KR101371704B1 - Optimal furnace temperature setting apparatus and optimal furnace temperature setting method - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 가열로의 최적 노온 설정 장치 및 이의 최적 노온 설정 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to an optimum furnace setting device for a heating furnace and a method for setting the optimum furnace temperature thereof.
가열로 노온 설정 최적화는, 가열로에 장입하는 다양한 압연 소재들을, 그들 각각의 목표온도에 최대한 근접하게 가열하기 위해 각 대의 최적 설정 노온을 실시간 결정하는 것으로서, 통상적으로 각 대의 최적 설정 노온을 찾기 위한 탐색 범위를 상수값으로 고정하여 그 범위 이내에서 최적 설정 노온을 주기적으로 찾는다. 이에 따라, 최적화 문제의 해석 결과로 도출되는 최적 설정 노온이 단위 제어 시간 이내에 도달 불가능한 경우가 많다. 이는 소재의 목표온도 도달에도 영향을 미쳐 추출시점의 소재온도 예측의 정확성을 떨어뜨리고, 압연에 좋지 않은 영향을 발생시키는 문제점이 있다.
Furnace furnace setting optimization is the real-time determination of each optimum setting furnace in order to heat the various rolled materials charged to the furnace as close as possible to their respective target temperatures. The search range is fixed to a constant value to periodically find the optimal set temperature within that range. As a result, the optimum setting furnace resulting from the analysis of the optimization problem is often unreachable within the unit control time. This affects the target temperature of the material to reduce the accuracy of the prediction of the material temperature at the time of extraction, there is a problem that adversely affects the rolling.
당해 기술분야에서는, 개선된 가열로의 최적 노온 설정 장치 및 이의 최적 노온 설정 방법이 요구되고 있다.
There is a need in the art for an optimized furnace setting device for an improved furnace and an optimum furnace setting method thereof.
상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명의 제1 태양은 최적 노온 설정 장치를 제공한다. 상기 최적 노온 설정 장치는, 가열로 내 각 대의 현재 설정 노온과 측정 노온 및 소재 온도를 기반으로 과거실적을 분석하여 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성을 수식모델로 모델링하는 모델링부, 과거실적을 기반으로 설정 노온의 탐색 범위를 가변 결정하는 탐색범위 가변결정부, 가변 결정된 탐색 범위 내에서 설정 노온을 가변하여 상기 수식모델에 입력하고, 상기 수식 모델을 이용하여 각 설정 노온에 대한 예측 노온을 산출하고, 산출된 상기 예측 노온들 중 소재의 목표 온도와 가장 가까운 예측 노온에 대응하는 설정 노온을 최적 설정 노온으로 결정하는 최적설정노온 결정부를 포함한다.
In order to solve the said subject, 1st aspect of this invention provides an optimum temperature setting apparatus. The optimum furnace setting device is a modeling unit for analyzing the historical performance based on the current set furnace, the measured furnace temperature and the material temperature of each unit in the furnace to model the fluctuation characteristics of the predicted furnace for the set furnace as a mathematical model, the past performance A search range variable determination unit that variably determines a search range of a set norm based on the variable range, and inputs the set norm into the formula model within the variable determined search range and calculates a predicted norm for each set norm using the formula model And an optimum setting furnace determining unit configured to determine, as an optimum setting furnace, a setting furnace corresponding to a prediction furnace closest to the target temperature of the material among the calculated prediction furnaces.
본 발명의 제2 태양은 최적 노온 설정 방법을 제공한다. 상기 최적 노온 설정 방법은, 가열로 내 각 대의 현재 설정 노온과 측정 노온 및 소재 온도를 기반으로 과거실적을 분석하여 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성을 수식모델로 모델링하는 과정과, 과거실적을 기반으로 설정 노온의 탐색 범위를 가변 결정하는 과정과, 가변 결정된 탐색 범위 내에서 설정 노온을 가변하여 상기 수식모델에 입력하고, 상기 수식 모델을 이용하여 각 설정 노온에 대한 예측 노온을 산출하는 과정과, 산출된 상기 예측 노온들 중 소재의 목표 온도와 가장 가까운 예측 노온에 대응하는 설정 노온을 최적 설정 노온으로 결정하는 과정을 포함한다.
The second aspect of the present invention provides a method for setting an optimum temperature. The optimal furnace setting method is a process of modeling the fluctuation characteristics of the predicted furnace for the set furnace by a mathematical model by analyzing the past performance based on the current set furnace, the measured furnace temperature and the material temperature of each unit in the furnace, and A process of variably determining a search range of a set norm, a process of varying a set norm within a variable determined search range, inputting the formula to the formula model, and calculating a predicted norm for each set norm using the formula model; The method may include determining, as an optimum setting norm, a set furnace corresponding to the predicted furnace closest to the target temperature of the material among the calculated predicted furnaces.
덧붙여 상기한 과제의 해결 수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것은 아니다. 본 발명의 다양한 특징과 그에 따른 장점과 효과는 아래의 구체적인 실시 형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.
In addition, the solution of the above-mentioned problems does not list all the features of the present invention. The various features of the present invention and the advantages and effects thereof will be more fully understood by reference to the following specific embodiments.
개선된 가열로의 최적 노온 설정 장치 및 이의 최적 노온 설정 방법이 제공될 수 있다.
An improved furnace setting apparatus and an optimum furnace setting method of the improved heating furnace can be provided.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 가열로의 최적 노온 설정 장치의 구성을 도시한 블럭도, 및
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 가열로의 최적 노온 설정 장치의 최적 노온 설정 방법을 도시한 흐름도.1 is a block diagram showing the configuration of an optimum furnace setting apparatus for a heating furnace according to an embodiment of the present invention; and
2 is a flowchart illustrating an optimum furnace setting method of an optimum furnace setting device for a heating furnace according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명하는 실시 형태로 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 실시형태는 당해 기술분야에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 도면에서 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the embodiments of the present invention can be modified into various other forms, and the scope of the present invention is not limited to the embodiments described below. Further, the embodiments of the present invention are provided to more fully explain the present invention to those skilled in the art. The shape and size of elements in the drawings may be exaggerated for clarity.
본 발명은 가열로의 최적 노온 설정 장치 및 이의 최적 노온 설정 방법에 관한 것으로서, 특히, 과거실적을 기반으로 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성을 수식모델로 모델링하고 과거실적을 기반으로 각 대의 최적 설정 노온을 찾기 위한 탐색 범위를 실시간 변경하여 수식모델에 적용함으로써, 현 시점의 가열로 운전조건에서 가열로가 도달 가능한 범위 이내에서만 최적 설정 노온을 탐색하기 위한 최적 노온 설정 장치 및 이의 최적 노온 설정 방법에 관한 것이다. 이를 통해 본 발명은 실현 불가능한 노온 설정치의 발생을 막고 최적 노온 설정 프로그램의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
The present invention relates to an optimum furnace setting device and a method for setting the optimum furnace of the furnace, in particular, modeling the fluctuation characteristics of the predicted furnace for the set furnace based on the past results as a mathematical model and the optimum of each unit based on the past results By changing the search range to find the set temperature in real time and applying it to the mathematical model, the optimum temperature setting device and the method of setting the optimal temperature for searching the optimal temperature only within the range that the heating furnace can reach under the operating conditions of the current furnace. It is about. Through this, the present invention can prevent the occurrence of the non-realizable temperature setting and improve the reliability of the optimum temperature setting program.
도 1은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 가열로의 최적 노온 설정 장치의 구성을 도시한 블럭도이다. 1 is a block diagram showing the configuration of an optimum furnace temperature setting device for a heating furnace according to an embodiment of the present invention.
도시된 바와 같이, 가열로의 최적 노온 설정 장치는, 모델링부(100), 탐색범위 가변결정부(110), 최적설정노온 결정부(120)를 포함한다. As illustrated, the optimum furnace setting apparatus of the heating furnace includes a
상기 도 1을 참조하면, 상기 모델링부(100)는, 장입대, 예열대, 가열대 및 균열대의 복수의 대를 포함하는 가열로 내 각 대의 현재 설정 노온과 측정 노온 및 압연 소재의 온도를 기반으로 과거실적을 분석하여 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성을 수식모델로 모델링한다. Referring to FIG. 1, the
여기서, 상기 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성은 하기 <수학식 1>의 수식모델로 모델링된다. Here, the variation characteristic of the predicted furnace with respect to the set furnace is modeled by the equation model of Equation 1 below.
[수학식 1][Equation 1]
여기서, TPV(s)/TSV(s)는, 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성을 나타내는 라플라스 도메인(s-도메인)에서의 전달함수를 나타낸다. 여기서, K는 비례이득상수를 의미하고, θ는 지연시간을 의미하며, τ는 응답속도계수를 의미한다. Here, T PV (s) / T SV (s) represents a transfer function in the Laplace domain (s-domain) which shows the fluctuation characteristics of the predicted furnace with respect to the set furnace. Here, K means proportional gain constant, θ means delay time, and τ means response speed coefficient.
여기서, 상기 라플라스 도메인 상의 <수학식 1>을 역라플라스 변환하여 시간 도메인 상의 수학식으로 전개하면, 하기 <수학식 2>와 같다. In this case, when Equation 1 on the Laplace domain is inverse Laplace transformed into an equation on the time domain, Equation 2 is obtained.
[수학식 2]&Quot; (2) "
여기서, a, b, c, d는 근사계수를 의미하고, t는 시간을 의미하며, N은 해당 대에 존재하는 소재의 개수를 의미한다. TSV는 해당 대의 현재 설정 노온을 의미하고, TPV는 현재 설정 노온에 따라 노온 제어가 이루어져 각 대에 설치된 측정장치(즉, 열전대)에 의해 계측된 해당 대의 측정 노온을 의미하며, wpos ,i는 해당 대에서 i번째 소재의 위치에 따른 가중치를 의미하고, wskind ,i는 i번째 소재의 강종에 따른 가중치를 의미하며, Tslab ,i는 i번째 소재의 온도를 의미한다. 여기서, τ는, 과거실적의 전체그룹 중 가열로 내 각 대의 현재 설정 노온과 측정 노온 및 소재 온도와 동일 또는 유사한 조건의 그룹을 추출하고, 추출된 그룹의 과거실적을 기반으로, 선형함수나 비선형함수 형태를 가정하여 근사계수를 결정함으로써, 결정된다. 또한, K 및 θ는, "자동 제어 및 시스템 규명(Automatic Control and System Identification)" 분야에서의 통상적인 절차에 따라 결정될 수 있다. Here, a, b, c, and d denote an approximation coefficient, t denotes time, and N denotes the number of materials present in the corresponding zone. T SV refers to the one currently set noon and, T PV is the noon controlled in accordance with the current setting noon made refers to a corresponding one measurement noon measured by the measuring device (i.e., thermocouple) installed in each stand and, w pos, i means the weight according to the position of the i material in the band, w skind , i means the weight according to the steel grade of the i material, T slab , i means the temperature of the i material. Here, τ is extracted from a group of the same or similar conditions as the current set furnace and measured furnace and material temperature of each unit in the furnace among all groups of past records, and based on the past records of the extracted group, a linear function or a nonlinear It is determined by determining the approximation coefficient assuming the function form. K and θ can also be determined according to conventional procedures in the field of "Automatic Control and System Identification."
상기 탐색범위 가변결정부(110)는, 과거실적을 기반으로 설정 노온의 탐색 범위를 가변 결정한다. 즉, 상기 탐색범위 가변결정부(110)는, 강종, 제품규격, 재로시간, 압연과정 중 적어도 하나의 현재 조건과 동일한 조건에서의 과거실적을 추출하고, 상기 추출된 과거실적의 설정 노온을 통계 분석하여 평균값을 연산한 후, 상기 연산된 평균값에서 표준편차를 가산한 값을 상기 설정 노온의 탐색 상한치로 결정하고, 상기 연산된 평균값에서 표준편차를 감산한 값을 상기 설정 노온의 탐색 하한치로 결정한다. The search range variable determiner 110 variably determines a search range of the set on the basis of past performance. That is, the search range
상기 최적설정노온 결정부(120)는, 가변 결정된 탐색 범위 내에서 설정 노온을 가변하여 수식모델에 입력하고, 상기 수식모델을 이용하여 각 설정 노온에 대한 예측 노온을 산출한다. 또한, 상기 최적설정노온 결정부(120)는, 산출된 상기 예측 노온들 중 소재의 목표 온도와 가장 가까운 예측 노온에 대응하는 설정 노온을 최적 설정 노온으로 결정한다.
The optimally set
도 2는 본 발명의 일 실시 형태에 따른 가열로의 최적 노온 설정 장치의 최적 노온 설정 방법을 도시한 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating an optimum furnace setting method of an optimum furnace setting device for a heating furnace according to an embodiment of the present invention.
상기 도 2를 참조하면, 최적 노온 설정 장치는 201단계에서, 모델링부를 통해, 장입대, 예열대, 가열대 및 균열대의 복수의 대를 포함하는 가열로 내 각 대의 현재 설정 노온과 측정 노온 및 압연 소재의 온도를 기반으로 과거실적을 분석하여 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성을 수식모델로 모델링한다. 여기서, 상기 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성은 상기 <수학식 1> 또는 <수학식 2>의 수식모델로 모델링된다. Referring to FIG. 2, in
이후, 상기 최적 노온 설정 장치는 203단계에서, 탐색범위 가변결정부를 통해, 과거실적을 기반으로 설정 노온의 탐색 범위를 가변 결정한다. 즉, 상기 최적 노온 설정 장치는 강종, 제품규격, 재로시간, 압연과정 중 적어도 하나의 현재 조건과 동일한 조건에서의 과거실적을 추출하고, 상기 추출된 과거실적의 설정 노온을 통계 분석하여 평균값을 연산한 후, 상기 연산된 평균값에서 표준편차를 가산한 값을 상기 설정 노온의 탐색 상한치로 결정하고, 상기 연산된 평균값에서 표준편차를 감산한 값을 상기 설정 노온의 탐색 하한치로 결정한다. In
이후, 상기 최적 노온 설정 장치는 205단계에서, 최적설정노온 결정부를 통해, 가변 결정된 탐색 범위 내에서 설정 노온을 가변하여 수식모델에 입력하고, 상기 수식모델을 이용하여 각 설정 노온에 대한 예측 노온을 산출한다. In
이후, 상기 최적 노온 설정 장치는 207단계에서, 상기 최적설정노온 결정부를 통해, 산출된 상기 예측 노온들 중 소재의 목표 온도와 가장 가까운 예측 노온의 설정 노온을 최적 설정 노온으로 결정한다. In
이후, 상기 최적 노온 설정 장치는 본 발명에 따른 알고리즘을 종료한다.
Thereafter, the optimum temperature setting device ends the algorithm according to the present invention.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 자명할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, It will be obvious to those of ordinary skill in the art.
100: 모델링부
110: 탐색범위 가변결정부
120: 최적설정노온 결정부100: modeling unit
110: search range variable determiner
120: optimum setting determination unit
Claims (6)
과거실적을 기반으로 설정 노온의 탐색 범위를 가변 결정하는 탐색범위 가변결정부,
가변 결정된 탐색 범위 내에서 설정 노온을 가변하여 상기 수식모델에 입력하고, 상기 수식 모델을 이용하여 각 설정 노온에 대한 예측 노온을 산출하고, 산출된 상기 예측 노온들 중 소재의 목표 온도와 가장 가까운 예측 노온에 대응하는 설정 노온을 최적 설정 노온으로 결정하는 최적설정노온 결정부를 포함하는 최적 노온 설정 장치.
Modeling unit for modeling the fluctuation characteristics of the predicted furnace for the set furnace by analyzing the past performance based on the current set furnace and measured furnace temperature and material temperature of each unit in the furnace,
A search range variable determiner that variably determines a search range of the set-on based on past performance,
A variable setting furnace is input within the determined search range and input into the equation model, and a prediction furnace for each setting furnace is calculated using the equation model, and the prediction is closest to the target temperature of the material among the predicted furnaces. An optimum temperature setting device including an optimum setting temperature determining unit that determines the setting temperature corresponding to the temperature setting as the optimum setting temperature.
상기 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성은 하기 <수학식 3>의 수식모델로 모델링되는 것을 특징으로 하는 최적 노온 설정 장치.
[수학식 3]
여기서, TPV(t)/TSV(t)는, 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성을 나타내는 시간 도메인에서의 전달함수를 나타내며, K는 비례이득상수를 의미하고, t는 시간을 의미하며, θ는 지연시간을 의미하고, τ는 응답속도계수를 의미한다. a, b, c, d는 근사계수를 의미하고, N은 해당 대에 존재하는 소재의 개수를 의미한다. TSV는 해당 대의 현재 설정 노온을 의미하며, TPV는 현재 설정 노온에 따라 노온 제어가 이루어져 열전대에 의해 계측된 해당 대의 측정 노온을 의미하고, wpos ,i는 해당 대에서 i번째 소재의 위치에 따른 가중치를 의미하며, wskind ,i는 i번째 소재의 강종에 따른 가중치를 의미하며, Tslab ,i는 i번째 소재의 온도를 의미한다. 여기서, τ는, 과거실적의 전체그룹 중 가열로 내 각 대의 현재 설정 노온과 측정 노온 및 소재 온도와 동일 또는 유사한 조건의 그룹을 추출하고, 추출된 그룹의 과거실적을 기반으로 근사계수를 결정함으로써, 결정됨.
The method of claim 1,
The fluctuation characteristic of the predicted furnace with respect to the set furnace is an optimum furnace setting device, characterized in that it is modeled by the equation model of the following equation (3).
&Quot; (3) "
Here, T PV (t) / T SV (t) represents a transfer function in the time domain that represents the fluctuation characteristics of the predicted furnace for the set furnace, K denotes a proportional gain constant, and t denotes time. is the delay time and τ is the response speed coefficient. a, b, c, and d represent approximate coefficients, and N represents the number of materials present in the table. T SV stands for the current set furnace temperature of the corresponding zone, T PV stands for the measured furnace temperature of the corresponding zone measured by thermocouple with the control of temperature according to the current set furnace temperature, and w pos , i is the position of the i-th material in the zone. W skind , i means the weight according to the steel grade of the i-th material, T slab , i means the temperature of the i-th material. Here, τ is extracted by extracting a group having the same or similar conditions as the current set temperature and measured furnace temperature and material temperature of each unit among all the groups of past records, and determining an approximation coefficient based on the past results of the extracted group. , Determined.
강종, 제품규격, 재로시간, 압연과정 중 적어도 하나의 현재 조건과 동일한 조건에서의 과거실적을 추출하고,
상기 추출된 과거실적의 설정 노온을 통계 분석하여 평균값을 연산하고,
상기 연산된 평균값에서 표준편차를 가산한 값을 상기 설정 노온의 탐색 상한치로 결정하고,
상기 연산된 평균값에서 표준편차를 감산한 값을 상기 설정 노온의 탐색 하한치로 결정하는 것을 특징으로 하는 최적 노온 설정 장치.
The method of claim 1, wherein the search range variable determiner,
Extract past performance under the same conditions as at least one of steel grade, product specification, working time and rolling process,
Statistical analysis of the extracted noon set the historical results, calculate the average value,
A value obtained by adding a standard deviation to the calculated average value is determined as an upper limit search value of the set furnace,
And a value obtained by subtracting the standard deviation from the calculated average value as a search lower limit value of the set temperature.
과거실적을 기반으로 설정 노온의 탐색 범위를 가변 결정하는 과정과,
가변 결정된 탐색 범위 내에서 설정 노온을 가변하여 상기 수식모델에 입력하고, 상기 수식 모델을 이용하여 각 설정 노온에 대한 예측 노온을 산출하는 과정과,
산출된 상기 예측 노온들 중 소재의 목표 온도와 가장 가까운 예측 노온에 대응하는 설정 노온을 최적 설정 노온으로 결정하는 과정을 포함하는 최적 노온 설정 방법.
The process of modeling the fluctuation characteristics of the predicted furnace for the set furnace by using a mathematical model by analyzing past performances based on the current set furnace and measured furnace temperature and material temperature of each unit in the furnace,
A process of variably determining the search range of the set horn based on past performance,
Varying a set norm within a variable search range and inputting the set norm into the formula model, and calculating a predicted norm for each set norm using the formula model;
The method of claim 10, further comprising determining the set temperature corresponding to the predicted temperature closest to the target temperature of the material among the predicted temperature values as the optimal set temperature.
상기 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성은 하기 <수학식 4>의 수식모델로 모델링되는 것을 특징으로 하는 최적 노온 설정 방법.
[수학식 4]
여기서, TPV(t)/TSV(t)는, 설정 노온에 대한 예측 노온의 변동 특성을 나타내는 시간 도메인에서의 전달함수를 나타내며, K는 비례이득상수를 의미하고, t는 시간을 의미하며, θ는 지연시간을 의미하고, τ는 응답속도계수를 의미한다. a, b, c, d는 근사계수를 의미하고, N은 해당 대에 존재하는 소재의 개수를 의미한다. TSV는 해당 대의 현재 설정 노온을 의미하며, TPV는 현재 설정 노온에 따라 노온 제어가 이루어져 열전대에 의해 계측된 해당 대의 측정 노온을 의미하고, wpos ,i는 해당 대에서 i번째 소재의 위치에 따른 가중치를 의미하며, wskind ,i는 i번째 소재의 강종에 따른 가중치를 의미하며, Tslab ,i는 i번째 소재의 온도를 의미한다. 여기서, τ는, 과거실적의 전체그룹 중 가열로 내 각 대의 현재 설정 노온과 측정 노온 및 소재 온도와 동일 또는 유사한 조건의 그룹을 추출하고, 추출된 그룹의 과거실적을 기반으로 근사계수를 결정함으로써, 결정됨.
5. The method of claim 4,
The fluctuation characteristic of the predicted furnace with respect to the set furnace is an optimum furnace setting method, characterized in that it is modeled by the equation model of the following equation (4).
&Quot; (4) "
Here, T PV (t) / T SV (t) represents a transfer function in the time domain that represents the fluctuation characteristics of the predicted furnace for the set furnace, K denotes a proportional gain constant, and t denotes time. is the delay time and τ is the response speed coefficient. a, b, c, and d represent approximate coefficients, and N represents the number of materials present in the table. T SV stands for the current set furnace temperature of the corresponding zone, T PV stands for the measured furnace temperature of the corresponding zone measured by thermocouple with the control of temperature according to the current set furnace temperature, and w pos , i is the position of the i-th material in the zone. W skind , i means the weight according to the steel grade of the i-th material, T slab , i means the temperature of the i-th material. Here, τ is extracted by extracting a group having the same or similar conditions as the current set temperature and measured furnace temperature and material temperature of each unit among all the groups of past records, and determining an approximation coefficient based on the past results of the extracted group. , Determined.
강종, 제품규격, 재로시간, 압연과정 중 적어도 하나의 현재 조건과 동일한 조건에서의 과거실적을 추출하는 과정과,
상기 추출된 과거실적의 설정 노온을 통계 분석하여 평균값을 연산하는 과정과,
상기 연산된 평균값에서 표준편차를 가산한 값을 상기 설정 노온의 탐색 상한치로 결정하는 과정과,
상기 연산된 평균값에서 표준편차를 감산한 값을 상기 설정 노온의 탐색 하한치로 결정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 최적 노온 설정 방법. The method of claim 4, wherein the step of variably determining the search range of the set norm,
Extracting past performance under the same conditions as at least one of steel grade, product specification, milling time, and rolling process;
Calculating a mean value by statistically analyzing the extracted noon set historical results;
Determining a value obtained by adding a standard deviation from the calculated average value as a search upper limit value of the set norm;
And determining a value obtained by subtracting a standard deviation from the calculated average value as a search lower limit value of the set temperature.
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Citations (4)
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---|---|---|---|---|
KR0118985B1 (en) * | 1994-12-29 | 1997-09-30 | 김만제 | Combustion control method of furnace |
KR19990051978A (en) * | 1997-12-20 | 1999-07-05 | 이구택 | Furnace combustion control device |
KR20010010082A (en) * | 1999-07-15 | 2001-02-05 | 이구택 | Combustion control method for reheating furnace |
KR100698740B1 (en) * | 2005-12-23 | 2007-03-23 | 재단법인 포항산업과학연구원 | Wall temperature prediction method |
-
2012
- 2012-12-18 KR KR1020120148571A patent/KR101371704B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR0118985B1 (en) * | 1994-12-29 | 1997-09-30 | 김만제 | Combustion control method of furnace |
KR19990051978A (en) * | 1997-12-20 | 1999-07-05 | 이구택 | Furnace combustion control device |
KR20010010082A (en) * | 1999-07-15 | 2001-02-05 | 이구택 | Combustion control method for reheating furnace |
KR100698740B1 (en) * | 2005-12-23 | 2007-03-23 | 재단법인 포항산업과학연구원 | Wall temperature prediction method |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101598557B1 (en) | 2015-06-12 | 2016-03-21 | 에이피시스템 주식회사 | Substrate processing apparatus and method for heat treatment the same |
KR20180072152A (en) | 2016-12-21 | 2018-06-29 | 재단법인 포항산업과학연구원 | Calibration apparatus of steel plate |
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