TW200806984A - Rolling line material quality prediction and control apparatus - Google Patents

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TW200806984A TW095134722A TW95134722A TW200806984A TW 200806984 A TW200806984 A TW 200806984A TW 095134722 A TW095134722 A TW 095134722A TW 95134722 A TW95134722 A TW 95134722A TW 200806984 A TW200806984 A TW 200806984A
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Hiroyuki Imanari
Kazuhiro Ohara
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Toshiba Mitsubishi Elec Inc
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21BROLLING OF METAL
    • B21B37/00Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
    • B21B37/16Control of thickness, width, diameter or other transverse dimensions

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Control Of Metal Rolling (AREA)

Description

200806984 九、發明說明: 【發明所屬之技術領域】 本發明係有關在滾軋金屬材料之線中,用以製造所欲 之尺寸形狀的製品,並得到所欲的材質之滾軋線的材質預 測及材質控制裝置。 【先前技術】 於乂鋼為首之金屬材料中,其所具有之機械性特性(強 丨度、成形性、韌性等)、電磁性特性(透磁率等)等材質,係 不僅因其合金組成,亦因加熱條件、加工條件、以及产呷 條件:產生弯化。合金組成之調整,係以控制成分元;: ’J、、加里來進行,但在調整成分時,例如係使用可保持1 〇〇 噸=右的熔鋼之成分調整爐等’ Λ “比次的單位較大,而 在按15噸左右之各個製品變更添加量係不可能。因此,為 了製造所希望的材質之製品,將加熱條件、加工條件、以 及冷部條件予以適t調整,來精心製造材質事宜係為重要。 ’針對加熱、加卫、以及冷卻之各條件,係就各 、衣-規格根據長年累積的經驗來決定加熱溫度目標值、 力:工^之尺寸目標值、及冷卻速度目標值等,而為達成上 斤進行之溫度控制及尺寸控制的方法係為普通 但r,近年來,對製品規格之高度化、多樣化要求 驗之決定方法並不—定能將上述目標值 田地決疋,而產生無法得到所希望之材質的案例。 由將】二收集板厚、材料溫度的實績值,並藉 由I、作為材貝預測模型之輸人詩來謀求提升精續戶的 318567 200806984 方法係為-般所習知。此方法,係於滾乳開始前根據鋼村 的成分值、滚軋後的鋼材尺寸、鋼材材質保證值,而使用 材質模型來決定加熱條件、滾軋條件、冷卻條件,並且, ‘於加熱製程、粗軋(rough rolling)製程、以及精軋伽地 .r〇llmg)製程之後當獲得板厚、材料溫度、滾軋(pass)間的 2間、軋輪⑽D直徑、軋報旋轉數之實績值時,根據上述 貫測值,使用材質模型重新決定下個製程之後的滾乳條 件’或預定的冷卻條件,來抑制製品材質之參差不齊(例 如,參照專利文獻1)。 此外’取代材質模型而使用類神經網路(neural ⑽醫k)之控制方法已為人所知。此方法,係、藉由調查加 工後或減理後的金屬㈣所具㈣特性以作為指教資料 而仏應予六員神Ί網路,來謀求提高類神經網路的預測精確 度(例如’參照專利文獻2)。 專利文獻1 ··日本專利第2509481號 _ 專利文獻2 ·日本特開2001-349883號公報 【發明内容】 (發明所欲解決之課題) 但是,在使用材質預測模型之方法中,以使用於材質 的預測之κ!貝值而言,係屬於在鋼材之加熱後、粗乳後、 精軋後、冷卻後所得到的各個製程之前後的實績值,而不 利:衣輊中之貝矾。此時,例如滾軋材之溫度即使在製程 月'j冋,衣私後交低,於製程的途中亦有溫度比製程前上昇 之情況’而僅由前後關係係不—定能得到高精確度的預測 318567 7 200806984 結果° 士 i 士方面在取代材質模型而使用類神締網路之批生ί 方法中,雖藉由調查力,或熱處理後的全’屬:= 的特性以作為指教資料供應予㈣= =路的預測精確度之提升,但如前所述加執條;::: .:、以及冷卻條件與製品的材質關係係極複雜,而二 類神經網路,3 =必須有遍及多層次之大規模的 ,改善精確度要發費時;;:Γ須供應魔大的指教資料故有 經網路則指教當Γ若使用_ 作範圍被限定之問題。生了適用的刼 本毛明係為了解決上述之課題而研創者,而 種滾軋線之材質預測及材f控制 且 模擬製程的變化過程,並補足資訊的功能,以=: 型之預㈣確度,且以高精確度來控龍質。 貝核 (解決課題之手段) 本發明的滾⑽之材質㈣及材f控難置,係全 1材=加熱咖定的溫度並滾軋之熱滾軋線所製造的滾軋 之广度與見度等尺寸形狀及滾軋材的溫度加以控制之裝 乂/L,、備將攸'則疋熱滾軋線及滾軋材的狀態之感測器、 1隹,熱ί t ?之控制裝置所得到之滾軋實績資訊予以 規^ Ί.貝貝貝δΚ收集功能;根據滾乾實績資訊、機械 :'specificati〇n)等之固定=身訊、滾軋材之厚度與寬度等 目標資訊,預測無法作為滾軋實績資訊而收集之表示二 318567 200806984 線之中間狀態的製程中間資訊之製程資訊補足功能;根护 滾軋實績資訊及製程中間資訊’―邊與滾軋實績資訊及= 程中間資訊之進行同步一邊預測滾乾材的材f之材質預: ^功能;以及控制預測的材質俾使材質與目標之材質一致 -材質控制功能。 、 > 此外,滾軋實績資訊收集功能與製程資訊補足功能係 以不同的計算機來達成。 ’、 &外’製程資訊敎功能,係由根據滾軋模型之模擬 攀器(simulator)所構成,且透過滾軋之進行來執行,而為了 提高滾軋模型㈣確度,具有使料軋實❹訊進行滾乳 模型的學習之滾軋模型學習功能。 又,材質預測功能係根據表示材質的狀態變化之材質 模型,而可藉由滾軋的進行來執行者,且為了提高材質模 型的精確度’具有制滾軋後測定之材質資絲進行材質 模型的學習之材質模型學習功能。 、 ·(發明之功效) 依據本發明,可賞現容易達成所欲之材質的熱滾札線 之材質預測及材質控制裝置。再者,補足無法以來自感測 器等之實績值來測定的資訊,而可進行更高精確度的^質 if測及材質控制。此外’透過以不同的計算機達成滾札實 績貧訊收集功能以及製程資訊補足功能,而不會對操作或 原有的功能造成干擾可附加新的功能。 〆 【實施方式】 為更詳細說明本發明,依照附上的圖式來說明實施 318567 200806984 例0 第1實施例 弟1圖係矣—, 及材質控制農置::::第1實施例的滾軋線之材質預測 料所組成之滚二=:圖。在滚乳線1中,由金屬材 冷卻等製程而成為制預定的温度,並經過滾軋、 驅動軋輥之馬達驅:二在滾乾線1係具備:加熱裝置、
詈、、入抑壯里々、動衣置、變更軋輥開口幅摩之壓下裝 7 °衣等’並將所製造之滾軋材的厚度與寬度等尺 、形狀及滾軋材的温度予以控制而在此省略圖示。又、 製造怎樣的製ί 係首先於高階計算機2決定要 截面形狀等資訊之/1!^品規格’譬如包含厚度、寬度、 、凡之滾軋平令送到設定控制用計算機3。 ::控,算機3中為達成所欲的製品品質進行必要的 认疋汁异、控制計算,且控制滚軋線1。此時,在設定押 制用3巾,—般而言,因需要進行依據滾軋模型等 之預測計算,故内建有滾軋模型,且為了將該模型作適應 t正般係進行比較預測的值與滾軋實績值。 主欠因此需要收集、f理滾軋實績值之功能,而以滾軋實 績貧訊收集功能5來達成。此滾軋實績資訊收集功能5, 係收集滾乳材的位置資訊,或配合滾軋材的進度,而將以 I又疋在滾軋線之溫度計、荷重元(1〇ad cell)、板厚計、板寬 计、板隆起(sheet Cr0wn)計等之感測器所測定的值予以 收集。經收集之資料,係作為遍及整個滾軋材全長之資料 予以保管,且使用於表示為時時刻刻之資訊。此滾軋實績 318567 10 200806984 貝訊收集功能5,係亦有在設定控制用計算機3中達成之 情況,或亦有在別的計算機中達成之情況。譬如在原有之 滾軋線1若已有與滚軋實績資訊收集功能5等效者亦可加 “ 以利用之。 本叙明之滾軋實績資訊收集功能5的必要條件,最好 疋了將在各個感測為測定之資料,或滾軋材的位置資訊以 即% (real-time)的方式傳送到製程資訊補足功能6。但是, _不是即時,多少延遲一些亦無妨。 製程資訊補足功能6,係模擬較光靠滾軋實績資訊收 集功能5無法測定之資料/資訊或從感測器能得到之資料/ 貧訊更詳細之在滾軋製程、冷卻製程等滾軋線1所產生之 現象之功能。製程資訊補足功能6,係可藉模擬器來達成, 並使用可表現動悲的滾軋現象之滾軋模型,以數值來重現 滾軋與冷卻的製程。 ^材質預測功能7係將以滾軋實績資訊收集功能5所獲 _传之貪料與資訊、以製程資訊補足功能6計算之詳細的滚 軋制冷卻等相關之中間資訊,以及滾軋材經由滾軋、冷卻 專▲私成為製品之滾軋材(製品)的資料與資訊透過材質檢 $系統4予以輸入,並根據上述資訊來預測材質。預測材 貝之模型並非從以往所習用之滾軋線2之感測器資訊等所 不的輸出入資訊來預測材質之模型,而必須使用於微小時 間的變化可表示材質的變化之模型。材質預測功能7係於 滾軋材經由滾軋、冷卻等製程成為製品後,利用材質檢查 系統4來檢查滾軋材(製品),且輸入材質檢查結果。 318567
II 200806984 材質控制功能8係利用在材質預測功能7所預測之材 質’而算出達成所欲的材質之滾軋條件,並供應該滾軋條 件予設定控制用計算機3。 ‘ 以下就製程資訊補足功能6的達成方法、材質預測功 • 能7内之材質預測模型、材質控制功能8的達成方法加以 詳細說明。 • 首先,就製程資訊補足功能6之達成方法加以說明。 將第2圖實際的滾軋溫度的變化之情況的一例表示如 下。設為滾軋材9以NO.i滾軋機台10i加以滾軋,而在搬 迗到NO.i+l滾軋機台1〇i+1之間,設置有水冷裝置丨丨者。 在第2圖係表示有由位置1至位置4之滾軋材9的板厚方 向之溫度分布。於在N0.i滾軋機台丨〇i滾軋之前的位置、 之溫度分布中,Nai滾軋機台1〇i的進入侧溫度計12之 測定值,係為滾軋材9上侧的表面溫度之945t:,而通常 内部的溫度較高,故以此例來看圖示有内部中心溫度為高 C在NO.1滾軋機台l〇i之滾軋後的出口侧溫度計η 之測定值,係由於熱從滾軋材9被吸收到滾乾乾輕⑷ 二’故在位置2整體滾軋材9的溫度下降之同時表面溫; ' 邛中心溫度為高+3(rc。在位置3滾軋
内部溫度傳導到表面,由於 I 之溫度差變小。扃仿π 炎…而使表面與内部 厌盘夂小。在位置4,因水冷裝置u 次整體滾軋材9之溫产下卩欠夕πη士主 使表面、交冷’再 差擴大到牛之同時表面溫度與内部的溫度 318567 12 200806984 為旱握上述滚軋材9的溫度變化,於滾札線k 設置溫度計係困難,此外滾軋材9内部的溫度^ 付不進订推斷。如此僅以温度計測定之資訊要正確 滾軋材9的溫度變化之狀能俜為 &文匕(狀心係為困難。因此在製程資訊 足功此6中,計算滚軋與冷卻等相關之詳細資訊。 於第3圖表示用以計算滾乳材板厚方向的溫度分布之 一例。在第3圖中在板厚方向進行4分割,並將各個以節 點之,來代表,而計算節點間之熱的傳導。在第3圖中, 以從:點1到_‘點i+1之一般的描述方法予以表示。 、、第3圖之關係式係如以下。若以連續系列來表示,即 成為(1)式。
Q (1) άΤ r- ii $κ 其中,纪號之意思係如下所示。亦表示單位之例子。 Q :每一單位時間之熱的流動[j/s]
K A T d X 熱傳導率[J/(msk)] 面積[m2] 滾軋材之溫度[degC] 節點間之距離[m] 滾礼材板厚方向之位置 若以差分方程式表示,即為(2)式 318567 13 (2) 200806984 其中,圯號之意思係如下所示。亦表示單位的例子。 由卽點i到節點i+1的每單位時間之熱的流動[j/s] κ :熱傳導率[J/(msk)] ^ 八卜m :由節點i到節點i+1之間的截面積阳2] • Ti :於節點i溫度[degC] 差刀方私式之解法只要使用一般的方法即可。 另一方面,滚軋材與外部之熱傳達成為交界條件,譬 如以(3)式表示。 其中記號之意思係如下所示 ^ ·熱傳達係數 Γ ··接觸比率卜] 产卻標符號R、W、A#個別表示與滾軋乳輥、 :係數二ί接觸’譬如^係表示與滚軋軋輥之熱谓 達係數,、rR係表示與滾軋軋輥之接觸比率。 ^式亦可轉換為差分方程式並以計算機來解答。 :弟=係將滾軋材的板厚方向之節點數設有5 為相同的板厚且若增多節點數二為;例,-般而言 果。但太多亦僅使計算;確度之_ 故節點_係必須於;:::確度之提高停滞’ 進位ΐ上的溫度計算’以隨著滾軋滾乳胸 進置且攸上游朝下游之方式予以實施。藉由如此地進 318567 14 200806984 行溫度計算,可詳細得知對滾軋材的材質有大的Μ之溫 度貧訊。再者,在第2圖中,作為例子雖僅記述有^位置 二至十t置4之位置’但不用說必須有於更詳細的位置之溫 並且’縱使在滾軋機台之滾軋材的塑性變形中,於乳 報型缝(roll caliber)内之變形係依寬度方向而不同。譬如, 於滾軋機台進入侧滾軋平坦的板時,由於滾乾乾輕因滾乳 荷重,而在滾軋機台之出口側係形成通稱帶有隆起 之狀恶。亦即於板寬度方向之中央部與板端部承受之塑性 變形的量不同。塑性變形量的差由於對滾乳材的材質造成 影響,故必須加以考慮。 二於弟4圖表示製程資訊補足功能6之具體的構成。如 前所述於製程資訊補足功能6中,係具有滾軋模型Η,透 過對其供應適當的輸入,而可得到滾軋與冷卻之詳細的現 ^。由於必須配合滾軋材的進行將滾軋材的溫度與加工量 _ ^予以輸出,因此譬如以滾軋_ 15作為計算機上的模擬 j 16來達成,且實施高速運算而以計算求取滾軋與冷卻之 洋細的狀態。此時譬如若為溫度模型則如(1)式至式所示 之彳政分方程式、差分方程式便相當於滾軋模型15。 但疋,為了表示實際的滾軋與冷卻,係適當地學習滾 軋杈型15,且必須使滾軋模型15適應實際的滾軋與冷卻 等。因此,如第4圖所示具備滾軋模型學習功能17。譬如 (2)^3)式所示之溫度模型的學習,若計算之溫度與以感測器 川疋之伽:度的比之差異設為2〇%,則對(2)式中之熱傳導率 15 318567 200806984 或(3)式中之熱傳達係數修正2()%。㈣模型學習功能η 即使以一般所公佈之方法亦可達成❶ 其-人就材|預測功能7加以詳細說明。第5圖係表示 材二預測功能7的材質模型學f功能18。現狀、滾乳材之 材貝的測疋,係以煉鋼薇具備的實驗室之手工作業的試驗 最正確’把在此測定之材質當作正確,來學習材質模型 19 °在材質關模型中,係最後進行製品的材質預測,並 f將在實驗室試驗進行㈣量性評估之抗拉強度、延展性 等之數值予以計算,因而比較計算值與實際測定之值,且 修正材質模型19的參數。 於預測材質之模型,係提議有各式各樣,由表示靜態 再、、、σ aa靜恶恢復、動悲再結晶、動態恢復、晶粒成長(grab growth)等之數學式群所構成者係廣為人知。以一例來看, 如登載於塑性加工技術系列7板滾軋ρι98至 (CORONA公司)者。在同教科#,係記載有理論式與其原 •著。 又亦有根據Λ際操作資料,以依統計之處理所引導的 簡易模型來代用之情形,以此類的簡易模型而言,譬如, 有登載於材料與製程V01.17(2004)、227((財團法人日本 鋼鐵協會)者。 但是,如前所述,並非表示在上述2個文獻之以往所 用之類的,由滾札線1之感測器資訊等表示的輪出入資訊 來預測材質之模型,而必須使用以微小時間的變化可表示 材質的變化之模型。 318567 16 200806984 譬如於下列的文獻,係表示有依據計算機負荷少的增 量法(Incremental Formulation)之預測計算。
Incremental Formulation for the Prediction of ° Micro-structural Change in Multi-pass Hot Forming ISIJ . International Vol.39 (1999)、Νο·2、ρρ·171-175 Jun YANAGIMOTO and Jinshan Liu 在材質預測模型中,係可求得各步驟之金屬材料的各 相的晶粒直徑、體積分率等。所謂各相,係指在鋼鐵中之 ⑩奥氏體(austenite),鐵氧體(ferrite),珠光體(pearlite),馬 氏體(martensite)等之狀態。成為製品後,係根據上述晶粒 直徑、體積分率等,轉換為作為材質的指標之抗拉強度、 延展性等之數值,而可與實際的實驗室試驗之上述的數值 作比較。 其次就材質控制功能8加以詳細說明。 在第6圖與第7圖表示材質控制之2個態樣。第6圖、 馨第7圖之滾軋線,係表示加熱爐20、氧化皮清理機(scale breaker)21、粗軋機2座(RT)(R2)22、23、出口侧溫度計 24、切斷器(crop shear)25、氧化皮清理機26、精軋機7基 27、滑出台(run out table)28、捲取機(windup machine) 1 座 29之例。 第6圖係於1個滾軋材中,在上游製程,譬如在粗軋 製程以滾軋實績資訊收桊功能5收集感測器資訊等,且以 製程資訊補足功能6利用計算求取滾軋之詳細的中間資 訊,而在材質預測功能7中,計算晶粒直徑、體積分率等, 17 318567 200806984 而以此作為輸人資訊,求取成為精軋機27之所欲的 控、體積分率等之類的目標滚軋材溫度、目標加工:等。 利用上述數值,在設定控制用計算機3中再度計算里或施 行修正已經計算有之設定/控制的各數值。 5 ,丄广若干不同’係使用出口側溫度計、板 厗计4 30將滾軋結束後之資訊’作為修正下一滾軋之滾軋 材的設定控制。在第6圖與第7圖中,至少實施其中的、一 方。 以上,表示本發明第丨實施例之構成,透過設為上述 構成,於滾軋或冷卻等中由僅從感測器等能得到之資訊益 法判別之資訊可詳細計算滾軋材的材質,且可以高精確^ 預測並控制材質。而且,材質預測功能由於可根據表示^ 質的狀態變化之材質模型,且依滾軋的進行來執行,故為 提升材質模型的精確度,而具有使用滾軋後測定之材質資 訊來進行材質模型之學習的材質模型學習功能。此外達成 馨於材質的預測扮演重要腳色之製程資訊補足功能中,係使 用滾乳實績資訊,進行包含在製程資訊補足功能的滾軋模 型之學習,而提升滾軋模型的精確度。如此一來,可去除 滾軋模型之製程中間資訊的誤差,並提升製程中間資訊的 精確度’且可提升材質預測及材質控制的精確度。 弟2實施例 第8圖係表示本發明第2實施例的滾軋線之材質預測 及材質控制裝置的方塊圖。 不論國内外,煉鋼廠係已建設多數,且運轉有許多的 18 318567 200806984 熱滾軋線。在第1圖所示之第i實施例 算機3、高階計算機2、滾軋實績資訊 制用計 材質檢查系統4係幾乎全部已在熱滾軋線力二^ 質預測功能7之-部分、材質控制功能===才 成。因此,作為熱滾軋線之控制農置而新追加夢程資= 足功能6、利用該功能之材質 ^力“…補 時,有難於在原有的計算機設備進行1加 貧訊:足功能6係因必須進行多數的計算,故亦有以:: 的計异機設備無法執行之情況。 ’、 因此,在本第2實施例中,如第8 資訊補足功能6,及利用該功能之材質_ /能,7糸=1 …成’且猎由達成與原有的計算機31之界面,而 對操作與原有的功能不造成干擾且附加新 易進行設備與功能的擴張。 次了今 功处n 將滾祝貫績貧訊收集功能與製程資訊補足 j在別的計鼻機予以達成,而可不對操作與 造成干擾並附加新的功能。 (產業上之運用可能性) 本杳明的滾軋線之材質預測及材質控制裝置,係藉由 模擬製程的變化過程,且具備補足資訊的功能,而可提曰高 材質核型的預測精破度,並可以高精確度地控制材質。 【圖式簡單說明】 第圖係表示本發明第】實施例的滾軋線之材質預測 318567 19 200806984 及材貝控制裝置的整體構成方塊圖。 第2圖係表示本發明第1實施例的滾軋線之材質預測 及材^控制裝置的詳細構成方塊圖。 “ 第3圖係表示本發明第1實施例的滾軋線之材質預測 ,及材^控制裝置的詳細構成方塊圖。 第4圖係表示本發明第1實施例的滾軋線之材質預測 及材質控制裝置的詳細構成方塊圖。 第5圖係表示本發明第1實施例的滾軋線之材質預測 攀及材質控制裝置的詳細構成方塊圖。 第6圖係表示本發明第〗實施例的滾軋線之材質預測 及材質控制裝置的詳細構成方塊圖。 第7圖係表示本發明第1實施例的滾軋線之材質預測 及材f控制裝置的詳細構成方塊圖。 第8圖係表示本發明第2實施例的滾軋線之材質預測 及材質控制裝置的整體構成方塊圖。 _【主要元件符號說明】 1 滾軋線 2 高階計算機 3 設定控制用計算機 4 材質檢查系統 5 滾軋實績資訊收集功能 6 製程資訊補足功能 7 材質預測功能 8 材質控制功能 20 318567 200806984 9 滾軋材 10 滾軋機台 11 水冷裝置 12 進入侧溫度計 13 出口侧溫度計 14 滾軋軋輥 15 滾軋模型 16 模擬器 17 滾軋模型學習功能 18 材質模型學習功能 19 材質模型 20 加熱爐 21 氧化皮清理機 22、23 粗軋機 24 出口側溫度計 25 切斷器 26 氧化皮清理機 27 精軋機 28 滑出台 29 捲取機 30 出口侧溫度計、板壓計等 31 原有的計算機 32 另外的計算機 21 318567

Claims (1)

  1. 200806984 十、申請專利範圍: 一種滾軋線之材質預測及材質控制裝置,係將金屬材 料加熱到預定的溫度並將在滾軋之熱滾軋線所製造的 滾軋材之厚度與見度等尺寸形狀及滾軋材的溫度加以 控制之裝置,其特徵在具備:
    將從測疋熱滾軋線及滾軋材的狀態之感測器、以 及控制熱滾軋線之控制裝置所得狀滾軋實績資訊予 以收集之滾軋貫績資訊收集功能; 根據别述滾軋貫績資訊、機械規格等固定資訊、 f軋?之厚度與寬度等目標資訊,預測無法作為滾軋 f績貧訊而收集之表示滾軋線之中間狀態的製程中間 資訊之製程資訊補展功能; 根據别述滾軋實績資訊及前述製程中間資訊,一 邊與丽述滾軋實績f訊及前述製財㈣訊之進行同 步-邊預測滾軋材的材質之材質預測功能;以及 控制預測的材質俾使材質與目標之材質一致的材 2.二種滾軋線之材質預測及材質㈣裝置,係將金屬材 料加熱到預定的溫度並將在滾乾之熱滾札線所製造的 滾軋材之厚度與寬度等尺寸形狀及滾乳材的溫度加以 控制之裝置,其特徵在具備: 冑攸測疋熱滾軋線及滾軋材的狀態之感測器、以 及控制熱滾乾線之控制裝置所得到之滾軋實績資訊予 以收集之滾軋實績資訊收集功能; 318567 22 200806984 根據前述滾軋實績資訊、機械規格等固定資訊、 滚軋材之厚度與見度等目標資訊,預測無法作為滾軋 κ &貪訊而收集之表示滾軋線之中間狀態的製程中間 資訊之製程資訊補足功能; 根據别述滾軋實績資訊及前述製程中間資訊,一 k /、别述滾軋貫績資訊及前述製程中間資訊之進行同 步一邊預測滾軋材的材質之材質預測功能;以及 控制預測的材質俾使與目標之材質一致的材質控 制功能, 、工 而确述滾軋實績資訊收集功能與前述製程資訊補 足功旎係在不同的計算機予以達成。 如申明專利範圍第1項或第2項的滾軋線之材質預测 及材質控制裝置,其中,製程資訊補足功能,係由根 據滾軋模型之模擬器所構成,此外依滾軋之進行來執 行而為了提南前述滾軋模型的精確度,具有使用滾 •車L實績資訊來進行滾軋模型的學習之滾軋模型學二 能。 4·如申請專利範圍® 1項或第2項的滾軋線之材質預測 及材I控制裝置,其中,由於材質預測功能可根據表 不材質的狀態變化之材質模型,並依滾軋之進行來執 行因而為了提高前述材質模型的精確度,而具有使 用滾軋後所測定之材質資訊來進行材質模型的學習之 材質模型學習功能。 318567 23
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