WO2015111199A1 - 圧延ラインのエネルギー消費量予測装置 - Google Patents

圧延ラインのエネルギー消費量予測装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2015111199A1
WO2015111199A1 PCT/JP2014/051559 JP2014051559W WO2015111199A1 WO 2015111199 A1 WO2015111199 A1 WO 2015111199A1 JP 2014051559 W JP2014051559 W JP 2014051559W WO 2015111199 A1 WO2015111199 A1 WO 2015111199A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
value
energy consumption
actual
rolling
values
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2014/051559
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
和寿 北郷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Original Assignee
Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp filed Critical Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
Priority to US15/110,331 priority Critical patent/US10095199B2/en
Priority to CN201480074006.1A priority patent/CN106413930B/zh
Priority to PCT/JP2014/051559 priority patent/WO2015111199A1/ja
Priority to KR1020167022697A priority patent/KR101782281B1/ko
Priority to JP2015558692A priority patent/JP6187603B2/ja
Publication of WO2015111199A1 publication Critical patent/WO2015111199A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/048—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators using a predictor
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21B—ROLLING OF METAL
    • B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21B—ROLLING OF METAL
    • B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
    • B21B37/46—Roll speed or drive motor control
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21B—ROLLING OF METAL
    • B21B39/00—Arrangements for moving, supporting, or positioning work, or controlling its movement, combined with or arranged in, or specially adapted for use in connection with, metal-rolling mills
    • B21B39/02—Feeding or supporting work; Braking or tensioning arrangements, e.g. threading arrangements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21B—ROLLING OF METAL
    • B21B99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21B—ROLLING OF METAL
    • B21B15/00—Arrangements for performing additional metal-working operations specially combined with or arranged in, or specially adapted for use in connection with, metal-rolling mills
    • B21B2015/0057—Coiling the rolled product
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/23—Pc programming
    • G05B2219/23102—Quality parameter is low energy consumption of machine
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
    • G05B2219/49065—Execute learning mode first for determining adaptive control parameters

Definitions

  • This invention relates to an energy consumption prediction apparatus for a rolling line.
  • the rolling line is equipped with various facilities for rolling the material to be rolled to produce products.
  • the energy consumption prediction apparatus for the rolling line the energy consumption required for producing a product of a desired size and quality in the rolling line is calculated.
  • Patent Document 1 discloses that energy consumption is calculated using a rolling torque or a roll speed for a rolling stand that is one of the facilities.
  • Patent Document 2 discloses that the energy consumption of a rolling stand is predicted with higher accuracy using learning calculation of energy consumption.
  • various operation values of equipment such as a rolling stand include a plurality of types of values such as rolling torque and roll speed. Therefore, the model formula includes a plurality of types of parameters as various operation values.
  • the actual calculation value of energy consumption is calculated by inputting all of the various operation result values as the various operation values of the model formula.
  • the equipment arranged in the rolling line includes a winder, a conveyance table, and the like, and it is desirable that the energy consumption of these can be calculated.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and is capable of predicting the energy consumption of a rolling line with high accuracy before actually producing a product.
  • the purpose is to provide.
  • the present invention is an energy consumption prediction apparatus for a rolling line having equipment that acts on a material to be rolled.
  • a setting calculation unit that determines various operation setting values of the equipment based on the operation conditions according to the material to be rolled; Regarding the result of the operation of the equipment based on the various operation setting values, an actual value collecting unit that collects various operation actual values;
  • An energy consumption actual value acquisition unit that acquires an actual value of energy consumption by integrating the various operation actual values, with an interval in which the facility acts on the material to be rolled as an integration interval;
  • An energy consumption learning value calculation unit that calculates a reference learning value of energy consumption by dividing the actual value by the actual calculation value;
  • the operation setting value determined by the setting calculation unit is input only to one type of operation value, and the operation
  • an energy consumption pseudo-actual calculation unit for calculating a pseudo-actual calculation value of energy consumption
  • a corrected learning value calculation unit for calculating a corrected learning value by dividing the actual calculation value by the pseudo actual calculation value;
  • the setting calculation unit inputs the various operation setting values as various operation values of the model formula for the material to be conveyed to the rolling line from the next time onward, and calculates a predicted value of energy consumption.
  • the prediction value is multiplied by the reference learning value and the correction learning value to calculate a corrected energy consumption prediction value.
  • the facility is a rolling stand having a roller for rolling the material to be rolled
  • the various operation values of the model formula include a rolling torque and a roll speed of the roller.
  • the equipment is a winder
  • the various operation values of the model formula include the tension and speed of the material to be rolled.
  • the facility is a conveyance table
  • the various operation values of the model formula include a material to be rolled and a material conveyance time.
  • the present invention it is possible to accurately predict the energy consumption of the rolling line before actually producing the product. As a result, efficient production management is possible, such as producing a product with a large energy consumption during a time of day when power is available.
  • FIG. 1 It is a conceptual diagram which shows the whole system in Embodiment 1 of this invention. It is the equipment layout figure of the rolling line 1 which is the prediction object of the energy consumption by the energy consumption prediction apparatus 30.
  • FIG. It is a schematic diagram which shows the structure of the energy consumption prediction apparatus 30 which concerns on Embodiment 1 of this invention. It is a figure which shows an example of the operation
  • FIG. 1 is a conceptual diagram showing the entire system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a rolling line 1 for rolling a material to be rolled (for example, a slab or a metal material) includes various equipment 10, a control device 20, and an energy consumption prediction device 30.
  • the energy consumption prediction device 30 includes an arithmetic processing device and a memory.
  • the various facilities 10 are, for example, a rolling stand, a winder, a transfer table, and the like.
  • Various equipment 10 includes an actuator and a sensor.
  • the actuator includes a roller that acts on the material to be rolled and a motor that drives the roller.
  • the motor receives a signal corresponding to the operation set value and operates based on this signal.
  • the sensor outputs signals corresponding to various operation result values related to the result of the facility 10 acting on the material to be rolled based on various operation setting values.
  • the control device 20 is connected to the facility 10 and monitors and controls the facility 10.
  • the control device 20 outputs signals corresponding to various operation setting values to the facility 10.
  • the control device 20 inputs signals corresponding to various operation result values of the facility 10.
  • the energy consumption prediction device 30 is connected to the control device 20 and outputs various operation setting values that mean the operation target of the facility 10.
  • the energy consumption prediction apparatus 30 inputs various operation result values that mean the operation results of the facility 10.
  • FIG. 2 is an equipment layout diagram of the rolling line 1 that is a target of energy consumption prediction by the energy consumption prediction apparatus 30.
  • Rolling line 1 is a hot rolling line.
  • the hot rolling line shown in FIG. 2 includes a heating furnace 21, a rough rolling machine 23, a finishing rolling machine 26, a winding machine 28, and a conveyance table 29.
  • the material 100 to be rolled out from the heating furnace 21 is rolled by a reversible roughing mill 23.
  • the roughing mill 23 usually has one to several rolling stands 230.
  • the rough rolling machine 23 rolls to the target intermediate bar plate thickness on the outlet side of the rough rolling machine 23 by passing the rolling stand 230 several times while reciprocating the material 100 to be rolled.
  • passing the material to be rolled 100 through the rolling stand 230 of the roughing mill 23 is referred to as “pass”.
  • the material 100 to be rolled is transported from the roughing mill 23 exit side to the finishing mill 26 entry side, for example, by the finishing mill 26 having 5 to 7 rolling stands 260. Rolled to a product thickness of.
  • the material 100 to be rolled out from the finish rolling mill 26 is cooled by a cooling device 27 such as a water cooling device and then wound into a coil by a winder 28.
  • rollers of the rolling stand 230 of the roughing mill 23 are driven by a motor 231.
  • the rollers of the rolling stand 260 of the finishing mill 26 are driven by a motor 261.
  • the motor 231 and the motor 261 are, for example, high output motors of 5000 to 11000 [kW].
  • the energy consumption of the motor during rolling varies depending on the size and steel type of the material to be rolled.
  • the winder 28 is a down coiler.
  • the winder 28 is driven by a motor 281.
  • the transfer table 29 includes a rough mill transfer table 290, a rough-finish transfer table 292, a run-out table 293, and the like.
  • the rollers of the transport table 29 are driven by a plurality of motors 291.
  • a finishing mill exit side measuring instrument 262 is installed on the exit side of the finishing mill 26.
  • the finishing mill exit-side measuring instrument 262 continuously measures the sheet thickness, sheet width, temperature, and the like of the material 100 to be rolled. The measurement value is used to check the quality of the product online and to realize feedback control.
  • the finishing rolling mill delivery side measuring device 262 may be a measuring device in which a plate thickness meter and a plate width meter are separately attached, or a measurement capable of measuring both the plate thickness and the plate width with one measuring device.
  • a vessel may be used.
  • a coarse rolling mill entry-side descaler 22 is disposed on the entry side of the rough rolling mill 23.
  • a finishing mill entry-side descaler 25 is disposed on the entry side of the finishing mill 26.
  • a crop cut shear 24 is disposed in the transfer table area between the rough rolling mill 23 and the finish rolling mill 26.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a configuration of the energy consumption prediction apparatus 30 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the energy consumption prediction device 30 is a device that predicts the energy consumption of the facility 10.
  • the equipment 10 shown in FIG. 1 includes a rolling stand 230 of the roughing mill 23, a rolling stand 260 of the finishing mill 26, a winder 28, and a transfer table 29.
  • the energy consumption prediction device 30 includes a setting calculation unit 31, an actual value collection unit 32, an energy consumption actual value acquisition unit 33, an energy consumption actual result calculation unit 34, a learning value calculation unit 35, energy A consumption pseudo result calculation unit 36 and a corrected learning value calculation unit 37 are provided.
  • the memory shown in FIG. 1 stores a program describing the processing content of each unit shown in FIG.
  • Each unit shown in FIG. 3 is realized by loading a program from the memory and executing it by the arithmetic processing unit shown in FIG.
  • the setting calculation unit 31 determines various operation setting values A SET for the equipment 10 based on the operation conditions corresponding to the material 100 to be rolled.
  • the actual value collection unit 32 collects various operation result values AACT regarding the results of the operation of the facility 10 based on the various operation setting values ASET .
  • the various operation result values AACT include the state of the material to be rolled (temperature, plate width, plate thickness, etc.) and the operation result values of the actuator (current consumption, power consumption, rolling torque, roll speed, rolling load, etc.).
  • the energy consumption amount actual value acquisition unit 33 uses the section in which the facility 10 has acted on the material 100 to be rolled as an integration section, and integrates various operation result values collected in the section to acquire the actual value En ACT of energy consumption. .
  • the energy consumption result calculation unit 34 inputs various operation result values A ACT as various operation values into a model formula that defines the relationship between the various operation values of the facility 10 and the energy consumption of the facility 10, and energy consumption
  • the actual calculation value En ACTCAL is calculated.
  • Learning value calculation section 35 calculates a reference learned value ZnE energy consumption by dividing the actual value En ACT Actual calculation values En ACTCAL.
  • the energy consumption quasi-actual calculation unit 36 inputs the operation setting value A SET determined by the setting calculation unit 31 to only one type of operation value among the various types of operation values of the above-described model formula, and sets the other types of operation values. Inputs the operation result value A ACT collected by the result value collection unit 32, and calculates the pseudo result calculation value En PseudoACTCAL of the energy consumption.
  • the corrected learning value calculation unit 37 calculates the corrected learning value by dividing the actual calculation value En ACTCAL by the pseudo actual calculation value En PseudoACTCAL .
  • the setting calculation unit 31 described above multiplies the reference learning value ZnE by the correction learning value to calculate the corrected learning value ZnE use . Then, regarding the material to be rolled to the rolling line 1 after the next time, various operation setting values A SET are input as various operation values of the above-described model formula, and a predicted value of energy consumption is calculated. This predicted value is multiplied by the corrected learning value ZnE use to calculate the corrected energy consumption predicted value En CALSET .
  • the various facilities 10 of the rolling line 1 include a rolling stand of the rough rolling mill 23, a rolling stand of the finish rolling mill 26, a winder 28, a conveyance table 29, and the like. In this embodiment, prediction calculation of energy consumption related to a rolling stand will be described.
  • the operation set value calculated by the setting calculation is used for the prediction calculation of the energy consumption of the hot rolling line.
  • a predicted value of energy consumption in the rolling stand can be calculated based on operation setting values such as rolling torque and roll speed, and operation conditions.
  • the setting calculation unit 31 predicts energy consumption using a model formula.
  • the calculated value En CAL of the energy consumption of the motor that drives the rolls of each rolling stand can be calculated as shown in equations (1) and (2).
  • the calculated value En CAL is calculated by integrating the product of the rolling torque G (t) [kNm] and the roll speed v (t) [m / s] with time (t) [s].
  • Pwn CAL (1000 ⁇ Vn i CAL ⁇ Gn i CAL ) / Rn (1)
  • En CAL ⁇ (Pwn i CAL + Pwn i + 1 CAL ) ⁇ Sn i CAL / 2 (2)
  • n is a stand number (or the number of rolling passes).
  • i is the number of the position of the target point.
  • Sn i CAL [s] indicates the time [s] between the target points i and i + 1.
  • ⁇ represents the sum from the first target point to the last target point.
  • Vn i CAL at the target point i is an operation setting value of the roll speed.
  • Gn i CAL is an operation set value at the target point i of the rolling torque.
  • Pwn i CAL is a calculated value of rolling power at the target point i of the material to be rolled.
  • Rn [mm] is the roll radius.
  • the target point means a representative position of the material to be rolled.For example, in order to determine the gap of the roll at the time of biting of the material to be rolled, the prediction accuracy of the tip is important.
  • the tip position is set as one of the target points, and the load, torque, etc. are predicted using the entry side information (plate thickness, plate width, temperature, etc.).
  • Equation (3) the predicted value En CALSET of energy consumption can be calculated as shown in Equation (3).
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of operation setting values of the rolling stand.
  • the rolling torque operation set value Gn CAL 41 is determined for each position of the target point for each operating condition.
  • the operation setting value at the position of the target point can be predicted by setting calculation. This position is the same as the position where the load prediction necessary for the calculation of the set gap is performed.
  • the roll speed operation set value Vn CAL 42 has a speed pattern defined over the entire length of the material to be rolled.
  • FIG. 5 is a diagram showing a rolling torque operation set value Gn CAL 51 calculated by performing linear interpolation. By performing linear interpolation according to the predicted position of the speed pattern, the rolling torque operation set value Gn CAL 51 can be calculated. Thereby, the operation setting value of the rolling torque at the predetermined target point can be acquired.
  • the operation setting value of rolling torque and the operation setting value of roll speed necessary for the calculation calculation of the operation setting value are stored in advance for each operation condition.
  • the learning calculation is executed after the rolling is completed and the material to be rolled is wound up by the winder 28.
  • the actual value collection unit 32 acquires the actual operation value over the entire length of the material to be rolled.
  • the operation result value is a value obtained as a result of operating the equipment 10 based on the operation setting value.
  • the various operation result values are a roll diameter, a rolling torque, and a roll speed.
  • the roll diameter the rolling roll is worn and expanded during rolling, but the change is slight, and there is no problem even if a fixed value determined by setting calculation is used.
  • Energy consumption actual value acquisition unit 33 integrates the operation result value to obtain the actual value En ACT energy consumption.
  • the actual value En ACT of the energy consumption of the motor that drives the roll of each rolling stand can be calculated by integrating the rolling power Pwn 61 with time as shown in FIG. This can be expressed by equation (4).
  • the rolling power calculated from the rolling torque and the roll speed is used as follows. That is, the actual value En ACT of the energy consumption can be calculated by integrating the product of the rolling torque Gn (t) [kNm] and the roll speed Vn (t) [m / s] with time (t) [s]. .
  • the energy consumption record calculation unit 34 uses the same model formula (formula (1) and formula (2)) as the setting calculation as shown in formula (6) and formula (7), and uses the actual performance as the input parameter. Substituting the value, the actual calculation value En ACTCAL of energy consumption is calculated. Specifically, the rolling torque Pwn i ACTCAL is calculated by substituting the rolling torque actual value Gn i ACT and the roll speed actual value Vn i ACT into the input parameters of the model formula, and integrating the rolling power Pwn i ACTCAL . By doing so, the actual calculation value En ACTCAL of energy consumption is obtained.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a result calculation value of energy consumption. If the target position point i is different between actual value Gn ACT 71 and actual Vn ACT 72 of roll speed of the rolling torque, using a value obtained by linear interpolation as shown in FIG.
  • Pwn i ACTCAL (1000 ⁇ Vn i ACT ⁇ Gn i ACT ) / Rn (6)
  • En ACTCAL ⁇ (Pwn i ACTCAL + Pwn i + 1 ACTCAL ) ⁇ Sn i ACT / 2 (7)
  • the learned value calculation unit 35 compares the actual energy consumption value En ACT acquired by the actual energy consumption value acquisition unit 33 with the actual calculation value En ACTCAL of the energy consumption calculated by the energy consumption result calculation unit 34. Then, as shown in the equation (8), the reference learning value ZnE of the energy consumption is calculated.
  • the energy consumption pseudo actual result calculation unit 36 uses the operation setting value determined by the setting calculation unit 31 only for one type of parameter of the above-described model formula, and the operation value collected by the actual value collection unit 32 for other types of parameters. Using the actual value, the pseudo actual calculation value En PseudoACTCAL of energy consumption is calculated. For example, when the operation set value is used only for the rolling torque and the operation result value is used for the roll speed, the equation (9) and the equation (10) are shown.
  • Pwn i PseudoACATCAL_G (1000 ⁇ Vn i ACT ⁇ Gn i CAL ) / Rn (9)
  • En PseudoACTCAL_G ⁇ (Pwn i PseudoACTCAL_G + Pwn i + 1 PseudoACTCAL_G ) ⁇ Sn i ACT / 2 (10)
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a pseudo actual calculation value of energy consumption.
  • the operation setting value Gn CAL 41 and the operation result value Gn ACT 71 which are prediction values of the rolling torque, are not constant over the entire length, but are always changing. In order to absorb this error, the operation setting value Gn CAL 41 determined by the setting calculation unit 31 for only the rolling torque as one parameter is used.
  • the corrected learning value calculation unit 37 includes an energy consumption actual calculation value En ACTCAL calculated by the energy consumption actual calculation unit 34 and an energy consumption pseudo actual calculation value En PseudoACTCAL calculated by the energy consumption pseudo actual calculation unit 36. And a corrected learning value of energy consumption is calculated. For example, when an operation set value is used for the rolling torque and an operation result value is used for the roll speed, it is expressed as in Expression (11).
  • the setting calculation unit 31 calculates a corrected learning value ZnE use by multiplying the reference learning value ZnE by the corrected learning value ZnE (G) as shown in the equation (12).
  • ZnE use ZnE ⁇ ZnE (G) (12)
  • the setting calculation part 31 inputs various operation
  • Calculate CAL As shown in Equation (3), the predicted value En CAL is multiplied by the corrected learning value ZnE use to calculate the corrected energy consumption predicted value En CALSET .
  • Pwn i PseudoACATCAL_V (1000 ⁇ Vn i CAL ⁇ Gn i ACT ) / Rn (13)
  • En PseudoACTCAL_V ⁇ (Pwn i PseudoACTCAL_V + Pwn i + 1 PseudoACTCAL_V ) ⁇ Sn i ACT / 2 (14)
  • the corrected learning value calculation unit 37 calculates the corrected learning value ZnE (V) as shown in Expression (15).
  • the corrected learning value ZnE use after energy consumption is the corrected learning value ZnE (G) when the rolling torque is set as the operation setting value, and the corrected learning value ZnE (V) when the roll speed is set as the operation setting value. ) And the calculation of the formula (16), and then applied to the calculation of the predicted value En CALSET of the energy consumption in the next material.
  • ZnE use ZnE ⁇ ZnE (G) ⁇ ZnE (V) (16)
  • weighting it is preferable to add weighting to ZnE (G) and ZnE (V).
  • FIG. 2 System Configuration of Embodiment 2
  • FIG. 2 System Configuration of Embodiment 2
  • the system configuration in the system of the present embodiment is the same as the configuration shown in FIGS. Since the basic concept of the energy consumption prediction apparatus 30 is the same as the content described in the first embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the various facilities 10 of the rolling line 1 include a rolling stand of the rough rolling mill 23, a rolling stand of the finish rolling mill 26, a winder 28, a conveyance table 29, and the like.
  • prediction calculation of energy consumption related to the winder 28 that is a downcoiler will be described.
  • the setting calculation unit 31 determines various operation setting values of the winder 28 based on the operation conditions corresponding to the material to be rolled.
  • the material to be rolled is wound up while adjusting the tension between the downcoiler and the pinch roller installed on the entry side.
  • Various operation setting values of the winder 28 are determined for each position of the target point for each operation condition.
  • various operation setting values necessary for calculating the operation setting value are stored in advance for each operation condition.
  • tensile_strength target value which is one of the operation setting values may be changed, and a winding shape may be adjusted.
  • the setting calculation unit 31 predicts the energy consumption by inputting the operation setting value into the model formula.
  • the calculated value E_DC CAL of the energy consumption of the motor that drives the winder 28 can be calculated as shown in Expression (17) and Expression (18).
  • Pw_DC i CAL 10 ⁇ Te CAL ⁇ h CAL ⁇ w CAL ⁇ V_DC i CAL (17)
  • E_DC CAL ⁇ (Pw_DC i CAL + Pw_DC i + 1 CAL ) ⁇ S_DC i CAL / 2 (18) here, i: Number of target position Te: Tension [Mpa] h: Thickness [mm] w: Plate width [mm]
  • V_DC i Rolled material speed at target point i [m / s]
  • S_DC i Time between target point i and i + 1 [s]
  • the predicted value E_DC CALSET of the energy consumption can be calculated by using a corrected learning value ZE_DC use described later, as shown in Expression (19).
  • E_DC CALSET ZE_DC use ⁇ E_DC CAL (19)
  • the learning calculation is executed after the rolling is completed and the material to be rolled is wound up by the winder 28.
  • the actual value collection unit 32 acquires the actual operation value over the entire length of the material to be rolled.
  • the operation result value is a value obtained as a result of operating the winder 28 based on the operation setting value. In the case of the winder 28, the tension, the plate thickness, the plate width, the material to be rolled, and the like are acquired as the operation result values.
  • the actual energy consumption value acquisition unit 33 integrates the actual operation values to acquire the actual energy consumption value E_DC ACT .
  • the actual value E_DC ACT of the energy consumption of the motor that drives the winder 28 is expressed as in Expression (20), similar to Expression (4).
  • the energy consumption result calculation unit 34 uses the same model formula (formula (17) and formula (18)) as the setting calculation as shown in the formula (21) and formula (22), and uses the actual performance as the input parameter. Substituting the value, the actual calculated value of energy consumption E_DC ACTCAL is calculated.
  • Pw_DC i ACTCAL 10 ⁇ Te ACT ⁇ h ACT ⁇ w ACT ⁇ V_DC i ACT (21)
  • E_DC ACTCAL ⁇ (Pw_DC i ACTCAL + Pw_DC i + 1 ACTCAL ) ⁇ S_DC i ACT / 2 (22)
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an operation setting value and an operation result value related to the winder 28.
  • the winding speed of the winder 28 is linked to the speed control of the finishing side during finish rolling.
  • finishing rolling that is, after the tail end of the material to be rolled has passed through the finishing final stand, it is wound with the given speed pattern V_DC ACT 91 while maintaining the tension target value. Since the actual value of tension when calculating the actual calculated value of energy consumption matches the formula for setting calculation, the average value Te ACT (ave) 92 or the tension at a representative target point is used for one point.
  • the actual operation values measured by the finishing mill exit side measuring instrument 262 installed on the exit side of the rolling mill are used.
  • the learned value calculation unit 35 compares the actual energy consumption value E_DC ACT acquired by the actual energy consumption value acquisition unit 33 with the actual energy consumption calculation value E_DC ACTCAL calculated by the actual energy consumption calculation unit 34. Then, as shown in Expression (23), a reference learning value ZE_DC for energy consumption is calculated.
  • the energy consumption pseudo actual result calculation unit 36 uses the operation setting value determined by the setting calculation unit 31 only for one type of parameter of the above-described model formula, and the operation value collected by the actual value collection unit 32 for other types of parameters. Using the actual value, calculate the pseudo-actual value E_DC PseudoACTCAL of energy consumption. When the operation set value is used only for the material to be rolled and the operation result value is used for the tension or the like, it is expressed as Expression (24) and Expression (25).
  • the corrected learning value calculation unit 37 includes an energy consumption actual calculation value E_DC ACTCAL calculated by the energy consumption actual calculation unit 34 and an energy consumption pseudo actual calculation value E_DC PseudoACTCAL calculated by the energy consumption pseudo actual calculation unit 36. And a corrected learning value of energy consumption is calculated. For example, when the operation set value is used for the material to be rolled and the operation result value is used for the tension or the like, it is expressed as in Expression (26).
  • the setting calculation unit 31 calculates a corrected learning value ZE_DC use by multiplying the reference learning value ZE_DC by the correction learning value ZE_DC (V), as shown in Expression (27).
  • ZE_DC use ZE_DC ⁇ ZE_DC (V) (27)
  • the setting calculation part 31 inputs various operation
  • Calculate CAL As shown in Expression (19), this predicted value E_DC CAL is multiplied by the corrected learning value ZE_DC use to calculate a corrected energy consumption predicted value E_DC CALSET .
  • the corrected learning value calculation unit 37 calculates the corrected learning value ZE_DC (T) as shown in Expression (30).
  • the corrected learning value ZE_DC use for energy consumption is corrected learning value ZE_DC (V) when the work speed is set as the operation setting value, and corrected learning value ZE_DC (when the tension is the operation setting value)
  • the calculation of the formula (31) is applied to the calculation of the predicted value E_DC CALSET of the energy consumption in the next material.
  • ZE_DC use ZE_DC ⁇ ZE_DC (V) ⁇ ZE_DC (T) (31)
  • Embodiment 3 FIG. [System Configuration of Embodiment 3] Next, a third embodiment of the present invention will be described.
  • the system configuration in the system of the present embodiment is the same as the configuration shown in FIGS. Since the basic concept of the energy consumption prediction apparatus 30 is the same as the content described in the first embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • the various facilities 10 of the rolling line 1 include a rolling stand of the rough rolling mill 23, a rolling stand of the finish rolling mill 26, a winder 28, a conveyance table 29, and the like. In the present embodiment, prediction calculation of energy consumption related to the transport table 29 will be described.
  • the transport table 29 includes a rough mill transport table 290, a rough-finish transport table 292, a run-out table 293, and the like.
  • prediction calculation of energy consumption related to the rough mill conveyance table 290 will be described as an example.
  • the setting calculation unit 31 determines various operation setting values of the transport table 29 based on the operation conditions corresponding to the material to be rolled.
  • various operation setting values necessary for calculating the operation setting value are stored in advance for each operation condition.
  • the setting calculation unit 31 predicts the energy consumption by inputting the operation setting value into the model formula.
  • the calculated value E_TR CAL of the energy consumption of the motor that drives the transfer table 29 can be calculated as shown in equations (32) to (34).
  • E_TR CAL E_TR CAL MIN ⁇ E_TR CAL ACC & LOAD (32)
  • E_TR CAL MIN ⁇ (KC (n) ⁇ Ws ⁇ Vs (n) CAL ⁇ t (n) CAL ) (33)
  • E_TR CAL ACC & LOAD (1/2) ⁇ ⁇ (KAC (n) ⁇ Ws ⁇ (Vs (n) CAL ) 2 ) (34) here, n: Number of rough rolling pass KC (n): Minimum transfer energy adjustment factor KAC (n): Acceleration / deceleration energy adjustment coefficient Ws: Rolled material weight [kg] Vs (n) CAL : Rolled material conveyance speed [m / s] T (n) CAL : Rolled material conveyance time [s]
  • Equation (33) shows the energy consumption for correcting the energy, that is, the energy consumption required for transporting at a certain speed. Show.
  • Equation (34) indicates the energy consumption required for accelerating the material to be rolled.
  • the predicted value E_TR CALSET of the energy consumption can be calculated by using a corrected learning value ZE_TR use, which will be described later, as shown in Expression (35).
  • E_TR CALSET ZE_TR use ⁇ E_TR CAL (35)
  • the learning calculation is executed after the rolling is completed and the material to be rolled is wound up by the winder 28.
  • the actual value collection unit 32 acquires the actual operation value over the entire length of the material to be rolled.
  • the operation result value is a value obtained as a result of operating the transport table 29 based on the operation setting value. For example, motor current consumption is acquired.
  • Energy consumption actual value acquisition unit 33 integrates the operation result value to obtain the actual value E_TR ACT energy consumption.
  • Actual E_TR ACT energy consumption of the motor driving the feeding table 29, similarly to the equation (4) is expressed by the equation (36).
  • the energy consumption result calculation unit 34 uses the same model formula (formula (32) to formula (34)) as the setting calculation, as shown in formulas (37) to (39), and the operation results are input to the input parameters. Substituting the value, the actual calculated value of energy consumption E_TR ACTCAL is calculated.
  • the learned value calculation unit 35 compares the actual energy consumption value E_TR ACT acquired by the actual energy consumption value acquisition unit 33 with the actual calculated energy consumption value E_TR ACTCAL calculated by the actual energy consumption calculation unit 34. Then, as shown in Expression (40), the reference learning value ZE_TR of the energy consumption is calculated.
  • the energy consumption pseudo actual result calculation unit 36 uses the operation setting value determined by the setting calculation unit 31 only for one type of parameter of the above-described model formula, and the operation value collected by the actual value collection unit 32 for other types of parameters. Using the actual value, calculate a pseudo actual calculation value E_TR PseudoACTCAL of energy consumption.
  • E_TR PseudoACTCAL As parameters relating to the transfer table 29, there are a rolled material transfer speed and a rolled material transfer time, as shown in Expression (38) and Expression (39).
  • E_TR PseudoACTCAL_V E_TR MIN (V) ⁇ E_TR ACC & LOAD (V) (41)
  • E_TR MIN (V) ⁇ (KC (n) ⁇ Ws ⁇ Vs (n) CAL ⁇ t (n) ACT ) (42)
  • E_TR ACC & LOAD (V) (1/2) ⁇ ⁇ (KAC (n) ⁇ Ws ⁇ (Vs (n) CAL ) 2 ) (43)
  • the corrected learned value calculation unit 37 includes an energy consumption actual calculation value E_TR ACTCAL calculated by the energy consumption actual calculation unit 34 and an energy consumption pseudo actual calculation value E_TR PseudoACTCAL calculated by the energy consumption pseudo actual calculation unit 36. And a corrected learning value of energy consumption is calculated. For example, when the operation set value is used for the material to be rolled and the operation result value is used for the material to be rolled, the equation (44) is used.
  • the setting calculation part 31 inputs various operation
  • Calculate CAL As shown in Expression (35), this predicted value E_TR CAL is multiplied by the corrected learned value ZE_TR use to calculate a corrected energy consumption predicted value E_TR CALSET .
  • E_TR PseudoACTCAL_t E_TR MIN (t) ⁇ E_TR ACC & LOAD (t) (45)
  • E_TR MIN (t) ⁇ (KC (n) ⁇ Ws ⁇ Vs (n) ACT ⁇ t (n) CAL )
  • E_TR ACC & LOAD (t) (1/2) ⁇ ⁇ (KAC (n) ⁇ Ws ⁇ (Vs (n) ACT ) 2 ) (47)
  • the corrected learning value calculation unit 37 calculates the corrected learning value ZE_TR (t) as shown in Expression (48).
  • the corrected learning value ZE_TR use of energy consumption is the corrected learning value ZE_TR (V) when the work material transport speed is set as the operation set value, and the work material transport time is set as the operation set value.
  • the correction learning value ZE_TR (t) is combined and applied to the calculation of the predicted value E_TR CALSET of the energy consumption in the next material through the calculation of Expression (49).
  • ZE_TR use ZE_TR ⁇ ZE_TR (V) ⁇ ZE_TR (t) (49)
  • Embodiment 4 FIG. [System Configuration of Embodiment 4] Next, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
  • the system of this embodiment has the configuration shown in FIGS. Since the basic concept of the energy consumption prediction apparatus 30 is the same as the content described in the first embodiment, detailed description thereof is omitted.
  • FIG. 10 is a schematic diagram showing a configuration of the energy consumption prediction apparatus 30 according to Embodiment 4 of the present invention.
  • the setting calculation unit 31 includes a rolling torque learning unit 121.
  • the rolling torque learning unit 121 learns the rolling torque learning value by using the operation result value collected by the result value collecting unit 32. For example, as shown in equation (50), rolling torque is a function of the rolling load Pn i.
  • the subscript n is a stand number (or the number of rolling passes).
  • i is the number of the position of the target point.
  • the learning calculation can be shown as follows.
  • the rolling torque prediction value of the next material is used in a corrected form using the rolling torque learning value as follows.
  • the actual rolling torque value Gn i ACT and the actual rolling load value Pn i at the target point i can be acquired from the actual value collection unit 32. Further, the rolling torque actual calculation value Gn i ACTCAL can be calculated by inputting the rolling load actual value Pn i into the equation (50).
  • the corrected torque energy consumption pseudo actual result calculation unit 122 calculates the actual torque consumption value En PseudoACTCAL_G of the energy consumption calculated by the energy consumption pseudo actual result calculation unit 36 using the rolling torque learning value ZGn calculated by the rolling torque learning unit 121. Is multiplied by to calculate a corrected torque energy consumption pseudo actual result calculation value.
  • the rolling torque learning value ZGn is calculated by Equation (51) and corrected by Equation (52)
  • the corrected torque energy consumption pseudo actual calculation value newEn PseudoACTCAL_G is corrected by the integration type as shown in Equation (53).
  • the corrected learning value calculation unit 37 includes a corrected torque energy consumption pseudo actual calculation value newEn PseudoACTCAL_G calculated by the corrected torque energy consumption pseudo actual calculation unit 122 and an actual consumption calculation result En of the energy consumption actual calculation unit 34.
  • the corrected learning value ZnE (G) is calculated by comparing with ACTCAL.
  • ZnE use ZnE ⁇ ZnE (G) (55)
  • the learning value of the energy consumption calculation can be calculated in consideration of the influence of the learning coefficient of the rolling torque.
  • the rolling torque is a function of the rolling load Pn i, but is not limited thereto.
  • the rolling torque may be expressed as a function having a rolling load, an inlet side plate thickness, an outlet side plate thickness, a torque arm coefficient, and the like as parameters.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Control Of Metal Rolling (AREA)

Abstract

（１）被圧延材に作用する設備の各種動作値と前記設備のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として各種動作実績値を入力して、エネルギー消費量の実績計算値を算出し、（２）エネルギー消費量の実績値を前記実績計算値で除算してエネルギー消費量の基準学習値を算出し、（３）前記モデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ前記設定計算部で定めた動作設定値を入力し、他種の動作値には動作実績値を入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値を算出し、（４）前記実績計算値を前記擬実績計算値で除算して補正学習値を算出し、（５）次回以降に前記圧延ラインに搬送される予定の被圧延材に関して、前記モデル式の各種動作値として前記各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値を算出し、前記予測値に前記基準学習値と前記補正学習値とを乗算して補正後のエネルギー消費量の予測値を算出すること、を特徴とする。

Description

圧延ラインのエネルギー消費量予測装置
　この発明は、圧延ラインのエネルギー消費量予測装置に関する。
　圧延ラインは、被圧延材を圧延して製品を製造するための各種設備を備える。圧延ラインのエネルギー消費量予測装置では、圧延ラインにおいて所望のサイズ・品質の製品を製造するために必要とされるエネルギー消費量が算出される。
　例えば、特許文献１には、設備の１つである圧延スタンドについて、圧延トルクやロール速度を用いてエネルギー消費量を算出することが開示されている。また、特許文献２には、圧延スタンドについて、エネルギー消費量の学習計算を用いて、より精度高くエネルギー消費量を予測することが開示されている。
日本特許３４４４２６７号公報 日本特開２０１２－１７０９６２号公報
　特許文献２の技術では、圧延スタンドの各種動作値とエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量を予測する。また、各種動作設定値に基づいて動作した圧延スタンドから各種動作実績値を取得する。各種動作実績値に基づいてエネルギー消費量の実績値を取得する。また、各種動作実績値をモデル式に入力してエネルギー消費量の実績計算値を算出する。そして、実績値と実績計算値とを比較して学習値を算出する。この学習値を上述のモデル式により算出されるエネルギー消費量に反映して、次材に消費されるエネルギー消費量を予測する。
　ところで、圧延スタンド等の設備の各種動作値には、圧延トルク、ロール速度など複数種類の値が含まれる。そのため、モデル式には、各種動作値として複数種類のパラメータが含まれる。特許文献２の技術では、モデル式の各種動作値として各種動作実績値のすべてを入力してエネルギー消費量の実績計算値を算出している。
　しかしながら、この場合、いずれのパラメータがモデル式の予測誤差に影響しているか不明である。例えば、圧延トルクの動作設定値と動作実績値との誤差、ロール速度の動作設定値と動作実績値との誤差のいずれがエネルギー消費量に大きく影響するのか考慮できていない。パラメータによる影響の違いを考慮することが、より精度の高いエネルギー消費量の予測に貢献するものと考えられる。
　また、圧延ラインに配置される設備には、圧延スタンド以外に、巻取り機、搬送テーブルなどが含まれ、これらのエネルギー消費量を算出できることも望まれる。
　この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、圧延ラインのエネルギー消費量を、実際に製品を生産する前に精度高く予測することができる圧延ラインのエネルギー消費量予測装置を提供することを目的とする。
　この発明は、上記の目的を達成するため、被圧延材に作用する設備を有する圧延ラインのエネルギー消費量予測装置であって、
　被圧延材に応じた操業条件に基づいて前記設備の各種動作設定値を定める設定計算部と、
　前記設備が前記各種動作設定値に基づいて動作した結果に関して、各種動作実績値を収集する実績値収集部と、
　前記設備が前記被圧延材に作用した区間を積分区間として、前記各種動作実績値を積分してエネルギー消費量の実績値を取得するエネルギー消費量実績値取得部と、
　前記設備の各種動作値と前記設備のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として前記各種動作実績値を入力して、エネルギー消費量の実績計算値を算出するエネルギー消費量実績計算部と、
　前記実績値を前記実績計算値で除算してエネルギー消費量の基準学習値を算出するエネルギー消費量学習値計算部と、
　前記モデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ前記設定計算部で定めた動作設定値を入力し、他種の動作値には前記実績値収集部で収集した動作実績値を入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値を算出するエネルギー消費量擬実績計算部と、
　前記実績計算値を前記擬実績計算値で除算して補正学習値を算出する補正学習値計算部と、
　前記設定計算部は、次回以降に前記圧延ラインに搬送される予定の被圧延材に関して、前記モデル式の各種動作値として前記各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値を算出し、前記予測値に前記基準学習値と前記補正学習値とを乗算して補正後のエネルギー消費量の予測値を算出すること、を特徴とする。
　一例として、前記設備は、被圧延材を圧延するローラを有する圧延スタンドであり、前記モデル式の各種動作値は、前記ローラの圧延トルクとロール速度とを含む。
　他の例として、前記設備は、巻取り機であり、前記モデル式の各種動作値は、被圧延材の張力と速度とを含む。
　他の例として、前記設備は、搬送テーブルであり、前記モデル式の各種動作値は、被圧延材搬送速度と被圧延材搬送時間とを含む。
　この発明によれば、圧延ラインのエネルギー消費量を、実際に製品を生産する前に精度高く予測することができる。その結果、エネルギー消費量の大きい製品を、一日のうち電力に余裕がある時間帯に生産するなど、効率的な生産管理が可能となる。
本発明の実施の形態１におけるシステム全体を示す概念図である。 エネルギー消費量予測装置３０によるエネルギー消費量の予測対象である圧延ライン１の設備配置図である。 本発明の実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置３０の構成を示す模式図である。 圧延スタンドの動作設定値の一例を示す図である。 線形補間を行なって算出した圧延トルクの動作設定値GnCAL５１を示す図である。 エネルギー消費量の実績値と、圧延パワーとの関係を示す図である。 エネルギー消費量の実績計算値の一例を示す図である。 エネルギー消費量の擬実績計算値の一例を示す図である。 巻取り機２８に関する動作設定値と動作実績値の一例を示す図である。 本発明の実施の形態４に係るエネルギー消費量予測装置３０の構成を示す模式図である。
　以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。
実施の形態１．
［実施の形態１のシステム構成］
　図１は、本発明の実施の形態１におけるシステム全体を示す概念図である。
　被圧延材（例えば、スラブ、金属材料）を圧延する圧延ライン１は、各種の設備１０、制御装置２０およびエネルギー消費量予測装置３０を備える。エネルギー消費量予測装置３０は、演算処理装置とメモリを備える。
　各種の設備１０は、例えば、圧延スタンド、巻取り機、搬送テーブルなどである。各種の設備１０は、アクチュエータとセンサを備える。アクチュエータは、被圧延材に作用するローラと、ローラを駆動するモータを含む。モータは、動作設定値に相当する信号を入力し、この信号に基づいて動作する。センサは、設備１０が各種動作設定値に基づいて被圧延材に作用した結果に関する各種動作実績値に相当する信号を出力する。
　制御装置２０は、設備１０に接続し、設備１０を監視・制御する。制御装置２０は、設備１０に各種動作設定値に相当する信号を出力する。制御装置２０は、設備１０の各種動作実績値に相当する信号を入力する。
　エネルギー消費量予測装置３０は、制御装置２０に接続し、設備１０の動作目標を意味する各種動作設定値を出力する。エネルギー消費量予測装置３０は、設備１０の動作結果を意味する各種動作実績値を入力する。
　図２は、エネルギー消費量予測装置３０によるエネルギー消費量の予測対象である圧延ライン１の設備配置図である。
　圧延ライン１は、熱間圧延ラインである。図２に示す熱間圧延ラインは、加熱炉２１、粗圧延機２３、仕上圧延機２６、巻取り機２８、搬送テーブル２９を備える。
　加熱炉２１から搬出された被圧延材１００は、可逆式の粗圧延機２３により圧延される。粗圧延機２３は通常、１台～数台の圧延スタンド２３０を有する。粗圧延機２３は、被圧延材１００を往復させながら、圧延スタンド２３０を数回通過させることにより、粗圧延機２３出側で目標の中間バー板厚まで圧延する。以下において、粗圧延機２３の圧延スタンド２３０に被圧延材１００を通過させることを「パス」と称する。
　粗圧延機２３で圧延された後、被圧延材１００は粗圧延機２３出側から仕上圧延機２６入側まで搬送され、例えば５～７基の圧延スタンド２６０を有する仕上圧延機２６により、所望の製品板厚まで圧延される。仕上圧延機２６から搬出された被圧延材１００は、水冷装置などの冷却装置２７で冷却された後、巻取り機２８によってコイル状に巻き取られる。
　なお、粗圧延機２３の圧延スタンド２３０のローラは、モータ２３１により駆動される。仕上圧延機２６の圧延スタンド２６０のローラは、モータ２６１により駆動される。モータ２３１およびモータ２６１は、例えば、５０００～１１０００[kW］の大出力モータである。圧延時におけるモータのエネルギー消費量は、被圧延材のサイズ・鋼種毎に変化する。
　巻取り機２８は、ダウンコイラである。巻取り機２８は、モータ２８１により駆動される。搬送テーブル２９は、粗ミル搬送テーブル２９０、粗－仕上間搬送テーブル２９２、ランアウトテーブル２９３等を含む。搬送テーブル２９のローラは、複数のモータ２９１により駆動される。
　仕上圧延機２６の出側には、仕上圧延機出側計測器２６２が設置されている。仕上圧延機出側計測器２６２は、搬送される被圧延材１００の板厚、板幅および温度等を継続的に計測する。計測値は、製品の品質をオンラインで確認するため、また、フィードバック制御を実現するために用いられる。なお、仕上圧延機出側計測器２６２は、板厚計と板幅計が別々に取り付けられて構成された計測器でもよいし、一つの計測器で板厚と板幅の両方を計測できる計測器でもよい。
　その他、粗圧延機２３の入側には粗圧延機入側デスケーラ２２が配置される。仕上圧延機２６の入側には仕上圧延機入側デスケーラ２５が配置される。粗圧延機２３と仕上圧延機２６との間の搬送テーブルエリアにはクロップカットシャー２４が配置される。
［エネルギー消費量予測装置３０の構成］
　図３は、本発明の実施の形態１に係るエネルギー消費量予測装置３０の構成を示す模式図である。
　エネルギー消費量予測装置３０は、設備１０のエネルギー消費量を予測する装置である。図１に示す設備１０には、粗圧延機２３の圧延スタンド２３０、仕上圧延機２６の圧延スタンド２６０、巻取り機２８、搬送テーブル２９が含まれる。
　図３に示すように、エネルギー消費量予測装置３０は、設定計算部３１、実績値収集部３２、エネルギー消費量実績値取得部３３、エネルギー消費量実績計算部３４、学習値計算部３５、エネルギー消費量擬実績計算部３６、補正学習値計算部３７を備える。図１に示すメモリは、図３に示す各部の処理内容を記述したプログラムを記憶している。図３に示す各部は、メモリからプログラムがロードされ、図１に示す演算処理装置に実行されることで実現される。
　設定計算部３１は、被圧延材１００に応じた操業条件に基づいて設備１０の各種動作設定値ASETを定める。
　実績値収集部３２は、設備１０が各種動作設定値ASETに基づいて動作した結果に関して、各種動作実績値AACTを収集する。各種動作実績値AACTは、被圧延材の状態（温度、板幅、板厚など）や、アクチュエータの動作実績値（消費電流、消費電力、圧延トルク、ロール速度、圧延荷重など）を含む。
　エネルギー消費量実績値取得部３３は、設備１０が被圧延材１００に作用した区間を積分区間として、その区間において収集した各種動作実績値を積分してエネルギー消費量の実績値EnACTを取得する。
　エネルギー消費量実績計算部３４は、設備１０の各種動作値と設備１０のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として各種動作実績値AACTを入力して、エネルギー消費量の実績計算値EnACTCALを算出する。
　学習値計算部３５は、実績値EnACTを実績計算値EnACTCALで除算してエネルギー消費量の基準学習値ZnEを算出する。
　エネルギー消費量擬実績計算部３６は、上述したモデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ設定計算部３１で定めた動作設定値ASETを入力し、他種の動作値には実績値収集部３２で収集した動作実績値AACTを入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値EnPseudoACTCALを算出する。
　補正学習値計算部３７は、実績計算値EnACTCALを擬実績計算値EnPseudoACTCALで除算して補正学習値を算出する。
　上述した設定計算部３１は、基準学習値ZnEに補正学習値を乗算して補正後学習値ZnEuseを算出する。そして、次回以降に圧延ライン１に搬送される予定の被圧延材に関して、上述したモデル式の各種動作値として各種動作設定値ASETを入力して、エネルギー消費量の予測値を算出する。この予測値に補正後学習値ZnEuseを乗算して、補正後のエネルギー消費量の予測値EnCALSETを算出する。
［圧延スタンドに関するエネルギー消費量の予測計算］
　圧延ライン１の各種の設備１０は、粗圧延機２３の圧延スタンド、仕上圧延機２６の圧延スタンド、巻取り機２８、搬送テーブル２９などがある。本実施の形態では、圧延スタンドに関するエネルギー消費量の予測計算について説明する。
　圧延スタンドでは、ダウンコイラ噛み込みや前段スタンド尾端抜け(tail out)などによる張力変動などにより、圧延パワーが急激に変化することがある。そのため、設定計算だけでエネルギー消費量を予測することは難しい。したがって、このような誤差を補正して予測計算の精度を高める必要がある。
　熱間圧延ラインのエネルギー消費量の予測計算には、設定計算によって算出された動作設定値が使用される。圧延トルクおよびロール速度などの動作設定値、および操業条件に基づいて、圧延スタンドにおけるエネルギー消費量の予測値を算出可能である。
　設定計算部３１は、モデル式を用いてエネルギー消費量を予測する。各圧延スタンドのロールを駆動するモータのエネルギー消費量の計算値EnCALは、式(1)および式(2)に示すように算出できる。計算値EnCALは、圧延トルクG(t)[kNm]、ロール速度v(t)[m/s]の積を時間(t)[s]で積分することにより算出される。
PwnCAL = (1000 ×Vni CAL × Gni CAL) / Rn     (1)
EnCAL = Σ (Pwni CAL + Pwni+1 CAL) × Sni CAL / 2     (2)
　ここで、添字nは、スタンド番号（もしくは圧延パス数）である。iは、狙い点の位置の番号である。Sni CAL[s]は、狙い点iとi+1間の時間[s]を示している。Σは、最初の狙い点から最後の狙い点までの総和を表す。
　式(1)において、狙い点iにおけるVni CALは、ロール速度の動作設定値である。Gni CALは、圧延トルクの狙い点iにおける動作設定値である。Pwni CALは、被圧延材の狙い点iにおける圧延パワーの計算値である。Rn[mm]はロール半径である。狙い点とは、被圧延材の代表的な位置を意味しており、例えば、被圧延材の噛み込み時のロールのギャップを決定するためには、先端部の予測精度が重要であるため、先端位置を狙い点の１つに定め、その入側情報（板厚、板幅、温度等）を使用して、荷重、トルクなどを予測する。
　最終的に、後述する補正後学習値ZnEuseを使用することで、式(3)に示すように、エネルギー消費量の予測値EnCALSETを算出できる。
EnCALSET = ZnEuse × EnCAL     (3)
　設定計算部３１における動作設定値の設定計算について説明する。図４は、圧延スタンドの動作設定値の一例を示す図である。図４に示すように、圧延トルクの動作設定値GnCAL４１は、操業条件毎に狙い点の各位置について定められている。設定計算により、狙い点の位置での動作設定値を予測することができる。この位置は、設定ギャップの計算に必要とする荷重予測を行う位置と同じである。一方、ロール速度の動作設定値VnCAL４２は、被圧延材の全長に亘って、その速度パターンが定められている。狙い点の位置が、圧延トルクとロール速度で異なっていた場合、設定計算において線形補間を行い、圧延トルクの動作設定値を計算することができる。図５は、線形補間を行なって算出した圧延トルクの動作設定値GnCAL５１を示す図である。速度パターンの予測位置に合わせて線形補間を行うことで、圧延トルクの動作設定値GnCAL５１を算出することができる。これにより、所定の狙い点における圧延トルクの動作設定値を取得することができる。
　メモリには、操業条件毎に、動作設定値の設定計算に必要な圧延トルクの動作設定値やロール速度の動作設定値が予め記憶されている。
　次に学習計算について説明する。学習計算は、圧延が終了し、被圧延材が巻取り機２８で巻取られた後に実行される。
　実績値収集部３２は、被圧延材の全長に亘って、動作実績値を取得する。動作実績値は、設備１０を動作設定値に基づいて動作させた結果得られる値である。圧延スタンドの場合、式(1)に示すように、各種動作実績値は、ロール直径、圧延トルク、およびロール速度である。ロール直径については、圧延中に圧延ロールは、磨耗、膨張こそするものの、その変化は微々たるものであり、設定計算で定めた固定値を使用しても問題はない。
　エネルギー消費量実績値取得部３３は、動作実績値を積算してエネルギー消費量の実績値EnACTを取得する。例えば、各圧延スタンドのロールを駆動するモータのエネルギー消費量の実績値EnACTは、図６に示すように、圧延パワーPwn６１を時間積分して算出できる。計算式で示すと式(4)のようになる。
EnACT = η ∫ Pwn(t)dt     (4)
　なお、圧延パワーを直接的にインターフェースしない場合は、以下のように、圧延トルクとロール速度から算出した圧延パワーを使用する。すなわち、エネルギー消費量の実績値EnACTは、圧延トルクGn(t)[kNm]とロール速度Vn(t)[m/s]の積を時間(t)[s]で積分することにより算出できる。
Pwn(t) = (1000 × Vn(t) × Gn(t)) / Rn     (5)
　エネルギー消費量実績計算部３４は、式(6)、式(7)に示すように、設定計算と同じモデル式（式(1)、式(2)）を用いて、その入力パラメータに動作実績値を代入して、エネルギー消費量の実績計算値EnACTCALを算出する。具体的には、圧延トルクの実績値Gni ACTとロール速度の実績値Vni ACTをモデル式の入力パラメータに代入して、圧延パワーPwni ACTCALを算出し、その圧延パワーPwni ACTCALを積分することでエネルギー消費量の実績計算値EnACTCALを求める。図７は、エネルギー消費量の実績計算値の一例を示す図である。狙い点iの位置が圧延トルクの実績値GnACT７１とロール速度の実績値VnACT７２とで異なる場合は、図７に示すように線形補間した値を使用する。
Pwni ACTCAL = (1000 × Vni ACT × Gni ACT) / Rn     (6)
EnACTCAL = Σ (Pwni ACTCAL + Pwni+1 ACTCAL) × Sni ACT / 2     (7)
　学習値計算部３５は、エネルギー消費量実績値取得部３３で取得したエネルギー消費量の実績値EnACTと、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値EnACTCALとを比較して、式(8)に示すように、エネルギー消費量の基準学習値ZnEを算出する。
ZnE = EnACT / EnACTCAL     (8)
　エネルギー消費量擬実績計算部３６は、上述したモデル式の１種のパラメータにのみ設定計算部３１が定めた動作設定値を使用し、他種のパラメータには実績値収集部３２が収集した動作実績値を使用して、エネルギー消費量の擬実績計算値EnPseudoACTCALを算出する。例えば、圧延トルクにのみ動作設定値を使用して、ロール速度に動作実績値を使用する場合には、式(9)、式(10)のように示される。
Pwni PseudoACATCAL_G = (1000 × Vni ACT × Gni CAL) / Rn     (9)
EnPseudoACTCAL_G = Σ (Pwni PseudoACTCAL_G + Pwni+1 PseudoACTCAL_G) × Sni ACT / 2     (10)
　図８は、エネルギー消費量の擬実績計算値の一例を示す図である。圧延トルクの予測値である動作設定値GnCAL４１と動作実績値GnACT７１は、全長に亘り、その差は一定ではなく、常に変動している。この分の誤差を吸収するため１パラメータである圧延トルクのみを設定計算部３１が定めた動作設定値GnCAL４１を使用する。
　補正学習値計算部３７は、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値EnACTCALと、エネルギー消費量擬実績計算部３６で計算したエネルギー消費量の擬実績計算値EnPseudoACTCALとを比較して、エネルギー消費量の補正学習値を算出する。例えば、圧延トルクに動作設定値を使用して、ロール速度に動作実績値を使用する場合には、式(11)のように示される。
ZnE(G) = EnACTCAL / EnPseudoACTCAL_G     (11)
　設定計算部３１は、式(12)に示すように、基準学習値ZnEに補正学習値ZnE(G)を乗算して補正後学習値ZnEuseを算出する。
ZnEuse = ZnE × ZnE(G)     (12)
　そして、設定計算部３１は、次回以降に圧延ライン１に搬送される予定の被圧延材に関して、上述したモデル式の各種動作値として各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値EnCALを算出する。式(3)に示すように、この予測値EnCALに補正後学習値ZnEuseを乗算して、補正後のエネルギー消費量の予測値EnCALSETを算出する。
　尚、エネルギー消費量を算出するモデル式にパラメータが２つ以上ある場合、組み合わせて使うこともできる。これにより更なる予測精度の向上を図ることが可能となる。
　例えば、エネルギー消費量擬実績計算部３６にて、ロール速度にのみ動作設定値を使用して、圧延トルクに動作実績値を使用する場合には、式(13)、式(14)のように示される。
Pwni PseudoACATCAL_V = (1000 × Vni CAL × Gni ACT) / Rn     (13)
EnPseudoACTCAL_V = Σ (Pwni PseudoACTCAL_V + Pwni+1 PseudoACTCAL_V) × Sni ACT / 2     (14)
　このとき、補正学習値計算部３７は、式(15)のように補正学習値ZnE(V)を算出する。
ZnE(V) = EnACTCAL / EnPseudoACTCAL_V     (15)
　最終的には、エネルギー消費量の補正後学習値ZnEuseは、圧延トルクを動作設定値とした場合の補正学習値ZnE(G)と、ロール速度を動作設定値とした補正学習値ZnE(V)とを組み合わせて、式(16)の計算を経て、次材におけるエネルギー消費量の予測値EnCALSETの計算に適用される。
ZnEuse = ZnE × ZnE(G) × ZnE(V)     (16)
　なお、ZnE(G)とZnE(V)とに重み付けを加えることが好ましい。
実施の形態２．
［実施の形態２のシステム構成］
　次に、図９を参照して本発明の実施の形態２について説明する。本実施形態のシステムにおけるシステム構成は、図１～図３に示す構成と同様である。エネルギー消費量予測装置３０の基本概念については、実施の形態１で説明した内容と同様であるため詳細な説明は省略する。
［巻取り機に関するエネルギー消費量の予測計算］
　圧延ライン１の各種の設備１０は、粗圧延機２３の圧延スタンド、仕上圧延機２６の圧延スタンド、巻取り機２８、搬送テーブル２９などがある。本実施の形態では、ダウンコイラである巻取り機２８に関するエネルギー消費量の予測計算について説明する。
　設定計算部３１は、被圧延材に応じた操業条件に基づいて巻取り機２８の各種動作設定値を定める。ダウンコイラでは、被圧延材は、ダウンコイラとその入側に設置されたピンチローラ間の張力を調整しながら巻き取られる。巻取り機２８の各種動作設定値は、操業条件毎に狙い点の各位置について定められる。メモリには、操業条件毎に、動作設定値の設定計算に必要な各種動作設定値が予め記憶されている。なお、先端部および尾端部では、動作設定値の１つである張力目標値を変更して巻き形状を整えることもある。
　設定計算部３１は、モデル式に動作設定値を入力してエネルギー消費量を予測する。巻取り機２８を駆動するモータのエネルギー消費量の計算値E_DCCALは、式(17)および式(18)に示すように算出できる。
Pw_DCi CAL = 10 × TeCAL × hCAL × wCAL × V_DCi CAL     (17)
E_DCCAL = Σ (Pw_DCi CAL + Pw_DCi+1 CAL) × S_DCi CAL / 2     (18)
ここで、
i:狙い点の位置の番号
Te:張力[Mpa]
h:板厚[mm]
w:板幅[mm]
V_DCi:狙い点iにおける被圧延材速度[m/s]
S_DCi:狙い点iとi+1間の時間[s]
　最終的に、後述する補正後学習値ZE_DCuseを使用することで、式(19)に示すように、エネルギー消費量の予測値E_DCCALSETを算出できる。
E_DCCALSET = ZE_DCuse × E_DCCAL     (19)
　次に学習計算について説明する。学習計算は、圧延が終了し、被圧延材が巻取り機２８で巻き取られた後に実行される。
　実績値収集部３２は、被圧延材の全長に亘って、動作実績値を取得する。動作実績値は、巻取り機２８を動作設定値に基づいて動作させた結果得られる値である。巻取り機２８の場合、動作実績値として張力、板厚、板幅、被圧延材速度などを取得する。
　エネルギー消費量実績値取得部３３は、動作実績値を積算してエネルギー消費量の実績値E_DCACTを取得する。巻取り機２８を駆動するモータのエネルギー消費量の実績値E_DCACTは、式(4)と同様に、式(20)のように表される。
E_DCACT = η ∫ Pw_DC(t)dt     (20)
　エネルギー消費量実績計算部３４は、式(21)、式(22)に示すように、設定計算と同じモデル式（式(17)、式(18)）を用いて、その入力パラメータに動作実績値を代入して、エネルギー消費量の実績計算値E_DCACTCALを算出する。
Pw_DCi ACTCAL = 10 × TeACT × hACT × wACT × V_DCi ACT     (21)
E_DCACTCAL = Σ (Pw_DCi ACTCAL + Pw_DCi+1 ACTCAL) × S_DCi ACT / 2     (22)
　ここで、張力の実績値は、全長に渡る時間平均、もしくは、一点あるいは複数点の狙い点の値を使用する。図９は、巻取り機２８に関する動作設定値と動作実績値の一例を示す図である。巻取り機２８の巻取り速度は、仕上圧延中は、仕上側の速度制御に連動している。一方、仕上圧延後、すなわち被圧延材の尾端が仕上最終スタンドを抜けた後は、張力目標値を保ちながら、与えられた速度パターンV_DCACT９１で巻き取る。エネルギー消費量の実績計算値を計算する際の張力の実績値は、設定計算の式に合わせるので、一点であれば平均値TeACT(ave)９２や代表的な狙い点の張力を使用する。板厚や板幅は圧延機出側に設置された仕上圧延機出側計測器２６２で計測した動作実績値を使用する。
　学習値計算部３５は、エネルギー消費量実績値取得部３３で取得したエネルギー消費量の実績値E_DCACTと、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値E_DCACTCALとを比較して、式(23)に示すように、エネルギー消費量の基準学習値ZE_DCを算出する。
ZE_DC = E_DCACT / E_DCACTCAL     (23)
　エネルギー消費量擬実績計算部３６は、上述したモデル式の１種のパラメータにのみ設定計算部３１が定めた動作設定値を使用し、他種のパラメータには実績値収集部３２が収集した動作実績値を使用して、エネルギー消費量の擬実績計算値E_DCPseudoACTCALを算出する。被圧延材速度にのみ動作設定値を使用して、張力等に動作実績値を使用する場合には、式(24)、式(25)のように示される。
Pw_DCi PseudoACATCAL_V = 10 × TeACT × hACT × wACT × V_DCi CAL     (24)
E_DCPseudoACTCAL_V = Σ (Pw_DCi PseudoACTCAL_V + Pw_DCi+1 PseudoACTCAL_V) × S_DCi ACT / 2     (25)
　補正学習値計算部３７は、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値E_DCACTCALと、エネルギー消費量擬実績計算部３６で計算したエネルギー消費量の擬実績計算値E_DCPseudoACTCALとを比較して、エネルギー消費量の補正学習値を算出する。例えば、被圧延材速度に動作設定値を使用して、張力等に動作実績値を使用する場合には、式(26)のように示される。
ZE_DC(V) = E_DCACTCAL / E_DCPseudoACTCAL_V     (26)
　設定計算部３１は、式(27)に示すように、基準学習値ZE_DCに補正学習値ZE_DC(V)を乗算して補正後学習値ZE_DCuseを算出する。
ZE_DCuse = ZE_DC × ZE_DC(V)     (27)
　そして、設定計算部３１は、次回以降に圧延ライン１に搬送される予定の被圧延材に関して、上述したモデル式の各種動作値として各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値E_DCCALを算出する。式(19)に示すように、この予測値E_DCCALに補正後学習値ZE_DCuseを乗算して、補正後のエネルギー消費量の予測値E_DCCALSETを算出する。
　尚、エネルギー消費量を算出するモデル式にパラメータが２つ以上ある場合、組み合わせて使うこともできる。図９に示すように、張力について、動作設定値TeSET９３と動作実績値の平均値TeACT(ave)９２との差がある。この差に基づくエネルギー消費量への影響を補正後学習値ZE_DCuseに反映ことで、更なる予測精度の向上を図ることが可能となる。
　具体的には、エネルギー消費量擬実績計算部３６において、張力にのみ動作設定値を使用して、被圧延材速度等に動作実績値を使用する場合、式(28)、式(29)のように示される。
Pw_DCi PseudoACATCAL_T = 10 × TeCAL × hACT × wACT × V_DCi ACT     (28)
E_DCPseudoACTCAL_T = Σ (Pw_DCi PseudoACTCAL_T + Pw_DCi+1 PseudoACTCAL_T) × S_DCi ACT / 2     (29)
　このとき、補正学習値計算部３７は、式(30)のように補正学習値ZE_DC(T)を算出する。
ZE_DC(T) = E_DCACTCAL / E_DCPseudoACTCAL_T     (30)
　最終的には、エネルギー消費量の補正後学習値ZE_DCuseは、被圧延材速度を動作設定値とした場合の補正学習値ZE_DC(V)と、張力を動作設定値とした補正学習値ZE_DC(T)とを組み合わせて、式(31)の計算を経て、次材におけるエネルギー消費量の予測値E_DCCALSETの計算に適用される。
ZE_DCuse = ZE_DC × ZE_DC(V) × ZE_DC(T)     (31)
　なお、ZE_DC(V)とZE_DC(T)とに重み付けを加えることが好ましい。
　なお、実施の形態２における説明では、板厚、板幅は全長に亘り目標通りに制御されることを前提としている。そのため、動作設定値と動作実績値との誤差は小さくここでは考慮しない。
実施の形態３．
［実施の形態３のシステム構成］
　次に、本発明の実施の形態３について説明する。本実施形態のシステムにおけるシステム構成は、図１～図３に示す構成と同様である。エネルギー消費量予測装置３０の基本概念については、実施の形態１で説明した内容と同様であるため詳細な説明は省略する。
［搬送テーブルに関するエネルギー消費量の予測計算］
　圧延ライン１の各種の設備１０は、粗圧延機２３の圧延スタンド、仕上圧延機２６の圧延スタンド、巻取り機２８、搬送テーブル２９などがある。本実施の形態では、搬送テーブル２９に関するエネルギー消費量の予測計算について説明する。
　搬送テーブル２９は、粗ミル搬送テーブル２９０、粗－仕上間搬送テーブル２９２、ランアウトテーブル２９３等の種類がある。実施の形態３では、一例として、粗ミル搬送テーブル２９０に関するエネルギー消費量の予測計算について説明する。
　設定計算部３１は、被圧延材に応じた操業条件に基づいて搬送テーブル２９の各種動作設定値を定める。メモリには、操業条件毎に、動作設定値の設定計算に必要な各種動作設定値が予め記憶されている。
　設定計算部３１は、モデル式に動作設定値を入力してエネルギー消費量を予測する。搬送テーブル２９を駆動するモータのエネルギー消費量の計算値E_TRCALは、式(32)～式(34)に示すように算出できる。
E_TRCAL = E_TRCAL MIN × E_TRCAL ACC&LOAD     (32)
E_TRCAL MIN = Σ (KC(n) × Ws × Vs(n)CAL × t(n)CAL)     (33)
E_TRCAL ACC&LOAD = (1/2) × Σ (KAC(n) × Ws × (Vs(n)CAL)2)     (34)
ここで、
n:粗圧延パスの番号
KC(n):搬送最小エネルギー調整係数
KAC(n):加減速エネルギー調整係数
Ws:被圧延材重量[kg]
Vs(n)CAL:被圧延材搬送速度[m/s]
T(n)CAL:被圧延材搬送時間[s]
　式(33)は、搬送中は、摩擦などで圧延材の運動エネルギーが減少するため、そのエネルギー分を補正するエネルギー消費量、すなわち、ある一定速度で搬送する際に必要とするエネルギー消費量を示す。
　式(34)は、被圧延材の加速に必要とするエネルギー消費量を示す。
　最終的に、後述する補正後学習値ZE_TRuseを使用することで、式(35)に示すように、エネルギー消費量の予測値E_TRCALSETを算出できる。
E_TRCALSET = ZE_TRuse × E_TRCAL     (35)
　次に学習計算について説明する。学習計算は、圧延が終了し、被圧延材が巻取り機２８で巻き取られた後に実行される。
　実績値収集部３２は、被圧延材の全長に亘って、動作実績値を取得する。動作実績値は、搬送テーブル２９を動作設定値に基づいて動作させた結果得られる値である。例えばモータの消費電流などを取得する。
　エネルギー消費量実績値取得部３３は、動作実績値を積算してエネルギー消費量の実績値E_TRACTを取得する。搬送テーブル２９を駆動するモータのエネルギー消費量の実績値E_TRACTは、式(4)と同様に、式(36)のように表される。
E_TRACT = η ∫ Pw_TR(t)dt     (36)
　エネルギー消費量実績計算部３４は、式(37)～式(39)に示すように、設定計算と同じモデル式（式(32)～式(34)）を用いて、その入力パラメータに動作実績値を代入して、エネルギー消費量の実績計算値E_TRACTCALを算出する。
E_TRACTCAL = E_TRACTCAL MIN × E_TRACTCAL ACC&LOAD     (37)
E_TRACTCAL MIN = Σ (KC(n) × Ws × Vs(n)ACT × t(n)ACT)     (38)
E_TRACTCAL ACC&LOAD = (1/2) × Σ (KAC(n) × Ws × (Vs(n)ACT)2)     (39)
　学習値計算部３５は、エネルギー消費量実績値取得部３３で取得したエネルギー消費量の実績値E_TRACTと、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値E_TRACTCALとを比較して、式(40)に示すように、エネルギー消費量の基準学習値ZE_TRを算出する。
ZE_TR = E_TRACT / E_TRACTCAL     (40)
　エネルギー消費量擬実績計算部３６は、上述したモデル式の１種のパラメータにのみ設定計算部３１が定めた動作設定値を使用し、他種のパラメータには実績値収集部３２が収集した動作実績値を使用して、エネルギー消費量の擬実績計算値E_TRPseudoACTCALを算出する。搬送テーブル２９に関するパラメータとして、式(38)、式(39)に示すように、被圧延材搬送速度と被圧延材搬送時間とがある。被圧延材搬送速度にのみ動作設定値を使用して、被圧延材搬送時間に動作実績値を使用する場合には、式(41)～式(43)のように示される。
E_TRPseudoACTCAL_V = E_TRMIN(V) × E_TRACC&LOAD(V)     (41)
E_TRMIN(V) = Σ (KC(n) × Ws × Vs(n)CAL × t(n)ACT)     (42)
E_TRACC&LOAD(V) = (1/2) × Σ (KAC(n) × Ws × (Vs(n)CAL)2)     (43)
　補正学習値計算部３７は、エネルギー消費量実績計算部３４で計算したエネルギー消費量の実績計算値E_TRACTCALと、エネルギー消費量擬実績計算部３６で計算したエネルギー消費量の擬実績計算値E_TRPseudoACTCALとを比較して、エネルギー消費量の補正学習値を算出する。例えば、被圧延材搬送速度に動作設定値を使用して、被圧延材搬送時間に動作実績値を使用する場合には、式(44)のように示される。
ZE_TR(V) = E_TRACTCAL / E_TRPseudoACTCAL_V     (44)
　そして、設定計算部３１は、次回以降に圧延ライン１に搬送される予定の被圧延材に関して、上述したモデル式の各種動作値として各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値E_TRCALを算出する。式(35)に示すように、この予測値E_TRCALに補正後学習値ZE_TRuseを乗算して、補正後のエネルギー消費量の予測値E_TRCALSETを算出する。
　尚、エネルギー消費量を算出するモデル式にパラメータが２つ以上ある場合、組み合わせて使うこともできる。被圧延材搬送時間にのみ動作設定値を使用して、被圧延材搬送速度に動作実績値を使用する場合には、式(45)～式(47)のように示される。
E_TRPseudoACTCAL_t = E_TRMIN(t) × E_TRACC&LOAD(t)     (45)
E_TRMIN(t) = Σ (KC(n) × Ws × Vs(n)ACT × t(n)CAL)     (46)
E_TRACC&LOAD(t) = (1/2) × Σ (KAC(n) × Ws × (Vs(n)ACT)2)     (47)
　このとき、補正学習値計算部３７は、式(48)のように補正学習値ZE_TR(t)を算出する。
ZE_TR(t) = E_TRACTCAL / E_TRPseudoACTCAL_t     (48)
　最終的には、エネルギー消費量の補正後学習値ZE_TRuseは、被圧延材搬送速度を動作設定値とした場合の補正学習値ZE_TR(V)と、被圧延材搬送時間を動作設定値とした補正学習値ZE_TR(t)とを組み合わせて、式(49)の計算を経て、次材におけるエネルギー消費量の予測値E_TRCALSETの計算に適用される。
ZE_TRuse = ZE_TR × ZE_TR(V) × ZE_TR(t)     (49)
　なお、ZE_TR(V)とZE_TR(t)とに重み付けを加えることが好ましい。
実施の形態４．
［実施の形態４のシステム構成］
　次に、図１０を参照して本発明の実施の形態４について説明する。本実施形態のシステムは図１、図２に示す構成を備える。エネルギー消費量予測装置３０の基本概念については、実施の形態１で説明した内容と同様であるため詳細な説明は省略する。
［実施の形態４における特徴的構成］
　図１０は、本発明の実施の形態４に係るエネルギー消費量予測装置３０の構成を示す模式図である。
　設定計算部３１は、圧延トルク学習部１２１を備える。圧延トルク学習部１２１は、実績値収集部３２で収集した動作実績値を使用して、圧延トルク学習値を学習する。例えば、式(50)に示すように、圧延トルクは圧延荷重Pniの関数とする。添字nは、スタンド番号（もしくは圧延パス数）である。iは、狙い点の位置の番号である。
Gni = G(Pni)     (50)
　この場合、学習計算は以下のように示すことができる。
ZGn = Gni ACT / Gni ACTCAL = Gni ACT / G(Pni ACT)     (51)
　このとき、次材の圧延トルク予測値は、以下のように圧延トルク学習値を使用し、補正した形で使用される。
Gni USE = Gni CAL * ZGn     (52)
　ここで、狙い点iにおける圧延トルク実績値Gni ACTおよび圧延荷重実績値Pniは、実績値収集部３２から取得できる。また、圧延トルク実績計算値Gni ACTCALは、式(50)に圧延荷重実績値Pniを入力して算出できる。
　次に、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算部１２２は、圧延トルク学習部１２１で算出した圧延トルク学習値ZGnをエネルギー消費量擬実績計算部３６で計算したエネルギー消費量の擬実績計算値EnPseudoACTCAL_Gに乗算して、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算値を算出する。式(51)により圧延トルク学習値ZGnが計算され、式(52)により補正される場合、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算値newEnPseudoACTCAL_Gは、式(53)に示すように積算型で補正される。
newEnPseudoACTCAL_G = EnPseudoACTCAL_G * ZGn     (53)
　補正学習値計算部３７は、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算部１２２で計算した補正トルクエネルギー消費量擬実績計算値newEnPseudoACTCAL_Gと、エネルギー消費量実績計算部３４でエネルギー消費量の実績計算値EnACTCALとを比較して、補正学習値ZnE(G)を算出する。
ZnE(G) = EnACTCAL / newEnPseudoACTCAL_G     (54)
　最終的には、エネルギー消費量学習値は次の計算を経て、次材に適用される。
ZnEuse = ZnE × ZnE(G)     (55)
　このように、補正トルクエネルギー消費量擬実績計算値を使用することで、圧延トルクの学習係数の影響を考慮して、エネルギー消費量計算の学習値を計算することができる。
　なお、上述した式(50)においては、圧延トルクは圧延荷重Pniの関数としているが、これに限定されるものではない。圧延トルクは、圧延荷重、入側の板厚、出側の板厚、トルクアーム係数などをパラメータとして有する関数で表現されるものであってもよい。
１　圧延ライン
１０　設備
２０　制御装置
２１　加熱炉
２２　粗圧延機入側デスケーラ
２３　粗圧延機
２４　クロップカットシャー
２５　仕上圧延機入側デスケーラ
２６　仕上圧延機
２７　冷却装置
２８　巻取り機
２９　搬送テーブル
３０　エネルギー消費量予測装置
３１　設定計算部
３２　実績値収集部
３３　エネルギー消費量実績値取得部
３４　エネルギー消費量実績計算部
３５　学習値計算部
３６　エネルギー消費量擬実績計算部
３７　補正学習値計算部
１００　被圧延材
１２１　圧延トルク学習部
１２２　補正トルクエネルギー消費量擬実績計算部
２３０、２６０　圧延スタンド
２３１、２６１、２８１、２９１　モータ
２６２　仕上圧延機出側計測器
２９０　粗ミル搬送テーブル
２９２　仕上間搬送テーブル
２９３　ランアウトテーブル

Claims (5)

  1. 　被圧延材に作用する設備を有する圧延ラインのエネルギー消費量予測装置であって、
    　被圧延材に応じた操業条件に基づいて前記設備の各種動作設定値を定める設定計算部と、
    　前記設備が前記各種動作設定値に基づいて動作した結果に関して、各種動作実績値を収集する実績値収集部と、
    　前記設備が前記被圧延材に作用した区間を積分区間として、前記各種動作実績値を積分してエネルギー消費量の実績値を取得するエネルギー消費量実績値取得部と、
    　前記設備の各種動作値と前記設備のエネルギー消費量との関係を定めたモデル式に、各種動作値として前記各種動作実績値を入力して、エネルギー消費量の実績計算値を算出するエネルギー消費量実績計算部と、
    　前記実績値を前記実績計算値で除算してエネルギー消費量の基準学習値を算出するエネルギー消費量学習値計算部と、
    　前記モデル式の各種動作値のうち、１種の動作値にのみ前記設定計算部で定めた動作設定値を入力し、他種の動作値には前記実績値収集部で収集した動作実績値を入力して、エネルギー消費量の擬実績計算値を算出するエネルギー消費量擬実績計算部と、
    　前記実績計算値を前記擬実績計算値で除算して補正学習値を算出する補正学習値計算部と、
    　前記設定計算部は、次回以降に前記圧延ラインに搬送される予定の被圧延材に関して、前記モデル式の各種動作値として前記各種動作設定値を入力して、エネルギー消費量の予測値を算出し、前記予測値に前記基準学習値と前記補正学習値とを乗算して補正後のエネルギー消費量の予測値を算出すること、
    　を特徴とする圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
  2. 　前記設備は、被圧延材を圧延するローラを有する圧延スタンドであり、
    　前記モデル式の各種動作値は、前記ローラの圧延トルクとロール速度とを含むこと、
    　を特徴とする請求項１記載の圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
  3. 　前記設備は、巻取り機であり、
    　前記モデル式の各種動作値は、被圧延材の張力と速度とを含むこと、
    　を特徴とする請求項１記載の圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
  4. 　前記設備は、搬送テーブルであり、
    　前記モデル式の各種動作値は、被圧延材搬送速度と被圧延材搬送時間とを含むこと、
    　を特徴とする請求項１記載の圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
  5. 　前記設備の圧延トルクと圧延荷重との関係を定めた関係式に、前記実績値収集部で収集した圧延荷重を入力して、圧延トルク実績計算値を算出し、前記実績値収集部で収集した圧延トルクの動作実績値を前記圧延トルク実績計算値で除算して圧延トルク学習値を算出する圧延トルク学習部と、
    　前記擬実績計算値に前記圧延トルク学習値を乗算して新たな擬実績計算値を算出する補正トルクエネルギー消費量擬実績計算部と、を更に備え、
    　前記補正学習値計算部は、前記実績計算値を前記新たな擬実績計算値で除算して補正学習値を算出すること、
    　を特徴とする請求項２記載の圧延ラインのエネルギー消費量予測装置。
PCT/JP2014/051559 2014-01-24 2014-01-24 圧延ラインのエネルギー消費量予測装置 Ceased WO2015111199A1 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/110,331 US10095199B2 (en) 2014-01-24 2014-01-24 Energy consumption predicting device for rolling line
CN201480074006.1A CN106413930B (zh) 2014-01-24 2014-01-24 轧制线的能量消耗量预测装置
PCT/JP2014/051559 WO2015111199A1 (ja) 2014-01-24 2014-01-24 圧延ラインのエネルギー消費量予測装置
KR1020167022697A KR101782281B1 (ko) 2014-01-24 2014-01-24 압연 라인의 에너지 소비량 예측 장치
JP2015558692A JP6187603B2 (ja) 2014-01-24 2014-01-24 圧延ラインのエネルギー消費量予測装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2014/051559 WO2015111199A1 (ja) 2014-01-24 2014-01-24 圧延ラインのエネルギー消費量予測装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2015111199A1 true WO2015111199A1 (ja) 2015-07-30

Family

ID=53681027

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2014/051559 Ceased WO2015111199A1 (ja) 2014-01-24 2014-01-24 圧延ラインのエネルギー消費量予測装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10095199B2 (ja)
JP (1) JP6187603B2 (ja)
KR (1) KR101782281B1 (ja)
CN (1) CN106413930B (ja)
WO (1) WO2015111199A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017073935A (ja) * 2015-10-09 2017-04-13 新日鐵住金株式会社 消費電力量予測方法、装置及びプログラム
KR101786380B1 (ko) * 2016-08-25 2017-10-18 주식회사 포스코 냉연 공정 압연기의 제어장치 및 제어방법
TWI763059B (zh) * 2020-09-26 2022-05-01 中國鋼鐵股份有限公司 條鋼線材軋延過程之鋼材成形截面積的預測方法及輥隙調整方法
CN114850228A (zh) * 2022-04-26 2022-08-05 广东韶钢松山股份有限公司 加热炉输送钢坯至轧机控制方法及系统

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102045553B1 (ko) 2017-12-21 2019-11-18 주식회사 포스코 가열로 에너지 사용량 예측 장치
JP7156538B2 (ja) * 2020-08-20 2022-10-19 東芝三菱電機産業システム株式会社 熱間圧延ラインの制御装置
CN112388333B (zh) * 2020-10-21 2022-05-13 绍兴市上虞福鑫五金工具有限公司 一种五金套筒生产设备及工艺

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012170962A (ja) * 2011-02-18 2012-09-10 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp エネルギー消費量予測装置
JP2012170963A (ja) * 2011-02-18 2012-09-10 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp 熱間圧延ラインの制御装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3066045B2 (ja) * 1990-07-11 2000-07-17 三洋電機株式会社 自動販売機
JPH06262223A (ja) * 1993-01-14 1994-09-20 Sumitomo Metal Ind Ltd 圧延工場における使用電力量の予測方法
JP4179709B2 (ja) * 1999-07-15 2008-11-12 東芝三菱電機産業システム株式会社 リバース式圧延機の学習制御装置
JP3444267B2 (ja) 2000-04-28 2003-09-08 住友金属工業株式会社 鋼板の圧延方法
DE10203787A1 (de) * 2002-01-31 2003-08-14 Siemens Ag Verfahren zur Regelung eines industriellen Prozesses
JP4744776B2 (ja) * 2002-11-29 2011-08-10 東芝三菱電機産業システム株式会社 熱間圧延プラントにおける抽出ピッチ制御方法
JP4514410B2 (ja) * 2003-03-24 2010-07-28 東芝三菱電機産業システム株式会社 熱間圧延装置及び方法
WO2010103659A1 (ja) * 2009-03-13 2010-09-16 東芝三菱電機産業システム株式会社 最適化装置
JP2012143782A (ja) * 2011-01-12 2012-08-02 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp 省エネ運転支援システム
TWI552812B (zh) * 2012-01-25 2016-10-11 Sms Group Gmbh 製造金屬帶的方法與設備

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012170962A (ja) * 2011-02-18 2012-09-10 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp エネルギー消費量予測装置
JP2012170963A (ja) * 2011-02-18 2012-09-10 Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp 熱間圧延ラインの制御装置

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017073935A (ja) * 2015-10-09 2017-04-13 新日鐵住金株式会社 消費電力量予測方法、装置及びプログラム
KR101786380B1 (ko) * 2016-08-25 2017-10-18 주식회사 포스코 냉연 공정 압연기의 제어장치 및 제어방법
TWI763059B (zh) * 2020-09-26 2022-05-01 中國鋼鐵股份有限公司 條鋼線材軋延過程之鋼材成形截面積的預測方法及輥隙調整方法
CN114850228A (zh) * 2022-04-26 2022-08-05 广东韶钢松山股份有限公司 加热炉输送钢坯至轧机控制方法及系统
CN114850228B (zh) * 2022-04-26 2023-12-01 广东韶钢松山股份有限公司 加热炉输送钢坯至轧机控制方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
KR101782281B1 (ko) 2017-09-26
JP6187603B2 (ja) 2017-08-30
US10095199B2 (en) 2018-10-09
CN106413930B (zh) 2018-07-17
CN106413930A (zh) 2017-02-15
JPWO2015111199A1 (ja) 2017-03-23
US20160327919A1 (en) 2016-11-10
KR20160111477A (ko) 2016-09-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6187603B2 (ja) 圧延ラインのエネルギー消費量予測装置
JP5666338B2 (ja) エネルギー消費量予測装置
CN101590489B (zh) 热轧机的板宽控制装置及控制方法
JP5230509B2 (ja) 圧延機の制御装置およびその制御方法
JP5616817B2 (ja) 熱間圧延ラインの制御装置
JP4423618B2 (ja) 圧延形状制御方法および圧延形状制御システム
JP4685777B2 (ja) 板材圧延におけるウェッジの設定・制御方法
JP5581964B2 (ja) リバース圧延機における板厚制御方法
JP5999265B2 (ja) 省エネルギー操業リコメンドシステム
JP2005297015A (ja) 巻取温度制御装置
US20020020198A1 (en) Method and device for controlling flatness
JP7230880B2 (ja) 圧延荷重予測方法、圧延方法、熱延鋼板の製造方法、及び圧延荷重予測モデルの生成方法
EP4596130A1 (en) Method for predicting width of rough rolled material, method for controlling width of rough rolled material, method for producing hot-rolled steel sheet, and method for generating width prediction model for rough rolled material
JP5108692B2 (ja) 熱間圧延機の板幅制御装置およびその制御方法
JP5552179B2 (ja) 圧延機の制御装置およびその制御方法
JP2021133415A (ja) モデル学習方法、走間板厚変更方法、鋼板の製造方法、モデル学習装置、走間板厚変更装置および鋼板の製造装置
JP6625500B2 (ja) 圧延機の制御装置、圧延機の制御方法、および制御プログラム
JP2002172406A (ja) 圧延機の板厚補正方法
JP7424335B2 (ja) 加熱制御方法及び装置並びに熱延鋼板の製造方法、搬送予測モデル生成方法
WO2023276114A1 (ja) データ収集装置
JP3403330B2 (ja) 熱間圧延における板幅制御方法
JP5928377B2 (ja) 熱間圧延材の冷却制御方法
JP7503525B2 (ja) 圧延機の板厚制御装置および該方法ならびに圧延システム
JP2006051512A (ja) 熱間圧延における被圧延材幅の制御方法及び熱延金属板の製造方法
JP2018027553A (ja) 圧延機の板厚制御方法および装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 14879743

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2015558692

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 15110331

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 20167022697

Country of ref document: KR

Kind code of ref document: A

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 14879743

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1