• 한국정밀공학회지
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• 제23권2호
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• pp.65-72
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• 2006

Downcoiler is one of the major facilities in hot strip mill operation. The key to good coiling is having good equipment, modem control systems, excellent maintenance and an understanding of coiling process. Therefore, this study aims to develop a program that is useful for calculating machine design parameters and simulating coiling process. In this study, the pinching and coiling mechanism of the downcoiler was thoroughly studied and some of operational factors and their effects on the coiling process were investigated. The software was developed to estimate engineering parameters for coiler component design and to determine optimal setting values for successful coiling operation. In order to check the accuracy and usefulness of the developed software, the simulation of the downcoiler in $\#2$ Hot Strip Mill in Pohang Works was performed. The simulation results suggested that the set-up value for unit tension could be lowered. Test coiling operation by using the lowered set-up value for unit tension resulted in much more successful coiling in the aspect of strip quality and power consumption.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권8호
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• pp.39-47
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• 1999

본 논문에서는 포항제철의 열연 권취 온도 공정을 제어하기 위한 방법으로 온라인 재학습 가능한 RBF 네트워크(Radial Basis Function network)를 제안한다. 새로 제안된 신경회로망 모델을 이용해 권취 온도 제어 시스템의 열전달 계수를 생성해주는 기조의 규칙 기반 계수표를 대체할 수 있다. 열연 공정 작업의 시간에 따른 변화를 고려하도록 지존의 RBF 네트워크에 부가적인 온라인 재학습용 시냅스 가중치를 도입한다. 부가적인 가중치들로 인해 이미 학습된 전체 데이터들의 특성 정보를 유지하면서 새로 들어오는 데이터들에 대해 온라인 재학습이 이루어진다. 따라서, 제안된 RBF 네트워크는 파국적 간섭(catastrophic interference)효과를 상당히 감소시킬 수 있다. 그리고 거부 네트워크을 도입하여 제어기의 신뢰도을 높일 수 있었고, 실제 현장에 적용한 실험 결과는 기존의 방법보다 평균 2.2퍼센트이상 향상된 성능을 보였다.