KR101977504B1 - 강판 생산 설비 및 이 설비의 제어 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 실시예에 따르면, 강판 생산 설비 및 이 설비의 제어 방법이 공개된다. 본 발명의 실시예에 따른 강판 생산 설비는 소재를 이동시키는 복수개의 제1 롤들을 포함하는 소둔로, 상기 소둔로를 통과한 상기 소재에 소정의 압력을 가하는 복수개의 제2 롤들을 포함하는 조질 압연기, 및 학습 데이터를 이용하여 학습된 다층 구조의 인공 신경망을 포함하며, 입력 데이터에 응답하여 상기 복수개의 제1 롤들 각각의 속도를 제어하는 제1제어 신호 및 상기 복수개의 제2 롤들의 압하력을 제어하는 제2 제어 신호를 출력하는 제어기를 포함할 수 있다.
Description
본 출원은 강판을 생산하는 설비 및 이 설비의 제어 방법에 관한 것이다.
강판을 생산하기 위해서는 다양한 공정 장치들이 필요하다. 이러한 공정 장치들은 일반적으로 장시간 사용됨으로 인해 노후 및 장치 요소들의 변화가 유발되게 된다. 이러한 노후 및 변화를 공정 장치들 각각의 제어에 적절하게 반영하지 않으면, 생산되는 강판이 원하는 품질을 가지지 못하게 된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 강판을 생산하는 강판 생산 설비가 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 강판을 생산하는 강판 생산 설비를 제어하는 강판 생산 설비 제어 방법이 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비는 소재를 이동시키는 복수개의 제1 롤들을 포함하는 소둔로, 상기 소둔로를 통과한 상기 소재에 소정의 압력을 가하는 복수개의 제2 롤들을 포함하는 조질 압연기, 및 학습 데이터를 이용하여 학습된 다층 구조의 인공 신경망을 포함하며, 입력 데이터에 응답하여 상기 복수개의 제1 롤들 각각의 속도를 제어하는 제1제어 신호 및 상기 복수개의 제2 롤들의 압하력을 제어하는 제2 제어 신호를 출력하는 제어기를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 상기 학습 데이터는 상기 소둔로로 유입되는 소재의 종류, 상기 소둔로로 유입되는 소재의 재질, 소둔로에서 인가되는 장력, 설비에서의 소재의 이동 속도, 조질 압연기에서의 롤 포스, 생산된 강판의 재질, 생산된 강판의 연신률, 생산된 강판의 사이즈, 롤들을 구동하는 모터의 부하 정도, 생산된 강판의 표면 품질, 및 실제 온도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 상기 입력 데이터는 상기 소둔로로 입력되는 소재의 종류, 생산할 강판의 사이즈, 생산할 강판의 목표 연신률, 및 목표 온도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비 제어 방법은 소재를 이동시키는 복수개의 제1 롤들을 포함하는 소둔로와 상기 소둔로를 통과한 상기 소재에 소정의 압력을 가하는 복수개의 제2 롤들을 포함하는 조질 압연기를 포함하는 강판 생산 설비의 제어 방법에 있어서, 학습 데이터를 이용하여 다층 구조의 인공 신경망을 학습시키는 단계, 및 상기 인공 신경망에 입력 데이터를 입력하여 상기 복수개의 제1 롤들 각각의 속도를 제어하는 제1제어 신호 및 상기 복수개의 제2 롤들의 압하력을 제어하는 제2 제어 신호를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비 제어 방법의 상기 학습 데이터는 상기 소둔로로 유입되는 소재의 종류, 상기 소둔로로 유입되는 소재의 재질, 소둔로에서 인가되는 장력, 설비에서의 소재의 이동 속도, 조질 압연기에서의 롤 포스, 생산된 강판의 재질, 생산된 강판의 연신률, 생산된 강판의 사이즈, 롤들을 구동하는 모터의 부하 정도, 생산된 강판의 표면 품질, 및 실제 온도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비 제어 방법의 상기 입력 데이터는 상기 소둔로로 입력되는 소재의 종류, 생산할 강판의 사이즈, 생산할 강판의 목표 연신률, 및 목표 온도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비 제어 방법의 상기 생성하는 단계는 상기 입력 데이터를 기초로 상기 소둔로에서 상기 소재에 인가될 장력, 상기 강판의 속도, 및 상기 조질 압연기에서 인가될 롤 포스를 산정하는 단계, 및 상기 장력, 상기 속도, 및 상기 롤 포스에 기초하여 상기 제1 제어 신호 및 상기 제2 제어 신호를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 강판 생산 설비 및 이 설비의 제어 방법은 설비의 노후 및 변화에도 불구하고 최적의 작업 조건을 자동으로 도출할 수 있으므로, 작업 조건 변경에 소요되는 시간적 자원 및 인적 자원의 낭비를 막을 수 있다. 또한, 설비의 노후 및 변화와 무관하게 생산되는 강판의 품질을 보장할 수 있으며, 전력 관리도 효율적으로 되어 사용되는 에너지도 절감할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 제어기를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 제어 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 제어기를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 제어 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
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.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비를 개략적으로 나타낸 도면으로서, 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비는 제어기(100), 소둔로(200), 및 조질 압연기(SPM : skin pass mill)(300)을 포함할 수 있다.
제어기(100)는 입력되는 신호에 응답하여 제1 제어 신호(con1) 및 제2 제어 신호(con2)를 출력할 수 있다. 제어기(100)는 기계 학습(machine learning) 또는 딥 러닝(deap learning)에 기반한 제어기일 수 있다. 제어기(100)에 대한 구체적인 설명은 도 2를 참고하여 후술한다.
소둔로(200)는 제1 제어 신호(con1)에 응답하여 회전 속도가 각각 가변되는 복수개의 롤들을 포함하며, 소재를 가열 및 냉각시켜 원하는 특성을 가지도록 할 수 있다.
조질 압연기(300)는 제2 제어 신호(con2)에 응답하여 롤 포스(roll force), 즉, 소재에 가해지는 압력을 가변하는 적어도 2개의 롤들을 포함할 수 있다. 조질 압연기(300)는 소둔로(200)를 통과한 소재에 약간의 압력을 가함으로써 가공 중 생긴 변형 무늬를 제거하고 경도를 향상시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 제어기(100)를 개략적으로 나타낸 도면이다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 제어기(100)는 기계 학습 또는 딥 러닝에 기초한 제어기일 수 있다.
구체적으로, 제어기(100)는 학습 데이터(training data)를 이용하여 학습한 후, 입력 데이터(input data)에 따라 적절한 제어 신호들(con1, con2)을 출력할 수 있다.
여기서, 학습 데이터(training data)는 소둔로(200) 및 조질 압연기(300)의 작업 실적을 누적하여 생성될 수 있다. 즉, 소둔로(200)로 유입되는 소재의 종류 및/또는 재질, 소둔로에서 인가되는 장력, 설비에서의 소재의 이동 속도, 조질 압연기에서의 롤 포스, 생산된 강판의 재질, 생산된 강판의 연신률, 생산된 강판의 사이즈, 롤들을 구동하는 모터의 부하 정도, 생산된 강판의 표면 품질, 실제 온도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 학습 데이터는 소둔로(200) 및 조질 압연기(300) 등에 설치된 센서에 의해 측정될 수도 있고, 생산된 강판에 대해 품질 시험을 거쳐 획득될 수도 있다.
입력 데이터는 소재의 종류 및/또는 사이즈, 생산할 강판의 사이즈, 생산할 강판의 목표 연신률, 및 목표 온도 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 강판 생산 설비의 제어 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다. 도 3에 나타낸 각 단계들은 제어기(100)에 의해 실행될 수 있다.
먼저, 생산된 강판에 대해 품질 시험 등을 통해 학습 데이터를 획득할 수 있다(S110 단계). S110 단계에서, 품질 시험 등을 통해 획득하는 학습 데이터는 강판의 재질, 연신률, 및 표면 품질 등 생산된 강판의 화학적 및/또는 물리적 특성과 관련된 데이터들 및 롤들을 구동하는 모터의 부하 정도 등 설비와 관련된 데이터들을 포함할 수 있다. 또한, S110 단계에서는 설비에 설치된 센서들을 통해서도 학습 데이터를 획득할 수도 있다. 센서들을 통해 획득되는 학습 데이터에는 실적 온도, 강판의 사이즈, 실적 온도, 강판의 속도, 장력, 롤 포스 등을 포함할 수 있다. 또한, S110 단계에서는 기존에 인가된 제어값을 기초로 학습 데이터들을 획득할 수도 있다. 기존에 인가된 제어값을 기초로 획득되는 학습 데이터에는 장력, 롤 포스, 속도 등 제어 인자들이 포함될 수 있다.
다음으로, 학습 데이터를 이용하여 학습을 수행할 수 있다(S120 단계). 예를 들면, 상기 학습 데이터를 이용하여 다층 구조로 설계된 인공신경망을 학습시킬 수 있다.
다음으로, 제어기는 입력 데이터에 따라 장력, 속도, 및 롤 포스를 산정할 수 있다(S130 단계). 여기서, 입력 데이터는 유입되는 소재의 종류, 목표 사이즈, 목표 온도, 및 목표 연신률 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들면, 학습된 인공 신경망에 상기 입력 데이터를 입력하면, 학습된 인공 신경망은 생산되는 강판이 목표 사이즈 및 목표 연신률을 가지도록 하는 장력, 강판의 속도, 및 롤 포스 등을 산정할 수 있다.
다음으로, 제어기는 S130 단계에서 산정된 장력, 속도, 및 롤 포스에 따라 소둔로(200) 내의 복수개의 롤들 각각의 회전 속도를 제어하는 제1 제어 신호(con1) 및 조질 압연기(300)의 압하력을 제어하는제2 제어 신호(con2)를 생성하여 출력할 수 있다.
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.
100 : 제어기 200 :소둔로
300 : 조질 압연기
300 : 조질 압연기
Claims (7)
- 소재를 이동시키는 복수개의 제1 롤들을 포함하는 소둔로;
상기 소둔로를 통과한 상기 소재에 소정의 압력을 가하는 복수개의 제2 롤들을 포함하는 조질 압연기; 및
학습 데이터를 이용하여 학습된 다층 구조의 인공 신경망을 포함하며, 입력 데이터에 응답하여 상기 복수개의 제1 롤들 각각의 속도를 제어하는 제1제어 신호 및 상기 복수개의 제2 롤들의 압하력을 제어하는 제2 제어 신호를 출력하는 제어기를 포함하는 강판 생산 설비.
- 제1항에 있어서, 상기 학습 데이터는
상기 소둔로로 유입되는 소재의 종류, 상기 소둔로로 유입되는 소재의 재질, 소둔로에서 인가되는 장력, 설비에서의 소재의 이동 속도, 조질 압연기에서의 롤 포스, 생산된 강판의 재질, 생산된 강판의 연신률, 생산된 강판의 사이즈, 롤들을 구동하는 모터의 부하 정도, 생산된 강판의 표면 품질, 및 실제 온도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 강판 생산 설비.
- 제1항에 있어서, 상기 입력 데이터는
상기 소둔로로 입력되는 소재의 종류, 생산할 강판의 사이즈, 생산할 강판의 목표 연신률, 및 목표 온도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 강판 생산 설비.
- 소재를 이동시키는 복수개의 제1 롤들을 포함하는 소둔로와 상기 소둔로를 통과한 상기 소재에 소정의 압력을 가하는 복수개의 제2 롤들을 포함하는 조질 압연기를 포함하는 강판 생산 설비의 제어 방법에 있어서,
학습 데이터를 이용하여 다층 구조의 인공 신경망을 학습시키는 단계; 및
상기 인공 신경망에 입력 데이터를 입력하여 상기 복수개의 제1 롤들 각각의 속도를 제어하는 제1제어 신호 및 상기 복수개의 제2 롤들의 압하력을 제어하는 제2 제어 신호를 생성하는 단계를 포함하는 강판 생산 설비 제어 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 학습 데이터는
상기 소둔로로 유입되는 소재의 종류, 상기 소둔로로 유입되는 소재의 재질, 소둔로에서 인가되는 장력, 설비에서의 소재의 이동 속도, 조질 압연기에서의 롤 포스, 생산된 강판의 재질, 생산된 강판의 연신률, 생산된 강판의 사이즈, 롤들을 구동하는 모터의 부하 정도, 생산된 강판의 표면 품질, 및 실제 온도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 강판 생산 설비 제어 방법.
- 제4항에 있어서, 상기 입력 데이터는
상기 소둔로로 입력되는 소재의 종류, 생산할 강판의 사이즈, 생산할 강판의 목표 연신률, 및 목표 온도 중 적어도 하나 이상을 포함하는 강판 생산 설비 제어 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 생성하는 단계는
상기 입력 데이터를 기초로 상기 소둔로에서 상기 소재에 인가될 장력, 상기 강판의 속도, 및 상기 조질 압연기에서 인가될 롤 포스를 산정하는 단계; 및
상기 장력, 상기 속도, 및 상기 롤 포스에 기초하여 상기 제1 제어 신호 및 상기 제2 제어 신호를 생성하는 단계를 포함하는 강판 생산 설비 제어 방법.
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| KR1020170175692A KR101977504B1 (ko) | 2017-12-20 | 2017-12-20 | 강판 생산 설비 및 이 설비의 제어 방법 |
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Citations (3)
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|---|---|---|---|---|
| JPH0517830A (ja) * | 1991-07-11 | 1993-01-26 | Nippon Steel Corp | ストリツプ連続熱処理ラインの制御方法並びにその装置 |
| JP2009148797A (ja) * | 2007-12-20 | 2009-07-09 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | 冷間連続圧延設備の制御装置 |
| KR101519434B1 (ko) | 2013-12-23 | 2015-05-12 | 주식회사 포스코 | 냉연 강판의 연속 소둔시 장력 설정 조절 방법 및 장치 |
-
2017
- 2017-12-20 KR KR1020170175692A patent/KR101977504B1/ko active IP Right Grant
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