JP2642501B2 - Metal rolling target shape adjustment device - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、金属ロール圧延機に係り、更に詳しくは、
金属の表面形状を制御する形状制御部に目標形状データ
を与えてその表面形状の調整を行う金反圧延目標形状調
整装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial Application Field] The present invention relates to a metal roll mill, and more specifically,
The present invention relates to a gold anti-rolling target shape adjusting device that gives target shape data to a shape control unit that controls a metal surface shape and adjusts the surface shape.

〔従来技術〕(Prior art)

第19図に本発明の背景の一例となるアルミ箔圧延用の
ロール圧延機２を示す。アルミ箔圧延において、入側コ
イル50に巻かれた幅約700〜1700mm,厚さ数μｍ〜数百μ
ｍの原料アルミ箔51は、約300〜1200m/minの速度で一対
の圧延ロール52により圧延されて、その厚さが約1/2〜1
/3に減ぜられる。そして、圧延されたアルミ箔53は、出
側コイル64（第１図）の駆動軸の回転駆動によって生じ
た一定の張力により矢印Ｋ方向に搬送され、前記出側コ
イル64に巻取される。FIG. 19 shows a roll mill 2 for rolling aluminum foil, which is an example of the background of the present invention. In aluminum foil rolling, about 700 to 1700 mm in width and several μm to several hundred μ in thickness wound on the entrance coil 50
m of the raw aluminum foil 51 is rolled by a pair of rolling rolls 52 at a speed of about 300 to 1200 m / min, and the thickness thereof is about 1/2 to 1
Reduced to / 3. Then, the rolled aluminum foil 53 is conveyed in the direction of arrow K by a constant tension generated by the rotation of the drive shaft of the output side coil 64 (FIG. 1), and wound around the output side coil 64.

例えば、厚さ数百μｍの原料アルミ箔51を最終的に厚
さ数μｍのアルミ箔53に圧延する場合には、圧延工程が
数回繰り返されることになり、この圧延回数はパス回数
と称せられる。For example, when a raw aluminum foil 51 having a thickness of several hundred μm is finally rolled into an aluminum foil 53 having a thickness of several μm, the rolling process is repeated several times, and the number of rolling is referred to as the number of passes. Can be

上記したようなミクロン単位の金属圧延において、ア
ルミ箔53は、第20図に示すように、その厚さが同じであ
るにも拘わらず、箔幅方向（矢印Ｌ）に関して“伸びて
いる”部位と、“張っている”部位が顕著に存在する。
即ち、伸び部位54は、アルミ箔53の搬送方向（矢印Ｋ）
に沿って山部56と谷部57が形成され、張り部位55は概し
て平坦な形状を有している。従って、図中に示すアルミ
箔53は、箔幅方向（矢印Ｌ）の中央部が伸び、その端部
が張っている状態である。In the metal rolling in micron units as described above, as shown in FIG. 20, although the aluminum foil 53 has the same thickness, a portion that “extends” in the foil width direction (arrow L). And there is a remarkable “stretched” part.
That is, the extension portion 54 is in the transport direction of the aluminum foil 53 (arrow K).
A peak portion 56 and a valley portion 57 are formed along, and the tension portion 55 has a generally flat shape. Therefore, the aluminum foil 53 shown in the figure is in a state where the center portion in the foil width direction (arrow L) is extended and its end portion is stretched.

上記伸び及び張りの概念を厳密に説明する。第23図
（ａ）に示す金属箔（或いは金属板）を搬送方向に短冊
状に切断したとする。その短冊の中で搬送方向長さの最
短の長さをＫとする。第23図（ｂ）では、中央部の長さ
がＫである。The concepts of elongation and tension will be strictly described. It is assumed that the metal foil (or metal plate) shown in FIG. 23 (a) is cut into strips in the transport direction. Let K be the shortest length of the strip in the transport direction. In FIG. 23 (b), the length of the central portion is K.

ある幅方向の位置での短冊の長さがＫ＋ΔＫであった
とすると、その位置での伸び率は（ΔK/K）×10⁵で定義
されている。第３図，第６図等におけるグラフの縦軸の
「伸び率」はこれを表している。この伸び率の大きい位
置を「伸びている」といい、小さい位置を「張ってい
る」という。これが伸び及び張りの概念である。かかる
伸び及び張りのデータは後記する検査ロール４により検
出される。検査ロール４は，上記短冊の長さを測りうる
ように、金属箔（板）幅方向に並んだ多数のエレメント
から構成されている。Assuming that the length of a strip at a position in a certain width direction is K + ΔK, the elongation at that position is defined as (ΔK / K) × 10 ⁵ . The “elongation percentage” on the vertical axis of the graphs in FIGS. 3 and 6 indicates this. The position where the rate of growth is large is called “stretched”, and the position where the rate of growth is small is “stretched”. This is the concept of elongation and tension. Such elongation and tension data is detected by an inspection roll 4 described later. The inspection roll 4 is composed of a number of elements arranged in the width direction of the metal foil (plate) so that the length of the strip can be measured.

このような箔幅方向（矢印Ｌ）の伸び具合、張り具合
の分布を、以下アルミ箔53の表面形状若しくは実形状と
呼称する。前記表面形状は、箔製品の品質に多大な影響
を与え、場合によっては張り部位55に大きな張力がかか
り箔破断の原因となる。又、伸び部位54は皺発生の原因
となる。そして、最終製品としてのアルミ箔53に関し
て、延び・張りが一様に生じた平坦な形状が望まれるの
は当然であるが、各パス毎に必ずしも平坦な実形状であ
るものではなく、途中のパスにおけるアルミ箔53はその
形状が多種多様なものとなる。The distribution of the degree of elongation and the degree of tension in the foil width direction (arrow L) is hereinafter referred to as the surface shape or actual shape of the aluminum foil 53. The surface shape has a great influence on the quality of the foil product, and in some cases, a large tension is applied to the tension portion 55, which causes the foil to break. Further, the stretched portion 54 causes wrinkles. And it is natural that a flat shape in which the elongation and tension occur uniformly is desired for the aluminum foil 53 as the final product, but it is not necessarily a flat actual shape for each pass, The shape of the aluminum foil 53 in the path is various.

上記したようなアルミ箔53の表面形状は圧延ロール52
の形状を変化させることにより制御され得る。前記圧延
ロール52は、第19図乃至第21図に示すように、圧延中の
発熱及びその熱伝導特性に起因して、熱クラウンと呼ば
れる膨みを生ずる。第21図に示した例は、クォータ部ａ
が膨んでいる場合である。このような膨み部、即ち熱ク
ラウンは、その出現場所及び膨み度合によってアルミ箔
53の表面形状を変化させる。即ち、圧延ロール52の熱ク
ラウンの膨み度合が大きな部位にて圧延されたアルミ箔
53は、その圧延部位が伸び状態となる。従って、アルミ
箔53の表面形状は、圧延ロール52を冷却するために圧延
ロール52に向けて噴射されるクーラント58（第１図）の
温度若しくは噴射量をアルミ箔53の幅方向（矢印Ｌ（第
20図））に変化させることによって制御され得る。The surface shape of the aluminum foil 53 as described above is
Can be controlled by changing the shape of As shown in FIGS. 19 to 21, the rolling roll 52 bulges called a thermal crown due to heat generation during rolling and its heat conduction characteristics. The example shown in FIG.
Is bulging. Such a bulge, that is, a thermal crown, depends on the appearance location and the degree of bulge.
Change the surface shape of 53. That is, the aluminum foil rolled at a portion where the degree of expansion of the thermal crown of the rolling roll 52 is large.
In the case of 53, the rolling portion is in an elongated state. Therefore, the surface shape of the aluminum foil 53 depends on the temperature or the spray amount of the coolant 58 (FIG. 1) sprayed toward the rolling roll 52 to cool the rolling roll 52 in the width direction of the aluminum foil 53 (arrow L ( No.
20) can be controlled.

このようなアルミ箔53の形状制御は、ロール圧延機２
に燐設された形状制御部３によりなされる。即ち、前記
形状制御部３は、圧延ロール52の出側に回動自在に設け
られ、箔幅方向（矢印Ｌ）に36個に分割されたエレメン
ト4_eよりなる検査ロール４から、アルミ箔53の伸び・張
りの実形状データが入力される。各エレメント4_eには、
それぞれ１の圧延素子（不図示）が埋設され、エレメン
ト4_eの外周面にかかる圧接力を検出するセンサとして働
く。Such shape control of the aluminum foil 53 is performed by the roll mill 2.
This is performed by the shape control unit 3 which is provided on the substrate. That is, the shape control unit 3, the rolling delivery side is provided rotatably on the roll 52, the foil width direction (arrow L) consisting of 36 to split the element 4 _e to the inspection roll 4, aluminum foil 53 The actual shape data of the elongation and tension of is input. Each element 4 _e has
Each one rolling element (not shown) is embedded acts as a sensor for detecting a pressing force applied to the outer peripheral surface of the element 4 _e.

そして、エレメント4_e上に押付けられ、一定の張力に
より搬送方向（矢印Ｋ）に引かれているアルミ箔53は、
その伸び部位54がエレメント4_e上を通過したときのエレ
メント4_eに対する圧接力は小さく、逆に張り部位55が通
過したときは大きく検出される。Then, the aluminum foil 53 pressed on the element 4 _e and pulled in the transport direction (arrow K) by a constant tension is
Contact pressure against the element 4 _e when the elongation portion 54 passes over the element 4 _e is small, when the site 55 tension the contrary has passed is detected greatly.

そこで、アルミ箔55の実形状は、第21図に示すよう
に、各エレメント4_eから検出された圧接力データを換算
した伸び率の幅方向の分布（実形状データ）として表さ
れる。図示の場合には、圧延ロール52のクォータ部ａが
膨みすぎているのでその部分の冷却を促し、圧延ロール
52の中央部及びその両端部を蓄熱させるように、目標形
状が設定されている。Therefore, the actual shape of the aluminum foil 55, as shown in FIG. 21, expressed as a width direction of the distribution of elongation obtained by converting the pressure contact force data detected from the respective elements 4 _e (actual shape data). In the case shown in the figure, the quota portion a of the rolling roll 52 is excessively bulged, so that cooling of that portion is promoted,
The target shape is set so that the central part of 52 and both ends thereof are stored.

前記形状制御部３は、前記実形状データと予め入力さ
れた目標形状データとを比較演算し、実形状データの方
が伸び率の高いエレメント4_eに対応する圧延ロールの部
位に向けて、噴射されるクーラント58の量を増加させ
る。上記クーラント58は、圧延ロール52の入側に配設さ
れるとともに、箔幅方向（矢印Ｌ）に分割して噴射させ
るようになした噴射管59が噴射される。The shape control unit 3 compares the actual shape data with the previously input target shape data, and injects the actual shape data toward the portion of the rolling roll corresponding to the element 4 _e having a higher elongation. Increase the amount of coolant 58 that is used. The coolant 58 is arranged on the entry side of the rolling roll 52, and is sprayed by a spray pipe 59 which is split in the foil width direction (arrow L) and sprayed.

それにより、圧延ロール52の熱クラウンが緩和され、
クォータ部ａに対応するアルミ箔53の部位は、張り状態
に向けて変形する。また、実形状データの方が伸び率が
低い場合には逆の操作がなされる。尚、前記目標形状デ
ータは、圧延ロール52のクォータ部ａの冷却を促進させ
るように、その部位に対応するエレメント4_eから得られ
る伸び率が０に設定されるとが多い。Thereby, the thermal crown of the rolling roll 52 is relieved,
The part of the aluminum foil 53 corresponding to the quarter part a is deformed toward the tension state. If the actual shape data has a lower elongation, the reverse operation is performed. Incidentally, the target shape data, as to promote cooling of the quota portions a of the rolling rolls 52, often the elongation resulting from the element 4 _e corresponding to the site is set to 0.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be solved by the invention]

前記したように、箔圧延では複数回の圧延（パス）を
繰り返して最終製品を得る。何パス目にどの程度の厚さ
又は表面形状にして最終製品を得るかという計画を操業
方針と呼ぶ。この操業方針は、上記最終製品を伸び・張
りの一様な平坦な形状に仕上げるために、途中のパスに
おける伸び・張りの目標形状を厚さの目標と共に定めた
ものである。As described above, in foil rolling, rolling (passing) is repeated a plurality of times to obtain a final product. The plan of what pass and what thickness or surface shape to obtain the final product in what pass is called an operation policy. In this operation policy, in order to finish the above-mentioned final product into a flat shape with uniform stretch and tension, a target shape of stretch and tension in a middle pass is set together with a target of thickness.

実際の操業においては、上記のような途中のパスにお
ける伸び・張りの分布は異なる。これは、前記のように
圧延ロールに熱による変形（熱クラウン）といった操業
条件が各パス毎に異なるためである。そのため、このよ
うな実際の操業条件のうち、ある程度予想される操業条
件を加味して各パスにおける伸び・張りの目標形状を定
めたものが上記操業方針である。In an actual operation, the distribution of elongation and tension in the above-described intermediate path is different. This is because, as described above, operating conditions such as deformation of the rolling rolls due to heat (thermal crown) differ for each pass. For this reason, among the actual operating conditions, the operating policy in which the target shape of elongation and tension in each pass is determined in consideration of the operating conditions expected to some extent.

しかしながら、上記のような操業方針上の伸び張りの
目標形状と上記形状制御部３による実際の伸び・張りの
目標形状、即ち目標形状データとは一致しないことが多
い。例えば、あるパスのロール圧延機で、ある材料を第
22図の破線のような操業方針上の目標形状を目標として
圧延する時、実際の上記形状制御部３に設定する目標形
状データを実線で示すように設定して好結果を得る場合
がその例である。However, in many cases, the target shape of the stretch in the operation policy as described above does not match the actual target shape of the stretch / tension by the shape control unit 3, that is, the target shape data. For example, a certain rolling mill at a certain pass
When rolling is performed with a target shape based on the operation policy as shown by the broken line in FIG. 22 as an example, a case where good results are obtained by setting the actual target shape data set in the actual shape control unit 3 as shown by a solid line is an example. It is.

このように、操業方針上の目標形状と、実際の制御上
の目標形状が一致しないのは、たとえ圧延ロール52に対
するクーラント量を検査ロール４のエレメント4_eに対応
して分割して調整しても圧延ロールの熱伝導により熱ク
ラウンが移動し、その移動の態様も材料の種類や、上記
圧延ロールの表面形状，熱バランス，気温，圧延スピー
ド，箔地形状といった操業条件により時々刻々変化する
からである。このような操業条件や材料の種類による影
響は数学モデルでは表面できないノウハウ的なものが多
い。そのため、操業方針に近づけるべく、各パスの途中
で出現する各種の実形状に対応して目標形状データを調
整しなければならない。As described above, the reason why the target shape in the operation policy does not match the target shape in the actual control is that the coolant amount for the rolling roll 52 is divided and adjusted in accordance with the element 4 _e of the inspection roll 4. In addition, the thermal crown moves due to the heat conduction of the rolling rolls, and the mode of the movement changes from moment to moment depending on the type of material, operating conditions such as the surface shape of the rolling rolls, heat balance, temperature, rolling speed, and foil shape. It is. Many of the effects of such operating conditions and types of materials cannot be surfaced by mathematical models. Therefore, in order to approach the operation policy, the target shape data must be adjusted in accordance with various actual shapes appearing in the middle of each pass.

そのため、従来の箔圧延その他の金属圧延の制御装置
においては、各パスにおける目標形状データの設定を自
動的に行うことができず、熟練した経験者の勘にたよる
しかなく、適時に、的確な制御を行って常に理想とする
操業方針に沿ったアルミ箔を生産し得るものでもなかっ
た。For this reason, the conventional foil rolling and other metal rolling control devices cannot automatically set the target shape data in each pass, relying only on the intuition of a skilled experienced person, and in a timely and accurate manner. However, it was not possible to produce aluminum foil in accordance with the ideal operating policy by always performing appropriate control.

従って、本発明の目的とするところは、所望の実形状
の金属を安定的に生産するように、形状制御部に与えら
れる目標形状データを操業条件の変化に応じて自動的に
且つ適切に変更設定することのできる金属圧延目標形状
調整装置を提供することにある。Accordingly, an object of the present invention is to automatically and appropriately change target shape data given to a shape control unit in accordance with a change in operating conditions so as to stably produce a metal having a desired actual shape. An object of the present invention is to provide a metal rolling target shape adjusting device that can be set.

〔課題を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

上記目的を達成するために、本発明が採用する手段
は、その要旨とするところが、ロール圧延機により伸展
された帯状の金属の幅方向における表面形状を制御する
形状制御部に目標形状データを与えて前記表面形状の調
整を行う金属圧延目標形状調整装置であって、圧延時点
における伸び／張りの実形状データを検出するセンサ
と、経験上、実形状に対するある目標形状データを変化
させて前記形状制御部に与えた時の前記実形状の変化を
前記目標形状データの変化と共に記憶する経験値記憶手
段と、前記センサからの実形状データと前記経験値記憶
手段からの経験値に基づいて目標形状データを作成し、
前記形状制御部に出力する演算手段とを具備してなる点
に係る金属箔圧延目標形状調整装置である。Means adopted by the present invention to achieve the above object is to provide target shape data to a shape control unit that controls the surface shape in the width direction of a strip-shaped metal stretched by a roll rolling mill. A metal rolling target shape adjusting device for adjusting the surface shape by means of a sensor for detecting actual shape data of elongation / tension at the time of rolling; and, empirically, changing certain target shape data for the actual shape. Empirical value storage means for storing a change in the actual shape when given to the control section together with a change in the target shape data; and a target shape based on the actual shape data from the sensor and the empirical value from the empirical value storage means. Create data,
A metal foil rolling target shape adjusting apparatus according to the above aspect, further comprising a calculation unit that outputs the shape to the shape control unit.

また、これを具体的レベルで把えた手段としては、ロ
ール圧延機により伸展された帯状の金属の幅方向におけ
る表面形状を制御する形状制御部に目標形状データを与
えて前記表面形状の調整を行う金属圧延目標形状調整装
置であって、圧延時点における伸び／張りの実形状デー
タを検出するセンサと、前記実形状データを収集し記憶
するデータ収集手段と、該データ収集手段からの実形状
データに基づいて現在の圧延状況を判断し記憶する状況
解析手段と、該状況解析手段による圧延状況判断と外部
から入力された圧延状況判断とを比較参照して圧延制御
目標を決定し記憶する目標生成手段と、経験上、実形状
に対するある目標形状データを変化させて前記形状制御
部に与えた時の前記実形状の変化を前記目標形状データ
の変化と対の知識として記憶する変更知識記憶手段と、
過去使用した目標形状変更知識の有効性を評価し、記憶
する変更知識評価手段と、前記目標形状変更知識の評価
結果と前記圧延制御目標との参照結果により前記変更知
識記憶手段から最良の目標形状変更知識を推論により選
択する知識選択手段と、前記最良の目標形状変更知識に
基づいて今回の目標形状データを作成し前記形状制御部
に出力する目標形状生成手段とを具備してなる点を要旨
とする金属圧延目標形状調整装置が提供される。As means for grasping this at a specific level, the surface shape is adjusted by giving target shape data to a shape control unit that controls the surface shape in the width direction of a strip-shaped metal stretched by a roll rolling mill. A metal rolling target shape adjusting device, comprising: a sensor for detecting actual shape data of elongation / tension at the time of rolling; a data collecting means for collecting and storing the actual shape data; and an actual shape data from the data collecting means. A situation analyzing means for judging and storing the current rolling situation based on the rolling condition judgment; and a target generating means for determining and storing a rolling control target by comparing the rolling situation judgment by the situation analyzing means with a rolling situation judgment inputted from outside. With experience, the change in the actual shape when given to the shape control unit by changing certain target shape data for the actual shape is the knowledge of the pair with the change in the target shape data. And change knowledge storage means for storing Te,
Evaluating the effectiveness of the target shape change knowledge used in the past, the change knowledge evaluation means for storing, and the best target shape from the change knowledge storage means based on the evaluation result of the target shape change knowledge and the reference result of the rolling control target. The gist is that it comprises knowledge selection means for selecting change knowledge by inference, and target shape generation means for generating current target shape data based on the best target shape change knowledge and outputting the data to the shape control unit. The metal rolling target shape adjusting device described above is provided.

ここで、前記実形状データとは、センサからの出力値
であってもよいし、下記の実施例に示したような伸び／
張りの形状を表す概念であってもよい。Here, the actual shape data may be an output value from a sensor, or may be an elongation / elongation as shown in the following embodiment.
It may be a concept representing the shape of the upholstery.

〔作用〕[Action]

本発明によれば、ロール圧延機により金属を圧延する
際に、金属の幅方向における表面形状（実形状）は、形
状制御部が金属圧延目標形状調節装置から自動若しくは
手動にて与えられた目標形状データに基づいて、クーラ
ント等の制御をなすことにより、その調整が行われる。
このとき、金属圧延目標形状調整装置は、ロール圧延機
側のセンサから検出された伸び・張りといった実形状デ
ータと経験値記憶手段に記憶された、実形状に対する目
標形状データを変化させて前記形状制御部に与えた時の
前記実形状の変化及び前記目標形状データの変化の経験
値とに基づいて、演算手段により、適切な目標形状デー
タを作成し、形状制御部に出力する。従って、ロール圧
延機の操業条件が微妙に変化した場合であっても、前記
目標形状データは、前記操業条件の変化に応じて自動的
に且つ適切に変更して設定される。それにより、操業方
針上の所望の表面形状にある金属を安定して生産するこ
とができる。According to the present invention, when the metal is rolled by the roll rolling mill, the surface shape (actual shape) in the width direction of the metal is determined by the shape control unit automatically or manually given from the metal rolling target shape adjusting device. The adjustment is performed by controlling the coolant and the like based on the shape data.
At this time, the metal rolling target shape adjusting device changes the actual shape data such as elongation and tension detected from the sensor on the roll rolling mill side and the target shape data for the actual shape stored in the empirical value storage means. Based on the change in the actual shape and the empirical value of the change in the target shape data when given to the control unit, the calculation unit creates appropriate target shape data and outputs the data to the shape control unit. Therefore, even when the operating conditions of the rolling mill slightly change, the target shape data is automatically and appropriately changed and set according to the changes in the operating conditions. As a result, it is possible to stably produce a metal having a desired surface shape according to the operation policy.

〔実施例〕〔Example〕

引き続いて、添付した図面を参照して、本発明を具体
化した実施例につき説明し、本発明の理解に供する。Subsequently, embodiments embodying the present invention will be described with reference to the accompanying drawings to provide an understanding of the present invention.

ここに、第１図は本発明の一実施例に係るアルミ箔圧
延目標形状調整装置のシステム配置を示す概要図、第２
図は同アルミ箔圧延目標形状調整装置の処理フローを示
す構成図、第３図（ａ）は箔幅方向における伸び率分布
で表された実形状データの主要部位を示す説明図、第３
図（ｂ）はパターン分類されたアルミ箔の実形状分類項
目を示す説明図、第４図（ａ）は実形状データの変化傾
向を判断するための処理手順を示すフローチャート、同
図（ｂ）は実形状分類項目のレベル数を形状変化傾向を
加味して補正するアクションを示す説明図、第５図
（ａ）及び同図（ｂ）は２つの実形状分類項目のレベル
数を相関関係を示すグラフ、第６図はアルミ箔の実形状
データの経時変化による３次元パターンを示す３次元グ
ラフ、第７図はニューラルネットワークを概念的に示す
模式図、第８図は実形状分類項目に対する形状変更目標
とそれに対応するアクション候補との関係例を示す説明
図、第９図は形状変更目標の重要度と実形状分類項目が
端張りである時の確信度との関係を示すグラフ、第10図
はアクション候補推論部で推論に用いられるルールとそ
れを用いて目標形状を変化させた例を示す説明図、第11
図は適用されようとするアクションの妥当性をチェック
するルーチンの処理手順をチェック木により示した説明
図、第12図（ａ）は目標形状を変更させるために用いら
れる目標形状調整パラメータを示す説明図、同図（ｂ）
は前記パラメータのa₃の状況変化を示す状態図、同図
（ｃ）は前記パラメータのa₄によって調整される目標形
状の中央部が順パターンである状況を示す状態図、同図
（ｄ）は前記中央部が逆パターンである状況を示す状態
図、第13図は目標形状を変更させるための推論実行例を
示す概略説明図、第14図は目標形状調整の処理フローを
示すフローシート、第15図は圧延機側端末機の画面へ表
示された入力メニューを示す表示図、第16図は前記画面
へ表示された目標形状例を示す表示図、第17図は非対称
に得られた実形状を修正する方法を示したフローシー
ト、第18図は前記非対称の実形状を修正する状況を示し
た概略説明図である。FIG. 1 is a schematic view showing a system arrangement of an aluminum foil rolling target shape adjusting apparatus according to one embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a configuration diagram showing a processing flow of the aluminum foil rolling target shape adjusting device, and FIG. 3 (a) is an explanatory diagram showing main parts of actual shape data represented by an elongation distribution in a foil width direction.
FIG. 4B is an explanatory diagram showing the actual shape classification items of the aluminum foil classified by pattern, FIG. 4A is a flowchart showing a processing procedure for judging a change tendency of the actual shape data, and FIG. FIGS. 5A and 5B are explanatory views showing an action of correcting the number of levels of the actual shape classification items in consideration of the shape change tendency. FIGS. 5A and 5B show the correlation between the number of levels of the two actual shape classification items. FIG. 6, FIG. 6 is a three-dimensional graph showing a three-dimensional pattern of the actual shape data of the aluminum foil over time, FIG. 7 is a schematic diagram conceptually showing a neural network, and FIG. FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of the relationship between a change target and an action candidate corresponding to the change target. FIG. 9 is a graph showing the relationship between the importance of the shape change target and the certainty factor when the actual shape classification item is tight. Figure shows action candidate inference Explanatory view showing an example of changing the target shape rules used and using the same reasoning in, 11
FIG. 12 is an explanatory diagram showing a processing procedure of a routine for checking the validity of an action to be applied by a check tree, and FIG. 12A is an explanatory diagram showing a target shape adjustment parameter used for changing a target shape. Figure, Figure (b)
State diagram illustrating a change in circumstances a ₃ of the parameters, the figure (c) shows a state diagram illustrating the state central portion of the target shape to be adjusted by a ₄ of the parameters in the order pattern, the (d) of FIG Is a state diagram showing a situation where the central portion is an inverted pattern, FIG. 13 is a schematic explanatory diagram showing an inference execution example for changing the target shape, FIG. 14 is a flow sheet showing a processing flow of target shape adjustment, 15 is a display diagram showing an input menu displayed on the screen of the rolling mill-side terminal, FIG. 16 is a display diagram showing an example of a target shape displayed on the screen, and FIG. 17 is an asymmetrically obtained actual shape. FIG. 18 is a flow chart showing a method of correcting a shape, and FIG. 18 is a schematic explanatory view showing a situation of correcting the asymmetric actual shape.

尚、下記の説明中、第19図乃至第21図に示したロール
圧延機２と共通する要素には、同一の符号を使用してそ
の説明を省略する。In the following description, elements common to those of the roll rolling mill 2 shown in FIGS. 19 to 21 will be denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted.

又、下記する実施例は、本発明を具体化した一例に過
ぎず、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではな
い。Further, the following embodiments are merely examples embodying the present invention, and do not limit the technical scope of the present invention.

本実施例に係るアルミ箔圧延目標形状調整装置１は、
オペレータの制御ノウハウをシステム化したエキスパー
トシステムとしてプロセスオンライン制御に適用したも
のである。このシステムの詳細な説明に先立ち、上記ア
ルミ箔圧延目標形状調整装置１のシステム構成の概略に
つき第２図を用いて説明する。The aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 according to the present embodiment includes:
It is applied to process online control as an expert system that systematizes the control know-how of the operator. Prior to the detailed description of this system, an outline of the system configuration of the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 will be described with reference to FIG.

上記アルミ箔圧延目標形状調整装置１は、図中に示す
ように、圧延データ収集部７、圧延状況解析部８、制御
目標生成部９、アクション候補推論部11、目標形状生成
部12及びアクション効果評価部10から主として構成さ
れ、操業上の知識を格納した圧延状況解析知識ベース
D₁,制御目標設定知識ベースD₂及びアクション推論知識
ベースD₃（ルールの整合性・アクションの妥当性維持知
識含む）と、各種データを一時的に格納する作業メモリ
M₁,M₂,M₃,M₄,M₅とを備えている。上記各部における処理
内容の概要を以下に説明する。As shown in the figure, the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 includes a rolling data collection unit 7, a rolling state analysis unit 8, a control target generation unit 9, an action candidate inference unit 11, a target shape generation unit 12, and an action effect. Rolling condition analysis knowledge base mainly composed of evaluation unit 10 and storing operational knowledge
D ₁ , control goal setting knowledge base D ₂ and action inference knowledge base D ₃ (including knowledge of maintaining rule consistency and action validity) and working memory for temporarily storing various data
M ₁ , M ₂ , M ₃ , M ₄ , M ₅ . The outline of the processing contents in each of the above units will be described below.

上記アルミ箔圧延目標形状調整装置１では、先ずアル
ミ箔圧延機２側の端末機６からのキー入力により推論処
理が起動され、アルミ箔圧延機２からの操業条件データ
が形状制御部３を介して入力される。In the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1, first, an inference process is started by a key input from the terminal device 6 on the aluminum foil rolling mill 2 side, and operating condition data from the aluminum foil rolling mill 2 is transmitted through the shape control unit 3. Is entered.

圧延データ収集部 圧延データ収集部７は、形状制御部３からの実形状デ
ータを含む操業条件データを受信し作業メモリM₁へ書き
込む。Rolling data collection unit rolling data collecting unit 7 receives the operation condition data including the actual shape data from the shape control unit 3 writes into the working memory M _1.

圧延状況解析部 圧延状況解析部８は、上記実形状データを解析し、ア
ルミ箔53の圧延状態を判断する。即ち、上記実形状デー
タが、予め数種類のパターンに分類され圧延状況解析知
識ベースD₁に格納されている実形状パターンにそれぞれ
どの程度適合しているかを説明する。Rolling state analyzing unit The rolling state analyzing unit 8 analyzes the actual shape data and determines the rolling state of the aluminum foil 53. That is, the actual shape data will be described how in advance several fall into a pattern how each adapted to the actual shape pattern stored in the rolled condition analysis knowledge base D _1.

制御目標生成部 目標生成手段の一例である制御目標生成部９は、圧延
状況解析部８による実形状データの解析結果及びオペレ
ータ５による端末機６からの入力に基づいてアルミ箔53
の実形状をどういう方向に変化させるかの制御目標を設
定する。Control target generation unit The control target generation unit 9, which is an example of a target generation unit, controls the aluminum foil 53 based on the analysis result of the actual shape data by the rolling state analysis unit 8 and the input from the terminal 6 by the operator 5.
Of the actual shape of the target is changed.

アクション候補推論部 −（１）推論 知識選択手段の一例であるアクション候補推論部11
は、上記制御目標及び操業条件等を条件部とし上記制御
目標を実現するためのアクション等を結論部とするIF−
THEN型式の、アクション推論知識ベースD₃（変更知識記
憶主ジャンの一例）に格納されたルールを適用したルー
ル推論により、妥当であると判断したアクションを作業
メモリM₅に書込む。この書込みの際に、以下の処理が実
行される。Action candidate inference unit-(1) Inference Action candidate inference unit 11 which is an example of knowledge selection means
The IF- is a condition part of the above-mentioned control target and operating conditions and the like, and an action etc. for realizing the above-mentioned control target is a conclusion part.
The THEN type, the rule inference according to the stored rules action inference knowledgebase D ₃ (an example of changing the knowledge storage main Jean), writes the action is judged to be valid in the working memory M _5. At the time of this writing, the following processing is executed.

−（２）矛盾・冗長性の解消 相矛盾するアクション候補が挙げられた場合、より重
要とされる制御目標のアクションを適用する。-(2) Resolution of contradiction / redundancy When contradictory action candidates are listed, the action of the control target that is more important is applied.

−（３）無効アクションの学習 上記ルールにおいて、ある制御目標に対し複数のアク
ション候補が存在する場合には、上記アクション候補に
優先順位を与えておき、該優先順位が最高位のアクショ
ンのみを適用する。ある制御目標を実現するために実行
され効果のなかったアクションは、次回に同じ制御目標
が設定されても繰返し適用されない。-(3) Learning of invalid action In the above rule, when a plurality of action candidates exist for a certain control target, priorities are assigned to the action candidates, and only the action having the highest priority is applied. I do. Actions executed to achieve a certain control target and having no effect are not repeatedly applied even if the same control target is set next time.

目標形状生成部 目標形状生成部12は、上記適用されたアクションに基
づいて新たな目標形状データを生成し、形状制御部３に
出力する。この目標形状データに基づいて形状制御部３
がアルミ箔圧延機２を制御する。Target shape generation unit The target shape generation unit 12 generates new target shape data based on the applied action and outputs the data to the shape control unit 3. Based on the target shape data, the shape control unit 3
Controls the aluminum foil rolling mill 2.

アクション効果評価部 変更知識手段の一例であるアクション効果評価部10
は、適用されたアクションに基づくアルミ箔圧延機２の
制御が有効であったか否かを、データ解析の結果及びオ
ペレータ５への問合わせにより評価する。このとき、無
効であると評価されたアクションは、作業メモリM₄に記
憶され、アクション候補推論部11における次回のアクシ
ョン候補推論時に参照される。Action effect evaluation unit Action effect evaluation unit 10 which is an example of change knowledge means
Evaluates whether the control of the aluminum foil rolling mill 2 based on the applied action was effective based on the result of the data analysis and the inquiry to the operator 5. In action evaluated as invalid, working memory M ₄ to be stored, is referred to when the next action candidate Inference action candidate inference section 11.

以下、本実施例につき詳述する。 Hereinafter, this embodiment will be described in detail.

上記アルミ箔圧延目標形状調整装置１は、第１図及び
第２図に示すように、アルミ箔53の実形状を調整するよ
うにクーラント58の噴射量、若しくは温度を制御する形
状制御部３にその制御の目安となる目標形状データを出
力すると共に、形状制御部３から操業条件データが入力
される。As shown in FIGS. 1 and 2, the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 controls the shape control unit 3 which controls the injection amount or temperature of the coolant 58 so as to adjust the actual shape of the aluminum foil 53. Target shape data serving as a guide for the control is output, and operation condition data is input from the shape control unit 3.

アルミ箔53の実形状を調整する方法としては、他に上
側の圧延ロール52に向けて下側の圧延ロール52を上方に
付勢する押上ロール60の押上力を制御する方法もあり得
るが、本実施例では、以下、クーラント58の制御に関し
てのみ説明する。As a method of adjusting the actual shape of the aluminum foil 53, there is also a method of controlling the push-up force of a push-up roll 60 for urging the lower roll 52 upward toward the upper roll 52, In the present embodiment, only the control of the coolant 58 will be described below.

操業条件データの収集 前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１において、検査
ロール４は、圧延時点におけるアルミ箔53の伸び部位54
及び張り部位55（第20図）を示す実形状データを検出す
るセンサを備えたエレメント4_eの集合体として、圧延ロ
ール52の搬送方向（矢印Ｋ）下流側に設けられ、形状制
御部３を介して前記実形状データを圧延データ収集部７
（第２図）に出力する。前記圧延データ収集部７は、形
状制御部３から所定時間間隔毎に転送される操業条件デ
ータ（表−１）を作業メモリM₁に書込み 更新するとともに、圧延状況解析部８を起動させる。Collection of Operating Condition Data In the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1, the inspection roll 4 is provided with an extension portion 54 of the aluminum foil 53 at the time of rolling.
As a set of elements 4 _e having a sensor for detecting actual shape data indicating the tension portion 55 (FIG. 20), the shape control unit 3 is provided downstream of the rolling roll 52 in the transport direction (arrow K). The actual shape data is transferred to the rolling data collection unit 7
(FIG. 2). The rolling data collection unit 7 writes the operational condition data transferred from the shape control unit 3 at every predetermined time interval (Table 1) in the working memory M ₁ At the same time, the rolling state analysis unit 8 is activated.

実形状データの解析 エレメント4_e（センサ）より検出された実形状データ
から、圧延中のアルミ箔53の伸び状態や張り状態（それ
ぞれ実形状分類項目）及びそれらの程度を演算するため
の圧延状況解析知識ベースD₁は、第３図（ｂ）に示すよ
うに、例えば「端張り」〜「おたふく伸び」といった実
形状分類項目と、前記エレメント4_eから検出され、実形
状を示す実形状データに対応する、前記実形状分類項目
を特性するための各項目毎の特性プログラムとを格納し
ている。Analysis of actual shape data From the actual shape data detected by element 4 _e (sensor), the elongation state and tension state (each actual shape classification item) of aluminum foil 53 during rolling, and the rolling state for calculating their degree analysis knowledge base D _1, as shown in FIG. 3 (b), for example, the actual shape classification items such as "end-clad" - "mumps elongation" is detected from the element 4 _e, the actual shape data indicating the actual shape And a characteristic program for each item for characterizing the actual shape classification item.

ここで、先に実形状分類項目の特性手法について説明
する。エレメント4_eから張力分布として検出された実形
状データは、第３図（ａ）に示すように、箔幅方向にお
ける伸び率分布の形で得られる。図中に示す実形状デー
タは、外側から端部，クォータ部，中央部A,及び中央部
Ｂからなり、更に中央部Ａと中央部Ｂより中央部全体が
構成されている。そして、の場合には張り部位55が中央
部Ｂに、又伸び部位54が両側のクォーク部に位置してい
る。Here, the characteristic method of the actual shape classification item will be described first. Actual shape data detected as tension distribution from the element 4 _e, as shown in FIG. 3 (a), obtained in the form of elongation distribution in the foil width. The actual shape data shown in the figure includes an end portion, a quarter portion, a center portion A, and a center portion B from the outside, and the entire center portion is constituted by the center portion A and the center portion B. In this case, the tension portion 55 is located at the center portion B, and the extension portions 54 are located at the quark portions on both sides.

上記圧延状況解析知識ベースD₁に格納された実形状分
類項目は、第３図（ｂ）に示すように、下記するような
主に５つのタイプに分類されている。The actual shape classification items stored in the rolled condition analysis knowledge base D _1, as shown in FIG. 3 (b), are classified into five main types, as described below.

（１）「端張り」…端部の伸び率が端ほど低い値を示す
とき、端張りと考えられ、 端部の値が全体の最小値であるかどうか。(1) “Tension”: When the elongation at the end shows a lower value toward the end, it is considered as an end, and whether the value at the end is the minimum value of the whole.

端部とクォータ部との伸び率差の程度 によって判断される。Judgment is made based on the degree of elongation difference between the edge and the quota.

（２）「端伸び」…端張りの場合とは逆に、端部の値が
他の部位と比べて著しく大きな場合を言う。このように
ある程度端が伸びている実形状が好ましい場合が多い
が、伸びすぎている場合は問題形状と見なされる。(2) "End elongation": Contrary to the case of end tension, a case where the value of the end is significantly larger than that of other parts. As described above, an actual shape having a somewhat extended end is often preferable, but an excessively extended end is regarded as a problem shape.

（３）「クォータ伸び」…目標形状において設定された
零点に対応する部位近辺で最も伸びている部位の伸び率
値が端部のものと比べてどの程度大であるかで判断され
る。上記したように、クォータ部における実形状が最も
伸びやすく、実際上の実形状においては殆どこのタイプ
のものが出現する。(3) “Quarter elongation”: Judgment is made based on how large the elongation percentage value of the part that is most elongated near the part corresponding to the zero point set in the target shape is larger than that of the end part. As described above, the actual shape in the quarter portion is the easiest to stretch, and almost this type appears in the actual actual shape.

（４）「中張り」…中央部の張り状態（伸び率の低さ）
と端部のものとが比較判断される。(4) "Medium tension": tension in the center (low elongation)
Is compared with the one at the end.

（５）「中伸び」…中央部の最も伸びている部位の伸び
率値全体で最も伸びている部位（殆どの場合、端部又は
クォータ部である）のものとの差が小であるか、又は負
ならば中伸びと判断される。中伸びには、 中央部が伸びている一般的な中伸び クォータ部〜中央部間が伸び、中央部が張っているお
たふく伸び の２種類に分類される。(5) "Medium elongation": Is the difference between the elongation percentage value of the most elongated part in the center part and the elongation part (mostly the end part or quarter part) of the whole elongation percentage value small? Or, if it is negative, it is determined that the medium growth. The middle elongation is classified into two types: general middle elongation with the central part stretched, the area between the quota part and the central part is extended, and the central part is stretched by the mumps.

その他の特異な実形状分類項目として、下記「非対
象」，「零点不適切」がある。Other unique actual shape classification items include the following “non-target” and “zero point inappropriate”.

「非対称」…通常、目標形状は箔幅方向に左右対称であ
って、実形状は概ね前記左右対称であるが、この対称性
が崩れた形状を非対称な形状と呼ぶ。この判断基準とし
ての、 左右両端部における最大値の伸び率差若しくは最小値
の伸び率差が大である。"Asymmetric": Normally, the target shape is symmetrical in the width direction of the foil, and the actual shape is substantially the same as the left-right symmetry, but a shape in which the symmetry is broken is called an asymmetric shape. As this criterion, the difference between the maximum elongation percentage and the minimum elongation percentage at the left and right ends is large.

一方の端部が端張り、他方が端伸びと特定される。One end is identified as being stretched, and the other as edge extension.

の何れかが成り立つ場合に非対称と見なされる。もちろ
ん。何れもが成立する場合がある。Are considered asymmetric if any of of course. Both cases may be satisfied.

「零点不適切」…目標形状において設定された零点の部
位と実形状における伸び率最大値を示す部位とが一致し
ていない場合をいう。通常、圧延ロール52のクォータ部
ａには熱がたまりやすく、前記クォータ部ａに対応する
実形状のクォータ部は最も伸びやすくなっている。そこ
で、目標形状を設定する際には、実形状のクォータ部の
最も伸びている部位に、零点が設定される。そして、こ
れらの部位がずれている場合には、一致させるように調
整する必要がある。“Inappropriate zero point” means a case where the zero point portion set in the target shape does not match the portion showing the maximum elongation percentage in the actual shape. Normally, heat easily accumulates in the quarter part a of the rolling roll 52, and the real-shaped quarter part corresponding to the quarter part a is most easily stretched. Therefore, when setting the target shape, a zero point is set at the most extended portion of the quarter portion of the actual shape. If these parts are shifted, it is necessary to make adjustments so as to match.

検出された実形状データから、現在の形状状態がいず
れの実形状分類項目に該当するかは、第３図（ｂ）の
「特性方法」の項に示した手法に従って判断される。か
かる手法は前記したように圧延状況解析知識ベースD₁に
プログラムとして格納されている。From the detected actual shape data, which actual shape classification item the current shape state corresponds to is determined according to the method shown in the section of “characteristic method” in FIG. 3B. Such techniques are stored as programs in the rolling condition analysis knowledge base D ₁ as described above.

上記したように、作業メモリM₁から入力された実形状
データの原因となる１又は２以上の実形状分類項目が前
位圧延状況解析部８において、前記特定プログラムによ
り演算される。As noted above, one or more solid shape classification items cause actual shape data input from the work memory M ₁ is prior position the rolling status analyzing unit 8 is calculated by the specific program.

通常、ある実形状がその状態にあると判断される実形
状分類項目が１つのみ選択されるとはかぎらない。実形
状データは複雑にからみ合った操業条件の結果として得
られるものであるから、複数の実形状分類項目の状態に
あると判断される場合が多い。その場合、実形状データ
との因果関係の強い実形状分類項目と弱い分類項目があ
る。このような因果関係の強弱、即ち形状状態の程度を
確信度と呼称する。Normally, it is not always the case that only one actual shape classification item for which a certain actual shape is determined to be in that state is selected. Since the actual shape data is obtained as a result of operating conditions that are intricately entangled, it is often determined that there are a plurality of actual shape classification items. In such a case, there are actual shape classification items having a strong causal relationship with the actual shape data and weak classification items. The strength of such a causal relationship, that is, the degree of the shape state is referred to as a certainty factor.

上記圧延状況解析部８は、前記実形状データを、適宜
の関数で導き出されるある確信度において１若しくは２
以上の実形状分類項目に絞り込み、該実形状分類項目及
びその確信度を作業メモリM₂へ記憶させる。例えば、ア
ルミ箔53が載置された端部から４つのエレメント4_eより
入力された実形状データの範囲内で、最も伸び率の高い
部位と端との伸び率差α_２と実形状データ全体における
伸び率の最大値と最小値の差β_２との比β₂/α_２が所定
の設定値を超えた場合に、この時の実形状には、実形状
分類項目“端伸び”が含まれていると解釈され、前記比
の値に応じて０から１までの確信度が付加される。他の
実形状分類項目についても同様である。The rolling state analysis unit 8 converts the actual shape data into 1 or 2 at a certain degree of certainty derived by an appropriate function.
Refine the above solid shape classification items, and stores the said actual shape category and confidence to the working memory M _2. For example, within the range of the actual shape data aluminum foil 53 is inputted from the four elements 4 _e from the placed end elongation difference alpha ₂ as a whole the actual shape data of the most high growth sites and end of the index When the ratio β ₂ / α ₂ of the difference β ₂ between the maximum value and the minimum value of the elongation percentage exceeds a predetermined set value, the actual shape at this time includes the actual shape classification item “end elongation”. And a certainty factor from 0 to 1 is added according to the value of the ratio. The same applies to other actual shape classification items.

この場合、前記作業メモリM₁からの過去所定時間内の
実形状データに基づいて、ロール圧延機２の統計的特性
情報、例えば平均，変化傾向，分散，相関,3次元パター
ン認識等を演算し、当該統計的特性情報に基づいて、即
ち該統計的特性情報を前記確信度の変数として用い、前
記実形状分類項目毎の確信度を演算するようにしてもよ
い。In this case, on the basis of the actual shape data within a predetermined past time period from the working memory M _1, the statistical characteristic information of rolling mill 2, for example, the average, the change trend, dispersion, correlation, and calculating the three-dimensional pattern recognition Based on the statistical property information, that is, using the statistical property information as a variable of the certainty factor, the certainty factor for each actual shape classification item may be calculated.

例えば、ある時点における実形状が、何らかの理由で
その前後の時点における実形状と極端に異なることがあ
る。具体的に言えば、圧延前の原料板形状の異常が原因
となり、「端張り」の実形状が継続している時に一瞬だ
け「端伸び」の状態が検出され、その後元の「端張り」
の状態が続くような場合である。For example, the actual shape at a certain point in time may be extremely different from the actual shape before and after that for some reason. Specifically, due to an abnormality in the shape of the raw material plate before rolling, when the actual shape of the "end tension" continues, the state of "edge extension" is detected for a moment, and then the original "edge tension"
This is the case where the state continues.

そこで、前記ある時点までの過去数時点における実形
状データの統計的特性情報の内、平均値を適用すれば、
上記したノイズ要素に影響されることなく、趨勢の圧延
状態を判断することができる。Therefore, if the average value is applied among the statistical characteristic information of the actual shape data at the past several time points up to the certain time point,
The rolling state of the trend can be determined without being affected by the above-mentioned noise factor.

次に、過去所定時間内における実形状データの変化傾
向を確信度の演算に用いるための前記統計的特性情報と
して採用した場合につき、以下詳述する。この傾向の演
算は、例えば第４図（ａ）に示すフローチャートの処理
手順に従って演算される。アルミ箔53の圧延運転に際
し、ロール圧延機２側の検査ロール４から得られたアル
ミ箔53の実形状データが圧延データ収集部７により所定
時間間隔毎に採取される（S40）。Next, the case where the change tendency of the actual shape data within the past predetermined time is adopted as the statistical characteristic information for use in the calculation of the certainty factor will be described in detail below. The calculation of this tendency is performed, for example, according to the processing procedure of the flowchart shown in FIG. During the rolling operation of the aluminum foil 53, the actual shape data of the aluminum foil 53 obtained from the inspection roll 4 on the roll mill 2 is collected by the rolling data collection unit 7 at predetermined time intervals (S40).

次に、前記実形状データは、圧延状況解析部８におい
て、前記実形状分類項目と比較され、ある実形状分類項
目として特定され、その度合が自然数０〜５で示すレベ
ル数で表わされる。即ち、アルミ箔53の圧延状態が判断
される（S41）。Next, the actual shape data is compared with the actual shape classification item in the rolling condition analysis unit 8 and specified as a certain actual shape classification item, and the degree is represented by the number of levels indicated by natural numbers 0 to 5. That is, the rolling state of the aluminum foil 53 is determined (S41).

例えば、アルミ箔53が押し付けられた端部から順に４
つのエレメント4_eより入力された実形状データの範囲内
で、最も伸び率の高い部位と端との伸び率差α_２と実形
状データ全体における伸び率の最大値と最小値の差β_２
との比β₂/α_２が所定の設定値を超えた場合に、この時
の実形状には、実形状分類項目「端伸び」が含まれてい
ると判断され、前記比の値に応じて「端伸び」の度合が
自然数０〜５で示すレベル数で表される。For example, 4 from the end where the aluminum foil 53 is pressed.
Within the range of the actual shape data input from the four elements 4 _e , the difference in extension rate α ₂ between the portion and the end having the highest elongation rate and the difference β ₂ between the maximum value and the minimum value of the elongation rate in the entire actual shape data
If the ratio β ₂ / α ₂ exceeds the predetermined set value, it is determined that the actual shape at this time includes the actual shape classification item “end elongation”, and according to the value of the ratio, The degree of “edge extension” is represented by the number of levels indicated by natural numbers 0 to 5.

ここで示したレベル数は，前述の確信度に対応する数
値である。The number of levels shown here is a numerical value corresponding to the aforementioned certainty factor.

例えば， （１） 端伸びの場合、 確信度＝1.0の場合、端伸びのレベル＝５ 確信度＝0.8の場合、端伸びのレベル＝４ 確信度＝0.6の場合、端伸びのレベル＝３ 確信度＝0.4の場合、端伸びのレベル＝２ 確信度＝0.2の場合、端伸びのレベル＝１ 確信度＝０の場合、端伸びのレベル＝０ （２） 端張りの場合、 確信度＝1.0の場合、端伸びのレベル＝−５ 確信度＝0.8の場合、端伸びのレベル＝−４ 確信度＝0.6の場合、端伸びのレベル＝−３ 確信度＝0.4の場合、端伸びのレベル＝−２ 確信度＝0.2の場合、端伸びのレベル＝−１ 確信度＝０の場合、端伸びのレベル＝０ である。 For example, (1) In the case of edge extension, in the case of confidence = 1.0, the level of edge extension = 5 In the case of confidence = 0.8, in the level of edge extension = 4 In the case of confidence = 0.6, the level of edge extension = 3 In the case of degree = 0.4, the level of edge elongation = 2 In the case of confidence = 0.2, the level of edge elongation = 1 In the case of certainty = 0, the level of edge elongation = 0 (2) In the case of edge tension, the degree of certainty = 1.0 In the case of, the level of end elongation = -5 In the case of confidence = 0.8, the level of end elongation = -4 In the case of confidence = 0.6, the level of end elongation = -3 In the case of confidence = 0.4, the level of end elongation = -2 In the case of confidence = 0.2, the level of edge elongation = -1 In the case of confidence = 0, the level of edge elongation = 0.

尚、端伸びと張りの確信度が同時に０以外の値を持つ
場合の端伸びのレベルの決定方法としては様々な方法が
考えられる。なぜなら、端の伸び、張りのいずれを問題
と考えるかは、制御対象として考える圧延機や材によっ
て異なるからである。Note that various methods can be considered as a method of determining the level of the edge elongation when the certainty factors of the edge elongation and the tension have a value other than 0 simultaneously. This is because which of the end elongation and the tension is considered to be a problem depends on the rolling mill and the material to be controlled.

決定方法の例をあげれば、 （ｉ）常に端伸びの確信度からレベルを決定する方法 （ii）常に端張りの確信度からレベルを決定する方法 （iii）端伸び，端張りの確信度の大きい方からレベル
を決定する方法，等が考えられる。Examples of the determination method include: (i) a method of always determining the level from the certainty of the edge elongation; (ii) a method of always determining the level from the certainty of the edge elongation; There is a method of determining the level from the larger one, and the like.

次に、他の実形状分類項目の場合の確信度とレベルの
関係を示す。Next, the relationship between the certainty factor and the level in the case of another actual shape classification item will be described.

中伸びと中張りの場合には、端伸びと端張りの場合と
同様に，端伸びのレベルの値を−５〜＋５まで決定する
ことができる。しかし，お多福伸び及びクォータ伸びに
関しては，逆（張り）を意味する形状項目がない。即
ち、この２項目の場合には、それぞれの０〜１の確信度
が０〜５のレベル数に変換されるのみであり、レベル数
の負の値はない。更に、零点不適切や非対称について
は、実形状データの変化傾向を利用して確信度を計算す
ることが考えられない。In the case of medium elongation and medium tension, the value of the level of end elongation can be determined from -5 to +5 as in the case of edge elongation and edge tension. However, there is no shape item that means the opposite (tension) for the fortune growth and the quota growth. That is, in the case of these two items, each certainty factor of 0 to 1 is only converted to the number of levels of 0 to 5, and there is no negative value of the number of levels. Furthermore, regarding the inappropriate zero point or the asymmetry, it is impossible to calculate the certainty factor using the change tendency of the actual shape data.

更に、ステップS42において、時刻Ｔにおける実形状
データに対し、−５点から＋５点までの形状点数H_tが決
定され、所定時間内の形状点数H_tを格納する図示せぬ記
憶部に記憶される。Further, in step S42, with respect to the actual shape data at time T, is determined the shape points H _t to +5 points -5 points, stored in the storage unit (not shown) for storing the shape points H _t within a predetermined time period You.

これは、オペレータ５が実形状データを任意の実形状
分類項目に特性する際の経験的な取扱い方法を具現化
し、例えば端末機６に表示された場合にオレータ５が理
解しやすいように、ある実形状データが適合する、実形
状分類項目の確信度と該実形状分類項目と伸び・張り状
態が相反する実形状分類項目の確信度とを０を中心とし
た正負の自然数よりなる両座標として変換したものであ
る。This embodies an empirical handling method when the operator 5 characterizes the actual shape data into an arbitrary actual shape classification item, and is, for example, so that the operator 5 can easily understand when displayed on the terminal 6. The reliability of the actual shape classification item to which the actual shape data fits and the confidence of the actual shape classification item whose real shape classification item and elongation / tension state contradict each other are defined as both coordinates consisting of positive and negative natural numbers centered on 0. It is converted.

例えば、実形状分類項が、「端伸び」であってその度
合がレベル５であれば、形状点数は＋５点とし、レベル
１であれば＋１点とする。又、「端張り」でレベル５の
ときは−５点とし、レベル１であれば−１点とする。
「端伸び」及び「端張り」に該当しなければ０点とす
る。For example, if the actual shape classification item is “edge elongation” and the degree is “level 5”, the number of shape points is +5. In the case of “end tension”, when the level is 5, the score is -5 points, and when the level is 1, the score is -1 point.
If it does not correspond to "edge extension" or "edge tension", it is scored 0 points.

そして、オペレータ５の要求によるロール圧延機２側
の端末機６からの入力によって又は圧延状況解析部８か
らの入力により、目標形状を変更調整する必要があれば
（S43）、ステップS44において、確信度を演算するため
の統計的特性情報の一例として現在までの所定時間内の
実形状の変化傾向が演算される。If it is necessary to change and adjust the target shape by the input from the terminal 6 on the side of the rolling mill 2 at the request of the operator 5 or by the input from the rolling condition analysis unit 8 (S43), the process proceeds to step S44. As an example of statistical characteristic information for calculating the degree, a change tendency of the actual shape within a predetermined time up to the present is calculated.

例えば、時刻Ｔにおける形状変化傾向は、過去ｉ個の
形状点数H_t-i₊₁,…,H_tから演算される。ここでは、過去
10個の形状点数H_t-9,…,H_tから演算された例を示す。先
ず、形状点数H_t-9,…,H_tの内の最大値と最小値から次式
に示す形状点数差H_dが求められる。For example, the shape change trend at the time T in the past i pieces of shape points H _{t-i +1,} ..., is calculated from the H _t. Here is the past
Ten shaped score H _t-9, ..., an example which is calculated from the H _t. First, the shape number H _t-9, ..., the maximum and minimum shape score gap shown in the following equation from the value H _d of the H _t is determined.

H_d＝max（H_t-9,…,H_t） −min（H_t-9,…,H_t） その時、該形状点数差H_dが２以下の場合には、アルミ
箔53の実形状は安定した状態であって、形状変化傾向が
認められないと判断される。 _{H d = max (H t-} 9, ..., H t) -min (H t-9, ..., H t) at that time, if the shape score gap H _d is 2 or less, the actual shape of the aluminum foil 53 Is in a stable state, and no shape change tendency is recognized.

H_dが３以上の場合には、先ず実形状が周期的な変化状
態であるかが判断される。例えば、形状点数H_t-9,…,H_t
間での形状点数が増加する方向へ変化した回数をH₊と
し、減少する方向へ変化した回数をH_-とすると、次式に
示すように、 |H₊−H_-|≦3,且つ ３≦H_d≦４ 即ち、H₊とH_-の差の絶対値が３以下で且つ前記形状点
数差H_dが３以上４以下の場合に、実形状が周期的変化傾
向にあると判断される。If _Hd is 3 or more, it is first determined whether the actual shape is in a periodically changing state. For example, the shape points _Ht-9 , ..., _Ht
Assuming that the number of times that the number of shape points changes between the increasing directions is H ₊ and the number of times that the number of changing points decreases is H ₋ , | H ₊ −H ₋ | ≦ 3 and 3 ≦ H _d ≦ 4 That is, when the absolute value of the difference between H ₊ and H ₋ is 3 or less and the shape point difference H _d is 3 or more and 4 or less, it is determined that the actual shape has a periodic change tendency. .

そして、H_dが２以上であって上式以外の場合には、形
状変化傾向が認められるものとされ、いかなる傾向にあ
るかが判断される。例えば、現時点における形状点数H_t
と過去10点目の形状点数H_t-9とが比較される。When _Hd is 2 or more and other than the above equation, a shape change tendency is recognized, and it is determined what the tendency is. For example, the current number of shape points H _t
Is compared with the shape point number _{Ht-9 at the} tenth point in the past.

即ち、表−２に示すように、H_tがH_t-9より も大きな値を示すときは端が伸びつつある伸び傾向を示
し、逆に小さな値を示すときは、端が張りつつある張り
傾向であると判断される。更に、H_tとH_t-9とが等しい場
合には、実形状が安定していると判断され、後述する実
形状分類項目のレベル数補正ステップ（S45）を迂回し
て処理される。That is, as shown in Table 2, _Ht is higher than _Ht-9 . If the value also indicates a large value, it indicates that the end has a tendency to elongate, while if the value indicates a small value, it is determined that the end has a tendency to be taut. Further, when _Ht and _Ht-9 are equal, it is determined that the actual shape is stable, and the process is performed bypassing the level number correction step (S45) of the actual shape classification item described later.

そこで、例えば時刻Ｔにおける形状変化傾向が「端伸
び傾向」にあって、その時点の実形状分類項目が「端伸
び」と特定され、そのレベル数が３であった場合には、
第４図（ｂ）に示すように、その時の実形状分類項目の
レベル数に対し、レベル数を２増加させる補正アクショ
ンがなされる（S45）。これは、将来的な形状制御を為
す上で、現時点での形状判断と形状変化傾向とを併せて
考慮すれば、上記した例におけるレベル３は不適正であ
って、現実的には「端伸び」の程度はほぼレベル５（端
伸びが急速に進行している状態）に匹敵すると考えられ
るからである。Therefore, for example, if the shape change tendency at time T is “edge extension tendency” and the actual shape classification item at that time is specified as “edge extension” and the number of levels is 3,
As shown in FIG. 4 (b), a correction action is performed to increase the number of levels by 2 with respect to the number of levels of the actual shape classification item at that time (S45). This is because level 3 in the above example is inappropriate if the shape judgment at the present time and the shape change tendency are taken into consideration in performing shape control in the future, Is considered to be almost equivalent to level 5 (a state in which edge elongation is rapidly progressing).

このように変化傾向を考慮して補正されたレベルか
ら、変化傾向を利用した場合の確信度を計算する。From the level corrected in consideration of the change tendency, the certainty factor when the change tendency is used is calculated.

例えば， 端伸びのレベルが５ならば端伸びの確信度を1.0に、 端伸びのレベルが４ならば端伸びの確信度を0.8に、 端伸びのレベルが３ならば端伸びの確信度を0.6に、 端伸びのレベルが２ならば端伸びの確信度を0.4に、 端伸びのレベルが１ならば端伸びの確信度を0.2に、 端伸びのレベルが０ならば端伸びの確信度を０に、そ
れぞれ決定される。For example, if the edge elongation level is 5, the edge elongation confidence is 1.0, if the edge elongation level is 4, the edge elongation certainty is 0.8, and if the edge elongation level is 3, the edge elongation certainty is obtained. 0.6, if the end elongation level is 2, the end elongation confidence is 0.4, if the end elongation level is 1, the end elongation certainty is 0.2, and if the end elongation level is 0, the end elongation certainty To 0.

また、端伸びのレベルが負であるならば、端張りの確
信度が決定される。Also, if the level of the edge extension is negative, the certainty of the edge tension is determined.

例えば， 端伸びのレベルが−５ならば端伸びの確信度を1.0
に、 端伸びのレベルが−４ならば端伸びの確信度を0.8
に、 端伸びのレベルが−３ならば端伸びの確信度を0.6
に、 端伸びのレベルが−２ならば端伸びの確信度を0.4
に、 端伸びのレベルが−１ならば端伸びの確信度を0.2
に、 端伸びのレベルが０ならば端伸びの確信度を０に、そ
れぞれ決定される。For example, if the edge extension level is -5, the confidence of the edge extension is 1.0.
If the end elongation level is -4, the confidence of end elongation is 0.8
If the end elongation level is -3, the confidence of end elongation is 0.6
If the level of edge elongation is -2, the confidence of edge elongation is 0.4
If the level of edge elongation is -1, the confidence of edge elongation is 0.2
If the level of the edge elongation is 0, the confidence of the edge elongation is determined to be 0.

また、お多福伸び，クォータ伸びの場合もそれぞれ変
化傾向を考慮して補正されたレベルから変化傾向を考慮
した確信度が計算される。その時，レベルが負の値とな
っと場合は確信度を０とする。In addition, in the case of the happy growth and the quota growth, the certainty factor is calculated from the level corrected in consideration of the change tendency and the change tendency is considered. At that time, if the level becomes a negative value, the certainty factor is set to 0.

更に、前記統計的特性情報として実形状データに係る
３次元パターンの認識によることもできる。前記３次元
パターンＰを第６図に示す。図中において、２点鎖線で
示す矢印Ｍは、各時刻t₀〜t₆における伸び率が最大値を
検出したエレメント4_eの時間的位置推移を示している。
図示の如く、前記伸び率最大のエレメント4_eは箔幅方向
数個のエレメント4_eの幅内で蛇行している。このような
状態であれば、現在最大に伸びている部位のみでなく、
当該部位を含め前記数個のエレメント4_eの幅内に対応す
る圧延ロール52に等しく集中的に、クーラント58を噴射
しなければならない。これは、現在最大に伸びている部
位にのみクーラント58を噴射しても、伸び部位が隣接部
位に移動するにすぎないからである。このような３次元
パターンＰで表され、“実形状の伸び状態の部位が時刻
によって蛇行している。”といった内容の統計的特性情
報は、もちろん前述した数値計算アルゴリズムによって
も判断され得るが、アルミ箔53の実形状データのパター
ン認識を行うニューラルネットワークによる認識手法が
有効である。Further, it is also possible to recognize the three-dimensional pattern relating to the actual shape data as the statistical characteristic information. The three-dimensional pattern P is shown in FIG. In the figure, an arrow M indicated by a two-dot chain line, elongation at each time t ₀ ~t ₆ indicates the temporal position changes of the element 4 _e which detects the maximum value.
As illustrated, the element 4 _e of the elongation maximum is meandering in width of several foil width direction amino element 4 _e. In such a state, not only the part that is currently maximally extended,
Equally intensively the rolling roll 52 which corresponds to the width of said several elements 4 _e including the site must inject coolant 58. This is because, even if the coolant 58 is sprayed only to the portion that is currently maximally extended, the extended portion only moves to the adjacent portion. Statistical characteristic information represented by such a three-dimensional pattern P, such as “the part of the actual shape in the stretched state is meandering with time” can be determined by the above-described numerical calculation algorithm. A recognition method using a neural network for performing pattern recognition of the actual shape data of the aluminum foil 53 is effective.

当該ニューラルネットワーク20は、第７図に示すよう
に、閾値処理により入力データを演算し出力する複数の
ニューロン15が、入力層，中間層，出力層として概念上
配置され、それぞれの層間が連結部16を介して連結され
ている。そして、ニューラルネットワーク20は、アルミ
箔53の実形状データのパターンデータを入力データと
し、実形状分類項目およびその度合を出力データとして
用い、前記両者の対応関係が前記連結部16の連結重みを
変形することにより学習される。そこで、前記学習済の
ニューラルネットワーク20に新たな実形状データを入力
すると、当該実形状データは前記何れかの実形状分類項
目にその度合と共に特性される。このようなニューラル
ネットワーク20を前記圧延状況解析部３において適用す
ればよい。In the neural network 20, as shown in FIG. 7, a plurality of neurons 15 for calculating and outputting input data by threshold processing are conceptually arranged as an input layer, an intermediate layer, and an output layer. Connected via 16. Then, the neural network 20 uses the pattern data of the actual shape data of the aluminum foil 53 as input data, uses the actual shape classification items and their degrees as output data, and the correspondence between the two deforms the connection weight of the connection unit 16. It is learned by doing. Therefore, when new real shape data is input to the learned neural network 20, the real shape data is characterized in any one of the real shape classification items together with the degree. Such a neural network 20 may be applied to the rolling situation analysis unit 3.

ここでは、アルミ箔53の実形状状態を判断する演算手
法として、実形状分類項目毎に決められた特性方法によ
る数値演算例を主に示したが、前記ニューラルネットワ
ーク20による判断、若しくはこのような判断知識を格納
したルールベース（図外）に基づく判断によって同様の
演算効果が得られることは言うまでもない。Here, as an operation method for judging the actual shape state of the aluminum foil 53, a numerical operation example based on a characteristic method determined for each actual shape classification item has been mainly described, but the judgment by the neural network 20 or such a method is used. It goes without saying that a similar calculation effect can be obtained by a determination based on a rule base (not shown) storing the determination knowledge.

尚、前記作業メモリM₁から圧延状況解析部８に入力さ
れ演算に供される実形状データは、前記所定時間内の一
時点における一種のデータの値、若しくは一時点におけ
る数種のデータの値、若しくは数時点における一種類の
データの値、若しくは数時点における数種のデータの値
の何れかであっても構わず、演算に必要なデータを適宜
用いればよい。The actual shape data to be subjected to the input operation to the rolling status analyzing unit 8 from the working memory M _1, the value of the type of data at a time in the predetermined time, or several data values at one time Alternatively, it may be one of the values of one type of data at several points in time or the values of several types of data at several points in time, and data necessary for the calculation may be appropriately used.

このように、圧延状況解析部８では、アルミ箔53の現
在の実形状データに対する実形状分類項目及びその確信
度が確定され、作業メモリM₂へ書き込まれる。Thus, the rolling status analyzing unit 8, the current actual shape category and confidence with respect to the actual shape data of the aluminum foil 53 is determined, and written into the working memory M _2.

制御目標の生成 そして、目標形状を適切に設定あるいは変更させる際
の鍵となる制御目標データ（形状変更目標（第８図）及
びその重要度）は、目標生成手段の一例である制御目標
生成部９において、オペレータ５よりロール圧延機２側
の端末機６から入力されるか、又は前記作業メモリM₂内
の実形状分類項目及びその確信度等の圧延状況データに
基づいて自動的に生成される。この自動生成にあたって
は、「操業方針（“所定のパスでは端を大きく伸ばして
圧延する”など）を反映する」、或いは「オペレータ５
の入力によるものと自動生成されたものとが矛盾する場
合には、オペレータの入力情報を優先させる」といった
ルールが、制御目標設定知識ベースD₂を参照して適用さ
れる。Generation of Control Target The control target data (shape change target (FIG. 8) and its importance), which is a key in appropriately setting or changing the target shape, is a control target generator which is an example of a target generator. in 9, or input from the rolling mill 2 side of the terminal 6 from the operator 5, or be automatically generated based on the actual shape classification items and the rolling status data of the confidence or the like in said working memory M ₂ You. In this automatic generation, “operation policy (such as“ rolling by extending the end greatly in a predetermined pass ”)” or “operator 5
If the input to that and automatically generated by the conflict, the rules such as "give priority to input information of the operator is applied with reference to the control target setting knowledge base D _2.

例えば、検出された実形状データに、上記した例の如
く、“端伸び”が含まれ、その時の確信度が0.8である
場合は、“端伸び”を解消するために、５つの形状変更
目標の内から“端を張らしたい”が選択され、前記確信
度（0.8）に対応した重要度が、選択された形状変更目
標に付与される。そして、前記形状変更目標及びその重
要度は、作業メモリM₃に記憶される。For example, if the detected actual shape data includes “edge extension” as in the above example and the confidence at that time is 0.8, five shape change targets are set in order to eliminate “edge extension”. Is selected, and the importance corresponding to the certainty factor (0.8) is given to the selected shape change target. Then, the shape change target and its importance are stored in the working memory M _3.

上記したように特性された、実形状分類項目の確信度
から形状変更目標の重要度が制御目標生成部９において
演算される状況を以下に詳述する。The situation in which the importance of the shape change target is calculated in the control target generation unit 9 from the certainty factor of the actual shape classification item, which is characterized as described above, will be described in detail below.

前記重要度は目標形状データを変更させる必要が有る
かどうかの目安であり、実形状のデータの、例えば端張
り度合を示す実形状分類項目の確信度との関係を表わす
グラフ（第９図）に示される。図中では、前記実形状分
類項目のうち「端張り」の例を示す。The importance is a measure of whether the target shape data needs to be changed, and is a graph showing the relationship between the actual shape data and, for example, the certainty of the actual shape classification item indicating the degree of edge tension (FIG. 9). Is shown in In the drawing, an example of “edge tension” in the actual shape classification items is shown.

端張り，端伸びなどの実形状分類項目の各々に対し、
目標形状変更必要性の度合（重要度）を与える重要度算
出関数（ｆ（ｘ））が定義されている。例えば、「端張
り」に関する重要度算出関数f₁（ ）が 但し のように定義されている。For each of the actual shape classification items such as edge tension and edge elongation,
An importance calculation function (f (x)) that gives the degree (importance) of the necessity of changing the target shape is defined. For example, the importance calculation function f ₁ () for “edge tension” is However Is defined as

即ち、端張り度合（確信度）が第１閾値L₁と比較さ
れ、第９図に示すように、該第１閾値L₁を越えた場合
は、その実形状分類項目が目標形状変更のために選択さ
れ、図中に示す確信度に対応する重要度が演算される。
一方、確信度が第_１閾値_L1以下であれば、重要度に０が
与えられ、その実形状分類項目は目標形状の変更に際し
て供せられることがない。前記各実形状分類項目に対
し、第１閾値L₁がそれぞれ個別に設定され、それぞれの
確信度と前記第１閾値L₁とが比較演算されて、目標形状
の変更に供すべきかどうかが項目毎に判断される。That is, the end tension degree (confidence) is compared with the first threshold value L _1, as shown in FIG. 9, if it exceeds the first threshold value L _1, for the real shape classification item of target shape change The degree of importance corresponding to the selected degree of certainty is calculated.
On the other hand, if the certainty is equal to or less than the _first threshold _L1 , the importance is given 0, and the actual shape classification item is not provided when the target shape is changed. Wherein for each solid shape classification item, the first threshold value L ₁ is respectively set individually, each of the confidence and said first threshold value L ₁ is the comparison operation, whether to Kyosu the change of the target shape items It is determined every time.

目標形状を変更させる必要性の有無は、上記のように
各実形状分類項目毎に判断されると共に、各項目毎に重
要度を合成したものの平均が閾値を越えたかどうかで判
断される場合もある。Whether or not it is necessary to change the target shape is determined for each actual shape classification item as described above, and sometimes it is determined whether or not the average of the combined importance of each item exceeds a threshold value. is there.

続いて、目標形状を変更させるために選択された実形
状分類項目から、目標形状を変更させる必要性の有無に
ついて合成された重要度又はその平均に基づいて判断す
る方法について詳述する。Subsequently, a method of determining whether or not the target shape needs to be changed based on the combined importance or the average thereof from the actual shape classification item selected to change the target shape will be described in detail.

前記実形状分類項目をS₁,S₂,…,S_iとすると、それら
に対し定義された各項目毎の前記重要度算出関数f
_si（ ）を合成した合成重要度算出関数ｇ（ ）は以下
のように定義される。If the actual shape classification items are S ₁ , S ₂ ,..., S _i , the importance calculation function f for each item defined for them
_{The combination} importance calculation function g () obtained by combining _si () is defined as follows.

ｇ（f_s1（x₁），…,f_si（x_i）） 前記関数ｇ（ ）は、 ｇ≡（Σf_si（x_i））/i, または ｇ≡Σf_si（x_i） 但し、 ０≦ff_si（x_i）≦1, f_si（x_i）はx_iについて強単調増加のように、総和平
均，又は総和の形で表される。g (f _s1 (x ₁ ), ..., f _si (x _i )) The function g () _{is, g≡ (Σf si (x i} )) / i or g≡Σf _si (x _{i) where, 0 ≦ ff si (x i} ) ≦ 1, f si (x i) is x, _i is expressed in the form of a sum average or a sum, such as a strong monotone increase.

ここで、ｆ（L₁）が（L₁）について、強単調増加と
は、L₁＜L₂のときｆ（L₁）＜ｆ（L₂）であることを意味
する。Here, when f (L ₁ ) is (L ₁ ), the strong monotonic increase means that when L ₁ <L ₂ , f (L ₁ ) <f (L ₂ ).

このように、推論処理開始の必要度合を示す合成重要
度がアクション候補推論部11において、各項目毎の重要
度から演算され、前記合成重要度が所定の第２の閾値L₃
（不図示）を越えたときに推論処理が開始されて、目標
形状データが適切に変更される。As described above, the synthetic importance indicating the necessity of starting the inference processing is calculated from the importance of each item in the action candidate inference unit 11, and the synthetic importance is determined by the predetermined second threshold L ₃
When it exceeds (not shown), the inference processing is started, and the target shape data is appropriately changed.

以下に具体例を例示すると、 「端張り」に対する重要度が 0.4 「クォーター伸び」に対する重要度が 0.6 その他（「端伸び」，「中伸び」，「中張り」）に対す
る重要度が ０ のとき、合成重要度は、総和の場合、 0.4＋0.6＋０＝1.0 となる。このときの第２閾値L₃が0.9であれば、合成重
要度の方が大きいので、推論処理が開始される。前記ト
リガとなる重要度を決定する方法としては、他に、前述
した総和平均によるものを採用してもよい。The following is a specific example. When the importance for "edge tension" is 0.4, the importance for "quarter elongation" is 0.6, and the importance for other ("edge elongation", "medium elongation", "medium tension") is 0. In the case of the sum, the combined importance is 0.4 + 0.6 + 0 = 1.0. If the second threshold value L ₃ is 0.9 in this case, since the direction of the synthetic importance is high, the inference process is started. As a method of determining the importance as the trigger, the above-described method based on the sum average may be employed.

本実施例では、前記したように、各項目毎の確信度が
それぞれに与えられた閾値を越えた時、例えば「端張
り」の度合が第９図に示す閾値L₂を越えた時にも推論処
理が起動される。In this embodiment, as described above, when the confidence of each item exceeds the threshold value given to each, for example, the degree of "end tension" is also inferred when exceeding the threshold value L ₂ shown in FIG. 9 Processing is started.

また、前記合成重要度が第２閾値L₃を越えた時、同図
に図外の警報装置に起動信号を出力し、当該警報装置を
駆動させてもよい。Further, when the synthetic importance level exceeds the second threshold value L _3, and outputs a start signal in FIG alarm device, not shown, may be driving the alarm device.

次に、目標形状の推論処理について説明する。 Next, the target shape inference processing will be described.

アクションの適用 −（１）ルール推論 上記したように、処理された、現在の目標形状データ
及び現在の実形状データを含む操業条件データ，抽出さ
れた実形状分類項目及びその確信度を含む圧延状況デー
タ，及び上記形状変更目標及びその重要度を含む制御目
標データは、作業メモリM₁,M₂,M₃からそれぞれアクショ
ン候補推論部11に転送される。この実施例では、実形状
（データ）に対するある目標形状データを変化させて形
状制御部３に与えた時の実形状の変化を目標形成データ
の変化と共に記憶した経験値に基づいて目標形状データ
を作成する。上記のような経験値は，具体的には変更知
識記憶手段の一例であるアクション推論知識ベースD₃に
集積、記憶されており、第10図のルール例１や，後記す
る表３のルール例２〜４の形態を表現される。ルール例
２を用いて説明すると、主条件部の「端を伸ばしたい」
が実形状の変化であり，結論部の「端レベルの目標値を
上げる」が目標形状データの変化を示している。知識選
択手段の一例であるアクション候補推論部11は、転送さ
れた各データと、アクション推論知識ベースD₃に記憶さ
れているルールの条件部とを照合し、照合の結果、条件
部が全て真であることを満たすルールを抽出し、そのル
ールの結論部にある目標形状変更データ（第８図、以下
アクションという）を選択する。上記のような操業条件
データ，圧延状況データ，制御目標データといった条件
に対応する結論（採用すべき目標形状）を引き出す推論
処理は、既に述べた如く、経験者の知識（ノウハウ）に
たよらざるを得ない。本発明ではこのような推論処理が
自動化される。かかる自動推論のためのルールは上記ア
クション推論知識ベースD₃に集積、記憶されている。か
かるルールは、「もし、〔条件部〕、ならば、〔結論
部〕」 の形態で示され、次に示されるような論理積の形で表さ
れる。Application of Action-(1) Rule Inference As described above, the processed operating condition data including the current target shape data and the current actual shape data, the extracted actual shape classification items, and the rolling situation including the certainty factor thereof The data and the control target data including the shape change target and its importance are transferred from the work memories M ₁ , M ₂ , M ₃ to the action candidate inference unit 11, respectively. In this embodiment, the target shape data is changed based on an empirical value in which a change in the actual shape when a certain target shape data for the actual shape (data) is changed and given to the shape control unit 3 is stored together with the change in the target formation data. create. Experience as described above, specifically, integrated action inference knowledgebase D ₃ is an example of changing the knowledge storage means is stored, and rules Example 1 of FIG. 10, example rules of Table 3 to be described later 2 to 4 are expressed. Explaining using rule example 2, "I want to extend the end" of the main condition part
Indicates a change in the actual shape, and the conclusion "increase the end level target value" indicates a change in the target shape data. Action candidate inference unit 11 which is an example of a knowledge selection means, each data transferred collates the condition part of the rule to the action inference knowledgebase D ₃ is stored, the result of the collation, the condition part are all true Is extracted, and target shape change data (FIG. 8, hereinafter referred to as action) at the conclusion of the rule is selected. As described above, the inference processing for deriving a conclusion (a target shape to be adopted) corresponding to the conditions such as the operation condition data, the rolling state data, and the control target data depends on the knowledge (know-how) of an experienced person, as described above. I can't get it. In the present invention, such inference processing is automated. Rules for such automated reasoning is integrated in the action inference knowledgebase D _3, are stored. Such a rule is expressed in the form of "if [condition part], then [conclusion part]", and is expressed by a logical product as shown below.

もし、〔制御目標データ〕、かつ、〔操業条件デー
タ，圧延状況データ〕ならば、〔目標形状調整パラメー
タ及びその変更度合の指定（アクション及びその度
合）〕 ここに、目標形状調整パラメータとは表−４に示され
る如く、目標形状データ（そのパスにおいて目標とする
伸び率分布）を決定する要素である。各ルールの結論部
を構成する目標形状調整パラメータとしては、表−４に
示された全てのパラメータが記載されるとはかぎらな
い。多くの場合、条件部を満足するに必要な一部の目標
形状調整パラメータのみがその変更度合と鞆に記載され
ている。If [control target data] and [operating condition data, rolling state data], [designation of target shape adjustment parameter and its change degree (action and its degree)] Here, the target shape adjustment parameter is a table. As shown in -4, it is an element that determines target shape data (a target elongation rate distribution in the path). Not all the parameters shown in Table 4 are described as the target shape adjustment parameters that constitute the conclusion of each rule. In many cases, only a part of the target shape adjustment parameters necessary to satisfy the condition part is described in the degree of change and Tomo.

例えば、第10図に示すように、ルール例１において、
アルミ箔53の実形状がクォータ伸びと特定され、その時
のクォータ部近辺の伸びの最も大きい部分の下に零点が
ない場合には、“零点の位置をクォータ部近辺の伸びが
最も大きい部分の下に持ってくる”といったアクション
を指定するルールがアクション推論知識ベースD₃に記憶
されている。For example, as shown in FIG. 10, in rule example 1,
If the actual shape of the aluminum foil 53 is specified as the quarter extension, and there is no zero below the portion where the extension near the quarter is the largest, then the position of the zero point is set below the portion where the extension near the quarter is the largest. stored in the action inference knowledge base D ₃ is a rule that specifies the action, such as come "have to.

−（２）矛盾・冗長性の解消 一方、表−３に示すルール例４に見られるように、ル
ールには付帯条件が加味される場合がある。例えば実形
状において、端張りとクォータ伸びとが同時に発生した
場合には、ルール例２及びルール例３が選択される場合
がある、これらは それぞれが同時に成立することから、アクション候補
推論部11は、それらの矛盾解消をなすことができず、エ
ラーが発生する。そこで、例えばルール例２の条件部に
付帯条件を設けルール例４とすることによりこれを解消
することができる。即ち、ルール例４において、端を伸
ばしたいの重要度とクォータ部を張らせたいの重要度が
共に第１閾値より大きいが、クォータ部を張らせたいの
重要度が0.4未満の場合には、端レベル（幅方向端部の
の伸び率）の目標値を上げるのである。このような矛盾
又は冗長性解消の方法としては、更に前記重要度が高い
方の形状変更目標を優先させることもできる。-(2) Resolution of Inconsistency / Redundancy On the other hand, as seen in Rule Example 4 shown in Table 3, there are cases where incidental conditions are added to rules. For example, in an actual shape, when edge tension and quarter elongation occur simultaneously, rule example 2 and rule example 3 may be selected. Since both are established at the same time, the action candidate inference unit 11 cannot resolve the inconsistency, and an error occurs. Therefore, this problem can be solved by providing an additional condition in the condition part of the rule example 2 and setting it to rule example 4. That is, in rule example 4, when the importance of extending the edge and the importance of extending the quota portion are both larger than the first threshold value, but the importance of extending the quota portion is less than 0.4, The target value of the end level (elongation rate at the end in the width direction) is increased. As a method for eliminating such inconsistency or redundancy, the shape change target having the higher importance can be prioritized.

他方、ある実形状データに対し２種以上の形状変更目
標が同時に選択され、当該各形状変更目標に対応するア
クションの内容が同じ場合がある。例えば、現在の実形
状データの実形状分類項目（第３図（ｂ））が同時に
「端張り」と「中伸び」とに特定され、それぞれの実形
状分類項目から導き出されたアクションとして度合の差
はあれ内容の同じ「端のレベルを上げる」（第８図）が
同時に選択された場合である。このような場合に適用さ
れるルールとして、特定された実形状分類項目の確信度
に応じてアクションの度合を設定するものが予めアクシ
ョン推論知識ベースD₃に格納されている。On the other hand, there are cases where two or more types of shape change targets are simultaneously selected for certain actual shape data, and the contents of actions corresponding to the respective shape change targets are the same. For example, the actual shape classification items (FIG. 3 (b)) of the current actual shape data are simultaneously specified as "edge tension" and "medium extension", and the degree of action derived from each actual shape classification item is determined. The difference is that "increase the level of the end" (FIG. 8) having the same content is simultaneously selected. As a rule that applies to this case, it is used to set the degree of action in response to the confidence of the actual shape classification item identified is stored in the action inference knowledgebase D ₃ in advance.

そこで、上記したような度合の異なる同じ内容のアク
ションが同時に選択された場合には、これらのアクショ
ンを同時に実行させるのではなく、アクションの度合の
大きなもののみを実行させることによりアクションの実
行に係る冗長性が回避される。ここで、逆にアクション
の度合の小さなもののみを実行させてもよいし、或いは
各アクションの度合の平均値に見合ったアクションを選
択或いは生成してもよい。Therefore, when actions having the same contents having different degrees as described above are selected at the same time, these actions are not executed at the same time. Redundancy is avoided. Here, conversely, only an action with a small degree of action may be executed, or an action corresponding to the average value of the actions may be selected or generated.

−（３）無効アクションの学習 更に、第８図に示すように、１の形状変更目標に対
し、優先度の付加された数種類のアクション候補が用意
されている。そして、ある形状変更目標が選択された時
に優先度の最も高いアクションが実行される。-(3) Learning of invalid action Further, as shown in FIG. 8, several types of action candidates with priority added to one shape change target are prepared. Then, when a certain shape change target is selected, the action having the highest priority is executed.

前記優先度は、固定されたものではなく、推論毎にチ
ェックされる。例えば、アクション候補推論部11におい
て推論が実行されたら、どの形状変更目標に対し、どの
アクションを採用したかが作業メモリM₅に記憶され、次
回の推論時に、変更知識評価手段の一例であるアクショ
ン効果評価部10において、前回の形状変更目標が達成さ
れているかどうか（効果の評価）が前回と今回の重要度
を比較して判断される。The priority is not fixed and is checked for each inference. For example, if the inference performed in the action candidate inference unit 11, to which the shape change target, which action it has adopted is stored in the working memory M _5, at the next inference, which is an example of changing the knowledge evaluation means action In the effect evaluation unit 10, it is determined whether or not the previous shape change target has been achieved (effect evaluation) by comparing the previous and current importance levels.

その結果、前回の形状変更目標及びその重要度に基づ
いて変更された、今回の目標形状データがアクション効
果評価部10において有効であると判断されれば、即ち重
要度が前回よりも低い値であれば、採用されたアクショ
ンが有効であったとして、アクション推論知識ベースD₃
に記憶された優先度が繰り上げられる。逆に、無効であ
ると判断された場合は、前回適用されて有効でなかった
アクションとそのアクションノ選択を推論したルールと
が作業メモリM₄に記憶される。As a result, if the current target shape data changed based on the previous shape change target and its importance is determined to be valid in the action effect evaluation unit 10, that is, the importance is set to a value lower than the previous value. If so, the adopted action is considered valid and the action inference knowledge base D ₃
Is raised. Conversely, if it is determined to be invalid, and rules that infer an action and the action Bruno selected were ineffective been previously applied is stored in the working memory M _4.

例えば、第８図に示す形状変更目標は、圧延状況解析
部８からの圧延状況データ若しくはオペレータ５からの
入力データにより、前回“端を伸ばしたい”が重要度0.
6で決定されたとすれば、それに付随するアクションン
中で最も優先度の高い“端のレベルを上げる（優先度
１）”が選択され、前記重要度0.6に応じて端のレベル
（伸び率）を上げた目標形状データが形状制御部３に出
力され、同時に適用された目標形状データ，形状変更目
標，その重要度（0.6），アクション，及びその優先度
（１）がアクション推論知識ベースD₃に記憶される。そ
して、今回の形状変更目標を決定する際に、形状変更目
標“端を伸ばしたい”が前回の重要度0.6以上で選択さ
れれば、問題となっている実形状の端張り状態は改善さ
れていない場合が多く、前回適用されたアクションが無
効であったことになる。逆に今回“端を伸ばしたい”が
重要度0.6未満で選択されると前回のアクションは有効
であったと判断される。For example, the shape change target shown in FIG. 8 indicates that the last time “I want to extend the end” is of importance 0 based on the rolling status data from the rolling status analysis unit 8 or the input data from the operator 5.
If it is determined in step 6, the highest priority "increase the level of the edge (priority 1)" among the actions associated with it is selected, and the level of the edge (elongation rate) according to the importance level 0.6. Is output to the shape control unit 3, and the simultaneously applied target shape data, shape change target, its importance (0.6), action, and its priority (1) are stored in the action inference knowledge base D _3. Is stored. Then, when the shape change target “I want to extend the end” is selected with the importance of 0.6 or more at the time of determining the shape change target of the present time, the edge tension state of the actual shape in question is improved. In many cases, the last applied action was invalid. Conversely, if "I want to extend the end" is selected this time with an importance of less than 0.6, it is determined that the previous action was effective.

そこで、無効とされたアクションと、そのアクション
を推論したルールは作業メモリM₄に書き込まれる。そし
て、次回の推論時に同一の形状変更目標が選ばれ前記無
効アクションが選択されても、該無効アクションは適用
されることがなく、適切であると判断された次に優先度
の高いアクションが適用されて今回の適切な目標形状デ
ータの変更に供せられる。その結果、上記形状変更目標
を達成するために適用された次回のアクションが有効で
あると判断されれば、当該アクションの優先度が繰上げ
られるとともに前記無効アクションの優先度が繰下げら
れる。上記のようにして変更された優先度はアクション
推論知識ベースD₃内の優先度の項に書き込まれる。Therefore, the actions that have been invalidated, the rules deduced the action is written in the working memory M _4. Then, even if the same shape change target is selected at the next inference and the invalid action is selected, the invalid action is not applied, and the next highest priority action determined to be appropriate is applied. Then, it is subjected to the change of the appropriate target shape data this time. As a result, if it is determined that the next action applied to achieve the shape change target is valid, the priority of the action is raised and the priority of the invalid action is lowered. Changed priorities as described above is written in terms of the priority of the action inference knowledgebase D _3.

このようにして、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置
１により得られた目標形状が実形状に対して効果を示さ
ず、問題のあるアルミ箔53の実形状が継続するような場
合であっても、今回の推論においては、前回の推論時と
形状変更目標が同じであったとしても、前回のアクショ
ンとは異なるものが選ばれる。それにより、無効なルー
ルが繰り返し適用されることがなく、前記実形状が適切
に変更される。In this way, even in the case where the target shape obtained by the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 has no effect on the actual shape and the actual shape of the problematic aluminum foil 53 continues. In this inference, a different action from the previous action is selected even if the shape change target is the same as that in the previous inference. Thereby, the actual shape is appropriately changed without the invalid rule being repeatedly applied.

アクション候補推論部11において候補としてあげられ
たアクションが妥当であるか否かは、第11図に示すチェ
ック木に従って詳細にチェックされた後、妥当であると
判断されればその都度作業メモリM₅に登録される。尚、
上記アクション推論知識ベースD₃には、前述の通り同一
の形状変更目標を条件部に持つ複数のルールよりなるル
ール集合が上記形状変更目標毎に設定され、上記ルール
集合を記憶する主領域と上記ルール集合から除去された
ルールを保管する退避領域が確保されている。尚、推論
処理の終了したルールは主領域から順次退避領域に除去
される。Whether action mentioned as candidates is valid in the action candidate inference unit 11, 11 after being checked in detail with check tree shown in FIG., The work each time when it is determined that the appropriate memory M ₅ Registered in. still,
The aforementioned actions inference knowledgebase D _3, rule set comprising a plurality of rules having a condition part as described above same shape change target is set for each of the shape change target, the main area and the for storing the rule set A save area for storing rules removed from the rule set is secured. The rules for which the inference processing has been completed are sequentially removed from the main area to the save area.

図中に示すチェック木において、先ず、今回選択され
た形状変更目標と形状変更目標の一致するルールがその
ルールの属するルール集合に存在するかどうか、即ち上
記ルール集合に該当するルールが主領域に残っているか
がケースC₁でチェックされる。ケースC₁に該当すれば、
ケースC₃でそのルールの条件部にある操業条件等に係る
付帯条件のチェックに進む。In the check tree shown in the figure, first, it is determined whether a rule that matches the currently selected shape change target and the shape change target exists in a rule set to which the rule belongs, that is, a rule corresponding to the above rule set is included in the main area. there are any remaining is checked in case C _1. If Case C ₁ is true,
In Case C ₃ proceeds to check the strings attached according to an operating condition such as the condition part of the rule.

前記ケースC₃に該当しない場合、即ち付帯条件を含め
て全ての条件部が一致しない場合、そのルールは上記主
領域のルール集合から上記退避領域へ除去される。前記
付帯条件が成立すれば、ケースC₄において、前記条件部
が全て成立したルールのアクションが過去に適用された
ことがあってその効果が認められなかったかどうか、即
ち、現在作業メモリM₄に登録されているかどうかがチェ
ックされる。そして、ケースC₄に該当すれば、そのルー
ルを前記ルール集合（主領域）から除去する。ケースC₄
に該当しない場合は、相互に矛盾するアクションの存在
がケースC₅においてチェックされる。上記したように、
形状変更目標として設定されるものは１つであるとは限
らず、複数の形状変更目標が選択されることがある。こ
の場合、各形状変更目標に付随するアクション同志が矛
盾することは往々にしてある。If not corresponding to the case C _3, that is, when all the condition part including incidental condition does not match, the rule is removed to the save area from the rule set of the main area. If satisfied the incidental condition, in case C _4, whether the action of the rule in which the condition part is satisfied all of its effect was not observed when there to have been applied in the past, i.e., the current working memory M ₄ It is checked whether it is registered. Then, if applicable to the case C _4, to remove the rule from the rule set (main area). Case C ₄
If not applicable, the presence of actions conflicting with each other is checked in case C _5. As mentioned above,
The number of shape change targets set is not limited to one, and a plurality of shape change targets may be selected. In this case, it is often the case that actions associated with each shape change target contradict each other.

そこで、チェックの結果、妥当であるとされて既に作
業メモリM₅に登録されているアクションの内、現在チェ
ックされているアクションと矛盾するアクションがあれ
ば、いずれかのアクションを備えたルールの内、現在選
択されている形状変更目標の重要度の方が大きければそ
のルールのアクションが作業メモリM₅に登録され、既に
登録済の上記矛盾するアクションが退避領域へ除去され
る。Therefore, the check result, among the action registered already working memory M ₅ is to be valid, if any action that is inconsistent with the action that is currently checked, among the rules with an action , it is registered in the action working memory M ₅ of the rule if is larger severity shape change target that is currently selected, actions that already the conflicting registered are removed to save area.

逆に、既に上記登録済のアクションを備えた形状目標
の重要度の方が大きければ当該登録済のアクションが作
業メモリM₅に残されて、現在チェックされてるアクショ
ンを備えたルールが上記ルール集合（主領域）から退避
領域へ除去される。ケースC₅に該当しなかった場合、即
ち上記それぞれのアクションが矛盾しない場合、これら
のアクションの形状変更目標が同一であるかどうかがケ
ースC₆でチェックされる。ケースC₆に該当すれば、上記
それぞれのアクションの優先度に差があるかどうかチェ
ックされ（ケースC₇）、優先度に差があれば、優先度の
大きな方のアクションのみが作業メモリM₅に残され、優
先度の小さな方のアクションは作業メモリM₅から消去さ
れる。そして、優先度に差がない場合には、双方のアク
ションが作業メモリM₅に共に残される。On the other hand, already above it towards the importance of the shape goals with the action of the registered it is greater by action of the registered is left in the working memory M _5, the rule with the actions that are currently checked is set above rules (Main area) is removed to the save area. If not applicable to the case C _5, i.e. when the respective actions are consistent, whether the shape change goal of these actions are the same is checked in case C _6. If applicable to the case C _6, check whether there is a difference in the priorities of the respective action (Case C _7), if there is a difference in priority, only the action of the larger priority working memory M ₅ left on, the smaller action of priority is erased from the working memory M _5. When there is no difference in priority, both actions are left together in the working memory M _5.

上記したように、ケースC₁に該当しない場合、今回選
択された形状変更目標と一致するルールがルール集合に
無いと判断されケースC₂のチェックに進む。As described above, if not applicable to the case C _1, the rules that match the currently selected shape change target is judged not in the rule set proceeds to check the case C _2.

ケースC₂に該当すれば、即ち各ルール集合中のルール
は全てチェックしたが、ケースC₃〜C₇のチェックにより
アクション候補が全て不適合になったと判断されれば、
作業メモリM₄における過去の無効の情報をリセット（ク
リア）すると共に、現在の優先度のもとでは適宜のリア
クション候補を選出するとができないので、優先度をリ
セットし、該優先度のリセットされたアクション候補を
備えたルールからなる各ルール集合を回復させた上で、
アクションチェックの推論をもう一度最初からやり直
す。If applicable to the case C _2, i.e. rules of each rule set in has been checked all, if it is determined that the action candidates by checking the case C ₃ -C ₇ becomes all incompatible,
Resets (clears) the historical invalid information in the working memory M _4, since the original current priority can not when selecting an appropriate reaction candidate resets the priority is reset the priority degree After restoring each rule set consisting of rules with action candidates,
Restart the action check inference from the beginning.

他方、ケースC₂該当しなければ、各ルール就業中の全
てのルールを検証した結果、妥当と判断されたアクショ
ン候補が選択され作業メモリM₅に格納されているはずな
ので、当該アクションチェックに係る推論を終了する。On the other hand, if the case C ₂ corresponds, result of verification of all the rules at work each rule, since supposed action candidates considered appropriate is stored in the work memory M ₅ is selected, according to the action check End the inference.

もし、２以上の形状変更目標が選択されているなら
ば、上記アクションの妥当性のチェックが、別の形状変
更目標集合に対しても上記と同様に（C₁〜C₇）実行され
る。If two or more shape change targets are selected, the validity check of the above action is performed for another set of shape change targets in the same manner as above (C _{1 to} C ₇ ).

このように、上記チェックルーチンによって、作業メ
モリM₅に既に登録されているアクション候補と新しく登
録されようとするアクション候補との間の矛盾性、優先
度、有効性実績等がチェックされ、目標形状データの変
更に適用されようとするアクションの妥当性及びルール
の整合性の維持がなされる。Thus, by the check routine, working inconsistency between action candidate memory M ₅ already about to be newly registered as action candidates registered, the priority, the efficacy results and the like are checked, target shape The validity of actions to be applied to data changes and the integrity of rules are maintained.

目標形状の生成 続いて、上記作業メモリM₅に登録されたアクション及
びその度合、即ち“端レベルを上げる，その度合は0.8"
といった目標形状変更データが目標形状生成部12に転送
される。Following generation of the target shape, the action and the degree registered in the working memory M _5, namely "raising the end level, the degree 0.8"
Is transferred to the target shape generation unit 12.

前記目標形状生成部12は、前記目標形状変更データに
基づいて、表−４及び第12図（ａ）乃至同図（ｄ）に示
す目標形状調整パラメータの値を変化させ る。例えば、前出のアクションが、“端レベルを上げ
る，その度合は0.8"であった場合には、前記端部の伸び
率に係る目標形状調整パラメータa₁の値が当該アクショ
ンの度合に応じて変更設定され、目標形状データが変化
する。更に、形状制御部３は入力された変更後の目標形
状データに基づいて、ロール圧延機２のクーラント58を
制御する。The target shape generation unit 12 changes the values of the target shape adjustment parameters shown in Table 4 and FIGS. 12 (a) to 12 (d) based on the target shape change data. You. For example, when the above-mentioned action is “raise the end level, the degree is 0.8”, the value of the target shape adjustment parameter a ₁ related to the elongation rate of the end is determined according to the degree of the action. The change is set, and the target shape data changes. Further, the shape control unit 3 controls the coolant 58 of the roll mill 2 based on the input target shape data after the change.

適用アクションの評価 そして、今回新たに得られた実形状データを含む操業
条件データが圧延データ収集部７に入力され、前回と同
じ処理が繰り返される。即ち、今回の実形状に対する形
状変更目標及びその重要度は、制御目標生成部９で演算
され、アクション候補推論部11において前回のものとそ
れぞれ比較される。Evaluation of applied action Then, operation condition data including the actual shape data newly obtained this time is input to the rolling data collection unit 7, and the same processing as the previous time is repeated. That is, the shape change target for the current actual shape and its importance are calculated by the control target generation unit 9 and compared with the previous one in the action candidate inference unit 11, respectively.

上記した推論を繰り返した具体例が第13図に示され
る。例えば、ある操業条件データに含まれる実形状デー
タより演算された形状変更目標E₁が、“クォータを張ら
せたい”であってその重要度が0.8である場合、１回目
の推論E₂が実行され、そのときのアクション候補が（A
1）零点の幅を広げると（A2）零点を外側へ移動させる
であった。ここえ、優先度の高いアクションA1が適用さ
れ、それにより変更される前後の目標形状データは推論
結果E₃に示される通りであった。A specific example of repeating the above inference is shown in FIG. For example, some operating conditions reshaped target E _1, which is calculated from the actual shape data included in the data, if the degree of importance is "want strung quota" is 0.8, the first inference E ₂ is executed And the action candidate at that time is (A
1) When the width of the zero was widened, (A2) the zero was moved outward. Kokoe, is of higher priority action A1 is applied, it before and after the target shape data are modified by were as shown in the inference result E _3.

しかしながら、アクションA1の効果を評価すると、E₁
の重要度は0.8より小さくならず、その効果が認められ
なかった。そこで、上記アクションA1を導出したルール
は無効であったとして作業メモリM₄に格納される。However, when evaluating the effect of action A1, E ₁
Was not less than 0.8, and its effect was not observed. Therefore, the rule to derive the above action A1 is stored in the work memory M ₄ as was ineffective.

続いて、次に優先度の高いアクションA2を適用して２
回目の推論E₄が実行される。この場合、上記形状変更目
標E₁を含むルールが引き続き適用されて圧延工程が継続
され、操業条件が１回目の推論時と変わらなければ、上
記アクションA1及びアクションA2が候補として得られ
る。そこで、この２回目の推論E₄によりアクション効果
の履歴を検証した結果、上記アクションA1は前回無効で
あったとして作業メモリM₄に格納されているので、今回
は適用されず（第11図のケースC₄）、次に優先度の高い
アクションA2が適用されて目標形状データが変更され
る。Then, apply the next highest priority action A2 to 2
Times eyes of inference E ₄ is executed. In this case, the rules including the shape change target E ₁ is continued subsequently applied by rolling process, if operating conditions are not the same as during the first inference, the action A1 and action A2 is obtained as a candidate. As a result of verifying the history of actions effect by inference E ₄ of the second, since the action A1 is stored in the work memory M ₄ as was ineffective last, but this time not applied (in Fig. 11 case C _4), the next highest priority action A2 is applied to the target shape data is changed.

その結果、クォータ伸びが改善されたと判断されたな
らば、アクションA2の優先度はアクションA1のものより
格上げされてアクション推論知識ベースD₃に記憶され
る。As a result, if it is determined that the quota elongation is improved, the priority of the action A2 can be promoted and stored in the action inference knowledgebase D ₃ than that of the action A1.

このように、アルミ箔53の実形状に対するある目標形
状データを与えた時の実形状の変化（形状変更目標）及
び対応する目標形状データの変化（アクション）が、即
ちアクション候補推論部11で為される推論の度に変更さ
れた目標形状データ及びその結果得られた実形状デー
タ、前記目標形状データを設定するために用いられる操
業条件データ、圧延状況データ、或いは制御目標データ
等の各経験値が、推論ルールとしてアクション推論知識
ベースD₃（経験値記憶手段）に記憶されている。そし
て、アクション候補推論部11（演算手段）は、その時点
における理想的な実形状（操業方針）を実現させるよう
に、前記それぞれの経験値に基づいて適切な目標形状デ
ータを演算し、該目標形状データを目標形状生成部12を
介して自動的に作成し、形状制御部３に出力する。In this way, the change of the actual shape (shape change target) and the change of the corresponding target shape data (action) when given target shape data with respect to the actual shape of the aluminum foil 53 are performed by the action candidate inference unit 11. Target shape data changed at each inference performed, and actual shape data obtained as a result, operating condition data used for setting the target shape data, rolling state data, or empirical values such as control target data. Are stored in the action inference knowledge base D ₃ (experience value storage means) as inference rules. Then, the action candidate inference unit 11 (calculation means) calculates appropriate target shape data based on the respective empirical values so as to realize the ideal actual shape (operating policy) at that time, and calculates the target shape data. The shape data is automatically created via the target shape generator 12 and output to the shape controller 3.

上記したようなアルミ箔圧延目標形状調整装置１は、
第14図に示すように、オペレータ５による圧延機側端末
機６からの打鍵により起動される（ステップ21）。続い
て、オペレータ５は、前記端末機６の画面に表示された
入力メニュー（第15図）に従って、形状変更目標情報を
重要度と共に入力する（ステップ22）。The aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 as described above,
As shown in FIG. 14, the operation is started by the operator 5 tapping the key from the rolling mill terminal 6 (step 21). Subsequently, the operator 5 inputs the shape change target information together with the importance according to the input menu (FIG. 15) displayed on the screen of the terminal 6 (step 22).

それに伴って、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１
は、形状制御部３から転送された圧延データを解析し
（ステップ23）、適当な目標形状を推論により作成し
（ステップ24）、修正前後の目標形状（第16図）を前記
画面に表示させると共に、修正後の目標形状データを形
状制御部３を介してロール圧延機２に出力する（ステッ
プ25）。そして、問題のあった実形状に対し、修正後の
目標形状が有効であったかどうかを評価し（ステップ2
6）、オペレータ５による入力待ち状態になる。Accordingly, the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1
Analyzes the rolling data transferred from the shape controller 3 (step 23), creates an appropriate target shape by inference (step 24), and displays the target shape before and after the correction (FIG. 16) on the screen. At the same time, the corrected target shape data is output to the roll mill 2 via the shape control unit 3 (step 25). Then, it was evaluated whether the corrected target shape was valid for the problematic actual shape (step 2).
6) Waiting for input by the operator 5.

このとき、前記目標形状調整装置１においても、形状
変更目標を自動的に生成しているが、オペレータ５が入
力したものと矛盾する場合には、それぞれの重要度の高
いもの，オペレータ５が入力したもの，又は実形状分類
項目からの形状判断結果によるもの等のいずれかを優先
させるルールに基づいて形状変更目標を生成するように
してもよい。At this time, the target shape adjusting device 1 also automatically generates a shape change target. If the target is inconsistent with the one input by the operator 5, the target having the higher importance is input by the operator 5. Alternatively, the shape change target may be generated based on a rule that gives priority to any one of the above and the one based on the shape determination result from the actual shape classification item.

前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１は、常時アルミ
箔53の実形状を監視し、目標形状データを変更する必要
があると判断された場合に、オペレータ５によりその推
論が起動されたが、自動的に目標形状データの変更処理
を起動させることもできる。例えば、ルール条件部に、
実形状分類項目の確信度とある閾値αとの比較条件を設
定する。そのルールの具体例を下記する。The aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 constantly monitors the actual shape of the aluminum foil 53, and when it is determined that the target shape data needs to be changed, the inference is started by the operator 5, Alternatively, the target shape data changing process can be started. For example, in the rule condition part,
A comparison condition between the certainty factor of the actual shape classification item and a certain threshold value α is set. A specific example of the rule will be described below.

もし、〔実形状分類項目とその確信度〕、かつ、〔操
業条件〕ならば、〔形状変更目標及びその度合の指定〕 さらに、具体的には、 もし、端のびの確信度＜α、かつ、パスが２パス目な
らば，端を伸ばしたい，重要度は1.0 と表現される。即ち、実形状が変化し、その端のびの度
合が閾値α以下になった時、上記ルールが適用されて、
推論が開始されることになる。If [the actual shape classification item and its certainty] and [operating conditions], then [designation of the shape change target and its degree] More specifically, if the certainty of the edge growth <α, If the pass is the second pass, the end is to be extended, and the importance is expressed as 1.0. That is, when the actual shape changes and the degree of end extension becomes equal to or less than the threshold α, the above rule is applied,
Inference will begin.

更に、前記アルミ箔圧延目標形状調整装置１は、得ら
れた実形状データが箔幅方向に非対称である場合にもそ
れを改善する機能を有している。第17図及び第18図に示
すように、実形状データが非対称であると判断された場
合（ステップ31）には、伸び率の低い部位に対し、従前
まで対称であった目標形状は、オペレータ５により仮に
高く設定される（ステップ32）。これは、圧延ロール52
に噴射されるクーラント58の噴射分布を一時的に箔幅方
向に偏向させ、圧延ロール52における熱分布を均一化さ
せるためのものであって、特に操業開始時（ロール昇温
中）又は再開時（ロール組替え後）に有効である。ステ
ップ32における処理は、実形状データが対称になるまで
繰り返される。Further, the aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 has a function of improving even when the obtained actual shape data is asymmetric in the foil width direction. As shown in FIGS. 17 and 18, when it is determined that the actual shape data is asymmetric (step 31), the target shape, which was previously symmetric with respect to the portion having a low elongation, is determined by the operator. 5 is temporarily set high (step 32). This is a roll 52
This is for temporarily deflecting the spray distribution of the coolant 58 to be sprayed in the foil width direction to make the heat distribution in the rolling roll 52 uniform, particularly at the start of operation (during the temperature rise of the roll) or at the restart. It is effective after (roll change). The process in step 32 is repeated until the actual shape data becomes symmetric.

上記したように、本実施例装置によれば、ロール圧延
機２の操業条件が微妙に変化した場合でも、その変化に
応じて上記ロール圧延機２を制御するための目標形状デ
ータを自動的且つ適切に設定変更することができる。As described above, according to the present embodiment, even when the operating conditions of the roll rolling mill 2 are slightly changed, the target shape data for controlling the roll rolling mill 2 is automatically and in accordance with the change. The settings can be changed appropriately.

それにより、操業上の経験，熟練に頼ることなく、操
業方針に定めた任意の目標形状にあるアルミ箔53を安定
して生産することができる。Thus, it is possible to stably produce the aluminum foil 53 having an arbitrary target shape defined in the operation policy without relying on operation experience and skill.

更に、上記した如くのアルミ箔53の形状安定化に基づ
く制御性の向上により、圧延速度を増加させることがで
きる。Further, the rolling speed can be increased by improving the controllability based on the shape stabilization of the aluminum foil 53 as described above.

尚、アルミ箔圧延目標形状調整装置１は、圧延時点に
おける伸び・残りの実形状データを検出するセンサとし
て、圧電素子が埋設されたエレメント4_eを採用したが、
前記エレメント4_eと外観を略一にする複数のエアベアリ
ング式エレメント９を前記センサとして代用し、その空
気圧の変化に基づいて前記実形状データを検出させるこ
ともできる。The aluminum foil rolling target shape adjusting device 1 employs an element 4 _e in which a piezoelectric element is embedded as a sensor for detecting elongation and remaining actual shape data at the time of rolling.
A plurality of air-bearing element 9 to the element 4 _e and appearance substantially one substitute as the sensor, it is also possible to detect the actual shape data based on the change in the air pressure.

本実施例において、制御対象としてアルミ箔53を用い
たが、それに限定されることなく、銅その他の金属であ
ってもよく、またその厚さは問わない。In the present embodiment, the aluminum foil 53 is used as a control target, but the present invention is not limited to this, and copper or another metal may be used, and the thickness is not limited.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

本発明は上記したように、ロール圧延機により伸展さ
れた帯状の金属の幅方向における表面形状を制御する形
状制御部に目標形状データを与えて前記表面形状の調整
を行う金属圧延目標形状調整装置であって、圧延時点に
おける伸び／張りの実形状データを検出するセンサと、
経験上、実形状に対するある目標形状データを変化させ
て前記形状制御部に与えた時の前記実形状の変化を前記
目標形状データの変化と共に記憶する経験値記憶手段
と、前記センサからの実形状データと前記経験値記憶手
段からの経験値に基づいて目標形状データを作成し、前
記形状制御部に出力する演算手段とを具備してなること
を特徴とする金属圧延目標形状調整装置であるから、ロ
ール圧延機の操業条件が微妙に変化した場合にも、その
変化に応じて、目標形状テータを自動的に且つ適切に変
更して設定することができる。それにより、経験、熟練
にたよることなく操業方針に定めた任意の目標形状にあ
る金属を安定して生産することができる。As described above, the present invention provides a metal rolling target shape adjusting device that adjusts the surface shape by giving target shape data to a shape control unit that controls the surface shape in the width direction of a strip-shaped metal stretched by a roll rolling machine. A sensor for detecting actual shape data of elongation / tension at the time of rolling;
From experience, experience value storage means for storing a change in the actual shape when a given target shape data for the actual shape is changed and given to the shape control unit together with a change in the target shape data, and an actual shape from the sensor. A metal rolling target shape adjusting device, comprising: calculating means for creating target shape data based on data and empirical values from the empirical value storage means, and outputting the data to the shape control unit. Also, even when the operating conditions of the rolling mill slightly change, the target shape data can be automatically and appropriately changed and set according to the change. As a result, it is possible to stably produce a metal having an arbitrary target shape defined in an operation policy without depending on experience and skill.

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

第１図は本発明の一実施例に係るアルミ箔圧延目標形状
調整装置のシステム配置を示す概要図、第２図は同アル
ミ箔圧延目標形状調整装置の処理フローを示す構成図、
第３図（ａ）は箔幅方向における伸び率分布で表された
実形状データの主要部位を示す説明図、第３図（ｂ）は
パターン分類されたアルミ箔の実形状分類項目を示す説
明図、第４図（ａ）は実形状データの変化傾向を判断す
るための処理手順を示すフローチャート、同図（ｂ）は
実形状分類項目のレベル数を形状変化傾向を加味して補
正するアクションを示す説明図、第５図（ａ）及び同図
（ｂ）は２つの実形状分類項目のレベル数の相関関係を
示すグラフ、第６図はアルミ箔の実形状データの経時変
化による３次元パターンを示す３次元グラフ、第７図は
ニューラルネットワークを概念的に示す模式図、第８図
は実形状分類項目に対する形状変更目標とそれに対応す
るアクション候補との関係例を示す説明図、第９図は形
状変更目標の重要度と実形状分類項目が端張りである時
の確信度との関係を示すグラフ、第10図はアクション候
補推論部で推論に用いられるルールとそれを用いて目標
形状を変化させた例を示す説明図、第11図は適用されよ
うとするアクションの妥当性をチェックするルーチンの
処理手順をチェック木により示した説明図、第12図
（ａ）は目標形状を変更させるために用いられる目標形
状調整パラメータを示す説明図、同図（ｂ）は前記パラ
メータのa₃の状況変化を示す状態図、同図（ｃ）は前記
パラメータのa₄によって調整される目標形状の中央部が
順パターンである状況を示す状態図、同図（ｄ）は前記
中央部が逆パターンである状況を示す状態図、第13図は
目標形状を変更させるための推論実施例を示す概略説明
図、第14図は目標形状調整の処理フローを示すフローシ
ート、第15図は圧延機側端末機の両面へ表示された入力
メニューを示す表示図、第16図は前記画面へ表示された
目標形状例を示す表示図、第17図は非対称に得られた実
形状を修正する方法を示したフローシート、第18図は前
記非対称の実形状を修正する状況を示した概略説明図、
第19図は本発明の背景の一例であるロール圧延機を示す
概略斜視図、第20図は圧延後のアルミ箔の表面形状を示
す外観図、第21図は圧延ロールの断面形状とアルミ箔の
実形状と該実形状を制御するための目標形状の相関関係
を示す説明図、第22図はアルミ箔の操業上の目標形状と
制御する上で設定される目標形状とを同時に示したグラ
フである。 〔符号の説明〕 １……アルミ箔圧延目標形状調整装置 ２……ロール圧延機 ３……形状制御部 ４……検査ロール 4_e……エレメント（センサ） D₃……アクション推論知識ベース（経験値記憶手段） 11……アクション候補推論部（演算手段） 53……アルミ箔 54……伸び部位 55……張り部位。FIG. 1 is a schematic diagram showing a system arrangement of an aluminum foil rolling target shape adjusting device according to one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a configuration diagram showing a processing flow of the aluminum foil rolling target shape adjusting device,
FIG. 3 (a) is an explanatory diagram showing the main parts of the actual shape data represented by the elongation distribution in the foil width direction, and FIG. 3 (b) is an explanation showing the actual shape classification items of the aluminum foil classified by pattern. FIG. 4 (a) is a flowchart showing a processing procedure for judging a change tendency of the actual shape data, and FIG. 4 (b) is an action for correcting the number of levels of the actual shape classification items in consideration of the shape change tendency. FIG. 5 (a) and FIG. 5 (b) are graphs showing the correlation between the number of levels of the two actual shape classification items, and FIG. 6 is a three-dimensional graph of the actual shape data of the aluminum foil over time. FIG. 7 is a schematic diagram conceptually showing a neural network, FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a relationship between a shape change target for an actual shape classification item and an action candidate corresponding thereto, FIG. Figure is important for shape change target Is a graph showing the relationship between the confidence factor when the actual shape classification item is edged, and FIG. 10 shows an example of a rule used for inference by the action candidate inference unit and an example in which a target shape is changed using the rule. FIG. 11 is an explanatory view showing a processing procedure of a routine for checking the validity of an action to be applied by a check tree, and FIG. 12 (a) is a target shape adjustment used for changing a target shape. explanatory view showing parameters, FIG. (b) is a state diagram showing the state change of a ₃ of the parameter, and FIG. (c) the central portion of the target shape to be adjusted by a ₄ of the parameter is in the order pattern FIG. 14D is a state diagram showing a situation, FIG. 13D is a state diagram showing a situation where the central part has an inverted pattern, FIG. 13 is a schematic explanatory view showing an inference embodiment for changing a target shape, and FIG. Shows the process flow of target shape adjustment Flow sheet, FIG. 15 is a display diagram showing an input menu displayed on both sides of the rolling mill side terminal, FIG. 16 is a display diagram showing an example of a target shape displayed on the screen, and FIG. 17 is asymmetrically obtained. Flow sheet showing a method of correcting the actual shape that was given, FIG. 18 is a schematic explanatory diagram showing a situation of correcting the asymmetric real shape,
FIG. 19 is a schematic perspective view showing a roll rolling mill as an example of the background of the present invention, FIG. 20 is an external view showing a surface shape of an aluminum foil after rolling, and FIG. 21 is a sectional view of a rolling roll and aluminum foil. FIG. 22 is an explanatory diagram showing a correlation between the actual shape of the aluminum foil and a target shape for controlling the actual shape. FIG. 22 is a graph showing a target shape in operation of an aluminum foil and a target shape set for control at the same time. It is. [Reference Numerals] 1 ...... aluminum foil rolling target shape adjuster 2 ...... rolling mill 3 ...... shape control unit 4 ...... inspecting roll 4 _e ...... element (sensor) D ₃ ...... action inference knowledge base (Experience Value storage means) 11 Action candidate inference unit (calculation means) 53 Aluminum foil 54 Stretched area 55 Stretched area

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐藤 隆 兵庫県神戸市須磨区横尾８―１―１ 41 ―201 (72)発明者 大島 啓生 兵庫県神戸市垂水区桃山台５―７―７ (72)発明者 北川 聡一 兵庫県神戸市東灘区御影山手３丁目３番 １―404 (72)発明者 坪野 肇 兵庫県伊丹市伊丹１丁目10―７―602 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Takashi Sato 8-1-1 41-201, Yokoo, Suma-ku, Kobe-shi, Hyogo Prefecture (72) Inventor Hiroki Oshima 5-7-7, Momoyamadai, Tarumi-ku, Kobe-shi, Hyogo (72) ) Inventor Soichi Kitagawa 3-404, 3-chome, Mikage Yamate, Higashinada-ku, Kobe City, Hyogo Prefecture (72) Inventor Hajime Tsubono 1-10-7-602 Itami, Itami City, Hyogo Prefecture

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】ロール圧延機により伸展された帯状の金属
の幅方向における表面形状を制御する形状制御部に目標
形状データを与えて前記表面形状の調整を行う金属圧延
目標形状調整装置であって、 圧延時点における伸び／張りの実形状データを検出する
センサと、 経験上、実形状に対するある目標形状データを変化させ
て前記形状制御部に与えた時の前記実形状の変化を前記
目標形状データの変化と共に記憶する経験値記憶手段
と、 前記センサからの実形状データと前記経験値記憶手段か
らの経験値に基づいて目標形状データを作成し、前記形
状制御部に出力する演算手段とを具備してなることを特
徴とする金属圧延目標形状調整装置。1. A metal rolling target shape adjusting device for adjusting a surface shape by giving target shape data to a shape control unit for controlling a surface shape in a width direction of a strip-shaped metal stretched by a roll rolling mill. A sensor for detecting the actual shape data of elongation / tension at the time of rolling; empirically, a change in the actual shape when a given target shape data for the actual shape is changed and given to the shape control unit is expressed by the target shape data. Empirical value storage means for storing the actual shape data from the sensor and the empirical value from the empirical value storage means, and calculating means for outputting the target shape data to the shape control unit. An apparatus for adjusting a target shape of a metal roll, comprising: 【請求項２】ロール圧延機により伸展された帯状の金属
の幅方向における表面形状を制御する形状制御部に目標
形状データを与えて前記表面形状の調整を行う金属圧延
目標形状調整装置であって、 圧延時点における伸び／張りの実形状データを検出する
センサと、前記実形状データを収集し記憶するデータ収
集手段と、該データ収集手段からの実形状データに基づ
いて現在の圧延状況を判断し記憶する状況解析手段と、
該状況解析手段による圧延状況判断と外部から入力され
た圧延状況判断とを比較参照して圧延制御目標を決定し
記憶する目標生成手段と、経験上、実形状に対するある
目標形状データを変化させて前記形状制御部に与えた時
の前記実形状の変化を前記目標形状データの変化と対の
知識として記憶する変更知識記憶手段と、過去使用した
目標形状変更知識の有効性を評価し、記憶する変更知識
評価手段と、前記目標形状変更知識の評価結果と前記圧
延制御目標との参照結果により前記変更知識記憶手段か
ら最良の目標形状変更知識を推論により選択する知識選
択手段と、前記最良の目標形状変更知識に基づいて今回
の目標形状データを作成し前記形状制御部に出力する目
標形状生成手段とを具備してなることを特徴とする金属
圧延目標形状調整装置。2. A metal rolling target shape adjusting device for adjusting a surface shape by giving target shape data to a shape control unit for controlling a surface shape in a width direction of a strip-shaped metal stretched by a roll rolling mill. A sensor for detecting the actual shape data of elongation / tension at the time of rolling, a data collecting means for collecting and storing the actual shape data, and determining a current rolling condition based on the real shape data from the data collecting means. A situation analysis means for storing;
A target generation means for determining and storing a rolling control target by comparing and referring to a rolling state judgment by the state analyzing means and a rolling state judgment inputted from the outside, and, empirically, changing certain target shape data for an actual shape. A change knowledge storage unit that stores the change in the actual shape when given to the shape control unit as knowledge paired with the change in the target shape data, and evaluates and stores the validity of the previously used target shape change knowledge. Change knowledge evaluation means, knowledge selection means for selecting the best target shape change knowledge from the change knowledge storage means by inference based on the evaluation result of the target shape change knowledge and the reference result of the rolling control target, and the best target A target shape generating means for generating current target shape data based on the shape change knowledge and outputting the target shape data to the shape control unit. Location.