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技術 電磁鋼板の磁気特性予測装置及び磁気特性制御装置

出願人 JFEスチール株式会社
発明者 茂森弘靖
出願日 2016年12月22日 (5年2ヶ月経過) 出願番号 2016-248810
公開日 2017年7月6日 (4年7ヶ月経過) 公開番号 2017-120640
状態 特許登録済
技術分野 総合的工場管理
主要キーワード 要求点 素材製品 予測モデル式 連続測定装置 モデルパラメータθ 偏回帰係数 線形重 格納時刻
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (5)

課題

多くのコストを要することなく電磁鋼板磁気特性を精度よく予測可能な電磁鋼板の磁気特性予測装置を提供すること。

解決手段

予測式作成部10bが、実績データベース4に格納されている製造条件xnのデータを用いて、製造条件xと製造後の電磁鋼板の磁気特性値yとの関係を表す予測モデル式を作成すると共に、類似度算出部10aによって算出された類似度Wnを重みとする評価関数を予測モデル式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題解くことによって、予測モデル式のモデルパラメータを決定し、磁気特性予測部10cが、予測式作成部10bによって作成された予測モデル式に予測対象の製造条件x’を入力することによって、予測対象の製造条件x’で電磁鋼板を製造した場合の製造後の電磁鋼板の磁気特性値yを予測する。また、実績データ更新部10dが、実績データベース4内に格納されている実績データを適切に更新する。

概要

背景

一般に、電磁鋼板の製造工程では、製鋼プロセスにおいてその化学成分が調整され、熱延及び冷延プロセスにおいて加熱工程、圧延工程、冷却工程、及び焼鈍工程が行われることによって、その製品品質が作りこまれる。電磁鋼板の製品品質の中で鉄損等の磁気特性は、製品品質の中で最も重要な品質指標である。電磁鋼板の磁気特性を所望の範囲内に制御するためには、化学成分並びに熱延及び冷延プロセスにおける加熱、圧延、冷却、及び焼鈍条件を常に目標範囲内に制御すればよい。ところが、一般に、各製造条件外乱によって目標範囲内にならないことが多い。このため、外乱によって乱された各製造条件によって作りこまれた電磁鋼板の磁気特性を予測することは品質管理及び品質制御上非常に重要である。

このような背景から、電磁鋼板の磁気特性を予測する方法が提案されている。具体的には、特許文献1には、電磁鋼板に異なる2つ以上の磁場を与えて鉄損を測定し、磁束密度鉄損曲線に基づいて測定された鉄損値から一次再結晶粒径推定する際の推定誤差を予測し、予測された推定誤差を用いて測定された鉄損値を補正する方法が記載されている。

また、特許文献2には、方向性電磁鋼板の磁気特性連続測定装置及びレーザ磁区制御装置を備えた製造工場における素材製品特性データ記憶装置、レーザ磁区制御装置を備えたコイルスリットセンターにおける素材製品の特性データ記憶装置、及びコイル輸送媒体における素材製品の特性データ記憶装置という少なくとも3箇所の特性データ記憶装置と、コイル磁気特性管理装置と、コイル生産管理装置とが通信ネットワークを介して接続されている方向性電磁鋼板の製造システムにおいて、コイル磁気特性管理装置が、コイル生産管理装置が提示する個々のレーザ磁区制御製品仕様に対して、特性データ記憶装置に格納されている素材製品の磁気特性データに基づいてレーザ磁区制御後の磁気特性を予測する方法が記載されている。

また、特許文献3には、製造プロセスの実績値量子化してデータベース蓄積し、予測対象の類似事例を量子化したデータベースから検索、抽出して電磁鋼板の磁気特性を予測する方法が記載されている。

概要

多くのコストを要することなく電磁鋼板の磁気特性を精度よく予測可能な電磁鋼板の磁気特性予測装置を提供すること。予測式作成部10bが、実績データベース4に格納されている製造条件xnのデータを用いて、製造条件xと製造後の電磁鋼板の磁気特性値yとの関係を表す予測モデル式を作成すると共に、類似度算出部10aによって算出された類似度Wnを重みとする評価関数を予測モデル式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題解くことによって、予測モデル式のモデルパラメータを決定し、磁気特性予測部10cが、予測式作成部10bによって作成された予測モデル式に予測対象の製造条件x’を入力することによって、予測対象の製造条件x’で電磁鋼板を製造した場合の製造後の電磁鋼板の磁気特性値yを予測する。また、実績データ更新部10dが、実績データベース4内に格納されている実績データを適切に更新する。

目的

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、多くのコストを要することなく電磁鋼板の磁気特性を精度よく予測可能な電磁鋼板の磁気特性予測装置を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

過去に製造された電磁鋼板各製造条件に関する情報とその結果である電磁鋼板の磁気特性とを関連づけして実績データとして格納する実績データベースと、前記実績データベースに今回格納する新しい実績データに基づいて、前記実績データベースに格納されている実績データを更新する実績データ更新部と、前記実績データベースに格納されている複数の製造条件について、予測対象の製造条件に対する類似度を算出する類似度算出部と、前記実績データベースに格納されている製造条件に関する情報を用いて、製造条件と磁気特性との関係を表す予測モデル式を作成すると共に、前記類似度算出部によって算出された類似度を重みとする評価関数を予測モデル式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題解くことにより、前記予測モデル式のパラメータを決定する予測式作成部と、前記予測式作成部によって作成された予測モデル式に予測対象の製造条件を入力することによって、予測対象の製造条件で電磁鋼板を製造した場合における電磁鋼板の磁気特性を予測する磁気特性予測部と、を備えることを特徴とする電磁鋼板の磁気特性予測装置

請求項2

前記予測式作成部は、予測対象の物理的特性制約条件として前記最適化問題を解くことを特徴とする請求項1に記載の電磁鋼板の磁気特性予測装置。

請求項3

前記類似度算出部は、予測対象の製造条件に対する類似度と前記実績データベースに格納されている複数の実績データと予測対象との時間的な類似度との積を類似度として算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の電磁鋼板の磁気特性予測装置。

請求項4

前記実績データベース、前記類似度算出部、前記予測式作成部、及び前記磁気特性予測部が処理に用いる製造条件は、主成分分析より線形変換及び次元圧縮されたものであることを特徴とする請求項1〜3のうち、いずれか1項に記載の電磁鋼板の磁気特性予測装置。

請求項5

前記実績データ更新部は、前記実績データベースに格納する実績データの数を限定し、前記実績データベースに新しい実績データを格納する場合、今回格納する新しい実績データの格納時刻と前記実績データベースに格納されている実績データの格納時刻との時間差と、条件空間における今回格納する新しい実績データと前記実績データベースに格納されている実績データとの間の距離と、今回格納する新しい実績データと処理対象の実績データ以外の実績データとから計算される条件空間の条件数と、から計算される評価関数の値に基づいて、前記実績データベースから削除する実績データを選択することを特徴とする請求項1〜4のうち、いずれか1項に記載の電磁鋼板の磁気特性予測装置。

請求項6

請求項1〜5のうち、いずれか1項に記載の電磁鋼板の磁気特性予測装置によって予測された電磁鋼板の磁気特性に基づいて電磁鋼板の製造条件を制御する手段を備えることを特徴とする電磁鋼板の磁気特性制御装置

技術分野

0001

本発明は、電磁鋼板磁気特性予測する電磁鋼板の磁気特性予測装置、及びこの電磁鋼板の磁気特性予測装置によって予測された電磁鋼板の磁気特性に基づいて電磁鋼板の製造条件を制御する電磁鋼板の磁気特性制御装置に関するものである。

背景技術

0002

一般に、電磁鋼板の製造工程では、製鋼プロセスにおいてその化学成分が調整され、熱延及び冷延プロセスにおいて加熱工程、圧延工程、冷却工程、及び焼鈍工程が行われることによって、その製品品質が作りこまれる。電磁鋼板の製品品質の中で鉄損等の磁気特性は、製品品質の中で最も重要な品質指標である。電磁鋼板の磁気特性を所望の範囲内に制御するためには、化学成分並びに熱延及び冷延プロセスにおける加熱、圧延、冷却、及び焼鈍条件を常に目標範囲内に制御すればよい。ところが、一般に、各製造条件外乱によって目標範囲内にならないことが多い。このため、外乱によって乱された各製造条件によって作りこまれた電磁鋼板の磁気特性を予測することは品質管理及び品質制御上非常に重要である。

0003

このような背景から、電磁鋼板の磁気特性を予測する方法が提案されている。具体的には、特許文献1には、電磁鋼板に異なる2つ以上の磁場を与えて鉄損を測定し、磁束密度鉄損曲線に基づいて測定された鉄損値から一次再結晶粒径推定する際の推定誤差を予測し、予測された推定誤差を用いて測定された鉄損値を補正する方法が記載されている。

0004

また、特許文献2には、方向性電磁鋼板の磁気特性連続測定装置及びレーザ磁区制御装置を備えた製造工場における素材製品特性データ記憶装置、レーザ磁区制御装置を備えたコイルスリットセンターにおける素材製品の特性データ記憶装置、及びコイル輸送媒体における素材製品の特性データ記憶装置という少なくとも3箇所の特性データ記憶装置と、コイル磁気特性管理装置と、コイル生産管理装置とが通信ネットワークを介して接続されている方向性電磁鋼板の製造システムにおいて、コイル磁気特性管理装置が、コイル生産管理装置が提示する個々のレーザ磁区制御製品仕様に対して、特性データ記憶装置に格納されている素材製品の磁気特性データに基づいてレーザ磁区制御後の磁気特性を予測する方法が記載されている。

0005

また、特許文献3には、製造プロセスの実績値量子化してデータベース蓄積し、予測対象の類似事例を量子化したデータベースから検索、抽出して電磁鋼板の磁気特性を予測する方法が記載されている。

先行技術

0006

特開平9−178706号公報
特開2005−226122号公報
特開2010−33536号公報

発明が解決しようとする課題

0007

しかしながら、特許文献1記載の方法では、電磁鋼板に異なる2つ以上の磁場を与える必要があるため、測定装置が大規模になり、磁気特性の予測に要するコストが非常に大きくなる。また、製造工程を全て通過した後に製品の磁場を直接測定する必要があるために、製造工程を全て通過する前に磁気特性を予測し、まだ通過していない工程の製造条件を最適化して磁気特性を制御することができない。

0008

また、特許文献2記載の方法では、少なくとも3箇所の特性データ記憶装置が必要になるために、磁気特性予測装置が大規模になり、磁気特性の予測に要するコストが非常に大きくなる。また、レーザ磁区制御装置を用いて製造されない電磁鋼板の磁気特性は制御することができない。

0009

また、特許文献3記載の方法では、製造プロセスの実績値は実数値であるが、量子化されているために、情報量が落ちてしまうことによって電磁鋼板の磁気特性を精度よく予測できない。また、精度が十分に高くない予測結果を用いて磁気特性を制御するために、電磁鋼板の磁気特性を十分な精度で制御できない。

0010

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、多くのコストを要することなく電磁鋼板の磁気特性を精度よく予測可能な電磁鋼板の磁気特性予測装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、電磁鋼板の磁気特性を精度よく制御可能な電磁鋼板の磁気特性制御装置を提供することにある。

課題を解決するための手段

0011

本発明に係る電磁鋼板の磁気特性予測装置は、過去に製造された電磁鋼板の各製造条件に関する情報とその結果である電磁鋼板の磁気特性とを関連づけして実績データとして格納する実績データベースと、前記実績データベースに今回格納する新しい実績データに基づいて、前記実績データベースに格納されている実績データを更新する実績データ更新部と、前記実績データベースに格納されている複数の製造条件について、予測対象の製造条件に対する類似度を算出する類似度算出部と、前記実績データベースに格納されている製造条件に関する情報を用いて、製造条件と磁気特性との関係を表す予測モデル式を作成すると共に、前記類似度算出部によって算出された類似度を重みとする評価関数を予測モデル式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題解くことにより、前記予測モデル式のパラメータを決定する予測式作成部と、前記予測式作成部によって作成された予測モデル式に予測対象の製造条件を入力することによって、予測対象の製造条件で電磁鋼板を製造した場合における電磁鋼板の磁気特性を予測する磁気特性予測部と、を備えることを特徴とする。

0012

本発明に係る電磁鋼板の磁気特性予測装置は、上記発明において、前記予測式作成部は、予測対象の物理的特性制約条件として前記最適化問題を解くことを特徴とする。

0013

本発明に係る電磁鋼板の磁気特性予測装置は、上記発明において、前記類似度算出部は、予測対象の製造条件に対する類似度と前記実績データベースに格納されている複数の実績データと予測対象との時間的な類似度との積を類似度として算出することを特徴とする。

0014

本発明に係る電磁鋼板の磁気特性予測装置は、上記発明において、前記実績データベース、前記類似度算出部、前記予測式作成部、及び前記磁気特性予測部が処理に用いる製造条件は、主成分分析より線形変換及び次元圧縮されたものであることを特徴とする。

0015

本発明に係る電磁鋼板の磁気特性予測装置は、上記発明において、前記実績データ更新部は、前記実績データベースに格納する実績データの数を限定し、前記実績データベースに新しい実績データを格納する場合、今回格納する新しい実績データの格納時刻と前記実績データベースに格納されている実績データの格納時刻との時間差と、条件空間における今回格納する新しい実績データと前記実績データベースに格納されている実績データとの間の距離と、今回格納する新しい実績データと処理対象の実績データ以外の実績データとから計算される条件空間の条件数と、から計算される評価関数の値に基づいて、前記実績データベースから削除する実績データを選択することを特徴とする。

0016

本発明に係る電磁鋼板の磁気特性制御装置は、本発明に係る電磁鋼板の磁気特性予測装置によって予測された電磁鋼板の磁気特性に基づいて電磁鋼板の製造条件を制御する手段を備えることを特徴とする。

発明の効果

0017

本発明に係る電磁鋼板の磁気特性予測装置によれば、多くのコストを要することなく電磁鋼板の磁気特性を精度よく予測できる。本発明に係る電磁鋼板の磁気特性制御装置によれば、電磁鋼板の磁気特性を精度よく制御できる。

図面の簡単な説明

0018

図1は、本発明の一実施形態である磁気特性制御システムの構成を示すブロック図である。
図2は、図1に示す実績データベースに格納される実績データの一例を示す図である。
図3は、本発明の一実施形態である磁気特性予測処理の流れを示すフローチャートである。
図4は、鉄損の実績値と従来及び本発明の一実施形態である磁気特性予測方法を用いて予測された鉄損の予測値との関係を示す図である。

実施例

0019

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である磁気特性制御システムの構成及びその動作について説明する。

0020

〔磁気特性制御システムの構成〕
初めに、図1図2を参照して、本発明の一実施形態である磁気特性制御システムの構成について説明する。図1は、本発明の一実施形態である磁気特性制御システムの構成を示すブロック図である。図2は、図1に示す実績データベースに格納される実績データの一例を示す図である。

0021

図1に示すように、本発明の一実施形態である磁気特性制御システム1は、入力装置2、出力装置3、実績データベース4、磁気特性予測装置5、及び磁気特性制御装置6を主な構成要素として備えている。

0022

入力装置2は、キーボードマウスポインタテンキー等の情報入力装置によって構成され、オペレータが各種情報を磁気特性予測装置5に入力する際に操作される。

0023

出力装置3は、表示装置印刷装置等の情報出力装置によって構成され、磁気特性予測装置5の各種処理情報を出力する。

0024

図2に示すように、実績データベース4は、電磁鋼板の製造が完了する度毎に、電磁鋼板の製造プロセスの条件(製造条件)、すなわち熱延及び冷延プロセスの加熱、圧延、冷却、及び焼鈍条件のデータと製造後の電磁鋼板の磁気特性値のデータとを関連付けして実績データとして格納する。具体的には、実績データベース4には、出力変数の実績値yn(但し、n=1,2,…,N)と以下の数式(1)に示す入力変数の実績値xnとを関連付けして格納している。なお、この場合、出力変数は鉄損等の磁気特性値であり、入力変数は磁気特性値と物理的な因果関係がある製鋼プロセスで調整された化学成分や熱延及び冷延プロセスの温度等である。また、実績データベース4は、後述する実績データ更新処理によって内部の実績データが更新されるように構成されている。

0025

0026

図1に戻る。磁気特性予測装置5は、ワークステーションパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって構成され、CPU10、RAM11、及びROM12を主な構成要素として備えている。CPU10は、磁気特性予測装置5全体の動作を制御する。CPU10は、ROM12内に予め格納されている磁気特性予測プログラム12aを実行することによって、類似度算出部10a、予測式作成部10b、及び磁気特性予測部10cとして機能する。また、CPU10は、実績データ更新プログラム12bを実行することによって実績データ更新部10dとして機能する。これら各部の機能については後述する。

0027

磁気特性制御装置6は、磁気特性予測装置5によって予測された磁気特性値に基づいて、製造後の磁気特性が適正な範囲になるように電磁鋼板の製造条件を制御する。

0028

〔磁気特性予測処理〕
このような構成を有する磁気特性制御システム1では、磁気特性予測装置5が、以下に示す磁気特性予測処理を実行することによって、製造後の電磁鋼板の磁気特性を予測する。以下、図3に示すフローチャートを参照して、磁気特性予測処理を実行する際の磁気特性予測装置5の動作について説明する。

0029

図3は、本発明の一実施形態である磁気特性予測処理の流れを示すフローチャートである。図3に示すフローチャートは、外部の計算機が次に製造される電磁鋼板の製造条件のデータを入力装置2に入力したタイミングで開始となり、磁気特性予測処理はステップS1の処理に進む。

0030

ステップS1の処理では、類似度算出部10aが、入力装置2に入力された電磁鋼板の製造条件のデータと実績データベース4に格納されている電磁鋼板の製造条件のデータとの類似度を算出する。具体的には、始めに、類似度算出部10aは、入力装置2に入力された製造条件に対応する入力変数空間内の点を以下の数式(2)に示す要求点x’として、実績データベース4に格納されている各入力変数の実績値xnについて、以下に示す数式(3)を用いて要求点x’からの距離Lnを算出する。

0031

0032

なお、数式(3)中、パラメータλmは、化学成分と温度等のように異なる尺度で測定される入力変数をスケーリングするための重み係数である。そして、類似度算出部10aは、実績データベース4に格納されている各入力変数の実績値xnについて、以下に示す数式(4)を用いて要求点x’から距離Lnにある点の類似度Wnを算出する。なお、数式(4)中、パラメータσLは、実績データに対する数式(3)で表される距離Lnの標準偏差を示し、パラメータpは調整パラメータを示す。

0033

0034

なお、類似度Wnは、以下に示す数式(5)のように、予測対象の製造条件に対する類似度と実績データベース4に格納されている複数の実績データと予測対象との時間的な類似度との積としてもよい。数式(5)中のパラメータλは、忘却要素であり、0より大きく1より小さい値の調整パラメータである。この忘却要素を入れることによって、新しい実績データの類似度は大きくなり、古い実績データの類似度は小さくなる。これにより、ステップS1の処理は完了し、磁気特性予測処理はステップS2の処理に進む。

0035

0036

ステップS2の処理では、予測式作成部10bが、実績データベース4に格納されているN個の実績データ(入力変数の実績値xn)と要求点x’との類似度Wnとを用いて、要求点x’に類似する過去の実績データを重視した局所的な予測モデル式を作成する。具体的には、予測式作成部10bは、以下に示す数式(6)によって表される予測モデル式を作成する。数式(6)を構成する以下に示す数式(7)によって表されるモデルパラメータθは、以下に示す数式(8)〜(11)によって表される、類似度Wnを重みとする実測値と予測値との誤差二乗和である評価関数Jの値を最も小さくする最適化問題を解くことによって算出できる。

0037

0038

ここで、数式(9)中、パラメータyn(但し、n=1,2,…,N)はn番目の実績データに対応する出力変数の値であり、数式(10)中、パラメータdiag(s)は、sの要素を主対角要素とする対角行列を示す。予測値と実測値との重み付き二乗和を最小化するモデルパラメータθを算出することによって、類似度が高い、すなわち要求点x’に近い実績データをより良くフィッティングする局所的な予測モデル式を作成できる。

0039

なお、最適化問題を解く際、以下に示すような制約条件を与えて最適化問題を解いてもよい。具体的には、制約条件として、以下に示す数式(12)により表されるモデルパラメータ中の入力変数の偏回帰係数φの範囲に対して以下に示す数式(13)〜(15)により表される制限を設けるようにしてもよい。

0040

0041

数式(14)及び数式(15)により表される下限値及び上限値には、入出力変数間の物理的先見情報を与えるものとする。ここで、電磁鋼板の一種である方向性電磁鋼板を対象として、磁気特性値の一つの鉄損を例に説明する。一般に、入力変数として与えられる化学成分の一つである珪素濃度が上昇すれば鉄損は下がる。従って、珪素濃度に対応するモデルパラメータについては、下限値及び上限値をそれぞれ−∞,0に設定する。また、入力変数として与えられる化学成分の一つの燐濃度が上昇すれば鉄損は上がる。従って、燐濃度に対応するモデルパラメータについては、下限値及び上限値をそれぞれ0,∞に設定する。さらに、入力変数として与えられる冷延プロセスの焼鈍温度が上昇すれば鉄損は下がる。従って、焼鈍温度に対応するモデルパラメータについては、下限値及び上限値をそれぞれ−∞,0に設定する。

0042

物理モデルから得られる先見情報に関する制約条件を加えることによって、要求点x’に近い実績データをより良くフィッティングし、且つ、予測対象の物理特性に合った偏回帰係数を持ち合わせた局所的な予測モデル式を作成できる。これにより、ステップS2の処理は完了し、磁気特性予測処理はステップS3の処理に進む。

0043

ステップS3の処理では、磁気特性予測部10cが、ステップS2の処理によって作成された予測モデル式に要求点x’の値を代入することによって電磁鋼板の磁気特性の予測値を算出する。これにより、ステップS3の処理は完了し、一連の磁気特性予測処理は終了する。

0044

なお、実績データベース4、類似度算出部10a、予測式作成部10b、及び磁気特性予測部10cにおいて用いられる製造条件は、ステップS1〜S3の処理に進む前に、予め主成分分析によって線形変換及び次元圧縮されたものであってもよい。具体的には、この場合、入力変数である製造条件の実績値が以下に示す数式(16)である時、まず、以下に示す数式(17)により、平均が0、標準偏差が1になるように各製造条件を標準化する。標準化後の製造条件の実績値を以下に示す数式(18)又は(19)で表す。

0045

0046

次に、以下に示す数式(20)で定義される数式(19)に示す行列Zの共分散行列Vを求め、この共分散行列Vの固有値とそれに対応する固有ベクトルを求める。共分散行列には非負の固有値が複数あり、それらに対応する固有ベクトルも複数ある。そこで、次に、固有ベクトルを対応する固有値の大きいもの順に並べ替える。固有ベクトルを対応する固有値の大きいものからM個取り出したものを以下に示す数式(21)のように表す。但し、数式(21)中、MはLより小さい自然数であり、行列Pはローディング行列と呼ばれる。

0047

0048

そして、ローディング行列Pを用いて製造条件の実績値を以下に示す数式(22)のように線形変換したものを実績データベース4に格納する。また、以下の数式(23)に示す予測対象の製造条件の各要素についても、同様に、まず数式(24)により標準化し、以下の数式(25)に示す標準化後の予測対象の製造条件を得る。次に、ローディング行列Pを用いて、以下に示す数式(26)のように予測対象の製造条件を線形変換する。これを要求点x’として用いる。

0049

0050

〔実績データ更新処理〕
数式(27)に示す新しい実績データが与えられた時、実績データ更新部10dは、以下のようにして実績データベース4の内容を更新する。なお、実績データ更新部10dは、実績データベース4に格納されている数式(28)に示す実績データを予め格納された時刻順に配列する。すなわち、実績データ更新部10dは、実績データベース4の内容が更新された後、直ちに、nの値が小さいほど格納された時刻が早くなり、nの値が大きいほど格納された時刻が遅くなるように実績データを配列する。

0051

0052

実績データベース4の内容は次のように更新する。すなわち、実績データ更新部10dは、実績データベース4に格納する実績データの数はN個に限定し、実績データベース4に数式(27)に示す新しい実績データを格納する時に、実績データベース4から実績データを1つ削除する。実績データベース4から削除する実績データは、次のように選択する。すなわち、実績データ更新部10dは、今回格納する新しい実績データの格納時刻と実績データベース4に格納されている実績データの格納時刻との時間差と、条件空間における今回格納する新しい実績データと実績データベース4に格納されている実績データとの間の距離と、今回格納する新しい実績データ*zと実績データベース4に格納されている処理対象の実績データzk以外の実績データとから計算される条件空間の条件数から計算される評価関数の値に基づいて、実績データベース4から削除する実績データを選択する。なお、評価関数Fnは、以下に示す数式(29)のように表され、評価関数Fnの値が最も小さいデータを選択するようにする。

0053

0054

ここで、数式(29)中、cond(k)は、今回格納する新しい実績データ*zと実績データベース4に格納されているk(=1〜N)番目の実績データzk以外の実績データとから計算される条件空間の条件数であり、以下に示す数式(30)で定義される。数式(30)において、σmax(k)及びσmin(k)はそれぞれ、k番目の実績データzk以外の実績データと今回格納する新しい実績データ*zとから構成される行列[z1,z2,…,zk−1,zk+1,…,zN,*z]を特異値分解したときの最大特異値及び最小特異値を示す。

0055

0056

〔磁気特性制御処理
磁気特性制御装置6は、磁気特性予測装置5によって予測された磁気特性に基づいて製造条件を操作することによって、製造後の電磁鋼板の磁気特性が目標範囲内になるように製造条件を制御する。具体的には、予め与えられている磁気特性目標値をy0とする。磁気特性を目標範囲内に制御するために操作する製造条件をxmとする。その製造条件xmの磁気特性に対する偏回帰係数amを用いると、磁気特性を目標範囲内に制御するために操作する製造条件の値x1は、以下に示す数式(31)により求めることができる。この値を製造プロセスに対して製造条件として設定することで、電磁鋼板の磁気特性を目標範囲内に制御できる。

0057

0058

実験例〕
本発明の一実施形態である磁気特性予測方法と従来の磁気特性予測方法とを用いて、電磁鋼板の一種である方向性電磁鋼板を対象として、磁気特性値の一種である鉄損を予測した実験結果について説明する。ここで、従来の磁気特性予測方法とは、簡易線形重回帰式によって磁気特性を予測する方法である。なお、本実験では、C,Si,Mn等の化学成分や熱延及び冷延プロセスにおける加熱、圧延、冷却、及び焼鈍温度等を入力変数とし、製造後の電磁鋼板の鉄損を出力変数とした。ここで、鉄損は、商用周波数50Hzで最大磁束密度1.7Tに励磁した時の単位重量当たり電力損失W17/50の値とする。

0059

図4(a),(b)はそれぞれ、鉄損の実績値と従来及び本発明の一実施形態である磁気特性予測方法を用いて予測された鉄損の予測値との関係を示す図である。なお、図4(a),(b)に示すグラフ縦軸及び横軸はそれぞれ鉄損(W17/50)の実績値及び予測値である。図4(a)に示すように、従来の磁気特性予測方法を用いて予測された鉄損の予測誤差のRMSE(Root Mean Square Error:根平均二乗誤差)は0.188[W/kg]であった。これに対して、図4(b)に示すように、本発明の一実施形態である磁気特性予測方法を用いて予測された鉄損の予測誤差のRMSEは0.041[W/kg]であった。これにより、本発明の一実施形態である磁気特性予測方法によれば、鉄損を精度高く予測できることが確認された。

0060

また、方向性電磁鋼板のある品種の鉄損について、従来の磁気特性制御方法と本発明の一実施形態である磁気特性制御方法とで制御誤差の比較を行った。従来の磁気特性制御方法は、従来の磁気特性予測方法を用いて予測された鉄損を用いて制御する方法であり、本発明の一実施形態である磁気特性制御方法は、本発明の一実施形態である磁気特性予測方法を用いて予測された鉄損を用いて制御する方法である。それぞれについて鉄損制御実績の制御誤差(実績値−目標値)のRMSEを比較した。その結果、本発明の一実施形態である磁気特性制御方法での制御誤差のRMSEは、従来の磁気特性制御方法に比べて約30%低減した。これにより、本発明の一実施形態である磁気特性制御方法によれば、鉄損を精度高く目標値に近づけられることが確認された。

0061

以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である磁気特性予測処理によれば、類似度算出部10aが、実績データベース4内に格納されている複数の製造条件xnについて、予測対象の製造条件x’に対する類似度Wnを算出し、予測式作成部10bが、実績データベース4内に格納されている製造条件xnのデータを用いて、製造条件xと製造後の電磁鋼板の磁気特性値yとの関係を表す予測モデル式を作成すると共に、類似度算出部10aによって算出された類似度Wnを重みとする評価関数を予測モデル式の予測誤差を評価する評価関数として最適化問題を解くことによって、予測モデル式のモデルパラメータを決定し、磁気特性予測部10cが、予測式作成部10bによって作成された予測モデル式に予測対象の製造条件x’を入力することによって、予測対象の製造条件x’で電磁鋼板を製造した場合の製造後の電磁鋼板の磁気特性値yを予測する。また、実績データ更新部10dが、実績データベース4内に格納されている実績データを適切に更新する。このような構成によれば、実績データベース4内に格納されている実績値に基づいて予測モデル式の調整を自動的に行うことができるので、製造後の電磁鋼板の磁気特性を精度高く予測することができる。

0062

また、本発明の一実施形態である磁気特性予測処理によれば、予測式作成部10bが、予測対象の物理的特性を制約条件として最適化問題を解くので、物理現象に反する予測モデルが作成されることを抑制し、磁気特性の予測精度をさらに向上できる。

0063

さらに、本発明の一実施形態である磁気特性制御処理によれば、精度の高い磁気特性予測値に基づいて磁気特性を制御できるので、磁気特性の制御精度をさらに向上できる。ここでは、制御する製造条件として、冷延プロセスの焼鈍温度を選択して目標の鉄損値になるための適正な値を計算し、製造プロセスに設定するようにした。

0064

以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明が限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例、及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

0065

1磁気特性制御システム
2入力装置
3出力装置
4実績データベース
5 磁気特性予測装置
6 磁気特性制御装置
10 CPU
10a類似度算出部
10b予測式作成部
10c 磁気特性予測部
10d実績データ更新部
11 RAM
12 ROM
12a 磁気特性予測プログラム
12b 実績データ更新プログラム

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