冷轧机颤动检测方法及装置、冷轧方法、冷轧机及钢板制造方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及的冷轧机的颤动检测方法包括以下的步骤：通过对将基于表示利用冷轧机轧制了轧制材的过去的轧制实绩的一维的数组数据而生成的第一多维数据作为说明变量、将与轧制实绩对应的过去的颤动的产生实绩作为目标变量而学习的预测模型输入基于与和轧制对象材相关的数组数据对应的条件数据而生成的第二多维数据，从而预测轧制对象材的轧制时的颤动的产生。的产生。的产生。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】冷轧机颤动检测方法及装置、冷轧方法、冷轧机及钢板制造方法


[0001]本专利技术涉及冷轧机的颤动检测方法、冷轧机的颤动检测装置、冷轧方法、冷轧机及钢板的制造方法。

技术介绍

[0002]近年来，以由轻量化实现的燃耗抑制等为目的，在为高强度的同时为薄壁的薄物硬质材的需求正在升高。然而，在这样的高负荷的难轧制材的冷轧时，主要由润滑不足引起的被称作颤动的铅垂方向或水平方向上的轧机振动以30～200Hz左右的频率产生，容易产生轧制材的厚度周期性地变动的现象。因而，颤动的产生成为阻碍高附加价值商品的高生产性的主要原因。出于这样的背景，在专利文献1中提出了基于冷轧机的振动强度的时间波形来检测颤动的预兆振动、在检测到预兆振动时通过使轧制速度减速来预防由颤动引起的故障的方法。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特开2020
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104133号公报

技术实现思路

[0006]专利技术所要解决的课题
[0007]然而，根据专利文献1所记载的方法，虽然能够预防某种程度的颤动，但在未检测到预兆振动的状态下急速地产生颤动等，颤动的产生预测有时会延迟。需要说明的是，为了解决这样的问题，可考虑将判断为预兆振动的振动强度的阈值设定得低。然而，在将阈值设定得低的情况下，会频繁地检测到预兆振动而使轧制速度减速，因此会阻碍生产性。
[0008]本专利技术鉴于上述课题而完成，其目的在于提供能够高精度地预测颤动的产生的冷轧机的颤动检测方法及颤动检测装置。另外，本专利技术的其他的目的在于提供能够预防颤动的产生而高生产性地进行冷轧的冷轧方法及冷轧机。另外，本专利技术的其他的目标在于提供能够将具有期望的产品特性及机械特性的钢板高成品率地制造的钢板的制造方法。
[0009]用于解决课题的手段
[0010]本专利技术涉及的冷轧机的颤动检测方法包括以下的步骤：通过对将基于表示利用冷轧机轧制了轧制材的过去的轧制实绩的一维的数组数据而生成的第一多维数据作为说明变量、将与所述轧制实绩对应的过去的颤动的产生实绩作为目标变量而学习的预测模型输入基于与和轧制对象材相关的所述数组数据对应的条件数据而生成的第二多维数据，从而预测所述轧制对象材的轧制时的颤动的产生。
[0011]最好是，所述条件数据是表示所述轧制对象材的轧制条件或轧制了所述轧制对象材时的所述冷轧机的操作状态的时间变化的一维的数组数据，所述第一多维数据及所述第二多维数据是将所述条件数据或使所述条件数据在时间方向上移动后的数据在第一方向
和/或第二方向上连结而得到的数据。
[0012]最好是，使所述条件数据在时间方向上移动的情况下的时间间距为1秒以下(不过不包括0秒)。
[0013]最好是，所述条件数据是表示FFT的信号强度的一维的数组数据，所述第一多维数据及所述第二多维数据是将所述条件数据或按时间间隔采集到的所述条件数据在第一方向和/或第二方向上连结而得到的数据。
[0014]最好是，包括以下的步骤：在预测到颤动的产生的情况下，使所述冷轧机对所述轧制对象材的轧制速度减速。
[0015]最好是，所述冷轧机是具备多个轧制机架的冷连轧机，具备向各轧制机架供给第一乳液轧制油的第一轧制油供给系统和向一部分的轧制机架供给浓度与第一乳液轧制油不同的第二乳液轧制油的第二轧制油供给系统，在预测到颤动的产生的情况下，变更来自所述第二轧制油供给系统的第二乳液轧制油的供给量。
[0016]本专利技术涉及的冷轧机的颤动检测装置具备以下的单元：通过对将基于表示利用冷轧机轧制了轧制材的过去的轧制实绩的一维的数组数据而生成的第一多维数据作为说明变量、将与所述轧制实绩对应的过去的颤动的产生实绩作为目标变量而进行了学习的预测模型输入基于与和轧制对象材相关的所述数组数据对应的条件数据而生成的第二多维数据，从而预测所述轧制对象材的轧制时的颤动的产生。
[0017]本专利技术涉及的冷轧方法包括使用本专利技术涉及的冷轧机的颤动检测方法来对轧制材进行轧制的步骤。
[0018]本专利技术涉及的冷轧机具备本专利技术涉及的冷轧机的颤动检测装置。
[0019]本专利技术涉及的钢板的制造方法包括：冷轧工序，使用本专利技术涉及的冷轧方法来对轧制材进行冷轧；及退火工序，对由所述冷轧工序冷轧后的轧制材实施均热温度600～950℃、炉内张力0.1～3.0kgf/mm2的退火处理。
[0020]专利技术效果
[0021]根据本专利技术涉及的冷轧机的颤动检测方法及颤动检测装置，能够高精度地预测颤动的产生。另外，根据本专利技术涉及的冷轧方法及冷轧机，能够预防颤动的产生而高生产性地进行冷轧。另外，根据本专利技术涉及的钢板的制造方法，能够将具有期望的产品特性及机械特性的钢板高成品率地制造。
附图说明
[0022]图1是示出作为本专利技术的一实施方式的冷轧机的结构的图。
[0023]图2是示出作为本专利技术的一实施方式的运算单元的结构的框图。
[0024]图3是示出多维数组信息的一例的图。
[0025]图4是示出神经网络模型的处理流程的图。
[0026]图5是示出将多维数组信息变换为一维信息的处理的流程的流程图。
[0027]图6是示出振动预兆监视部的处理的流程的流程图。
[0028]图7是示出图1所示的冷轧机的变形例的结构的图。
具体实施方式
[0029]以下，参照附图，关于作为本专利技术的一实施方式的冷轧机的颤动检测方法、冷轧机的颤动检测装置、冷轧方法、冷轧机及钢板的制造方法进行说明。需要说明的是，以下所示的实施方式例示用于将本专利技术的技术思想具体化的装置、方法，不将构成部件的材质、形状、构造、配置等指定为以下所示的实施方式。另外，附图是示意性的。因而，应该留意，厚度与平面尺寸的关系、比率等与现实不同，在附图相互间也包括互相的尺寸的关系、比率不同的部分。
[0030]〔冷轧机的结构〕
[0031]首先，参照图1，关于作为本专利技术的一实施方式的冷轧机的结构进行说明。图1是示出作为本专利技术的一实施方式的冷轧机的结构的图。需要说明的是，在本说明书中，有时将“冷轧”简记为“轧制”，在本说明书中，“冷轧”和“轧制”同义。另外，在以下的说明中，作为由冷轧机轧制的轧制材(轧制对象材)，举出钢板作为例子。不过，轧制材不限定于钢板，即使是铝板等其他的金属带也能够应用。
[0032]如图1所示，作为本专利技术的一实施方式的冷轧机1是从钢板S的入侧(朝向图1的纸面时的左侧)朝向出侧(朝向图1的纸面时的右侧)依次具备第一轧制机架～第五轧制机架(#1STD～#5STD)这5个轧制机架的冷连轧机。在该冷轧机1中，在相邻的轧制机架间适当设置有未图示的张力辊及差压辊、板厚计及形状计。另外，轧制机架的结构、钢板S的运送装置等不特别限定，也可以适当应用公知的技术。
[0033]冷轧机1的各轧制机架为接受乳液轧制油(在以后的说明中，有时将“乳液轧制油”简称作“轧制油”)13的供给的结构。冷轧机1作为轧制油积存槽而具备脏本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种冷轧机的颤动检测方法，包括以下的步骤：通过对将基于表示利用冷轧机轧制了轧制材的过去的轧制实绩的一维的数组数据而生成的第一多维数据作为说明变量、将与所述轧制实绩对应的过去的颤动的产生实绩作为目标变量而进行了学习的预测模型输入基于与和轧制对象材相关的所述数组数据对应的条件数据而生成的第二多维数据，从而预测所述轧制对象材的轧制时的颤动的产生。2.根据权利要求1所述的冷轧机的颤动检测方法，所述条件数据是表示所述轧制对象材的轧制条件或轧制了所述轧制对象材时的所述冷轧机的操作状态的时间变化的一维的数组数据，所述第一多维数据及所述第二多维数据是将所述条件数据或使所述条件数据在时间方向上移动后的数据在第一方向和/或第二方向上连结而得到的数据。3.根据权利要求2所述的冷轧机的颤动检测方法，使所述条件数据在时间方向上移动的情况下的时间间距为1秒以下，但不包括0秒。4.根据权利要求1所述的冷轧机的颤动检测方法，所述条件数据是表示FFT的信号强度的一维的数组数据，所述第一多维数据及所述第二多维数据是将所述条件数据或按时间间隔采集到的所述条件数据在第一方向和/或第二方向上连结而得到的数据。5.根据权利要求1～4中任一项所述的冷轧机的颤动检测方法，包括以下的步骤：在预测到颤动的产生的情况下，使所述冷轧机对所述轧制对...

【专利技术属性】
技术研发人员：藤田昇辉，北村拓也，荒川哲矢，
申请(专利权)人：杰富意钢铁株式会社，
类型：发明
国别省市：