[发明专利]镀液附着量控制装置及控制方法有效
申请号: | 200710140765.5 | 申请日: | 2007-08-09 |
公开(公告)号: | CN101144144A | 公开(公告)日: | 2008-03-19 |
发明(设计)人: | 鹿山昌宏 | 申请(专利权)人: | 株式会社日立制作所 |
主分类号: | C23C2/16 | 分类号: | C23C2/16;G05B17/02;G05D5/02 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 | 代理人: | 李贵亮 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 附着 控制 装置 方法 | ||
技术领域
[0001]
本发明涉及在钢铁成套设备的连续镀敷生产线中,使钢板附着所需厚度的镀液的镀液附着量控制装置及其控制方法,特别涉及镀液附着量的目标变更时,计算出补偿了各种干扰的影响的适当的控制指令值的控制方法。
背景技术
[0002]
作为现有技术的控制镀液附着量的方法,例如在专利文献1中,记述了在镀液附着量的目标变更时实施的预置(preset)控制单元。公开了具备使用镀液附着量预测模型(model)直接算出旨在获得目标镀液附着量的操作量的绝对值预置单元,和使用镀液附着量预测模型算出相当于目标附着量的变更量的操作量的变化部分,将它与现在的操作量进行加减后,求出新的操作量的相对值预置单元,着眼于目标值的变更量等,选择适当的单元,进行预置的手法。
[0003]
另外,在专利文献2中,公开了计算镀液附着量预测模型的输出与实际附着的电镀量的差分,将它存储到模型误差存储单元中,在计算操作量时,使用模型误差存储单元的信息,修正镀液附着量预测模型的手法。
[0004]
专利文献1:JP特开2004-013393号公报
专利文献2:JP专利第3291201号公报(特开平10-18014号)
[0005]
可是,在专利文献1的手法中,没有考虑补偿镀液附着量预测模型与实际的镀敷设备的举动的背离。这样,在镀液附着量预测模型与实际的镀敷设备的特性之间出现背离时,相应背离的大小,控制指令值的准确度受到损害,存在着镀液附着量控制的精度下降的问题。
[0006]
另外,在专利文献2的手法中,虽然考虑了补偿镀液附着量预测模型与实际的镀敷设备的举动的背离,可是没有将这种背离按情况分开考虑,究竟是由于镀液附着量预测模型的表现能力的不足及镀敷设备的特性的老化而普遍性地产生的,还是由于起因于钢板温度、喷嘴零调精度、熔融镀液的粘度等各种离差等的目前的镀敷设备的状态而暂时发生的。因此,镀液附着量的目标值变化较大时使用的模型误差,有时是用在时间上相隔较长的以前的类似的目标值进行的操作中存储的数据。这时,模型误差的补偿就不适当,存在着导致镀液附着量控制的精度下降的问题。
[0007]
另外,两者都没有谈及具备多个预置单元时,对预置单元的选择和预置计算使用的镀液附着量预测模型的补偿方法的适当组合。
发明内容
[0008]
本发明要解决的课题,是对应普遍性的模型误差和暂时发生的模型误差,分开存储补偿镀液附着量预测模型与实际的镀敷设备的举动的背离。进而,按照镀液附着量目标值及其变更量,适当地选择具备的多个预置单元和镀液附着量预测模型的补偿方法,从而提供高精度的预置控制。
[0009]
为了解决上述课题的本发明,其特征在于,在镀液附着量控制装置(该镀液附着量控制装置从将连续进给的带钢浸入熔融浸镀液的镀槽中,在提升时从喷嘴吹出高压的气体,去掉不需要的电镀,从而使带钢附着所需厚度的镀层的镀敷设备接收实际状态信号,并且向镀敷设备发送旨在控制镀液附着量的控制信号)中,具备:附着量推定部,该附着量推定部读出记述带钢速度、气体的压力、喷嘴位置中的喷嘴和带钢的距离(喷嘴间隙)等和该结果附着的镀液附着量关系的镀液附着量预测模型和带钢速度、气体的压力、喷嘴间隙等实际状态,使用所述镀液附着量预测模型,推定镀液附着量;适应演算部,该适应演算部根据所述附着量推定部的输出和用目前的操作实际附着的镀液附着量,求出控制模型和实际的镀液附着状况的背离程度,使用该背离程度,计算旨在使镀液附着量预测模型接近目前的镀敷设备的状态的适应量;适应结果存储部,该适应结果存储部存储求出的适应量;学习部,该学习部按照着眼于镀敷设备的操作状态的类似性的各层,学习所述附着量推定部的输出和实际附着的镀液附着量的实际状态值的偏差;学习结果存储部,该学习结果存储部存储学习结果的学习量;控制指令部,该控制指令部根据所述镀液附着量预测模型,输出镀敷设备的控制指令值。
[0010]
采用本发明后,预置单元着眼于镀液附着量目标值的变更量等,在适当选择补偿镀液附着量预测模型和实际的镀液附着状况的背离的参数——适应结果和学习结果的同时,还适当选择预置计算的处理,计算高精度的控制指令值。进而,只选择性地使用镀液附着成套设备的稳定状态的数据,进行适应处理及学习处理,从而能够提高适应结果和学习结果的妥当性。
附图说明
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