초록
이 논문에서는 열간 사상압연 공정에서 스트립 통판성의 안정성과 판 품질 향상을 위하여 새로운 선진율 학습모델 개발에 관한 연구를 수행한다. 먼저 기존의 선진율 해석모델에 대한 고찰을 통해 스트립 장력, 루퍼 각도 그리고 롤 주속이 선진율 학습에 크게 영향을 미치는 주요 압연 인자들임을 보인다. 두 번째로는 선진율 학습의 주요 압연 인자들을 이용하여 새로운 선진율 학습모델을 도출한 후, 보조변수 규명 알고리즘을 이용하여 이산시간계 학습모델을 규명한다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제안한 새로운 학습모델이 기존의 학습모델보다 유용함을 보인다.
This paper reviews the learning model of a forward slip ratio in order to improve the mass-flow stability and strip qualities in the hot strip finishing mill process. Firstly, it is shown, from mathematical analysis, that the significant parameters of the forward slip ratio are the tension, looper angle, and roll velocity. Secondly, a discrete-time learning model of the forward slip ratio is proposed from these parameters, which is identified by an instrumental variable (IV) identification algorithm. Finally, it is shown from computer simulation that the proposed learning model is more effective than the existing learning model.