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JP5759206B2 - Learning coefficient controller - Google Patents

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JP5759206B2 JP2011044050A JP2011044050A JP5759206B2 JP 5759206 B2 JP5759206 B2 JP 5759206B2 JP 2011044050 A JP2011044050 A JP 2011044050A JP 2011044050 A JP2011044050 A JP 2011044050A JP 5759206 B2 JP5759206 B2 JP 5759206B2
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Description

本発明は、金属等を圧延するプロセスに係わり、特に圧延プロセスを表現したモデルのパラメータを修正する学習係数制御装置に関する。   The present invention relates to a process for rolling metal or the like, and more particularly to a learning coefficient control device for correcting parameters of a model expressing the rolling process.

通常、プロセスの制御においては、プロセスの現象を表現したモデルが作成され、このモデルに対して制御系が構築されて制御が実施される。従って、最終製品の制御精度は、モデルがいかに精度良くプロセスを表現しているか、ということに大きく関係している。そこで、プロセスとモデルの誤差を埋めるため、モデルの学習を行い、モデルの精度向上が図られている。   Normally, in process control, a model expressing a phenomenon of a process is created, and a control system is constructed for this model and control is performed. Therefore, the control accuracy of the final product is largely related to how accurately the model represents the process. Therefore, in order to fill in the error between the process and the model, the model is learned to improve the accuracy of the model.

一般に圧延モデルの予測精度を向上させるために、圧延実績値と圧延モデル予測値との誤差を埋める学習制御が行われている。圧延モデルの代表的なものとして荷重モデルがあり、この荷重モデルの制御方法として式(1)に示すような学習係数

Figure 0005759206
で予測精度を向上させる学習方法がある。 In general, in order to improve the prediction accuracy of the rolling model, learning control is performed to fill in the error between the actual rolling value and the predicted rolling model value. There is a load model as a representative rolling model, and a learning coefficient as shown in Equation (1) as a control method of the load model.
Figure 0005759206
There is a learning method that improves prediction accuracy.

Figure 0005759206
ここで、
Figure 0005759206
である。
Figure 0005759206
here,
Figure 0005759206
It is.

学習係数は圧延実績値と圧延モデル予測値の比で表され、圧延モデル誤差の生じやすい因子で区分された層別テーブルを用いて層別毎に学習される。具体的には、特許文献1に記載されているように、鋼種、圧延サイズ及びワークロール別に学習区分を層別化することで、圧延材や圧延スタンドの違いによる圧延モデルの誤差を学習し、圧延モデルの精度向上が図られている。   The learning coefficient is expressed as a ratio between the rolling actual value and the rolling model predicted value, and is learned for each layer using a layered table divided by factors that are likely to cause a rolling model error. Specifically, as described in Patent Document 1, by stratifying the learning classification by steel type, rolling size and work roll, learning the error of the rolling model due to the difference between the rolling material and the rolling stand, The accuracy of the rolling model is improved.

また、学習係数は実績値の異常により、算出される学習係数も異常な値となる場合がある。これはモデルが原因で異常値となった訳ではないため、そのような異常値を学習してはならない。このため、一般的に学習係数には制限値が設けられており、学習係数が制限値を超えた場合、学習係数は無視、または制限値内の予め決められた値に置き換えられて学習される。   In addition, the learning coefficient may be an abnormal value due to an abnormality in the actual value. This does not mean that the model has resulted in an abnormal value, so such an abnormal value must not be learned. For this reason, a learning coefficient is generally provided with a limit value. When the learning coefficient exceeds the limit value, the learning coefficient is ignored or learned by being replaced with a predetermined value within the limit value. .

特開平10−180321号公報JP-A-10-180321

前述したように、学習係数を層別化して学習及び記憶することにより、モデルの予測精度は向上されるが、この層別毎の学習係数には以下に示すような問題がある。   As described above, the learning accuracy is stratified by learning and storing the learning coefficients in layers, but the learning coefficients for each layer have the following problems.

モデル式のパラメータが適切でない場合、または予め設定された制限値が適正でない場合には、ある層別に対して算出された学習係数が正しい値であっても、制限値を超えることがある。これらの場合も当該学習係数は無視、または制限値内の予め決められた値に置き換えられて学習される。このため、次の圧延材では学習係数が適切でないために、圧延モデルの予測精度を向上することができない。   If the parameters of the model formula are not appropriate, or if a preset limit value is not appropriate, the limit value may be exceeded even if the learning coefficient calculated for a certain stratification is a correct value. Also in these cases, the learning coefficient is ignored or learned by being replaced with a predetermined value within the limit value. For this reason, since the learning coefficient is not appropriate for the next rolled material, the prediction accuracy of the rolling model cannot be improved.

本発明は上記課題を解決するためになされたもので、学習係数が制限値を超えた場合でも、層別化した学習係数を修正し、制限値内で学習係数を制御することにより、効率良くモデル誤差を修正することができる学習係数制御装置を提供することにある。   The present invention has been made to solve the above problem, and even when the learning coefficient exceeds the limit value, the stratified learning coefficient is corrected, and the learning coefficient is controlled within the limit value, thereby efficiently. An object of the present invention is to provide a learning coefficient control device capable of correcting a model error.

請求項1に記載の発明は、圧延プロセスを表現した荷重モデル及び変形抵抗モデルに基づき最終的に1つの圧延荷重を予測するプロセスモデルについて、圧延荷重の予測値と実績値との差に基づき各々のモデルの学習係数を算出する学習演算部と、各々のモデルの学習係数を各々のモデルに対して用意された層別テーブルに記憶する記憶部と、予測計算を構成する荷重モデル及び変形抵抗モデルに対して、荷重モデルの学習係数を修正したときに最終的に求められる圧延荷重の予測値が変わらないように変形抵抗モデルの予測値を変更するための補正値を得るために、板厚、張力を含む実績値に基づき計算される荷重モデル及び変形抵抗モデルの予測値と、変形抵抗モデルの予測値を前記板厚、張力を含む実績値に基づき計算された結果から変化させたときに得られる変更後の荷重モデル及び変形抵抗モデルの予測値から、変更前後の荷重モデル及び変形抵抗モデルの予測値の比が同じになるように変換係数を演算する変換係数演算部と、前記変換係数演算部で演算された変換係数を記憶する変換係数記憶部と、前記記憶部に記憶された荷重モデルの学習係数が予め設定した第1制限値を超えた場合、当該モデルの学習係数の修正値を演算する学習係数修正値演算部と、前記変換係数記憶部に記憶されている変換係数の平均値を演算する変換係数平均値演算部と、前記学習係数修正値演算部で演算された学習係数の修正値と前記変換係数平均値演算部で演算された変換係数の平均値とに基づき、荷重モデルの学習係数を修正したことにより発生する予測値の変化量を変形抵抗モデルで補償するためのモデルの補正値を演算するモデル補正値演算部とを備えることを特徴とする。 The invention according to claim 1 is based on the difference between the predicted value of the rolling load and the actual value for the process model that finally predicts one rolling load based on the load model expressing the rolling process and the deformation resistance model. A learning calculation unit for calculating the learning coefficient of the model, a storage unit for storing the learning coefficient of each model in a stratified table prepared for each model, a load model and a deformation resistance model constituting the prediction calculation In order to obtain a correction value for changing the predicted value of the deformation resistance model so that the predicted value of the rolling load finally obtained when the learning coefficient of the load model is corrected is not changed , The predicted value of the load model and deformation resistance model calculated based on the actual values including tension and the predicted value of the deformation resistance model are changed from the results calculated based on the actual values including the plate thickness and tension. Conversion coefficient calculation unit that calculates the conversion coefficient so that the ratio of the predicted value of the load model and the deformation resistance model before and after the change is the same from the predicted value of the load model and the deformation resistance model after change obtained when A conversion coefficient storage unit that stores the conversion coefficient calculated by the conversion coefficient calculation unit, and when the learning coefficient of the load model stored in the storage unit exceeds a preset first limit value, A learning coefficient correction value calculation unit that calculates a correction value of a learning coefficient, a conversion coefficient average value calculation unit that calculates an average value of conversion coefficients stored in the conversion coefficient storage unit, and a learning coefficient correction value calculation unit Based on the corrected value of the calculated learning coefficient and the average value of the conversion coefficient calculated by the conversion coefficient average value calculation unit, the amount of change in the predicted value generated by correcting the learning coefficient of the load model is transformed into the deformation resistance model. Complement And a model correction value calculation unit that calculates a correction value of the model for compensation.

本発明によれば、モデル補正値演算部が学習係数修正値演算部で演算された学習係数の修正値と変換係数平均値演算部で演算された変換係数の平均値とに基づき、一方のモデルの学習係数を修正したことにより発生する予測値の変化量を他方のモデルで補償するためのモデルの補正値を演算するので、学習係数が予め設定した制限値を超えた場合でも、層別化された学習係数を修正し、制限値内で学習係数を制御することにより効率良くモデル誤差を修正し、モデルの精度向上を達成することができる。   According to the present invention, one model is calculated based on the correction value of the learning coefficient calculated by the learning coefficient correction value calculation unit and the average value of the conversion coefficient calculated by the conversion coefficient average value calculation unit. The correction value of the model is calculated to compensate for the amount of change in the predicted value caused by the correction of the learning coefficient of the other model, so even if the learning coefficient exceeds the preset limit value, stratification The model error can be efficiently corrected by correcting the learned learning coefficient and controlling the learning coefficient within the limit value, thereby improving the accuracy of the model.

実施例1の学習係数制御装置の構成を冷間タンデム圧延機に適用した構成図である。It is the block diagram which applied the structure of the learning coefficient control apparatus of Example 1 to the cold tandem rolling mill. 実施例1の学習係数制御装置内の変換係数記憶部の詳細図である。3 is a detailed diagram of a conversion coefficient storage unit in the learning coefficient control device of Embodiment 1. FIG. 実施例1の学習係数制御装置内の学習係数修正部の効果を示す図である。It is a figure which shows the effect of the learning coefficient correction | amendment part in the learning coefficient control apparatus of Example 1. FIG. 実施例1の学習係数制御装置内の学習係数修正部の効果を示す図である。It is a figure which shows the effect of the learning coefficient correction | amendment part in the learning coefficient control apparatus of Example 1. FIG. 実施例1の学習係数制御装置内の補正値記憶部の詳細図である。FIG. 3 is a detailed diagram of a correction value storage unit in the learning coefficient control device according to the first embodiment. 実施例2の学習係数制御装置の構成を冷間タンデム圧延機に適用した図である。It is the figure which applied the structure of the learning coefficient control apparatus of Example 2 to the cold tandem rolling mill.

本発明の実施例1の学習係数制御装置を冷間タンデム圧延機の圧延モデルに適用した例を説明する。   An example in which the learning coefficient control apparatus according to the first embodiment of the present invention is applied to a rolling model of a cold tandem rolling mill will be described.

図1は実施例1の学習係数制御装置の構成を冷間タンデム圧延機に適用した構成図である。図1において、圧延機は、第1スタンド1から第5スタンド5まで5機をタンデムに配置して構成されている。圧延材6は、矢印7の方向に所望の製品に圧延され、図示しないコイラーにより巻き取られる。各圧延機は、図示しない圧延荷重等を測定する装置を備えている。さらに、第5スタンド5の出側には圧延材6の板厚を測定する板厚検出装置8が設けられている。   FIG. 1 is a configuration diagram in which the configuration of the learning coefficient control device of the first embodiment is applied to a cold tandem rolling mill. In FIG. 1, the rolling mill is configured by arranging five machines in a tandem from a first stand 1 to a fifth stand 5. The rolled material 6 is rolled into a desired product in the direction of arrow 7 and wound up by a coiler (not shown). Each rolling mill is provided with a device for measuring a rolling load or the like (not shown). Further, a plate thickness detection device 8 for measuring the plate thickness of the rolled material 6 is provided on the exit side of the fifth stand 5.

冷間圧延機の各アクチュエータの設定値は、予め与えられた圧延情報から圧延モデルを用いて所望の製品を得るように計算される。例えば、荷重モデルを式(2)、変形抵抗モデルを式(3)と表すことで圧延荷重を予測することができる。   The set value of each actuator of the cold rolling mill is calculated so as to obtain a desired product from rolling information given in advance using a rolling model. For example, the rolling load can be predicted by expressing the load model as equation (2) and the deformation resistance model as equation (3).

Figure 0005759206
ここで、
Figure 0005759206
である。なお、式(2)には張力の影響関数が含まれているため、荷重と変形抵抗の間には非線形な関係がある。通常、圧延モデルは誤差をもっているため、次に述べる学習制御を行うことで、圧延モデルの精度向上が図られている。
Figure 0005759206
here,
Figure 0005759206
It is. In addition, since the influence function of tension is included in Equation (2), there is a non-linear relationship between the load and the deformation resistance. Usually, since a rolling model has an error, the accuracy of the rolling model is improved by performing learning control described below.

学習係数制御装置9は、学習演算部10、記憶部11、変換係数演算部14、変換係数記憶部15、学習係数監視部16、学習係数修正値演算部17、学習係数修正部18、変換係数平均演算部19、モデル補正値演算部20、補正値記憶部21を有している。   The learning coefficient control device 9 includes a learning calculation unit 10, a storage unit 11, a conversion coefficient calculation unit 14, a conversion coefficient storage unit 15, a learning coefficient monitoring unit 16, a learning coefficient correction value calculation unit 17, a learning coefficient correction unit 18, and a conversion coefficient. An average calculation unit 19, a model correction value calculation unit 20, and a correction value storage unit 21 are provided.

図示しない実績データ収集装置は、圧延中に圧延実績値を収集する。学習演算部10は、実績データ収集装置で収集された圧延実績値を用いて圧延実績値と圧延モデル予測値との比又は差を学習係数として演算し、平滑化処理を行う。記憶部11は、学習演算部10で平滑化処理された学習係数を層別化された学習係数テーブルに記憶する。次材設定計算においては、記憶部11に記憶された最新の学習係数(学習値)を用いて各アクチュエータの初期値が演算される。   A performance data collection device (not shown) collects rolling performance values during rolling. The learning calculation unit 10 calculates a ratio or difference between the rolling record value and the rolling model predicted value as a learning coefficient using the rolling record value collected by the record data collecting device, and performs a smoothing process. The storage unit 11 stores the learning coefficient smoothed by the learning calculation unit 10 in a stratified learning coefficient table. In the next material setting calculation, the initial value of each actuator is calculated using the latest learning coefficient (learning value) stored in the storage unit 11.

前述した圧延モデルの場合、記憶部11は、予測計算を構成する2つのモデル(荷重モデルと変形抵抗モデル)に対して、荷重学習テーブル12と変形抵抗学習テーブル13とを設けている。例えば、荷重学習テーブル12は、鋼種、目標板厚及び圧延スタンドに層別化されている。変形抵抗学習テーブル13は、鋼種及び圧延スタンドに層別化されている。   In the case of the rolling model described above, the storage unit 11 is provided with a load learning table 12 and a deformation resistance learning table 13 for two models (a load model and a deformation resistance model) constituting the prediction calculation. For example, the load learning table 12 is stratified into a steel type, a target plate thickness, and a rolling stand. The deformation resistance learning table 13 is stratified into steel types and rolling stands.

次に、実施例1の学習係数制御装置の特徴とする構成が図1〜図5を用いて説明される。実施例1の学習係数制御装置では、前述した圧延モデルは下記のように表現される。   Next, the characteristic configuration of the learning coefficient control apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. In the learning coefficient control device of the first embodiment, the rolling model described above is expressed as follows.

Figure 0005759206
ここで、
Figure 0005759206
である。ここで、
Figure 0005759206
は、本発明を実施するために新しく設けられたモデルの補正値である。
Figure 0005759206
here,
Figure 0005759206
It is. here,
Figure 0005759206
Is a correction value of a model newly provided for carrying out the present invention.

Figure 0005759206
は、荷重モデル(一方のモデル)の荷重学習係数を修正したときに、荷重予測値(物理量の予測値)が変わらないように変形抵抗モデル(他方のモデル)を変更するための補正値である。荷重学習係数を修正する場合、荷重予測値
Figure 0005759206
は荷重学習係数の変更前の荷重予測値と同じでなければならない。このため、変形抵抗モデルを式(5)で表し、荷重学習係数の修正による影響をモデルの補正値
Figure 0005759206
で補正する。以下に、この補正値の求め方と使用方法を説明する。
Figure 0005759206
Is a correction value for changing the deformation resistance model (the other model) so that the load predicted value (the predicted value of the physical quantity) does not change when the load learning coefficient of the load model (one model) is corrected . When correcting the load learning coefficient, the predicted load value
Figure 0005759206
Must be the same as the predicted load value before the change of the load learning coefficient. For this reason, the deformation resistance model is expressed by equation (5), and the effect of the modification of the load learning coefficient is corrected by
Figure 0005759206
Correct with. Hereinafter, how to obtain the correction value and how to use it will be described.

変換係数演算部14は、式(4)に基づいて荷重に対する変化量と等価な変形抵抗の変化量に置き換えるための変換係数αを求める。前述したように、荷重と変形抵抗には非線形な関係があるため、荷重学習係数を変更した場合のモデルの補正値を解析的に求めるのは難しい。このため、以下に述べる変換係数を介してモデル補正値を演算する。   The conversion coefficient calculation unit 14 obtains a conversion coefficient α for replacement with a change amount of deformation resistance equivalent to the change amount with respect to the load based on Expression (4). As described above, since there is a non-linear relationship between the load and the deformation resistance, it is difficult to analytically determine the correction value of the model when the load learning coefficient is changed. For this reason, the model correction value is calculated through the conversion coefficient described below.

変換係数演算部14は、圧延実績値に基づき、変形抵抗計算値

Figure 0005759206
を計算し、変形抵抗計算値
Figure 0005759206
を用いて荷重計算値
Figure 0005759206
を計算する。その後、変換係数演算部14は、変形抵抗計算値
Figure 0005759206
を例えば10%変更して変形抵抗変更値
Figure 0005759206
とし、変形抵抗変更値
Figure 0005759206
を用いて変形抵抗を変化させたときの荷重計算値
Figure 0005759206
を計算する。そして、変換係数演算部14は、荷重と変形抵抗とのそれぞれについて変更前と変更後の比を求め、両者の比が同じになるように変換係数
Figure 0005759206
を導入し、式(6)の演算を行う。 The conversion coefficient calculation unit 14 calculates the deformation resistance value based on the actual rolling value.
Figure 0005759206
Calculate the deformation resistance value
Figure 0005759206
Calculate the load using
Figure 0005759206
Calculate Thereafter, the conversion coefficient calculation unit 14 calculates the deformation resistance value.
Figure 0005759206
For example, change the deformation resistance by changing 10%
Figure 0005759206
Deformation resistance change value
Figure 0005759206
Calculated load when deformation resistance is changed using
Figure 0005759206
Calculate Then, the conversion coefficient calculation unit 14 obtains the ratio before and after the change for each of the load and the deformation resistance, and the conversion coefficient so that the ratio between the two becomes the same.
Figure 0005759206
To calculate the equation (6).

Figure 0005759206
ここで、
Figure 0005759206
である。つまり式(6)の演算により、モデルの補正値
Figure 0005759206
を演算するための変換係数
Figure 0005759206
が求まる。
Figure 0005759206
here,
Figure 0005759206
It is. In other words, the correction value of the model is obtained by the calculation of Equation (6).
Figure 0005759206
Conversion factor for computing
Figure 0005759206
Is obtained.

変換係数演算部14は、式(6)の変換係数を演算した後、変換係数記憶部15に変換係数を出力する。上記の計算方法を用いることにより、関連するモデル間の関係が非線形である場合でも、また数式モデルを変更した場合でも、モデル間の変換関係を容易に演算できる。   The conversion coefficient calculation unit 14 calculates the conversion coefficient of Expression (6), and then outputs the conversion coefficient to the conversion coefficient storage unit 15. By using the above calculation method, the conversion relationship between models can be easily calculated even when the relationship between related models is nonlinear or when the mathematical model is changed.

変換係数記憶部15は、荷重学習テーブル12と同様に、鋼種、目標板厚及び圧延スタンドに層別化された図2に示す変換係数テーブル22に変換係数演算部14で演算された変換係数を記憶する。これにより、層別区分毎の最新の変換係数を保持することができる。   Similarly to the load learning table 12, the conversion coefficient storage unit 15 converts the conversion coefficient calculated by the conversion coefficient calculation unit 14 into the conversion coefficient table 22 shown in FIG. 2 stratified by steel type, target plate thickness, and rolling stand. Remember. Thereby, the latest conversion coefficient for every division | segmentation division can be hold | maintained.

学習係数監視部16は、荷重学習テーブル12の鋼種及び圧延スタンドに層別化された目標板厚区分の学習係数の最大値あるいは最小値が予め設定した制限値、例えば学習係数の上下限値を超えた場合に、学習係数修正値演算部17と変換係数平均値演算部19へ実行命令を伝送する。   The learning coefficient monitoring unit 16 sets a limit value in which the maximum value or the minimum value of the learning coefficient of the target thickness classification stratified by the steel type and rolling stand of the load learning table 12 is set in advance, for example, the upper and lower limit values of the learning coefficient. When it exceeds, an execution command is transmitted to the learning coefficient correction value calculation unit 17 and the conversion coefficient average value calculation unit 19.

これにより、学習係数の修正タイミングを制限値の取り方により設定できる。なお、上記では学習係数監視部16の監視すべき制限値を学習係数の上下限値としたが、これに限定されない。例えば、学習係数の上下限値の範囲を20%狭くした時の上下限を監視すべき制限値とすると、学習係数が学習係数の上下限値を超える前に実行命令を伝送することができ、学習係数を早期に修正することができる。   Thereby, the correction timing of the learning coefficient can be set according to the limit value. In the above description, the limit value to be monitored by the learning coefficient monitoring unit 16 is the upper and lower limit values of the learning coefficient, but the present invention is not limited to this. For example, if the upper and lower limits when the upper and lower limits of the learning coefficient are reduced by 20% are set as the limit values to be monitored, the execution command can be transmitted before the learning coefficient exceeds the upper and lower limits of the learning coefficient. The learning coefficient can be corrected early.

学習係数修正値演算部17は、記憶部11に記憶されている荷重学習テーブル12の鋼種及び圧延スタンドに層別化された目標板厚区分の荷重学習係数の平均値を修正値として式(7)により演算する。   The learning coefficient correction value calculating unit 17 uses the average value of the load learning coefficient of the target sheet thickness section stratified by the steel type and the rolling stand of the load learning table 12 stored in the storage unit 11 as a correction value (7) ).

Figure 0005759206
ここで、
Figure 0005759206
である。その後、学習係数修正値演算部17は、学習係数修正部18とモデル補正値演算部20に学習係数の修正値を出力する。
Figure 0005759206
here,
Figure 0005759206
It is. Thereafter, the learning coefficient correction value calculation unit 17 outputs the correction value of the learning coefficient to the learning coefficient correction unit 18 and the model correction value calculation unit 20.

これにより、後述する学習係数修正部18が荷重学習係数を修正する際に、目標板厚区分1~Nの全体の学習係数の挙動を考慮することができ、荷重学習係数を学習の有効範囲内に修正することで、安定なモデル学習を行える。   Thereby, when the learning coefficient correction unit 18 described later corrects the load learning coefficient, the behavior of the entire learning coefficient of the target plate thickness categories 1 to N can be considered, and the load learning coefficient is within the effective learning range. By correcting to, stable model learning can be performed.

また、学習係数修正値演算部17は、記憶部11に記憶されている荷重学習テーブル12の鋼種及び圧延スタンドに層別化された目標板厚区分の中で、学習係数の最大値と最小値を加算して加算結果を2で除算した除算結果を修正値として演算することもできる。これにより、一つの区分の学習係数のみが特異な値となる場合でも、修正量が大きいため、学習係数を学習の有効範囲内に修正することで、安定なモデル学習を行える。   In addition, the learning coefficient correction value calculation unit 17 has a maximum value and a minimum value of the learning coefficient in the target thickness class stratified by the steel type and the rolling stand of the load learning table 12 stored in the storage unit 11. The result of dividing the addition result by 2 can be calculated as a correction value. Thus, even when only one category of learning coefficient has a unique value, the amount of correction is large, and therefore, stable model learning can be performed by correcting the learning coefficient within the effective learning range.

学習係数修正部18は、荷重学習テーブル12の当該圧延材の鋼種区分番号及び圧延スタンド区分番号に対応する目標板厚区分の学習係数に対して、式(8)の演算、すなわち学習係数修正値演算部17で演算される修正値で目標板厚区分の各学習係数を除算し、荷重学習テーブル12の荷重学習係数を更新する。   The learning coefficient correction unit 18 calculates the equation (8), that is, the learning coefficient correction value, with respect to the learning coefficient of the target sheet thickness classification corresponding to the steel type classification number and rolling stand classification number of the rolled material in the load learning table 12. Each learning coefficient of the target plate thickness classification is divided by the correction value calculated by the calculation unit 17 to update the load learning coefficient in the load learning table 12.

Figure 0005759206
ここで、
Figure 0005759206
である。
Figure 0005759206
here,
Figure 0005759206
It is.

図3は、修正値が荷重学習テーブル12の鋼種及び圧延スタンドに層別化された目標板厚区分の平均値である場合の荷重学習係数の修正例を示す。学習係数の有効範囲は

Figure 0005759206
である。荷重学習係数の修正前では目標板厚区分1の荷重学習係数が上限値を超えている。荷重学習係数を修正することにより、各目標板厚区分の荷重学習係数が全体的に下がり、目標板厚区分1の荷重学習係数が有効範囲内に修正されている。 FIG. 3 shows an example of correcting the load learning coefficient when the correction value is the average value of the target thickness group stratified by the steel type and rolling stand of the load learning table 12. The effective range of the learning coefficient is
Figure 0005759206
It is. Before correction of the load learning coefficient, the load learning coefficient of the target thickness category 1 exceeds the upper limit. By correcting the load learning coefficient, the load learning coefficient of each target plate thickness section decreases as a whole, and the load learning coefficient of the target plate thickness section 1 is corrected within the effective range.

さらに、図4は、修正値が荷重学習テーブル12の鋼種及び圧延スタンドに層別化された目標板厚区分の学習係数の最大値と最小値を加算して加算結果を2で除算した除算結果である場合の荷重学習係数の修正例を示す。学習係数の有効範囲は上記と同様である。この場合には学習係数の修正量が大きいため、目標板厚区分1の荷重学習係数がより有効範囲内に修正されている。   Further, FIG. 4 shows the result of division in which the correction value is added to the maximum value and the minimum value of the learning coefficient of the target sheet thickness classification stratified by the steel type and rolling stand of the load learning table 12, and the addition result is divided by 2. An example of correcting the load learning coefficient in the case of The effective range of the learning coefficient is the same as described above. In this case, since the correction amount of the learning coefficient is large, the load learning coefficient of the target plate thickness category 1 is corrected within the effective range.

変換係数平均値演算部19は、学習係数監視部16から実行命令を受け取ると、図2に示す変換係数記憶部15の変換係数テーブル22に記憶されている鋼種及び圧延スタンドに層別化された目標板厚区分の変換係数の平均値を式(9)により演算する。   When the conversion coefficient average value calculation unit 19 receives the execution instruction from the learning coefficient monitoring unit 16, the conversion coefficient average value calculation unit 19 is stratified into steel types and rolling stands stored in the conversion coefficient table 22 of the conversion coefficient storage unit 15 illustrated in FIG. The average value of the conversion coefficient of the target plate thickness category is calculated by equation (9).

Figure 0005759206
ここで、
Figure 0005759206
である。その後、変換係数平均値演算部19は、式(9)で演算された変換係数の平均値をモデル補正値演算部20に出力する。
Figure 0005759206
here,
Figure 0005759206
It is. Thereafter, the conversion coefficient average value calculation unit 19 outputs the average value of the conversion coefficients calculated by Expression (9) to the model correction value calculation unit 20.

モデル補正値演算部20は、変換係数平均値演算部19で演算された変換係数の平均値と学習係数修正値演算部17で演算された学習係数修正値を用い、式(10)で表現されるモデルの補正値を演算する。   The model correction value calculation unit 20 is expressed by Expression (10) using the average value of the conversion coefficient calculated by the conversion coefficient average value calculation unit 19 and the learning coefficient correction value calculated by the learning coefficient correction value calculation unit 17. Calculate the correction value of the model.

Figure 0005759206
ここで、
Figure 0005759206
である。これにより、荷重学習係数の修正に伴う変形抵抗モデルの補正値を求めることができる。
Figure 0005759206
here,
Figure 0005759206
It is. Thereby, the correction value of the deformation resistance model accompanying the correction of the load learning coefficient can be obtained.

補正値記憶部21は、変形抵抗学習テーブル13と同様の鋼種及び圧延スタンドに層別化した図5に示す補正値テーブル23に、モデル補正値演算部20で演算された補正値を記憶する。次回、同条件の圧延が行われた際には、変形抵抗は式(5)で計算され、荷重学習係数の修正に伴う荷重予測値の影響を変形抵抗で補正する。   The correction value storage unit 21 stores the correction value calculated by the model correction value calculation unit 20 in the correction value table 23 shown in FIG. 5 stratified into steel types and rolling stands similar to the deformation resistance learning table 13. Next time, when rolling under the same conditions is performed, the deformation resistance is calculated by Equation (5), and the influence of the predicted load value accompanying the correction of the load learning coefficient is corrected by the deformation resistance.

このことは、荷重予測値の目標板厚区分による全体的なずれを変形抵抗モデルの誤差に起因していると考えることに他ならない。このため、式(5)により変形抵抗を演算することで変形抵抗の予測精度が向上し、これを用いた他の圧延モデルの精度を向上することができる。   This is nothing but to consider that the overall deviation of the predicted load value due to the target thickness classification is due to an error in the deformation resistance model. For this reason, by calculating the deformation resistance according to the equation (5), the prediction accuracy of the deformation resistance can be improved, and the accuracy of other rolling models using this can be improved.

図6は実施例2の学習係数制御装置の構成を冷間タンデム圧延機に適用した図である。実施例2の学習係数制御装置においても、実施例1の学習係数制御装置と同一の対象に適用される。   FIG. 6 is a diagram in which the configuration of the learning coefficient control device of the second embodiment is applied to a cold tandem rolling mill. The learning coefficient control apparatus according to the second embodiment is also applied to the same target as the learning coefficient control apparatus according to the first embodiment.

実施例2の学習係数制御装置は、実施例1の学習係数制御装置の構成にさらに、補正値監視部24とオペレータ表示画面25(表示部に対応)とを追加した点が異なる。以下、実施例1の学習係数制御装置と異なる構成のみを説明する。 The learning coefficient control apparatus according to the second embodiment is different from the learning coefficient control apparatus according to the first embodiment in that a correction value monitoring unit 24 and an operator display screen 25 (corresponding to the display unit) are added. Only the configuration different from the learning coefficient control apparatus of the first embodiment will be described below.

補正値監視部24は、モデル補正値演算部20で演算される補正値が予め設定した制限値を超えたかどうかを監視し、補正値が制限値を超えた場合にオペレータ表示画面25にアラームを出力する。これにより、オペレータへ早期にモデル調整時期を知らせることができ、迅速なモデルの調整に繋がるため、モデルの精度を向上することができる。   The correction value monitoring unit 24 monitors whether or not the correction value calculated by the model correction value calculation unit 20 exceeds a preset limit value. When the correction value exceeds the limit value, an alarm is displayed on the operator display screen 25. Output. Thereby, it is possible to notify the operator of the model adjustment time at an early stage and lead to quick model adjustment, so that the accuracy of the model can be improved.

また、補正値監視部24は、モデル補正値演算部20で演算される補正値が予め設定した制限値を超えた場合に記憶部11にアラームを出力して保存することもできる。これにより、調整員へモデルの調整時期を知らせることができる。即ち、学習係数の修正履歴をモデル調整員が確認することができ、迅速なモデルの調整に繋がるため、モデルの精度を向上することができる。   Further, the correction value monitoring unit 24 can output an alarm to the storage unit 11 and store it when the correction value calculated by the model correction value calculation unit 20 exceeds a preset limit value. Thereby, it is possible to inform the coordinator of the adjustment time of the model. That is, the model coordinator can confirm the correction history of the learning coefficient, which leads to quick model adjustment, so that the accuracy of the model can be improved.

モデルの補正値が制限値を超えるような場合では、モデルの予測精度が悪いことを意味する。このため、モデルパラメータの再調整が必要であり、補正値監視部24により、モデルの調整時期を早期に知ることができる。   When the correction value of the model exceeds the limit value, it means that the prediction accuracy of the model is poor. Therefore, it is necessary to readjust the model parameter, and the correction value monitoring unit 24 can know the adjustment time of the model at an early stage.

なお、変形抵抗モデルの補正値が乗算的な形で記載されたが、これに限定されない。また、各圧延モデルの学習係数が乗算的な形で記載されたが、これに限定されない。以上のことから、安定かつ精度の高いモデルの学習を実施できる。   In addition, although the correction value of the deformation resistance model is described in a multiplicative manner, the present invention is not limited to this. Moreover, although the learning coefficient of each rolling model was described in a multiplying manner, it is not limited to this. From the above, stable and accurate model learning can be performed.

実施例1及び実施例2では、モデルを荷重モデルと変形抵抗モデルとして説明したが、その他の学習区分の異なるモデル間、例えば荷重モデルと摩擦係数モデル、トルクモデルと変形抵抗モデル等でも本発明は、実施することができる。   In the first and second embodiments, the model is described as a load model and a deformation resistance model. However, the present invention can be applied to other models having different learning categories, such as a load model and a friction coefficient model, a torque model and a deformation resistance model, and the like. Can be implemented.

また、本発明は、熱間圧延機やシングルミル等すべての圧延機を対象とすることができる。さらに、本発明はプロセスを圧延プロセスとしたが、これに限定されるものではなく、加熱・冷却プロセス等モデルを用いて制御しているプロセスであればすべて適用可能である。   Further, the present invention can be applied to all rolling mills such as a hot rolling mill and a single mill. Furthermore, in the present invention, the process is a rolling process, but the present invention is not limited to this, and any process that is controlled using a model such as a heating / cooling process can be applied.

本発明は、冷間タンデム圧延機、熱間圧延機やシングルミル等のすべての圧延機に適用可能である。   The present invention is applicable to all rolling mills such as a cold tandem rolling mill, a hot rolling mill and a single mill.

1〜5 圧延機
6 圧延材
7 圧延方向
8 板厚検出装置
9,9a 学習係数制御装置
10 学習演算部
11 記憶部
12 荷重学習テーブル
13 変形抵抗学習テーブル
14 変換係数演算部
15 変換係数記憶部
16 学習係数監視部
17 学習係数修正値演算部
18 学習係数修正部
19 変換係数平均値演算部
20 モデル補正値演算部
21 補正値記憶部
22 変換係数テーブル
23 補正値テーブル
24 補正値監視部
25 オペレータ表示画面
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1-5 Rolling machine 6 Rolled material 7 Rolling direction 8 Plate thickness detection apparatus 9, 9a Learning coefficient control apparatus 10 Learning calculation part 11 Storage part 12 Load learning table 13 Deformation resistance learning table 14 Conversion coefficient calculation part 15 Conversion coefficient storage part 16 Learning coefficient monitoring unit 17 Learning coefficient correction value calculation unit 18 Learning coefficient correction unit 19 Conversion coefficient average value calculation unit 20 Model correction value calculation unit 21 Correction value storage unit 22 Conversion coefficient table 23 Correction value table 24 Correction value monitoring unit 25 Operator display screen

Claims (6)

圧延プロセスを表現した荷重モデル及び変形抵抗モデルに基づき最終的に1つの圧延荷重を予測するプロセスモデルについて、圧延荷重の予測値と実績値との差に基づき各々のモデルの学習係数を算出する学習演算部と、
各々のモデルの学習係数を各々のモデルに対して用意された層別テーブルに記憶する記憶部と、
予測計算を構成する荷重モデル及び変形抵抗モデルに対して、荷重モデルの学習係数を修正したときに最終的に求められる圧延荷重の予測値が変わらないように変形抵抗モデルの予測値を変更するための補正値を得るために、板厚、張力を含む実績値に基づき計算される荷重モデル及び変形抵抗モデルの予測値と、変形抵抗モデルの予測値を前記板厚、張力を含む実績値に基づき計算された結果から変化させたときに得られる変更後の荷重モデル及び変形抵抗モデルの予測値から、変更前後の荷重モデル及び変形抵抗モデルの予測値の比が同じになるように変換係数を演算する変換係数演算部と、
前記変換係数演算部で演算された変換係数を記憶する変換係数記憶部と、
前記記憶部に記憶された荷重モデルの学習係数が予め設定した第1制限値を超えた場合、当該モデルの学習係数の修正値を演算する学習係数修正値演算部と、
前記変換係数記憶部に記憶されている変換係数の平均値を演算する変換係数平均値演算部と、
前記学習係数修正値演算部で演算された学習係数の修正値と前記変換係数平均値演算部で演算された変換係数の平均値とに基づき、荷重モデルの学習係数を修正したことにより発生する予測値の変化量を変形抵抗モデルで補償するためのモデルの補正値を演算するモデル補正値演算部と、
を備えることを特徴とする学習係数制御装置。
Learning to calculate the learning coefficient of each model based on the difference between the predicted value of the rolling load and the actual value for the process model that finally predicts one rolling load based on the load model and deformation resistance model expressing the rolling process An arithmetic unit;
A storage unit for storing the learning coefficient of each model in a stratified table prepared for each model;
To change the predicted value of the deformation resistance model so that the predicted value of the rolling load that is finally obtained when the learning coefficient of the load model is modified for the load model and deformation resistance model that constitute the prediction calculation does not change in order to obtain a correction value, the thickness, and the predicted value of the load model and deformation resistance model is calculated based on actual values, including tension, the thickness of the predicted value of deformation resistance model, based on the actual績値including tension The conversion coefficient is calculated so that the ratio of the predicted value of the load model before and after the change and the predicted value of the deformation resistance model is the same from the predicted value of the changed load model and the deformation resistance model obtained when changing from the calculated result. A conversion coefficient calculator to
A conversion coefficient storage unit that stores the conversion coefficient calculated by the conversion coefficient calculation unit;
When the learning coefficient of the load model stored in the storage unit exceeds a preset first limit value, a learning coefficient correction value calculation unit that calculates a correction value of the learning coefficient of the model,
A conversion coefficient average value calculation unit for calculating an average value of the conversion coefficients stored in the conversion coefficient storage unit;
Prediction generated by correcting the learning coefficient of the load model based on the correction value of the learning coefficient calculated by the learning coefficient correction value calculation unit and the average value of the conversion coefficient calculated by the conversion coefficient average value calculation unit A model correction value calculation unit for calculating a correction value of the model for compensating the amount of change in the value with the deformation resistance model;
A learning coefficient control apparatus comprising:
前記記憶部に記憶された荷重モデルの学習係数が予め設定した第1制限値を超えたかどうかを監視する学習係数監視部と、
前記学習係数修正値演算部で演算された学習係数の修正値を用いて当該モデルの学習係数を修正する学習係数修正部と、
前記モデル補正値演算部で演算されたモデルの補正値を記憶する補正値記憶部と、
を備えることを特徴とする請求項1記載の学習係数制御装置。
A learning coefficient monitoring unit that monitors whether the learning coefficient of the load model stored in the storage unit exceeds a preset first limit value;
A learning coefficient correction unit that corrects the learning coefficient of the model using the correction value of the learning coefficient calculated by the learning coefficient correction value calculation unit;
A correction value storage unit that stores the correction value of the model calculated by the model correction value calculation unit;
The learning coefficient control apparatus according to claim 1, further comprising:
前記学習係数修正値演算部は、層別毎の学習係数の平均値を学習係数修正値とすることを特徴とする請求項1又は請求項2記載の学習係数制御装置。   The learning coefficient control device according to claim 1, wherein the learning coefficient correction value calculation unit uses an average value of learning coefficients for each layer as a learning coefficient correction value. 前記学習係数修正値演算部は、層別毎の学習係数の最大値と最小値と加算し、加算結果を2で除算した除算結果を学習係数修正値とすることを特徴とする請求項1又は請求項2記載の学習係数制御装置。   The learning coefficient correction value calculation unit adds a maximum value and a minimum value of learning coefficients for each layer, and divides the addition result by 2 to obtain a learning coefficient correction value. The learning coefficient control device according to claim 2. 前記モデル補正値演算部で演算された補正値を監視し、前記補正値が予め設定された第2制限値を超えた場合にオペレータ表示画面へアラームを出力する補正値監視部を有することを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれか1項記載の学習係数制御装置。   A correction value monitoring unit that monitors the correction value calculated by the model correction value calculation unit and outputs an alarm to an operator display screen when the correction value exceeds a preset second limit value. The learning coefficient control device according to any one of claims 1 to 4. 前記補正値監視部は、さらに前記補正値が予め設定された前記第2制限値を超えた場合にアラームを前記記憶部に出力して保存することを特徴とする請求項5記載の学習係数制御装置。   6. The learning coefficient control according to claim 5, wherein the correction value monitoring unit further outputs and stores an alarm to the storage unit when the correction value exceeds the preset second limit value. apparatus.
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