KR20190078337A - 인공지능을 이용한 압연기 제어 장치 - Google Patents

인공지능을 이용한 압연기 제어 장치 Download PDF

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KR20190078337A
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권정혁
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류종욱
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 압연기 제어 장치는, 입력 정보를 기초로 인공지능을 활용하여 압연기의 구동을 위한 제어값을 산출하여 출력하고, 상기 제어값에 따라 압연한 후 피드백 받은 강판의 형상이 기 설정된 목표 형상에 수렴하도록 상기 제어값을 재조정하여 최종 제어값을 출력하는 AI 제어기; 및 상기 AI 제어기로부터 전달받은 상기 제어값 또는 상기 최종 제어값에 따라 상기 압연기의 구동을 제어하는 구동기를 포함할 수 있다.

Description

인공지능을 이용한 압연기 제어 장치 {ROLLING MILL CONTROL APPARATUS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 출원은 인공지능을 이용한 압연기 제어 장치에 관한 것이다.
압연 공정은 전 공정에서 생산된 슬래브 등의 반제품을 원하는 두께 및 형상으로 가공 변형하는 과정으로, 종래에는 압연 공정에서 사용되는 압연기의 제어는 주로 조업자의 수동 조업에 의존하였다. 이에 따라 조업자별 품질 편차가 발생할 수 있으며, 조업자의 경험 미숙이나 실수 등에 의해 제어가 잘못될 경우 판파단이나 판쏠림 등이 발생하여 생산성이 저하되는 문제가 있었다.
인공지능에 대한 연구가 활발해짐에 따라 인공지능을 활용하여 압연기를 제어하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나, 인공지능을 활용하여 압연기를 제어하는 경우에 있어서, 자동 제어 후의 강판의 형상에 대한 고려는 이루어지지 않고 있는 실정이다.
이와 관련하여, 하기 선행기술문헌에 기재된 특허문헌 1은, 냉각 압연 설비 및 냉간 압연 방법을 개시하고 있다.
국내공개특허 제2016-0102042호(공개일: 2016.08.26)
따라서, 당해 기술분야에서는 인공지능을 활용하여 압연기를 제어하는 경우에 있어서, 압연 후의 강판의 형상이 목표 형상을 가지도록 압연기를 제어하기 위한 방안이 요구되고 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 압연기 제어 장치는, 입력 정보를 기초로 인공지능을 활용하여 압연기의 구동을 위한 제어값을 산출하여 출력하고, 상기 제어값에 따라 압연한 후 피드백 받은 강판의 형상이 기 설정된 목표 형상에 수렴하도록 상기 제어값을 재조정하여 최종 제어값을 출력하는 AI 제어기; 및 상기 AI 제어기로부터 전달받은 상기 제어값 또는 상기 최종 제어값에 따라 상기 압연기의 구동을 제어하는 구동기를 포함할 수 있다.
덧붙여 상기한 과제의 해결수단은, 본 발명의 특징을 모두 열거한 것이 아니다. 본 발명의 다양한 특징과 그에 따른 장점과 효과는 아래의 구체적인 실시형태를 참조하여 보다 상세하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 인공지능을 활용하여 압연기를 자동으로 제어함으로써, 수동 조업시의 운전자의 경험 의존성 및 운전자별 품질 편차 문제를 해소하고, 조업 효율화 및 생산성 향상의 효과를 얻을 수 있다.
또한, 인공지능을 활용하여 압연기를 자동으로 제어한 후의 강판의 형상이 목표 형상에 수렴하도록 하고, 압연기가 보다 안정적으로 동작하도록 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 냉간 압연기에 적용된 압연기 제어 장치를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 압연기 제어 장치의 상세 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 피드백 제어부에 의한 제어 과정의 일 예를 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 적용에 따른 강판의 형상 제어 효과를 도시하는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 냉간 압연기에 적용된 압연기 제어 장치를 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 압연기 제어 장치(100)는 계측기(110), AI 제어기(120), 구동기(130) 및 PLC(Programmable Logic Controller) 제어기(140)를 포함하여 구성될 수 있으며, 예를 들어 냉간 압연기에 적용될 수 있다.
여기서, 냉간 압연기는 가역식 압연기인 ZRM(sendzimir rolling mill)일 수 있다. ZRM은 상부 크라운롤(1), 쉬프트롤(2) 및 워크롤(3)을 포함할 수 있으며, 강판(4)에 대한 반복적인 압연을 통해 강판(4)을 원하는 두께 및 형상으로 만들 수 있다.
그러나, 본 발명의 일 실시예에 따른 압연기 제어 장치(100)가 적용되는 압연기는 반드시 ZRM으로 한정되는 것은 아니며, 다른 종류의 냉간 압연기 또는 열간 압연기에도 적용될 수 있다.
계측기(110)는 압연기의 전단 및 후단 중 적어도 하나에 설치되어 에지 크랙(Edge Crack) 및 에지 웨이브(Edge Wave)를 측정하기 위한 것이다.
예를 들어, 계측기(110)는 강판(4)의 상부에 설치되어 상부에서 강판의 영상을 촬영하는 적어도 하나의 제1 카메라(111)를 포함할 수 있으며, 제1 카메라(111)에 의해 촬영한 강판 영상은 에지 크랙을 검출하는데 이용될 수 있다. 계측기(110)는 제1 카메라(111)에 의해 촬영한 강판 영상으로부터 에지 크랙을 검출하고, 검출된 에지 크랙의 위치, 크기 및 진행 방향 정보를 포함하는 에지 크랙 정보를 출력할 수 있다.
또한, 계측기(110)는 강판(4)의 측면에 설치되어 측면에서 강판의 영상을 촬영하는 적어도 하나의 제2 카메라(112)를 포함할 수 있으며, 제2 카메라(112)에 의해 촬영한 강판 영상은 에지 웨이브를 검출하는데 이용될 수 있다. 계측기(110)는 제2 카메라(112)에 의해 촬영한 강판 영상으로부터 에지 웨이브를 검출하고, 검출된 에지 웨이브의 위치 및 크기 정보를 포함하는 에지 웨이브 정보를 출력할 수 있다.
AI 제어기(120)는 입력 정보를 기초로 인공지능을 활용하여 구동기(130)의 제어값을 산출하고, 산출한 제어값을 구동기(130)로 전달할 수 있다.
예를 들어, AI 제어기(120)는 사전에 학습된 LSTM(Long Short-Term Memory) DNN(Deep Neural Network)을 이용하여 구동기(130)의 제어값을 산출할 수 있다.
여기서, LSTM DNN은 딥러닝(Deep Learning) 기법 중 하나로서, 기 축적된 조업 데이터(State)와 운전자에 의한 조작 데이터(Action)로부터 딥러닝을 통해 운전자의 경험/지식을 학습한 것일 수 있다. 조업 데이터는 형상 데이터, 압연 속도, 압하력, 장력, 사행 등의 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 압연기 제어 장치(100)가 ZRM에 적용되는 경우, 다(多) 패스 압연을 실시하는 ZRM의 특성을 반영하여, DNN은 패스별로 구성될 수 있으며, 각 패스별로 조업 데이터와 운전자에 의한 조작 데이터를 학습할 수 있다.
또한, AI 제어기(120)는 인공지능을 활용하여 산출한 구동기(130)의 제어값을 이용하여 압연기를 구동시키고, 실시간으로 피드백 받은 강판의 형상을 기 설정된 목표 형상(Target Zone)과 비교하여 강판의 형상이 목표 형상을 벗어나는 것으로 판단되면, 인공지능을 활용하여 산출한 구동기(130)의 제어값을 재조정한 후 최종 제어값을 구동기(130)로 전달할 수 있다.
또한, AI 제어기(120)는 계측기(110)로부터 전달받은 에지 크랙 정보 또는 에지 웨이브 정보를 기초로 판파단 등의 위험이 감지되면, 구동기(130)로 알람을 발생하여 구동기(130)가 안정적으로 동작하도록 할 수 있다.
또한, AI 제어기(120)는 기 설정된 주기(예를 들어, 100msec)로 제어값 또는 최종 제어값을 구동기(130)로 전달할 수 있다.
AI 제어기(120)의 세부 구성 및 기능은 도 2를 참조하여 보다 구체적으로 후술하기로 한다.
구동기(130)는 AI 제어기(120)로부터 전달받은 제어값 또는 최종 제어값에 따라 압연기의 구동을 제어하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 압연기 제어 장치(100)가 ZRM에 적용되는 경우, 구동기(130)는 AI 제어기(120)로부터 전달받은 제어값 또는 최종 제어값에 따라 형상 제어 구동을 위한 상부 크라운롤(1)의 제어, 에지부 형상 제어를 위한 쉬프트롤(2)의 제어, 워크롤(3)의 양쪽 갭, 즉, work side 및 drive side의 갭 편차를 조정하는 레벨 제어, 판파단 방어제어 및 가속/감속 제어 등을 수행할 수 있다.
PLC 제어기(140)는 운전자의 수동 조작에 따라 압연기의 구동을 제어하고 제어 상태를 모니터링 하는 종래의 제어기에 해당하는 것이다.
PLC 제어기(140)는 사전에 학습된 LSTM DNN을 이용하여 구동기(130)의 제어값을 산출하기 위해 사용되는 조업 데이터 및 산출한 제어값의 재조정을 위해 사용되는 피드백 데이터를 AI 제어기(120)로 제공할 수 있다.
여기서, 조업 데이터는 형상 데이터, 압연 속도, 압하력, 장력, 사행 등의 정보를 포함할 수 있고, 피드백 데이터는 목표 형상, 형상 제어 결과, 구동기 제어값 등의 정보를 포함할 수 있다.
도 1에서는 구동기(130) 및 PLC 제어기(140)를 별도의 구성으로 도시하였으나, 이는 하나의 구성으로 통합 구현될 수 있다.
예를 들어, 운전자의 수동 조작에 따라 압연기의 구동을 제어하고 제어 상태를 모니터링 할 수 있으며, 이에 더하여 AI 제어기(120)로부터 전달받은 제어값 또는 최종 제어값에 따라 압연기의 구동을 자동으로 제어할 수 있는 PLC로 통합 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 압연기 제어 장치의 상세 블록도이다.
도 2를 참조하면, AI 제어기(120)는 데이터 수신부(121), AI 제어부(122), 피드백 제어부(123) 및 데이터 송신부(124)를 포함할 수 있다.
데이터 수신부(121)는 계측기(110) 및 PLC 제어기(140)로부터 인공지능을 활용한 압연기의 제어에 필요한 각종 데이터를 수신하기 위한 것이다.
예를 들어, 데이터 수신부(121)는 계측기(110)로부터 에지 크랙의 위치, 크기 및 진행 방향 정보를 포함하는 에지 크랙 정보와, 에지 웨이브의 위치 및 크기 정보를 포함하는 에지 웨이브 정보를 수신할 수 있다.
또한, 데이터 수신부(121)는 PLC 제어기(140)로부터 형상 데이터, 압연 속도, 압하력, 장력, 사행 등의 정보를 포함하는 조업 데이터와, 목표 형상, 형상 제어 결과, 구동기 제어값 등의 정보를 포함하는 피드백 데이터를 수신할 수 있다.
AI 제어부(122)는 데이터 수신부(121)를 통해 전달받은 조업 데이터를 기초로 사전에 학습된 LSTM DNN을 이용하여 구동기(130)의 제어값, 즉 구동기의 위치값을 산출하기 위한 것이다.
여기서, LSTM DNN을 학습하고, 학습된 LSTM DNN을 이용하여 구동기(130)의 제어값을 산출하는 방법은 도 1을 참조하여 상술한 바와 동일하므로, 이에 대한 중복적인 설명은 생략한다.
피드백 제어부(123)는 데이터 수신부(121)를 통해 전달받은 피드백 데이터를 기초로 압연 후의 강판의 형상을 제어하고, 추가적으로 리미트 계산, 가속/감속 제어, 인터락 확인, 판파단 방어제어 중 적어도 하나를 수행하기 위한 것이다.
구체적으로, 피드백 제어부(123)는 기 설정된 목표 형상을 이용하여 AI 제어부(122)에 의해 산출한 구동기(130)의 제어값이 적절한지 여부를 판단하고, 적절하지 않을 경우 구동기(130)의 제어값을 재조정하여 압연 후의 강판의 형상이 운전자가 원하는 형상으로 수렴하도록 할 수 있다.
이를 위해, 피드백 제어부(123)는 AI 제어부(122)에 의해 산출한 구동기(130)의 제어값을 이용하여 압연기를 구동시킨 후 실시간으로 피드백 받은 강판의 형상을 기 설정된 목표 형상과 비교하고, 강판의 형상이 목표 형상을 벗어나는 것으로 판단되면, AI 제어부(122)에 의해 산출한 구동기(130)의 제어값을 재조정하여 최종 제어값을 출력할 수 있다.
여기서, 목표 형상은 각 패스별로 설정될 수 있으며, 강판을 폭 방향으로 복수의 영역으로 구분하고, 각 영역에 대해 사전에 입력된 형상 범위를 갖도록 설정될 수 있다.
하기의 표 1은 강판을 폭 방향으로 5개의 영역으로 구분한 경우에 6 패스에 대해 설정된 목표 형상의 예를 나타낸다. 여기서, 형상 범위의 단위는 I_unit이다.
구분 Edge(WS) Quarter(WS) Center Quarter(DS) Edge(DS) 비고
1 패스 10~18 - -12~10 - -30~-40 비대칭 제어
2 패스 20~25 13~30 -5~3 -33~-25 -35~-30 비대칭 제어
3 패스 10~15 -8~15
0~12		 -15~-10 -10~15
0~12		 10~15 대칭 제어
4 패스 25~30 -20~30
10~30		 -15~-10 -50~-13 -45~15 비대칭 제어
5 패스 10~30 -30~10
0~20		 -20~-5 -30~10
0~20		 8~30 대칭 제어
6 패스 10~25 -20~0
5~30		 -15~-5 -50~-10 -25~10 대칭 -> 비대칭 제어
예를 들어, 피드백 제어부(123)는 에지 웨이브(Edge Wave) 제어를 위해 에지 영역의 강판의 형상을 판단한 후, 상부 쉬프트롤(2)과 상부 크라운롤(1)(예를 들어, 1번 상부 크라운롤), 그리고 하부 쉬프트롤(2)과 상부 크라운롤(1)(예를 들어, 7번 상부 크라운롤)을 연동시켜서 에지 웨이브 제어 효과를 향상시킬 수 있다.
또한, 피드백 제어부(123)는 쿼터 웨이브(Quarter Wave) 제어를 위해 쿼터 영역의 강판의 형상을 판단한 후, 상부 크라운롤(1)(예를 들어, 2번, 3번, 5번, 6번 상부 크라운롤)을 구동시킬 수 있다.
또한, 피드백 제어부(123)는 센터 웨이브(Center Wave) 제어를 위해 센터 영역의 강판의 형상을 판단한 후, 상부 크라운롤(1)(예를 들어, 3번, 4번, 5번 상부 크라운롤)을 구동시킬 수 있다.
한편, 피드백 제어부(123)는 리미트 계산, 가속/감속 제어, 인터락 확인, 판파단 방어제어 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.
예를 들어, 피드백 제어부(123)는 구동기(130)의 제어값의 재조정 가능한 리미트(limit)를 계산할 수 있고, 3~6 패스에 있어서 강판 형상의 조기 안정화를 위해 상부 크라운롤(1)(예를 들어, 3번, 4번, 5번 상부 크라운롤)을 구동시킬 수 있다.
또한, 피드백 제어부(123)는 상부 크라운롤(1) 구동기간의 인터락(Interlock)을 확인 및 해제 기능을 수행할 수 있다. 상부 크라운롤(1)은 7~8개의 분할 롤로 구성되어 있어서 인접 롤 간에 대략 25mm의 기계적인 리미트가 존재한다. 따라서, 피드백 제어부(123)는 상부 크라운롤(1)을 구성하는 분할 롤의 인터락을 확인하고, 이를 해제할 수 있다.
또한, 피드백 제어부(123)는 판파단 방어제어를 위하여 데이터 수신부(121)를 통해 전달받은 에지 크랙 정보 또는 에지 웨이브 정보를 기초로 구동기(130)의 제어값을 보상하고, 판파단(에지 크랙) 등의 위험이 감지되면, 구동기(130)로 알람을 발생하여 압연 속도를 줄여줄 수 있다.
도 3은 도 2에 도시된 피드백 제어부에 의한 제어 과정의 일 예를 도시하는 도면으로, 피드백 제어부(123)는 도 3에 도시된 흐름과 같이 영역별 형상 판단(31), 웨이브 제어(32), 구동기의 제어값 산출(33), 리미트 계산(34), 가속/감속 제어(35), 인터락 확인(36) 및 판파단 방어제어(37)의 순서로 상술한 기능을 수행할 수 있다. 그러나, 피드백 제어부에 의한 제어 순서가 반드시 이로 제한되는 것은 아니며, 일부 기능이 생략되거나, 각 단계가 다음 단계에 영향을 미치지 않는 한 수행 순서를 변경할 수 있다.
데이터 송신부(124)는 AI 제어부(122)에 의해 출력된 구동기(130)의 제어값과, 피드백 제어부(123)에 의해 출력된 구동기(130)의 최종 제어값 및 알람 신호와, 구동기(130)의 제어값 갱신을 위한 신호와, 구동기(130)의 제어 모드 선택을 위한 신호 등을 구동기(130)로 송신하기 위한 것이다.
도 4는 본 발명의 적용에 따른 강판의 형상 제어 효과를 도시하는 도면이다.
구체적으로, 도 4의 (a)는 본 발명에 따른 피드백 제어가 적용되기 전의 강판의 형상의 도시하고, 도 4의 (b)는 본 발명에 따른 피드백 제어가 적용된 후의 강판의 형상을 도시하고 있다.
도 4의 (a) 및 (b)를 비교하면, 피드백 제어를 적용함으로써 강판의 형상 편차가 크게 개선됨을 알 수 있다.
본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명에 따른 구성요소를 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
1: 상부 크라운롤
2: 쉬프트롤
3: 워크롤
4: 강판
100: 압연기 제어 장치
110: 계측기
111: 제1 카메라
112: 제2 카메라
120: AI 제어기
121: 데이터 수신부
122: AI 제어부
123: 피드백 제어부
124: 데이터 송신부
130: 구동기
140: PLC 제어기

Claims (8)

  1. 입력 정보를 기초로 인공지능을 활용하여 압연기의 구동을 위한 제어값을 산출하여 출력하고, 상기 제어값에 따라 압연한 후 피드백 받은 강판의 형상이 기 설정된 목표 형상에 수렴하도록 상기 제어값을 재조정하여 최종 제어값을 출력하는 AI 제어기; 및
    상기 AI 제어기로부터 전달받은 상기 제어값 또는 상기 최종 제어값에 따라 상기 압연기의 구동을 제어하는 구동기를 포함하는 압연기 제어 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 AI 제어기는,
    상기 압연기의 구동을 제어하는 PLC 제어기로부터 조업 데이터 및 피드백 데이터를 수신하는 데이터 수신부;
    상기 조업 데이터를 기초로 사전에 학습된 LSTM(Long Short-Term Memory) DNN(Deep Neural Network)을 이용하여 상기 제어값을 산출하는 AI 제어부;
    상기 피드백 데이터를 기초로 압연 후의 강판의 형상을 상기 목표 형상과 비교하여, 상기 강판의 형상이 상기 목표 형상을 벗어나는 것으로 판단되면, 상기 제어값을 재조정하여 최종 제어값을 출력하는 피드백 제어부; 및
    상기 제어값 또는 최종 제어값을 상기 구동기로 송신하는 데이터 송신부를 포함하는 압연기 제어 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 조업 데이터는 형상 데이터, 압연 속도, 압하력, 장력, 사행 정보를 포함하고, 상기 피드백 데이터는 목표 형상, 형상 제어 결과, 구동기 제어값을 포함하는 압연기 제어 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    압연기의 전단 및 후단 중 적어도 하나에 설치되어 에지 크랙(Edge Crack) 및 에지 웨이브(Edge Wave)를 검출하고, 검출된 에지 크랙 정보 및 에지 웨이브 정보를 출력하는 계측기를 더 포함하는 압연기 제어 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 피드백 제어부는 상기 데이터 수신부를 통해 수신한 에지 크랙 정보 또는 에지 웨이브 정보를 기초로 상기 제어값을 보상하는 압연기 제어 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 피드백 제어부는 상기 에지 크랙이 검출되면 상기 구동기로 알람을 발생하여 압연 속도를 줄이도록 제어하는 압연기 제어 장치.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 피드백 제어부는 상기 제어값의 재조정 가능한 리미트(limit)의 계산, 상기 압연기의 가속 및 감속 제어, 상기 구동기의 인터락(Interlock) 확인 및 해제 중 적어도 하나의 기능을 더 수행하는 압연기 제어 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 목표 형상은 강판을 폭 방향으로 복수의 영역으로 구분하고, 각 영역에 대해 사전에 입력된 형상 범위를 갖도록 설정되는 압연기 제어 장치.
KR1020170180197A 2017-12-26 2017-12-26 인공지능을 이용한 압연기 제어 장치 KR20190078337A (ko)

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