JPS61202711A - 圧延機学習制御方法および装置 - Google Patents
圧延機学習制御方法および装置Info
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- JPS61202711A JPS61202711A JP60043228A JP4322885A JPS61202711A JP S61202711 A JPS61202711 A JP S61202711A JP 60043228 A JP60043228 A JP 60043228A JP 4322885 A JP4322885 A JP 4322885A JP S61202711 A JPS61202711 A JP S61202711A
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- rolled
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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】
〔発明の技術分野〕
本発明は圧延機における開制御対象の最適なプリセット
値を学習により予測決定して圧延制御する圧延機学習制
御方法および装置に関するものである。
値を学習により予測決定して圧延制御する圧延機学習制
御方法および装置に関するものである。
圧延というのは圧延材を、圧延機を通すことにより、圧
延材に与えられた諸目標値を達成しようとする処理であ
る。目標値には板厚や板幅、板温度、板クラウンなどが
ある。ここで目標値として仮に板厚を例に考えてみる。
延材に与えられた諸目標値を達成しようとする処理であ
る。目標値には板厚や板幅、板温度、板クラウンなどが
ある。ここで目標値として仮に板厚を例に考えてみる。
圧延において目標板厚を達成するためには必要な圧延荷
重や圧延トルク、先進率、板温度などを正確に予測し、
それに基づいて圧延機のＩＩ ＠目標値を決定し、プリ
セットしなければならない。予測対象の圧延荷重や圧延
トルク、先進率、板温度などはそれぞれ圧延荷重モデル
式、圧延トルクモデル式、先進率モデル式、板温度モデ
ル式といった圧延モデル式に基づく計算により得ること
ができる。その場合、予測精度を向上させるために、圧
延モデル式計算値に短期学習補正および長期学習補正を
加味する方式が一般に行なわれている。ここで短期学習
というのは一つの圧延工程の中で圧延状態の変化によっ
て生ずる圧延モデル誤差を修正するための学習のことで
あり、圧延材ごとに行なう。可逆圧延の場合は圧延パス
ごとにも行なう。長期学習というのは材質による圧延モ
デル誤差を修正するための学習のことであり、一般に材
質と圧延目標値を共通にする圧延材群すなわちロットご
とに行なう。
重や圧延トルク、先進率、板温度などを正確に予測し、
それに基づいて圧延機のＩＩ ＠目標値を決定し、プリ
セットしなければならない。予測対象の圧延荷重や圧延
トルク、先進率、板温度などはそれぞれ圧延荷重モデル
式、圧延トルクモデル式、先進率モデル式、板温度モデ
ル式といった圧延モデル式に基づく計算により得ること
ができる。その場合、予測精度を向上させるために、圧
延モデル式計算値に短期学習補正および長期学習補正を
加味する方式が一般に行なわれている。ここで短期学習
というのは一つの圧延工程の中で圧延状態の変化によっ
て生ずる圧延モデル誤差を修正するための学習のことで
あり、圧延材ごとに行なう。可逆圧延の場合は圧延パス
ごとにも行なう。長期学習というのは材質による圧延モ
デル誤差を修正するための学習のことであり、一般に材
質と圧延目標値を共通にする圧延材群すなわちロットご
とに行なう。
以下にお、いては、短期学習は圧延材ごとに、また長期
学習は材質ごとに行なうものとし、圧延制御対象として
圧延荷重を例に挙げて具体例を説明する。
学習は材質ごとに行なうものとし、圧延制御対象として
圧延荷重を例に挙げて具体例を説明する。
圧延荷重モデル式には種々の形の式が存在するが、その
−例を示せば次の通りである。
−例を示せば次の通りである。
Ｐ＝Ｚ−ｂ−ｋ −ｒ口「］０口Ｑ。
＋Ａ７ ・・・（２）ｃ
ｄ ｔ／Ｔ ｋ ＝ａ ・ε１−ε２−ｅ −（４）
ｆｍ １ ” −（５） ε、 ＝Ｊ ｎ下 １０００ ｖ ε 千 〇 □ 舎ε１ ２ ６０ ４ Ｒ・ （ト
１− ｈ ）・・・ （６） ここでＰ：圧延荷重 Ｚ：長期学習補正係数 ｂ＝板幅 ｋｒｌ：平均変形抵抗 Ｒ：ワークロール半径 Ｈ：入板厚 ｈ：出板厚 Ｑ、：圧下力関数 ｒ：圧下率 Ｔ：板温度 ■＝圧延速度 ε１ ：対数歪 ε２：歪速度 Ａ −Ａ 、ａｌ、ｃ、ｄ、ｔ：定数式（１）〜（
６）から圧延荷重ＰはＨ，ｈ、ｂ。
ｄ ｔ／Ｔ ｋ ＝ａ ・ε１−ε２−ｅ −（４）
ｆｍ １ ” −（５） ε、 ＝Ｊ ｎ下 １０００ ｖ ε 千 〇 □ 舎ε１ ２ ６０ ４ Ｒ・ （ト
１− ｈ ）・・・ （６） ここでＰ：圧延荷重 Ｚ：長期学習補正係数 ｂ＝板幅 ｋｒｌ：平均変形抵抗 Ｒ：ワークロール半径 Ｈ：入板厚 ｈ：出板厚 Ｑ、：圧下力関数 ｒ：圧下率 Ｔ：板温度 ■＝圧延速度 ε１ ：対数歪 ε２：歪速度 Ａ −Ａ 、ａｌ、ｃ、ｄ、ｔ：定数式（１）〜（
６）から圧延荷重ＰはＨ，ｈ、ｂ。
ｖ、Ｔの関数になっていることが分る。
予測圧延荷重Ｐ、は、短期学習補正係数を２として
ＰＳ＝Ｚ−Ｐ ・・・（７）によ
って求めるものとする。
って求めるものとする。
圧延順番号をｉとし、圧延材中の着目している特定の材
質Ｙの出現順番号をｊとする。ｉ番目の圧延材の圧延の
結果得られた短期学習補正係数を２、で表わすことにす
れば、係数２．はｚ−＝ｆ （ｚｉ−ｉ 、 ｚｉ−２
、−、Ｚｌｉ） °（８）により求めることができる。
質Ｙの出現順番号をｊとする。ｉ番目の圧延材の圧延の
結果得られた短期学習補正係数を２、で表わすことにす
れば、係数２．はｚ−＝ｆ （ｚｉ−ｉ 、 ｚｉ−２
、−、Ｚｌｉ） °（８）により求めることができる。
ここでＺ ＨＨ４よＺ ＨＨ＝ ＰＡＨ／ Ｐｃｔ
・” （９）で求めるものとする。ただし
、ＰＡ、Ｇ、ｔｉｉ番目圧延材の実測圧延荷重、Ｐｏｉ
は式（１）〜（６）にｉｌ目の圧延材の圧延時のＨ，ｈ
、ｂ、ｖ、Ｔの各実−測値Ｈ・、ｈ・、ｂ・、■・、Ｔ
ｉを代入して求めた計算圧延荷重である。
・” （９）で求めるものとする。ただし
、ＰＡ、Ｇ、ｔｉｉ番目圧延材の実測圧延荷重、Ｐｏｉ
は式（１）〜（６）にｉｌ目の圧延材の圧延時のＨ，ｈ
、ｂ、ｖ、Ｔの各実−測値Ｈ・、ｈ・、ｂ・、■・、Ｔ
ｉを代入して求めた計算圧延荷重である。
式（８）の関数の具体形は種々あるが、ここでは次の式
（１０）を考える。
（１０）を考える。
ｚ−＝（１−１−ｚ・ ＋ｃｒ−ｚＨＨ・１１０）こ
の式（１０）のαは短期学習ゲインであり、Ｏ≦α≦１ の固定値である。
の式（１０）のαは短期学習ゲインであり、Ｏ≦α≦１ の固定値である。
材質Ｙの圧延材が圧延順ｍ番目からｍ＋ｎ−１番目まで
連続して計ｎ本圧延され、その出現順がｊ番目であると
し、その圧延の結果得られる長期学習補正係数を７・で
表わすと、このｚｊは次式で示す関数で求めることがで
きる。
連続して計ｎ本圧延され、その出現順がｊ番目であると
し、その圧延の結果得られる長期学習補正係数を７・で
表わすと、このｚｊは次式で示す関数で求めることがで
きる。
Ｚ−−ｆ （Ｚ゛、 Ｚｊ−２、°、 ｚＨｉ・ｚＨｉ
−１）Ｊ Ｊ−１ ・・・（１１） 式（１１）の関数の具体形は種々あるが、ここでは式（
１２）、（１３）を考える。
−１）Ｊ Ｊ−１ ・・・（１１） 式（１１）の関数の具体形は種々あるが、ここでは式（
１２）、（１３）を考える。
Ｚ・−（１−β）−Ｚｊ−１＋β−Ｚ Ｈｊ−（１２）
この式（１２）のβは長期学習ゲインであり、０≦β≦
１ の固定値である。
この式（１２）のβは長期学習ゲインであり、０≦β≦
１ の固定値である。
実際の圧延において同一材質の圧延材が連続して圧延さ
れる本数は一定でなく、最低限１本から多くは数十本と
いう間の任意の値をとり得る。つまり式（１３）中のｎ
の値は一定とはならず、式（１３）によりＺＨｊを求め
る際に使用する圧延材本数が異なってしまうことになる
。その結果、式（１２）で更新する長期学習補正係数は
連続して圧延される同一材質本数を反映したものにはな
らず、圧延モデルの誤差修正が的確には行なわれないこ
とになる。言い換えれば、従来の方法では同一材質で連
続して圧延される本数が１本の場合でも１０本あるいは
それ以上の場合でも、長期学習に与える重みが同一であ
るということである。
れる本数は一定でなく、最低限１本から多くは数十本と
いう間の任意の値をとり得る。つまり式（１３）中のｎ
の値は一定とはならず、式（１３）によりＺＨｊを求め
る際に使用する圧延材本数が異なってしまうことになる
。その結果、式（１２）で更新する長期学習補正係数は
連続して圧延される同一材質本数を反映したものにはな
らず、圧延モデルの誤差修正が的確には行なわれないこ
とになる。言い換えれば、従来の方法では同一材質で連
続して圧延される本数が１本の場合でも１０本あるいは
それ以上の場合でも、長期学習に与える重みが同一であ
るということである。
また、同一材質の連続圧延本数が多い場合は、長期学習
補正係数を更新する磯会が次の異材質が圧延されるまで
無いので、本来長期学習で修正すべき圧延モデルの誤差
を短期学習補正係数が含んでしまうことになり、その結
果、次の異材質に対する設定値に誤差が生じてしまうこ
とがある。
補正係数を更新する磯会が次の異材質が圧延されるまで
無いので、本来長期学習で修正すべき圧延モデルの誤差
を短期学習補正係数が含んでしまうことになり、その結
果、次の異材質に対する設定値に誤差が生じてしまうこ
とがある。
以上述べたように長期学習を材質ごとに固定の学習ゲイ
ンとして行なう従来方式では十分な学習効果を得ること
ができなかった。
ンとして行なう従来方式では十分な学習効果を得ること
ができなかった。
本発明は以上の事情を考慮してなされたもので、より十
分な学習効果を得ることの可能な圧延様学習制御方法お
よび装置を提供することを目的とするものである。
分な学習効果を得ることの可能な圧延様学習制御方法お
よび装置を提供することを目的とするものである。
本発明は上記目的を達成するため、種々の圧延制御対象
の設定予測値を、圧延材の材質ごとまたはロットごとの
圧延モデル誤差を長期学習の結果に基づいて逐次補正す
るための長期学習補正係数と、同一材質・同一ロッド内
での圧延状態の変化により生ずる圧延モデル誤差を短期
学習の結果に基づいて逐次補正するための短期学習補正
係数とを含む圧延モデル式による演算結果として決定し
て圧延制御する圧延機学習制御方法において、前記長期
学習補正係数の更新タイミングを、圧延本数を考慮して
決定すると共に、肯記長期学習補正係数を更新するとき
の学習ゲインを圧延本数に応じて変化さぼることを特徴
とする圧延機学習制御方法を第１の要旨とするものであ
る。
の設定予測値を、圧延材の材質ごとまたはロットごとの
圧延モデル誤差を長期学習の結果に基づいて逐次補正す
るための長期学習補正係数と、同一材質・同一ロッド内
での圧延状態の変化により生ずる圧延モデル誤差を短期
学習の結果に基づいて逐次補正するための短期学習補正
係数とを含む圧延モデル式による演算結果として決定し
て圧延制御する圧延機学習制御方法において、前記長期
学習補正係数の更新タイミングを、圧延本数を考慮して
決定すると共に、肯記長期学習補正係数を更新するとき
の学習ゲインを圧延本数に応じて変化さぼることを特徴
とする圧延機学習制御方法を第１の要旨とするものであ
る。
゛さらに本発明は、上記方法を実施するための装置とし
て、圧延材の諸パラメータを測定する測定手段と、この
測定手段の測定結果に基づいて前記圧延材の材質ごとお
よびロットごとに長期学習補正係数を圧延本数に応じて
学習ゲインを変化させながら演算する第１の演算手段と
、この第１の演算手段によって演算された長期学習補正
係数を、圧延本数を考慮した更新タイミングで更新しな
がら記憶する第１の記憶手段と、前記測定手段の測定結
果に基づいて前記圧延材の同一材質・同一ロッド内での
短期学習補正係数を演算する第２の演算手段と、この第
２の演算手段によって演算された短期学習補正係数をそ
の都度更新しながら記憶する第２の記憶手段と、前記第
１の記憶手段および第２の記憶手段の両記憶内容を用い
圧延モデル式に従って演算した圧延制御対象の設定予測
値を次の日延材のｔこめに圧延機に送出する第３の演算
手段とを員猫したことを特徴とする圧延機学習制御装置
を第２の要旨とするものである。
て、圧延材の諸パラメータを測定する測定手段と、この
測定手段の測定結果に基づいて前記圧延材の材質ごとお
よびロットごとに長期学習補正係数を圧延本数に応じて
学習ゲインを変化させながら演算する第１の演算手段と
、この第１の演算手段によって演算された長期学習補正
係数を、圧延本数を考慮した更新タイミングで更新しな
がら記憶する第１の記憶手段と、前記測定手段の測定結
果に基づいて前記圧延材の同一材質・同一ロッド内での
短期学習補正係数を演算する第２の演算手段と、この第
２の演算手段によって演算された短期学習補正係数をそ
の都度更新しながら記憶する第２の記憶手段と、前記第
１の記憶手段および第２の記憶手段の両記憶内容を用い
圧延モデル式に従って演算した圧延制御対象の設定予測
値を次の日延材のｔこめに圧延機に送出する第３の演算
手段とを員猫したことを特徴とする圧延機学習制御装置
を第２の要旨とするものである。
本発明においては、長期学習補正係数の更新を原則的に
は同一１で連続する圧延材に対し一定のＮ。本ごとに行
なう。ただし、同一材質で連続する本数が少なくＮ０本
に満たない場合、および同一材質で連続する本数がＮ。
は同一１で連続する圧延材に対し一定のＮ。本ごとに行
なう。ただし、同一材質で連続する本数が少なくＮ０本
に満たない場合、および同一材質で連続する本数がＮ。
の整数倍でないため最後のグループの学習をＮｏ本未満
で実施する場合には、学習ゲインを下げる。つまり、式
（１２）において長期学習補正係数を更新するときの学
習ゲインβを固定値ではなく、学習本数に応じで変化さ
せる。ここで学習ゲインを学習本数の関数とするための
式は秒々あるが、ここでは次の式（１４）を考えること
にする。
で実施する場合には、学習ゲインを下げる。つまり、式
（１２）において長期学習補正係数を更新するときの学
習ゲインβを固定値ではなく、学習本数に応じで変化さ
せる。ここで学習ゲインを学習本数の関数とするための
式は秒々あるが、ここでは次の式（１４）を考えること
にする。
β−一 ・β０ ・・・（１４）
Ｏ ただし、Ｎは学習本数すなわち長期学習補正係数の更新
まｒに処理した圧延材本数であって、１ＳＮ≦Ｎ の値
をとる整数であり、またβ。は０≦β０≦１の固定値で
ある。
Ｏ ただし、Ｎは学習本数すなわち長期学習補正係数の更新
まｒに処理した圧延材本数であって、１ＳＮ≦Ｎ の値
をとる整数であり、またβ。は０≦β０≦１の固定値で
ある。
（発明の実茄例〕
以下、図を参照して本発明の詳細な説明する。
図において、今、圧延順１番目の圧延材１を圧延中であ
るとする。圧延材１は一対の圧延ロール２ａ、２ｂの問
を通すことによって圧延される。
るとする。圧延材１は一対の圧延ロール２ａ、２ｂの問
を通すことによって圧延される。
この圧延時の圧延荷重ＰＡｉはロードヒル３によって検
出される。また、その時の入板厚は板厚計４で、出板厚
は板厚訓５で、出側板幅は板幅計６で、板温度は板温度
計７で、圧延速度は速度計８でそれぞれ測定され、各測
定値は演算器９に取込まれる。式（１２）による長期学
習補正係数ｚｊは記憶装置１０に記憶されており、その
記憶内容も演算器９に取込まれる。演算器９は各入力デ
ータに基づき式（１）〜（６）によりｉ番目の圧延材１
の計算圧延荷重Ｐ。ｉを計算し、それを演算器１１へ送
出する。演算器１１では、この計算圧延荷重Ｐｃｉとロ
ードセル３によって計算されたｉ番目の圧延材１の実測
圧延荷重ＰＡｉとから式（９）によるＺＨｌを計峰し、
それを記憶装置１２に記憶させると共に演算器１３にも
送出する。このときｚＨｊが記憶装置１２に記憶される
度ごとにその度数をカウンタ１４でカウントし、それを
圧延本数として記憶する。カウンタ１４のカウント値が
前述のＮ０本（すなわち同一材質で連続する圧延材に対
して長期学習補正の更新単位として設定される本数）に
達するか、または次圧延材が異Ｕ質となったときに長期
学習補正係数の更新タイミング信号を送出し、記憶装置
１２の記憶内容ｚＨ１とカウンタ１４のカウント値すな
わち学習本数とが演算器１５に取込まれ、ここで式（１
３）によるｚＨｊが計算され、その計算結果は演算４１
６に送出される。一方、記憶８置１７には式（１４）の
計算に用いるβ。およびＮ。が記憶されており、これら
の記憶内容とカウンタ１４のカウント値Ｎとから演算器
１８が式（１４）により学習ゲインβを計算し、それを
演算器１６に送出する。ｖ４算器１６は両演惇器１５．
１８の演算結果２ βと、記Ｈｊ。
出される。また、その時の入板厚は板厚計４で、出板厚
は板厚訓５で、出側板幅は板幅計６で、板温度は板温度
計７で、圧延速度は速度計８でそれぞれ測定され、各測
定値は演算器９に取込まれる。式（１２）による長期学
習補正係数ｚｊは記憶装置１０に記憶されており、その
記憶内容も演算器９に取込まれる。演算器９は各入力デ
ータに基づき式（１）〜（６）によりｉ番目の圧延材１
の計算圧延荷重Ｐ。ｉを計算し、それを演算器１１へ送
出する。演算器１１では、この計算圧延荷重Ｐｃｉとロ
ードセル３によって計算されたｉ番目の圧延材１の実測
圧延荷重ＰＡｉとから式（９）によるＺＨｌを計峰し、
それを記憶装置１２に記憶させると共に演算器１３にも
送出する。このときｚＨｊが記憶装置１２に記憶される
度ごとにその度数をカウンタ１４でカウントし、それを
圧延本数として記憶する。カウンタ１４のカウント値が
前述のＮ０本（すなわち同一材質で連続する圧延材に対
して長期学習補正の更新単位として設定される本数）に
達するか、または次圧延材が異Ｕ質となったときに長期
学習補正係数の更新タイミング信号を送出し、記憶装置
１２の記憶内容ｚＨ１とカウンタ１４のカウント値すな
わち学習本数とが演算器１５に取込まれ、ここで式（１
３）によるｚＨｊが計算され、その計算結果は演算４１
６に送出される。一方、記憶８置１７には式（１４）の
計算に用いるβ。およびＮ。が記憶されており、これら
の記憶内容とカウンタ１４のカウント値Ｎとから演算器
１８が式（１４）により学習ゲインβを計算し、それを
演算器１６に送出する。ｖ４算器１６は両演惇器１５．
１８の演算結果２ βと、記Ｈｊ。
憶装置１０に記憶されている学習補正係数Ｚｊ−１とか
ら式（１２）により長期学習補正係数７．を計拝し、そ
れにより、記憶装置１０の記憶内容を更新する。以上が
長期学習補正係数の更新処理である。
ら式（１２）により長期学習補正係数７．を計拝し、そ
れにより、記憶装置１０の記憶内容を更新する。以上が
長期学習補正係数の更新処理である。
他方、演算器１３では演算器１１の演算結果７Ｈ１と記
憶装置１９に記憶されている！−１番目の圧延材時点で
の短期学習補正係数ｚｉ−１とから式（１０）により新
しい短期学習補正係数２．を計算し、それにより記憶装
置１９の記憶内容を更新する。以上が短期学習補正係数
の更新処理である。
憶装置１９に記憶されている！−１番目の圧延材時点で
の短期学習補正係数ｚｉ−１とから式（１０）により新
しい短期学習補正係数２．を計算し、それにより記憶装
置１９の記憶内容を更新する。以上が短期学習補正係数
の更新処理である。
次材（ｉ＋１番目）に対しての設定タイミングになると
、演ｍ器２０では記憶装置１０に記憶されている長期学
習補正係数Ｚｊと記憶装置１９に記憶されている短期学
習補正係数Ｚｉ とを用い、式（１）〜（７）から次材
の圧延荷重Ｐｓｉ＋１を計算１ノ、それを演算器２１に
送出する。演算器２１では圧延荷重Ｐ ・ から圧下位
置を求めて圧下装Ｓ：＋１ 置２２に送る。圧下装置２２は演算器２１の演算結果に
従い、圧延ロール２ａ、 ２ｂ間のギャップを設定する
。
、演ｍ器２０では記憶装置１０に記憶されている長期学
習補正係数Ｚｊと記憶装置１９に記憶されている短期学
習補正係数Ｚｉ とを用い、式（１）〜（７）から次材
の圧延荷重Ｐｓｉ＋１を計算１ノ、それを演算器２１に
送出する。演算器２１では圧延荷重Ｐ ・ から圧下位
置を求めて圧下装Ｓ：＋１ 置２２に送る。圧下装置２２は演算器２１の演算結果に
従い、圧延ロール２ａ、 ２ｂ間のギャップを設定する
。
以上の処理によりロールギャップの設定精度を大幅に向
上させることができる。
上させることができる。
なお、上記実施例においては圧延荷重の設定を例に挙げ
て説明したが、本発明の考えは圧延トルクや先進率、Ｉ
Ｉ！擦係数、板温度、板幅、ゲージメータなどに関する
圧延モデルにも適用し得ることはもちろんである。
て説明したが、本発明の考えは圧延トルクや先進率、Ｉ
Ｉ！擦係数、板温度、板幅、ゲージメータなどに関する
圧延モデルにも適用し得ることはもちろんである。
各演算器による演算の一部または全部を、適当なインタ
ーフェースを介してディジタル処理のコンピュータによ
って処理させることもできる。
ーフェースを介してディジタル処理のコンピュータによ
って処理させることもできる。
以上述べたように本発明によれば、圧延本数を考慮して
長期学習補正の実施タイミングの決定、および圧延本数
に対応した学習ゲインの決定を行なうので、圧延モデル
の誤差を迅速に修正することができ、したがって、設定
値の決定を精度よく行ない、より高品質の製品を生産づ
ることかできる。
長期学習補正の実施タイミングの決定、および圧延本数
に対応した学習ゲインの決定を行なうので、圧延モデル
の誤差を迅速に修正することができ、したがって、設定
値の決定を精度よく行ない、より高品質の製品を生産づ
ることかできる。
図は本発明の一実施例を示すブロック図である。
１・・・圧延材、２ａ、２ｂ・・・圧延ロール、３・・
・ロードセル、４．５・・・板圧計、６・・・板幅計、
７・・・板温度計、８・・・速度計、９．１１．１３．
１５゜１６１８□２０．２１・・・演算器、１０，１２
゜１７．１９・・・記憶装置、１４・・・カウンタ、２
２・・・圧下装置。
・ロードセル、４．５・・・板圧計、６・・・板幅計、
７・・・板温度計、８・・・速度計、９．１１．１３．
１５゜１６１８□２０．２１・・・演算器、１０，１２
゜１７．１９・・・記憶装置、１４・・・カウンタ、２
２・・・圧下装置。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、種々の圧延制御対象の設定予測値を、圧延材の材質
ごとまたはロットごとの圧延モデル誤差を長期学習の結
果に基づいて逐次補正するための長期学習補正係数と、
同一材質・同一ロッド内での圧延状態の変化により生ず
る圧延モデル誤差を短期学習の結果に基づいて逐次補正
するための短期学習補正係数とを含む圧延モデル式によ
る演算結果として決定して圧延制御する圧延機学習制御
方法において、 前記長期学習補正係数の更新タイミングを、圧延本数を
考慮して決定すると共に、前記長期学習補正係数を更新
するときの学習ゲインを圧延本数に応じて変化させるこ
とを特徴とする圧延機学習制御方法。 ２、圧延材の諸パラメータを測定する測定手段と、この
測定手段の測定結果に基づいて前記圧延材の材質ごとお
よびロットごとに長期学習補正係数を圧延本数に応じて
学習ゲインを変化させながら演算する第１の演算手段と
、この第１の演算手段によつて演算された長期学習補正
係数を、圧延本数を考慮した更新タイミングで更新しな
がら記憶する第１の記憶手段と、前記測定手段の測定結
果に基づいて前記圧延材の同一材質・同一ロッド内での
短期学習補正係数を演算する第２の演算手段と、この第
２の演算手段によつて演算された短期学習補正係数をそ
の都度更新しながら記憶する第２の記憶手段と、前記第
１の記憶手段および第２の記憶手段の両記憶内容を用い
圧延モデル式に従つて演算した圧延制御対象の設定予測
値を次の圧延材のために圧延機に送出する第３の演算手
段とを具備したことを特徴とする圧延機学習制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60043228A JPS61202711A (ja) | 1985-03-05 | 1985-03-05 | 圧延機学習制御方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60043228A JPS61202711A (ja) | 1985-03-05 | 1985-03-05 | 圧延機学習制御方法および装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61202711A true JPS61202711A (ja) | 1986-09-08 |
Family
ID=12658053
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60043228A Pending JPS61202711A (ja) | 1985-03-05 | 1985-03-05 | 圧延機学習制御方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61202711A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000263110A (ja) * | 1999-03-10 | 2000-09-26 | Toshiba Corp | 圧延制御モデル学習装置 |
| JP2001025807A (ja) * | 1999-07-15 | 2001-01-30 | Toshiba Corp | リバース式圧延機の学習制御装置 |
| JP2003340508A (ja) * | 2002-05-27 | 2003-12-02 | Toshiba Ge Automation Systems Corp | 圧延機設定計算装置用学習制御装置 |
| JP2004517736A (ja) * | 2001-02-13 | 2004-06-17 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | 金属ストリップを圧延するための圧延路のプロセス量の事前設定方法および装置 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59101212A (ja) * | 1982-11-30 | 1984-06-11 | Toshiba Corp | 圧延機の制御方法 |
-
1985
- 1985-03-05 JP JP60043228A patent/JPS61202711A/ja active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59101212A (ja) * | 1982-11-30 | 1984-06-11 | Toshiba Corp | 圧延機の制御方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000263110A (ja) * | 1999-03-10 | 2000-09-26 | Toshiba Corp | 圧延制御モデル学習装置 |
| JP2001025807A (ja) * | 1999-07-15 | 2001-01-30 | Toshiba Corp | リバース式圧延機の学習制御装置 |
| JP2004517736A (ja) * | 2001-02-13 | 2004-06-17 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | 金属ストリップを圧延するための圧延路のプロセス量の事前設定方法および装置 |
| JP2003340508A (ja) * | 2002-05-27 | 2003-12-02 | Toshiba Ge Automation Systems Corp | 圧延機設定計算装置用学習制御装置 |
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