JP2016083665A - Shape control device and shape control method of rolled material - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a shape control device and a shape control method of a rolled material, capable of stably restraining shape failure of the rolled material in cold rolling time of the rolled material.SOLUTION: A shape control device comprises a shape gauge 2 for measuring a shape of a rolled material 15 after cold rolling, a shape deviation calculation part 3 for calculating a shape deviation between a measured shape and a target shape of the rolled material, a learning processing part 4 and a control part 7, and the learning processing part 4 initially sets an influence coefficient to the shape deviation of a bending operation quantity of respective benders 13a and 13b for bending respective work rolls 11a and 11b in the plate thickness direction in response to the rolled material, and learns a correlation between a bending operation quantity actual result and a shape deviation actual result of the respective benders, and corrects the influence coefficient of the initial setting based on the correlating bending operation quantity actual result and shape deviation actual result, and the control part calculates a control value of a bending operation quantity of the respective benders required for reducing the shape deviation by using the corrected influence coefficient and the shape deviation of the rolled material, and controls roll bending operation of the respective benders based on the calculated control value.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、被圧延材の形状制御装置および形状制御方法に関するものである。   The present invention relates to a shape control device and a shape control method for a material to be rolled.

従来、鋼板等の被圧延材の冷間圧延工程においては、被圧延材の耳波や中伸び等の形状不良を抑制するために、冷間圧延中の被圧延材の形状が制御されている。一般に、被圧延材を冷間圧延する冷間圧延機は、被圧延材をその厚さ方向に挟み込む一対の圧延ロール（以下、ワークロールという）と、被圧延材の厚さ方向に対向する一対のワークロールをその対向方向に各々押圧する複数のバックアップロールとを備える。また、冷間圧延機には、被圧延材の厚さ方向にワークロールを曲げるワークロールベンダー（以下、ベンダーと略記する）がワークロール毎に設けられている。冷間圧延中の被圧延材の形状制御は、一対のワークロールを各々曲げる各ベンダーのロール曲げ動作の制御を通じて行われる。   Conventionally, in the cold rolling process of a material to be rolled such as a steel plate, the shape of the material to be rolled during cold rolling is controlled in order to suppress shape defects such as ear waves and medium elongation of the material to be rolled. . Generally, a cold rolling mill that cold-rolls a material to be rolled includes a pair of rolling rolls (hereinafter referred to as work rolls) that sandwich the material to be rolled in the thickness direction and a pair that faces the thickness direction of the material to be rolled. And a plurality of backup rolls each pressing the work roll in the opposite direction. The cold rolling mill is provided with a work roll bender (hereinafter abbreviated as a bender) for bending the work roll in the thickness direction of the material to be rolled. The shape control of the material to be rolled during the cold rolling is performed through control of the roll bending operation of each bender that bends the pair of work rolls.

上述した各ベンダーのロール曲げ動作は、一般に、被圧延材の形状偏差と被圧延材に応じた影響係数とを用いて制御される。ここで、被圧延材の形状偏差は、冷間圧延後の被圧延材の実測形状と目標形状との偏差である。実測形状は、形状計によって実際に計測された被圧延材の冷間圧延後の形状である。目標形状は、冷間圧延後の被圧延材の目標とする形状である。一方、影響係数は、一対のワークロールを各々曲げる際の各ベンダーの曲げ動作量（以下、ベンダー動作量と適宜いう）が冷間圧延後の被圧延材の形状偏差に及ぼす影響を示す係数である。影響係数は、従来、被圧延材の種類に応じて一義的に設定される定数であり、具体的には、被圧延材の厚さ、幅、および金属種毎に予め設定されたベンダー動作量と、このベンダー動作量に対応して決められる被圧延材の形状偏差との比によって表される。被圧延材の冷間圧延の際、被圧延材の形状偏差が順次算出され、得られた形状偏差は、上述した影響係数を用いてベンダー動作量に変換される。各ベンダーは、このようにして得られたベンダー動作量のロール曲げ動作を行うように制御される。   The roll bending operation of each vendor described above is generally controlled using the shape deviation of the material to be rolled and the influence coefficient corresponding to the material to be rolled. Here, the shape deviation of the material to be rolled is a deviation between the measured shape and the target shape of the material to be rolled after cold rolling. The actually measured shape is a shape after cold rolling of the material to be rolled, which is actually measured by a shape meter. The target shape is a target shape of the material to be rolled after cold rolling. On the other hand, the influence coefficient is a coefficient indicating the influence of the bending operation amount of each bender when bending a pair of work rolls (hereinafter referred to as bender operation amount as appropriate) on the shape deviation of the material to be rolled after cold rolling. is there. Conventionally, the influence coefficient is a constant uniquely set according to the type of the material to be rolled. Specifically, the thickness of the material to be rolled, the width, and the bender operation amount set in advance for each metal type. And the ratio of the deviation of the shape of the material to be rolled, which is determined in accordance with the bender movement amount. When the material to be rolled is cold-rolled, the shape deviation of the material to be rolled is sequentially calculated, and the obtained shape deviation is converted into a bender motion amount using the influence coefficient described above. Each vendor is controlled to perform a roll bending operation of the bender operation amount obtained in this way.

なお、上述した被圧延材の形状制御に関する従来技術として、例えば、被圧延材１本あたりのワークロールベンダー力の影響係数を定数としてメカニカル板クラウンの計算式に含め、この計算式に基づく設定計算によって得られた先行の被圧延材の板形状を後行の被圧延材の形状設定に用いるものがある（特許文献１参照）。   In addition, as a prior art regarding the shape control of the material to be rolled as described above, for example, the influence coefficient of the work roll bender force per material to be rolled is included as a constant in the calculation formula of the mechanical plate crown, and setting calculation based on this calculation formula Is used for setting the shape of the subsequent rolled material (see Patent Document 1).

特開２００７−２８３３５３号公報JP 2007-283353 A

ところで、被圧延材の形状偏差は、被圧延材を冷間圧延するワークロールのサーマルクラウン等のロール状態が劣化変動した際、このロール状態の劣化変動に影響されて増大する。すなわち、ワークロールのロール状態は、順次搬送される被圧延材に対する連続的な冷間圧延の初期時に比べ、この冷間圧延の継続に伴って劣化変動する。例えば、ワークロールのサーマルクラウンは、冷間圧延時の被圧延材とワークロールとの摩擦熱等に起因して、この被圧延材に対する冷間圧延の初期時に比べ増大する。このようなワークロールのロール状態の劣化変動は、冷間圧延中の被圧延材に意図せぬ形状変動を発生させる。これにより、冷間圧延後の被圧延材の実測形状が目標形状から離れてしまい、この結果、被圧延材の形状偏差が増大する。   By the way, when the roll state such as a thermal crown of a work roll that cold-rolls the material to be rolled deteriorates, the shape deviation of the material to be rolled increases due to the deterioration change of the roll state. That is, the roll state of the work roll is deteriorated and changed as the cold rolling is continued as compared to the initial stage of continuous cold rolling for the material to be sequentially conveyed. For example, the thermal crown of the work roll increases due to frictional heat between the material to be rolled and the work roll at the time of cold rolling, compared to the initial time of cold rolling for the material to be rolled. Such deterioration variation of the roll state of the work roll causes unintended shape variation in the material to be rolled during cold rolling. As a result, the actually measured shape of the material to be rolled after cold rolling deviates from the target shape, and as a result, the shape deviation of the material to be rolled increases.

上述した被圧延材の形状偏差の増大は、冷間圧延中の被圧延材における耳波や中伸び等の形状不良の発生に繋がる。特に、冷間圧延後の目標厚さが所定値以下（例えば０．３［ｍｍ］以下）の薄い被圧延材（以下、薄物材という）においては、その形状偏差がワークロールのロール状態の劣化変動に影響され易い。このため、薄物材の形状偏差の増大は、上述したロール状態の劣化変動に伴って顕著になり、この結果、冷間圧延中の薄物材に形状不良が多発してしまう。   The increase in the shape deviation of the material to be rolled described above leads to the occurrence of shape defects such as ear waves and middle elongation in the material to be rolled during cold rolling. In particular, in a thin material to be rolled (hereinafter referred to as a thin material) having a target thickness after cold rolling of a predetermined value or less (for example, 0.3 [mm] or less), the shape deviation deteriorates the roll state of the work roll. Susceptible to fluctuations. For this reason, the increase in the shape deviation of the thin material becomes conspicuous with the above-described deterioration variation of the roll state, and as a result, the shape material frequently occurs in the thin material during the cold rolling.

しかしながら、上述した従来技術では、被圧延材に対する冷間圧延の継続に伴いワークロールのロール状態が劣化変動した際、冷間圧延中の被圧延材の形状制御に用いるベンダー動作量を、このロール状態の劣化変動に応じて制御することができない。このため、被圧延材の長手方向の先端部から尾端部に至る全域に亘り、被圧延材の形状偏差を低減することが困難である。この結果、冷間圧延時に被圧延材の形状不良を抑制しきれず、被圧延材の形状不良が冷間圧延の継続に伴い発生し続ける虞がある。   However, in the above-described prior art, when the roll state of the work roll deteriorates and changes with the continuation of cold rolling on the material to be rolled, the amount of bender operation used for shape control of the material to be rolled during cold rolling is set to this roll. It cannot be controlled in accordance with the state deterioration fluctuation. For this reason, it is difficult to reduce the shape deviation of the material to be rolled over the entire region from the front end to the tail end in the longitudinal direction of the material to be rolled. As a result, the shape failure of the material to be rolled cannot be suppressed during cold rolling, and the shape failure of the material to be rolled may continue to occur as cold rolling continues.

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、被圧延材の冷間圧延時に被圧延材の形状不良を安定して抑制することができる被圧延材の形状制御装置および形状制御方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and a shape control device and shape control for a material to be rolled that can stably suppress a shape defect of the material to be rolled during cold rolling of the material to be rolled. It aims to provide a method.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置は、被圧延材の厚さ方向に前記被圧延材を挟み込む各ワークロールによって冷間圧延された前記被圧延材の形状を計測する形状計と、前記形状計による前記被圧延材の実測形状と前記被圧延材の目標形状との偏差である形状偏差を算出する形状偏差算出部と、前記被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて、前記各ワークロールに前記被圧延材の厚さ方向の曲げ力を付与する各ベンダーの曲げ動作量の前記形状偏差に対する影響係数を初期設定し、前記各ベンダーの曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との相関を学習して、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績とをもとに、初期設定の前記影響係数を補正する学習処理部と、補正後の前記影響係数と前記形状偏差とを用いて、前記形状偏差の低減に要する前記各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した前記曲げ動作量の制御値に基づき、前記各ワークロールに前記曲げ力を付与して前記各ワークロールを各々曲げる前記各ベンダーのロール曲げ動作を制御する制御部と、を備えたことを特徴とする。   In order to solve the above-described problems and achieve the object, the shape control device of the material to be rolled according to the present invention was cold-rolled by each work roll sandwiching the material to be rolled in the thickness direction of the material to be rolled. A shape meter for measuring the shape of the material to be rolled, a shape deviation calculating unit for calculating a shape deviation that is a deviation between an actual shape of the material to be rolled by the shape meter and a target shape of the material to be rolled; Depending on the thickness, width, and metal type of the rolled material, the influence coefficient of the bending operation amount of each bender that applies the bending force in the thickness direction of the rolled material to each work roll is initially set. And learning the correlation between the actual amount of bending motion and the actual shape deviation of each vendor, and based on the correlated actual amount of bending motion and actual shape deviation, the influence of the initial setting Learning processing unit to correct the coefficient, and correction Using the influence coefficient and the shape deviation, a calculation value of a bending motion amount of each bender required for reducing the shape deviation is calculated, and each work roll is calculated based on the calculated control value of the bending motion amount. And a control unit for controlling the roll bending operation of each of the benders for applying the bending force to each of the work rolls.

また、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置は、上記の発明において、前記学習処理部は、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との比を前記影響係数の実績値として算出し、算出した前記影響係数の実績値を用い、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする。   Further, in the shape control apparatus for a material to be rolled according to the present invention, in the above invention, the learning processing unit calculates the ratio of the correlated actual amount of bending motion and the actual result of the shape deviation to the actual value of the influence coefficient. And the initial influence coefficient is corrected using the calculated actual value of the influence coefficient.

また、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置は、上記の発明において、前記学習処理部は、前記形状計による前記被圧延材の実測形状の計測順に、前記影響係数の実績値を順次算出し、算出した前記影響係数の各実績値のうちの最新の実績値から前記計測順の逆順に遡る複数の実績値の平均値を、前記影響係数の補正値として算出し、初期設定の前記影響係数に前記影響係数の補正値を加算して、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする。   Further, the shape control apparatus for a material to be rolled according to the present invention is the above invention, wherein the learning processing unit sequentially calculates the actual value of the influence coefficient in the order of measurement of the actual shape of the material to be rolled by the shape meter. Then, an average value of a plurality of actual values that go back in the reverse order of the measurement order from the latest actual value among the calculated actual values of the influence coefficient is calculated as a correction value of the influence coefficient, and the initial setting of the influence The influence coefficient correction value is added to the coefficient to correct the initially set influence coefficient.

また、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置は、上記の発明において、前記学習処理部は、初期設定の前記影響係数を補正した補正後の前記影響係数を所定の間隔で更新することを特徴とする。   Further, in the shape control apparatus for a material to be rolled according to the present invention, in the above invention, the learning processing unit may update the corrected influence coefficient at a predetermined interval after correcting the influence coefficient set as an initial setting. Features.

また、本発明にかかる被圧延材の形状制御方法は、被圧延材を冷間圧延する各ワークロールに前記被圧延材の厚さ方向の曲げ力を付与する各ベンダーの曲げ動作量が前記被圧延材の形状偏差に及ぼす影響を示す影響係数を、前記被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて初期設定する初期設定ステップと、前記各ワークロールによって冷間圧延された前記被圧延材の形状を計測する形状計測ステップと、前記形状計測ステップによる前記被圧延材の実測形状と前記被圧延材の目標形状との偏差である前記形状偏差を算出する形状偏差算出ステップと、前記各ベンダーの曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との相関を学習し、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績とをもとに、初期設定の前記影響係数を補正する学習補正ステップと、補正後の前記影響係数と前記形状偏差算出ステップによる前記形状偏差とを用いて、前記形状偏差の低減に要する前記各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した前記曲げ動作量の制御値に基づき、前記各ワークロールに前記曲げ力を付与して前記各ワークロールを各々曲げる前記各ベンダーのロール曲げ動作を制御する制御ステップと、を含むことを特徴とする。   Further, the shape control method of the material to be rolled according to the present invention includes a bending operation amount of each bender that applies a bending force in a thickness direction of the material to be rolled to each work roll for cold rolling the material to be rolled. An initial setting step for initially setting an influence coefficient indicating an influence on a shape deviation of the rolled material according to a thickness, a width, and a metal type of the material to be rolled, and the material to be cold-rolled by each work roll. A shape measuring step for measuring the shape of the rolled material, a shape deviation calculating step for calculating the shape deviation which is a deviation between the measured shape of the rolled material and the target shape of the rolled material by the shape measuring step; Learning the correlation between the actual bending motion amount and the actual shape deviation result of each vendor, and correcting the initial influence coefficient based on the correlated actual bending motion amount and the actual shape deviation result. Learning correction Using the step, the corrected influence coefficient, and the shape deviation in the shape deviation calculation step, a control value of the bending operation amount of each bender required for reducing the shape deviation is calculated, and the calculated bending operation And a control step of controlling the bending operation of each bender for bending each work roll by applying the bending force to each work roll based on an amount control value.

また、本発明にかかる被圧延材の形状制御方法は、上記の発明において、前記学習補正ステップは、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との比を前記影響係数の実績値として算出し、算出した前記影響係数の実績値を用い、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする。   Further, in the shape control method of the material to be rolled according to the present invention, in the above invention, the learning correction step may be performed by calculating a ratio of the correlated actual amount of bending motion and the actual result of the shape deviation to the actual value of the influence coefficient. And the initial influence coefficient is corrected using the calculated actual value of the influence coefficient.

また、本発明にかかる被圧延材の形状制御方法は、上記の発明において、前記学習補正ステップは、前記形状計測ステップによる前記被圧延材の実測形状の計測順に、前記影響係数の実績値を順次算出し、算出した前記影響係数の各実績値のうちの最新の実績値から前記計測順の逆順に遡る複数の実績値の平均値を、前記影響係数の補正値として算出し、初期設定の前記影響係数に前記影響係数の補正値を加算して、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする。   Further, in the shape control method of the material to be rolled according to the present invention, in the above invention, the learning correction step sequentially calculates the actual value of the influence coefficient in the order of measurement of the actual shape of the material to be rolled by the shape measurement step. Calculating an average value of a plurality of actual values that go back in the reverse order of the measurement order from the latest actual value of the calculated actual values of the influence coefficient as a correction value of the influence coefficient; The influence coefficient correction value is added to the influence coefficient to correct the initially set influence coefficient.

また、本発明にかかる被圧延材の形状制御方法は、上記の発明において、前記学習補正ステップは、初期設定の前記影響係数を補正した補正後の前記影響係数を所定の間隔で更新することを特徴とする。   Further, in the shape control method of the material to be rolled according to the present invention, in the above invention, the learning correction step updates the influence coefficient after correction obtained by correcting the influence coefficient set at an initial setting at a predetermined interval. Features.

本発明によれば、被圧延材の冷間圧延時に被圧延材の形状不良を安定して抑制することができるという効果を奏する。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, there exists an effect that the shape defect of a to-be-rolled material can be suppressed stably at the time of cold rolling of a to-be-rolled material.

図１は、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置の一構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a shape control device for a material to be rolled according to an embodiment of the present invention. 図２は、本発明の実施の形態における各ベンダーのロール曲げ動作を説明する図である。FIG. 2 is a diagram for explaining the roll bending operation of each vendor in the embodiment of the present invention. 図３は、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法の一例を示すフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart showing an example of the shape control method of the material to be rolled according to the embodiment of the present invention. 図４は、本発明の実施の形態における影響係数の更新処理を説明する図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the influence coefficient update processing according to the embodiment of the present invention.

以下に、添付図面を参照して、本発明にかかる被圧延材の形状制御装置および形状制御方法の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、以下では、被圧延材の一例として冷間圧延対象の鋼板を例示するが、本実施の形態により、本発明が限定されるものではない。また、図面は模式的なものであり、各要素の寸法の関係、各要素の比率等は、現実のものとは異なる場合があることに留意する必要がある。図面の相互間においても、互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれている場合がある。また、各図面において、同一構成部分には同一符号が付されている。   Exemplary embodiments of a shape control device and a shape control method for a material to be rolled according to the present invention will be explained below in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, below, the steel plate of cold rolling object is illustrated as an example of a to-be-rolled material, However, This invention is not limited by this Embodiment. Moreover, the drawings are schematic, and it should be noted that the relationship between the dimensions of each element, the ratio of each element, and the like may differ from the actual ones. Even between the drawings, there are cases in which portions having different dimensional relationships and ratios are included. Moreover, in each drawing, the same code | symbol is attached | subjected to the same component.

（被圧延材の形状制御装置）
まず、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置の一構成例を示す図である。図１に示すように、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置１は、被圧延材の一例である鋼板１５を冷間圧延する冷間圧延機１０に適用されており、冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する形状計２と、鋼板１５の形状偏差を算出する形状偏差算出部３とを備える。また、形状制御装置１は、鋼板１５の形状制御に用いるベンダー動作量の導出に必要な影響係数を学習補正する学習処理部４と、鋼板１５の情報等を入力する入力部５と、鋼板１５の形状制御に用いる各種データを記憶する記憶部６と、鋼板１５の形状制御のために冷間圧延機１０の各ベンダー１３ａ，１３ｂを制御する制御部７とを備える。 (Shape control device for rolled material)
First, the structure of the shape control apparatus of the to-be-rolled material concerning embodiment of this invention is demonstrated. FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a shape control device for a material to be rolled according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the shape control device 1 of the material to be rolled according to the embodiment of the present invention is applied to a cold rolling mill 10 that cold-rolls a steel plate 15 that is an example of the material to be rolled. A shape meter 2 for measuring the shape of the steel plate 15 after cold rolling and a shape deviation calculating unit 3 for calculating the shape deviation of the steel plate 15 are provided. In addition, the shape control device 1 includes a learning processing unit 4 that learns and corrects an influence coefficient necessary for deriving a vendor operation amount used for shape control of the steel plate 15, an input unit 5 that inputs information about the steel plate 15, and the steel plate 15. A storage unit 6 for storing various data used for shape control of the steel sheet, and a control unit 7 for controlling the benders 13a and 13b of the cold rolling mill 10 for shape control of the steel plate 15.

形状計２は、鋼板１５の厚さ方向（以下、板厚方向という）に鋼板１５を挟み込む冷間圧延機１０の各ワークロール１１ａ，１１ｂによって冷間圧延された鋼板１５の形状を計測する。具体的には、形状計２は、鋼板１５の幅方向（以下、板幅方向という）の所定領域毎に鋼板１５の張力を検出する複数のセンサを備えたロール体等を用いて構成され、図１に示すように、冷間圧延機１０の出側に配置される。形状計２は、自身のロール軸を中心にロール体を１回転させる都度、冷間圧延機１０の出側における鋼板１５の板幅方向の張力分布を計測し、得られた張力分布をもとに、各ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する。形状計２は、このように冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する都度、得られた計測結果を、冷間圧延後の鋼板１５の実測形状として形状偏差算出部３に送信する。   The shape meter 2 measures the shape of the steel plate 15 that has been cold-rolled by the work rolls 11a and 11b of the cold rolling mill 10 that sandwiches the steel plate 15 in the thickness direction of the steel plate 15 (hereinafter referred to as the plate thickness direction). Specifically, the shape meter 2 is configured using a roll body provided with a plurality of sensors for detecting the tension of the steel plate 15 for each predetermined region in the width direction of the steel plate 15 (hereinafter referred to as the plate width direction), and the like. As shown in FIG. 1, it is arranged on the exit side of the cold rolling mill 10. The shape meter 2 measures the tension distribution in the sheet width direction of the steel sheet 15 on the exit side of the cold rolling mill 10 every time the roll body is rotated once around its own roll axis, and based on the obtained tension distribution. Next, the shape of the steel plate 15 after cold rolling by each work roll 11a, 11b is measured. Each time the shape meter 2 measures the shape of the steel plate 15 after cold rolling, the shape meter 2 transmits the obtained measurement result to the shape deviation calculation unit 3 as the actual shape of the steel plate 15 after cold rolling.

形状偏差算出部３は、加減器等を用いて構成され、形状計２による鋼板１５の実測形状と鋼板１５の目標形状との偏差である形状偏差を算出する。本実施の形態において、鋼板１５の実測形状は、形状計２によって所定の時間間隔で計測された鋼板１５の冷間圧延後の形状である。鋼板１５の目標形状は、冷間圧延後の鋼板１５の目標とする形状である。この目標形状は、冷間圧延機１０によって冷間圧延される被圧延材に共通のものであってもよいし、被圧延材の種類（寸法および金属種等）別に決められるものであってもよい。このような目標形状は、形状偏差算出部３に予め設定される。形状偏差算出部３は、形状計２から鋼板１５の実測形状を取得し、その都度、取得した実測形状と予め設定された目標形状との差を、鋼板１５の形状偏差として算出する。形状偏差算出部３は、このように算出した鋼板１５の形状偏差を形状偏差実績値ΔＡａとして学習処理部４と制御部７とに順次送信する。   The shape deviation calculation unit 3 is configured using an adjuster or the like, and calculates a shape deviation that is a deviation between the actual shape of the steel plate 15 by the shape meter 2 and the target shape of the steel plate 15. In the present embodiment, the measured shape of the steel plate 15 is the shape after cold rolling of the steel plate 15 measured by the shape meter 2 at predetermined time intervals. The target shape of the steel plate 15 is the target shape of the steel plate 15 after cold rolling. This target shape may be common to the material to be cold-rolled by the cold rolling mill 10, or may be determined according to the type (size, metal type, etc.) of the material to be rolled. Good. Such a target shape is preset in the shape deviation calculation unit 3. The shape deviation calculation unit 3 acquires the actual shape of the steel plate 15 from the shape meter 2 and calculates the difference between the acquired actual shape and a preset target shape as the shape deviation of the steel plate 15 each time. The shape deviation calculation unit 3 sequentially transmits the shape deviation of the steel plate 15 thus calculated to the learning processing unit 4 and the control unit 7 as a shape deviation actual value ΔAa.

学習処理部４は、鋼板１５の形状制御に用いるベンダー動作量の導出に必要な影響係数を学習補正するものである。具体的には、学習処理部４は、入力部５によって入力された鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種に応じて、鋼板１５の形状偏差に対するベンダー動作量の影響係数を初期設定する。その後、学習処理部４は、ベンダー動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績との相関を学習して、これらの相関するベンダー動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績とをもとに、初期設定の影響係数を補正する。   The learning processing unit 4 learns and corrects an influence coefficient necessary for deriving a bender motion amount used for shape control of the steel plate 15. Specifically, the learning processing unit 4 initializes the influence coefficient of the bender operation amount with respect to the shape deviation of the steel plate 15 according to the thickness, width, and steel type of the steel plate 15 input by the input unit 5. Thereafter, the learning processing unit 4 learns the correlation between the record of the vendor movement amount and the record of the shape deviation of the steel plate 15, and based on the correlated record of the vendor operation amount and the record of the shape deviation of the steel plate 15. In addition, the influence coefficient of the initial setting is corrected.

ここで、ベンダー動作量は、冷間圧延機１０において、鋼板１５を冷間圧延する各ワークロール１１ａ，１１ｂに板厚方向の曲げ力を付与して各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量である。影響係数は、このようなベンダー動作量が鋼板１５の形状偏差に及ぼす影響を示すものである。学習処理部４は、制御部７からフィードバックされたベンダー動作量実績値ΔＦａを各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績として取得し、形状偏差算出部３から入力された形状偏差実績値ΔＡａを鋼板１５の形状偏差の実績として取得する。学習処理部４は、このように取得したベンダー動作量実績値ΔＦａと形状偏差実績値ΔＡａとの比（ΔＦａ／ΔＡａ）を算出する。この比（ΔＦａ／ΔＡａ）は、各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績との相関（以下、ベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関という）を示すものである。具体的には、比（ΔＦａ／ΔＡａ）は、ベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関として、各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げた際の実際のベンダー動作量と、このベンダー動作量の曲げを施された各ワークロール１１ａ，１１ｂによって実際に冷間圧延された鋼板１５の形状偏差との相関を示す。   Here, the amount of bender movement is the amount of each bender that bends each work roll 11a, 11b by applying a bending force in the thickness direction to each work roll 11a, 11b that cold-rolls the steel sheet 15 in the cold rolling mill 10. This is the bending motion amount of 13a and 13b. The influence coefficient indicates the influence of the bender movement amount on the shape deviation of the steel plate 15. The learning processing unit 4 acquires the actual bending operation amount value ΔFa fed back from the control unit 7 as the actual bending operation amount of each vendor 13a, 13b, and the actual shape deviation value ΔAa input from the shape deviation calculation unit 3 is obtained. Acquired as a result of the shape deviation of the steel plate 15. The learning processing unit 4 calculates the ratio (ΔFa / ΔAa) between the vendor movement amount actual value ΔFa and the shape deviation actual value ΔAa acquired in this way. This ratio (ΔFa / ΔAa) indicates the correlation between the actual bending operation amount of each bender 13a, 13b and the actual shape deviation of the steel plate 15 (hereinafter referred to as the correlation between the actual bending amount actual performance and the actual steel plate shape deviation). It is. Specifically, the ratio (ΔFa / ΔAa) is the correlation between the actual bending amount of the work rolls 11a and 11b as the correlation of the actual bending amount actual amount minus the actual steel plate shape deviation, The correlation with the shape deviation of the steel plate 15 actually cold-rolled by the bent work rolls 11a and 11b is shown.

学習処理部４、上述した比（ΔＦａ／ΔＡａ）すなわちベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関を学習し、これにより、上述した鋼板１５の形状偏差に及ぼすベンダー動作量の影響を学習する。その後、学習処理部４は、学習した比（ΔＦａ／ΔＡａ）によって示されるように相関する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績とをもとに、初期設定の影響係数である影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正する。本実施の形態において、影響係数設定値Ｋは、鋼板１５の形状制御に好適なベンダー動作量の導出に要する補正後の影響係数である。このような影響係数設定値Ｋは、影響係数初期値Ｋｓ、影響係数補正値Ｋｒ、および重み係数αを用い、次式（１）によって表される。

Ｋ＝（１−α）×Ｋｓ＋α×Ｋｒ ・・・（１）

なお、重み係数αは、冷間圧延機１０による被圧延材の冷間圧延実績または実験等に基づき、式（１）を、被圧延材の形状制御に好適な影響係数設定値Ｋを算出し得る式にするように、０≦α≦１の範囲内の値に設定される。 The learning processing unit 4 learns the above-described ratio (ΔFa / ΔAa), that is, the correlation between the vendor operation amount result and the steel plate shape deviation result, and thereby learns the influence of the bender operation amount on the shape deviation of the steel plate 15 described above. Thereafter, the learning processing unit 4 performs the initial setting based on the results of the bending operation amounts of the respective vendors 13a and 13b and the results of the shape deviation of the steel plate 15 as shown by the learned ratio (ΔFa / ΔAa). The influence coefficient initial value Ks, which is the influence coefficient, is corrected to the influence coefficient setting value K. In the present embodiment, the influence coefficient set value K is an influence coefficient after correction required for deriving a bender operation amount suitable for shape control of the steel plate 15. Such an influence coefficient setting value K is expressed by the following equation (1) using the influence coefficient initial value Ks, the influence coefficient correction value Kr, and the weighting coefficient α.

K = (1−α) × Ks + α × Kr (1)

The weighting factor α is calculated based on Equation (1) based on the results of cold rolling of the material to be rolled by the cold rolling mill 10 or experiments, and the influence coefficient setting value K suitable for shape control of the material to be rolled. It is set to a value in the range of 0 ≦ α ≦ 1 so as to obtain an equation to obtain.

上述した影響係数の補正処理において、学習処理部４は、相関するベンダー動作量実績値ΔＦａと形状偏差実績値ΔＡａとの比（ΔＦａ／ΔＡａ）を影響係数実績値Ｋｉとして算出し、算出した影響係数実績値Ｋｉを用い、影響係数初期値Ｋｓを補正する。この際、学習処理部４は、形状計２による鋼板１５の実測形状の計測順に、影響係数実績値Ｋｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）を順次算出する。学習処理部４は、算出した各影響係数実績値Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，・・・，Ｋｎのうちの最新の影響係数実績値Ｋｎから計測順の逆順に遡る複数の影響係数実績値を抽出し、抽出した複数の影響係数実績値の平均値を、影響係数補正値Ｋｒとして算出する。学習処理部４は、上述した式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら影響係数初期値Ｋｓに影響係数補正値Ｋｒを加算して、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正する。   In the influence coefficient correction process described above, the learning processing unit 4 calculates the ratio (ΔFa / ΔAa) between the correlated vendor movement amount actual value ΔFa and the actual shape deviation actual value ΔAa as the influence coefficient actual value Ki, and calculates the calculated influence. The influence coefficient initial value Ks is corrected using the coefficient actual value Ki. At this time, the learning processing unit 4 sequentially calculates the influence coefficient actual value Ki (i = 1, 2, 3,..., N) in the order of measurement of the actual shape of the steel plate 15 by the shape meter 2. The learning processing unit 4 extracts a plurality of influence coefficient actual values that go back in the reverse order of the measurement order from the latest influence coefficient actual value Kn of the calculated influence coefficient actual values K1, K2, K3,. The average value of the plurality of extracted influence coefficient actual values is calculated as the influence coefficient correction value Kr. The learning processing unit 4 adds the influence coefficient correction value Kr to the influence coefficient initial value Ks while adding the weight coefficient α based on the above-described equation (1), and sets the influence coefficient initial value Ks to the influence coefficient set value K. to correct.

また、学習処理部４は、上述した式（１）に基づいて影響係数初期値Ｋｓを補正した補正後の影響係数、すなわち、影響係数設定値Ｋを、所定の時間間隔で更新する。本実施の形態において、影響係数設定値Ｋを更新する時間間隔は、例えば形状計２が冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する時間間隔と同じである。学習処理部４は、形状計２が鋼板１５の実測形状を計測する都度、最新の影響係数実績値を用い、影響係数補正値Ｋｒを算出して更新する。ついで、学習処理部４は、式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら更新後の影響係数補正値Ｋｒを影響係数初期値Ｋｓに加算して、最新の影響係数設定値Ｋを算出する。このようにして、学習処理部４は、形状計２の形状計測と同じ時間間隔で影響係数設定値Ｋを最新のものに順次更新する。その都度、学習処理部４は、最新の影響係数設定値Ｋを制御部７に送信する。   Further, the learning processing unit 4 updates the corrected influence coefficient obtained by correcting the influence coefficient initial value Ks based on the above-described equation (1), that is, the influence coefficient setting value K at predetermined time intervals. In this Embodiment, the time interval which updates the influence coefficient setting value K is the same as the time interval which the shape meter 2 measures the shape of the steel plate 15 after cold rolling, for example. The learning processing unit 4 calculates and updates the influence coefficient correction value Kr using the latest influence coefficient actual value every time the shape meter 2 measures the actual shape of the steel plate 15. Next, the learning processing unit 4 calculates the latest influence coefficient setting value K by adding the updated influence coefficient correction value Kr to the influence coefficient initial value Ks while adding the weighting coefficient α based on the equation (1). To do. In this way, the learning processing unit 4 sequentially updates the influence coefficient setting value K to the latest one at the same time interval as the shape measurement of the shape meter 2. Each time, the learning processing unit 4 transmits the latest influence coefficient setting value K to the control unit 7.

一方、入力部５は、冷間圧延機１０によって冷間圧延される鋼板１５に関する情報を入力するものである。具体的には、入力部５は、被圧延材に対して冷間圧延工程等の各種工程を実行する製造ラインの操業を管理するプロセスコンピュータ等を用いて構成される。入力部５は、被圧延材の製造ラインに鋼板１５のコイルが投入される都度、投入されたコイルから払い出される鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種等の情報（以下、鋼板情報と適宜いう）を学習処理部４に入力する。なお、入力部５は、入力キーおよびマウス等の入力デバイスを用いて構成され、作業者による入力操作に応じて、冷間圧延機１０によって冷間圧延される鋼板１５の鋼板情報を学習処理部４に入力するものであってもよい。あるいは、入力部５は、上述したプロセスコンピュータおよび入力デバイス等を適宜組み合わせたものでもよい。   On the other hand, the input unit 5 inputs information related to the steel sheet 15 that is cold-rolled by the cold rolling mill 10. Specifically, the input unit 5 is configured using a process computer or the like that manages the operation of a production line that executes various processes such as a cold rolling process on the material to be rolled. Each time the coil of the steel plate 15 is introduced into the production line of the material to be rolled, the input unit 5 is information such as the thickness, width, and steel type of the steel plate 15 delivered from the inserted coil (hereinafter referred to as steel plate information as appropriate). ) Is input to the learning processing unit 4. The input unit 5 is configured by using an input device such as an input key and a mouse, and learns the steel plate information of the steel plate 15 that is cold-rolled by the cold rolling mill 10 according to an input operation by an operator. 4 may be input. Alternatively, the input unit 5 may be a combination of the above-described process computer and input device as appropriate.

記憶部６は、ハードディスク等の更新可能にデータを蓄積し得る記憶デバイスを用いて構成され、鋼板１５の形状制御を目的とするベンダー動作量の制御に必要な各種データを更新可能に記憶する。具体的には、図１に示すように、記憶部６は、影響係数初期値Ｋｓを設定するための初期値データ６ａと、影響係数の補正処理に用いる実績値データ６ｂとを更新可能に記憶する。   The storage unit 6 is configured by using a storage device such as a hard disk that can store data in an updatable manner, and stores various data necessary for controlling the vendor operation amount for the purpose of shape control of the steel plate 15 in an updatable manner. Specifically, as shown in FIG. 1, the storage unit 6 stores the initial value data 6a for setting the influence coefficient initial value Ks and the actual value data 6b used for the influence coefficient correction processing in an updatable manner. To do.

初期値データ６ａは、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種別に各々複数設定される鋼板形状偏差の定数（以下、形状偏差理論値ΔＡｂという）およびベンダー動作量の定数（以下、ベンダー動作量理論値ΔＦｂという）を含むデータ群である。複数の形状偏差理論値ΔＡｂおよびベンダー動作量理論値ΔＦｂは、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種毎に相関している。例えば、対象とする鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種が同じである形状偏差理論値ΔＡｂとベンダー動作量理論値ΔＦｂとでは、このベンダー動作量理論値ΔＦｂの曲げを加えた各ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延後の鋼板１５の形状偏差が形状偏差理論値ΔＡｂになる、という関係が成立する。これら複数の形状偏差理論値ΔＡｂおよびベンダー動作量理論値ΔＦｂは、過去の冷間圧延実績または実験等に基づき、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種別に対応付けて予め設定される。上述した学習処理部４によって初期設定される影響係数初期値Ｋｓは、初期値データ６ａの中から鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種別に抽出されたベンダー動作量理論値ΔＦｂと形状偏差理論値ΔＡｂとの比（ΔＦｂ／ΔＡｂ）によって算出される。   The initial value data 6a includes a steel plate shape deviation constant (hereinafter referred to as a shape deviation theoretical value ΔAb) and a bender operating amount constant (hereinafter referred to as a bender operating amount) that are set for each of the thickness, width, and steel type of the steel plate 15. A data group including a theoretical value ΔFb). The plurality of theoretical shape deviation values ΔAb and the bender movement amount theoretical values ΔFb are correlated for each thickness, width, and steel type of the steel plate 15. For example, the shape deviation theoretical value ΔAb and the bender motion amount theoretical value ΔFb having the same thickness, width, and steel type of the target steel plate 15 are each work roll 11a to which bending of the bender motion amount theoretical value ΔFb is added. , 11b, the relationship that the shape deviation of the steel sheet 15 after the cold rolling becomes the shape deviation theoretical value ΔAb is established. The plurality of theoretical shape deviation values ΔAb and bender operation amount theoretical values ΔFb are set in advance in association with the thickness, width, and steel type of the steel plate 15 based on past cold rolling results or experiments. The influence coefficient initial value Ks initially set by the learning processing unit 4 described above is the bender operation amount theoretical value ΔFb and the shape deviation theory extracted from the initial value data 6a for the thickness, width, and steel type of the steel plate 15. It is calculated by the ratio (ΔFb / ΔAb) to the value ΔAb.

実績値データ６ｂは、上述した学習処理部４によって算出された比（ΔＦａ／ΔＡａ）、すなわち、影響係数実績値Ｋｉを複数含むデータ群である。この実績値データ６ｂには、学習処理部４によって算出された複数の影響係数実績値Ｋｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）のうち、少なくとも最新の影響係数実績値Ｋｎが含まれる。また、本実施の形態において、実績値データ６ｂに含まれる影響係数実績値Ｋｉのデータ数には、上限値Ｎを設定してもよい。この場合、記憶部６は、影響係数実績値Ｋｉのデータ数（蓄積数）が上限値Ｎ以下であれば、学習処理部４から新たに入力される影響係数実績値Ｋｉを実績値データ６ｂとして順次格納する。一方、影響係数実績値Ｋｉのデータ数が上限値Ｎを超過した場合、記憶部６は、学習処理部４からの最新の影響係数実績値Ｋｎを実績値データ６ｂとして格納するとともに、この実績値データ６ｂに含まれる複数の影響係数実績値ｉのうち最古のものを削除する。このようにして、記憶部６は、実績値データ６ｂのデータ数を上限値Ｎに制限しつつ、実績値データ６ｂを、少なくとも最新の影響係数実績値Ｋｎを含む最新のデータに更新する。   The actual value data 6b is a data group including a plurality of ratios (ΔFa / ΔAa) calculated by the learning processing unit 4 described above, that is, the influence coefficient actual values Ki. This actual value data 6b includes at least the latest influence coefficient actual value Kn among a plurality of influence coefficient actual values Ki (i = 1, 2, 3,..., N) calculated by the learning processing unit 4. included. In the present embodiment, an upper limit value N may be set for the number of data of the influence coefficient actual value Ki included in the actual value data 6b. In this case, if the data number (accumulation number) of the influence coefficient actual value Ki is equal to or less than the upper limit value N, the storage unit 6 sets the influence coefficient actual value Ki newly input from the learning processing unit 4 as the actual value data 6b. Store sequentially. On the other hand, when the number of data of the influence coefficient actual value Ki exceeds the upper limit N, the storage unit 6 stores the latest influence coefficient actual value Kn from the learning processing unit 4 as the actual value data 6b, and this actual value. The oldest one of the plurality of influence coefficient actual values i included in the data 6b is deleted. In this way, the storage unit 6 updates the actual value data 6b to the latest data including at least the latest influence coefficient actual value Kn while limiting the number of data of the actual value data 6b to the upper limit value N.

制御部７は、鋼板１５の形状制御を目的とするベンダー動作量の制御を行うものである。具体的には、制御部７は、所定のプログラム等を記憶するメモリおよびこのメモリ内のプログラムを実行するＣＰＵ等を用いて構成される。制御部７は、学習処理部４による補正後の影響係数（最新の影響係数設定値Ｋ）と、形状偏差算出部３による最新の形状偏差実績値ΔＡａとを用いてベンダー動作量制御値ΔＦを算出する。ベンダー動作量制御値ΔＦは、鋼板１５の形状偏差の低減に要する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の制御値である。このベンダー動作量制御値ΔＦは、学習処理部４から取得した最新の影響係数設定値Ｋ、形状偏差算出部３から取得した最新の形状偏差実績値ΔＡａ、およびＰＩゲインＧを用い、次式（２）によって表される。

ΔＦ＝ΔＡａ×Ｋ×Ｇ ・・・（２）
The control unit 7 controls the bender operation amount for the purpose of shape control of the steel plate 15. Specifically, the control unit 7 is configured using a memory that stores a predetermined program and the like, a CPU that executes a program in the memory, and the like. The control unit 7 uses the influence coefficient (latest influence coefficient setting value K) corrected by the learning processing unit 4 and the latest actual shape deviation actual value ΔAa by the shape deviation calculating unit 3 to calculate the vendor movement amount control value ΔF. calculate. The bender motion amount control value ΔF is a control value of the bending motion amount of each bender 13a, 13b required for reducing the shape deviation of the steel plate 15. The vendor motion amount control value ΔF is calculated using the following equation (4) using the latest influence coefficient setting value K acquired from the learning processing unit 4, the latest shape deviation actual value ΔAa acquired from the shape deviation calculating unit 3, and the PI gain G. 2).

ΔF = ΔAa × K × G (2)

制御部７は、式（２）に示すように、最新の形状偏差実績値ΔＡａに対して最新の影響係数設定値ＫおよびＰＩゲインＧを乗じ、これにより、この最新の形状偏差実績値ΔＡａをベンダー動作量制御値ΔＦに変換する。制御部７は、このように式（２）によって算出（変換）したベンダー動作量制御値ΔＦに基づき、各ワークロール１１ａ，１１ｂに板厚方向の曲げ力を付与して各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を制御する。この際、制御部７は、このベンダー動作量制御値ΔＦを示す制御信号を各ベンダー１３ａ，１３ｂに各々送信して、鋼板１５の好適な形状制御に要するベンダー動作量を各ベンダー１３ａ，１３ｂに指示する。これにより、制御部７は、各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を、指示したベンダー動作量の動作に制御し、このベンダー動作量の制御を通じて、鋼板１５の形状偏差を低減するように鋼板１５の冷間圧延時の形状をＰＩ制御する。   As shown in the equation (2), the control unit 7 multiplies the latest shape deviation actual value ΔAa by the latest influence coefficient setting value K and the PI gain G, thereby obtaining the latest shape deviation actual value ΔAa. Conversion to a vendor operation amount control value ΔF. Based on the bender operation amount control value ΔF calculated (converted) by Equation (2) in this way, the control unit 7 applies a bending force in the thickness direction to each work roll 11a, 11b, and thereby each work roll 11a, 11b. The roll bending operation of each of the benders 13a and 13b is controlled. At this time, the control unit 7 transmits a control signal indicating the bender operation amount control value ΔF to each of the vendors 13a and 13b, and sends the bender operation amount required for suitable shape control of the steel plate 15 to each of the vendors 13a and 13b. Instruct. Thereby, the control unit 7 controls the roll bending operation of each of the benders 13a and 13b to the operation of the instructed bender operation amount, and the steel plate 15 so as to reduce the shape deviation of the steel plate 15 through the control of the bender operation amount. The PI shape is controlled during cold rolling.

また、制御部７は、ベンダー動作量制御値ΔＦの送信によって各ベンダー１３ａ，１３ｂに指示したロール曲げ動作と同じベンダー動作量であるベンダー動作量実績値ΔＦａを、今回の各ベンダー１３ａ，１３ｂに対するロール曲げ動作の制御実績として学習処理部４にフィードバックする。このようにフィードバックされたベンダー動作量実績値ΔＦａは、上述したように、学習処理部４によるベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関の学習および影響係数補正値Ｋｒの算出に用いられる。   Further, the control unit 7 sends the vendor operation amount actual value ΔFa, which is the same bender operation amount as the roll bending operation instructed to each vendor 13a, 13b by transmitting the vendor operation amount control value ΔF, to the respective vendors 13a, 13b. This is fed back to the learning processing unit 4 as a control result of the roll bending operation. The vendor operation amount actual value ΔFa fed back in this way is used for learning of the correlation between the vendor operation amount actual result and the steel sheet shape deviation actual result and the calculation of the influence coefficient correction value Kr by the learning processing unit 4 as described above.

一方、冷間圧延機１０は、本発明の実施の形態にかかる形状制御装置１が適用される圧延機の一例である。本実施の形態において、冷間圧延機１０は、鋼板１５をその搬送方向に沿って連続的に冷間圧延するタンデム型冷間圧延設備（図示せず）の最後段のものである。例えば、このタンデム型冷間圧延設備が鋼板１５の搬送方向に沿って５つの冷間圧延機を備える場合、図１に示す冷間圧延機１０は、このタンデム型冷間圧延設備のうちの５つ目（スタンド番号＝５）の冷間圧延機である。このような冷間圧延機１０は、図１に示すように、上下一対のワークロール１１ａ，１１ｂと、ワークロール１１ａ，１１ｂの各冷間圧延作用を各々補強する各バックアップロール１２ａ，１２ｂと、板厚方向にワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂとを備える。   On the other hand, the cold rolling mill 10 is an example of a rolling mill to which the shape control device 1 according to the embodiment of the present invention is applied. In the present embodiment, the cold rolling mill 10 is the last stage of a tandem type cold rolling facility (not shown) that continuously cold-rolls the steel plate 15 along its conveying direction. For example, when this tandem type cold rolling equipment includes five cold rolling mills along the conveying direction of the steel plate 15, the cold rolling mill 10 shown in FIG. This is the first (stand number = 5) cold rolling mill. As shown in FIG. 1, such a cold rolling mill 10 includes a pair of upper and lower work rolls 11a and 11b, and backup rolls 12a and 12b that reinforce the cold rolling action of the work rolls 11a and 11b, Benders 13a and 13b for bending the work rolls 11a and 11b in the thickness direction are provided.

ワークロール１１ａ，１１ｂは、鋼板１５の搬送経路を挟んで板厚方向に対向するように配置される。ワークロール１１ａ，１１ｂは、この搬送経路に沿って順次搬送される鋼板１５をその板厚方向に挟み込みつつ、自身の外周方向に回転して、鋼板１５を連続的に冷間圧延する。この一対のワークロール１１ａ，１１ｂによる鋼板１５の冷間圧延の方向は、この鋼板１５の搬送方向（図１に示す太線矢印参照）と同じである。また、鋼板１５の搬送方向は、この鋼板１５の長手方向と同じであり、この鋼板１５の板幅方向および板厚方向に対して垂直である。   The work rolls 11a and 11b are arranged so as to face each other in the plate thickness direction with the conveyance path of the steel plate 15 interposed therebetween. The work rolls 11a and 11b continuously cold-roll the steel plate 15 by rotating it in the outer peripheral direction while sandwiching the steel plate 15 sequentially conveyed along the conveyance path in the plate thickness direction. The direction of cold rolling of the steel plate 15 by the pair of work rolls 11a and 11b is the same as the conveying direction of the steel plate 15 (see the thick arrow shown in FIG. 1). Further, the conveying direction of the steel plate 15 is the same as the longitudinal direction of the steel plate 15 and is perpendicular to the plate width direction and the plate thickness direction of the steel plate 15.

バックアップロール１２ａ，１２ｂは、一対のワークロール１１ａ，１１ｂを挟んで対向するように配置される。これら２つのバックアップロール１２ａ，１２ｂのうち、上側のバックアップロール１２ａは、図１に示すように、上側のワークロール１１ａの外周面に上方から接触して、このワークロール１１ａを下側のワークロール１１ｂと対向する方向に押圧する。これにより、バックアップロール１２ａは、鋼板１５の冷間圧延に要する荷重をワークロール１１ａに加える。一方、下側のバックアップロール１２ｂは、図１に示すように、下側のワークロール１１ｂの外周面に下方から接触して、このワークロール１１ｂを上側のワークロール１１ａと対向する方向に押圧する。これにより、バックアップロール１２ｂは、鋼板１５の冷間圧延に要する荷重をワークロール１１ｂに加える。   The backup rolls 12a and 12b are arranged so as to face each other with the pair of work rolls 11a and 11b interposed therebetween. Of these two backup rolls 12a and 12b, as shown in FIG. 1, the upper backup roll 12a is in contact with the outer peripheral surface of the upper work roll 11a from above, and this work roll 11a is used as the lower work roll. Press in the direction facing 11b. Thereby, the backup roll 12a applies the load required for the cold rolling of the steel plate 15 to the work roll 11a. On the other hand, as shown in FIG. 1, the lower backup roll 12b contacts the outer peripheral surface of the lower work roll 11b from below and presses the work roll 11b in a direction facing the upper work roll 11a. . Thereby, the backup roll 12b applies the load required for the cold rolling of the steel plate 15 to the work roll 11b.

ベンダー１３ａ，１３ｂは、鋼板１５の形状制御を目的として、鋼板１５の板厚方向にワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げるロール曲げ動作を行う。図２は、本発明の実施の形態における各ベンダーのロール曲げ動作を説明する図である。なお、図２には、鋼板１５の長手方向（搬送方向）から見たワークロール１１ａ，１１ｂおよびバックアップロール１２ａ，１２ｂが図示されている。   The benders 13 a and 13 b perform a roll bending operation for bending the work rolls 11 a and 11 b in the plate thickness direction of the steel plate 15 for the purpose of shape control of the steel plate 15. FIG. 2 is a diagram for explaining the roll bending operation of each vendor in the embodiment of the present invention. 2 shows the work rolls 11a and 11b and the backup rolls 12a and 12b viewed from the longitudinal direction (conveying direction) of the steel plate 15.

ベンダー１３ａ，１３ｂは、図１に示すように、ワークロール１１ａ，１１ｂに各々配置される。具体的には、ベンダー１３ａは、図２に示すワークロール１１ａのロール軸１１ｃを回転可能に軸支しつつ、鋼板１５の板厚方向の曲げ力をワークロール１１ａに付与する。この際、ワークロール１１ａの曲げ力の方向は、例えば図２に示すように、バックアップロール１２ａのロール軸１２ｃを介してワークロール１１ａに加えられる荷重とは反対の方向である。ベンダー１３ａは、上述した制御部７の制御に基づいて、指示された曲げ動作量のロール曲げ動作をワークロール１１ａに対して行い、これにより、下側のワークロール１１ｂに向かって凸状となるようにワークロール１１ａを曲げる。   As shown in FIG. 1, the vendors 13a and 13b are arranged on the work rolls 11a and 11b, respectively. Specifically, the bender 13a applies a bending force in the thickness direction of the steel plate 15 to the work roll 11a while rotatably supporting the roll shaft 11c of the work roll 11a shown in FIG. At this time, the direction of the bending force of the work roll 11a is opposite to the load applied to the work roll 11a via the roll shaft 12c of the backup roll 12a, for example, as shown in FIG. Based on the control of the control unit 7 described above, the bender 13a performs a roll bending operation of the instructed bending operation amount on the work roll 11a, and thereby becomes convex toward the lower work roll 11b. The work roll 11a is bent as described above.

一方、ベンダー１３ｂは、図２に示すワークロール１１ｂのロール軸１１ｄを回転可能に軸支しつつ、鋼板１５の板厚方向の曲げ力をワークロール１１ｂに付与する。この際、ワークロール１１ｂの曲げ力の方向は、例えば図２に示すように、バックアップロール１２ｂのロール軸１２ｄを介してワークロール１１ｂに加えられる荷重とは反対の方向である。ベンダー１３ｂは、上述した制御部７の制御に基づいて、指示された曲げ動作量のロール曲げ動作をワークロール１１ｂに対して行い、これにより、上側のワークロール１１ａに向かって凸状となるようにワークロール１１ｂを曲げる。   On the other hand, the bender 13b applies a bending force in the thickness direction of the steel plate 15 to the work roll 11b while rotatably supporting the roll shaft 11d of the work roll 11b shown in FIG. At this time, the direction of the bending force of the work roll 11b is opposite to the load applied to the work roll 11b via the roll shaft 12d of the backup roll 12b, for example, as shown in FIG. Based on the control of the control unit 7 described above, the bender 13b performs a roll bending operation of the instructed bending operation amount on the work roll 11b, so that the bender 13b becomes convex toward the upper work roll 11a. Bend the work roll 11b.

上述したようにロール曲げ動作を行うベンダー１３ａ，１３ｂは、ワークロール１１ａ，１１ｂが鋼板１５を噛み込んで冷間圧延した際、これらのワークロール１１ａ，１１ｂの対向する外周面同士が平行となるように、ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる。これにより、ベンダー１３ａ，１３ｂは、ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延時の鋼板１５の圧延荷重を板幅方向に均一となるように調整し、この結果、鋼板１５の冷間圧延後の実測形状を目標形状に近づける。   As described above, when the work rolls 11a and 11b bite the steel plate 15 and cold-roll the benders 13a and 13b performing the roll bending operation, the opposed outer peripheral surfaces of the work rolls 11a and 11b are parallel to each other. In this way, the work rolls 11a and 11b are bent. As a result, the benders 13a and 13b adjust the rolling load of the steel plate 15 during cold rolling by the work rolls 11a and 11b to be uniform in the plate width direction. As a result, the actual measurement after the cold rolling of the steel plate 15 is performed. Move the shape closer to the target shape.

（被圧延材の形状制御方法）
つぎに、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法について説明する。図３は、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法の一例を示すフローチャートである。本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法は、上述した形状制御装置１（図１参照）を用いて、処理対象の鋼板１５のコイル毎に、図３に示すステップＳ１０１〜Ｓ１０８を実行し、これにより、冷間圧延中の鋼板１５の形状を制御するものである。 (Shape control method of rolled material)
Below, the shape control method of the to-be-rolled material concerning embodiment of this invention is demonstrated. FIG. 3 is a flowchart showing an example of the shape control method of the material to be rolled according to the embodiment of the present invention. The shape control method of the material to be rolled according to the embodiment of the present invention uses steps S101 to S108 shown in FIG. 3 for each coil of the steel plate 15 to be processed using the shape control device 1 (see FIG. 1). Thus, the shape of the steel plate 15 during cold rolling is controlled.

詳細には、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御方法において、形状制御装置１は、図３に示すように、まず、被圧延材として製造ラインに投入されたコイルからの鋼板１５の寸法等を示す鋼板情報を取得する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において、入力部５は、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種を示す鋼板情報を学習処理部４に入力する。学習処理部４は、この入力部５によって入力された鋼板情報をもとに、鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種の各情報を取得する。   In detail, in the shape control method of the material to be rolled according to the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 3, the shape control device 1 firstly has a steel plate from a coil put into the production line as the material to be rolled. Steel plate information indicating 15 dimensions and the like is acquired (step S101). In step S <b> 101, the input unit 5 inputs steel plate information indicating the thickness, width, and steel type of the steel plate 15 to the learning processing unit 4. The learning processing unit 4 acquires information on the thickness, width, and steel type of the steel plate 15 based on the steel plate information input by the input unit 5.

ついで、形状制御装置１は、図１に示す冷間圧延機１０の各ワークロール１１ａ，１１ｂによって冷間圧延される鋼板１５の形状偏差に対するベンダー動作量の影響係数を初期設定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２において、学習処理部４は、ステップＳ１０１によって入力部５から取得した鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種に応じて、鋼板１５の形状偏差に対するベンダー動作量の影響係数を初期設定する。   Next, the shape control device 1 initially sets the influence coefficient of the bender operation amount on the shape deviation of the steel sheet 15 that is cold-rolled by the work rolls 11a and 11b of the cold rolling mill 10 shown in FIG. 1 (step S102). . In step S102, the learning processing unit 4 initializes the influence coefficient of the bender operation amount with respect to the shape deviation of the steel plate 15 according to the thickness, width, and steel type of the steel plate 15 acquired from the input unit 5 in step S101.

ここで、ベンダー動作量は、上述したように、鋼板１５を冷間圧延する各ワークロール１１ａ，１１ｂに鋼板１５の板厚方向の曲げ力を付与する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量である。影響係数は、このベンダー動作量が鋼板１５の形状偏差に及ぼす影響を示す係数である。上述したステップＳ１０２において、学習処理部４は、記憶部６に格納されている初期値データ６ａの中から、この鋼板１５の厚さ、幅、および鋼種に対応付けられたベンダー動作量理論値ΔＦｂと形状偏差理論値ΔＡｂとを選択的に読み出す。ついで、学習処理部４は、読み出したベンダー動作量理論値ΔＦｂと形状偏差理論値ΔＡｂとの比（ΔＦｂ／ΔＡｂ）を算出する。学習処理部４は、この算出した比（ΔＦｂ／ΔＡｂ）を影響係数初期値Ｋｓとして設定する。   Here, as described above, the bender motion amount is the bending motion amount of each bender 13a, 13b that applies a bending force in the thickness direction of the steel plate 15 to each work roll 11a, 11b that cold-rolls the steel plate 15. . The influence coefficient is a coefficient indicating the influence of this bender movement amount on the shape deviation of the steel plate 15. In step S102 described above, the learning processing unit 4 selects the vendor motion amount theoretical value ΔFb associated with the thickness, width, and steel type of the steel plate 15 from the initial value data 6a stored in the storage unit 6. And the shape deviation theoretical value ΔAb are selectively read out. Next, the learning processing unit 4 calculates a ratio (ΔFb / ΔAb) between the read bender movement amount theoretical value ΔFb and the theoretical shape deviation value ΔAb. The learning processing unit 4 sets the calculated ratio (ΔFb / ΔAb) as the influence coefficient initial value Ks.

続いて、形状制御装置１は、各ワークロール１１ａ，１１ｂに対する各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を初期制御する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、制御部７は、ベンダー動作量制御値ΔＦを初期設定し、この初期設定したベンダー動作量制御値ΔＦを示す制御信号を各ベンダー１３ａ，１３ｂに送信して、各ベンダー１３ａ，１３ｂに初期設定のベンダー動作量制御値ΔＦを指示する。これにより、制御部７は、この指示したベンダー動作量制御値ΔＦ分の曲げ力を各ワークロール１１ａ，１１ｂに付与するようにベンダー動作量を初期的に制御する。これと同時に、制御部７は、この初期制御したベンダー動作量分の曲げ力の付与によって各ワークロール１１ａ，１１ｂを板厚方向に各々曲げるように、各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を初期的に制御する。   Subsequently, the shape control device 1 initially controls the roll bending operation of each bender 13a, 13b with respect to each work roll 11a, 11b (step S103). In step S103, the control unit 7 initializes the vendor operation amount control value ΔF, transmits a control signal indicating the initially set vendor operation amount control value ΔF to each vendor 13a, 13b, and each vendor 13a, 13b. Is instructed with the default vendor operation amount control value ΔF. As a result, the control unit 7 initially controls the bender motion amount so that the bending force corresponding to the instructed bender motion amount control value ΔF is applied to each work roll 11a, 11b. At the same time, the control unit 7 initially performs the roll bending operation of each bender 13a, 13b so that each work roll 11a, 11b is bent in the thickness direction by applying the bending force corresponding to the initially controlled bender movement amount. Control.

この際、制御部７は、プログラミング等によって予め設定されたベンダー動作量制御値ΔＦを用いて各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を初期制御してもよい。あるいは、制御部７は、上述したステップＳ１０２によって初期設定された影響係数（影響係数初期値Ｋｓ）に鋼板１５の形状偏差（実績値または設定値）およびＰＩゲイン等のパラメータを乗じて、初期設定するベンダー動作量制御値ΔＦを算出し、この算出した初期設定のベンダー動作量制御値ΔＦを用いて上述のロール曲げ動作を初期制御してもよい。   At this time, the control unit 7 may initially control the roll bending operation of each of the vendors 13a and 13b using a vendor operation amount control value ΔF set in advance by programming or the like. Alternatively, the control unit 7 performs initial setting by multiplying the influence coefficient (influence coefficient initial value Ks) initially set in step S102 described above by parameters such as the shape deviation (actual value or set value) of the steel plate 15 and the PI gain. The bender motion amount control value ΔF to be calculated may be calculated, and the roll bending motion described above may be initially controlled using the calculated default vendor motion amount control value ΔF.

上述したステップＳ１０３を実行後、形状制御装置１は、冷間圧延機１０の各ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延後の鋼板１５の形状を計測する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、形状計２は、各ワークロール１１ａ，１１ｂによって冷間圧延された鋼板１５の形状を計測する。その都度、形状計２は、計測した鋼板１５の形状を、冷間圧延後の鋼板１５の実測形状とし、この実測形状を示す電気信号を形状偏差算出部３に送信する。   After performing step S103 mentioned above, the shape control apparatus 1 measures the shape of the steel plate 15 after cold rolling by each work roll 11a, 11b of the cold rolling mill 10 (step S104). In step S104, the shape meter 2 measures the shape of the steel sheet 15 that has been cold-rolled by the work rolls 11a and 11b. Each time, the shape meter 2 sets the measured shape of the steel plate 15 as the measured shape of the steel plate 15 after cold rolling, and transmits an electrical signal indicating the measured shape to the shape deviation calculating unit 3.

つぎに、形状制御装置１は、冷間圧延後の鋼板１５の形状偏差を算出する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、形状偏差算出部３は、上述したステップＳ１０４による鋼板１５の実測形状を形状計２から取得する。ついで、形状偏差算出部３は、この取得した鋼板１５の実測形状と、予め設定された目標形状との差の算出処理を行い、これにより、現時点における鋼板１５の実測形状と目標形状との偏差である形状偏差を算出する。その都度、形状偏差算出部３は、算出した形状偏差を、この鋼板１５の形状偏差実績値ΔＡａとし、この形状偏差実績値ΔＡａを示す電気信号を学習処理部４および制御部７に送信する。   Next, the shape control apparatus 1 calculates the shape deviation of the steel plate 15 after cold rolling (step S105). In step S <b> 105, the shape deviation calculation unit 3 acquires the actual shape of the steel plate 15 in step S <b> 104 described above from the shape meter 2. Next, the shape deviation calculation unit 3 performs a process of calculating a difference between the acquired actual measured shape of the steel plate 15 and a preset target shape, thereby obtaining a deviation between the actual measured shape of the steel plate 15 and the target shape at the present time. The shape deviation is calculated. Each time, the shape deviation calculation unit 3 sets the calculated shape deviation as the actual shape deviation value ΔAa of the steel plate 15 and transmits an electrical signal indicating the actual shape deviation value ΔAa to the learning processing unit 4 and the control unit 7.

その後、形状制御装置１は、各ベンダー１３ａ，１３ｂのベンダー動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績とを学習して、鋼板１５の形状偏差に対するベンダー動作量の影響係数を補正する（ステップＳ１０６）。   After that, the shape control apparatus 1 learns the vendor operation amount results of the benders 13a and 13b and the shape deviation results of the steel plate 15, and corrects the influence coefficient of the vendor operation amount on the shape deviation of the steel plate 15 (step). S106).

ステップＳ１０６において、学習処理部４は、形状偏差算出部３から最新の形状偏差実績値ΔＡａを取得する。また、制御部７は、ベンダー動作量制御値ΔＦの最新実績である最新のベンダー動作量実績値ΔＦａを学習処理部４にフィードバックする。学習処理部４は、この制御部７からフィードバックされた最新のベンダー動作量実績値ΔＦａを取得する。学習処理部４は、これらの取得したベンダー動作量実績値ΔＦａと形状偏差実績値ΔＡａとをもとに、ベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関を学習する。ベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関は、上述したように、各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績との相関であり、比（ΔＦａ／ΔＡａ）によって表される。学習処理部４は、この学習したベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関に示されるように互いに相関する曲げ動作量の実績と形状偏差の実績とをもとに、初期設定の影響係数すなわち影響係数初期値Ｋｓを補正する。   In step S <b> 106, the learning processing unit 4 acquires the latest shape deviation actual value ΔAa from the shape deviation calculating unit 3. Further, the control unit 7 feeds back the latest vendor operation amount actual value ΔFa, which is the latest result of the vendor operation amount control value ΔF, to the learning processing unit 4. The learning processing unit 4 acquires the latest vendor operation amount actual value ΔFa fed back from the control unit 7. The learning processing unit 4 learns the correlation between the vendor operation amount result-steel plate shape deviation result based on the acquired vendor operation amount result value ΔFa and the shape deviation result value ΔAa. As described above, the correlation between the bending operation amount actual result and the steel plate shape deviation actual result is a correlation between the bending operation amount actual result of each of the benders 13a and 13b and the actual shape deviation actual result of the steel plate 15, and depends on the ratio (ΔFa / ΔAa). expressed. The learning processing unit 4 determines the influence coefficient of the initial setting, that is, the influence coefficient of the initial setting, that is, the actual value of the bending motion and the actual result of the shape deviation, which are correlated with each other, as shown in the learned relationship between the actual bending operation amount and the actual steel plate shape deviation. The influence coefficient initial value Ks is corrected.

この際、学習処理部４は、上述したように相関する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の実績と鋼板１５の形状偏差の実績との比（ΔＦａ／ΔＡａ）を影響係数実績値Ｋｉとして算出し、算出した影響係数実績値Ｋｉを用い、影響係数初期値Ｋｓを補正する。   At this time, the learning processing unit 4 calculates, as described above, the ratio (ΔFa / ΔAa) between the actual bending operation amount of each vendor 13a, 13b and the actual shape deviation of the steel plate 15 as the influence coefficient actual value Ki. Then, the influence coefficient initial value Ks is corrected using the calculated influence coefficient actual value Ki.

詳細には、学習処理部４は、上述したステップＳ１０４による鋼板１５の実測形状の計測順に、影響係数実績値Ｋｉを順次算出する。ついで、学習処理部４は、算出した影響係数実績値Ｋｉを、上述した実績値データ６ｂ（図１参照）の一部として記憶部６内に格納する。これにより、記憶部６は、実績値データ６ｂを、学習処理部４による最新の影響係数実績値Ｋｉを含む最新のデータに更新する。学習処理部４は、この更新後の実績値データ６ｂの中から、上述したように算出した各影響係数実績値Ｋｉのうちの最新の影響係数実績値Ｋｎから形状計２による実測形状の計測順の逆順に遡る複数の影響係数実績値を選択的に読み出す。続いて、学習処理部４は、これらの読み出した複数の影響係数実績値の平均値を、影響係数補正値Ｋｒとして算出する。その後、学習処理部４は、上述した式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら影響係数初期値Ｋｓに影響係数補正値Ｋｒを加算して、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正し、これと同時に、影響係数設定値Ｋを最新のものに更新する。その都度、学習処理部４は、最新の影響係数設定値Ｋを示す電気信号を制御部７に送信する。   Specifically, the learning processing unit 4 sequentially calculates the influence coefficient actual value Ki in the order of measurement of the actually measured shape of the steel plate 15 in step S104 described above. Next, the learning processing unit 4 stores the calculated influence coefficient actual value Ki in the storage unit 6 as a part of the above-described actual value data 6b (see FIG. 1). Thereby, the storage unit 6 updates the actual value data 6b to the latest data including the latest influence coefficient actual value Ki by the learning processing unit 4. The learning processing unit 4 determines the measurement order of the measured shape by the shape meter 2 from the latest influence coefficient actual value Kn among the influence coefficient actual values Ki calculated as described above from the updated actual value data 6b. A plurality of influence coefficient actual values dating back in the reverse order are selectively read out. Subsequently, the learning processing unit 4 calculates the average value of the plurality of read influence coefficient actual values as the influence coefficient correction value Kr. After that, the learning processing unit 4 adds the influence coefficient correction value Kr to the influence coefficient initial value Ks while taking the weight coefficient α into account based on the above-described equation (1), and uses the influence coefficient initial value Ks as the influence coefficient setting value. At the same time, the influence coefficient set value K is updated to the latest one. Each time, the learning processing unit 4 transmits an electrical signal indicating the latest influence coefficient setting value K to the control unit 7.

上述したステップＳ１０６を実行後、形状制御装置１は、補正後の影響係数および鋼板１５の形状偏差を用いて、各ワークロール１１ａ，１１ｂに対する各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を制御する（ステップＳ１０７）。   After executing step S106 described above, the shape control device 1 controls the roll bending operation of each bender 13a, 13b with respect to each work roll 11a, 11b using the corrected influence coefficient and the shape deviation of the steel plate 15 (step). S107).

ステップＳ１０７において、制御部７は、ステップＳ１０６による補正後の影響係数（最新の影響係数設定値Ｋ）とステップＳ１０５による鋼板１５の形状偏差実績値ΔＡａとを用いて、ベンダー動作量制御値ΔＦを算出する。本実施の形態において、ベンダー動作量制御値ΔＦは、上述したように、鋼板１５の形状偏差の低減に要する各ベンダー１３ａ，１３ｂの曲げ動作量の制御値である。制御部７は、学習処理部４から取得した最新の影響係数設定値Ｋを用い、形状偏差算出部３から取得した最新の形状偏差実績値ΔＡａを、このようなベンダー動作量制御値ΔＦに変換する。すなわち、制御部７は、上述した式（２）に基づき、最新の形状偏差実績値ΔＡａに、最新の影響係数設定値Ｋおよび予め設定されたＰＩゲインＧを乗じて、ベンダー動作量制御値ΔＦを算出する。   In step S107, the control unit 7 uses the influence coefficient after the correction in step S106 (latest influence coefficient setting value K) and the actual shape deviation actual value ΔAa of the steel sheet 15 in step S105 to obtain the vendor operation amount control value ΔF. calculate. In the present embodiment, the bender motion amount control value ΔF is a control value of the bending motion amount of each bender 13a, 13b required for reducing the shape deviation of the steel plate 15, as described above. The control unit 7 uses the latest influence coefficient setting value K acquired from the learning processing unit 4 and converts the latest shape deviation actual value ΔAa acquired from the shape deviation calculation unit 3 into such a vendor movement amount control value ΔF. To do. That is, the control unit 7 multiplies the latest shape deviation actual value ΔAa by the latest influence coefficient setting value K and the preset PI gain G based on the above-described equation (2) to obtain the vendor operation amount control value ΔF. Is calculated.

その後、制御部７は、算出したベンダー動作量制御値ΔＦに基づき、各ワークロール１１ａ，１１ｂに板厚方向の曲げ力を付与して各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を制御する。この際、制御部７は、この算出したベンダー動作量制御値ΔＦを示す制御信号を各ベンダー１３ａ，１３ｂに送信して、各ベンダー１３ａ，１３ｂにベンダー動作量制御値ΔＦを指示する。これにより、制御部７は、この指示したベンダー動作量制御値ΔＦ分の曲げ力を各ワークロール１１ａ，１１ｂに付与するようにベンダー動作量を制御し、このベンダー動作量の制御によって、各ベンダー１３ａ，１３ｂのロール曲げ動作を制御する。   Thereafter, the control unit 7 applies bending force in the plate thickness direction to each work roll 11a, 11b based on the calculated bender operation amount control value ΔF, and each bending machine 13a, 13b bends each work roll 11a, 11b. Control roll bending motion. At this time, the control unit 7 transmits a control signal indicating the calculated vendor operation amount control value ΔF to each of the vendors 13a and 13b, and instructs the vendor operation amount control value ΔF to each of the vendors 13a and 13b. As a result, the control unit 7 controls the bender movement amount so that the bending force corresponding to the instructed bender movement amount control value ΔF is applied to each work roll 11a, 11b. The roll bending operation of 13a and 13b is controlled.

各ベンダー１３ａ，１３ｂは、上述したような制御部７の制御に基づき、ベンダー動作量分の曲げ力を各ワークロール１１ａ，１１ｂに付与して、板厚方向に各ワークロール１１ａ，１１ｂを各々曲げる。形状制御装置１は、このような各ベンダー１３ａ，１３ｂの制御を通じて、各ワークロール１１ａ，１１ｂによる冷間圧延中の鋼板１５の形状を目標形状に近づけるように制御する。   Based on the control of the control unit 7 as described above, each bender 13a, 13b applies a bending force corresponding to the bender movement amount to each work roll 11a, 11b, and each of the work rolls 11a, 11b in the plate thickness direction. Bend. The shape control device 1 controls the shape of the steel plate 15 during the cold rolling by the work rolls 11a and 11b to approach the target shape through the control of the benders 13a and 13b.

また、ステップＳ１０７において、制御部７は、ベンダー動作量制御値ΔＦとして各ベンダー１３ａ，１３ｂに送信（指示）した最新のベンダー動作量をベンダー動作量実績値ΔＦａとして学習処理部４にフィードバックする。このベンダー動作量実績値ΔＦａは、ステップＳ１０６におけるベンダー動作量実績−鋼板形状偏差実績の相関の学習および影響係数補正値Ｋｒの算出に用いられる。   In step S107, the control unit 7 feeds back the latest vendor operation amount transmitted (instructed) to each of the vendors 13a and 13b as the vendor operation amount control value ΔF to the learning processing unit 4 as the vendor operation amount actual value ΔFa. The vendor operation amount actual value ΔFa is used for learning the correlation between the vendor operation amount actual result and the steel sheet shape deviation actual result in step S106 and calculating the influence coefficient correction value Kr.

上述したステップＳ１０７を実行後、形状制御装置１は、コイル１つ分の鋼板１５に対する冷間圧延時の形状制御の処理が完了したか否かを判断する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８において、鋼板１５の長手方向の全域に対する形状制御の処理が完了していない場合（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、形状制御装置１は、上述したステップＳ１０４に戻り、このステップＳ１０４以降の処理ステップを繰り返す。一方、鋼板１５の長手方向の全域に亘って形状制御の処理が完了した場合（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、形状制御装置１は、本処理を終了する。   After executing step S107 described above, the shape control device 1 determines whether or not the shape control processing during cold rolling on the steel plate 15 for one coil has been completed (step S108). In step S108, when the shape control process for the entire longitudinal direction of the steel plate 15 is not completed (No in step S108), the shape control device 1 returns to the above-described step S104, and performs the processing steps after step S104. repeat. On the other hand, when the shape control process is completed over the entire length of the steel sheet 15 (step S108, Yes), the shape control apparatus 1 ends this process.

ここで、形状制御装置１は、コイル１つ分の鋼板１５毎に、図３に示したステップＳ１０１〜Ｓ１０８の各処理を順次実行する。特に、形状制御装置１は、鋼板１５の長手方向の全域に対する冷間圧延中の形状制御が完了するまで、ステップＳ１０４〜Ｓ１０８の各処理を繰り返し実行する。この際、形状制御装置１は、繰り返し実行するステップＳ１０６において、初期設定の影響係数を補正した補正後の影響係数、すなわち、影響係数設定値Ｋを所定の間隔で更新する。   Here, the shape control device 1 sequentially executes each process of steps S101 to S108 shown in FIG. 3 for each steel plate 15 corresponding to one coil. In particular, the shape control device 1 repeatedly executes the processes of steps S104 to S108 until the shape control during the cold rolling for the entire longitudinal direction of the steel plate 15 is completed. At this time, in step S106, which is repeatedly executed, the shape control apparatus 1 updates the influence coefficient after correction by correcting the initially set influence coefficient, that is, the influence coefficient setting value K at a predetermined interval.

図４は、本発明の実施の形態における影響係数の更新処理を説明する図である。図４において、時間ｔは、冷間圧延機１０が鋼板１５を冷間圧延し始めてからの経過時間である。学習処理部４は、所定の時間間隔でステップＳ１０６を繰り返し実行することにより、ステップＳ１０６において影響係数設定値Ｋをこの時間間隔で更新する。   FIG. 4 is a diagram for explaining the influence coefficient update processing according to the embodiment of the present invention. In FIG. 4, time t is an elapsed time from when the cold rolling mill 10 starts cold rolling the steel plate 15. The learning processing unit 4 repeatedly executes step S106 at a predetermined time interval, thereby updating the influence coefficient setting value K at this time interval in step S106.

具体的には、ステップＳ１０６を実行する時間間隔として周期Ｔが設定された場合、学習処理部４は、図４に示すように、周期Ｔと同じ時間間隔で影響係数実績値Ｋｉ（＝ΔＦａ／ΔＡａ）順次算出する。なお、周期Ｔは、時間ｔの経過に伴い進行する鋼板１５の冷間圧延の開始から完了の必要時間、すなわち、鋼板１５の先端部を冷間圧延し始めてから鋼板１５の尾端部を冷間圧延し終わるまでに要する時間に比べて十分に短い。   Specifically, when the period T is set as the time interval for executing step S106, the learning processing unit 4 performs the influence coefficient actual value Ki (= ΔFa /) at the same time interval as the period T, as shown in FIG. ΔAa) Calculate sequentially. Note that the period T is the time required for completion from the start of cold rolling of the steel plate 15 that progresses with the passage of time t, that is, the tail end of the steel plate 15 is cooled after the tip of the steel plate 15 starts cold rolling. It is sufficiently shorter than the time required to finish rolling.

学習処理部４は、周期Ｔの時間間隔でステップＳ１０６を繰り返すことにより、影響係数実績値Ｋｉとして、例えば、複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫCをこの順に取得する（図４参照）。これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫCのデータ数が上限値Ｎ以下である場合、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫCの平均値である影響係数平均値Ｋa1を算出する。この場合、学習処理部４は、図４に示すように、算出した影響係数平均値Ｋa1を影響係数補正値Ｋｒとして用いる。一方、学習処理部４は、上述したステップＳ１０２において、ベンダー動作量理論値ΔＦｂと形状偏差理論値ΔＡｂとの比（ΔＦｂ／ΔＡｂ）を影響係数初期値Ｋｓとして既に設定している。学習処理部４は、式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら影響係数初期値Ｋｓに影響係数補正値Ｋｒを加算し、これにより、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正する。 Learning processing unit 4 repeats the step S106 at time intervals of period T, as influence coefficients actual value Ki, for example, a plurality of influence coefficient actual value K 1, K 2, K 3 , ···, a K C They are acquired in this order (see FIG. 4). When the number of data of the plurality of influence coefficient actual values K 1 , K 2 , K 3 ,..., K C is equal to or less than the upper limit value N, the learning processing unit 4 determines that the plurality of influence coefficient actual values K 1 , An influence coefficient average value K a1 that is an average value of K 2 , K 3 ,..., K C is calculated. In this case, as shown in FIG. 4, the learning processing unit 4 uses the calculated influence coefficient average value K a1 as the influence coefficient correction value Kr. On the other hand, the learning processing unit 4 has already set the ratio (ΔFb / ΔAb) between the vendor movement amount theoretical value ΔFb and the shape deviation theoretical value ΔAb as the influence coefficient initial value Ks in step S102 described above. The learning processing unit 4 adds the influence coefficient correction value Kr to the influence coefficient initial value Ks while adding the weighting coefficient α based on the equation (1), and thereby the influence coefficient initial value Ks is set to the influence coefficient setting value K. to correct.

上述したステップＳ１０６の実行から周期Ｔの時間経過後、学習処理部４は、影響係数実績値Ｋdを新たに算出する（図４参照）。ここで、複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫC，Ｋdのデータ数が上限値Ｎを超過した場合、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫC，Ｋdの中から、最新の影響係数実績値Ｋdを含む複数の影響係数実績値を抽出する。例えば、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫC，Ｋdのうち、最新の影響係数実績値Ｋdから時系列の逆順（形状計２による鋼板１５の形状の計測順とは逆順）に遡るＮ個の影響係数実績値Ｋd，Ｋc，・・・，Ｋ2を選択的に抽出する。この際、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ1，Ｋ2，Ｋ3，・・・，ＫC，Ｋdの中から、最古の影響係数実績値Ｋ1を削除等によって外す。 After the elapse of the period T from the execution of step S106 described above, the learning processing unit 4 newly calculates the influence coefficient actual value Kd (see FIG. 4). Here, when the number of data of the plurality of influence coefficient actual values K 1 , K 2 , K 3 ,..., K C , K d exceeds the upper limit value N, the learning processing unit 4 A plurality of influence coefficient actual values including the latest influence coefficient actual value K d are extracted from the actual values K 1 , K 2 , K 3 ,..., K C , K d . For example, the learning processing unit 4, the plurality of influence coefficient actual value K 1, K 2, K 3 , ···, K C, of the K d, reverse chronological from the latest impact factor actual value K d ( N influence coefficient actual values K d , K c ,..., K 2 that are traced back to the order of measurement of the shape of the steel sheet 15 by the shape meter 2 are selectively extracted. At this time, the learning processing unit 4 deletes the oldest influence coefficient actual value K 1 from the plurality of influence coefficient actual values K 1 , K 2 , K 3 ,..., K C , K d. Remove with.

学習処理部４は、このように抽出した複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋdの平均値である影響係数平均値Ｋa2を新たに算出する。この場合、学習処理部４は、図４に示すように、前回の影響係数平均値Ｋa1を新規の影響係数平均値Ｋa2に置き換え、この新規の影響係数平均値Ｋa2を影響係数補正値Ｋｒとして用いる。その後、学習処理部４は、式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら、影響係数初期値Ｋｓに、新規の影響係数平均値Ｋa2による新規の影響係数補正値Ｋｒを加算する。これにより、学習処理部４は、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正するとともに、影響係数設定値Ｋを、周期Ｔの時間間隔で最新のものに更新する。 Learning processing unit 4 is thus extracted plurality of influence coefficient actual value K 2 has, K 3, · · ·, newly calculates the influence coefficient average value K a2 is the mean value of the K d. In this case, as shown in FIG. 4, the learning processing unit 4 replaces the previous influence coefficient average value K a1 with the new influence coefficient average value K a2 and replaces the new influence coefficient average value K a2 with the influence coefficient correction value. Used as Kr. After that, the learning processing unit 4 adds a new influence coefficient correction value Kr based on the new influence coefficient average value K a2 to the influence coefficient initial value Ks while adding the weight coefficient α based on the equation (1). Thereby, the learning processing unit 4 corrects the influence coefficient initial value Ks to the influence coefficient setting value K and updates the influence coefficient setting value K to the latest one at the time interval of the period T.

さらに周期Ｔの時間経過後、学習処理部４は、影響係数実績値Ｋeを新たに算出する（図４参照）。ここで、複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋd，Ｋeのデータ数が上限値Ｎを超過した場合、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋd，Ｋeの中から、最新の影響係数実績値Ｋeを含む複数の影響係数実績値を抽出する。例えば、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋd，Ｋeのうち、最新の影響係数実績値Ｋeから時系列の逆順（形状計測順の逆順）に遡るＮ個の影響係数実績値Ｋe，Ｋd，・・・，Ｋ3を選択的に抽出する。この際、学習処理部４は、これら複数の影響係数実績値Ｋ2，Ｋ3，・・・，Ｋd，Ｋeの中から、最古の影響係数実績値Ｋ2を削除等によって外す。 After time further period T, the learning processing unit 4 newly calculates the influence coefficient actual value K e (see FIG. 4). Here, a plurality of influence coefficient actual value K 2, K 3, · · ·, K d, if the number of data of K e exceeds the upper limit value N, the learning processing unit 4, the plurality of influence coefficient actual value K 2, K 3, ···, K d, from the K e, extracts a plurality of influence coefficient actual values including the latest impact factor actual value K e. For example, the learning processing unit 4, the plurality of influence coefficient actual value K 2, K 3, ···, K d, of the K e, reverse chronological from the latest impact factor actual value K e (shape measurement order N effect coefficient actual values K e , K d ,..., K 3 that are traced back to the reverse order) are selectively extracted. In this case, the learning processing unit 4, the plurality of influence coefficient actual value K 2, K 3, ···, K d, from the K e, remove the deletion of the oldest influence coefficient actual value K 2.

学習処理部４は、このように抽出した複数の影響係数実績値Ｋ3，・・・，Ｋeの平均値である影響係数平均値Ｋa3を新たに算出する。この場合、学習処理部４は、図４に示すように、前回の影響係数平均値Ｋa2を新規の影響係数平均値Ｋa3に置き換え、この新規の影響係数平均値Ｋa3を影響係数補正値Ｋｒとして用いる。その後、学習処理部４は、式（１）に基づき、重み係数αを加味しながら、影響係数初期値Ｋｓに、新規の影響係数平均値Ｋa3による新規の影響係数補正値Ｋｒを加算する。これにより、学習処理部４は、影響係数初期値Ｋｓを影響係数設定値Ｋに補正するとともに、影響係数設定値Ｋを、周期Ｔの時間間隔で最新のものに更新する。 Learning processing unit 4 is thus extracted plurality of influence coefficients actual value K 3, · · ·, newly calculates the influence coefficient average value K a3 is an average value of K e. In this case, as shown in FIG. 4, the learning processing unit 4 replaces the previous influence coefficient average value K a2 with the new influence coefficient average value K a3 and replaces the new influence coefficient average value K a3 with the influence coefficient correction value. Used as Kr. Thereafter, the learning processing unit 4 adds a new influence coefficient correction value Kr based on the new influence coefficient average value K a3 to the influence coefficient initial value Ks while adding the weight coefficient α based on the equation (1). Thereby, the learning processing unit 4 corrects the influence coefficient initial value Ks to the influence coefficient setting value K and updates the influence coefficient setting value K to the latest one at the time interval of the period T.

以上、説明したように、本発明の実施の形態では、各ワークロールによって冷間圧延された被圧延材の形状を計測し、計測した被圧延材の実測形状と被圧延材の目標形状との偏差である形状偏差を算出し、各ワークロールに板厚方向の曲げ力を付与する際のベンダー動作量の実績と被圧延材の形状偏差の実績との相関を学習し、これらの相関するベンダー動作量の実績と形状偏差の実績とをもとに、被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて初期設定した影響係数を補正し、補正後の影響係数と被圧延材の形状偏差とを用いて、被圧延材の形状偏差の低減に要するベンダー動作量の制御値を算出し、算出したベンダー動作量の制御値に基づき、各ワークロールを各々曲げる各ベンダーのロール曲げ動作を制御している。   As described above, in the embodiment of the present invention, the shape of the material to be rolled cold-rolled by each work roll is measured, and the measured shape of the material to be rolled and the target shape of the material to be rolled are measured. Calculate the shape deviation, which is the deviation, and learn the correlation between the actual amount of bender movement when applying bending force in the thickness direction to each work roll and the actual shape deviation of the material to be rolled. Based on the actual amount of movement and the actual shape deviation, the initial influence coefficient is corrected according to the thickness, width, and metal type of the material to be rolled, and the corrected influence coefficient and the shape of the material to be rolled are corrected. Using the deviation, calculate the control value of the bender motion amount required to reduce the shape deviation of the material to be rolled. Based on the calculated control value of the bender motion amount, the bending operation of each bender that bends each work roll is calculated. I have control.

このため、被圧延材に対する冷間圧延の継続に伴い劣化変動するワークロールのサーマルクラウン、ロール外周面の粗さ（凹凸）形状、およびロール径等のロール状態の影響を受けた冷間圧延後の被圧延材の形状偏差と、この形状偏差を発生させた冷間圧延時のベンダー動作量との相関を、被圧延材の全域に亘って取得でき、取得した相関を加味して、ベンダー動作量の形状偏差に対する影響係数を補正することができる。これにより、ワークロールのロール状態の劣化変動に応じて適切に上述の影響係数を補正することができ、補正後の影響係数を用いて形状偏差の実績から変換したベンダー動作量によって、冷間圧延中の被圧延材の形状を被圧延材の全域に亘り制御することができる。この結果、被圧延材の全域に亘って冷間圧延後の被圧延材の形状偏差を低減できることから、被圧延材の冷間圧延時に被圧延材の形状不良を安定して抑制することができる。   For this reason, after cold rolling affected by the roll state such as the thermal crown of the work roll, the roughness (unevenness) shape of the outer circumferential surface of the work roll, and the roll diameter, which deteriorates as the cold rolling of the material to be rolled continues. Correlation between the shape deviation of the material to be rolled and the amount of bender movement during cold rolling that caused this shape deviation can be obtained over the entire area of the material to be rolled, The influence coefficient of the quantity on the shape deviation can be corrected. Thereby, the above-mentioned influence coefficient can be appropriately corrected according to the deterioration variation of the roll state of the work roll, and cold rolling is performed by the bender operation amount converted from the actual shape deviation using the corrected influence coefficient. The shape of the material to be rolled can be controlled over the entire area of the material to be rolled. As a result, since the shape deviation of the material to be rolled after cold rolling can be reduced over the entire area of the material to be rolled, the shape defect of the material to be rolled can be stably suppressed during cold rolling of the material to be rolled. .

本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置および形状制御方法を用いることにより、冷間圧延工程における被圧延材の形状不良（耳波、中伸び等）の発生率を従来技術に比べて低減することができる。例えば、冷間圧延した被圧延材の全数のうち、冷間圧延工程の次工程（焼鈍工程等）に直行できず、形状修正工程での形状矯正を余儀なくされる被圧延材の数量を、従来技術に比べて１／３程度に低減することができる。また、冷間圧延した被圧延材の全域のうち、被圧延材からカットして取り除かれてしまう形状不良部分の割合を従来技術に比べて１／３程度に低減することができる。この結果、被圧延材の冷間圧延工程に要するコストおよび時間の低減を促進することができる。   By using the shape control device and shape control method of the material to be rolled according to the embodiment of the present invention, the occurrence rate of the shape defect (ear wave, middle elongation, etc.) of the material to be rolled in the cold rolling process is reduced to the prior art. Compared to, it can be reduced. For example, out of the total number of cold-rolled materials, the number of materials to be rolled, which cannot be directly performed in the next process of the cold rolling process (such as the annealing process) and is forced to correct the shape in the shape correction process, Compared to the technology, it can be reduced to about 1/3. Moreover, the ratio of the shape defect part cut | disconnected and removed from a to-be-rolled material among the whole areas of the to-be-rolled material cold-rolled can be reduced to about 1/3 compared with a prior art. As a result, it is possible to promote reduction in cost and time required for the cold rolling process of the material to be rolled.

なお、上述した実施の形態では、タンデム型冷間圧延設備の最後段の冷間圧延機１０に形状制御装置１が適用されていたが、本発明は、これに限定されるものではない。すなわち、本発明の実施の形態にかかる被圧延材の形状制御装置および形状制御方法は、タンデム型冷間圧延設備のうち、何れのスタンド番号の冷間圧延機に適用されてもよいし、複数の冷間圧延機に適用されてもよいし、タンデム型以外（単一型）の冷間圧延設備に適用されてもよい。また、上述した冷間圧延機１０は、一対のワークロール１１ａ，１１ｂおよび一対のバックアップロール１２ａ，１２ｂを備える４段式のものに限らず、複数対のバックアップロールを備える多段式（６段以上）のものであってもよい。   In the embodiment described above, the shape control device 1 is applied to the cold rolling mill 10 at the last stage of the tandem cold rolling equipment, but the present invention is not limited to this. That is, the shape control apparatus and the shape control method of the material to be rolled according to the embodiment of the present invention may be applied to a cold rolling mill of any stand number among tandem cold rolling equipment, The present invention may be applied to other cold rolling mills, or may be applied to cold rolling equipment other than a tandem type (single type). The cold rolling mill 10 described above is not limited to a four-stage type including a pair of work rolls 11a and 11b and a pair of backup rolls 12a and 12b, but a multi-stage type (six or more stages) including a plurality of pairs of backup rolls. ).

また、上述した実施の形態では、影響係数初期値Ｋｓを補正する影響係数補正値Ｋｒとして、複数の影響係数実績値Ｋｉの平均値を用いていたが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、影響係数補正値Ｋｒは、算出した複数の影響係数実績値Ｋｉのうちの一つ（例えば最新の影響係数実績値Ｋｎ）であってもよい。   In the above-described embodiment, the average value of a plurality of actual influence coefficient values Ki is used as the influence coefficient correction value Kr for correcting the influence coefficient initial value Ks. However, the present invention is limited to this. is not. In the present invention, the influence coefficient correction value Kr may be one of the calculated plurality of influence coefficient actual values Ki (for example, the latest influence coefficient actual value Kn).

さらに、上述した実施の形態では、補正後の影響係数である影響係数設定値Ｋを所定の時間間隔で更新していたが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、影響係数設定値Ｋは、処理対象である被圧延材が所定の距離分、搬送される毎に更新されてもよい。すなわち、影響係数設定値Ｋを更新する所定の間隔は、被圧延材の冷間圧延に伴い経過する所定の時間であってもよいし、順次搬送される被圧延材の所定の搬送距離であってもよい。   Furthermore, in the above-described embodiment, the influence coefficient setting value K, which is an influence coefficient after correction, is updated at a predetermined time interval, but the present invention is not limited to this. In the present invention, the influence coefficient setting value K may be updated every time a material to be rolled, which is a processing target, is conveyed by a predetermined distance. That is, the predetermined interval for updating the influence coefficient setting value K may be a predetermined time that elapses with the cold rolling of the material to be rolled, or a predetermined conveyance distance of the material to be rolled that is sequentially conveyed. May be.

また、上述した実施の形態では、形状制御される被圧延材の一例として冷間圧延対象の鋼板１５を例示したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明において、被圧延材は、鋼板または帯状鋼板（鋼帯）であってもよいし、鋼以外の鉄合金の金属板であってもよいし、銅またはアルミニウム等の鉄合金以外の金属板であってもよい。   Moreover, in embodiment mentioned above, although the steel plate 15 of the cold rolling object was illustrated as an example of the to-be-rolled material by which shape control is carried out, this invention is not limited to this. In the present invention, the material to be rolled may be a steel plate or a strip-shaped steel plate (steel strip), a metal plate of an iron alloy other than steel, or a metal plate other than an iron alloy such as copper or aluminum. It may be.

また、上述した実施の形態により本発明が限定されるものではなく、上述した各構成要素を適宜組み合わせて構成したものも本発明に含まれる。その他、上述した実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例および運用技術等は全て本発明に含まれる。   Further, the present invention is not limited by the above-described embodiment, and the present invention includes a configuration in which the above-described constituent elements are appropriately combined. In addition, all other embodiments, examples, operation techniques, and the like made by those skilled in the art based on the above-described embodiments are included in the present invention.

１ 形状制御装置
２ 形状計
３ 形状偏差算出部
４ 学習処理部
５ 入力部
６ 記憶部
６ａ 初期値データ
６ｂ 実績値データ
７ 制御部
１０ 冷間圧延機
１１ａ，１１ｂ ワークロール
１１ｃ，１１ｄ，１２ｃ，１２ｄ ロール軸
１２ａ，１２ｂ バックアップロール
１３ａ，１３ｂ ベンダー
１５ 鋼板 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Shape control apparatus 2 Shape meter 3 Shape deviation calculation part 4 Learning process part 5 Input part 6 Storage part 6a Initial value data 6b Actual value data 7 Control part 10 Cold rolling mill 11a, 11b Work roll 11c, 11d, 12c, 12d Roll shaft 12a, 12b Backup roll 13a, 13b Bender 15 Steel plate

Claims (8)

被圧延材の厚さ方向に前記被圧延材を挟み込む各ワークロールによって冷間圧延された前記被圧延材の形状を計測する形状計と、
前記形状計による前記被圧延材の実測形状と前記被圧延材の目標形状との偏差である形状偏差を算出する形状偏差算出部と、
前記被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて、前記各ワークロールに前記被圧延材の厚さ方向の曲げ力を付与する各ベンダーの曲げ動作量の前記形状偏差に対する影響係数を初期設定し、前記各ベンダーの曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との相関を学習して、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績とをもとに、初期設定の前記影響係数を補正する学習処理部と、
補正後の前記影響係数と前記形状偏差とを用いて、前記形状偏差の低減に要する前記各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した前記曲げ動作量の制御値に基づき、前記各ワークロールに前記曲げ力を付与して前記各ワークロールを各々曲げる前記各ベンダーのロール曲げ動作を制御する制御部と、
を備えたことを特徴とする被圧延材の形状制御装置。 A shape meter that measures the shape of the material to be rolled cold-rolled by each work roll that sandwiches the material to be rolled in the thickness direction of the material to be rolled,
A shape deviation calculating unit that calculates a shape deviation that is a deviation between a measured shape of the material to be rolled by the shape meter and a target shape of the material to be rolled;
According to the thickness, width, and metal type of the material to be rolled, an influence coefficient on the shape deviation of the bending operation amount of each bender that applies a bending force in the thickness direction of the material to be rolled to each work roll. The initial setting is performed to learn the correlation between the bending operation amount results and the shape deviation results of the respective vendors, and based on the correlated bending operation amount results and the shape deviation results, A learning processing unit for correcting the influence coefficient;
Using the corrected influence coefficient and the shape deviation, a control value of the bending motion amount of each bender required to reduce the shape deviation is calculated, and based on the calculated control value of the bending motion amount, A control unit for controlling the roll bending operation of each bender for bending the work rolls by applying the bending force to the work rolls;
A shape control device for a material to be rolled, comprising: 前記学習処理部は、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との比を前記影響係数の実績値として算出し、算出した前記影響係数の実績値を用い、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする請求項１に記載の被圧延材の形状制御装置。   The learning processing unit calculates a ratio of the correlated actual amount of bending motion and the actual result of the shape deviation as the actual value of the influence coefficient, and uses the calculated actual value of the influence coefficient, the initial setting of the influence The shape control device for a material to be rolled according to claim 1, wherein the coefficient is corrected. 前記学習処理部は、前記形状計による前記被圧延材の実測形状の計測順に、前記影響係数の実績値を順次算出し、算出した前記影響係数の各実績値のうちの最新の実績値から前記計測順の逆順に遡る複数の実績値の平均値を、前記影響係数の補正値として算出し、初期設定の前記影響係数に前記影響係数の補正値を加算して、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする請求項２に記載の被圧延材の形状制御装置。   The learning processing unit sequentially calculates the actual value of the influence coefficient in the order of measurement of the actual shape of the material to be rolled by the shape meter, and from the latest actual value among the actual values of the calculated influence coefficient, An average value of a plurality of actual values that go back in the reverse order of the measurement order is calculated as a correction value for the influence coefficient, and the correction value for the influence coefficient is added to the initial influence coefficient to obtain the initial influence coefficient. It correct | amends, The shape control apparatus of the to-be-rolled material of Claim 2 characterized by the above-mentioned. 前記学習処理部は、初期設定の前記影響係数を補正した補正後の前記影響係数を所定の間隔で更新することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の被圧延材の形状制御装置。   The said learning process part updates the said influence coefficient after correction | amendment which corrected the said influence coefficient of initial setting by a predetermined space | interval, The rolled material of any one of Claims 1-3 characterized by the above-mentioned. Shape control device. 被圧延材を冷間圧延する各ワークロールに前記被圧延材の厚さ方向の曲げ力を付与する各ベンダーの曲げ動作量が前記被圧延材の形状偏差に及ぼす影響を示す影響係数を、前記被圧延材の厚さ、幅、および金属種に応じて初期設定する初期設定ステップと、
前記各ワークロールによって冷間圧延された前記被圧延材の形状を計測する形状計測ステップと、
前記形状計測ステップによる前記被圧延材の実測形状と前記被圧延材の目標形状との偏差である前記形状偏差を算出する形状偏差算出ステップと、
前記各ベンダーの曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との相関を学習し、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績とをもとに、初期設定の前記影響係数を補正する学習補正ステップと、
補正後の前記影響係数と前記形状偏差算出ステップによる前記形状偏差とを用いて、前記形状偏差の低減に要する前記各ベンダーの曲げ動作量の制御値を算出し、算出した前記曲げ動作量の制御値に基づき、前記各ワークロールに前記曲げ力を付与して前記各ワークロールを各々曲げる前記各ベンダーのロール曲げ動作を制御する制御ステップと、
を含むことを特徴とする被圧延材の形状制御方法。 The influence coefficient indicating the influence of the bending operation amount of each bender that gives the bending force in the thickness direction of the material to be rolled to each work roll for cold rolling the material to be rolled on the shape deviation of the material to be rolled, An initial setting step for initial setting according to the thickness, width, and metal type of the material to be rolled;
A shape measuring step for measuring the shape of the material to be rolled cold-rolled by each work roll;
A shape deviation calculating step for calculating the shape deviation which is a deviation between the actual shape of the material to be rolled by the shape measuring step and the target shape of the material to be rolled;
Learn the correlation between the bending motion amount results and the shape deviation results of each vendor, and correct the initial influence coefficient based on the correlated bending motion amount results and the shape deviation results Learning correction step to
Using the influence coefficient after correction and the shape deviation in the shape deviation calculating step, a control value of the bending motion amount of each bender required for reducing the shape deviation is calculated, and the calculated bending motion amount is controlled. Based on the value, the control step of controlling the roll bending operation of each bender that applies the bending force to each work roll and bends each work roll.
A method for controlling the shape of a material to be rolled. 前記学習補正ステップは、相関する前記曲げ動作量の実績と前記形状偏差の実績との比を前記影響係数の実績値として算出し、算出した前記影響係数の実績値を用い、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする請求項５に記載の被圧延材の形状制御方法。   In the learning correction step, a ratio of the correlated actual amount of bending motion and the actual shape deviation is calculated as the actual value of the influence coefficient, and the initial setting of the influence is calculated using the calculated actual value of the influence coefficient. 6. The method for controlling the shape of a material to be rolled according to claim 5, wherein the coefficient is corrected. 前記学習補正ステップは、前記形状計測ステップによる前記被圧延材の実測形状の計測順に、前記影響係数の実績値を順次算出し、算出した前記影響係数の各実績値のうちの最新の実績値から前記計測順の逆順に遡る複数の実績値の平均値を、前記影響係数の補正値として算出し、初期設定の前記影響係数に前記影響係数の補正値を加算して、初期設定の前記影響係数を補正することを特徴とする請求項６に記載の被圧延材の形状制御方法。   The learning correction step sequentially calculates the actual value of the influence coefficient in the order of measurement of the actually measured shape of the material to be rolled by the shape measuring step, and from the latest actual value of the calculated actual values of the influence coefficient. An average value of a plurality of actual values that go back in the reverse order of the measurement order is calculated as a correction value for the influence coefficient, and the influence coefficient correction value is added to the influence coefficient that is initially set, so that the influence coefficient that is initially set The method for controlling the shape of the material to be rolled according to claim 6, wherein: 前記学習補正ステップは、初期設定の前記影響係数を補正した補正後の前記影響係数を所定の間隔で更新することを特徴とする請求項５〜７のいずれか一つに記載の被圧延材の形状制御方法。   The said learning correction step updates the said influence coefficient after correction | amendment which corrected the said influence coefficient of the initial setting at a predetermined space | interval, The rolled material of any one of Claims 5-7 characterized by the above-mentioned. Shape control method.
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