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熱間薄板圧延向け誘導加熱装置の数値解析および制御モデル構築に関する研究
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| Title: | 熱間薄板圧延向け誘導加熱装置の数値解析および制御モデル構築に関する研究 |
| Other Titles: | Study on numerical analysis and control model of induction heater in hot strip rolling |
| Authors: | 下谷, 俊人 Browse this author |
| Keywords: | 誘導加熱装置 | | 有限要素法 | | 固有直交分解法 | | 等価回路生成 | | 機械学習 | | Induction heater | | finite element method | | proper orthogonal decomposition | | synthesis of equivalent circuit | | machine learning |
| Issue Date: | 25-Mar-2020 |
| Publisher: | Hokkaido University |
| Abstract: | 熱間薄板圧延（熱延）は，金属の鋼片を高温に加熱し，薄板を製造してコイルに巻取る圧延方法である．熱延で製造される薄板は，自動車や船舶・車両・産業機械等の製造業や，橋・ビル等の建築物の材料等，社会を支える用途として用いられる．また，下流工程にあたる冷間圧延（金属材料を再結晶温度以下で圧延する加工法）の母材となり，家電や飲料缶等の身の回りの生活用品の材料として用いられる等，我々の生活に欠かせないものとなっている．
熱延プロセスにおいて，製品品質の向上および，安定操業の観点から，圧延材の温度制御が非常に重要である．近年では多くの熱延設備で，高効率で急速・局所加熱に秀でた誘導加熱装置(Induction Heater : IH)を用いた温度制御が導入され，熱延ラインの付加価値の向上に貢献している．しかし，IH は装置規模の大きさや使用環境の特殊性から，実機からの特性データの採取が難しく，オンライン制御に耐える厳密な数理モデルが構築されていないのが現状である．そのため IH の実運用においては，簡易な計算式を用いた設定計算・制御が行われているに留まり，より正確な数理モデルの構築が望まれていた．
これに関連して，近年の計算機の演算能力向上に伴い，数値解析の産業応用が普及している．中でも有限要素法( Finite element method : FEM )は，その汎用性の高さから電磁界分野でも広く普及し，電磁機器の設計・開発への応用に向けた研究・開発が盛んに行われている．一般に FEM の解析精度と解析時間はトレードオフの関係にあり，特に 3 次元 FEM の場合は解析時間の長大化が問題となる．そのため，大規模問題の解析縮約手法であるモデル縮約法の適用や，FEM から等価回路を生成する手法が研究されている．また，近年の AI・IoT 技術の発展と普及に伴い，熱延プロセス制御において，多様な因子を考慮できる数理モデルとして，従来の理論ベースの数理モデルに代わり，深層学習などの機械学習を用いたデータ駆動型のモデルが注目されている．上記の背景から，本研究では，IH の高精度な数理モデル構築を目的とし，FEM をベースとした以下の検討を行った．
1) 固有直交分解法を用いた誘導加熱装置の解析縮約
2) 誘導加熱装置の等価回路生成
3) 機械学習を用いた誘導加熱装置の制御モデル構築
(1)では， FEM による IH の特性解析高速化のため，まず，IH に特化した準静磁場-熱伝導解析の効率的な連成解析手法を提案した．また，モデル縮約法の一種である固有直交分解法(Proper orthogonal decomposition: POD を用いて，IH の準静磁場の特性解析高速化について検証した．その結果，POD を用いることで，IH の周波数特性および，圧延材（被加熱材）の導電率特性を FEM と同等の精度で解析でき，計算時間を大幅に短縮できることを示した．
(2)では，準静磁場を精度よく表現できる等価回路として注目されている，Cauer 回路と呼ばれる梯子回路を用いた IH の等価回路生成を行った．従来の Cauer 回路は解析対象に導電性材料が複数ある場合，各導電性材料のジュール損失を分離して評価できないという問題があった．そこで本研究では，複数の導電性材料に生じるジュール損失を分離して考慮できる修正 Cauer 回路の生成手法を提案した．提案手法で生成した回路により，IH の周波数特性および，過渡応答解析を高速かつ精度良く計算できることを示した．(3)では，実際の熱延において，IH の加熱に影響を与える種々の条件を考慮し，IH による被加熱材の加熱昇温をするため，機械学習を用いたデータ駆動型の制御モデルを構築した．提案した制御モデルにより，任意時間の被加熱材の板厚方向温度分布や，被加熱材を所望の温度分布とするのに必要な IH の電力を，繰り返し計算を必要とせず，FEMと同等の精度で求められることを示した． | | In the hot strip mill (HSM) process, hot rolled thin steel strip is rolled and coiled. This hot rolled strip is widely utilized to make products which our daily life better, for example, for cars, ships, trains, industrial machines and buildings. Cold rolled steel produced from the hot rolled strip is used for products such as, home appliances and beverage cans. Temperature control is one of the most important factors to make high-quality steel sheets because mechanical properties of the steel highly depend on its temperature. Induction Heaters (IH) have been widely adopted in HSM plants to provide stable temperature control in order to produce steel sheets with higher quality. Because an IH provides fast and efficient heating for steel plate with rapid control response, it can improve the performance of the HSM process. For these reasons, it is strongly desired to develop an accurate and fast IH mathematical model capable of being applied online HSM process control. In recent times the Finite Element Method (FEM) has been widely used for mathematical modeling because of its versatility. Generally, computational accuracy and time are in a trade-off relationship. Especially, it is well known that 3-dimentional FEM needs long computational time. In order to overcome this, several numerical technique such as model order reduction and, equivalent circuit synthesis has been developed. In addition, recently, data-driven model using machine learning have been developed for HSM process-control in order to construct the mathematical model which take complex phenomena into account. From the above background, in this study, the following topics are considered in order to construct mathematical models for online control of IH.
1) Fast numerical analysis of IH using proper orthogonal decomposition
2) Synthesis of equivalent circuit of IH
3) Construction of a control model for IH using machine learning |
| Conffering University: | 北海道大学 |
| Degree Report Number: | 甲第14139号 |
| Degree Level: | 博士 |
| Degree Discipline: | 工学 |
| Examination Committee Members: | (主査) 教授 五十嵐 一, 教授 小笠原 悟司, 教授 北 裕幸, 准教授 野口 聡 |
| Degree Affiliation: | 情報科学研究科（システム情報科学専攻） |
| Type: | theses (doctoral) |
| URI: | http://hdl.handle.net/2115/78319 |
| Appears in Collections: | 課程博士 (Doctorate by way of Advanced Course) > 情報科学院(Graduate School of Information Science and Technology)
学位論文 (Theses) > 博士 （工学）
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