[发明专利]轧制工艺的学习控制装置有效
| 申请号: | 201880011597.6 | 申请日: | 2018-12-19 |
| 公开(公告)号: | CN111587156B | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
| 发明(设计)人: | 山崎之博 | 申请(专利权)人: | 东芝三菱电机产业系统株式会社 |
| 主分类号: | B21B37/00 | 分类号: | B21B37/00;G05B13/02 |
| 代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 高迪 |
| 地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 轧制 工艺 学习 控制 装置 | ||
1.一种轧制工艺的学习控制装置,
具备:
分层学习系数此次值计算部,对于将修正轧制工艺的实际值与由预测模型得到的模型预测值之间的误差的学习系数分层地作为分层学习系数管理的学习表,基于上述轧制工艺的此次的实际值和现时点的预测模型,计算分层学习系数此次值;
分层学习系数更新值计算部,基于由上述分层学习系数此次值计算部计算出的分层学习系数此次值和在上述学习表中存储在与该分层学习系数此次值相同的分层中的分层学习系数前次值,计算分层学习系数更新值;
异常判定部,基于由上述分层学习系数此次值计算部计算出的分层学习系数此次值与在上述学习表中存储在与该分层学习系数此次值相同的分层中的分层学习系数前次值的比较结果,判定预测模型的学习中的异常;以及
分层学习系数更新部,在由上述异常判定部判定为有预测模型的学习中的异常的情况下不将分层学习系数前次值更新。
2.如权利要求1所述的轧制工艺的学习控制装置,
上述异常判定部在由上述分层学习系数此次值计算部计算出的分层学习系数此次值与在上述学习表中存储在与该分层学习系数此次值相同的分层中的分层学习系数前次值的差的绝对值超过了阈值的情况下,判定为有预测模型的学习中的异常。
3.如权利要求2所述的轧制工艺的学习控制装置,
具备:
分层学习系数更新次数存储部,存储根据上述分层学习系数更新部得到的上述学习表的分层学习系数的更新次数的信息;以及
判定阈值切换部,基于由上述分层学习系数更新次数存储部存储的信息,切换在上述异常判定部的判定中使用的阈值。
4.如权利要求2或3所述的轧制工艺的学习控制装置,
具备:
轧制根数存储部,存储在上述轧制工艺中从轧辊被更换起的轧材的轧制的根数的信息;以及
判定阈值切换部,基于由上述轧制根数存储部存储的信息,切换在上述异常判定部的判定中使用的阈值。
5.如权利要求2或3所述的轧制工艺的学习控制装置,
具备:
材料间学习系数此次值计算部,对于应用于下次的轧材的材料间学习系数,基于上述轧制工艺的实际值与模型预测值之间的误差来计算材料间学习系数此次值;
材料间学习系数更新增益切换部,基于上述异常判定部的判定结果,切换计算材料间学习系数更新值时的更新增益;
材料间学习系数更新值计算部,基于由上述材料间学习系数此次值计算部计算出的材料间学习系数此次值、材料间学习系数前次值和由上述材料间学习系数更新增益切换部切换后的更新增益,计算材料间学习系数更新值;以及
材料间学习系数更新部,将材料间学习系数前次值更新为由上述材料间学习系数更新值计算部计算出的材料间学习系数更新值。
6.如权利要求4所述的轧制工艺的学习控制装置,
具备:
材料间学习系数此次值计算部,对于应用于下次的轧材的材料间学习系数,基于上述轧制工艺的实际值与模型预测值之间的误差来计算材料间学习系数此次值;
材料间学习系数更新增益切换部,基于上述异常判定部的判定结果,切换计算材料间学习系数更新值时的更新增益;
材料间学习系数更新值计算部,基于由上述材料间学习系数此次值计算部计算出的材料间学习系数此次值、材料间学习系数前次值和由上述材料间学习系数更新增益切换部切换后的更新增益,计算材料间学习系数更新值;以及
材料间学习系数更新部,将材料间学习系数前次值更新为由上述材料间学习系数更新值计算部计算出的材料间学习系数更新值。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东芝三菱电机产业系统株式会社,未经东芝三菱电机产业系统株式会社许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201880011597.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





