JPWO2015111199A1 - 圧延ラインのエネルギー消費量予測装置 - Google Patents

Abstract

（１）被圧延材に作用する設備の各種動作値と前記設備のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として各種動作実績値を入力して、エネルギー消費量の実績計算値を算出し、（２）エネルギー消費量の実績値を前記実績計算値で除算してエネルギー消費量の基準学習値を算出し、（３）前記モデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ前記設定計算部で定めた動作設定値を入力し、他種の動作値には動作実績値を入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値を算出し、（４）前記実績計算値を前記擬実績計算値で除算して補正学習値を算出し、（５）次回以降に前記圧延ラインに搬送される予定の被圧延材に関して、前記モデル式の各種動作値として前記各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値を算出し、前記予測値に前記基準学習値と前記補正学習値とを乗算して補正後のエネルギー消費量の予測値を算出すること、を特徴とする。

Description

この発明は、圧延ラインのエネルギー消費量予測装置に関する。

圧延ラインは、被圧延材を圧延して製品を製造するための各種設備を備える。圧延ラインのエネルギー消費量予測装置では、圧延ラインにおいて所望のサイズ・品質の製品を製造するために必要とされるエネルギー消費量が算出される。

例えば、特許文献１には、設備の１つである圧延スタンドについて、圧延トルクやロール速度を用いてエネルギー消費量を算出することが開示されている。また、特許文献２には、圧延スタンドについて、エネルギー消費量の学習計算を用いて、より精度高くエネルギー消費量を予測することが開示されている。

日本特許３４４４２６７号公報 日本特開２０１２−１７０９６２号公報

特許文献２の技術では、圧延スタンドの各種動作値とエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量を予測する。また、各種動作設定値に基づいて動作した圧延スタンドから各種動作実績値を取得する。各種動作実績値に基づいてエネルギー消費量の実績値を取得する。また、各種動作実績値をモデル式に入力してエネルギー消費量の実績計算値を算出する。そして、実績値と実績計算値とを比較して学習値を算出する。この学習値を上述のモデル式により算出されるエネルギー消費量に反映して、次材に消費されるエネルギー消費量を予測する。

ところで、圧延スタンド等の設備の各種動作値には、圧延トルク、ロール速度など複数種類の値が含まれる。そのため、モデル式には、各種動作値として複数種類のパラメータが含まれる。特許文献２の技術では、モデル式の各種動作値として各種動作実績値のすべてを入力してエネルギー消費量の実績計算値を算出している。

しかしながら、この場合、いずれのパラメータがモデル式の予測誤差に影響しているか不明である。例えば、圧延トルクの動作設定値と動作実績値との誤差、ロール速度の動作設定値と動作実績値との誤差のいずれがエネルギー消費量に大きく影響するのか考慮できていない。パラメータによる影響の違いを考慮することが、より精度の高いエネルギー消費量の予測に貢献するものと考えられる。

また、圧延ラインに配置される設備には、圧延スタンド以外に、巻取り機、搬送テーブルなどが含まれ、これらのエネルギー消費量を算出できることも望まれる。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、圧延ラインのエネルギー消費量を、実際に製品を生産する前に精度高く予測することができる圧延ラインのエネルギー消費量予測装置を提供することを目的とする。

この発明は、上記の目的を達成するため、被圧延材に作用する設備を有する圧延ラインのエネルギー消費量予測装置であって、
被圧延材に応じた操業条件に基づいて前記設備の各種動作設定値を定める設定計算部と、
前記設備が前記各種動作設定値に基づいて動作した結果に関して、各種動作実績値を収集する実績値収集部と、
前記設備が前記被圧延材に作用した区間を積分区間として、前記各種動作実績値を積分してエネルギー消費量の実績値を取得するエネルギー消費量実績値取得部と、
前記設備の各種動作値と前記設備のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として前記各種動作実績値を入力して、エネルギー消費量の実績計算値を算出するエネルギー消費量実績計算部と、
前記実績値を前記実績計算値で除算してエネルギー消費量の基準学習値を算出するエネルギー消費量学習値計算部と、
前記モデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ前記設定計算部で定めた動作設定値を入力し、他種の動作値には前記実績値収集部で収集した動作実績値を入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値を算出するエネルギー消費量擬実績計算部と、
前記実績計算値を前記擬実績計算値で除算して補正学習値を算出する補正学習値計算部と、
前記設定計算部は、次回以降に前記圧延ラインに搬送される予定の被圧延材に関して、前記モデル式の各種動作値として前記各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値を算出し、前記予測値に前記基準学習値と前記補正学習値とを乗算して補正後のエネルギー消費量の予測値を算出すること、を特徴とする。

一例として、前記設備は、被圧延材を圧延するローラを有する圧延スタンドであり、前記モデル式の各種動作値は、前記ローラの圧延トルクとロール速度とを含む。

他の例として、前記設備は、巻取り機であり、前記モデル式の各種動作値は、被圧延材の張力と速度とを含む。

他の例として、前記設備は、搬送テーブルであり、前記モデル式の各種動作値は、被圧延材搬送速度と被圧延材搬送時間とを含む。

この発明によれば、圧延ラインのエネルギー消費量を、実際に製品を生産する前に精度高く予測することができる。その結果、エネルギー消費量の大きい製品を、一日のうち電力に余裕がある時間帯に生産するなど、効率的な生産管理が可能となる。

本発明の実施の形態１におけるシステム全体を示す概念図である。 エネルギー消費量予測装置３０によるエネルギー消費量の予測対象である圧延ライン１の設備配置図である。 本発明の実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置３０の構成を示す模式図である。 圧延スタンドの動作設定値の一例を示す図である。 線形補間を行なって算出した圧延トルクの動作設定値Gn^CAL５１を示す図である。 エネルギー消費量の実績値と、圧延パワーとの関係を示す図である。 エネルギー消費量の実績計算値の一例を示す図である。 エネルギー消費量の擬実績計算値の一例を示す図である。 巻取り機２８に関する動作設定値と動作実績値の一例を示す図である。 本発明の実施の形態４に係るエネルギー消費量予測装置３０の構成を示す模式図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。

実施の形態１．
［実施の形態１のシステム構成］
図１は、本発明の実施の形態１におけるシステム全体を示す概念図である。

被圧延材（例えば、スラブ、金属材料）を圧延する圧延ライン１は、各種の設備１０、制御装置２０およびエネルギー消費量予測装置３０を備える。エネルギー消費量予測装置３０は、演算処理装置とメモリを備える。

各種の設備１０は、例えば、圧延スタンド、巻取り機、搬送テーブルなどである。各種の設備１０は、アクチュエータとセンサを備える。アクチュエータは、被圧延材に作用するローラと、ローラを駆動するモータを含む。モータは、動作設定値に相当する信号を入力し、この信号に基づいて動作する。センサは、設備１０が各種動作設定値に基づいて被圧延材に作用した結果に関する各種動作実績値に相当する信号を出力する。

制御装置２０は、設備１０に接続し、設備１０を監視・制御する。制御装置２０は、設備１０に各種動作設定値に相当する信号を出力する。制御装置２０は、設備１０の各種動作実績値に相当する信号を入力する。

エネルギー消費量予測装置３０は、制御装置２０に接続し、設備１０の動作目標を意味する各種動作設定値を出力する。エネルギー消費量予測装置３０は、設備１０の動作結果を意味する各種動作実績値を入力する。

図２は、エネルギー消費量予測装置３０によるエネルギー消費量の予測対象である圧延ライン１の設備配置図である。

圧延ライン１は、熱間圧延ラインである。図２に示す熱間圧延ラインは、加熱炉２１、粗圧延機２３、仕上圧延機２６、巻取り機２８、搬送テーブル２９を備える。

加熱炉２１から搬出された被圧延材１００は、可逆式の粗圧延機２３により圧延される。粗圧延機２３は通常、１台〜数台の圧延スタンド２３０を有する。粗圧延機２３は、被圧延材１００を往復させながら、圧延スタンド２３０を数回通過させることにより、粗圧延機２３出側で目標の中間バー板厚まで圧延する。以下において、粗圧延機２３の圧延スタンド２３０に被圧延材１００を通過させることを「パス」と称する。

粗圧延機２３で圧延された後、被圧延材１００は粗圧延機２３出側から仕上圧延機２６入側まで搬送され、例えば５〜７基の圧延スタンド２６０を有する仕上圧延機２６により、所望の製品板厚まで圧延される。仕上圧延機２６から搬出された被圧延材１００は、水冷装置などの冷却装置２７で冷却された後、巻取り機２８によってコイル状に巻き取られる。

なお、粗圧延機２３の圧延スタンド２３０のローラは、モータ２３１により駆動される。仕上圧延機２６の圧延スタンド２６０のローラは、モータ２６１により駆動される。モータ２３１およびモータ２６１は、例えば、５０００〜１１０００[kW］の大出力モータである。圧延時におけるモータのエネルギー消費量は、被圧延材のサイズ・鋼種毎に変化する。

巻取り機２８は、ダウンコイラである。巻取り機２８は、モータ２８１により駆動される。搬送テーブル２９は、粗ミル搬送テーブル２９０、粗−仕上間搬送テーブル２９２、ランアウトテーブル２９３等を含む。搬送テーブル２９のローラは、複数のモータ２９１により駆動される。

仕上圧延機２６の出側には、仕上圧延機出側計測器２６２が設置されている。仕上圧延機出側計測器２６２は、搬送される被圧延材１００の板厚、板幅および温度等を継続的に計測する。計測値は、製品の品質をオンラインで確認するため、また、フィードバック制御を実現するために用いられる。なお、仕上圧延機出側計測器２６２は、板厚計と板幅計が別々に取り付けられて構成された計測器でもよいし、一つの計測器で板厚と板幅の両方を計測できる計測器でもよい。

その他、粗圧延機２３の入側には粗圧延機入側デスケーラ２２が配置される。仕上圧延機２６の入側には仕上圧延機入側デスケーラ２５が配置される。粗圧延機２３と仕上圧延機２６との間の搬送テーブルエリアにはクロップカットシャー２４が配置される。

［エネルギー消費量予測装置３０の構成］
図３は、本発明の実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置３０の構成を示す模式図である。

エネルギー消費量予測装置３０は、設備１０のエネルギー消費量を予測する装置である。図１に示す設備１０には、粗圧延機２３の圧延スタンド２３０、仕上圧延機２６の圧延スタンド２６０、巻取り機２８、搬送テーブル２９が含まれる。

図３に示すように、エネルギー消費量予測装置３０は、設定計算部３１、実績値収集部３２、エネルギー消費量実績値取得部３３、エネルギー消費量実績計算部３４、学習値計算部３５、エネルギー消費量擬実績計算部３６、補正学習値計算部３７を備える。図１に示すメモリは、図３に示す各部の処理内容を記述したプログラムを記憶している。図３に示す各部は、メモリからプログラムがロードされ、図１に示す演算処理装置に実行されることで実現される。

設定計算部３１は、被圧延材１００に応じた操業条件に基づいて設備１０の各種動作設定値A^SETを定める。

実績値収集部３２は、設備１０が各種動作設定値A^SETに基づいて動作した結果に関して、各種動作実績値A^ACTを収集する。各種動作実績値A^ACTは、被圧延材の状態（温度、板幅、板厚など）や、アクチュエータの動作実績値（消費電流、消費電力、圧延トルク、ロール速度、圧延荷重など）を含む。

エネルギー消費量実績値取得部３３は、設備１０が被圧延材１００に作用した区間を積分区間として、その区間において収集した各種動作実績値を積分してエネルギー消費量の実績値En^ACTを取得する。

エネルギー消費量実績計算部３４は、設備１０の各種動作値と設備１０のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として各種動作実績値A^ACTを入力して、エネルギー消費量の実績計算値En^ACTCALを算出する。

学習値計算部３５は、実績値En^ACTを実績計算値En^ACTCALで除算してエネルギー消費量の基準学習値ZnEを算出する。

エネルギー消費量擬実績計算部３６は、上述したモデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ設定計算部３１で定めた動作設定値A^SETを入力し、他種の動作値には実績値収集部３２で収集した動作実績値A^ACTを入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値En^PseudoACTCALを算出する。

補正学習値計算部３７は、実績計算値En^ACTCALを擬実績計算値En^PseudoACTCALで除算して補正学習値を算出する。

上述した設定計算部３１は、基準学習値ZnEに補正学習値を乗算して補正後学習値ZnE^useを算出する。そして、次回以降に圧延ライン１に搬送される予定の被圧延材に関して、上述したモデル式の各種動作値として各種動作設定値A^SETを入力して、エネルギー消費量の予測値を算出する。この予測値に補正後学習値ZnE^useを乗算して、補正後のエネルギー消費量の予測値En^CALSETを算出する。

［圧延スタンドに関するエネルギー消費量の予測計算］
圧延ライン１の各種の設備１０は、粗圧延機２３の圧延スタンド、仕上圧延機２６の圧延スタンド、巻取り機２８、搬送テーブル２９などがある。本実施の形態では、圧延スタンドに関するエネルギー消費量の予測計算について説明する。

圧延スタンドでは、ダウンコイラ噛み込みや前段スタンド尾端抜け(tail out)などによる張力変動などにより、圧延パワーが急激に変化することがある。そのため、設定計算だけでエネルギー消費量を予測することは難しい。したがって、このような誤差を補正して予測計算の精度を高める必要がある。

熱間圧延ラインのエネルギー消費量の予測計算には、設定計算によって算出された動作設定値が使用される。圧延トルクおよびロール速度などの動作設定値、および操業条件に基づいて、圧延スタンドにおけるエネルギー消費量の予測値を算出可能である。

設定計算部３１は、モデル式を用いてエネルギー消費量を予測する。各圧延スタンドのロールを駆動するモータのエネルギー消費量の計算値En^CALは、式(1)および式(2)に示すように算出できる。計算値En^CALは、圧延トルクG(t)[kNm]、ロール速度v(t)[m/s]の積を時間(t)[s]で積分することにより算出される。

Pwn^CAL = (1000 ×Vn_i ^CAL × Gn_i ^CAL) / Rn (1)
En^CAL = Σ (Pwn_i ^CAL + Pwn_i+1 ^CAL) × Sn_i ^CAL / 2 (2)

ここで、添字nは、スタンド番号（もしくは圧延パス数）である。iは、狙い点の位置の番号である。Sn_i ^CAL[s]は、狙い点iとi+1間の時間[s]を示している。Σは、最初の狙い点から最後の狙い点までの総和を表す。

式(1)において、狙い点iにおけるVn_i ^CALは、ロール速度の動作設定値である。Gn_i ^CALは、圧延トルクの狙い点iにおける動作設定値である。Pwn_i ^CALは、被圧延材の狙い点iにおける圧延パワーの計算値である。Rn[mm]はロール半径である。狙い点とは、被圧延材の代表的な位置を意味しており、例えば、被圧延材の噛み込み時のロールのギャップを決定するためには、先端部の予測精度が重要であるため、先端位置を狙い点の１つに定め、その入側情報（板厚、板幅、温度等）を使用して、荷重、トルクなどを予測する。

最終的に、後述する補正後学習値ZnE^useを使用することで、式(3)に示すように、エネルギー消費量の予測値En^CALSETを算出できる。

En^CALSET = ZnE^use × En^CAL (3)

設定計算部３１における動作設定値の設定計算について説明する。図４は、圧延スタンドの動作設定値の一例を示す図である。図４に示すように、圧延トルクの動作設定値Gn^CAL４１は、操業条件毎に狙い点の各位置について定められている。設定計算により、狙い点の位置での動作設定値を予測することができる。この位置は、設定ギャップの計算に必要とする荷重予測を行う位置と同じである。一方、ロール速度の動作設定値Vn^CAL４２は、被圧延材の全長に亘って、その速度パターンが定められている。狙い点の位置が、圧延トルクとロール速度で異なっていた場合、設定計算において線形補間を行い、圧延トルクの動作設定値を計算することができる。図５は、線形補間を行なって算出した圧延トルクの動作設定値Gn^CAL５１を示す図である。速度パターンの予測位置に合わせて線形補間を行うことで、圧延トルクの動作設定値Gn^CAL５１を算出することができる。これにより、所定の狙い点における圧延トルクの動作設定値を取得することができる。

メモリには、操業条件毎に、動作設定値の設定計算に必要な圧延トルクの動作設定値やロール速度の動作設定値が予め記憶されている。

次に学習計算について説明する。学習計算は、圧延が終了し、被圧延材が巻取り機２８で巻取られた後に実行される。

実績値収集部３２は、被圧延材の全長に亘って、動作実績値を取得する。動作実績値は、設備１０を動作設定値に基づいて動作させた結果得られる値である。圧延スタンドの場合、式(1)に示すように、各種動作実績値は、ロール直径、圧延トルク、およびロール速度である。ロール直径については、圧延中に圧延ロールは、磨耗、膨張こそするものの、その変化は微々たるものであり、設定計算で定めた固定値を使用しても問題はない。

エネルギー消費量実績値取得部３３は、動作実績値を積算してエネルギー消費量の実績値En^ACTを取得する。例えば、各圧延スタンドのロールを駆動するモータのエネルギー消費量の実績値En^ACTは、図６に示すように、圧延パワーPwn６１を時間積分して算出できる。計算式で示すと式(4)のようになる。

En^ACT = η ∫ Pwn(t)dt (4)

なお、圧延パワーを直接的にインターフェースしない場合は、以下のように、圧延トルクとロール速度から算出した圧延パワーを使用する。すなわち、エネルギー消費量の実績値En^ACTは、圧延トルクGn(t)[kNm]とロール速度Vn(t)[m/s]の積を時間(t)[s]で積分することにより算出できる。

Pwn(t) = (1000 × Vn(t) × Gn(t)) / Rn (5)

エネルギー消費量実績計算部３４は、式(6)、式(7)に示すように、設定計算と同じモデル式（式(1)、式(2)）を用いて、その入力パラメータに動作実績値を代入して、エネルギー消費量の実績計算値En^ACTCALを算出する。具体的には、圧延トルクの実績値Gn_i ^ACTとロール速度の実績値Vn_i ^ACTをモデル式の入力パラメータに代入して、圧延パワーPwn_i ^ACTCALを算出し、その圧延パワーPwn_i ^ACTCALを積分することでエネルギー消費量の実績計算値En^ACTCALを求める。図７は、エネルギー消費量の実績計算値の一例を示す図である。狙い点iの位置が圧延トルクの実績値Gn^ACT７１とロール速度の実績値Vn^ACT７２とで異なる場合は、図７に示すように線形補間した値を使用する。

Pwn_i ^ACTCAL = (1000 × Vn_i ^ACT × Gn_i ^ACT) / Rn (6)
En^ACTCAL = Σ (Pwn_i ^ACTCAL + Pwn_i+1 ^ACTCAL) × Sn_i ^ACT / 2 (7)

学習値計算部３５は、エネルギー消費量実績値取得部３３で取得したエネルギー消費量の実績値En^ACTと、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値En^ACTCALとを比較して、式(8)に示すように、エネルギー消費量の基準学習値ZnEを算出する。

ZnE = En^ACT / En^ACTCAL (8)

エネルギー消費量擬実績計算部３６は、上述したモデル式の１種のパラメータにのみ設定計算部３１が定めた動作設定値を使用し、他種のパラメータには実績値収集部３２が収集した動作実績値を使用して、エネルギー消費量の擬実績計算値En^PseudoACTCALを算出する。例えば、圧延トルクにのみ動作設定値を使用して、ロール速度に動作実績値を使用する場合には、式(9)、式(10)のように示される。

Pwn_i ^{PseudoACATCAL_G} = (1000 × Vn_i ^ACT × Gn_i ^CAL) / Rn (9)
En^{PseudoACTCAL_G} = Σ (Pwn_i ^{PseudoACTCAL_G} + Pwn_i+1 ^{PseudoACTCAL_G}) × Sn_i ^ACT / 2 (10)

図８は、エネルギー消費量の擬実績計算値の一例を示す図である。圧延トルクの予測値である動作設定値Gn^CAL４１と動作実績値Gn^ACT７１は、全長に亘り、その差は一定ではなく、常に変動している。この分の誤差を吸収するため１パラメータである圧延トルクのみを設定計算部３１が定めた動作設定値Gn^CAL４１を使用する。

補正学習値計算部３７は、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値En^ACTCALと、エネルギー消費量擬実績計算部３６で計算したエネルギー消費量の擬実績計算値En^PseudoACTCALとを比較して、エネルギー消費量の補正学習値を算出する。例えば、圧延トルクに動作設定値を使用して、ロール速度に動作実績値を使用する場合には、式(11)のように示される。

ZnE(G) = En^ACTCAL / En^{PseudoACTCAL_G} (11)

設定計算部３１は、式(12)に示すように、基準学習値ZnEに補正学習値ZnE(G)を乗算して補正後学習値ZnE^useを算出する。

ZnE^use = ZnE × ZnE(G) (12)

そして、設定計算部３１は、次回以降に圧延ライン１に搬送される予定の被圧延材に関して、上述したモデル式の各種動作値として各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値En^CALを算出する。式(3)に示すように、この予測値En^CALに補正後学習値ZnE^useを乗算して、補正後のエネルギー消費量の予測値En^CALSETを算出する。

尚、エネルギー消費量を算出するモデル式にパラメータが２つ以上ある場合、組み合わせて使うこともできる。これにより更なる予測精度の向上を図ることが可能となる。

例えば、エネルギー消費量擬実績計算部３６にて、ロール速度にのみ動作設定値を使用して、圧延トルクに動作実績値を使用する場合には、式(13)、式(14)のように示される。

Pwn_i ^{PseudoACATCAL_V} = (1000 × Vn_i ^CAL × Gn_i ^ACT) / Rn (13)
En^{PseudoACTCAL_V} = Σ (Pwn_i ^{PseudoACTCAL_V} + Pwn_i+1 ^{PseudoACTCAL_V}) × Sn_i ^ACT / 2 (14)

このとき、補正学習値計算部３７は、式(15)のように補正学習値ZnE(V)を算出する。

ZnE(V) = En^ACTCAL / En^{PseudoACTCAL_V} (15)

最終的には、エネルギー消費量の補正後学習値ZnE^useは、圧延トルクを動作設定値とした場合の補正学習値ZnE(G)と、ロール速度を動作設定値とした補正学習値ZnE(V)とを組み合わせて、式(16)の計算を経て、次材におけるエネルギー消費量の予測値En^CALSETの計算に適用される。

ZnE^use = ZnE × ZnE(G) × ZnE(V) (16)

なお、ZnE(G)とZnE(V)とに重み付けを加えることが好ましい。

実施の形態２．
［実施の形態２のシステム構成］
次に、図９を参照して本発明の実施の形態２について説明する。本実施形態のシステムにおけるシステム構成は、図１〜図３に示す構成と同様である。エネルギー消費量予測装置３０の基本概念については、実施の形態１で説明した内容と同様であるため詳細な説明は省略する。

［巻取り機に関するエネルギー消費量の予測計算］
圧延ライン１の各種の設備１０は、粗圧延機２３の圧延スタンド、仕上圧延機２６の圧延スタンド、巻取り機２８、搬送テーブル２９などがある。本実施の形態では、ダウンコイラである巻取り機２８に関するエネルギー消費量の予測計算について説明する。

設定計算部３１は、被圧延材に応じた操業条件に基づいて巻取り機２８の各種動作設定値を定める。ダウンコイラでは、被圧延材は、ダウンコイラとその入側に設置されたピンチローラ間の張力を調整しながら巻き取られる。巻取り機２８の各種動作設定値は、操業条件毎に狙い点の各位置について定められる。メモリには、操業条件毎に、動作設定値の設定計算に必要な各種動作設定値が予め記憶されている。なお、先端部および尾端部では、動作設定値の１つである張力目標値を変更して巻き形状を整えることもある。

設定計算部３１は、モデル式に動作設定値を入力してエネルギー消費量を予測する。巻取り機２８を駆動するモータのエネルギー消費量の計算値E_DC^CALは、式(17)および式(18)に示すように算出できる。

Pw_DC_i ^CAL = 10 × Te^CAL × h^CAL × w^CAL × V_DC_i ^CAL (17)
E_DC^CAL = Σ (Pw_DC_i ^CAL + Pw_DC_i+1 ^CAL) × S_DC_i ^CAL / 2 (18)
ここで、
i:狙い点の位置の番号
Te:張力[Mpa]
h:板厚[mm]
w:板幅[mm]
V_DC_i:狙い点iにおける被圧延材速度[m/s]
S_DC_i:狙い点iとi+1間の時間[s]

最終的に、後述する補正後学習値ZE_DC^useを使用することで、式(19)に示すように、エネルギー消費量の予測値E_DC^CALSETを算出できる。

E_DC^CALSET = ZE_DC^use × E_DC^CAL (19)

次に学習計算について説明する。学習計算は、圧延が終了し、被圧延材が巻取り機２８で巻き取られた後に実行される。

実績値収集部３２は、被圧延材の全長に亘って、動作実績値を取得する。動作実績値は、巻取り機２８を動作設定値に基づいて動作させた結果得られる値である。巻取り機２８の場合、動作実績値として張力、板厚、板幅、被圧延材速度などを取得する。

エネルギー消費量実績値取得部３３は、動作実績値を積算してエネルギー消費量の実績値E_DC^ACTを取得する。巻取り機２８を駆動するモータのエネルギー消費量の実績値E_DC^ACTは、式(4)と同様に、式(20)のように表される。

E_DC^ACT = η ∫ Pw_DC(t)dt (20)

エネルギー消費量実績計算部３４は、式(21)、式(22)に示すように、設定計算と同じモデル式（式(17)、式(18)）を用いて、その入力パラメータに動作実績値を代入して、エネルギー消費量の実績計算値E_DC^ACTCALを算出する。

Pw_DC_i ^ACTCAL = 10 × Te^ACT × h^ACT × w^ACT × V_DC_i ^ACT (21)
E_DC^ACTCAL = Σ (Pw_DC_i ^ACTCAL + Pw_DC_i+1 ^ACTCAL) × S_DC_i ^ACT / 2 (22)

ここで、張力の実績値は、全長に渡る時間平均、もしくは、一点あるいは複数点の狙い点の値を使用する。図９は、巻取り機２８に関する動作設定値と動作実績値の一例を示す図である。巻取り機２８の巻取り速度は、仕上圧延中は、仕上側の速度制御に連動している。一方、仕上圧延後、すなわち被圧延材の尾端が仕上最終スタンドを抜けた後は、張力目標値を保ちながら、与えられた速度パターンV_DC^ACT９１で巻き取る。エネルギー消費量の実績計算値を計算する際の張力の実績値は、設定計算の式に合わせるので、一点であれば平均値Te^ACT(ave)９２や代表的な狙い点の張力を使用する。板厚や板幅は圧延機出側に設置された仕上圧延機出側計測器２６２で計測した動作実績値を使用する。

学習値計算部３５は、エネルギー消費量実績値取得部３３で取得したエネルギー消費量の実績値E_DC^ACTと、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値E_DC^ACTCALとを比較して、式(23)に示すように、エネルギー消費量の基準学習値ZE_DCを算出する。

ZE_DC = E_DC^ACT / E_DC^ACTCAL (23)

エネルギー消費量擬実績計算部３６は、上述したモデル式の１種のパラメータにのみ設定計算部３１が定めた動作設定値を使用し、他種のパラメータには実績値収集部３２が収集した動作実績値を使用して、エネルギー消費量の擬実績計算値E_DC^PseudoACTCALを算出する。被圧延材速度にのみ動作設定値を使用して、張力等に動作実績値を使用する場合には、式(24)、式(25)のように示される。

Pw_DC_i ^{PseudoACATCAL_V} = 10 × Te^ACT × h^ACT × w^ACT × V_DC_i ^CAL (24)
E_DC^{PseudoACTCAL_V} = Σ (Pw_DC_i ^{PseudoACTCAL_V} + Pw_DC_i+1 ^{PseudoACTCAL_V}) × S_DC_i ^ACT / 2 (25)

補正学習値計算部３７は、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値E_DC^ACTCALと、エネルギー消費量擬実績計算部３６で計算したエネルギー消費量の擬実績計算値E_DC^PseudoACTCALとを比較して、エネルギー消費量の補正学習値を算出する。例えば、被圧延材速度に動作設定値を使用して、張力等に動作実績値を使用する場合には、式(26)のように示される。

ZE_DC(V) = E_DC^ACTCAL / E_DC^{PseudoACTCAL_V} (26)

設定計算部３１は、式(27)に示すように、基準学習値ZE_DCに補正学習値ZE_DC(V)を乗算して補正後学習値ZE_DC^useを算出する。

ZE_DC^use = ZE_DC × ZE_DC(V) (27)

そして、設定計算部３１は、次回以降に圧延ライン１に搬送される予定の被圧延材に関して、上述したモデル式の各種動作値として各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値E_DC^CALを算出する。式(19)に示すように、この予測値E_DC^CALに補正後学習値ZE_DC^useを乗算して、補正後のエネルギー消費量の予測値E_DC^CALSETを算出する。

尚、エネルギー消費量を算出するモデル式にパラメータが２つ以上ある場合、組み合わせて使うこともできる。図９に示すように、張力について、動作設定値Te^SET９３と動作実績値の平均値Te^ACT(ave)９２との差がある。この差に基づくエネルギー消費量への影響を補正後学習値ZE_DC^useに反映ことで、更なる予測精度の向上を図ることが可能となる。

具体的には、エネルギー消費量擬実績計算部３６において、張力にのみ動作設定値を使用して、被圧延材速度等に動作実績値を使用する場合、式(28)、式(29)のように示される。

Pw_DC_i ^{PseudoACATCAL_T} = 10 × Te^CAL × h^ACT × w^ACT × V_DC_i ^ACT (28)
E_DC^{PseudoACTCAL_T} = Σ (Pw_DC_i ^{PseudoACTCAL_T} + Pw_DC_i+1 ^{PseudoACTCAL_T}) × S_DC_i ^ACT / 2 (29)

このとき、補正学習値計算部３７は、式(30)のように補正学習値ZE_DC(T)を算出する。

ZE_DC(T) = E_DC^ACTCAL / E_DC^{PseudoACTCAL_T} (30)

最終的には、エネルギー消費量の補正後学習値ZE_DC^useは、被圧延材速度を動作設定値とした場合の補正学習値ZE_DC(V)と、張力を動作設定値とした補正学習値ZE_DC(T)とを組み合わせて、式(31)の計算を経て、次材におけるエネルギー消費量の予測値E_DC^CALSETの計算に適用される。

ZE_DC^use = ZE_DC × ZE_DC(V) × ZE_DC(T) (31)

なお、ZE_DC(V)とZE_DC(T)とに重み付けを加えることが好ましい。

なお、実施の形態２における説明では、板厚、板幅は全長に亘り目標通りに制御されることを前提としている。そのため、動作設定値と動作実績値との誤差は小さくここでは考慮しない。

実施の形態３．
［実施の形態３のシステム構成］
次に、本発明の実施の形態３について説明する。本実施形態のシステムにおけるシステム構成は、図１〜図３に示す構成と同様である。エネルギー消費量予測装置３０の基本概念については、実施の形態１で説明した内容と同様であるため詳細な説明は省略する。

［搬送テーブルに関するエネルギー消費量の予測計算］
圧延ライン１の各種の設備１０は、粗圧延機２３の圧延スタンド、仕上圧延機２６の圧延スタンド、巻取り機２８、搬送テーブル２９などがある。本実施の形態では、搬送テーブル２９に関するエネルギー消費量の予測計算について説明する。

搬送テーブル２９は、粗ミル搬送テーブル２９０、粗−仕上間搬送テーブル２９２、ランアウトテーブル２９３等の種類がある。実施の形態３では、一例として、粗ミル搬送テーブル２９０に関するエネルギー消費量の予測計算について説明する。

設定計算部３１は、被圧延材に応じた操業条件に基づいて搬送テーブル２９の各種動作設定値を定める。メモリには、操業条件毎に、動作設定値の設定計算に必要な各種動作設定値が予め記憶されている。

設定計算部３１は、モデル式に動作設定値を入力してエネルギー消費量を予測する。搬送テーブル２９を駆動するモータのエネルギー消費量の計算値E_TR^CALは、式(32)〜式(34)に示すように算出できる。

E_TR^CAL = E_TR^CAL _MIN × E_TR^CAL _ACC&LOAD (32)
E_TR^CAL _MIN = Σ (KC(n) × Ws × Vs(n)^CAL × t(n)^CAL) (33)
E_TR^CAL _ACC&LOAD = (1/2) × Σ (KAC(n) × Ws × (Vs(n)^CAL)²) (34)
ここで、
n:粗圧延パスの番号
KC(n):搬送最小エネルギー調整係数
KAC(n):加減速エネルギー調整係数
Ws:被圧延材重量[kg]
Vs(n)^CAL:被圧延材搬送速度[m/s]
T(n)^CAL:被圧延材搬送時間[s]

式(33)は、搬送中は、摩擦などで圧延材の運動エネルギーが減少するため、そのエネルギー分を補正するエネルギー消費量、すなわち、ある一定速度で搬送する際に必要とするエネルギー消費量を示す。

式(34)は、被圧延材の加速に必要とするエネルギー消費量を示す。

最終的に、後述する補正後学習値ZE_TR^useを使用することで、式(35)に示すように、エネルギー消費量の予測値E_TR^CALSETを算出できる。

E_TR^CALSET = ZE_TR^use × E_TR^CAL (35)

次に学習計算について説明する。学習計算は、圧延が終了し、被圧延材が巻取り機２８で巻き取られた後に実行される。

実績値収集部３２は、被圧延材の全長に亘って、動作実績値を取得する。動作実績値は、搬送テーブル２９を動作設定値に基づいて動作させた結果得られる値である。例えばモータの消費電流などを取得する。

エネルギー消費量実績値取得部３３は、動作実績値を積算してエネルギー消費量の実績値E_TR^ACTを取得する。搬送テーブル２９を駆動するモータのエネルギー消費量の実績値E_TR^ACTは、式(4)と同様に、式(36)のように表される。

E_TR^ACT = η ∫ Pw_TR(t)dt (36)

エネルギー消費量実績計算部３４は、式(37)〜式(39)に示すように、設定計算と同じモデル式（式(32)〜式(34)）を用いて、その入力パラメータに動作実績値を代入して、エネルギー消費量の実績計算値E_TR^ACTCALを算出する。

E_TR^ACTCAL = E_TR^ACTCAL _MIN × E_TR^ACTCAL _ACC&LOAD (37)
E_TR^ACTCAL _MIN = Σ (KC(n) × Ws × Vs(n)^ACT × t(n)^ACT) (38)
E_TR^ACTCAL _ACC&LOAD = (1/2) × Σ (KAC(n) × Ws × (Vs(n)^ACT)²) (39)

学習値計算部３５は、エネルギー消費量実績値取得部３３で取得したエネルギー消費量の実績値E_TR^ACTと、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値E_TR^ACTCALとを比較して、式(40)に示すように、エネルギー消費量の基準学習値ZE_TRを算出する。

ZE_TR = E_TR^ACT / E_TR^ACTCAL (40)

エネルギー消費量擬実績計算部３６は、上述したモデル式の１種のパラメータにのみ設定計算部３１が定めた動作設定値を使用し、他種のパラメータには実績値収集部３２が収集した動作実績値を使用して、エネルギー消費量の擬実績計算値E_TR^PseudoACTCALを算出する。搬送テーブル２９に関するパラメータとして、式(38)、式(39)に示すように、被圧延材搬送速度と被圧延材搬送時間とがある。被圧延材搬送速度にのみ動作設定値を使用して、被圧延材搬送時間に動作実績値を使用する場合には、式(41)〜式(43)のように示される。

E_TR^{PseudoACTCAL_V} = E_TR_MIN(V) × E_TR_ACC&LOAD(V) (41)
E_TR_MIN(V) = Σ (KC(n) × Ws × Vs(n)^CAL × t(n)^ACT) (42)
E_TR_ACC&LOAD(V) = (1/2) × Σ (KAC(n) × Ws × (Vs(n)^CAL)²) (43)

補正学習値計算部３７は、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値E_TR^ACTCALと、エネルギー消費量擬実績計算部３６で計算したエネルギー消費量の擬実績計算値E_TR^PseudoACTCALとを比較して、エネルギー消費量の補正学習値を算出する。例えば、被圧延材搬送速度に動作設定値を使用して、被圧延材搬送時間に動作実績値を使用する場合には、式(44)のように示される。

ZE_TR(V) = E_TR^ACTCAL / E_TR^{PseudoACTCAL_V} (44)

そして、設定計算部３１は、次回以降に圧延ライン１に搬送される予定の被圧延材に関して、上述したモデル式の各種動作値として各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値E_TR^CALを算出する。式(35)に示すように、この予測値E_TR^CALに補正後学習値ZE_TR^useを乗算して、補正後のエネルギー消費量の予測値E_TR^CALSETを算出する。

尚、エネルギー消費量を算出するモデル式にパラメータが２つ以上ある場合、組み合わせて使うこともできる。被圧延材搬送時間にのみ動作設定値を使用して、被圧延材搬送速度に動作実績値を使用する場合には、式(45)〜式(47)のように示される。

E_TR^{PseudoACTCAL_t} = E_TR_MIN(t) × E_TR_ACC&LOAD(t) (45)
E_TR_MIN(t) = Σ (KC(n) × Ws × Vs(n)^ACT × t(n)^CAL) (46)
E_TR_ACC&LOAD(t) = (1/2) × Σ (KAC(n) × Ws × (Vs(n)^ACT)²) (47)

このとき、補正学習値計算部３７は、式(48)のように補正学習値ZE_TR(t)を算出する。

ZE_TR(t) = E_TR^ACTCAL / E_TR^{PseudoACTCAL_t} (48)

最終的には、エネルギー消費量の補正後学習値ZE_TR^useは、被圧延材搬送速度を動作設定値とした場合の補正学習値ZE_TR(V)と、被圧延材搬送時間を動作設定値とした補正学習値ZE_TR(t)とを組み合わせて、式(49)の計算を経て、次材におけるエネルギー消費量の予測値E_TR^CALSETの計算に適用される。

ZE_TR^use = ZE_TR × ZE_TR(V) × ZE_TR(t) (49)

なお、ZE_TR(V)とZE_TR(t)とに重み付けを加えることが好ましい。

実施の形態４．
［実施の形態４のシステム構成］
次に、図１０を参照して本発明の実施の形態４について説明する。本実施形態のシステムは図１、図２に示す構成を備える。エネルギー消費量予測装置３０の基本概念については、実施の形態１で説明した内容と同様であるため詳細な説明は省略する。

［実施の形態４における特徴的構成］
図１０は、本発明の実施の形態４に係るエネルギー消費量予測装置３０の構成を示す模式図である。

設定計算部３１は、圧延トルク学習部１２１を備える。圧延トルク学習部１２１は、実績値収集部３２で収集した動作実績値を使用して、圧延トルク学習値を学習する。例えば、式(50)に示すように、圧延トルクは圧延荷重Pn_iの関数とする。添字nは、スタンド番号（もしくは圧延パス数）である。iは、狙い点の位置の番号である。

Gn_i = G(Pn_i) (50)

この場合、学習計算は以下のように示すことができる。

ZGn = Gn_i ^ACT / Gn_i ^ACTCAL = Gn_i ^ACT / G(Pn_i ^ACT) (51)

このとき、次材の圧延トルク予測値は、以下のように圧延トルク学習値を使用し、補正した形で使用される。

Gn_i ^USE = Gn_i ^CAL * ZGn (52)

ここで、狙い点iにおける圧延トルク実績値Gn_i ^ACTおよび圧延荷重実績値Pn_iは、実績値収集部３２から取得できる。また、圧延トルク実績計算値Gn_i ^ACTCALは、式(50)に圧延荷重実績値Pn_iを入力して算出できる。

次に、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算部１２２は、圧延トルク学習部１２１で算出した圧延トルク学習値ZGnをエネルギー消費量擬実績計算部３６で計算したエネルギー消費量の擬実績計算値En^{PseudoACTCAL_G}に乗算して、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算値を算出する。式(51)により圧延トルク学習値ZGnが計算され、式(52)により補正される場合、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算値newEn^{PseudoACTCAL_G}は、式(53)に示すように積算型で補正される。

newEn^{PseudoACTCAL_G} = En^{PseudoACTCAL_G} * ZGn (53)

補正学習値計算部３７は、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算部１２２で計算した補正トルクエネルギー消費量擬実績計算値newEn^{PseudoACTCAL_G}と、エネルギー消費量実績計算部３４でエネルギー消費量の実績計算値En^ACTCALとを比較して、補正学習値ZnE(G)を算出する。

ZnE(G) = En^ACTCAL / newEn^{PseudoACTCAL_G} (54)

最終的には、エネルギー消費量学習値は次の計算を経て、次材に適用される。

ZnE^use = ZnE × ZnE(G) (55)

このように、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算値を使用することで、圧延トルクの学習係数の影響を考慮して、エネルギー消費量計算の学習値を計算することができる。

なお、上述した式(50)においては、圧延トルクは圧延荷重Pn_iの関数としているが、これに限定されるものではない。圧延トルクは、圧延荷重、入側の板厚、出側の板厚、トルクアーム係数などをパラメータとして有する関数で表現されるものであってもよい。

１ 圧延ライン
１０ 設備
２０ 制御装置
２１ 加熱炉
２２ 粗圧延機入側デスケーラ
２３ 粗圧延機
２４ クロップカットシャー
２５ 仕上圧延機入側デスケーラ
２６ 仕上圧延機
２７ 冷却装置
２８ 巻取り機
２９ 搬送テーブル
３０ エネルギー消費量予測装置
３１ 設定計算部
３２ 実績値収集部
３３ エネルギー消費量実績値取得部
３４ エネルギー消費量実績計算部
３５ 学習値計算部
３６ エネルギー消費量擬実績計算部
３７ 補正学習値計算部
１００ 被圧延材
１２１ 圧延トルク学習部
１２２ 補正トルクエネルギー消費量擬実績計算部
２３０、２６０ 圧延スタンド
２３１、２６１、２８１、２９１ モータ
２６２ 仕上圧延機出側計測器
２９０ 粗ミル搬送テーブル
２９２ 仕上間搬送テーブル
２９３ ランアウトテーブル

この発明は、上記の目的を達成するため、被圧延材に作用する設備を有する圧延ラインのエネルギー消費量予測装置であって、
被圧延材に応じた操業条件に基づいて前記設備の各種動作設定値を定める設定計算部と、
前記設備が前記各種動作設定値に基づいて動作した結果に関して、各種動作実績値を収集する実績値収集部と、
前記設備が前記被圧延材に作用した区間を積分区間として、前記各種動作実績値を積分してエネルギー消費量の実績値を取得するエネルギー消費量実績値取得部と、
前記設備の各種動作値と前記設備のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として前記各種動作実績値を入力して、エネルギー消費量の実績計算値を算出するエネルギー消費量実績計算部と、
前記実績値を前記実績計算値で除算してエネルギー消費量の基準学習値を算出するエネルギー消費量学習値計算部と、
前記モデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ前記設定計算部で定めた動作設定値を入力し、他種の動作値には前記実績値収集部で収集した動作実績値を入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値を算出するエネルギー消費量擬実績計算部と、
前記実績計算値を前記擬実績計算値で除算して補正学習値を算出する補正学習値計算部と、を備え、
前記設定計算部は、次回以降に前記圧延ラインに搬送される予定の被圧延材に関して、前記モデル式の各種動作値として前記各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値を算出し、前記予測値に前記基準学習値と前記補正学習値とを乗算して補正後のエネルギー消費量の予測値を算出すること、を特徴とする。

Claims (5)

1. 被圧延材に作用する設備を有する圧延ラインのエネルギー消費量予測装置であって、
   被圧延材に応じた操業条件に基づいて前記設備の各種動作設定値を定める設定計算部と、
   前記設備が前記各種動作設定値に基づいて動作した結果に関して、各種動作実績値を収集する実績値収集部と、
   前記設備が前記被圧延材に作用した区間を積分区間として、前記各種動作実績値を積分してエネルギー消費量の実績値を取得するエネルギー消費量実績値取得部と、
   前記設備の各種動作値と前記設備のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として前記各種動作実績値を入力して、エネルギー消費量の実績計算値を算出するエネルギー消費量実績計算部と、
   前記実績値を前記実績計算値で除算してエネルギー消費量の基準学習値を算出するエネルギー消費量学習値計算部と、
   前記モデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ前記設定計算部で定めた動作設定値を入力し、他種の動作値には前記実績値収集部で収集した動作実績値を入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値を算出するエネルギー消費量擬実績計算部と、
   前記実績計算値を前記擬実績計算値で除算して補正学習値を算出する補正学習値計算部と、
   前記設定計算部は、次回以降に前記圧延ラインに搬送される予定の被圧延材に関して、前記モデル式の各種動作値として前記各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値を算出し、前記予測値に前記基準学習値と前記補正学習値とを乗算して補正後のエネルギー消費量の予測値を算出すること、
   を特徴とする圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
2. 前記設備は、被圧延材を圧延するローラを有する圧延スタンドであり、
   前記モデル式の各種動作値は、前記ローラの圧延トルクとロール速度とを含むこと、
   を特徴とする請求項１記載の圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
3. 前記設備は、巻取り機であり、
   前記モデル式の各種動作値は、被圧延材の張力と速度とを含むこと、
   を特徴とする請求項１記載の圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
4. 前記設備は、搬送テーブルであり、
   前記モデル式の各種動作値は、被圧延材搬送速度と被圧延材搬送時間とを含むこと、
   を特徴とする請求項１記載の圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
5. 前記設備の圧延トルクと圧延荷重との関係を定めた関係式に、前記実績値収集部で収集した圧延荷重を入力して、圧延トルク実績計算値を算出し、前記実績値収集部で収集した圧延トルクの動作実績値を前記圧延トルク実績計算値で除算して圧延トルク学習値を算出する圧延トルク学習部と、
   前記擬実績計算値に前記圧延トルク学習値を乗算して新たな擬実績計算値を算出する補正トルクエネルギー消費量擬実績計算部と、を更に備え、
   前記補正学習値計算部は、前記実績計算値を前記新たな擬実績計算値で除算して補正学習値を算出すること、
   を特徴とする請求項２記載の圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。

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