[发明专利]轧制模型优化装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种轧制模型优化装置，该轧制模型优化装置根据轧制条件，来区分使用多个模型，该多个模型表现出用于轧制金属等的轧制工艺的模型。

背景技术

在对轧制工艺进行控制的情况下，通常，生成由表示轧制现象的模型公式所表示的轧制模型(以下，有时只称为“模型”)，对该模型施加轧制条件，并对轧制载荷、材料温度和变形量等进行预测，以决定对轧机设定的值，使轧制后的材料尺寸及温度等成为所希望的值。因此，为了以较高的精度进行轧制，需要能正确地表示轧制现象的模型公式。

在成为预测计算的对象的整个区域都具有单一的物理特性的情况下，适用一个模型，将其调整到与实际的轧制结果相一致，从而能进行稳定的预测计算。然而，存在以下情况：即，成为预测计算的对象的区域中混杂着具有不同物理特性的部分，因而有时无法以一个模型来表现。在这种情况下，能通过对每个轧制条件准备模型，力图提高物理特性不同的区域中的预测精度。在对每个区域适用不同的模型的情况下，预先决定表示各个模型的边界的边界值，并对模型进行调整，使得在由该边界值所表示的边界上各个模型不存在阶差，即，使各个模型能连续地进行连接。另外，多个模型中的每一个模型都具有学习功能，从而能通过在各个区域中进行学习，来力图提高预测精度。

作为这样的技术，例如，专利文献1揭示了一种连续轧机的板宽控制方法。在该技术中，由于轧机的出口侧板宽与入口侧张力之间具有非线性的关系，因此，准备多个与入口侧张力的范围相对应以进行宽度预测的模型，在由预先设定的边界值所表示的边界的张力下，无阶差地连接各个模型的边界。然后，为了在切换模型时减少系统变得不稳定的情况，用以各个预测时刻的出口侧板宽与其目标值之差的平方作为参数的、单一的评价函数来评价多个模型，由此实施板宽控制。

专利文献1：日本专利特开2006-150371号公报

发明内容

在上述专利文献1所揭示的连续轧机的板宽控制方法中，由于用多个进行宽度预测的模型来表现非线性较强的轧制工艺，因此，虽然能提高预测精度，但在用多个模型来表现单一的轧制工艺时，存在以下的问题。

即，较难预先决定用于切换模型的边界值，假如将边界值设定在一个模型的适用范围以外，则在该边界值的附近预测精度可能会下降。因而，希望具有能一边确认实际的轧制结果、一边适当地变更边界值的功能。

另外，在变更边界值的情况下，由于无法在由边界值来表示的边界上自动连接模型，因此，存在以下的问题：即，在每次变更边界值时，都需要根据分析结果来修改模型的参数。

此外，即使在多个模型都具有进行学习的功能的情况下，对于由边界值所表示的边界，由于无法将一个模型的边界附近的学习结果反映到另一个模型上，因此，存在以下问题：即，存在预测值在边界上变得不连续的情况。

本发明是为了解决上述问题并回应要求而完成的，其目的在于，提供一种轧制模型优化装置，该轧制模型优化装置能设定最合适的模型的适用区域，并能无阶差地连接相邻模型的预测值。

为了解决上述问题，本发明的特征在于，包括：边界值表格，该边界值表格对表示多个模型的边界的边界值进行储存；模型公式连接边界值变更部，该模型公式连接边界值变更部基于轧制的实际值，来对储存于边界值表格中的边界值进行变更；模型公式优先顺序表格，该模型公式优先顺序表格储存多个模型的优先顺序；评价部，该评价部在每个所输入的计算条件下，基于从边界值表格获取到的边界值、及从模型公式优先顺序表格获取到的优先顺序，来决定适合轧制条件的模型；模型切换部，该模型切换部将模型切换成由评价部所决定的模型；学习计算部，该学习计算部对多个模型中的每一个模型，根据所计算出的预测值与实际值之差来计算学习系数；以及模型计算部，该模型计算部利用由模型切换部所切换的模型的模型公式、及由学习计算部所计算出的学习系数，来计算该模型的预测值。

根据本发明，由于能变更表现单一的工艺的多个模型的边界，因此，能设定最合适的模型的适用区域，并能在模型的边界上无阶差地连接预测值。其结果是，由于能设定适合于各个模型的区域，因此，能力图提高模型的预测精度。

附图说明

图1是表示本发明的实施例1所涉及的轧制模型优化装置的结构的框图。

图2是用于对本发明的实施例1所涉及的、用轧制模型优化装置的模型公式连接校正系数运算部所进行的运算的概要进行说明的图。

图3是表示本发明的实施例2所涉及的轧制模型优化装置的结构的框图。