[发明专利]整套设备控制装置、轧机控制装置、控制方法及存储介质有效
申请号: | 201810267684.X | 申请日: | 2018-03-29 |
公开(公告)号: | CN108687137B | 公开(公告)日: | 2019-12-10 |
发明(设计)人: | 服部哲;高田敬规;田内佑树 | 申请(专利权)人: | 株式会社日立制作所 |
主分类号: | B21B37/00 | 分类号: | B21B37/00 |
代理公司: | 11038 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人: | 许海兰 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 整套设备 控制对象 实际数据 控制执行装置 轧机控制装置 存储介质 控制规则 控制装置 学习装置 控制结果 输出判定 输出抑制 学习控制 学习数据 轧机控制 判定部 学习 存储 恶化 制作 | ||
本发明涉及不会使控制对象整套设备的状态恶化而学习针对实际数据的最佳的操作方法的整套设备控制装置、轧机控制装置、整套设备控制方法、轧机控制方法及存储有程序的存储介质。本发明针对控制对象整套设备识别控制对象整套设备的实际数据的组合的模式来实施控制,其中具备:控制方法学习装置,学习控制对象整套设备的实际数据和控制操作的组合;以及控制执行装置,根据学习出的实际数据和控制操作的组合,实施控制对象整套设备的控制,其中控制执行装置具备控制规则执行部、控制输出判定部以及控制输出抑制部,控制方法学习装置具备控制结果良好与否判定部、学习数据制作部以及控制规则学习部。
技术领域
本发明涉及使用神经网络等人工智能技术进行的实时的反馈控制中的、整套设备控制装置及其控制方法、轧机控制装置及其控制方法以及储存有程序的存储介质。
背景技术
以往,在各种整套设备中为了通过其控制而得到期望的控制结果,实施了基于各种控制理论的整套设备控制。
作为整套设备的一个例子,例如在轧机控制中,作为控制的一个例子,作为以对板的起伏状态进行控制的形状控制为对象的控制理论,应用了模糊控制、神经模糊控制。模糊控制被应用于利用冷却剂的形状控制,另外神经模糊控制被应用于森吉米尔轧机的形状控制。其中,如专利文献1所示,求出由形状检测器检测出的实际形状模式和目标形状模式之差与预先设定的基准形状模式的类似比例,利用根据该类似比例将它也由针对预先设定的基准形状模式的控制操作端操作量表现的控制规则,求出针对操作端的控制输出量,从而进行应用了神经模糊控制的形状控制。以下,作为现有技术,使用利用神经模糊控制的森吉米尔轧机的形状控制。
图5示出在专利文献1的图1中记述的森吉米尔轧机的形状控制。在森吉米尔轧机的形状控制中使用神经模糊控制。在该例子中,利用模式识别机构51,根据由形状检测器52检测出的实际形状进行形状的模式识别,运算实际形状最接近预先设定的基准形状模式中的哪个。在控制运算机构53中,使用如图6所示的由针对预先设定的形状模式的控制操作端操作量构成的控制规则来实施控制。如果更具体地叙述图6,则在模式识别机构51中运算由形状检测器52检测出的形状实际结果和目标形状(εref)的差分(Δε)最接近1至8的形状模式(ε)中的哪个,在控制运算机构53中选择1至8的控制方法中的某一个并执行。
但是,在专利文献1的方法中,为了验证控制规则,有时在轧制中让操作人员进行手动操作来进行控制规则的验证等,有时呈现与预想相反的形状变化。即,发生如上述那样确定的控制规则不符合现实的情况。其原因在于机械特性的研究不足、轧机的作业状态、机械条件的变化,但如果一个一个验证预先设定的控制规则是否为最佳的规则,那么应考虑的条件多而是困难的。因此,如果一旦设定了控制规则,只要没有故障,通常会保持原样。
在由于作业条件的变化等而控制规则不符合现实时,由于控制规则是被固定的,所以难以输出某种程度以上的控制精度。另外,一旦形状控制进行了动作,操作人员就不进行手动操作(对于控制而言是干扰),所以也难以通过操作人员的手动介入而寻找新的控制规则。进而,在对新的标准的轧制材料进行轧制的情况下,也难以与该材料对应地设定控制规则。
如以上所述,在现有的形状控制中,使用预先设定的控制规则来进行控制,所以存在难以修正控制规则的问题。
为了解决该问题,通过如专利文献2所示的一边进行形状控制一边使控制规则随机地变化而学习形状变得良好的规则来进行,从而实现:
1)在轧制中一边实施形状控制一边发现新的控制规则。
2)因为新的控制规则并非预先能够预想的,有时完全预测不到的控制规则是最佳的,所以随机地使控制操作端动作而一边观察对它的控制结果一边寻找。
现有技术文献
专利文献1:日本专利2804161号
专利文献2:日本专利4003733号
发明内容
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