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JPH0773736B2 - Cooling control device for hot rolled steel sheet - Google Patents

Cooling control device for hot rolled steel sheet

Info

Publication number
JPH0773736B2
JPH0773736B2 JP63331096A JP33109688A JPH0773736B2 JP H0773736 B2 JPH0773736 B2 JP H0773736B2 JP 63331096 A JP63331096 A JP 63331096A JP 33109688 A JP33109688 A JP 33109688A JP H0773736 B2 JPH0773736 B2 JP H0773736B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
temperature
cooling
hot steel
plate
steel plate
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.)
Expired - Fee Related
Application number
JP63331096A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH02179828A (en
Inventor
裕人 小野
元宏 長田
晃 南
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.)
Nippon Steel Corp
Original Assignee
Nippon Steel 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 Nippon Steel Corp filed Critical Nippon Steel Corp
Priority to JP63331096A priority Critical patent/JPH0773736B2/en
Publication of JPH02179828A publication Critical patent/JPH02179828A/en
Publication of JPH0773736B2 publication Critical patent/JPH0773736B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

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Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21BROLLING OF METAL
    • B21B38/00Methods or devices for measuring, detecting or monitoring specially adapted for metal-rolling mills, e.g. position detection, inspection of the product
    • B21B38/006Methods or devices for measuring, detecting or monitoring specially adapted for metal-rolling mills, e.g. position detection, inspection of the product for measuring temperature

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Control Of Metal Rolling (AREA)
  • Heat Treatments In General, Especially Conveying And Cooling (AREA)
  • Control Of Heat Treatment Processes (AREA)
  • Heat Treatment Of Strip Materials And Filament Materials (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 [発明の目的] (産業上の利用分野) 本発明は、熱鋼板の冷却開始温度を正確に求めることに
よって水冷時の制御精度を向上させ、前記熱鋼板を所定
の材質とすることができる熱間圧延鋼板の冷却制御装置
に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Object of the Invention (Industrial field of application) The present invention improves the control accuracy during water cooling by accurately determining the cooling start temperature of a hot steel sheet, so that The present invention relates to a cooling control device for hot rolled steel sheets that can be used as a material.

(従来技術及び発明が解決しようとする課題) 近年では、熱間圧延された直後の高温の鋼板を水冷によ
り急冷(加速冷却)して焼入れ効果を得、鋼板に高強度
の特性を付す制御冷却と称される工程を備えた鋼板製造
装置が稼動している。
(Problems to be Solved by the Related Art and Invention) In recent years, a controlled cooling that gives a quenching effect by rapidly cooling (accelerated cooling) a high temperature steel sheet immediately after hot rolling by water cooling to give the steel sheet high strength characteristics A steel plate manufacturing apparatus equipped with a process called is operating.

この鋼板製造装置によって、圧延後直ちに制御冷却して
使用性能の優れた鋼板の製造ができるようになった。
With this steel plate manufacturing apparatus, it becomes possible to manufacture a steel plate having excellent use performance by performing controlled cooling immediately after rolling.

しかしながら、要求される材質によって、冷却開始時
に、すでにAr3相変態が一部始まっている場合があり、
相変態の進行程度(以下では変態率)が不明なため、相
変態に伴う変態発熱が正しく評価できず、加速冷却する
際の冷却開始温度を正確に求めることができず、その結
果熱鋼板の冷却終了時の温度精度が得られないという問
題がある。このような問題が発生するのは、前記冷却開
始温度を統計的手法によって算出していることに起因し
ている。
However, depending on the required material, Ar 3 phase transformation may have already partially started at the start of cooling,
Since the degree of progress of the phase transformation (transformation rate below) is unknown, the transformation heat generation associated with the phase transformation cannot be evaluated correctly, and the cooling start temperature during accelerated cooling cannot be accurately determined. There is a problem that the temperature accuracy at the end of cooling cannot be obtained. Such a problem occurs because the cooling start temperature is calculated by a statistical method.

本発明は、このような従来の問題点に鑑みて成されたも
のであり、水冷時における熱鋼板の冷却開始温度を正確
に算出できるようにし、ひいては、所定の材質の熱鋼板
の製造を可能とする熱間圧延鋼板の冷却制御装置の提供
を目的とする。
The present invention has been made in view of such conventional problems, and enables to accurately calculate the cooling start temperature of a hot steel plate during water cooling, and thus to manufacture a hot steel plate of a predetermined material. An object of the present invention is to provide a cooling control device for hot-rolled steel sheet.

(課題を解決するための手段) 前記目的を達成するための本発明の、熱鋼板を所定の板
厚にまで圧延を行なう仕上圧延機と、当該仕上圧延機の
後工程に配置され、搬送された熱鋼板に対して上下面両
方向から当該熱鋼板の幅方向に向けて配された複数のノ
ズルから冷却水を噴射して、当該熱鋼板を搬送しながら
冷却する冷却装置とが配置された鋼板製造装置におい
て、熱間圧延中或いは圧延後における前記熱鋼板の温度
を検出する温度検出手段と、当該温度検出手段によって
検出された前記熱鋼板の温度に基づいて、Ar3相変態を
考慮しない場合における,前記冷却装置により冷却が開
始される際の前記熱鋼板の冷却開始温度を演算する冷却
開始温度演算手段と、前記熱鋼板の含有成分からAr3相
変態開始温度及び相変態発熱量を演算する相変態演算手
段と、当該相変態演算手段によって演算された相変態開
始温度が、前記温度検出手段により検出された前記熱鋼
板の温度前記冷却開始温度演算手段により演算された前
記熱鋼板の冷却開始温度との間にあるときには、前記相
変態演算手段によって演算された相変態発熱量に基づい
て前記冷却開始温度演算手段によって演算された冷却開
始温度を次式で得られる補正値を用いて補正する補正手
段とを有することを特徴とし、 式 ΔT=a・ΔTin+b a.bは係数 ΔTin=Ar3cal−Tin(cal) ΔT:補正値 Ar3:熱鋼板の成分より求められるAr3相変態温度 Tin(a,l):冷却開始温度演算手段で求められた冷却開
始温度 また、熱鋼板を所定の板厚にまで圧延を行なう仕上圧延
機と、当該仕上圧延機の後工程に配置され、搬送された
熱鋼板に対して上下面両方向から当該熱鋼板の幅方向に
向けて配された複数のノズルから冷却水を噴射して、当
該熱鋼板を搬送しながら冷却する冷却装置とが配置され
た鋼板製造装置において、熱間圧延後における前記熱鋼
板の温度を検出する温度検出手段と、当該温度検出手段
によって検出された前記熱鋼板の温度に基づいて、前記
冷却装置により冷却が開始される際の前記熱鋼板の板厚
方向冷却開始温度分布を演算する冷却開始温度演算手段
と、前記冷却装置入口で搬送される熱鋼板上下面の温度
を検出する温度検出手段と、当該冷却開始温度分布算出
手段によって算出された前記熱鋼板上下面の温度冷却装
置を、前記温度検出手段により検出された熱鋼板の冷却
装置入口での上下面実績温度に一致させるための熱鋼板
の板厚方向温度分布の補正値を算出する補正値算出手段
と、前記演算手段によって求めた前記熱鋼板の板厚方向
温度分布を、前記補正演算手段によって算出された補正
値によって補正する補正手段とを有することを特徴とす
るものである。
(Means for Solving the Problems) A finishing rolling mill for rolling a hot steel sheet to a predetermined plate thickness of the present invention for achieving the above object, and a finishing rolling mill arranged in a post-process and conveyed. A steel plate on which a cooling device that cools while transporting the hot steel plate by injecting cooling water from a plurality of nozzles arranged in the width direction of the hot steel plate from both directions of the hot steel plate with respect to the hot steel plate In the manufacturing apparatus, the temperature detection means for detecting the temperature of the hot steel sheet during or after hot rolling, based on the temperature of the hot steel sheet detected by the temperature detection means, when not considering the Ar3 phase transformation A cooling start temperature calculating means for calculating a cooling start temperature of the hot steel plate when cooling is started by the cooling device, and a phase for calculating an Ar3 phase transformation start temperature and a phase transformation calorific value from the components contained in the hot steel sheet. transformation The calculation means and the phase transformation start temperature calculated by the phase transformation calculation means are the temperature of the hot steel plate detected by the temperature detection means and the cooling start temperature of the hot steel sheet calculated by the cooling start temperature calculation means. Correction means for correcting the cooling start temperature calculated by the cooling start temperature calculation means on the basis of the phase transformation heat generation amount calculated by the phase transformation calculation means by using a correction value obtained by the following equation: And the equation ΔT = a · ΔTin + b ab has a coefficient ΔTin = Ar 3 cal−Tin (cal) ΔT: correction value Ar 3 : Ar 3 phase transformation temperature Tin (a, l): Cooling start temperature calculated by the cooling start temperature calculating means. Further, a finishing rolling mill that rolls the hot steel sheet to a predetermined sheet thickness, and a hot steel sheet that is arranged and conveyed in the subsequent process of the finishing rolling machine. Against both top and bottom From a plurality of nozzles arranged in the width direction of the hot steel plate to inject cooling water, a steel plate manufacturing apparatus in which a cooling device that cools while transporting the hot steel plate is arranged, after hot rolling. Based on the temperature detecting means for detecting the temperature of the hot steel sheet and the temperature of the hot steel sheet detected by the temperature detecting means, cooling start of the hot steel sheet in the plate thickness direction at the time when cooling is started by the cooling device Cooling start temperature calculating means for calculating a temperature distribution, temperature detecting means for detecting the temperature of the upper and lower surfaces of the hot steel plate conveyed at the inlet of the cooling device, and the hot steel plate upper and lower surfaces calculated by the cooling start temperature distribution calculating means A correction value for calculating the correction value of the temperature distribution in the plate thickness direction of the hot steel plate for making the temperature cooling device of No. 1 match the actual upper and lower surface actual temperature at the cooling device inlet of the hot steel plate detected by the temperature detecting means. It is characterized by having a calculating means and a correcting means for correcting the plate thickness direction temperature distribution of the hot steel plate obtained by the calculating means by the correction value calculated by the correction calculating means.

(作用) 上記のような構成を有する本発明は、以下のように作用
する。
(Operation) The present invention having the above-described configuration operates as follows.

温度検出手段は、仕上最終圧延開始前における熱鋼板の
温度を検出する。一方、冷却開始温度演算手段は、前記
温度検出手段によって検出された前記熱鋼板の温度に基
づいて、Ar3相変態を考慮しない場合における,前記冷
却装置により冷却が開始される際の前記熱鋼板の冷却開
始温度を演算する。また、相変態演算手段は、前記熱鋼
板の含有成分からAr3相変態開始温度及び相変態発熱量
を演算する。そして、補正手段は、当該相変態演算手段
によって演算された相変態開始温度が、前記温度検出手
段により検出された前記熱鋼板の温度と前記冷却開始温
度算出手段により演算された前記熱鋼板の冷却開始温度
との間にあるときには、前記相変態演算手段によって演
算された相変態発熱量に基づいて前記冷却開始温度演算
手段によって演算された冷却開始温度を補正する。
The temperature detecting means detects the temperature of the hot steel sheet before the start of the final finishing rolling. On the other hand, the cooling start temperature calculating means, based on the temperature of the hot steel sheet detected by the temperature detecting means, when not considering the Ar3 phase transformation, of the hot steel sheet when cooling is started by the cooling device. Calculate the cooling start temperature. Further, the phase transformation calculating means calculates the Ar3 phase transformation start temperature and the phase transformation calorific value from the components contained in the hot steel sheet. Then, the correction unit cools the hot-rolled steel sheet whose phase transformation start temperature calculated by the phase transformation calculation unit is calculated by the temperature of the hot steel sheet detected by the temperature detection unit and the cooling start temperature calculation unit. When it is between the starting temperature, the cooling start temperature calculated by the cooling start temperature calculating means is corrected based on the amount of heat generated by the phase change calculating means.

したがって、冷却時における熱鋼板の冷却開始温度を正
確に求めることが可能となり、熱鋼板を所望の材質とす
ることができる。
Therefore, it becomes possible to accurately determine the cooling start temperature of the hot steel plate during cooling, and the hot steel plate can be made a desired material.

(実施例) 第1図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置を
備えた鋼板製造ラインの一部を示したものである。
(Example) FIG. 1 shows a part of a steel plate production line equipped with a cooling control device for hot-rolled steel plates according to the present invention.

同図に示すように、鋼板製造ラインには、搬送される熱
鋼板1の温度を維持させる加熱炉2と、熱鋼板1の表面
に形成されたスケールを取除くスケールブレーカー3
と、目標板幅までの幅出し圧延を行なう粗圧延機4とが
順次配設され、熱鋼板1はここまでの工程でスケールが
除かれるとともに所定の幅と厚みに粗形成されることに
なる。そして、粗圧延機4の後工程には、熱鋼板に1を
目標板厚まで圧延する仕上圧延機5と、仕上圧延後の熱
鋼板1の形状を矯正する熱間矯正機6と、形状矯正後の
熱鋼板1を加速冷却する冷却装置7とが順次配列され、
加速冷却された後の熱鋼板1は、所望の形状、所望の材
質を有する製品となる。
As shown in the figure, in the steel plate production line, there is a heating furnace 2 for maintaining the temperature of the hot steel plate 1 to be conveyed, and a scale breaker 3 for removing the scale formed on the surface of the hot steel plate 1.
And the rough rolling machine 4 for performing tenter rolling to the target plate width are sequentially arranged, and the hot steel plate 1 is roughly scaled to a predetermined width and thickness while the scale is removed in the steps up to this point. . Then, in the post-process of the rough rolling mill 4, a finish rolling mill 5 for rolling the hot steel plate 1 to a target plate thickness, a hot straightening machine 6 for straightening the shape of the hot steel plate 1 after finish rolling, and a shape straightening A cooling device 7 for accelerating and cooling the subsequent hot steel plate 1 is sequentially arranged,
The hot-rolled steel sheet 1 after accelerated cooling becomes a product having a desired shape and a desired material.

第2図は、搬送される熱鋼板1の温度や形状を測定する
判定機器の配置状態及び冷却装置の内部構造を示す図で
ある。
FIG. 2 is a diagram showing an arrangement state of determination devices for measuring the temperature and shape of the conveyed hot steel plate 1 and an internal structure of the cooling device.

仕上圧延機5の後面には仕上後面温度計11が設けられ、
仕上圧延される熱鋼板1の温度を計測する。さらに、冷
却装置7の前面には、冷却装置前面温度計13が設けら
れ、冷却装置7に搬送される直前の熱鋼板1の温度を測
定する。また、冷却装置7の後面には、冷却装置後面温
度計14と形状計15とが設けられ、冷却装置7による冷却
後の熱鋼板1の温度と形状とが測定される。
On the rear surface of the finishing rolling mill 5, a finishing rear surface thermometer 11 is provided,
The temperature of the hot rolled steel sheet 1 to be finish rolled is measured. Further, a cooling device front surface thermometer 13 is provided on the front surface of the cooling device 7, and measures the temperature of the hot steel plate 1 immediately before being conveyed to the cooling device 7. Further, a cooling device rear surface thermometer 14 and a shape meter 15 are provided on the rear surface of the cooling device 7, and the temperature and shape of the hot steel plate 1 after cooling by the cooling device 7 are measured.

また、冷却装置7の内部には、図示するように、熱鋼板
1の搬送される経路の上面7A及び下面7Bに冷却水を噴射
するノズル群7c,7c,……が多数配列され、これらのノズ
ル群7cからの冷却水の噴射の制御は、流量制御弁8,8,…
によってZ1〜Z6の6つの冷却ゾーンに分割して行なうよ
うになっている。すなわち、冷却が行なわれる熱鋼板1
の板厚、板長等の諸条件や冷却開始温度,冷却停止温度
等の要因によって使用すべきゾーン数が異なるために、
6つのゾーンに分け、これらの要因に応じて使用ゾーン
数の調整ができるようになっている。各冷却ゾーンの水
量は上面と下面の各々に調整できる。また、冷却装置7
の入側と、3,4ゾーン間と、4,5ゾーン間と、5,6ゾーン
間の板方向中央部の上下面には光ファイバーを応用した
放射温度計対(以下光ファイバー温度計対)20,21,22,2
3が配設され、冷却過程にある熱光板1の上下面温度を
検出する。
Further, inside the cooling device 7, as shown in the drawing, a large number of nozzle groups 7c, 7c, ... Which inject cooling water to the upper surface 7A and the lower surface 7B of the route through which the hot steel plate 1 is conveyed are arranged. The injection of cooling water from the nozzle group 7c is controlled by the flow control valves 8,8, ...
Is divided into six cooling zones Z1 to Z6. That is, the hot steel sheet 1 to be cooled
Since the number of zones to be used differs depending on various factors such as the plate thickness and plate length, cooling start temperature, cooling stop temperature, etc.,
It is divided into six zones, and the number of zones used can be adjusted according to these factors. The amount of water in each cooling zone can be adjusted to each of the upper surface and the lower surface. Also, the cooling device 7
Radiation thermometer pair (hereinafter optical fiber thermometer pair) that uses optical fiber on the upper and lower surfaces of the central part in the plate direction between the entrance side of, between 3 and 4 zones, between 4 and 5 zones, and between 5 and 6 zones , 21,22,2
3 is provided to detect the upper and lower surface temperatures of the thermoluminescent plate 1 in the cooling process.

第3図は、冷却装置7内の温度計の配置状態とノズルの
配置状態を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an arrangement state of thermometers and an arrangement state of nozzles in the cooling device 7.

前記したように、光ファイバー温度計対20は冷却装置7
の入口近傍に、光ファイバー温度計対21は、3,4ゾーン
の間に、光ファイバー温度計対22は、4,5ゾーンの間
に、光ファイバー温度計対23は、5,6ゾーンの間にそれ
ぞれ配設されている。各ゾーンのノズル7cから噴射され
る冷却水の水量等の制御は、前記したそれぞれの流量制
御弁8によって行なわれる。
As described above, the optical fiber thermometer pair 20 is the cooling device 7.
Near the entrance of the fiber optic thermometer pair 21, between the 3 and 4 zones, fiber optic thermometer pair 22 between the 4 and 5 zones, fiber optic thermometer pair 23 between the 5 and 6 zones, respectively. It is arranged. Control of the amount of cooling water injected from the nozzles 7c in each zone is performed by the flow rate control valves 8 described above.

第4図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置の
制御系の概略構成図である。
FIG. 4 is a schematic configuration diagram of a control system of the cooling control device for a hot rolled steel sheet according to the present invention.

冷却装置7における冷却の総括的な制御(上下面に配置
されている各ノズルからの水量制御)を行なう冷却制御
用コンピュータ30には、圧延機の総括的な制御を行なう
圧延制御用コンピュータ31と、主に生産管理を行なうビ
ジネスコンピュータ32と、冷却制御用コンピュータ30か
ら出力される各種のデータを入力して表示するととも
に、冷却制御用コンピュータ30に対してオペレーターか
らの制御補正データ等を出力するデータ入出力装置33と
が接続され、冷却制御用コンピュータ30はこれらのコン
ピュータ31,32及びデータ入出力装置33からのデータに
基づいて、後述する各種の制御装置を作動させる。ま
た、冷却制御用コンピュータ30には、冷却データ学習計
算用コンピュータ36が接続され、熱鋼板1を冷却する際
に各ノズルから噴射させる冷却水量や通板速度の設定方
法の学習を行ない、学習の結果を冷却制御用コンピュー
タ30に出力するようになっている。そして、冷却制御用
コンピュータ30は、熱鋼板1の冷却の際に、その周囲の
端部と中央部とで相違する冷却速度の補正を行なうマス
ク制御装置37と、熱鋼板1の冷却の際に第2図に示した
ように各ゾーンに配設されている流量制御弁8を制御す
る冷却水量制御装置38と、熱鋼板1を搬送する際に駆動
される鋼板送り用モータ39の回転速度を制御する通板速
度制御装置40とが接続され、冷却制御用コンピュータ30
は、マスク量,冷却水量,通板速度の演算,制御を行な
う。また、冷却データ学習計算用コンピュータ36には、
形状計15から出力される熱鋼板1の形状データを処理す
る形状データ処理コンピュータ34が接続され、この処理
された形状データは冷却データ学習計算用コンピュータ
36に出力されることになる。形状データ処理コンピュー
タ34には、形状データ処理後の各データ{板幅方向の反
り(C反り)量、鋼板鋼尾端部の板長方向の反り(L反
り)量、光波版側端部に板長方向に生じる側部波形状の
波高とピッチ、鋼板内部に板長方向に生じる中央部波形
状の波高とピッチ}を表示する表示装置35が接続され、
製品化される鋼板の最終的な形状が表示される。この冷
却データ学習計算用コンピュータ36には、前記した圧延
制御用コンピュータ31,ビジネスコンピュータ32,冷却装
置前面温度計13,冷却装置後面温度計14,冷却装置7内に
配設されている光ファイバー温度計対20〜23,冷却水量
制御装置38及び通板速度制御装置40が接続され、これら
のコンピュータや温度計あるいは装置から出力される実
績データに基づいて、冷却制御を行なうための学習計算
を行なう。
The cooling control computer 30 that performs overall control of cooling in the cooling device 7 (control of water amount from each nozzle arranged on the upper and lower surfaces) includes a rolling control computer 31 that performs overall control of the rolling mill. , Mainly inputs and displays various data output from the business computer 32 that performs production control and the cooling control computer 30, and outputs control correction data and the like from the operator to the cooling control computer 30 The data input / output device 33 is connected, and the cooling control computer 30 operates various control devices described later based on the data from these computers 31 and 32 and the data input / output device 33. Further, a cooling data learning calculation computer 36 is connected to the cooling control computer 30 and learns a method of setting the amount of cooling water to be jetted from each nozzle when cooling the hot steel plate 1 and a method of setting a strip running speed. The result is output to the cooling control computer 30. Then, the cooling control computer 30 corrects the cooling rate which is different between the peripheral edge portion and the central portion when cooling the hot steel plate 1, and when cooling the hot steel plate 1. As shown in FIG. 2, the rotation speeds of the cooling water amount control device 38 for controlling the flow rate control valve 8 arranged in each zone and the steel plate feeding motor 39 driven when the hot steel plate 1 is conveyed are shown. A cooling speed control computer 40 is connected, and a cooling control computer 30 is connected.
Calculates and controls the mask amount, the cooling water amount, and the strip passing speed. Further, the cooling data learning calculation computer 36,
A shape data processing computer 34 for processing the shape data of the hot steel plate 1 output from the shape meter 15 is connected, and the processed shape data is a cooling data learning calculation computer.
Will be output to 36. In the shape data processing computer 34, each data after shape data processing (amount of warp in the plate width direction (C warp), amount of warp in the steel plate steel tail end in the plate length direction (L warp), and light wave plate side end part) A display device 35 for displaying the wave height and pitch of the side corrugations generated in the plate length direction, and the wave height and pitch of the central corrugation generated in the plate length direction inside the steel plate is connected.
The final shape of the steel sheet to be commercialized is displayed. The cooling data learning calculation computer 36 includes a rolling control computer 31, a business computer 32, a cooling device front surface thermometer 13, a cooling device rear surface thermometer 14, and an optical fiber thermometer arranged in the cooling device 7. The pairs 20 to 23, the cooling water amount control device 38, and the strip passing speed control device 40 are connected to perform learning calculation for performing cooling control based on the actual data output from these computers, thermometers, or devices.

第5図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置の
全体の概略的な動作を示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing the overall schematic operation of the cooling control device for a hot-rolled steel sheet according to the present invention.

本装置の動作は大別して2つの動作よりなる。熱鋼板の
形状不良を起こさず、かつ、所定の材質が得られること
を目的として、冷却対象材が冷却装置に到るまでに行な
う冷却装置に対しての設定と、その設定動作の精度向上
を目的として、冷却後に行なう学習である。
The operation of this device is roughly divided into two operations. For the purpose of obtaining a predetermined material without causing a defective shape of the hot steel plate, it is necessary to set the cooling device until the cooling target material reaches the cooling device and improve the accuracy of the setting operation. The purpose is learning after cooling.

まず、冷却装置の設定について説明する。First, the setting of the cooling device will be described.

圧延制御用コンピュータ31は、冷却対象である熱鋼板1
の圧延実績,すなわち、仕上後面温度計11により入力さ
れた仕上最終圧延開始前温度(以下、仕上温度と略す)
実績,板厚,板幅等の実績を出力し、冷却制御用コンピ
ュータ30は、熱鋼板1における冷却装置7直前の各部の
温度を推定する指定計算を行なう。この推定計算は、圧
延制御コンピュータ31により入力された仕上最終圧延開
始直前熱鋼板1の上表面温度(仕上温度)或いは後述す
るビジネスコンピュータ32により入力された目標仕上温
度を初期値として、板上の代表的における全厚の10分割
11点を計算対象点として、仕上最終圧延から冷却装置7
の入側までの温度推移を1次元熱伝導差分方程式を解く
ことによって行なう。尚、代表点は、板長手方向の1点
について行なわれるが、板長を考慮して各部の計算予測
到達時間に差を設け、搬送方向先端部,中央部,尾端部
を3点を設定している。また、この計算を行なうにあた
っては、熱伝導による温度変化,仕上圧延機5の仕上最
終圧延による温度変化の影響,変態,熱間矯正機6によ
る温度変化の影響などを考慮して計算する。
The rolling control computer 31 uses the hot steel plate 1 to be cooled.
Of actual rolling, that is, the temperature before the final finishing rolling entered by the finishing rear surface thermometer 11 (hereinafter abbreviated as finishing temperature)
The actual results such as actual results, plate thickness, plate width, etc. are output, and the cooling control computer 30 performs designated calculation for estimating the temperature of each part of the hot steel plate 1 immediately before the cooling device 7. This estimation calculation uses the upper surface temperature (finishing temperature) of the hot-rolled steel sheet 1 immediately before the start of the final finishing rolling input by the rolling control computer 31 or the target finishing temperature input by the business computer 32, which will be described later, as an initial value. 10 divisions of the total thickness in a typical
From the final finishing rolling to the cooling device 7 with 11 points as calculation points
The temperature transition to the entry side of is carried out by solving the one-dimensional heat conduction difference equation. Although the representative point is performed for one point in the longitudinal direction of the plate, three points are set for the leading end portion, the central portion, and the tail end portion in the conveyance direction by providing a difference in the calculated predicted arrival time of each part in consideration of the plate length. is doing. In addition, when performing this calculation, the temperature change due to heat conduction, the effect of the temperature change due to the final finishing rolling of the finish rolling mill 5, the transformation, the effect of the temperature change due to the hot straightening device 6 and the like are taken into consideration.

また、ビジネスコンピュータ32は、冷却に関する指示情
報、すなわち目標仕上温度冷却装置7における各ゾーン
毎の下面水量,熱鋼板1が冷却装置7に入る際の目標冷
却開始温度,熱鋼板1が冷却装置7から出た際の目標冷
却停止温度,使用ゾーン数,また板に関する材質成分の
情報、板厚,板幅,板長等のデータを出力し、冷却制御
用コンピュータ30はこれらのデータを入力し、板幅、冷
却停止温度、平均下面水量、使用ゾーン別に予め定めら
れた操業標準値の決定を行なう。
Further, the business computer 32 instructs the cooling, that is, the lower surface water amount for each zone in the target finishing temperature cooling device 7, the target cooling start temperature when the hot steel plate 1 enters the cooling device 7, the hot steel plate 1 is the cooling device 7. Outputs the target cooling stop temperature, the number of used zones, the information on the material composition regarding the plate, the plate thickness, the plate width, the plate length, etc. when the data is output from the computer, and the cooling control computer 30 inputs these data, Predetermined standard operating values are determined for each strip width, cooling stop temperature, average bottom surface water volume, and usage zone.

この操業標準値とは、冷却後の鋼板幅方向反り量を許容
値以下とする適正上下水量比を計算する際の初期値、及
び各種マスク量から成る。尚、上記水量比とは、下式で
定義し、下面水量と上下水量比が決定されれば上面水量
を決定するこできる。
This operation standard value is composed of an initial value when calculating an appropriate water and sewer ratio that keeps the amount of warp of the steel sheet in the width direction after cooling to an allowable value or less, and various mask amounts. The water amount ratio is defined by the following formula, and the upper surface water amount can be determined by determining the lower surface water amount and the upper and lower water amount ratio.

これは、以下の考え方に基づく。冷却材の材質特性(引
張り強さ、降伏強さ、伸び等)を制御するためには、温
度制御が必要であり、下面水量を予め定める事により、
冷却装置内での板温度降下特性を決定する。一方、板形
状をフラットにするためには冷却中板厚方向の温度分布
を上下対象にするのが望ましく、下面水量に応じて上面
水量を決定する必要がある。そこで、上下水量比をパラ
メーターとして採用した。
This is based on the following concept. In order to control the material properties of the coolant (tensile strength, yield strength, elongation, etc.), temperature control is necessary.
Determine the plate temperature drop characteristics in the cooling device. On the other hand, in order to make the plate shape flat, it is desirable to make the temperature distribution in the plate thickness direction vertically symmetrical during cooling, and it is necessary to determine the upper surface water amount according to the lower surface water amount. Therefore, the ratio of sewage volume was adopted as a parameter.

そして、冷却制御用コンピュータ30は、冷却装置入側温
度推定計算を行ない、その計算結果と決定された操業標
準値により与えられた上下水量比の初期値及び後述する
温度学習計算によって得られた学習結果により、板温度
推定計算を行なう。そして、この板温度推定計算の演算
結果及び後述する応力歪学習計算の学習結果によって応
力歪推定計算が行なわれる。この応力歪推定計算は複雑
であるので、この計算の詳細については後述することに
する。次に、冷却制御用コンピュータ30は、応力歪推定
計算によって得られた結果に基づいて、冷却装置7の上
下面に配設されているノズルから噴射する冷却水量の最
適上下比を計算し、この最適上下比の決定によって冷却
装置7の上面に配設されているノズルから噴射すべき水
量を決定し、その計算結果を冷却水量制御装置38に出力
する。また、板温度推定計算によって得られた結果に基
づいて、熱鋼板1を冷却装置7に通過させる際の最適通
板速度の設定計算を行なう。この最適通板速度の演算結
果は、通板速度制御装置40に出力され、熱鋼板1は、こ
の演算結果に基づいた速度で冷却装置7の内部を搬送さ
れることになる。
Then, the cooling control computer 30 performs the cooling device inlet side temperature estimation calculation, the learning result obtained by the initial value of the water and sewage ratio given by the calculation result and the operation standard value determined and the temperature learning calculation described later. Based on the result, plate temperature estimation calculation is performed. Then, the stress-strain estimation calculation is performed based on the calculation result of the plate temperature estimation calculation and the learning result of the stress-strain learning calculation described later. Since this stress-strain estimation calculation is complicated, details of this calculation will be described later. Next, the cooling control computer 30 calculates the optimum up-down ratio of the amount of cooling water injected from the nozzles arranged on the upper and lower surfaces of the cooling device 7, based on the result obtained by the stress-strain estimation calculation. The amount of water to be jetted from the nozzles arranged on the upper surface of the cooling device 7 is determined by determining the optimum ratio, and the calculation result is output to the cooling water amount control device 38. Further, based on the result obtained by the plate temperature estimation calculation, the setting calculation of the optimum plate passing speed when the hot steel plate 1 is passed through the cooling device 7 is performed. The calculation result of the optimum strip passing speed is output to the strip passing speed control device 40, and the hot steel plate 1 is transported inside the cooling device 7 at a speed based on the calculation result.

一方、冷却制御用コンピュータ30は、操業標準値に基づ
いて、鋼板先端、尾端及び側端部のマスク量を決定し、
このマスク量は、マスク制御装置37に出力される。この
マスク量の制御は、熱鋼板1の周部とそれ以外の部分と
での冷却される条件の相違を補正するために行なわれる
ものであり、この補正によって、熱鋼板1のどの部分で
も同様の冷却が行なわれることになる。尚、このマスク
装置及びマスク量の決定は、本願発明とはあまり密接に
関係した制御ではないので、以降においてもその決定の
詳細な説明は省略する。
On the other hand, the cooling control computer 30, based on the operation standard value, determines the mask amount of the steel plate front end, tail end and side end,
This mask amount is output to the mask control device 37. The control of the mask amount is performed to correct the difference in the cooling condition between the peripheral portion of the hot steel plate 1 and the other portions, and by this correction, the same applies to any portion of the hot steel plate 1. Will be cooled. Since the determination of the mask device and the mask amount is not a control closely related to the present invention, the detailed description of the determination will be omitted hereinafter.

次に熱鋼板1の冷却後に行なわれる学習について説明す
る。
Next, the learning performed after cooling the hot steel plate 1 will be described.

冷却データ学習用コンピュータ36は、ビジネスコンピュ
ータ32より成分等の板に関する情報と仕上後面温度計11
によって検出され、圧延制御用コンピュータ31により入
力された仕上圧延機5後面の熱鋼板1の実績温度を入力
し、冷却装置7の入側板温度測定計算を行なう。また、
冷却データ学習計算用コンピュータ36は、冷却装置7入
口の光ファイバー温度計対20によって検出された冷却装
置7入側の熱鋼板1の実績上下面温度差と冷却装置前面
温度計13により検出された冷却装置7入側の熱鋼板1の
上表面温度及び前記した板温度設定計算の測定値に基づ
いて入側温度学習を算出し、この学習結果は設定の際の
冷却制御用コンピュータ30によって入側板温度設定計算
を行なう際に用いられることになる。
The cooling data learning computer 36 sends information about the plate such as components and the finishing rear surface thermometer 11 from the business computer 32.
The actual temperature of the hot steel plate 1 on the rear surface of the finishing rolling mill 5 detected by the rolling control computer 31 is input, and the inlet plate temperature measurement calculation of the cooling device 7 is performed. Also,
The computer 36 for cooling data learning calculation uses the optical fiber thermometer pair 20 at the inlet of the cooling device 7 to detect the actual upper and lower surface temperature difference of the hot steel plate 1 at the inlet side of the cooling device 7 and the cooling detected by the thermometer 13 at the front face of the cooling device. The inlet side temperature learning is calculated based on the upper surface temperature of the hot steel plate 1 on the inlet side of the device 7 and the measured value of the above-mentioned plate temperature setting calculation, and the learning result is obtained by the cooling control computer 30 at the time of setting. It will be used when setting calculation.

次に冷却データ学習用コンピュータ36は、通板速度制御
装置40の設定した実績通板速度と、冷却水量制御装置の
設定した上下面の実績水量と、冷却装置前面温度計13に
よって検出された冷却装置7入側の熱鋼板1の実績温度
と、冷却装置入口の光ファイバー温度計対20により検出
された冷却装置7入側の熱鋼板1の実績上下面温度差と
を入力し、水冷中の板温度推定計算を行なう。また、冷
却データ学習計算用コンピュータ36は、冷却装置後面温
度計14によって検出された冷却装置7出側の熱鋼板1の
実績温度、冷却装置7内部に配設されている光ファイバ
ー温度計対21〜23の各ゾーン間における冷却中の熱鋼板
1の実績上下面温度差及び前記した板温度推定計算の推
定値に基づいて温度学習計算を行なう。この学習結果は
冷却制御用コンピュータ30で行なう冷却設定の際の板温
度推定計算に用いられることになる。そして、冷却デー
タ学習制御用コンピュータ36は、温度学習計算によって
得られた冷却中の温度推定結果に基づいて応力歪推定計
算を行なう。
Next, the cooling data learning computer 36 uses the actual strip speed set by the strip speed control device 40, the actual water amount on the upper and lower surfaces set by the cooling water amount control device, and the cooling detected by the cooling device front surface thermometer 13. The actual temperature of the hot steel plate 1 on the inlet side of the device 7 and the actual temperature difference between the upper and lower surfaces of the hot steel plate 1 on the inlet side of the cooling device 7 detected by the optical fiber thermometer 20 at the inlet of the cooling device are input, and the plate under water cooling is input. Perform temperature estimation calculation. In addition, the cooling data learning calculation computer 36 uses the actual temperature of the hot steel plate 1 on the outlet side of the cooling device 7 detected by the cooling device rear surface thermometer 14 and the optical fiber thermometer 21 to 21 arranged inside the cooling device 7. Temperature learning calculation is performed based on the actual difference between the upper and lower surface temperatures of the hot-rolled steel sheet 1 during cooling between the 23 zones and the estimated value of the above-described sheet temperature estimation calculation. This learning result will be used for the plate temperature estimation calculation when the cooling setting is performed by the cooling control computer 30. Then, the cooling data learning control computer 36 performs stress strain estimation calculation based on the temperature estimation result during cooling obtained by the temperature learning calculation.

一方、形状データ処理コンピュータ34は、形状計15によ
って検出した冷却後の熱鋼板1の形状データを入力し、
その形状が理想形状に対してどの位のずれがあるのかを
算出する。冷却データ学習制御用コンピュータ36は、形
状データ処理コンピュータ34によって算出したずれ及び
応力歪推定計算によって得られた応力歪に基づいて応力
歪の学習計算を行なう。この学習計算によって得られた
学習結果は、設定の際の冷却制御用コンピュータ30によ
る応力歪推定計算の際に用いられることになる。また、
冷却データ学習制御用コンピュータ36は、形状データ処
理コンピュータ34で算出された実績形状と理想形状との
ずれに基づいて標準値の上下比初期値の修正が行なわ
れ、この修正値は設定の際の冷却制御用コンピュータ30
における操業標準値決定の際に用いられることになる。
On the other hand, the shape data processing computer 34 inputs the shape data of the hot-rolled steel sheet 1 after cooling detected by the shape meter 15,
How much the shape deviates from the ideal shape is calculated. The cooling data learning control computer 36 performs stress strain learning calculation based on the displacement calculated by the shape data processing computer 34 and the stress strain obtained by the stress strain estimation calculation. The learning result obtained by this learning calculation will be used in the stress-strain estimation calculation by the cooling control computer 30 at the time of setting. Also,
The cooling data learning control computer 36 corrects the vertical value initial value of the standard value based on the deviation between the actual shape and the ideal shape calculated by the shape data processing computer 34, and this corrected value is set at the time of setting. Computer 30 for cooling control
It will be used to determine the operating standard value in.

このように、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置
は、まず、熱鋼板1が冷却装置7に搬送される以前に、
冷却中の板温度と板形状を推定し、冷却装置7での通板
硬度と上下面冷却水量を決定し、冷却停止温度が予め設
定されている温度となり、所定の材質が得られるよう
に、かつ、形状が理想形状となるように、冷却装置の設
定制御を行なう一方、冷却後の熱鋼板1の実績データに
基づいて学習計算を行ない、この学習結果を、以降の熱
鋼板1の製造の際のデータに加味し、品質等の管理を閉
ループ制御によって行なうようにしている。
Thus, the cooling control device for a hot-rolled steel sheet according to the present invention, first, before the hot steel sheet 1 is conveyed to the cooling device 7,
Estimating the plate temperature and plate shape during cooling, determining the plate passing hardness and the upper and lower surface cooling water amount in the cooling device 7, the cooling stop temperature becomes a preset temperature, so that a predetermined material is obtained, In addition, while the setting control of the cooling device is performed so that the shape becomes an ideal shape, learning calculation is performed based on the actual data of the hot-rolled steel sheet 1 after cooling, and this learning result is used for subsequent manufacturing of the hot-rolled steel sheet 1. In consideration of the data at the time, the quality and the like are managed by closed loop control.

以上のように構成された本発明に係る熱間圧延鋼板の冷
却制御装置は、第6図以降に示すフローチャートに基づ
いて次のように動作する。尚、このフローチャートの説
明に際し、以上において既に説明されている事項はその
説明を省略する。
The cooling control device for a hot-rolled steel sheet according to the present invention configured as described above operates as follows based on the flowcharts shown in FIG. 6 and subsequent figures. Incidentally, in the explanation of this flowchart, the explanation of the matters already explained above will be omitted.

まず、熱鋼板1が、冷却装置7に搬送される以前に計算
される冷却設定計算について第6図に沿って説明する。
First, the cooling setting calculation calculated before the hot steel plate 1 is conveyed to the cooling device 7 will be described with reference to FIG.

冷却設定計算は、冷却対象の熱鋼板1の仕上圧延開始
(仕上圧延は通常複数回行なわれる)と仕上圧延終了直
前とデータ入出力装置33よりデータ修正を行ったタイミ
ングで起動される。まず、冷却制御用コンピュータ30
は、設定対象の熱鋼板1の仕上圧延が仕上最終圧延手前
まで行なわれたか否かを判断し、仕上最終圧延より早い
タイミングであれば、ビジネスコンピュータ32より送ら
れてきた目標仕上温度を、仕上最終圧延以降のタイミン
グでは、仕上後面温度計11により検出され、圧延制御用
コンピュータ31により入力された実績仕上温度を仕上温
度と定める。またこの判断は、冷却制御用コンピュータ
30に圧延制御用コンピュータ31が入力したか否かにより
行なわれる(ステップ1)。次に、冷却制御用コンピュ
ータ30は、冷却装置7の入側における熱鋼板1の温度の
推定計算をし(ステップ2)、ビジネスコンピュータ32
から出力される各種のデータ及び修正された標準値に基
づいて操業標準値(上下水量比初期値、マスク量)の決
定を行なう(ステップ3)。次に、冷却制御用コンピュ
ータ30は冷却装置7の入力側における熱鋼板1の温度と
ステップ3において決定した上下比初期値を用いて、簡
易の板温度推定計算を行ない熱鋼板1の通板速度を計算
する(ステップ4)。次に、冷却制御用コンピュータ3
は、ステップ4において決定した通板温度とステップ2
において推定した,冷却装置7の入側における熱側板1
の温度と、後述するステップ5の学習計算によって得ら
れた温度の学習値及びステップ3において決定した操業
標準値(上下比初期値)に基づいて精密な板温度の推定
計算を行い、その計算結果と応力歪推定計算の結果得ら
れた学習値に基づいて応力歪の推定計算を行なう。その
応力歪推定計算の結果に基づいて、この応力歪を最小に
すべき冷却水の上下面からの冷却水量の最適上下比を計
算する(ステップ)。そして、冷却制御用コンピュータ
30は、ステップ5で計算した最終冷却ゾーンでの板温
と、ビジネスコンピュータ31により入力された目標冷却
停止温度とを照らし合わせて通板速度の修正計算を行な
い(ステップ6)、以上の演算の結果をマスク制御装置
37,通板速度制御装置40,冷却水量制御装置38にそれぞれ
出力し(ステップ7)、熱鋼板1は冷却される。
The cooling setting calculation is started at the start of finish rolling of the hot-rolled steel sheet 1 to be cooled (finish rolling is normally performed a plurality of times), immediately before the end of finish rolling, and at the timing when the data input / output device 33 corrects the data. First, the cooling control computer 30
Determines whether the finish rolling of the hot-rolled steel sheet 1 to be set has been performed before the final finishing rolling, and if the timing is earlier than the final finishing rolling, the target finishing temperature sent from the business computer 32 is set to the finishing temperature. At the timing after the final rolling, the actual finishing temperature detected by the finishing rear surface thermometer 11 and input by the rolling control computer 31 is determined as the finishing temperature. Also, this judgment is made by the computer for cooling control.
This is performed depending on whether or not the rolling control computer 31 has input to 30 (step 1). Next, the cooling control computer 30 performs estimation calculation of the temperature of the hot steel plate 1 on the inlet side of the cooling device 7 (step 2), and the business computer 32.
The operation standard value (the initial value of the water / sewage ratio, the mask amount) is determined based on the various data and the corrected standard value output from (step 3). Next, the cooling control computer 30 uses the temperature of the hot steel plate 1 on the input side of the cooling device 7 and the initial ratio of the upper and lower ratios determined in step 3 to perform a simple plate temperature estimation calculation and carry out the running speed of the hot steel plate 1. Is calculated (step 4). Next, the cooling control computer 3
Is the strip temperature determined in step 4 and step 2
Heat side plate 1 on the inlet side of the cooling device 7 estimated in
Temperature, the learning value of the temperature obtained by the learning calculation of step 5 described later and the operation standard value (initial value of the vertical ratio) determined in step 3 The stress-strain estimation calculation is performed based on the learning value obtained as a result of the stress-strain estimation calculation. Based on the result of the stress-strain estimation calculation, the optimum up-down ratio of the amount of cooling water from the upper and lower surfaces of the cooling water for which the stress-strain is to be minimized is calculated (step). And a computer for cooling control
In step 30, the plate temperature in the final cooling zone calculated in step 5 is compared with the target cooling stop temperature input by the business computer 31 to perform the correction calculation of the strip running speed (step 6). Result mask controller
37, the strip passage speed control device 40, and the cooling water amount control device 38, respectively (step 7), and the hot steel plate 1 is cooled.

また、熱鋼板1の冷却後に行なう冷却学習計算について
第7図より説明する。冷却データ学習制御用コンピュー
タ36は実質上下水量比と実績反り量より操業標準値中の
上下比初期値を修正する(ステップ10)。次に冷却デー
タ学習制御用コンピュータ36は、冷却装置7の入側にお
ける熱鋼板1の温度の推定計算をし、その推定温度と冷
却装置入側の実績温度より入側温度学習計算を行なう
(ステップ11)。そして、冷却データ学習制御用コンピ
ュータ36は、実績水量と実績通板温度を用いて、冷却中
の板温度推定計算を行ない(ステップ12)、その推定温
度推移と実績冷却後面温度、実績上下面温度差より冷却
中の温度学習計算を行なう(ステップ13)。更に、冷却
データ学習制御用コンピュータ36は、ステップ13で得ら
れた温度学習値を用いて、温度と形状を計算し実績反り
量と比較して、形状学習計算を行なう(ステップ14)。
A cooling learning calculation performed after cooling the hot steel plate 1 will be described with reference to FIG. The cooling data learning control computer 36 corrects the initial value of the vertical ratio in the operation standard value based on the actual ratio of vertical water amount and the actual warp amount (step 10). Next, the cooling data learning control computer 36 estimates the temperature of the hot steel plate 1 on the inlet side of the cooling device 7, and performs the inlet side temperature learning calculation from the estimated temperature and the actual temperature of the cooling device inlet side (step). 11). Then, the cooling data learning control computer 36 performs the plate temperature estimation calculation during cooling using the actual water amount and the actual strip temperature (step 12), and changes the estimated temperature and the actual cooling rear surface temperature and the actual upper and lower surface temperature. A temperature learning calculation during cooling is performed from the difference (step 13). Further, the cooling data learning control computer 36 uses the temperature learning value obtained in step 13 to calculate the temperature and the shape, compares them with the actual warp amount, and performs the shape learning calculation (step 14).

次に、第6図に示したメインルーチンのそれぞれのステ
ップの処理について詳細に説明する。
Next, the processing of each step of the main routine shown in FIG. 6 will be described in detail.

第8図は、メインルーチンにおけるステップ2のサブル
ーチンフローチャートである。
FIG. 8 is a subroutine flowchart of step 2 in the main routine.

このサブルーチンフローチャートは、熱鋼板1が仕上圧
延機5の仕上最終圧延開始前から冷却装置7の入側まで
搬送される間に、板面上各部の冷却装置7入側での温度
を推定する処理手順を示すものである。
This subroutine flowchart is a process for estimating the temperature of each part on the plate surface at the inlet side of the cooling device 7 while the hot-rolled steel sheet 1 is conveyed to the inlet side of the cooling device 7 before the start of final finishing rolling of the finishing rolling mill 5. It shows a procedure.

まず、冷却制御用コンピュータ30は、ステップ1で決定
した仕上温度を用いて、熱鋼板1の厚み方向10分割11点
の初期温度分布を下記の方法で決定する。
First, the cooling control computer 30 uses the finishing temperature determined in step 1 to determine the initial temperature distribution of 11 points in 10 divisions in the thickness direction of the hot steel sheet 1 by the following method.

上表面温度は、仕上温度 上表面と板温最高点との温度差は下式で与えるる。The upper surface temperature is the finishing temperature. The temperature difference between the upper surface and the maximum plate temperature is given by the following formula.

ΔT=33.8−3.63h(−0.0371+0.00528h)・TF 但し、ΔT:上表面と板温最高点との温度差 h:板厚 TF:仕上温度 下表面温度は、上表面温度と入側温度学習値より決定
する。
ΔT = 33.8-3.63h (-0.0371 + 0.00528h) T F However, ΔT: temperature difference between the upper surface and the maximum plate temperature h: plate thickness T F : finishing temperature The lower surface temperature is the same as the upper surface temperature. Determined from the side temperature learning value.

TL=TF+K1ξ(ΔTs con+ΔTs class)+K2 但し、TL:下表面温度 ξ:温度変換係数学習値 ΔTs:入側温度上下面温度差学習値 ξ,ΔTsについては学習の説明で後述する。T L = T F + K 1 ξ (ΔTs con + ΔTs class) + K 2 where T L : Lower surface temperature ξ: Temperature conversion coefficient learning value ΔT s : Inlet temperature upper / lower surface temperature difference learning value ξ, ΔT s It will be described later in the description.

K1,K2:調整要素、K1=1.0,K2=00 以上の〜の条件を満たす放射線状の温度分布を決
定し、板厚方向の温度分布を決定する。
K 1 , K 2 : Adjusting elements, K 1 = 1.0, K 2 = 00 The radial temperature distribution satisfying the above conditions 1 to 3 is determined, and the temperature distribution in the plate thickness direction is determined.

第8図に決定方法を示す(ステップ20)。そして、冷却
制御用コンピュータ30は、差分計算用の時間カウンタt
を0にリセットしてスタートさせるとともに、板温度推
定差分演算を開始する。この板温度推定差分演算は、ス
テップ20によって求めた初期温度分布状態に基づいて、
板上の代表点における全厚の10分割11点を計算対象点と
して、下式に示す1次元熱伝導差分方程式を解くことに
よって行なう(ステップ21,22)。
FIG. 8 shows the determination method (step 20). Then, the cooling control computer 30 uses the time counter t for calculating the difference.
Is reset to 0 and started, and the plate temperature estimation difference calculation is started. This plate temperature estimation difference calculation is based on the initial temperature distribution state obtained in step 20,
This is carried out by solving the one-dimensional heat conduction difference equation shown in the following equation, using 11 points of the total thickness divided into 10 points at the representative points on the plate as calculation points (steps 21 and 22).

板温度Tから含熱量Qへ変換 T>880Q=3.333+0.16T T≦880Q=149.05+0.481・T−1.68×10-4・T2 Q(i)t;時刻tの時の要素iの含熱量 T(i)t;同温表示 Δt;差分計算の刻み時間(=const,150msec) ρ;密度 λ;要素iの熱伝導率 Tg;気温 ΔQs;境界条件 Δx;板厚分割厚 含熱量Qから温度Tへ変換(含熱量;比熱をOからTま
で積分した値) Q>144.13 T=−20.8+6.25×Q 0<Q≦144.13 ρ,λの与え方は公知であるので詳しい説明は省略す
る。
Conversion from plate temperature T to heat content Q T> 880Q = 3.333 + 0.16T T ≦ 880Q = 149.05 + 0.481 ・ T-1.68 × 10 -4・ T 2 Q (i) t ; Heat content of element i at time t T (i) t ; Same temperature display Δt; Time interval for difference calculation (= const, 150 msec) ρ; Density λ; Thermal conductivity of element i Tg ; Air temperature ΔQ s ; Boundary condition Δx; Plate thickness division thickness Heat content Q to temperature T conversion (heat content; specific heat integrated from O to T) Q> 144.13 T = −20.8 + 6.25 × Q 0 <Q ≤144.13 Since the method of giving ρ and λ is well known, detailed description will be omitted.

そして、最終圧下が行なわれる際に前記代表点が、仕上
圧延機5に到達すると(ステップ23)、圧延に伴って発
生する熱量を加算する。この熱量は、塑性加工熱と、摩
擦熱と、ロール抜熱との和である。これらの熱の算出式
も以下に示す公知の式で行なう。
When the representative point reaches the finish rolling mill 5 when the final reduction is performed (step 23), the amount of heat generated by rolling is added. This amount of heat is the sum of plastic working heat, friction heat, and roll heat removal. The calculation formulas for these heats are also known formulas shown below.

1)塑性加工熱 ΔQp=η・Kfm・ε/(J・P) ΔQp;塑性加工熱(含熱量表示) ηp;効率(=const) Kfm;平均変形抵抗 2)摩擦熱 ΔQf=η・μ・Pm・ΔV/(J・P) ΔQf;摩擦熱(含熱量表示) ηf;効率(=const) μ;摩擦係数(=const) Pm;平均圧延力(仕上最終圧下) ΔV;圧延ロールと鋼板の相対速度差 3)ロール抜熱 ΔQR;ロール抜熱(含熱量表示) ηR;効率 CP;比熱 TR;圧延時間 ΔT;最終圧延前後の温度降下量 各要素についはて、公知であるので、詳しい説明は省略
する(ステップ24)。冷却制御用コンピュータ30は、ス
テップ21において起動させたタイマーの積算時間に基づ
いて、前記代表点が熱間矯正機6に到達する時刻である
と判断すると(ステップ25)、熱間矯正機6の通過によ
る温度降下熱,すなわち、抜熱を加算する(ステップ2
6)。抜熱量を下記に示す。
1) Plastic working heat ΔQ p = η p · K fm · ε / (J · P) Δ Q p ; Plastic working heat (heat content display) η p ; Efficiency (= const) K fm ; Average deformation resistance 2) Friction heat ΔQ f = η f · μ · P m · ΔV / (J · P) ΔQ f ; Friction heat (heat content display) η f ; Efficiency (= const) μ; Friction coefficient (= const) P m ; Average rolling force (finishing final reduction) ΔV; Relative speed difference between rolling roll and steel plate 3) Roll heat removal ΔQ R ; Roll heat removal (heat content display) η R ; Efficiency C P ; Specific heat T R ; Rolling time ΔT; Amount of temperature drop before and after final rolling Since each element is known, detailed description is omitted ( Step 24). When the cooling control computer 30 determines that it is the time when the representative point reaches the hot straightening machine 6 based on the integrated time of the timer started in step 21 (step 25), the hot straightening machine 6 Add heat of temperature drop due to passage, that is, heat removal (step 2
6). The heat removal amount is shown below.

HL抜熱加算 1)HL抜熱 ΔTHL;HL通過による温度降下量(抜熱量) 次に、熱鋼板1の先端部が冷却装置7に到来する時刻と
なると、冷却制御用コンピュータ30は、熱鋼板1の先端
部の温度を格納し(ステップ27,28)、熱鋼板1の中央
部が冷却装置7に到達する時刻となると、冷却制御用コ
ンピュータ30は、熱鋼板1の中央部の温度を格納し(ス
テップ29,30)、熱鋼板1の尾端部が冷却装置7に到達
する時刻となると、冷却制御当用コンピュータ30は、熱
鋼板1の尾端部の温度を格納する(ステップ31,32)。
各部の到達時間は、搬送距離、搬送速度板長をもとに決
定する。尚、熱鋼板1の移動位置を時刻として捕えるた
めのタイマーの積算時間は、Δt時間の刻み時間をもっ
て積算されるようにしてある(ステップ33)。Δtは0.
1sec程度とする。そして、これら格納した代表点各部の
温度に変態発熱を加算する。この変態発熱の加算は、中
央部の計算表面温度温度とAr3変態点を比較して行なわ
れる。
HL heat removal addition 1) HL heat removal ΔTHL; Temperature drop due to passing HL (heat removal amount) Next, at the time when the tip of the hot steel plate 1 arrives at the cooling device 7, the cooling control computer 30 stores the temperature of the tip of the hot steel plate 1 (steps 27 and 28), and the center of the hot steel plate 1 is stored. At the time when the parts reach the cooling device 7, the cooling control computer 30 stores the temperature of the central part of the hot steel plate 1 (steps 29, 30), and the tail end of the hot steel plate 1 reaches the cooling device 7. When the time comes, the cooling control application computer 30 stores the temperature of the tail end of the hot steel plate 1 (steps 31, 32).
The arrival time of each part is determined based on the transport distance and the transport speed plate length. The integrated time of the timer for catching the moving position of the hot-rolled steel sheet 1 as time is integrated with the time interval of Δt (step 33). Δt is 0.
It is about 1 sec. Then, the transformation heat is added to the temperature of each of the stored representative points. This addition of transformation heat is performed by comparing the calculated surface temperature of the central part with the Ar3 transformation point.

まずAr3変態点温度(Tar3)を下式で計算する。First, the Ar 3 transformation temperature (Tar 3 ) is calculated by the following formula.

Tar3=B6+B7[C]+B8[Si]+B9[Mn]+B10[Ni] +B11[Cu]+B12[V] B6=868, B7=−396, B8=24.6, B9=−58.7, B10=−50, B11=35, B12=190, [C],[Si],[Mn],[Ni],[Cu],[V]は、
圧延鋼板各成分1/100重量%(ビジコンから板情報に含
まれている。) 変態発熱の加算は、学習値も考慮して、先端部、中央
部、尾端部、各部毎に下式により行なう(ステップ3
4)。
Tar 3 = B 6 + B 7 [C] + B 8 [Si] + B 9 [Mn] + B 10 [Ni] + B 11 [Cu] + B 12 [V] B 6 = 868, B 7 = -396, B 8 = 24.6 , B 9 = −58.7, B 10 = −50, B 11 = 35, B 12 = 190, [C], [Si], [Mn], [Ni], [Cu], [V] are
1/100 wt% of each component of rolled steel plate (included in plate information from vidicon) Addition of transformation heat is calculated by the following formula for each tip, center, tail, and each part in consideration of learning value. Do (Step 3
Four).

T(i)=Tc(i)+dTtrs+ΔT(i=1〜11) ΔT;冷却装置入側温度学習値 T(i);冷却装置入側板温度 Tc(i);本体発熱加算を行なう前の入側板温度 dTtrs;変態発熱量(先端、中央、尾端の各部とも共通) 中央部Tc(i)>Tar3の時dTtrs=O Tc≦Tar3の時 dTtrs=B14(Ts−Tar3)+B15, 第1表 B14 B15 h>18mm 0.56 9.09 16<h≦18mm 0.58 0.53 h≦16mm 0.55 −7.98 次に、第6図のメインフローチャートにおけるステップ
3の操業標準値決定を行なう。
T (i) = Tc (i) + dT trs + ΔT (i = 1 to 11) ΔT; Cooling device inlet side temperature learning value T (i); Cooling device inlet side plate temperature Tc (i); Inlet plate temperature dTtrs; Transformation heat value (common to the tip, center, and tail ends) Central part Tc (i)> Tar 3 dTtrs = O Tc ≤ Tar 3 dTtrs = B 14 (Ts-Tar 3 ) + B 15 , Table 1 B 14 B 15 h> 18mm 0.56 9.09 16 <h ≦ 18mm 0.58 0.53 h ≦ 16mm 0.55 −7.98 Next, the operation standard value of step 3 in the main flowchart of FIG. 6 is determined.

ビジネスコンピュータ32から、入力された板幅、目標冷
却開始温度,冷却停止温度,冷却装置7における使用ゾ
ーン数,各ゾーン毎の下面水量,により予め定められた
操業標準値、即ち各ゾーン毎の上下水量比及び側端部マ
スク量,先端マスク量,尾端マスク量を決定する。この
各ゾーン上下水量比はステップ5で行なう最適上下比設
定計算の検索初期値となる。
Operating standard values predetermined by the plate width, the target cooling start temperature, the cooling stop temperature, the number of zones used in the cooling device 7, the lower surface water amount of each zone, which are input from the business computer 32, that is, the upper and lower sides of each zone. Determine the water volume ratio, side edge mask volume, tip mask volume, and tail mask volume. The ratio of the amount of water supplied to each zone becomes a search initial value for the optimum calculation of the ratio of vertical ratio performed in step 5.

次に第10図は、第6図に示したメインフローチャートに
おけるステップ4の通板速度設定計算のサブルーチンフ
ローチャートを示す。このサブルーチンフローチャート
は、冷却装置7内での熱鋼板1の最適通板反度を決定す
るためのものである。冷却制御用コンピュータ30は、冷
却装置7内で使用される平均水量を以下のようにして算
出する(ステップ40)。
Next, FIG. 10 shows a subroutine flow chart of the plate passing speed setting calculation of step 4 in the main flow chart shown in FIG. This sub-routine flowchart is for determining the optimum plate passing reaction degree of the hot steel plate 1 in the cooling device 7. The cooling control computer 30 calculates the average amount of water used in the cooling device 7 as follows (step 40).

Qlav:下面平均冷却水量(m3/m2分) Q(i);iゾーン下面水量(m3/m2分) LZ(i);iゾーン冷却長(m) NZ;使用ゾーン数 但し、Lz(i)は、水を流さない冷却ゾーンでLz(i)
=0とする。
Q lav : Lower surface average cooling water volume (m 3 / m 2 minutes) Q (i); i zone lower surface water volume (m 3 / m 2 minutes) L Z (i); i zone cooling length (m) N Z ; Use zone the number, however, L z (i) is in a cooling zone does not flow water L z (i)
= 0.

上面平均冷却量については、下式で計算する。 The upper surface average cooling amount is calculated by the following formula.

Quav;上面平均冷却水量(m3/m2・分) η(i);上下水量比初期値 次に、冷却制御用コンピュータ30は、ステップ2で計算
した冷却装置7の入側での中央部の仮温度に対してこの
平均水量で熱鋼板1を目標冷却停止温度まで冷却する場
合の冷却所要時間tcと、温度・時間影響係数を求める。
温度の計算は1次元差分定式により行なう。計算を下に
示す。
Q uav ; Top-surface average cooling water amount (m 3 / m 2 · min) η o (i); Water-to-water ratio initial value Next, the cooling control computer 30 calculates the cooling water on the inlet side of the cooling device 7 calculated in step 2. The required cooling time tc and the temperature / time influence coefficient when the hot steel sheet 1 is cooled to the target cooling stop temperature with this average amount of water with respect to the temporary temperature of the central portion are obtained.
The temperature is calculated by the one-dimensional difference formula. The calculation is shown below.

(1)板内部 1次元熱伝導差分方程式 (2)上・下表面点 (3)熱負荷 <suffix jは板厚方向に分割したj番目の要素をあら
わす。
(1) Inside plate One-dimensional heat conduction difference equation (2) Top and bottom surface points (3) Heat load <Suffix j represents the j-th element divided in the plate thickness direction.

(4)熱伝達係数(上,下面の区分あり) α={αB・(W/K0/K3 αB=EXP{(a0+a1・Ts+a2・Ts2…+a2・Ts )/1000) X=b0+b1・Ts+b2・Ts2+……+b6・Ts6) W:水量密度(m3/m2 min) Ts:鋼板表面温度(×10-2℃) αB:基準α L:温度学習値(上・下面の区分前) H:含熱量(Kcal/kg),Ts:鋼材表面温度, ρ:比熱(kg/m2),Tw:水温(℃), Kd:熱伝導率(Kcal/mhr℃), Kd0:0℃での熱伝導率(kcal/mhr℃), φj:変換温度(℃), Δt:計算分割時間(hr)=1.39×10-6(50msec), Q:表面熱負荷(Kcal/m2hr), Δy:厚み方向分割長さ(m), Tg:雰囲気温度(℃),C:比熱(Kcal/kg℃), α:熱伝達率(Kcal/m2hr℃), β12:係数で 水冷時 β=0,β=1 空冷時 β=1,β=0とする。(4) Heat transfer coefficient (divided into upper and lower surfaces) α = {αB ・ (W / K 0 / K 3 ) X } L αB = EXP {(a 0 + a 1・ Ts + a 2・ Ts 2 … + a 2・Ts 6 ) / 1000) X = b 0 + b 1 · Ts + b 2 · Ts 2 + …… + b 6 · Ts 6 ) W: Water density (m 3 / m 2 min) Ts: Steel plate surface temperature (× 10 -2 ° C) ) Α B: Standard α L: Temperature learning value (before the upper / lower surface classification) H: Heat content (Kcal / kg), Ts: Steel surface temperature, ρ: Specific heat (kg / m 2 ), Tw: Water temperature (℃), Kd: Thermal conductivity (Kcal / mhr ℃), Kd 0 : 0 ℃ Thermal conductivity (kcal / mhr ℃), φj: conversion temperature (℃), Δt: calculation division time (hr) = 1.39 × 10 -6 (50msec), Q: surface heat load (Kcal / m 2 hr) , Δy: Divided length in thickness direction (m), Tg: Ambient temperature (℃), C: Specific heat (Kcal / kg ℃), α: Heat transfer coefficient (Kcal / m 2 hr ℃), β 1 , β 2 : The coefficients are β 1 = 0, β 2 = 1 for water cooling and β 1 = 1, β 2 = 0 for air cooling.

(5)平均板温度計算 (6)冷却所要時間 tc;Tavが目標冷却停止温度に達するまでのΔtの和 (7)温度・時間影響係数 dT/dt=(Tav0=Taim)/tc dT/dt;温度・時間影響係数 Tav0;冷却装置入側での平均板温 Taim;目標冷却停止温度 温度・時間影響係数とは、前記冷却計算における単位時
間当りの下降温度,すなわち、冷却速度であり、この温
度・時間影響係数によって後述の冷却時間の補正計算が
行なわれる(ステップ41)。そして。上記冷却時間及び
前記使用ゾーンの総長Lzoneに基づいて、通板速度の計
算が行なわれる。Vcc=Lzone/tc Vcc通板速度(ステッ
プ42)。尚、以上の計算によってられた通板速度は、全
ゾーン一定の水量と仮定して求めた速度であるので、粗
決定である。
(5) Average plate temperature calculation (6) Cooling time tc; Sum of Δt until Tav reaches the target cooling stop temperature (7) Temperature / time influence coefficient dT / dt = (Tav 0 = Taim) / tc dT / dt; Temperature / time influence coefficient Tav 0 ; Average plate temperature at inlet side of cooling device Taim: Target cooling stop temperature Temperature / time influence coefficient is the falling temperature per unit time in the cooling calculation, that is, cooling rate, and this temperature / time influence coefficient The correction calculation of the cooling time, which will be described later, is performed by (step 41). And. The strip speed is calculated based on the cooling time and the total length Lzone of the use zone. Vcc = Lzone / tc Vcc strip speed (step 42). The strip running speed calculated by the above calculation is a speed determined on the assumption that the amount of water is constant in all zones, and thus is a rough determination.

次に、第9図は、第6図に示したメインフローチャート
におけるステップ5の最適上下水量比決定のサブルーチ
ンフローチャートを示す。このサブルーチンフローチャ
ートは、冷却装置7内での温度、板形状の推移を計算
し、板幅方向反りを最少とする上下水量比を各冷却ゾー
ン毎に決定させるための処理をおおこなうルーチンであ
る。具体的には、板幅方向反りは、上下面の温度差によ
る板幅方向の熱応力の板圧方向非対称分布により発生す
るものであることから、各冷却ゾーン毎に当該冷却ゾー
ンの出側の板幅方向反り量を推定し、当該冷却ゾーンで
板幅方向反りを最少とする、つまり前記した熱応力を板
厚方向に対称にするための上下面における冷却水の噴射
量を決定する。
Next, FIG. 9 shows a sub-routine flow chart for determining the optimum water / sewer ratio in step 5 in the main flow chart shown in FIG. This sub-routine flowchart is a routine for performing a process for calculating the temperature and plate shape transitions in the cooling device 7 and determining the water / water flow ratio that minimizes the warp in the plate width direction for each cooling zone. Specifically, since the warp in the plate width direction occurs due to the asymmetric distribution of the thermal stress in the plate width direction due to the temperature difference between the upper and lower surfaces, the cooling stress on the outlet side of the cooling zone is determined for each cooling zone. The amount of warp in the plate width direction is estimated, and the amount of warp in the upper and lower surfaces for minimizing the warp in the plate width direction in the cooling zone, that is, for making the above-mentioned thermal stress symmetrical in the plate thickness direction is determined.

まず、冷却制御用コンピュータ30は、既に決定している
通板連度を用いて中央部の各冷却ゾーンの出側通過時間
を求める(ステップ50)。そして、冷却制御用コンピュ
ータ30は、前記計算対象点が冷却装置7の入側に到達し
た時点をt=0とし、同時に冷却ゾーン数をカウントす
るカウンタZの値を1セットする(ステップ51,52)。
次に、冷却制御用コンピュータ30は、入力条件をセット
する。この入力条件としては、当該ゾーンの入側セット
温度、板幅方向応力、板幅及び操業標準上下水量比の前
後に設けた数種類の上下水量比である(ステップ53)。
そして、板温度推定計算を、第7図の入側温度推定の処
理と同様にして行ない、当該ゾーンにおける各代表点の
板温度推定計算を行ない、板形状の推定計算を行なう。
この形状推定計算は、後で詳細に説明するが、一次元熱
弾塑性式に基づいて行なう。これらの板温度推定計算及
び形状推定計算は、予め定められている刻み時間毎に、
代表点が当該冷却ゾーンを出るまで行なわれる(ステッ
プ54〜57)。そして、ステップ57までで得られた当該冷
却ゾーンの最適上下水量比を算出し、カウンタZの値を
1だけインクリメントしてステップ53に戻る。そして、
計算された冷却ゾーン数が操業標準値の決定処理によっ
て決定されたゾーン数nに等しくなったらメインルーチ
ンに戻る(ステップ58〜60)。
First, the cooling control computer 30 obtains the exit side passage time of each cooling zone in the central portion by using the already determined strip passing degree (step 50). Then, the cooling control computer 30 sets t = 0 when the calculation target point reaches the entrance side of the cooling device 7, and at the same time sets the value of the counter Z for counting the number of cooling zones to 1 (steps 51, 52). ).
Next, the cooling control computer 30 sets input conditions. The input conditions are the inlet side set temperature of the zone, the stress in the plate width direction, the plate width, and several kinds of water and sewer ratios provided before and after the standard operating water and sewer ratio (step 53).
Then, the plate temperature estimation calculation is performed in the same manner as the entrance side temperature estimation process of FIG. 7, the plate temperature estimation calculation of each representative point in the zone is performed, and the plate shape estimation calculation is performed.
This shape estimation calculation will be described later in detail, but is performed based on the one-dimensional thermoelastic-plasticity formula. These plate temperature estimation calculation and shape estimation calculation are performed at predetermined time intervals,
The process is repeated until the representative point leaves the cooling zone (steps 54 to 57). Then, the optimum water and wastewater ratio of the cooling zone obtained up to step 57 is calculated, the value of the counter Z is incremented by 1, and the process returns to step 53. And
When the calculated number of cooling zones becomes equal to the number of zones n determined by the operation standard value determination processing, the process returns to the main routine (steps 58-60).

このように、このサブルーチンでは、各ゾーンの入側に
おいて、当該ゾーン出側の板幅方向反り量を推定し、当
該ゾーンで板幅方向反り量を最少とする最適上下水量比
を算出している。
In this way, in this subroutine, the amount of warp in the plate width direction on the exit side of each zone is estimated on the entrance side of each zone, and the optimum water and sewer flow rate ratio that minimizes the amount of warp in the plate width direction in the zone is calculated. .

第12図は、第11図において示した形状推定計算のサブル
ーチンフローチャートである。計算は、板厚方向各部の
時間経過に対する温度変化を考慮するため冷却計算で用
いた時間きざみΔt毎に行う。いま、時刻での板幅方向
反り量を求めるとする。
FIG. 12 is a subroutine flowchart of the shape estimation calculation shown in FIG. The calculation is performed for each time step Δt used in the cooling calculation in order to consider the temperature change with time in each part in the plate thickness direction. Now, suppose that the amount of warp in the plate width direction at the time is obtained.

冷却制御用コンピュータ30は、熱鋼板1の線膨張係数、
ヤング率、降伏応力等の各物性値を演算する(ステップ
61)。時刻tにおける時刻t−△tでの応力状態は既知
であるから、この応力を、応力−歪線上の点に変換す
る。この変換は、熱鋼板1の温度変化によって応力−歪
線図が変化するので、その温度補償を行なうためである
(ステップ62)、ここで応力−歪関係は、 弾性範囲では公知のσ≦E・ε 塑性範囲では する。
The cooling control computer 30 uses a linear expansion coefficient of the hot steel plate 1,
Calculate physical properties such as Young's modulus and yield stress (step
61). Since the stress state at time t-t at time t is known, this stress is converted to a point on the stress-strain line. This conversion is for temperature compensation because the stress-strain diagram changes due to the temperature change of the hot steel plate 1 (step 62). Here, the stress-strain relationship is σ ≦ E, which is known in the elastic range.・ In the range of ε plasticity To do.

σ:応力 ε:歪 E:時刻tにおける温度に対するヤング率 σγ1,εγ:時刻t1における温度に対する降伏応力、降
伏歪、 εγ:(σγ/E) 次に、冷却制御用コンピュータ30は、鋼板を板厚方向に
10分割し、分割された各要素(i=1〜10)毎に、上記
ステップで求めた各値に基づいて以下に示す連立方程式
を作成する。
σ: stress ε: strain E: Young's modulus with respect to temperature at time t σγ 1 , εγ: yield stress with respect to temperature at time t 1 , yield strain, εγ: (σγ / E) Next, the cooling control computer 30 is a steel plate. In the thickness direction
It is divided into 10 parts, and the following simultaneous equations are created for each of the divided elements (i = 1 to 10) based on the values obtained in the above steps.

ここで、 ΔP(i,t):上面よりi番目の要素に対して、時刻t
−Δtから時刻tまでの間に増加した内力 A:要素の断面積 E(i,t):上面よりi番目の要素の時刻tにおける温
度に対するヤング率 PL(i,t−Δt):上面よりi番目の要素の時刻t−Δ
tにおける長さ Δε(i,t):上面よりi番目の要素の時刻t−Δt
から時刻tまでの間の温度変化に対する熱歪(温度変化
X線膨張係数) X(i);板厚中心から上面よりi番目の要素の厚み中
心までの距離 E(t);時刻tにおける板厚方向平均温度に対するヤ
ング率 また、 BH:各要素の厚み ρ(t−Δt):時刻t−Δtにおける鋼板の曲率半径 上式において要素iが塑性化していればE(i,t)の代
わりに(σ/σγ)=(ε/εγ)より得られる dρ/dε=nσγ・(ε/εγ)n-1・1/εγを用い
る。
Where ΔP (i, t): time t for the i-th element from the top
Internal force increased from −Δt to time t A: Cross-sectional area of element E (i, t): Young's modulus of temperature i of the i-th element at time t from the top PL (i, t−Δt): From top Time t-Δ of i-th element
Length at t Δε T (i, t): Time t−Δt of the i-th element from the top surface
Strain (temperature change X-ray expansion coefficient) X (i) from the plate thickness center to the thickness center of the i-th element from the upper surface E (t); plate at time t Young's modulus for the average temperature in the thickness direction BH: Thickness of each element ρ (t−Δt): radius of curvature of steel sheet at time t−Δt In the above equation, if the element i is plasticized, (σ / σγ) = (ε instead of E (i, t) / Εγ) n obtained from dρ / dε = nσγ · (ε / εγ) n−1 · 1 / εγ.

(2)式は (2′)式においてi=2〜nまでとするとn=−1ケ
の連立方程式が得られる。
Equation (2) is If i = 2 to n in the equation (2 '), simultaneous equations of n = -1 are obtained.

(2′)式の△P(i,t)の係数をC(i,1),C(i,
2),……C(i,n)、右辺をD(i)とおくとi=2〜
nに対する(2′)式は また、板厚方向の力の釣合いより △P(1,t)+△P(2,t)+……+△P(n,t)=0 (3)式をMatrix表示すると [K]・{P}={F} …(4) (4)式において この連立方程式の解法については、連立方程式を以下に
示す様に△P(i,t)についてマトリックス表示とし、
[K]マトリックス以下では形状マトリックス、{P}
を応力増分マトリックス、[F]を歪マトリックスと呼
ぶ。そして、ステップ63で求めた形状マトリックスに基
づいて熱歪によるう応力計算を行なう。この応力計算
は、一般的なマトリックスの解法に従い、[K]の逆マ
トリックス[K]-1を求め{P}=[1k]-1より応力増
分を{P}を求め、この応力増分ベクトルにみ刻、時間
毎に算出された前回の応力を加えるものである(ステッ
プ64)。次に、上記応力に基づいて各要素が弾性か塑性
かを判定し、塑性であれば応力値を降伏応力値として、
各要素の応力を決め直す。ここで、弾性から塑性化した
際、及び塑性から弾性化した時には厳密には応力−歪に
ついて収束計算が必要であるが、本発明においては計算
時間きざみを小さくする事により、収束計算を省き、計
算時間の短縮を図っている。
The coefficient of ΔP (i, t) in the equation (2 ′) is set to C (i, 1), C (i,
2), ... C (i, n) and the right side is D (i), i = 2
Equation (2 ') for n is Also, from the balance of forces in the plate thickness direction, ΔP (1, t) + ΔP (2, t) + …… + ΔP (n, t) = 0 (3) Matrix display [K] ・{P} = {F} (4) In equation (4) Regarding the solution of this system of simultaneous equations, the system of simultaneous equations is expressed as a matrix for ΔP (i, t) as shown below,
Below [K] matrix, shape matrix, {P}
Is called a stress increment matrix, and [F] is called a strain matrix. Then, based on the shape matrix obtained in step 63, the stress calculation due to thermal strain is calculated. In this stress calculation, the inverse matrix [K] -1 of [K] is calculated according to a general matrix solution method, and the stress increment {P} is calculated from {P} = [1k] -1. The previous stress calculated for every minute is added (step 64). Next, it is determined whether each element is elastic or plastic based on the stress, and if plastic, the stress value is the yield stress value,
Redetermine the stress of each element. Here, when plasticizing from elasticity, and when it is elasticized from plasticity, it is strictly necessary to perform a convergence calculation for stress-strain, but in the present invention, by reducing the calculation time step, the convergence calculation is omitted, The calculation time is shortened.

また、前記各要素の応力を決め直すと共に、 応力−歪関係式 より時刻tでの力学的歪を求め、先に求めた熱歪と合わ
せて、時刻tにおける各要素の長(即ち板幅)を求め
る。
In addition, the stress of each element is redetermined, and the stress-strain relational expression Further, the mechanical strain at time t is obtained, and the length (that is, the plate width) of each element at time t is obtained together with the previously obtained thermal strain.

さらに、冷却制御用コンピュータ30は、上記演算結果に
基づいて熱鋼板1の板幅方向反り量を算出する。
Further, the cooling control computer 30 calculates the plate width direction warp amount of the hot steel plate 1 based on the above calculation result.

反り量への演算は、各ゾーン出側で行なう。The calculation of the warp amount is performed on the exit side of each zone.

ここで板幅方向反り量、上記で求めた板幅方向内の板厚
方向の板非対称を打ち消す方向反ることより次式で求め
る。
Here, the warp amount in the plate width direction and the warp direction in which the plate asymmetry in the plate thickness direction in the plate width direction obtained above are canceled out are obtained by the following formula.

第13図は、第6図で説明したメインフローチャートのス
テップ6に示されている通板速度修正計算のサブルーチ
ンフローチャートである。この通板速度修正計算は、ス
テップ4で粗決定された通板速度の評価を行ない、必要
に応じて修正する。
FIG. 13 is a subroutine flow chart of the plate passing speed correction calculation shown in step 6 of the main flow chart described in FIG. In this plate passing speed correction calculation, the plate passing speed roughly determined in step 4 is evaluated and corrected as necessary.

まず、冷却制御用コンピュータ30は、メインルーチンの
ステップ5で求められた冷却装置の最終水冷ゾーン出側
での平均板温度推定値Tlastと、ビジネスコンピュータ3
2から出力された目標冷却停止温度Taimとを比較し(ス
テップ80)、この温度差の絶対値が許容偏差量εよりも
大きいか小さいかの判断をする(ステップ81)、εは10
℃とする。この温度差が許容偏差量よりも小さい場合に
は、相当長を有する熱鋼板1の先端,中央,尾端各部の
温度が、冷却装置7を出た際に一致するように加速率を
演算する(ステップ82)。一方、温度差が許容偏差量以
上である場合には、求められている通板速度の修正計算
を行なう。この修正計算を下式に示す。
First, the cooling control computer 30 calculates the average plate temperature estimated value Tlast at the outlet side of the final water cooling zone of the cooling device obtained in step 5 of the main routine, and the business computer 3
2 is compared with the target cooling stop temperature Taim output from step 2 (step 80), and it is determined whether the absolute value of this temperature difference is larger or smaller than the allowable deviation amount ε (step 81).
℃. When this temperature difference is smaller than the allowable deviation amount, the acceleration rate is calculated so that the temperatures of the tip, center, and tail portions of the hot-rolled steel sheet 1 having a considerable length match when exiting the cooling device 7. (Step 82). On the other hand, when the temperature difference is equal to or more than the allowable deviation amount, the correction calculation of the required strip passing speed is performed. This modified calculation is shown in the following formula.

V=l zone/[Kv・(Tlast−Taim)/(dT/dt)+tc] Kv;係数=0.6 dT/dt;温度時間影響係数 この修正計算によって得られた速度は、最適上下比設定
計算(ステップ5)を再び行なう。但し修正は5回以内
とし、5回修正後もその条件を満たさない時は、ステッ
プ82を行なう。
V = l zone / [Kv · (Tlast-Taim) / (dT / dt) + tc] Kv; coefficient = 0.6 dT / dt; temperature-time influence coefficient The speed obtained by this modified calculation is the optimum top / bottom ratio setting calculation ( Repeat step 5). However, the correction is made within 5 times, and if the condition is not satisfied even after 5 times of correction, step 82 is performed.

第13図は、第12図に示したステップ82におけるサブルー
チンプログラムである。
FIG. 13 is a subroutine program in step 82 shown in FIG.

この加速率の演算は、冷却装置7の出側で熱鋼板1の全
面を一様な温度とするために行なうものである。
This calculation of the acceleration rate is performed so that the entire surface of the hot steel plate 1 is brought to a uniform temperature on the outlet side of the cooling device 7.

まず、冷却制御用コンピュータ30は、ステップ2の入側
温度設定計算で熱鋼板1の長手方向、先端、中央、尾端
各部の冷却装置7の入側の温度を計算している。そし
て、冷却制御用コンピュータ30は、熱鋼板1のステップ
5で用いた中央部の冷却所要時間より先端、尾端各部の
冷却装置7での冷却所要時間を算出し、この冷却所要時
間に基づいて通板速度パターンを演算する。冷却所要時
間の計算式を下に示す。(ステップ90)。
First, the cooling control computer 30 calculates the temperature of the inlet side of the cooling device 7 in each of the longitudinal direction, the tip, the center, and the tail end of the hot steel plate 1 in the inlet temperature setting calculation in step 2. Then, the cooling control computer 30 calculates the required cooling time in the cooling device 7 at each of the tip and tail portions from the required cooling time of the central portion used in step 5 of the hot steel plate 1, and based on this required cooling time. Calculate the strip speed pattern. The formula for cooling time is shown below. (Step 90).

tm=l zone/Vcc tt=tm+(φ/Vcc)・(Tt−Tm) tb=tm+(φ/Vcc)・(Tb−Tm) φ:係数 tt;先端部冷却所要時間 tb;尾端部冷却所要時間 tm;中央部冷却所要時間 Vcc;最終的に決定された通板速度 l zone;有効冷却ゾーン長(水冷する冷却ゾーン長の
和) Tt;先端部冷却装置入側板温(厚み方向の平均値) Tm;尾端部冷却装置入側板温(厚み方向の平均値) Tb;中央部部却装置入側板温(厚み方向の平均値) 次にこの板各点の冷却所要時間を満たす通板速度パター
ンを計算する。通板速度は、板先端の位置と搬送速度の
データの組で与える。
t m = l zone / Vcc t t = t m + (φ / Vcc) ・ (Tt−Tm) t b = t m + (φ / Vcc) ・ (Tb−Tm) φ: Coefficient t t ; Cooling of tip Required time t b ; Tail end cooling required time t m ; Central part required cooling time Vcc; Final determined strip speed l zone; Effective cooling zone length (sum of cooling zones for water cooling) Tt; Tip Cooling device inlet plate temperature (thickness direction average value) Tm; Tail end cooling device inlet side plate temperature (thickness direction average value) Tb; Central part cooling device inlet side plate temperature (thickness direction average value) A strip speed pattern satisfying the cooling time at each point is calculated. The sheet passing speed is given as a set of the data of the position of the plate leading edge and the conveying speed.

図15に示すように、板先端の位置をxとし、この時の搬
送速度をV(x)とすると板上のその時点で冷却装置入
口にある点A、換言すれば、板先端よりx後方にある点
の水冷時間は、 で与えられる。
As shown in FIG. 15, when the position of the plate tip is x and the transport speed at this time is V (x), point A on the plate at the cooling device inlet at that time, in other words, x rearward from the plate tip. The water cooling time at the point is Given in.

次に、先端、中央、尾端部の水冷時間tt、tm、tbは下式
で求められる。
Next, the water cooling times t t , t m , and t b at the tip, the center, and the tail end are obtained by the following equations.

L;板長 V(x)=1/(ax2+bx+c)とし、上記3式に代入し
てa,b,cを求める。
L: plate length V (x) = 1 / (ax 2 + bx + c), and substituted into the above three equations to obtain a, b, c.

加速範囲(xの定義域)は下式のように定める。 The acceleration range (domain of x) is defined by the following formula.

0≦x≦L+l zone+Δl c2 L;板長 l zone;有効冷却ゾーン長 Δl c2;余複代(=const) 以上により、定められた加速範囲内でxを適当に定めV
(x)の式に代入して板先端の位置とその時点の搬送の
組(速度パターン)を作成する(ステップ91)。そし
て、この演算結果は、通板速度制御装置40に出力され
る。
0 ≦ x ≦ L + l zone + Δl c 2 L; plate length l zone; effective cooling zone length Δl c 2 ; extra complex (= const) From the above, x is appropriately determined within the defined acceleration range V
By substituting into the expression (x), the position of the plate front end and the transport set (speed pattern) at that time are created (step 91). Then, the calculation result is output to the strip passing speed control device 40.

このように加速率を求めるのは、熱鋼板1を搬送しなが
ら冷却を行うため、鋼板先端部と尾端部とでは、冷却装
置7に入る時刻が異なる。すなわち、鋼板長手方向にそ
って、冷却開始温度が異なるため、先端部と尾端部とで
は冷却後の温度が異なってしまい、製品材質も全長に亙
って均一にするために通板速度を尾端部に向かうにした
がって速くすることによって補正するためである。
In this way, the acceleration rate is obtained because the hot steel plate 1 is cooled while being conveyed, and therefore the time at which the cooling device 7 enters the steel plate tip portion and the tail end portion differ. That is, since the cooling start temperature is different along the lengthwise direction of the steel sheet, the temperature after cooling is different between the tip end portion and the tail end portion, and the striping speed is set to make the product material uniform over the entire length. This is because it is corrected by increasing the speed toward the tail end.

以上は、冷却対象材である熱鋼板1が冷却装置7に到る
までに行なわれる、冷却設定処理であり、本発明に係る
熱間圧延鋼板の冷却制御装置は、後述する学習機能を備
え、常に最適な状態の下での制御冷却が行なわれるよう
にしている。尚、この学習には、誤差成分として2成
分,つまり、例えば、仕上圧延機5の圧延進行に伴なっ
て変化する連続成分(連続項)と、板厚特性などのよう
に固有の変化をする固有成分(層別項)とを考慮してい
る。以上の設定計算の説明で、学習値として説明してい
るのは、この連続項と層別順の和である。しかし、学習
値を算出する際、この2種の項を正確に分離することは
実際には不可能であるので、計算をするにあたっては、
誤差の配分を固定とし、配分比は調整項目としている。
The above is the cooling setting process performed until the hot steel plate 1 as the cooling target material reaches the cooling device 7, and the cooling control device for the hot-rolled steel plate according to the present invention has a learning function described later, Controlled cooling is always performed under optimal conditions. In this learning, two components as error components, that is, a continuous component (continuous term) that changes as the rolling of the finish rolling mill 5 progresses, and a peculiar change such as a sheet thickness characteristic are performed. Intrinsic components (layer-wise terms) are taken into consideration. In the above description of the setting calculation, what is described as the learning value is the sum of the continuous term and the stratified order. However, when calculating the learning value, it is actually impossible to separate these two types of terms accurately.
The distribution of error is fixed and the distribution ratio is an adjustment item.

第16図は、第7図のステップ10の操業標準値(上下水量
比初期値)の精度向上のために、標準値を修正するフロ
ーチャートを示す。
FIG. 16 shows a flowchart for correcting the standard value of operation in order to improve the accuracy of the standard operation value (the initial value of the water / sewer ratio) in step 10 of FIG.

形状データ処理コンピュータ34は、形状計15が検出した
板形状を入力し、この入力した板形状のデータに基づい
て熱鋼板1の実際の板幅方向反り量を算出する(ステッ
プ100,101)。そして、冷却データ学習計算用コンピュ
ータ36は、これらのデータに基づいて操業標準値,すな
わち各ゾーン毎の新上下比初期値を算出し、操業標準値
を更新する。この更新にあたっては、板幅方向反り量は
最適値の近傍で上下比に比例すると仮定し、上下比を修
正するものとする。ただし、実績板幅方向量が基準値
(3mm)以内であればこの修正は行なわない。計算式を
下に示す(ステップ102)。
The shape data processing computer 34 inputs the plate shape detected by the shape meter 15 and calculates the actual warp amount in the plate width direction of the hot steel plate 1 based on the input plate shape data (steps 100 and 101). Then, the cooling data learning calculation computer 36 calculates an operation standard value based on these data, that is, a new upper / lower ratio initial value for each zone, and updates the operation standard value. In this update, it is assumed that the warp amount in the plate width direction is proportional to the vertical ratio in the vicinity of the optimum value, and the vertical ratio is corrected. However, if the actual amount in the plate width direction is within the reference value (3 mm), this correction is not performed. The calculation formula is shown below (step 102).

η(i)new=η(i)old+Δη(i=1〜ηus
e) Δη=K1(Cr−Cair) 但し、η(i)new;更新された上下比初期値 η(i)old;更新前の上下比初期値 Δη;上下比補正値 ηuse;実績最終使用ゾーンNo. Cr;実績C反り量 Cair;目標C反り量 K1;修正係数(=−0.01) 次には、第7図のメインフローチャートにおけるステッ
プ11の冷却装置7の入側温度の学習について第17図に従
って説明する。
η 0 (i) new = η 0 (i) old + Δη (i = 1 to ηus
e) Δη = K 1 (Cr-Cair) where η 0 (i) new; updated upper / lower ratio initial value η 0 (i) old; before upper / lower ratio ratio initial value Δη; upper / lower ratio correction value ηuse; actual Final use zone No. Cr; Actual C amount of warp Cair; Target C amount of warp K 1 ; Correction coefficient (= −0.01) Next, learning of the inlet temperature of the cooling device 7 in step 11 in the main flowchart of FIG. Will be described with reference to FIG.

冷却装置7の入側温度学習は、冷却装置7の入側温度推
定計算の精度向上を目的として行なわれるものであり、
冷却装置7の入側温度絶対値の補正を行なう入側温度補
正値と冷却装置入側での板厚方向の温度分布の補正を行
なう仕上昇最終圧延開始前上下面温度差補正値を算出す
るものである。
The learning of the inlet side temperature of the cooling device 7 is performed for the purpose of improving the accuracy of the inlet side temperature estimation calculation of the cooling device 7,
An inlet-side temperature correction value for correcting the inlet-side absolute temperature value of the cooling device 7 and a finish-rolling upper / lower surface temperature difference correction value for correcting the temperature distribution in the sheet thickness direction on the inlet side of the cooling device are calculated. It is a thing.

まず、入側温度推定計算を行なう。本計算は前述のステ
ップの入側温度推定計算と同一の式で計算する。但し、
学習値は下の通りとする。
First, the inlet temperature estimation calculation is performed. This calculation is performed by the same formula as the input temperature estimation calculation in the above step. However,
The learning value is as follows.

温度変換係数;当該材の設定計算時用いたデータ。Temperature conversion coefficient: Data used when calculating the setting of the material.

入側温度上下面温度差学習値;当該材の設定計算時用い
たデータ。
Entry temperature upper / lower surface temperature difference learning value; data used when setting calculation of the material.

冷却装置入側温度学習値;当該材の設定計算時用いたデ
ータ。
Cooling device inlet side temperature learning value; data used when setting calculation of the material.

計算結果として計算冷却装置入側上表面温度Tcal(1)
と計算上下面温度差ΔTincalを得る(ステップ110)。
Calculated as calculation result Cooling device inlet side upper surface temperature Tcal (1)
And the temperature difference ΔTincal between the upper and lower surfaces is obtained (step 110).

次に学習値を更新する。まず入側温度補正値をを下式に
従い更新する(ステップ111)。
Next, the learning value is updated. First, the inlet temperature correction value is updated according to the following formula (step 111).

ΔTuIN=Treal(1)−Tcal(1) ΔTuconN=g1・ΔTuconO +g3・(1−g1)ΔTuIN ΔTuclasN=g2・ΔTuclasO +(1−g3)(1−g2)ΔTuIN 但し、 ΔTuIN;CLC入側上表面温度推定誤差 Treal(1);CLC入側温度計実測値の表面成分 Tcal(1);CLC入側板温度推定値の表面成分 ΔTuconN,ΔTuconO;CLC入側温度補正値連続項の新と旧
(更新後と前) ΔTuclasN,ΔTuclasO;CLC入側温度補正値層別項の新と
旧(更新後と前) g1,g2;係数(0≦g1,g2≦1.0) g3;係数(0≦g≦1) 次に冷却装置入側温度上下面温度学習値を下式に従って
更新する(ステップ106)。
ΔTu IN = Treal (1) -Tcal (1) ΔTucon N = g 1 · ΔTucon O + g 3 · (1-g 1 ) ΔTu IN ΔTuclas N = g 2 · ΔTuclas O + (1-g 3 ) (1-g 2 ) ΔTu IN However, ΔTu IN ; CLC inlet side upper surface temperature estimation error Treal (1); CLC inlet side thermometer actual measurement surface component Tcal (1); CLC inlet side plate temperature estimated value surface component ΔTucon N , ΔTucon O ; New and old CLC inlet temperature correction value continuous term (after and before update) ΔTuclas N , ΔTuclas O ; New and old CLC inlet temperature correction value stratified terms (after and before update) g 1 , g 2 ; Coefficient (0 ≦ g 1 , g 2 ≦ 1.0) g 3 ; Coefficient (0 ≦ g ≦ 1) Next, the cooling device inlet side temperature upper and lower surface temperature learning value is updated according to the following equation (step 106).

ΔTs・con=g5・ΔTs・con +g7・(1−g5)・ΔTs CLC real ΔTs・Class=g6・ΔTs・class +(1−g7)・(1−g6)・ΔTs CLC real ΔTs・con;上下面温度差学習項(連続項) ΔTs・class;上下面温度差学習項(層別項) ΔTs ClC real;CLC入側の上下面温度差(CLC入側での実
測値) g5,g6,g7;係数 上下面温度差とは、下表面板温−上表面板温で定義す
る。
ΔTs · con = g 5 · ΔTs · con + g 7 · (1-g 5) · ΔT s CLC real ΔTs · Class = g 6 · ΔTs · class + (1-g 7) · (1-g 6) · ΔT s CLC real ΔTs ・ con; upper and lower surface temperature difference learning term (continuous term) ΔTs ・ class; upper and lower surface temperature difference learning term (stratified term) ΔTs ClC real; upper and lower surface temperature difference on the CLC inlet side (measured at the CLC inlet side value) g 5, g 6, g 7; factor upper and lower surfaces the temperature difference and the lower surface metal temperature - defined on the surface metal temperature.

次に温度変換係数を更新する(ステップ113) 但し、 ξNO;上下面温度差変換係数の新と旧(更新後と前) ΔTs FM set;仕上1圧下前の上下面温度差(学習の計算
で初期条件としてsetしたもの) ΔTSCLC cal CLC入側の上下面温度差(CLC入側での計算
結果) g4;上下面温度差変換係数補正値の更新ゲイン 次に、第7図のメインフローチャートのステップ12の冷
却中板温度推定計算のサブルーチンフローチャートを第
18図に示す。
Next, the temperature conversion coefficient is updated (step 113). However, ξ N , ξ O ; New and old of the temperature difference conversion coefficient between upper and lower surfaces (after updating and before) ΔT s FM set ; Temperature difference between upper and lower surfaces before finishing 1 reduction (set as initial condition in learning calculation) ΔTS CLC cal Temperature difference between upper and lower surfaces on CLC inlet side (calculation result on CLC inlet side) g 4 ; Update gain of upper and lower surface temperature difference conversion coefficient correction value Next, plate temperature during cooling in step 12 of the main flowchart of FIG. Estimate calculation subroutine flowchart
Shown in Figure 18.

まず冷却装置7の入側での板温度分布を決定する。すな
わち、冷却装置前面温度計13および光ファイバ温度計対
20を用いた実績値を用いて、入側温度分布を決定する。
この決定方法は前述のステップ20の初期温度分布の算出
と同様であり、板厚方向の温度分布が放射線状と仮定し
て行い、上表面温度は、入側温度計13の実測値とする。
First, the plate temperature distribution on the inlet side of the cooling device 7 is determined. That is, the cooling device front surface thermometer 13 and the optical fiber thermometer pair
The inlet side temperature distribution is determined using the actual value of 20.
This determination method is the same as the calculation of the initial temperature distribution in Step 20 described above, and is performed assuming that the temperature distribution in the plate thickness direction is radial, and the upper surface temperature is the actual measurement value of the inlet-side thermometer 13.

また上表面温度と板温最高点の温度差は、前述ステップ
20の初期温度分布の算出で求めた、入側での板温度最高
点と上表面の温度差の計算式を用い、上表面と下表面の
温度差は、光ファイバー温度計対20の実績上下面温度差
として板厚方向の板温度分布を決定(放射線を算出)す
る(ステップ120)。
In addition, the temperature difference between the upper surface temperature and the maximum plate temperature should be
Using the formula for the temperature difference between the maximum plate temperature on the inlet side and the upper surface, which was obtained by calculating the initial temperature distribution of 20, the temperature difference between the upper surface and the lower surface is the actual upper and lower surfaces of the optical fiber thermometer vs. 20. The plate temperature distribution in the plate thickness direction is determined as the temperature difference (radiation is calculated) (step 120).

次に、冷却装置7の入側から出側までの、板温度推移計
算を行なう。これは、前述ステップ54の板温度推定計算
で使用したモデル(演算式)、最新の学習値を用いて冷
却装置7の入側から出側温度計18までの板温度推定計算
を行なう。但し、形状推定計算は行なわない。そして以
下の各データを保存する(ステップ121)。
Next, the plate temperature transition calculation from the inlet side to the outlet side of the cooling device 7 is performed. This is to perform the plate temperature estimation calculation from the inlet side to the outlet side thermometer 18 of the cooling device 7 by using the model (calculation formula) used in the plate temperature estimation calculation in the above step 54 and the latest learned value. However, shape estimation calculation is not performed. Then, the following data are stored (step 121).

1.各冷却ゾーン出側での上表面推定板温Tucal(i);i
は冷却ゾーン対応。
1. Upper surface estimated plate temperature Tucal (i); i at the exit side of each cooling zone
Corresponds to the cooling zone.

2.各冷却ゾーン出側での下表面推定板温TLcal(i);i
は冷却ゾーン対応。
2. Lower surface estimated plate temperature TLcal (i); i at the outlet side of each cooling zone
Corresponds to the cooling zone.

3.各冷却ゾーン出側での上下表面推定板温の平均値Taca
l(i)。
3. Average value of the estimated upper and lower surface temperature on the outlet side of each cooling zone Taca
l (i).

4.出側温度計18下での上表面推定板温Tucal(Mz) 5.出側温度計18下での下表面推定板温Tlcal(Mz) 6.出側温度計18下での上下表面推定板温の平均値Tacal
(Mz) 但し、Mz=Nuse+1、Nuse+実績使用ゾーン数。
4. Upper surface estimated plate temperature Tucal (Mz) under the outlet thermometer 18 5. Lower surface estimated plate temperature Tlcal (Mz) under the outlet thermometer 18 6. Upper and lower surfaces under the outlet thermometer 18 Average estimated plate temperature Tacal
(Mz) However, Mz = Nuse + 1, Nuse + number of actual use zones.

次にモデル誤差を算出する。モデルの板温度推定誤差
は、全て水冷域で発生し、空冷域では、水冷で蓄積した
板温度推定誤差が等しくそのまま含まれていると見な
す。上下表面平均板温を基準値として、モデル推定誤差
を求める(ステップ122)。
Next, the model error is calculated. All the plate temperature estimation errors of the model occur in the water cooling region, and in the air cooling region, it is considered that the plate temperature estimation errors accumulated by the water cooling are included as they are. A model estimation error is obtained using the upper and lower surface average plate temperature as a reference value (step 122).

Terror=Tmreal−Tacal(Mz) …(29) Tmreal:冷却装置後面温度計実測温度 Terror:冷却装置後面温度計での板温度推定誤差。Terror = Tmreal-Tacal (Mz) (29) Tmreal: Temperature measured by the rear surface thermometer of the cooling device Terror: Estimation error of the plate temperature by the rear surface thermometer of the cooling device.

次に、モデル誤差を配分する。誤差の配分方法について
は種々の方法が考えられるが、この実施例では、最も簡
単な構造とし、モデル挙動確認の上でのレベルアップ項
目と見なす。モデル誤差は、水冷時間に比例して増大す
ると仮定し、下式で与えられるものとする。また任意の
時間tでのモデル推定誤差をΔTE(t)とする。
Next, the model error is distributed. Although various methods can be considered for the error distribution method, in this embodiment, the simplest structure is adopted, and it is regarded as a level-up item for checking model behavior. The model error is assumed to increase in proportion to the water cooling time, and is given by the following equation. Further, the model estimation error at an arbitrary time t is ΔTE (t).

ΔTE(t)=Terrorit/tclcout(0≦t≦tclcout)又
は、Δ(TE(t)=Tterror(tclcout<t)。tclcout
は、実績最終冷却ゾーン尻抜け時間である。各ゾーンの
出側通過時間を上式に代入し、各ゾーン出側でのモデル
推定誤差を算出する。(ステップ123)。
ΔTE (t) = Terrorit / tclcout (0 ≦ t ≦ tclcout) or Δ (TE (t) = Tterror (tclcout <t) .tclcout
Is the actual final cooling zone slip-out time. The exit side transit time of each zone is substituted into the above formula to calculate the model estimation error at the exit side of each zone. (Step 123).

ET(i)=ΔTE(tzoi) ET(i);iゾーン出側での板温度推定誤差 tzoi;iゾーン出側通過時間 tclcout;最終使用ゾーン出側通過時間 次に実績温度推移を決定する。これにおいてはまず各ゾ
ーン出側での実績温度推移を上下表面点について求め
る。実績温度推移決定の基本的な考え方は次通りであ
る。
ET (i) = ΔTE (tzoi) ET (i); Plate temperature estimation error at i-zone exit side tzoi; i-zone exit side transit time tclcout; Final use zone exit side transit time Next, determine the actual temperature transition. In this case, first, the actual temperature transition on the outlet side of each zone is obtained for the upper and lower surface points. The basic idea of determining the actual temperature transition is as follows.

1)モデル推定の温度推移プロフィール(時間・温度特
性)は、全体的に正しいと見なし、実績温度推移は、モ
デル推定値とモデル誤差より観測できると考える。
1) It is considered that the temperature transition profile (time / temperature characteristic) of the model estimation is correct as a whole, and the actual temperature transition can be observed from the model estimated value and the model error.

2)学習対象を上下表面の熱伝達係数とするため、上下
表面の温度推移を決定する(板中心や、全板平均でない
点に注意)。
2) Since the learning target is the heat transfer coefficient of the upper and lower surfaces, determine the temperature transition of the upper and lower surfaces (note the plate center and the average of all plates).

3)実績上下表面温度推移は、光ファイバー温度計対21
〜23で計測した上下表面温度差を表現する。
3) Actual upper and lower surface temperature transition is 21 with optical fiber thermometer
Express the upper and lower surface temperature difference measured in ~ 23.

上下表面平均板温を基準とし、上表面実績温度推移は
(1/2)・(上下表面平均推定値+モデル誤差−上下面
温度実績値)として求め、下表面実績温度推移は、(1/
2)・(上下表面平均推定値+モデル誤差+上下面温度
実績値)として求める。これらは、 実下温度+実上温度=推定平均+モデル誤差 実下温度−実上温度=実績上下面温度差 の2式を連立して解くと得られる。
Based on the upper and lower surface average plate temperature, the upper surface actual temperature change is calculated as (1/2) · (upper and lower surface average estimated value + model error-upper and lower surface temperature actual value), and the lower surface actual temperature change is (1 /
2) ・ (Estimated value of upper and lower surfaces + model error + actual value of upper and lower surfaces) These can be obtained by solving two equations of actual lower temperature + actual temperature = estimated average + model error actual lower temperature- actual upper temperature = actual upper and lower surface temperature difference.

Tur(i)=(1/2)・[Tacal(i)+ET(i)−DTr
(i)] Tlr(i)=(1/2)・[Tacal(i)+ET(i)−DTr
(i)] Tur(i);iゾーン出側上表面実績温度 Tlr(i);iゾーン移側下表面実績温度 DTr(i);iゾーン出側上下表面温度差実績 但し、DTr(1),DTr(2)は、光ファイバー温度計対
が存在しないため、冷却装置入側光ファイバー温度計対
20と3ゾーン出側光ファイバー温度計対21の実績値を時
間に関して内挿して求める(ステップ124)。
Tur (i) = (1/2) ・ [Tacal (i) + ET (i) −DTr
(I)] Tlr (i) = (1/2) ・ [Tacal (i) + ET (i) −DTr
(I)] Tur (i); Actual temperature of upper surface of i-zone outlet Tlr (i); Actual temperature of lower surface of i-zone transfer DTr (i); Actual temperature difference of upper and lower surface of i-zone, where DTr (1) , DTr (2) does not have an optical fiber thermometer pair, so the cooling device inlet side optical fiber thermometer pair
The actual values of the 20th and 3rd zone output side optical fiber thermometers 21 are interpolated with respect to time to obtain (step 124).

次にメインフローチャート第7図のステップ12の冷却中
温度学習計算について説明する。
Next, the cooling temperature learning calculation in step 12 of the main flowchart in FIG. 7 will be described.

まず、ステップ124で求めた実績温度推移を真値と見な
して、板温度推定計算の結果が、実績温度推移と一致す
るようにする学習値を求める。学習値は、上下面の熱伝
達係数の補正値とし、上下面について各々、全温度域に
渡って持つ。学習値は、前記した温度計算式に示す様に
指数の型で持つ。まず基本的な考え方を説明する。
First, the actual temperature transition obtained in step 124 is regarded as a true value, and the learning value is calculated so that the result of the plate temperature estimation calculation matches the actual temperature transition. The learning value is a correction value for the heat transfer coefficient of the upper and lower surfaces, and is held over the entire temperature range for the upper and lower surfaces. The learning value has an exponential type as shown in the above temperature calculation formula. First, the basic idea will be explained.

1)板温度推定計算の誤差は、全て上下表面熱伝達係数
モデルの誤差にあると仮定し、温度モデル学習は、熱伝
達係数の補正値の型で持つ。すなわち、温度を横軸と
し、熱伝達係数を縦軸(対数表示)とし、ベースとなる
熱伝達係数曲線(上面又は下面)をもち、熱伝達係数学
習値を得て、該ベースとなる熱伝達係数を学習値で補正
し、これを次の伝熱計算の熱伝達係数に設定する。
1) It is assumed that all the errors of the plate temperature estimation calculation are in the errors of the upper and lower surface heat transfer coefficient models, and the temperature model learning has the form of the correction value of the heat transfer coefficient. That is, the temperature is on the horizontal axis, the heat transfer coefficient is on the vertical axis (logarithmic display), and the base has a heat transfer coefficient curve (upper surface or lower surface). The heat transfer coefficient learning value is obtained, and the base heat transfer coefficient is obtained. The coefficient is corrected with the learning value, and this is set as the heat transfer coefficient for the next heat transfer calculation.

2)熱伝達係数学習値を求める問題は、非線形の同定問
題であり、解析的に最適値を求めるのは不可能である。
故に、計算機実験を行ない、入力条件を変化させ出力し
た推定板温度と実績板温度が一致するような学習値を検
索する。
2) The problem of obtaining the learning value of the heat transfer coefficient is a non-linear identification problem, and it is impossible to analytically obtain the optimum value.
Therefore, a computer experiment is performed to search for a learned value such that the estimated plate temperature output by changing the input condition matches the actual plate temperature.

3)上記計算機実験を順次検索計算し、学習値を求め
る。但し同定する入力可変条件が2個(上面補正法と下
面補正法)あり、2次元パラメータの最適化問題とな
る。
3) The above computer experiments are sequentially searched and calculated to obtain a learning value. However, there are two input variable conditions to be identified (upper surface correction method and lower surface correction method), and this becomes an optimization problem of the two-dimensional parameter.

第20図に、この温度計算のサブルーチンフローチャート
を示す。まず概要を説明すると、各ゾーン毎に、最適熱
伝達係数補正値[Lud(j),Lld(j)]を求める。Lud
(j),Lld(j)は、9個の異なった条件設定で、当該
ゾーンの板温度推移の計算を行ない、当該ゾーン出側で
の上下方面温度が、実績値と推定値の差の最も小さい条
件を採用する。実績値と推定値の差が、基準値より大の
時、再検索する。この操作を全使用ゾーンに渡って行な
う。また、温度学習値は、各冷却ゾーン毎に算出する
が、学習値更新の際に各冷却ゾーン毎の最適補正値を温
度域毎の補正に変換して、学習値を更新する。第20図に
従って説明する。
FIG. 20 shows a subroutine flowchart for this temperature calculation. First, an outline will be described. Optimal heat transfer coefficient correction values [Lud (j), Lld (j)] are obtained for each zone. Lud
(J) and Lld (j) calculate the plate temperature transition of the zone with nine different condition settings, and the upper and lower surface temperatures at the exit side of the zone are the most significant difference between the actual value and the estimated value. Adopt small conditions. When the difference between the actual value and the estimated value is larger than the reference value, search again. This operation is carried out in all usage zones. Further, the temperature learning value is calculated for each cooling zone, but when the learning value is updated, the optimum correction value for each cooling zone is converted into the correction for each temperature range to update the learning value. It will be described with reference to FIG.

まず、補正値初期条件を設定する。検索計算を行なうた
めの、熱伝達係数補正値の条件セットを行なう(ステッ
プ130)。
First, the correction value initial condition is set. A condition set of the heat transfer coefficient correction value for performing the retrieval calculation is performed (step 130).

Lua(i,j)=1.0+Δαu(i) …(35) Lla(i,j)=1.0+Δαl(i) …(36) Lua(i,j):jゾーンの条件iの上面熱伝達係数補正値。
i=1〜9,j≦6。
Lua (i, j) = 1.0 + Δαu (i) (35) Lla (i, j) = 1.0 + Δαl (i) (36) Lua (i, j): top surface heat transfer coefficient correction for condition i in zone j value.
i = 1 to 9, j ≦ 6.

Lla(i,j):jゾーンの条件iの下面熱伝達係数補正値。Lla (i, j): Lower surface heat transfer coefficient correction value under the condition i in the j zone.

Δαu(i):条件iの時の加算値(上表面)。Δαu (i): additional value under condition i (upper surface).

Δαl(i):条件iの時の加算値(下表面)。Δαl (i): additional value under condition i (lower surface).

Δαu(i):Δαl(i)の値を次の表と図21に示
す。
Δαu (i): The values of Δαl (i) are shown in the following table and FIG.

表 条件(i) Δαu(i) Δαl(i) 1 0 0 2 0 Δα 3 Δα Δα 4 Δα 0 5 Δα −Δα 6 0 −Δα 7 −Δα −Δα 8 −Δα 0 9 −Δα Δα 但し、Δα:熱伝達係数変化量(定数) 次に板温度を推定計算する。条件=1〜9について、当
該ゾーン(j)の板温度推定計算を行なう。計算式は、
前述ステップ121の板温度推定計算で用いる同じ差分式
を用いて、全厚について計算する。但し、学習値の代わ
りに、条件1〜9の熱伝達係数補正値を用い、形状推定
計算は行なわない。
Table Condition (i) Δαu (i) Δαl (i) 1 0 0 2 0 Δα 3 Δα Δα 4 Δα 0 5 Δα -Δα 6 0 -Δα 7 -Δα -Δα 8 -Δα 0 9 -Δα Δα where Δα: Heat transfer coefficient change (constant) Next, the plate temperature is estimated and calculated. For conditions = 1 to 9, plate temperature estimation calculation for the zone (j) is performed. The formula is
The total thickness is calculated using the same difference formula used in the plate temperature estimation calculation in step 121. However, instead of the learned value, the heat transfer coefficient correction values of Conditions 1 to 9 are used, and the shape estimation calculation is not performed.

条件1に宛ててはLua(i,j),Lla(i,j)を、…条件i
に宛てては、Lua(i,j),Lla(i,j)入力し、全条件と
も共通に、入側板温度および実績水冷時間を用いる。こ
れにより、条件1〜9の演算結果Tucal(1)〜Tucal
(9),Tlcal(1)〜Tlcal(9)が得られる。Tucal
(i);条件iの時の上表面板温度(jゾーン出側)Tl
cal(i);条件iの時の下表面板温度(jゾーン出
側)(ステップ131)。
For condition 1, Lua (i, j), Lla (i, j), ... Condition i
To, enter Lua (i, j), Lla (i, j) and use the inlet plate temperature and the actual water cooling time in common with all conditions. As a result, the calculation results of conditions 1 to 9 Tucal (1) to Tucal
(9), Tlcal (1) to Tlcal (9) are obtained. Tucal
(I); Upper surface plate temperature under condition i (outside of j zone) Tl
cal (i); lower surface plate temperature under condition i (outside of j zone) (step 131).

次に最適解の有無を判定する。条件1〜9について、下
の評価関数値Ia(a)を計算し、評価関数値が基準値よ
り小の値が存在するとき、最適解有りと判定する。
Next, the presence or absence of the optimum solution is determined. For the conditions 1 to 9, the following evaluation function value Ia (a) is calculated, and when there is a value whose evaluation function value is smaller than the reference value, it is determined that there is an optimum solution.

Ia(i)=[Tur(j)−Tucal(i)] +[Tlr(j)−Tlcal(i)] …(37) Ia(i)<Istの時、最適解有りと判定する。Ia (i) = [Tur (j) −Tucal (i)] 2 + [Tlr (j) −Tlcal (i)] 2 (37) When Ia (i) <Ist, it is determined that there is an optimal solution.

Istは温度誤差2乗基準値(=100)である。Ist is a temperature error squared reference value (= 100).

そして、最適解有りと判定すると、当該ゾーン出側板温
度(次ゾーン初期温度)分布を判定する。Ia(i)を最
少とする条件i*の、jゾーン出側板温度を次ゾーンの
初期温度分布とする(ステップ134)。
When it is determined that the optimum solution exists, the zone exit side plate temperature (next zone initial temperature) distribution is determined. The j-zone outlet side plate temperature under the condition i * that minimizes Ia (i) is set as the initial temperature distribution of the next zone (step 134).

次に、最適解無しと判定したときには、補正値検索範囲
を修正する。Ia(i)の最小値の回りで、再び探索す
る。熱伝達係数補正値を再び1〜9の条件にセットす
る。但し、探索範囲を狭める。
Next, when it is determined that there is no optimum solution, the correction value search range is corrected. Search again around the minimum of Ia (i). The heat transfer coefficient correction value is set to the conditions 1 to 9 again. However, the search range is narrowed.

Lua(i,J)=Lua(l,J)+Δαu(i) …(38) Lla(i,j)=Lla(k,J)+Δαl(i) …(39) Δαu(i):Ka・Δαu(i) 但し、1はIa(i)が最小を満たすi(1:準最適条
件)。Kaは探索範囲修正係数(0<Ka<1)であり、定
数。図22に探索の様子を示す(ステップ133)。
Lua (i, J) = Lua (l, J) + Δαu (i) (38) Lla (i, j) = Lla (k, J) + Δαl (i) (39) Δαu (i): Ka · Δαu (I) However, 1 is i (1: suboptimal condition) in which Ia (i) satisfies the minimum. Ka is a search range correction coefficient (0 <Ka <1) and is a constant. FIG. 22 shows the state of the search (step 133).

最終ゾーンまで終了すると(ステップ135)、次に最適
学習値を更新する。ステップ134で決定した最適補正値
を、最適学習値ベクトルに変換し、この最適学習値ベク
トルと、旧学習値ベクトルで、ベクトル単位の指数平滑
を行ない、新学習値を決定する。
When the final zone is completed (step 135), the optimum learning value is updated next. The optimum correction value determined in step 134 is converted into an optimum learning value vector, and the optimum learning value vector and the old learning value vector are subjected to exponential smoothing in vector units to determine a new learning value.

イ)学習値ベクトルの形 上面、下面で独立に持つ。各成分は表面温度域毎の学習
値に対応する。また連続項と層別項を持つ。
B) Learning value vector shape The upper and lower surfaces have independent shapes. Each component corresponds to a learning value for each surface temperature range. It also has continuous terms and stratified terms.

Ludg=[Ludg(l),…Ludg(j),…Ludg(n)]…
(40) Lldg=[Lldg(l),…Lldg(j),…Lldg(n)]…
(41) Ludg(j);鋼板表面温度<TS(j)の温度域に対する
上面学習値、 Lldg(j);鋼板表面温度<TS(j)の温度域に対する
下面学習値 以上により、次の表に示すように学習値を得る。
Ludg = [Ludg (l), ... Ludg (j), ... Ludg (n)] ...
(40) Lldg = [Lldg (l), ... Lldg (j), ... Lldg (n)] ...
(41) Ludg (j); upper surface learning value for temperature range of steel plate surface temperature <TS (j), Lldg (j); lower surface learning value for temperature range of steel plate surface temperature <TS (j) The learning value is obtained as shown in.

ロ)最適補正値の最適学習ベクトルへの変換。 (B) Conversion of the optimum correction value into the optimum learning vector.

最適補正値は、各冷却ゾーン事に算出しているが、これ
を各温度毎のベクトルに編集する。各冷却ゾーンの表面
温度の当該域を学習とする。
Although the optimum correction value is calculated for each cooling zone, it is edited as a vector for each temperature. The relevant region of the surface temperature of each cooling zone is used as learning.

各冷却ゾーン間の境界の温度域成分については、両ゾー
ンの平均を取って学習値とする(温度境界値の位置につ
いての加重平均Ludg(j)*を取る)。最適補正値の存
在しない領域は1.0とする。
For the temperature range component at the boundary between the cooling zones, the average of both zones is taken as the learning value (the weighted average Ludg (j) * for the position of the temperature boundary value is taken). The area where there is no optimum correction value is 1.0.

Ludg*(j)=[Lud(k)*X{TS(j+1) −Tur(k)]+Lud(k+1)*X{Tur(k) −TS(j)}]/[TS(i+1)−TS(j)]…(40) i:温度区分のパラメータ k:冷却ゾーンのパラメータ 上下面各々について行なう。連続項と層別項毎に行な
う。第23図に、板温度推移と、算出した最適補正値およ
び最適学習値との関係を示す。
Ludg * (j) = [Lud (k) * X {TS (j + 1) -Tur (k)] + Lud (k + 1) * X {Tur (k) -TS (j)}] / [TS (i + 1) -TS (J)] ... (40) i: temperature classification parameter k: cooling zone parameter Performed for each of the upper and lower surfaces. Repeat for each continuous and stratified item. FIG. 23 shows the relationship between the change in plate temperature and the calculated optimum correction value and optimum learning value.

ハ)指数平滑。C) Exponential smoothing.

学習値の更新では、ベクトル単位で指数平滑を行なう。
これは連続項、層別項の各々について行なう。
In updating the learning value, exponential smoothing is performed in vector units.
This is done for each of the continuous and stratified terms.

Ludgcon(j)=(1−g8)Ludgcon +g8・Ludge(j)* …(41) Ludgclass(j)=(1−g9)Ludgcloss +g9・Ludge(j)* …(42) Lldgcon(j)=(1−g9)Ludgcon +g8・Lldge(j)* …(43) Lldgclass(j)=(1−g9)Ludgcloss +g9・Lldge(j)* …(42) Ludgcon(j);連続項の上面熱伝達係数学習ベクトル Ludgclass(j);層別項の上面熱伝達係数学習ベクト
ル Lldgcon(j);連続項の下面熱伝達係数学習ベクトル Lldgclass(j);層別項の下面熱伝達係数学習ベクト
ル なお、最適補正値の算出時に実績と推定の温度が収束し
ない冷却ゾーンが発生したとき、それ以前の冷却ゾーン
に関する最適補正値は有効、以降のゾーン分は無効とし
て処理する。更新は、有効ゾーンについてのみ行なう。
Ludgcon (j) = (1-g 8 ) Ludgcon + g 8 · Ludge (j) * ... (41) Ludgclass (j) = (1-g 9 ) Ludgcloss + g 9 · Ludge (j) * ... (42) Lldgcon ( j) = (1-g 9 ) Ludgcon + g 8 · Lldge (j) * ... (43) Lldgclass (j) = (1-g 9 ) Ludgcloss + g 9 · Lldge (j) * ... (42) Ludgcon (j) Upper surface heat transfer coefficient learning vector of continuous term Ludgclass (j); upper surface heat transfer coefficient learning vector of stratified term Lldgcon (j); lower surface heat transfer coefficient learning vector of continuous term Lldgclass (j); lower surface heat transfer coefficient of stratified term Learning vector If a cooling zone occurs in which the actual and estimated temperatures do not converge when the optimal correction value is calculated, the optimal correction values for the cooling zones before that are valid and the subsequent zones are invalid. Updates are made only for valid zones.

次にメインフローチャート第7図のステップ14の応力歪
学習計算について説明する。
Next, the stress-strain learning calculation in step 14 of the main flowchart of FIG. 7 will be described.

第24図は、応力歪学習計算のサブルーチンフローチャー
トである。この処理は、応力歪の推定計算の精度を向上
させるために行うものである。
FIG. 24 is a subroutine flowchart of stress-strain learning calculation. This process is performed in order to improve the accuracy of stress strain estimation calculation.

尚、この学習計算は、板幅方向反り量推定値の誤差は各
ゾーンで等しいとの仮定の下に行ない、各冷却ゾーン毎
の板幅方向反り量推定値の補正の形としている。
The learning calculation is performed on the assumption that the error in the plate width direction warp amount estimated value is equal in each zone, and is in the form of correction of the plate width direction warp amount estimated value for each cooling zone.

まず、前述の温度学習計算で算出した最適学習値を用
い、実操業パラメータは実績値を用いて、冷却装置7入
側より、形状計15下までの、温度・形状推定計算を行な
い、推定板幅方向反り量Ccalを算出する(ステップ14
0)。
First, the optimum learning value calculated by the temperature learning calculation described above is used, and the actual operation parameter is the actual value, and the temperature / shape estimation calculation is performed from the inlet side of the cooling device 7 to the bottom of the shape meter 15 to estimate the plate. Calculate the amount of warpage Ccal in the width direction (step 14
0).

次に、形状データ処理コンピュータ34で算出した形状計
15の検出した実測形状(実績値)より実績板幅方向反り
量Crealより板幅方向反り量の推定誤差ΔCTを算出する
(ステップ141)。
Next, the shape meter calculated by the shape data processing computer 34
An estimated error ΔC T of the warp amount in the plate width direction is calculated from the actual warp amount Creal in the plate width direction based on the actually measured shape (actual value) detected by 15 (step 141).

ΔCT=Creal−Ccal 各ゾーンに誤差ΔC(i)を配分する(ステップ14
2)。
ΔC T = Creal−Ccal The error ΔC (i) is distributed to each zone (step 14
2).

ΔC(i)=ΔCT/Nuse …(47) Nuse;最終使用ゾーNo. 次に学習値を次のΔC(i)conおよびΔC(i)class
に更新する。学習値は連続項ΔC(i)conと層別項Δ
C(i)classを持つ(ステップ133)。
ΔC (i) = ΔC T / Nuse (47) Nuse; Final use zo No. Next, the learning value is changed to the next ΔC (i) con and ΔC (i) class.
To update. The learning value is the continuous term ΔC (i) con and the stratified term Δ.
It has a C (i) class (step 133).

ΔC(i)con=(1−g12)ΔC(i)con +g12・(1−g13)・ΔC(i) …(48) ΔC(i)class=(1−g14)ΔC(i)class +g14・g13・ΔC(i) …(48) B12:連続項の更新ゲイン B13:層別項の更新ゲイン B14:連続項と層別項の配分ゲイン 以上のように、本発明では、熱鋼板1の冷却過程におい
て、材質確保上求められる冷速が得られるように予め設
定されている下面から噴射される冷却水量を基準とし
て、板の上下面での熱伝達率が一致するように、上面か
ら噴射する冷却水量を求め、板幅方向反り量が最小とな
るように制御している。さらに、この制御は学習制御を
含んだものであるので、所望の材質及び形状を容易に得
ることができる。常に安定した品質を有した鋼板の製造
が可能となる。
ΔC (i) con = (1-g 12 ) ΔC (i) con + g 12 · (1-g 13 ) · ΔC (i) (48) ΔC (i) class = (1-g 14 ) ΔC (i ) Class + g 14 · g 13 · ΔC (i) (48) B 12 : Update gain of continuous term B 13 : Update gain of stratified term B 14 : Allocation gain of continuous term and stratified term As described above, the present invention Then, in the cooling process of the hot steel plate 1, the heat transfer coefficients of the upper and lower surfaces of the plate are matched with each other based on the amount of cooling water sprayed from the lower surface that is preset so as to obtain the cooling speed required for securing the material. As described above, the amount of cooling water jetted from the upper surface is obtained, and the amount of warpage in the plate width direction is controlled to be the minimum. Furthermore, since this control includes learning control, a desired material and shape can be easily obtained. It is possible to manufacture a steel plate that always has stable quality.

そして、第25A図(従来の冷却停止温度精度の実績−狙
いデータ)及び第25B図(本発明による冷却停止温度精
度の実績−狙いデータ)に示してあるように、本願発明
によれば、従来に比較して冷却停止温度精度のばらつき
が非常に少なくなっているのがわかる。また、第26A図
(従来の板幅方向反り量データ)及び第26B図(本発明
による板幅方向反り量データ)に示してあるように、本
発明によって、板幅方向反りが改善されているのがわか
る。
As shown in FIG. 25A (conventional cooling stop temperature accuracy record-target data) and FIG. 25B (cooling stop temperature accuracy record according to the present invention-target data), according to the present invention, It can be seen that there is much less variation in the accuracy of the cooling stop temperature compared to. Further, as shown in FIG. 26A (conventional plate width direction warp amount data) and FIG. 26B (plate width direction warp amount data), the present invention improves the plate width direction warp. I understand.

さらに、具体的な数値は示さないが、この板幅方向反り
の改善に伴なって、冷却終了後に板幅方向反りの矯正を
行わなければならない程度を示す矯正率も大巾に減少し
た。
Further, although no specific numerical value is shown, along with the improvement of the warp in the plate width direction, the straightening rate, which indicates the degree to which the warp in the plate width direction should be corrected after the completion of cooling, was greatly reduced.

また、第27A図(従来の板厚方向硬度分布)及び第27B図
(本発明による板厚方向硬度分布)には、従来の板厚方
向硬度分布状態と、本願発明による板厚方向硬度分布状
態の試験結果が示してある。
27A (conventional plate thickness direction hardness distribution) and FIG. 27B (plate thickness direction hardness distribution) show a conventional plate thickness direction hardness distribution state and a plate thickness direction hardness distribution state according to the present invention. Test results are shown.

この図を見れば明らかなように、上下面での硬度差は極
めて少なくなっており、上面及び下面において均一な材
質が得られているのがわかる。
As is apparent from this figure, the hardness difference between the upper and lower surfaces is extremely small, and it can be seen that uniform materials are obtained on the upper and lower surfaces.

また、第28A図(従来の板幅方向反り状態)及び第28B図
(本発明による板幅方向反り状態)には、従来のC反り
状態と、本発明による板幅方向反り状態との試験結果が
示されている。
28A (conventional plate width direction warped state) and FIG. 28B (plate width direction warped state) show the test results of the conventional C warped state and the plate width direction warped state of the present invention. It is shown.

この図を見れば明らかなように、従来のC反り量は最大
値で10mm程度あったものが、本発明では、最大値で1.5m
m程度に抑えられている。従って、形状も非常に平坦な
ものが得られることになる。また、第29A図に鋼板長手
方向の水冷開始温度、第29B図に従来法による長手方向
の水冷終了温度、第29C図に本発明による長手方向の水
冷終了温度を示す。
As is apparent from this figure, the conventional maximum amount of C warpage was about 10 mm, but in the present invention, the maximum value is 1.5 m.
It is suppressed to about m. Therefore, a very flat shape can be obtained. 29A shows the water cooling start temperature in the longitudinal direction of the steel plate, FIG. 29B shows the water cooling end temperature in the longitudinal direction according to the conventional method, and FIG. 29C shows the water cooling end temperature in the longitudinal direction according to the present invention.

この図を見れば明らかなように、本発明により、水冷開
始時の長手方向温度偏差が改善され、均一な水冷終了温
度が得られている。
As is clear from this figure, according to the present invention, the temperature deviation in the longitudinal direction at the start of water cooling is improved and a uniform water cooling end temperature is obtained.

[発明の効果] 以上の説明により明らかなように、本発明では、温度検
出手段によって仕上最終圧延開始前における熱鋼板の温
度を検出する一方、冷却開始温度演算手段により、前記
温度検出手段によって検出された前記熱鋼板の温度に基
づいて、Ar3相変態を考慮しない場合における,前記冷
却装置により冷却が開始される際の前記熱鋼板の冷却開
始温度を演算し、また、相変態演算手段によって、前記
熱鋼板の含有成分からAr3相変態開始温度及び相変態発
熱量を演算し、そして、補正手段により、当該相変態演
算手段によって演算された相変態開始温度が、前記温度
検出手段により検出された前記熱鋼板の温度と前記冷却
開始温度算出手段により演算された前記熱鋼板の冷却開
始温度との間にあるときには、前記相変態演算手段によ
って演算された相変態発熱量に基づいて前記冷却開始温
度演算手段によって演算された冷却開始温度を補正する
ようにしたので、冷却時における熱鋼板の冷却開始温度
を正確に求めることが可能となり、熱鋼板を所望の材質
とすることができる。
EFFECTS OF THE INVENTION As is clear from the above description, in the present invention, the temperature detecting means detects the temperature of the hot steel sheet before the start of the final finishing rolling, while the cooling start temperature calculating means detects the temperature by the temperature detecting means. Based on the temperature of the hot steel sheet was performed, in the case of not considering the Ar3 phase transformation, calculates the cooling start temperature of the hot steel sheet when cooling is started by the cooling device, and also by the phase transformation calculation means, Ar3 phase transformation start temperature and the amount of phase transformation heat generation are calculated from the components contained in the hot steel plate, and the phase transformation start temperature calculated by the phase transformation calculation means by the correction means is detected by the temperature detection means. When the temperature is between the temperature of the hot steel plate and the cooling start temperature of the hot steel plate calculated by the cooling start temperature calculating means, the phase transformation calculating means performs the operation. Since the cooling start temperature calculated by the cooling start temperature calculating means is corrected based on the calculated phase transformation calorific value, it becomes possible to accurately obtain the cooling start temperature of the hot steel sheet during cooling, The steel plate can be a desired material.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置を
備えた鋼板製造ラインの一部を示す図、 第2図は、搬送される熱鋼板の温度,形状を測定する測
定機器の配置状態及び冷却装置の内部構造を示す図、 第3図は、冷却装置内の温度計の配置状態とノズルの配
置状態を示す図、 第4図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置の
制御系の概略構成図、 第5図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置の
全体の概略的な動作を示す図、 第6図は、本発明に係る熱間圧延鋼板の冷却制御装置の
メインフローチャート、 第7図は、冷却学習計算を行なうフローチャート 第8図は、熱鋼板の入側温度推定を行なうサブルーチン
フローチャート、 第9図は、板温度推定計算を行なう場合に仮定として用
いる温度分布図、 第10図は、熱鋼板の最適通板速度を設定するサブルーチ
ンフローチャート、 第11図は、水量の最適上下比を決定するためのサブルー
チンフローチャート、 第12図は、形状推定計算のサブルーチンフローチャー
ト、 第13図は、通板速度を修正するためのサブルーチンフロ
ーチャート、 第14図は、熱鋼板を均一に冷却するための加速率を計算
するサブルーチンフローチャート、 第15図は、加速率に基づいて水冷時間を計算する場合の
概念図、 第16図は、標準値を修正するためのサブルーチンフロー
チャート、 第17図は、入側温度学習計算のサブルーチンフローチャ
ート 第18図は、冷却実績温度計算のサブルーチンフローチャ
ート、 第19図は、冷却実績温度計算を行なう際の概念図、 第20図は、温度学習計算のサブルーチンフローチャー
ト、 第21図から第23図は、温度学習計算を行なう際の処理の
概念図、 第24図は、応力歪み学習計算のサブルーチンフローチャ
ート、 第25A図及び第25B図は、従来と本発明との冷却停止温度
精度の分布図、 第26A図及び第26B図は、従来と本発明とのC反り高さの
分布図、 第27A図及び第27B図は、従来と本発明との板厚方向硬度
分布状態を示す図、 第28A図及び第28B図は、従来と本発明との熱鋼板の変形
状態を示す図、 第29A図から第29C図は、冷却開始温度と冷却終了温度に
おける従来と本発明との温度分布の比較図である。 1……熱鋼板、5……仕上圧延機、 6……熱間矯正機、7……冷却装置、 7C……ノズル、 8……電磁弁、 20〜23……光ファイバー温度計(温度検出手段)、 30……冷却制御用コンピュータ(冷却開始温度演算手
段、補正手段)、 31……圧延制御用コンピュータ 32……ビジネスコンピュータ 36……冷却データ学習計算用コンピュータ 38……冷却水量制御装置
FIG. 1 is a diagram showing a part of a steel plate production line equipped with a cooling control device for hot-rolled steel plates according to the present invention, and FIG. 2 is a measuring device for measuring the temperature and shape of a hot steel plate being conveyed. FIG. 3 is a diagram showing an arrangement state and an internal structure of the cooling device, FIG. 3 is a diagram showing arrangement states of thermometers and nozzles in the cooling device, and FIG. 4 is cooling of the hot-rolled steel sheet according to the present invention. FIG. 5 is a schematic configuration diagram of a control system of the control device, FIG. 5 is a diagram showing the overall schematic operation of the cooling control device for a hot-rolled steel sheet according to the present invention, and FIG. 6 is a hot rolling process according to the present invention. FIG. 7 is a main flowchart of a cooling control apparatus for steel plate, FIG. 7 is a flowchart for performing cooling learning calculation, FIG. 8 is a subroutine flow chart for estimating inlet side temperature of hot steel plate, and FIG. 9 is for performing plate temperature estimation calculation. Temperature distribution diagram used as a hypothesis, Fig. 10 shows hot steel Fig. 11 is a subroutine flow chart for setting the optimum strip passing speed of Fig. 11, Fig. 11 is a subroutine flow chart for determining the optimum top-bottom ratio of the water amount, Fig. 12 is a flow chart for shape estimation calculation, and Fig. 13 is a flow chart showing the strip passing speed. Subroutine flow chart for correction, FIG. 14 is a subroutine flow chart for calculating the acceleration rate for uniformly cooling the hot steel sheet, and FIG. 15 is a conceptual diagram for calculating the water cooling time based on the acceleration rate, FIG. 16 is a subroutine flowchart for correcting the standard value, FIG. 17 is a subroutine flowchart for inlet side temperature learning calculation, FIG. 18 is a subroutine flowchart for cooling actual temperature calculation, and FIG. 19 is actual cooling temperature calculation. Fig. 20 is a conceptual diagram for the operation, Fig. 20 is a subroutine flowchart for temperature learning calculation, and Figs. Conceptual diagram of processing when performing learning calculation, FIG. 24 is a subroutine flowchart of stress strain learning calculation, FIGS. 25A and 25B are distribution diagrams of cooling stop temperature accuracy between the conventional and the present invention, and FIG. 26A. And FIG. 26B are C warpage height distribution diagrams of the conventional and the present invention, FIGS. 27A and 27B are diagrams showing hardness distribution states in the plate thickness direction of the conventional and the present invention, FIG. 28A and FIG. FIG. 28B is a diagram showing a deformed state of a hot steel sheet according to the related art and the present invention, and FIGS. 29A to 29C are comparison diagrams of temperature distribution between the conventional and the present invention at a cooling start temperature and a cooling end temperature. 1 ... Hot steel plate, 5 ... Finishing rolling mill, 6 ... Hot straightening machine, 7 ... Cooling device, 7C ... Nozzle, 8 ... Solenoid valve, 20-23 ... Fiber optic thermometer (temperature detection means ), 30 ... Cooling control computer (cooling start temperature calculation means, correction means), 31 ... Rolling control computer 32 ... Business computer 36 ... Cooling data learning calculation computer 38 ... Cooling water amount control device

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 C21D 11/00 104 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI technical display location C21D 11/00 104

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】熱鋼板を所定の板厚にまで圧延を行なう仕
上圧延機と、当該仕上圧延機の後工程に配置され、搬送
された熱鋼板に対して上下面両方向から当該熱鋼板の幅
方向に向けて配された複数のノズルから冷却水を噴射し
て、当該熱鋼板を搬送しながら冷却する冷却装置とが配
置された鋼板製造装置において、 熱間圧延中或いは圧延後における前記熱鋼板の温度を検
出する温度検出手段と、 当該温度検出手段によって検出された前記熱鋼板の温度
に基づいて、Ar3相変態を考慮しない場合における,前
記冷却装置により冷却が開始される際の前記熱鋼板の冷
却開始温度を演算する冷却開始温度演算手段と、 前記熱鋼板の含有成分からAr3相変態開始温度及び相変
態発熱量を演算する相変態演算手段と、 当該相変態演算手段によって演算された相変態開始温度
が、前記温度検出手段により検出された前記熱鋼板の温
度と前記冷却開始温度演算手段により演算された前記熱
鋼板の冷却開始温度との間にあるときには、前記相変態
演算手段によって演算された相変態発熱量に基づいて前
記冷却開始温度演算手段によって演算された冷却開始温
度を次式で得られる補正値を用いて補正する補正手段と
を有することを特徴とする熱間圧延鋼板の冷却制御装
置。 式 ΔT=a・ΔTin+b a.bは係数 ΔTin=Ar3cal−Tin(cal) ΔT:補正値 Ar3:熱鋼板の成分より求められるAr3相変態温度 Tin(a,l):冷却開始温度演算手段で求められた冷却開
始温度
1. A finish rolling mill for rolling a hot steel sheet to a predetermined thickness, and a width of the hot steel sheet placed in a post-process of the finish rolling machine and conveyed from above and below the hot steel sheet in both upper and lower directions. In a steel plate manufacturing apparatus in which a cooling device that sprays cooling water from a plurality of nozzles arranged in a direction and cools while transporting the hot steel plate is arranged, the hot steel plate during hot rolling or after rolling. Based on the temperature of the hot steel sheet detected by the temperature detecting means and the temperature of the hot steel sheet detected by the temperature detecting means, when not considering the Ar3 phase transformation, the hot steel sheet when cooling is started by the cooling device. Cooling start temperature calculating means for calculating the cooling start temperature of, the phase transformation calculating means for calculating the Ar3 phase transformation starting temperature and the amount of phase transformation heat generation from the components contained in the hot steel plate, and the phase transformation calculating means When the phase transformation start temperature is between the temperature of the hot steel sheet detected by the temperature detecting means and the cooling start temperature of the hot steel sheet calculated by the cooling start temperature computing means, the phase transformation computing means A hot rolling steel sheet, comprising: a correction means for correcting the cooling start temperature calculated by the cooling start temperature calculation means based on the calculated phase transformation heat generation amount by using a correction value obtained by the following equation. Cooling control device. The expression ΔT = a · ΔTin + b ab is a coefficient ΔTin = Ar 3 cal−Tin (cal) ΔT: correction value Ar 3 : Ar 3 phase transformation temperature Tin (a, l) obtained from the components of the hot steel plate: cooling start temperature calculation means Cooling start temperature determined by
【請求項2】熱鋼板を所定の板厚にまで圧延を行なう仕
上圧延機と、当該仕上圧延機の後工程に配置され、搬送
された熱鋼板に対して上下面両方向から当該熱鋼板の幅
方向に向けて配された複数のノズルから冷却水を噴射し
て、当該熱鋼板を搬送しながら冷却する冷却装置とが配
置された鋼板製造装置において、 熱間圧延後における前記熱鋼板の温度を検出する温度検
出手段と、 当該温度検出手段によって検出された前記熱鋼板の温度
に基づいて、前記冷却装置により冷却が開始される際の
前記熱鋼板の板厚方向冷却開始温度分布を演算する冷却
開始温度演算手段と、 前記冷却装置入口で搬送される熱鋼板上下面の温度を検
出する温度検出手段と、 当該冷却開始温度分布算出手段によって算出された前記
熱鋼板上下面の温度冷却装置を、前記温度検出手段によ
り検出された熱鋼板の冷却装置入口での上下面実績温度
に一致させるための熱鋼板の板厚方向温度分布の補正値
を算出する補正値算出手段と、 前記演算手段によって求めた前記熱鋼板の板厚方向温度
分布を、前記補正演算手段によって算出された補正値に
よって補正する補正手段とを有することを特徴とする熱
間圧延鋼板の冷却制御装置。
2. A finish rolling machine for rolling a hot steel sheet to a predetermined thickness, and a width of the hot steel sheet from both upper and lower sides of the conveyed hot steel sheet, which is arranged in a subsequent step of the finish rolling machine. In a steel plate manufacturing apparatus in which cooling water is jetted from a plurality of nozzles arranged in the direction, and a cooling device that cools while transporting the hot steel plate is arranged, the temperature of the hot steel plate after hot rolling is changed. Cooling that calculates a temperature detection means for detecting the temperature of the hot steel plate detected by the temperature detection means, and calculates a cooling start temperature distribution in the plate thickness direction of the hot steel plate when cooling is started by the cooling device. A start temperature calculation means, a temperature detection means for detecting the temperature of the upper and lower surfaces of the hot steel plate conveyed at the inlet of the cooling device, and a temperature cooling device for the upper and lower surfaces of the hot steel plate calculated by the cooling start temperature distribution calculation means. Previous Correction value calculating means for calculating the correction value of the temperature distribution in the plate thickness direction of the hot steel plate to match the upper and lower surface actual temperature at the cooling device inlet of the hot steel plate detected by the temperature detecting means, and the calculation means A cooling control device for the hot-rolled steel sheet, comprising: a correction unit that corrects the temperature distribution in the plate thickness direction of the hot steel plate with a correction value calculated by the correction calculation unit.
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