KR100643372B1

KR100643372B1 - 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR100643372B1
Application number: KR1020050126998A
Authority: KR
Inventors: 박영복; 황화원
Original assignee: 주식회사 포스코
Priority date: 2005-12-21
Filing date: 2005-12-21
Publication date: 2006-11-10

Abstract

본 발명은 냉연 압연 공정에서의 판파단을 예측하고 경고하여, 조업자에게 판파단을 사전에 경고하여, 생산성 저하나 설비 손실로 이어지기 것을 방지할 수 있는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치 및 그 방법에 관한 것으로,

본 발명의 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치는, 공정 메인 제어부로부터 압연 코일의 제원 및 제어 설정 정보를 포함한 설정 데이터를 수신하는 제1 송수신 모듈을 갖는 상위 제어부; 상기 제1 송수신 모듈로부터 설정 데이터를 및 관련 경보 메시지를 화면 출력하는 HMI 인터페이스; 및 상기 HMI 인터페이스로부터의 설정 데이터를 코일 속성 데이터로 저장하고, 이를 이용하여 기설정된 판파단 예측 모델을 통해 구한 2차원 주성분 점수에 기초해서, 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단하여, 그 판파단 결과에 따라 경고를 수행하는 데이터 서버를 구비한다.

또한, 이러한 장치를 이용하는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고방법을 제공한다.

냉연 압연 공정, 판파단, 예측, 경고

Description

냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치 및 그 방법{AN APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTING AND WARNING COIL BREAKAGE GENERATION IN COLD ROLLING MILL PROCESS}

도 1은 본 발명에 따른 판파단 예측 경보 장치의 구성도.

도 2는 본 발명에 따른 판파단 예측 경보 방법을 보이는 플로우챠트.

도 3은 도 2의 2차원 판파단 예측 모델링 과정을 보이는 플로우챠트.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *

100 : 상위 제어부(SCC) 110 : 제1 송수신 모듈

200 : HMI 인터페이스(HMI) 210 : 제2 송수신 모듈

220 : 조업 디스플레이 230 : 파단경고영역 디스플레이

300 : 데이터 서버 310 : 제3 송수신 모듈

320 : 코일 속성 데이터 마트 330 : 데이터 마이닝 툴

333 : 판파단 예측 모델 350 : 판파단 판단로직

360 : 판파단 경고부

본 발명은 제철소의 냉연 압연 공정에 적용되는 판파단 예측 경고장치에 관한 것으로, 특히 냉연 압연 공정에서, 코일을 압연하여 소정 크기로 제작하는 과정에서의 판파단을 예측하고 경고하도록 함으로써, 조업자에게 판파단을 사전에 경고하여, 생산성 저하나 설비 손실로 이어지기 것을 방지할 수 있고, 조업자 업무 부하를 경감시킬 수 있는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 냉연 압연 공정은, 열연 공장에서 생산한 열연 제품을 제공받아서 이 열연 제품의 거친 표면을 산으로 세척하여 부드럽게 만들고, 이후 고속으로 회전하는 냉간 압연기를 통해서 열을 가하지 않은 상태에서 압연하여 최종 냉연 제품을 생산하는 공정이다.

그런데, 종래 냉연 압연 공정에서는, 1000mpm 이상의 고속으로 압연을 수행하여 얇은 코일로 만들기 때문에 판파단이 발생하게 되는 문제점이 있다. 또한 이러한 판파단을 경고하는 수단이 마련되어 있지 않아, 판파단 발생시에 신속하게 대처하지 못하므로, 판파단으로 인한 문제가 더욱 심각해진다.

이러한 판파단을 유발시키는 원인은 코일의 에지 흠, 스캡(Scap)의 흠에 의 한 경우, 제강이나 열연등의 공정에서 발생한 불순물이나 흠이 압연중 크랙으로 이어 지는 경우, 설비 이상으로 발생하는 경우, 그리고, 운전자의 미스로 발생하는 경우 등 다양한 원인을 가지고 있다.

이와 같이 판파단의 원인이 다양하고 방대하므로, 이러한 원인에 대해 각각 대응하기는 어려운 점이 있다.

이러한 판파단이 발생되는 경우, 수십 m이상의 코일이 비상 정지시까지 진행하여 현장에 흩어지게 되고, 이러한 현상 발생시, 흩어진 코일을 제거하기 위해, 대략 수십 시간에서 하루 이상 소요되는 경우까지 발생하여 이로 인한 생산 휴지로 인한 기회 손실 비용, 파단시 발생하는 설비의 손상으로 인한 비용뿐 아니라, 판파단 코일로 인한 현장 조업자의 안전까지도 위협하는 요인이 될 수 있다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 그 목적은, 냉연 압연 공정에서, 코일을 압연하여 소정 크기로 제작하는 과정에서의 판파단을 예측하고 경고하도록 함으로써, 조업자에게 판파단을 사전에 경고하여, 생산성 저하나 설비 손실로 이어지기 것을 방지할 수 있고, 조업자 업무 부하를 경감시킬 수 있는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.

상기한 본 발명의 목적을 달성하기 위해서, 본 발명의 냉연 압연 공정의 판 파단 예측 경고장치는, 공정 메인 제어부로부터 압연 코일의 제원 및 제어 설정 정보를 포함한 설정 데이터를 수신하는 제1 송수신 모듈을 갖는 상위 제어부; 상기 제1 송수신 모듈로부터 설정 데이터를 및 관련 경보 메시지를 화면 출력하는 HMI 인터페이스; 및 상기 HMI 인터페이스로부터의 설정 데이터를 코일 속성 데이터로 저장하고, 이를 이용하여 기설정된 판파단 예측 모델을 통해 구한 2차원 주성분 점수에 기초해서, 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단하여, 그 판파단 결과에 따라 경고를 수행하는 데이터 서버를 구비함을 특징으로 한다.

상기 HMI 인터페이스는, 상기 제1 송수신 모듈로부터 설정 데이터를 수신하는 제2 송수신 모듈; 상기 제2 송수신 모듈에 위해 수신된 설정 데이터 및 관련 경보 메시지를 화면 출력하는 조업 디스플레이; 및 기설정된 경고 수준 영역에 구한 주성분 점수를 화면 출력하는 파단경고영역 디스플레이를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 데이터 서버는, 상기 제2 송수신 모듈로부터 설정 데이터를 수신하는 제3 송수신 모듈; 상기 제3 송수신 모듈을 통해 판파단 판단을 위해 필요한 코일 속성 데이터를 저장하는 코일 속성 데이터 마트; 상기 코일 속성 데이터 마트의 코일 속성 데이터를 이용하여 판파단 판단을 위한 2차원 주성분 점수를 생성하는 판파단 예측 모델을 형성하는 데이터 마이닝 툴; 상기 판파단 예측 모델을 통한 2차원 주성분 점수에 기초해서 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단하는 판파단 판단로직; 및 상기 판파단 판단로직에 의해 판단된 판파단에 결과에 따라 경고를 수행하는 판파단 경고부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고방법은, 상위 제어부로부터 작업할 코일의 설정 데이터를 수신하는 제1 단계; 기설정된 판파단 예측 모델을 이용하여 상기 작업할 코일의 설정 데이터에서 2차원 주성분 점수를 도출하는 제2 단계; 해당 코일의 2차원 주성분 점수에 기초해서 판파단 정도를 판단하는 제3 단계; 기설정된 판파단 경고 모델을 수행하여, 상기 판단된 판파단 정보에 따라 경고를 수행하는 제4 단계; 및 상기 수행된 해당 경고에 대한 대응 조치가 완료되었는지를 확인하는 제5 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 방법은, 운전중 파단 발생시 파단 발생 코일의 설정 데이터를 이용하여, 판파단 예측 모델의 수정을 수행하고, 이 수정된 판파단 예측 모델을 이용하여 상기 판파단 경고 모델을 수정하는 제6 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 제3 단계는, 해당 코일의 2차원 주성분 점수가 판파단 영역에 포함되는지를 판단하는 제1과정; 및 상기 제1과정후, 2차원 주성분 점수가 판파단 영역내의 판파단 확실영역에 포함되는지를 판단하고, 이 판단 결과에 따라 서로 다른 판파단 수준을 결정하는 제2과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명에 참조된 도면에서 실질적으로 동일한 구성과 기능을 가진 구성요소들은 동일한 부호를 사용할 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 판파단 예측 경보 장치의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 판파단 예측 경보 장치는, 공정 메인 제어부(비즈니스 컴퓨터)로부터 압연 코일의 제원 및 제어 설정 정보를 포함한 설정 데이터를 수신하는 제1 송수신 모듈(110)을 갖는 상위 제어부(SCC:Supervisory Control Computer)(100)와, 상기 제1 송수신 모듈(110)로부터 설정 데이터를 및 관련 경보 메시지를 화면 출력하는 HMI 인터페이스(HMI)(200)와, 상기 HMI 인터페이스(HMI)(200)로부터의 설정 데이터를 코일 속성 데이터로 저장하고, 이를 이용하여 기설정된 판파단 예측 모델(333)을 통해 구한 2차원 주성분 점수에 기초해서, 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단하여, 그 판파단 결과에 따라 경고를 수행하는 데이터 서버(300)를 포함한다.

상기 HMI 인터페이스(HMI)(200)는, 상기 제1 송수신 모듈(110)로부터 설정 데이터를 수신하는 제2 송수신 모듈(210)과, 상기 제2 송수신 모듈(210)에 위해 수신된 설정 데이터 및 관련 경보 메시지를 화면 출력하는 조업 디스플레이(220)와, 기설정된 경고 수준 영역에 구한 주성분 점수를 화면 출력하는 파단경고영역 디스플레이(230)를 포함한다.

상기 데이터 서버(300)는, 상기 제2 송수신 모듈(110)로부터 설정 데이터를 수신하는 제3 송수신 모듈(310)과, 상기 제3 송수신 모듈(310)을 통해 판파단 판단을 위해 필요한 코일 속성 데이터를 저장하는 코일 속성 데이터 마트(320)와, 상기 코일 속성 데이터 마트(320)의 코일 속성 데이터를 이용하여 판파단 판단을 위한 2차원 주성분 점수를 생성하는 판파단 예측 모델(333)을 형성하는 데이터 마이닝 툴(330)과, 상기 판파단 예측 모델(333)을 통한 2차원 주성분 점수에 기초해서 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단하는 판파단 판단로직(350)과, 상기 판파단 판단로직(350)에 의해 판단된 판파단에 결과에 따라 경고를 수행하는 판파단 경고부(360)를 포함한다.

도 2는 본 발명에 따른 판파단 예측 경보 방법을 보이는 플로우챠트이다.

도 2에서, S100은 상위 제어부(SCC)로부터 작업할 코일의 설정 데이터를 수신하는 제1 단계이고, S200은 기설정된 판파단 예측 모델(333)을 이용하여 상기 작업할 코일의 설정 데이터에서 2차원 주성분 점수를 도출하는 제2 단계이고, S300은 해당 코일의 2차원 주성분 점수에 기초해서 판파단 정도를 판단하는 제3 단계이고, S400은 기설정된 판파단 경고 모델을 수행하여, 상기 판단된 판파단 정보에 따라 경고를 수행하는 제4 단계이고, S500은 상기 수행된 해당 경고에 대한 대응 조치가 완료되었는지를 확인하는 제5 단계이다. 그리고, S600은 운전중 파단 발생시 파단 발생 코일의 설정 데이터를 이용하여, 판파단 예측 모델(333)의 수정을 수행하고, 이 수정된 판파단 예측 모델(333)을 이용하여 상기 판파단 경고 모델을 수정하는 제6 단계이다.

도 3은 도 2의 2차원 판파단 예측 모델링 과정을 보이는 플로우챠트이다.

도 3에서, S111은 모델에 관련된 변수 및 데이터를 수집하는 단계이고, S112는 상기 수집한 변수 및 데이터에서 이상치 및 결측치를 제거하는 단계이고, S113은 상기 이상치 및 결측치가 제거된 변수 및 데이터에서 후보 변수를 선택하는 단계이고, S114는 상기 후보변수의 주성분 분석 과정을 통해 두 개의 주성분을 추출하는 단계이고, S115는 상기 주성분을 기설정된 판파단 예측 모델에 적용하여 정상/파단 코일의 2차원 주성분 점수를 도출하는 단계이고, S116은 상기 2차원 주성분 점수를 2차원 좌표 공간에 출력하는 단계이고, S117은 파단영역을 설정하는 단계이고, S118은 모델 프로그램을 수정하고 가동하는 단계이다.

이하, 본 발명의 작용 및 효과를 첨부한 도면에 의거하여 상세히 설명한다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치는, 상위 제어부(SCC)(100), HMI 인터페이스(HMI)(200) 및 데이터 서버(300)를 포함한다.

상기 상위 제어부(SCC)(100)는, 공정 메인 제어부(비즈니스 컴퓨터)로부터 압연 코일의 제원 및 제어 설정 정보를 포함한 설정 데이터를 제1 송수신 모듈(110)을 통해 수신하여 상기 HMI 인터페이스(200)에 전송한다.

상기 HMI 인터페이스(200)는, 상기 제1 송수신 모듈(110)로부터 설정 데이터를 및 관련 경보 메시지를 화면 출력한다.

상기 HMI 인터페이스(200)에 대해 보다 자세히 설명하면, 상기 HMI 인터페이스(200)는, 제2 송수신 모듈(210), 조업 디스플레이(220) 및 파단경고영역 디스플레이(230)를 포함한다.

상기 제2 송수신 모듈(210)은, 상기 제1 송수신 모듈(110)로부터 설정 데이터를 수신하여 조업 디스플레이(220)로 전송하고, 상기 조업 디스플레이(220)는, 상기 제2 송수신 모듈(210)에 위해 수신된 설정 데이터 및 관련 경보 메시지를 화면 출력한다. 그리고, 상기 파단경고영역 디스플레이(230)는, 기설정된 경고 수준 영역에 구한 2차원 주성분 점수를 화면 출력한다. 예를 들어, 상기 파단경고영역 디스플레이(230)를 통해, 설정 데이터들로부터 파단 경보 발생 기준을 설정하기 위해 각 코일의 주성분 분석 결과로부터 계산한 주성분 점수를 표시하고, 경고 수준을 정하기 위해 영역을 설정하고, 이 경고 수준 영역을 표시하여 육안으로 확인이 가능하다.

그리고, 상기 데이터 서버(300)는, 상기 HMI 인터페이스(HMI)(200)로부터의 설정 데이터를 코일 속성 데이터로 저장하고, 이를 이용하여 기설정된 판파단 예측 모델(333)을 통해 구한 2차원 주성분 점수에 기초해서, 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단하여, 그 판파단 결과에 따라 경고를 수행한다.

이러한 데이터 서버(300)에 대해서 구체적으로 설명하면, 상기 데이터 서버(300)는, 제3 송수신 모듈(310), 코일 속성 데이터 마트(320), 데이터 마이닝 툴(330), 판파단 판단로직(350) 및 판파단 경고부(360)를 포함한다.

이때, 상기 제3 송수신 모듈(310)은, 상기 제2 송수신 모듈(110)로부터 설정 데이터를 수신하여, 상기 코일 속성 데이터 마트(320) 및 데이터 마이닝 툴(330)로 전송한다.

상기 코일 속성 데이터 마트(320)는, 상기 제3 송수신 모듈(310)을 통해 판파단 판단을 위해 필요한 코일 속성 데이터를 저장한다.

상기 데이터 마이닝 툴(330)은, 상기 코일 속성 데이터 마트(320)의 코일 속성 데이터를 이용하여 판파단 판단을 위한 2차원 주성분 점수를 생성하는 판파단 예측 모델(333)을 형성한다.

상기 판파단 판단로직(350)은, 상기 판파단 예측 모델(333)을 통한 2차원 주성분 점수에 기초해서 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단한다.

그리고, 상기 판파단 경고부(360)는, 상기 판파단 판단로직에 의해 판단된 판파단에 결과에 따라 경고를 수행한다.

이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명에 따른 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고방법을 설명한다.

본 발명의 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치에서, 전술한 바와 같이 상기 상위 제어부(SCC)로부터 매 코일 작업하기 이전에 상기 상위 제어부(SCC)내 각 설정 모듈에서 정의된 제어 설정 데이터와 제품의 목표 사양, 작업 조건에 대한 설정 데이터를 HMI 인터페이스(200)에서 수신하여 저장한 뒤, 이 데이터를 데이터 서버(300)내의 코일 속성 데이터 마트(320)에 저장한다.

즉, 판파단 예측 경고 모델을 구축하기 위해서는 대상이 되는 데이터를 상위 제어부(100)로부터 작업되는 매 코일에 대한 코일 설정 데이터를 작업 이전/이후에 수신하여 데이터 서버(300)내의 코일 속성 데이터 마트(320)에 저장하게 한다.

이러한 코일 속성 데이터 마트(320)의 코일 속성 데이터를 이용하여 판파단을 예측하고 경고하는 과정을 도 2를 참고하여 설명한다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고방법을, 도 1의 데이터 서버(300)를 중심으로 하여, 설명하면 다음과 같다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 먼저, 제1 단계(S100)에서는 상기 데이터 서버(300)는 HMI 인터페이스(200)를 통해 상위 제어부(SCC)로부터 작업할 코일의 설정 데이터를 수신한다. 즉, 코일이 압연 공정에서 작업되기 전에 상위 제어부(100)로부터 코일에 대한 설정 데이터가 HMI 인터페이스(200)로 전달되고, 상기 HMI 인터페이스(200)는 관련된 데이터를 조업 디스플레이(220)에 디스플레이 한다. 그리고, 데이터 마이닝 툴(330)은 먼저 모델링을 하기 위해서 코일 속성 데이터 마트(320)로부터 모델링에 필요한 데이터를 읽어 들인다.

다음, 제2 단계(S200)에서는, 기설정된 판파단 예측 모델(333)을 이용하여 상기 작업할 코일의 설정 데이터에서 2차원 주성분 점수를 도출한다.

즉, 상기 데이터 서버(300)는, 기설정된 판파단 예측 모델(333)을 통해 도출한 코일 속성값들의 주성분 데이터와 주성분 1, 2의 계수 값을 바탕으로 하여 현재 수신 받은 코일 속성 데이터의 주성분 점수를 계산한다.

이에 대해 예를 들어 설명하면, 파단 예측용 데이터는 대략 250여개 이상 종류의 변수 항목을 가지기 때문에 이 변수를 일시에 조사하고, 모델링 하기 위해서는 대규모 변수로부터 규칙을 찾아내기 유용한 데이터 마이닝 툴을 사용하는데, 이것은 데이터의 이상치 발견, 변수 탐색, 통계적/인공 지능적 다양한 모델을 동시에 구축하고 평가하는데 유용한 도구로서 많이 사용된다.

다음, 제3 단계(S300)에서는, 해당 코일의 2차원 주성분 점수에 기초해서 판파단 정도를 판단한다. 이때 주성분 점수는 주성분 1, 2의 두 값으로 2차원 공간에 디스플레이할 수 있는 좌표값의 형태가 된다. 운전자들이 모델 구성과정에서 미리 설정한 파단 경고 수준 영역 값들을 참조하여, 현재 설정값의 주성분 점수가 파단 경고 수준 영역에 포함되는지를 파단 경고 영역 디스플레이(230)의 계산 버튼을 통해서 결과를 화면과 계산 결과 영역에 표시하게 한다. 이러한 계산 결과로부터 경고 예측 값이 어떤 영역에 포함되었는지를 확인하여, 파단 예측 원인을 추측할 수 있다.

이러한 제3 단계(S300)에 대해서 보다 구체적으로 설명하면, 상기 제3 단계(S300)는, 제1과정(S310,S320) 및 제2과정(S330,S340을 포함하는데, 상기 제1과정 (S310,S320)은, 해당 코일의 2차원 주성분 점수가 판파단 영역에 포함되는지를 판단한다. 상기 제2과정(S330,S340)은, 상기 제1과정후, 2차원 주성분 점수가 판파단 영역내의 판파단 확실영역에 포함되는지를 판단하고, 이 판단 결과에 따라 서로 다른 판파단 수준을 결정한다.

이때 설정된 파단 원인은 모델링 과정에서 미리 군집된 형태에 따라 흠 발생, 조업이상, 설비 이상 등이 있다. 이것은 다시 기존의 파단 발생 사례들과의 판파단 확실영역(k-nn 값)을 계산한다. 판파단 발생 사례는 1 냉연 압연의 경우 30000 만건의 사례중 40여건의 불과한 경우로 이는 정확한 예측은 불가할지라도 파단이 발생할 경우 매우 큰 비용적, 시간적 손실이 크므로 사례 중심적 예측으로 예측을 수행하고, 새로운 사례가 발생할 경우 모델에 계속적으로 반영하여 갱신시켜 주는 것이 중요하다. 그래서 미리 모델에서 정의한 확실영역(k 값)을 기준으로 하여 파단 사례를 중심으로 이차원 공간에서 판파단에 거리가 가장 가까운 확실영역중에 포함되었는지를 계산하게 된다.

만일, 파단 사례의 판파단 확실영역(k-nn)내에 포함된다면, 이것은 다시 판파단이 재연될 수 있는 가능성이 높아진다. 이것은 운전자가 더욱 적극적인 조치로 발생할 가능성이 높은 코일에 대한 작업에 대비하게 해야 한다. 이 두 가지 판단 요소를 바탕으로 하여 파단 경고 수준을 3 단계로 구분하여 운전자에게 경고를 제공하게 하여, 경고 수준에 따라 운전자가 경고 수준에 따라 운전 조치를 달리 하도록 한다. 이 부분에서 판단하도록 한다.

다음, 제4 단계(S400)에서는, 기설정된 판파단 경고 모델을 수행하여, 상기 판단된 판파단 정보에 따라 경고를 수행한다.

이에 대해 예를 들면, 단순히 경고 수준 영역에만 포함된 경우를 1차 경고를 운전자에게 알린다. 일차 경고는 설정된 경고 수준 영역의 파단 원인과 동일한 이유로 파단 발생이 발생할 수 있다는 것을 단순하게 운전자에게만 통보하도록 한다. 모델 설정시 사용한 파단 사례들의 1, 2 차 주성분 점수의 좌표 값을 중심으로 계산한 판파단 확실영역(k-nn)안에 설정 코일의 1, 2차 주성분 점수 값이 포함되는지를 2차적으로 확인한다. 이 범위 안에 설정값이 포함되면 이것은 사례 중심의 파단 예측에서 좀더 확률이 높은 값을 가지게 됨으로 좀더 적극인 조치를 요구하게 된다.

이 경우, 2차 파단 예측 경고로서 운전자 HMI 인터페이스(200)에 경고 메시지로 통보한다. 운전자는 이 메시지를 수신하게 되면, 향후 작업할 코일의 진행 사항에 주목하고, 파단이 날 전조가 있으면 적극적으로 수동 조업을 통해서 파단을 억제 하고자 하는 노력을 하게 된다. 파단 설정 영역과 파단 사례의 판파단 확실영역(k-nn)에 포함된다면, 이 경우는 파단이 발생할 가능성이 가장 높은 경우로 이런 경우를 경고 수준 3으로 결정한다.

이때, 경고 수준 3의 경우는, 전술한 바와 같이, 파단 발생 경고 메시지를 운전자 화면에 표시하고, 필요한 경우 경보 사이렌과 같은 적극적인 방법을 통해서 운전자가 주목을 하도록 한다. 이런 경우는 운전자는 미리 정의된 조업 기준에 따라서 사전 조치를 통해서 파단 회피 노력을 하게되는데, 대표적인 예로는 압연 조 업 속도를 낮추거나, 코일에 걸리는 장력들을 낮추어 조업하는 노력을 하도록 한다.

다음, 제5 단계(S500)는, 상기 수행된 해당 경고에 대한 대응 조치가 완료되었는지를 확인한다. 파단 경고 발생 확인 끝나면, 운전자는 작업 표준에 따라 파단 경고 수준에 따른 조치가 제대로 이루어 졌는지 확인한 뒤, 조업을 진행한다.

그리고, 제6 단계(S600)에서는, 운전중 파단 발생시 파단 발생 코일의 설정 데이터를 이용하여, 판파단 예측 모델(333)의 수정을 수행하고, 이 수정된 판파단 예측 모델(333)을 이용하여 상기 판파단 경고 모델을 수정한다. 즉, 운전을 개시하여 운전 중 파단이 발생하였을 때 파단 발생 코일의 설정 데이터를 데이터 마트로 보내어서, 파단 발생으로 인해 모델을 재수정하도록 요구하고, 최종적으로 수정된 모델을 반영하여 판 경고 모델을 수정한다.

이하, 2차원 판파단 예측 모델링 과정에 대해 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한다.

도 3은 도 2의 2차원 판파단 예측 모델링 과정을 보이는 플로우챠트로서, 도 1 내지 도 3을 참조하면, 먼저, 단계(S111)는 모델에 관련된 변수 및 데이터를 수집한다.

다음, 단계(S112)는 상기 수십한 변수 및 데이터에서 이상치 및 결측치를 제거한다. 예를 들면, 읽어들인 코일 속성 데이터들의 일부 변수 값들은 적절하지 않거나 비어 있을 가능성이 있는데, 이런 값들은 모델링에 있어서 모델의 정확도를 낮추거나 안정성을 떨어뜨리므로, 데이터 탐색을 통해서 제거하거나 대치시키도록 한다.

다음, 단계(S113)는 상기 이상치 및 결측치가 제거된 변수 및 데이터에서 후보 변수를 선택한다. 예를 들어, 상기 전체 변수중에서 모델 구성에 필요한 주요 변수들을 데이터 마이닝 툴(330)을 사용하여 선택하고 이것을 전문가들이 추천한 변수와 합하여 후본 변수를 선정한다.

이에 대해 보다 구체적으로 예를 들면, 모든 변수를 포함하는 모델은 사실상 현실적으로 구축하기가 곤란하거나, 구축되었다 하여도 실제로 프로그램화하여 사용하는 것이 불가능하다. 그래서 전문가들의 경우도 가장 단순한 모델이 좋은 모델이라는 것을 경험적으로 권고한다. 각 변수 별로 일정한 구간을 설정하고, 영역 별로 파단 데이터와 정상 데이터의 변수를 분산시켜서, 특정 구간에 파단 데이터가 집중하는지를 판단하는 변수 별로 불순도를 평가한다.

한편, 불순도를 평가하는 방법은 다양하므로, 그 중 여러 경우에도 같은 결과를 나타낼 수 있는 변수들을 대상으로 하여 일차적으로 모델에 필요한 후보 변수로 선정한다. 여기에 추가적으로 현장의 전문가로부터 추천을 받은 변수를 추가하여, 최종적인 후보 변수를 20개 이내로 선정한다.

다음, 단계(S114)는 상기 후보변수의 주성분 분석 과정을 통해 두 개의 주성 분을 추출한다. 이때, 선택된 변수들을 대상으로 주성분 분석을 수행한다. 이때, 주성분 분석은 다수의 변수들로 구성된 값들로부터 변수를 축약시키거나 내재되어 있는 특성들을 추출하여 그 특성으로부터 현상을 설명하기 위해 주로 사용하는 통계적 기법이다.

예를 들면, 데이터 마이닝 툴(330)중의 주성분 분석 도구를 통해서 코일 속성 데이터 마트(320)의 데이터들로부터 추출된 후보 변수들의 입력 값의 주성분 분석을 한다. 이러한 주성분 분석 후 주성분으로부터 몇 개의 주성분이 전체를 설명하는지를 다시 평가한 뒤 1, 2차 주성분이 대략 70 ~ 80% 이상의 설명력을 가지는지 확인한 뒤 그렇다면 1, 2차 주성분을 사용하기로 확정한다.

다음, 단계(S115)는 상기 주성분을 기설정된 판파단 예측 모델에 적용하여 정상/파단 코일의 2차원 주성분 점수를 도출한다. 이러한 단계(S114,S115)는, 후보 변수들의 파단 속성 데이터들로부터 주성분 분석을 통해 두개의 대표적인 주성분 계수들과 이들 식으로부터 각 코일 속성값들의 주성분 계수1, 2의 점수를 도출한다.

예를 들면, 1, 2차 주성분 계수를 주성분 함수로 하여, 선택된 변수에 모델에 사용된 코일 속성 값들을 대입하여서 1, 2차 주성분 점수를 계산하여 그 결과 값들이 2차원 공간에 표시할 수 있는 좌표 값으로 사용된다.

다음, 단계(S116)는 상기 2차원 주성분 점수를 2차원 좌표 공간에 출력한다.

전술한 바와 같은 주성분 분석을 통해서, 판파단 실적 데이터를 대상으로 분석하여 그 중 1,2 차 데이터를 2차원 공간에 가시화 하였을 때 파단 데이터들이 특 정 공간에 편중되어 나타나는 결과를 보였다. 그래서 코일 속성 데이터를 주성분 분석을 통해서 추출된 주성분중 1,2차 주성분 분석 점수를 추출하여 가시화하고, 이것이 파단 사례에 근접할 경우 파단 발생 후보로 추정할 수 있게 된다.

이후, 상기 HMI 인터페이스(200)는 주성분 1,2 차 점수를 읽어서 파단 경고 영역 디스플레이(230)에 출력한다. 이때 같이 입력될 데이터로는 정상 코일과 파단 코일의 구분, 파단 원인 등을 같이 포함하여 읽어 들이고, 특히 파단 원인 별로 별도의 색을 따라 지정하도록 한다.

다음, 단계(S117)는 파단영역을 설정한다. 즉, 코일 속성 데이터의 주성분 점수1, 2를 파단 경고 영역 디스플레이(230)를 통하여 각각 2차원 좌표에 출력하고, 경고 영역 가시화를 위한 파단 영역을 설정한다. 예를 들어, 2차원 좌표 상에서 파단 영역별로 타원, 사각 또는 다각형 형태로 파단 경고 수준 영역을 설정하여 저장한다.

다음, 단계(S118)는 모델 프로그램을 수정하고 가동한다. 즉, 파단 경고 수준 영역의 판단 조건을 수식화하여 프로그램 로직으로 산출하여 프로그램에 반영한다. 이때, 상기 경계 조건들이 프로그램 로직으로 추출하여 조업자 HMI 에서도 경고 수준을 추출하는데 사용하게 된다.

만약, 조업 진행이 정상적으로 진행되었다면, 파단 경고 모델에 대해서 수정할 필요가 없다. 그러나 조업 도중 파단이 발생되었다면, 판파단 예측 모델과 경고 모델에 대한 수정이 필요하게 된다.

예를 들어, 파단이 발생한 경우 이때의 파단 발생 설정 데이터를 데이터 서 버의 파단예측 모델로 전송하여 파단 경고 모델에 대한 수정이 이루어지도록 요청한다. 파단 경고 모델 수정 요구를 받은 데이터 서버는 수신한 설정데이터를 다시 코일 속성 데이터 마트에 반영한 뒤, 다시 데이터 마이닝 모델을 통해서 데이터에 대한 필터와 오류값을 제거한 다음, 미리 선택한 변수를 대상으로 주성분 분석을 수행하여 주성분 데이터와 주성분 1, 2 에 대한 계수를 추출한다. 모든 데이터에 대해서 파단 데이터의 종류 별로 색을 달리하여 2차원 공간에 표시한다.

또한, 파단 데이터를 중심으로 하여 같은 색, 즉 같은 종류의 파단 원인별로 데이터를 포함하는 최소영역을 타원,사각형,임의의 다각형 형태중 적절한 것을 선택하여 설정하여 표시한다. 그래서 그 영역에 대한 수식을 편집기로부터 자동 추출하여, 수식화하여서 판파단 판단 로직(350)을 완성한다. 이와 같이 완성된 판파단 판단 로직(350)을 운전자 HMI 인터페이스(200)로 전송하여, HMI 인터페이스(200)의 조업 디스플레이(220) 및 판파단 경고영역 디스플레이(230)에서 파단 예측 경고 수준을 결정하는데 반영되게 한다.

전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 냉연 압연 공정에서의 코일을 압연하여 원하는 제품의 크기를 만드는 작업을 수행하는데 있어서, 판파단의 발생으로 생산성 저하나 설비 손실로 이어지기 이전에 조업자에게 사전 징후를 제공함으로써 조업자 업무 부하를 경감시키고, 주의를 유도할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고 특허청구범위에 의해 한정되며, 본 발명의 장치는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다.

상술한 바와 같은 본 발명에 따르면, 제철소의 냉연 압연 공정에서의 판파단을 예측하고 경고하도록 함으로써, 조업자에게 판파단을 사전에 경고하여, 생산성 저하나 설비 손실로 이어지기 것을 방지할 수 있고, 조업자 업무 부하를 경감시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims

공정 메인 제어부로부터 압연 코일의 제원 및 제어 설정 정보를 포함한 설정 데이터를 수신하는 제1 송수신 모듈을 갖는 상위 제어부;

상기 제1 송수신 모듈로부터 설정 데이터를 및 관련 경보 메시지를 화면 출력하는 HMI 인터페이스; 및

상기 HMI 인터페이스로부터의 설정 데이터를 코일 속성 데이터로 저장하고, 이를 이용하여 기설정된 판파단 예측 모델을 통해 구한 2차원 주성분 점수에 기초해서, 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단하여, 그 판파단 결과에 따라 경고를 수행하는 데이터 서버

를 구비함을 특징으로 하는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치.
제1항에 있어서, 상기 HMI 인터페이스는,

상기 제1 송수신 모듈로부터 설정 데이터를 수신하는 제2 송수신 모듈;

상기 제2 송수신 모듈에 위해 수신된 설정 데이터 및 관련 경보 메시지를 화면 출력하는 조업 디스플레이; 및

기설정된 경고 수준 영역에 구한 주성분 점수를 화면 출력하는 파단경고영역 디스플레이

를 포함하는 것을 특징으로 하는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치.
제2항에 있어서, 상기 데이터 서버는,

상기 제2 송수신 모듈로부터 설정 데이터를 수신하는 제3 송수신 모듈;

상기 제3 송수신 모듈을 통해 판파단 판단을 위해 필요한 코일 속성 데이터를 저장하는 코일 속성 데이터 마트;

상기 코일 속성 데이터 마트의 코일 속성 데이터를 이용하여 판파단 판단을 위한 2차원 주성분 점수를 생성하는 판파단 예측 모델을 형성하는 데이터 마이닝 툴;

상기 판파단 예측 모델을 통한 2차원 주성분 점수에 기초해서 현재 작업중인 코일의 판파단을 판단하는 판파단 판단로직; 및

상기 판파단 판단로직에 의해 판단된 판파단에 결과에 따라 경고를 수행하는 판파단 경고부

를 포함하는 것을 특징으로 하는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고장치.
상위 제어부로부터 작업할 코일의 설정 데이터를 수신하는 제1 단계;

기설정된 판파단 예측 모델을 이용하여 상기 작업할 코일의 설정 데이터에서 2차원 주성분 점수를 도출하는 제2 단계;

해당 코일의 2차원 주성분 점수에 기초해서 판파단 정도를 판단하는 제3 단계;

기설정된 판파단 경고 모델을 수행하여, 상기 판단된 판파단 정보에 따라 경고를 수행하는 제4 단계; 및

상기 수행된 해당 경고에 대한 대응 조치가 완료되었는지를 확인하는 제5 단계

를 포함하는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고방법.
제4항에 있어서,

운전중 파단 발생시 파단 발생 코일의 설정 데이터를 이용하여, 판파단 예측 모델의 수정을 수행하고, 이 수정된 판파단 예측 모델을 이용하여 상기 판파단 경고 모델을 수정하는 제6 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고방법.
제4항에 있어서, 상기 제3 단계는,

해당 코일의 2차원 주성분 점수가 판파단 영역에 포함되는지를 판단하는 제1과정; 및

상기 제1과정후, 2차원 주성분 점수가 판파단 영역내의 판파단 확실영역에 포함되는지를 판단하고, 이 판단 결과에 따라 서로 다른 판파단 수준을 결정하는 제2과정

을 포함하는 것을 특징으로 하는 냉연 압연 공정의 판파단 예측 경고방법.