JP2013010110A - 冷間圧延機のチャタリング検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】機械状態起因のチャタリングと圧延状態起因のチャタリングとを区別して圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動のみを検出する。
【解決手段】このチャタリング検出方法は、冷間圧延を行うタンデム圧延機において圧延中に発生するミル振動のうち、ＦＦＴ変換をした周波数波形の形をパターン認識の手法で解析し、この解析した周波数波形の形が、周波数強度のピーク値となる周波数成分を頂点とした所定の三角形状であると判定されたときに、圧延状態（スリップ、スティック）に起因して発生するチャタリングの振動として検出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、冷間圧延機のチャタリング検出方法に関する。

鋼板の圧延時にミル振動によってチャタリングと呼ばれる板厚変動が発生するケースがある。チャタリングの原因は、圧延ロールチョックやベアリングの劣化により、回転部分に亀裂が入り、それによってチョックやベアリングの固有振動が発生する場合（以下、「機械状態起因」ともいう）と、圧延条件である摩擦係数や鋼板張力が安定領域から外れ、中立点がロールバイトの外に移動してしまうスリップ（またはスティック）によって引き起こされる縦振動が発生する場合（以下、「圧延状態起因」ともいう）の２種類がある。圧延状態起因のチャタリングが生じると、鋼板に縞状の模様が生じる製品不良の原因となる。そのため、圧延状態起因のチャタリングを確実に検出し、製品不良を防止することが重要である。

ここで、従来の技術では、ミル振動時に発生する音の波形と振動センサーから検出される振動波形の両方にチャタリング固有の波形成分が存在したときにのみチャタリングとして検出する方法（特許文献１参照）や、ワークロールのロール周速と鋼板の板速度を測定し、スリップを検知してチャタリングを検出する方法（特許文献２参照）や、圧延されている鋼板の長手方向に２つ以上の板厚計を設置し、各々が測定した板厚の差が予め設定されている設定値以上となった場合にチャタリングとして検出する方法（特許文献３参照）等が提案されている。また、ミルハウジングなどに振動センサーを取り付け、その信号に対してＦＦＴ変換をした後に処理を行って、チャタリングを検出する方法（特許文献４ないし９参照）が提案されている。

特開２０００−１５８０４４号公報 特開平８−２４９２２号公報 特公平５−８７３２５号公報 特公平４−４６６５０号公報 特公平６−３５００４号公報 特開平８−１４１６１２号公報 特公昭５４−３８９１２号公報 特開平８−２９２５０号公報 特開平８−１０８２０５号公報

しかしながら、特許文献１に開示される、音の波形と振動センサーからの振動波形によってチャタリングを検出する方法では、クレーン走行音などミルの周囲で発生する様々な音とミル振動時に発する音の分離ができない場合にはチャタリングの検出ができないという問題がある。
また、特許文献２に記載の、ロール周速と板速度とを比較する方法では、圧延時に発生するヒュームなどにより、板速計を使用することができない場合にはチャタリングの検出をすることができない。

また、特許文献３に記載の、板厚計を２つ以上設置する方法は、板厚計を複数設置することで設備コストが増大するという問題がある。また、圧延状態起因の場合のチャタリングで発生する板厚変動の周期は１００〜２５０Ｈｚ程度であり、板厚計の応答速度と比較して高周波なので、高速圧延中に板厚計で板厚変動を測定することが困難であるため、チャタリングの検出が難しい。

また、ミルハウジングなどに振動センサーを取り付ける方法において、特許文献４ないし７に記載の技術のように、圧延機の固有振動数のみを通過させるフィルタを取り付ける場合、チャタリングの周波数成分とされる周波数帯域に、圧延駆動系の振動等の周波数成分が含まれているとチャタリングとして誤検出をしてしまうという問題がある。
また、特許文献８記載の技術のように、ミルの直近に２段ロールを設け、その２段ロールに振動センサーを取り付けてその振動を測定する場合、新たに２段ロールを設置しなければならず、設置する場所のスペース確保の問題や、コストアップの問題がある。

また、特許文献９記載の技術のように、圧延状態に基づいて基本周波数を計算し、実際の振動をＦＦＴ変換した結果が、基本周波数の整数倍の周波数成分が設定値を超えたときにチャタリングとして検出する場合には、求めた基本周波数以外の周波数で発生するチャタリングを見逃してしまうという問題や、チャタリングに至らない振動の誤検出をしてしまうという問題が挙げられる。

そこで、本発明は、このような問題点に着目してなされたものであって、ミルの周囲で発生する様々な音の影響を受けることなく、また、板速計やフィルタの取り付けが不要であり、設置にも特段のスペース確保が不要であり、設備コストを比較的に少なくしつつも、冷間圧延を行うタンデム圧延機において圧延中に発生するミル振動のうち、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動のみを検出し得る冷間圧延機のチャタリング検出方法を提供することを目的としている。

本発明者は、ミル振動信号を解析するにあたり、チョックやベアリングの劣化などの機械状態起因の振動とスリップなどの圧延状態起因の振動との間でそれぞれＦＦＴ変換した周波数波形に特性の違いがあることに着目した。
すなわち、この周波数波形の特性の違いとして、機械状態起因のチャタリングの場合には、図１に示すように、周波数強度のピーク値が特定の周波数成分が突出した形になる。これに対し、圧延状態起因の場合には、図２に示すように、周波数強度のピーク値となる周波数成分を頂点とした三角形の形を呈する。この理由としては、機械状態起因の場合は、チョックやベアリングの劣化によるひびや傷が回転によって固有振動を生むために周波数に広がりを持たないと考えられる。これに対し、圧延状態起因の場合は、スリップまたはスティックによって、スリップ、スティックが連続して起こる現象が発生し、それによってミルの固有振動が引き起こされるために非線形的な振動となって、周波数に広がりを持つ三角形の波形になると考えられる。つまり、チャタリングを引き起こすミル振動は、ＦＦＴ変換した周波数波形の形に着目することで他の振動と判別することが可能である。

これらのことから、ミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形の形に対し、チャタリングを引き起こすミル振動のＦＦＴ変換した周波数波形の形との違いを定量的に表すことができれば、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動の判別が可能となる。ここで、各々の図形の違いついて定量的に表す手法としては、パターン認識の手法が好適であり、本発明ではこのパターン認識の手法を用いて、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動の判別を行うものである。

すなわち、上記課題を解決するために、本発明は、冷間圧延を行うタンデム圧延機において圧延中に発生するミル振動のうち、ＦＦＴ変換をした周波数波形の形をパターン認識の手法で解析し、この解析した周波数波形の形が、周波数強度のピーク値となる周波数成分を頂点とした所定の三角形状に対応する範囲のものであると判定されたときに、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動として検出することを特徴とする。

ここで、本発明に係る冷間圧延機のチャタリング検出方法において、前記パターン認識の手法は、周波数強度が所定のしきい値を超える波形をチャタリング可能性のある波形として抽出する工程と、その抽出した周波数波形に対してマハラノビス距離に基づくパターン認識の手法を用いて、チャタリング判別を行う工程とを含むとともに、更に、前記チャタリング判別を行う工程は、チャタリングが発生する周波数に対して所定に区分した周波数ごとの最大値のうち、所定のしきい値よりも高い点を候補点として抽出する工程と、その抽出した候補点のうちその点を中心とした所定幅の周波数以内で最大である場合に、当該候補点をチャタリング可能性のある波形の頂点として設定する工程と、その設定した頂点の強度を高さとするとともに所定周波数の幅を底辺の長さとする判別用の三角形を前記所定の三角形状として設定する工程と、この設定した三角形と前記チャタリング可能性のある波形に対してマハラノビス距離を適用したパターン認識により形状の差を定量的に求める工程とを含むことは好ましい。

本発明によれば、ミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形の形に対し、パターン認識の手法を用いて解析し、この解析した周波数波形の形が、周波数強度のピーク値となる周波数成分を頂点とした所定の三角形状に対応する範囲のものであると判定されたときに、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動として検出するので、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動のみを判別することができる。

したがって、ミルの周囲で発生する様々な音の影響を受けることなく、また、板速計やフィルタの取り付けが不要であり、設置にも特段のスペース確保が不要であり、設備コストを比較的に少なくしつつも、冷間圧延を行うタンデム圧延機において圧延中に発生するミル振動のうち、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動のみを検出可能であり、また、板厚変動を起こさないような小さな強度の圧延状態起因のミル振動の検出も可能となることから、チャタリング発生を防ぐ対策を行うことができるという効果もある。

機械状態起因におけるチャタリングの周波数波形のイメージを示す図である。 圧延状態起因におけるチャタリングの周波数波形のイメージを示す図である。 本発明で用いられるチャタリング検出システムの概略図である。 本発明に係るチャタリング検出処理を説明するフローチャートである。 本発明に係るパターン認識の一例を説明する図である。 本発明に係るパターン認識の一例を説明する図である。 機械状態起因におけるチャタリングの周波数波形の一例を示す図である。 圧延状態起因におけるチャタリングの周波数波形の一例を示す図である。

以下、本発明の一実施形態について、図面を適宜参照しつつ説明する。
図３にチャタリング検出システムを示す。同図に示す符号１０は圧延機であり、同図に示すように、この圧延機１０は、鋼板Ｐを圧延する圧延ミル１を有するミルハウンジング３を備えて構成されている。そして、チャタリング検出システム２０は、この圧延機１０のミルハウンジング３に取り付けた振動センサー４により、振動加速度を計測するようになっている。なお、この振動センサー４の出力の計測周期は１５００〜３０００Ｈｚ程度である。そして、この振動センサー４により得られた振動加速度の信号がＦＦＴ変換器６に入力され、ＦＦＴ変換器６でＦＦＴ変換された周波数波形は演算処理器７に送られるようになっている。この例では、ＦＦＴ変換器６は、振動加速度で得られた信号に対して１秒周期でＦＦＴ変換を実施する。そして、演算処理器７は、ＦＦＴ変換された周波数波形に対して、パターン認識の手法を用いて解析を行う。パターンの認識の手法としては、マハラノビス距離、ニューラルネットワーク、主成分分析など様々な方法が知られているが手法自体は特には問わないが、本実施形態の例では、マハラノビス距離に基づくパターン認識の手法を用いたチャタリング検出処理を実行する例である。以下、このチャタリング検出処理について詳しく説明する。

演算処理器７でチャタリング検出処理が実行されると、図４に示すように、まずステップＳ１に移行して、周波数強度が所定のしきい値を超える波形をチャタリング可能性のある波形として抽出する。そして、続くステップＳ２では、ステップＳ１で抽出した周波数波形に対してマハラノビス距離に基づくパターン認識の手法を用いて、チャタリング判別処理を行う。

次に、このチャタリング判別処理の詳細を述べる。図５はチャタリングの可能性があるとして抽出された周波数波形（実線で示す）Ｋと、マハラノビス距離に基づくパターン認識の手法で用いる三角形（波線で示す）Ｄの例とを示している。
上記チャタリング判別処理が演算処理器７で実行されると、図４（ｂ）に示すように、まずステップＳ１１に移行して、チャタリングが発生する周波数である５０〜３００Ｈｚに対し、図５に示すように、１０Ｈｚごとの最大値のうち、しきい値Ｔよりも高い点を候補点として抽出する。これによりチャタリング可能性のある波形の頂点の候補点Ａ，Ｂ，Ｃが抽出される。続くステップＳ１２では、ステップＳ１１で抽出した候補点Ａ，Ｂ，Ｃがその点を中心とした±２０Ｈｚ以内で最大である場合、チャタリング可能性のある波形の頂点とする。従ってこの例では、候補点Ａが頂点として設定される。続くステップＳ１３では、設定した頂点Ａの強度を高さとするとともに５０Ｈｚを底辺の長さとする判別用の三角形Ｄ（斜辺がＤ１，Ｄ２）を判別用波形として設定する。最後にステップＳ１４に移行してパターン認識処理を実行する。このパターン認識処理は、ステップＳ１３で設定した三角形Ｄとチャタリング可能性のある波形Ｋに対してマハラノビス距離を適用したパターン認識処理により形状の差を定量的に求めるものである。

マハラノビス距離を適用したパターン認識処理について図６を参照して説明する。このパターン認識処理が実行されると、図４（ｃ）に示すように、まずステップＳ２１に移行して、図６に示す、チャタリングの可能性がある波形Ｋの頂点Ａの周波数をαとし、頂点の周波数αから離れた所定範囲（点数）を定め、ここでは、例えばその波形Ｋの（α−１５）Ｈｚから（α−８）Ｈｚまでの範囲８点の集合Ａ１（図６（ｂ）参照）を処理対象集合Ａ１として抽出する。続くステップＳ２２では、ステップＳ２１で抽出した処理対象集合Ａ１のｘ成分（周波数），ｙ成分（周波数強度）の平均、分散、および共分散をそれぞれ求める。そして、ステップＳ２３では、ステップＳ２２で求めた平均、分散、および共分散を使って、周波数（α−１５）Ｈｚから（α−８）Ｈｚまでに対応する三角形Ｄ（斜辺Ｄ１）の各点（ａ１ｉ（図６の符号Ｇｍ），１≦ｉ≦８）に対してマハラノビス距離を求め、その合計を算出する。以下に（式１）で示す。

但し、μ１ｘ：処理対象集合Ａ１のｘ成分の平均、
μ１ｙ：処理対象集合Ａ１のｙ成分の平均、
σ１ｘ：処理対象集合Ａ１のｘ成分の分散、
σ１ｙ：処理対象集合Ａ１のｙ成分の分散、
σ１ｘｙ：処理対象集合Ａ１のｘ成分とｙ成分の共分散、
ａ１ｉｘ：ａ１ｉのｘ成分（図６の符号Ｇａ）、
ａ１ｉｙ：ａ１ｉのｙ成分（図６の符号Ｒ）、

続くステップＳ２４では、他の処理対象集合の有無を確認し、次の処理対象集合があればステップＳ２２に処理を戻し、そうでなければステップＳ２５に移行する。つまり、上記の計算を（α−１４）Ｈｚから（α−７）Ｈｚまでの範囲の処理対象集合Ａ２から（α−１１）Ｈｚから（α−４）Ｈｚまでの範囲の処理対象集合Ａ５までと、（α＋４）Ｈｚから（α＋１１）Ｈｚまでの範囲の処理対象集合Ａ６から（α＋８）Ｈｚから（α＋１５）Ｈｚまでの範囲の処理対象集合Ａ１０まで順次に行う。
そしてステップＳ２５では、上記によって得られたこれらの値の平均を相関値Ｄとして計算する。これを式で表すと以下の（式２）に示すようになる。

続くステップＳ２６では、（式２）により算出された、チャタリングの可能性がある波形Ｋの相関値Ｄと予め設定された判別値とを比較して、相関値Ｄが所定の判別値未満であればステップＳ２７に移行して圧延状態起因と判定して処理を戻す。つまり、解析の対象とされた周波数波形Ｋの形が、周波数強度のピーク値となる周波数成分を頂点とした所定の三角形Ｄに対応する範囲のものであると判定されたときに、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動として検出される。これに対し、相関値Ｄが所定の判別値以上であればステップＳ２８に移行して、機械状態起因と判定して処理を戻す。

ここで、相関値Ｄと比較される所定の判別値は、表１に示すように、予めマハラノビス距離を適用したパターン認識の方法によるデータを集め、このデータから得られた相関値に対し、実際のチャタリングの内容が圧延状態起因か機械状態起因かを判断した結果に基づいて決定した。

つまり、表１に示すデータにおいて、実際の確認結果によれば、Ｎｏ．１〜１０は圧延状態起因のチャタリングであったが、Ｎｏ．１１〜２２は機械状態起因のチャタリングであった。この結果から、機械状態起因のチャタリングでは、相関値Ｄが３１．０（Ｎｏ．１８）が最小であったことから、本実施例では、所定の判別値を３０として相関値Ｄと比較することとした。

本実施例としては、チャタリングの可能性のある周波数波形Ｋとして抽出できた図７と図８の波形に対して上記マハラノビス距離を適用したパターン認識処理を実行した。その結果、図８のチャタリング波形では相関値Ｄ＝１１．７（＜３０）だったのに対し、図７の過検出波形では相関値Ｄ＝８４．７（＞３０）であり、機械状態起因のチャタリングと圧延状態起因のチャタリングとを区別して圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動のみを検出することができた。

１ 圧延ミル
２ 被圧延材
３ ミルハウンジング
４ 振動センサー
５ 振動増幅器
６ ＦＦＴ変換器
７ 演算処理器
Ｐ 鋼板

Claims (2)

1. 冷間圧延を行うタンデム圧延機において圧延中に発生するミル振動のうち、ＦＦＴ変換をした周波数波形の形をパターン認識の手法で解析し、この解析した周波数波形の形が、周波数強度のピーク値となる周波数成分を頂点とした所定の三角形状に対応する範囲のものであると判定されたときに、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動として検出することを特徴とする冷間圧延機のチャタリング検出方法。
2. 前記パターン認識の手法は、周波数強度が所定のしきい値を超える波形をチャタリング可能性のある波形として抽出する工程と、その抽出した周波数波形に対してマハラノビス距離に基づくパターン認識の手法を用いて、チャタリング判別を行う工程とを含むとともに、
   更に、前記チャタリング判別を行う工程は、チャタリングが発生する周波数に対して所定に区分した周波数ごとの最大値のうち、所定のしきい値よりも高い点を候補点として抽出する工程と、その抽出した候補点のうちその点を中心とした所定幅の周波数以内で最大である場合に、当該候補点をチャタリング可能性のある波形の頂点として設定する工程と、その設定した頂点の強度を高さとするとともに所定周波数の幅を底辺の長さとする判別用の三角形を前記所定の三角形状として設定する工程と、この設定した三角形と前記チャタリング可能性のある波形に対してマハラノビス距離を適用したパターン認識により形状の差を定量的に求める工程とを含むことを特徴とする請求項１に記載の冷間圧延機のチャタリング検出方法。

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