特許

J-GLOBAL ID：200903043353727083

圧延機の制御方法及び圧延機の制御装置

発明者： 岡田 行弘
出願人/特許権者： 日本鋼管株式会社
代理人 (1件)： 細江 利昭
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平9-235481
公開番号（公開出願番号）：特開平11-000707
出願日： 1997年08月18日
公開日（公表日）： 1999年01月06日
要約：

【要約】【課題】 多くのテーブルを用いずに、より多くのモデル誤差発生因子となる圧延変数を考慮してモデル誤差を推定可能とする【解決手段】 圧延仕様入力部7は、鋼種、板厚、板幅、スラブ寸法、仕上げ温度等の圧延に関する仕様を入力する。圧延荷重計算処理部2は、これらの入力データに基づいて、圧延荷重式により圧延荷重を計算する。収集されたデータの一部は、長期学習入力値記憶装置11に記憶され、ニューラルネットワーク学習制御装置12に入力されてニューラルネットワークによる処理がなされて、鋼種、成分値等の変動が圧延荷重計算処理部に与える誤差の程度が計算される。そして、計算されたパラメータは、長期学習処理部6に転記される。長期学習処理部6の出力は圧延荷重学習修正処理部3に入力されて圧延荷重計算処理部2の誤差を補正するのに使用される。

請求項（抜粋）：

圧延機の特性を数式モデル化した数式モデルに従って、圧延機の各設定値を決定し、圧延結果をフィードバックして数式モデルの誤差を修正しながら圧延を行う圧延機の制御方法であって、過去の同一仕様の圧延材または同種仕様の圧延材のモデル誤差の実績から、前記同一仕様の圧延材または同種仕様の圧延材に特有のモデルの誤差を推定し、数式モデル計算値に修正を加える長期学習制御と、圧延機の温度変化や摩耗などの短期的変化に伴う圧延状態の変化により生ずるモデル誤差を至近の圧延材のモデル誤差の実績から推定し、モデル計算値に修正を加える短期学習制御とを、圧延モデルに反映させる圧延機制御方法において、前記長期学習制御をニューラルネットワークを用いて行うことを特徴とする圧延機の制御方法。

IPC (4件)：

B21B 37/00 ,  B21B 37/00 BBH ,  G05B 13/02 ,  G06F 15/18 550

FI (4件)：

B21B 37/00 113 C ,  G05B 13/02 L ,  G06F 15/18 550 E ,  B21B 37/00 BBH