WO2023286175A1 - 異常検出装置 - Google Patents

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WO2023286175A1
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rolling
abnormality
predetermined
detection device
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智史 半田
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Toshiba Mitsubishi Electric Industrial Systems Corp
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21B—ROLLING OF METAL
    • B21B38/00—Methods or devices for measuring, detecting or monitoring specially adapted for metal-rolling mills, e.g. position detection, inspection of the product
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21C—MANUFACTURE OF METAL SHEETS, WIRE, RODS, TUBES, PROFILES OR LIKE SEMI-MANUFACTURED PRODUCTS OTHERWISE THAN BY ROLLING; AUXILIARY OPERATIONS USED IN CONNECTION WITH METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL
    • B21C51/00—Measuring, gauging, indicating, counting, or marking devices specially adapted for use in the production or manipulation of material in accordance with subclasses B21B - B21F
    • 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
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring

Definitions

  • the present invention relates to an abnormality detection device that detects an abnormality in a rolling system.
  • the rolling process for rolling iron and steel uses a rolling system that includes hot rolling lines and cold rolling lines, and rolls materials (rolled materials: materials) in multiple lines or processes.
  • the rolled material will have shape abnormalities such as bending and runnability abnormalities such as off-center.
  • the operator monitors the state of the material and process data during operation, intervenes in the control based on the rolling conditions set in advance by the computer, and manually manipulates the rolling conditions in order to finish the material to the appropriate quality accuracy. are adjusted accordingly.
  • anomalies are detected from the results of the rolling process, such as the accuracy of the material after rolling and the stability of the rolling. It is judged that there was an abnormality in the rolling process including.
  • Patent Document 1 discloses a model-based method for diagnosing abnormalities in the rolling process.
  • a method based on data utilization is disclosed in Patent Document 2, for example.
  • a sub-model expressing a plurality of mathematical formulas for predicting the state of a product being manufactured is created using the actual values of a plurality of types of variables in the manufacturing process obtained during normal operation. Estimate the cause of the anomaly using the scenario estimation list.
  • the material results before manufacturing the equipment settings, the equipment results, the manual intervention results, the intermediate product status results, and the product results after manufacturing
  • the rules used when estimating the cause of an abnormal state that has occurred in the manufacturing process are defined as a scenario inference list.
  • the presence or absence of anomalies is detected for each submodel, and the cause of the anomaly in the manufactured product is estimated using the scenario inference list.
  • the main factor (upstream factor) of the abnormal state of the manufacturing process at facility i is "facilities performance”
  • the secondary factor (downstream factor) of the abnormal state of the manufacturing process at facility k is "manual intervention performance”.
  • the cause of the abnormal state of the manufacturing process is that "an equipment failure occurred in the equipment i, and the operator operated the equipment k to compensate for the equipment failure, but a mistake occurred”.
  • this diagnostic method searches for the equipment, settings, and manual intervention that caused the abnormality as the causal relationship when an abnormality occurs in the manufacturing performance. In other words, this diagnosis method does not include detecting whether there is an abnormality in the rolling process including equipment, regardless of whether there is an abnormality in the manufacturing performance.
  • Patent Document 2 discloses an abnormality diagnosis method that can clarify the causal relationship between the cause of an abnormality and the abnormal state, for a method and apparatus for diagnosing an abnormal state of equipment and product processes in a data rolling facility. It is
  • Patent Document 2 describes a method for diagnosing product process abnormal states by performing linear multivariate analysis, and a method for identifying causal relationships between abnormal causes and abnormal states using neural networks and genetic algorithms. It discloses a method of discarding unnecessary explanatory variables.
  • these diagnostic methods are also diagnostic methods for determining the cause of abnormalities that appear as a result of rolling from abnormalities in the rolling process, including equipment abnormalities.
  • the present invention is made to solve the above problems, and detects an abnormality occurring in a predetermined process even if the material after the predetermined process of processing the material satisfies a predetermined specification. It is an object of the present invention to provide an anomaly detection device capable of
  • An abnormality detection device is an abnormality detection device that detects an abnormality in a rolling system that rolls a material in a predetermined process, and determines whether the material before the predetermined process satisfies predetermined specifications.
  • a pre-process specification determination unit for determining whether or not a material after the predetermined process satisfies a predetermined specification;
  • the intervention manipulated variable extracting unit for extraction and at least the post-process specification determining unit determine that the predetermined specifications are satisfied, and the manipulated variable extracted by the intervening manipulated variable extracting unit exceeds the predetermined manipulated variable.
  • an output unit for outputting the result determined by the determination unit.
  • the abnormality detection device is preferably characterized in that the determination unit determines whether or not there is an abnormality based on material specifications or criteria that differ from operator to operator.
  • the anomaly detection device is preferably characterized in that the determination unit determines whether or not there is an anomaly using a non-statistical method.
  • the present invention even if the material satisfies the predetermined specifications after the predetermined process of processing the material, it is possible to detect an abnormality occurring in the predetermined process.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a rolling system and a process control system including an abnormality detection device that detects an abnormality in the rolling system;
  • FIG. It is a figure which shows the structural example of the abnormality detection apparatus concerning one Embodiment.
  • 4 is a flow chart showing an operation example of the abnormality detection device according to the embodiment; It is a figure which enumerates and shows the specific example of the process which an abnormality detection apparatus detects abnormality, the equipment deterioration which affects, and the operation which an operator intervenes manually. It is a figure which enumerates and shows the specific example of the process which an abnormality detection apparatus detects abnormality, the equipment deterioration which affects, and the operation which an operator intervenes manually.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a rolling system and a process control system 1 including an abnormality detection device for detecting an abnormality in the rolling system.
  • a process control system 1 is configured by connecting two rolling systems, a hot rolling line 2 and a cold rolling line 3, to an abnormality detection device 4 via a control network 10, respectively. Then, the raw material (rolled material) is sequentially rolled by a plurality of rolling processes.
  • the control network 10 is, for example, a network such as a LAN (Local Area Network), and may be configured to include a control LAN and an information system LAN.
  • LAN Local Area Network
  • the hot rolling line 2 includes, for example, a heating furnace (RF: Reheating Furnace) 20, a roughing mill (RM: Roughing mill) 21, a crop shear (CS: Crop Shear) 22, a finishing mill (FM: Finishing Mills) 23, It has a cooling device (ROT: Run Out Table) 24 and a winder (DC: Down Coiler) 25 . Further, the hot rolling line 2 is equipped with sensors 26-1 to 26-4, for example, and the operator operates the first control panel 27 so that the first controller 28 controls each part of the hot rolling line 2. configured to control.
  • RF Reheating Furnace
  • RM roughing mill
  • CS Crop Shear
  • FM Finishing Mills
  • DC Down Coiler
  • the rough rolling mill 21 performs rough rolling on the slab output from the heating furnace 20 , and the crop shear 22 cuts the rolled material and sends it to the finishing rolling mill 23 .
  • the rough rolled material is further rolled to a predetermined specification by the finishing rolling mill 23 , cooled by the cooling device 24 , and then wound by the winder 25 .
  • the hot rolling line 2 includes a plurality of steps to perform predetermined treatments on the rolled material.
  • the sensor 26-1 is arranged, for example, on the delivery side of the roughing mill 21, detects the rolling performance data of the rolled material rolled by the roughing mill 21, and outputs it to the first control device 28.
  • the sensor 26-1 is configured so that the first control device 28 can acquire the length, thickness, width, temperature, etc. of the rolled material at each of a plurality of different positions in the rolling direction (advancing direction of the rolled material). Detect each actual value in the rolling process.
  • the sensor 26-2 is arranged on the entry side of the finishing rolling mill 23, detects rolling performance data of the rolled material sent to the finishing rolling mill 23, and outputs it to the first controller 28. For example, the sensor 26-2 obtains actual values for the rolled material so that the first controller 28 can acquire the length, thickness, width, temperature, etc. of the rolled material at each of a plurality of different positions in the rolling direction. To detect.
  • the sensor 26 - 3 is arranged on the delivery side of the finishing mill 23 , detects rolling performance data of the rolled material rolled by the finishing mill 23 , and outputs it to the first controller 28 .
  • the sensor 26-3 collects each actual value in the rolling process so that the first controller 28 can acquire the length, thickness, width, temperature, etc. of the rolled material at each of a plurality of different positions in the rolling direction. To detect.
  • the sensor 26-4 is arranged on the output side of the cooling device 24, detects rolling performance data of the rolled material cooled by the cooling device 24, and outputs it to the first control device 28.
  • the sensor 26-4 may be used for each actual value after the cooling process so that the first control device 28 can acquire the length, thickness, width, temperature, etc. of the rolled material at each of a plurality of different positions in the rolling direction. to detect
  • the first control device 28 transmits each rolling performance data detected by the sensors 26-1 to 26-4 to the abnormality detection device 4 via the control network 10.
  • the hot rolling line 2 is also provided with many other sensors (not shown), and transmits various data detected by the sensors to the abnormality detection device 4 .
  • the cold rolling line 3 includes, for example, a payoff reel 30, an entry-side shear 31, a welding machine 32, a looper 33, a rolling mill 34, an exit-side shear 35, a tension reel 36, a plurality of sensors 37, a second operation panel 38, and a 2 controller 39 .
  • the cold rolling line 3 is configured such that the second control device 39 controls each part of the cold rolling line 3 by operating the second operation panel 38 by the operator.
  • the cold rolling line 3 further rolls the rolled material rolled by the hot rolling line 2 with the tail end of the coil of the rolled material wound by the winder 25 of the hot rolling line 2 as the tip.
  • the payoff reel 30 pays out the rolled material toward the entry side shear 31 with the tail end of the coil wound by the winder 25 as the leading end.
  • the entry-side shear 31 and the exit-side shear 35 sandwich the material between front and rear pinch rolls (not shown) in order to straighten the leading end and trailing end of the rolled material. Cut the rolled material.
  • the welder 32 has the function of connecting coils by welding and making it possible to continuously perform the rolling process for a plurality of coils.
  • the looper 33 stores the rolled material and supplies the rolled material to the rolling mill 34 at a constant rate.
  • the rolling mill 34 further rolls the rolled material.
  • the tension reel 36 winds up the rolled material rolled by the rolling mill 34 .
  • the cold rolling line 3 includes a plurality of steps to perform predetermined treatments on the rolled material.
  • a plurality of sensors 37 are arranged around a plurality of stands provided in the rolling mill 34 , detect, for example, the thickness of the rolled material, and output to the second control device 39 . Further, the sensor 37 may detect each actual value in the rolling process so that the second control device 39 can acquire the length, width, temperature, etc. of the rolled material at each of a plurality of positions different in the rolling direction. .
  • the second control device 39 transmits each rolling performance data detected by each sensor 37 and the like to the abnormality detection device 4 via the control network 10 .
  • the cold rolling line 3 is also provided with many other sensors (not shown), and transmits various data detected by the sensors to the abnormality detection device 4 .
  • the process control system 1 rolls the rolled material by the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3 respectively, and the abnormality detection device 4 receives actual time-series data and the like in each rolling process. Further, the abnormality detection device 4 receives information indicating operations performed on the first operation panel 27 and the second operation panel 38 by the operator. In other words, the abnormality detection device 4 collects the amount of operation performed by the operator on the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3 .
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the abnormality detection device 4 according to one embodiment.
  • the abnormality detection device 4 is, for example, a computer having a CPU, and includes a production information storage unit 40, a performance storage unit 41, an operation amount storage unit 42, a coincidence determination unit 43, a pre-process specification determination unit 44, and a post-process specification determination unit. 45 , an intervention operation amount extraction unit 46 , a determination unit 47 , and an output unit 48 .
  • the production information storage unit 40 pre-stores production information (production conditions, etc.) of the rolled material in the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3 .
  • the production information is, for example, computer data set in advance including the steel type of the raw material to be fed to the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3, the product size, and the like.
  • the performance storage unit 41 stores performance time-series data transmitted by the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3 .
  • the actual time-series data is the result of each sensor detecting the rolled material processed in each process of the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3 .
  • the actual time-series data is data relating to quality accuracy of rolled material, stability of rolling phenomena, quality problems other than accuracy, and the like.
  • the operation amount storage unit 42 stores information (time-series data) indicating operations (lever operation, gain adjustment, etc.) manually performed on the first operation panel 27 and the second operation panel 38 by the operator at his or her own discretion. do.
  • the abnormality detection device 4 can collect the amount of operation performed by the operator on the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3 .
  • the coincidence determination unit 43 acquires information indicating a process start operation to the hot rolling line 2 or the cold rolling line 3 input by the operator via the first operation panel 27 or the second operation panel 38, and stores the production information. The production information stored by the unit 40 is read. Also, the coincidence determination unit 43 determines whether the process executed in each process by the hot rolling line 2 or the cold rolling line 3 matches the read production information.
  • the coincidence determination unit 43 identifies processes to be executed by the hot rolling line 2 or the cold rolling line 3 from among the plurality of production conditions stored in the production information storage unit 40 . Then, the coincidence determination unit 43 outputs the standard specifications that should exist before a predetermined process to the pre-process specification determination unit 44 . Also, the coincidence determination unit 43 outputs the standard specifications that should exist after a predetermined process to the post-process specification determination unit 45 . In addition, the coincidence determination unit 43 outputs to the determination unit 47 an operation amount (a reference operation amount: for example, a threshold) that an operator can normally intervene in a predetermined process.
  • an operation amount a reference operation amount: for example, a threshold
  • the pre-process specification determination unit 44 compares the predetermined pre-process reference specification input from the coincidence determination unit 43 with the performance time-series data of the predetermined pre-process read out from the performance storage unit 41, and determines the pre-process specification. It is determined whether or not the rolled material in satisfies the predetermined specifications. In other words, the pre-process specification determining unit 44 quantifies the precision of the rolled material before a predetermined process and monitors changes. Then, the pre-process specification determination unit 44 outputs the determination result to the determination unit 47 .
  • the post-process specification determination unit 45 compares the standard specifications after the predetermined process input from the coincidence determination unit 43 with the performance time-series data after the predetermined process read from the performance storage unit 41, and determines the post-process specifications. It is determined whether or not the rolled material in satisfies the predetermined specifications. That is, the post-process specification determination unit 45 quantifies the accuracy of the rolled material after a predetermined process and monitors changes. Then, the post-process specification determination section 45 outputs the determination result to the determination section 47 .
  • the intervention operation amount extraction unit 46 reads information (time-series data) indicating the operations manually performed on the first operation panel 27 and the second operation panel 38 by the operator at his/her own judgment from the operation amount storage unit 42 . , the intervention operation amount indicating the operation amount manually intervened by the operator for each predetermined process in the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3 , and output to the determination unit 47 . In other words, the intervention operation amount extraction unit 46 extracts the operator's operation amount, quantifies it, and monitors the change.
  • the determination unit 47 determines that at least the post-process specification determination unit 45 satisfies the predetermined specifications, and the operation amount (intervention operation amount) extracted by the intervention operation amount extraction unit 46 is a predetermined operation amount ( If it exceeds a reference manipulated variable (for example, a threshold value), it is determined that there is an abnormality in the predetermined process. Then, the determination unit 47 outputs the determined result to the output unit 48 .
  • a reference manipulated variable for example, a threshold value
  • the determination unit 47 determines whether there is an abnormality based on the specification of the rolled material input via the first operation panel 27 or the second operation panel 38, or a standard (for example, a specific condition) that differs for each operator. You may This is because it is conceivable that the operation amount to be intervened differs depending on the specification of the rolled material or each operator. Moreover, the determination unit 47 may determine whether or not there is an abnormality using a non-statistical method such as clustering.
  • the determination unit 47 determines whether or not the operator's operation is useful for maintaining the accuracy of the rolled material. is determined by logic and threshold.
  • the output unit 48 outputs the determination result input from the determination unit 47 .
  • the output unit 48 may output the determination results and process changes input from the determination unit 47 by displaying them on a display or the like, or output them by sound, light, or the like.
  • the abnormality detection device 4 detects the past data, etc., based on the operation amount of the operator in the process. , it is determined that the process is abnormal.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an operation example of the abnormality detection device 4 according to one embodiment.
  • the coincidence determination unit 43 selects the hot rolling line 2 or the cold rolling line 2 from among a plurality of production conditions stored in the production information storage unit 40 A process that the intermediate rolling line 3 performs in each step is specified.
  • step 102 the pre-process specification determination unit 44 selects the predetermined pre-process reference specification input from the coincidence determination unit 43 and the predetermined pre-process performance time-series data read from the performance storage unit 41. By comparison, it is determined whether or not the rolled material before a predetermined process satisfies predetermined specifications.
  • step 104 the post-process specification determination unit 45 selects the standard specification after the predetermined process input from the coincidence determination unit 43 and the performance time-series data after the predetermined process read from the performance storage unit 41. By comparing, it is determined whether or not the rolled material after the predetermined process satisfies the predetermined specifications.
  • step 106 the intervention operation amount extraction unit 46 manipulates information (time-series data) indicating the operations manually performed on the first operation panel 27 and the second operation panel 38 by the operator's own judgment. It reads out from the quantity storage unit 42 and extracts each intervention operation amount indicating the operation amount manually intervened by the operator for each predetermined process in the hot rolling line 2 and the cold rolling line 3 .
  • step 108 the determination unit 47 determines that at least the post-process specification determination unit 45 satisfies the predetermined specifications, and the operation amount (intervention operation amount) extracted by the intervention operation amount extraction unit 46 is If it exceeds a predetermined manipulated variable (reference manipulated variable: for example, threshold value), it is determined that there is an abnormality in the predetermined process.
  • a predetermined manipulated variable reference manipulated variable: for example, threshold value
  • the output unit 48 outputs the determination result input from the determination unit 47.
  • the match determination unit 43 uses the steel grade number, thickness division number, width division number, etc. of the material as input data from a computer (not shown) of production information (steel grade, product size, etc.) Decide on a different number. At this time, all materials are assigned a layer number, and the same layer number is regarded as the same production condition.
  • the pre-process specification determination unit 44 uses as input data actual time-series data of the material before the process (quality accuracy, instability of rolling phenomena, quality problems other than accuracy, etc.), and determines the amount of bending of the material on the delivery side of rough rolling. Quantify and monitor changes in the amount of bending of the material on the delivery side of rough rolling. As a monitoring method, the pre-process specification determination unit 44 uses, for example, a method of determining data exceeding a threshold value of 1 ⁇ based on an Xs control chart as abnormal.
  • the post-process specification judging section 45 uses actual time-series data of the material after the process (quality accuracy, instability of rolling phenomena, quality problems other than accuracy, etc.) as input data, and determines the amount of bending of the material on the delivery side of the finishing rolling. Quantify and monitor changes in the amount of bending of the material on the delivery side of the finishing rolling. As a monitoring method, the post-process specification determination unit 45 uses, for example, a method of determining data exceeding a threshold value of 1 ⁇ based on an Xs control chart as being abnormal.
  • the intervention operation amount extracting unit 46 uses the time-series data of the operator's operation amount (lever, gain, etc.) as input data, extracts and quantifies the operation amount of the gap leveling by the operator for the finish rolling process, and monitors the change in the operation amount. do.
  • the intervention manipulated variable extracting unit 46 uses, for example, a method of judging data exceeding a threshold value of 2 ⁇ based on an Xs control chart as abnormal.
  • the determination unit 47 determines the presence or absence of process changes in finish rolling or rough rolling and abnormalities in the process as follows.
  • the process changes include left-right imbalance of the gap caused by the rolls, left-right imbalance of the gap caused by the screw down device, and the like.
  • the determination unit 47 determines the correlation between the operator's operation amount and the post-process material accuracy using logic and threshold values, and detects changes in the process.
  • the determination unit 47 determines that the amount of bending of the material on the rough output side is normal with no change, and that the amount of bending of the material on the finishing output side is normal with no change, and that the operator's If the manipulated variable changes significantly, it may be determined that the operation has absorbed the process change.
  • the determination unit 47 determines that there is a change in the amount of bending of the material on the rough output side, there is no change in the amount of bending of the material on the finishing output side, and the accuracy is normal, and the operation amount of the operator changes greatly. If so, it may be determined that a change has occurred in both the current process and the previous process, or either one of them, and that the operation has absorbed the process change.
  • the determination unit 47 performs the finish rolling process in which the coil is rolled. It is determined that there is a possibility of process abnormality.
  • the result determined by the determination unit 47 is displayed by the output unit 48, for example, on a display.
  • 4 and 5 are diagrams listing specific examples of the process (controlled object) in which the abnormality detection device 4 detects an abnormality, the equipment deterioration that affects it, and the operation (intervention method) that the operator manually intervenes. .
  • the operator increases the amount of intermesh when the leveler pressing pressure changes.
  • the hot rolling CTC control ⁇ hot rolling> if the on/off speed of the spray valve deteriorates, the operator switches to the fixed bank setting or adjusts the valve delay speed setting to the actual situation.
  • the operator adds an offset to the target thickness or performs AGC control.
  • An operation is performed to add an offset to the thickness variation target (normally 0).
  • loop car position control ⁇ cold rolling/process> if the loop car housing tilts or the swing mechanism fails (meandering or plate vibration increases), the operator should move the synchronous position to the short end side. Perform the operation to set so that the loop car does not go to the long end side.
  • the wiper roll control ⁇ cold rolling/process> if the surface of the wiper roll (rubber roll) is deteriorated, the operator increases the pressing amount of the wiper roll.
  • the operator can additionally set the offset amount so that the actual result becomes the desired tension. to perform the operation.
  • the abnormality detection device 4 determines that at least the post-process specification determination unit 45 satisfies the predetermined specification, and the operation amount extracted by the intervention operation amount extraction unit 46 is a predetermined operation. Since it is determined that there is an abnormality in the predetermined process when the amount exceeds the amount, even if the material after the predetermined process of processing the material satisfies the predetermined specifications, an abnormality occurring in the predetermined process is detected. can do.
  • Each function of the abnormality detection device 4 may be partially or wholly configured by hardware such as PLD (Programmable Logic Device) or FPGA (Field Programmable Gate Array), or may be executed by a processor such as a CPU. It may be configured as a program to

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Abstract

一態様にかかる異常検出装置は、素材を所定の工程により圧延する圧延システムの異常を検出する異常検出装置において、所定の工程前における素材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する工程前仕様判定部と、所定の工程後における素材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する工程後仕様判定部と、所定の工程に対してオペレータが介入した操作量を抽出する介入操作量抽出部と、少なくとも工程後仕様判定部が所定の仕様を満たしていると判定し、かつ、介入操作量抽出部が抽出した操作量が予め定められた操作量を超えている場合に、所定の工程に異常があったと判定する判定部と、判定部が判定した結果を出力する出力部とを有する。

Description

異常検出装置
　本発明は、圧延システムの異常を検出する異常検出装置に関する。
　例えば、鉄鋼などを圧延する圧延プロセスには、熱間圧延ライン及び冷間圧延ラインを備え、素材（圧延材：材料）を複数のライン又は工程でそれぞれ圧延させる圧延システムなどが用いられる。
　また、圧延プロセスは、設備の経時劣化などによって異常が発生し、圧延する素材の品質に影響を与えることがある。
　例えば、バルブ異常などによって圧延ロールのクーラントバランスが崩れると、圧延された素材には、曲がりなどの形状異常や、オフセンターなどの走行性異常が発生する。
　また、オペレータは、操業時の素材の状態やプロセスデータを監視し、その素材を適正な品質精度に仕上げるために、予め計算機で設定された圧延条件による制御に介入し、手動で圧延条件を操作して調整している。
　この場合、オペレータのスキルやノウハウにより、素材の品質精度が保たれたとしても、圧延プロセスに異常が生じていたか否かは認知されない。一般的に、操業に重大な影響を及ぼしかねない設備異常を予防するために、プロセスの異常を早期に検出することは設備産業全体の課題である。
　また、一般に広く使われる統計的プロセス管理の手法では、圧延後の素材の精度や、圧延の安定性などの圧延プロセス後の結果から異常を検出し、圧延結果に異常があれば、設備異常も含む圧延プロセスに異常があったと判断される。
　また、圧延プロセスの異常診断に関して、モデルベースを基本とする方法が特許文献１に開示されている。データ活用を基本とする方法は、例えば特許文献２に開示されている。
　特許文献１に開示されている異常診断方法では、正常操業時に得られた製造プロセスにおける複数種類の変数の実績値を用いて、製造中の製品の状態を予測する複数の数式表現したサブモデルを作成し、シナリオ推定リストを用いて異常原因を推定する。
　ここでは、製造プロセスを構成する各設備について、製造前の素材実績関連、設備の設定関連、設備の実績関連、手動作業介入の実績関連、中間製品の状態実績関連、及び製造後の製品実績関連を数式表現したサブモデルを作成する。また、製造プロセスで発生した異常状態の原因を推定するときに用いられるルールをシナリオ推論リストとして規定しておく。
　そして、サブモデルごとに異常の有無を検出し、シナリオ推論リストを用いて製造後製品における異常の原因を推定する。
　例えば、設備ｉにおける製造プロセスの異常状態の主因子（上流側因子）が「設備実績」であり、設備ｋにおける製造プロセスの異常状態の副因子（下流側因子）が「手介入実績」である場合、「設備ｉにおいて設備異常が発生し、設備異常を補うためにオペレータが設備ｋを操作したがミスが発生したこと」を製造プロセスの異常状態の原因と推定する。
　しかし、この診断方法は、製造実績に異常が起こった時に、その因果関係として異常の原因となった設備、設定、手介入を探すものである。すなわち、この診断方法には、製造実績に異常があるか否かに関わらず、設備を含む圧延プロセスに異常があるか否かを検出することは含まれていない。
　また、特許文献２には、データ圧延設備等における設備及び製品プロセス異常状態の診断方法及び装置に対して、特に異常原因と異常状態との因果関係を明確にすることができる異常診断方法が開示されている。
　また、特許文献２は、線形多変量解析を行って製品プロセス異常状態を診断する方法、及びニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムを用いて異常原因と異常状態との因果関係を同定する方法などにおいて、外乱となる不必要な説明変数破棄方法を開示している。
　しかし、これらの診断方法も、圧延の結果として発現する異常について、その原因を、設備異常を含む圧延プロセスの異常に求めるための診断方法である。
日本特許第６６６２２２２号公報 日本特許第３８９２６１４号公報
　上述したように、従来は、製品品質、圧延安定性などの圧延結果に異常が発生したときに、原因として考えられる設備などの圧延プロセス異常を発見する方法が提案されていた。しかしながら、オペレータが手動操作により制御に介入して圧延プロセス異常を補完することによって圧延結果が正常に保たれた場合、圧延プロセスの異常を検出することはできない。
　実際の製造プロセスにおいては、オペレータなどが介入して、所望の圧延結果を得られるように圧延プロセスを調整すること多い。
　本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、素材を処理する所定の工程後における素材が所定の仕様を満たしていても、所定の工程に発生した異常を検出することができる異常検出装置を提供することを目的とする。
　本発明の一態様にかかる異常検出装置は、素材を所定の工程により圧延する圧延システムの異常を検出する異常検出装置において、前記所定の工程前における素材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する工程前仕様判定部と、前記所定の工程後における素材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する工程後仕様判定部と、前記所定の工程に対してオペレータが介入した操作量を抽出する介入操作量抽出部と、少なくとも前記工程後仕様判定部が所定の仕様を満たしていると判定し、かつ、前記介入操作量抽出部が抽出した操作量が予め定められた操作量を超えている場合に、前記所定の工程に異常があったと判定する判定部と、前記判定部が判定した結果を出力する出力部とを有することを特徴とする。
　また、本発明の一態様にかかる異常検出装置は、好適には、前記判定部が、素材の仕様、又はオペレータごとに異なる基準により異常があったか否かを判定することを特徴とする。
　また、本発明の一態様にかかる異常検出装置は、好適には、前記判定部が、非統計手法を用いて異常があったか否かを判定することを特徴とする。
　本発明によれば、素材を処理する所定の工程後における素材が所定の仕様を満たしていても、所定の工程に発生した異常を検出することができる。
圧延システムと、圧延システムの異常を検出する異常検出装置を備えたプロセス制御システムの構成例を示す図である。 一実施形態にかかる異常検出装置の構成例を示す図である。 一実施形態にかかる異常検出装置の動作例を示すフローチャートである。 異常検出装置が異常を検出する工程、影響する設備劣化、及びオペレータが手動で介入する操作の具体例を列挙して示す図である。 異常検出装置が異常を検出する工程、影響する設備劣化、及びオペレータが手動で介入する操作の具体例を列挙して示す図である。
　以下に、図面を用いて圧延システムの異常を検出する異常検出装置の一実施形態を説明する。図１は、圧延システムと、圧延システムの異常を検出する異常検出装置を備えたプロセス制御システム１の構成例を示す図である。
　図１に示すように、プロセス制御システム１は、例えば２つの圧延システムである熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３がそれぞれ制御ネットワーク１０を介して異常検出装置４に接続されることによって構成され、複数の圧延工程によって素材（圧延材）を順次に圧延する。
　制御ネットワーク１０は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークであり、制御用ＬＡＮ及び情報系ＬＡＮを含むように構成されてもよい。
　熱間圧延ライン２は、例えば加熱炉（ＲＦ：Reheating Furnace）２０、粗圧延機（ＲＭ：Roughing mill）２１、クロップシャー（ＣＳ：Crop Shear）２２、仕上圧延機（ＦＭ：Finishing Mills）２３、冷却装置（ＲＯＴ:Run Out Table）２４、及び巻取機（ＤＣ:Down Coiler）２５を有する。また、熱間圧延ライン２は、例えばセンサ２６－１～２６－４を備え、オペレータが第１操作盤２７を操作することにより、熱間圧延ライン２を構成する各部を第１制御装置２８が制御するように構成されている。
　熱間圧延ライン２は、加熱炉２０が出力するスラブに対して粗圧延機２１が粗圧延を行い、クロップシャー２２がカットした圧延材を仕上圧延機２３へ送る。そして、熱間圧延ライン２は、粗圧延された圧延材を仕上圧延機２３がさらに所定の仕様まで圧延し、冷却装置２４が冷却させた後に巻取機２５が巻き取る。このように、熱間圧延ライン２は、複数の工程を含んで圧延材に所定の処理を行う。
　また、センサ２６－１は、例えば粗圧延機２１の出側に配置されており、粗圧延機２１により圧延された圧延材の圧延実績データを検出し、第１制御装置２８に対して出力する。例えば、センサ２６－１は、圧延方向（圧延材の進行方向）に異なる複数の位置それぞれにおける圧延材の長さ、厚さ、幅、及び温度などを第１制御装置２８が取得できるように、圧延工程における各実績値を検出する。
　センサ２６－２は、仕上圧延機２３の入側に配置されており、仕上圧延機２３に対して送られる圧延材の圧延実績データを検出し、第１制御装置２８に対して出力する。例えば、センサ２６－２は、圧延方向に異なる複数の位置それぞれにおける圧延材の長さ、厚さ、幅、及び温度などを第１制御装置２８が取得できるように、圧延材に対する各実績値を検出する。
　センサ２６－３は、仕上圧延機２３の出側に配置されており、仕上圧延機２３により圧延された圧延材の圧延実績データを検出し、第１制御装置２８に対して出力する。例えば、センサ２６－３は、圧延方向に異なる複数の位置それぞれにおける圧延材の長さ、厚さ、幅、及び温度などを第１制御装置２８が取得できるように、圧延工程における各実績値を検出する。
　センサ２６－４は、冷却装置２４の出側に配置されており、冷却装置２４により冷却された圧延材の圧延実績データを検出し、第１制御装置２８に対して出力する。例えば、センサ２６－４は、圧延方向に異なる複数の位置それぞれにおける圧延材の長さ、厚さ、幅、及び温度などを第１制御装置２８が取得できるように、冷却工程後の各実績値を検出する。
　そして、第１制御装置２８は、センサ２６－１～２６－４が検出した各圧延実績データを、制御ネットワーク１０を介して異常検出装置４へ送信する。また、熱間圧延ライン２は、図示しないその他のセンサが多く設けられており、センサが検出した各種のデータをそれぞれ異常検出装置４へ送信する。
　冷間圧延ライン３は、例えばペイオフリール３０、入側シャー３１、溶接機３２、ルーパー３３、圧延機３４、出側シャー３５、テンションリール３６、複数のセンサ３７、第２操作盤３８、及び第２制御装置３９を有する。そして、冷間圧延ライン３は、オペレータが第２操作盤３８を操作することにより、冷間圧延ライン３を構成する各部を第２制御装置３９が制御するように構成されている。
　冷間圧延ライン３は、熱間圧延ライン２の巻取機２５が巻き取った圧延材のコイルの尾端を先端として、熱間圧延ライン２が圧延した圧延材をさらに圧延する。
　より具体的には、ペイオフリール３０は、巻取機２５が巻き取ったコイルの尾端を先端として、圧延材を入側シャー３１に向けて払い出す。入側シャー３１及び出側シャー３５は、圧延材の先端及び尾端を整えるために、前後のピンチロール（図示せず）により圧延材を挟んで通し、第２制御装置３９の制御に応じて圧延材をカットする。
　溶接機３２は、コイルとコイルを溶接でつなぎ、複数のコイルに対する圧延工程を連続的に行うことを可能にする機能を有する。ルーパー３３は、圧延材を貯め込み、圧延機３４に対して圧延材を一定供給する。
　圧延機３４は、圧延材をさらに圧延する。テンションリール３６は、圧延機３４が圧延した圧延材を巻き取る。このように、冷間圧延ライン３は、複数の工程を含んで圧延材に所定の処理を行う。
　複数のセンサ３７は、圧延機３４内に設けられた複数のスタンド周辺に配置され、例えば圧延材の厚さなどを検出し、第２制御装置３９に対して出力する。また、センサ３７は、圧延方向に異なる複数の位置それぞれにおける圧延材の長さ、幅、及び温度などを第２制御装置３９が取得できるように、圧延工程における各実績値を検出してもよい。
　そして、第２制御装置３９は、各センサ３７などが検出した各圧延実績データを、制御ネットワーク１０を介して異常検出装置４へ送信する。また、冷間圧延ライン３は、図示しないその他のセンサが多く設けられており、センサが検出した各種のデータをそれぞれ異常検出装置４へ送信する。
　このように、プロセス制御システム１は、熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３それぞれによって圧延材を圧延し、異常検出装置４が各圧延工程における実績時系列データなどを受信する。また、異常検出装置４は、オペレータが第１操作盤２７及び第２操作盤３８に対して行った操作を示す情報を受信する。つまり、異常検出装置４は、オペレータが熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３に対して操作した操作量を収集する。
　次に、異常検出装置４の構成例について詳述する。図２は、一実施形態にかかる異常検出装置４の構成例を示す図である。異常検出装置４は、例えばＣＰＵを備えたコンピュータなどであり、生産情報記憶部４０、実績記憶部４１、操作量記憶部４２、一致判定部４３、工程前仕様判定部４４、工程後仕様判定部４５、介入操作量抽出部４６、判定部４７、及び出力部４８を有する。
　生産情報記憶部４０は、熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３における圧延材の生産情報（生産条件など）を予め記憶している。生産情報は、例えば、熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３に投入される素材の鋼種、製品サイズなどを含む予め設定された計算機データである。
　実績記憶部４１は、熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３が送信した実績時系列データを記憶する。実績時系列データは、熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３が各工程で処理した圧延材を各センサが検出した結果などである。例えば、実績時系列データは、圧延材の品質精度、圧延現象の安定度、精度以外の品質問題などに関するデータである。
　操作量記憶部４２は、オペレータが自身の判断で第１操作盤２７及び第２操作盤３８に対して手動で行った操作（レバー操作やゲイン調整など）を示す情報（時系列データ）を記憶する。つまり、異常検出装置４は、オペレータが熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３に対して操作した各操作量を収集することが可能である。
　一致判定部４３は、オペレータが第１操作盤２７又は第２操作盤３８を介して入力した熱間圧延ライン２又は冷間圧延ライン３へのプロセス開始操作を示す情報を取得し、生産情報記憶部４０が記憶している生産情報を読出す。また、一致判定部４３は、熱間圧延ライン２又は冷間圧延ライン３が各工程で実行するプロセスと、読み出した生産情報の一致を判定する。
　次に、一致判定部４３は、生産情報記憶部４０が記憶している複数の生産条件の中から熱間圧延ライン２又は冷間圧延ライン３が各工程で実行するプロセスを特定する。そして、一致判定部４３は、所定の工程前のあるべき基準仕様を工程前仕様判定部４４に対して出力する。また、一致判定部４３は、所定の工程後のあるべき基準仕様を工程後仕様判定部４５に対して出力する。また、一致判定部４３は、所定の工程においてオペレータが通常介入し得る操作量（基準操作量：例えば閾値など）を判定部４７に対して出力する。
　工程前仕様判定部４４は、一致判定部４３から入力された所定の工程前の基準仕様と、実績記憶部４１から読み出した所定の工程前の実績時系列データとを比較し、所定の工程前における圧延材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する。つまり、工程前仕様判定部４４は、所定の工程前の圧延材の精度を定量化して変化を監視している。そして、工程前仕様判定部４４は、判定結果を判定部４７に対して出力する。
　工程後仕様判定部４５は、一致判定部４３から入力された所定の工程後の基準仕様と、実績記憶部４１から読み出した所定の工程後の実績時系列データとを比較し、所定の工程後における圧延材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する。つまり、工程後仕様判定部４５は、所定の工程後の圧延材の精度を定量化して変化を監視している。そして、工程後仕様判定部４５は、判定結果を判定部４７に対して出力する。
　介入操作量抽出部４６は、オペレータが自身の判断で第１操作盤２７及び第２操作盤３８に対して手動で行った操作を示す情報（時系列データ）を操作量記憶部４２から読み出して、熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３における各所定の工程に対してオペレータが手動で介入した操作量を示す介入操作量それぞれを抽出し、判定部４７に対して出力する。つまり、介入操作量抽出部４６は、オペレータの操作量を抽出し、定量化して変化を監視している。
　判定部４７は、少なくとも工程後仕様判定部４５が所定の仕様を満たしていると判定し、かつ、介入操作量抽出部４６が抽出した操作量（介入操作量）が予め定められた操作量（基準操作量：例えば閾値）を超えている場合に、当該所定の工程に異常があったと判定する。そして、判定部４７は、判定した結果を出力部４８に対して出力する。
　なお、判定部４７は、例えば第１操作盤２７又は第２操作盤３８を介して入力された圧延材の仕様、又はオペレータごとに異なる基準（例えば特定条件）により、異常があったか否かを判定してもよい。圧延材の仕様、又はオペレータごとに、介入する操作量が異なることが考えられるためである。また、判定部４７は、クラスタリングなどの非統計手法を用いて異常があったか否かを判定してもよい。
　このように、判定部４７は、オペレータの操作量に基づいて、オペレータの操作が圧延材の精度維持に役立っているか否かを、オペレータの操作量と所定の工程後の圧延材精度との相関をロジックと閾値などで判定する。
　出力部４８は、判定部４７から入力された判定結果を出力する。例えば、出力部４８は、判定部４７から入力された判定結果やプロセス変化をディスプレイなどに表示することによって出力してもよいし、音や光などによって出力してもよい。
　つまり、異常検出装置４は、生産条件が同一であり、プロセス後の素材精度（圧延材精度）が所定の仕様を満たしていても、当該プロセスにおけるオペレータの操作量が基準となる過去のデータなどから乖離している場合に、プロセスの異常と判定する。
　図３は、一実施形態にかかる異常検出装置４の動作例を示すフローチャートである。図３に示すように、異常検出装置４は、ステップ１００（Ｓ１００）において、一致判定部４３が、生産情報記憶部４０が記憶している複数の生産条件の中から熱間圧延ライン２又は冷間圧延ライン３が各工程で実行するプロセスを特定する。
　ステップ１０２（Ｓ１０２）において、工程前仕様判定部４４は、一致判定部４３から入力された所定の工程前の基準仕様と、実績記憶部４１から読み出した所定の工程前の実績時系列データとを比較し、所定の工程前における圧延材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する。
　ステップ１０４（Ｓ１０４）において、工程後仕様判定部４５は、一致判定部４３から入力された所定の工程後の基準仕様と、実績記憶部４１から読み出した所定の工程後の実績時系列データとを比較し、所定の工程後における圧延材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する。
　ステップ１０６（Ｓ１０６）において、介入操作量抽出部４６は、オペレータが自身の判断で第１操作盤２７及び第２操作盤３８に対して手動で行った操作を示す情報（時系列データ）を操作量記憶部４２から読み出して、熱間圧延ライン２及び冷間圧延ライン３における各所定の工程に対してオペレータが手動で介入した操作量を示す介入操作量それぞれを抽出する。
　ステップ１０８（Ｓ１０８）において、判定部４７は、少なくとも工程後仕様判定部４５が所定の仕様を満たしていると判定し、かつ、介入操作量抽出部４６が抽出した操作量（介入操作量）が予め定められた操作量（基準操作量：例えば閾値）を超えている場合に、当該所定の工程に異常があったと判定する。
　ステップ１１０（Ｓ１１０）において、出力部４８は、判定部４７から入力された判定結果を出力する。
　次に、熱間圧延ライン２による素材の圧延時の曲がりを例にして、異常検出装置４の動作の具体例を説明する。
　まず、一致判定部４３は、生産情報（鋼種、製品サイズなど）を図示しない計算機からの入力データとして、素材の鋼種番号、板厚区分番号、及び板幅区分番号などを用いて当該素材に対する層別番号を決定する。このとき、すべての素材は層別番号が決定され、同一の層別番号は同一の生産条件であるとみなされる。
　工程前仕様判定部４４は、工程前の素材の実績時系列データ（品質精度、圧延現象の不安定、精度以外の品質問題など）を入力データとして、粗圧延出側での素材の曲り量を定量化し、粗圧延出側での素材の曲り量の変化を監視する。工程前仕様判定部４４は、監視方法として、例えばＸ－ｓ管理図による１σの閾値を超過したデータを異常と判定する方法を用いる。
　工程後仕様判定部４５は、工程後の素材の実績時系列データ（品質精度、圧延現象の不安定、精度以外の品質問題など）を入力データとして、仕上圧延出側での素材の曲り量を定量化し、仕上圧延出側での素材の曲り量の変化を監視する。工程後仕様判定部４５は、監視方法として、例えばＸ－ｓ管理図による１σの閾値を超過したデータを異常と判定する方法を用いる。
　介入操作量抽出部４６は、オペレータの操作量（レバー、ゲインなど）の時系列データを入力データとして、仕上圧延工程に対するオペレータによるギャップレベリングの操作量を抽出・定量化し、操作量の変化を監視する。介入操作量抽出部４６は、監視方法として、例えばＸ－ｓ管理図による２σの閾値を超過したデータを異常と判定する方法を用いる。
　判定部４７は、例えば以下のように仕上圧延又は粗圧延のプロセス変化及びプロセスにおける異常の有無を判定する。プロセス変化には、ロールに起因するギャップの左右アンバランス、圧下装置に起因するギャップの左右アンバランスなどがある。
　そして、判定部４７は、オペレータの操作量と工程後素材精度の相関を、ロジックと閾値を用いて判定し、当該プロセスの変化を検出する。
　例えば、判定部４７は、粗出側での素材の曲り量には変化が無く正常な精度であり、仕上出側の素材の曲り量にも変化が無く正常な精度であり、かつ、オペレータの操作量が大きく変化している場合、オペレーションがプロセス変化を吸収したと判定してもよい。
　また、判定部４７は、粗出側での素材の曲り量には変化があり、仕上出側の素材の曲り量に変化が無く正常な精度であり、かつ、オペレータの操作量が大きく変化している場合、当該プロセスと前工程プロセスの両方、又は、いずれか一方のプロセスに変化が発生し、オペレーションがプロセス変化を吸収したと判定してもよい。
　具体的には、判定部４７は、例えばオペレータの操作量が２σの閾値を超過しており、かつ、工程後の素材の精度が１σ以内であった場合、そのコイルを圧延した仕上圧延工程に対してプロセス異常の可能性があると判定する。
　判定部４７が判定した結果は、出力部４８が例えばディスプレイなどに表示する。
　次に、異常検出装置４が異常を検出する工程（被制御対象）と、オペレータが手動で介入する操作（介入方法）の具体例について説明する。図４，５は、異常検出装置４が異常を検出する工程（被制御対象）、影響する設備劣化、及びオペレータが手動で介入する操作（介入方法）の具体例を列挙して示す図である。
　オペレータは、ストリップレベラーインターメッシュ＜冷延／プロセス＞において、レベラー押しつけ圧力が変化した場合、インターメッシュの量を多くする操作を行う。
　また、オペレータは、冷延鋼板の形状制御＜冷延＞において、ロールの粗度が変化した場合、形状制御オフによるベンダー／レベリングの介入操作、又は目標形状変更を手動で行う。
　また、オペレータは、テンションリール用巻き付け完了判定＜冷延／プロセス＞において、マンドレルの摩耗係数劣化（粗度落ち）があった場合、速度リード率を上げる、又は巻き付け完了タイミングを遅らせる操作を行う。
　また、オペレータは、ブライドル張力制御（テンションメータ無し）＜冷延／プロセス＞において、ブライドル／ギアのＧＤ２変化（グリース劣化／不足による影響）があった場合、ブライドル／ギアが緩まないようにするために、張力設定を上げてモータにトルクを出させる操作を行う。
　また、オペレータは、熱延ＣＴＣ制御＜熱延＞において、スプレーバルブのオン／オフスピード劣化があった場合、固定バンク設定に切替える、又は、バルブディレースピード設定を実態に合わせる操作を行う。
　また、オペレータは、入／出側コイルカー位置制御＜冷延／プロセス＞において、油圧元低下、レールの摩擦係数変化があった場合、所定の位置で停止できなくなるため、インチング操作により微調整する操作を行う。
　また、オペレータは、板厚計による板厚計測＜熱延／冷延＞において、板厚計線源低下、Ｘ線軸ズレがあった場合、目標板厚にオフセットを付加する、又は、ＡＧＣ制御の板厚変動目標（通常０）にオフセットを付加する操作を行う。
　また、オペレータは、圧延機の速度制御＜熱延／冷延＞において、圧延機ハウジング、ロール、ギア、モータの劣化による共振周波数の変化の変化があった場合、共振速度域を避けた操業を実施する、又は、発生する鋼板のスケジュールを変更する操作を行う。
　また、オペレータは、ループカー位置制御＜冷延／プロセス＞において、ループカーハウジングの傾き、スイング機構の故障（蛇行したり、板の振動が大きくなる）があった場合、同期位置を短端側に設定してループカーが長端側に行かないように設定する操作を行う。
　また、オペレータは、ワイパーロール制御＜冷延／プロセス＞において、ワイパーロール（ゴムロール）の表面劣化があった場合、ワイパーロールの押しつけ量を大きくする操作を行う。
　また、オペレータは、プロセスラインにおける炉内の板の直進性（蛇行）において、炉の特性、又は加熱装置が劣化・変化した場合、オフセット量を付加設定して実績が所望の張力になるようにする操作を行う。
　また、オペレータは、ＳＰＭ（スキンパスミル）伸び率において、スキンパスミルの剛性・圧下系統が劣化・変化して、Ｌ２（所定のレベル２）が設定する目標荷重に到達しない場合、ＳＰＭ荷重の目標値を設定変更する操作を行う。
　以上説明したように、異常検出装置４は、少なくとも工程後仕様判定部４５が所定の仕様を満たしていると判定し、かつ、介入操作量抽出部４６が抽出した操作量が予め定められた操作量を超えている場合に、当該所定の工程に異常があったと判定するので、素材を処理する所定の工程後における素材が所定の仕様を満たしていても、所定の工程に発生した異常を検出することができる。
　なお、異常検出装置４が有する各機能は、それぞれ一部又は全部がＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアによって構成されてもよいし、ＣＰＵ等のプロセッサが実行するプログラムとして構成されてもよい。
　１・・・プロセス制御システム、２・・・熱間圧延ライン（圧延システム）、３・・・冷間圧延ライン（圧延システム）、４・・・異常検出装置、１０・・・制御ネットワーク、２０・・・加熱炉、２１・・・粗圧延機、２２・・・クロップシャー、２３・・・仕上圧延機、２４・・・冷却装置、２５・・・巻取機、２６－１～２６－４・・・センサ、２７・・・第１操作盤、２８・・・第１制御装置、３０・・・ペイオフリール、３１・・・入側シャー、３２・・・溶接機、３３・・・ルーパー、３４・・・圧延機、３５・・・出側シャー、３６・・・テンションリール、３７・・・センサ、３８・・・第２操作盤、３９・・・第２制御装置、４０・・・生産情報記憶部、４１・・・実績記憶部、４２・・・操作量記憶部、４３・・・一致判定部、４４・・・工程前仕様判定部、４５・・・工程後仕様判定部、４６・・・介入操作量抽出部、４７・・・判定部、４８・・・出力部

Claims (3)

  1. 　素材を所定の工程により圧延する圧延システムの異常を検出する異常検出装置において、
    　前記所定の工程前における素材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する工程前仕様判定部と、
    　前記所定の工程後における素材が所定の仕様を満たしているか否かを判定する工程後仕様判定部と、
    　前記所定の工程に対してオペレータが介入した操作量を抽出する介入操作量抽出部と、
    　少なくとも前記工程後仕様判定部が所定の仕様を満たしていると判定し、かつ、前記介入操作量抽出部が抽出した操作量が予め定められた操作量を超えている場合に、前記所定の工程に異常があったと判定する判定部と、
    　前記判定部が判定した結果を出力する出力部と
    　を有することを特徴とする異常検出装置。
  2. 　前記判定部は、
    　素材の仕様、又はオペレータごとに異なる基準により異常があったか否かを判定すること
    　を特徴とする請求項１に記載の異常検出装置。
  3. 　前記判定部は、
    　非統計手法を用いて異常があったか否かを判定すること
    　を特徴とする請求項１又は２に記載の異常検出装置。
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