JPH01230710A - 転炉吹錬終点制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、転炉吹錬終点制御方法に関し、特に、転炉の
スタティック制御モデル式又はサブランスを用いたダイ
ナミック制御モデル式を用い、学習方法として指数平滑
法を用いた制御方法において、ある定められた条件を満
たす場合に学習項更新の割合を大きくして段階的に学習
、又は学習項更新量の絶対値を零でない一定値とするこ
とにより、モデル式の推定精度を向上するための新規な
改良に関する。

［従来の技術］ 従来、用いられていたこの種の転炉のスタティック制御
又はサブランスを用いたダイナミック制御としては、そ
の従来方法を示す文献名を開示していないが、学習方法
として指数平滑法を用いる場合、第３図の特性図に示す
ような本出願人が社内で用いていた学習量＋１ｆｉを用
いた制御方法が用いられており、通常、複数個の予測モ
デル式を連立して解くことにより、吹錬終点での溶鋼温
度及び溶鋼成分の制御が行われている。

すなわち、モデル式として、 Ｙｌ　＝　Ｆ　１　（Ｘｌ　、　Ｘ２．　　・・Ｘｍ）
＋Δａｏ＋・・（１）ｙｋ＝Ｆｋ（ｘ、、　×２＋　　
　・ｘｉｉ）＋Δａｏｋｆ旦し，ｘ１，ｘ、、、・　　
・ｘＩ＊、Ｙ（、ｙ２．　　・　・ｙｋは、吹錬条件及
び吹錬結果であり、うちに個は操作する変数、別のに個
の変数は目標、残りの変数はその他の吹錬条件である。

前述の（１）式において、変数×１・・・×醜及びｙｌ
・・・ｙｋのうち、ｋ＠の変数を操作することにより、
別のに個の変数（吹錬終点時点での溶鋼温度、溶鋼成分
）が目標値に合致するように制御されている。

通常、最も多く用いられているものは、ｋ＝２であり、
吹錬酸素量と冷却材投入量により、終点温度と終点［Ｃ
］を制御するものである。

前述の（１）式におけるΔａｏｌ・・・Δａｏｋは、学
習項又はフィードバック環等と呼ばれるもので、吹錬実
績データにより各チャージ毎に更新される定数項であり
、一般に、関数Ｆｊのみではとらえられない時系列的な
吹錬状況変化に対応する項であり、この学習項Δａｏ・
・・Δａｋの更新のことを学習と呼称している。

前述の（１）式のうちの１つの式を ｙ’＝Ｆ（ｘ、、　　　×２＋’　　　−・　ｘｎｉ）
　　＋　Δ　ａｏ　　　　　・　　・　　　　（２）と
する、この（２）式は推定式であるので、ｙの計算値と
云う意味で９と記載している。

さらに、この（２）式の説明を簡ｍにするため、ｉ＝　
　Ｆ　　（Ｘ）　＋　Δ　ａｏ　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　・　　・　　・　く３）と記載す
る。

但し、 ｙ：実績値 ｉ゛ｙの計算値 ｘ　＝（Ｘ、、　Ｘ２、　　　・Ｘ晴）：実績値Ｆ、推
定式（Ｒ田→Ｒ） Δａｏ、学習項（各チャージ毎に更新される定数項）。

次に、従来の指数平滑法をベースとした学習手順は、 の形式で行われる。

１旦し、Δａｏｎｅ−・Δａｏの更新後の値α１：０〈
α１≦１の定数 ｙ−ｉ：計算誤差 ここで、前述の計算誤差ｙ−９と学習量ΔａＯｎｅｍ−
Δａｏの関係を表すと、第３図に示す通りである。

すなわち、計算誤差ｙ−９に応じて学習量ΔａＯｎｅＷ
−Δａｏもほぼ比例して変化していることが分かる。

［発明が解決しようとする課！！！］ 従来の転炉吹錬終点制御方法は、以上のように構成され
ていたため、次のような課題が存在していた。

（１）、前述の（４）式におけるα１　を大きくとると
、ハンチング現象が発生し、学習方向とは逆向きの誤差
が増えることになり、その逆に、α１　を小さくとると
、急激な状況変化にΔａｏが追従することができず、同
じ向きの誤差が連続して発生することになる。

（２）、又、前述の誤差の２乗和Σ（ｙ−９）２を最小
にするようなα１をとると、実際の転炉操業データの場
合、経験的に急激な状況変化にΔａｏが追従できない状
態となっていた。

（３）、前述のβを大きくとると、異常データや異常チ
ャージにより、誤差の絶対値１ｙ−９１が大となった場
合も、必要以上に大きい量の学習項更新を行ってしまっ
ていた。又、逆にβを小さくとると、正常データの場合
も異常データとみなされ。

学習項更新が行われないことになるため、急激な状況変
化が生じた場合、学習項が全くその状況変化に追従する
ことができないと云う事態が生じていた。

（４）、従って、前述したように、従来の制御方法では
、関数Ｆでとらえきれない吹錬状況変化に対する学習項
ΔａＯの追従性が悪く、終点的中精度が低下し、特に、
急激な吹錬条件の変化があった場合は、長い間にわたり
自動制御がその変化に対応できず、同じ方向の誤差が連
続して発生していた。

そのため、実際の現場においては、手動で吹錬を行い、
さらに、終点的中率が大きく低下する事態となっていた
。

この終点的中精度が悪いと、再吹錬増加、溶鋼成分、温
度のバラツキ増及びスラグ鉄分増などの問題が生じ、原
価、品質及び能率の上で非常な悪影響を及ぼしていた。

本発明は、以上のような課題を解決するためになされた
もので、特に、転炉のスタティック制御モデル式又はサ
ブランスを用いたダイナミック制御モデル式を用い、学
習方法として指数平滑法を用いた制御方法において、あ
る定められた条件を満たす場合に学習項更新の割合を大
きくして段階的に学習、又は、学習項更新量の絶対値を
零でない一定値にすることにより、モデル式の推定精度
を向上するようにした転炉吹錬終点制御方法を提供する
ことを目的とする。

［課題を解決するための手段］ 本発明による転炉吹錬終点制御方法は、転炉のスタティ
ック制御モデル式又はサブランスを用いたダイナミック
制御モデル式、 Ｙ　＝Ｆ（ｘＩ、ｘ２＋’　Ｈ□ｘ鍮）＋Δａ。

但し、ｙ、ｘＩ、・・・、×１：変数 Δａｏ：学習項 を用い、前記ΔａＯを吹錬実績データによりチャージ毎
に更新する学習手順として指数平滑法を用いた制御方法
において、 誤差が数チャージ同方向に続く場合は、前記学習項Δａ
ｏ更新の割合を大きくして段階的に学習する工程を用い
、前記工程によって前記モデル式の推定精度を向上させ
るようにした方法であり、又、本発明による他の転炉吹
錬終点制御方法は、転炉のスタティック制御モデル式又
はサブランスを用いたダイナミック制御モデル式、 １’＝　Ｆ　（Ｘ＋　、　Ｘ２．　・・・Ｘ悄）＋Δａ
。

但し、ｙ，ｘ１，　　・・、Ｘ−二変数Δａｏ：学習項 を用い、前記Δａｏを吹錬実績データによりチャージ毎
に更新する学習手順として指数平滑法を用いた制御方法
において、 誤差の絶対値がある定められた範囲内にある場合は、前
記学習項更新量の絶対値を零でない一定値とする工程を
用い、前記工程によって前記モデル式の推定精度を向上
させるようにした方法である。

［作用］ 本発明による転炉吹錬終点制御方法においては、まず、
前述の請求項１の方法の場合、まず、第１段階として、
通常の指数平滑法 Δａｏｎｅ１ｗ−Δａ０＋△αｔ（ｙ−ｙ’）　Ｃ＝、
！、７．；、学習項更Ｈを行い、その時の誤差が２チヤ
ージ同方向に続く場合は、さらに、学習項更新の割合を
大として第２段階の学習項更新を行う。

又、誤差が３チヤージ同方向に続く場きは、さらに、学
習項更新の割合と大として、第３段階の学習項更新を行
う。

前述したように、誤差が数チャージにわたり同方向に続
く場合は、さらに、学習項更新の割合を大きくして段階
的に学習することにより、急激な状況変化に対する学習
項の追従が速くなり、ハンチング現象を伴うことなく追
従性の高い制御を行うことができる。

又、前述の請求項２の方法の場合、前述の（４）式の代
わりに、 を用い、第２図の特性図に示されるように、誤差の絶対
値がある定められた範囲内（β〜δ）にある場合は、学
習項更新量の絶対値を零でない一定値（α１β）とする
ことにより、正常データを捨てることなく、異常データ
や異常チャージデータの影響を少なくすることができ、
モデル式の推定精度を向上させることができる。

［実施例］ 以下、図面と共に本発明による転炉吹錬終点制御方法の
好適な実施例について詳細に説明する。

尚、本実施例においては、前述の２つの制御方法を組み
合わせた学習手順を開示するものとし、前述ノ（３）式
テアル９＝Ｆ（Ｘ）＋ΔａＯノ学習項Δａ。

の更新手順を以下に示す。

（Ａ）９本実施例の学習に必要な係数及び定数は、次の
通りである。

αＩ：第１学習係数くまず、これを用いて指数平滑法を
行う） Ｃ２：第２学習係数（２チヤージ連続して同方向に誤差
が生じる場合に使用） Ｃ３：第３学習係数（３チヤージ連続して同方向に誤差
が生じる場合に使用） β　：学習範囲（誤差がこの範囲の場合には、通常に第
１段学習を行う） γ　：学習量範囲（１チヤージ当たりの最大の学習項変
化量） δ　：学習禁止範囲（誤差がこの範囲外の場合には、学
習禁止） （Ｂ）、学習子ｊ頃で用いる変数 ε　：誤差（学習項有）　、ｙ−ｙ＝ｙ　−Ｆ　（ｘ）
　−Δａ。

Ｃ１：学習項兼時の誤差、ｙ　−Ｆ　（ｘ）・・・今回
吹錬 Ｃ２：学習項兼時の誤差、ｙ　−Ｆ　（ｘ）・・・前回
吹錬 Ｃ３：学習項兼時の誤差、ｙ　−Ｆ　（ｘ）・・・前々
回吹錬 Δａｏ：学習項 ΔａＯｎｅｌｌ　：学習項（新） （Ｃ）、まず、プログラムが初めて作動する時は、前述
の学習項兼時の誤差Ｃ２及びＣ３としては、Ｃ３に十分
小さい数値、Ｃ２に十分大きい数値をセットする。

（Ｄ）、学習手順（１チヤ一ジ分） 一連の吹錬が終了し、学習に必要な実績データｘ−（ｘ
、　、ｘ２・・・ｘ、）、ｙが揃った時点で次の学習手
順（第１〜第６ステツプ）によりΔａｏを更新する。

くステップ１〉　・　第１学習 ε＝ｙ−ｉけなわち、ε＝ｙ−Ｆ（ｘ）−Δａｏ）さく
−δ又はε〉δの場合には、学習禁止とし、ステップ６
に移行し、学習終わりとなる。それ以外の場合、 ΔａＱｎｅＷ　”Δａｏ＋　ａ　）　ｘ　ｍａｘｆ−β
、ｎｉｎ［ε、β］）としてステップ２へ。

くステ・ノブ２〉・・・第２学習 Ｃ１−ε＋Δａｏ　（すなわち、Ｃ，＝ｙ−Ｆ（ｘ））
Ｃｍｉｎ＝ｍｉｎｆＣ＋、　Ｃ２１ Ｃｍａｘ＝ｎＣ２１Ｃ＋、　Ｃ２＋ もし、Ｃｍｉｎ＞Δａｏｌ’ｌｅｌなら、Δａ０１Ｔｅ
ｗ＝ΔａｑｌｌｅＩ＃＋α２Ｘ（Ｃａｉｎ−Δａ（Ｉｎ
ｅｗ）もし、Ｃｍａｘ＜ΔａＯｎｅｍなら、ΔａＱｎｅ
ｌｌ＋　＝ΔａｏｎｅＷ十ａ　２Ｘ　（Ｃｗａｘ−Δａ
ｏｎｅｗ）　−くステップ３〉・・・第３学習 Ｃｍｉｎ−ｍＣｍ１ｎ−、Ｃ２，Ｃ３１Ｃ＋ｎａｘ＝ｍ
ａｘｆＣ１，Ｃ２，Ｃ３）もし、Ｃｍ１ｎ＞ΔａＯｎｅ
１１なら、Δａ０１１ｅｌｌ＝Δａ（Ｉｎｅｌｌ＋　ａ
　３Ｘ　（Ｃｗｉｎ−Δａ（Ｉｎｅｗ）もし、Ｃｍａｘ
＜ΔａＯｎｅ−なら、ΔａＯｎｅｗ＝ΔａＯＨｅｍ＋　
ａ　３Ｘ　（Ｃｗａｘ−Δａ（、ｎｅｗ）くステップ４
〉・・・学習量抑制 Δａ（１ｎｅｌｌ＋＝Δａ（１−１ｍａｘドア　、ｍｉ
ｎ［（Δａｏｎｅ１１Ｉ−Δａｏ）　。

γ］） くステップ５〉・・・値のセット Δａｏ−ΔａＯｎｅ１１ Ｃ３：Ｃ２ Ｃ２＝Ｃ。

くステップ６〉・・・終了 学習終わり （Ｅ）、前述の各ステップを用いた制御方法を用いると
、通常の指数平滑法（ΔａＯｎｅｍ−Δａｏ＋α×ε）
に比べると、モデル式のみでは補いきれないような何ら
かの吹錬状況変１ヒが生じた時の制御応答が非常に早く
なり、さらに、従来のように、通常の指数平滑法で学習
係数α１を単純に大きくした時のようなハンチング現象
の発生を抑えることができる。

尚、前述のα皿、α２．α３等の係数や定数は、用いる
モデル式及びその操業形態などデータの有する性買によ
って異なり、各々のモデル式や操業に応じて適当な値が
設定されるべきである。

次に、実験結果による学習方法の効果について述べると
、誤差 ε−Ｙ−’ｉ＝Ｙ　−（Ｆ　（ｘ）＋Δａｏ）＝　（ｙ
−Ｆ　（Ｘ））−Δａ。

が、零に近いかどうか、すなわち、Ｙ−Ｆ（Ｘ）とΔａ
ｏが近いかどうかで判断することができる。

第１図は、実操業のｙ　−Ｆ　（ｘ）のデータを用い、
６Ｍ来の指数平滑法と本発明方法（請求項第１項及び第
２項の制御方法を合体して用い、α＋−０、１、α２＝
０．３、α３−０５とした）とを比較したデータを示し
ている。

すなわち、第１図のデータによると５０印で示す本発明
方法による学習項ΔａＱの方が、従来方法による学習項
ΔａＯ（○印で示す）よりも、・印で示すｙ　−Ｆ　（
Ｘ）によく追従し、しかもハンチングしていないことが
判明している。

又、下記の第１表に示すデータは、前述の第２図で示す
データ以外の二通りの実操業データｙ−Ｆ　（Ｘ）を用
いて、従来方法と本発明方法との標準誤差、弓「ＴＴア
７−　（［ｙ−Ｆ（×）］−Δａｏ）２／ｎに関する比
較を示している。

ここで、本発明（１＋２）は請求項１と２を合体した制
御方法で、前述の第１〜第６ステツプで述べた手順であ
り、本発明（２）は前述の各ステップのうち第２及び第
３ステツプを省略した手順、すなわち、請求項２のみを
用いた制御方法であり、従来の指数平滑法による制御に
比較して、本発明による制御方法の精度が高いことが明
白である。

［発明の効果〕 本発明による転炉吹錬終点制御方法は、以上のように構
成されているため、次のような効果を得ることができる
。

すなわち、吹錬状況の種々の変化に対し、学習項Δａｏ
の追従性が大巾に向上し、かつ、ハンチング現象等の発
生を抑えることができ、終点的中精度を大巾に向上させ
ることができる。

又、自動吹止比率の上昇、再吹錬率の低下及び迅速出鋼
比率の上昇を得ることができ、原価低減、品質向上、操
業能率の向上を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図と第２図は、本発明による転炉吹錬終点制御方法
を示すためのもので、第１図は各チャージにおける制御
追従性を示す特性図、第２図はくステップ１〉における
学習項更新量を示す特性図、第３図は従来の学習項更新
状態を示す特性図である。 特許出願人　　日新製鋼株式会社

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）、転炉のスタティック制御モデル式又はサブラン
   スを用いたダイナミック制御モデル式、ｙ＝Ｆ（ｘ＿１
   ，Ｘ＿２，・・・ｘ＿ｍ）＋Δａ＿０但し、ｙ，ｘ＿１
   ，・・・，ｘ＿ｍ：変数 Δａ＿０：学習項 を用い、前記Δａ＿０を吹錬実績データによりチャージ
   毎に更新する学習手順として指数平滑法を用いた制御方
   法において、 誤差が数チャージ同方向に続く場合は、前記学習項Δａ
   ＿０更新の割合を大きくして段階的に学習する工程を用
   い、前記工程によって前記モデル式の推定精度を向上さ
   せるようにしたことを特徴とする転炉吹錬終点制御方法
   。
2. （２）、転炉のスタティック制御モデル式又はサブラン
   スを用いたダイナミック制御モデル式、ｙ＝Ｆ（ｘ＿１
   ，ｘ＿２，・・・ｘ＿ｍ）＋Δａ＿０但し、ｙ，ｘ＿１
   ，・・・，ｘ＿ｍ：変数 Δａ＿０：学習項 を用い、前記Δａ＿０を吹錬実績データによりチャージ
   毎に更新する学習手順として指数平滑法を用いた制御方
   法において、 誤差の絶対値がある定められた範囲内にある場合は、前
   記学習項更新量の絶対値を零でない一定値とする工程を
   用い、前記工程によって前記モデル式の推定精度を向上
   させるようにしたことを特徴とする転炉吹錬終点制御方
   法。