JP4179709B2 - リバース式圧延機の学習制御装置 - Google Patents
リバース式圧延機の学習制御装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4179709B2 JP4179709B2 JP20203199A JP20203199A JP4179709B2 JP 4179709 B2 JP4179709 B2 JP 4179709B2 JP 20203199 A JP20203199 A JP 20203199A JP 20203199 A JP20203199 A JP 20203199A JP 4179709 B2 JP4179709 B2 JP 4179709B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pass
- learning
- calculation
- value
- term
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 title claims description 82
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 196
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 154
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 6
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 5
- 238000013215 result calculation Methods 0.000 claims description 5
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 description 19
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 17
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 9
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 239000002826 coolant Substances 0.000 description 1
- KNZUAMRYQXIWSR-RUAUHYFQSA-N curan Chemical compound C1=CC=C2[C@@]3([C@@H]4C5)CCN4C[C@@H](CC)[C@H]5[C@@H](C)[C@@H]3NC2=C1 KNZUAMRYQXIWSR-RUAUHYFQSA-N 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B37/00—Control devices or methods specially adapted for metal-rolling mills or the work produced thereby
- B21B37/16—Control of thickness, width, diameter or other transverse dimensions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B1/00—Metal-rolling methods or mills for making semi-finished products of solid or profiled cross-section; Sequence of operations in milling trains; Layout of rolling-mill plant, e.g. grouping of stands; Succession of passes or of sectional pass alternations
- B21B1/22—Metal-rolling methods or mills for making semi-finished products of solid or profiled cross-section; Sequence of operations in milling trains; Layout of rolling-mill plant, e.g. grouping of stands; Succession of passes or of sectional pass alternations for rolling plates, strips, bands or sheets of indefinite length
- B21B1/30—Metal-rolling methods or mills for making semi-finished products of solid or profiled cross-section; Sequence of operations in milling trains; Layout of rolling-mill plant, e.g. grouping of stands; Succession of passes or of sectional pass alternations for rolling plates, strips, bands or sheets of indefinite length in a non-continuous process
- B21B1/32—Metal-rolling methods or mills for making semi-finished products of solid or profiled cross-section; Sequence of operations in milling trains; Layout of rolling-mill plant, e.g. grouping of stands; Succession of passes or of sectional pass alternations for rolling plates, strips, bands or sheets of indefinite length in a non-continuous process in reversing single stand mills, e.g. with intermediate storage reels for accumulating work
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B21—MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
- B21B—ROLLING OF METAL
- B21B2265/00—Forming parameters
- B21B2265/22—Pass schedule
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Metal Rolling (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、板材などをリバース方式により圧延するリバース式圧延機の学習制御装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
板材などをリバース方式により圧延する圧延機において、各パスにおける設定値を高精度に保持することは安定操業には不可欠であり、そのために各種の数式モデルを用いた設定計算システム及び学習制御が広く用いられている。リバース方式により圧延する場合、一般には設定計算は、プロセスコンピュータにより実施され、各パスの出側板厚を最適化処理するための最適パススケジュール計算を行い、各パスのミルの操業に必要な諸設定値を演算する。これらの設定値として、例えば、各パスのロールギャップ、通板速度、定常部速度、尻抜け速度、及びサイドガイドやロールクーラントの流量などを演算し、下位のコントローラにそれらのデータが伝送される。
【0003】
そのとき、安定した操業を実現するために、基本的には数式モデルが高精度に諸量を予測できることが重要である。しかし、実機の圧延操業はそのときどきの状況により、さまざまな外乱要素に影響を受けるため、如何に綿密に構築された数式モデルであっても、現実の状況を完全に把握し、数値的に表現するすることは不可能である。
【0004】
そこで、時系列的に変化する外乱などの種々の外乱要素をモデル予測に反映させるために、一般的に各数式モデルには学習制御が適用される。リバース式圧延機の学習制御に関しては、これまでにも種々の方法が提案されており、それぞれに効果をあげている。
【0005】
例えば、特開平7−60320号公報には、圧延パスの途中で各パスにおける実績値を計測して、その結果を用いて学習計算して次パスの設定が最適となるように修正を加えながら圧延する「厚板圧延方法」が示されている。しかし、この公報に記載の方法においては、圧延パス途中で実績値を計測し、順次、次パスの設定が最適になるように修正を加えながら圧延が続行されるので、当該材の圧延においては各パスの実績値の計測結果を、次パスの設定値の算定に反映させることができるが、時系列的にパスに順次的に依存しない誤差については、次材の圧延に反映させることができないという問題があった。
【0006】
また、特開平8−243614号公報においても上記の公報とほぼ同様に、2パス目以降については前パスにて学習した荷重予測式に基づく最終パスに至るまでのパススケジュールの修正などを、各パスの圧延中又は圧延直後に学習を繰返しながら圧延する「形状・板厚制御に優れるリバース式圧延方法」が示されている。
【0007】
しかし、この公報においても、各パスの実績値の計算結果に基づき、学習計算を行い、その結果を次パス以下の設定に反映させることはできるが、時系列的ではあってもパス毎に連続ではない誤差については、必ずしも適切に考慮できないという問題があった。
【0008】
一方、特開平2−137606号公報や特開平4−367901号公報には、時系列によらない状態変化のうち、圧延あるいは処理される材料やその目標寸法などに依存するモデル誤差を、グループ別に準備したテーブルに格納して吸収する方法が示されている。しかし、これらの方法によっても材料や目標寸法などに依存する本来的なモデル誤差は吸収できるが、統計的な結果としての誤差を扱えるに過ぎず、パスに順次的には依存しない時系列的な誤差を吸収することができないという問題があった。
【0009】
以上説明したように、上記の各公報に開示された方法においては、各パスにおいて順次的に生じるモデル誤差、及び材料や目標寸法などに依存する本来的なモデル誤差については、おのおのの方法を用いれば有効に学習することが可能であり、板厚や板クラウン、平坦度などの製品品質は良好に保持される場合もある。しかし、さらに安定したモデル予測精度を継続し、製品品質を向上させるためには上述したモデル誤差以外の要素、すなわち、時系列的な誤差ではあるが、各パスに順次的には依存しない誤差を如何に吸収するかが問題であった。
【0010】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、各パスにおいて順次的に生じるモデル誤差、及び、材料や目標寸法に依存する本来的なモデル誤差を、各々の誤差に対する学習計算を用いて吸収するだけでは十分な製品品質を達成することができない理由は以下のとおりである。
【0011】
つまり、Nを2以上の整数として1〜Nパスから構成されるリバース式圧延機におけるパススケジュールは、一般的には、前段パスー中間パスー後段パス、あるいは、粗パスー仕上パスなどのようにいくつかの部分からなっており、それぞれの部分に該当するパスにおける操業上の重要点が異なる。例えば、前段パスでは生産量を向上させるために、少ないパス数で圧下量を大きくとれるようにパススケジュールが決められ、逆に、後段パスでは製品の表面品質を確保するなどの前段パスとは異なった目的を満たすために、パススケジュールが修正されるのが普通である。
【0012】
従って、例えば、各パスの圧下率範囲などの操業条件が、各部分で異なっており、モデル誤差は当然そのパラメータ範囲によって挙動が異なることから、当該パスにおいて順次的に行う学習計算では、時系列的なモデル誤差を十分に吸収することができないという問題が残るわけである。実際、ロールの表面状態の径時的な変化などは、時系列的なパスの進展に伴って摩擦係数が徐々に変化していくなどの挙動として現れるので、パスにおける実績値の計測により学習した結果を、次パスのモデル計算に反映させる手法が効果的である。一方、材料の変形抵抗などについては、モデル誤差の挙動が単純ではないため、前パスの実績値を用いた時系列的な学習計算の結果が、必ずしも次パスのモデル誤差を吸収する方向に作用しない場合がしばしば見られる。
【0013】
また、一方では材料や製品寸法毎にグループ区分したテーブルに学習計算の結果を格納する方法では、中期的あるいは長期的なモデル誤差の変動をある程度の時間をかけて吸収することは可能であるが、例えば、1日の操業の中での連続する製品に発生するモデル誤差の微小な変動を吸収することはできない。すなわち、リバース式圧延においては、あらかじめ保存されたパススケジュールに基づくか、あるいは、ロジックにより生成された最適パススケジュールに基づいて圧延される。そのとき、同じグループ区分に属する学習計算値が1本ごとに更新される機会は、十分に多くはなく、また、その程度に細分化されたグループ区分のテーブルを準備しないと、逆に中期的あるいは長期的なモデル誤差の変動を安定して吸収できない場合が多い。
【0014】
上記のような問題は、前パスでの実績値に基づき順次的に次パスのモデル誤差を吸収していく方法では、リバース式圧延機のパススケジュール構成が必ずしも一様ではなく、従って、モデル誤差の挙動も前パスの実績値に基づいて求めた学習計算値を次パスのモデル計算に適用するだけでは完全には吸収できないこと、一方、中期的あるいは長期的に本来的なモデル誤差を吸収する方法では、例えば、1日の操業の中で生じるようなモデル誤差の変動を十分迅速には吸収できないために生じるものである。また、特に、リバース式圧延機のパススケジュール構成が必ずしも一様でないことにより、前パスでの実績値に基づいて学習計算を行い、順次的に次パスのモデル誤差を吸収していく方法が有効に働かない場合が多いことは、安定したモデル予測に悪影響を与え、ひいては操業全体の不安定を招く可能性があるという重大な問題を内在していた。
【0015】
本発明はこのような課題を解決するために提案されたもので、リバース式圧延機に特有のパススケジュール構成に対応できるように、前パスでの実績値に基づいて学習計算を行い、順次的に次パスのモデル誤差を吸収すると共に、現在圧延中の圧延材(以下、当該材ともいう)の圧延完了後に、以前に圧延された圧延材(以下前材ともいう)のiパスにおける学習計算値を、次に圧延される圧延材(以下次材ともいう)のiパスにおけるモデル計算に反映させることの可能な学習計算手段を追加し、さらに、本来的なモデル誤差を吸収できるグループ区分別に準備したテーブルに材料や製品寸法に依存する中期的あるいは長期的なモデル誤差の学習計算値を格納することにより、安定した操業を行うことが可能となり、さらに、製品の品質精度をも向上させ得るリバース式圧延機における学習制御装置を提供することを目的とする。
【0016】
【課題を解決するための手段】
請求項1に係る発明は、
Nを2以上の整数とし、Nパス圧延を行うリバース式圧延機を制御するに当たり、数式モデルを用いて最適パススケジュール計算を行うと共に、 学習制御を適用して各パスのミルの操業に必要な設定値を演算するリバース式圧延機の学習制御装置において、
1〜Nパスのうち任意のパスをiパスとし、現在の材料をiパスでそれぞれ圧延した後、iパス圧延で得られた実績値を収集し、この実績値を用いてiパス毎にモデル計算を実行して実績計算値を求め、この実績値及び実績計算値を記憶するN個の実績収集手段と、
実績収集手段のうち、1パス実績収集手段に記憶された実績値及び実績計算値に基づいて1パス間のモデル誤差を吸収する学習項を算出し、この学習項を記憶する1パスパス間学習計算手段、2〜(N−1)パスのうち任意のパスをiパスとし、それぞれiパス実績収集手段に記憶された実績値及び実績計算値、並びに1パスパス間学習計算手段に記憶された1パスの学習項に基づいて順次iパス間のモデル誤差を吸収する学習項を算出し、この学習項を記憶するiパスパス間学習計算手段を含む(N−1)個のパス間学習計算手段と、
(N−1)個のパス間学習計算手段にそれぞれ記憶された学習項に基づいて2〜Nパスのミルの操業に必要な設定値を順次演算する(N−1)個の次パス設定計算手段と、
N個の実績収集手段にそれぞれ記憶された現在の材料の1パスからNパスまでの実績値及び実績計算値に基づき、次の材料の1パスからNパスまでの誤差を吸収する学習項を算出し、この学習項を記憶するN個の直接パス間学習計算手段と、
N個の実績収集手段にそれぞれ記憶された現在の材料の1パスからNパスまでの各iパスに対するモデル実績値及び実績計算値に基づき、材料や製品寸法に依存するモデル誤差部分を抽出する学習計算を行いロット間のモデル誤差を吸収する学習項を求め、この学習項をテーブルに保存するロット間学習計算手段と、
Nを2以上の整数として、直接パス間学習計算手段に記憶された学習項及びロット間学習学習計算手段に記憶された学習項に基づき、次の材料に対する1パスから最終パスまで各パスのミルの操業に必要な設定値を順次に演算するN個の次材パス設定計算手段と、
を備え、現在の材料に対する1パスの圧延の終了後、2パス以降の圧延を次パス設定計算手段の設定値に従って実行し、次の材料に対する1パスからNパスまでの圧延を次材パス設定計算手段の設定値に従って実行することを特徴とするものである。
【0017】
請求項2に係る発明は、請求項1に記載のリバース式圧延機の学習制御装置において、(N−1)個のパス間学習計算手段は、現在圧延中の材料の学習項を計算するに当たり、現在の圧延材の直前に圧延された圧延材に対する直接パス間学習計算手段の学習項及びロット間学習計算手段の学習項によって実績収集手段に記憶された実績値及び実績計算値の関係を補償し、N個の直接パス間学習計算手段は現在圧延中の材料の学習項を計算するに当たり、現在の圧延材の直前に圧延された圧延材に対するロット間学習計算手段の学習項によって実績収集手段に記憶された実績値及び実績計算値の関係を補償することを特徴とする。
【0018】
請求項3に係る発明は、請求項2に記載のリバース式圧延機の学習制御装置において、N個の直接パス間学習手段は、現在圧延中の材料の設定計算に用いた学習項と現在圧延中の材料の学習項とを平滑処理することにより次に圧延する材料の学習項を計算することを特徴とする。
【0019】
請求項4に係る発明は、請求項2に記載のリバース式圧延機の学習制御装置において、2以上の整数をN、このNとは異なる正の整数をMとし、現在圧延中の材料の全パス数がNで、次に圧延する材料の全パス数がMであり、現在圧延中の材料のiパスから次に圧延する材料のjパスに対する誤差を吸収するための学習項を算出するに当たり、学習制御の対象とするモデル式のパラメータ構成を考慮して、各区分範囲毎に線形補間することにより、次に圧延する材料のjパスに用いる学習項を演算することを特徴とする。
【0020】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。
図1は本発明に係るリバース式圧延機の学習制御方法を実施する学習制御装置の構成を示すブロック図である。この実施形態は全パス数がNの構成例であり、1パス,…,iパス,…,(N−1)パス,…,Nパスに対応して、それぞれ1パス実績収集手段11,…,iパス実績収集手段1i,…,(N−1)パス実績収集手段1(N−1),Nパス実績収集手段1Nが設けられている。これらi(i=1〜N)パス実績収集手段1iはそれぞれiパス実績値Yi ACT及びiパス実績計算値Yi CALを演算するものである。
【0021】
また、Nパス実績収集手段1N以外の1パス実績収集手段11,…,iパス実績収集手段1i,…,(N−1)パス実績収集手段1(N−1)に、それぞれ詳細を後述するパス間学習を実行する1パスパス間(Pass to Pass:以下,PTPと略記する)学習計算手段21,…,iパスPTP学習計算手段2i,…,(N−1)パスPTP学習計算手段2(N−1)が接続されている。このうち、1パスPTP学習計算手段21は1パス実績値Y1 ACT及び1パス実績計算値Y1 CALに基づいて1パスのPTP学習項ZP1 NEWを求めるものであり、これ以外のiパスPTP学習計算手段2i(i=2〜N−1)はそれぞれiパス実績値Yi ACT及びiパス実績計算値Yi CALと、PTP学習演算手段2(i−1)で求められたPTP学習項ZP(i−1)NEWとに基づいてiパスのPTP学習項ZP NEWを求めるものである。
【0022】
さらに、iパスPTP学習計算手段2i(i=1〜N−1)には、それぞれiパスのPTP学習項ZPi NEWをi+1パス設定計算におけるモデル計算に反映させ、その計算結果に基づいてi+1パスのロールギャップ設定値S(i+1) SET、ロール周速設定値V(i+1) SETをリバース圧延機制御装置70に設定する当該材2パス設定計算手段32、…,3(i+1),…,3Nが接続されている。
【0023】
また、1パス実績収集手段11,…,iパス実績収集手段1i,…,(N−1)パス実績収集手段1(N−1),Nパス実績収集手段1Nに、それぞれ詳細を後述するように、i(i=1〜N)パス実績値Yi ACT及びiパス実績計算値Yi CALに基づき現在の材料のiパスから次の材料のiパスに対する直接パス間(Direct Pass to Pass:以下、D−PTPと略記する)学習計算を行い学習項ZDi NEWを出力する1パスD−PTP学習計算手段41,…,iパスD−PTP学習計算手段4i,(N−1)パスD−PTP学習計算手段4(N−1),…,NパスD−PTP学習計算手段4Nが接続されている。
【0024】
さらに、1パス実績収集手段11,…,iパス実績収集手段1i,…,(N−1)パス実績収集手段1(N−1),Nパス実績収集手段1Nには、それぞれの出力である1パスから最終のNパスまでの各パス実績値Yi ACT及び実績計算値Yi CALを入力し、これらの入力値に基づき、詳細を後述するように、材料や製品寸法に依存する本来的なモデル誤差部分を抽出したロット間(Lot to Lot:以下、LTLと略記する)学習演算を行い、LTL学習項を求める、当該材LTL計算手段50が接続されている。
【0025】
また、1パスD−PTP学習計算手段41,…,iパスD−PTP学習計算手段4i,…,(N−1)パスD−PTP学習計算手段4(N−1),NパスD−PTP学習計算手段4Nには、それぞれが出力する各学習項ZDi NEWを一方入力、当該材LTL計算手段50のLTL学習項ZL NEWを他方入力とし、次材の各パスの初期設定値であるロールギャップSi SET、ロール周速設定値Vi SETなどを設定してリバース圧延機制御装置70に加える次材1パス設定計算装置61,…,次材iパス設定計算装置6i,…,次材(N−1)パス設定計算装置6(N−1)、次材Nパス設定計算計算装置6Nが接続されている。
【0026】
上記のように構成された本実施形態の動作を以下に説明する。
先ず、1パス実績収集装置11は現在の材料の1パス圧延後、1パス圧延で得られた実績値を収集し、1パス実績値Y1 ACT及び1パス実績計算値Y1 CALを演算する。1パスPTP学習計算装置21は、演算された1パス実績値Y1 ACT及び1パス実績計算値Y1 CALに基づき、1パスのパス間学習計算を行い、1パスのPTP学習項ZP1 NEWを求める。当該材2パス設定計算装置32は、この1パスのPTP学習項ZP1 NEW を2パス設定計算におけるモデル計算に反映させ、その計算結果に基づいて、例えば、ロールギャップ設定値S2 SET、ロール周速設定値V2 SETなどをリバース圧延機制御装置70に設定する。
【0027】
次に、1パス実績収集手段11以外のiパス実績収集手段1iはそれぞれ現在の材料のiパス圧延後、iパス圧延で得られたiパス実績値Yi ACT及びiパス実績計算値Yを演算する。そして、iパスPTP学習計算手段2i(i=2〜N−1)は、それぞれiパス実績値Yi ACT及びiパス実績計算値Yi CAL、並びに(i−1)パスのPTP学習項ZP(N−1) NEWに基づき、iパスのPTPの学習計算を行い、iパスのPTP学習項ZPi NEWを求める。そこで、当該材(i+1)パス設定計算手段3(i+1)(i=1〜N−1)はそれぞれiパスのPTP学習項ZPi NEWを(i+1)パス設定計算におけるモデル計算に反映させ、その計算結果に基づいて、例えば、ロールギャップ設定値S(i+1) SET、ロール周速設定値V(i+1) SETなどをリバース圧延機制御装置70に設定する。
【0028】
このように、1パスから順次的に各パスの実績値に基づくPTP学習計算を行い、(N−1)パスの圧延後、(N−1)パス圧延で得られた実績値を収集し、(N−1)パス実績値Y(N−1) ACT及び(N−1)パス実績計算値Y(N−1) CALを演算し、さらに、(N−1)パス実績値Y(N−1) ACT及び(N−1)パス実績計算値Y(N−1) CAL、並びに、(N−2)パスのPTP学習項ZP(N−2) NEWに基づき、(N−1)パスのPTP学習計算を行い、(N−1)パスのPTP学習項ZP(N−1) NEWを求めて、このPTP学習項ZP(N−1) NEWパス設定計算におけるモデル計算に反映させ、その計算結果に基づいて当該材Nパス設定計算手段3Nは、例えば、ロールギャップ設定値SN SET、ロール周速設定値VN SETなどをリバース圧延機制御装置70に設定する。
【0029】
ここで、現在の材料のNパス圧延までに必要な諸設定値のモデル計算は全て終了し、Nパスの圧延を完了した時点で、Nパス圧延で得られた実績値を収集し、Nパス実績値YN ACT及びNパス実績計算値YN CALを演算し、1パスから最終のNパスまでの実績収集機能により求められたiパス実績値Yi ACT及び実績計算値Yi CALに基づき、iパスD−PTP学習計算手段4i(i=1〜N)が現在の材料のiパスから次材のiパスに対するD−PTP学習計算を行い、1パスからNパスまでのD−PTP学習項ZD1 NEW〜ZDN NEWを求める。
【0030】
一方、当該材LTL計算手段50は1パスから最終のNパスまでのiパス実績値Yi ACT及び実績計算値Yi CALに基づき、材料や製品寸法に依存する本来的なモデル誤差部分を抽出したLTL学習計算を実行し、LTL学習項ZL NEWを求める。
【0031】
次に、次材1パス設定計算手段61,…,次材iパス設定計算手段6i,…,次材(N−1)パス設定計算手段6(N−1),次材Nパス設定計算手段6Nはそれぞれ対応する1パスD−PTP学習計算手段41,…,iパスD−PTP学習計算手段4i,…,(N−1)パスD−PTP学習計算手段4(N−1),NパスD−PTP学習計算手段4Nから出力されるD−PDP学習項ZD1 NEW〜ZDN NEWと、当該材LTL計算手段50で演算されたLTL学習項ZL NEWを次材の設定計算に反映させ、次材の各パスの初期設定値である、例えば、ロールギャップ設定値Si SET、ロール周速設定値Vi SETなどをリバース圧延機制御装置70に設定し、所定のタイミングで次材の圧延が開始される。
【0032】
ここで、各学習項の変化挙動について説明する。先ず、実施形態で述べた3種類の学習項、すなわち、PTP学習項、D−PTP学習項及びLTL学習項のうち、最も基本的で短期的なモデル誤差の挙動を示すのがPTP学習項の現在値である。ここで、PTP学習項の現在値ZP CURとは、ZP CUR=YACT/YCALにより計算される量である。図2にPTP学習項の現在値ZP CURの典型的な挙動の例を示す。
【0033】
図2には、パススケジュールが前段パス、中間パス、後段パスの三つの範囲に区分できる場合を示した。図から明らかなように、PTP学習項の現在値ZP CURの挙動は時系列的な要素に影響を受けると共に、各範囲によってその数値が異なっている。これはPTP学習項の現在値は、実はロールの表面状態など圧延現象としての状態変化を表すと共に、モデルの本来的な誤差要因にも影響を受けることを意味する。
【0034】
つまり、図2の例では、前段パス、中間パス、後段パスで各パスのパス圧下率の範囲が異なるため、その圧下率範囲における圧下率を用いたモデル計算値はおのおの異なった誤差の傾向を示す場合がある。これは、基本的にはグループ別テーブルを準備したLTL学習機能が吸収すべき誤差挙動であるが、グループ別テーブルといえども離散化されたキー構造になっているため、完全になめらかな形でこの誤差を吸収することは不可能であることによる。
【0035】
そこで、PTP学習項の現在値ZP CURの挙動に基づいて、次材における各パスのD−PTP学習計算を行うことにより、次材の設定計算におけるモデル計算の精度を向上させることが可能となる。
【0036】
さて、PTP学習計算における平滑処理の基本構成は次式に示すとおりである。
ZP NEW=ZP OLD+・(ZP CUR−ZP OLD) …(1)
ここで、ZP NEWは当該パスにおける学習計算結果の学習項であり、これが次パスの設定計算におけるモデル計算に直接用いられる。ZP CURは当該パスにおける学習計算の現在値、つまり実績値と実績計算値とを比較した生の数値であり、モデル誤差そのものを示す。さらに、ZP OLDは前パスにおける学習計算結果であり、当該パスの設定計算におけるモデル計算に既に使用された学習項である。また、βP は平滑処理のゲインであり、βP が大きくなるほど、当該パスのモデル誤差の修正分が、次パスの設定計算に対して大きく反映されることとなる。
【0037】
同様に、D−PDP学習計算及びLTL学習計算についても、次式によって平滑処理を行う。
ZD NEW=ZD OLD+βD・(ZD CUR−ZD OLD) …(2)
ZL NEW=ZL OLD+βL・(ZL CUR−ZL OLD) …(3)
ここで、ZD NEWは当該材の各パスにおけるD−PTP学習計算結果の学習項であり、これが次材の各パスの設定計算におけるモデル計算に直接用いられる。また、ZD OLDは同様に前材の各パスにおける設定計算に用いられたD−PDP学習項である。さらに、ZD CURはD−PDP学習計算の現在値である。
【0038】
一方、ZL NEWは当該材のLTL学習結果の学習項であり、これが次材の設定計算におけるモデル計算に直接用いられる。また、ZL OLDは同様に前材の設定計算に用いられたLTL学習項である。さらに、ZL CURはLTL学習計算の現在値である。βD及びβLはおのおのの学習計算のゲインである。
【0039】
このように、3種類の学習計算がおのおの個別のタイミングで実行される。従って、3種類の現在値の計算では、各々の前材の値を考慮する必要がある。つまり、学習計算のタイミングの頻度に関しては、各パスの圧延終了後か、あるいは、次パスの圧延開始直前に行うPTP学習計算が最も頻度が高く、次に1本の材料の圧延が完了した時点で必ず実施されるD−PTP学習計算の頻度が高い。さらに、LTL学習計算については、1本の材料の圧延が完了した時点で、当該材と前材の製品仕様などのロット判別条件に従って、当該材と前材が異なるロットであり、当該材の属するロットの学習項を更新すべきタイミングに至った場合に実行される。
【0040】
従って、PTP学習計算、あるいは、D−PTP学習計算の現在値を求める場合、それらの上位の学習計算の前材の値を考慮する必要がある。いま、各学習項がモデル式に対して、積の形で補償されると仮定する。すなわち、モデルが次式で表されるとする。
【0041】
Y=f(x) …(4)
設定計算における各学習項は、
Y=ZP OLD・ZD OLD・ZL OLD・f(x) …(5)
の形で用いられる。つまり、積の形の学習項による補償を行う場合、学習項の数値が1.0であれば、モデル計算値がそのまま用いられるという意味である。
【0042】
ここで、更新タイミングを考慮して、各学習項の現在値の計算を以下のように行う。
【0043】
【数1】
これにより、各学習項の重複した補償を避けることができる。
【0044】
また、同様に、各学習項がモデル式に対して、和の形で補償されると仮定する。すなわち、モデル式(4)に対して、設定計算における各学習項は
Y=f(x)+ZP OLD+ZD OLD+ZL OLD …(9)
の形で用いられる。つまり、和の形の学習項による補償を行う場合、学習項の数値が0.0であれば、モデル計算値がそのまま用いられるという意味である。
【0045】
ここで、更新タイミングを考慮して、各学習項の現在値の計算を以下のように行う。
【0046】
ZL CUR=YACT−YCAL …(10)
ZD CUR=YACT−YCAL−ZL OLD …(11)
ZP CUR=YACT−YCAL−ZD OLD−ZL OLD …(12)
これにより、各学習項の重複した補償を避けることができる。
【0047】
一方、PTP学習計算及びLTL学習計算の場合はリバース式圧延機のパススケジュール構成に拘らず、常に学習計算が可能であるが、D−PTP学習計算の場合、当該材と次材のパススケジュール構成が同じでなければ、そのまま、当該材のiパスの学習計算値を次材のiパスの学習項として次材の設定計算に用いることができないという問題がある。
【0048】
これは、D−PDP学習計算の実績データに基づく学習計算とその学習項の用い方から、当然のことであるが、同一ロットの材料を異なったパス数で圧延することは十分可能であるので、この問題への対処方法が重要となる。
【0049】
今、当該材の全パス数をN、次材の全パス数をMとし、NとMとが等しくない場合を扱うものとする。当該材のD−PTP学習計算によって得られた学習項、つまり、次材の各パスの設定計算に用いるべき学習項を「NEW値」とするとこの「NEW値」はZD1 NEW,…,ZDi NEW,…,ZDN NEW(i=1〜N)のN個あり、これを次材の各パスの設定計算の必要なZD1 OLD,…,ZDi OLD,…,ZDM OLD(J=1〜M)のM個の前材にたいする学習項、すなわち、「OLD」値に展開しなければならない。例えば、対象のモデルが圧延荷重モデルの場合、以下の方法を用いて、当該材のD−PTP学習計算の「NEW」値を展開する。
【0050】
圧延荷重モデルの基本式として、例えば、次式がある。
【数2】
ここで、Pは圧延荷重、kmは平均変形抵抗、Ldは投影接触弧長、tfは前方張力、tbは後方張力、Bは板幅、QPは圧下力係数である。また、α、βはそれぞれ前方張力、後方張力の荷重に対する影響係数である。この荷重モデルを3種類の学習項で補償する場合、次式に示すように用いる。
【数3】
【0051】
実際には荷重モデルの予測誤差要因は数多く存在するが、ここでは簡単のために平均変形抵抗kmが、その変数の一つである累積ひずみεC の範囲に依存したモデル誤差を持ち、そのモデル誤差が荷重モデルの誤差要因に対して支配的であると仮定する。その場合、各パスの出側における累積ひずみεC の範囲を考慮しながら、D−PTP学習項を展開することになる。
【0052】
当該材におけるiパスの累積ひずみεCi(i=1〜N)とし、次材におけるJパスの累積ひずみをεCj(j=1〜M)とすると、この2つの製品がほぼ同一の仕様であれば、最終パスの累積ひずみはほぼ等しいと考えられる。つまり、εCNi=εCNである。
【0053】
図3に2つの製品に対するパススケジュールの累積ひずみの変化を模式的に示す。ここでは便宜的に累積ひずみの範囲をA,B,Cの3つに区分したが、これはいくつでもかまわない。
【0054】
今、各累積ひずみ範囲において、当該材の各パスの累積ひずみを調べる。例えば、累積ひずみ範囲Aにおいて、当該材の2パスと次材の3パスの累積ひずみはほぼ同じである。また、累積ひずみ範囲Aに属するパスの和は、当該材のスケジュールでは2つ、次材のスケジュールでは3つである。従って、累積ひずみ範囲Aでは各パスの累積ひずみεCiに従って、パス数を2個から3個に増やす処理を行う。同様に、累積ひずみ範囲Bでは、パス数を4個から5個に増加させ、累積ひずみ範囲Cではパス数は4個のままでよい。
【0055】
具体的なパス数の増減計算及びパススケジュールの算定は、設定計算のパススケジュール計算処理が実施するので、ここではD−PTP学習項の展開について説明することとする。次材に対するパススケジュールにおいて、累積ひずみ範囲Aでは1個のパスを増やす。このとき、当該材の1パス及び2パスには、対応するD−PTP学習項の「NEW」値ZD1 NEW及びZD2 NEWが存在する。このときの当該パスの累積ひずみは、εC1及びεC2である。一方、次材の累積ひずみをε* C1,ε* C2及びε* C3とすると、これら5個の累積ひずみにはおのおの最も近い数字のセットが存在するはずである。
【0056】
それを例えば
【数4】
とすると仮定する。この場合、当該材のZD1 NEWを次材の1パスの設定計算のZD1 OLDとして適用し、ZD2 NEWを3パスのZD3 OLDとして適用する。さらに、次材の2パスのZD2 OLDについては、線形補間により求める。つまり、
【数5】
である。このように、当該材と次材のパス数が異なる場合でも、モデル式の性質に基づく線形補間により、D−PTP学習計算を実施するための当該材の「NEW」値の展開が可能となる。
【0057】
ここでは、当該材と次材のパス数が異なる場合に、D−PTPT学習計算の「NEW」値を線形補間により次材の設定計算に対する「OLD」値に展開する方法を示したが、線形補間によらなくともモデル式の性質を考慮したパラメータ選択を行い、そのパラメータへのモデル式を、依存性を考慮した形の展開方法を用いても全く同様の効果が得られる。
【0058】
【発明の効果】
以上の説明によって明らかなように、本発明のよれば、複数のパスからなるパススケジュールにおいて、iパスにおける実績値及び実績値を用いたモデル計算値に基づき、次パス((i+1)パス)に対するモデル計算値の精度を改善すべく、iパス圧延直後か、あるいは、次パス開始直前に順次的にモデル誤差を吸収する学習計算値を算出し、この学習計算値は次パスのモデル計算に反映されるので、各パスで生じるモデル誤差のうち、時系列的に変化する要因に基づくモデル誤差を吸収することが可能となり、順次的に次パスの設定計算におけるモデル計算の精度を向上させる効果がある。ここで、さらに、iパスにおける実績値及び実績値を保存しておく。
【0059】
次に、1本の材料の圧延における全パスが終了した時点か、あるいは次材の圧延開始直前に、上記保存しておいた当該材のiパスにおける実績値及び実積値を用いたモデル計算値に基づき、次材のiパスにおける学習計算値を算出し、この学習計算値は次材のiパスにおけるモデル計算に反映されるので時系列的に変化する要因に基づくモデル誤差のうち、各パス固有の要因に基づくモデル誤差を吸収することが可能となり、次材の設定計算における全パスのモデル計算の精度を向上させる効果がある。
【0060】
また、1本の材料の圧延における全パスが終了した時点か、あるいは、次材の圧延開始直前に、2種類の学習計算値のうち、材料や製品寸法に依存する本来的なモデル誤差部分を抽出し、その学習計算値をグループ区分別に準備したテーブルに保存するので、長期に亘るモデル誤差の吸収が可能となり、ひいては、安定した操業を継続できるという効果があり、極めて有用なリバース式圧延機の学習制御装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係るリバース圧延機の学習制御装置の一実施形態の構成を示すブロック図。
【図2】図1に示す一実施形態の動作を説明するために、パススケジュールが前段パス、中間パス、後段パスに3つの範囲に区分できる場合のパス数とパス間学習項との関係を示した線図。
【図3】図1に示す一実施形態の動作を説明するために、2つのの製品に対するパス数と累積ひずみとの関係を示す線図。
【符号の説明】
11,1i,1(N−1),1N 1〜Nパス実績収集手段
21,2i,2(N−1) 1〜(N−1)パスPTP学習計算手段
32,3(i+1),3N 当該材2〜Nパス設定計算手段
41,4i,4(N−1),4N 1〜NパスD−PTP学習計算手段
50 当該材LTL計算手段
61,6i,6(N−1),6N 次材1〜Nパス設定計算手段
70 リバース圧延機制御装置
Claims (4)
- Nを2以上の整数とし、Nパス圧延を行うリバース式圧延機を制御するに当たり、数式モデルを用いて最適パススケジュール計算を行うと共に、 学習制御を適用して各パスのミルの操業に必要な設定値を演算するリバース式圧延機の学習制御装置において、
1〜Nパスのうち任意のパスをiパスとし、現在の材料をiパスでそれぞれ圧延した後、iパス圧延で得られた実績値を収集し、この実績値を用いてiパス毎にモデル計算を実行して実績計算値を求め、この実績値及び実績計算値を記憶するN個の実績収集手段と、
前記実績収集手段のうち、1パス実績収集手段に記憶された実績値及び実績計算値に基づいて1パス間のモデル誤差を吸収する学習項を算出し、この学習項を記憶する1パスパス間学習計算手段、2〜(N−1)パスのうち任意のパスをiパスとし、それぞれiパス実績収集手段に記憶された実績値及び実績計算値、並びに前記1パスパス間学習計算手段に記憶された1パスの学習項に基づいて順次iパス間のモデル誤差を吸収する学習項を算出し、この学習項を記憶するiパスパス間学習計算手段を含む(N−1)個のパス間学習計算手段と、
前記(N−1)個のパス間学習計算手段にそれぞれ記憶された学習項に基づいて2〜Nパスのミルの操業に必要な設定値を順次演算する(N−1)個の次パス設定計算手段と、
前記N個の実績収集手段にそれぞれ記憶された現在の材料の1パスからNパスまでの実績値及び実績計算値に基づき、次の材料の1パスからNパスまでの誤差を吸収する学習項を算出し、この学習項を記憶するN個の直接パス間学習計算手段と、
前記N個の実績収集手段にそれぞれ記憶された現在の材料の1パスからNパスまでの各iパスに対するモデル実績値及び実績計算値に基づき、材料や製品寸法に依存するモデル誤差部分を抽出する学習計算を行いロット間のモデル誤差を吸収する学習項を求め、この学習項をテーブルに保存するロット間学習計算手段と、
Nを2以上の整数として、前記直接パス間学習計算手段に記憶された学習項及び前記ロット間学習学習計算手段に記憶された学習項に基づき、次の材料に対する1パスから最終パスまで各パスのミルの操業に必要な設定値を順次に演算するN個の次材パス設定計算手段と、
を備え、現在の材料に対する1パスの圧延の終了後、2パス以降の圧延を前記次パス設定計算手段の設定値に従って実行し、次の材料に対する1パスからNパスまでの圧延を前記次材パス設定計算手段の設定値に従って実行することを特徴とするリバース式圧延機の学習制御装置。 - 前記(N−1)個のパス間学習計算手段は、現在圧延中の材料の学習項を計算するに当たり、現在の圧延材の直前に圧延された圧延材に対する前記直接パス間学習計算手段の学習項及び前記ロット間学習計算手段の学習項によって前記実績収集手段に記憶された実績値及び実績計算値の関係を補償し、前記N個の直接パス間学習計算手段は現在圧延中の材料の学習項を計算するに当たり、現在の圧延材の直前に圧延された圧延材に対する前記ロット間学習計算手段の学習項によって前記実績収集手段に記憶された実績値及び実績計算値の関係を補償することを特徴とする請求項1に記載のリバース式圧延機の学習制御装置。
- 前記N個の直接パス間学習手段は、現在圧延中の材料の設定計算に用いた学習項と現在圧延中の材料の学習項とを平滑処理することにより次に圧延する材料の学習項を計算することを特徴とする請求項2に記載のリバース式圧延機の学習制御装置。
- 2以上の整数をN、このNとは異なる正の整数をMとし、現在圧延中の材料の全パス数がNで、次に圧延する材料の全パス数がMであり、現在圧延中の材料のiパスから次に圧延する材料のjパスに対する誤差を吸収するための学習項を算出するに当たり、学習制御の対象とするモデル式のパラメータ構成を考慮して、各区分範囲毎に線形補間することにより、次に圧延する材料のjパスに用いる学習項を演算することを特徴とする請求項2に記載のリバース式圧延機の学習制御装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP20203199A JP4179709B2 (ja) | 1999-07-15 | 1999-07-15 | リバース式圧延機の学習制御装置 |
CA002313905A CA2313905C (en) | 1999-07-15 | 2000-07-14 | A learning control apparatus for a reversing rolling mill |
US09/616,938 US6782304B1 (en) | 1999-07-15 | 2000-07-14 | Learning control apparatus for a reversing rolling mill |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP20203199A JP4179709B2 (ja) | 1999-07-15 | 1999-07-15 | リバース式圧延機の学習制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2001025807A JP2001025807A (ja) | 2001-01-30 |
JP4179709B2 true JP4179709B2 (ja) | 2008-11-12 |
Family
ID=16450792
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP20203199A Expired - Lifetime JP4179709B2 (ja) | 1999-07-15 | 1999-07-15 | リバース式圧延機の学習制御装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US6782304B1 (ja) |
JP (1) | JP4179709B2 (ja) |
CA (1) | CA2313905C (ja) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7050875B2 (en) * | 2003-07-01 | 2006-05-23 | General Electric Company | System and method for detecting an anomalous condition |
US20050004684A1 (en) * | 2003-07-01 | 2005-01-06 | General Electric Company | System and method for adjusting a control model |
US6980874B2 (en) * | 2003-07-01 | 2005-12-27 | General Electric Company | System and method for detecting an anomalous condition in a multi-step process |
JP4543684B2 (ja) * | 2004-01-16 | 2010-09-15 | 住友金属工業株式会社 | 学習制御方法 |
KR101318047B1 (ko) * | 2009-09-03 | 2013-10-14 | 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤 | 설정 계산 학습 장치 및 설정 계산 학습 방법 |
EP2527052A1 (de) * | 2011-05-24 | 2012-11-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Betriebsverfahren für eine Walzstraße |
US10095199B2 (en) * | 2014-01-24 | 2018-10-09 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Energy consumption predicting device for rolling line |
US10124381B2 (en) * | 2014-02-17 | 2018-11-13 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Rolling process learning control device |
CN111672915B (zh) * | 2020-05-21 | 2022-03-15 | 武汉定飞科技有限公司 | 一种可逆冷轧机供液泵节能运行的方法 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3694636A (en) * | 1970-03-20 | 1972-09-26 | Westinghouse Electric Corp | Digital computer process control with operational learning procedure |
JPS61202711A (ja) * | 1985-03-05 | 1986-09-08 | Toshiba Corp | 圧延機学習制御方法および装置 |
US4745556A (en) * | 1986-07-01 | 1988-05-17 | T. Sendzimir, Inc. | Rolling mill management system |
JP2839746B2 (ja) * | 1991-06-17 | 1998-12-16 | 株式会社神戸製鋼所 | プロセスラインにおける学習制御方法 |
JP2829697B2 (ja) * | 1993-08-26 | 1998-11-25 | 新日本製鐵株式会社 | 厚板圧延方法 |
JPH08243614A (ja) * | 1995-03-14 | 1996-09-24 | Kawasaki Steel Corp | 形状・板厚精度に優れるリバース式圧延方法 |
JP3300208B2 (ja) * | 1995-09-06 | 2002-07-08 | 株式会社神戸製鋼所 | プロセスラインにおける学習制御方法 |
JP3467677B2 (ja) * | 1997-03-25 | 2003-11-17 | Jfeスチール株式会社 | 圧延機における圧延荷重の学習制御方法 |
-
1999
- 1999-07-15 JP JP20203199A patent/JP4179709B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
2000
- 2000-07-14 US US09/616,938 patent/US6782304B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-07-14 CA CA002313905A patent/CA2313905C/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA2313905A1 (en) | 2001-01-15 |
CA2313905C (en) | 2004-06-29 |
JP2001025807A (ja) | 2001-01-30 |
US6782304B1 (en) | 2004-08-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101678417B (zh) | 在热态下的板轧制中的轧制负荷预测的学习方法 | |
CN102343365B (zh) | 高精度带钢轧制监视自动厚度控制方法及*** | |
JP4179709B2 (ja) | リバース式圧延機の学習制御装置 | |
KR101958794B1 (ko) | 플랜트 제어 장치, 압연 제어 장치, 플랜트 제어 방법 및 플랜트 제어 프로그램 | |
CN101758084A (zh) | 模型自适应的板形预测控制方法 | |
JP6233423B2 (ja) | 圧延プロセスの学習制御装置 | |
JP3223856B2 (ja) | 圧延機の制御方法及び圧延機の制御装置 | |
CN102029292A (zh) | 基于机械性能检测的带钢厚度前馈控制方法 | |
KR101749018B1 (ko) | 평탄도 제어 장치 | |
CN102380515B (zh) | 同步传输模型及其方法 | |
CN202270720U (zh) | 高精度带钢轧制监视自动厚度控制设备 | |
US5873277A (en) | Control process for a roll stand for rolling a strip | |
CN111132773B (zh) | 使用优化器的平整度控制 | |
CN107633271B (zh) | 电力***稳态可用度非精确概率计算方法 | |
KR0148612B1 (ko) | 쌍교차 압연기의 가역압연 제어방법 | |
JP2017196662A (ja) | 圧延制御方法、圧延制御装置及びプログラム | |
JP2007283353A (ja) | 金属板の圧延方法 | |
Randall et al. | Disturbance attenuation in a hot strip rolling mill via feedforward adaptive control | |
KR100929015B1 (ko) | 압연재 소성계수 보정에 의한 예측압연하중 보정방법 | |
JP2978061B2 (ja) | 圧延機のロール間接触域算定方法 | |
JP2000126809A (ja) | 圧延機のセットアップ装置 | |
JPH07265927A (ja) | 板クラウン予測モデルの修正方法 | |
KR19980075699A (ko) | 신경회로망을 이용한 냉간압연강판의 형상제어방법 | |
JPS6325845B2 (ja) | ||
JPH08117824A (ja) | 圧延操業条件の予測方法およびそれを用いた設定制御圧延方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20050802 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050809 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20050802 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060323 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080822 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080826 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4179709 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110905 Year of fee payment: 3 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120905 Year of fee payment: 4 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130905 Year of fee payment: 5 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |