(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
前記問題を解くことにより得られた、前記基底波形ベクトルの重み係数を成分とする行列における、同一列の成分の符号および値について、前記符号がすべて同じであり、且つ、前記値を用いて算出される均一性の指標が閾値未満である場合に、湯面全体の上下動を表わす基底波形ベクトルであると特定することを特徴とする、請求項1に記載の連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法。
前記問題を解くことにより得られた、前記基底波形ベクトルの重み係数を成分とする行列における、同一列の成分の符号および値について、前記値を用いて算出される均一性の指標が閾値以上である場合に、前記基底波形ベクトルのスペクトルのピークの周波数を用いて、定在波を表わす基底波形ベクトルを特定することを特徴とする、請求項1又は2に記載の連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法。
前記問題を解くことにより得られた、前記基底波形ベクトルの重み係数を成分とする行列における、同一列の成分の符号および値について、前記値を用いて算出される均一性の指標が閾値以上である場合に、前記基底波形ベクトルのスペクトルのピークの周波数を用いて、湯面の局所的変動を表わす基底波形ベクトルであると特定することを特徴とする、請求項1〜3のいずれか1項に記載の連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
特許文献1に開示されている技術は、鋳型中心部に配した浸漬ノズルの中心と鋳型両短辺までの距離がそれぞれ等しい点近傍を測定するように2つの湯面レベル計を設置し、2つのセンサの湯面レベル信号の平均をとることで、一次の定在波の影響が除去でき、二次の定在波に関しては、振動の節の位置に2つのセンサを設置することで観測されない状況を実現する。これにより湯面レベル計観測信号から波立ちの影響が除去できるため、安定な湯面レベル制御が実現できるとしている。しかしながら、この技術では、一次と二次の定在波成分以外の外乱を除去できない。また、特許文献2に開示されている技術では、体積変動成分および定在波変動成分とは異なる、湯面の不均一な局所変動成分と、体積変動による湯面の均一上下動成分と、を区別することができない。そのため、これらの文献に開示されている技術を用いても、体積変動成分だけを抽出することは困難であり、鋳型内湯面変動の適正化は困難であった。
【0007】
そこで本発明は、体積変動成分を抽出することが可能な、連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明者らは、鋭意研究の結果、複数の湯面レベル計を用いて得られた観測値の時系列データを、湯面変動を支配する異なる物理現象に対応する基底波形の時系列ベクトル(基底波形ベクトル)の重ね合わせとして表現し、この基底波形ベクトル、および、その重み係数行列を求める問題を解くことにより、異なる物理現象を表わす基底波形(例えば、湯面全体上下動(体積変動)、局所的変動、および、定在波のそれぞれを表わす基底波形など)を取り出せることを見出した。この方法では、設置する湯面レベル計の数を増やすほど、取り出される基底波形の数を増やすことができる。なお、ここでは、基底波形の時系列ベクトルを湯面変動パターンとも呼ぶ。また、以下の説明において、観測値の時系列データを「観測データ」と称することがある。
基底波形の解釈の例として、例えば、すべての湯面レベル計において同振幅・同位相で観測される基底波形は、湯面の均一な全体上下動成分(体積変動成分)の時系列の波形として考えることができる。また、他のパターンとして、ある特定の湯面レベル計の観測値では振幅が大きく、他の湯面レベル計の観測値では振幅が小さいような基底波形は、鋳型幅方向で高さが異なる湯面変動を表わしていることになる。このような変動を、幅方向で不均一な局所的変動(または単に「局所的変動」)と呼ぶこととし、このような変動を表わす波形は、局所的変動成分の時系列の波形として考えることができる。従来の単一の湯面レベル計の観測値からは、これらの湯面変動パターンを知ることは困難であった。
本発明者らは、鋭意研究の結果、湯面変動を支配する異なる物理現象に対応する基底波形ベクトル、および、その重み係数行列を求める具体的な方法として、独立成分分析や主成分分析を用いることができることを見出した。なお、独立成分分析は、音響信号処理におけるブラインド音源分離や、医用工学における脳波の解析をはじめとして、最近では様々な分野において使われている手法であり、その解説書としては、例えば、『村田昇、「入門独立成分分析」、東京電機大学出版局、p.28〜p.38、2004年」等を挙げることができる。
本発明は、このような知見に基づいて完成させた。以下、本発明について説明する。
【0009】
本発明は、複数の湯面レベル計を用いて取得した、連続鋳造機の鋳型内の湯面変動に関する観測値の時系列データを得るステップと、得られた観測値の時系列データを用いて、該観測値の時系列データを基底波形ベクトルの線形和として表現し、該基底波形ベクトル、および、基底波形ベクトルの重み係数を求める問題を解くステップと、該ステップで問題を解くことにより得られた基底波形ベクトルの重み係数を用いて、基底波形ベクトルの物理的意味を解釈するステップと、を有することを特徴とする、連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法である。
【0010】
上記本発明において、上記問題を解く際に、独立成分分析または主成分分析を用いることができる。
【0011】
上記本発明において、上記問題を解くことにより得られた、基底波形ベクトルの重み係数を成分とする行列における、同一列の成分の符号および値について、符号がすべて同じであり、且つ、上記値を用いて算出される均一性の指標が閾値未満である場合に、湯面全体の上下動を表わす基底波形ベクトルであると特定することができる。ここで、「基底波形ベクトルの重み係数を成分とする行列」とは、後述する混合行列に相当する。また、「均一性の指標」とは、例えば、後述する変動係数に相当する。以下においても同様である。
【0012】
また、上記本発明において、上記問題を解くことにより得られた、基底波形ベクトルの重み係数を成分とする行列における、同一列の成分の符号および値について、該値を用いて算出される均一性の指標が閾値以上である場合に、基底波形ベクトルのスペクトルのピークの周波数を用いて、定在波を表わす基底波形ベクトルを特定することができる。
【0013】
また、上記本発明において、上記問題を解くことにより得られた、基底波形ベクトルの重み係数を成分とする行列における、同一列の成分の符号および値について、該値を用いて算出される均一性の指標が閾値以上である場合に、基底波形ベクトルのスペクトルのピークの周波数を用いて、湯面の局所的変動を表わす基底波形ベクトルであると特定することができる。
【発明の効果】
【0014】
本発明では、複数の湯面レベル計を用いて得られた湯面変動に関する観測値の時系列データを基底波形ベクトルの線形和として表現し、該基底波形ベクトル、および、基底波形ベクトルの重み係数行列を求める問題を解く。これにより、湯面レベル計による観測値に含まれている複数の成分を別々に分離して抽出することが可能になる。したがって、本発明によれば、体積変動成分を抽出することが可能な、連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法を提供することができる。
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の説明では、独立成分分析を用いる形態を主に例示するが、本発明は以下に説明する形態に限定されない。
【0017】
図1は、本発明の連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法を説明する図である。
図1に示した本発明の連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法は、時系列データ取得工程(S1)と、求解工程(S2)と、物理的意味解釈工程(S3)と、を有している。また、
図2は、本発明を実施可能な、連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定システム10を簡略化して説明する図である。
図2に示したシステム10では、連続鋳造機の鋳型1内における湯面2の状態を観測する湯面レベル計3、3、…によって得られた観測データ4が、基底成分計算部5へと送られる。基底成分計算部5では求解工程(S2)の計算が行われ、得られた結果が、基底成分判定部6へと送られる。基底成分判定部6では、物理的意味解釈工程(S3)の処理が行われ、基底成分の物理的意味が判定される。システム10は、さらに、基底成分判定部6との間でデータをやり取りすることが可能な操業データベース7を有し、基底成分判定部6における判定結果は出力部8に出力される。
【0018】
時系列データ取得工程(以下において、「S1」ということがある。)は、複数の湯面レベル計を用いて取得した、連続鋳造機の鋳型内の湯面変動に関する観測値の時系列データを得る工程である。S1は、複数の湯面レベル計を用いて取得した、連続鋳造機の鋳型内の湯面変動に関する観測値の時系列データを得ることができれば、その形態は特に限定されない。S1は、例えば、複数の湯面レベル計を用いて取得した観測データから、連続鋳造機の鋳型内の湯面変動に関する観測値の時系列データを一定のサンプリング周期(例えば0.1秒)毎に取得する工程、とすることができる。湯面変動に関する観測値の時系列データ、および、複数の湯面レベル計の配置例については後述する。
【0019】
求解工程(以下において、「S2」ということがある。)は、上記S1で得られた観測値の時系列データを用いて、該観測値の時系列データを基底波形ベクトルの線形和として表現し、該基底波形ベクトル、および、基底波形ベクトルの重み係数を求める問題を解く工程である。S2は、システム10の基底成分計算部5で処理される。
【0020】
S2で構築する問題について、以下に説明する。ここでは、湯面レベル計の数がM個であり、かつ、T点で時系列情報を得る場合について説明する。なお、Mは2≦Mの整数であり、Tは1≦Tの整数である。
【0021】
M個の湯面レベル計から得られる湯面レベル観測値は、下記式(1)のように表わすことができる。
【0022】
【数1】
ここで、x
1は1個目の湯面レベル計による観測値のベクトル表記、x
2は2個目の湯面レベル計による観測値のベクトル表記であり、x
MはM個目の湯面レベル計による観測値のベクトル表記である。
【0023】
また、基底波形ベクトルの数をN個(2≦N≦M)とするとき、基底波形ベクトルは、下記式(2)のように表わすことができる。
【0024】
【数2】
ここで、s
1は1個目の基底波形ベクトル、s
2は2個目の基底波形ベクトルであり、s
NはN個目の基底波形ベクトルである。
【0025】
基底波形ベクトルの重み係数をa
ij(1≦i≦M、1≦j≦N)とするとき、式(1)で表わされるM個の湯面レベル観測値は、式(2)で表されるN個の基底波形ベクトルの重ね合わせとして、下記式(3)のように表わすことができる。
【0026】
【数3】
上記式(3)は、ベクトルを用いて、下記式(4)のように表わすこともできる。
【0028】
すなわち、S2では、上記S1で得られた湯面レベル観測値x
1、x
2、…、x
Mから、上記式(4)を満たすような、基底波形ベクトルs
1、s
2、…、s
N、および、基底波形ベクトルの重み係数a
ijを求める問題を解けば良い。基底波形ベクトル、および、基底波形ベクトルの重み係数の計算には、例えば、従来から知られている独立成分分析や、主成分分析などを用いることができる。これらの分析手法は従来から存在するが、これらの分析手法を製鋼分野における多点湯面観測の分析に適用された事例は、これまでに報告されていない。本発明者らは、鋭意研究の結果、多点湯面観測により得られた湯面変動データに独立成分分析を適用することにより、得られた湯面変動データから発生原因の異なる湯面変動成分を判別可能であることを見出した。また、本発明者らは、多点湯面観測により得られた湯面変動データに主成分分析を適用することにより、パワー(エネルギー)の大きい成分毎に湯面変動成分を分離可能であることを見出した。本発明は、このような知見に基づいて完成させている。
【0029】
ここでは、独立成分分析を用いて解く場合について説明する。説明の便宜上、N=Mの場合について説明する。独立成分分析では、重み係数a
ijを成分とするN行N列の実数行列Aを混合行列と呼び、基底波形ベクトルs
1、s
2、…、s
Nを独立成分と呼ぶ。独立成分分析は、基底波形ベクトルs
1、s
2、…、s
N、および、混合行列Aに関する情報を予め知ることなく、観測信号ベクトルx
1、x
2、…、x
Nの非正規性を定量的に計算し、評価することによって、混合行列A、および、N個の統計的に独立な成分を持つベクトルy
1、y
2、…、y
Nを同時に推定する手法である。ここで、ベクトルy
1、y
2、…、y
Nを復元信号ベクトルと呼び、復元信号ベクトルは下記式(5)のように表わすことができる。
【0031】
ここで、w
ji(j=1、2、…、N、i=1、2、…、N)を成分とするN行N列の実数行列Wを分離行列と呼ぶ。下記式(6)を満たせば、復元信号ベクトルと基底波形ベクトルは一致する。
【0032】
【数6】
ただし、I
NはN次の単位行列である。
【0033】
また、復元信号ベクトルy
1、y
2、…、y
Nの成分を入れ替えても、独立性は保たれ、また、各成分の大きさも独立性には影響を与えないことから、実際には下記式(7)を満たせばよい。
【0034】
【数7】
ただし、Pは各行各列に一つだけ1を持つN行N列の行列で、各成分の順番を入れ替える操作を行う置換行列である。また、Dは各成分の大きさを決めるN行N列の対角行列で、スケーリング行列と呼ばれる。
【0035】
以上より、独立成分分析で解くべき問題は、上記式(7)にしたがって、成分の順序と大きさのスケールの2つの任意性の上で、N個の入力信号ベクトルx
1、x
2、…、x
Nから統計的に独立なN個の復元信号ベクトルy
1、y
2、…、y
Nと分離行列Wを求める問題である。なお、本発明では、復元信号ベクトルy
1、y
2、…、y
Nを単に独立成分ベクトルとも呼ぶことにする。
独立成分分析のアルゴリズムとしては、分離行列Wを計算するための評価関数の違いや収束計算方法の選び方により、いくつかのアルゴリズムが提案されている。本発明では、いずれのアルゴリズムを用いても良く、例えばAapo HyvarinenらによるFastICAなどを用いることができる。
【0036】
物理的意味解釈工程(以下において、「S3」ということがある。)は、上記S2で問題を解くことにより得られた、基底波形ベクトルの重み係数の値を用いて、基底波形ベクトルの物理的意味を解釈するステップである。S3は、システム10の基底成分判定部6で処理される工程である。より具体的には、基底成分計算部5で得られた計算結果と、観測データ4と、操業データベース7から得られる各種操業条件情報(例えば、鋳造速度V
c、鋳型幅W、電磁ブレーキ印加強度、Arガス吹き込み量、センサ取り付け位置、浸漬ノズル深さなど)とを用いて、基底成分判定部6で基底波形ベクトルの物理的意味付けを行う工程である。基底波形ベクトルの重み係数の値を用いた基底波形ベクトルの物理的意味の解釈方法(物理的意味付け方法)の具体例について、以下に説明する。
【0037】
・湯面全体の上下動(体積変動)の判定方法
混合行列の同一列の各成分が同符号であり、且つ、同程度の大きさである場合、当該列と掛け合わされる基底波形ベクトルは、湯面全体の上下動(体積変動)成分を表わしていると判定することができる。ここで、「同程度」とは、例えば、混合行列の同一列の各成分の標準偏差を当該同一列の各成分の平均値で割ることにより得られる変動係数が、所定の閾値未満である場合に、「同程度」であると判定することができる。閾値は、例えば0.5とすることができる。変動係数は、下記式(8)で表わされる。
【0038】
【数8】
ここで、a’は混合行列の列j(1≦j≦N)の各成分の平均値(a’=(a
1j+a
2j+a
3j+a
4j)/4)である。
湯面全体の上下動(体積変動)成分は、混合行列の同一列が同符号、同程度の大きさである特徴を有する。この場合、変動係数が小さな値となるため、上記基準で判定することができる。
【0039】
・定在波の判定方法
混合行列の同一列の各成分の値を用いて算出される均一性の指標(上記式(8)で表わされる変動係数)が閾値以上であって、且つ、基底波形ベクトルのスペクトルのピーク周波数が、鋳型幅によって規定される定在波の周波数と一致している場合、当該列と掛け合わされる基底波形ベクトルは、定在波成分を表わしていると判定することができる。例えば、鋳型の両側の短辺に湯面レベル計を設置した場合について説明する。1次の定在波の場合には、
図3に示したように、定在波の節の位置が鋳型の中心であり、鋳型両側短辺の湯面レベル計取り付け位置では、基底波形ベクトルの重み係数が左右で逆符号になる。これに対し、2次の定在波の場合には、
図4に示したように、定在波の節の位置が鋳型の1/4幅位置および鋳型の3/4幅位置であり、鋳型両側短辺の湯面レベル計取り付け位置では、基底波形ベクトルの重み係数が左右で同符号になる。ここで、鋳型幅をW[m]、重力定数をg[g/m
2]、円周率をπ、定在波の次数をn(n=1、2、…)とするとき、n次の定在波の周波数f
nは、下記式(9)で表される。
【0040】
【数9】
なお、ピーク周波数と鋳型幅によって規定される定在波の周波数とが完全には一致していない場合であっても、その誤差が周波数解析の分解能以下である場合には周波数解析の誤差の範囲内にあると考えられる。そのため、本発明では、両者の誤差が周波数解析の分解能以下である場合、両者の周波数は「一致している」とみなす。なお、周波数解析の分解能Δf[Hz]=1/(サンプリング時間×サンプリング点数)の関係がある。
【0041】
・湯面の局所的変動の判定方法
湯面レベル計の取り付け位置に応じて、混合行列の同一列の各成分が、符号・大きさに偏りがある場合、当該列と掛け合わされる基底波形ベクトルは、湯面の局所的変動成分を表わしていると判定することができる。ここで、「符号に偏りがある」とは、混合行列における同一列の成分に、他の成分と符号の異なる成分が含まれていることをいう。また、「大きさに偏りがある」とは、例えば、上記式(8)で表される変動係数が所定の閾値以上である場合に、「大きさに偏りがある」と判定することができる。閾値は、例えば0.5とすることができる。基底波形ベクトルのスペクトルのピーク周波数が、鋳型幅によって規定される定在波の周波数と一致しない場合に、「局所的変動成分」として判定する。
湯面の局所的変動成分は、混合行列の同一列の各成分が符号・大きさに偏りがある。そのため上記式(8)で表わされる変動係数の値が大きくなる。さらに、この基底波形ベクトルのスペクトルのピーク周波数が定在波の周波数とは一致しないものを局所的変動とするため、上記基準により、「局所的変動成分」として判定することができる。
【0042】
以上説明したように、S1〜S3を有する本発明によれば、複数の湯面レベル計から得られる観測データに含まれている複数の成分を別々に分離することが可能になる。したがって、本発明によれば、体積変動成分を抽出することが可能な、連続鋳造鋳型内の湯面変動の状態推定方法を提供することができる。このように、本発明によれば、複数の湯面レベル計から得られる観測データから、体積変動成分を抽出することが可能なので、例えば、抽出した体積変動成分の信号をフィードバック制御に用いることにより、湯面観測データに含まれる外乱を排除した制御が可能になる。その結果、ある一定の時間区間における湯面レベル時系列の標準偏差や湯面レベルの最大の変動幅を低減する制御が可能になるので、湯面レベル制御の高精度化を図ることが可能になる。さらに、本発明によれば、算出した基底波形ベクトルによって鋳型内の湯面変動の状態を知ることが可能になる。その結果、高品質な鋳片を製造するための適正な操業条件を把握することが可能になる。それゆえ、本発明を用いることにより、鋳片品質の大幅な向上と、歩留まりの向上による多大な製造コストの低減効果が期待できる。
【実施例】
【0043】
実施例を参照しつつ、本発明の予測方法についてさらに説明を続ける。
【0044】
鋳型幅1.5m、および、鋳型厚み0.27mの鋳型に4個の湯面レベル計A〜D(以下において、湯面レベル計A〜Dを、レベルA〜Dと称することがある。)を設置した(M=4)。具体的には、鋳型の短辺西側にレベルAを設置し、鋳型の長辺南側(鋳型中心から260mm東側)にレベルBおよびレベルCを設置し、鋳型の短辺東側にレベルDを設置した。レベルA〜Dの取り付け位置を、
図5に示す。
湯面レベル計A〜Dによる観測結果を用いて、本発明により鋳型内湯面変動の状態を推定した。本実施例において、湯面レベル計A〜Dによる観測値の時系列情報を取得するサンプリング周期は0.1秒とし、取得した時系列情報を100秒区間に区切った(時系列データ取得工程)。この区間において、湯面レベル計A〜Dによる観測値を4つの基底波形ベクトルの線形和として表現すると、下記式(10)のように表わすことができる。
【0045】
【数10】
【0046】
ここでは、基底波形ベクトルの計算に独立成分分析を用いた場合について、以下に説明する。独立成分分析を用いて、湯面レベル計A〜Dによる観測値から、未知の混合行列(a
ij)、および、独立成分s
1、s
2、s
3、s
4を求める計算を、基底成分計算部5において実施した(求解工程)。今回の計算では、独立成分分析のアルゴリズムとして、Aapo HyvarinenらによるFastICAを用いた。
【0047】
湯面レベル計A〜Dによる観測値の例(操業条件、鋳型幅1.5m、鋳型厚み0.27m、鋳造速度1.4m/min)を、
図6に示す。
図6のレベルAは鋳型の短辺西側、レベルBとCは鋳型の長辺南側、レベルDは鋳型の短辺東側に、それぞれとりつけた湯面レベル計の観測値を表わしている。
【0048】
4つの湯面レベル計A〜D(
図5のレベルA、B、C、D)による観測値x
1、x
2、x
3、x
4に対して、FastICAを用いて、混合行列(a
ijを成分とする行列)、および、独立成分s
1、s
2、s
3、s
4を計算した。求めた独立成分を
図7に示す。
図7のIC1がs
1と対応し、IC2がs
2と対応し、IC3がs
3と対応し、IC4がs
4と対応している。また、算出した混合行列を用いると、上記式(10)は下記式(11)のように表わすことができる。
【0049】
【数11】
【0050】
続いて、物理的意味解釈工程を行った。具体的には、基底成分計算部5で得られた計算結果と、観測データ4と、操業データベース7から得られる各種操業条件情報(例えば、V
c、鋳型幅W、電磁ブレーキ印加強度、Arガス吹き込み量、センサ取り付け位置、浸漬ノズル深さ等)とを用いて、基底成分判定部6で基底波形ベクトルの物理的意味付けを行った。
基底波形の解釈の例として、どの湯面レベル計にも同振幅・同位相で観測される基底波形は、湯面の均一な全体上下動成分の時系列の波形として考えることができる。他のパターンとしては、例えば、ある特定の湯面レベル計観測値では振幅が大きく、他の湯面レベル計観測値では振幅が小さいような基底波形は、鋳型幅方向で高さが異なる湯面変動を表わしていることになる。このような変動は、幅方向で不均一な局所的変動と呼ぶことができる。
【0051】
図7の上から1段目に示したように、基底波形IC1として、低周波成分が取り出されている。ここで、上記式(11)の右辺における混合行列の1列目は、4つの湯面レベル計A〜Dによる湯面観測値に対する基底波形IC1の係数を表している。式(11)に示したように、独立成分s
1と掛け合わされる混合行列の1列目の値は、3.2、2.6、2.1、および、3.2である。これらの値を上記式(8)へと代入することにより変動係数を求めると、変動係数は0.19となる。この値は、閾値0.5を下回っているため、混合行列の1列目の各成分は同程度の値と判断することができ、基底波形IC1は、すべての観測値に同位相・同振幅で観測されていると判断することができる。したがって、基底波形IC1は溶鋼収支変動(体積変動)による湯面全体の均一な上下動成分であると判定することができる。
【0052】
また、
図7の上から2段目に示したように、基底波形IC2として、体積変動を表わす基底波形IC1とは位相のずれた低周波成分が取り出されている。式(11)に示したように、独立成分s
2と掛け合わされる混合行列の2列目の値は、−0.8、1.6、1.0、および、−0.3である。これらの値を詳細に検討すると、鋳型の長辺側に設置した湯面レベル計Bによる観測値を表現する際に用いられる基底波形ベクトルの重み係数に相当する1.6、および、鋳型の長辺側に設置した湯面レベル計Cによる観測値を表現する際に用いられる基底波形ベクトルの重み係数に相当する1.0は正の大きな値(正の数であり且つ絶対値が大きい数)である。これに対し、鋳型の短辺側に配置した湯面レベル計Aによる観測値を表現する際に用いられる基底波形ベクトルの重み係数に相当する−0.8、および、鋳型の短辺側に設置した湯面レベル計Dによる観測値を表現する際に用いられる基底波形ベクトルの重み係数に相当する−0.3は負の小さい値(負の数であり且つ他の2つの値(1.6および1.0)と比較して絶対値が小さい数)である。−0.8、1.6、1.0、および、−0.3を上記式(8)へと代入することにより変動係数を求めると、変動係数は2.79となる。この値は、閾値0.5を上回っている。このように、混合行列の2列目は、湯面レベル計の取り付け位置によって、基底波形ベクトルの重み係数の符号や大きさに偏りがある。さらに、この基底波形のスペクトルのピーク周波数はどの定在波の周波数とも異なる。したがって、基底波形IC2は、体積変動とは異なる、鋳型幅方向で不均一な湯面の局所的変動成分であると判定することができる。
【0053】
また、
図7の上から3段目に示したように、基底波形IC3として、基底波形IC1、IC2とは波形が異なる成分が取り出されている。式(11)に示したように、独立成分s
3と掛け合わされる混合行列の3列目の値は、−0.8、0、0、および、1.8である。このIC3の変動係数は4.40となり、閾値を越える。
これらの値を詳細に検討すると、鋳型の長辺側に設置した湯面レベル計Bによる観測値を表現する際に用いられる基底波形ベクトルの重み係数に相当する値、および、鋳型の長辺側に設置した湯面レベル計Cによる観測値を表現する際に用いられる基底波形ベクトルの重み係数に相当する値は、いずれも0であり、その値が小さい。これに対し、鋳型の短辺側に配置した湯面レベル計Aによる観測値を表現する際に用いられる基底波形ベクトルの重み係数に相当する−0.8、および、鋳型の短辺側に設置した湯面レベル計Dによる観測値を表現する際に用いられる基底波形ベクトルの重み係数に相当する1.8は、他の2つの値と比較して絶対値が大きく、且つ、異符号の値である。
また、
図8に示したように、基底波形IC3のスペクトルは0.71Hzにピークを持つ。ここで、
図3に示した鋳型両端において逆位相で変動する1次の定在波は、鋳型幅が1.5mの鋳型の場合、その周波数は0.72Hzである。これらの値は、周波数分解能の誤差の範囲内であるため、両者は一致しているとみなすことができる。したがって、基底波形IC3は、1次の定在波成分であると判定することができる。
【0054】
また、
図7の一番下の段に示したように、基底波形IC4として、高周波成分が取り出されている。この成分は、体積変動や局所的変動と判定することができず、さらに、定在波成分と判定することもできなかったため、高周波のノイズ成分と判定した。本発明では、鋳込が終了するまで、時系列データ取得工程S1、求解工程S2、および、物理的意味解釈工程S3を繰り返す。
【0055】
本発明の実施例に関する上記説明では、求解工程S2で独立成分分析を使用する形態を例示したが、本発明は当該形態に限定されない。目的に応じて主成分分析等のその他の方法を用いても良い。さらに、本発明の実施例に関する上記説明では、独立成分分析のアルゴリズムとしてFastICAを使用する形態を例示したが、本発明は当該形態に限定されず、他のアルゴリズムを用いても良い。