JPS6076212A - 板圧延における板クラウンの学習制御方法 - Google Patents
板圧延における板クラウンの学習制御方法Info
- Publication number
- JPS6076212A JPS6076212A JP58182804A JP18280483A JPS6076212A JP S6076212 A JPS6076212 A JP S6076212A JP 58182804 A JP58182804 A JP 58182804A JP 18280483 A JP18280483 A JP 18280483A JP S6076212 A JPS6076212 A JP S6076212A
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- JP
- Japan
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- crown
- calculation
- roll
- plate
- rolling
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- Granted
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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
- B21B37/30—Control of flatness or profile during rolling of strip, sheets or plates using roll camber control
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B2263/00—Shape of product
- B21B2263/02—Profile, e.g. of plate, hot strip, sections
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
不発明は板圧延における板クラウンの学習制御方法に関
し、厚板圧延において特に有効なものであ。
し、厚板圧延において特に有効なものであ。
る。
従来技術
板り２ウンＣｒの式は一般的に次式で茨わされる。
Ｃｒ＝ｆ（圧延条件、ロール条件、圧延材条件）・・・
・・・・・・（１）前記（１）式の圧延条件にはミル条
件、圧延荷重等が含まれ、ロール条件にはロールクラウ
ン・サーマルクツウン等が含まれ、圧延材条件には入側
板クラウン、板厚等が含まれる。
・・・・・・（１）前記（１）式の圧延条件にはミル条
件、圧延荷重等が含まれ、ロール条件にはロールクラウ
ン・サーマルクツウン等が含まれ、圧延材条件には入側
板クラウン、板厚等が含まれる。
しかして従来の板り２ウンの学習制御方法は、次式の様
に板クラウン式に修正項を設定し、クラクン測定機によ
る実測結果と（１）式による計算結果との誤差を修正す
ることによシ学習制御する方法である。
に板クラウン式に修正項を設定し、クラクン測定機によ
る実測結果と（１）式による計算結果との誤差を修正す
ることによシ学習制御する方法である。
Ｃｒ＝ｆ（圧延条件、ロール条件、圧延材条件）＋α・
・−・・（２）発明の目的 従来技術の欠点として前記（１）式は圧延材条件を含ん
でおシ、この中に入側板クラウンの影響がある。
・−・・（２）発明の目的 従来技術の欠点として前記（１）式は圧延材条件を含ん
でおシ、この中に入側板クラウンの影響がある。
通常圧延完了体の実測結果から学習制御を実施する場合
入側板クラウンの影響が累積誤差としてカウントされる
ため制御精度は不十分である。
入側板クラウンの影響が累積誤差としてカウントされる
ため制御精度は不十分である。
一方、〔１）式において圧延条件の計算つｔｂロールの
変形計算はかなり精度よく計算でき、精度上鏝も誤差が
大きいと考えられるものはロール条件としてのサーマル
クラウン、摩耗クラウン等のロールクラウン計算である
。
変形計算はかなり精度よく計算でき、精度上鏝も誤差が
大きいと考えられるものはロール条件としてのサーマル
クラウン、摩耗クラウン等のロールクラウン計算である
。
しかるに従来は前記（２）式の様に修正項のみで誤差を
修正する方式であり、圧延条件等の変化による違いも計
算誤差とする危険性がある。
修正する方式であり、圧延条件等の変化による違いも計
算誤差とする危険性がある。
本発明はこのような問題点を解決することを目的とする
。
。
発明の構成
本発明は前記の問題点を有オＵに解決するためなしたも
のでその要旨とするところは、板クラウン式Ｃｒ＝ｆ（
圧延条件、ロール条件、圧延材条件）を用いて板クラウ
ンを学習制御するに当シ、２バス目以降の板クラウン計
算に際して、ｌバス前の板クラウン計算値を板クラウン
式の圧延材条件値として用いて板クラウン計８をバス回
故分実行し、少なくとも１回は板クラウンを計算値と位
置対応をとって実測し、得られた実測板クラウン値を実
測バスの板クラウン式に代入して逆算ロールクラウンを
め、該逆算ロールクラウンと計算ロールクラウンの差を
板クラウン式の修正項とし、次いで該修正項をロール胴
長に亘って計算し、得られたロールクラウンをもとに板
クラウン式のロール条件環を修正することを特徴とする
板圧延における板クラウンの学習制御方法にある。
のでその要旨とするところは、板クラウン式Ｃｒ＝ｆ（
圧延条件、ロール条件、圧延材条件）を用いて板クラウ
ンを学習制御するに当シ、２バス目以降の板クラウン計
算に際して、ｌバス前の板クラウン計算値を板クラウン
式の圧延材条件値として用いて板クラウン計８をバス回
故分実行し、少なくとも１回は板クラウンを計算値と位
置対応をとって実測し、得られた実測板クラウン値を実
測バスの板クラウン式に代入して逆算ロールクラウンを
め、該逆算ロールクラウンと計算ロールクラウンの差を
板クラウン式の修正項とし、次いで該修正項をロール胴
長に亘って計算し、得られたロールクラウンをもとに板
クラウン式のロール条件環を修正することを特徴とする
板圧延における板クラウンの学習制御方法にある。
以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に述べる。
本実施例は厚板圧延における板クラウンの学習制御の例
“であシ、第１図は本発明を実施する装置例を示し、１
は厚板圧延機、２は補強ロール（Ｂ、Ｕ、Ｒ）３は作業
ロール（Ｗ、Ｒ）、４は板クラウン測定機。
“であシ、第１図は本発明を実施する装置例を示し、１
は厚板圧延機、２は補強ロール（Ｂ、Ｕ、Ｒ）３は作業
ロール（Ｗ、Ｒ）、４は板クラウン測定機。
５は学習制御演算装置、６は圧延機制御装置を示す。し
かして学習制御演算装置５は、板クラウン測定機４から
の情報及び圧延機制御装置６からの圧延情報をもとに（
１）式による板クラウン計算をバス回数分実行し、板ク
ラウン実測時点での計算板クラウンを算出する。
かして学習制御演算装置５は、板クラウン測定機４から
の情報及び圧延機制御装置６からの圧延情報をもとに（
１）式による板クラウン計算をバス回数分実行し、板ク
ラウン実測時点での計算板クラウンを算出する。
Ｃｒ１＝ｆ（圧延条件１．ロール条件ｌ、圧延材条件１
）ｃｙ２＝ｆ（圧延条件２．ロール条件２．圧延材条件
２）Ｃｒｎ＝ｆ （圧延条件ｎ、ロール条条件ｎ正圧延
材条件）・・・・・・（３）ここでＣｒ１Ｏ値を圧延材
条件２に入れ、Ｃｒ２を算出する。以下同様にしてＣｒ
ｎ−１の値をＣｒｎの圧延材条件ｎの値としてＣｒｎを
計算する。
）ｃｙ２＝ｆ（圧延条件２．ロール条件２．圧延材条件
２）Ｃｒｎ＝ｆ （圧延条件ｎ、ロール条条件ｎ正圧延
材条件）・・・・・・（３）ここでＣｒ１Ｏ値を圧延材
条件２に入れ、Ｃｒ２を算出する。以下同様にしてＣｒ
ｎ−１の値をＣｒｎの圧延材条件ｎの値としてＣｒｎを
計算する。
次にｎバス後に板クラウン測定機４によシ板クラウンを
実測し実測板クラウンをＣｒｎに代入しロールクラウン
を未知数として（３）式を解くことによル、逆算ロール
クラウンを算出する。次いで得られた逆算ロールクラウ
ンと計算ロールクラウンとの誤差を板クラウン式の修正
項（αＣｒ）とする。
実測し実測板クラウンをＣｒｎに代入しロールクラウン
を未知数として（３）式を解くことによル、逆算ロール
クラウンを算出する。次いで得られた逆算ロールクラウ
ンと計算ロールクラウンとの誤差を板クラウン式の修正
項（αＣｒ）とする。
αＣｒ ＝逆ｇ ｏ−ルクラウンー計算ロールクラウン
・曲−・・（４）αＣｒを学習制御演算装置５にてワ
ークロール胴長全域にわたシ計算し、計算ロールクラウ
ンを修正し、修正値を圧延機制御装置６に入力し圧ｇ機
ｌの制御を行い板クシウ、ンを学習制御する。
・曲−・・（４）αＣｒを学習制御演算装置５にてワ
ークロール胴長全域にわたシ計算し、計算ロールクラウ
ンを修正し、修正値を圧延機制御装置６に入力し圧ｇ機
ｌの制御を行い板クシウ、ンを学習制御する。
前記板クラウン測定機４による板クラウンの実測及び計
算ロールクラウンの修正はその回数が多いほど学習制御
精度を高めることができるが、実測に伴う圧延能率が低
下する問題があるため、少なくとも１回は計算値と位置
対応をとって実測するものである。次に板クラウン式の
修正項（αＣｒ）をワークロール胴長全長に亘って修正
する必要が生ずるが、本実施例の場合は一例として次の
方法をとっている。
算ロールクラウンの修正はその回数が多いほど学習制御
精度を高めることができるが、実測に伴う圧延能率が低
下する問題があるため、少なくとも１回は計算値と位置
対応をとって実測するものである。次に板クラウン式の
修正項（αＣｒ）をワークロール胴長全長に亘って修正
する必要が生ずるが、本実施例の場合は一例として次の
方法をとっている。
第２図において曲線７は板クラウン式（１）でめた計算
ロールクラウンを示し、８は実測板クラウンを前記（３
）式のＣｒｎに代入してめた圧延板幅Ｗ。
ロールクラウンを示し、８は実測板クラウンを前記（３
）式のＣｒｎに代入してめた圧延板幅Ｗ。
における逆算ロールクラウンである。
逆算ロールクラウン−計算ロールクラウン＝ａｃｒ 優
正真とすると、圧延板幅Ｗｉにおける学習項は以下の様
になる（但しＷｉ≦ＷＯ）。
正真とすると、圧延板幅Ｗｉにおける学習項は以下の様
になる（但しＷｉ≦ＷＯ）。
板幅Ｗ１における計算ロールクラウンをＣｒｗｉとする
と、 反対に圧延板幅Ｗｉ ＞Ｗｏにおける学習項は学習項ｗ
ｉ ＝αＣｒ として胴長方向に一定のピッチで学習項を計算し、計算
ロールクラウンを修正し、学習制御するものである。し
かして第３図及び第４図に本発明実施例及び従来の学習
制御による板クラウン制御精度を示す。第３図、第４図
の縦軸は度数を示臥横軸は（板クラウン実績値−板クラ
ウン目標値）の値である。本発明は板クラウン計算にお
いて、計算誤差が大と考えられるロールクラウンを修正
項として計算し学習する方式でアシ、加えて圧延条件の
変化も学習制御の計算にと９入れているため各圧延条件
の変化も考慮しておジ、その結果第３図に示すように制
御精度が飛躍的に向上した。
と、 反対に圧延板幅Ｗｉ ＞Ｗｏにおける学習項は学習項ｗ
ｉ ＝αＣｒ として胴長方向に一定のピッチで学習項を計算し、計算
ロールクラウンを修正し、学習制御するものである。し
かして第３図及び第４図に本発明実施例及び従来の学習
制御による板クラウン制御精度を示す。第３図、第４図
の縦軸は度数を示臥横軸は（板クラウン実績値−板クラ
ウン目標値）の値である。本発明は板クラウン計算にお
いて、計算誤差が大と考えられるロールクラウンを修正
項として計算し学習する方式でアシ、加えて圧延条件の
変化も学習制御の計算にと９入れているため各圧延条件
の変化も考慮しておジ、その結果第３図に示すように制
御精度が飛躍的に向上した。
これに対し第４図に示す従来例は入側板クラウンの影響
が累積誤差としてカウントされることのほか、修正項の
みで誤差修正する方式のため、圧延条件の変化による違
いも計算誤差とするため制御精度は悪い結果を示してい
る。
が累積誤差としてカウントされることのほか、修正項の
みで誤差修正する方式のため、圧延条件の変化による違
いも計算誤差とするため制御精度は悪い結果を示してい
る。
前記実施例においては第１図に示す装置例によシ左側か
ら右側への一方向圧延の場合の構成、作用を述べたが、
厚板圧延は可逆圧延で、あシ右側から左側へ圧延される
場合にも左側に板クラウン測定機を配置して学習制御演
算装置５へ入力し、同様の学習制御を実行することがで
きる。
ら右側への一方向圧延の場合の構成、作用を述べたが、
厚板圧延は可逆圧延で、あシ右側から左側へ圧延される
場合にも左側に板クラウン測定機を配置して学習制御演
算装置５へ入力し、同様の学習制御を実行することがで
きる。
以上の通ｐ本発明は板クラウンの学習制御において板ク
ラウン式中計算誤差が大と考えられるロールクラウンを
修正項として計算し学習する方式であシ、更に、圧延条
件の変化も学習制御の計算にとシ入れているため、各圧
延条件の変化も考慮したものでシシ、クラウン制御精度
を飛躍的に高めることが可能である匿れた効果を奏する
ものである。
ラウン式中計算誤差が大と考えられるロールクラウンを
修正項として計算し学習する方式であシ、更に、圧延条
件の変化も学習制御の計算にとシ入れているため、各圧
延条件の変化も考慮したものでシシ、クラウン制御精度
を飛躍的に高めることが可能である匿れた効果を奏する
ものである。
第１図は本発明実施例を説明するための装置例を示すブ
ロック図である。第２図は本発明における修正ロールク
ラウンのめ方の一例説明する説明図である。第３図は本
発明実施例による板クラウン制御精度を示すヒストグラ
ムである。第４図従来の学習制御による板クラウン制御
精度を示すヒストグラムである。 図面で１＝圧延機、２：補強ロール、３：作業ロール、
４：板クラウン測定機、５：学習制御演算装置、６：圧
延機制御装置、７：計算ロールクラウン、８：逆算ロー
ルクラウン、９：修正ロールクラウン。 出願人 新日本製鐵株式会社 代理人弁理士 青 柳 稔 第１図 ６ ど 第２図 第３図 第１頁の続き ＠発明者飯沼 潰延
ロック図である。第２図は本発明における修正ロールク
ラウンのめ方の一例説明する説明図である。第３図は本
発明実施例による板クラウン制御精度を示すヒストグラ
ムである。第４図従来の学習制御による板クラウン制御
精度を示すヒストグラムである。 図面で１＝圧延機、２：補強ロール、３：作業ロール、
４：板クラウン測定機、５：学習制御演算装置、６：圧
延機制御装置、７：計算ロールクラウン、８：逆算ロー
ルクラウン、９：修正ロールクラウン。 出願人 新日本製鐵株式会社 代理人弁理士 青 柳 稔 第１図 ６ ど 第２図 第３図 第１頁の続き ＠発明者飯沼 潰延
Claims (1)
- 板クラウン弐〇ｒ−ｆ（圧延条件、ロール条件、圧延材
条件）を用いて板クラウンを学習制御するに当シ、２パ
ス目以降の板クラウン計算に際して、１パス前の板クラ
ウン計算値を板クラウン式の圧延材条件値として用いて
板クラウン計算をパス回数分実行し、少なくとも１回は
板クラウンを計算値と位置対応をとって実測し、得られ
た実測板クラウン値を実測バスの板クラウン式に代入し
て逆算ロールクラウンをめ、該逆算ロールクラウンと計
算ロールクラウンの差を板クラウン式の修正項とし、次
いで該修正項をロール胴長に亘って計算し、得られたロ
ールクラウンをもとに板クラウン式のロール条件環を修
正することを特徴とする板圧延における板クラウンの学
習制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58182804A JPS6076212A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 板圧延における板クラウンの学習制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58182804A JPS6076212A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 板圧延における板クラウンの学習制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6076212A true JPS6076212A (ja) | 1985-04-30 |
| JPS64123B2 JPS64123B2 (ja) | 1989-01-05 |
Family
ID=16124717
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58182804A Granted JPS6076212A (ja) | 1983-09-30 | 1983-09-30 | 板圧延における板クラウンの学習制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6076212A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61283407A (ja) * | 1985-06-10 | 1986-12-13 | Kawasaki Steel Corp | 連続圧延機の板厚プロフイ−ル学習予測方法 |
-
1983
- 1983-09-30 JP JP58182804A patent/JPS6076212A/ja active Granted
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61283407A (ja) * | 1985-06-10 | 1986-12-13 | Kawasaki Steel Corp | 連続圧延機の板厚プロフイ−ル学習予測方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS64123B2 (ja) | 1989-01-05 |
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