[发明专利]设备控制装置以及轧制控制装置有效
申请号: | 201911303572.6 | 申请日: | 2019-12-17 |
公开(公告)号: | CN111495981B | 公开(公告)日: | 2022-06-03 |
发明(设计)人: | 服部哲;高田敬规;田内佑树;黑川大辉 | 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;B21B37/18;B21B37/46;B21B37/48 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 曾贤伟;范胜杰 |
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: | 设备 控制 装置 以及 轧制 | ||
1.一种设备控制装置,是控制设备的运转的设备控制装置,其特征在于,该设备控制装置具备:
多个控制单元,其为了控制同一状态量,选择其中的任意一个来使用;以及
控制方式选择单元,其使用通过相互切换这些控制单元而产生的推断出的状态量的变化量来预测切换后的上述状态量,并且选择上述多个控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式,以使该预测出的状态量成为最佳,
所述控制方式选择单元具有:
状态量预测部,其通过相互切换上述多个控制单元而预测上述状态量的变化量;
学习数据生成部,其生成上述状态量预测部进行学习所需要的多个学习数据并存储于学习数据库;
N.N.学习部,其使用积蓄于上述学习数据库的所述多个学习数据,实施由上述状态量预测部预测的变化量的学习。
2.根据权利要求1所述的设备控制装置,其特征在于,
使用利用频率解析计算出的每个预定频率区域的状态量的实绩值、和通过相互切换控制方式而产生的推断出的每个上述预定频率区域的状态量的变化量,进行控制方式选择单元中的状态量的预测。
3.根据权利要求2所述的设备控制装置,其特征在于,
频率解析是傅里叶分析。
4.根据权利要求2或3所述的设备控制装置,其特征在于,
状态量的变化量是使用基于神经网络的学习结果推断出的。
5.一种进行利用轧辊对来轧制被轧制材料的轧制机的控制的轧制控制装置,其特征在于,该轧制控制装置具备:
张力控制单元,其基于被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔,并且根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力将向上述轧制机送出上述被轧制材料的张力卷轴的转矩控制为恒定值;
速度张力控制单元,其根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔,并且根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力来控制从上述张力卷轴送出的上述被轧制材料的速度;
速度板厚控制单元,其根据插入上述轧制机的上述被轧制材料的张力来控制上述轧辊对中的轧辊间的间隔,并且根据被轧制的上述被轧制材料的板厚来控制从上述张力卷轴送出的上述被轧制材料的速度;以及
控制方式选择单元,其使用通过相互切换这些控制单元而产生的推断出的衰减率的变化量来预测输出侧板厚偏差,并且选择上述张力控制单元所进行的控制、上述速度张力控制单元所进行的控制、以及上述速度板厚控制单元所进行的控制中的任意一个控制方式,以便使该预测出的输出侧板厚偏差最小,
所述控制方式选择单元具有:
衰减量预测部,其通过相互切换上述张力控制单元、上述速度张力控制单元和上述速度板厚控制单元而预测上述衰减率的变化量;
学习数据生成部,其生成上述衰减量预测部进行学习所需要的多个学习数据并存储于学习数据库;
N.N.学习部,其使用积蓄于上述学习数据库的所述多个学习数据,实施由上述衰减量预测部预测的变化量的学习。
6.根据权利要求5所述的轧制控制装置,其特征在于,
使用利用频率解析计算出的各预定频率区域的衰减率的实绩值、和通过相互切换控制方式而产生的推断出的每个上述预定频率区域的衰减率的变化量来进行控制方式选择单元中的输出侧板厚偏差的预测。
7.根据权利要求6所述的轧制控制装置,其特征在于,
频率解析是傅里叶分析。
8.根据权利要求6或7所述的轧制控制装置,其特征在于,
衰减率的变化量是使用基于神经网络的学习结果推断出的。
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株式会社日立制作所,未经株式会社日立制作所许可,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/201911303572.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:改进的婴儿光疗装置、使用方法及其套件
- 下一篇:新型猪场管道式清污系统