CN109843764B - 片材生产线的数学模型计算装置及控制装置 - Google Patents

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Abstract

提供一种能够计算精度较高的数学模型的片材生产线的数学模型计算装置。片材生产线的数学模型计算装置具备数学模型计算部，基于片材生产线的实测值的履历，对基于配置在多个滚卷装置之间、对从上述多个滚卷装置的一个朝向另一个行进的片材的张力进行测量的张力计的测量值进行控制的片材生产线，以驱动上述多个滚卷装置的另一个的第2马达装置的转矩和驱动上述多个滚卷装置的一个的第1马达装置的转矩的偏差为输入，以上述张力计的测量值为输出，计算数学模型。

Description

片材生产线的数学模型计算装置及控制装置
技术领域
本发明涉及片材生产线的数学模型计算装置及控制装置。
背景技术
专利文献1公开了一种片材生产线的张力控制装置。该张力控制装置基于考虑到感应电动机的励磁延迟时间的卷绕机直径的结果来控制片材的张力。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2009－113911号公报
发明内容
发明要解决的课题
但是，在专利文献1所记载的张力控制装置中，因为在张力计中包含在测量值中的噪声的影响而不能提高控制器的增益。因此，不能提高片材的张力控制的精度。
本发明是为了解决上述课题而做出的。本发明的目的是提供一种能够计算出对于片材的张力控制的精度较高的数学模型的片材生产线的数学模型计算装置及控制装置。
用来解决课题的手段
有关本发明的片材生产线的数学模型计算装置具备数学模型计算部，基于片材生产线的实测值的履历，对基于配置在多个滚卷装置之间、对从上述多个滚卷装置的一个朝向另一个行进的片材的张力进行测量的张力计的测量值进行控制的片材生产线，以驱动上述多个滚卷装置的另一个的第2马达装置的转矩和驱动上述多个滚卷装置的一个的第1马达装置的转矩的偏差为输入，以上述张力计的测量值为输出，计算数学模型。
有关本发明的片材生产线的数学模型计算装置具备数学模型计算部，基于片材生产线的实测值的履历，对基于配置在多个滚卷装置之间、对从上述多个滚卷装置的一个朝向另一个行进的片材的张力进行测量的张力计的测量值进行控制的片材生产线，以对将上述多个滚卷装置的另一个驱动的第2马达装置的旋转角速度乘以上述多个滚卷装置的另一个的半径后的值和对将上述多个滚卷装置的一个驱动的第1马达装置的旋转角速度乘以上述多个滚卷装置的一个的半径后的值的偏差为输入，以上述张力计的测量值为输出，计算数学模型。
有关本发明的片材生产线的控制装置具备控制部，在上述片材生产线的运转中，取得上述数学模型计算装置以上述第1马达装置的转矩和上述第2马达装置的转矩为输入、基于数学模型计算出的张力预测值，基于该张力预测值控制上述第1马达装置的转矩。
发明效果
根据这些发明，基于片材生产线的实测值的履历来计算数学模型。因此，能够计算出对于片材的张力控制的精度较高的数学模型。
附图说明
图1是应用了本发明的实施方式1的数学模型计算装置的卷绕机纵切设备的结构图。
图2是用来说明应用本发明的实施方式1的数学模型计算装置的卷绕机纵切设备的控制的图。
图3是用来说明使用由本发明的实施方式1的数学模型计算装置计算出的数学模型的纸材的张力控制的框图。
图4是用来说明本发明的实施方式1的数学模型计算装置的数学模型的计算方法的概要的框图。
图5是用来说明本发明的实施方式1的数学模型计算装置的数学模型的计算方法的概要的框图。
图6是用来说明本发明的实施方式1的数学模型计算装置的数学模型的计算方法的概要的框图。
图7是用来说明本发明的实施方式1的数学模型计算装置的数学模型的计算方法的例子的图。
图8是用来说明本发明的实施方式1的数学模型计算装置的数学模型的计算方法的例子的图。
图9是用来说明本发明的实施方式1的数学模型计算装置的数学模型的计算方法的例子的图。
图10是用来说明基于由本发明的实施方式1的数学模型计算装置得到的数学模型的张力预测值的例子的图。
图11是具备本发明的实施方式1的数学模型计算装置的控制装置的硬件结构图。
图12是表示本发明的实施方式2的片材生产线的数学模型计算装置计算出的数学模型的模拟结果的图。
图13是应用了本发明的实施方式3的数学模型计算装置的轧制设备的结构图。
具体实施方式
按照附图对该具体实施方式进行说明。另外，在各图中，对于相同或对应的部分赋予相同的标号。该部分的重复说明适当地简略化或省略。
实施方式1.
图1是应用本发明的实施方式1的数学模型计算装置的卷绕机纵切设备的结构图。
图1的片材生产线是卷绕机纵切设备。如图1所示，退绕机1作为滚卷装置的一个而设置在卷绕机纵切设备的上游侧。卷绕机2作为滚卷装置的另一个而设置在卷绕机纵切设备的下游侧。卷绕机2具备前滚筒3、后滚筒4和压辊5。纵切机6设置在退绕机1与卷绕机2之间。中间辊7设置在退绕机1与纵切机6之间。
退绕机用马达8作为第1马达装置而与退绕机1对应设置。前滚筒用马达9作为第2马达装置的一部分，与前滚筒3对应而设置。后滚筒用马达10作为第2马达装置的一部分，与后滚筒4对应而设置。压辊用马达11作为第2马达装置的一部分，与压辊5对应而设置。纵切机用马达12与纵切机6对应设置。中间辊用马达13与中间辊7对应而设置。
退绕机用驱动装置14与退绕机1对应而设置。前滚筒用驱动装置15与前滚筒3对应而设置。后滚筒用驱动装置16与后滚筒4对应而设置。压辊用驱动装置17与压辊5对应而设置。纵切机用驱动装置18与纵切机6对应而设置。中间辊用驱动装置19与中间辊7对应而设置。
张力计20在退绕机1与卷绕机2之间设置在纵切机6的下游侧。
控制装置21具备数学模型计算装置22。数学模型计算装置22具备数学模型计算部23。数学模型计算部23设置为，能够基于卷绕机纵切设备的实测值的履历来计算卷绕机纵切设备的数学模型。
控制装置21具备控制部24。控制部24设置为，能够基于由数学模型计算部23计算出的数学模型来控制卷绕机纵切设备的动作。
在卷绕机纵切设备中，纸材25被设置在退绕机1与卷绕机2之间。纸材25从退绕机1朝向卷绕机2行进。
纸材25作为片材预先卷绕在退绕机1上。在退绕机1处，纸材25的卷绕直径较大。纸材25的重量较重。将纸材25经由中间辊7用纵切机6以预先设定的宽度裁断。纸材25被卷绕机2卷取。在卷绕机2处，将纸材25卷取至预先设定的外径为止。此时的纸材25的卷取直径比退绕机1的纸材25的卷绕直径小。
接着，使用图2说明卷绕机纵切设备的控制。
图2是用来说明应用本发明的实施方式1的数学模型计算装置的卷绕机纵切设备的控制的图。
如图2所示，控制装置21的输入部连接在张力计20的输出部、前滚筒用驱动装置15的输出部、后滚筒用驱动装置16的输出部和压辊用驱动装置17的输出部上。控制装置21的输出部连接在退绕机用驱动装置14的装置的输入部、前滚筒用驱动装置15的输入部、后滚筒用驱动装置16的输入部、压辊用驱动装置17的输入部、纵切机用驱动装置18的输入部和中间辊用驱动装置19的输入部上。
在前滚筒3处进行速度控制。具体而言，控制部24对于前滚筒用驱动装置15输出旋转角速度基准值ωfd ref(rad/s)。前滚筒用驱动装置15基于旋转角速度基准值ωfd ref将前滚筒用马达9驱动。前滚筒用马达9将前滚筒3驱动。
在后滚筒4处进行速度控制。具体而言，控制部24对于后滚筒用驱动装置16输出旋转角速度基准值ωrd ref(rad/s)。后滚筒用驱动装置16基于旋转角速度基准值ωrd ref将后滚筒用马达10驱动。后滚筒用马达10将后滚筒4驱动。
在压辊5处进行速度控制。具体而言，控制部24对于压辊用驱动装置17输出旋转角速度基准值ωrr ref(rad/s)。压辊用驱动装置17基于旋转角速度基准值ωrr ref将压辊用马达11驱动。压辊用马达11将压辊5驱动。
在纵切机6处进行速度控制。具体而言，控制部24对于纵切机用驱动装置18输出旋转角速度基准值ωsl ref(rad/s)。纵切机用驱动装置18基于旋转角速度基准值ωsl ref将纵切机用马达12驱动。纵切机用马达12将纵切机6驱动。
在中间辊7处进行速度控制。具体而言，控制部24对于中间辊用驱动装置19输出旋转角速度基准值ωint ref(rad/s)。中间辊用驱动装置19基于旋转角速度基准值ωint ref将中间辊用马达13驱动。中间辊用马达13将中间辊7驱动。
控制部24从前滚筒用驱动装置15受理转矩基准值τfd ref(N·m)的输入。控制部24从后滚筒用驱动装置16受理转矩基准值τrd ref(N·m)的输入。控制部24从压辊用驱动装置17受理转矩基准值τrr ref(N·m)的输入。控制部24受理作为张力计20的测量值的张力响应值Tres(MPa)的输入。
在退绕机1中进行张力控制。具体而言，控制部24基于转矩基准值τfd ref、转矩基准值τrd ref、转矩基准值τrr ref和张力响应值Tres，对退绕机用驱动装置14输出转矩基准值τuw ref(N·m)。退绕机用驱动装置14基于转矩基准值τuw ref将退绕机用马达8驱动。退绕机用马达8将退绕机1驱动。
结果，纸材25在卷绕机2被卷取时受到一定的张力。如果作用在纸材25上的张力是一定的，则抑制了纸材25的褶皱和纸材25的切断。如果抑制了纸材25的褶皱和纸材25的切断，则卷绕机纵切设备的作业稳定。如果卷绕机纵切设备的作业稳定，则制品品质提高。
接着，使用图3说明纸材25的张力控制。
图3是用来说明使用由本发明的实施方式1的数学模型计算装置计算出的数学模型的纸材的张力控制的框图。
如图3所示，控制部24具备张力预测器26和PI控制器27。
张力预测器26使用与数学模型对应的传递函数GT(s)，根据转矩基准值τfd ref、转矩基准值τrd ref和转矩基准值τrr ref的和与转矩基准值τuw ref的偏差，计算张力预测值Tm(MPa)。
PI控制器27基于比例增益Kp、积分增益KI和拉普拉斯算子s，根据张力基准值Tref(MPa)与张力预测值Tm的偏差，计算转矩基准值τuw ref。
此时，退绕机用驱动装置14和退绕机用马达8基于转矩基准值τuw ref进行电流控制。退绕机用马达8的转矩响应值τuw res(N·m)基于该电流控制而决定。退绕机1的旋转角速度响应值ωuw res(rad/s)基于退绕机1的惯性力矩Juw(kgm2)和拉普拉斯算子s，根据转矩响应值τuw res和干扰转矩τdis(N·m)决定。
接着，使用图4至图6说明数学模型的计算方法的概要。
图4至图6是用来说明本发明的实施方式1的数学模型计算装置的数学模型的计算方法的概要的框图。
如图4所示，数学模型计算部23制作用来根据实验得到的数据推测作用在纸材25上的张力的数学模型。具体而言，数学模型计算部23以前滚筒用马达9的转矩响应值τfd res(N·m)、后滚筒用马达10的转矩响应值τrd res(N·m)和压辊用马达11的转矩响应值τrr res(N·m)的和与退绕机用马达8的转矩响应值τuw res(N·m)的偏差为输入，以张力计20的张力响应值Tres为输出，计算从输入到输出的差分方程式、传递函数、状态方程式。
例如，如图5所示，数学模型计算部23计算作为线性差分方程式的ARMAX(Auto-Regressive Moving Average eXogonous)模型。ARMAX模型用以下的(1)式表示。
[数式1]
A(z)y(k)＝B(z)u(k)+C(z)w(k) (1)
(1)式的A(z)由以下的(2)式表示。
[数式2]
A(z)＝1+a1z-1+a2z-2+…+anz-n (2)
(1)式的B(z)由以下的(3)式表示。
[数式3]
B(z)＝1+b1z-1+b2z-2+…+bnz-n (3)
(1)式的C(z)由以下的(4)式表示。
[数式4]
C(z)＝1+c1z-1+c2z-2+…+cnz-n (4)
在ARMAX模型中，定义多项式有理函数G(z)。G(z)是从输入u(k)到输出y(k)的传递函数。具体而言，G(z)由以下的(5)式表示。
[数式5]
Figure BDA0002028945300000071
在ARMAX模型中，定义多项式有理函数H(z)。H(z)是从噪声w(k)到干扰项v(k)的传递函数。具体而言，H(z)由以下的(6)式表示。
[数式6]
Figure BDA0002028945300000072
结果，图5的框图被变换为图6的框图。此时，输出y(k)由以下的(7)式表示。
[数式7]
y(k)＝G(z)u(k)+H(z)w(k) (7)
当前时刻k的输出y(k)的预测值使用到时刻(k-1)为止的过去的数据而由以下的(8)式表示。
[数式8]
Figure BDA0002028945300000073
另外，(8)式的右边的第2项由以下的(9)式定义。
[数式9]
Figure BDA0002028945300000074
如果将(8)式代入到(7)式中，则得到以下的(10)式。
[数式10]
Figure BDA0002028945300000075
如果由(7)式和(10)式将噪声w(k)消除，则得到以下的(11)式。
[数式11]
Figure BDA0002028945300000081
如(11)式所示，将当前的输出作为过去的输入与输出的线性结合来计算。此时，使用1阶预测值的预测误差ε由以下的(12)式定义。
[数式12]
Figure BDA0002028945300000082
A(z)、B(z)和C(z)由使用(12)式的预测误差法决定。具体而言，决定A(z)、B(z)和C(z)，以使由预测误差ε构成的评价函数成为最小。
在离散时间***中，从输入u(k)到输出y(k)的传递函数G(z)由以下的(13)式表示。
[数式13]
Figure BDA0002028945300000083
在连续时间***中，从输入u(k)到输出y(k)的传递函数G′(s)通过将(13)式变换而得到。传递函数G′(s)用以下的(14)式表示。
[数式14]
Figure BDA0002028945300000084
接着，使用图7至图9，说明数学模型的计算方法的例子。
图7至图9是用来说明本发明的实施方式1的数学模型计算装置的数学模型的计算方法的例子的图。
图7的上段表示前滚筒用马达9的转矩响应值τfd res、后滚筒用马达10的转矩响应值τrd res和压辊用马达11的转矩响应值τrr res的和与退绕机用马达8的转矩响应值τuw res的偏差。在图7的上段，前滚筒用马达9的转矩响应值τfd res、后滚筒用马达10的转矩响应值τrd res、压辊用马达11的转矩响应值τrr res和退绕机用马达8的转矩响应值τuw res是将额定转矩设为100％而换算出的值。
图7的下段表示张力计20的张力响应值Tres。在图7的下段，张力计20的张力响应值Tres是被实施低通滤波后的值。
图8的上段是表示图7的上段的从刚开始后到达到目标张力的过渡性的状态的图。具体而言，图8的上段是时刻从0(s)到20(s)的放大图。在图8的上段，虚线是将数据进行了直线近似的线。
图8的下段是表示图7的下段的从刚开始后到达到目标张力的过渡性的状态的图。具体而言，图8的下段是时刻从0(s)到20(s)的放大图。在图8的下段，虚线是将数据进行了直线近似的线。
图9的上段是作为向数学模型输入之前的数据的前处理而从图8的上段的数据将作为低频干扰的平均值和斜率去掉后的数据。
图9的下段是作为向数学模型输入之前的数据的前处理而从图8的下段的数据将作为低频干扰的平均值和斜率去掉后的数据。
在图9的上段和下段，数据的平均值和斜率是0。数学模型计算部23在数据的收集后离线地进行与图9的上段和下段对应的处理。数学模型计算部23使用图9的上段和下段的数据计算传递函数。例如，传递函数GT(s)由以下的(15)式表示。
[数式15]
Figure BDA0002028945300000091
得到的传递函数GT(s)被用于下次以后的纸材25的张力控制。数学模型计算部23从根据各马达的转矩基准值计算出的卷取和退卷的转矩的偏差的数据中，将在上次的纸材25中估算传递函数GT(s)时从输入数据去除的平均值和斜率在线地去除。数学模型计算部23将该值输入至传递函数GT(s)。数学模型计算部23计算对于传递函数GT(s)的输出加上在计算传递函数GT(s)时从输出数据去掉的平均值和斜率后的值，作为张力预测值Tm。
接着，使用图10，说明基于数学模型的张力预测值Tm的例子。
图10是用来说明基于由本发明的实施方式1的数学模型计算装置得到的数学模型的张力预测值的例子的图。
如图10所示，张力预测值Tm计算得贴近实际的张力响应值Tres。结果，将纸材25的张力精度良好地控制。
根据以上说明的实施方式1，基于片材生产线的实测值的履历来计算数学模型。因此，能够计算出对于片材的张力控制的精度较高的数学模型。
具体而言，数学模型以前滚筒用马达9的转矩响应值τfd res、后滚筒用马达10的转矩响应值τrd res和压辊用马达11的转矩响应值τrr res的和与退绕机用马达8的转矩响应值τuw res的偏差为输入，以张力计20的张力响应值Tres为输出来计算。因此，能够对卷绕机纵切设备计算精度较高的数学模型。
另外，也可以在对前滚筒用马达9的转矩响应值τfd res、后滚筒用马达10的转矩响应值τrd res和压辊用马达11的转矩响应值τrr res的和与退绕机用马达8的转矩响应值τuw res进行加权后，计算数学模型。在此情况下，能够与实际情况匹配而计算精度较高的数学模型。
此外，数学模型用1次直线近似输入和输出，使用从该输入和该输出减去对应的1次直线后的值来计算。因此，能够计算出精度更高的数学模型。
此外，数学模型以对张力计20的测量值实施低通滤波后的值为输出来计算。因此，能够将在张力计20的测量值中包含的噪声除去。结果，能够计算出精度更高的数学模型。
此外，也可以以张力计20的测量值的多个采样值的平均值为输出，来计算数学模型。在此情况下，能够将在张力计20的测量值中包含的噪声除去。结果，能够计算出精度更高的数学模型。
此外，将退绕机用马达8基于由数学模型计算装置22计算出的数学模型输出的张力预测值Tm来控制。因此，能够抑制在张力计20的测量值中包含的噪声的影响。结果，能够提高纸材25的张力控制的精度。
另外，在计算数学模型时，也可以以对前滚筒用马达9、后滚筒用马达10和压辊用马达11中的最快的旋转速度乘以对应的辊的半径后的值与对退绕机用马达8的旋转速度乘以退绕机1的半径后的值的偏差为输入。此时，作为与数学模型对应的传递函数，只要计算从辊的线速度到纸材25的张力的传递函数就可以。在此情况下，也能够计算精度较高的数学模型。
此外，也可以对膜的生产线应用与实施方式1的控制装置21同样的控制装置。在此情况下，也能够基于精度较高的数学模型提高张力控制的精度。
接着，使用图11说明控制装置21的例子。
图11是具备本发明的实施方式1的数学模型计算装置的控制装置的硬件结构图。
控制装置21的各功能可以由处理电路实现。例如，处理电路具备至少1个处理器28a和至少1个存储器28b。例如，处理电路具备至少1个专用的硬件29。
在处理电路具备至少1个处理器28a和至少1个存储器28b的情况下，控制装置21的各功能由软件、固件、或软件与固件的组合实现。将软件及固件的至少一个作为程序记述。将软件及固件的至少一个保存到至少1个存储器28b中。通过至少1个处理器28a将存储在至少1个存储器28b中的程序读出并执行，实现控制装置21的各功能。至少1个处理器28a也称作CPU(Central Processing Unit)、中央处理装置、处理装置、运算装置、微处理器、微型计算机、DSP。例如，至少1个存储器28b是RAM、ROM、闪存存储器、EPROM、EEPROM等的非易失性或易失性的半导体存储器、磁盘、软盘、光盘、CD、MD、DVD等。
在处理电路具备至少1个专用的硬件29的情况下，处理电路例如由单一电路、复合电路、程序化的处理器、并行程序化的处理器、ASIC、FPGA或将它们组合而实现。例如，控制装置21的各功能分别由处理电路实现。例如，控制装置21的各功能集中由处理电路实现。
关于控制装置21的各功能，可以将一部分用专用的硬件29实现，将其他部分用软件或固件实现。例如，可以由作为专用的硬件29的处理电路实现数学模型计算部23的功能，，通过至少1个处理器28a将保存在至少1个存储器28b中的程序读出并执行来实现数学模型计算部23的功能以外的功能。
这样，处理电路通过硬件29、软件、固件或它们的组合来实现控制装置21的各功能。
实施方式2.
图12是表示本发明的实施方式2的片材生产线的数学模型计算装置计算出的数学模型的模拟结果的图。另外，对与实施方式1的部分相同或相当的部分赋予相同的标号。省略该部分的说明。
在实施方式2中，数学模型计算部23将计算出的各传递函数变换为状态方程式，通过使用卡尔门滤波器(Kalman filter)来改善预测精度。卡尔门滤波器是使用表示***的动态特性的状态方程式和时时刻刻给出的实测数据来依次估算***的状态的在线算法。卡尔门滤波器采用作用于***的干扰和传感器中包含的噪声的影响遵循正态分布这一假定。
在卡尔门滤波器的安装中，需要将控制对象的动态特性用状态方程式表现。所以，数学模型计算部23将由实施方式1计算出的二阶传递函数变换为状态方程式。从传递函数向状态方程式的变换有无限种的方法。例如，以下的(16)式的二阶传递函数由(17)式的状态方程式表现。
[数式16]
Figure BDA0002028945300000121
[数式17]
Figure BDA0002028945300000122
另外，在(17)式中，x是状态变量。u是输入(转矩差)。y是输出(张力)。
卡尔门滤波器基于到1个采样之前为止的信息和在现时刻取得的信息来估算***的最优的状态。
其中，假设状态变量x和输出y包含噪声。
在卡尔门滤波器中，每当采样时刻被更新，就进行预测处理和更新处理。
在预测处理中，现时刻下的状态基于1个采样前的时刻的信息来估算。
在预测处理中，事前状态估算由以下的(18)式表示。
[数式18]
Figure BDA0002028945300000123
预测处理中，事前误差协方差由以下的(19)式表示。
[数式19]
Figure BDA0002028945300000124
在更新处理中，正确的状态通过基于现时刻的实测值将张力预测值修正来估算。
更新处理中，卡尔门增益由以下的(20)式表示。
[数式20]
Figure BDA0002028945300000125
更新处理中，状态估算由以下的(21)式表示。
[数式21]
Figure BDA0002028945300000131
在更新处理中，事后误差协方差由以下的(22)式表示。
[数式22]
P(k)＝(I-g(k)cT)P-(k) (22)
依次进行(18)式至(22)式的运算。此时，张力预测值Tc m由以下的(23)式表示。
[数式23]
Figure BDA0002028945300000132
数学模型计算部23将在实施方式1中计算出的各传递函数变换为(17)式的状态方程式，安装卡尔门滤波器。数学模型计算部23使用每次采样取得的张力响应值Tres和张力预测值Tc m的偏差依次将张力预测值Tc m修正。具体而言，数学模型计算部23通过在每次采样时进行(18)式至(22)式的运算，来计算张力预测值Tc m。
根据以上说明的实施方式2，数学模型计算部23将数学模型变换为状态方程式，使用卡尔门滤波器，基于卷绕机纵切机设备的运转中的张力计20的测量值，将由数学模型得到的张力预测值Tc m修正。因此，能够进一步提高纸材25的张力控制的精度。
此外，也可以对膜的生产线应用与实施方式1的控制装置21同样的控制装置。在此情况下，也能够基于精度较高的数学模型来提高张力控制的精度。
实施方式3.
图13是应用了本发明的实施方式3的数学模型计算装置的轧制设备的结构图。另外，对于与实施方式1的部分相同或相当部分赋予相同的标号。省略该部分的说明。
如图13所示，前方轧座30作为滚卷装置的一个被设置在轧制设备的上游侧。前方轧辊31设置在前方轧座30上。前方压下装置32设置在前方轧座30的上方。
后方轧座33作为滚卷装置的另一个被设置在轧制设备的下游侧。后方轧辊34设置在后方轧座33上。后方压下装置35设置在后方轧座33的上方。
前方马达36作为第1马达装置，与前方轧座30对应而设置。后方马达37作为第2马达装置，与后方轧座33对应而设置。
前方马达用驱动装置38与前方轧座30对应而设置。后方马达用驱动装置39与后方轧座33对应而设置。
张力计40设置在前方轧座30与后方轧座33之间。
在前方轧座30与后方轧座33之间，轧材41的张力基于后方马达37的转矩与前方马达36的转矩的偏差来决定。
数学模型计算部23以后方马达37的转矩响应值与前方马达36的转矩响应值的偏差为输入，以张力计40的张力响应值为输出，计算数学模型。
根据以上说明的实施方式3，基于轧制设备的实测值的履历计算数学模型。因此，能够对轧制设备计算精度较高的数学模型。
具体而言，数学模型以后方马达37的转矩规范值与前方马达36的转矩规范值的偏差为输入、以张力计40的张力响应值为输出而计算。因此，能够对轧制设备计算精度较高的数学模型。
此外，当计算数学模型时，也可以以对后方马达37的旋转速度乘以后方轧辊34的半径的值与对前方马达36的旋转速度乘以前方轧辊31的半径的值的偏差为输入。此时，作为与数学模型对应的传递函数，计算从各辊的线速度到轧材41的张力的传递函数即可。在此情况下，也能够计算精度较高的数学模型。
另外，在实施方式3中，也可以与实施方式2同样使用卡尔门滤波器。在此情况下，能够进一步提高轧材41的张力控制的精度。
产业上的可利用性
如以上这样，有关本发明的片材生产线的数学模型计算装置及控制装置能够用于计算精度较高的数学模型的***。
附图标记说明
1退绕机；2卷绕机；3前滚筒；4后滚筒；5压辊；6纵切机；7中间辊；8退绕机用马达；9前滚筒用马达；10后滚筒用马达；11压辊用马达；12纵切机用马达；13中间辊用马达；14退绕机用驱动装置；15前滚筒用驱动装置；16后滚筒用驱动装置；17压辊用驱动装置；18纵切机用驱动装置；19中间辊用驱动装置；20张力计；21控制装置；22数学模型计算装置；23数学模型计算部；24控制部；25纸材；26张力预测器；27PI控制器；28a处理器；28b存储器；29硬件；30前方轧座；31前方轧辊；32前方压下装置；33后方轧座；34后方轧辊；35后方压下装置；36前方马达；37后方马达；38前方马达用驱动装置；39后方马达用驱动装置；40张力计；41轧材。

Claims (12)

1.一种片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
具备数学模型计算部，基于片材生产线的实测值的履历，对基于配置在多个滚卷装置之间、对从上述多个滚卷装置的一个朝向另一个行进的片材的张力进行测量的张力计的测量值进行控制的片材生产线，以驱动上述多个滚卷装置的另一个的第2马达装置的转矩和驱动上述多个滚卷装置的一个的第1马达装置的转矩的偏差为输入，以上述张力计的测量值为输出，计算数学模型。
2.如权利要求1所述的片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
上述多个滚卷装置的一个是将片材退绕的退绕机；
上述多个滚卷装置的另一个是使用前滚筒、后滚筒和压辊将片材卷取的卷绕机；
上述第1马达装置具有驱动上述退绕机的马达；
上述第2马达装置具有将上述前滚筒、上述后滚筒和上述压辊分别驱动的多个马达；
上述数学模型计算部以将上述前滚筒、上述后滚筒和上述压辊分别驱动的多个马达的转矩的和与将上述退绕机驱动的马达的转矩的偏差为输入，计算数学模型。
3.如权利要求2所述的片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
上述数学模型计算部在对将上述前滚筒、上述后滚筒和上述压辊分别驱动的多个马达的转矩进行加权后，以将上述前滚筒、上述后滚筒和上述压辊分别驱动的多个马达的转矩的和与将上述退绕机驱动的马达的转矩的偏差为输入，计算数学模型。
4.如权利要求1所述的片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
上述多个滚卷装置是多个轧座；
上述第1马达装置具有将上述多个轧座的一个的辊驱动的马达；
上述第2马达装置具有将上述多个轧座的另一个的辊驱动的马达；
上述数学模型计算部以将上述多个轧座的另一个的辊驱动的马达的转矩与将上述多个轧座的一个的辊驱动的马达的转矩的偏差为输入，计算数学模型。
5.一种片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
具备数学模型计算部，基于片材生产线的实测值的履历，对基于配置在多个滚卷装置之间、对从上述多个滚卷装置的一个朝向另一个行进的片材的张力进行测量的张力计的测量值进行控制的片材生产线，以对将上述多个滚卷装置的另一个驱动的第2马达装置的旋转角速度乘以上述多个滚卷装置的另一个的半径后的值和对将上述多个滚卷装置的一个驱动的第1马达装置的旋转角速度乘以上述多个滚卷装置的一个的半径后的值的偏差为输入，以上述张力计的测量值为输出，计算数学模型。
6.如权利要求5所述的片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
上述多个滚卷装置的一个是卷绕着片材的退绕机；
上述多个滚卷装置的另一个是使用前滚筒、后滚筒和压辊将片材卷取的卷绕机；
上述第1马达装置具有将上述退绕机驱动的马达；
上述第2马达装置具有将上述前滚筒、上述后滚筒和上述压辊分别驱动的多个马达；
上述数学模型计算部以对将上述前滚筒、上述后滚筒和上述压辊分别驱动的多个马达的旋转速度中的最快的旋转角速度乘以对应的辊的半径后的值与对将上述退绕机驱动的马达的旋转角速度乘以上述退绕机的半径后的值的偏差为输入，计算数学模型。
7.如权利要求5所述的片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
上述多个滚卷装置是多个轧座；
上述第1马达装置具有将上述多个轧座的一个的辊驱动的马达；
上述第2马达装置具有将上述多个轧座的另一个的辊驱动的马达；
上述数学模型计算部以对将上述多个轧座的另一个驱动的马达的旋转角速度乘以上述多个轧座的另一个的辊的半径后的值与对将上述多个轧座的一个驱动的马达的旋转角速度乘以上述多个轧座的一个的辊的半径后的值的偏差为输入，计算数学模型。
8.如权利要求1～7中任一项所述的片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
上述数学模型计算部用1次直线对输入和输出进行近似，使用从该输入和该输出减去对应的1次直线后的值计算数学模型。
9.如权利要求1～7中任一项所述的片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
上述数学模型计算部以对上述张力计的测量值实施低通滤波后的值为输出，计算数学模型。
10.如权利要求1～7中任一项所述的片材生产线的数学模型计算装置，其特征在于，
上述数学模型计算部以上述张力计的测量值的多个采样值的平均值为输出，计算数学模型。
11.一种片材生产线的控制装置，其特征在于，
具备控制部，在上述片材生产线的运转中，取得权利要求1～10中任一项所述的数学模型计算装置以上述第1马达装置的转矩和上述第2马达装置的转矩为输入、基于数学模型计算出的张力预测值，基于该张力预测值控制上述第1马达装置的转矩。
12.如权利要求11所述的片材生产线的控制装置，其特征在于，
上述数学模型计算装置将数学模型变换为状态方程式，使用卡尔门滤波器，基于上述片材生产线的运转中的上述张力计的测量值，将由数学模型得到的张力预测值修正。
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