KR101749018B1 - 평탄도 제어 장치 - Google Patents

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도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤
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Abstract

본 발명에 관한 평탄도 제어 장치는, 평탄도를 측정하는 형상계와, 평탄도의 목표치를 설정하는 평탄도 목표치 설정 장치와, 각 액추에이터의 조작량을 연산하는 조작량 연산 장치와, 평탄도의 실적치의 변화량이 미리 정해진 평탄도 임계치보다 큰지의 여부를 감시하는 감시 장치와, 평탄도의 실적치의 변화량이 상기 평탄도 임계치를 초과한 경우에 평탄도의 실적치의 변화량과 각 액추에이터의 조작량의 실적치를 관련시켜서 기억하는 기억 장치와, 동정치를 연산하는 평탄도 영향계수 연산 장치와, 금회의 동정치와 전회의 학습치에 의거하여 금회의 학습치를 연산하고 금회의 학습치를 상기 조작량 연산 장치에 대해 설정하는 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치와, 각 영향계수의 학습치를 기억하는 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치를 구비하는 것을 특징으로 한다.

Description

평탄도 제어 장치{FLATNESS CONTROL DEVICE}
본 발명은, 평탄도 제어 장치에 관한 것이다.
종래, 금속 등의 압연재를 압연하는 압연기가 알려져 있다. 압연기에서는, 압연재를 평탄하게 압연하기 위한 평탄도 제어가 행하여진다. 이하, 평탄도 제어에 관해 설명한다.
평탄도 제어에서는, 압연기에 마련되어 있는 형상계(形狀計)에 의해 검출된 압연재의 평탄도의 실적치(實績値)와, 평탄도의 목표치와의 편차가 연산된다. 그리고, 이 편차가 최소가 되도록, 압연기에 마련되어 있는 각 액추에이터의 조작량이 연산된다. 연산된 조작량은, 각 액추에이터의 제어 장치에 송신된다. 이것을 일정한 제어 주기로 반복하여, 압연재의 전체 길이에 걸쳐서 평탄도의 실적치와 목표치와의 편차가 생기는 것을 억제한다.
또한, 특허 문헌 1에는, 평탄도의 실적치와 각 액추에이터의 조작량을 이용한 학습제어가 개시되어 있다. 학습제어가 행하여짐으로써, 압연재의 평탄도 제어의 정밀도를 향상시킬 수 있다.
일본 특개평9-174128호 공보
그런데, 특허 문헌 1에 개시되는 학습제어에서는, 쿨런트의 영향이나 신호에 포함되는 외란(外亂) 등이 원인으로, 정확하면서 안정된 평탄도의 실적치 및 각 액추에이터의 조작량을 얻을 수가 없는 경우가 있다. 이 결과, 학습 정밀도의 저하를 초래할 우려가 있다.
본 발명은 상기 과제를 해결하기 위해 이루어진 것으로, 쿨런트의 영향이나 신호에 포함되는 외란 등의 영향을 억제하여, 정밀도 좋게 학습제어를 행할 수가 있는 평탄도 제어 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
제1의 발명은, 상기한 목적을 달성하기 위한 평탄도 제어 장치로서,
복수의 액추에이터를 조작하여 압연재를 소망하는 제품으로 압연하는 압연 프로세스에 마련되고, 상기 압연재의 폭방향의 평탄도를 제어하는 평탄도 제어 장치로서,
상기 압연재의 폭방향으로 설정된 복수의 측정 위치의 각각에서의 평탄도를 측정하는 형상계와,
상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 목표치를 설정하는 평탄도 목표치 설정 장치와,
상기 각 액추에이터를 조작한 때의 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 변화량이 상기 각 측정 위치를 변수로 하는 다항식으로 표시되고, 상기 다항식의 각 항에는 그 항이 평탄도에 주는 영향의 크기를 나타낸 영향계수(影響係數)가 곱하여져 있는 평탄도 영향계수 모델을 이용하여, 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치와 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 목표치와의 편차에 의거하여, 상기 편차를 작게 하기 위한 상기 각 액추에이터의 조작량을 연산하는 조작량 연산 장치와,
상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치의 변화량이 미리 정해진 평탄도 임계치보다 큰지의 여부를 감시하는 감시 장치와,
상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치의 변화량이 상기 평탄도 임계치를 초과한 경우에, 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치의 변화량과 상기 각 액추에이터의 조작량의 실적치를 관련시켜서 기억하는 기억 장치와,
상기 기억 장치로부터 판독된 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치의 변화량과 상기 각 액추에이터의 조작량의 실적치에 의거하여, 상기 평탄도 영향계수 모델의 상기 각 영향계수를 동정(同定)하고, 그 동정치(同定値)를 연산하는 평탄도 영향계수 연산 장치와,
상기 각 영향계수의 금회(今回)의 동정치와 상기 각 영향계수의 전회(前回)의 학습치에 의거하여, 상기 각 영향계수의 금회의 학습치를 연산하고, 상기 각 영향계수의 금회의 학습치를 상기 조작량 연산 장치에 대해 설정하는 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치와,
상기 각 영향계수의 학습치를 기억하는 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치를 구비하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 학습제어에 사용하는 실적 데이터를 적절하게 선택할 수 있기 때문에, 쿨런트의 영향, 외란의 영향을 저감시킬 수 있다. 이 결과, 평탄도 예측 정밀도가 향상한다.
도 1은 실시의 형태 1의 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 2는 실시의 형태 1의 조작량 감시 장치의 감시 순서를 도시한 도면.
도 3은 실시의 형태 2의 시스템의 구성을 도시한 도면.
실시의 형태 1.
[시스템의 구성]
실시의 형태 1에서는, 워크 롤(WR) 벤딩, 중간 롤(IMR) 벤딩, IMR 시프트, 레벨링 등의 액추에이터를 구비한 싱글 압연기가 제어된다. 여기서, WR 벤딩이란 유압(油壓)의 힘으로 워크 롤의 느슨함을 교정하는 액추에이터이고, IMR 벤딩이란 유압의 힘으로 중간 롤의 느슨함을 교정하는 액추에이터이고, IMR 시프트란 중간 롤을 압연재의 압연 방향의 수직 방향으로 움직이는 액추에이터이고, 레벨링이란 압연재가 사행(蛇行)하거나 형상이 흐트러지거나 하는 것을 수정하기 위해 마련되어 있는 액추에이터이다.
도 1은, 실시의 형태 1의 시스템의 구성을 도시한 도면이다. 도 1에는, 압연기(1)가 표시되어 있다. 압연기(1)는, 상기 설명한 WR 벤딩, IMR 벤딩, IMR 시프트, 레벨링 등의 액추에이터(5)가 구비되어 있다. 압연기(1)는, 압연재(2)를 화살표(3)의 방향으로 압연한다. 압연기(1)의 출구측에는, 형상계(4)가 설치되어 있다. 형상계(4)는, 압연재(2)의 폭방향으로 소정의 간격으로 설정된 복수의 측정 위치의 각각에 센서 롤을 구비하고 있다. 이 복수의 센서 롤마다 압연재(2)의 평탄도의 실적치가 측정된다.
도 1에는 압연기(1)의 액추에이터(5)를 제어하는 평탄도 제어 장치(6)가 표시되어 있다. 평탄도 제어 장치(6)에는, 형상계(4), 조작량 연산 장치(7), 평탄도 목표치 설정 장치(8)가 포함되어 있다. 조작량 연산 장치(7)는, 액추에이터(5)의 조작량을 연산하는 장치이다. 평탄도 목표치 설정 장치(8)는, 압연재(2)의 압연 후의 목표 형상의 각 측정 위치에서의 평탄도를 나타내는 목표치를 설정하는 장치이다.
상기 설명한 평탄도 제어 장치(6)의 구성 장치를 이용하여 통상제어(通常制御)가 행하여진다. 이하, 실시의 형태 1의 통상제어에 관해 설명한다.
형상계(4)는, 측정한 평탄도의 실적치를 조작량 연산 장치(7)에 전송한다. 조작량 연산 장치(7)는, 제어 주기마다, 평탄도 목표치 설정 장치(8)로부터 출력되는 목표치와 평탄도의 실적치와의 편차를 연산한다. 그리고, 조작량 연산 장치(7)는, 그 편차가 최소가 되도록, 후술하는 평탄도 영향계수 모델을 이용하여, 액추에이터(5)의 조작량을 연산한다. 조작량 연산 장치(7)에서 연산된 조작량에 의거하여, 액추에이터(5)가 조작된다.
실시의 형태 1에서는, 상기한 통상제어에 더하여, 평탄도의 학습제어(學習制御)가 행하여진다. 이하, 이 학습제어에 관해 설명한다.
평탄도 제어 장치(6)에는, 평탄도 영향계수 연산 장치(9), 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치(10), 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치(11), 정보 수집 장치(20)가 포함되어 있다. 정보 수집 장치(20)는, 조작량 감시 장치(12) 및 변화량 기억 장치(13)로 구성되어 있다. 평탄도 영향계수 연산 장치(9)는, 후술하는 평가 함수를 이용하여 평탄도 영향계수 모델의 학습계수를 동정하는 장치이다. 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치(10)는, 영향계수의 학습치를 연산하는 장치이다. 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치(11)는, 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치(10)에서 연산된 학습치를 보존하는 장치이다. 정보 수집 장치(20)는, 평탄도 영향계수 모델의 학습에 사용하는 실적치의 선별을 행하는 장치이다.
형상계(4)에 의해 측정된 평탄도의 실적치와 액추에이터(5)의 조작량의 실적치가 평탄도 제어 장치(6)에 입력된다. 평탄도 제어 장치(6) 내에서, 평탄도 영향계수 연산 장치(9)는, 후술하는 평가 함수를 이용하여, 액추에이터(5)의 조작 전의 평탄도의 실적치와 조작 후의 평탄도의 실적치와의 차(이하, 평탄도의 실적치의 변화량이라고 한다)와, 액추에이터(5)의 조작량의 실적치에 의거하여, 평탄도 영향계수 모델의 학습계수를 동정한다. 이 동정한 학습계수의 값을 동정치라고 말한다. 평탄도 영향계수 연산 장치(9)는, 연산한 학습계수의 동정치를 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치(10)에 전송한다.
평탄도 영향계수 학습치 연산 장치(10)는, 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치(11)로부터 전송된 전회의 학습치와, 평탄도 영향계수 연산 장치(9)로부터 전송된 학습계수의 동정치에 의거하여, 금회의 학습치를 연산하다. 또한, 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치(10)에서, 금회의 학습치는, 학습계수의 동정치와 전회의 학습치와의 평균 또는 가중평균(加重平均)으로부터 구하여진다.
평탄도 영향계수 학습치 연산 장치(10)는, 조작량 연산 장치(7)와 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치(11)에 금회의 학습치를 전송한다. 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치(11)는, 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치(10)로부터 전송된 금회의 학습치를 기억한다. 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치(11)는, 예를 들면, 강종(鋼種), 판두께, 판폭마다 층별화(層別化)된 학습 테이블에, 수신한 금회의 학습치를 기억한다. 조작량 연산 장치(7)는, 수신한 금회의 학습치를 평탄도 영향계수 모델에 이용하여 평탄도 제어를 실시한다.
이하, 조작량 연산 장치(7)에 기억되어 있는 평탄도 영향계수 모델 및 평탄도 영향계수 연산 장치(9)에 기억되어 있는 평가 함수의 구체적인 내용에 관해 상세히 기술한다.
[평탄도 영향계수 모델]
조작량 연산 장치(7)에 기억되어 있는 평탄도 영향계수 모델을 하기 식(1) 내지 식(4)과 같이 표현한다. 하기 식에서는, WR 벤딩의 평탄도 영향계수 모델을 식(1), IMR 벤딩의 평탄도 영향계수 모델을 식(2), IMR 시프트의 평탄도 영향계수 모델을 식(3), 레벨링의 평탄도 영향계수 모델을 식(4)으로 나타낸다.
[수식 1]
Figure 112017003900510-pct00001
[수식 2]
Figure 112017003900510-pct00002
[수식 3]
Figure 112017003900510-pct00003
[수식 4]
Figure 112017003900510-pct00004
여기서, 상기 식(1) 내지 식(4)의 각 항에 관해 이하에 설명한다.
[수식 5]
x i : 판폭을 -1부터 1로 기준화한 때의 i에서의 기준화 위치 [-]
[수식 6]
i : 형상계의 각 센서 롤의 번호(i=1, 2, 3, … N)
[수식 7]
Figure 112017003900510-pct00005
: WR 벤딩
평탄도 영향계수 모델[I-unit/(kN/chock)]
[수식 8]
Figure 112017003900510-pct00006
: IMR 벤딩
평탄도 영향계수 모델[I-unit/(kN/chock)]
[수식 9]
Figure 112017003900510-pct00007
: IMR 시프트
평탄도 영향계수 모델[I-unit/mm]
[수식 10]
Figure 112017003900510-pct00008
: 레벨링
평탄도 영향계수 모델[I-unit/mm]
[수식 11]
α WRB2 : WR 벤딩 평탄도 영향계수
모델의 2차항의 계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 12]
α WRB4 : WR 벤딩 평탄도 영향계수
모델의 4차항의 계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 13]
α IRB2 : IWR 벤딩 평탄도 영향계수
모델의 2차항의 계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 14]
α IRB4 : IWR 벤딩 평탄도 영향계수
모델의 4차항의 계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 15]
α IRS2 : IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 2차항의 계수[I-unit/mm]
[수식 16]
α IRS4 : IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 4차항의 계수[I-unit/mm]
[수식 17]
α LVL1 : 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 1차항의 계수[I-unit/mm]
[수식 18]
α LVL3 : 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 3차항의 계수[I-unit/mm]
[수식 19]
α WRB6 : WR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의
6차항의 계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 20]
α IRB6 : IWR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의
6차항의 계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 21]
α IRS6 : IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 6차항의 계수[I-unit/mm]
[수식 22]
α LVL5 : 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 5차항의 계수[I-unit/mm]
또한, 상기 수식 11 내지 수식 22의 계수는 고정치이다.
[수식 23]
ZWRB2 : WR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의
2차항의 학습계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 24]
ZWRB4 : WR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의
4차항의 학습계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 25]
ZIRB2 : IWR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의
2차항의 학습계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 26]
ZIRB4 : IWR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의
4차항의 학습계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 27]
ZIRS2 : IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 2차항의 학습계수[I-unit/mm]
[수식 28]
ZIRS4 : IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 4차항의 학습계수[I-unit/mm]
[수식 29]
ZLVL1 : 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 1차항의 학습계수[I-unit/mm]
[수식 30]
ZLVL3 : 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 3차항의 학습계수[I-unit/mm]
[수식 31]
ZWRB6 : WR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의
6차항의 학습계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 32]
ZIRB6 : IWR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의
6차항의 학습계수[I-unit/(kN/chock)]
[수식 33]
ZIRS6 : IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 6차항의 학습계수[I-unit/mm]
[수식 34]
ZLVL5 : 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 5차항의 학습계수[I-unit/mm]
또한, 상기 수식 23 내지 수식 34의 학습계수는 변수이다. 그리고, 상기 수식 11 내지 수식 22의 계수와 상기 수식 23 내지 수식 34의 학습계수를 승산한 것이 영향계수이다. 예를 들면, 식(1)에 표시하는 WR 벤딩의 평탄도 영향계수 모델의 2차항의 영향계수는, ZWRB2·aWRB2이다.
[평가 함수]
평탄도 영향계수 연산 장치(9)에 기억되어 있는 평가 함수는, 하기 식(5)으로 표현된다. 평탄도 영향계수 연산 장치(9)는, 하기한 평가 함수가 최소가 되도록, 각 학습계수의 동정치를 연산한다.
[수식 35]
Figure 112017003900510-pct00009
[수식 36]
n : n세트째의 실적치[-]
[수식 37]
Figure 112017003900510-pct00010
: 위치(i)에서의 평탄도 실적치[I-unit]
[수식 38]
Figure 112017003900510-pct00011
: 실적 WR 벤딩[kN/chock]
[수식 39]
Figure 112017003900510-pct00012
: 실적 IWR 벤딩[kN/chock]
[수식 40]
Figure 112017003900510-pct00013
: 실적 IWR 시프트[mm]
[수식 41]
Figure 112017003900510-pct00014
: 실적 IWR 레벨링[mm]
[수식 42]
Figure 112017003900510-pct00015
: WR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의 2차항의
학습계수의 동정치[I-unit/(kN/chock)]
[수식 43]
Figure 112017003900510-pct00016
: WR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의 4차항의
학습계수의 동정치[I-unit/(kN/chock)]
[수식 44]
Figure 112017003900510-pct00017
: WR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의 6차항의
학습계수의 동정치[I-unit/(kN/chock)]
[수식 45]
Figure 112017003900510-pct00018
: IWR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의 2차항의
학습계수의 동정치[I-unit/(kN/chock)]
[수식 46]
Figure 112017003900510-pct00019
: IWR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의 4차항의
학습계수의 동정치[I-unit/(kN/chock)]
[수식 47]
Figure 112017003900510-pct00020
: IWR 벤딩 평탄도 영향계수 모델의 2차항의
학습계수의 동정치[I-unit/(kN/chock)]
[수식 48]
Figure 112017003900510-pct00021
: IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 2차항의
학습계수의 동정치[I-unit/mm]
[수식 49]
Figure 112017003900510-pct00022
: IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 4차항의
학습계수의 동정치[I-unit/mm]
[수식 50]
Figure 112017003900510-pct00023
: IWR 시프트 평탄도 영향계수 모델의 6차항의
학습계수의 동정치[I-unit/mm]
[수식 51]
Figure 112017003900510-pct00024
: 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 1차항의
학습계수의 동정치[I-unit/mm]
[수식 52]
Figure 112017003900510-pct00025
: 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 3차항의
학습계수의 동정치[I-unit/mm]
[수식 53]
Figure 112017003900510-pct00026
: 레벨링 평탄도 영향계수 모델의 5차항의
학습계수의 동정치[I-unit/mm]
그런데, 평탄도의 실적치와 액추에이터(5)의 조작량을 학습제어에서 이용할 때에, 평탄도의 실적치에 쿨런트의 영향이나 외란 등이 포함되어 있는 경우, 평탄도의 예측 오차가 커지고, 안정된 제어가 곤란하게 될 우려가 있다.
그래서, 실시의 형태 1에서는, 학습제어에 이용하는 실적치를 적절하게 선택하기 위해 평탄도의 실적치와 액추에이터(5)의 조작량을 제어 주기마다 수신하고, 미리 결정된 시간 내에 평탄도의 실적치의 변화량 및 액추에이터(5)의 조작량의 실적치가 임계치를 초과하였는지의 여부를 판정한다. 이하, 실시의 형태 1에서 행하여지는 판정 루틴에 관해 도 2를 참조하여 설명한다.
[판정 루틴]
도 2는 조작량 감시 장치(12)에서 실행되는 판정 루틴이다. 우선, 조작량 감시 장치(12)는, 학습 플래그가 ON인지의 여부를 판정한다(S100). 조작량 감시 장치(12)는, 학습 플래그가 ON으로 되어 있지 않다고 판정한 경우, 본 루틴을 종료시킨다.
한편, S100에서, 조작량 감시 장치(12)는, 학습 플래그가 ON으로 되어 있다고 판정한 경우, 그 때의 시간 및 액추에이터(5)의 조작량의 실적치를 계측한다(S110).
다음에, 조작량 감시 장치(12)는, S110을 실행한 시간부터의 경과 시간(Δt), 평탄도의 실적치의 변화량, 액추에이터(5)의 조작량의 실적치를 연산한다(S120).
다음에, 조작량 감시 장치(12)는, 경과 시간(Δt)이 미리 결정된 시간(ΔtUL)보다 긴지의 여부를 판정한다(S130). 경과 시간(Δt)이 미리 결정된 시간(ΔtUL) 이하인 경우, 본 루틴은 시작점으로 되돌아온다.
한편, 경과 시간(Δt)이 미리 결정된 시간(ΔtUL)보다 긴 경우, 형상계(4)의 폭방향의 각 센서 롤의 위치에서의 평탄도의 변화량의 절대치의 평균치가, 미리 결정된 임계치(ΔβLL)보다 큰지의 여부가 판정된다(S140). 형상계(4)의 폭방향의 각 센서 롤의 위치에서의 평탄도의 변화량의 절대치의 평균치가, 미리 결정된 임계치(ΔβLL) 이하인 경우, 쿨런트의 영향, 외란 등이 평탄도 실적치에 많이 포함되기 때문에, 재차, 경과 시간(Δt), 평탄도의 실적치의 변화량, 액추에이터(5)의 조작량의 실적치의 연산(S120)이 재시도된다.
한편, 형상계(4)의 폭방향의 각 센서 롤의 위치에서의 평탄도의 변화량의 절대치의 평균치가, 미리 결정된 임계치(ΔβLL)보다 큰 경우, 각각의 액추에이터(5)의 조작량이 미리 결정된 임계치보다 작은지의 여부가 판정된다(S150, S170, S190, S210). 조작량이 임계치보다 작은 액추에이터(5)는 조작량을 제로로 치환되고, 한편, 조작량이 임계치 이상의 액추에이터(5)는 그 조작량으로 치환되다(S160, S180, S200, S220). 그 후, 평탄도의 실적치의 변화량과 동시에 변화량 기억 장치(13)에 전송된다(S230).
변화량 기억 장치(13)는 수신한 평탄도의 실적치와 액추에이터(5)의 조작량을, 최대 M세트까지 데이터를 기억한다. 변화량 기억 장치(13)는, M세트의 데이터를 기억한 후, M세트의 데이터를 평탄도 영향계수 연산 장치(9)에 전송한다. 또한, 그 후, 데이터가 1세트 갱신될 때마다, M세트의 데이터를 평탄도 영향계수 연산 장치(9)에 전송하다. 또한, 강종, 사이즈가 변경된 경우는, M세트의 데이터는 전부 삭제된다.
통상, 근사(近似) 정밀도를 올리기 위해서는 근사 함수의 차수를 올리는 대책이 이루어지지만, 차수가 너무 높으면 쿨런트의 영향이나 외란 등의 오차까지 액추에이터(5)의 영향계수로서 모델화될 우려가 있다. 그러나, 본 발명에서는, 학습제어에 사용하는 실적 데이터를 적절하게 선택할 수 있기 때문에, 쿨런트의 영향, 외란의 영향을 저감시킬 수 있어서, 근사 함수를 고차(高次)로 할 수 있다. 이에 의해, 평탄도 예측 정밀도가 향상한다.
또한, 평탄도 영향계수 모델의 변형례로서, 보다 저차(低次)의 하기 식(6) 내지 식(9)을 이용하여도 좋다.
[수식 54]
Figure 112017003900510-pct00027
[수식 55]
Figure 112017003900510-pct00028
[수식 56]
Figure 112017003900510-pct00029
[수식 57]
Figure 112017003900510-pct00030
또한, 실시의 형태 1에서, 평탄도 영향계수 연산 장치(9)는, 영향계수 모델의 학습계수를 동정하였지만 이것으로 한하는 것이 아니다. 예를 들면, 평탄도 영향계수 연산 장치(9)는, 영향계수 모델의 영향계수를 동정하여도 좋은 것으로 한다. 이것은, 후술하는 실시의 형태 2에서도 마찬가지이다.
실시의 형태 2.
도 3은 실시의 형태 2의 시스템의 구성을 도시한 도면이다. 실시의 형태 2는, 실시의 형태 1과 적용 대상은 같지만, 평탄도 영향계수 차수 연산 장치(14)가 형상계(4)로부터 평탄도의 실적치를, 평탄도 목표치 설정 장치(8)로부터 목표치를 수신하고, 평탄도 영향계수 연산 장치(9)를 제어하는 점에서 상위하다. 이하, 실시의 형태 1과 상위한 동작만을 설명한다.
평탄도 영향계수 차수 연산 장치(14)는, 형상계(4)로부터 제어 주기마다의 평탄도의 실적치와 평탄도 목표치 설정 장치(8)로부터 목표치를 수신한다. 평탄도 영향계수 차수 연산 장치(14)는, 평탄도의 실적치와 평탄도의 목표치와의 편차의 절대치의 평균치가 미리 결정된 시간 단조증가(單調增加)하지 않는 경우, 상기 식(1) 내지 식(4)의 5차항의 학습계수의 동정치와 6차항의 학습계수의 동정치를 0으로 한다. 그리고, 평탄도 영향계수 차수 연산 장치(14)는, 1차항, 2차항, 3차항, 4차항의 학습계수의 동정치를 동정한다. 한편, 평탄도 영향계수 차수 연산 장치(14)는, 평탄도의 실적치와 평탄도의 목표치와의 편차의 절대치의 평균치가 단조증가하고 있는 경우, 1차항, 2차항, 3차항, 4차항, 5차항, 6차항의 학습계수의 동정치를 동정한다. 또한, 평탄도 영향계수 차수 연산 장치(14)는, 다음의 재료로부터도 당해 압연재와 같은 강종, 판두께, 판폭의 압연재에 대해서는, 1차항, 2차항, 3차항, 4차항, 5차항, 6차항의 학습계수의 동정치를 동정한다.
또한, 실시의 형태 2에서는, 미리 결정된 시간, 평탄도의 실적치와 평탄도의 목표치와의 편차의 절대치의 평균치가 단조증가하고 있는지의 여부를 평가하였지만, 이것으로 한정되는 것이 아니다. 예를 들면, WR 벤딩, IMR 벤딩의 조작량의 실적치가 발산(發散)하고 있는지의 여부를 평가하여도 좋다. WR 벤딩, IMR 벤딩의 조작량의 실적치가 발산하지 않는 경우, 상기 식(1) 내지 식(4)의 5차항의 학습계수의 동정치와 6차항의 학습계수의 동정치를 0으로 한다. 그리고, 평탄도 영향계수 차수 연산 장치(14)는, 1차항, 2차항, 3차항, 4차항의 학습계수의 동정치를 동정한다. 한편, WR 벤딩, IMR 벤딩의 조작량의 실적치가 발산하고 있는 경우, 평탄도 영향계수 차수 연산 장치(14)는, 1차항, 2차항, 3차항, 4차항, 5차항, 6차항의 학습계수의 동정치를 동정한다.
일반적으로, 평탄도 영향계수 모델의 다항식의 차수를 너무 높게 하면 쿨런트의 영향, 외란까지 학습하여 버릴 우려가 있지만, 상술한 바와 같이, 평탄도 영향계수 모델의 차수가 적절하지 않은 경우에만 고차원의 차수를 사용함에 의해, 불필요하게 차수를 높이는 일 없이, 최적의 근사 함수의 차수를 선택할 수가 있어서, 평탄도 제어의 정밀도를 향상할 수 있다.
또한, 평탄도의 대상 성분에 작용하는 액추에이터(5)의 평탄도 영향계수 모델을 6차 다항식, 비대칭 성분에 작용한 액추에이터(5)의 평탄도 영향계수 모델을 5차 다항식으로 하였지만, 물론 이것으로 한정되는 것이 아니다. 이상에 의해, 효율적이면서 고정밀도의 평탄도 영향계수 모델의 학습이 실행 가능해진다.
상기한 설명에서, 액추에이터(5)를 WR 벤딩, IMR 벤딩, IMR 시프트, 레벨링으로서 설명하였지만, 그 밖의 액추에이터, 예를 들면 VC 롤, WR 시프트 등과 조합하여도 좋다. 또한, 본 발명은 형상계(4)가 설치된, 열간 압연기, 냉간 압연기, 탠덤 밀 등 모든 압연기를 대상으로 할 수 있다.
본 발명에 의해, 미리 설정한 시간 내에, 미리 설정한 임계치보다 평탄도의 변화량 및 액추에이터(5)의 조작량이 큰 경우에 학습을 실행시킴으로써, 쿨런트 및 외란의 영향을 작게 할 수 있기 때문에, 평탄도 영향계수 모델의 근사 함수의 차수를 높게할 수 있고, 평탄도 예측 정밀도의 향상이 달성할 수 있다. 또한, 각종 압연 조건, 압연재의 특성이 변화함으로써 평탄도 영향계수가 고차원 성분을 갖게 된 경우에도, 최적의 근사 함수로 학습시킬 수 있기 때문에, 평탄도 예측 정밀도의 향상이 달성될 수 있다.
1 : 압연기
2 : 압연재
3 : 압연 방향
4 : 형상계
5 : 액추에이터
6 : 평탄도 제어 장치
7 : 조작량 연산 장치
8 : 평탄도 목표치 설정 장치
9 : 평탄도 영향계수 연산 장치
10 : 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치
11 : 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치
12 : 조작량 감시 장치
13 : 변화량 기억 장치
14 : 평탄도 영향계수 차수 연산 장치
20 : 정보 수집 장치

Claims (4)

  1. 복수의 액추에이터를 조작하여 압연재를 소망하는 제품으로 압연하는 압연 프로세스에 마련되고, 상기 압연재의 폭방향의 평탄도를 제어하는 평탄도 제어 장치로서,
    상기 압연재의 폭방향으로 설정된 복수의 측정 위치의 각각에서의 평탄도를 측정하는 형상계와,
    상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 목표치를 설정하는 평탄도 목표치 설정 장치와,
    상기 각 액추에이터를 조작한 때의 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 변화량이 상기 각 측정 위치를 변수로 하는 다항식으로 표시되고, 상기 다항식의 각 항에는 그 항이 평탄도에 주는 영향의 크기를 나타낸 영향계수가 곱하여져 있는 평탄도 영향계수 모델을 이용하여, 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치와 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 목표치와의 편차에 의거하여, 상기 편차를 작게 하기 위한 상기 각 액추에이터의 조작량을 연산하는 조작량 연산 장치와,
    상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치의 변화량이 미리 정하여진 평탄도 임계치보다 큰지의 여부를 감시하는 감시 장치와,
    상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치의 변화량이 상기 평탄도 임계치를 초과한 경우에, 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치의 변화량과 상기 각 액추에이터의 조작량의 실적치를 관련시켜서 기억하는 기억 장치와,
    상기 기억 장치로부터 판독된 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치의 변화량과 상기 각 액추에이터의 조작량의 실적치에 의거하여, 상기 평탄도 영향계수 모델의 상기 각 영향계수를 동정하고, 그 동정치를 연산하는 평탄도 영향계수 연산 장치와,
    상기 각 영향계수의 금회의 동정치와 상기 각 영향계수의 전회의 학습치에 의거하여, 상기 각 영향계수의 금회의 학습치를 연산하고, 상기 각 영향계수의 금회의 학습치를 상기 조작량 연산 장치에 대해 설정하는 평탄도 영향계수 학습치 연산 장치와,
    상기 각 영향계수의 학습치를 기억하는 평탄도 영향계수 학습치 보존 장치를 구비하는 것을 특징으로 하는 평탄도 제어 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 감시 장치는, 상기 각 액추에이터의 조작량의 실적치가 미리 정하여진 조작량 임계치보다 큰지의 여부를 감시하고,
    상기 기억 장치는, 조작량의 실적치가 상기 조작량 임계치를 초과하지 않는 액추에이터에 관해서는, 기억하는 조작량의 실적치를 제로로 치환하는 것을 특징으로 하는 평탄도 제어 장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 실적치와 상기 각 측정 위치에서의 평탄도의 목표치와의 편차의 절대치의 평균치의 변화 상황에 응하여 상기 평탄도 영향계수 모델의 차수를 변경하는 평탄도 영향계수 차수 연산 장치를 또한 구비하는 것을 특징으로 하는 평탄도 제어 장치.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 각 액추에이터의 조작량의 실적치의 발산 상황에 응하여 상기 평탄도 영향계수 모델의 차수를 변경하는 평탄도 영향계수 차수 연산 장치를 또한 구비하는 것을 특징으로 하는 평탄도 제어 장치.
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