KR102337023B1 - 혼련기 제어 장치, 혼련기 제어 방법, 프로그램 - Google Patents

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Abstract

혼련기(2)가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터와, 고무 온도 파라미터의 값의 변화에 상관이 있는 상관 파라미터의 계측값을 취득한다. 운전 제어 파라미터와 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식을 변형한 운전 제어 파라미터 산출 모델식에 계측값을 대입하여, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 운전 제어 파라미터와 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출한다. 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 계수와 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 소정의 운전 제어 파라미터를 산출한다.

Description

혼련기 제어 장치, 혼련기 제어 방법, 프로그램
본 발명은, 고무재의 혼련기를 제어하는 혼련기 제어 장치, 혼련기 제어 방법, 프로그램에 관한 것이다.
타이어나 그 외의 고무 제품의 제조 과정에 있어서는 고무와 실리카, 카본 등의 첨가제를 혼련기에 투입하여 혼련하는 경우가 있다. 이 혼련기의 혼련 동작에 있어서 고무와 첨가제가 보다 양호하게 혼련되기 위하여 적정한 고무와 첨가제를 포함하는 고무재의 온도 제어를 행할 필요가 있다. 또한 관련된 기술이 특허문헌 1에 개시되어 있다.
일본 공개특허공보 2013－018212호
특허문헌 1의 기술에서는 PID(Proportional-Integral-Differential) 제어에 의하여 혼련실 내의 실측 온도가 목표 온도가 되도록 교반 로터의 회전 속도를 자동 제어하는 기술이 개시되어 있다. 그러나, PID 제어에 의한 온도 제어의 경우에는 원하는 온도로 제어하기 위한 회전 속도의 산출에 시간이 걸린다. 따라서 보다 신속하게 높은 정밀도로 혼련 시의 고무재의 온도 제어를 행하는 기술이 요구되고 있다.
따라서 이 발명은, 상술한 과제를 해결하는 혼련기 제어 장치, 혼련기 제어 방법, 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.
본 발명의 제1 양태에 의하면, 혼련기 제어 장치는, 혼련기가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터와, 상기 혼련기의 혼련에 의한 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화에 상관이 있는 상관 파라미터로서 상관 해석에 의하여 특정된 적어도 상기 혼련기의 운전 제어 파라미터를 포함하는 상기 상관 파라미터의 계측값을 취득하는 계측값 취득부와, 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식을 변형한 식으로서, 복수의 상기 운전 제어 파라미터 중 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 모델식에 상기 계측값을 대입하여, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출하는 기계 학습부와, 상기 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 상기 계수와 상기 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출부를 구비하는 것을 특징으로 한다.
상술한 혼련기 제어 장치에 있어서, 상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기가 상기 고무재를 혼련하는 로터의 단위 시간당 회전수이며, 상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 로터의 단위 시간당 회전수의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 로터의 단위 시간당 회전수를 산출해도 된다.
또 상술한 혼련기 제어 장치에 있어서, 상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기가 상기 고무재를 냉각하는 냉각수 온도이며, 상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 냉각수 온도의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 냉각수 온도를 산출해도 된다.
또 상술한 혼련기 제어 장치에 있어서, 상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기가 상기 고무재를 혼련실에 압입하는 램의 압력이며, 상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 램의 압력의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 램의 압력을 산출해도 된다.
또 상술한 혼련기 제어 장치에 있어서, 상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기를 구성하는 냉각 대상을 냉각하는 냉각수의 수량(水量)이며, 상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 냉각수의 수량의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 냉각수의 수량을 산출해도 된다.
또 상술한 혼련기 제어 장치에 있어서, 상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기가 상기 고무재를 혼련실에 압입하는 램의 기준 위치로부터의 이동량이며, 상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 램의 기준 위치로부터의 이동량의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 램의 기준 위치로부터의 이동량을 산출해도 된다.
또 상술한 혼련기 제어 장치에 있어서, 상기 고무 온도 파라미터는 소정 시간에서의 상기 고무재의 온도 변화의 비율을 나타내도 된다.
또 상술한 혼련기 제어 장치에 있어서, 상기 계측값 취득부는, 상기 혼련기가 상기 고무재를 혼련하는 동작 형태 각각에 대한 상기 고무 온도 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계측값을 취득하고, 상기 기계 학습부는, 상기 동작 형태 각각에 대응하는 경우의 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출하며, 상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 동작 형태 각각에 대하여 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 소정의 운전 제어 파라미터를 산출해도 된다.
본 발명의 제2 양태에 의하면, 혼련기 제어 방법은, 혼련기가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터와, 상기 혼련기의 혼련에 의한 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화에 상관이 있는 상관 파라미터로서 상관 해석에 의하여 특정된 적어도 상기 혼련기의 운전 제어 파라미터를 포함하는 상기 상관 파라미터의 계측값을 취득하고, 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식을 변형한 식으로서, 복수의 상기 운전 제어 파라미터 중 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 모델식에 상기 계측값을 대입하여, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출하며, 상기 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 상기 계수와 상기 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제3 양태에 의하면, 프로그램은, 혼련기 제어 장치의 컴퓨터를, 혼련기가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터와, 상기 혼련기의 혼련에 의한 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화에 상관이 있는 상관 파라미터로서 상관 해석에 의하여 특정된 적어도 상기 혼련기의 운전 제어 파라미터를 포함하는 상기 상관 파라미터의 계측값을 취득하는 계측값 취득 수단, 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식을 변형한 식으로서, 복수의 상기 운전 제어 파라미터 중 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 모델식에 상기 계측값을 대입하여, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출하는 기계 학습 수단, 상기 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 상기 계수와 상기 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 수단으로서 기능시키는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 보다 신속하게 높은 정밀도로 혼련기에 있어서 혼련되는 고무재의 온도 제어를 행할 수 있다. 또 본 발명에 의하면 그 온도 제어를 위한 혼련기의 운전 제어 파라미터를 용이하게 산출할 수 있다.
도 1은 혼련기 제어 장치를 포함하는 혼련기 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 혼련기의 개략도이다.
도 3은 혼련기 제어 장치의 하드웨어 구성을 나타내는 도이다.
도 4는 혼련기 제어 장치의 기능 블록도이다.
도 5는 제1 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치의 처리 플로를 나타내는 도이다.
도 6은 제2 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치의 처리 플로를 나타내는 도이다.
도 7은 제1 실시예에 의한 혼련기 제어 장치의 동작 결과를 나타내는 도이다.
이하, 본 발명의 일 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치를 도면을 참조하여 설명한다.
도 1은 동 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치를 포함하는 혼련기 시스템(100)의 구성을 나타내는 블록도이다.
이 도면이 나타내는 바와 같이, 혼련기 시스템(100)은 혼련기 제어 장치(1)와 혼련기(2)가 통신 접속됨으로써 구성된다. 혼련기 제어 장치(1)는 혼련기(2)에 내포되는 것이어도 된다. 혼련기 제어 장치(1)는 혼련기(2)를 제어하는 컴퓨터이며 혼련기(2)에 대하여 각 지령 신호를 출력한다. 혼련기(2)는 혼련기 제어 장치(1)로부터 얻은 지령 신호에 근거하여 구동 대상을 제어한다. 구동 대상은 예를 들면 혼련기(2)를 구성하는 혼련용 로터 등이다.
본 실시형태에 있어서 혼련기(2)는 고무나 실리카나 그 외의 첨가제를, 혼련용 로터를 회전시킴으로써 혼련한다. 혼련기(2)에서 혼련된 고무재는 타이어나 그 외의 고무 제품으로 성형된다.
도 2는 혼련기의 개략도이다.
도 2에 나타내는 바와 같이 혼련기(2)는, 혼련용 로터(20, 21)를 구비한다. 혼련기(2)는 케이싱(11)의 내부에 혼련실(12)을 형성하고 있다. 혼련기(2)는, 혼련실(12)의 내부에, 한 쌍의 혼련용 로터(20, 21)가 평행하게 배치된다. 한 쌍의 혼련용 로터(20, 21)는, 도시하지 않은 모터 등의 구동원에 의하여 서로 역방향으로 회전한다. 또 한 쌍의 혼련용 로터(20, 21)는, 각각의 외표면에, 각각 외측을 향하여 돌출된 날개부(22, 23)를 형성하고 있다. 날개부(22, 23)는, 예를 들면 혼련용 로터(20, 21)의 축선(24, 25)에 대하여 나선형으로 비틀려 형성되어 있다. 이들 날개부(22, 23)는, 혼련용 로터(20, 21)의 회전에 의하여 서로 맞물리도록 배치되어 있다.
혼련기(2)는, 그 상부에, 혼련실(12)에 연통하여 고무 원료나 첨가제 등을 포함하는 고무재가 투입되는 호퍼(13)와, 이 호퍼(13)에 투입된 고무재를 혼련실(12)에 압입하는 램(14)이 마련되어 있다.
또, 혼련기(2)는, 그 바닥부에, 혼련된 고무재를 외부로 취출하기 위한 드롭 도어(15)를 개폐 가능하게 장착하고 있다.
혼련기(2)는, 호퍼(13)를 통하여 투입된 고무재를, 램(14)에 의하여 혼련실(12) 내에 압입한다.
다음으로, 서로 역방향으로 회전하는 혼련용 로터(20, 21)의 맞물림 작용 및 혼련용 로터(20, 21)와 혼련실(12)의 내표면의 사이에 발생하는 전단 작용에 의하여 고무재를 혼련한다.
그리고, 혼련기(2)는, 혼련한 고무재를, 혼련실(12)의 바닥부에 마련된 드롭 도어(15)를 개방함으로써 혼련실(12)로부터 외부로 취출하여 다른 공정으로 반송한다.
또한 도 2에서 나타내는 혼련기(2)의 구조는 일례이며, 혼련기(2)는 다른 구조를 갖는 것이어도 된다. 예를 들면 혼련기(2)는, 날개부(22, 23)가 회전에 의하여 서로 맞물림으로써 고무재를 혼련하는 대신에, 접선식 로터에 의하여 혼련하는 것 등이어도 된다. 또 혼련기(2)는, 호퍼(13) 이외에 슬라이드 형식의 개폐구로부터 고무재가 투입되는 기구를 갖는 것이어도 된다. 또 혼련기(2)는 혼련된 고무재의 배출 기구로서 드롭 도어 대신에 혼합조(混合槽)를 반전하는 기구를 갖는 니더형 혼련기여도 된다.
또 혼련기(2)에는 도 2에 나타내는 바와 같이 냉각수가 환류한다. 냉각수 배관은, 램, 혼련실, 로터 등의 각부에 접속되고, 그 각부 내부에는 유로가 형성되어 냉각수가 흐른다. 냉각수 배관은, 램을 냉각하는 램 냉각수가 환류하는 제1 배관(26), 혼련실을 냉각하는 혼련실 냉각수가 환류하는 제2 배관(27), 로터를 냉각하는 로터 냉각수가 환류하는 제3 배관(28) 등이 있다.
도 3은 본 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치의 하드웨어 구성을 나타내는 도이다.
도 3에서 나타내는 바와 같이 혼련기 제어 장치(1)는, CPU(Central Processing Unit)(101), ROM(Read Only Memory)(102), RAM(Random Access Memory)(103), HDD(Hard Disk Drive)(104), 신호 수신 모듈(105)을 구비하는 컴퓨터이다.
도 4는 본 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치의 기능 블록도이다.
혼련기 제어 장치(1)의 CPU(101)는 미리 자장치(自裝置)에서 기억하는 프로그램을 실행한다. 이로써 혼련기 제어 장치(1)는, 제어부(111), 계측값 취득부(112), 기계 학습부(113), 운전 제어 파라미터 산출부(114)의 각 구성을 구비한다.
제어부(111)는 혼련기 제어 장치(1)의 각 기능부를 제어한다.
계측값 취득부(112)는, 혼련기(2)가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터의 계측값을 취득한다. 또 계측값 취득부(112)는, 혼련기(2)의 혼련에 의한 고무 온도 파라미터의 값의 변화에 상관이 있는 상관 파라미터로서 상관 해석에 의하여 특정된 적어도 혼련기의 운전 제어 파라미터를 포함하는 상관 파라미터의 계측값을 취득한다.
기계 학습부(113)는, 운전 제어 파라미터와 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식을 변형한 식으로서, 복수의 운전 제어 파라미터 중 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 모델식에 계측값을 대입한다. 기계 학습부(113)는, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 운전 제어 파라미터와 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출한다.
운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 계수와 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 소정의 운전 제어 파라미터를 산출한다.
또한, 본 실시형태에 있어서 소정의 운전 제어 파라미터는 혼련기(2)가 고무재를 혼련하는 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수이다. 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 소정의 운전 제어 파라미터는, 냉각수 입구 온도나 램 압력 중 적어도 한쪽 또는 양쪽 모두여도 되고, 그들 3개의 파라미터 모두여도 된다. 또한 냉각수는, 고무재를 직접 냉각하는 물이 아니며, 혼련실, 로터, 램을 냉각함(관에 통수하여 열교환을 행함)으로써 고무재를 냉각하기 위한 매체이다.
운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수의 산출 모델식을 이용하여, 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수를 산출한다. 고무 온도 파라미터는, 본 실시형태에 있어서는 소정 시간 t에 있어서의 고무재의 온도 변화 T의 비율을 나타낸다.
(제1 실시형태)
도 5는 제1 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치의 처리 플로를 나타내는 도이다.
다음으로 제1 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치의 처리 플로에 대하여 설명한다.
혼련기 제어 장치(1)의 계측값 취득부(112)는, 혼련기(2)에서 고무재를 혼련하는 제어를 행하고 있는 동안, 혼련기(2)로부터 각종 계측값을 취득한다(스텝 S101). 당해 계측값은, 혼련기(2)가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터의 계측값과, 그 외의 운전 제어 파라미터나 다른 취득 파라미터의 계측값이다. 운전 제어 파라미터는 혼련기(2)를 동작시키기 위한 혼련기(2)에 대한 입력값이다. 또한 고무재에는, 고무 원료, 실리카, 카본, 커플링제 등이 포함된다.
운전 제어 파라미터는, 구체적으로는, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수, 혼련기(2)에 입력되는 순간 전력, 현시점에서 혼련기(2)에 입력된 적산 전력, 램 압력, 램(14)의 위치(기준 위치로부터의 이동량인 램 리프트량), 냉각수 입구 온도, 냉각수 유량 등이다. 또 그 외의 취득 파라미터는, 고무재에 포함되는 각 재료 품종, 혼련기(2)에 있어서 고무재를 혼련하는 동작 형태, 혼련실(12)의 용적에 대한 고무재의 용적률 등이 포함된다. 이들 운전 제어 파라미터나 취득 파라미터 중 일부의 파라미터의 값은, 혼련기(2)로부터 입력되지 않아도 혼련기 제어 장치(1)의 기억부에서 미리 기억하고 있어도 된다.
기계 학습부(113)는 계측값 취득부(112)의 취득한 계측값 중 고무재의 온도에 근거하여, 소정 시간 t에 있어서의 고무재의 온도의 온도 변화 T의 비율(T÷t)을 산출한다(스텝 S102). 고무재의 온도의 소정 시간 t에 있어서의 온도 변화 T의 비율(T÷t)은 고무 온도 파라미터의 일 양태이다. 고무재의 온도의 소정 시간 t에 있어서의 온도 변화 T의 비율(T÷t)을 이하, 고무 온도 구배라고도 부른다. 기계 학습부(113)는 이 고무 온도 구배의 값의 변동에 상관이 높은 상관 파라미터를, 운전 제어 파라미터나 그 외의 취득 파라미터 중에서 상관 해석에 의하여 특정한다. 상관 파라미터에 포함되는 운전 제어 파라미터로서는, 적어도 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수는 포함된다. 상관 해석의 수법은 공지의 기술이면 어떠한 수법을 이용해도 된다. 기계 학습부(113)는 혼련기(2)의 ID(식별 정보)나, 고무재를 특정하는 고무재 ID와, 혼련기의 고무재를 혼련할 때의 동작 형태를 나타내는 동작 형태 ID의 각 조합별, 고무 온도 구배의 값의 변동에 상관이 높은 상관 파라미터를 상관 해석에 의하여 특정한다(스텝 S103).
또한 혼련기(2)는 고무재의 혼련 동작에 있어서 복수의 다른 동작 형태에 따라 고무재를 혼련한다. 고무재를 혼련하는 동작 형태란, 고무재에 포함되는 고무 원료나 실리카나 그 외의 첨가제의 혼련기(2)에 대한 투입 타이밍, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수, 혼련 시간, 램(14)의 위치의 승강 타이밍 등의 조합으로 특정된다. 하나의 고무재의 혼련 완료까지, 동작 형태 1, 동작 형태 2, ···동작 형태 n 등의 복수의 동작 형태에 따라 혼련기(2)의 제어를 행하는 경우도 있다. 본 실시형태에 있어서 혼련기 제어 장치(1)는 동작 형태 ID에 의하여 하나의 동작 형태 또는 복수의 동작 형태의 조합에 의한 혼련기(2)의 제어를 특정할 수 있다. 혼련기(2)의 ID는, 혼련기(2)의 제조 회사, 형식 등에 근거하여 혼련기(2)를 일률적으로 특정하는 ID이다.
기계 학습부(113)는, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID의 각 조합별, 고무재의 온도 변화의 비율(고무 온도 구배)의 값에 상관이 높은 상관 파라미터를 기억부에 기록한다(스텝 S104). 고무 온도 구배의 값에 상관이 높은 상관 파라미터의, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID의 조합에 따른 특정은, 운용 담당자가 계산하여 행도록 해도 된다.
계측값 취득부(112)는, 실제의 고무 제조 과정에 있어서, 혼련기(2)가 현재 혼련 작업을 행하고 있는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 고무 제조 양태를 특정할 수 있는 식별 정보를 취득한다. 이들 정보는 운용 담당자에 의하여 미리 혼련기 제어 장치(1)의 기억부에 기록되어 있어도 된다. 계측값 취득부(112)는, 취득한 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 조합에 관련지어져 기억부에서 기억하는 상관 파라미터를 특정한다(스텝 S105). 이로써 계측값 취득부(112)는, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID에 근거하는 상관 파라미터를 인식할 수 있다. 스텝 S105에서 특정한 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식 (1)은,
[수학식 1]
고무 온도 구배=상수’+계수 1’×고무 온도
+계수 2’×순간 전력
+계수 3’×적산 전력
+계수 4’×혼련용 로터 단위 시간당 회전수
+ㆍㆍㆍㆍ
+ㆍㆍㆍㆍ
ㆍㆍㆍ(1)
에 의하여 나타난다. 이 식 (1)로 나타내는 고무 온도 구배는, 당해 식 (1)을 구성하는 상관 파라미터 중 주로 운전 제어 파라미터에 근거하여 변동한다. 구체적으로는 고무 온도 구배의 변동에 크게 기여하는 상관 파라미터는, 운전 제어 파라미터 중, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수의 변동이다. 따라서 혼련기 제어 장치(1)는 고무 온도 파라미터 산출 모델식 (1)을 변형한 혼련용 로터 회전수 산출 모델식 (2)를 이용하여 처리를 행한다.
[수학식 2]
혼련용 로터 단위 시간당 회전수
=상수+계수 1×고무 온도
+계수 2×순간 전력
+계수 3×적산 전력
+계수 4×고무 온도 구배
+ㆍㆍㆍㆍ
+ㆍㆍㆍㆍ
ㆍㆍㆍ(2)
구체적으로는 혼련기 제어 장치(1)의 기계 학습부(113)가 스텝 S105에서 특정된 각 상관 파라미터에 의하여 구성되는 혼련용 로터 회전수 산출 모델식 (2)를, 모델식 (1)을 변형하여 특정한다(스텝 S106). 기계 학습부(113)는, 그 모델식 (2)를 구성하는 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수나, 그 이외의 운전 제어 파라미터를 포함하는 각 상관 파라미터와, 고무 온도 구배의 계측값을 혼련기(2)에 장착된 센서로부터 얻은 신호에 근거하여 특정한다(스텝 S107). 기계 학습부(113)는 그들 스텝 S107에서 특정한 각 파라미터의 계측값과, 모델식 (2)를 이용한 회귀 해석을 이용하여, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수(목적 변수)와, 고무 온도 구배나 당해 고무 온도 구배의 값의 변동에 상관이 높은 상관 파라미터(설명 변수)의 관계에 근거하는 각 파라미터의 계수와 상수를 산출한다(스텝 S108). 이로써, 모델식 (2)로 나타내는 계수 1, 2, 3, 4, ···와, 상수가 산출되고, 기계 학습부(113)는, 고무 온도 구배가 원하는 고무 온도 구배가 되는 경우의 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수를 결정하는 혼련용 로터 회전수 산출식을 특정한다(스텝 S109). 또한 기계 학습부(113)는 회귀 해석 이외의 기계 학습 수법을 이용하여 모델식 (2)를 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를 산출하도록 해도 된다.
기계 학습부(113)는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 각 조합별, 식 (2)를 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를 산출하는 처리를 반복한다. 기계 학습부(113)는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 각 조합별 산출한 혼련용 로터 회전수 산출식을 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 조합을 나타내는 ID에 대응지어 기억부에 기록한다(스텝 S110).
기계 학습부(113)는 기계 학습을 정지하는지를 판정한다(스텝 S111). 기계 학습부(113)는 기계 학습을 정지할 때까지, 스텝 S107로부터의 처리를 반복하여, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수나 그 이외의 운전 제어 파라미터를 포함하는 각 상관 파라미터, 고무 온도 구배의 계측값을 취득한다. 그리고, 기계 학습부(113)는 회귀 해석 등의 기계 학습 수법을 이용하여 식 (2)를 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를 산출하는 처리를 반복한다.
다음으로, 현재 혼련기(2)가 혼련 작업을 행하고 있는 고무재의 온도의 소정 시간 t에 있어서의 온도 변화 T의 비율(T÷t)(고무 온도 구배)이 원하는 값이 되도록 제어하고자 하는 경우에는, 운용 담당자는 그 고무 온도 구배(T÷t)의 값을 혼련기 제어 장치(1)에 입력한다. 이로써 운용 담당자는 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수의 산출을 지시한다. 또한 이 산출의 지시는 미리 프로그램되어 있으며, 운전 제어 파라미터 산출부(114)가 자동적으로 산출해도 된다. 상술한 운용 담당자에 의한 고무 온도 구배(T÷t)의 값의 혼련기 제어 장치(1)에 입력을 행하는 대신에, 예를 들면 운용 담당자가 목표의 고무 온도와 목표 온도 도달까지의 시간을 혼련기 제어 장치(1)에 입력함으로써, 혼련기 제어 장치(1)가 자동으로 목표의 고무 온도 구배를 산출하도록 해도 된다.
운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수의 산출 지시를 받는다(스텝 S112). 운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 현재, 혼련기(2)가 행하고 있는 작업에 있어서의 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID를 기억부 등으로부터 취득한다(스텝 S113). 운전 제어 파라미터 산출부(114)는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID의 조합에 대응지어져 기억부에 기록되어 있는 식 (2)를 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를 취득한다(스텝 S114). 운전 제어 파라미터 산출부(114)는 취득한 각 파라미터의 계수와 상수에 의하여 특정되는 혼련용 로터 회전수 산출식에, 스텝 S112의 회전수의 산출 지시에 있어서 입력된 고무 온도 구배(T÷t)의 값이나, 그 외의 파라미터에 대한 현재의 혼련기(2)의 혼련 동작에 있어서의 계측값이나 산출값(고무 온도, 순간 전력, 적산 전력··· 등)을 대입한다. 이로써 운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 고무재의 온도의 소정 시간 t에 있어서의 온도 변화 T의 비율(T÷t)(고무 온도 구배)이 원하는 값이 되는 경우의 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수를 산출한다(스텝 S115).
운전 제어 파라미터 산출부(114)는 산출한 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수를 이용하여 혼련기(2)를 제어한다(스텝 S116). 이로써 혼련기(2)는 혼련기 제어 장치(1)의 제어에 근거하여 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수를 조정하여, 고무재의 혼련 동작을 행한다. 혼련기(2)에 있어서 혼련되고 있는 고무재의 온도 구배가, 운용 담당자가 원하는 값이 된다.
상술한 혼련기 제어 장치(1)의 처리에 의하면, 사전의 기계 학습에 의하여 고무 온도 구배가 원하는 값이 되는 경우의 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수를 산출할 수 있는 혼련용 로터 회전수 산출 모델식 (2)를 특정하여 둘 수 있다. 따라서 혼련기 제어 장치(1)는, 고무 온도 구배의 원하는 값에 따른 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수를 즉시 산출하고, 혼련기(2)의 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수가 그 값이 되도록 제어할 수 있다.
또 상술한 처리에 의하면, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 각 조합별 기계 학습에 의하여 산출된 혼련용 로터 회전수 산출 모델식 (2)를 특정할 수 있다. 이로써 혼련기 제어 장치(1)는 혼련 작업을 행하고 있는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 종별, 혼련기(2)의 동작 형태에 따른 경우의, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수를 즉시 산출할 수 있다.
(제2 실시형태)
제2 실시형태에 있어서, 운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 계수와 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 냉각수 입구 온도, 냉각수량, 램 압력, 램 위치 중 적어도 하나를 산출한다. 냉각수 입구 온도, 냉각수량, 램 압력, 램 위치는 소정의 운전 제어 파라미터 중 하나이다.
도 6은 제2 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치의 처리 플로를 나타내는 도이다.
혼련기 제어 장치(1)의 계측값 취득부(112)는, 혼련기(2)에서 고무재를 혼련하는 제어를 행하고 있는 동안, 혼련기(2)로부터 각종 계측값을 취득한다(스텝 S201). 당해 계측값은, 혼련기(2)가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터의 계측값과, 그 외의 운전 제어 파라미터나 다른 취득 파라미터의 계측값이다. 운전 제어 파라미터는 혼련기(2)를 동작시키기 위한 혼련기(2)에 대한 입력값이다. 또한 고무재에는, 고무 원료, 실리카, 카본, 커플링제 등이 포함된다.
운전 제어 파라미터는, 구체적으로는, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수, 혼련기(2)에 입력되는 순간 전력, 현시점에서 혼련기(2)에 입력된 적산 전력, 램 압력, 램(14)의 위치, 제1 배관(26)~제3 배관(28) 중 어느 하나를 흐르는 냉각수의 냉각수 입구 온도(냉각수 온도의 일례), 냉각수 유량 등이다. 또한 냉각수 입구 온도와 출구 온도의 온도차나, 냉각수 출구 온도를, 냉각수 온도라고 정의해도 된다. 또 그 외의 취득 파라미터는, 고무재에 포함되는 각 재료 품종, 혼련기(2)에 있어서 고무재를 혼련하는 동작 형태, 혼련실(12)의 용적에 대한 고무재의 용적률 등이 포함된다. 이들 운전 제어 파라미터나 취득 파라미터 중 일부의 파라미터의 값은, 혼련기(2)로부터 입력되지 않아도 혼련기 제어 장치(1)의 기억부에서 미리 기억하고 있어도 된다.
기계 학습부(113)는 계측값 취득부(112)의 취득한 계측값 중 고무재의 온도에 근거하여, 소정 시간 t에 있어서의 고무재의 온도의 온도 변화 T의 비율(T÷t)을 산출한다(스텝 S202). 고무재의 온도의 소정 시간 t에 있어서의 온도 변화 T의 비율(T÷t)은 고무 온도 파라미터의 일 양태이다. 고무재의 온도의 소정 시간 t에 있어서의 온도 변화 T의 비율(T÷t)을 이하, 고무 온도 구배라고도 부른다. 기계 학습부(113)는 이 고무 온도 구배의 값의 변동에 상관이 높은 상관 파라미터를, 운전 제어 파라미터나 그 외의 취득 파라미터 중에서 상관 해석에 의하여 특정한다. 상관 파라미터에 포함되는 운전 제어 파라미터로서는, 적어도 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수, 혼련 개시부터의 램 압력의 시간 추이, 혼련 제어 개시부터의 냉각수 입구 온도의 시간 추이, 혼련 제어 개시부터의 냉각수량의 시간 추이, 혼련 제어 개시부터의 램 위치의 시간 추이 중 어느 하나는 포함된다. 상관 해석의 수법은 공지의 기술이면 어떠한 수법을 이용해도 된다. 기계 학습부(113)는 혼련기(2)의 ID(식별 정보)나, 고무재를 특정하는 고무재 ID와, 혼련기의 고무재를 혼련할 때의 동작 형태를 나타내는 동작 형태 ID의 각 조합별, 고무 온도 구배의 값의 변동에 상관이 높은 상관 파라미터를 상관 해석에 의하여 특정한다(스텝 S203).
또한 혼련기(2)는 고무재의 혼련 동작에 있어서 복수의 다른 동작 형태에 따라 고무재를 혼련한다. 고무재를 혼련하는 동작 형태란, 고무재에 포함되는 고무 원료나 실리카나 그 외의 첨가제의 혼련기(2)에 대한 투입 타이밍, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수, 혼련 개시부터의 램 압력의 시간 추이, 혼련 제어 개시부터의 냉각수 입구 온도의 시간 추이, 혼련 제어 개시부터의 냉각수량의 시간 추이, 혼련 시간, 램(14)의 위치의 승강 타이밍(혼련 제어 개시부터의 램 위치의 시간 추이) 등의 조합으로 특정된다. 하나의 고무재의 혼련 완료까지, 동작 형태 1, 동작 형태 2, ···동작 형태 n 등의 복수의 동작 형태에 따라 혼련기(2)의 제어를 행하는 경우도 있다. 본 실시형태에 있어서 혼련기 제어 장치(1)는 동작 형태 ID에 의하여 하나의 동작 형태 또는 복수의 동작 형태의 조합에 의한 혼련기(2)의 제어를 특정할 수 있다. 혼련기(2)의 ID는, 혼련기(2)의 제조 회사, 형식 등에 근거하여 혼련기(2)를 일률적으로 특정하는 ID이다.
기계 학습부(113)는, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID의 각 조합별, 고무재의 온도 변화의 비율(고무 온도 구배)의 값에 상관이 높은 상관 파라미터를 기억부에 기록한다(스텝 S204). 고무 온도 구배의 값에 상관이 높은 상관 파라미터의, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID의 조합에 따른 특정은, 운용 담당자가 계산하여 행하도록 해도 된다.
계측값 취득부(112)는, 실제의 고무 제조 과정에 있어서, 혼련기(2)가 현재 혼련 작업을 행하고 있는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 고무 제조 양태를 특정할 수 있는 식별 정보를 취득한다. 이들 정보는 운용 담당자에 의하여 미리 혼련기 제어 장치(1)의 기억부에 기록되어 있어도 된다. 계측값 취득부(112)는, 취득한 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 조합에 관련지어져 기억부에서 기억하는 상관 파라미터를 특정한다(스텝 S205). 이로써 계측값 취득부(112)는, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID에 근거하는 상관 파라미터를 인식할 수 있다. 스텝 S205에서 특정한 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식 (1)은,
[수학식 3]
고무 온도 구배=상수’+계수 1’×고무 온도
+계수 2’×순간 전력
+계수 3’×적산 전력
+계수 4’×혼련용 로터 단위 시간당 회전수
+ㆍㆍㆍㆍ
+ㆍㆍㆍㆍ
ㆍㆍㆍ(1)
에 의하여 나타난다. 이 식 (1)로 나타내는 고무 온도 구배는, 당해 식 (1)을 구성하는 상관 파라미터 중 주로 운전 제어 파라미터에 근거하여 변동한다. 구체적으로는 고무 온도 구배의 변동에 크게 기여하는 상관 파라미터는, 운전 제어 파라미터 중, 혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수의 변동인 경우도 있고, 냉각수 입구 온도, 냉각수량, 램 압력, 램 위치의 각 변동인 경우도 있다. 이하 고무 온도 구배의 변동에 크게 기여하는 상관 파라미터가 냉각수 입구 온도, 냉각수량, 램 압력, 램 위치 중 적어도 하나인 경우에 대하여 설명한다. 혼련기 제어 장치(1)는 고무 온도 파라미터 산출 모델식 (1)을 변형한 냉각수 입구 온도(또는 램 압력) 산출 모델식 (3)을 이용하여 처리를 행한다.
[수학식 4]
냉각수 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)
=상수+계수 1×고무 온도
+계수 2×순간 전력
+계수 3×적산 전력
+계수 4×고무 온도 구배
+계수 5×혼련용 로터 단위 시간당 회전수
+ㆍㆍㆍㆍ
+ㆍㆍㆍㆍ
ㆍㆍㆍ(3)
구체적으로는 혼련기 제어 장치(1)의 기계 학습부(113)가 스텝 S205에서 특정된 각 상관 파라미터에 의하여 구성되는 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치) 산출 모델식 (3)을, 모델식 (1)을 변형하여 특정한다(스텝 S206). 기계 학습부(113)는, 그 모델식 (3)을 구성하는 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)나, 그 이외의 운전 제어 파라미터를 포함하는 각 상관 파라미터와, 고무 온도 구배의 계측값을 혼련기(2)에 장착된 센서로부터 얻은 신호에 근거하여 특정한다(스텝 S207). 기계 학습부(113)는 그들 스텝 S207에서 특정한 각 파라미터의 계측값과, 모델식 (3)을 이용한 회귀 해석을 이용하여, 목적 변수가 되는 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)와, 설명 변수가 되는 고무 온도 구배나 당해 고무 온도 구배의 값의 변동에 상관이 높은 상관 파라미터의 관계에 근거하는 각 파라미터의 계수와 상수를 산출한다(스텝 S208). 이로써, 모델식 (3)으로 나타내는 계수 1, 2, 3, 4, ···와, 상수가 산출되고, 기계 학습부(113)는, 고무 온도 구배가 원하는 고무 온도 구배가 되는 경우의 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)의 시간 추이를 결정하는 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치) 산출식을 특정한다(스텝 S209). 또한 기계 학습부(113)는 회귀 해석 이외의 기계 학습 수법을 이용하여 모델식 (3)을 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를 산출하도록 해도 된다.
기계 학습부(113)는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 각 조합별, 식 (3)을 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를 산출하는 처리를 반복한다. 기계 학습부(113)는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 각 조합별 산출한 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치) 산출식을 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 조합을 나타내는 ID에 대응지어 기억부에 기록한다(스텝 S210).
기계 학습부(113)는 기계 학습을 정지할지를 판정한다(스텝 S211). 기계 학습부(113)는 기계 학습을 정지할 때까지, 스텝 S207로부터의 처리를 반복하여, 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)나 그 이외의 운전 제어 파라미터를 포함하는 각 상관 파라미터, 고무 온도 구배의 계측값을 취득한다. 그리고, 기계 학습부(113)는 회귀 해석 등의 기계 학습 수법을 이용하여 식 (3)을 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를 산출하는 처리를 반복한다.
다음으로, 현재 혼련기(2)가 혼련 작업을 행하고 있는 고무재의 온도의 소정 시간 t에 있어서의 온도 변화 T의 비율(T÷t)(고무 온도 구배)이 원하는 값이 되도록 제어하고자 하는 경우에는, 운용 담당자는 그 고무 온도 구배(T÷t)의 값을 혼련기 제어 장치(1)에 입력한다. 이로써 운용 담당자는 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)의 산출을 지시한다. 또한 이 산출의 지시는 미리 프로그램되어 있으며, 운전 제어 파라미터 산출부(114)가 자동적으로 산출해도 된다. 상술한 운용 담당자에 의한 고무 온도 구배(T÷t)의 값의 혼련기 제어 장치(1)에 입력을 행하는 대신에, 예를 들면 운용 담당자가 목표의 고무 온도와 목표 온도 도달까지의 시간을 혼련기 제어 장치(1)에 입력함으로써, 혼련기 제어 장치(1)가 자동으로 목표의 고무 온도 구배를 산출하도록 해도 된다.
운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)의 산출 지시를 받는다(스텝 S212). 운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 현재, 혼련기(2)가 행하고 있는 작업에 있어서의 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID를 기억부 등으로부터 취득한다(스텝 S213). 운전 제어 파라미터 산출부(114)는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID의 조합에 대응지어져 기억부에 기록되어 있는 식 (2)를 구성하는 각 파라미터의 계수와 상수를 취득한다(스텝 S214). 운전 제어 파라미터 산출부(114)는 취득한 각 파라미터의 계수와 상수에 의하여 특정되는 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치) 산출식에, 스텝 S212의 산출 지시에 있어서 입력된 고무 온도 구배(T÷t)의 값이나, 그 외의 파라미터에 대한 현재의 혼련기(2)의 혼련 동작에 있어서의 계측값이나 산출값(혼련용 로터(20, 21)의 단위 시간당 회전수, 고무 온도, 순간 전력, 적산 전력··· 등)을 대입한다. 이로써 운전 제어 파라미터 산출부(114)는, 고무재의 온도의 소정 시간 t에 있어서의 온도 변화 T의 비율(T÷t)(고무 온도 구배)이 원하는 값이 되는 경우의 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)를 산출한다(스텝 S215). 운전 제어 파라미터 산출부(114)는 냉각수 입구 온도, 냉각수량, 램 압력, 램 위치 모두, 또는 그 중 복수를 산출해도 된다.
운전 제어 파라미터 산출부(114)는 산출한 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)를 이용하여 혼련기(2)를 제어한다(스텝 S216). 이로써 혼련기(2)는 혼련기 제어 장치(1)의 제어에 근거하여 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)를 조정하여, 고무재의 혼련 동작을 행한다. 혼련기(2)에 있어서 혼련되고 있는 고무재의 온도 구배가, 운용 담당자가 원하는 값이 된다.
상술한 혼련기 제어 장치(1)의 처리에 의하면, 사전의 기계 학습에 의하여 고무 온도 구배가 원하는 값이 되는 경우의 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)를 산출할 수 있는 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치) 산출 모델식 (3)을 특정하여 둘 수 있다. 따라서 혼련기 제어 장치(1)는, 고무 온도 구배의 원하는 값에 따른 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)를 즉시 산출하고, 혼련기(2)의 냉각수 입구 온도, 또는 냉각수량, 또는 램 압력, 또는 램 위치, 또는 그 모두나 복수가 그 산출한 값이 되도록 제어할 수 있다.
또 상술한 처리에 의하면, 고무재의 ID, 혼련기(2)의 ID, 동작 형태의 ID 등의 각 조합별 기계 학습에 의하여 산출된 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치) 산출 모델식 (3)을 특정할 수 있다. 이로써 혼련기 제어 장치(1)는 혼련 작업을 행하고 있는 고무재의 ID, 혼련기(2)의 종별, 혼련기(2)의 동작 형태에 따른 경우의, 냉각수 입구 온도(또는 냉각수량, 램 압력, 램 위치)를 즉시 산출할 수 있다. 또 그 고무 온도 제어를 위한 혼련기(2)의 운전 제어 파라미터인 냉각수 입구 온도나 냉각수량, 램 압력, 램 위치를 용이하게 산출할 수 있다.
(제1 실시예)
도 7은 제1 실시예에 의한 혼련기 제어 장치의 동작 결과를 나타내는 도이다.
도 7에 있어서 실선 A는 목표의 고무 온도를 나타내고, 파선(破線) B는 제1 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치(1)의 제어 결과인 고무 온도를 나타내고 있다.
이 도면이 나타내는 바와 같이, 제1 실시형태에 의한 혼련기 제어 장치(1)의 제어에 의하면, 시각 t1까지의 고무 온도의 상승 구간 α, 시각 t1부터 시각 t2까지의 일정 구간 β, 시각 t2 이후의 일정 구간 γ에 있어서, 실제로 혼련 중의 고무 온도의 계측값이 목표 온도에 추종할 수 있다. 특히, 일정 구간 β, 일정 구간 γ에 있어서는 허용 오차 ±3℃의 범위로 고무 온도를 목표 온도에 근접시킬 수 있었다.
상술한 혼련기 제어 장치(1)는 내부에, 컴퓨터 시스템을 갖고 있다. 그리고, 혼련기 제어 장치(1)에 상술한 각 처리를 행하게 하기 위한 프로그램은, 당해 혼련기 제어 장치(1)의 컴퓨터 독취 가능한 기록 매체에 기억되어 있으며, 이 프로그램을 혼련기 제어 장치(1)의 컴퓨터가 독출하여 실행함으로써, 상기 처리가 행해진다. 여기에서 컴퓨터 독취 가능한 기록 매체란, 자기 디스크, 광자기 디스크, CD－ROM, DVD－ROM, 반도체 메모리 등을 말한다.
또, 상기 프로그램은, 상술한 각 처리부의 기능의 일부를 실현하기 위한 것이어도 된다. 또한, 상술한 기능을 컴퓨터 시스템에 이미 기록되어 있는 프로그램과의 조합으로 실현할 수 있는 것, 이른바 차분 파일(차분 프로그램)이어도 된다.
<산업상 이용가능성>
본 발명은, 고무재의 혼련기를 제어하는 혼련기 제어 장치, 혼련기 제어 방법, 프로그램에 관한 것이다.
1···혼련기 제어 장치
2···혼련기
111···제어부
112···계측값 취득부
113···기계 학습부
114···운전 제어 파라미터 산출부

Claims (10)

  1. 혼련기가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터와, 상기 혼련기의 혼련에 의한 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화에 상관이 있는 상관 파라미터로서 상관 해석에 의하여 특정된 적어도 상기 혼련기의 운전 제어 파라미터를 포함하는 상기 상관 파라미터의 계측값을 취득하는 계측값 취득부와,
    상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식을 변형한 식으로서, 복수의 상기 운전 제어 파라미터 중 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 모델식에 상기 계측값을 대입하여, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출하는 기계 학습부와,
    상기 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 상기 계수와 상기 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출부를 구비하고,
    상기 계측값 취득부는 상기 혼련기 또는 상기 고무재의 식별 정보와 상기 혼련기의 동작 형태를 나타내는 식별 정보와의 조합별로, 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화와의 상관성이 상대적으로 높은 상관 파라미터의 종류를 특정하고, 당해 특정한 종류의 상관 파라미터의 계측값을 취득하는 혼련기 제어 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기가 상기 고무재를 혼련하는 로터의 단위 시간당 회전수이며,
    상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 로터의 단위 시간당 회전수의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 로터의 단위 시간당 회전수를 산출하는 혼련기 제어 장치.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기가 상기 고무재를 냉각하는 냉각수 온도이며,
    상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 냉각수 온도의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 냉각수 온도를 산출하는 혼련기 제어 장치.
  4. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기가 상기 고무재를 혼련실에 압입하는 램의 압력이며,
    상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 램의 압력의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 램의 압력을 산출하는 혼련기 제어 장치.
  5. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기를 구성하는 냉각 대상을 냉각하는 냉각수의 수량이며,
    상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 냉각수의 수량의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 냉각수의 수량을 산출하는 혼련기 제어 장치.
  6. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 소정의 운전 제어 파라미터는 상기 혼련기가 상기 고무재를 혼련실에 압입하는 램의 기준 위치로부터의 이동량이며,
    상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 램의 기준 위치로부터의 이동량의 산출을 행하는 상기 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 램의 기준 위치로부터의 이동량을 산출하는 혼련기 제어 장치.
  7. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 고무 온도 파라미터는 소정 시간에서의 상기 고무재의 온도 변화의 비율을 나타내는 혼련기 제어 장치.
  8. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 계측값 취득부는, 상기 혼련기가 상기 고무재를 혼련하는 동작 형태 각각에 대한 상기 고무 온도 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계측값을 취득하고,
    상기 기계 학습부는, 상기 동작 형태 각각에 대응하는 경우의 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출하며,
    상기 운전 제어 파라미터 산출부는, 상기 동작 형태 각각에 대하여 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 혼련기 제어 장치.
  9. 혼련기가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터와, 상기 혼련기의 혼련에 의한 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화에 상관이 있는 상관 파라미터로서 상관 해석에 의하여 특정된 적어도 상기 혼련기의 운전 제어 파라미터를 포함하는 상기 상관 파라미터의 계측값을 취득하고,
    상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식을 변형한 식으로서, 복수의 상기 운전 제어 파라미터 중 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 모델식에 상기 계측값을 대입하여, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출하며,
    상기 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 상기 계수와 상기 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하고,
    상기 계측값을 취득할 때에, 상기 혼련기 또는 상기 고무재의 식별 정보와 상기 혼련기의 동작 형태를 나타내는 식별 정보와의 조합별로, 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화와의 상관성이 상대적으로 높은 상관 파라미터의 종류를 특정하고, 당해 특정된 종류의 상관 파라미터의 계측값을 취득하는 혼련기 제어 방법.
  10. 혼련기 제어 장치의 컴퓨터를,
    혼련기가 혼련하는 고무재의 온도에 관계된 고무 온도 파라미터와, 상기 혼련기의 혼련에 의한 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화에 상관이 있는 상관 파라미터로서 상관 해석에 의하여 특정된 적어도 상기 혼련기의 운전 제어 파라미터를 포함하는 상기 상관 파라미터의 계측값을 취득하는 계측값 취득 수단,
    상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터를 포함하여 구성되는 고무 온도 파라미터 산출 모델식을 변형한 식으로서, 복수의 상기 운전 제어 파라미터 중 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 모델식에 상기 계측값을 대입하여, 기계 학습 알고리즘을 이용하여 상기 운전 제어 파라미터와 상기 상관 파라미터의 계수와 상수를 산출하는 기계 학습 수단, 및
    상기 기계 학습 알고리즘을 이용하여 산출한 상기 계수와 상기 상수에 의하여 특정되는 운전 제어 파라미터 산출식을 이용하여, 상기 고무 온도 파라미터를 소정의 값으로 제어하는 경우의 상기 소정의 운전 제어 파라미터를 산출하는 운전 제어 파라미터 산출 수단으로서 기능시키고,
    상기 계측값 취득 수단은 상기 혼련기 또는 상기 고무재의 식별 정보와 상기 혼련기의 동작 형태를 나타내는 식별 정보와의 조합별로, 상기 고무 온도 파라미터의 값의 변화와의 상관성이 상대적으로 높은 상관 파라미터의 종류를 특정하고, 당해 특정한 종류의 상관 파라미터의 계측값을 취득하는, 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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