KR101129154B1 - Control device, system and control method using thereof - Google Patents
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Abstract
제어룰을 이용한 제어는 미리 설정된 제어룰을 이용하여 제어하므로 제어룰을 수정하는 것이 곤란하다는 과제, 또한 실제 프로세스의 제어 결과를 이용하여 제어룰의 변경을 하는 경우에는 제품 정밀도의 악화의 과제에 대해 제어룰을 이용하여 제어를 행하는 제어 장치에 있어서, 제어룰을 기초로 하여 제어한 제어 결과를 평가하는 평가 수단과, 제어룰을 변경하면서 제어를 실시하여 평가 수단의 평가 결과를 기초로 하여 제어룰을 조정하는 제어룰 자동 조정 수단과, 제어 결과가 미리 정해진 값보다 악화된 경우에 제어룰 자동 조정 수단의 제어룰의 변경을 정지시키는 자동 조정 가능 여부 판정 수단을 갖는 제어 장치로 한다. 이와 같이 구성함으로써, 실제의 프로세스를 제어하면서 제어룰의 변경을 하는 경우에 제품 정밀도가 어느 한계치 이상으로 악화되지 않도록 할 수 있으므로, 제어 중에 제어룰을 자동적으로 수정하여 최적인 것으로 하는 것이 가능해진다. The control using the control rule is controlled by using a preset control rule, so that it is difficult to modify the control rule, and the problem of deterioration of product accuracy when the control rule is changed using the control result of the actual process. A control apparatus for performing control using a control rule, comprising: an evaluation means for evaluating a control result controlled on the basis of the control rule; and a control rule based on the evaluation result of the evaluation means by performing control while changing the control rule. The control device has automatic control means for adjusting the control means, and automatic control means determination means for stopping the change of the control rule of the control rule automatic adjusting means when the control result is worse than a predetermined value. In such a configuration, it is possible to prevent the product precision from deteriorating beyond a certain limit in the case of changing the control rule while controlling the actual process, so that the control rule can be automatically corrected to be optimal during the control.
제어룰, 제어 기구, 전동기, 패턴 인식 기구, 피압연재, 압연기Control Rule, Control Mechanism, Electric Motor, Pattern Recognition Mechanism, Rolled Material, Rolling Mill
Description
도1은 실제 플랜트를 제어하는 제어 장치를 나타내는 예. 1 shows an example of a control device for controlling an actual plant.
도2는 유전적 알고리즘의 개요. 2 is an overview of the genetic algorithm.
도3은 형상 제어룰의 추출. 3 is an extraction of the shape control rule.
도4는 제어룰의 예. 4 is an example of a control rule.
도5는 센지미어 압연기의 형상 제어. 5 is a shape control of the Sensimere rolling mill.
도6은 미리 설정된 형상 패턴에 대한 제어 조작단부 조작량으로 구성되는 제어룰. 6 is a control rule composed of a control operation end manipulated variable for a preset shape pattern;
도7은 자동 조정 가능 여부 판정 수단의 설명도. 7 is an explanatory diagram of an automatic adjustment availability judging means;
도8은 다른 실시예(탠덤 압연기의 엣지 드롭 제어). 8 is another embodiment (edge drop control of a tandem rolling mill).
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
21 : 제어 장치21: control unit
22 : 룰 베이스 제어 수단22: rule base control means
23 : 제어룰 자동 조정 수단23: automatic control means
24 : 평가 수단24 evaluation means
25 : 자동 조정 가능 여부 판정 수단 25: means for determining automatically adjustable
26 : 제어 대상 플랜트26: plant under control
본 발명은 제어룰을 이용하여 제어를 행하는 제어 장치, 제어 방법 및 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a control device, a control method and a system for performing control using a control rule.
압연기 제어에 있어서는, 종래부터 판의 물결 상태를 제어하는 형상 제어에 있어서 퍼지 제어나 뉴럴 네트워크를 이용한 퍼지 제어가 적용되어 왔다. 퍼지 제어는 냉각재를 이용한 형상 제어에, 또한 뉴럴 네트워크를 이용한 퍼지 제어는 센지미어 압연기의 형상 제어에 적용되고 있다. 뉴럴 네트워크를 이용한 퍼지 제어를 적용한 형상 제어는 일본 특허 제2804161호 공보(특허 문헌 1)에 개시된 바와 같이 형상 검출기로 검출된 실적 형상 패턴과 목표 형상 패턴의 차와, 미리 설정된 기준 형상 패턴의 유사 비율을 구하여, 그 유사 비율로부터 이것도 미리 설정된 기준 형상 패턴에 대한 제어 조작단부 조작량에 의해 표현된 제어룰에 의해 조작단부에 대한 제어 출력량을 구함으로써 행해지고 있다. 이하, 종래 기술로서 뉴럴 네트워크를 이용한 퍼지 제어를 이용한 센지미어 압연기의 형상 제어를 이용한다. In rolling mill control, in the shape control which controls the wave state of a plate, the fuzzy control and the fuzzy control using a neural network have been applied conventionally. The purge control is applied to shape control using a coolant, and the purge control using a neural network is applied to the shape control of a sensmere rolling mill. Shape control to which fuzzy control using a neural network is applied is similar to the difference between the performance shape pattern and the target shape pattern detected by the shape detector as described in Japanese Patent No. 2804161 (Patent Document 1), and the similar ratio of the preset reference shape pattern. Is obtained by calculating a control output amount for the operation end by the control rule expressed by the control operation end operation amount for the preset reference shape pattern. Hereinafter, the shape control of the Sensimere rolling mill using the fuzzy control using a neural network is used as a prior art.
일본 특허 제2804161호 공보(특허 문헌 1)의 도1에는 이른바 센지미어 압연기의 형상 제어로 뉴럴 네트워크를 이용한 퍼지 제어가 이용된다. 패턴 인식 기구로 형상 검출기로 검출한 실제 형상보다 형상의 패턴 인식을 행하여 실제 형상이 미리 설정된 기준 형상 패턴 중 어느 것에 가장 가까운지를 연산한다. 제어 연산 기구에서는 미리 설정된 형상 패턴에 대한 제어 조작단부 조작량으로 구성되는 제어룰을 이용하여 제어를 실시한다. In Fig. 1 of Japanese Patent No. 2804161 (Patent Document 1), a fuzzy control using a neural network is used for shape control of a so-called Sensimere rolling mill. The pattern recognition mechanism performs pattern recognition of the shape rather than the actual shape detected by the shape detector, and calculates which of the preset reference shape patterns is closest to the actual shape. In the control calculation mechanism, control is performed using a control rule composed of a control operation end operation amount for a predetermined shape pattern.
일본 특허 공개 평10-254707호 공보(특허 문헌 2)나 일본 특허 공개 제2000-339168호 공보(특허 문헌 3)는 모두 퍼지 룰의 조정에 대해 기재되어, 프로세스 모의 수단, 수학 함수 모델과, 제어 대상의 모델을 이용하여 그에 제어 출력을 입력하고, 나온 출력을 이용하여 제어룰의 조정을 행하고 있다. Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-254707 (Patent Document 2) and Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-339168 (Patent Document 3) both describe the adjustment of a fuzzy rule, and include process simulation means, a mathematical function model, and control. A control output is input to the target model using the target model, and the control rule is adjusted using the output.
특허 문헌 1에 있어서는, 제어룰은 센지미어 압연기의 기계적 특성, 오퍼레이터의 제어 조작 방법 등을 기초로 기술자가 정하고 있다. 그로 인해, 상식적인 제어룰로 이루어져 있다. In
그런데, 조업 조건의 변화 등으로 제어룰이 현실에 따른 것이 아니게 되면, 제어룰이 고정되어 있으므로 어느 정도 이상의 제어 정밀도를 내는 것은 곤란해진다. 또한, 일단 형상 제어가 동작해 버리면, 오퍼레이터는 수동 조작을 하지 않게 되므로(제어에 있어서 외란이 되어 버리므로), 새로운 제어룰을 오퍼레이터의 수동 개입에 의해 발견해 가는 것도 곤란하다. 또한, 새로운 규격의 압연재를 압연하는 경우에도 제어룰을 그 재료에 맞추어 설정하는 것은 곤란하다. By the way, when the control rule does not correspond to reality due to a change in operating conditions or the like, it is difficult to achieve a certain level of control accuracy because the control rule is fixed. In addition, once the shape control is operated, the operator does not perform manual operation (it causes disturbance in the control), and therefore it is difficult to find a new control rule by manual intervention of the operator. Moreover, even when rolling the rolled material of a new standard, it is difficult to set a control rule according to the material.
이상과 같이, 종래의 형상 제어에 있어서는 미리 설정된 제어룰을 이용하여 제어하므로 제어룰을 수정하는 것이 곤란해지는 과제가 있다. As described above, in the conventional shape control, the control is performed using a preset control rule, which makes it difficult to modify the control rule.
특허 문헌 2나 특허 문헌 3에 기재된 제어룰의 조정은 제어 대상의 모델을 이용하는 것을 전제로 하고 있고, 센지미어 압연기에 있어서는 제어 대상의 모델을 작성하는 것이 곤란해 제어 대상의 모델이 없으므로 센지미어 압연기에 적용할 수 없다. 즉, 실제의 프로세스에 있어서 제어룰의 변경을 할 때에는 제품 정밀도의 악화가 과제가 된다. The adjustment of the control rules described in
상기 문제를 해결하기 위해서는, 제어룰을 이용하여 플랜트의 제어를 행하는 제어 장치에 있어서 제어룰을 기초로 하여 제어한 제어 결과를 평가하는 평가 수단과, 제어룰을 변경하면서 제어를 실시하여 평가 수단의 평가 결과를 기초로 하여 제어룰을 조정하는 제어룰 자동 조정 수단과, 제어 결과가 미리 정해진 값보다 악화된 경우에 제어룰 자동 조정 수단의 제어룰 변경을 정지시키는 자동 조정 가능 여부 판정 수단을 갖는 제어 장치로 한다. In order to solve the above problem, in a control apparatus for controlling a plant using a control rule, evaluation means for evaluating the control result controlled based on the control rule, and control is performed while changing the control rule, Control having automatic control means for adjusting the control rule on the basis of the evaluation result and automatic adjustment possibility determining means for stopping the change of the control rule of the automatic control rule adjusting means when the control result is worse than a predetermined value; It is a device.
혹은, 제어룰로 제어를 실시하여 제어에 이용되는 제어룰과는 다른 제어룰을 난수적으로 적용하고, 상기 다른 제어룰을 기초로 하여 제어한 제어 결과를 평가하여, 평가 결과를 기초로 하여 상기 제어룰을 조정한다. Alternatively, a control rule is applied to randomly apply a control rule different from the control rule used for control, evaluates the control result controlled on the basis of the other control rule, and based on the evaluation result. Adjust the control rules.
이하, 도면을 이용하여 본원 발명을 설명한다. EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, this invention is demonstrated using drawing.
[제1 실시예][First Embodiment]
본 발명의 실시예를 도면을 이용하여 설명한다. An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
우선, 제어 대상이 되는 압연기의 개략을 설명한다. 압연기는 플랜트의 일종으로서 취급한다. 도5에 있어서, 복수의 롤로 구성되는 압연기(1)는 기어(2)를 거쳐서 전동기(3)에 의해 구동되어 피압연재(4)를 압연한다. 피압연재(4)는 좌측 텐션 릴(5) 또는 우측 텐션 릴(6) 중 어느 한 쪽의 릴로부터 공급되어 다른 쪽의 릴에 권취된다. 이들 좌우의 텐션 릴(5, 6)은 각각 기어(7, 8), 전동기(9, 10)가 접속되어 전동기(3, 9, 10)의 속도를 각각 제어함으로써 압연기(1)의 입구측과 출구측의 피압연재(4)에 가해지는 장력을 제어한다. 피압연재(4)는 두께계(11), 형상 검출기(12)에 의해 두께와 형상이 계측되고, 그 계측치는 제어 기구(14)에 입력된다. 제어 기구(14)는 형상 검출기(12)의 출력을 처리하여 형상 데이터로서 출력하는 형상 검출 기구(15), 형상 데이터를 처리하여 미리 기억하고 있는 패턴(기준 형상 패턴)과의 일치도(유사 비율)를 출력하는 패턴 인식 기구(16) 및 오퍼레이터의 애매한 조작을 제어에 반영시키기 위한 제어 연산 기구(17)로 구성된다. 제어 기구(14)는 압연기(1)의 액튜에이터(13)에 대한 조작 지령을 발생한다. 제어 대상은 도6에 나타내는 룰에 의해 제어된다. First, the outline of the rolling mill to be controlled will be described. The rolling mill is treated as a kind of plant. In Fig. 5, the
도1은 상기 압연기에 대해 제어룰을 자동 조정하면서 제어하는 제어 장치를 나타내는 예이다. 1 is an example showing a control device for controlling while automatically adjusting a control rule for the rolling mill.
제어 장치(21)는 제어룰(예를 들어, 도6에 나타내는 제어룰)을 이용한 제어를 행하는 룰 베이스 제어 수단(22)과, 제어룰 자동 조정 수단(23)과, 평가 수단(24)과, 자동 조정 가능 여부 판정 수단(25)을 구비한다. 룰 베이스 제어 수단(22)은 제어 대상 플랜트(26)(예를 들어, 도5에 도시하는 압연기)를 제어한다. 제어룰 자동 조정 수단(23)은 새로운 제어룰을 생성하고, 룰 제어 수단의 제어룰을 변경한다. 평가 수단(24)은 제어 결과인 제어 대상 플랜트(26)로부터의 실적치를 평가하여, 제어룰 자동 조정 수단(23)에 제어룰을 생성하기 위한 평가 결과를 보낸다. 자동 조정 가능 여부 판정 수단(25)은 실적치를 기초로 하여 제어룰 변경의 가능 여부를 판단하고, 일정 조건 하에서 제어룰의 변경을 정지시키기 위해 제어룰 자동 조정 수단(23)을 정지시킨다. 이에 의해, 압연 중에 형상 제어를 실시하면서 새로운 제어룰을 발견해 간다. The
새로운 제어룰은 미리 예상할 수 있는 것이 아니라 전혀 예측할 수 없던 제어룰이 최적이 되는 경우도 있으므로, 랜덤하게 제어 조작단부를 동작시켜 그에 대한 제어 결과를 보면서 발견해 가는 것이 필요해진다. 이를 실현하기 위해서는 형상 제어를 행하면서 제어룰을 랜덤하게 변화시켜 형상이 좋아지는 룰을 학습해 가면 된다. 그로 인해, 유전적 알고리즘을 도입하여 제어룰의 학습을 행한다.The new control rules are not predictable in advance, but the control rules that are not predictable at all may be optimal. Therefore, it is necessary to randomly operate the control operation unit and to discover the control results thereof. In order to realize this, it is necessary to learn a rule that improves the shape by randomly changing the control rule while performing shape control. Therefore, a genetic algorithm is introduced to learn the control rules.
유전적 알고리즘은 도2에 나타낸 바와 같은 새로운 환경에 생명체를 적합하게 하는 경우의 유전자의 작성 방법의 모델이다. 생명체에 있어서는, 유전자에 돌연변이를 랜덤하게 발생시켜 그 유전자가 환경에 맞지 않으면 자연 도태되고, 환경에 맞으면 그 유전자를 증식함으로써 환경에 대해 적합하게 행해진다. The genetic algorithm is a model of the gene creation method in the case of fitting a living organism to a new environment as shown in FIG. In living organisms, mutations are randomly generated in a gene, and if the gene is not suitable for the environment, it is naturally culled. If the gene is suitable for the environment, the gene is propagated so as to suit the environment.
유전적 알고리즘의 사고 방식을 형상 제어룰의 추출에 이용하는 방법을 도3에 나타낸다. 형상 제어룰에 새로운 조작 방법인 돌연변이를 발생시켜 그 제어룰에 의해 제어한 결과가 현상룰보다 좋으면 그 제어룰을 채용하고, 나쁘면 채용하지 않음으로써 새로운 제어룰을 추출할 수 있다. 3 shows a method of using the genetic algorithm's way of thinking to extract the shape control rules. A new control rule can be extracted by generating a mutation, which is a new manipulation method, in the shape control rule, and adopting the control rule if the control result is better than the development rule, and not adopting the control rule.
도4에 제어룰의 예를 나타내지만, 기존의 센지미어 압연기 형상 제어에 있어서는, 도4의 (a)와 같은 어떤 기준 형상 패턴에 대해 어떤 조작단부를 움직이게 하는지를 IF～THEN～ 형식의 추론룰로서 갖고 있다. 추론룰의 전건부에 대해서는 기준 형상 패턴이고, 이를 뉴럴넷에 학습 및 기억시켜 실제 형상과의 적합도를 뉴럴 넷을 이용하여 구한다. 기준 형상 패턴이 생긴 경우에 어떠한 제어 조작을 행하는지를 정의하고 있는 것이 추론룰에 있어서의 후건부(後件部)이다. 즉, 제어룰의 전건부(前件部)는 제어 대상이 되는 플랜트의 상태를 나타내고, 후건부는 그 상태에 대한 제어 대상의 조작 방법을 나타내는 것이다. 종래에는 후건부에서 제어 조작을 하나만 정의하고 있었다. Although an example of a control rule is shown in Fig. 4, in the conventional Sensimere rolling mill shape control, it is inferred in the form of IF to THEN to determine which operation end part moves to which reference shape pattern as shown in Fig. 4 (a). Have The whole part of the inference rule is a reference shape pattern, and it is learned and stored in the neural net to obtain a fitness with the actual shape using the neural net. It is the backbone part in the inference rule that defines what control operation is performed when a reference shape pattern is generated. That is, the front part of the control rule indicates the state of the plant to be controlled, and the back part shows the operation method of the control object for the state. In the prior art, only one control operation was defined at the back cover part.
여기서, 추론룰을 도4의 (b)와 같이 개량한다. 즉, 추론룰 후건부의 제어 조작을 복수개(조작법 1 내지 조작법 n의 n개)갖도록 한다. 제어시에는 설정된 복수개의 조작법 1 내지 조작법 n을 랜덤하게 선택하여 조작 방법을 결정한다. 조작법 1 내지 조작법 n까지 동일한 조작법이 설정되어 있는 경우에는, 종래의 조작법을 1개만 설정한 경우와 동일해진다. Here, the inference rule is improved as shown in Fig. 4B. That is, it is made to have a plurality of control operations (n of
제어에 이용하는 제어룰의 자동 학습시에는 도4의 (c)와 같이 제어룰의 조작법 중 하나에 돌연변이(조작법을 랜덤하게 선택한 추론룰)를 발생시켜 그 제어룰로 제어한다. 돌연변이의 제어룰에서의 제어 결과로서 형상이 좋아지면 돌연변이의 제어룰을 남기고, 나빠진 경우에는 삭제하여 원래의 미리 설정한 제어룰로 복귀시킨다. 돌연변이는 매회 발생시키는 것은 아니고 일정 시간 간격을 두어 발생시킨다. 돌연변이 발생이 없는 제어 타이밍에서는 조작법 1 내지 n 중에서 랜덤하게 추론룰을 선택하여 제어를 실시한다. 이 때에도 제어 조작 결과로서 형상이 좋아지면 그 추론룰의 조작법을 하나 증가시키고, 형상이 나빠지면 그 추론룰의 조작법을 삭제하여 미리 설정된 조작법으로 복귀시킨다. 이를 반복하여 실시함으로써, 미리 설정된 조작법보다도 형상이 좋아지도록 조작법을 획득할 수 있다. 이에 의 해, 제어 정밀도의 향상, 제어 장치의 시동 기간의 단축, 시간의 흐름에 따른 변화에 대한 대응이 가능해지는 등의 효과가 있다. 조작법을 삭제할 때에는 하나 또는 복수개 삭제할 수 있다. In the automatic learning of the control rule used for control, as shown in Fig. 4C, a mutation (a reasoning rule that randomly selects an operation method) is generated in one of the control rules, and the control rule is controlled. If the shape is improved as a result of the control of the mutation control rule, the control rule of the mutation is left, and if it is worse, the control rule is deleted and returned to the original preset control rule. Mutations do not occur every time, but at regular time intervals. At the control timing without mutation, control is performed by randomly selecting the inference rule from the
실제 압연 중에 형상 제어를 실시하면서 이 추론룰의 학습을 실시해도, 기본적으로는 형상이 좋아지는 추론룰을 이용하여 돌연변이로서 형상이 나빠질지도 모르는 조작을 하는 경우는 한정되기 때문에 형상의 악화를 최소한으로 할 수 있다. Even if the inference rule is learned while the shape is controlled during actual rolling, the deterioration of the shape can be minimized because the manipulation that may deteriorate the shape as a mutation is basically performed using the inference rule that improves the shape. Can be.
이와 같이 제어룰을 랜덤하게 수정한 경우, 나쁜 룰이 연속적으로 나올 가능성이 있다. 그 경우, 형상은 점점 악화되어 버리므로 그 홀드파스트가 필요하다. In this way, when the control rule is modified at random, there is a possibility that bad rules are continuously issued. In that case, the shape is gradually deteriorated, so the hold fast is required.
도7에서 그 홀드파스트로서의 기능을 갖는 자동 조정 가능 여부 판정 수단의 설명을 한다. 제어룰 자동 조정 수단으로 변경된 제어룰을 적용한 결과, 형상이 나빠진다면 상기 룰을 삭제한다. 그러나, 제어룰을 랜덤하게 변경하고 있으므로 나쁜 룰을 삭제해도 새롭게 동일한 나쁜 룰이 작성되는 경우가 있다. 그 경우, 형상이 나쁜 방향으로 점점 이행해 버리므로 홀드파스트가 필요하다. 여기서, 미리 설정된 가능 여부 판정 레벨보다 나빠지면, 자동 조정 가능 여부 판정 수단에 의해 랜덤하게 룰을 변경하는 제어룰 자동 조정 수단을 멈춘다. 이에 의해 실제 플랜트의 상태가 허용 레벨을 초과하여 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이로 인해, 실제 플랜트의 상태를 허용 레벨 내로 유지하면서, 제어 정밀도를 올리기 위한 제어룰의 학습이 실행 가능해진다. In Fig. 7, description will be made of an automatic adjustment possibility determining means having a function as its hold fast. If the shape becomes worse as a result of applying the changed control rule to the control rule automatic adjustment means, the rule is deleted. However, since the control rule is changed randomly, the same bad rule may be newly created even if the bad rule is deleted. In that case, holdfast is necessary because the shape gradually moves in a bad direction. Here, when it becomes worse than a preset possibility determination level, the control rule automatic adjustment means which changes a rule at random by automatic adjustment availability determination means is stopped. It is thereby possible to prevent the actual plant state from deteriorating beyond the acceptable level. This makes it possible to learn the control rules for increasing the control accuracy while maintaining the actual plant state within the allowable level.
[제2 실시예]Second Embodiment
상기 실시예는 피드백 제어로, 제어룰을 랜덤하게 선택 및 변경함으로써 제 어룰의 자동 조정을 행하고 있지만, 이하의 실시예와 같이 프로덕션 룰을 이용하여 피드포워드 제어를 행하는 제어 장치의 제어룰을 일정 기준에 따라서 선택 및 변경해 가는 것도 가능하다. Although the above embodiment performs automatic adjustment of the control rule by randomly selecting and changing the control rule by the feedback control, the control rule of the control device which performs the feedforward control using the production rule as a reference to the following embodiment is based on a certain reference. It is also possible to select and change accordingly.
압연기를 몇 대 나열하여 연속적으로 압연이 가능한 탠덤 압연기에 있어서는, 피압연재의 판단부의 판두께 분포를 제어하는 엣지 드롭 제어가 행해지고 있다. 일본 특허 제1609506에서는「압연기 중 적어도 제1 스탠드 입구측에 있어서의 피압연재 폭 방향의 판두께 분포와, 상, 하 작업롤의 롤 갭 분포 및 상기 롤 갭 분포의 피압연재에의 전사율로부터 상기 압연기 출구측 또는 제품판에 있어서의 판두께 분포를 추정하고, 이 추정치와 목표 판두께 분포를 대조하여 양자의 차가 최소가 되는 위치에 상기 스탠드의 작업롤을 시프트하는 것을 특징으로 하는 압연기의 작업롤 시프트 위치 제어」가 서술되어 있다. 본 실시예에서는 이와 같은 입구측에 있어서의 피압연재의 폭 방향의 판두께 분포를 검출 수단을 이용하여 검출하고, 제어룰을 기초로 하여 작업롤의 시프트 위치를 변경하는 피드포워드 제어를 고안한다. In the tandem rolling mill which can roll continuously several rolling mills, edge drop control which controls the plate | board thickness distribution of the judgment part of a to-be-rolled material is performed. According to Japanese Patent No. 1609506, "the thickness distribution in the width direction of the rolled material on the inlet side of the first stand of the rolling mill, the roll gap distribution of the upper and lower work rolls, and the transfer rate of the roll gap distribution to the rolled material, The work roll of the rolling mill is characterized by estimating the plate thickness distribution at the exit side of the rolling mill or the product plate, and comparing the estimated value with the target plate thickness distribution to shift the work roll of the stand to a position where the difference between them is minimized. Shift position control ”. In this embodiment, the feedforward control which detects such plate | board thickness distribution of the width direction of the to-be-rolled material by the inlet side by a detection means, and changes the shift position of a work roll based on a control rule is devised.
도8에 4스탠드의 탠덤 압연기에 적용한 예를 나타낸다. 입구측 엣지 드롭계의 검출 결과를 이용하여 엣지 드롭 제어 장치에서는 도8의 하부와 같은 제어룰(프로덕션 룰)을 이용하여 #1 스탠드, #2 스탠드의 작업롤을 시프트한다. 제어룰 자동 조정 수단에서는 제어룰에 있어서의 조작 방법인 #1 스탠드 및 #2 스탠드의 작업롤 시프트 방향 및 양(조작량)이 다른 제어룰을 복수 세트 갖고, 조작 방법을 하나 선택하여 제어룰로서 이용한다. 이 때, 기본적으로는 엣지 드롭 변화가 작아지 는 쪽으로 움직이고 있는 경우에는 #1 스탠드, #2 스탠드 모두 시프트를 외측으로 움직이게 할 필요가 있으므로, 조작량의 선택을 행할 경우에 작업롤의 시프트 방향이 외측의 것에 대해 중점을 부여하여 선택한다. 또한, 새롭게 제어룰의 조작 방법을 작성하는 경우도 마찬가지로 외측으로 시프트시키는 룰을 우선적으로 작성한다. 이에 의해, 엣지 드롭의 정밀도를 악화시키는 위험을 최소로 하여 제어룰의 자동 조정을 행하는 것이 가능해진다. 이와 같이, 선택이나 변경할 때의 기준으로서 랜덤한 선택이나 변경으로 하는 것 외에, 조건부에 대응하는 중점 부여에 의해 선택 및 변경하도록 미리 정하는 것도 가능하다.Fig. 8 shows an example applied to a four stand tandem rolling mill. Using the detection result of the inlet edge drop system, the edge drop control device shifts the work rolls of the # 1 stand and the # 2 stand using the control rules (production rules) as shown in the lower part of FIG. In the control rule automatic adjustment means, there are a plurality of sets of control rules in which the work roll shift directions and amounts (manipulation amount) of # 1 stand and # 2 stand, which are the operation methods in the control rule, are different, and one operation method is selected and used as the control rule. . At this time, when the edge drop change is moving toward the smaller side, it is necessary to shift both the # 1 stand and the # 2 stand to the outside. Therefore, when the operation amount is selected, the shift direction of the work roll is the outside. We choose with emphasis on thing of. In addition, when a control method for operating a control rule is newly created, similarly, a rule for shifting outward is created first. As a result, the control rule can be automatically adjusted with a minimum risk of deteriorating the accuracy of the edge drop. In this manner, in addition to random selection or change as a criterion when selecting or changing, it is also possible to predetermine to select and change by giving emphasis to the conditional part.
이와 같이 하여 엣지 드롭의 정밀도를 악화시키는 위험을 최소로 하여 제어룰의 자동 조정을 행해도 나쁜 룰이 연속적으로 나올 가능성이 있다. 그 경우, 형상은 점점 악화되어 버리므로, 그 홀드파스트로서 자동 조정 가능 여부 판정 수단을 가짐으로써 실제 플랜트의 상태가 허용 레벨을 넘어 악화되는 것을 방지할 수 있다. 이로 인해, 실제 플랜트의 상태를 허용 레벨 내로 유지하면서 제어 정밀도를 올리기 위한 제어룰의 학습이 실행 가능해진다. In this way, even if the control rule is automatically adjusted with a minimum risk of deteriorating the accuracy of the edge drop, there is a possibility that bad rules are continuously issued. In that case, the shape is gradually deteriorated, and thus, by having the auto-adjustment determining means as the hold fast, the state of the actual plant can be prevented from deteriorating beyond the allowable level. This makes it possible to learn the control rules for increasing control accuracy while keeping the actual plant state within the acceptable level.
제1 실시예와 제2 실시예에서는 하나의 전건부와 복수의 후건부를 갖는 제어룰의 예를 나타냈지만, 전건부가 동일하고 후건부가 다른 복수의 제어룰에서도 실시할 수 있다.In the first embodiment and the second embodiment, an example of a control rule having one front key part and a plurality of back key parts is shown, but the front key part can also be implemented in a plurality of control rules in which the back key part is different.
본 발명을 이용함으로써, 실제의 프로세스에 있어서 제어룰의 변경을 할 때에 제품 정밀도가 악화된 경우에 대응할 수 있다. 또, 제어 중에 제어룰을 자동적 으로 수정하여 최적인 것으로 하는 것이 가능해진다. By using the present invention, it is possible to cope with a case where the product precision deteriorates when the control rule is changed in the actual process. In addition, it is possible to automatically correct the control rule during the control to achieve the optimum.
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