JPH1133616A - 鋼帯の捲取温度制御装置 - Google Patents
鋼帯の捲取温度制御装置Info
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- JPH1133616A JPH1133616A JP9206882A JP20688297A JPH1133616A JP H1133616 A JPH1133616 A JP H1133616A JP 9206882 A JP9206882 A JP 9206882A JP 20688297 A JP20688297 A JP 20688297A JP H1133616 A JPH1133616 A JP H1133616A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 操業条件変化に応じて鋼帯の頭部の冷却の適
切な学習を行う。 【解決手段】 熱間圧延が行われた鋼帯を、複数の冷却
バンクからなる冷却手段で、冷却後に捲取温度が目標値
になるように冷却する捲取温度制御装置において、目標
値を達成するために、あらかじめ決定された熱伝達係数
を用いて鋼帯温度を予測して各冷却バンクの冷却能を制
御する冷却制御部２０と、同鋼種の前記鋼帯の頭部に温
度変動を起こす原因を予め特定するように、鋼帯が属す
る鋼種を類似鋼種毎にグループに分け、鋼帯の頭部領域
について鋼帯が一定長進む毎に捲取温度の予測値と実績
値の差を基に予測に用いた熱伝達係数の真値からの偏差
を逐次型最小二乗法により求め、同一グループ内で直前
に熱間圧延された鋼帯との時間差がある一定の忘却時間
以内であれば偏差を指数平滑で更新して学習値として求
め、冷却制御部の熱伝達係数を学習値で補正する鋼帯間
の学習計算部３０とを備える。
切な学習を行う。 【解決手段】 熱間圧延が行われた鋼帯を、複数の冷却
バンクからなる冷却手段で、冷却後に捲取温度が目標値
になるように冷却する捲取温度制御装置において、目標
値を達成するために、あらかじめ決定された熱伝達係数
を用いて鋼帯温度を予測して各冷却バンクの冷却能を制
御する冷却制御部２０と、同鋼種の前記鋼帯の頭部に温
度変動を起こす原因を予め特定するように、鋼帯が属す
る鋼種を類似鋼種毎にグループに分け、鋼帯の頭部領域
について鋼帯が一定長進む毎に捲取温度の予測値と実績
値の差を基に予測に用いた熱伝達係数の真値からの偏差
を逐次型最小二乗法により求め、同一グループ内で直前
に熱間圧延された鋼帯との時間差がある一定の忘却時間
以内であれば偏差を指数平滑で更新して学習値として求
め、冷却制御部の熱伝達係数を学習値で補正する鋼帯間
の学習計算部３０とを備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は鋼帯の捲取温度制御
装置に関し、特に鋼帯間の熱伝達係数の学習の最適化を
行う装置に関する。
装置に関し、特に鋼帯間の熱伝達係数の学習の最適化を
行う装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】上記鋼帯の捲取温度制御装置では、熱間
圧延された鋼帯（鋼板）の品質確保のためには、捲取温
度（ＣＴ）の制御が重要である。これによって、鋼帯の
加工性などの品質が決定されるためである。捲取温度の
制御の難しい点として、温度の実測点数が多く取れない
ことが挙げられる。温度の実測は、一般的に、仕上出側
と捲取入側のみで行われるか、多くてもこの他に中間に
２点程度の実測点が設けられるだけである。その理由
は、通常鋼帯の冷却には水を使用し温度の実測には放射
温度計を使用するが、冷却水を鋼帯に注水することによ
り発生する蒸気、板上水を温度測定のために、取り除く
ブロワー、水切りスプレー等の設備環境対策が必要とな
り、つまり、空間的な制約、コストアップが発生するた
めである。
圧延された鋼帯（鋼板）の品質確保のためには、捲取温
度（ＣＴ）の制御が重要である。これによって、鋼帯の
加工性などの品質が決定されるためである。捲取温度の
制御の難しい点として、温度の実測点数が多く取れない
ことが挙げられる。温度の実測は、一般的に、仕上出側
と捲取入側のみで行われるか、多くてもこの他に中間に
２点程度の実測点が設けられるだけである。その理由
は、通常鋼帯の冷却には水を使用し温度の実測には放射
温度計を使用するが、冷却水を鋼帯に注水することによ
り発生する蒸気、板上水を温度測定のために、取り除く
ブロワー、水切りスプレー等の設備環境対策が必要とな
り、つまり、空間的な制約、コストアップが発生するた
めである。
【０００３】そこで、一般的には、仕上出側の温度から
鋼帯の温度を予測計算し予測値が目標値に一致するよう
に、注水するフィードフォワード（ＦＦ）制御が行われ
ている。また、上記注水制御では、フィードバック（Ｆ
Ｂ）制御により注水修正が行われている。このフィード
バック制御では鋼帯の捲取温度実績値（実績ＣＴ）と目
標値を比較し、冷却不足の場合には注水量増加が行わ
れ、過冷却の場合には注水量減少が行われる。
鋼帯の温度を予測計算し予測値が目標値に一致するよう
に、注水するフィードフォワード（ＦＦ）制御が行われ
ている。また、上記注水制御では、フィードバック（Ｆ
Ｂ）制御により注水修正が行われている。このフィード
バック制御では鋼帯の捲取温度実績値（実績ＣＴ）と目
標値を比較し、冷却不足の場合には注水量増加が行わ
れ、過冷却の場合には注水量減少が行われる。
【０００４】さらに、上記注水制御では前記鋼帯の温度
の予測値と実績値との差を補正する鋼帯内学習制御によ
り温度予測精度向上が行われている。しかし、これらの
フィードバック制御、フィードフォワード制御、鋼帯内
学習制御にも拘わらず、鋼帯頭部領域の温度制御精度は
悪い。この理由は、鋼帯頭部領域は捲取温度の実績値を
利用したフィードバック制御、鋼帯内学習制御が間に合
わないため、鋼帯の温度を正確に予測してフィードフォ
ワード制御をしなければならないにもかかわらず、鋼帯
頭部領域は中央部以後に比較して冷却特性（熱伝達係
数）が異なる場合が多く、温度予測計算が外れやすいた
めである。例えば、熱間圧延前の加熱段階における過加
熱、加熱不足のような加熱ムラはスケール発生状況変化
による表面状態変化を誘起して最終的に冷却段階での熱
伝達係数変化の発生に至る。また、頭部領域冷却中は、
先端未固定のため、例えば、たわみ、たくれのような形
状変化が大きく、水のりが起こり、過冷却気味になる場
合がある。
の予測値と実績値との差を補正する鋼帯内学習制御によ
り温度予測精度向上が行われている。しかし、これらの
フィードバック制御、フィードフォワード制御、鋼帯内
学習制御にも拘わらず、鋼帯頭部領域の温度制御精度は
悪い。この理由は、鋼帯頭部領域は捲取温度の実績値を
利用したフィードバック制御、鋼帯内学習制御が間に合
わないため、鋼帯の温度を正確に予測してフィードフォ
ワード制御をしなければならないにもかかわらず、鋼帯
頭部領域は中央部以後に比較して冷却特性（熱伝達係
数）が異なる場合が多く、温度予測計算が外れやすいた
めである。例えば、熱間圧延前の加熱段階における過加
熱、加熱不足のような加熱ムラはスケール発生状況変化
による表面状態変化を誘起して最終的に冷却段階での熱
伝達係数変化の発生に至る。また、頭部領域冷却中は、
先端未固定のため、例えば、たわみ、たくれのような形
状変化が大きく、水のりが起こり、過冷却気味になる場
合がある。
【０００５】鋼帯頭部領域の温度精度向上する従来技術
として、特開平３−１９８９０５号公報に記載されるも
のがある。これには頭部領域について捲取温度の目標値
と実績値の差の平均から目標値に対する修正量を求めこ
れを指数平滑して制御に反映することが開示されてい
る。また、特開昭６４−６２２０６号公報に記載される
ものがあり、これには、逐次型最小二乗法で、バンク毎
に上下に分割された各領域毎に、水冷・空冷別に冷却能
の補正値を鋼帯内で学習し、これを次の鋼帯に適用する
方法が提示されている。
として、特開平３−１９８９０５号公報に記載されるも
のがある。これには頭部領域について捲取温度の目標値
と実績値の差の平均から目標値に対する修正量を求めこ
れを指数平滑して制御に反映することが開示されてい
る。また、特開昭６４−６２２０６号公報に記載される
ものがあり、これには、逐次型最小二乗法で、バンク毎
に上下に分割された各領域毎に、水冷・空冷別に冷却能
の補正値を鋼帯内で学習し、これを次の鋼帯に適用する
方法が提示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平３−１９８９０５号公報に記載される方法では、第
１には、バンク毎に学習できないため、注水量・注水パ
ターンが変化したとき温度計算誤差が発生し、第２に
は、空冷分の誤差と水冷分の誤差を分割してとらえるこ
とができないため、注水量・注水パターンが変化したと
き温度計算誤差が発生するという問題がある。
開平３−１９８９０５号公報に記載される方法では、第
１には、バンク毎に学習できないため、注水量・注水パ
ターンが変化したとき温度計算誤差が発生し、第２に
は、空冷分の誤差と水冷分の誤差を分割してとらえるこ
とができないため、注水量・注水パターンが変化したと
き温度計算誤差が発生するという問題がある。
【０００７】また、上記特開昭６４−６２２０６号公報
に記載される方法では、特開平７−３２０２４号公報に
記載されているように鋼帯の頭部領域と尾部領域では最
適な学習値が異なるため、その差分の誤差が発生すると
いう問題がある。加えて、類似鋼種毎にグループ分けさ
れた同一グループの鋼帯間においても最適な学習値は経
時変化するので、上記いずれの方法でもこれを適切に反
映させることができず、捲取温度の精度向上を、図るこ
とができないという問題がある。
に記載される方法では、特開平７−３２０２４号公報に
記載されているように鋼帯の頭部領域と尾部領域では最
適な学習値が異なるため、その差分の誤差が発生すると
いう問題がある。加えて、類似鋼種毎にグループ分けさ
れた同一グループの鋼帯間においても最適な学習値は経
時変化するので、上記いずれの方法でもこれを適切に反
映させることができず、捲取温度の精度向上を、図るこ
とができないという問題がある。
【０００８】図５は鋼帯毎の最適な学習値の変化イメー
ジを説明する図である。本図は特定鋼種の鋼帯について
各鋼帯毎の最適な学習値を鋼帯の熱間圧延時刻に対して
プロットしたものを示す。なお鋼帯は熱間圧延直後に冷
却される。圧延と冷却は連続作業であり、鋼帯間の圧延
時刻の時間差≒冷却時刻の時間差である。学習値は空冷
・水冷、バンク（分割領域）毎の複数のうち１つをプロ
ットしてある。同一鋼種にも拘わらず、最適な値は鋼帯
毎に変化する。特徴としては、第１には、連続（６０分
以内程度）して熱間圧延されたものは、ある値を中心に
分布することがあり、第２には、圧延間隔が長い時間
（数時間〜数日）あいた後に冷却したものは、上記分布
の中心が変化することにある。
ジを説明する図である。本図は特定鋼種の鋼帯について
各鋼帯毎の最適な学習値を鋼帯の熱間圧延時刻に対して
プロットしたものを示す。なお鋼帯は熱間圧延直後に冷
却される。圧延と冷却は連続作業であり、鋼帯間の圧延
時刻の時間差≒冷却時刻の時間差である。学習値は空冷
・水冷、バンク（分割領域）毎の複数のうち１つをプロ
ットしてある。同一鋼種にも拘わらず、最適な値は鋼帯
毎に変化する。特徴としては、第１には、連続（６０分
以内程度）して熱間圧延されたものは、ある値を中心に
分布することがあり、第２には、圧延間隔が長い時間
（数時間〜数日）あいた後に冷却したものは、上記分布
の中心が変化することにある。
【０００９】この原因は、前述の加熱条件等の操業条件
が状況に応じて変化することである。生産量を重視する
場合、燃料原単位を重視する場合、制御精度を重視する
場合など、同じ鋼種でも状況によって加熱条件等の操業
条件を変えることがある。また、搬送ロールの温度や冷
却水温の変動など、温度予測モデルに組み込まれていな
いものや、組み込まれていても調整・取り込みが完全で
ないものの影響を受ける。例えば、数時間以上圧延を休
止した後は、冷却水温度、搬送ロール温度が低くなるこ
とがある。
が状況に応じて変化することである。生産量を重視する
場合、燃料原単位を重視する場合、制御精度を重視する
場合など、同じ鋼種でも状況によって加熱条件等の操業
条件を変えることがある。また、搬送ロールの温度や冷
却水温の変動など、温度予測モデルに組み込まれていな
いものや、組み込まれていても調整・取り込みが完全で
ないものの影響を受ける。例えば、数時間以上圧延を休
止した後は、冷却水温度、搬送ロール温度が低くなるこ
とがある。
【００１０】図６は従来技術の学習値の変化イメージを
説明する図である。図に示す如く、圧延間隔が長い時間
あいた後、連続圧延を再開した場合に、分布の中心が異
なる相関のうすい過去の値にひきづられて鋼帯の学習値
の誤差が大きくなる。このように同一の鋼種における鋼
帯間で最適な学習値が経時変化するため、これを適切に
反影しないかぎり、鋼帯頭部領域の制御精度は向上しな
い。
説明する図である。図に示す如く、圧延間隔が長い時間
あいた後、連続圧延を再開した場合に、分布の中心が異
なる相関のうすい過去の値にひきづられて鋼帯の学習値
の誤差が大きくなる。このように同一の鋼種における鋼
帯間で最適な学習値が経時変化するため、これを適切に
反影しないかぎり、鋼帯頭部領域の制御精度は向上しな
い。
【００１１】したがって、本発明は、上記問題点に鑑
み、操業条件変化に応じて適切な学習を行うことがで
き、鋼帯頭部の冷却を適切に行える鋼帯の捲取温度制御
装置を提供することを目的とする。
み、操業条件変化に応じて適切な学習を行うことがで
き、鋼帯頭部の冷却を適切に行える鋼帯の捲取温度制御
装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記問題点を
解決するために熱間圧延が行われた鋼帯を、個々に冷却
能の操作が可能な複数の冷却バンクからなる冷却手段
で、冷却後に測定される捲取温度が目標値になるように
冷却する捲取温度制御装置において、前記目標値を達成
するために、あらかじめ決定された熱伝達係数を用いて
鋼帯温度を予測して各冷却バンクの冷却能を制御する冷
却制御部と、同鋼種の前記鋼帯の頭部に温度変動を起こ
す原因を予め特定するように、鋼帯が属する鋼種を類似
鋼種毎にグループに分け、鋼帯の頭部領域について鋼帯
が一定長進む毎に捲取温度の予測値と実績値の差を基に
予測に用いた熱伝達係数の真値からの偏差を逐次型最小
二乗法により求め、同一グループ内で直前に熱間圧延さ
れた鋼帯との時間差がある一定の忘却時間以内であれば
前記偏差を指数平滑で更新して学習値として求め、前記
冷却制御部の熱伝達係数を前記学習値で補正する鋼帯間
の学習計算部とを備えることを特徴とする。
解決するために熱間圧延が行われた鋼帯を、個々に冷却
能の操作が可能な複数の冷却バンクからなる冷却手段
で、冷却後に測定される捲取温度が目標値になるように
冷却する捲取温度制御装置において、前記目標値を達成
するために、あらかじめ決定された熱伝達係数を用いて
鋼帯温度を予測して各冷却バンクの冷却能を制御する冷
却制御部と、同鋼種の前記鋼帯の頭部に温度変動を起こ
す原因を予め特定するように、鋼帯が属する鋼種を類似
鋼種毎にグループに分け、鋼帯の頭部領域について鋼帯
が一定長進む毎に捲取温度の予測値と実績値の差を基に
予測に用いた熱伝達係数の真値からの偏差を逐次型最小
二乗法により求め、同一グループ内で直前に熱間圧延さ
れた鋼帯との時間差がある一定の忘却時間以内であれば
前記偏差を指数平滑で更新して学習値として求め、前記
冷却制御部の熱伝達係数を前記学習値で補正する鋼帯間
の学習計算部とを備えることを特徴とする。
【００１３】この手段により、操業条件変化に応じて適
切に熱伝達係数の学習を行うことができ且つ鋼帯の頭部
の冷却を適切に行うことが可能になる。
切に熱伝達係数の学習を行うことができ且つ鋼帯の頭部
の冷却を適切に行うことが可能になる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下本発明の実施の形態について
図面を参照して説明する。図１は本発明に係る熱延冷却
工程の概略を説明する図である。本図に示す如く、鋼帯
１は仕上ミル２からコイラー３に通板し、冷却設備であ
る注水バンク４を通板中にに冷却される。注水バンク４
の入口には仕上出側温度（ＦＴ）を測定する仕上出側温
度計８、その出口には捲取温度（ＣＴ）を測定する捲取
温度計９が設けられている。そして、注水バンク４は制
御バルブ１０と、注水ヘッダ１１とからなる。捲取速度
検出器１２はコイラ３の捲取速度を検出する。仕上速度
検出器１３は仕上ミル２の速度を検出する。
図面を参照して説明する。図１は本発明に係る熱延冷却
工程の概略を説明する図である。本図に示す如く、鋼帯
１は仕上ミル２からコイラー３に通板し、冷却設備であ
る注水バンク４を通板中にに冷却される。注水バンク４
の入口には仕上出側温度（ＦＴ）を測定する仕上出側温
度計８、その出口には捲取温度（ＣＴ）を測定する捲取
温度計９が設けられている。そして、注水バンク４は制
御バルブ１０と、注水ヘッダ１１とからなる。捲取速度
検出器１２はコイラ３の捲取速度を検出する。仕上速度
検出器１３は仕上ミル２の速度を検出する。
【００１５】図２は鋼帯の捲取温度制御装置を説明する
図である。本図に示す如く、捲取温度制御装置は冷却制
御部２０と鋼帯間の学習計算部３０からなる。冷却制御
部２０は、仕上出側温度計８、仕上速度検出器１３、捲
取温度計９、捲取速度検出器１２からの信号を入力し
て、冷却速度を考慮して鋼帯１の予想冷却温度（ＣＴ）
を計算し、計算した予測値と目標値が一致するように注
水制御を行う。この注水制御において熱伝達係数が使用
される。具体的には下記式（１）、（２）を用いて目標
温度となるまで繰り返し計算が行われる。
図である。本図に示す如く、捲取温度制御装置は冷却制
御部２０と鋼帯間の学習計算部３０からなる。冷却制御
部２０は、仕上出側温度計８、仕上速度検出器１３、捲
取温度計９、捲取速度検出器１２からの信号を入力し
て、冷却速度を考慮して鋼帯１の予想冷却温度（ＣＴ）
を計算し、計算した予測値と目標値が一致するように注
水制御を行う。この注水制御において熱伝達係数が使用
される。具体的には下記式（１）、（２）を用いて目標
温度となるまで繰り返し計算が行われる。
【００１６】
【数１】
【００１７】このような計算で得られた計算ＣＴを実績
で得られた実績ＣＴを基に以下のように補正を行う。鋼
帯間の学習計算部３０は、仕上出側温度計８、仕上速度
検出器１３、捲取温度計９、捲取速度検出器１２からの
信号を入力し、さらに操業条件の情報を入力し、種々の
鋼帯１のグループ毎に予め鋼帯１の頭部の熱伝達係数の
学習値を計算して格納しておく。学習計算部３０は操業
条件に応じて格納された学習値で冷却制御部２０の熱伝
達係数を補正する。
で得られた実績ＣＴを基に以下のように補正を行う。鋼
帯間の学習計算部３０は、仕上出側温度計８、仕上速度
検出器１３、捲取温度計９、捲取速度検出器１２からの
信号を入力し、さらに操業条件の情報を入力し、種々の
鋼帯１のグループ毎に予め鋼帯１の頭部の熱伝達係数の
学習値を計算して格納しておく。学習計算部３０は操業
条件に応じて格納された学習値で冷却制御部２０の熱伝
達係数を補正する。
【００１８】なお、鋼帯間の学習計算部３０は注水バン
ク４を、説明の簡単化のため、例えば、前後、上下の４
つの領域に分割し、各領域で予測冷却温度の計算に使用
する熱伝達係数をα1 ，α2 ，α3 ，α4 として、以下
の如く、逐次型最小二乗法を適用する。以下詳細に説明
する。図３は鋼帯間の学習計算部３０の動作を説明する
フローチャートである。
ク４を、説明の簡単化のため、例えば、前後、上下の４
つの領域に分割し、各領域で予測冷却温度の計算に使用
する熱伝達係数をα1 ，α2 ，α3 ，α4 として、以下
の如く、逐次型最小二乗法を適用する。以下詳細に説明
する。図３は鋼帯間の学習計算部３０の動作を説明する
フローチャートである。
【００１９】鋼帯１の先端が仕上出側温度計８に達する
と処理が開始する。図３に示す如く、ステップＦ１０に
おいて現在冷却している鋼帯１の分類を行い、学習層別
（グループ）を決定する。例えば、成分、板厚、捲取温
度、冷却速度、目標温度パターンが類似する鋼種毎に鋼
帯１を分類する。なお、グループ内では注水パターンの
ような操業条件の変動を可能な限り小さくする。また、
学習を行う鋼帯１の頭部領域について、目標温度パター
ンが詳細に設定され且つ頭部の温度変動の主原因とな
る、例えば薄物の場合は形状、厚物の場合は加熱条件が
設定される。ステップＦ１１において冷却開始時刻を保
存する。ステップＦ１２において、前回の学習値および
冷却開始時刻をとり込む。ステップＦ１３において前回
の冷却は忘却時間以上前かを判定する。すなわち、１本
前の同層別鋼帯の冷却開始時刻と、現在時刻との差を求
め、忘却時間と比較する。なお、忘却時間は鋼帯間の冷
却待ち時間が大きくなり、図６に示す連続圧延の１つの
相関の少ない過去の値にひきづられて鋼帯の学習値の平
滑化が悪化するのを防止するために設けられる。ステッ
プＦ１４において忘却時間以上の場合には学習値Δαi
を規定値にリセットして処理を終了する。この値は長期
間、例えば１年間の学習値の平均値とする。ステップＦ
１５において、冷却制御部に学習値をわたし、熱伝達係
数を補正する。ステップＦ１６において鋼帯１の頭部指
定領域が捲取温度計９を通過完了したか判定する。ステ
ップＦ１７において、通過未完了ならば、仕上温度、通
板速度、注水実績をサンプリングし、鋼帯１の成分、サ
イズ（厚み、幅）等を考慮して、逐次型最小二乗法を適
用するために、冷却制御部２０で行う予測冷却温度の計
算と同様にして捲取温度の計算誤差ΔＣＴ（＝実績ＣＴ
−計算ＣＴ）と、各領域の熱伝達係数α1 ，α2 ，α
3 ，α4 の影響係数（偏微分）を計算する。ステップＦ
１８において逐次型最小二乗法で温度の計算誤差ΔＣＴ
が最小となる熱伝達係数α1 ，α2 ，α3 ，α4 の真値
からの偏差Δβ1 ，Δβ2 ，Δβ3 ，Δβ4 を計算す
る。すなわち、Δβ1 ，Δβ2 ，Δβ3 ，Δβ4 が熱伝
達係数α1 ，α2，α3 ，α4 を補正する学習値とな
る。ステップＦ１６に戻り、鋼帯の頭部指定領域が捲取
温度計９を通過するまで一定周期で上記計算が繰り返し
行われる。ステップＦ１９においてステップＦ１４で通
過完了して頭部指定領域の計算が終了したならば、指数
平滑により学習値を更新する。また、上記逐次型最小二
乗法を適用するに当たり、忘却係数を設けてこれを調整
する場合、捲取温度外れのパターンに応じて調整するこ
とが必要である。
と処理が開始する。図３に示す如く、ステップＦ１０に
おいて現在冷却している鋼帯１の分類を行い、学習層別
（グループ）を決定する。例えば、成分、板厚、捲取温
度、冷却速度、目標温度パターンが類似する鋼種毎に鋼
帯１を分類する。なお、グループ内では注水パターンの
ような操業条件の変動を可能な限り小さくする。また、
学習を行う鋼帯１の頭部領域について、目標温度パター
ンが詳細に設定され且つ頭部の温度変動の主原因とな
る、例えば薄物の場合は形状、厚物の場合は加熱条件が
設定される。ステップＦ１１において冷却開始時刻を保
存する。ステップＦ１２において、前回の学習値および
冷却開始時刻をとり込む。ステップＦ１３において前回
の冷却は忘却時間以上前かを判定する。すなわち、１本
前の同層別鋼帯の冷却開始時刻と、現在時刻との差を求
め、忘却時間と比較する。なお、忘却時間は鋼帯間の冷
却待ち時間が大きくなり、図６に示す連続圧延の１つの
相関の少ない過去の値にひきづられて鋼帯の学習値の平
滑化が悪化するのを防止するために設けられる。ステッ
プＦ１４において忘却時間以上の場合には学習値Δαi
を規定値にリセットして処理を終了する。この値は長期
間、例えば１年間の学習値の平均値とする。ステップＦ
１５において、冷却制御部に学習値をわたし、熱伝達係
数を補正する。ステップＦ１６において鋼帯１の頭部指
定領域が捲取温度計９を通過完了したか判定する。ステ
ップＦ１７において、通過未完了ならば、仕上温度、通
板速度、注水実績をサンプリングし、鋼帯１の成分、サ
イズ（厚み、幅）等を考慮して、逐次型最小二乗法を適
用するために、冷却制御部２０で行う予測冷却温度の計
算と同様にして捲取温度の計算誤差ΔＣＴ（＝実績ＣＴ
−計算ＣＴ）と、各領域の熱伝達係数α1 ，α2 ，α
3 ，α4 の影響係数（偏微分）を計算する。ステップＦ
１８において逐次型最小二乗法で温度の計算誤差ΔＣＴ
が最小となる熱伝達係数α1 ，α2 ，α3 ，α4 の真値
からの偏差Δβ1 ，Δβ2 ，Δβ3 ，Δβ4 を計算す
る。すなわち、Δβ1 ，Δβ2 ，Δβ3 ，Δβ4 が熱伝
達係数α1 ，α2，α3 ，α4 を補正する学習値とな
る。ステップＦ１６に戻り、鋼帯の頭部指定領域が捲取
温度計９を通過するまで一定周期で上記計算が繰り返し
行われる。ステップＦ１９においてステップＦ１４で通
過完了して頭部指定領域の計算が終了したならば、指数
平滑により学習値を更新する。また、上記逐次型最小二
乗法を適用するに当たり、忘却係数を設けてこれを調整
する場合、捲取温度外れのパターンに応じて調整するこ
とが必要である。
【００２０】図７は鋼帯の頭部捲取温度高め外れの例を
説明する図である。本図に示す如く、温度が目標から公
差以上はずれる領域が頭部領域の大半を占めることがわ
かっている場合、計算の収束を早めるように忘却係数を
調整する必要がある。図８は捲取温度温度局部落ち込み
の例を説明する図である。本図に示す如く、温度が落ち
込んで目標から公差以上はずれる領域が頭部領域のごく
一部であることがわかっている場合、落ち込み部の影響
が小さくなるように忘却係数を調整する必要がある。
説明する図である。本図に示す如く、温度が目標から公
差以上はずれる領域が頭部領域の大半を占めることがわ
かっている場合、計算の収束を早めるように忘却係数を
調整する必要がある。図８は捲取温度温度局部落ち込み
の例を説明する図である。本図に示す如く、温度が落ち
込んで目標から公差以上はずれる領域が頭部領域のごく
一部であることがわかっている場合、落ち込み部の影響
が小さくなるように忘却係数を調整する必要がある。
【００２１】図４は本発明に係る学習値の変化イメージ
を説明する図である。鋼種のグループ、鋼帯の頭部の温
度変動の原因、鋼帯の冷却時刻を考慮して、本図に示す
如く連続して圧延した鋼帯の学習値を最適に平滑化で
き、かつ圧延間隔が長時間あいても、相関のうすい過却
の値にひきづられることなく、つまり学習値の誤差が小
さくでき、鋼帯間の学習値が最適に設定できるようにな
った。すなわち、鋼帯頭部では、熱伝達係数α1 ，α
2 ，α3 ，α4 にこのようにして得られた最新の更新学
習値Δα1 ，Δα2 ，Δα3 ，Δα4 をそれぞれ加えた
値を用いて時間遅れなしに注水が制御される。なお、注
水バンク４を前後に２よりも大きな複数に分割し、上下
に２分割して上記の適用を行うことにより補正精度がさ
らに向上できる。このように注水バンク４を複数に分割
して補正を行うことにより、計算量を減らして計算機負
担を下げることが可能となる。
を説明する図である。鋼種のグループ、鋼帯の頭部の温
度変動の原因、鋼帯の冷却時刻を考慮して、本図に示す
如く連続して圧延した鋼帯の学習値を最適に平滑化で
き、かつ圧延間隔が長時間あいても、相関のうすい過却
の値にひきづられることなく、つまり学習値の誤差が小
さくでき、鋼帯間の学習値が最適に設定できるようにな
った。すなわち、鋼帯頭部では、熱伝達係数α1 ，α
2 ，α3 ，α4 にこのようにして得られた最新の更新学
習値Δα1 ，Δα2 ，Δα3 ，Δα4 をそれぞれ加えた
値を用いて時間遅れなしに注水が制御される。なお、注
水バンク４を前後に２よりも大きな複数に分割し、上下
に２分割して上記の適用を行うことにより補正精度がさ
らに向上できる。このように注水バンク４を複数に分割
して補正を行うことにより、計算量を減らして計算機負
担を下げることが可能となる。
【００２２】さらに、鋼帯１の頭部以外の中央部等は前
述の如く、学習値で補正を行わず、式（４）、（５）か
ら直接得られた熱伝達係数α1 ，α2 ，α3 ，α4 を用
いてもよい。または、鋼帯内学習をあわせて行わせても
よい。
述の如く、学習値で補正を行わず、式（４）、（５）か
ら直接得られた熱伝達係数α1 ，α2 ，α3 ，α4 を用
いてもよい。または、鋼帯内学習をあわせて行わせても
よい。
【００２３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
操業条件変化に応じて適切な熱伝達係数の学習を行うこ
とができるようになった。
操業条件変化に応じて適切な熱伝達係数の学習を行うこ
とができるようになった。
【図１】本発明に係る熱延冷却工程の概略を説明する図
である。
である。
【図２】鋼帯の捲取温度制御装置を説明する図である。
【図３】鋼帯間の学習計算部３０の動作を説明するフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図４】本発明に係る学習値の変化イメージを説明する
図である。
図である。
【図５】鋼帯毎の最適な学習値の変化イメージを説明す
る図である。
る図である。
【図６】従来技術の学習値の変化イメージを説明する図
である。
である。
【図７】鋼帯の頭部温度高め外れの例を説明する図であ
る。
る。
【図８】温度局部落ち込み例を説明する図である。
１…鋼板 ４…注水バンク ８…仕上出側温度計 ９…捲取温度計 ２０…冷却制御部 ３０…鋼帯間の学習計算部
Claims (1)
- 【請求項１】 熱間圧延が行われた鋼帯を、個々に冷却
能の操作が可能な複数の冷却バンクからなる冷却手段
で、冷却後に測定される捲取温度が目標値になるように
冷却する捲取温度制御装置において、 前記目標値を達成するために、あらかじめ決定された熱
伝達係数を用いて鋼帯温度を予測して各冷却バンクの冷
却能を制御する冷却制御部と、 同鋼種の前記鋼帯の頭部に温度変動を起こす原因を予め
特定するように、鋼帯が属する鋼種を類似鋼種毎にグル
ープに分け、鋼帯の頭部領域について鋼帯が一定長進む
毎に捲取温度の予測値と実績値の差を基に予測に用いた
熱伝達係数の真値からの偏差を逐次型最小二乗法により
求め、同一グループ内で直前に熱間圧延された鋼帯との
時間差がある一定の忘却時間以内であれば前記偏差を指
数平滑で更新して学習値として求め、前記冷却制御部の
熱伝達係数を前記学習値で補正する鋼帯間の学習計算部
とを備えることを特徴とする鋼帯の捲取温度制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9206882A JPH1133616A (ja) | 1997-05-23 | 1997-07-31 | 鋼帯の捲取温度制御装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13392997 | 1997-05-23 | ||
| JP9-133929 | 1997-05-23 | ||
| JP9206882A JPH1133616A (ja) | 1997-05-23 | 1997-07-31 | 鋼帯の捲取温度制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1133616A true JPH1133616A (ja) | 1999-02-09 |
Family
ID=26468156
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9206882A Withdrawn JPH1133616A (ja) | 1997-05-23 | 1997-07-31 | 鋼帯の捲取温度制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1133616A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010017723A (ja) * | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Kobe Steel Ltd | 圧延材の先端部の温度予測方法 |
| WO2011048671A1 (ja) * | 2009-10-21 | 2011-04-28 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 制御設定装置及び制御設定方法 |
| JP2012081518A (ja) * | 2010-09-16 | 2012-04-26 | Sumitomo Metal Ind Ltd | 厚鋼板の冷却制御方法、冷却制御装置及び厚鋼板の製造方法 |
| US10464146B2 (en) | 2011-06-30 | 2019-11-05 | Kyocera Corporation | Cutting insert, cutting tool, and method of manufacturing machined product using the same |
| JP2021154367A (ja) * | 2020-03-30 | 2021-10-07 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 鋼板の制御冷却方法及び制御冷却装置 |
| CN114178343A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-03-15 | 首钢智新迁安电磁材料有限公司 | 一种薄带钢带头卷取褶皱的控制方法 |
-
1997
- 1997-07-31 JP JP9206882A patent/JPH1133616A/ja not_active Withdrawn
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN114178343B (zh) * | 2021-11-17 | 2024-04-12 | 首钢智新迁安电磁材料有限公司 | 一种薄带钢带头卷取褶皱的控制方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20041005 |