CN111479640B - 辊轧用辊的在线龟裂检测装置及其方法、辊轧用辊 - Google Patents

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Abstract

本发明提供在线特定辊轧用辊躯干部表面的龟裂的产生以及龟裂的进展的龟裂检测装置及具备该龟裂检测功能的辊轧用辊，而不在辊轧用辊连续地配置多个传感器，不对辊轧装置、辊轧用辊进行大幅度的改造。组装于辊轧装置的辊轧用辊的在线龟裂检测装置的特征在于，上述辊轧用辊具有躯干部以及从上述躯干部的两端一体地延伸出的轴部，辊轧用辊的龟裂检测装置具备：上述辊轧用辊，其在上述轴部的至少一方配置有检测在上述躯干部表面产生的弹性波的AE传感器和计算由上述AE传感器检测出的弹性波的特征量的运算部；以及辨别部，其根据上述特征量辨别在上述躯干部表面产生的龟裂带来的弹性波。

Description

辊轧用辊的在线龟裂检测装置及其方法、辊轧用辊
技术领域
本发明涉及通过配置于辊轧用辊的传感器检测存在于辊轧用辊的表面、表面正下方的龟裂缺陷的技术。特别是，涉及在通过辊轧装置使辊轧用辊旋转而对钢板进行辊轧的期间，即在辊轧工序中，通过配置于辊轧用辊的传感器在线检测在辊轧用辊的表面、表面正下方产生并进展的龟裂的龟裂检测装置以及具有龟裂检测功能的辊轧用辊。
背景技术
在钢板热轧的领域，开发了使用超声波探伤仪、涡流探伤仪、声发射(以下，为AE)传感器等的传感器检测存在于辊轧用辊的躯干部表面以及/或者躯干部表面正下方(以下，为躯干部表面)的龟裂缺陷的技术。
对要求检测龟裂缺陷的技术的背景进行说明。在钢板热轧工序中，由加热炉对通过连续铸造等而制造出的厚度数十毫米～300mm左右的预制板进行加热，并通过粗轧机、精轧机进行辊轧而成型为厚度1mm左右～数毫米的钢板。精轧机通常将5～7台四联式轧机串联且连续地配置，广泛使用7台精轧机。在5～7台四联式或六联式轧机的情况下，将第1～第4台称为前段台，将第5～第7台称为后段台。
为了对钢板进行辊轧而在轧机中使用了多个上下一对的辊轧用辊。该辊轧用辊被要求具备能够克服辊轧负载的挠曲的强韧性，并且相对于磨损、表面粗糙、热龟裂等的抵抗性，一直以来，使用球墨铸铁、高碳镍铬耐磨铸铁、铸钢、锻钢等的单体的辊轧用辊、通过金属结合将由耐磨损性、耐表面粗糙性优越的高速钢合金、格伦铸铁、高铬铸铁构成的外层与由强韧性优越的球墨铸铁、锻钢构成的内层一体化而成的复合构造的辊轧用辊。
在精轧中，主要使用上述复合构造的辊轧用辊，但存在产生钢板薄板在辊轧台之间因各种原因而成为两张重叠并保持原样被辊轧用辊辊轧的、所谓被称为绞入的辊轧事故的情况，辊轧台越靠后段，遭遇绞入事故的概率越高。因此，精轧机后段用的辊轧用辊与前段用的辊相比被要求具有优秀的耐冲击性。若产生绞入事故，成为两张重叠而使外观的厚度变厚的钢板导入轧机，则在钢板与辊轧用辊之间产生局部过大的接触压力，从而产生钢板的一部分熔敷于辊躯干部的表面的所谓烧结。
若在存在烧结的状态下将辊轧用辊使用于辊轧，则会从回冲辊、钢板继续承受过大的接触压力，从而龟裂向辊内部的进展急剧加速。在龟裂在辊内部显著进展的情况下，辊躯干部的一部分剥落破坏。若引起剥落破坏，则为了轧机的修复作业，会使轧机的运转长期中断，因此产生生产上的损失成本。为了防止辊轧用辊的剥落破坏，需要在线切实地检测辊躯干部表面的龟裂的产生与进展。
以往，作为检测在辊轧用辊产生的龟裂的方法，例如公开接下来的现有技术。
在专利文献1中，记载了一种轧机套筒辊的裂缝检测方法，其特征在于，在轧机套筒辊的表面端部安装磁传感器，对该磁传感器施加1.5kHz～2.5kHz的频率，并对来自磁传感器的输出信号进行处理来检测辊轧中的辊轴向的裂缝。然而，在专利文献1的裂缝检测方法中，由于将磁传感器安装于表面端部，因此难以检测在辊表面整个区域产生的裂缝，若想要检测在辊表面整个区域产生的裂缝，则需要将磁传感器沿着辊轴向连续地安装为多个，从而装置结构变得复杂。另外，磁传感器需要经由板簧等的缓冲材料安装于在辊轴承座设置的支承臂，从而辊轧设备结构变得复杂。
在专利文献2中，记载了一种辊轧用辊的超声波探伤方法，其是辊轧用辊的在线超声波探伤方法，其特征在于，在辊轴部具有与辊的旋转轴线同轴状地从辊轴部的端面朝向内侧延伸的用于收容超声波探针的收容孔，将配设有超声波探针的轴体的一侧收容在收容孔的内部，使来自该超声波探针的超声波从收容孔的内表面朝向辊外层的表面入射、传播，接收来自存在于辊外层的躯干部表面的裂缝的反射波，而检测裂缝。专利文献2的裂缝检测方法在轴向配置多个超声波探针，但超声波探伤仪无法检测超声波的振荡路径以外的龟裂，因此为了在辊轧用辊躯干部表面整个区域检测裂缝，需要沿轴向连续地设置多个超声波探伤仪，从而装置结构变得复杂。另外，需要遍布辊轧用辊躯干部整个区域将轴部形成中空，因此辊轧用辊的强度可靠性降低，难以使用于钢板的辊轧。
另一方面，在专利文献3中公开了通过AE传感器对在辊轧中的辊产生的裂缝在辊保管中进展并破坏的延迟破坏进行检测的系统。在该系统中，提前判定该裂缝有没有进展的可能性，因此通过外部加热体对辊进行加热，由此施加热应力，通过安装于轴部端面的AE传感器检测有没有AE波，来检查辊轧用辊的延迟破坏。然而，本发明人如专利文献3所记载那样，在辊轧用辊的轴部端部安装AE传感器，并将辊轧用辊配置于辊轧装置，欲对在钢板的辊轧作业中产生的龟裂进行检测时，在辊轧作业中，在辊轧用辊对钢板进行加压时产生的AE波成为噪声，而难以仅检测伴随着在辊轧用辊表面产生的龟裂的弹性波。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开昭60－252255号公报
专利文献2：日本特开2012－21791号公报
专利文献3：日本特开2002－277421号公报
发明内容
因此，本发明的目的在于，消除上述现有技术的课题，提供一种能够在线检测辊轧用辊躯干部表面的龟裂的产生以及进展的辊轧用辊的龟裂检测装置以及使用于该辊轧用辊的龟裂检测装置的辊轧用辊，而不在辊轧用辊连续地配置多个传感器，不进行辊轧装置、辊轧用辊的大幅度的改造。另外，提供一种能够在线检测辊轧用辊躯干部表面的龟裂的产生以及进展的辊轧用辊的龟裂检测方法。
为了应对上述现有技术的课题，本发明人针对通过配置于辊轧用辊的轴部的AE传感器检测出在辊轧作业中从辊轧用辊的躯干部表面产生的弹性波而得的电压信号，进行了专心研究，其结果完成了本发明。
即，本发明的组装于辊轧装置的辊轧用辊的在线龟裂检测装置的特征在于，上述辊轧用辊具有躯干部以及从上述躯干部的两端一体地延伸出的轴部，上述辊轧用辊的在线龟裂检测装置具备：AE传感器，其检测在上述躯干部表面产生的弹性波；运算部，其计算由上述AE传感器检测出的弹性波的特征量；以及辨别部，其根据上述特征量辨别在上述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置中，优选上述运算部将在上述辊轧用辊躯干部产生的弹性波通过上述AE传感器作为电压信号而接收，针对上述电压信号，通过滤波处理除去不必要的频率，生成滤波处理信号，对上述滤波处理信号进行量子化并转换成数字信号，根据上述数字信号运算弹性波的特征量，上述辨别部基于上述运算部计算出的弹性波的特征量，除去上述辊轧用辊对钢板进行辊轧时的上述辊轧用辊与钢板的摩擦所引起的弹性波、以及上述辊轧用辊咬入钢板时的弹性波，而辨别为在上述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置中，优选将上述弹性波的特征量即上升沿时间为20μsec以上的弹性波作为与钢板的摩擦所引起的弹性波而除去。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置中，优选基于施加于上述辊轧装置的负荷电流的时间序列数据来确定咬入钢板时的时刻，将检测时刻同步的弹性波作为咬入钢板时的弹性波而除去。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置中，优选将与上述辊轧用辊的旋转周期为相同周期的弹性波辨别为在上述躯干部表面因龟裂而产生的弹性波。
本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊的特征在于，将上述AE传感器配置于上述辊轧用辊轴部的至少一方。另外，本发明的辊轧用辊优选将上述运算部配置于上述辊轧用辊轴部的至少一方。
本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊优选在上述辊轧用辊轴部的至少一方配置有将由上述运算部计算出的弹性波的特征量发送至辊轧用辊外部的通信部。另外，本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊优选在上述辊轧用辊轴部的至少一方配置有基于由上述运算部计算出的弹性波的特征量辨别上述龟裂所引起的弹性波的辨别部以及将上述辨别出的信息发送至辊轧用辊外部的通信部。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊中，优选在上述辊轧用辊轴部的至少一方配置有上述AE传感器、上述运算部，以及上述通信部，或者用于向上述AE传感器、上述运算部、上述辨别部以及上述通信部供电的电源部。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊中，优选在上述轴部的端部设置有上述AE传感器、上述运算部、上述通信部、以及上述电源部，或者用于配置上述AE传感器、上述运算部、上述通信部、上述辨别部、以及上述电源部配置的凹部。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊中，优选配置有检测辊轧用辊的转速的加速度传感器。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置中，优选在上述辊轧用辊外配置有用于向上述AE传感器、上述运算部、上述辨别部、以及上述通信部供电的电源部。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置中，优选内置了配置于上述辊轧用辊的轴部外周的受电用线圈的受电部与内置和上述受电部对置配置的送电用线圈的送电部磁耦合，从配置于上述辊轧用辊外的电源部经由上述送电部向上述受电部通过非接触供给电力。
本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测方法的特征在于，通过AE传感器检测在具有躯干部以及从上述躯干部的两端一体地延伸出的轴部的辊轧用辊的上述躯干部表面产生的弹性波，计算由上述AE传感器检测出的弹性波的特征量，基于上述特征量辨别在上述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测方法中，优选将在上述辊轧用辊躯干部产生的弹性波通过上述AE传感器接收作为电压信号而接收，针对上述电压信号，通过滤波处理除去不必要的频率，生成滤波处理信号，对上述滤波处理信号进行量子化并转换成数字信号，根据上述数字信号运算弹性波的特征量，基于上述弹性波的特征量，除去上述辊轧用辊对钢板进行辊轧时的上述辊轧用辊与钢板的摩擦所引起的弹性波、以及上述辊轧用辊咬入钢板时的弹性波，而辨别为在上述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波。
本发明的效果如下。
根据本发明，能够在线检测辊轧装置运转中的辊轧用辊的躯干部表面的龟裂的产生以及进展，而不大幅度地变更辊轧用辊的形状，并且不对辊轧用辊连续地配置多个传感器。由此，能够避免辊轧用辊运转中的辊轧用辊的破坏事故。
附图说明
图1表示本发明的第一实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置的配置。
图2表示本发明的第一实施方式的配置于辊轧用辊的龟裂检测部的功能框图。
图3表示示意性地示出本发明的第一实施方式的通过运算部对从接受弹性波的AE传感器输出的电压信号进行滤波处理与量子化后的数字信号波形20的图。
图4表示本发明的第一实施方式的辊轧工序的辊轧装置的负荷电流的时间序列推移。
图5表示本发明的第一实施方式的在辊轧工序中检测出的弹性波的时间序列推移。
图6表示本发明的第一实施方式的钢板摩擦时、咬入钢板时的弹性波的检测结果的一个例子。
图7表示本发明的第一实施方式的龟裂的弹性波的检测结果的一个例子。
图8表示本发明的第一实施方式的伴随着龟裂的弹性波与伴随着辊轧的噪声的辨别流程。
图9表示在本发明的第一实施方式的龟裂检测装置中，与在电源部使用锂离子二次电池的情况有关的辊轧用辊轴部的端面图以及轴向平行剖面。
图10表示在本发明的第三实施方式的龟裂检测装置中，与在电源部使用磁场耦合式的受电部的情况有关的辊轧用辊轴部的端面图以及轴向平行剖面。
图11表示将图10记载的辊轧用辊设置于辊轧装置的情况的结构图。
图12表示本发明的第二实施方式的配置于辊轧用辊的龟裂检测部的功能框图。
具体实施方式
对本发明的实施方式具体地进行说明。本发明不限定于以下的实施方式，在不脱离本发明的技术思想的范围内，本领域技术人员基于通常的知识，对以下的实施方式适当地施加变更、改进而得的技术方案也包含在本发明的范围内。
(第一实施方式)
以下，使用图1～图9，对本发明的第一实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置以及辊轧用辊进行说明。
图1是表示本发明的第一实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置以及辊轧用辊的配置的附图。在图1中，辊轧用辊1具有对钢板进行辊轧的躯干部2以及用于通过轴承(未图示)支承辊轧用辊的从躯干部一体地延伸出的轴部3，躯干部2成为外层4与内层5通过金属结合而一体化的复合构造。对辊轧用辊的一个轴部配置在线龟裂检测部6，该在线龟裂检测部6配置有AE传感器、运算部以及辨别部。
图2是表示本发明的第一实施方式的配置于辊轧用辊的龟裂检测部6的功能框图的附图。具备对在上述躯干部2的表面产生的弹性波进行检测的AE传感器10以及对由上述AE传感器10检测出的弹性波的特征量进行计算的运算部11。另外，在第一实施方式中，具备根据上述特征量辨别在上述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波的辨别部12。
在运算部11中，通过配置于轴部的AE传感器10接收在辊轧用辊躯干部产生的弹性波，作为电压信号，针对上述电压信号，通过BPF(带通滤波器)等的滤波处理除去不必要的频率，生成滤波处理信号。与计测对象对应地选择不必要的频率。在金属的情况下，释放出由100kHz～500kHz左右的频率成分构成的弹性波，因此也可以不需要除此以外的频率。通过ADC(模拟/数字转换器)对上述滤波处理信号进行量子化并转换成数字信号，根据上述数字信号运算弹性波的特征量。弹性波的特征量是指对上述数字信号波形的特征进行数值化的指标，具体而言，是振幅、上升沿时间、AE能量、计数数值。
作为AE传感器，能够应用在10kHz～1MHz的高频带中使用高灵敏度的压电物质的传感器。此外，存在在频率范围内具有共振点的共振型、抑制共振的宽频型等，但AE传感器的类型也可以是任意的。另外，也可以在AE传感器的壳体内内置信号放大器。将接收到的弹性波转换为模拟信号的方法存在电压输出型、电阻变化型、电容型等，但也可以是任意的转换方法。作为运算部，例如能够应用由BPF(带通滤波器)、ADC(模拟－数字转换器)、FPGA(field－programmable gate array)构成的电路基板。
图3是表示本发明的第一实施方式的弹性波的特征量的附图，示意性地示出通过运算部对从接受弹性波的AE传感器输出的电压信号进行滤波处理与量子化后的数字信号波形20。相对于该数字信号波形运算以下的特征量。振幅21是弹性波中最大振幅的值(单位mV)。上升沿时间22是振幅从零值超过预先设定的阈值23直至最大振幅的时间(单位μsec)。此外，通过改写运算部11的FPGA的运算参数而进行阈值23的设定，提高阈值23，由此去掉电气噪声、微弱的振动导致的误检测，能够压缩数据容量。但是，需要设定为不去掉龟裂的弹性波，例如设定为23.4mV。持续时间24是从上升沿开始直至振幅小于预先设定的阈值23的时间(单位msec)。AE能量25是在各时刻对将振幅平方的值进行时间积分的值的平方根(RMS)(单位dBs(分贝秒))。计数数值26是弹性波超过阈值23的次数。另外，弹性波的检测时刻27是振幅超过阈值23的时刻。
在辊轧作业中，由配置于轴部的AE传感器10检测出的电压信号中的辊轧用辊对钢板进行加压时产生的弹性波成为噪声，难以仅辨别伴随着在辊轧用辊表面产生的龟裂的弹性波，但本发明人发现了根据第一实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，通过运算部11计算特征量，基于该特征量，将由AE传感器检测出的电压信号区别为在躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波、辊轧用辊与钢板摩擦时的弹性波、以及钢板首先咬入辊轧用辊时的弹性波这3种，能够从这些中仅辨别在辊轧用辊的躯干部表面产生的龟裂带来的弹性波。使用图4～图7，具体地进行说明。
图4表示使用辊轧用辊躯干部2的躯干直径为310mm，躯干部长度为500mm，外层厚度为40mm，辊轧用辊轴部3的直径为150mm，全长为1835mm，且外层由高速钢合金，内层由铸钢构成的复合高速钢辊，以辊转速60rpm对沉淀硬化不锈钢ASL350的钢板进行辊轧时的、辊轧装置的负荷电流的时间序列推移。负荷电流的陡峭的变化点31大致以3分钟间隔定期地产生。该情况源自排出通过辊轧用辊的钢板，若负荷消失(负荷电流为数十A以下)，则接下来的瞬间，后续的钢板被咬入，负荷增大(负荷电流超过500A)，负荷在咬入钢板的切换钢板的瞬间变动，从而能够根据负荷电流辨别咬入钢板的时机。
图5是在以与图4相同的条件进行辊轧时，使用配置于辊轧用辊轴部端部的AE传感器检测弹性波的结果，总结了弹性波的检测时刻与弹性波的特征量中的上升沿时间的关系。上升沿时间不足20μsec的弹性波大致以3分钟间隔被定期地检测，因此与图4所示的负荷电流的陡峭的变化点，即钢板的咬入时对应，该上升沿时间不足20μsec的弹性波能够判断为是咬入钢板时的弹性波32。另一方面，上升沿时间为20～80μsec的弹性波在钢板被辊轧的期间始终产生，从而能够判断为是伴随着辊轧用辊与钢板的摩擦的弹性波。
图6针对图5所示的钢板摩擦时与咬入钢板时的弹性波，总结了弹性波的特征量中的AE能量与上升沿时间的关系。咬入钢板时的弹性波(上升沿时间：不足20μsec)的AE能量存在于1×106～1010dBs，特别是集中在1×108～109dBs之间。钢板摩擦时的弹性波(上升沿时间为20～80μsec)的AE能量成为1×105～109dBs级宽幅的值。
图7是使用辊轧用辊躯干部2的躯干直径为530mm，躯干部长度为1800mm，躯干部外层厚度为36mm，辊轧用辊轴部21的直径为200mm，全长为5000mm，且外层由高速钢合金，内层由球墨铸铁构成的复合高速钢辊，检测在辊轧用辊静止时因点焊而人为地生成龟裂时的弹性波的结果。与图6相同，总结了弹性波的特征量中的弹性能量与上升沿时间的关系。伴随着龟裂的弹性波的AE能量大体为1×106～107dBs，上升沿时间为10μsec以下，大体为5μsec左右。
由此，若着眼于弹性波的上升沿时间与AE能量，则钢板摩擦时的弹性波的上升沿时间较长，能够将20μsec识别为阈值。另一方面，咬入钢板时的弹性波与龟裂的弹性波存在AE能量与上升沿时间近似的情况。然而，如上所述，咬入钢板时的弹性波与辊轧用辊的负荷电流的陡峭的变化点对应，因此能够进行与伴随着龟裂的弹性波的识别。
图8表示本发明的第一实施方式的伴随着龟裂的弹性波与伴随着辊轧的噪声的辨别流程。在辊轧开始时，使AE传感器运转，而对辊轧作业中的弹性波进行检测。相对于检测出的弹性波组，在运算部中，作为与钢板的摩擦带来的弹性波，除去上升沿时间为20μsec以上的弹性波，提取上升沿时间不足20μsec的弹性波。相对于上述提取的弹性波，根据辊轧装置的负荷电流，并基于咬入钢板的时刻，除去与咬入钢板的时刻同步的弹性波，进一步提取不与咬入钢板的时刻同步的弹性波，由此能够仅辨别在躯干部表面产生、进展的龟裂带来的弹性波。而且，对龟裂带来的弹性波的计数数值、能量、振幅、振幅的RMS(均方根)的任一个或者多个组合进行累积，由此监视龟裂的产生以及产生的龟裂的进展。根据上述特征量的累积值，能够在线监视龟裂的进展长度，从而在伴随着龟裂的弹性波的上述特征量的累积值，即龟裂的进展长度超过需要整修的管理值的情况下，立即使辊轧停止，而维护辊轧用辊。例如，累积并管理龟裂带来的弹性波的计数数值。
作为辨别部，只要具有积蓄检测出的弹性波的特征量数据，并对特征量数据进行比较的计算功能，则不被特别地限制，能够应用微型计算机等。
根据本发明的第一实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置、辊轧用辊以及辊轧用辊的在线龟裂检测方法，能够在线辨别在辊轧用辊的躯干部表面产生、进展的龟裂。由此，适当地停止辊轧工序，将产生了龟裂的辊轧用辊从辊轧装置取下，更换成未产生龟裂的正常的辊轧用辊，恢复辊轧工序。对于产生了龟裂的辊轧用辊而言，离线对躯干部表面进行整修除去并维修。由此，能够避免剥落导致的辊破损。另外，能够掌握龟裂未显著地进展的状态下的龟裂，因此能够减少整修量，因此能够减少维修费用。
在本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置中，伴随着在辊轧用辊的躯干部表面进展的龟裂的弹性波以与辊轧用辊的旋转周期相同的周期产生。例如在辊轧用辊的转速为60rpm的情况下，以与旋转周期(1s)相同的周期产生。因此，使用辊轧装置的负荷电流与辊轧用辊转速的信息，按时间序列对弹性波的检测时刻进行解析，由此能够更加高精度地识别咬入钢板和龟裂的弹性波，从而能够更加切实地仅对因龟裂而产生的弹性波进行辨别。
本发明的第一实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊在上述辊轧用辊轴部的至少一方配置有根据由上述运算部计算出的弹性波的特征量辨别上述龟裂所引起的弹性波的辨别部、以及将上述辨别出的信息发送至辊轧用辊外部的通信部。作为通信部，只要能够将由辨别部12辨别出的信息向辊轧用辊的外侧无线通信即可，例如，能够应用2.4GHz频段ZigBee模块。另外，能够与通信距离的要求对应地，适当地选择与WiFi、Bluetooth(注册商标)、EnOcean、特定低功耗(Wi－SUN)对应的通信模块。从通信部发送来的信息被积蓄于辊轧用辊外部的服务器，使用于对在辊轧用辊是否产生龟裂，或龟裂是否进展为无法修复的长度进行监视的指标。
构成本发明的第一实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置的辊轧用辊具有用于向AE传感器、运算部、辨别部、通信部供电的电源部。作为电源部，例如能够应用锂离子二次电池。此外，为了节约电池容量，也可以赋予仅在辊在辊轧时旋转时使AE传感器运转的功能。例如，是仅在使用基于MEMS加速度传感器的动作开关或机械式开关，伴随着辊轧用辊的旋转而赋予恒定的离心力的情况下进行通电的功能。
使用图9，对更加具体的安装方式的例子进行说明。
图9表示与本发明的第一实施方式的龟裂检测装置的安装方式有关的辊轧用辊轴部3端部的端面图(a)以及轴向平行A－A’剖面(b)。辊轧用辊是辊轧用辊躯干部2的躯干直径为800mm，辊轧用辊轴部3的直径为400mm，全长为5000mm的复合高速钢辊的例子。如图9所示，在轴部3端部设置有凹部，在该凹部配置有AE传感器10、内置了运算部、辨别部、通信部的运算装置45以及电源部14。AE传感器10直接检测在辊轧用辊躯干部表面产生的弹性波，而不是衰减的界面回波，因此优选形成接近辊轧用辊的旋转中心，并且比运算部、电源部更接近躯干部的一侧，因此在辊轧用辊的轴部端面，且在设置为辊轧用辊加工用的中心孔43的内部设置内径30mm、距轴部端面的深度260mm的凹部，配置于凹部底面。AE传感器使用直径20mm、高度25mm的电压输出型压电传感器，将AE传感器的检测面即端面配置、固定为与凹部底面接触。另外，为了使弹性波从辊轧用辊向AE传感器的传递形成良好，而在AE传感器端面与凹部底面的接触界面涂覆硅酮树脂，作为音声耦合器。AE传感器的固定例如使用按压AE传感器的按压夹具41(直径20mm，长度175mm的固定螺钉)，在螺纹固定后，通过焊接将螺纹牙与辊轧用辊的接触部的一部分熔敷。另外，在按压夹具41的中心铺设将AE传感器与运算部连接的布线42。此外，按压夹具41只要能够长期高强度地进行安装，则不存在特别地限定，除了固定螺钉以外，也能够应用粘合剂等。
此外，为了使从上述AE传感器10向运算装置45连接的布线42的铺设变得容易，也可以设置形成中心孔43的中心孔部件44。图10的(a)表示与本发明的第一实施方式的龟裂检测装置的其他的安装方式有关的辊轧用辊轴部3端部的端面图，图10的(b)表示轴向平行A－A’剖视图。中心孔部件44与按压夹具41相同在圆周部形成螺纹牙，从而能够在螺纹固定于辊轧用辊后，通过焊接将螺纹牙与辊轧用辊的接触部的一部分熔敷。中心孔部件44的尺寸例如为直径100mm，长度60mm。
上述运算部使用内置了运算部、辨别部、通信部的运算装置45，并配置于从辊轧用辊轴部端面的中心轴向径向远离95mm的位置。内置了运算部、对辨别部、通信部的运算装置45使用了由以20kHz～500kHz进行滤波处理的BPF、以14bit进行A/D转换的ADC、AlteraMAXII构成的FPGA。上述FPGA具备对龟裂的弹性波进行辨别的辨别部的功能。内置于运算部的通信部使用了2.4GHz频段ZigBee模块。运算装置的外形形成厚度30mm、宽度70mm、长度125mm，将与该形状对应的凹部形成并收纳于轴部端面。也可以不设置凹部，而将运算部、辨别部、通信部配置于轴部端面。
另外，本发明的第一实施方式的龟裂检测装置算部所具备的辊轧辊优选在轴部的至少一方配置有检测辊轧用辊的转速的加速度传感器。优选在运算装置设置如下的功能：内置MEMS加速度传感器，仅在通过辊轧用辊的旋转对加速度传感器施加离心力时从后述的电源部14向运算部进行供电。
电源部14在与运算装置45对角线的方向上配置于从辊轧用辊轴部端面的中心轴向径向远离85mm的位置。电源部14使用将18650个电池单元以2串联4并联的方式排列的锂离子二次电池，外形形成厚度45mm、宽度56mm、长度175mm，将与该形状对应的凹部形成并收纳于轴部端面。设置了将电源部14与运算部连接的布线42。布线42铺设于在辊轧用辊端面上形成的宽度5m、进深5mm的凹槽，并通过粘合剂进行了固定。设置于配置有通过以上的方式安装的龟裂检测部的轴部端部的凹部被收纳在260mm的范围内，从而辊轧用辊的强度降低不存在问题。设置于轴部端部的凹部的深度取决于凹部的内径，但例如只要内径为30mm，则即便深度为1000mm，也不存在轴部强度降低的问题。因此，凹部只要内径为10～30mm、100～1000mm即可。
(第二实施方式)
以下，使用图12，对本发明的第二实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置进行说明。图12表示本发明的第二实施方式的内置于辊轧用辊的龟裂检测装置的功能框图。具有检测在躯干部2的躯干部表面产生、进展的弹性波的AE传感器10、以及计算由上述AE传感器10检测出的弹性波的特征量的运算部11，将运算部11运算出的弹性波的特征量数据从通信部13向具备设置于辊轧辊外部的辨别部的服务器发送。与第一实施方式的差异在于，配置于辊轧用辊的龟裂检测部4装置的结构不同，在第一实施方式中配置于辊轧用辊的辨别部配置于辊轧用辊的外部，通过配置于辊轧用辊的外部的辨别部对在躯干部表面产生、进展的龟裂所引起的弹性波进行辨别的结构。另外，电源部14与AE传感器10、运算部11、通信部13分别电连接并进行供电。通过设置于服务器内的辨别部对龟裂的弹性波进行辨别，进行辨别出的龟裂的弹性波的计数数值的累积，从而适当地进行辊轧停止与辊轧用辊的维护的指示。
作为设置于服务器内的辨别部，与第1实施方式所记载的辨别部相同，只要具有积蓄检测出的弹性波的特征量数据，并将特征量数据的上升沿时间、检测时刻进行比较的计算功能，则不被特别地限制，能够应用微型计算机等。
作为第二实施方式的辊轧用辊的在线龟裂装置以及配置于该辊轧用辊的在线龟裂装置所具备的辊轧用辊的AE传感器、计算由AE传感器检测出的弹性波的特征量的运算部、将弹性波的特征量发送至配置于辊轧用辊的外部的辨别部的通信部、以及用于向AE传感器、运算部、通信部供电的电源部，能够使用与第一实施方式的辊轧用辊的在线龟裂装置以及配置于该辊轧用辊的在线龟裂装置所具备的辊轧用辊的部件相同的部件。
根据本发明的第二实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置、辊轧用辊以及辊轧用辊的在线龟裂检测方法，与第一实施方式相同，能够在线辨别在辊轧用辊的躯干部表面产生、进展的龟裂。由此，适当地停止辊轧工序，将产生了龟裂的辊轧用辊从辊轧装置取下，更换成未产生龟裂的正常的辊轧用辊，恢复辊轧工序。对于产生了龟裂的辊轧用辊而言，在离线条件下对躯干部表面进行整修除去并维修。由此，能够避免剥落导致的辊破损。另外，能够掌握龟裂未显著地进展的状态下的龟裂，因此能够减少整修量，因此能够减少维修费用。
(第3实施方式)
使用图9说明的第一实施方式是配置于辊轧用辊的轴部端部的电源部使用锂离子二次电池的例子，但除此以外，只要能够将向辊轧用辊轴部供电的机构设置于辊轧装置以及辊轧装置附近，则也可以由辊轧用辊外部的电源向上述AE传感器、上述运算部、上述辨别部、上述通信部供电。具体的供电方法是基于集流环等的接触供电、磁场耦合式、电场耦合式、电波式、激光式的非接触供电。另外，也可以组合基于环境发电的独立电源。作为环境发电的具体例，能够应用使用辊轧用辊与轴承之间的压力、摩擦的压电发电、摩擦带电发电、电磁感应发电、温度差发电或者它们的组合。
图10是表示本发明的第三实施方式的辊轧用辊的在线龟裂检测装置以及该辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊的安装方式的例子，辊轧用辊的在线龟裂检测装置通过内置了配置于上述辊轧用辊的轴部外周的受电用线圈的受电部与内置了和上述受电部对置配置的送电用线圈的送电部磁耦合，从配置于上述辊轧用辊外的电源部经由上述送电部向上述受电部通过非接触方式供给电力。图10的(a)表示辊轧用辊轴部端面的端面图，图10的(b)表示轴向A－A’剖视图。AE传感器10、内置了辨别部、通信部、运算部的运算装置45的结构、配置与图9相同，本实施方式的特征在于电源部的结构。电源部46呈环状配置于辊轧用辊轴部的圆周上。电源部46内置磁场耦合式的受电部，具体而言，以辊轴部的圆周方向为卷绕方向的受电用线圈经由连接器47和布线48，与运算装置45电连接。连接器47能够使用拆装容易的自动耦合器。
图11表示将图10所示的辊轧用辊设置于辊轧装置的情况下的包含辊轧用辊的辊轧装置的侧视图(a)以及轴向B－B’剖面(b)。辊轧用辊轴部3设置于辊轴承座(供轴承嵌入的箱，将在轴承承受的辊轧负载向壳体传递)49，轴承座49设置于辊轧装置壳体50。在辊轴承座49中与辊轧用辊的电源部46对置的位置内置磁场耦合式的送电部51，具体而言，内置以辊轴部的圆周方向为卷绕方向的送电用线圈。送电部51经由布线52、辊轴承座侧连接器53、壳体侧连接器54，与辊轧装置电源部55电连接。辊轴承座侧连接器53、壳体侧连接器54能够使用拆装容易的自动耦合器。
通过图10以及图11所示的结构，能够以磁场耦合式向在旋转的辊轧用辊设置的运算装置45非接触供电。即，通过从辊轧装置电源部55向送电部51流经电流由此产生的磁通，在对置的电源部46产生电流，从而能够向运算装置45进行供电。使用图9说明的第一实施方式的情况是电源部14使用锂离子二次电池的例子，但在继续辊轧作业的情况下，电池消耗而需要更换，但在第三实施方式的情况下，能够通过非接触供电从辊轧用辊的外部供给电力，因此不需要更换电池，从而能够抑制维护费用。
在组装于本发明的辊轧装置的辊轧用辊的在线龟裂检测装置以及该辊轧用辊的在线龟裂检测装置所具备的辊轧用辊中，示出了在辊轧用辊的一个轴部配置AE传感器的例子，但也可以配置多个AE传感器。
例如，也可以在从辊轧用辊的躯干部的两端一体地延伸出的一个轴部以及另一个轴部的两端配置AE传感器。通过这样的配置，由此根据在双方的AE传感器中检测出龟裂所引起的弹性波的时刻的差，能够确定辊轧用辊轴向的龟裂的位置，因此优选。若能够确定龟裂的位置，则在龟裂的深度比较浅的情况下，能够通过焊接等进行维修，因此能够进一步减少维修费用。
另外，也可以在一个轴部端部例如呈圆周状配置多个AE传感器。通过这样的配置，由此根据在AE传感器中检测出龟裂带来的弹性波的时刻的差，或者弹性波的特征量，能够确定辊轧用辊圆周方向的龟裂的位置，因此优选。若能够确定龟裂的位置，则在龟裂的深度比较浅的情况下，能够通过焊接等进行维修，因此能够更加减少维修费用。
针对本发明的实施方式，使用由外层与内层构成的复合构造的辊轧用辊进行了说明，但本发明的辊轧用辊的在线龟裂检测装置以及辊轧用辊能够根据其检测原理，应用于单体的辊轧用辊。
附图标记的说明
1-辊轧用辊，2-躯干部，3-轴部，4-外层，5-内层，6-龟裂检测部，10-AE传感器，11-运算部，12-辨别部，13-通信部，14-电源部，15-信息传递路径，16-供电路径，20-数字信号波形，21-振幅，22-上升沿时间，23-阈值，24-持续时间，25-AE能量，26-计数数值，27-检测时刻，31-负荷电流的陡峭的变化点，32-咬入钢板时的弹性波，41-按压夹具，42-布线，43-中心孔，44-中心孔部件，45-内置了辨别部、通信部的运算装置，46-内置了受电部的电源部，47-连接器，48-布线，49-辊轴承座，50-辊轧装置壳体，51-送电部，52-布线，53-轴承座侧连接器，54-壳体侧连接器，55-辊轧装置电源部。

Claims (16)

1.一种辊轧用辊的在线龟裂检测装置，被组装于辊轧装置，其特征在于，
所述辊轧用辊具有躯干部以及从所述躯干部的两端一体地延伸出的轴部，
该在线龟裂检测装置具备：AE传感器，其检测在所述躯干部表面产生的弹性波；运算部，其计算由所述AE传感器检测出的弹性波的特征量；以及辨别部，其根据所述特征量辨别在所述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波，
所述运算部将在所述辊轧用辊躯干部产生的弹性波通过所述AE传感器作为电压信号而接收，
针对所述电压信号，通过滤波处理除去不必要的频率，生成滤波处理信号，
对所述滤波处理信号进行量子化并转换成数字信号，根据所述数字信号运算弹性波的特征量，
所述辨别部基于所述运算部计算出的弹性波的特征量，除去所述辊轧用辊对钢板进行辊轧时的所述辊轧用辊与钢板的摩擦所引起的弹性波、以及所述辊轧用辊咬入钢板时的弹性波，而辨别为在所述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波。
2.根据权利要求1所述的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，其特征在于，
将所述弹性波的特征量即上升沿时间为20μsec以上的弹性波作为与钢板的摩擦所引起的弹性波而除去。
3.根据权利要求1或2所述的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，其特征在于，
基于施加于所述辊轧装置的负荷电流的时间序列数据来确定咬入钢板时的时刻，将检测时刻同步的弹性波作为咬入钢板时的弹性波而除去。
4.根据权利要求1或2所述的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，其特征在于，
将与所述辊轧用辊的旋转周期为相同周期的弹性波辨别为在所述躯干部表面因龟裂而产生的弹性波。
5.根据权利要求1或2所述的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，其特征在于，
该在线龟裂检测装置具备发送辨别出的信息的通信部。
6.根据权利要求5所述的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，其特征在于，
该在线龟裂检测装置具备用于向所述通信部供电的电源部。
7.根据权利要求6所述的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，其特征在于，
所述电源部配置于所述辊轧用辊外。
8.根据权利要求7所述的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，其特征在于，
内置了配置于所述辊轧用辊的轴部外周的受电用线圈的受电部与内置了和所述受电部对置配置的送电用线圈的送电部磁耦合，从配置于所述辊轧用辊外的电源部经由所述送电部向所述受电部通过非接触供给电力。
9.一种辊轧用辊，其配备于权利要求1～6中任一项所述的辊轧用辊的在线龟裂检测装置，其特征在于，
所述AE传感器被配置于所述辊轧用辊轴部的至少一方。
10.根据权利要求9所述的辊轧用辊，其特征在于，
所述运算部配置于所述辊轧用辊轴部的至少一方。
11.根据权利要求10所述的辊轧用辊，其特征在于，
在所述辊轧用辊轴部的至少一方配置有将由所述运算部计算出的弹性波的特征量发送至辊轧用辊外部的通信部。
12.根据权利要求10所述的辊轧用辊，其特征在于，
在所述辊轧用辊轴部的至少一方配置有基于由所述运算部计算出的弹性波的特征量辨别所述龟裂所引起的弹性波的辨别部以及将辨别出的信息发送至辊轧用辊外部的通信部。
13.根据权利要求11或12所述的辊轧用辊，其特征在于，
在所述辊轧用辊轴部的至少一方配置有所述AE传感器、所述运算部以及所述通信部，或者用于向所述AE传感器、所述运算部、所述辨别部以及所述通信部供电的电源部。
14.根据权利要求13所述的辊轧用辊，其特征在于，
在所述轴部的端部设置有所述AE传感器、所述运算部、所述通信部以及所述电源部，或者用于配置所述AE传感器、所述运算部、所述通信部、所述辨别部以及所述电源部的凹部。
15.根据权利要求11或12所述的辊轧用辊，其特征在于，
在该辊轧用辊配置有检测辊轧用辊的转速的加速度传感器。
16.一种辊轧用辊的在线龟裂检测方法，其特征在于，
通过AE传感器检测在具有躯干部以及从所述躯干部的两端一体地延伸出的轴部的辊轧用辊的所述躯干部表面产生的弹性波，计算由所述AE传感器检测出的弹性波的特征量，基于所述特征量辨别在所述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波，
将在所述辊轧用辊躯干部产生的弹性波通过所述AE传感器接收为电压信号，针对所述电压信号，通过滤波处理除去不必要的频率，生成滤波处理信号，对所述滤波处理信号进行量子化并转换成数字信号，根据所述数字信号运算弹性波的特征量，基于所述弹性波的特征量，除去所述辊轧用辊对钢板进行辊轧时的所述辊轧用辊与钢板的摩擦所引起的弹性波、以及所述辊轧用辊咬入钢板时的弹性波，而辨别为在所述躯干部表面产生的龟裂所引起的弹性波。
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