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[發明專利]鍍液附著量控制裝置及控制方法有效

專利信息
申請號: 200710140765.5 申請日: 2007-08-09
公開(公告)號: CN101144144A 公開(公告)日: 2008-03-19
發明(設計)人: 鹿山昌宏 申請(專利權)人: 株式會社日立制作所
主分類號: C23C2/16 分類號: C23C2/16;G05B17/02;G05D5/02
代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 代理人: 李貴亮
地址: 日本*** 國省代碼: 日本;JP
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 附著 控制 裝置 方法
【說明書】:

技術領域

[0001]

本發明涉及在鋼鐵成套設備的連續鍍敷生產線中,使鋼板附著所需厚度的鍍液的鍍液附著量控制裝置及其控制方法,特別涉及鍍液附著量的目標變更時,計算出補償了各種干擾的影響的適當的控制指令值的控制方法。

背景技術

[0002]

作為現有技術的控制鍍液附著量的方法,例如在專利文獻1中,記述了在鍍液附著量的目標變更時實施的預置(preset)控制單元。公開了具備使用鍍液附著量預測模型(model)直接算出旨在獲得目標鍍液附著量的操作量的絕對值預置單元,和使用鍍液附著量預測模型算出相當于目標附著量的變更量的操作量的變化部分,將它與現在的操作量進行加減后,求出新的操作量的相對值預置單元,著眼于目標值的變更量等,選擇適當的單元,進行預置的手法。

[0003]

另外,在專利文獻2中,公開了計算鍍液附著量預測模型的輸出與實際附著的電鍍量的差分,將它存儲到模型誤差存儲單元中,在計算操作量時,使用模型誤差存儲單元的信息,修正鍍液附著量預測模型的手法。

[0004]

專利文獻1:JP特開2004-013393號公報

專利文獻2:JP專利第3291201號公報(特開平10-18014號)

[0005]

可是,在專利文獻1的手法中,沒有考慮補償鍍液附著量預測模型與實際的鍍敷設備的舉動的背離。這樣,在鍍液附著量預測模型與實際的鍍敷設備的特性之間出現背離時,相應背離的大小,控制指令值的準確度受到損害,存在著鍍液附著量控制的精度下降的問題。

[0006]

另外,在專利文獻2的手法中,雖然考慮了補償鍍液附著量預測模型與實際的鍍敷設備的舉動的背離,可是沒有將這種背離按情況分開考慮,究竟是由于鍍液附著量預測模型的表現能力的不足及鍍敷設備的特性的老化而普遍性地產生的,還是由于起因于鋼板溫度、噴嘴零調精度、熔融鍍液的粘度等各種離差等的目前的鍍敷設備的狀態而暫時發生的。因此,鍍液附著量的目標值變化較大時使用的模型誤差,有時是用在時間上相隔較長的以前的類似的目標值進行的操作中存儲的數據。這時,模型誤差的補償就不適當,存在著導致鍍液附著量控制的精度下降的問題。

[0007]

另外,兩者都沒有談及具備多個預置單元時,對預置單元的選擇和預置計算使用的鍍液附著量預測模型的補償方法的適當組合。

發明內容

[0008]

本發明要解決的課題,是對應普遍性的模型誤差和暫時發生的模型誤差,分開存儲補償鍍液附著量預測模型與實際的鍍敷設備的舉動的背離。進而,按照鍍液附著量目標值及其變更量,適當地選擇具備的多個預置單元和鍍液附著量預測模型的補償方法,從而提供高精度的預置控制。

[0009]

為了解決上述課題的本發明,其特征在于,在鍍液附著量控制裝置(該鍍液附著量控制裝置從將連續進給的帶鋼浸入熔融浸鍍液的鍍槽中,在提升時從噴嘴吹出高壓的氣體,去掉不需要的電鍍,從而使帶鋼附著所需厚度的鍍層的鍍敷設備接收實際狀態信號,并且向鍍敷設備發送旨在控制鍍液附著量的控制信號)中,具備:附著量推定部,該附著量推定部讀出記述帶鋼速度、氣體的壓力、噴嘴位置中的噴嘴和帶鋼的距離(噴嘴間隙)等和該結果附著的鍍液附著量關系的鍍液附著量預測模型和帶鋼速度、氣體的壓力、噴嘴間隙等實際狀態,使用所述鍍液附著量預測模型,推定鍍液附著量;適應演算部,該適應演算部根據所述附著量推定部的輸出和用目前的操作實際附著的鍍液附著量,求出控制模型和實際的鍍液附著狀況的背離程度,使用該背離程度,計算旨在使鍍液附著量預測模型接近目前的鍍敷設備的狀態的適應量;適應結果存儲部,該適應結果存儲部存儲求出的適應量;學習部,該學習部按照著眼于鍍敷設備的操作狀態的類似性的各層,學習所述附著量推定部的輸出和實際附著的鍍液附著量的實際狀態值的偏差;學習結果存儲部,該學習結果存儲部存儲學習結果的學習量;控制指令部,該控制指令部根據所述鍍液附著量預測模型,輸出鍍敷設備的控制指令值。

[0010]

采用本發明后,預置單元著眼于鍍液附著量目標值的變更量等,在適當選擇補償鍍液附著量預測模型和實際的鍍液附著狀況的背離的參數——適應結果和學習結果的同時,還適當選擇預置計算的處理,計算高精度的控制指令值。進而,只選擇性地使用鍍液附著成套設備的穩定狀態的數據,進行適應處理及學習處理,從而能夠提高適應結果和學習結果的妥當性。

附圖說明

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