処理
プロセス１０に近づくと、先ず、入側のセンサ１３でそ
の鋼板の板厚と板幅が測定され、次いでエッジング圧延
と水平圧延を受け、出側のセンサ１４により圧延処理プ
ロセス１０から出てきた鋼板１の板厚と板幅が測定され
る。
説明する。図２は、本発明の処理プロセス予測値算出装
置が適用される圧延処理プロセスの一例を示す模式図で
ある。この圧延処理プロセス１０は、エッジング圧延ロ
ール１１と、水平圧延ロール１２と、入側のセンサ１３
と、出側のセンサ１４とから構成されている。被圧延処
理体としての鋼板１が図２に示す矢印に沿って圧延処理
プロセス１０に近づくと、先ず、入側のセンサ１３でそ
の鋼板の板厚と板幅が測定され、次いでエッジング圧延
と水平圧延を受け、出側のセンサ１４により圧延処理プ
ロセス１０から出てきた鋼板１の板厚と板幅が測定され
る。
【００２７】図３は、図２に示す圧延処理プロセス１０
における鋼板の寸法の表記法の説明図であり、鋼板の幅
方向断面を示す。圧延処理プロセス１０の入側の鋼板１
の板厚および板幅を、それぞれ、図３（ａ）に示すよう
に、ＨＩ，ＷＩとする。その鋼板１が圧延処理プロセス
１０でエッジング圧延を受けると、図３（ｂ）に示すよ
うに板幅がＷＥとなる。ここでの板厚は板幅方向中央部
ではエッジング圧延前の板厚ＨＩと同じ板厚ＨＩである
が、この鋼板１がエッジング圧延により幅方向に圧延さ
れた結果、図３（ｂ）の白抜きの部分に示すように、そ
の鋼板１の幅方向両端部分の厚さが厚くなった形状（こ
れを、「ドッグ・ボーン」と称する）となっている。こ
の鋼板１は、次に水平圧延を受け、図３（ｃ）に示すよ
うに板厚がＨＯ、板幅がＷＯの鋼板となる。ここで、板
幅ＷＯのうち、エッジング圧延後水平圧延前の板幅ＷＥ
を越える部分をさらに２つに分け、図３（ｂ）に示す鋼
板１の斜線を施した部分が圧延された板幅部分をＷＨ、
図３（ｂ）に示す鋼板１の白抜きの部分が寄与する板幅
部分をＷＤと表記する。また、エッジング圧延を行なう
エッジング圧延ロール１１の半径をＲＥ、水平圧延を行
なう水平圧延ロール１２の半径をＲＲとする。
における鋼板の寸法の表記法の説明図であり、鋼板の幅
方向断面を示す。圧延処理プロセス１０の入側の鋼板１
の板厚および板幅を、それぞれ、図３（ａ）に示すよう
に、ＨＩ，ＷＩとする。その鋼板１が圧延処理プロセス
１０でエッジング圧延を受けると、図３（ｂ）に示すよ
うに板幅がＷＥとなる。ここでの板厚は板幅方向中央部
ではエッジング圧延前の板厚ＨＩと同じ板厚ＨＩである
が、この鋼板１がエッジング圧延により幅方向に圧延さ
れた結果、図３（ｂ）の白抜きの部分に示すように、そ
の鋼板１の幅方向両端部分の厚さが厚くなった形状（こ
れを、「ドッグ・ボーン」と称する）となっている。こ
の鋼板１は、次に水平圧延を受け、図３（ｃ）に示すよ
うに板厚がＨＯ、板幅がＷＯの鋼板となる。ここで、板
幅ＷＯのうち、エッジング圧延後水平圧延前の板幅ＷＥ
を越える部分をさらに２つに分け、図３（ｂ）に示す鋼
板１の斜線を施した部分が圧延された板幅部分をＷＨ、
図３（ｂ）に示す鋼板１の白抜きの部分が寄与する板幅
部分をＷＤと表記する。また、エッジング圧延を行なう
エッジング圧延ロール１１の半径をＲＥ、水平圧延を行
なう水平圧延ロール１２の半径をＲＲとする。
【００２８】このとき、圧延処理プロセス１０の出側板
幅ＷＯは、図３（ｃ）に示すように、 ＷＯ＝ＷＥ＋ＷＨ＋ＷＤ …（２） で表わされる。ここで、
幅ＷＯは、図３（ｃ）に示すように、 ＷＯ＝ＷＥ＋ＷＨ＋ＷＤ …（２） で表わされる。ここで、
【００２９】
【数１】
【００３０】ＷＤ＝β（ＷＩ−ＷＥ） …（４） ただし、α，βは、
【００３１】
【数２】
【００３２】ここで、（５），（６）式中の各パラメー
タＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）の求め方について説
明する。これらの各パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，
…，８）を数値として求めることが、圧延処理プロセス
１０のプロセスモデルを同定することになる。これらの
パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）を求めるに
あたり、Ｍ個の鋼板１について、図２に示す圧延処理プ
ロセス１０を用いて、センサ１３，１４でその鋼板１の
入側、出側の寸法計測を行ないながら実際に圧延を実行
する。そのときの、ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）番目の鋼
板についての入側のセンサ１３による測定結果を上記の
プロセスモデルに入力して求めた出側の予測値、すなわ
ち、圧延処理プロセスモデルの演算結果をＷＯm 、出側
のセンサ１４でのｍ番目の鋼板の板幅の測定結果をＷＲ
m としたとき、評価関数Ｅを
タＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）の求め方について説
明する。これらの各パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，
…，８）を数値として求めることが、圧延処理プロセス
１０のプロセスモデルを同定することになる。これらの
パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）を求めるに
あたり、Ｍ個の鋼板１について、図２に示す圧延処理プ
ロセス１０を用いて、センサ１３，１４でその鋼板１の
入側、出側の寸法計測を行ないながら実際に圧延を実行
する。そのときの、ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）番目の鋼
板についての入側のセンサ１３による測定結果を上記の
プロセスモデルに入力して求めた出側の予測値、すなわ
ち、圧延処理プロセスモデルの演算結果をＷＯm 、出側
のセンサ１４でのｍ番目の鋼板の板幅の測定結果をＷＲ
m としたとき、評価関数Ｅを
【００３３】
【数３】
【００３４】と定義し、この評価関数Ｅの値が最小とな
るように各パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）
について各パラメータ値を求める。ここで、α，βとし
ては、各所定の初期値が代入され、あるいは同様なプロ
セスを経て前回決定されたα，βの各値が代入される。
すなわち、ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）番目の鋼板それぞ
れについて出側の板幅の予測値ＷＯm を求めることがで
き、それらの予測値ＷＯm と実測値ＷＲm を（７）式に
示す評価関数に代入したときに求められる値の、ｍ＝１
からＭまでの総和が極小となるように、α，βに含まれ
るパラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）
（（５），（６）式参照）の各パラメータ値を求める。
るように各パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）
について各パラメータ値を求める。ここで、α，βとし
ては、各所定の初期値が代入され、あるいは同様なプロ
セスを経て前回決定されたα，βの各値が代入される。
すなわち、ｍ（ｍ＝１，２，…，Ｍ）番目の鋼板それぞ
れについて出側の板幅の予測値ＷＯm を求めることがで
き、それらの予測値ＷＯm と実測値ＷＲm を（７）式に
示す評価関数に代入したときに求められる値の、ｍ＝１
からＭまでの総和が極小となるように、α，βに含まれ
るパラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）
（（５），（６）式参照）の各パラメータ値を求める。
【００３５】このためには、上記の評価関数Ｅについ
て、
て、
【００３６】
【数４】
【００３７】の８本の方程式からなる連立方程式を解け
ばよい。ただし、（２）〜（６）式で表わされるプロセ
スモデルの場合、（８）式からなる連立方程式を解析的
に解くことにより数学上の最適点を算出すると、一般的
に、物理条件に矛盾する結果を得ることが起こるため、
この回避手法として、ここでは以下の緩和型ニュートン
法を用いることにより、パラメータＰi （ｉ＝１，２，
…，８）が求められる。
ばよい。ただし、（２）〜（６）式で表わされるプロセ
スモデルの場合、（８）式からなる連立方程式を解析的
に解くことにより数学上の最適点を算出すると、一般的
に、物理条件に矛盾する結果を得ることが起こるため、
この回避手法として、ここでは以下の緩和型ニュートン
法を用いることにより、パラメータＰi （ｉ＝１，２，
…，８）が求められる。
【００３８】すなわち、
【００３９】
【数５】
【００４０】に、図２に示す出側のセンサ１４による実
測値ＷＲと、プロセスモデルによる演算結果ＷＯと、パ
ラメータＰi （初期値ないし前回求めたパラメータ値）
を代入して、ΔＰi 求め、所定の定数をηとしたとき、
パラメータＰi を、 Ｐi −η・ΔＰi ……（１０） に従って更新し、更新後のパラメータＰi を（９）式に
代入して新たなΔＰi を求める演算過程を繰り返すこと
により、パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）が
順次求められる。
測値ＷＲと、プロセスモデルによる演算結果ＷＯと、パ
ラメータＰi （初期値ないし前回求めたパラメータ値）
を代入して、ΔＰi 求め、所定の定数をηとしたとき、
パラメータＰi を、 Ｐi −η・ΔＰi ……（１０） に従って更新し、更新後のパラメータＰi を（９）式に
代入して新たなΔＰi を求める演算過程を繰り返すこと
により、パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）が
順次求められる。
【００４１】（７）式は、プロセスモデルによる演算結
果の平均値と実績値の平均値は、ずれていてもよいが、
演算結果と実績値との差分のばらつきが最小となるよう
にパラメータＰi を定めるための評価関数である。この
（７）式を用い上記のようにして（８）式を満足するよ
うに各パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）が逐
次更新され、それと同時にオフセット値も自動的に更新
される。
果の平均値と実績値の平均値は、ずれていてもよいが、
演算結果と実績値との差分のばらつきが最小となるよう
にパラメータＰi を定めるための評価関数である。この
（７）式を用い上記のようにして（８）式を満足するよ
うに各パラメータＰi （ｉ＝０，１，２，…，８）が逐
次更新され、それと同時にオフセット値も自動的に更新
される。
【００４２】尚、上記の実施形態では（７）式の関数を
評価関数として採用したが、本発明において評価関数は
その目的に応じて設定されるものであって、（７）式の
関数に限定されるものではなく、例えば、
評価関数として採用したが、本発明において評価関数は
その目的に応じて設定されるものであって、（７）式の
関数に限定されるものではなく、例えば、
【００４３】
【数６】
【００４４】を採用してもよい。ただし、（１０）式
は、プロセスモデルによる演算結果の平均値と圧延処理
プロセス１０を用いて圧延を行ない出側センサ１４で測
定して得た実績値の平均値とが一致するように、パラメ
ータＰi を定めるための評価関数であり、このままでは
オフセット値を含めて補正するためのパラメータＰi が
求められてしまうため、この場合、（２）式に代え、 ＷＯ＝ＷＥ＋ＷＨ＋ＷＤ＋ε …（１１） が採用され、εをオフセット値をあらわすパラメータと
して取り扱い、上記パラメータＰi とともにεが求めら
れる。但し、εは、上記Ｐi 算出プロセスの結果オフセ
ットを補正するように算出される。すなわち、εをＰi
同様に求める従来法とは異なり、Ｐi を求めた結果受動
的にεが求まる。
は、プロセスモデルによる演算結果の平均値と圧延処理
プロセス１０を用いて圧延を行ない出側センサ１４で測
定して得た実績値の平均値とが一致するように、パラメ
ータＰi を定めるための評価関数であり、このままでは
オフセット値を含めて補正するためのパラメータＰi が
求められてしまうため、この場合、（２）式に代え、 ＷＯ＝ＷＥ＋ＷＨ＋ＷＤ＋ε …（１１） が採用され、εをオフセット値をあらわすパラメータと
して取り扱い、上記パラメータＰi とともにεが求めら
れる。但し、εは、上記Ｐi 算出プロセスの結果オフセ
ットを補正するように算出される。すなわち、εをＰi
同様に求める従来法とは異なり、Ｐi を求めた結果受動
的にεが求まる。
【００４５】尚、図２に示す圧延処理プロセス１０では
組成（鋼種）の異なる複数種類の鋼板１の圧延が行なわ
れ、したがってここでは各鋼種毎にプロセスモデルの同
定（パラメータＰi の決定）が行なわれる。以下では、
それら複数種類の鋼板のうちのある１つの鋼種の鋼板の
圧延についてさらに説明を続行する。
組成（鋼種）の異なる複数種類の鋼板１の圧延が行なわ
れ、したがってここでは各鋼種毎にプロセスモデルの同
定（パラメータＰi の決定）が行なわれる。以下では、
それら複数種類の鋼板のうちのある１つの鋼種の鋼板の
圧延についてさらに説明を続行する。
【００４６】図４は、グループ分けの説明図である。こ
こでは、ある１つの鋼種についての図１に示す圧延処理
プロセス１０の入側の板厚と出側の板厚との差分（これ
を「圧下量」と称する）について、上述のプロセスモデ
ルを用いて求めた演算結果の、出側のセンサ１３、出側
のセンサ１４で測定して得た実績値からの誤差を取り扱
っている。
こでは、ある１つの鋼種についての図１に示す圧延処理
プロセス１０の入側の板厚と出側の板厚との差分（これ
を「圧下量」と称する）について、上述のプロセスモデ
ルを用いて求めた演算結果の、出側のセンサ１３、出側
のセンサ１４で測定して得た実績値からの誤差を取り扱
っている。
【００４７】この誤差を、複数の鋼種の多数の鋼板につ
いて求めると、例えば図４（ａ）に示すように大きくば
らつく。そこで、これを圧下量に応じて複数のグループ
（圧下量１，圧下量２，…，圧下量ｎ）に分け、図４
（ｂ）に示すように各圧下量別に誤差の平均値（オフセ
ット値）を求め、各オフセット値を補正した上で、図４
（ｃ）に示すように複数のグループに跨って総合する
と、誤差分散を大きく低減することができる。したがっ
て、このように複数のグループに分けることにより、高
精度の予測値を得ることができるように思われる。しか
しながら、このようなグループ分けを行なうと、以下に
説明するように、かえって予測精度を低下させる場合が
ある。
いて求めると、例えば図４（ａ）に示すように大きくば
らつく。そこで、これを圧下量に応じて複数のグループ
（圧下量１，圧下量２，…，圧下量ｎ）に分け、図４
（ｂ）に示すように各圧下量別に誤差の平均値（オフセ
ット値）を求め、各オフセット値を補正した上で、図４
（ｃ）に示すように複数のグループに跨って総合する
と、誤差分散を大きく低減することができる。したがっ
て、このように複数のグループに分けることにより、高
精度の予測値を得ることができるように思われる。しか
しながら、このようなグループ分けを行なうと、以下に
説明するように、かえって予測精度を低下させる場合が
ある。
【００４８】図５は、ある１つの鋼種の鋼板の、圧延処
理プロセス入側のセンサ１３で測定された板幅の分布を
示す図である。ここでは、このようにばらついている板
幅データを、図示のように１０００ｍｍ，１２００ｍ
ｍ，１４００ｍｍ，１６００ｍｍを境界として５種類の
板幅グループに分ける。
理プロセス入側のセンサ１３で測定された板幅の分布を
示す図である。ここでは、このようにばらついている板
幅データを、図示のように１０００ｍｍ，１２００ｍ
ｍ，１４００ｍｍ，１６００ｍｍを境界として５種類の
板幅グループに分ける。
【００４９】図６は、上記のように分けた板幅グループ
毎の標準偏差と各板幅グループに含まれる板幅データ数
（鋼板の数）を示す図である。図５に示すように板幅毎
に５つのグループに分けると、１６００ｍｍ以上の板厚
のグループを除く他の４つのグループの標準偏差は小さ
く、したがってグループ分けすることにより高精度の予
測が可能であると考えられる。
毎の標準偏差と各板幅グループに含まれる板幅データ数
（鋼板の数）を示す図である。図５に示すように板幅毎
に５つのグループに分けると、１６００ｍｍ以上の板厚
のグループを除く他の４つのグループの標準偏差は小さ
く、したがってグループ分けすることにより高精度の予
測が可能であると考えられる。
【００５０】図７は、図５，図６を参照して説明した鋼
種のデータと同一の鋼種について測定された、板幅
（Ａ）、板厚（Ｂ）、圧延処理プロセス入側の板幅と出
側の板幅との差（板幅変化量）（Ｃ）について、それぞ
れ５グループに分けたときの標準偏差と、そのグループ
内に属するデータ数（鋼板の数）が零であったグループ
の数を示す図である。
種のデータと同一の鋼種について測定された、板幅
（Ａ）、板厚（Ｂ）、圧延処理プロセス入側の板幅と出
側の板幅との差（板幅変化量）（Ｃ）について、それぞ
れ５グループに分けたときの標準偏差と、そのグループ
内に属するデータ数（鋼板の数）が零であったグループ
の数を示す図である。
【００５１】図７の一番右側の〇印は、分割数１、すな
わちグループ分けせずに１つのグループとして取り扱っ
たときの標準偏差を示しており、その標準偏差は３．６
であった。分割数５の欄のＡ，Ｂ，Ｃの〇印は、それぞ
れ、板幅、板厚、板幅変化量について５グループに分
け、それら５グループの各標準偏差の平均値を示してい
る。例えばＡの〇印は、１０００ｍｍ以下の板幅グルー
プの標準偏差、１０００〜１２００ｍｍの板幅グループ
の標準偏差、１２００〜１４００ｍｍの板幅グループの
標準偏差、１４００〜１６００ｍｍの板幅グループの標
準偏差、および１６００ｍｍ以上の板幅グループの標準
偏差の５つの標準偏差の平均値である。
わちグループ分けせずに１つのグループとして取り扱っ
たときの標準偏差を示しており、その標準偏差は３．６
であった。分割数５の欄のＡ，Ｂ，Ｃの〇印は、それぞ
れ、板幅、板厚、板幅変化量について５グループに分
け、それら５グループの各標準偏差の平均値を示してい
る。例えばＡの〇印は、１０００ｍｍ以下の板幅グルー
プの標準偏差、１０００〜１２００ｍｍの板幅グループ
の標準偏差、１２００〜１４００ｍｍの板幅グループの
標準偏差、１４００〜１６００ｍｍの板幅グループの標
準偏差、および１６００ｍｍ以上の板幅グループの標準
偏差の５つの標準偏差の平均値である。
【００５２】分割数２５の欄のＡ×Ｂ，Ｂ×Ｃ，Ａ×Ｃ
の〇印は、２つの要素（例えば板幅（Ａ）と板厚
（Ｂ））についてそれぞれ５グループ、合計２５グルー
プに分けたときの各グループ毎の標準偏差の平均値であ
る。さらに分割数１２５の欄の〇印は、３つの要素、す
なわち板幅（Ａ）と板厚（Ｂ）と板幅変化量（Ｃ）のそ
れぞれについて５グループ、合計１２５グループに分け
たときの各グループの標準偏差の平均値である。
の〇印は、２つの要素（例えば板幅（Ａ）と板厚
（Ｂ））についてそれぞれ５グループ、合計２５グルー
プに分けたときの各グループ毎の標準偏差の平均値であ
る。さらに分割数１２５の欄の〇印は、３つの要素、す
なわち板幅（Ａ）と板厚（Ｂ）と板幅変化量（Ｃ）のそ
れぞれについて５グループ、合計１２５グループに分け
たときの各グループの標準偏差の平均値である。
【００５３】一方、図７に示す破線のグラフは、上記の
ようにして分けたグループ内にデータが１つも存在しな
かった、すなわち、そのグループに属する鋼板が存在し
なかったグループの数を示している。この図７に示され
ているように、グループ分けを行なうことにより各グル
ープの標準偏差を低く押えることができ、したがってグ
ループ分けにより高精度の予測値を求めることができそ
うであるが、グループを細かく分けるとそのグループに
属するデータがまれにしかあらわれないこととなり、し
たがってそのまれにしかあらわれないデータを用いて予
測値を求めると、図９（ｂ）を参照して説明したように
予測精度がかえって低下する結果となる。
ようにして分けたグループ内にデータが１つも存在しな
かった、すなわち、そのグループに属する鋼板が存在し
なかったグループの数を示している。この図７に示され
ているように、グループ分けを行なうことにより各グル
ープの標準偏差を低く押えることができ、したがってグ
ループ分けにより高精度の予測値を求めることができそ
うであるが、グループを細かく分けるとそのグループに
属するデータがまれにしかあらわれないこととなり、し
たがってそのまれにしかあらわれないデータを用いて予
測値を求めると、図９（ｂ）を参照して説明したように
予測精度がかえって低下する結果となる。
【００５４】そこで、本実施形態では、以下のようにし
て、グループ分けによる標準偏差の低下のメリットを生
かし、かつグループ分けすることによる各グループに属
するデータ数の低下によるデメリットを克服している。
上記のようにして各グループｉ別に初期値としてのオフ
セット値εi を求める。圧延処理プロセス（図２参照）
がオフセット値を求めたときの初期状態にとどまってい
れば、すなわち圧延処理プロセス１０に時間的な変動
（例えばエッジングロール１１や水平圧延ロール１２の
摩耗等）が存在しなければ高精度な予測が可能である。
しかしながら、通常は、そのようなプロセスには先に説
明済のロール摩耗等の時間的な変動が必ず存在する。そ
こで、本実施形態では、以下のようにして、グループ分
けによるデメリットを克服しつつ、時間的な変動を考慮
した予測値を算出する。
て、グループ分けによる標準偏差の低下のメリットを生
かし、かつグループ分けすることによる各グループに属
するデータ数の低下によるデメリットを克服している。
上記のようにして各グループｉ別に初期値としてのオフ
セット値εi を求める。圧延処理プロセス（図２参照）
がオフセット値を求めたときの初期状態にとどまってい
れば、すなわち圧延処理プロセス１０に時間的な変動
（例えばエッジングロール１１や水平圧延ロール１２の
摩耗等）が存在しなければ高精度な予測が可能である。
しかしながら、通常は、そのようなプロセスには先に説
明済のロール摩耗等の時間的な変動が必ず存在する。そ
こで、本実施形態では、以下のようにして、グループ分
けによるデメリットを克服しつつ、時間的な変動を考慮
した予測値を算出する。
【００５５】図８は、補正量の時間的変化を示す図であ
る。ここでは圧下量に応じてグループ分けを行なったも
のとする。各グループ毎のオフセット値εi を考慮した
上で各グループのデータを全て１つのグループにまとめ
る。そのようにして１つのグループにまとめた、換言す
ればグループ分けしない各圧延処理について、（１）式
に従って補正量Ｈ（ｔ）を順次求める。この補正量Ｈ
（ｔ）は、例えば図８（ａ）のように求められる。
る。ここでは圧下量に応じてグループ分けを行なったも
のとする。各グループ毎のオフセット値εi を考慮した
上で各グループのデータを全て１つのグループにまとめ
る。そのようにして１つのグループにまとめた、換言す
ればグループ分けしない各圧延処理について、（１）式
に従って補正量Ｈ（ｔ）を順次求める。この補正量Ｈ
（ｔ）は、例えば図８（ａ）のように求められる。
【００５６】図８（ｂ−１）〜（ｂ−ｎ）は、各グルー
プに分けて示した図であり、〇印がそのグループに属す
る処理が行なわれていた時刻を表わしている。圧延処理
プロセス１０では、順次に、種々の鋼種、寸法について
の圧延処理が行なわれるため、例えば図８（ｂ−ｎ）に
示すように、処理される頻度の極端に少ないグループが
存在することがあり、その場合上述したように、そのグ
ループに属する処理のみで補正量を求めても正確な補正
量は求められない。
プに分けて示した図であり、〇印がそのグループに属す
る処理が行なわれていた時刻を表わしている。圧延処理
プロセス１０では、順次に、種々の鋼種、寸法について
の圧延処理が行なわれるため、例えば図８（ｂ−ｎ）に
示すように、処理される頻度の極端に少ないグループが
存在することがあり、その場合上述したように、そのグ
ループに属する処理のみで補正量を求めても正確な補正
量は求められない。
【００５７】そこで、図８（ａ）に示すように、各処理
毎にその処理が属するグループｉのオフセット値εi 差
し引いて全てのグループを１つにまとめ、時間的な変動
を補正するための補正量を求めるにあたっては、全グル
ープの処理全体として補正量を求め、その補正量を、図
４（ｂ−１）〜（ｂ−ｎ）に示すように各グループに適
用する。
毎にその処理が属するグループｉのオフセット値εi 差
し引いて全てのグループを１つにまとめ、時間的な変動
を補正するための補正量を求めるにあたっては、全グル
ープの処理全体として補正量を求め、その補正量を、図
４（ｂ−１）〜（ｂ−ｎ）に示すように各グループに適
用する。
【００５８】すなわち、時間的変動をも考慮した出側板
幅ＷＯの予測値は、 ＷＯ＝ＷＥ＋ＷＨ＋ＷＤ−εi ＋Ｈ（ｔ） ……（１２） となる。εi はグループｉ毎のオフセット値、Ｈ（ｔ）
は全てのグループに共通のｔ回目の処理の補正量であ
る。Ｈ（ｔ）を求めるにあたっては、（１）式を参照し
て説明した指数平滑法が用いられる。
幅ＷＯの予測値は、 ＷＯ＝ＷＥ＋ＷＨ＋ＷＤ−εi ＋Ｈ（ｔ） ……（１２） となる。εi はグループｉ毎のオフセット値、Ｈ（ｔ）
は全てのグループに共通のｔ回目の処理の補正量であ
る。Ｈ（ｔ）を求めるにあたっては、（１）式を参照し
て説明した指数平滑法が用いられる。
【００５９】これにより、処理の頻度の極端に少ないグ
ループについても高精度の予測値を算出することができ
る。尚、さらに高精度化を狙い、時間的な変動の大きさ
が各グループ別に異なることを想定し、上記のようにし
て求めた補正量Ｈ（ｔ）に、各グループｉ別の重みａi
を定め、 ＷＯ＝ＷＥ＋ＷＨ＋ＷＤ−εi ＋ａi ・Ｈ（ｔ） ……（１３） を採用してもよい。但し、頭初はａi ＝１とする。
ループについても高精度の予測値を算出することができ
る。尚、さらに高精度化を狙い、時間的な変動の大きさ
が各グループ別に異なることを想定し、上記のようにし
て求めた補正量Ｈ（ｔ）に、各グループｉ別の重みａi
を定め、 ＷＯ＝ＷＥ＋ＷＨ＋ＷＤ−εi ＋ａi ・Ｈ（ｔ） ……（１３） を採用してもよい。但し、頭初はａi ＝１とする。
【００６０】以上説明した実施形態では、主に板幅に応
じて複数のグループに分けることを例に挙げて説明した
が、グループの分け方は、これに限るものではなく、例
えば鋼種、板幅、板厚に基づいてグループ分けしてもよ
く、あるいは、それらの組合せやそれらと板幅変化量、
ないし圧下量との組合せに基づいてグループ分けしても
よい。またいくつのグループ分けるか、あるいはグルー
プとグループとの境界をどのように定めるかという点に
ついても本発明は限定されるものではなく、そのプロセ
スに応じて適応的に定めればよい。
じて複数のグループに分けることを例に挙げて説明した
が、グループの分け方は、これに限るものではなく、例
えば鋼種、板幅、板厚に基づいてグループ分けしてもよ
く、あるいは、それらの組合せやそれらと板幅変化量、
ないし圧下量との組合せに基づいてグループ分けしても
よい。またいくつのグループ分けるか、あるいはグルー
プとグループとの境界をどのように定めるかという点に
ついても本発明は限定されるものではなく、そのプロセ
スに応じて適応的に定めればよい。
【００６１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
プロセスの予測値を高精度に算出することができる。
プロセスの予測値を高精度に算出することができる。
【図１】本発明の処理プロセス予測値算出装置の原理ブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】本発明の処理プロセス予測値算出方法が適用さ
れる圧延処理プロセスの一例を示す模式図である。
れる圧延処理プロセスの一例を示す模式図である。
【図３】図１に示す圧延処理プロセスにおける鋼板の寸
法の表記法の説明図である。
法の表記法の説明図である。
【図４】グループ分けの説明図である。
【図５】ある１つの鋼種の鋼板の、圧延処理プロセス入
側のセンサで測定された板幅の分布を示す図である。
側のセンサで測定された板幅の分布を示す図である。
【図６】上記のように分けた板幅グループ別の標準偏差
と各板幅グループに含まれる板幅データ数（鋼板の数）
を示す図である。
と各板幅グループに含まれる板幅データ数（鋼板の数）
を示す図である。
【図７】図５，図６を参照して説明した鋼種のデータと
同一の鋼種について測定された、板幅（Ａ）、板厚
（Ｂ）、圧延処理プロセス入側の板幅と出側の板幅との
差（板幅変化量）（Ｃ）についてそれぞれ５グループに
分けたときの標準偏差と、そのグループ内に属するデー
タ数（鋼板の数）が零のグループの数を示す図である。
同一の鋼種について測定された、板幅（Ａ）、板厚
（Ｂ）、圧延処理プロセス入側の板幅と出側の板幅との
差（板幅変化量）（Ｃ）についてそれぞれ５グループに
分けたときの標準偏差と、そのグループ内に属するデー
タ数（鋼板の数）が零のグループの数を示す図である。
【図８】補正量の時間的変化を示す図である。
【図９】補正量更新の時間間隔の粗密と、補正精度との
関係の説明図である。
関係の説明図である。
１ 鋼板 １０ 圧延処理プロセス １１ エッジング圧延ロール １２ 水平圧延ロール １３ 入側のセンサ １４ 出側のセンサ １００ 数式モデル調整手段 ２００ オフセット値算出手段 ３００ オフセット許容処理プロセス予測値算出手段 ４００ 処理プロセス予測値算出手段
Claims (6)
- 【請求項１】 被処理体を処理する処理プロセスで過去
に処理を行なった複数の被処理体についての測定結果を
あらわす過去の複数の実績値に基づいて、該過去の複数
の実績値との間の、時間的に無相関な偏差をあらわすオ
フセット値の存在を許容した、該処理プロセスでの被処
理体の処理結果を予測したオフセット許容モデル予測値
を算出する数式モデルパラメータを求める数式モデルパ
ラメータ調整手段と、 前記複数の被処理体についての実績値の平均値と該複数
の被処理体についてのオフセット許容モデル予測値の平
均値との偏差を表わすオフセット値を求めるオフセット
値算出手段と、 前記処理プロセスで前記時点以後に処理された被処理体
についての測定結果をあらわす実績値に基づいて、前記
数式モデルパラメータ調整手段により調整された数式モ
デルを用いて求められるオフセット許容モデル予測値か
ら、前記処理プロセスの、時間経過による変動に起因す
る被処理体の処理結果の変動分を補正することにより、
前記処理プロセスでの新たな被処理体の処理結果を前記
オフセット値の存在を許容して予測したオフセット許容
処理プロセス予測値を求めるオフセット許容処理プロセ
ス予測値算出手段と、 前記オフセット許容処理プロセス予測値算出手段で求め
られるオフセット許容処理プロセス予測値から、前記オ
フセット値算出手段で求められるオフセット値を補正す
ることにより、前記処理プロセスでの新たな被処理体の
処理結果を予測した処理プロセス予測値を求める処理プ
ロセス予測値算出手段とを備えたことを特徴とする処理
プロセス予測値算出装置。 - 【請求項２】 前記オフセット値算出手段が、被処理体
の種類もしくは前記処理プロセスにおける被処理体の処
理条件に応じて該処理プロセスにおける処理が複数にグ
ループ分けされてなる各グループ別に、前記オフセット
値を求めるものであり、 前記数式モデルパラメータ調整手段が、複数のグループ
に跨って共通の数式モデルパラメータを求めるものであ
ることを特徴とする請求項１記載の処理プロセス予測値
算出装置。 - 【請求項３】 前記オフセット許容処理プロセス予測値
算出手段が、前記数式モデルパラメータ調整手段により
調整された数式モデルを用いて求められるオフセット許
容モデル予測値から、複数のグループに跨って処理を総
合したときの処理結果の変動分が補正されてなるオフセ
ット許容処理プロセス予測値を求めるものであり、 前記処理プロセス予測値算出手段が、前記オフセット許
容処理プロセス予測値算出手段で求められるオフセット
許容処理プロセス予測値から、前記オフセット値算出手
段で求められるグループ別のオフセット値を補正するこ
とにより、該処理プロセスでの新たな被処理体の処理結
果を予測したグループ別の処理プロセス予測値を求める
ものであることを特徴とする請求項２記載の処理プロセ
ス予測値算出装置。 - 【請求項４】 前記オフセット許容処理プロセス予測値
算出手段が、前記数式モデルパラメータ調整手段により
調整された数式モデルを用いて求められるオフセット許
容モデル予測値から、複数のグループに跨って処理を総
合したときの処理結果の変動分が補正されてなるオフセ
ット許容処理プロセス予測値を求めるものであり、 前記処理プロセス予測値算出手段が、前記オフセット許
容処理プロセス予測値算出手段で求められるオフセット
許容処理プロセス予測値に、複数のグループに跨る処理
を総合したときの処理結果の時間変化に対し、グループ
別の倍率を掛けるとともに、前記オフセット値算出手段
で求められるグループ別のオフセット値を補正すること
により、該処理プロセスでの新たな被処理体の処理結果
を予測したグループ別の処理プロセス予測値を求めるも
のであることを特徴とする請求項２記載の処理プロセス
予測値算出装置。 - 【請求項５】 前記数式モデルパラメータ調整手段が、
オフセット値をあらわすオフセットパラメータをパラメ
ータの１つとして含む数式モデルを用いて、該数式モデ
ルを構成するパラメータのうち該オフセットパラメータ
を除くパラメータを調整するものであって、 前記オフセット値算出手段が、前記数式モデルパラメー
タ調整手段により、前記数式モデルの、前記オフセット
パラメータを除くパラメータが調整された結果受動的に
定まる該オフセットパラメータの値をオフセット値とし
て採用するものであることを特徴とする請求項１記載の
処理プロセス予測値算出装置。 - 【請求項６】 鋼板を圧延する圧延処理プロセスで過去
に圧延処理を行なった複数の鋼板についての測定結果を
あらわす過去の複数の実績値に基づいて、該過去の複数
の実績値との間の、時間的に無相関な偏差をあらわすオ
フセット値の存在を許容した、該圧延処理プロセスでの
鋼板の圧延処理結果を予測したオフセット許容圧延モデ
ル予測値を算出する数式モデルパラメータを求める数式
モデル調整手段と、 前記複数の鋼板についての実績値の平均値と該複数の鋼
板についてのオフセット許容圧延モデル予測値の平均値
との偏差をあらわすオフセット値を求めるオフセット値
算出手段と、 前記圧延処理プロセスで前記時点以後に圧延処理された
鋼板についての測定結果をあらわす実績値に基づいて、
前記数式モデルパラメータ調整手段により調整された数
式モデルを用いて求められるオフセット許容圧延モデル
予測値から、前記圧延処理プロセスの、時間経過による
変動に起因する鋼板の圧延処理結果の変動分を補正する
ことにより、前記圧延処理プロセスでの新たな鋼板の圧
延処理結果を前記オフセット値の存在を許容して予測し
たオフセット許容圧延処理プロセス予測値を求めるオフ
セット許容圧延処理プロセス予測値算出手段と、 前記オフセット許容圧延処理プロセス予測値算出手段で
求められるオフセット許容圧延処理プロセス予測値か
ら、前記オフセット値算出手段で求められるオフセット
値を補正することにより、前記圧延処理プロセスでの新
たな鋼板の圧延処理結果を予測した圧延処理プロセス予
測値を求める圧延処理プロセス予測値算出手段とを備え
たことを特徴とする圧延処理プロセス予測値算出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8349978A JPH10187206A (ja) | 1996-12-27 | 1996-12-27 | 処理プロセス予測値算出装置および圧延処理プロセス予測値算出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8349978A JPH10187206A (ja) | 1996-12-27 | 1996-12-27 | 処理プロセス予測値算出装置および圧延処理プロセス予測値算出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10187206A true JPH10187206A (ja) | 1998-07-14 |
Family
ID=18407406
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8349978A Withdrawn JPH10187206A (ja) | 1996-12-27 | 1996-12-27 | 処理プロセス予測値算出装置および圧延処理プロセス予測値算出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10187206A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6662059B2 (en) | 2001-03-27 | 2003-12-09 | Denso Corporation | Characteristic adjusting method in process of manufacturing products |
| 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 |
| US7519446B2 (en) | 2005-04-20 | 2009-04-14 | Omron Corporation | Manufacture condition setting system, manufacture condition setting method, control program, and computer-readable record medium recording control program therein |
-
1996
- 1996-12-27 JP JP8349978A patent/JPH10187206A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6662059B2 (en) | 2001-03-27 | 2003-12-09 | Denso Corporation | Characteristic adjusting method in process of manufacturing products |
| 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 |
| US7519446B2 (en) | 2005-04-20 | 2009-04-14 | Omron Corporation | Manufacture condition setting system, manufacture condition setting method, control program, and computer-readable record medium recording control program therein |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20040302 |