[发明专利]轧制工艺的学习控制装置

说明书

目的是提供一种能够避免基于异常的实际值进行学习系数的更新的轧制工艺的学习控制装置。轧制工艺的学习控制装置基于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，基于分层学习系数此次值和在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，基于分层学习系数此次值和在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，在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。

技术领域

本发明涉及轧制工艺的学习控制装置。

背景技术

专利文献1公开了一种轧制工艺的学习控制装置。根据该学习控制装置，即使在分层学习系数超过了限制值的情况下，也将分层学习系数修正，在限制值内对分层学习系数进行控制。因此，能够将预测模型的误差效率良好地修正。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特许第5759206号公报

发明内容

发明要解决的课题

但是，在专利文献1所记载的学习控制装置中，即使在实际值是异常的情况下，也只要学习系数不超过限制值，学习系数就被更新。在此情况下，分层学习系数不稳定。如果分层学习系数不稳定，则设定计算也不稳定。如果设定计算不稳定，则轧制状态变得不稳定。

本发明是为了解决上述课题而做出的。本发明的目的是提供一种能够避免基于异常的实际值进行的学习系数的更新的轧制工艺的学习控制装置。

用来解决课题的手段

有关本发明的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。

发明效果

根据该发明，在判定为有预测模型的学习中的异常的情况下，不将分层学习系数更新。因此，能够避免基于异常的实际值的学习系数的更新。

附图说明

图1是应用了实施方式1的轧制工艺的学习控制装置的轧制工艺的结构图。

图2是用来说明实施方式1的轧制工艺的学习控制装置的动作的概要的流程图。

图3是实施方式1的轧制工艺的学习控制装置的硬件结构图。

图4是应用了实施方式2的轧制工艺的学习控制装置的轧制工艺的结构图。

图5是用来说明实施方式2的轧制工艺的学习控制装置的第1动作的概要的流程图。

图6是用来说明由实施方式2的轧制工艺的学习控制装置进行的分层学习系数的更新次数的信息的更新的流程图。

图7是用来说明实施方式2的轧制工艺的学习控制装置的第2动作的概要的流程图。

图8是应用了实施方式3的轧制工艺的学习控制装置的轧制工艺的结构图。

图9是用来说明实施方式3的轧制工艺的学习控制装置的动作的概要的流程图。