JPH0691186A - Method for controlling roller mill - Google Patents
Method for controlling roller millInfo
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- JPH0691186A JPH0691186A JP5043564A JP4356493A JPH0691186A JP H0691186 A JPH0691186 A JP H0691186A JP 5043564 A JP5043564 A JP 5043564A JP 4356493 A JP4356493 A JP 4356493A JP H0691186 A JPH0691186 A JP H0691186A
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- roller mill
- mill
- set value
- state data
- operating state
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- Crushing And Grinding (AREA)
- Disintegrating Or Milling (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は,例えばセメント原料,
セメントクリンカ,水砕スラグ等を粉砕する竪型のロー
ラミルを最適に制御するローラミル制御方法に関するも
のである。BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates to a cement raw material,
The present invention relates to a roller mill control method for optimally controlling a vertical roller mill that grinds cement clinker, granulated slag, and the like.
【0002】[0002]
【従来の技術】上記したようなローラミルは,生産設備
として周知のボールミルと比べると,粉砕効率が良い
(即ち,動力原単位が低い)という非常に大きなメリッ
トを有している。しかしながら,上記ローラミルの制御
には,原料の被粉砕化特性等の外乱に対して非常に敏感
であるため,上記ローラミルは運転が難しいシステムと
されている。そのため,現状では,図5に示すように熟
練オペレータの定性的なノウハウに依存した状態でロー
ラミルの運転が行われている。例えば,熟練オペレータ
はローラミルにおける,例えば製品品質やミル振動等の
操業状態を監視しながら,上記操業状態が好適となるよ
うにセパレータ回転数設定値,緊張油圧設定値,動力設
定値等の操作設定値を調整していた。2. Description of the Related Art The above-described roller mill has a very great merit that it has a high grinding efficiency (that is, a low power consumption) as compared with a ball mill known as a production facility. However, since the control of the roller mill is very sensitive to disturbance such as pulverization characteristics of the raw material, the roller mill is a system that is difficult to operate. Therefore, at present, as shown in FIG. 5, the roller mill is operated depending on the qualitative know-how of the skilled operator. For example, a skilled operator, while monitoring operating conditions such as product quality and mill vibration in the roller mill, sets operational values such as separator rotation speed setting value, tension hydraulic pressure setting value, power setting value, etc. so that the operating status is suitable. I was adjusting the value.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】ところで,上記ローラ
ミルの操作設定値が適切に設定されない場合には,以下
に示すような異常現象が発生する。例えば,ローラミル
の振動が大きくなり,この振動が予め設定された振動ト
リップ設定値を越えると,上記ローラミルが強制的に停
止される。その後,再起動されても,再起動直後の約1
時間に亘り,製品品質が悪く,不良品を生じることとな
る。そして,最悪の場合,上記振動によりローラミル本
体に故障を生じることがある。そのため,ローラミル本
体の故障や歩留りの低下を防止するために,ローラミル
の振動を小さくしてできるだけローラミルを停止させな
いように運転する必要がある。また,単位時間当たりの
原料粉砕量や使用電力量等で評価されるローラミルの能
力を最大限引き出せない場合がある。更には,上記した
ような不適切な操作設定値によっては製品品質が悪くな
ることもある。このような異常現象を避けるためにも,
ローラミルの操業状態を常時監視する熟練オペレータが
必要である一方,上記操業状態を好適に制御することの
できる熟練オペレータの育成に多大な時間と経験とを必
要としている。そのため,上記ローラミルの制御を好適
に且つ自動化したいという要請があった。このため,熟
練オペレータのノウハウをファジィルールで表現したフ
ァジィ制御が開発された(特開平2−122848
号)。しかし,この場合でも加圧力,粉砕量,セパレー
タ回転数,風量,テーブル回転数といった多くの設定値
を統合的に修正することは困難であった。そこで,本発
明の目的は,運転が比較的容易でないローラミルの操業
状態を自動的に及び/又は最適に制御することのできる
ローラミル制御方法を提供することである。By the way, when the operation set value of the roller mill is not properly set, the following abnormal phenomenon occurs. For example, when the vibration of the roller mill increases and the vibration exceeds a preset vibration trip set value, the roller mill is forcibly stopped. After that, even if it is restarted, about 1 immediately after the restart
Over time, the product quality will be poor and defective products will be produced. In the worst case, the vibration may cause damage to the roller mill body. Therefore, in order to prevent the failure of the roller mill body and the reduction of the yield, it is necessary to reduce the vibration of the roller mill and operate the roller mill so as not to stop it as much as possible. In addition, it may not be possible to maximize the ability of the roller mill, which is evaluated by the amount of raw material crushed per unit time and the amount of electric power used. Further, the product quality may be deteriorated due to the inappropriate operation setting value as described above. In order to avoid such abnormal phenomenon,
While a skilled operator who constantly monitors the operating condition of the roller mill is required, a great deal of time and experience are required to train the skilled operator who can suitably control the operating condition. Therefore, there has been a demand for suitable and automated control of the roller mill. Therefore, fuzzy control has been developed in which the know-how of a skilled operator is expressed by fuzzy rules (Japanese Patent Laid-Open No. 122848/1990).
issue). However, even in this case, it was difficult to integrally correct many setting values such as the pressing force, the crushing amount, the separator rotation speed, the air flow, and the table rotation speed. Therefore, an object of the present invention is to provide a roller mill control method capable of automatically and / or optimally controlling the operating state of a roller mill, which is relatively easy to operate.
【0004】[0004]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に,第1の発明が採用する主たる手段は,ローラミルの
操業状態データに基づいて,上記ローラミルの制御因子
の操作設定値を調整することにより上記ローラミルの操
業状態を制御するローラミル制御方法において,上記操
業状態データを繰り返し検出し,前後に検出された操業
状態データの変化量を,上記操業状態データの変化量と
これに対応する上記操作設定値からの操作量との予め設
定された関係を表わすミル特性モデルに適用して新たな
操作設定値を求めることを特徴とするローラミル制御方
法として構成されている。更には,ローラミルの操業状
態データに基づいて,上記ローラミルの制御因子の操作
設定値を調整することにより上記ローラミルの操業状態
を制御するローラミル制御方法において,上記操業状態
データを繰り返し検出し,上記検出された操業状態デー
タ及び/若しくは該操業状態データに対応する操作設定
値に関し予め設定された制約条件を満たす条件下で,上
記操業状態データ及び/若しくは上記操作設定値を評価
するための評価関数を最適にするように新たな操作設定
値を選択することを特徴とするローラミル制御方法であ
る。更には,ローラミルの操業状態データに基づいて,
上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整すること
により上記ローラミルの操業状態を制御するローラミル
制御方法において,上記操業状態データを繰り返し検出
し,前後に検出された操業状態データの変化量を,上記
操業状態データの変化量とこれに対応する上記操作設定
値からの操作量との予め設定された関係を表わすミル特
性モデルに適用して新たな操作設定値を求めるととも
に,上記検出された操業状態データ及び/若しくは上記
新たな操作設定値に関し予め設定された制約条件を満た
す条件下で,上記操業状態データ及び/若しくは上記操
作設定値を評価するための評価関数を最適にするように
上記新たな操作設定値を選択することを特徴とするロー
ラミル制御方法である。In order to achieve the above object, the main means adopted by the first invention is to adjust the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operation state data of the roller mill. In the roller mill control method for controlling the operating state of the roller mill according to the above, the operating state data is repeatedly detected, and the change amount of the operating state data detected before and after is calculated as the change amount of the operating state data and the operation corresponding thereto. The roller mill control method is characterized in that a new operation set value is obtained by applying it to a mill characteristic model that represents a preset relationship with an operation amount from a set value. Further, in the roller mill control method for controlling the operation state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operation state data of the roller mill, the operation state data is repeatedly detected and detected. An evaluation function for evaluating the operation state data and / or the operation set value under the condition that a preset constraint condition is satisfied with respect to the performed operation state data and / or the operation set value corresponding to the operation state data. It is a roller mill control method characterized by selecting a new operation set value so as to optimize. Furthermore, based on the operation status data of the roller mill,
In the roller mill control method for controlling the operation state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill, the operation state data is repeatedly detected, and the change amount of the operation state data detected before and after A new operation set value is obtained by applying it to a mill characteristic model that represents a preset relationship between a change amount of operation state data and a corresponding operation amount from the operation set value, and the detected operation state described above. Under the condition that the preset condition regarding the data and / or the new operation setting value is satisfied, the new evaluation function for optimizing the operation state data and / or the operation setting value is optimized. A roller mill control method characterized by selecting an operation set value.
【0005】また,第2の発明が採用する主たる手段
は,ローラミルの操業状態データに基づいて,上記ロー
ラミルの制御因子の操作設定値を調整することにより上
記ローラミルの操業状態を制御するローラミル制御方法
において,上記操業状態データを繰り返し検出し,前後
に検出された操業状態データの変化量を,上記操業状態
データの変化量とこれに対応する上記操作設定値からの
操作量との予め設定された関係を表わすミル特性モデル
に適用して新たな操作設定値を求め,該求められた新た
な操作設定値により上記ローラミルの操業状態を制御し
た時に検出される操業状態データ及び上記求められた新
たな操作設定値に基づいて上記ミル特性モデルを更新す
ることを特徴とするローラミル制御方法として構成され
ている。更には,ローラミルの操業状態データに基づい
て,上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
ミル制御方法において,上記操業状態データを繰り返し
検出し,前後に検出された操業状態データの変化量を,
上記操業状態データの変化量とこれに対応する上記操作
設定値からの操作量との予め設定された関係を表わすミ
ル特性モデルに適用して新たな操作設定値を求めるとと
もに,上記検出された操業状態データ及び/若しくは上
記新たな操作設定値に関し予め設定された制約条件を満
たす条件下で,上記操業状態データ及び/若しくは上記
操作設定値を評価するための評価関数を最適にするよう
に上記新たな操作設定値を選択し,該選択された新たな
操作設定値により上記ローラミルの操業状態を制御した
時に検出される操業状態データ及び上記選択された新た
な操作設定値に基づいて上記ミル特性モデルを更新する
ことを特徴とするローラミル制御方法である。更には,
上記ミル特性モデルの更新が,カルマンフィルタを用い
て状態推定を行うことによりなされることを特徴とする
請求項4又は5記載のローラミル制御方法である。更に
は,上記ミル特性モデルの更新が,保有データを一部更
新しつつ重回帰分析を行うことによりなされることを特
徴とする請求項4又は5記載のローラミル制御方法であ
る。The main means adopted by the second invention is a roller mill control method for controlling the operating state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operating state data of the roller mill. In the above, the operation state data is repeatedly detected, and the change amount of the operation state data detected before and after is set in advance by the change amount of the operation state data and the operation amount from the operation set value corresponding thereto. A new operation set value is obtained by applying it to the mill characteristic model representing the relationship, and the operation state data detected when the operation state of the roller mill is controlled by the obtained new operation set value and the obtained new operation set value. It is configured as a roller mill control method characterized by updating the mill characteristic model based on an operation set value. Further, in the roller mill control method for controlling the operating state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operating state data of the roller mill, the operating state data is repeatedly detected, The amount of change in the detected operating state data is
A new operation set value is obtained by applying it to a mill characteristic model representing a preset relationship between a change amount of the operation state data and a corresponding operation amount from the operation set value, and the detected operation Under the condition that the preset condition is satisfied with respect to the state data and / or the new operation set value, the new evaluation function is optimized to evaluate the operation state data and / or the operation set value. Of the mill characteristic model based on the operating state data detected when the operating state of the roller mill is controlled by the selected new operating set value and the selected new operating set value. Is a method for controlling a roller mill. Furthermore,
The roller mill control method according to claim 4 or 5, wherein the mill characteristic model is updated by performing a state estimation using a Kalman filter. Furthermore, the rolling mill control method according to claim 4 or 5, wherein the mill characteristic model is updated by performing a multiple regression analysis while partially updating the held data.
【0006】[0006]
【作用】第1の発明に係るローラミル制御方法において
は,ローラミルの制御状態データの変化量とこれに対応
するローラミルの制御因子の操作設定値からの操作量と
の関係を表すミル特性モデルが予め設定されている。そ
こで,ローラミルの操業状態データが繰り返し検出さ
れ,前後に検出された操業状態データの変化量が,上記
ミル特性モデルに適用されて新たな操作設定値が求めら
れる。従って,上記ローラミルの操業状態は自動的に制
御される。更に,ローラミルの操業状態が繰り返し検出
され,上記検出された操業状態データ及び/若しくは該
操業状態データに対応する操作設定値に関する制約条件
が予め設定されている。そこで,上記制約条件を満たす
条件下で,上記操業状態データ及び/若しくは上記操作
設定値を評価するための評価関数を最適にするように,
上記操作設定値から,ローラミルの操業状態を好適に制
御するための新たな操作設定値が選択される。従って,
上記ローラミルの操業状態は最適に制御される。更に,
ローラミルの制御状態データの変化量とこれに対応する
ローラミルの制御因子の操作設定値から操作量との関係
を表すミル特性モデルが予め設定されている。そこで,
ローラミルの操業状態データが繰り返し検出され,前後
に検出された操業状態データの変化量が,上記ミル特性
モデルに適用されて新たな操作設定値が求められる。一
方,上記検出された操業状態データ及び/若しくは上記
新たな操作設定値に関する制約条件も予め設定されてい
る。そこで,上記制約条件を満たす条件下で,上記操業
状態データ及び/若しくは上記操作設定値を評価するた
めの評価関数を最適にするように,上記ミル特性モデル
から求められた新たな操作設定値から,ローラミルの操
業状態を好適に制御するための新たな操作設定値が選択
される。従って,この場合は適切なモデルを用いること
により最適化に至るまでの大幅なスピードアップを図る
ことができる。これにより従来のファジィ制御等で困難
であった多くの操作設定値を総合的に修正することがで
き,上記ローラミルの操業状態は自動的に且つ最適に制
御される。In the roller mill control method according to the first aspect of the present invention, the mill characteristic model representing the relationship between the change amount of the control state data of the roller mill and the operation amount corresponding to the change amount of the control factor of the roller mill is preset. It is set. Therefore, the operating state data of the roller mill is repeatedly detected, and the change amount of the operating state data detected before and after is applied to the mill characteristic model to obtain a new operation set value. Therefore, the operating state of the roller mill is automatically controlled. Further, the operating condition of the roller mill is repeatedly detected, and the constraint condition regarding the detected operating condition data and / or the operation set value corresponding to the operating condition data is preset. Therefore, in order to optimize the evaluation function for evaluating the operation state data and / or the operation set value under the condition that the above constraint condition is satisfied,
From the above operation set values, new operation set values for appropriately controlling the operating state of the roller mill are selected. Therefore,
The operating condition of the roller mill is optimally controlled. Furthermore,
A mill characteristic model representing the relationship between the amount of change in the control state data of the roller mill and the operation amount from the operation set value of the corresponding control factor of the roller mill is preset. Therefore,
The operating state data of the roller mill is repeatedly detected, and the change amount of the operating state data detected before and after is applied to the mill characteristic model to obtain a new operation set value. On the other hand, the detected operating condition data and / or the constraint condition regarding the new operation set value is also preset. Therefore, under the condition that the above constraint condition is satisfied, from the new operation set value obtained from the mill characteristic model, in order to optimize the evaluation function for evaluating the operation state data and / or the operation set value, , A new operation set value is selected to suitably control the operating state of the roller mill. Therefore, in this case, by using an appropriate model, it is possible to greatly speed up the optimization. As a result, it is possible to comprehensively correct many operation set values, which were difficult with conventional fuzzy control and the like, and the operating state of the roller mill is automatically and optimally controlled.
【0007】また,第2の発明に係るローラミル制御方
法においては,ローラミルの制御状態データの変化量と
これに対応するローラミルの制御因子の操作設定値から
の操作量との関係を表すミル特性モデルが予め設定され
ている。そこで,ローラミルの操業状態データが繰り返
し検出され,前後に検出された操業状態データの変化量
が,上記ミル特性モデルに適用されて新たな操作設定値
が求められる。該求められた新たな操作設定値により上
記ローラミルの操業状態を制御した時に検出される操業
状態データ及び上記求められた新たな操業設定値に基づ
いて上記ミル特性モデルが更新される。従って,ローラ
ミルの操業状態の経時変化や原料の性状変化などに追従
してミル特性モデルが更新されるため,ローラミルの操
業状態を常に最適に保つことができる。その結果,この
方法によってもローラミルの操業状態を自動的に且つ最
適に制御できる。更に,ローラミルの制御状態データの
変化量とこれに対応するローラミルの制御因子の操作設
定値から操作量との関係を表すミル特性モデルが予め設
定されている。そこで,ローラミルの操業状態データが
繰り返し検出され,前後に検出された操業状態データの
変化量が,上記ミル特性モデルに適用されて新たな操作
設定値が求められる。一方,上記検出された操業状態デ
ータ及び/若しくは上記新たな操作設定値に関する制約
条件も予め設定されている。そこで,上記制約条件を満
たす条件下で,上記操業状態データ及び/若しくは上記
操作設定値を評価するための評価関数を最適にするよう
に,上記ミル特性モデルから求められた新たな操作設定
値から,ローラミルの操業状態を好適に制御するための
新たな操作設定値が選択される。該選択された新たな操
業設定値により上記ローラミルの操業状態を制御した時
に検出される操業状態データ及び上記選択された新たな
操作設定値に基づいて上記ミル特性モデルが更新され
る。従って,この場合も,ローラミルの操業状態の経時
変化や原料の性状変化などに追従してミル特性モデルが
更新されるが,この場合は更に評価関数による最適化と
の相乗効果によりローラミルの最適な操業状態に至るま
での大幅なスピードアップをも図ることができる。その
結果,ローラミルの操業状態を自動的に且つ最適にしか
も迅速に制御できる。更に,上記ミル特性モデルの更新
が,カルマンフィルタを用いて状態推定を行うか,又は
保有データを一部更新しつつ重回帰分析を行うことによ
りなされる。いずれの更新方法にてもローラミルの操業
状態変化等に応じたミル特性モデルの更新を確実に行う
ことができる。Further, in the roller mill control method according to the second aspect of the present invention, a mill characteristic model representing a relationship between the amount of change in the control state data of the roller mill and the corresponding operation amount from the operation set value of the roller mill control factor. Is preset. Therefore, the operating state data of the roller mill is repeatedly detected, and the change amount of the operating state data detected before and after is applied to the mill characteristic model to obtain a new operation set value. The mill characteristic model is updated based on the operating state data detected when the operating state of the roller mill is controlled by the obtained new operating set value and the obtained new operating set value. Therefore, the mill characteristic model is updated in accordance with changes over time in the operating state of the roller mill and changes in the properties of the raw materials, so that the operating state of the roller mill can always be kept optimal. As a result, even with this method, the operating condition of the roller mill can be automatically and optimally controlled. Furthermore, a mill characteristic model representing the relationship between the amount of change in the control state data of the roller mill and the corresponding operation amount from the operation set value of the control factor of the roller mill is set in advance. Therefore, the operating state data of the roller mill is repeatedly detected, and the change amount of the operating state data detected before and after is applied to the mill characteristic model to obtain a new operation set value. On the other hand, the detected operating condition data and / or the constraint condition regarding the new operation set value is also preset. Therefore, under the condition that the above constraint condition is satisfied, from the new operation set value obtained from the mill characteristic model, in order to optimize the evaluation function for evaluating the operation state data and / or the operation set value, , A new operation set value is selected to suitably control the operating state of the roller mill. The mill characteristic model is updated based on the operating state data detected when the operating state of the roller mill is controlled by the selected new operating set value and the selected new operating set value. Therefore, in this case as well, the mill characteristic model is updated in accordance with changes over time in the operating state of the roller mill and changes in the properties of the raw material. It is possible to greatly speed up the process to the operating state. As a result, the operating state of the roller mill can be controlled automatically, optimally and quickly. Further, the mill characteristic model is updated by performing a state estimation using a Kalman filter or performing a multiple regression analysis while partially updating the held data. Whichever updating method is used, it is possible to reliably update the mill characteristic model according to changes in the operating state of the roller mill.
【0008】[0008]
【実施例】以下添付図面を参照し,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。尚,以下
の実施例は,本発明を具体化した一例であって,本発明
の技術的範囲を限定する性格のものではない。ここに,
図1は本発明(第1,第2の発明)の一実施例に係るロ
ーラミル制御方法を適用したローラミルを示す概略構成
図,図2は上記ローラミルを制御する第1のローラミル
制御装置1の概略構成を示すブロック図,図3は上記ロ
ーラミルを制御する第2のローラミル制御装置1′の概
略構成を示すブロック図,図4は第2のローラミル制御
装置1′の論理動作例を示すフローチャートである。第
1,第2の発明の一実施例に係るローラミル制御方法を
適用したローラミル10では,図1に示すように,ミル
ケーシング11側方の原料投入口14から回転するテー
ブル12上に投入された原料は,このテーブル12に協
動して回転するローラ13と上記テーブル12との間で
圧潰・粉砕される。そして,上記原料から所定粒径以下
に微細化された粒子は,熱風発生炉16から給気口21
を通してミルケーシング11内に吹き込まれた熱風によ
り上部に向けて吹き上げられる。上記吹き上げられた粒
子は,モータ20の駆動により回転するセパレータ19
の作用により粗粒と細粒とに分級され,細粒の粒子は熱
風と共にミルケーシング上部のミル出口15から送りダ
クト17を通ってバグフィルタ22に導かれて製品とし
て捕集される。一方,上記セパレータ19により分級さ
れた粗粒の粒子は,ミルケーシング11内を落下して再
びテーブル12上に戻されて粉砕される。そして,上記
熱風によりテーブル12近傍から吹き上げられなかった
粒子は,ミルケーシング11の底部に落下し,この底部
から図外のバスケットエレベータ等により原料側に戻さ
れる。また,バグフィルタ22に捕集された細粒の製品
について製品粒度分布が求められる。そして,この製品
粒度分布から見て製品の粒度が細かすぎる場合は,上記
セパレータ19の回転数を小さくし,逆に粗すぎる場合
はセパレータ19の回転数を大きくするように,上記モ
ータ20が駆動制御される。そして,テーブル12とこ
のテーブル12を回転駆動させるモータ18との間の減
速機に取り付けられた振動検出センサ(不図示)により
検出されたミル振動の値が過大になれば,ローラミル1
0各部の機械的損傷を招くことになるので,上記ミル振
動の値が例えば6mm/秒を越えれば,図外のトリップ回
路の作用によってローラミル10の操業が緊急停止され
るようになっている。つまり,ローラミル10のミル振
動等の操業状態データに基づいて,ローラミル10の制
御因子のセパレータ回転数等の操作設定値を調整するこ
とによりローラミル10の操業状態を制御するようにな
っている。The embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings to provide an understanding of the present invention. The following embodiments are examples of embodying the present invention and are not intended to limit the technical scope of the present invention. here,
FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a roller mill to which a roller mill control method according to an embodiment of the present invention (first and second inventions) is applied, and FIG. 2 is an outline of a first roller mill control device 1 for controlling the roller mill. FIG. 3 is a block diagram showing a configuration, FIG. 3 is a block diagram showing a schematic configuration of a second roller mill control device 1'for controlling the roller mill, and FIG. 4 is a flow chart showing an example of logical operation of the second roller mill control device 1 '. . In the roller mill 10 to which the roller mill control method according to the first and second embodiments of the present invention is applied, as shown in FIG. 1, the material is introduced from the raw material introduction port 14 on the side of the mill casing 11 onto the rotating table 12. The raw material is crushed and crushed between the roller 12 which rotates in cooperation with the table 12 and the table 12. Then, the particles which have been made finer than a predetermined particle size from the above raw material are supplied from the hot air generating furnace 16 to the air supply port 21.
It is blown upward by the hot air blown into the mill casing 11 through. The particles blown up are separated by the separator 19 that is rotated by the drive of the motor 20.
Is classified into coarse particles and fine particles, and the fine particles are introduced together with hot air from the mill outlet 15 at the top of the mill casing through the feed duct 17 to the bag filter 22 and collected as a product. On the other hand, the coarse particles classified by the separator 19 fall in the mill casing 11, are returned to the table 12 again, and are crushed. Then, the particles that have not been blown up from the vicinity of the table 12 by the hot air fall to the bottom of the mill casing 11, and are returned from the bottom to the raw material side by a basket elevator or the like (not shown). In addition, the product particle size distribution is obtained for the fine-grained product collected by the bag filter 22. When the particle size of the product is too fine in view of this product particle size distribution, the motor 20 is driven so that the rotation speed of the separator 19 is decreased, and conversely, when the product particle size is too coarse, the rotation speed of the separator 19 is increased. Controlled. If the value of the mill vibration detected by the vibration detection sensor (not shown) attached to the speed reducer between the table 12 and the motor 18 for rotating the table 12 becomes excessive, the roller mill 1
Since mechanical damage to each part is caused, if the value of the mill vibration exceeds, for example, 6 mm / sec, the operation of the roller mill 10 is urgently stopped by the action of a trip circuit (not shown). That is, the operating state of the roller mill 10 is controlled by adjusting the operation set value such as the separator rotation speed which is a control factor of the roller mill 10 based on the operating state data such as the mill vibration of the roller mill 10.
【0009】ここで,第1の発明に係るローラミル制御
方法は,下記,又はのように構成されている。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し,前
後に検出された操業状態データの変化量を,上記操業状
態データの変化量とこれに対応する操作設定値からの操
作量との予め設定された関係を表わすミル特性モデルに
適用して新たな操作設定値を求める方法である。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し,上
記検出された操業状態データ及び/若しくはこの操業状
態データに対応する操作設定値に関し予め設定された制
約条件を満たす条件下で,上記操業状態データ及び/若
しくは上記操作設定値を評価するための評価関数を最適
にするように上記新たな操作設定値を選択する方法であ
る。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し,前
後に検出された操業状態データの変化量を,上記操業状
態データの変化量とこれに対応する上記操作設定値から
の操作量との予め設定された関係を表わすミル特性モデ
ルに適用して新たな操作設定値を求めるとともに,上記
検出された操業状態データ及び/若しくは上記新たな操
作設定値に関し予め設定された制約条件を満たす条件下
で,上記操業状態データ及び/若しくは上記操作設定値
を評価するための評価関数を最適にするように上記新た
な操作設定値を選択する方法である。Here, the roller mill control method according to the first aspect of the present invention has the following or configuration. The operation state data of the roller mill is repeatedly detected, and the change amount of the operation state data detected before and after is determined by a preset relationship between the change amount of the operation state data and the operation amount from the corresponding operation set value. This is a method of applying the present mill characteristic model to obtain a new operation set value. The operation state data of the roller mill is repeatedly detected, and the operation state data and / or the operation state data is detected under the condition that preset constraint conditions are satisfied with respect to the detected operation state data and / or the operation set value corresponding to the operation state data. This is a method of selecting the new operation set value so as to optimize the evaluation function for evaluating the operation set value. The operation state data of the roller mill is repeatedly detected, and the change amount of the operation state data detected before and after is determined by a preset relationship between the change amount of the operation state data and the corresponding operation amount from the operation set value. Is applied to a mill characteristic model that represents a new operating set value, and the operating state is detected under the condition that the detected operating state data and / or the new operating set value satisfy a preset constraint condition. It is a method of selecting the new operation set value so as to optimize data and / or an evaluation function for evaluating the operation set value.
【0010】第1の発明の内,上記の方法は本実施例
のローラミル10を制御する第1のローラミル制御装置
1によって具現化される。即ち,この装置1は,図2に
示すように,粒度・固さ等の原料性状,テーブル12上
の粉砕層厚,上記ミル振動,モータ18に要するミル動
力(電力),上記ミル差圧,粒度・粒度分布等の製品品
質をそれぞれ検出する複数の検出器(図外)よりなる検
出器群2と,ローラミル10の操業状態データ(ミル差
圧,製品粒度分布,ミル動力,ミル振動等)の変化量と
これらに対応するローラミル10の制御因子の操作設定
値(ローラ加圧力,原料投入量,セパレータ回転数,吹
込み熱風量)からの操作量との予め設定された関係を表
わすミル特性モデル,検出された上記操業状態データ及
びこの操業状態データに基づいて得た新たな操作設定値
に関し予め設定された制約条件,上記操業状態データ及
び操作設定値を評価するための評価関数を用いて例えば
シンプレックス法等の数理計画法を用いて上記制約条件
を満たす条件下で上記評価関数を最適とするように上記
操作設定値の操作量を選択する最適制御演算器3と,こ
の最適制御演算器3により選択された操作設定値に基づ
いて上記制御因子(セパレータ回転数,ローラ加圧力を
決定する緊張油圧,原料供給量,吹込み熱風量)の操作
設定値を調整し,上記ローラミル10の操業状態を制御
する主制御器4とからなっている。尚,上記,の方
法も同様の装置によって具現化できるため,その説明は
省略する。In the first invention, the above method is embodied by the first roller mill controller 1 for controlling the roller mill 10 of this embodiment. That is, as shown in FIG. 2, the apparatus 1 includes, as shown in FIG. 2, raw material properties such as particle size and hardness, the crushed layer thickness on the table 12, the mill vibration, the mill power (electric power) required for the motor 18, the mill differential pressure, Detector group 2 consisting of multiple detectors (not shown) that detect product quality such as particle size and particle size distribution, and operation data of roller mill 10 (mill differential pressure, product particle size distribution, mill power, mill vibration, etc.) Of the control factor of the roller mill 10 (roller pressing force, raw material input amount, separator rotation speed, blowing hot air amount) corresponding to these changes, the mill characteristics representing a preset relationship. Using a model, the detected operating condition data, and preset constraint conditions for the new operating setting values obtained based on the operating condition data, and the evaluation function for evaluating the operating condition data and operating setting values. And an optimal control arithmetic unit 3 for selecting an operation amount of the operation set value so as to optimize the evaluation function under the condition that the constraint condition is satisfied by using a mathematical programming method such as a simplex method. Based on the operation set value selected by the device 3, the operation set values of the above-mentioned control factors (separator rotation speed, tension hydraulic pressure that determines the roller pressure, raw material supply amount, hot air blowing amount) are adjusted, and the roller mill 10 It comprises a main controller 4 for controlling the operating state. The method described above can be embodied by a similar device, and thus the description thereof will be omitted.
【0011】以下,この装置1の論理的動作の一例につ
いて説明する。ここでは,上記制御因子の操作設定値と
して以下の諸元のものを用いた。 x1 ;ローラ加圧力(緊張油圧)(%)…「低い方が好
ましい」 x2 ;原料投入量(t/h)…「多い方が好ましい」 x3 ;セパレータ回転数(rpm) x4 ;吹込み熱風量(m3 / min) また,ローラミル10の操業状態データとしては,以下
に示す諸元のものを用いた。 y1 ;ミル差圧(mm aq.)…「予め設定された確定値で
ある」 y2 ;製品粒度分布(%)…「予め設定された確定値で
ある」 y3 ;ミル動力(kw)…「少ない方が好ましい」 y4 ;ミル振動(mm/sec )…「少ない方が好ましい」 そして,上記ミル特性モデルとして次の(1)式を示
す。An example of the logical operation of the device 1 will be described below. Here, the following specifications were used as the operation setting values of the above control factors. x 1 ; roller pressure (tension oil pressure) (%) ... “Lower is preferable” x 2 ; Raw material input amount (t / h)… “Higher is preferable” x 3 ; Separator rotation speed (rpm) x 4 ; Blow-in hot air flow rate (m 3 / min) As the operation state data of the roller mill 10, the following specifications were used. y 1 ; Mill differential pressure (mm aq.) ... “Predetermined set value” y 2 ; Product particle size distribution (%)… “Preset set value” y 3 ; Mill power (kw) ... "it is preferably small" y 4; mill vibration (mm / sec) ... "lesser preferably" Then, showing the following equation (1) as the mill characteristic model.
【数1】 ここで,Δx1 〜Δx4 は上記操作設定値x1 〜x4 に
対応したそれぞれの操作量である。[Equation 1] Here, Δx 1 to Δx 4 are respective operation amounts corresponding to the above operation set values x 1 to x 4 .
【0012】また,Δy1 〜Δy4 は上記操業状態デー
タy1 〜y4 に対応したそれぞれの変化量を表わしてい
る。また,(1)式中の係数行列の各要素a11〜a44は
所定期間内において一定のサンプリング時刻毎に採取さ
れた各操作設定値と各操業状態データをそれぞれ時間平
均した値を求め,これら時間平均値に重回帰分析手法を
適用して求めた係数である。更に,上記制約条件として
は,以下に示すように,(2)〜(9)式の条件式が予
め設定されている。 0≦x1 +Δx1 ≦200 …(2) 0≦x2 +Δx2 (上限なし)…(3) 0≦x3 +Δx3 (上限なし)…(4) 0≦x4 +Δx4 ≦270 …(5) 250≦y1 +Δy1 ≦300 …(6) 18≦y2 +Δy2 ≦ 22 …(7) 0≦y3 +Δy3 ≦175 …(8) 0≦y4 +Δy4 ≦ 6 …(9) また,上記評価関数としては,次の(10)式で示され
る関数Pにより表現することができる。 P=30〔(y3 −175)/175〕+50(y4 /6) +30(x1 /100)+30〔(7−x2 )/7〕…(10) この評価関数Pを最小にするように上記y3 ,y4 ,x
1 ,x2 が決定される。 P→MIN(最小化)…(11) 本例では上記(1)式〜(10)式で示されるミル特性
モデルの制約条件,評価関数Pはいずれも予め設定され
最適制御演算器3のメモリ6に格納されている。Further, Δy 1 to Δy 4 represent respective amounts of change corresponding to the operating state data y 1 to y 4 . Further, each element a 11 to a 44 of the coefficient matrix in the equation (1) is a time average value of each operation set value and each operation state data sampled at each constant sampling time within a predetermined period, These are the coefficients obtained by applying the multiple regression analysis method to these time average values. Further, as the constraint conditions, the conditional expressions (2) to (9) are preset as shown below. 0 ≦ x 1 + Δx 1 ≦ 200 (2) 0 ≦ x 2 + Δx 2 (no upper limit) ... (3) 0 ≦ x 3 + Δx 3 (no upper limit) (4) 0 ≦ x 4 + Δx 4 ≦ 270… ( 5) 250 ≦ y 1 + Δy 1 ≦ 300 (6) 18 ≦ y 2 + Δy 2 ≦ 22 (7) 0 ≦ y 3 + Δy 3 ≦ 175 (8) 0 ≦ y 4 + Δy 4 ≦ 6 (9) Further, the evaluation function can be expressed by a function P shown by the following expression (10). P = 30 [(y 3 -175) / 175] +50 (y 4/6) +30 (x 1/100) +30 [(7-x 2) / 7] ... (10) to the evaluation function P to minimize As above y 3 , y 4 , x
1 and x 2 are determined. P → MIN (minimization) ... (11) In this example, the constraint conditions of the mill characteristic model shown in the above equations (1) to (10) and the evaluation function P are both preset and stored in the memory of the optimum control computing unit 3. 6 is stored.
【0013】上記最適制御演算器3のシンプレックス演
算器5は,図示せぬ中央演算処理装置(CPU)より主
としてなり,数理計画法の一例となるシンプックス法の
アルゴリズムを図外のROMに格納しており,上記検出
器群2からの操業状態データの前回のサンプリング時刻
における操業状態データからの変化量Δy1 〜Δy4を
求め,これらの変化量を上記ミル特性モデルに適用して
各操作設定値の変更量Δx1 〜Δx4 を求める。上記ロ
ーラミル10の好適な操業状態を得るための新たな操作
設定値としては,種々の組合せが考えられる。上記シン
プレックス演算器5は,上記制約条件を満たす条件下で
上記評価関数Pを最適にするように,それらの組合せか
ら新たな操作設定値x1 +Δx1 〜x4 +Δx4 をそれ
ぞれ選択し操作量出力器7に出力する。そこで,操作量
出力器7は上記選択されたそれぞれの新たな操作設定値
に関して,それぞれの操作量Δx1 〜Δx4 を求め主制
御器4に出力する。そして,主制御器4は操作量出力器
7からの各操作量に基づいて現在の操作設定値を調整す
る。これによって,上記ローラミル装置10の操業状態
が最適に制御される。The simplex computing unit 5 of the optimum control computing unit 3 is mainly composed of a central processing unit (CPU) (not shown), and stores a symptom algorithm, which is an example of mathematical programming, in a ROM (not shown). The change amounts Δy 1 to Δy 4 of the operation state data from the detector group 2 from the operation state data at the previous sampling time are obtained, and these change amounts are applied to the mill characteristic model to set each operation set value. Change amounts Δx 1 to Δx 4 are calculated. Various combinations are conceivable as new operation set values for obtaining a suitable operating state of the roller mill 10. The simplex calculator 5 selects new operation set values x 1 + Δx 1 to x 4 + Δx 4 from the combinations thereof so as to optimize the evaluation function P under the condition that the constraint condition is satisfied. Output to the output device 7. Therefore, the manipulated variable output device 7 obtains the manipulated variables Δx 1 to Δx 4 for each of the selected new manipulated set values and outputs them to the main controller 4. Then, the main controller 4 adjusts the current operation set value based on each operation amount from the operation amount output device 7. As a result, the operating state of the roller mill device 10 is optimally controlled.
【0014】次に,この装置1の論理動作の他の例につ
いて説明する。この例は,上記操作量,変化量の代わり
にこれらの値の変化の割合を用いて取り扱い量を無次元
化すると共に,その許容範囲の中心値にとりうる値をも
ってくるようにしたものである。ここでは,制御因子の
操作設定値として以下の諸元のものを用いた。 x1 ;ローラ加圧力(緊張油圧)(kgf/cm2 ) …「低い
方が好ましい」 x2 ;原料投入量(t/h)…「多い方が好ましい」 x3 ;セパレータ回転数(rpm) x4 ;吹込み熱風量(m3 /min ) また,ローラミル10の操業データとしては,以下に示
す諸元のものを用いた。 y1 ;90%パス粒径(μ)…「許容範囲の中心値がよ
い」 y2 ;ミル動力(kw)…「少ない方が好ましい」 y3 ;ミル振動(mm/sec )…「少ない方が好ましい」 そして,ミル特性モデルとして次の(12)式を示す。Next, another example of the logical operation of the device 1 will be described. In this example, the handling amount is made dimensionless by using the rate of change of these values instead of the above-mentioned manipulated variable and change amount, and a value that can be taken as the central value of the permissible range is brought. Here, the following parameters were used as the operation setting values of the control factor. x 1 ; Roller pressure (tension hydraulic pressure) (kgf / cm 2 ) ... “Lower is preferable” x 2 ; Raw material input (t / h)… “Higher is preferable” x 3 ; Separator rotation speed (rpm) x 4 ; Blow-in hot air flow rate (m 3 / min) Further, as the operation data of the roller mill 10, the following specifications were used. y 1 ; 90% pass particle size (μ) ... “The center value of the allowable range is good” y 2 ; Mill power (kw)… “It is preferable that it is small” y 3 ; Mill vibration (mm / sec)… “It is small” Then, the following equation (12) is shown as a mill characteristic model.
【数2】 ここで,Δ′x1 〜Δ′x4 は上記操作設定値x1 〜x
4 に対応したそれぞれの操作量Δx1 〜Δx4 と当該操
作設定値との比であり,またΔ′y1 〜Δ′y 3 は上記
操業状態データy1 〜y4 に対応したそれぞれの変化量
Δy1 〜Δy3と当該操作操作状態データとの比を表し
ている。また,(12)式中の係数行列の各要素a11〜
a34は所定期間内において一定のサンプリング時刻毎に
採取された各操作設定値と各操業状態データをそれぞれ
時間平均した値を求め,これら時間平均値に重回帰分析
手法を適用して求めた係数である。更に,上記制約条件
としては,以下に示すように(13)〜(19)式の条
件式が予め設定されている。 100 ≦ x1 +x1 Δ′x1 ≦ 150 …(13) 100 ≦ x2 +x2 Δ′x2 ≦ 140 …(14) 60 ≦ x3 +x3 Δ′x3 ≦ 80 …(15) 4200 ≦ x4 +x4 Δ′x4 ≦ 4800 …(16) 39.42 ≦ y1 +(y1 −b)Δ′y1 ≦ 41.41 …(17) 2400 ≦ y2 +y2 Δ′y2 ≦ 3000 …(18) 0 ≦ y3 +y3 Δ′y3 ≦ 6 …(19) (b:定数)[Equation 2]Where Δ′x1~ Δ'xFourIs the operation setting value x1~ X
FourEach manipulated variable Δx corresponding to1~ ΔxFourAnd the operation
It is the ratio with the work setting value, and Δ′y1~ Δ'y 3Is above
Operation status data y1~ YFourChange amount corresponding to
Δy1~ Δy3And the corresponding operation status data
ing. In addition, each element a of the coefficient matrix in equation (12)11~
a34At a fixed sampling time within a predetermined period
Each operation set value and each operation status data collected
Calculate the time averaged values and perform multiple regression analysis on these time averaged values
It is a coefficient obtained by applying the method. Furthermore, the above constraint conditions
As shown below, the conditions of equations (13) to (19) are
The expression is preset. 100 ≤ x1+ X1Δ'x1 ≤ 150 (13) 100 ≤ x2+ X2Δ'x2 ≤ 140 (14) 60 ≤ x3+ X3Δ'x3 ≤ 80 ... (15) 4200 ≤ xFour+ XFourΔ'xFour ≤ 4800… (16) 39.42 ≤ y1+ (Y1-B) Δ'y1≦ 41.41… (17) 2400 ≦ y2+ Y2Δ'y2 ≤ 3000 (18) 0 ≤ y3+ Y3Δ'y3 ≤ 6 (19) (b: constant)
【0015】また,評価関数としては,次の(20)式
で示される関数P1 により表現することができる。The evaluation function can be expressed by the function P 1 shown in the following equation (20).
【数3】 ここで,Cはy1 の許容範囲の中心値を示す(C=(3
9.42 +41.41)/2)。この評価関数P1 を最小にする
ように上記y2 ,y3 ,x2 が決定される。 P1 →MIN(最小化)…(21) 本例では上記(12)式〜(20)式で示されるミル特
性モデルの制約条件,評価関数P1 はいずれも予め設定
され最適制御演算器3のメモリ6に格納されている。上
記最適制御演算器3のシンプレックス演算器5は,前述
の実施例と同様上記検出器群2からの操業状態データの
前回のサンプリング時刻における操業状態データからの
変化量と当該操業状態データとの比Δ′y1 〜Δ′y3
を求め,これらの比Δ′y1 〜Δ′y3 を上記ミル特性
モデルに適用して各操作設定値の変更量と当該操作設定
値との比Δ′x1 〜Δ′x4 を求める。上記シンプレッ
クス演算器5は,上記制約条件を満たす条件下で上記評
価関数P1 を最適にするように,それらの組合せから新
たな操作設定値x1 (1+Δ′x1 )〜x4 (1+Δ′
x4 )をそれぞれ選択し操作量出力器7に出力する。そ
こで,操作量出力器7は上記選択されたそれぞれの新た
な操作設定値に関して,それぞれの操作量Δx1〜Δx
4 を求め主制御器4に出力する。そして,主制御器4は
操作量出力器7からの各操作量に基づいて現在の操作設
定値を調整する。これによって,上記ローラミル装置1
0の操業状態が最適に制御されると共に,本例では操作
量,変化量を無次元化しているためこれらの量の計算上
の取り扱いが容易となり,許容範囲の中心値に所望の値
をもってくることができる。このため,制約条件から外
れるおそれがなく安定した制御を行うことができる。
尚,上記2つの例では,第1の発明の方法の内,前記方
法,即ちいずれも制約条件下で評価関数により最適化
を行う方法について説明したが,実使用に際しては前記
方法のようにこのような最適化を行うことなくミル特
性モデルのみを用いてローラミル10の制御を行っても
よい。その場合は基本的な自動制御を行うことになる
が,ローラミル10の操業状態の変動があまり大きくな
いとき,このように簡便な方法で充分対応可能である。[Equation 3] Here, C represents the central value of the allowable range of y 1 (C = (3
9.42 +41.41) / 2). The above y 2 , y 3 and x 2 are determined so as to minimize this evaluation function P 1 . P 1 → MIN (minimization) ... (21) In this example, the constraint condition of the mill characteristic model shown in the above equations (12) to (20) and the evaluation function P 1 are both set in advance and the optimum control calculator 3 Stored in the memory 6. The simplex calculator 5 of the optimum control calculator 3 is a ratio of the change amount of the operation state data from the detector group 2 from the operation state data at the previous sampling time to the operation state data as in the above-described embodiment. Δ'y 1 ~ Δ'y 3
Then, the ratios Δ′y 1 to Δ′y 3 are applied to the mill characteristic model to obtain the ratios Δ′x 1 to Δ′x 4 of the change amount of each operation set value and the operation set value. . The simplex computing unit 5 optimizes the evaluation function P 1 under the conditions satisfying the above-mentioned constraints, so that new operation set values x 1 (1 + Δ′x 1 ) to x 4 (1 + Δ ′) are obtained from the combinations thereof.
x 4 ) are selected and output to the manipulated variable output device 7. Therefore, the manipulated variable output device 7 controls the respective manipulated variables Δx 1 to Δx with respect to the selected new manipulated set values.
4 is obtained and output to the main controller 4. Then, the main controller 4 adjusts the current operation set value based on each operation amount from the operation amount output device 7. Thereby, the roller mill device 1
The operating state of 0 is optimally controlled, and in this example, the manipulated variable and the variable amount are made dimensionless, which facilitates the calculational handling of these amounts and brings the desired value to the center value of the allowable range. be able to. Therefore, stable control can be performed without the risk of deviation from the constraint conditions.
In the above two examples, among the methods of the first invention, the above method, that is, the method of performing optimization by the evaluation function under the constraint condition has been described. The roller mill 10 may be controlled using only the mill characteristic model without performing such optimization. In that case, basic automatic control is performed, but when fluctuations in the operating state of the roller mill 10 are not so large, such a simple method is sufficient.
【0016】また,前記方法のようにミル特性モデル
を用いることなく制約条件下で評価関数により操作設定
値の最適化のみを行うことによりローラミル10の制御
を行ってもよい。その場合は,最適化制御を行うことが
できるため,例えば消費電力を少なくできる等のメリッ
トがある。このような方法,を組み合わせた場合が
方法に相当するが,方法では,前述した如く方法
,の相乗効果によって更に優れた制御性が得られ
る。即ち,適切なモデルを用いることにより最適化に到
るまでの大幅なスピードアップを図ることができる。こ
れにより従来のファジィ制御等で困難であった加圧力,
粉砕量,セパレータ回転数,風量等多くの操作設定値を
総合的に修正することができ,ローラミルの操業状態を
自動的に且つ最適に制御することができる。このように
第1の発明に係るローラミル制御方法の内の方法又は
に適用されるミル特性モデルは重回帰分析を用いて予
め求めており固定的である。しかし,ローラミル10の
操業状態は運転時間の経過と共に,粉砕部が摩耗して粉
砕特性が変化していく。また,原料の性状についても変
化している。そこで,これらの変化に追従してミル特性
モデルを更新すればローラミル10の操業状態を常に最
適な状態に保つことができる。この点に着目したのが以
下に示す第2の発明である。Further, the roller mill 10 may be controlled by only optimizing the operation set value by the evaluation function under the constraint condition without using the mill characteristic model as in the above method. In that case, since optimization control can be performed, there is an advantage that power consumption can be reduced, for example. The case where such methods are combined corresponds to the method, but in the method, more excellent controllability is obtained by the synergistic effect of the methods as described above. In other words, by using an appropriate model, it is possible to greatly speed up the process of optimization. As a result, the pressing force that was difficult with conventional fuzzy control,
It is possible to comprehensively correct the operation setting values such as the crushing amount, the rotation speed of the separator, the air flow amount, etc., and it is possible to automatically and optimally control the operating state of the roller mill. In this way, the mill characteristic model applied to any one of the roller mill control methods according to the first aspect of the present invention is obtained in advance using multiple regression analysis and is fixed. However, the operating condition of the roller mill 10 is such that the crushing part is worn and the crushing characteristics change with the lapse of operating time. In addition, the properties of the raw materials have changed. Therefore, if the mill characteristic model is updated in accordance with these changes, the operating state of the roller mill 10 can always be kept in an optimum state. The following second invention focuses on this point.
【0017】以下,第2の発明に係るローラミル制御方
法について説明する。第2の発明に係るローラミル制御
方法は,下記又はのように構成されている。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し,前
後に検出された操業状態データの変化量を,上記操業状
態データの変化量とこれに対応する操作設定値からの操
作量との予め設定された関係を表すミル特性モデルに適
用して新たな操作設定値を求め,該求められた新たな操
作設定値により上記ローラミルの操業状態を制御した時
に検出される操業状態データ及び上記求められた新たな
操作設定値に基づいて上記ミル特性モデルを更新する方
法である。 ローラミルの操業状態データを繰り返し検出し,前
後に検出された操業状態データの変化量を,上記操業状
態データの変化量とこれに対応する操作設定値からの操
作量との予め設定された関係を表すミル特性モデルに適
用して新たな操作設定値を求めるとともに,上記検出さ
れた操業状態データ及び/若しくは上記新たな操作設定
値に関し予め設定された制約条件を満たす条件下で,上
記操業状態データ及び/若しくは上記操作設定値を評価
するための評価関数を最適にするように,上記新たな操
作設定値を選択し,該選択された新たな操作設定値によ
り上記ローラミルの操業状態を制御した時に検出される
操業状態データ及び上記選択された新たな操作設定値に
基づいて上記ミル特性モデルを更新する方法である。こ
の第2の発明の内,上記の方法は,第2のローラミル
制御装置1′によって具現化される。即ち,この装置
1′は図3に示すように,前記第1の発明に係る第1の
ローラミル制御装置1にミル特性モデルを更新するモデ
ル更新部8を新たに追加した構成となっている。尚,上
記の方法も同様の装置によって具現化できるため,そ
の説明は省略する。The roller mill control method according to the second invention will be described below. The roller mill control method according to the second aspect of the invention is configured as described below or as follows. The operation state data of the roller mill is repeatedly detected, and the change amount of the operation state data detected before and after is determined by a preset relationship between the change amount of the operation state data and the operation amount from the corresponding operation set value. A new operation set value is obtained by applying to the mill characteristic model represented, and the operation state data detected when the operation state of the roller mill is controlled by the obtained new operation set value and the obtained new operation setting This is a method of updating the mill characteristic model based on the value. The operation state data of the roller mill is repeatedly detected, and the change amount of the operation state data detected before and after is determined by a preset relationship between the change amount of the operation state data and the operation amount from the corresponding operation set value. A new operation set value is obtained by applying it to the mill characteristic model represented, and the operation state data is obtained under the condition that the detected operation state data and / or the new operation set value satisfies a preset constraint condition. And / or when the new operation set value is selected so as to optimize the evaluation function for evaluating the operation set value, and the operation state of the roller mill is controlled by the selected new operation set value. A method for updating the mill characteristic model based on the detected operating state data and the selected new operation set value. In the second invention, the above method is embodied by the second roller mill controller 1 '. That is, as shown in FIG. 3, this apparatus 1'has a configuration in which a model updating unit 8 for updating a mill characteristic model is newly added to the first roller mill control apparatus 1 according to the first aspect of the present invention. Since the above method can be embodied by a similar device, the description thereof will be omitted.
【0018】次に,この装置1′の論理的動作の一例に
ついて説明する。この例はいわゆるカルマンフィルタを
用いて状態推定を行うことによりミル特性モデルの更新
を行うものである。ここでは,制御因子の操作設定値と
して以下のパラメータを用いた。 x1 ;ローラ加圧力(緊張油圧) x2 ;粉砕量 x3 ;セパレータ回転数 x4 ;吹込み熱風量 x5 ;テーブル回転数 また,ローラミル10の操業状態データとしては,以下
のパラメータを用いた。 y1 ;ブレーン値 y2 ;AJS 30μ残 y3 ;原単位(=粉砕量/ミル動力) y4 ;ミル差圧 y5 ;層厚 y6 ;層厚変動幅 そして,ミル特性モデルとして次の(22)式を示す。Next, an example of the logical operation of the device 1'will be described. In this example, the mill characteristic model is updated by performing state estimation using a so-called Kalman filter. Here, the following parameters were used as the operation setting values of the control factors. x 1 ; Roller pressure (tension hydraulic pressure) x 2 ; Grinding amount x 3 ; Separator rotation speed x 4 ; Blow hot air flow rate x 5 ; Table rotation speed Also, the following parameters are used as the operating status data of the roller mill 10. I was there. y 1 ; Blaine value y 2 ; AJS 30μ residue y 3 ; basic unit (= grinding amount / mill power) y 4 ; mill differential pressure y 5 ; layer thickness y 6 ; layer thickness fluctuation range Expression (22) is shown.
【数4】 [Equation 4]
【0019】ここで,Δxj は上記操作設定値xj (x
1 〜x5 )に対応したそれぞれの操作量,Δyi は上記
操業状態データyi (y1 〜y6 )に対応したそれぞれ
の変化量を表わしている。また(22)式中の係数行列
の各要素aijは所定期間内において一定のサンプリング
時刻毎に採取された各操作設定値と各操業状態データを
それぞれ時間平均した値を求め,これら時間平均値に重
回帰分析手法を適用して求めた係数である。更に,制約
条件としては,以下に示すように,(23)〜(25)
式の条件式が予め設定されている。 ・粒度制約 ci +εi ≦yi +Δyi ≦di −εi (i=1〜2) …(23) ・原単位制約 y3 +Δy3 ≧e3 +ε3 …(24) ・振動制約 gk ≦fk (xk +Δxk )≦hk (k=1〜n) …(25) ここで,ci ,di ,e3 ,gk ,hk はユーザ設定
値,ε3 はモデル誤差,fk は不等式制約条件付非線型
最適化手法(繰り返し計算)のための関数表示である。Here, Δx j is the operation set value x j (x
Each operation amount corresponding to 1 to x 5 ) and Δy i represent each change amount corresponding to the operation state data y i (y 1 to y 6 ). Further, each element a ij of the coefficient matrix in the equation (22) obtains a time average value of each operation set value and each operation state data sampled at every constant sampling time within a predetermined period, and obtains these time average values. Is a coefficient obtained by applying the multiple regression analysis method to. Furthermore, as the constraint conditions, as shown below, (23) to (25)
The conditional expression of the expression is set in advance. Grain size constraint c i + ε i ≤y i + Δy i ≤d i −ε i (i = 1 to 2) (23) ・ Basic unit constraint y 3 + Δy 3 ≥e 3 + ε 3 (24) ・ Vibration constraint g k ≦ f k (x k + Δx k ) ≦ h k (k = 1 to n) (25) where c i , d i , e 3 , g k , and h k are user set values, and ε 3 is a model. The error, f k, is a function expression for the nonlinear optimization method with inequality constraints (iterative calculation).
【0020】また,上記評価関数としては,次の(2
6)式で示される関数p2 により表現することができ
る。Further, as the above evaluation function, the following (2
It can be expressed by the function p 2 shown by the equation (6).
【数5】 ここで,wi は重みを表すものであり,これもユーザ設
定値である。この評価関数P2 を最大にするように操作
量Δxj (j=1〜6)が決定される。 P2 →MAX(最大化) …(27) この例では,上記(23)式〜(25)式で示されるミ
ル特性モデルの制約条件,評価関数P2 はいずれも予め
設定され最適制御演算器3のメモリ6に格納されてい
る。上記最適制御演算器3のシンプレックス演算器5
は,上記検出器群2からの操業状態データの前回のサン
プリング時刻における操業状態データからの変化量Δy
i を求め,これらの変化量を上記ミル特性モデルに適用
して各操作設定値の変更量Δxj を求める。上記シンプ
レックス演算器5は,上記制約条件を満たす条件下で上
記評価関数p2 を最適にするように, それらの組合せか
ら新たな操作設定値xj New =xj Old +αj Δx
j (j:ゲイン)を選択し操作量出力器7に出力する。
そこで,操作量出力器7は上記選択された新たな操作設
定値xj Newに関して,それぞれの操作量αj Δxj を
求め主制御器4に出力する。但し,ゲインαj はユーザ
設定値である。そして,主制御器4は操作量出力器7か
らの操作量αj Δxj に基づいて現在の操作設定値を調
整するが,この時の操業状態データyi New と新たな操
作設定値xj New とに基づいてミル特性モデルを更新す
る。[Equation 5] Here, w i represents a weight, which is also a user setting value. The manipulated variable Δx j (j = 1 to 6) is determined so as to maximize the evaluation function P 2 . P 2 → MAX (maximization) (27) In this example, the constraint conditions of the mill characteristic model shown in the above equations (23) to (25) and the evaluation function P 2 are both set in advance and the optimum control computing unit is set. 3 is stored in the memory 6. Simplex calculator 5 of the optimum control calculator 3
Is the variation Δy of the operating state data from the detector group 2 from the operating state data at the previous sampling time.
i is obtained, and these variations are applied to the mill characteristic model to obtain the variation Δx j of each operation set value. The simplex calculator 5, so as to optimize the evaluation function p 2 above satisfy a constraint condition, the new operation setting combinations thereof values x j New = x j Old + α j Δx
Select j (j: gain) and output it to the manipulated variable output device 7.
Therefore, the manipulated variable output device 7 determines each manipulated variable α j Δx j for the selected new manipulation set value x j New and outputs it to the main controller 4. However, the gain α j is a user setting value. Then, the main controller 4 adjusts the current operation set value based on the operation amount α j Δx j from the operation amount output device 7, but the operation state data y i New and the new operation set value x j at this time are adjusted. Update the mill characteristic model based on New and.
【0021】この更新方法としては,例えば周知の手法
である最小2乗法によるパラメータ同定を逐次計算法で
行う。このことは未知パラメータを状態変数とみたシス
テム方程式に標準的なカルマンフィルタを適用して状態
推定を行うことと同一である。従って,その解はよく知
られているように次式で表すことができる。 a′(N)=a′(N−1)−K(N){xT (N)a′(N−1) −y(N)} …(28) K(N)=P(N−1)x(N){1+xT (N)P(N−1)x(N)}-1 …(29) P(N)={1−K(N)xT (N)}P(N−1) …(30) ここに,N=1,2,… a′(N);ミル特性モデルの係数aijの推定値 x(N);新たな操作設定値xj New y(N);操作状態データ yi New P(N);推定誤差の共分散 初期値a′(0),P(0)=βI(β>>0) を与えることにより次の計算順序にてミル特性モデルの
係数aijの推定値a′(N)を順次更新することができ
る。As the updating method, for example, the parameter identification by the known method of least squares is performed by the sequential calculation method. This is equivalent to performing state estimation by applying a standard Kalman filter to a system equation in which unknown parameters are regarded as state variables. Therefore, the solution can be expressed by the following equation as is well known. a '(N) = a' (N-1) -K (N) {x T (N) a '(N-1) -y (N)} ... (28) K (N) = P (N- 1) x (N) {1 + x T (N) P (N-1) x (N)} -1 ... (29) P (N) = {1-K (N) x T (N)} P (N −1) (30) where N = 1, 2, ... a ′ (N); Estimated value of coefficient a ij of mill characteristic model x (N); New operation set value x j New y (N) Operation state data y i New P (N); covariance of estimation error initial values a ′ (0), P (0) = βI (β >> 0) The estimated value a ′ (N) of the coefficient a ij of can be sequentially updated.
【0022】すなわち,a′(0),P(0) このようにモデル更新部8によりミル特性モデルを更新
しつつローラミル10の操業状態を制御することによ
り,ローラミル10の操業状態の経時変化や原料の性状
変化などに追従した制御を行うことができるため,ロー
ラミル10の操業状態を常に最適な状態に保つことがで
きる。更に,評価関数による最適化との相乗効果により
ローラミル10の最適な操業状態に至るまでの大幅なス
ピードアップをも図ることができる。その結果,ローラ
ミル10の操業状態を自動的に且つ最適にしかも迅速に
制御できる。That is, a '(0), P (0) In this way, by controlling the operating state of the roller mill 10 while updating the mill characteristic model by the model updating unit 8, it is possible to perform control that follows changes over time in the operating state of the roller mill 10 and changes in the properties of raw materials. The operation state of the roller mill 10 can always be kept in an optimum state. Furthermore, due to the synergistic effect with the optimization using the evaluation function, it is possible to significantly speed up the operation of the roller mill 10 to the optimum operating state. As a result, the operating state of the roller mill 10 can be controlled automatically, optimally and quickly.
【0023】次に,この装置1′の論理動作の他の例に
ついて説明する。この例は保有データを一部更新しつ
つ,重回帰分析を繰り返し行うことにより,ミル特性モ
デルを更新するものである。即ち,この例では基本ロジ
ック自体はミル特性モデルの係数aijを初期設定する時
に用いられる周知の重回帰分析を用いるが,その用い方
に特徴があるため,図4に示すようなフローチャートを
参照しつつ説明する。図4に示す如く,この例ではまず
重回帰分析を行うデータの数を例えばキーボード(不図
示)から入力する(S1)。検出器群2により検出され
た操業状態データy及びこれに対応する新たな設定値x
を運転データD1 としてサンプリングする(S2)。運
転データD1 のサンプリング後,更に初期値決定時の重
回帰分析用にメモリ(不図示)に蓄積されているデータ
群ΣDi を1セットずつシフトし,最も古い運転データ
を廃却するとともに,運転データD1 を加えて今回の重
回帰分析用のデータ群ΣDi ′を作成する(S3)。こ
のデータ群ΣDi ′を用いて, 重回帰分析を行い, 偏回
帰係数を演算する(S4)。演算された新しい偏回帰係
数をミル特性モデルの係数aijとして出力する(S
5)。これらのステップの内,S2〜S5を繰り返すこ
とにより,ミル特性モデルを更新する。これら一連の動
作はモデル更新部8にて制御ないし実行されるが,この
場合も前記カルマンフィルタを用いた場合と同様の効果
を奏する。但し,この場合は記述の如く,ミル特性モデ
ルの係数aijの初期設定用のロジックである重回帰分析
をそのまま利用できるというメリットがある。Next, another example of the logical operation of the device 1'will be described. In this example, the mill characteristic model is updated by repeating the multiple regression analysis while partially updating the retained data. That is, in this example, the basic logic itself uses the well-known multiple regression analysis used when initializing the coefficient a ij of the mill characteristic model, but since its use is characteristic, refer to the flow chart shown in FIG. I will explain. As shown in FIG. 4, in this example, first, the number of data items to be subjected to the multiple regression analysis is input from, for example, a keyboard (not shown) (S1). Operating state data y detected by the detector group 2 and a new set value x corresponding thereto
Is sampled as operation data D 1 (S2). After the operation data D 1 is sampled, the data group ΣD i accumulated in the memory (not shown) for multiple regression analysis when determining the initial value is further shifted by one set, and the oldest operation data is discarded. The data group ΣD i ′ for this multiple regression analysis is created by adding the operation data D 1 (S3). Using this data group .SIGMA.D i ', performing a multiple regression analysis, it calculates the partial regression coefficient (S4). The calculated new partial regression coefficient is output as the coefficient a ij of the mill characteristic model (S
5). The mill characteristic model is updated by repeating S2 to S5 among these steps. The series of operations is controlled or executed by the model updating unit 8, and in this case also, the same effect as when the Kalman filter is used can be obtained. However, in this case, as described, there is an advantage that the multiple regression analysis which is the logic for initial setting of the coefficient a ij of the mill characteristic model can be used as it is.
【0024】尚,上記2つの例共,第2の発明の内の方
法,即ち,制約条件下で評価関数を用いて最適化を行
う方法について説明したが,実使用に際しては方法の
ように評価関数を用いることなくミル特性モデルを更新
するだけでもよい。その場合はローラミル10の操業デ
ータyに対応する新たな操作設定値xとして,前記評価
関数を用いての最適化により「選択された新たな操作設
定値」の代りに,最適化前のミル特性モデルを用いての
「求められた新たな操作設定値」を運転データD1 の1
つとして用いる。この場合はローラミル10の操業状態
の経時変化や原料の性状変化などに追従してミル特性モ
デルが更新されるため,ローラミル10の操業状態を常
に最適な状態に保つことができる。その結果ローラミル
の操業状態を自動的に且つ最適に制御できる。尚,これ
らの方法は制御上のオフセットをなくすことにより
最適制御を行う点で操作設定値自体の最適化を行う前記
第1の発明の方法と異なる。従って,これらを組合
せ適用した場合,相乗効果により更に優れた制御性を得
ることが期待できる。尚,上記第1,第2の発明の実施
例の内,制約条件及び評価関数を用いた場合には操業状
態データ及び操作設定値のいずれをも用いて操業状態の
最適化演算を行うようにしたが,上記制約条件や評価関
数について,操業状態データ若しくは操作設定値のいず
れかを用いて操業状態の最適化演算を行うことも可能で
ある。In the above two examples, the method of the second invention, that is, the method of performing optimization using the evaluation function under the constraint condition has been described. The mill characteristic model may be simply updated without using the function. In that case, as the new operation set value x corresponding to the operation data y of the roller mill 10, instead of the "selected new operation set value" by the optimization using the evaluation function, the mill characteristic before optimization is used. The "calculated new operation set value" using the model is set to 1 of the operation data D 1 .
Used as one. In this case, the mill characteristic model is updated in accordance with changes over time in the operating state of the roller mill 10 and changes in the properties of the raw materials, so that the operating state of the roller mill 10 can always be kept in an optimum state. As a result, the operating state of the roller mill can be automatically and optimally controlled. It should be noted that these methods differ from the method of the first aspect of the present invention in that the operation set value itself is optimized in that optimum control is performed by eliminating the offset in control. Therefore, when these are applied in combination, it is expected that even greater controllability will be obtained due to the synergistic effect. In the embodiments of the first and second inventions, when the constraint condition and the evaluation function are used, the operation state optimization calculation is performed using both the operation state data and the operation set value. However, it is also possible to perform an operation state optimization calculation using either the operation state data or the operation set value for the above constraint conditions and evaluation functions.
【0025】また,上記第1,第2の発明の実施例で
は,評価関数を最小化又は最大化のいずれかとするよう
に操作設定値の操作量を求めたが,これらは最適な操業
状態となったときに評価関数が最小又は最大となるよう
に評価関数を作成したからであり,評価関数を変形して
この評価関数の収束値を逆転するように各操作設定値の
操作量を演算してもよい。尚,上記第1,第2の発明に
係る第1,第2のローラミル制御装置1,1′の各要素
はそれぞれ別個のハードウエアとして構成してもよい
し,又はコンピュータのソフトウエア上の各過程として
構成してもよい。上記したように,本発明(第1,第2
の発明)に係る第1,第2のローラミル制御装置1,
1′によれば,原料の被粉砕化特性の変化等によってロ
ーラミルの操業状態が変化した場合でも,熟練オペレー
タに頼ることなく又,従来のファジイ制御では困難であ
った多くの操作設定値を総合的に修正することにより上
記操業状態を常に最適な状態で自動運転することができ
る。例えば,ローラミル10の振動を極力抑制して振動
トリップによる運転停止を引き起こすことなく,連続運
転が可能となる。また,ローラミル10の原料処理量を
最大限引き出すことが可能で,しかもこの時必要となる
ミル動力の動力原単位の最小化を図ることができる。更
に,上記した好適な操業状態を確保した上で最適な製品
品質を得ることができる。In the embodiments of the first and second aspects of the invention, the manipulated variable of the operation set value is determined so that the evaluation function is either minimized or maximized. This is because the evaluation function was created so that the evaluation function becomes the minimum or maximum when it becomes, and the operation amount of each operation setting value is calculated so that the evaluation function is transformed and the convergence value of this evaluation function is reversed. May be. Each element of the first and second roller mill control devices 1 and 1'according to the above first and second inventions may be configured as separate hardware, or each of software components of a computer. It may be configured as a process. As described above, the present invention (first, second
Inventions), first and second roller mill control devices 1,
According to 1 ', even when the operating state of the roller mill changes due to changes in the material to be crushed, etc., many operation set values that were difficult to achieve with conventional fuzzy control without relying on a skilled operator are comprehensive. It is possible to automatically operate the above operating state in an optimal state by correcting the above. For example, the vibration of the roller mill 10 is suppressed as much as possible, and continuous operation is possible without causing an operation stop due to a vibration trip. Further, it is possible to maximize the raw material processing amount of the roller mill 10, and it is possible to minimize the power consumption of the mill power required at this time. Further, it is possible to obtain the optimum product quality while ensuring the above-mentioned suitable operating condition.
【0026】[0026]
【発明の効果】第1の発明によれば,ローラミルの操業
状態に基づいて,上記ローラミルの制御因子の操作設定
値を調整することにより上記ローラミルの操業状態を制
御するローラミル制御方法において,上記操業状態デー
タを繰り返し検出し,前後に検出された操業状態データ
の変化量を,上記操業状態データの変化量とこれに対応
する上記操作設定値からの操作量との予め設定された関
係を表すミル特性モデルに適用して新たな操作設定値を
求めることを特徴とするローラミル制御方法が提供され
る。それにより,運転が比較的容易でないローラミルの
操業状態を自動的に制御することができる。更に,上記
検出された操業状態データ及び/若しくは該操業データ
に対応する操作設定値に関して予め設定された制約条件
を満たす条件下で,上記操業状態データ及び/若しくは
上記操作設定値を評価するための評価関数を最適にする
ように上記新たな操作設定値を選択することを特徴とす
るローラミル制御方法が提供される。それにより,運転
が比較的容易でないローラミルの操業状態を最適に制御
することができる。更に,上記操業状態データを繰り返
し検出し,前後に検出された操業状態データの変化量
を,上記操業状態データの変化量とこれに対応する上記
操作設定値からの操作量との予め設定された関係を表す
ミル特性モデルに適用して新たな操作設定値を求めると
ともに,上記検出された操業状態データ及び/若しくは
上記新たな操作設定値に関し予め設定された制約条件を
満たす条件下で,上記操業状態データ及び/若しくは上
記操作設定値を評価するための評価関数を最適にするよ
うに上記新たな操作設定値を選択することを特徴とする
ローラミル制御方法が提供される。この方法では,前記
2つの方法を組み合わせることによって得られる相乗効
果により,更に優れた制御性が得られる。即ち,適切な
モデルを用いることにより最適化に至るまでの大幅なス
ピードアップを図ることができる。これにより,従来の
ファジイ制御等で困難であった数多くの操作設定値を総
合的に修正することができ,ローラミルの操業状態を自
動的に且つ最適に制御することができる。According to the first invention, in the roller mill control method for controlling the operating state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operating state of the roller mill, A mill that detects the state data repeatedly and represents the amount of change in the operating state data detected before and after the preset amount of change in the operating state data and the corresponding operation amount from the operation set value. A roller mill control method is provided which is applied to a characteristic model to obtain a new operation set value. As a result, the operating state of the roller mill, which is relatively easy to operate, can be automatically controlled. Furthermore, for evaluating the operating state data and / or the operating set value under the condition that the preset constraint condition is satisfied with respect to the detected operating state data and / or the operating set value corresponding to the operating data. A roller mill control method is provided which is characterized by selecting the new operation set value so as to optimize the evaluation function. This makes it possible to optimally control the operating state of the roller mill, which is relatively easy to operate. Further, the operation state data is repeatedly detected, and the change amount of the operation state data detected before and after is set in advance by the change amount of the operation state data and the operation amount from the operation set value corresponding thereto. A new operation set value is obtained by applying it to the mill characteristic model representing the relationship, and the above-mentioned operation is performed under the condition that preset constraint conditions are satisfied with respect to the detected operation state data and / or the new operation set value. A roller mill control method is provided, characterized in that the new operating setpoint is selected so as to optimize the state data and / or the evaluation function for evaluating the operating setpoint. In this method, more excellent controllability is obtained due to the synergistic effect obtained by combining the above two methods. In other words, by using an appropriate model, it is possible to greatly speed up the optimization process. This makes it possible to comprehensively correct a large number of operation set values, which were difficult with conventional fuzzy control, etc., and to automatically and optimally control the operating state of the roller mill.
【0027】第2の発明によれば,ローラミルの操業状
態データに基づいて上記ローラミルの制御因子の操作設
定値を調整することにより上記ローラミルの操業状態を
制御するローラミル制御方法において,上記操業状態デ
ータを繰り返し検出し,前後に検出された操業状態デー
タの変化量を,上記操業状態データの変化量とこれに対
応する上記操作設定値からの操作量との予め設定された
関係を表すミル特性モデルに適用して新たな操作設定値
を求め,該求められた新たな操作設定値により上記ロー
ラミルの操業状態を制御した時に検出される操業状態デ
ータ及び上記求められた新たな操作設定値に基づいて上
記ミル特性モデルを更新することを特徴とするローラミ
ル制御方法が提供される。従って,ローラミルの操業状
態の経時変化や原料の性状変化などに追従してミル特性
モデルが更新されるため,ローラミルの操業状態を常に
最適な状態に保つことができる。その結果,この方法に
よってもローラミルの操業状態を自動的に且つ最適に制
御できる。更に,上記検出された操業状態データ及び/
若しくは上記新たな操作設定値に関し予め設定された制
約条件を満たす条件下で,上記操業状態データ及び/若
しくは上記操作設定値を評価するための評価関数を最適
にするように上記新たな操作設定値を選択し,この場合
は上記求められた新たな操作設定値の代わりに上記選択
された新たな操作設定値を用いることにより上記ローラ
ミルの操業状態を制御した時に検出される操業状態デー
タ及び上記選択された新たな操作設定値に基づいて上記
ミル特性モデルを更新することを特徴とするローラミル
の制御方法が提供される。従って,この場合も,ローラ
ミルの操業状態の経時変化や原料の性変化などに追従し
てミル特性モデルが更新されるが,この場合は更に評価
関数による最適化との相乗効果によりローラミルの最適
な操業状態に至るまでの大幅なスピードアップをも図る
ことができる。その結果,ローラミルの操業状態を自動
的に且つ最適にしかも迅速に制御できる。更に,上記ミ
ル特性モデルを,カルマンフィルタを用いて状態推定を
行うか,又は保有データを一部更新しつつ重回帰分析を
行うことにより更新することによって,ローラミルの操
業状態の変化に応じたミル特性モデルとすることができ
る。従って,ローラミルの経時変化等があっても,常に
最適なモデルを得ることができる。以上より,本発明
(第1,第2の発明)によれば,ローラミルの操業状態
を自動的に及び/又は最適に制御しうるローラミルの制
御装置を得ることができる。According to the second invention, in the roller mill control method for controlling the operating state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operating state data of the roller mill, the operating state data Is repeatedly detected, and the change amount of the operating condition data detected before and after is expressed as a mill characteristic model showing a preset relationship between the change amount of the operating condition data and the corresponding operation amount from the operation set value. Based on the operation state data detected when the operation state of the roller mill is controlled by the obtained new operation set value and the obtained new operation set value. A roller mill control method is provided, which is characterized by updating the mill characteristic model. Therefore, since the mill characteristic model is updated in accordance with changes over time in the operating state of the roller mill and changes in the properties of the raw material, the operating state of the roller mill can always be kept in an optimum state. As a result, even with this method, the operating condition of the roller mill can be automatically and optimally controlled. Furthermore, the above-mentioned detected operational status data and / or
Alternatively, the new operation set value is optimized so as to optimize the operation state data and / or the evaluation function for evaluating the operation set value under the condition that the preset constraint condition for the new operation set value is satisfied. In this case, the operation state data detected when the operation state of the roller mill is controlled by using the selected new operation set value instead of the obtained new operation set value, and the selection A method for controlling a roller mill is provided, which is characterized by updating the mill characteristic model based on the new operation set value. Therefore, in this case as well, the mill characteristic model is updated by following changes over time in the operating state of the roller mill and changes in the properties of the raw material. In this case, however, the optimum characteristics of the roller mill are further optimized by the synergistic effect with the optimization by the evaluation function. It is possible to greatly speed up the process to the operating state. As a result, the operating state of the roller mill can be controlled automatically, optimally and quickly. Furthermore, by updating the above-mentioned mill characteristic model by performing state estimation using a Kalman filter or performing multiple regression analysis while partially updating the retained data, the mill characteristic according to changes in the operating state of the roller mill It can be a model. Therefore, even if there is a change with time in the roller mill, it is possible to always obtain an optimum model. As described above, according to the present invention (first and second inventions), it is possible to obtain a controller for a roller mill that can automatically and / or optimally control the operating state of the roller mill.
【図1】 本発明の一実施例に係るローラミル制御方法
を適用したローラミルを示す概略構成図。FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a roller mill to which a roller mill control method according to an embodiment of the present invention is applied.
【図2】 上記ローラミルを制御する第1のローラミル
制御装置1の概略構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of a first roller mill control device 1 for controlling the roller mill.
【図3】 上記ローラミルを制御する第2のローラミル
制御装置1′の概略構成を示すブロック図。FIG. 3 is a block diagram showing a schematic configuration of a second roller mill control device 1 ′ for controlling the roller mill.
【図4】 第2のローラミル制御装置1′の論理動作例
を示すフローチャート。FIG. 4 is a flowchart showing an example of a logical operation of a second roller mill controller 1 ′.
【図5】 熟練オペレータによる従来のローラミルの制
御状態を示す状態説明図。FIG. 5 is a state explanatory view showing a control state of a conventional roller mill by a skilled operator.
1…第1のローラミル制御装置 1′…第2のローラミル制御装置 2…検出器群 3…最適制御演算器 4…主制御器 5…シンプレックス演算器 6…メモリ 8…モデル更新部 10…ローラミル x1 〜x4 …操作設定値 xj …操作設定値 αj Δxj …操作量 Δx1 〜Δx4 …操作量 y1 〜y4 …操業状態データ yj …操業状態データ Δy1 〜Δy4 …変化量 Δyi …変化量 P…評価関数 P2 …評価関数1 ... 1st roller mill control apparatus 1 '... 2nd roller mill control apparatus 2 ... Detector group 3 ... Optimal control arithmetic unit 4 ... Main controller 5 ... Simplex arithmetic unit 6 ... Memory 8 ... Model update part 10 ... Roller mill x 1 to x 4 ... operation set value x j ... operation set value α j Δx j ... operation amount Δx 1 to Δx 4 ... operation amount y 1 to y 4 ... operation state data y j ... operation state data Δy 1 to Δy 4 ... Change amount Δy i ... Change amount P ... Evaluation function P 2 ... Evaluation function
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 浜口 正記 兵庫県神戸市中央区脇浜町1丁目3番18号 株式会社神戸製鋼所神戸本社内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Masaaki Hamaguchi 1-3-18 Wakihama-cho, Chuo-ku, Kobe-shi, Hyogo Kobe Steel Works, Kobe Head Office
Claims (7)
て,上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
ミル制御方法において, 上記操業状態データを繰り返し検出し,前後に検出され
た操業状態データの変化量を,上記操業状態データの変
化量とこれに対応する上記操作設定値からの操作量との
予め設定された関係を表わすミル特性モデルに適用して
新たな操作設定値を求めることを特徴とするローラミル
制御方法。1. A roller mill control method for controlling the operating state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operating state data of the roller mill, wherein the operating state data is repeatedly detected, The amount of change in the operating state data detected before and after is applied to a mill characteristic model that represents the preset relationship between the amount of change in the operating state data and the corresponding operation amount from the operation set value. A method for controlling a roller mill, which is characterized by obtaining various operation set values.
て,上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
ミル制御方法において, 上記操業状態データを繰り返し検出し,上記検出された
操業状態データ及び/若しくは該操業状態データに対応
する操作設定値に関し予め設定された制約条件を満たす
条件下で,上記操業状態データ及び/若しくは上記操作
設定値を評価するための評価関数を最適にするように新
たな操作設定値を選択することを特徴とするローラミル
制御方法。2. A roller mill control method for controlling the operating state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operating state data of the roller mill, wherein the operating state data is repeatedly detected, Evaluation for evaluating the operating condition data and / or the operation setting value under the condition that a preset constraint condition is satisfied with respect to the detected operating condition data and / or the operation setting value corresponding to the operating condition data. A roller mill control method comprising selecting a new operation set value so as to optimize a function.
て,上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
ミル制御方法において, 上記操業状態データを繰り返し検出し,前後に検出され
た操業状態データの変化量を,上記操業状態データの変
化量とこれに対応する上記操作設定値からの操作量との
予め設定された関係を表わすミル特性モデルに適用して
新たな操作設定値を求めるとともに, 上記検出された操業状態データ及び/若しくは上記新た
な操作設定値に関し予め設定された制約条件を満たす条
件下で,上記操業状態データ及び/若しくは上記操作設
定値を評価するための評価関数を最適にするように上記
新たな操作設定値を選択することを特徴とするローラミ
ル制御方法。3. A roller mill control method for controlling the operating state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operating state data of the roller mill, wherein the operating state data is repeatedly detected, The amount of change in the operating state data detected before and after is applied to a mill characteristic model that represents the preset relationship between the amount of change in the operating state data and the corresponding operation amount from the operation set value. The operation state data and / or the operation state value under the condition that preset constraint conditions for the detected operation state data and / or the new operation state value are satisfied. A method for controlling a roller mill, characterized in that the new operation set value is selected so as to optimize an evaluation function for performing.
て,上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
ミル制御方法において, 上記操業状態データを繰り返し検出し,前後に検出され
た操業状態データの変化量を,上記操業状態データの変
化量とこれに対応する上記操作設定値からの操作量との
予め設定された関係を表わすミル特性モデルに適用して
新たな操作設定値を求め, 該求められた新たな操作設定値により上記ローラミルの
操業状態を制御した時に検出される操業状態データ及び
上記求められた新たな操作設定値に基づいて上記ミル特
性モデルを更新することを特徴とするローラミル制御方
法。4. A roller mill control method for controlling the operation state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operation state data of the roller mill, wherein the operation state data is repeatedly detected, The amount of change in the operating state data detected before and after is applied to a mill characteristic model that represents the preset relationship between the amount of change in the operating state data and the corresponding operation amount from the operation set value. Of the mill characteristic model based on the operation state data detected when the operation state of the roller mill is controlled by the obtained new operation set value and the obtained new operation set value. A roller mill control method characterized by updating.
て,上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
ことにより上記ローラミルの操業状態を制御するローラ
ミル制御方法において, 上記操業状態データを繰り返し検出し,前後に検出され
た操業状態データの変化量を,上記操業状態データの変
化量とこれに対応する上記操作設定値からの操作量との
予め設定された関係を表わすミル特性モデルに適用して
新たな操作設定値を求めるとともに, 上記検出された操業状態データ及び/若しくは上記新た
な操作設定値に関し予め設定された制約条件を満たす条
件下で,上記操業状態データ及び/若しくは上記操作設
定値を評価するための評価関数を最適にするように上記
新たな操作設定値を選択し, 該選択された新たな操作設定値により上記ローラミルの
操業状態を制御した時に検出される操業状態データ及び
上記選択された新たな操作設定値に基づいて上記ミル特
性モデルを更新することを特徴とするローラミル制御方
法。5. A roller mill control method for controlling the operation state of the roller mill by adjusting the operation set value of the control factor of the roller mill based on the operation state data of the roller mill, wherein the operation state data is repeatedly detected, The amount of change in the operating state data detected before and after is applied to a mill characteristic model that represents the preset relationship between the amount of change in the operating state data and the corresponding operation amount from the operation set value. The operation state data and / or the operation state value under the condition that preset constraint conditions for the detected operation state data and / or the new operation state value are satisfied. The new operation set value is selected so as to optimize the evaluation function for A roller mill control method characterized in that the mill characteristic model is updated based on the operation state data detected when the operation state of the roller mill is controlled and the new operation set value selected.
フィルタを用いて状態推定を行うことによりなされるこ
とを特徴とする請求項4又は5記載のローラミル制御方
法。6. The roller mill control method according to claim 4, wherein the mill characteristic model is updated by performing state estimation using a Kalman filter.
タを一部更新しつつ重回帰分析を行うことによりなされ
ることを特徴とする請求項4又は5記載のローラミル制
御方法。7. The roller mill control method according to claim 4, wherein the mill characteristic model is updated by performing multiple regression analysis while partially updating the held data.
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---|---|---|---|
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---|---|---|---|
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---|---|
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Family Applications (1)
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---|---|---|---|
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JP (1) | JPH0691186A (en) |
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-
1993
- 1993-03-04 JP JP5043564A patent/JPH0691186A/en active Pending
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