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1. WO2020129173 - 圧延プロセスの学習制御装置

公開番号 WO/2020/129173
公開日 25.06.2020
国際出願番号 PCT/JP2018/046736
国際出願日 19.12.2018
IPC
B21B 37/00 2006.01
B処理操作;運輸
21本質的には材料の除去が行なわれない機械的金属加工;金属の打抜き
B金属の圧延
37金属圧延機またはそれで製造した製品に特に適用される制御装置または方法
G05B 13/02 2006.01
G物理学
05制御;調整
B制御系または調整系一般;このような系の機能要素;このような系または要素の監視または試験装置
13適応制御系,すなわちあらかじめ指定された規準に対して最適である行動を行なうようにそれ自体を自動的に調整する系
02電気式
出願人
  • 東芝三菱電機産業システム株式会社 TOSHIBA MITSUBISHI-ELECTRIC INDUSTRIAL SYSTEMS CORPORATION [JP]/[JP]
発明者
  • 山崎 之博 YAMASAKI, Yukihiro
代理人
  • 高田 守 TAKADA, Mamoru
  • 高橋 英樹 TAKAHASHI, Hideki
優先権情報
公開言語 (言語コード) 日本語 (JA)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) LEARNING CONTROL DEVICE FOR ROLLING PROCESS
(FR) DISPOSITIF DE COMMANDE D'APPRENTISSAGE POUR PROCESSUS DE LAMINAGE
(JA) 圧延プロセスの学習制御装置
要約
(EN)
Provided is a learning control device for a rolling process with which updating of a learning coefficient by means of an abnormal actual value can be avoided. A learning control device for a rolling process calculates a layer-specific learning coefficient current value, on the basis of a current actual value for a rolling process and a current predicted model; calculates a layer-specific learning coefficient updated value, on the basis of the layer-specific learning coefficient current value, and a layer-specific learning coefficient previous value stored in a learning table on a layer-specific basis in the same layer as the relevant layer-specific learning coefficient current value; determines an abnormality in the learning of the prediction model, on the basis of the result of a comparison of the layer-specific learning coefficient current value and the layer-specific learning coefficient previous value stored in the learning table on a layer-specific basis in the same layer as the relevant layer-specific learning coefficient current value; and, when it has been determined that an abnormality exists in the learning of the prediction model, does not update the previous value of the layer-specific learning coefficient.
(FR)
L'invention concerne un dispositif de commande d'apprentissage pour un processus de laminage qui permet d'éviter la mise à jour d'un coefficient d'apprentissage au moyen d'une valeur réelle anormale. Le dispositif de commande d'apprentissage pour un processus de laminage calcule une valeur actuelle d'un coefficient d'apprentissage spécifique de couche, sur la base d'une valeur actuelle réelle liée à un processus de laminage et d'un modèle prédit actuel ; calcule une valeur mise à jour du coefficient d'apprentissage spécifique de couche sur la base de la valeur actuelle du coefficient d'apprentissage spécifique de couche et d'une valeur précédente du coefficient d'apprentissage spécifique de couche, stockée dans une table d'apprentissage selon une spécificité de couche, dans la même couche que la valeur actuelle du coefficient d'apprentissage spécifique de couche pertinent ; détermine une anomalie dans l'apprentissage du modèle de prédiction, sur la base du résultat d'une comparaison de la valeur actuelle du coefficient d'apprentissage spécifique de couche et de la valeur précédente du coefficient d'apprentissage spécifique de couche, stockée dans la table d'apprentissage selon une spécificité de couche, dans la même couche que la valeur actuelle du coefficient d'apprentissage spécifique de couche pertinent ; et, lorsque la présence d'une anomalie a été déterminée dans l'apprentissage du modèle de prédiction, ne met pas à jour la valeur précédente du coefficient d'apprentissage spécifique de couche.
(JA)
異常な実績値による学習係数の更新を回避することができる圧延プロセスの学習制御装置を提供する。圧延プロセスの学習制御装置は、圧延プロセスの今回の実績値と現時点の予測モデルとに基づいて層別学習係数今回値を計算し、層別学習係数今回値と学習テーブルにおいて当該層別学習係数今回値と同じ層別に記憶されている層別学習係数前回値とに基づいて層別学習係数更新値を計算し、層別学習係数今回値と学習テーブルにおいて当該層別学習係数今回値と同じ層別に記憶されている層別学習係数前回値との比較結果に基づいて、予測モデルの学習における異常を判定し、予測モデルの学習における異常があると判定された場合に層別学習係数前回値を更新しない。
他の公開
KR1020197020822
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