JPH07185620A - 圧延装置 - Google Patents
圧延装置Info
- Publication number
- JPH07185620A JPH07185620A JP5333551A JP33355193A JPH07185620A JP H07185620 A JPH07185620 A JP H07185620A JP 5333551 A JP5333551 A JP 5333551A JP 33355193 A JP33355193 A JP 33355193A JP H07185620 A JPH07185620 A JP H07185620A
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- Japan
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- rolling
- data
- rolling mill
- looper
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 圧延中の異常を圧延前に予測して、異常発生
を防止する。 【構成】 圧延装置には、圧延中に生じた異常に関する
蓄積データと、圧延機通板前の圧延材料のデータとか
ら、該圧延材が通板された時に圧延において異常が発生
するか否かを予測する予測装置が設けられている。
を防止する。 【構成】 圧延装置には、圧延中に生じた異常に関する
蓄積データと、圧延機通板前の圧延材料のデータとか
ら、該圧延材が通板された時に圧延において異常が発生
するか否かを予測する予測装置が設けられている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、熱間仕上圧延機等の圧
延装置に関する。
延装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】圧延装置においては、例えば、仕上圧延
機において、各スタンド間のストリップ張力は製品の板
厚、板幅、板形状等の精度に及ぼす影響が大きく、この
張力を一定に制御することが要求される。このため、各
スタンド間にルーパ装置が設置されている（例えば、特
公昭６１−５８０４号公報参照）。
機において、各スタンド間のストリップ張力は製品の板
厚、板幅、板形状等の精度に及ぼす影響が大きく、この
張力を一定に制御することが要求される。このため、各
スタンド間にルーパ装置が設置されている（例えば、特
公昭６１−５８０４号公報参照）。
【０００３】この従来のものは、各スタンド間を走行す
るストリップにルーパ装置のルーパロールが所定の押圧
力をもって接触し、この接触状態をル−パ角度検出器に
よって検出し、該検出したルーパ位置とルーパ位置設定
装置により設定された設定位置との偏差に基づき、制御
装置により各スタンドの圧延速度を制御し、各スタンド
間ストリップ長さを介してルーパ位置が安定にその設定
位置に復帰保持するようフィードバック制御するもので
あった。
るストリップにルーパ装置のルーパロールが所定の押圧
力をもって接触し、この接触状態をル−パ角度検出器に
よって検出し、該検出したルーパ位置とルーパ位置設定
装置により設定された設定位置との偏差に基づき、制御
装置により各スタンドの圧延速度を制御し、各スタンド
間ストリップ長さを介してルーパ位置が安定にその設定
位置に復帰保持するようフィードバック制御するもので
あった。
【０００４】即ち、前記従来の圧延装置は、圧延材料
（ストリップ）が圧延機（スタンド）を通過している状
態、即ち、通板状態において該状態を検出して、その検
出結果に基づき各種の制御（フィードバック制御、フィ
ードフォワード制御）を行うものであった。
（ストリップ）が圧延機（スタンド）を通過している状
態、即ち、通板状態において該状態を検出して、その検
出結果に基づき各種の制御（フィードバック制御、フィ
ードフォワード制御）を行うものであった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】前記従来のものでは、
圧延中に突然発生するルーパのハンチングや圧延材が圧
延機に噛み込む時のルーパの急上昇等の異常挙動に対し
て、十分に対応できないと言う問題があった。即ち、こ
れらの異常挙動の原因がどこにあるのか、現在の技術で
は解明できていないため、フィードバック制御やフィー
ドフォワード制御では効果的な対策を打つことができな
かった。
圧延中に突然発生するルーパのハンチングや圧延材が圧
延機に噛み込む時のルーパの急上昇等の異常挙動に対し
て、十分に対応できないと言う問題があった。即ち、こ
れらの異常挙動の原因がどこにあるのか、現在の技術で
は解明できていないため、フィードバック制御やフィー
ドフォワード制御では効果的な対策を打つことができな
かった。
【０００６】従来これらの異常挙動の防止は、オペレー
タの経験や勘に頼った手動介入により対応していた。し
かし、オペレータの手動操作が介入すれば、その操作は
オペレータの熟練度に左右され、安定した操業を確保す
ることが困難であった。そこで、本発明は、異常な状態
が生じるか否かを自動的に予測し、その予測に基づき操
業することにより、異常事態の発生を防止し、安定した
操業を確保できるようにした圧延装置を提供することを
目的とする。
タの経験や勘に頼った手動介入により対応していた。し
かし、オペレータの手動操作が介入すれば、その操作は
オペレータの熟練度に左右され、安定した操業を確保す
ることが困難であった。そこで、本発明は、異常な状態
が生じるか否かを自動的に予測し、その予測に基づき操
業することにより、異常事態の発生を防止し、安定した
操業を確保できるようにした圧延装置を提供することを
目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、本発明は、次の手段を講じた。即ち、本発明の特徴
とするところは、圧延中に生じた異常に関する蓄積デー
タと、圧延機通板前の圧延材料のデータとから、該圧延
材が通板された時に圧延において異常が発生するか否か
を予測する予測装置が設けられた点にある。
に、本発明は、次の手段を講じた。即ち、本発明の特徴
とするところは、圧延中に生じた異常に関する蓄積デー
タと、圧延機通板前の圧延材料のデータとから、該圧延
材が通板された時に圧延において異常が発生するか否か
を予測する予測装置が設けられた点にある。
【０００８】前記予測装置は、圧延機間に設けられたル
ーパの異常を予測するものとすることができ、該予測装
置を圧延機の制御装置または警告装置の少なくとも一方
に接続することができる。また、前記予測装置は、ニュ
ーラルネットを用いた計算手段を有することができる。
ーパの異常を予測するものとすることができ、該予測装
置を圧延機の制御装置または警告装置の少なくとも一方
に接続することができる。また、前記予測装置は、ニュ
ーラルネットを用いた計算手段を有することができる。
【０００９】
【作用】本発明によれば、圧延中に生じた異常に関する
各種データが蓄積されており、該蓄積データと圧延機通
板前の圧延材料のデータとが比較され、当該圧延材にお
いて異常が発生するか否かが判断される。即ち、この判
断は予測装置により自動的に行われるため、オペレータ
の経験に左右されない。オペレータは、この予測に基づ
き制御ゲインの変更や制御ロジックの選択を行えばよ
く、安定した操業が可能になる。
各種データが蓄積されており、該蓄積データと圧延機通
板前の圧延材料のデータとが比較され、当該圧延材にお
いて異常が発生するか否かが判断される。即ち、この判
断は予測装置により自動的に行われるため、オペレータ
の経験に左右されない。オペレータは、この予測に基づ
き制御ゲインの変更や制御ロジックの選択を行えばよ
く、安定した操業が可能になる。
【００１０】この予測装置をルーパの異常を予測するも
のとし、そして、該予測装置を圧延機の制御装置に接続
した場合は、予測装置の異常予測結果に基づき、ルーパ
のハンチング等の異常が生じないように制御装置の制御
ゲインや制御ロジックが自動的に変更され、安定した操
業が行われる。また、予測装置を警告装置に接続した場
合は、オペレータはこの警告装置により異常発生の可能
性を予測できるので、適切な対応ができる。
のとし、そして、該予測装置を圧延機の制御装置に接続
した場合は、予測装置の異常予測結果に基づき、ルーパ
のハンチング等の異常が生じないように制御装置の制御
ゲインや制御ロジックが自動的に変更され、安定した操
業が行われる。また、予測装置を警告装置に接続した場
合は、オペレータはこの警告装置により異常発生の可能
性を予測できるので、適切な対応ができる。
【００１１】そして、予測装置としてニューラルネット
を用いた計算手段を備えた場合は、ニューラルネットの
学習効果により予測精度の向上が図れる。
を用いた計算手段を備えた場合は、ニューラルネットの
学習効果により予測精度の向上が図れる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づき説明す
る。図１において示す圧延装置は、タンデムに配置され
た仕上圧延機1 と、該圧延機1 間に配置されたルーパ装
置2 と、これら圧延機1 とルーパ装置2 を制御するため
の制御装置3 と、圧延異常を予測する予測装置4 と、こ
の予測装置4 と前記制御装置3 とを接続するための制御
介入装置5 と、前記予測装置4 に接続された警告装置6
とを具備している。
る。図１において示す圧延装置は、タンデムに配置され
た仕上圧延機1 と、該圧延機1 間に配置されたルーパ装
置2 と、これら圧延機1 とルーパ装置2 を制御するため
の制御装置3 と、圧延異常を予測する予測装置4 と、こ
の予測装置4 と前記制御装置3 とを接続するための制御
介入装置5 と、前記予測装置4 に接続された警告装置6
とを具備している。
【００１３】前記各圧延機1 はミルモータ7 によって駆
動されている。前記ルーパ装置2 は、圧延機1 間を走行
する圧延材8 にルーパ9 が当接して、該圧延材8 に適切
な張力を付与するものである。このルーパ9 はルーパモ
ータ10によって適当なトルクが与えられる。このルーパ
9 の位置は角度検出器11によって検出される。前記制御
装置3 は、ルーパ位置設定装置12とコントローラ13とミ
ルモータ速度制御器14等から構成されている。
動されている。前記ルーパ装置2 は、圧延機1 間を走行
する圧延材8 にルーパ9 が当接して、該圧延材8 に適切
な張力を付与するものである。このルーパ9 はルーパモ
ータ10によって適当なトルクが与えられる。このルーパ
9 の位置は角度検出器11によって検出される。前記制御
装置3 は、ルーパ位置設定装置12とコントローラ13とミ
ルモータ速度制御器14等から構成されている。
【００１４】即ち、ルーパ角度検出器11によって検出し
たルーパ位置と、ルーパ位置設定装置12により設定した
設定位置との偏差に基づき、コントローラ13及びミルモ
ータ速度制御器14を介してミルモータ7 の速度を制御す
ることにより、圧延機1 間の圧延材8 の長さをコントロ
ールして、ルーパ位置を設定値に保つようにフィードバ
ック制御し、圧延材の張力を所定値に維持する。
たルーパ位置と、ルーパ位置設定装置12により設定した
設定位置との偏差に基づき、コントローラ13及びミルモ
ータ速度制御器14を介してミルモータ7 の速度を制御す
ることにより、圧延機1 間の圧延材8 の長さをコントロ
ールして、ルーパ位置を設定値に保つようにフィードバ
ック制御し、圧延材の張力を所定値に維持する。
【００１５】前記予測装置4 は、圧延中に生じた異常に
関する蓄積データと、圧延機通板前の圧延材料のデータ
とから、該圧延材8 が通板された時に圧延において異常
が発生するか否かを予測するものである。即ち、通板前
の圧延材8 のデータを予測装置4 に入力すると、該予測
装置4 は、入力データと蓄積データとを比較して（蓄積
データから得られた情報を基にして）、ルーパ9 のハン
チング等の異常発生の可能性があるか否かを予測し、そ
の結果を前記制御介入装置5 と警告装置6 に出力する。
関する蓄積データと、圧延機通板前の圧延材料のデータ
とから、該圧延材8 が通板された時に圧延において異常
が発生するか否かを予測するものである。即ち、通板前
の圧延材8 のデータを予測装置4 に入力すると、該予測
装置4 は、入力データと蓄積データとを比較して（蓄積
データから得られた情報を基にして）、ルーパ9 のハン
チング等の異常発生の可能性があるか否かを予測し、そ
の結果を前記制御介入装置5 と警告装置6 に出力する。
【００１６】前記制御介入装置5 は、異常発生の可能性
ありとの信号をうけると、制御ゲインの再設定や制御ロ
ジックの選択を行い、制御装置3 に出力する。制御装置
3 は、再設定された制御ゲインや制御ロジックに基づき
圧延機1 を制御する。前記予測装置4 には、ニューラル
ネットを用いた計算手段15を有し、この計算手段15はコ
ンピュータにより構成されている。
ありとの信号をうけると、制御ゲインの再設定や制御ロ
ジックの選択を行い、制御装置3 に出力する。制御装置
3 は、再設定された制御ゲインや制御ロジックに基づき
圧延機1 を制御する。前記予測装置4 には、ニューラル
ネットを用いた計算手段15を有し、この計算手段15はコ
ンピュータにより構成されている。
【００１７】ここで前記ニューラルネットについて簡単
に説明する（図２参照）。ニューラルネットは、コンピ
ュータによる多変量処理手段の一つであり、ソフトウエ
アにより構成されているが、勿論、ハードウエア（マイ
クロチップ）により構成することもできる。ニューラル
ネットは、入力信号を受け取る入力層ニューロンと、中
間層ニューロンと、出力層ニューロンとを有し、各層の
ニューロン間はシナブス結合されてネットワークを構成
している。そして、出力層に教師データが与えられるよ
う構成されている。尚、中間層は１層のものに限らな
い。
に説明する（図２参照）。ニューラルネットは、コンピ
ュータによる多変量処理手段の一つであり、ソフトウエ
アにより構成されているが、勿論、ハードウエア（マイ
クロチップ）により構成することもできる。ニューラル
ネットは、入力信号を受け取る入力層ニューロンと、中
間層ニューロンと、出力層ニューロンとを有し、各層の
ニューロン間はシナブス結合されてネットワークを構成
している。そして、出力層に教師データが与えられるよ
う構成されている。尚、中間層は１層のものに限らな
い。
【００１８】下流層ニューロンへの総入力Ｘj は、シナ
ブス結合した上流層ニューロンの出力Ｙi とシナブスウ
エイトＷjiで積和されたもの、即ち、Ｘj ＝ΣＹi Ｗji
になる。即ち、入力層へ与えられた入力信号は、ネッ
トワークのシナブスウエイトに従って、入力層→中間層
→出力層へと順次計算される。出力層の計算結果は与え
られた教師信号と比較される。結果が正解であれば、各
シナブスのウエイトを強化し、誤りであれば減少させる
処理がされる。
ブス結合した上流層ニューロンの出力Ｙi とシナブスウ
エイトＷjiで積和されたもの、即ち、Ｘj ＝ΣＹi Ｗji
になる。即ち、入力層へ与えられた入力信号は、ネッ
トワークのシナブスウエイトに従って、入力層→中間層
→出力層へと順次計算される。出力層の計算結果は与え
られた教師信号と比較される。結果が正解であれば、各
シナブスのウエイトを強化し、誤りであれば減少させる
処理がされる。
【００１９】前記シナブスウエイトの変化が学習であ
り、その学習により入力信号を認識するための知識の精
度が向上する。このようなニューラルネットのアルゴリ
ズムをバックプロパゲーションと称する。なお、その他
の学習アルゴリズムとして、ボルツマンマシン、競合学
習等がある。次に示す表１は、前記予測装置4 のニュー
ラルネットを学習させるための蓄積データである。この
蓄積データは、過去の実績データであり、圧延中にルー
パ装置2 がハンチングを起こしたか否かを示すデータで
ある。表中、「異常の有無」のデータが教師データであ
り、それ以外のデータは入力データである。各データは
無次元化されている。
り、その学習により入力信号を認識するための知識の精
度が向上する。このようなニューラルネットのアルゴリ
ズムをバックプロパゲーションと称する。なお、その他
の学習アルゴリズムとして、ボルツマンマシン、競合学
習等がある。次に示す表１は、前記予測装置4 のニュー
ラルネットを学習させるための蓄積データである。この
蓄積データは、過去の実績データであり、圧延中にルー
パ装置2 がハンチングを起こしたか否かを示すデータで
ある。表中、「異常の有無」のデータが教師データであ
り、それ以外のデータは入力データである。各データは
無次元化されている。
【００２０】
【表１】
【００２１】以下、前記実施例の作用を図３のフローチ
ャートに基づき説明する。先ず、前記予測装置4 は、前
記表１に示すような蓄積データにより既に学習が終了し
ている。圧延材8 が仕上圧延機1 手前まで来ると、該圧
延材8 に対するデータが予測装置4 に入力される。その
入力の例が次の表２に示されている。
ャートに基づき説明する。先ず、前記予測装置4 は、前
記表１に示すような蓄積データにより既に学習が終了し
ている。圧延材8 が仕上圧延機1 手前まで来ると、該圧
延材8 に対するデータが予測装置4 に入力される。その
入力の例が次の表２に示されている。
【００２２】
【表２】
【００２３】表２のＡ材のデータを入力すると、ニュー
ラルネットは、Ａ材を圧延中にルーパ9 がハンチングを
起こすと予測した。この出力によって警告装置6 が作動
し、オペレータに注意を促すと共に、制御介入装置5 に
よって、制御装置3 の制御ゲインの再設定や制御ロジッ
クの変更を行う。
ラルネットは、Ａ材を圧延中にルーパ9 がハンチングを
起こすと予測した。この出力によって警告装置6 が作動
し、オペレータに注意を促すと共に、制御介入装置5 に
よって、制御装置3 の制御ゲインの再設定や制御ロジッ
クの変更を行う。
【００２４】次に、Ｂ材のデータを入力すると、ニュー
ラルネットは、Ｂ材を圧延中にルーパ9 はハンチングを
起こさないと予測した。このよう異常が生じないと予測
すると、通常の圧延を行う。尚、本発明は、前記実施例
に限定されるものではなく、予測装置として、ニューラ
ルネットの代わりに、他の多変数処理手段を用いてもよ
く、また、ルーパの異常のみを予測するものに限定され
ない。また、予測装置の出力は制御介入装置または警告
装置の何れか一方に出力されるものであってもよい。ま
た、入力データの数や種類は前記実施例のものに限定さ
れない。
ラルネットは、Ｂ材を圧延中にルーパ9 はハンチングを
起こさないと予測した。このよう異常が生じないと予測
すると、通常の圧延を行う。尚、本発明は、前記実施例
に限定されるものではなく、予測装置として、ニューラ
ルネットの代わりに、他の多変数処理手段を用いてもよ
く、また、ルーパの異常のみを予測するものに限定され
ない。また、予測装置の出力は制御介入装置または警告
装置の何れか一方に出力されるものであってもよい。ま
た、入力データの数や種類は前記実施例のものに限定さ
れない。
【００２５】
【発明の効果】本発明によれば、圧延前に異常発生の可
能性を予測できるので、圧延中の異常発生を防止するよ
う処置ができ、安定操業は可能になる。
能性を予測できるので、圧延中の異常発生を防止するよ
う処置ができ、安定操業は可能になる。
【図１】本発明の実施例を示す圧延装置の構成図であ
る。
る。
【図２】ニューラルネットの説明図である。
【図３】本発明の実施例の作用を示すフローチャートで
ある。
ある。
１ 圧延機 ２ ルーパ装置 ３ 制御装置 ４ 予測装置 ６ 警告装置 ８ 圧延材 １５ 計算手段
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 8315−4Ｅ Ｂ２１Ｂ 37/00 １３０
Claims (3)
- 【請求項１】 圧延中に生じた異常に関する蓄積データ
と、圧延機通板前の圧延材料のデータとから、該圧延材
が通板された時に圧延において異常が発生するか否かを
予測する予測装置が設けられたことを特徴とする圧延装
置。 - 【請求項２】 予測装置が、圧延機間に設けられたルー
パの異常を予測するものであり、該予測装置が圧延機の
制御装置または警告装置の少なくとも一方に接続されて
いることを特徴とする請求項１記載の圧延装置。 - 【請求項３】 予測装置が、ニューラルネットを用いた
計算手段を有することを特徴とする請求項２記載の圧延
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5333551A JPH07185620A (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 圧延装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5333551A JPH07185620A (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 圧延装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07185620A true JPH07185620A (ja) | 1995-07-25 |
Family
ID=18267314
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5333551A Pending JPH07185620A (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 圧延装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07185620A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010072868A (ja) * | 2008-09-17 | 2010-04-02 | Nippon Steel Corp | プラント制御診断装置、方法及びプログラム |
| CN116809652A (zh) * | 2023-03-28 | 2023-09-29 | 材谷金带(佛山)金属复合材料有限公司 | 一种热轧机控制***的异常分析方法及*** |
| WO2024075220A1 (ja) * | 2022-10-05 | 2024-04-11 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 圧延リスク提示装置 |
-
1993
- 1993-12-27 JP JP5333551A patent/JPH07185620A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010072868A (ja) * | 2008-09-17 | 2010-04-02 | Nippon Steel Corp | プラント制御診断装置、方法及びプログラム |
| WO2024075220A1 (ja) * | 2022-10-05 | 2024-04-11 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 圧延リスク提示装置 |
| CN116809652A (zh) * | 2023-03-28 | 2023-09-29 | 材谷金带(佛山)金属复合材料有限公司 | 一种热轧机控制***的异常分析方法及*** |
| CN116809652B (zh) * | 2023-03-28 | 2024-04-26 | 材谷金带(佛山)金属复合材料有限公司 | 一种热轧机控制***的异常分析方法及*** |
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