KR20080022074A - 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치 - Google Patents

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도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤
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Abstract

프로세스 변화 과정을 모의하고, 정보를 보완하는 기능을 구비함에 의해, 재질 모델의 예측 정밀도를 향상시키고, 재질을 고정밀도로 제어하는 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치를 얻는 것을 목적으로 한다.
열간 압연 라인 및 압연재의 상태를 측정하는 센서, 열간 압연 라인을 제어하는 제어 장치로부터 얻어지는 압연 실적 정보를 수집하는 압연 실적 정보 수집 기능과, 압연 실적 정보, 기계 제원 등의 고정 정보, 압연재의 두께나 폭 등의 목표 정보에 의거하여, 압연 실적 정보로서는 수집할 수 없는 압연 라인의 중간 상태를 나타내는 프로세스 중간 정보를 예측하는 프로세스 정보 보완 기능과, 압연 실적 정보 및 프로세스 중간 정보에 의거하여, 압연 실적 정보 및 프로세스 중간 정보의 진행에 동기하면서 압연재의 재질을 예측하는 재질 예측 기능과, 예측한 재질을 목표로 하는 재질에 일치시키도록 제어하는 재질 제어 기능을 구비한다.
Figure P1020077008294
압연 라인

Description

압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치{ROLLING LINE MATERIAL QUALITY PREDICTION AND CONTROL APPARATUS}
본 발명은, 금속 소재를 압연하는 라인에 있어서, 소망하는 치수 형상의 제품을 제조하고, 소망하는 재질을 얻기 위한 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치에 관한 것이다.
철강(鋼)을 위시한 금속재료에 있어서, 기계적 특성(강도, 성형성, 인성 등), 전자적 특성(투자율 등) 등의 재질은, 그 합금 조성뿐만 아니라, 가열 조건, 가공 조건 및 냉각 조건에 의해서도 변화한다. 합금 조성의 조정은, 성분 원소의 첨가량을 제어함으로써 행하지만, 성분 조정시에는 예를 들면 100톤 전후의 용강(溶鋼)을 보존할 수 있는 성분 조정로(調整爐)를 이용하는 등, 하나의 로트 단위가 크고, 15톤 전후가 되는 개개의 제품마다에 첨가량을 변경하는 것은 불가능하다. 따라서, 소망하는 재질의 제품을 제조하기 위해서는, 가열 조건, 가공 조건 및 냉각 조건을 적정히 하여, 재질을 만드는 것이 중요하다.
종래, 가열, 가공 및 냉각의 각 조건에 대해, 가열 온도 목표치, 가공 후의 치수 목표치, 냉각 속도 목표치 등이 제품 사양마다 오랜 세월에 걸친 경험에 의거하여 결정되고, 이것을 달성하도록, 온도 제어 및 치수 제어를 행하는 방법이 일반 적이었다. 그런데, 근래, 제품 사양에의 요구의 고도화, 다양화가 현저하게, 경험에 의거한 결정 방법으로는 이들 목표치를 반드시 적정하게 결정할 수가 없고, 소망하는 재질을 얻을 수 없는 케이스가 생겨오고 있다.
이 때문에, 압연중에 판두께, 재료 온도의 실적치를 채취하고, 이것을 재질 예측 모델의 입력 데이터로 함으로써 정밀도 향상을 도모하는 방법이 알려져 있다. 이 방법은, 압연 시작 전에 철강재의 성분치, 압연 후의 철강재 사이즈, 철강재 재질 보증치에 의거하여, 재질 모델을 이용하여 가열 조건, 압연 조건, 냉각 조건을 정하도록 되어 있고, 또한, 가열 공정, 조압연(粗壓延) 공정, 및 사상압연(仕上壓延) 공정 후에 판두께, 재료 온도, 패스 사이 시간, 롤 지름, 롤 회전수의 실적치가 얻어지면, 이들 실측치에 의거하여, 재질 모델을 이용하여 다음 공정 이후의 압연 조건, 또는, 냉각 조건 예정을 고쳐 정하도록 하여, 제품의 재질의 편차를 억제하도록 하고 있다(예를 들면, 특허 문헌 l 참조).
또한, 재질 모델에 대신하여 뉴럴 네트워크를 이용한 제어 방법이 알려져 있다. 이 방법은, 가공 후 또는 열처리 후의 금속재료가 갖는 특성을 조사하여 교시(敎示) 데이터로서 뉴럴 네트워크에 줌에 의해 예측 정밀도의 향상을 도모하고 있다(예를 들면, 특허 문헌 2 참조).
특허 문헌 1 : 일본특허 제250948l호
특허 문헌 2 : 일본특개2001-349883호 공보
그러나, 재질 예측 모델을 이용하는 방법에서는, 재질의 예측에 사용하는 실적치로서는, 철강재의 가열 후, 조압연 후, 사상압연 후, 냉각 후에 얻어지는 각각의 프로세스의 전후의 실적치이고, 프로세스의 도중의 정보를 이용하는 것은 아니다. 이 경우, 예를 들면 압연재의 온도가 프로세스 전은 높고, 프로세스 후는 낮아졌다고 하여도, 프로세스의 도중에 프로세스 전보다 온도가 승온하고 있는 경우도 있어서, 전후관계만으로는 고정밀한 예측 결과를 얻을 수 있다고는 할 수 없다.
한편, 재질 모델에 대신하여 뉴럴 네트워크를 이용한 제어 방법에서는, 가공 후 또는 열처리 후의 금속재료가 가지는 특성을 조사하여 교시 데이터로서 뉴럴 네트워크에 줌에 의해 뉴럴 네트워크에 의한 예측 정밀도의 향상을 도모하고 있지만, 상기한 바와 같이 가열 조건, 가공 조건 및 냉각 조건과 제품의 재질의 관계는 극히 복잡하여, 이것을 정밀도 좋게 모의(模擬)하기 위해서는 다층(多層)에 걸치는 대규모의 뉴럴 네트워크가 필요해지고, 그 학습을 위해 방대한 교시 데이터를 주어야 하고 정밀도 개선에 시간이 걸리는 문제점이 있다. 물론 소규모의 뉴럴 네트워크를 이용하면 교시 데터가 적어도 되지만, 이 경우는 적용 가능한 조업 범위가 한정된다는 문제가 있다,
본 발명은, 상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 프로세스의 변화 과정을 모의하여, 정보를 보완하는 기능을 구비함에 의해, 재질 모델의 예측 정밀도를 향상시켜서, 재질을 고정밀도로 제어하는 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치를 제공하는 것을 목적으로 하고 있다.
과제를 해결하기 위한 수단
본 발명에 관한 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치는, 금속소재를 소정의 온도로 가열하여 압연하는 열간 압연 라인에서 제조되는 압연재의 두께나 폭 등의 치수 형상 및 압연재의 온도를 제어하는 장치로서, 열간 압연 라인 및 압연재의 상태를 측정하는 센서, 열간 압연 라인을 제어하는 제어 장치로부터 얻어지는 압연 실적 정보를 수집하는 압연 실적 정보 수집 기능과, 압연 실적 정보, 기계 제원(諸元) 등의 고정 정보, 압연재의 두께나 폭 등의 목표 정보에 의거하여, 압연 실적 정보로서는 수집할 수 없는 압연 라인의 중간 상태를 나타내는 프로세스 중간 정보를 예측하는 프로세스 정보 보완 기능과, 압연 실적 정보 및 프로세스 중간 정보에 의거하여, 압연 실적 정보 및 프로세스 중간 정보의 진행에 동기하면서 압연재의 재질을 예측하는 재질 예측 기능과, 예측한 재질을 목표로 하는 재질에 일치시키도록 제어하는 재질 제어 기능을 구비한 것이다.
또한, 압연 실적 정보 수집 기능과 프로세스 정보 보완 기능은 다른 계산기로 실현될 수 있는 것이다.
또한, 프로세스 정보 보완 기능은, 압연 모델에 의거한 시뮬레이터에 의해 구성되고, 압연의 진행에 의해 실행되고, 압연 모델의 정밀도를 향상시키기 위해, 압연 실적 정보를 이용하여 압연 모델의 학습을 행하는 압연 모델 학습 기능을 갖는 것이다.
또한, 재질 예측 기능은, 재질의 상태 변화를 나타내는 재질 모델에 의거하여, 압연의 진행에 의해 실행할 수가 있는 것으로, 재질 모델의 정밀도를 향상시키기 위해, 압연 후 측정되는 재질 정보를 이용하여 재질 모델의 학습을 행하는 재질 모델 학습 기능을 갖는 것이다.
발명의 효과
본 발명에 의하면, 소망하는 재질을 용이하게 실현하는 열간 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치를 실현할 수 있다. 또한, 센서 등으로부터의 실적치로는 측정할 수 없는 정보를 보완하여, 보다 고정밀한 재질 예측 및 재질 제어가 가능하게 된다, 또한, 압연 실적 정보 수집 기능과 프로세스 정보 보완 기능을 다른 계산기로 실현함에 의해, 조업이나 기존의 기능에 외란이 주어지는 일 없이 새로운 기능을 부가할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예 1에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치의 전체 구성을 도시하는 블록도.
도 2는 본 발명의 실시예 1에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치의 상세한 구성을 도시하는 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예 1에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치의 상세한 구성을 도시하는 블록도.
도 4는 본 발명의 실시예 1에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치의 상세한 구성을 도시하는 블록도.
도 5는 본 발명의 실시예 1에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치의 상세한 구성을 도시하는 블록도.
도 6은 본 발명의 실시예 1에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치의 상세한 구성을 도시하는 블록도.
도 7은 본 발명의 실시예 1에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치의 상세한 구성을 도시하는 블록도.
도 8은 본 발명의 실시예 2에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치의 전체 구성을 도시하는 블록도.
(도면의 주요부분에 대한 부호의 설명)
1 : 압연 라인 2 : 상위 계산기
3 : 설정 제어용 계산기 4 : 재질 검사 시스템
5 : 압연 실적 정보 수집 기능 6 : 프로세스 정보 보완 기능
7 : 재질 예측 기능 8 : 재질 제어 기능
9 : 압연재 10 : 압연 스탠드
11 : 수냉 장치 12 : 입측 온도계
13 : 출측 온도계 14 : 압연 롤
15 : 압연 모델 16 : 시뮬레이터
17 : 압연 모델 학습 기능 18 : 재질 모델 학습 기능
19 : 재질 모델 20 : 가열로
21 : 스케일 브레이커 22, 23 : 조압연기
24 : 출측 온도계 25 : 크롭 시어
26 : 스케일 브레이커 27 : 사상압연기
28 : 런아웃 테이블 29 : 권취기
30 : 출측 온도계, 판압계 등 31 : 기존의 계산기
32 : 다른 계산기
본 발명을 보다 상세히 설명하기 위해, 첨부한 도면에 따라 실시예를 설명한다.
실시예 1
도 1은 본 발명의 실시예 1에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치를 도시하는 블록 구성도이다. 압연 라인(1)에서, 금속 소재로 이루어지는 압연재는, 소정의 온도로 가열하고, 압연, 냉각 등의 프로세스를 경유하여, 제품이 된다. 압연 라인(1)에는, 가열 장치, 롤을 구동하는 모터 드라이브 장치, 롤의 개방도를 변경하는 압하 장치, 냉각 장치 등이 구비되고, 제조되는 압연재의 두께나 폭 등의 치수 형상 및 압연재의 온도를 제어하고 있지만 도시 생략한다.
압연 라인(1)에서의 설정 제어는, 우선 상위 계산기(2)에서 어떤 제품을 제조하는지를 정하고, 그 제품 사양, 예를 들면 두께, 폭, 단면 형상 등의 정보를 포함한 압연 명령을 설정 제어용 계산기(3)에 보낸다. 설정 제어용 계산기(3)에서는, 소망하는 제품 품질을 실현하기 위해 필요한 설정 계산, 제어 계산을 행하고, 압연 라인(1)을 제어한다. 이때, 설정 제어용 계산기(3)에서는, 일반적으로, 압연 모델 등에 의한 예측 계산이 필요해지기 때문에, 압연 모델을 내재(內在)하고, 또한 그 모델을 적응(適應) 수정하기 위해 예측한 값과 압연 실적치를 비교하는 것이 일반적으로 행하여지고 있다.
이를 위해 압연 실적치를 수집하거나, 관리하는 기능이 필요하고, 압연 실적 정보 수집 기능(5)으로서 실현한다. 이 압연 실적 정보 수집 기능(5)은, 압연재의 위치 정보를 수집하거나, 압연재의 진행에 맞추어서, 압연 라인에 설정된 온도계, 로드 셀, 판두께계, 판폭계, 판 크라운계(計) 등의 센서로 측정한 값을 수집한다. 수집한 데이터는, 압연재의 전체 길이에 걸치는 데이터로서 보관되거나, 시시각각의 정보로서 표시하기 위해 사용한다. 이 압연 실적 정보 수집 기능(5)은, 설정 제어용 계산기(3)중에 실현되어 있는 경우도 있고, 다른 계산기중에 실현되어 있는 경우도 있다. 예를 들면 기존의 압연 라인(1)에 이미 압연 실적 정보 수집 기능(5)과 등가의 것이 있으면 그것을 이용하여도 좋다.
본 발명에서의 압연 실적 정보 수집 기능(5)의 필요 조건은, 각각의 센서에서 측정한 데이터나, 압연재의 위치 청보를 리얼타임으로 프로세스 정보 보완 기능(6)에 보낸 것이 가능한 것이 바람직하다. 그러나, 리얼타임이 아니라, 다소의 지연을 수반하여도 상관없다.
프로세스 정보 보완 기능(6)은, 압연 실적 정보 수집 기능(5)만으로는 측정할 수 없는 데이터·정보 또는 센서로부터 얻어지는 데이터·정보보다 상세한 압연 프로세스, 냉각 프로세스 등의 압연 라인(1)에서 일어나는 현상을 모의(模擬)하는 기능이다. 프로세스 정보 보완 기능(6)은, 시뮬레이터로 실현할 수 있고, 동적인 압연 현상을 표현할 수 있는 압연 모델을 이용하여, 압연이나 냉각의 프로세스를 수치로 재현한다.
재질 예측 기능(7)은, 압연 실적 정보 수집 기능(5)에서 획득한 데이터나 정보, 프로세스 정보 보완 기능(6)에서 계산한 상세한 압연, 냉각 등에 관한 중간 정 보 및 압연재가 압연, 냉각 등의 프로세스를 경유하여 제품으로 된 압연재(제품)의 데이터나 정보를 재질 검사 시스템(4)에 의해 입력하고, 이들의 정보에 의거하여 재질을 예측한다. 재질을 예측하는 모델은, 종래부터 이용되고 있는, 압연 라인(1)의 센서 정보 등이 나타내는 입출력 정보로부터 재질을 예측하는 모델이 아니라, 미소 시간의 변화로 재질의 변화를 나타낼 수 있는 모델을 사용할 필요가 있다. 재질 예측 기능(7)에는, 압연재가 압연, 냉각 등의 프로세스를 경유하여 제품이 되면, 압연재(제품)를 재질 검사 시스템(4)에 의해 검사하고, 재질 검사 결과를 입력하고 있다.
재질 제어 기능(8)은, 재질 예측 기능(7)에서 예측된 재질을 이용하여, 소망하는 재질을 실현하는 압연 조건을 산출하고, 그 압연 조작을 설정 제어용 계산기(3)에 준다.
이하에 프로세스 정보 보완 기능(6)의 실현 방법, 재질 예측 기능(7) 내의 재질 예측 모델, 재질 제어 기능(8)의 실현 방법에 관해, 상세히 설명한다.
우선, 프로세스 정보 보완 기능(6)의 실현 방법에 관해 기술한다.
도 2에 실제의 압연에서의 온도의 변화 양상의 한 예를 도시한다. 압연재(9)가 N0.i 압연 스탠드(10i)에서 압연되고, N0.i+1 압연 스탠드(10i+1)로 반송되는 동안에, 수냉 장치(11)가 설치되어 있는 것으로 한다. 도 2에는, 위치(1)부터 위치(4)에서의 압연재(9)의 판두께 방향의 온도 분포를 도시하고 있다. N0.i 압연 스탠드(10i)에서 압연되기 전인 위치(1)에 있어서의 온도 분포에 있어서, N0.i 압연 스탠드(101)의 입측 온도계(12)에 의한 측청치는, 압연재(9)상측의 표면 온도인 945℃이지만, 일반적으로 내부의 온도는 높기 때문에, 그 예로서 내부 중심 온도가 +20℃ 높다는 것을 도시하고 있다. N0.i 압연 스탠드(101)에서의 압연 후의 출측 온도계(13)에 의한 측정치는, 압연재(9)로부터 압연 롤(14)의 표면에 열을 빼앗기기 때문에, 위치(2)에서는 압연재(9)의 온도 전체가 내려감과 함께 표면 온도와 내부의 온도차가 벌어지기 때문에, 예로서 윗 표면 온도가 925℃, 내부 중심 온도가 +30℃ 높다는 것을 나타내고 있다. 위치(3)에서는 압연재(9)의 내부의 온도가 표면으로 전도되어, 이른바 복열(復熱)되기 때문에, 표면과 내부의 온도차가 작아진다. 위치(4)에서는, 수냉 장치(11)에 의해 표면이 차가와지기 때문에, 재차 압연재(9) 전체의 온도가 내려감과 함께 표면 온도와 내부의 온도차가 +30℃ 벌어진다,
이들의 압연재(9)의 온도 변화를 파악하기 위해, 압연 라인(1)의 모든 개소에 온도계를 설치하는 것은 곤란하고, 또한 압연재(9) 내부의 온도는 추정하지 않을 수가 없다. 이와 같이 온도계로 측정한 정보만으로는 압연재(9)의 온도 변화의 양상을 정확하게 파악하는 것은 곤란하다. 이 때문에 프로세스 정보 보완 기능(6)에서, 압연이나 냉각 등에 관한 상세한 정보를 계산한다.
도 3에 압연재 판두께 방향의 온도 분포를 계산하기 위한 한 예를 도시한다. 도 3에서는 판두께 방향으로 4분할하고, 각각을 노드라는 점으로 대표시키고, 노드 사이의 열의 전도를 계산한다. 도 3에서는, 노드(i)로부터 노드(i+1)라는 일반적인 그리는 방법으로 나타내고 있다.
도 3에서의 관계식은 이하와 같이 된다. 연속계(連續系)로 표시하면 (1)식이 된다.
Figure 112007028014017-PCT00001
… (1)
여기서, 기호의 의미는 이하와 같다. 단위의 예도 나타낸다.
Q : 단위시간당의 열의 흐름[J/s]
k : 열전도율[J/(m s K)]
A : 면적[㎡]
T : 압연재의 온도[degC]
d : 노드 사이의 거리[m]
x : 압연재 판두께 방향의 위치
차분 방정식으로 표시하면, (2)식이 된다.
Figure 112007028014017-PCT00002
… (2)
여기서, 기호의 의미는 이하와 같다. 단위의 예도 나타낸다.
Qi →i+1 : 노드(i)부터 노드(i+1)에의 단위시간당의 열의 흐름[J/s]
k : 열전도율[J/(m s K)]
Ai →i+1 : 노드(i)부터 노드(i+1)와의 사이의 단면적[㎡]
Ti : 노드(i)에 있어서의 온도[degC]
차분 방정식을 푸는 방법은 일반적인 방법을 이용하면 좋다.
한편, 압연재와 외부와의 열전달이 경계 조건이 되고, 예를 들면 (3)식으로 표시된다.
Figure 112007028014017-PCT00003
… (3)
여기서, 기호의 의미는 이하와 같다.
α : 열전달 계수[W·m-2·℃-1]
r : 접촉 비율[-]
또한 첨자 R, W, A는 각각, 압연 롤, 냉각수, 공기와의 접촉을 나타내고, 예를 들면 αR은 압연 롤과의 열전달 계수, rR은 압연 롤과의 접촉 비율을 나타낸다.
(3)식도 차분 방정식으로 변환하여 계산기로 풀 수 있다.
도 2에서는 압연재의 판두께 방향의 노드 수를 5개, 도 3에서는 4개로 하고 있지만, 이것은 한 예이고, 일반적으로, 같은 판두께라면 노드 수를 많이 하면 정밀도가 좋은 계산 결과를 얻을 수 있다. 그러나 너무 너무 많아도 계산 부하가 높아질 뿐, 정밀도의 향상은 둔화되기 때문에, 노드 수의 선택은 사전에 검토할 필요가 있다.
상기한 바와 같이 압연재의 온도 계산을, 압연재가 압연됨에 따라 위치를 진행하고, 상류부터 하류를 향하여 실시한다, 이와 같이 온도 계산을 행함으로써, 압연재의 재질에 큰 영향이 있는 온도 정보를 상세히 알 수가 있다. 또한, 도 2에서는, 예로서 위치(1)부터 위치(4)까지의 위치밖에 기술하고 있지 않지만, 보다 미세한 위치에서의 온도 계산이 필요한 것은 말할 것도 없다.
또한, 압연 스탠드에서의 압연재의 소성변형에 있어서도, 롤 바이트 내에서의 변형은 폭방향에 따라 다르다. 예를 들면, 압연 스탠드 입측에서 평탄한 판을 압연하면, 압연 롤이 압연 하중에 의해 휘기때문에, 압연 스탠드의 출측에서는, 이른바 판 크라운이 붙은 상태가 된다. 즉 판폭 방향의 중앙부와 판 단부(端部)에서 받는 소성변형의 량이 다르다. 소성변형량의 차는 압연재의 재질에 영향을 주기 때문에, 고려할 필요가 있다.
도 4에 프로세스 정보 보완 기능(6)의 구체적인 구성을 도시한다. 전술한 바와 같이 프로세스 정보 보완 기능(6)중에는, 압연 모델(15)을 가지며, 그것에 적정한 입력을 줌으로써, 압연이나 냉각의 상세한 현상을 얻을 수 있다. 압연재의 온도나 가공량 등을 압연재의 진행에 맞추어서 출력하는 것이 필요하기 때문에, 예를 들면 압연 모델(15)을 계산기상의 시뮬레이터(16)로서 실현하고, 고속 연산을 실시하여 압연이나 냉각의 상세한 상태를 계산으로 구한다. 이때 예를 들면 온도 모델이면 (l)식부터 (3)식으로 표시한 미분 방정식, 차분 방정식이, 압연 모델(15)에 상당한다.
그러나, 실제의 압연이나 냉각을 나타내기 위해서는, 압연 모델(15)을 적정 하게 학습하고, 압연 모델(15)을 실제의 압연이나 냉각 등에 적응시킬 것이 필요하다. 이를 위해, 도 4에 도시하는 바와 같이, 압연 모델 학습 기능(17)을 구비한다. 예를 들면 (2) (3)식으로 표시한 온도 모델의 학습은 계산한 온도와 센서로 측정한 온도의 비가 20% 달랐다고 하면, (2)식중의 열전도율 또는 (3)식중의 열전달 계수를 20% 수정한다. 압연 모델 학습 기능(17)은 일반에게 공표되어 있는 방법으로도 실현하는 것이 가능하다.
다음에 재질 예측 기능(7)에 관해 상세히 설명한다.
도 5는 재질 예측 기능(7)의 재질 모델 학습 기능(18)을 도시하고 있다. 현재 상태에서, 압연재의 재질의 측정은, 제철소가 구비하는 래보러터리에 있어서의 수작업의 시험이 가장 정확하고, 여기서 측정된 재질을 올바르다고 하여, 재질 모델(19)을 학습한다. 재질 예측 모델에서는, 최종적으로 제품의 재질 예측을 행하고, 라보러터리 시험으로 정량적 평가가 이루어지는 인장강도, 연성(延性) 등의 수치도 계산되기 때문에, 계제치와 실제로 측정한 값을 비교하여, 재질 모델(19)의 파라미터를 수정한다.
재질을 예측하는 모델로는, 다양한 것이 제안되어 있고, 정적(靜的)재결정, 정적회복, 동적재결품, 동적회복, 입(粒)성장 등을 나타내는 수식군으로 이루어지는 것이 널리 알려져 있다. 한 예로서, 소성가공기술 시리즈 7 판압연 P198 내지 229(코로나사)에 게재되어 있는 것이 있다. 동 교과서에는, 이론식과 그 원전(原典)이 기재되어 있다.
또한 조업 데이터에 의거하여, 통계적 처리에 의해 도출된 간이 모델로 대용 하는 경우도 있고, 이와 같은 간이 모델로서, 예를 들면, 재료와 프로세스 Vol.17(2004), 227((재)일본철강협회)에 게재되어 있는 것이 있다.
그러나, 전술한 바와 같이, 상기 2개의 문헌에 나타나 있는, 종래부터 이용되는, 압연 라인(1)의 센서 정보 등이 나타내는 입출력 정보로부터 재질을 예측하는 모델이 아니라, 미소 시간의 변화로 재질의 변화를 나타낼 수 있는 모델을 사용할 필요가 있다.
예를 들면 다음의 문헌에는, 계산기 부하가 적은 증분(增分) 해법에 의한 예측 계산이 나타나 있다.
Incremental Formulation for the Prediction of Micro-structural Change in Multi-pass Hot Forming
ISIJ 1nternational Vol.39(1999), N0.2, pp.171 내지 175
Jun YANAGIM0T0 and Jinshan Liu
재질 예측 모델에서는, 각 공정에서의 금속 소재의 각 상(相)의 입경, 체적분율(體積分率) 등을 구할 수가 있다. 각 상이란, 철강에서는 오스테나이트, 페라이트, 파라이트, 마르텐사이트 등의 상태를 말한다. 제품으로 되고는, 이들의 입경, 체적분율 등에 의거하여, 재질의 지표로서의, 인장강도, 연성, 등의 수치로 변환하여 실제의 라보러터리 시험에서의 그들의 수치와 비교할 수가 있다.
다음에 재질 제어 기능(8)에 관해, 상세히 설명한다.
도 6과 도 7에 재질 제어의 2개의 양태를 도시한다. 도 6, 도 7에서의 압연 라인은, 가열로(20), 스케일 브레이커(21), 조(粗)압연기 2기(R1)(R2)(22, 23), 출 측 온도계(24), 크롭 시어(25), 스케일 브레이커(26), 사상(仕上)압연기 7기(27), 런 아웃 테이블(28), 권취기 1기(29)의 예를 도시한다.
도 6은, 1개의 압연재중에서, 상류 공정, 예를 들면 조압연 공정에서 압연 실적 정보 수집 기능(5)에서 센서 정보 등을 수집하고, 프로세스 정보 보완 기능(6)에서 압연의 상세한 중간 정보를 계산으로 구하고, 재질 예측 기능(7)에서, 입경, 체적분율 등을 계산하고, 이것을 입력 정보로 하여, 사상압연기(27)에서의 소망하는 입경, 체적분율 등이 되도록 목표 압연재 온도, 목표 가공량 등을 구한다. 이들을 이용하여, 설정 제어용 계산기(3)에서는 이미 계산하고 있는 설정·제어의 모든 량을 다시 계산하거나, 수정을 시행한다.
도 7은, 도 6과는 약간 다르고, 압연 종료 후의 정보를 출측 온도계, 판두께 등(30)을 이용하여, 다음에 압연되는 압연재의 설정 제어를 수정하는 것이다. 도 6과 도 7에서는, 적어도 어느 한쪽을 실시한다.
이상, 본 발명의 실시예 1의 구성을 나타내었는데, 이와 같은 구성으로 함에 의해, 압연이나 냉각 등에 있어서 센서 등으로부터 얻어지는 정보만으로는 알 수 없는 정보로부터 압연재의 재질을 상세히 계산할 수가 있어서, 고정밀도로 재질을 예측하여, 제어하는 것이 가능하게 된다. 또한, 재질 예측 기능은, 재질의 상태 변화를 나타내는 재질 모델에 의거하고, 또한 압연의 진행에 의해 실행할 수 있기 때문에, 재질 모델의 정밀도를 향상시키기 위해, 압연 후 측정되는 재질 정보를 이용하여 재질 모델의 학습을 행하는 재질 모델 학습 기능을 갖는다, 또한 재질의 예측에 중요한 역할을 다하는 프로세스 정보 보완 기능의 실현에 있어서는, 압연 실적 정보를 이용하여, 프로세스 정보 보완 기능에 포함하는 압연 모델의 학습을 행하고, 압연 모델의 정밀도를 향상시키는 것이다. 이로써, 압연 모델에 의한 프로세스 중간 정보의 오차를 없앨 수가 있어, 프로세스 중간 정보의 정밀도를 향상시키고, 재질 예측 및 재질 제어의 정밀도를 향상시키는 것이 가능하게 된다,
실시예 2
도 8은 본 발명의 실시예 2에서의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치를 도시하는 블록 구성도이다.
국내외를 불문하고, 제철소는 이미 수많이 건설되고, 많은 열간 압연 라인이 가동하고 있다. 도 1에 도시하는 실시예 1에서는, 설정 제어용 계산기(3), 상위 계산기(2), 압연 실적 정보 수집 기능(5)의 일부, 재질 검사 시스템(4)은 대부분의 열간 압연 라인(1)에서 실현되고 있다. 또한 재질 예측 기능(7)의 일부, 재질 제어 기능(8)의 일부도 실현되고 있는 것이 있다. 따라서, 프로세스 정보 보완 기능(6)과, 그것을 이용하는 재질 예측 기능(7), 재질 제어 기능(8)을 새롭게 열간 압연 라인의 제어 장치로서 추가하는 경우, 기존의 계산기 설비에 추가하는 것이 곤란한 경우가 있다. 또한 프로세스 정보 보완 기능(6)은 많은 계산을 행할 필요가 있기 때문에, 기존의 계산기 설비로 실행할 수가 없는 경우도 있다.
그래서, 이 실시예 2에서는, 도 8에 도시하는 바와 같이, 프로세스 정보 보완 기능(6)과, 그것을 이용하는 재질 예측 기능(7), 재질 제어 기능(8)을 기존의 계산기(31)와는 별도의 계산기 시스템(32)상에서 실현하고, 기존의 계산기(31)와의 인터페이스를 실현함으로써, 조업이나 기존의 기능에 외란(外亂)을 주는 일 없이 새로운 기능을 부가하거나, 설비나 기능의 확장을 용이하게 행하는 것이다.
이로써, 압연 실적 정보 수집 기능과 프로세스 정보 보완 기능을 다른 계산기로 실현함에 의해, 조업이나 기존의 기능에 외란을 주는 일 없이 새로운 기능을 부가할 수가 있다.
본 발명의 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치는, 프로세스의 변화 과정을 모의하고, 정보를 보완한 기능을 구비함에 의해, 재질 모델의 예측 정밀도를 향상시키고, 재질을 고정밀도로 제어할 수 있다.

Claims (4)

  1. 금속 소재를 소정의 온도로 가열하고 압연하는 열간 압연 라인에서 제조되는 압연재의 두께나 폭 등의 치수 형상 및 압연재의 온도를 제어하는 장치로서,
    열간 압연 라인 및 압연재의 상태를 측정하는 센서, 열간 압연 라인을 제어하는 제어 장치로부터 얻어지는 압연 실적 정보를 수집하는 압연 실적 정보 수집 기능과,
    상기 압연 실적 정보, 기계 제원 등의 고정 정보, 압연재의 두께나 폭 등의 목표 정보에 의거하여, 압연 실적 정보로서는 수집할 수 없는 압연 라인의 중간 상태를 나타내는 프로세스 중간 정보를 예측하는 프로세스 정보 보완 기능과,
    상기 압연 실적 정보 및 상기 프로세스 중간 정보에 의거하여, 상기 압연 실적 정보 및 상기 프로세스 중간 정보의 진행에 동기하면서 압연재의 재질을 예측하는 재질 예측 기능과,
    예측한 재질을 목표로 하는 재질에 일치시키도록 제어하는 재질 제어 기능을 구비한 것을 특징으로 하는 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치.
  2. 금속 소재를 소정의 온도로 가열하고 압연하는 열간 압연 라인에서 제조되는 압연재의 두께나 폭 등의 치수 형상 및 압연재의 온도를 제어하는 장치로서,
    열간 압연 라인 및 압연재의 상태를 측정하는 센서, 열간 압연 라인을 제어하는 제어 장치로부터 얻어지는 압연 실적 정보를 수집하는 압연 실적 정보 수집 기능과,
    상기 압연 실적 정보, 기계 제원 등의 고정 정보, 압연재의 두께나 폭 등의 목표 정보에 의거하여, 압연 실적 정보로서는 수집할 수 없는 압연 라인의 중간 상태를 나타내는 프로세스 중간 정보를 예측하는 프로세스 정보 보완 기능과,
    상기 압연 실적 정보 및 상기 프로세스 중간 정보에 의거하여, 상기 압연 실적 정보 및 상기 프로세스 중간 정보의 진행에 동기하면서 압연재의 재질을 예측하는 재질 예측 기능과,
    예측한 재질을 목표로 하는 재질에 일치시키도록 제어하는 재질 제어 기능을 구비하고, 상기 압연 실적 정보 수집 기능과 상기 프로세스 정보 보완 기능은 다른 계산기로 실현되는 것을 특징으로 하는 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치.
  3. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    프로세스 정보 보완 기능은, 압연 모델에 의거한 시뮬레이터에 의해 구성되고, 또한 압연의 진행에 의해 실행되고, 상기 압연 모델의 정밀도를 향상시키기 위해, 압연 실적 정보를 이용하여 압연 모델의 학습을 행하는 압연 모델 학습 기능을 갖는 것을 특징으로 하는 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치.
  4. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    재질 예측 기능은, 재질의 상태 변화를 나타내는 재질 모델에 의거하여, 또한 압연의 진행에 의해 실행할 수 있는 것이고, 상기 재질 모델의 정밀도를 향상시 키기 위해, 압연 후 측정되는 재질 정보를 이용하여 재질 모델의 학습을 행하는 재질 모델 학습 기능을 갖는 것을 특징으로 하는 압연 라인의 재질 예측 및 재질 제어 장치.
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