JP2016157313A - Trend monitoring system of steel plant - Google Patents

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文紀 吉森
Noritoshi Yoshimori
文紀 吉森
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a trend monitoring system of a steel plant which can detect abnormality of an actuator accurately when the steel plant is in operation actually.SOLUTION: A steel plant comprises: an actuator operating a facility acting on a rolled material; a controller for feeding back a control experience value to a manipulated variable of the actuator to make the control experience level of the facility agree with a control targeted point; and a data collecting device for collecting the control targeted value and the control experience value of the facility in each time. A trend monitoring system comprises: an arithmetic logical unit for calculating an integrated value obtained by integrating an absolute value of a deviation between the control targeted value and the control experience value in each time collected by the data collecting device; and an abnormality determining unit determining that the state of the actuator is abnormal when the integrated value is greater than a threshold.SELECTED DRAWING: Figure 6

Description

この発明は、鉄鋼プラントの傾向監視装置に関する。特に、鉄鋼プラントを構成する設備機器の異常を早期に発見するための鉄鋼プラントの傾向監視装置に関する。   The present invention relates to a trend monitoring device for a steel plant. In particular, the present invention relates to a steel plant trend monitoring device for early detection of abnormalities in equipment constituting the steel plant.

従来、設備機器の動作状態を監視することで、早期に異常を発見する様々な手法が開発されている。例えば、特開２００２−１４９２３０号公報には、被制御機器への制御出力から被制御機器の状態が変化するまでの応動時間の計測を繰り返して制御回数に対する応動時間の変化特性を求め、所定の制御回数ごとに変化特性の傾きを求め、最新の寿命を予測する監視方法が開示されている。   Conventionally, various methods have been developed to detect abnormalities at an early stage by monitoring the operating state of facility equipment. For example, in Japanese Patent Laid-Open No. 2002-149230, measurement of response time from the control output to the controlled device to the change of the state of the controlled device is repeated to obtain a change characteristic of the response time with respect to the number of times of control. A monitoring method is disclosed in which the slope of the change characteristic is obtained for each control count and the latest life is predicted.

従来の監視方法では、被制御機器への制御出力から被制御機器の状態が変化するまでの応動時間を複数回計測する必要がある。しかし、実際に運用中のプラントでは、対象となる設備機器が多数あるため、それぞれに応動時間を測定するための装置を取り付け、複数回計測するのは運用上難しい。   In the conventional monitoring method, it is necessary to measure the response time from the control output to the controlled device until the state of the controlled device changes a plurality of times. However, in a plant that is actually in operation, since there are a large number of target equipment, it is difficult in terms of operation to attach a device for measuring the response time and measure it multiple times.

また、計測した応動時間を用いて設備機器の異常を判断するために、計測した応動時間と既知の応動特性から求めた時間との比較が必要になるが、実際に運用中のプラントでは、対象となる設備機器が多数あるため、各機器に対する応動特性を準備して比較する必要があり準備に多大な時間を要する。   In addition, in order to judge the abnormality of equipment using the measured response time, it is necessary to compare the measured response time with the time obtained from the known response characteristics. Since there are a large number of facility devices, it is necessary to prepare and compare the response characteristics for each device, which requires a lot of time for preparation.

特開２００２−１４９２３０号公報JP 2002-149230 A

鉄鋼プラントは、加熱炉、圧延機、冷却装置など被圧延材に作用する設備を備える。設備はアクチュエータにより動作する。設備の制御実績値を制御目標値に一致させるように、制御実績値をアクチュエータの操作量にフィードバックするフィードバック制御が知られている。従来の監視方法によれば、制御開始から設備の状態が制御目標値に達するまでの所要時間が上限時間を超えた場合にアクチュエータの状態は異常であると判断している。   The steel plant is equipped with facilities that act on the material to be rolled, such as a heating furnace, a rolling mill, and a cooling device. The equipment is operated by an actuator. Feedback control is known that feeds back a control record value to an operation amount of an actuator so that the control record value of the equipment matches a control target value. According to the conventional monitoring method, it is determined that the state of the actuator is abnormal when the required time from the start of control until the state of the equipment reaches the control target value exceeds the upper limit time.

しかしながら、所要時間が上限時間を達しなければ正常であるとは言い切れない。所要時間が上限時間を超えない場合であっても、制御目標値に達した後の制御実績値の振幅が正常時よりも大きい場合には、アクチュエータの状態は異常である。従来の監視方法では、このような異常を検出することができない。   However, if the required time does not reach the upper limit time, it cannot be said that it is normal. Even if the required time does not exceed the upper limit time, if the amplitude of the control result value after reaching the control target value is larger than that in the normal state, the state of the actuator is abnormal. The conventional monitoring method cannot detect such an abnormality.

この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、実際に運用中の鉄鋼プラントにおいて一般的に収集される制御情報から、アクチュエータの異常状態を精度高く早期に検出可能な鉄鋼プラントの傾向監視装置を提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and can detect an abnormal state of an actuator with high accuracy and early from control information generally collected in an actually operating steel plant. It aims at providing the tendency monitoring apparatus of a plant.

本発明は、上記の目的を達成するため、鉄鋼プラントの傾向監視装置であって、
前記鉄鋼プラントは、
被圧延材に作用する設備を動作させるアクチュエータと、
前記設備の制御実績値を制御目標値に一致させるように、制御実績値を前記アクチュエータの操作量にフィードバックするコントローラと、
各時刻における前記設備の制御目標値および制御実績値を収集するデータ収集装置と、を備え、
前記傾向監視装置は、
前記データ収集装置が収集した各時刻における制御目標値および制御実績値の偏差の絶対値を積算した積算値を算出する演算部と、
前記積算値が閾値よりも大きい場合に前記アクチュエータの状態が異常であると判定する異常判定部と、を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention is a steel plant trend monitoring device,
The steel plant is
An actuator for operating equipment acting on the material to be rolled;
A controller that feeds back the control result value to the operation amount of the actuator so that the control result value of the equipment matches the control target value;
A data collection device that collects the control target value and control result value of the facility at each time, and
The trend monitoring device is:
A calculation unit that calculates an integrated value obtained by integrating the absolute value of the deviation of the control target value and the actual control value at each time collected by the data collection device;
And an abnormality determining unit that determines that the state of the actuator is abnormal when the integrated value is larger than a threshold value.

本発明によれば、実際に運用中の鉄鋼プラントにおいて一般的に収集される制御情報から、アクチュエータの異常状態を精度高く早期に検出することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the abnormal state of an actuator can be detected with high precision at an early stage from the control information generally collected in the steel plant currently actually operated.

本発明の実施の形態１に係るシステムの全体構成を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the whole structure of the system which concerns on Embodiment 1 of this invention. 鉄鋼プラント１が備える圧延ラインを示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the rolling line with which the steel plant 1 is provided. 制御ネットワーク３におけるスキャン伝送について説明するための図である。3 is a diagram for explaining scan transmission in a control network 3. FIG. 設備への制御出力（制御目標値）と制御実績値との関係について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the relationship between the control output (control target value) to an installation, and a control performance value. データベースに蓄積されるデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data accumulate | stored in a database. 傾向監視装置４４の機能について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the function of the tendency monitoring apparatus. 実施の形態１に係るシステムの傾向監視装置４４において作成される制御動作監視用の定義ファイルである。6 is a control action monitoring definition file created in the system trend monitoring apparatus 44 according to the first embodiment. 実施の形態１に係るシステムのデータ収集装置４３が実行する制御ルーチンのフローチャートである。4 is a flowchart of a control routine executed by the data collection device 43 of the system according to the first embodiment. 実施の形態１に係るシステムの傾向監視装置４４が実行する制御ルーチンのフローチャートである。5 is a flowchart of a control routine executed by the system trend monitoring device 44 according to the first embodiment. 実施の形態２に係るシステムの傾向監視装置４４において作成される制御動作監視用の定義ファイルである。It is a definition file for control operation monitoring created in the trend monitoring device 44 of the system according to the second embodiment. 実施の形態２に係るシステムのデータ収集装置４３が実行する制御ルーチンのフローチャートである。6 is a flowchart of a control routine executed by the data collection device 43 of the system according to the second embodiment. 実施の形態２に係るシステムの傾向監視装置４４が実行する制御ルーチンのフローチャートである。6 is a flowchart of a control routine executed by the trend monitoring device 44 of the system according to the second embodiment. 実施の形態３に係るシステムの傾向監視装置４４において作成される制御動作監視用の定義ファイルである。It is a definition file for control operation monitoring created in the trend monitoring device 44 of the system according to the third embodiment. 実施の形態３に係るシステムのデータ収集装置４３が実行する制御ルーチンのフローチャートである。14 is a flowchart of a control routine executed by the data collection device 43 of the system according to the third embodiment. 実施の形態３に係るシステムの傾向監視装置４４が実行する制御ルーチンのフローチャートである。10 is a flowchart of a control routine executed by a trend monitoring device 44 of the system according to the third embodiment.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the element which is common in each figure, and the overlapping description is abbreviate | omitted.

実施の形態１．
［実施の形態１のシステム構成］
図１は、本発明の実施の形態１に係るシステムの全体構成を示す概念図である。図１のシステムは、鉄鋼プラント１を備える。鉄鋼プラント１は、伝送方式が異なる２つのネットワーク、すなわち、情報ネットワーク２と制御ネットワーク３を備える。 Embodiment 1 FIG.
[System Configuration of Embodiment 1]
FIG. 1 is a conceptual diagram showing an overall configuration of a system according to Embodiment 1 of the present invention. The system of FIG. 1 includes a steel plant 1. The steel plant 1 includes two networks having different transmission methods, that is, an information network 2 and a control network 3.

鉄鋼プラント１は、上位計算機４１、プロセス計算機４２、データ収集装置４３、傾向監視装置４４、コントローラ５１、コントローラ５２、ＲＩＯ（ｒｅｍｏｔｅ ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ）５３を備える。コントローラ５１とコントローラ５２とＲＩＯ５３は、設備を構成する複数の機器に接続する。具体的には、コントローラ５１は、アクチュエータ７１とセンサ８１に接続する。同様に、コントローラ５２は、アクチュエータ７２とセンサ８２に接続する。ＲＩＯ５３は、アクチュエータ７３とセンサ８３に接続する。アクチュエータ７１〜７３は、例えば、図２のモータ１１０、１１１や油圧装置１１２、１１３である。センサ８１〜８３は、例えば、図２の板厚計１１４、１１５である。   The steel plant 1 includes a host computer 41, a process computer 42, a data collection device 43, a trend monitoring device 44, a controller 51, a controller 52, and a RIO (remote input / output) 53. The controller 51, the controller 52, and the RIO 53 are connected to a plurality of devices constituting the facility. Specifically, the controller 51 is connected to the actuator 71 and the sensor 81. Similarly, the controller 52 is connected to the actuator 72 and the sensor 82. The RIO 53 is connected to the actuator 73 and the sensor 83. The actuators 71 to 73 are, for example, the motors 110 and 111 and the hydraulic devices 112 and 113 shown in FIG. The sensors 81 to 83 are, for example, the thickness gauges 114 and 115 in FIG.

（圧延ライン）
図２は、鉄鋼プラント１が備える圧延ラインを示す概念図である。図２の圧延ラインは、熱間圧延ラインである。圧延ラインは、厚板圧延ライン、冷間圧延ライン、線材圧延ライン、条鋼圧延ライン等であってもよい。 (Rolling line)
FIG. 2 is a conceptual diagram showing a rolling line provided in the steel plant 1. The rolling line in FIG. 2 is a hot rolling line. The rolling line may be a thick plate rolling line, a cold rolling line, a wire rod rolling line, a strip rolling line, or the like.

被圧延材は、圧延ラインの搬送テーブル１０７上を加熱炉１００から巻取機１０５まで搬送される過程で加熱され圧延され冷却される。図２の圧延ラインには、上流から順に、加熱炉１００、粗圧延機１０１、ｎ台の仕上圧延機、ランアウトテーブル（ＲＯＴ）１０４、巻取機１０５が配置される。図２には、ｎ台の仕上圧延機のうち第１仕上圧延機１０２と第ｎ仕上圧延機１０３が表わされている。   The material to be rolled is heated, rolled and cooled in the process of being conveyed from the heating furnace 100 to the winder 105 on the conveying table 107 of the rolling line. In the rolling line of FIG. 2, a heating furnace 100, a rough rolling mill 101, n finishing rolling mills, a run-out table (ROT) 104, and a winder 105 are arranged in order from the upstream. FIG. 2 shows a first finishing mill 102 and an nth finishing rolling mill 103 among n finishing rolling mills.

圧延ラインは、複数の設備に区分される。図２には、加熱炉１００を含む設備Ｆ、粗圧延機１０１を含む設備ＲＭ、第１仕上圧延機１０２を含む設備Ｆ１、第ｎ仕上圧延機１０３を含む設備Ｆｎが表わされている。粗圧延機１０１、ｎ台の仕上圧延機のそれぞれは、被圧延材を圧延する少なくとも１対の圧延ロールを備える。各設備は、その構成機器としてアクチュエータやセンサを備える。例えば、第１仕上圧延機１０２は、１対の圧延ロールを回転駆動するモータ１１０、１対の圧延ロールのギャップを調整する油圧装置１１２、１対の圧延ロールに圧延された被圧延材の板厚を検出する板厚計１１４を備える。同様に、第１仕上圧延機１０３は、モータ１１１、油圧装置１１３、板厚計１１５を備える。油圧装置１１２、１１３は、油圧を制御する電磁弁を備える。   The rolling line is divided into a plurality of facilities. FIG. 2 shows a facility F including the heating furnace 100, a facility RM including the rough rolling mill 101, a facility F1 including the first finishing mill 102, and a facility Fn including the nth finishing rolling mill 103. Each of the rough rolling mill 101 and the n finishing rolling mills includes at least one pair of rolling rolls for rolling the material to be rolled. Each facility includes an actuator and a sensor as its constituent devices. For example, the first finish rolling mill 102 includes a motor 110 that rotationally drives a pair of rolling rolls, a hydraulic device 112 that adjusts a gap between the pair of rolling rolls, and a plate of a material to be rolled that is rolled into the pair of rolling rolls. A thickness gauge 114 for detecting the thickness is provided. Similarly, the first finish rolling mill 103 includes a motor 111, a hydraulic device 113, and a plate thickness meter 115. The hydraulic devices 112 and 113 include electromagnetic valves that control the hydraulic pressure.

上述したように構成された圧延ラインにおいて、加熱炉１００から抽出された被圧延材（スラブ）は、粗圧延機１０１による圧延、第１仕上圧延機１０２および第ｎ仕上圧延機１０３による圧延、ＲＯＴ１０４における冷却を経て、巻取機１０５に巻き取られる。   In the rolling line configured as described above, the material to be rolled (slab) extracted from the heating furnace 100 is rolled by the rough rolling mill 101, rolled by the first finishing rolling mill 102 and the nth finishing rolling mill 103, and ROT 104. After being cooled, the paper is wound around the winder 105.

（情報ネットワークと制御ネットワーク）
図１の情報ネットワーク２は、操業及び製品製造に関するネットワークであり、ネットワークに接続する装置間でメッセージを送受信可能なネットワークである。 (Information network and control network)
An information network 2 in FIG. 1 is a network related to operations and product manufacturing, and is a network capable of transmitting and receiving messages between devices connected to the network.

図１の制御ネットワーク３は、高信頼性とリアルタイム性を実現するプラント制御用ネットワークである。具体的には、制御ネットワーク３は、コモンメモリ方式によるスキャン伝送（周期的な同報伝送）で制御データの同時性を確保可能なネットワークである。制御ネットワーク３を実現する伝送技術の一例として、ＴＣｎｅｔ（ＩＥＣ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ）規格“ＩＥＣ ６１７８４−１／ＩＥＣ ６１１５８”）が挙げられる。   The control network 3 in FIG. 1 is a plant control network that realizes high reliability and real-time performance. Specifically, the control network 3 is a network that can ensure the simultaneity of control data by scan transmission (periodic broadcast transmission) using a common memory system. As an example of a transmission technology that realizes the control network 3, TCnet (IEC (International Electrotechnical Commission) standard “IEC 617841/1 / IEC 61158”) can be cited.

図１の制御ネットワーク３は、複数のノード（ノードＡ３１〜ノードＥ３５）を備える。ノードはステーションとも称される。ノードＡ３１はプロセス計算機４２を、ノードＢ３２はデータ収集装置４３を、ノードＣ３３はコントローラ５１を、ノードＤ３４はコントローラ５２を、ノードＥ３５はＲＩＯ５３を備える。   The control network 3 in FIG. 1 includes a plurality of nodes (node A31 to node E35). Nodes are also referred to as stations. The node A31 includes a process computer 42, the node B32 includes a data collection device 43, the node C33 includes a controller 51, the node D34 includes a controller 52, and the node E35 includes a RIO 53.

図３は、制御ネットワーク３におけるスキャン伝送について説明するための図である。ここでは、ノードＡ３１〜ノードＤ３４について説明するが、これは説明を平易にするためであり、実際にはノードＥ３５とノードＡ３１〜ノードＤ３４との間でもスキャン伝送が行われる。   FIG. 3 is a diagram for explaining scan transmission in the control network 3. Here, the nodes A31 to D34 will be described, but this is for the sake of simplicity. In practice, scan transmission is also performed between the node E35 and the nodes A31 to D34.

図３に示すように、ノードＡ３１〜ノードＤ３４は、それぞれ同一構成のコモンメモリ３１０〜３４０を有する。各コモンメモリには、プロセス計算機４２により計算された設定情報が書き込まれる記憶領域、コントローラ５１の出力信号（アクチュエータ７１およびセンサ８１の出力信号を含む）が書き込まれる記憶領域、コントローラ５２の出力信号（アクチュエータ７２およびセンサ８２の出力信号を含む）が書き込まれる記憶領域、ＲＩＯ５３の出力信号（アクチュエータ７３およびセンサ８３の出力信号を含む）が書き込まれる記憶領域が重複しないように割り当てられている。   As illustrated in FIG. 3, the nodes A <b> 31 to D <b> 34 have common memories 310 to 340 having the same configuration. In each common memory, a storage area in which setting information calculated by the process computer 42 is written, a storage area in which output signals of the controller 51 (including output signals of the actuator 71 and the sensor 81) are written, and an output signal of the controller 52 ( The storage area to which the output signals of the actuator 72 and the sensor 82 are written and the storage area to which the output signals of the RIO 53 (including the output signals of the actuator 73 and the sensor 83) are written are assigned so as not to overlap.

具体的には、各コモンメモリには、監視項目毎（信号毎）に定義されたシンボルに対応する記憶領域が割り当てられ、状態値が記憶される。例えば、監視項目毎に、設備動作開始シンボル、制御出力シンボル、制御実績シンボルに対応する記憶領域が割り当てられる。設備動作開始シンボルに対応する記憶領域には、設備の状態（０（非動作）か１（動作））を示す値が記憶される。制御出力シンボルに対応する記憶領域には、設備の制御目標値が記憶される。制御実績シンボルに対応する記憶領域には、設備の制御実績値が記憶される。   Specifically, a storage area corresponding to a symbol defined for each monitoring item (each signal) is allocated to each common memory, and a state value is stored. For example, storage areas corresponding to equipment operation start symbols, control output symbols, and control performance symbols are allocated to each monitoring item. In the storage area corresponding to the equipment operation start symbol, a value indicating the equipment state (0 (non-operation) or 1 (operation)) is stored. A control target value of the facility is stored in the storage area corresponding to the control output symbol. In the storage area corresponding to the control result symbol, the control result value of the facility is stored.

各ノードは、自ノードが管理するコモンメモリ上のデータを、他のすべてのノードに周期的に同報伝送する同報伝送機能を有する。例えば、ノードＣ３３は、コモンメモリ３３０上のコントローラ５１の出力データが書き込まれる記憶領域にあるデータを、他のすべてのノードに周期的に同報伝送して、各コモンメモリ上のデータを同期する。制御ネットワーク３は、数ｍｓｅｃ周期でスキャン伝送を実施可能である。   Each node has a broadcast transmission function for periodically broadcasting data on the common memory managed by the node to all other nodes. For example, the node C33 periodically broadcasts the data in the storage area where the output data of the controller 51 on the common memory 330 is written to all other nodes, and synchronizes the data on each common memory. . The control network 3 can perform scan transmission with a period of several msec.

図１に戻り説明を続ける。上位計算機４１および傾向監視装置４４は、情報ネットワーク２に接続する。プロセス計算機４２は、情報ネットワーク２に接続すると共に、ノードＡ３１を介して制御ネットワーク３に接続する。データ収集装置４３は、情報ネットワーク２に接続すると共に、ノードＢ３２を介して制御ネットワーク３に接続する。コントローラ５１は、ノードＣ３３を介して制御ネットワーク３に接続する。コントローラ５２は、ノードＤ３４を介して制御ネットワーク３に接続する。ＲＩＯ５３は、ノードＥ３５を介して制御ネットワーク３に接続する。   Returning to FIG. The host computer 41 and the trend monitoring device 44 are connected to the information network 2. The process computer 42 is connected to the information network 2 and is connected to the control network 3 via the node A31. The data collection device 43 is connected to the information network 2 and is connected to the control network 3 via the node B32. The controller 51 is connected to the control network 3 via the node C33. The controller 52 is connected to the control network 3 via the node D34. The RIO 53 is connected to the control network 3 via the node E35.

（上位計算機、プロセス計算機）
プロセス計算機４２は、鉄鋼プラント１における製造プロセスを総合的に管理するプロセスコンピュータである。プロセス計算機４２は、上位計算機４１から生産情報を受け取り、圧延現象を模した物理モデルを用いてプラント制御のための設定情報を計算する。設備動作に必要な設定情報は、コモンメモリのスキャン伝送により、コントローラ５１、コントローラ５２、ＲＩＯ５３に伝えられる。また、設備動作の結果（実績）は、プロセス計算機４２に伝えられ、プロセス計算機４２は、上位計算機４１に操業実績データを送信する。 (Host computer, process computer)
The process computer 42 is a process computer that comprehensively manages manufacturing processes in the steel plant 1. The process computer 42 receives production information from the host computer 41, and calculates setting information for plant control using a physical model simulating a rolling phenomenon. Setting information necessary for equipment operation is transmitted to the controller 51, the controller 52, and the RIO 53 by scan transmission of the common memory. Further, the result (actual result) of the equipment operation is transmitted to the process computer 42, and the process computer 42 transmits the operation result data to the host computer 41.

（コントローラとＲＩＯ）
コントローラ５１、コントローラ５２、ＲＩＯ５３は、プロセス計算機４２が出力した設定情報に基づいて各設備を制御する。また、コントローラ５１、コントローラ５２、ＲＩＯ５３は、設備へ制御出力信号を送信し、設備から制御実績信号の受信し、コモンメモリ上の各種シンボルに対応する状態値を更新する。 (Controller and RIO)
The controller 51, the controller 52, and the RIO 53 control each facility based on the setting information output from the process computer 42. In addition, the controller 51, the controller 52, and the RIO 53 transmit a control output signal to the facility, receive a control performance signal from the facility, and update state values corresponding to various symbols on the common memory.

［実施の形態１における特徴的構成］
（アクチュエータの異常検出）
実施の形態１のシステムにおけるアクチュエータの異常検出手法について説明する。上述したように鉄鋼プラント１は、被圧延材に作用する設備を動作させるアクチュエータを備える。設備の制御実績値を制御目標値に一致させるように、制御実績値をアクチュエータの操作量にフィードバックするフィードバック制御が実行される。 [Characteristic Configuration in Embodiment 1]
(Actuator error detection)
An actuator abnormality detection method in the system according to the first embodiment will be described. As described above, the steel plant 1 includes an actuator that operates equipment that acts on the material to be rolled. Feedback control is performed to feed back the actual control value to the operation amount of the actuator so that the actual control value of the equipment matches the control target value.

実施の形態１のシステムにおけるフィードバック制御の一例について説明する。設備は、被圧延材を圧延する少なくとも１対の圧延ロールを備える圧延機（第１仕上圧延機１０２）である。アクチュエータは１対の圧延ロールのギャップを調整するための油圧装置１１２である。設備の制御目標値は、１対の圧延ロールのギャップの目標値である。設備の制御実績値は、１対の圧延ロールのギャップの実績値であり、板厚計１１４の出力信号から推定される値である。フィードバック制御では、設備の制御実績値を制御目標値に一致させるように、制御実績値をアクチュエータの操作量にフィードバックする。   An example of feedback control in the system according to the first embodiment will be described. The facility is a rolling mill (first finish rolling mill 102) provided with at least one pair of rolling rolls for rolling the material to be rolled. The actuator is a hydraulic device 112 for adjusting the gap between a pair of rolling rolls. The control target value of the facility is a target value of the gap between the pair of rolling rolls. The actual control value of the facility is the actual value of the gap between the pair of rolling rolls, and is a value estimated from the output signal of the plate thickness meter 114. In the feedback control, the control result value is fed back to the operation amount of the actuator so that the control result value of the equipment matches the control target value.

図４は、設備への制御出力（制御目標値）と制御実績値との関係について説明するための図である。実線１２０は、制御出力（制御目標値）を示す。実線１２２は、アクチュエータの状態が正常である場合の制御実績値を示す。実線１２４は、アクチュエータの状態が異常である場合の制御実績値の一例を示す。   FIG. 4 is a diagram for explaining the relationship between the control output to the equipment (control target value) and the actual control value. A solid line 120 indicates a control output (control target value). A solid line 122 indicates a control result value when the state of the actuator is normal. A solid line 124 shows an example of the actual control value when the actuator state is abnormal.

アクチュエータの異常検出手法の一つとして、制御開始から設備の状態が制御目標値に達するまでの所要時間が上限時間（図４のｔ１からｔ３までの時間）を超えた場合にアクチュエータの状態が異常であると判断することが考えられる。しかしながら、所要時間が上限時間を達しなければ正常であるとは言い切れない。図４の実線１２４に示すように、所要時間（図４のｔ１からｔ２までの時間）が上限時間（図４のｔ１からｔ３までの時間）を超えない場合であっても、制御目標値に達した後の制御実績値の振幅が正常時よりも大きい場合には、アクチュエータの状態は異常である。上述の異常検出手法では、このようなアクチュエータの異常を検出することができない。   As one of the abnormality detection methods of the actuator, the actuator state is abnormal when the time required from the start of control until the equipment state reaches the control target value exceeds the upper limit time (time from t1 to t3 in FIG. 4). It can be considered that it is. However, if the required time does not reach the upper limit time, it cannot be said that it is normal. As shown by a solid line 124 in FIG. 4, even if the required time (time from t1 to t2 in FIG. 4) does not exceed the upper limit time (time from t1 to t3 in FIG. 4), the control target value is reached. If the amplitude of the control result value after reaching the value is larger than that in the normal state, the state of the actuator is abnormal. With the above-described abnormality detection method, such an abnormality of the actuator cannot be detected.

そこで、実施の形態１のシステムでは、各時刻における制御目標値および制御実績値の偏差の絶対値を積算した積算値を算出し、積算値が閾値よりも大きい場合にアクチュエータの状態が異常であると判定することとした。   Therefore, in the system of the first embodiment, an integrated value obtained by integrating the absolute values of the deviation between the control target value and the actual control value at each time is calculated, and the actuator state is abnormal when the integrated value is larger than the threshold value. It was decided to judge.

（データ収集装置）
上述したような異常判定を実現するために、運用中の実データを収集する必要がある。データ収集装置４３は、プロセス計算機４２、コントローラ５１、コントローラ５２、ＲＩＯ５３が自ノードのコモンメモリに書き込んだデータを収集する。データ収集装置４３は、ノードＢ３２のコモンメモリ３２０上の各種信号（設備動作開始シンボル、制御出力シンボル、制御実績シンボルに関する）を、設備制御周期の１／２以下の短い周期で監視する。データ収集装置４３は、各種シンボルの状態値の変化を検出すると、検出時刻とシンボル名と状態値とを関連付けたデータを作成しデータベースに蓄積する。図５は、データベースに蓄積されるデータの一例を示す図である。また、データ収集装置４３は、傾向監視装置４４からの検索要求に応答して検索結果を出力する。 (Data collection device)
In order to realize the abnormality determination as described above, it is necessary to collect actual data during operation. The data collection device 43 collects data written by the process computer 42, the controller 51, the controller 52, and the RIO 53 into the common memory of its own node. The data collection device 43 monitors various signals (related to the equipment operation start symbol, control output symbol, and control result symbol) on the common memory 320 of the node B32 at a short cycle of 1/2 or less of the equipment control cycle. When detecting a change in the state value of various symbols, the data collection device 43 creates data in which the detection time, the symbol name, and the state value are associated with each other and stores the data in the database. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of data stored in the database. In addition, the data collection device 43 outputs a search result in response to a search request from the trend monitoring device 44.

（傾向監視装置）
傾向監視装置４４は、データ収集装置４３に収集されたデータに基づいてアクチュエータの異常判定を行う。図６は、傾向監視装置４４の機能について説明するための図である。傾向監視装置４４は、検索部４４１、演算部４４２と、異常判定部４４３と、入出力部４４４とを備える。傾向監視装置４４は、演算処理装置、記憶装置、入出力インタフェース等の演算資源を備える。上記各部の機能に対応するプログラムは、記憶装置に記憶されており、演算処理装置に実行されることで各部の機能が実現される。 (Trend monitoring device)
The trend monitoring device 44 determines the abnormality of the actuator based on the data collected by the data collecting device 43. FIG. 6 is a diagram for explaining the function of the trend monitoring device 44. The trend monitoring device 44 includes a search unit 441, a calculation unit 442, an abnormality determination unit 443, and an input / output unit 444. The trend monitoring device 44 includes computation resources such as a computation processing device, a storage device, and an input / output interface. A program corresponding to the function of each unit is stored in the storage device, and the function of each unit is realized by being executed by the arithmetic processing unit.

図７は、傾向監視装置４４において作成される制御動作監視用の定義ファイルである。定義ファイルの項目は、設備名、設備動作開始シンボル、制御出力シンボル、制御実績シンボル、検索期間である。定義ファイルの内容は、入出力部４４４により編集可能である。   FIG. 7 is a control operation monitoring definition file created in the trend monitoring device 44. The items of the definition file are equipment name, equipment operation start symbol, control output symbol, control performance symbol, and search period. The contents of the definition file can be edited by the input / output unit 444.

検索部４４１は、定義ファイルを含む検索要求をデータ収集装置４３に送信し、データ収集装置４３から検索結果を受信し、演算データファイルに格納する。   The search unit 441 transmits a search request including the definition file to the data collection device 43, receives the search result from the data collection device 43, and stores it in the calculation data file.

演算部４４２は、指定の監視対象（監視対象シンボルおよび監視対象期間）について、制御開始から一定時間内（例えば、図４のｔ１からｔ４までの時間）の制御出力（制御目標値）および制御実績値を演算データファイルから取得し、各時刻における制御目標値および制御実績値の偏差の絶対値を積算した積算値を算出する。さらに、演算部４４２は、監視対象期間内のデータから複数算出された積算値について、積算値の最大値、最小値、平均値を算出する。   The calculation unit 442 performs control output (control target value) and control results within a certain time (for example, time from t1 to t4 in FIG. 4) for the designated monitoring target (monitoring target symbol and monitoring target period). A value is acquired from the calculation data file, and an integrated value obtained by integrating the absolute value of the deviation between the control target value and the actual control value at each time is calculated. Further, the calculation unit 442 calculates the maximum value, the minimum value, and the average value of the integrated values for a plurality of integrated values calculated from the data within the monitoring target period.

異常判定部４４３は、積算値の最大値が予め設定した閾値よりも大きいか否かを判定し、閾値よりも大きい場合にはアラーム信号を出力する。   The abnormality determination unit 443 determines whether or not the maximum integrated value is greater than a preset threshold value, and outputs an alarm signal if the maximum value is greater than the threshold value.

入出力部４４４は、オペレータの画面操作に基づいて、定義ファイルの内容を編集可能であり、監視対象（監視対象シンボルおよび監視対象期間）を指定可能である。また、入出力部４４４は、検索部４４１による検索結果、演算部４４２による積算値の最大値、最小値、平均値に関するグラフ、異常判定部４４３によるアラーム信号を画面に表示可能である。   The input / output unit 444 can edit the contents of the definition file based on the screen operation of the operator, and can specify the monitoring target (monitoring target symbol and monitoring target period). Further, the input / output unit 444 can display a search result by the search unit 441, a graph regarding the maximum value, minimum value, and average value of the integrated value by the calculation unit 442, and an alarm signal by the abnormality determination unit 443 on the screen.

（フローチャート）
図８は、データ収集装置４３が実行する制御ルーチンのフローチャートである。本ルーチンは、傾向監視装置４４からの検索要求に応じて実行される。 (flowchart)
FIG. 8 is a flowchart of a control routine executed by the data collection device 43. This routine is executed in response to a search request from the trend monitoring device 44.

まず、データ収集装置４３は、検索要求に含まれる定義ファイル（図７）を読み込む（ステップＳ１００）。データ収集装置４３は、検索期間の範囲内で、設備動作開始シンボルの状態値が変化（０→１、１→０）した時刻をデータベースから取得する（ステップＳ１０２）。データ収集装置４３は、設備動作開始シンボルの状態が変化した時刻でデータベースを検出し、当該時刻から一定時間（設定可能）内の制御出力シンボルの状態値（制御目標値）、制御実績シンボルの状態値（制御実績値）を取得する（ステップＳ１０４）。データ収集装置４３は、検索期間の範囲内で取得した各時刻における設備動作開始シンボルの状態値、制御出力シンボルの状態値、制御実績シンボルの状態値を時系列データとして編集し、傾向監視装置４４に送信する（ステップＳ１０６）。   First, the data collection device 43 reads the definition file (FIG. 7) included in the search request (step S100). The data collection device 43 acquires, from the database, the time when the state value of the equipment operation start symbol changes (0 → 1, 1 → 0) within the search period (step S102). The data collection device 43 detects the database at the time when the state of the equipment operation start symbol changes, and the state value (control target value) of the control output symbol and the state of the control result symbol within a certain time (can be set) from the time A value (control result value) is acquired (step S104). The data collection device 43 edits the state value of the equipment operation start symbol, the state value of the control output symbol, and the state value of the control result symbol at each time acquired within the search period as time series data, and the trend monitoring device 44. (Step S106).

図９は、傾向監視装置４４が実行する制御ルーチンのフローチャートである。検索部４４１は、定義ファイルを含む検索要求をデータ収集装置４３に送信し、データ収集装置４３から検索結果を受信し、演算データファイルに格納する。   FIG. 9 is a flowchart of a control routine executed by the trend monitoring device 44. The search unit 441 transmits a search request including the definition file to the data collection device 43, receives the search result from the data collection device 43, and stores it in the calculation data file.

オペレータは、入出力部４４４の画面から監視対象（監視対象シンボル、監視対象期間）を指定する（ステップＳ１１０）。   The operator designates a monitoring target (monitoring target symbol, monitoring target period) from the screen of the input / output unit 444 (step S110).

演算部４４２は、演算データファイルから指定の監視対象について、制御開始から一定時間内の制御目標値および制御実績値を取得し、各時刻における制御目標値および制御実績値の偏差の絶対値を積算した積算値を算出する。さらに、演算部４４２は、監視対象期間内のデータから複数算出された積算値について、積算値の最大値、最小値、平均値を算出する（ステップＳ１１２）。   The calculation unit 442 acquires a control target value and a control actual value within a predetermined time from the start of control for the specified monitoring target from the calculation data file, and integrates the absolute value of the deviation between the control target value and the control actual value at each time. Calculate the integrated value. Further, the calculation unit 442 calculates the maximum value, the minimum value, and the average value of the integrated values for a plurality of integrated values calculated from the data within the monitoring target period (step S112).

異常判定部４４３は、閾値チェックを行う（ステップＳ１１４）。閾値チェックでは、積算値の最大値が予め設定した閾値よりも大きいか否かが判定され、閾値よりも大きい場合にはアラーム信号が出力される。   The abnormality determination unit 443 performs a threshold check (step S114). In the threshold value check, it is determined whether or not the maximum integrated value is larger than a preset threshold value. If the integrated value is larger than the threshold value, an alarm signal is output.

入出力部４４４は、検索部４４１による検索結果、演算部４４２による積算値の最大値、最小値、平均値に関するグラフ、異常判定部４４３によるアラーム信号を画面に表示する（ステップＳ１１６）。   The input / output unit 444 displays the search result by the search unit 441, the graph regarding the maximum value, the minimum value, and the average value of the integrated value by the calculation unit 442, and the alarm signal by the abnormality determination unit 443 on the screen (step S116).

以上説明したように、実施の形態１のシステムによれば、オペレータは、画面を確認することで、フィードバック制御（例えば、圧延ロールのゲージ制御）の動作の変化を確認でき、設備の異常を早期に発見することができる。特に、積算値を用いた閾値チェックにより、アクチュエータの異常を精度高く早期に発見することができる。   As described above, according to the system of the first embodiment, the operator can confirm the change in the operation of the feedback control (for example, the gauge control of the rolling roll) by confirming the screen, and the abnormality of the facility can be detected early. Can be found in. In particular, it is possible to detect an abnormality of the actuator with high accuracy and early by performing a threshold value check using the integrated value.

実施の形態２．
［実施の形態２のシステム構成］
次に、図１０〜図１２を参照して本発明の実施の形態２について説明する。本実施形態のシステムは図１に示す構成において、データ収集装置４３に後述する図１１のルーチンを、傾向監視装置４４に図１２のルーチンを実施させることで実現することができる。 Embodiment 2. FIG.
[System Configuration of Embodiment 2]
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the configuration shown in FIG. 1, the system of this embodiment can be realized by causing the data collection device 43 to execute the routine of FIG. 11 described later and causing the trend monitoring device 44 to execute the routine of FIG.

実施の形態２のシステムは、上述した実施の形態１のシステムに加えて、バルブのようにＯＮ／ＯＦＦ回数で寿命を持つアクチュエータの余寿命を確認可能なシステムである。   The system according to the second embodiment is a system capable of confirming the remaining life of an actuator having a lifetime by the number of ON / OFF times, such as a valve, in addition to the system of the first embodiment described above.

図１０は、傾向監視装置４４において作成される制御動作監視用の定義ファイルである。定義ファイルの項目は、少なくとも設備名、設備動作開始シンボル、検索期間を含む。定義ファイルの内容は、入出力部４４４により編集可能である。   FIG. 10 is a control operation monitoring definition file created in the trend monitoring device 44. The definition file item includes at least an equipment name, equipment operation start symbol, and search period. The contents of the definition file can be edited by the input / output unit 444.

（フローチャート）
図１１は、データ収集装置４３が実行する制御ルーチンのフローチャートである。本ルーチンは、傾向監視装置４４からの検索要求に応じて実行される。 (flowchart)
FIG. 11 is a flowchart of a control routine executed by the data collection device 43. This routine is executed in response to a search request from the trend monitoring device 44.

まず、データ収集装置４３は、検索要求に含まれる定義ファイル（図１０）を読み込む（ステップＳ２００）。データ収集装置４３は、検索期間の範囲内で、設備動作開始シンボルの状態値が変化（０→１、１→０）した時刻をデータベースから取得する（ステップＳ２０２）。データ収集装置４３は、取得した時刻情報を時系列データとして編集し（ステップＳ２０４）、傾向監視装置４４に送信する（ステップＳ２０６）。   First, the data collection device 43 reads the definition file (FIG. 10) included in the search request (step S200). The data collection device 43 acquires from the database the time when the state value of the equipment operation start symbol changes (0 → 1, 1 → 0) within the search period (step S202). The data collection device 43 edits the acquired time information as time series data (step S204) and transmits it to the trend monitoring device 44 (step S206).

図１２は、傾向監視装置４４が実行する制御ルーチンのフローチャートである。検索部４４１は、定義ファイルを含む検索要求をデータ収集装置４３に送信し、データ収集装置４３から検索結果を受信し、演算データファイルに格納する。   FIG. 12 is a flowchart of a control routine executed by the trend monitoring device 44. The search unit 441 transmits a search request including the definition file to the data collection device 43, receives the search result from the data collection device 43, and stores it in the calculation data file.

オペレータは、入出力部４４４の画面から監視対象（監視対象シンボル、監視対象期間）を指定する（ステップＳ２１０）。   The operator designates a monitoring target (monitoring target symbol, monitoring target period) from the screen of the input / output unit 444 (step S210).

演算部４４２は、演算データファイルから指定の監視対象について、監視対象期間内のＯＮ→ＯＦＦ（１→０）回数の積算値（カウント数）を算出する（ステップＳ２１２）。   The calculation unit 442 calculates an integrated value (count number) of the number of ON → OFF (1 → 0) times within the monitoring target period for the designated monitoring target from the calculation data file (step S212).

異常判定部４４３は、閾値チェックを行う（ステップＳ２１４）。閾値チェックでは、積算値が予め設定した閾値よりも大きいか否かが判定され、閾値よりも大きい場合にはアラーム信号が出力される。   The abnormality determination unit 443 performs a threshold check (step S214). In the threshold value check, it is determined whether or not the integrated value is larger than a preset threshold value. If the integrated value is larger than the threshold value, an alarm signal is output.

入出力部４４４は、検索部４４１による検索結果、演算部４４２による積算値（カウント数）、異常判定部４４３によるアラーム信号を画面に表示する（ステップＳ２１６）。   The input / output unit 444 displays the search result by the search unit 441, the integrated value (count number) by the calculation unit 442, and the alarm signal by the abnormality determination unit 443 on the screen (step S216).

以上説明したように、実施の形態２のシステムによれば、オペレータは、画面を確認することで、バルブのようにＯＮ／ＯＦＦ回数で寿命を持つアクチュエータの余寿命を確認することができ、設備の異常を早期に発見することができる。   As described above, according to the system of the second embodiment, the operator can confirm the remaining life of an actuator having a life by the number of ON / OFF times, such as a valve, by checking the screen. Can be detected early.

実施の形態３．
［実施の形態３のシステム構成］
次に、図１３〜図１５を参照して本発明の実施の形態３について説明する。本実施形態のシステムは図１に示す構成において、データ収集装置４３に後述する図１４のルーチンを、傾向監視装置４４に図１５のルーチンを実施させることで実現することができる。 Embodiment 3 FIG.
[System Configuration of Embodiment 3]
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the configuration shown in FIG. 1, the system of this embodiment can be realized by causing the data collection device 43 to execute the routine of FIG. 14 to be described later and causing the trend monitoring device 44 to execute the routine of FIG.

［実施の形態３における特徴的制御］
実施の形態３のシステムでは、上述した実施の形態１のシステムに加えて、動作開始信号出力で決まった動作（シーケンス制御）を行う設備（例えば、加熱炉エクストラクタ）の動作の変化を捉え、設備の異常を早期に発見可能なシステムである。 [Characteristic Control in Embodiment 3]
In the system of the third embodiment, in addition to the system of the first embodiment described above, a change in operation of equipment (for example, a heating furnace extractor) that performs an operation (sequence control) determined by an operation start signal output is captured. It is a system that can detect equipment abnormalities at an early stage.

図１３は、傾向監視装置４４において作成される制御動作監視用の定義ファイルである。定義ファイルの項目は、少なくとも設備名、設備動作開始シンボル、設備動作完了シンボル、検索期間を含む。定義ファイルの内容は、入出力部４４４により編集可能である。   FIG. 13 is a control operation monitoring definition file created in the trend monitoring device 44. The definition file item includes at least an equipment name, equipment operation start symbol, equipment operation completion symbol, and search period. The contents of the definition file can be edited by the input / output unit 444.

（フローチャート）
図１４は、データ収集装置４３が実行する制御ルーチンのフローチャートである。本ルーチンは、傾向監視装置４４からの検索要求に応じて実行される。 (flowchart)
FIG. 14 is a flowchart of a control routine executed by the data collection device 43. This routine is executed in response to a search request from the trend monitoring device 44.

まず、データ収集装置４３は、検索要求に含まれる定義ファイル（図１３）を読み込む（ステップＳ３００）。データ収集装置４３は、検索期間の範囲内で、設備動作開始シンボルの状態値が変化（０→１、１→０）した時刻と、設備動作完了シンボルの状態値が変化（０→１、１→０）した時刻をデータベースから取得する（ステップＳ３０２）。データ収集装置４３は、取得した時刻情報から、動作時間（＝動作終了時刻−動作開始時刻）を演算し、時系列データとして編集し（ステップＳ３０４）、傾向監視装置４４に送信する（ステップＳ３０６）。   First, the data collection device 43 reads the definition file (FIG. 13) included in the search request (step S300). The data collection device 43 changes the state value of the equipment operation start symbol (0 → 1, 1 → 0) and the state value of the equipment operation completion symbol (0 → 1, 1) within the search period. → 0) is acquired from the database (step S302). The data collection device 43 calculates an operation time (= operation end time−operation start time) from the acquired time information, edits it as time series data (step S304), and transmits it to the trend monitoring device 44 (step S306). .

図１５は、傾向監視装置４４が実行する制御ルーチンのフローチャートである。検索部４４１は、定義ファイルを含む検索要求をデータ収集装置４３に送信し、データ収集装置４３から検索結果を受信し、演算データファイルに格納する。   FIG. 15 is a flowchart of a control routine executed by the trend monitoring device 44. The search unit 441 transmits a search request including the definition file to the data collection device 43, receives the search result from the data collection device 43, and stores it in the calculation data file.

オペレータは、入出力部４４４の画面から監視対象（監視対象シンボル、監視対象期間）を指定する（ステップＳ３１０）。   The operator designates a monitoring target (monitoring target symbol, monitoring target period) from the screen of the input / output unit 444 (step S310).

演算部４４２は、演算データファイルから、監視対象期間内の動作時間をすべて取得し、動作時間の最大値、最小値、平均値を算出する（ステップＳ３１２）。   The calculation unit 442 acquires all operation times within the monitoring target period from the calculation data file, and calculates the maximum value, the minimum value, and the average value of the operation times (step S312).

異常判定部４４３は、閾値チェックを行う（ステップＳ３１４）。閾値チェックでは、動作時間の最大値が予め設定した閾値よりも大きいか否かが判定され、閾値よりも大きい場合にはアラーム信号が出力される。   The abnormality determination unit 443 performs a threshold check (step S314). In the threshold value check, it is determined whether or not the maximum value of the operation time is larger than a preset threshold value, and if it is larger than the threshold value, an alarm signal is output.

入出力部４４４は、検索部４４１による検索結果、演算部４４２による動作時間の最大値、最小値、平均値に関するグラフ、異常判定部４４３によるアラーム信号を画面に表示する（ステップＳ３１６）。   The input / output unit 444 displays a search result by the search unit 441, a graph regarding the maximum value, minimum value, and average value of the operation time by the calculation unit 442, and an alarm signal by the abnormality determination unit 443 on the screen (step S316).

以上説明したように、実施の形態３のシステムによれば、オペレータは、画面を確認することで、動作開始信号出力で決まった動作（シーケンス制御）を行う設備（例えば、加熱炉エクストラクタ）の動作の変化を捉え、設備の異常を早期に発見することができる。   As described above, according to the system of the third embodiment, the operator confirms the screen and the equipment (for example, the heating furnace extractor) that performs the operation (sequence control) determined by the operation start signal output is confirmed. Capturing changes in operation and detecting equipment abnormalities at an early stage.

１ 鉄鋼プラント
２ 情報ネットワーク
３ 制御ネットワーク
３１ ノードＡ
３２ ノードＢ
３３ ノードＣ
３４ ノードＤ
３５ ノードＥ
４１ 上位計算機
４２ プロセス計算機
４３ データ収集装置
４４ 傾向監視装置
５１、５２ コントローラ
５３ ＲＩＯ
７１、７２、７３ アクチュエータ
８１、８２、８３ センサ
１００ 加熱炉
１０１ 粗圧延機
１０２ 第１仕上圧延機
１０３ 第ｎ仕上圧延機
１０４ ＲＯＴ
１０５ 巻取機
１０７ 搬送テーブル
１１０、１１１ モータ
１１２、１１３ 油圧装置
１１４、１１５ 板厚計
３１０、３２０、３３０、３４０ コモンメモリ
４４１ 検索部
４４２ 演算部
４４３ 異常判定部
４４４ 入出力部 1 Steel Plant 2 Information Network 3 Control Network 31 Node A
32 Node B
33 Node C
34 Node D
35 Node E
41 Host computer 42 Process computer 43 Data collection device 44 Trend monitoring device 51, 52 Controller 53 RIO
71, 72, 73 Actuator 81, 82, 83 Sensor 100 Heating furnace 101 Rough rolling mill 102 First finishing rolling mill 103 nth finishing rolling mill 104 ROT
105 Winder 107 Transport table 110, 111 Motor 112, 113 Hydraulic device 114, 115 Thickness gauge 310, 320, 330, 340 Common memory 441 Search unit 442 Calculation unit 443 Abnormality determination unit 444 Input / output unit

Claims (3)

鉄鋼プラントの傾向監視装置であって、
前記鉄鋼プラントは、
被圧延材に作用する設備を動作させるアクチュエータと、
前記設備の制御実績値を制御目標値に一致させるように、制御実績値を前記アクチュエータの操作量にフィードバックするコントローラと、
各時刻における前記設備の制御目標値および制御実績値を収集するデータ収集装置と、を備え、
前記傾向監視装置は、
前記データ収集装置が収集した各時刻における制御目標値および制御実績値の偏差の絶対値を積算した積算値を算出する演算部と、
前記積算値が閾値よりも大きい場合に前記アクチュエータの状態が異常であると判定する異常判定部と、
を備えることを特徴とする鉄鋼プラントの傾向監視装置。 A trend monitoring device for a steel plant,
The steel plant is
An actuator for operating equipment acting on the material to be rolled;
A controller that feeds back the control result value to the operation amount of the actuator so that the control result value of the equipment matches the control target value;
A data collection device that collects the control target value and control result value of the facility at each time, and
The trend monitoring device is:
A calculation unit that calculates an integrated value obtained by integrating the absolute value of the deviation of the control target value and the actual control value at each time collected by the data collection device;
An abnormality determination unit that determines that the state of the actuator is abnormal when the integrated value is greater than a threshold;
A trend monitoring device for a steel plant, comprising: 前記設備は、前記被圧延材を圧延する少なくとも１対の圧延ロールを備える圧延機であり、
前記アクチュエータは、前記１対の圧延ロールのギャップを調整するための油圧装置であること、
を特徴とする請求項１記載の鉄鋼プラントの傾向監視装置。 The equipment is a rolling mill provided with at least one pair of rolling rolls for rolling the material to be rolled.
The actuator is a hydraulic device for adjusting a gap between the pair of rolling rolls;
The steel plant tendency monitoring device according to claim 1. 前記データ収集装置は、前記設備の動作を開始させる信号が出力された設備動作開始時刻を収集し、
前記演算部は、収集された前記設備動作開始時刻の数をカウントし、
前記異常判定部は、前記演算部がカウントした数が閾値よりも大きい場合に前記設備の状態が異常であると判定すること、
を特徴とする請求項１又は２に記載の鉄鋼プラントの傾向監視装置。 The data collection device collects facility operation start time when a signal for starting operation of the facility is output,
The calculation unit counts the number of collected facility operation start times,
The abnormality determination unit determines that the state of the facility is abnormal when the number counted by the calculation unit is greater than a threshold value;
The steel plant trend monitoring apparatus according to claim 1 or 2, characterized by the above.
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