JP2013111614A - 冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置 - Google Patents
冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2013111614A JP2013111614A JP2011260552A JP2011260552A JP2013111614A JP 2013111614 A JP2013111614 A JP 2013111614A JP 2011260552 A JP2011260552 A JP 2011260552A JP 2011260552 A JP2011260552 A JP 2011260552A JP 2013111614 A JP2013111614 A JP 2013111614A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- frequency
- chattering
- vibration
- waveform
- mill
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Control Of Metal Rolling (AREA)
Abstract
【課題】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適切に検出し得る冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置を提供する。
【解決手段】冷間圧延機において圧延中に発生するミル振動のうち、ある時点（監視タイミング）でミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形と、それ以前（比較タイミング）でミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形とを比較し、比較タイミングでの周波数波形に対する監視タイミングでの周波数波形の形状変化量が所定の判別値より大きいと判定したとき、当該監視タイミングにおけるミル振動を圧延状態（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
【解決手段】冷間圧延機において圧延中に発生するミル振動のうち、ある時点（監視タイミング）でミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形と、それ以前（比較タイミング）でミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形とを比較し、比較タイミングでの周波数波形に対する監視タイミングでの周波数波形の形状変化量が所定の判別値より大きいと判定したとき、当該監視タイミングにおけるミル振動を圧延状態（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及びチャタリング検出装置に関し、特に圧延状態に起因して発生するチャタリングを検出する方法及び装置に関する。
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。
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（例えば、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（例えば、特許文献２参照）、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（例えば、特許文献３参照）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を取り付け、その信号に対してＦＦＴ変換をした後に所定の処理を行って、チャタリングを検出する方法（例えば、特許文献４〜１０参照）も提案されている。
また、ミルハウジングなどに振動センサを取り付け、その信号に対してＦＦＴ変換をした後に所定の処理を行って、チャタリングを検出する方法（例えば、特許文献４〜１０参照）も提案されている。
しかしながら、上記特許文献１に記載のチャタリング検出方法では、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。
また、上記特許文献２に記載のチャタリング検出方法では、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チャタリングの検出ができない。
また、上記特許文献２に記載のチャタリング検出方法では、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チャタリングの検出ができない。
さらに、上記特許文献３に記載のチャタリング検出方法は、板厚計を複数設置するため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１００Ｈｚ〜２５０Ｈｚ程度であり、板厚計の応答速度と比較して高周波である。そのため、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り、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を取り付ける方法において、特許文献４〜７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、これをチャタリングとして誤検出してしまう。
特許文献８に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。
特許文献８に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。
さらに、特許文献９に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。
一方、特許文献１０に記載の技術では、実際の振動にＦＦＴ変換した結果に対して、圧延機のロール軸受けの傷発生を示す周波数を照合することにより、機械起因のチャタリングを検出することはできる。しかしながら、圧延状態起因のチャタリングは周波数成分に対ししきい値を用いた検出方法であるため、圧延駆動系の振動をチャタリングであると誤検出してしまう。
以上のように、上記各特許文献に記載の技術では、機械的起因におけるチャタリングの検出は可能であるが、チャタリングを引き起こす圧延状態起因の振動と圧延駆動系の振動とを分離することができない。
そこで、本発明は、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適切に検出し得る冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置を提供することを課題としている。
そこで、本発明は、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適切に検出し得る冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置を提供することを課題としている。
上記課題を解決するために、本発明に係る冷間圧延機のチャタリング検出方法は、冷間圧延機において圧延中に発生するチャタリングを検出する冷間圧延機のチャタリング検出方法であって、任意の監視タイミングでミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形と、前記監視タイミングよりも前の比較タイミングでミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形とを比較し、前記比較タイミングでの周波数波形に対する前記監視タイミングでの周波数波形の形状変化量が所定の判別値より大きいと判定したとき、前記監視タイミングにおけるミル振動を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している。
このように、ある時点（監視タイミング）における周波数波形を、それ以前（比較タイミング）における周波数波形と比較することで、上記監視タイミングで検出したミル振動が、突如発生するスリップまたはスティックの後に生じるスリップスティック現象によって瞬間的に引き起こされたミル振動であるのか、定常的に発生していたミル振動であるのかを判別することができる。したがって、機械状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動と区別して、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動のみを検出することができる。
また、上記において、前記監視タイミングでの周波数波形のうち、周波数強度が最大である頂点の周波数を中心とした所定の帯域幅を有する監視領域の波形の面積と、前記比較タイミングでの周波数波形のうち、前記監視領域の波形の面積との比較により 前記周波数波形の形状変化量を定量化することを特徴としている。
このように、波形の形状の差を定量的に求めるので、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動を適切に検出することができる。
このように、波形の形状の差を定量的に求めるので、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動を適切に検出することができる。
さらに、上記において、前記監視タイミングの周波数波形において、チャタリングを引き起こすミル振動が発生しうる周波数帯域内で周波数強度が所定の閾値よりも高く、且つその点の周波数を中心とした前記監視領域と同等の帯域幅を有する周波数帯域で周波数強度が最大である点を、前記頂点として設定することを特徴としている。
これにより、瞬間的に発生した比較的強いミル振動を対象として、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動であるかの判定を行うことができるので、チャタリングの誤検出を抑制することができる。
これにより、瞬間的に発生した比較的強いミル振動を対象として、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動であるかの判定を行うことができるので、チャタリングの誤検出を抑制することができる。
また、本発明に係る冷間圧延機のチャタリング検出装置は、冷間圧延機において圧延中に発生するチャタリングを検出する冷間圧延機のチャタリング検出装置であって、ミル振動を検出する振動センサと、任意の監視タイミングで前記振動センサで検出したミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形と、前記監視タイミングよりも前の比較タイミングで前記振動センサで検出したミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形とを比較し、前記比較タイミングでの周波数波形に対する前記監視タイミングでの周波数波形の形状変化量を算出する形状変化量算出手段と、前記形状変化量算出手段で算出した形状変化量が所定の判別値より大きいと判定したとき、前記監視タイミングにおけるミル振動を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チャタリング検出手段と、を備えることを特徴としている。
ここで、前記形状変化量算出手段は、前記監視タイミングでの周波数波形のうち、周波数強度が最大である頂点の周波数を中心とした所定の帯域幅を有する監視領域の波形の面積と、前記比較タイミングでの周波数波形のうち、前記監視領域の波形の面積との比較により、前記周波数波形の形状変化量を定量化して算出する。
ここで、前記形状変化量算出手段は、前記監視タイミングでの周波数波形のうち、周波数強度が最大である頂点の周波数を中心とした所定の帯域幅を有する監視領域の波形の面積と、前記比較タイミングでの周波数波形のうち、前記監視領域の波形の面積との比較により、前記周波数波形の形状変化量を定量化して算出する。
また、前記形状変化量算出手段は、前記監視タイミングの周波数波形において、チャタリングを引き起こすミル振動が発生しうる周波数帯域内で周波数強度が所定の閾値よりも高く、且つその点の周波数を中心とした前記監視領域と同等の帯域幅を有する周波数帯域で周波数強度が最大である点を、前記頂点として設定する。
以上により、機械状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動と区別して、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動のみを適切に検出することができる。
以上により、機械状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動と区別して、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動のみを適切に検出することができる。
本発明によれば、機械状態に起因して発生するチャタリングの振動と区別して、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る。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も検出可能となることから、チャタリングが発生する前にチャタリング発生を防ぐ対策を行うこともできるようになり、製品不良を低減することができる。
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
本発明者は、冷間圧延機における圧延ミルの振動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による振動と、スリップなどの圧延状態起因による振動との間で、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。
図１は機械状態起因によるミル振動の周波数波形の一例であり、図２は、圧延状態起因によるミル振動の周波数波形の一例である。
本発明者は、冷間圧延機における圧延ミルの振動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による振動と、スリップなどの圧延状態起因による振動との間で、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。
図１は機械状態起因によるミル振動の周波数波形の一例であり、図２は、圧延状態起因によるミル振動の周波数波形の一例である。
機械状態起因のミル振動の場合には、図１に示すように、ある時点での周波数波形（実線）とそれ以前（例えば１秒前）における周波数波形（破線）とは変化があまりない。これに対し、圧延状態起因のミル振動の場合には、図２に示すように、チャタリング発生時の周波数波形（実線）とそれ以前（例えば１秒前）における周波数波形（破線）とは大きく異なる。
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振動であるため、定常的に所定の固有振動数でミル振動が引き起こされるが、圧延状態起因の場合は、突如発生するスリップまたはスティックの後に生じるスリップスティック現象によって、瞬間的にミルの固有振動数付近で強いミル振動が引き起こされるためであると考えられる。つまり、チャタリングを引き起こすミル振動は、ある時点とそれ以前とでそれぞれＦＦＴ変換した周波数波形の形状を比較することで、機械状態起因による振動であるのか圧延状態起因による振動であるのかを判別することが可能である。
したがって、ミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形の形を定量的に表すことができれば、ある時点とそれ以前における周波数波形を比較し、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。
したがって、ミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形の形を定量的に表すことができれば、ある時点とそれ以前における周波数波形を比較し、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。
図３は、本実施形態におけるチャタリング検出装置の概略図である。
図中、符号１０は圧延機である。この圧延機１０は、鋼板Ｐを圧延する圧延ミル１１を有するミルハウンジング１３を備えて構成されている。
また、図中、符号２０はチャタリング検出装置である。このチャタリング検出装置２０は、振動センサ２１と、振動増幅器２３と、ＦＦＴ変換器２５と、演算処理器２７とを備える。ここで、振動センサ２１は、圧延機１０のミルハウンジング１３に取り付けられて、その振動加速度を計測する。この振動センサ２１の出力の計測周期は１５００Ｈｚ〜３０００Ｈｚ程度である。振動センサ２１により得られた振動加速度の信号は、振動増幅器２３によって増幅された後、ＦＦＴ変換器２５に入力される。
図中、符号１０は圧延機である。この圧延機１０は、鋼板Ｐを圧延する圧延ミル１１を有するミルハウンジング１３を備えて構成されている。
また、図中、符号２０はチャタリング検出装置である。このチャタリング検出装置２０は、振動センサ２１と、振動増幅器２３と、ＦＦＴ変換器２５と、演算処理器２７とを備える。ここで、振動センサ２１は、圧延機１０のミルハウンジング１３に取り付けられて、その振動加速度を計測する。この振動センサ２１の出力の計測周期は１５００Ｈｚ〜３０００Ｈｚ程度である。振動センサ２１により得られた振動加速度の信号は、振動増幅器２３によって増幅された後、ＦＦＴ変換器２５に入力される。
ＦＦＴ変換器２５は、入力された信号をＦＦＴ変換し、そのＦＦＴ変換した周波数波形を演算処理器２７に出力する。本実施形態では、ＦＦＴ変換器２５は、振動センサ２１で得られた振動加速度の信号に対して、所定時間周期（上記振動センサ計測周期のデータでＦＦＴ演算が可能となる時間間隔で、例えば０．１秒〜数秒の範囲で１秒周期など）でＦＦＴ変換を実施する。
演算処理器２７は、ＦＦＴ変換器２５から入力されたＦＦＴ変換後の周波数波形（任意の監視タイミングでの周波数波形）と、その所定時間前にＦＦＴ変換器２５から入力されたＦＦＴ変換後の周波数波形（監視タイミングよりも前の比較タイミングでの周波数波形）とを比較する。そして、これら２つの周波数波形の差（形状変化量）を解析することでチャタリングを検出する。
演算処理器２７は、ＦＦＴ変換器２５から入力されたＦＦＴ変換後の周波数波形（任意の監視タイミングでの周波数波形）と、その所定時間前にＦＦＴ変換器２５から入力されたＦＦＴ変換後の周波数波形（監視タイミングよりも前の比較タイミングでの周波数波形）とを比較する。そして、これら２つの周波数波形の差（形状変化量）を解析することでチャタリングを検出する。
図４は、演算処理器２７で実行するチャタリング検出処理手順を示すフローチャートである。このチャタリング検出処理は、ＦＦＴ変換器２５から周波数波形が入力されるタイミングに同期して所定時間毎（例えば１秒毎）に繰り返し実行する。
先ずステップＳ１で、演算処理器２７は、ＦＦＴ変換器２５から出力される周波数波形を取得してステップＳ２に移行し、取得した周波数波形をメモリに保存する。
先ずステップＳ１で、演算処理器２７は、ＦＦＴ変換器２５から出力される周波数波形を取得してステップＳ２に移行し、取得した周波数波形をメモリに保存する。
次にステップＳ３で、演算処理器２７は、前記ステップＳ１で取得した周波数波形に、チャタリングを引き起こす可能性のある波形が含まれているか否かを判定する。具体的には、周波数強度が予め設定した閾値Ｔを超えているか否かを判定する。そして、周波数強度が閾値Ｔを超えている場合にはステップＳ４に移行し、周波数強度が閾値Ｔ以下である場合には、チャタリングを引き起こすミル振動は発生していないと判断し、そのままチャタリング検出処理を終了する。
ステップＳ４では、演算処理器２７は、チャタリングを引き起こすミル振動が発生しうる周波数である５０Ｈｚ〜３００Ｈｚに対し、１０Ｈｚ毎に周波数強度が最大となる点を抽出する。そして、その中から周波数強度が閾値Ｔよりも高い点を抽出する。このとき抽出した点は、チャタリングを引き起こす可能性のある波形の頂点の候補点である。例えば、今回のサンプリングで図５の実線で示す周波数波形Ｍ（ｔ）を取得した場合、頂点の候補点として、点Ａ，Ｂ，Ｃが抽出される。
次にステップＳ５で、演算処理器２７は、前記ステップＳ４で抽出した候補点について、その点を中心とした所定範囲（例えば±２０Ｈｚ）内で、その点の周波数強度が最大であるか否かを判定し、最大である場合に、その点を、チャタリングを引き起こす可能性のある波形の頂点として設定する。すなわち、図５に示す例では、頂点の候補点Ａ，Ｂ，Ｃのうち、点Ａが頂点として設定される。
そして、今回のサンプリングで取得した周波数波形から、設定した頂点の周波数αを中心とした所定の帯域幅（例えば±２０Ｈｚ）を有する監視領域の波形を抽出し、抽出した波形を、チャタリングを引き起こす可能性のある波形として設定する。図５に示す例では、周波数波形Ｍ（ｔ）のうち、α−２０Ｈｚ〜α＋２０Ｈｚの範囲内の波形Ｋ（ｔ）が、チャタリングを引き起こす可能性のある波形として設定される。
ステップＳ６では、演算処理器２７は、メモリに記憶された前回のサンプリングで取得した周波数波形から、前記ステップＳ５で設定した監視領域と同一の周波数帯域の波形を抽出する。そして、この抽出した波形を、チャタリング判別用の波形として設定する。
ステップＳ６では、演算処理器２７は、メモリに記憶された前回のサンプリングで取得した周波数波形から、前記ステップＳ５で設定した監視領域と同一の周波数帯域の波形を抽出する。そして、この抽出した波形を、チャタリング判別用の波形として設定する。
次にステップＳ７では、演算処理器２７は、前記ステップＳ５で設定したチャタリングを引き起こす可能性のある波形の面積ｆ（ｔ）と、前記ステップＳ６で設定したチャタリング判別用の波形の面積ｆ（ｔ−１）とを求める。次に、これら２つの面積の差を、例えば両者の比で表し、ｇ（ｔ）＝ｆ（ｔ）／ｆ（ｔ−１）を算出する。
次にステップＳ８では、演算処理器２７は、前記ステップＳ８で算出した面積差ｇ（ｔ）が予め設定した判別値ｇTHより大きいか否かを判定する。ここで、判別値ｇTHは、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動と、機械状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動とを判別可能な値に設定した。
判別値ｇTHの設定に際し、圧延状態起因によるチャタリングを実際に引き起こしたミル振動のデータと、機械状態起因によるチャタリングを実際に引き起こしたミル振動のデータとをそれぞれ複数集め、各データに対し面積差ｇ（ｔ）を算出した。その結果を表１に示す。
次にステップＳ８では、演算処理器２７は、前記ステップＳ８で算出した面積差ｇ（ｔ）が予め設定した判別値ｇTHより大きいか否かを判定する。ここで、判別値ｇTHは、圧延状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動と、機械状態起因のチャタリングを引き起こすミル振動とを判別可能な値に設定した。
判別値ｇTHの設定に際し、圧延状態起因によるチャタリングを実際に引き起こしたミル振動のデータと、機械状態起因によるチャタリングを実際に引き起こしたミル振動のデータとをそれぞれ複数集め、各データに対し面積差ｇ（ｔ）を算出した。その結果を表１に示す。
表１に示すデータにおいて、Ｎｏ．１〜１０は圧延状態起因のチャタリングのデータ、Ｎｏ．１１〜２２は機械状態起因のチャタリングのデータである。この表１に示すように、機械状態起因のチャタリングでは、Ｎｏ．１８の面積差ｇ（ｔ）＝２．７が最大であったことから、本実施形態では、判別値ｇTH＝３．０に設定することとした。
そして、ｇ（ｔ）＞ｇTHであるときにはステップＳ９に移行し、前記ステップＳ５で設定した波形が、圧延状態起因のチャタリングを引き起こす可能性のある波形であると判断し、チャタリング検出処理を終了する。一方、ｇ（ｔ）≦ｇTHであるときにはステップＳ１０に移行し、前記ステップＳ５で設定した波形が、機械状態起因のチャタリングを引き起こす可能性のある波形であると判断し、チャタリング検出処理を終了する。
なお、図４において、ステップＳ３〜Ｓ７が形状変化量算出手段に対応し、ステップＳ８及び９がチャタリング検出手段に対応している。
そして、ｇ（ｔ）＞ｇTHであるときにはステップＳ９に移行し、前記ステップＳ５で設定した波形が、圧延状態起因のチャタリングを引き起こす可能性のある波形であると判断し、チャタリング検出処理を終了する。一方、ｇ（ｔ）≦ｇTHであるときにはステップＳ１０に移行し、前記ステップＳ５で設定した波形が、機械状態起因のチャタリングを引き起こす可能性のある波形であると判断し、チャタリング検出処理を終了する。
なお、図４において、ステップＳ３〜Ｓ７が形状変化量算出手段に対応し、ステップＳ８及び９がチャタリング検出手段に対応している。
（実施例）
以下、実施例により本発明の効果を具体的に説明する。
ここでは、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を監視し、圧延状態起因のチャタリングを引き起こす可能性のあるミル振動を検出するようにした。
図６は、振動センサ２１で計測した振動加速度の信号を、ＦＦＴ変換器２５でＦＦＴ変換して得られた周波数波形である。ここで、図６の（ａ）は時刻（ｔ−２）（機械状態起因のチャタリングが発生する時刻ｔの２秒前）の周波数波形、（ｂ）は時刻（ｔ−１）（機械状態起因のチャタリングが発生する時刻ｔの１秒前）の周波数波形、（ｃ）は時刻ｔ（機械状態起因のチャタリング発生時）の周波数波形である。
以下、実施例により本発明の効果を具体的に説明する。
ここでは、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を監視し、圧延状態起因のチャタリングを引き起こす可能性のあるミル振動を検出するようにした。
図６は、振動センサ２１で計測した振動加速度の信号を、ＦＦＴ変換器２５でＦＦＴ変換して得られた周波数波形である。ここで、図６の（ａ）は時刻（ｔ−２）（機械状態起因のチャタリングが発生する時刻ｔの２秒前）の周波数波形、（ｂ）は時刻（ｔ−１）（機械状態起因のチャタリングが発生する時刻ｔの１秒前）の周波数波形、（ｃ）は時刻ｔ（機械状態起因のチャタリング発生時）の周波数波形である。
時刻（ｔ−１）では、図６（ｂ）の周波数波形から、点Ｄを、チャタリングを引き起こす可能性のある波形の頂点として設定した。そして、頂点Ｄの周波数αt-1を中心とした±２０Ｈｚの範囲Ｆt-1を監視領域とし、図６（ｂ）の周波数波形のうち、監視領域Ｆt-1の波形の面積と、１秒前の時刻（ｔ−２）で取得した図６（ａ）の周波数波形のうち、監視領域Ｆt-1の波形の面積とを比較し、これら２つの波形の面積の差が判別値ｇTHよりも大きいか否かを判定した。
また、時刻ｔでは、図６（ｃ）の周波数波形から、点Ｅを、チャタリングを引き起こす可能性のある波形の頂点として設定した。そして、頂点Ｅの周波数αtを中心とした±２０Ｈｚの範囲Ｆtを監視領域とし、図６（ｃ）の周波数波形のうち、監視領域Ｆtの波形の面積ｆ（ｔ）と、１秒前の時刻（ｔ−１）で取得した図６（ｂ）の周波数波形のうち、監視領域Ｆtの波形の面積ｆ（ｔ−１）とを比較し、これら２つの波形の面積の差ｇ（ｔ）が判別値ｇTHよりも大きいか否かを判定した。
ここで、チャタリングが発生した時刻ｔで算出した面積差ｇ（ｔ）は０．９６であり、判別値ｇTH＝３．０よりも小さい値であった。したがって、このとき発生したチャタリングは、機械状態起因によるチャタリングであることが確認された。
ここで、チャタリングが発生した時刻ｔで算出した面積差ｇ（ｔ）は０．９６であり、判別値ｇTH＝３．０よりも小さい値であった。したがって、このとき発生したチャタリングは、機械状態起因によるチャタリングであることが確認された。
図７は、圧延状態起因のチャタリング発生時及びそれ以前に振動センサ２１で計測した振動加速度の信号を、ＦＦＴ変換器２５でＦＦＴ変換して得られた周波数波形である。ここで、図７の（ａ）は時刻（ｔ−２）（圧延状態起因のチャタリングが発生する時刻ｔの２秒前）の周波数波形、（ｂ）は時刻（ｔ−１）（圧延状態起因のチャタリングが発生する時刻ｔの１秒前）の周波数波形、（ｃ）は時刻ｔ（圧延状態起因のチャタリング発生時）の周波数波形である。
時刻（ｔ−１）では、図７（ｂ）の周波数波形から、点Ｆを、チャタリングを引き起こす可能性のある波形の頂点として設定した。そして、頂点Ｆの周波数αt-1を中心とした±２０Ｈｚの範囲Ｆt-1を監視領域とし、図７（ｂ）の周波数波形のうち、監視領域Ｆt-1の波形の面積と、１秒前の時刻（ｔ−２）で取得した図７（ａ）の周波数波形のうち、監視領域Ｆt-1の波形の面積とを比較し、これら２つの波形の面積の差が判別値ｇTHよりも大きいか否かを判定した。
また、時刻ｔでは、図７（ｃ）の周波数波形から、点Ｇを、チャタリングを引き起こす可能性のある波形の頂点として設定した。そして、頂点Ｇの周波数αtを中心とした±２０Ｈｚの範囲Ｆtを監視領域とし、図７（ｃ）の周波数波形のうち、監視領域Ｆtの波形の面積ｆ（ｔ）と、１秒前の時刻（ｔ−１）で取得した図７（ｂ）の周波数波形のうち、監視領域Ｆtの波形の面積ｆ（ｔ−１）とを比較し、これら２つの波形の面積の差ｇ（ｔ）が判別値ｇTHよりも大きいか否かを判定した。
ここで、チャタリングが発生した時刻ｔで算出した面積差ｇ（ｔ）は１０．８であり、判別値ｇTH＝３．０よりも大きい値であった。したがって、このとき発生したチャタリングは、圧延状態起因によるチャタリングであることが確認された。
ここで、チャタリングが発生した時刻ｔで算出した面積差ｇ（ｔ）は１０．８であり、判別値ｇTH＝３．０よりも大きい値であった。したがって、このとき発生したチャタリングは、圧延状態起因によるチャタリングであることが確認された。
以上のように、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、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。
また、上述した手法によると、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についても検出することが可能となる。したがって、実際にチャタリングが発生する前に、チャタリング発生を防ぐ対策を講じることができ、製品不良を低減する効果も得られる。
また、上述した手法によると、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についても検出することが可能となる。したがって、実際にチャタリングが発生する前に、チャタリング発生を防ぐ対策を講じることができ、製品不良を低減する効果も得られる。
（応用例）
なお、上記実施形態においては、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動を検出した後、さらにその振動をＦＦＴ変換した周波数波形の形をパターン認識の手法で解析し、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動であることを確認するようにしてもよい。解析手法としては、例えば、マハラノビス距離に基づくパターン認識の手法を用い、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か否かを判定する。これにより、より確実に圧延状態起因によるチャタリングの振動を検出することができる。
また、上記実施形態においては、ある時点とそれ以前における周波数波形を比較して定量化する方法として、ｇ（ｔ）＝ｆ（ｔ）／ｆ（ｔ−１）を求める方法を採用する場合について説明したが、ある時点での周波数波形がそれ以前の周波数波形に対して急変していることを検出可能な方法であれば、これに限定されるものではない。
なお、上記実施形態においては、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動を検出した後、さらにその振動をＦＦＴ変換した周波数波形の形をパターン認識の手法で解析し、圧延状態に起因して発生するチャタリングの振動であることを確認するようにしてもよい。解析手法としては、例えば、マハラノビス距離に基づくパターン認識の手法を用い、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か否かを判定する。これにより、より確実に圧延状態起因によるチャタリングの振動を検出することができる。
また、上記実施形態においては、ある時点とそれ以前における周波数波形を比較して定量化する方法として、ｇ（ｔ）＝ｆ（ｔ）／ｆ（ｔ−１）を求める方法を採用する場合について説明したが、ある時点での周波数波形がそれ以前の周波数波形に対して急変していることを検出可能な方法であれば、これに限定されるものではない。
１０…圧延機、１１…圧延ミル、１３…ミルハウジング、２０…チャタリング検出装置、２１…振動センサ、２３…振動増幅器、２５…ＦＦＴ変換器、２７…演算処理器
Claims (6)
- 冷間圧延機において圧延中に発生するチャタリングを検出する冷間圧延機のチャタリング検出方法であって、
任意の監視タイミングでミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形と、前記監視タイミングよりも前の比較タイミングでミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形とを比較し、前記比較タイミングでの周波数波形に対する前記監視タイミングでの周波数波形の形状変化量が所定の判別値より大きいと判定したとき、前記監視タイミングにおけるミル振動を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。 - 前記監視タイミングでの周波数波形のうち、周波数強度が最大である頂点の周波数を中心とした所定の帯域幅を有する監視領域の波形の面積と、前記比較タイミングでの周波数波形のうち、前記監視領域の波形の面積との比較により、前記周波数波形の形状変化量を定量化する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。
- 前記監視タイミングの周波数波形において、チャタリングを引き起こすミル振動が発生しうる周波数帯域内で周波数強度が所定の閾値よりも高く、且つその点の周波数を中心とした前記監視領域と同等の帯域幅を有する周波数帯域で周波数強度が最大である点を、前記頂点として設定することを特徴とする請求項２に記載の冷間圧延機のチャタリング検出方法。
- 冷間圧延機において圧延中に発生するチャタリングを検出する冷間圧延機のチャタリング検出装置であって、
ミル振動を検出する振動センサと、
任意の監視タイミングで前記振動センサで検出したミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形と、前記監視タイミングよりも前の比較タイミングで前記振動センサで検出したミル振動をＦＦＴ変換した周波数波形とを比較し、前記比較タイミングでの周波数波形に対する前記監視タイミングでの周波数波形の形状変化量を算出する形状変化量算出手段と、
前記形状変化量算出手段で算出した形状変化量が所定の判別値より大きいと判定したとき、前記監視タイミングにおけるミル振動を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チャタリング検出手段と、を備えることを特徴とする冷間圧延機のチャタリング検出装置。 - 前記形状変化量算出手段は、
前記監視タイミングでの周波数波形のうち、周波数強度が最大である頂点の周波数を中心とした所定の帯域幅を有する監視領域の波形の面積と、前記比較タイミングでの周波数波形のうち、前記監視領域の波形の面積との比較により、前記周波数波形の形状変化量を定量化して算出することを特徴とする請求項４に記載の冷間圧延機のチャタリング検出装置。 - 前記形状変化量算出手段は、
前記監視タイミングの周波数波形において、チャタリングを引き起こすミル振動が発生しうる周波数帯域内で周波数強度が所定の閾値よりも高く、且つその点の周波数を中心とした前記監視領域と同等の帯域幅を有する周波数帯域で周波数強度が最大である点を、前記頂点として設定することを特徴とする請求項５に記載の冷間圧延機のチャタリング検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011260552A JP2013111614A (ja) | 2011-11-29 | 2011-11-29 | 冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011260552A JP2013111614A (ja) | 2011-11-29 | 2011-11-29 | 冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2013111614A true JP2013111614A (ja) | 2013-06-10 |
Family
ID=48707729
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011260552A Pending JP2013111614A (ja) | 2011-11-29 | 2011-11-29 | 冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2013111614A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111438340A (zh) * | 2019-01-16 | 2020-07-24 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种连铸铸坯划伤位置检测装置及其检测方法 |
| CN113226581A (zh) * | 2018-12-27 | 2021-08-06 | 杰富意钢铁株式会社 | 冷轧机的颤动检测方法、冷轧机的颤动检测装置、冷轧方法及冷轧机 |
| WO2022209294A1 (ja) * | 2021-03-31 | 2022-10-06 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 圧延機の異常振動検出方法、異常検出装置、圧延方法および金属帯の製造方法 |
| JP7184223B1 (ja) * | 2021-03-31 | 2022-12-06 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 圧延機の異常振動検出方法、異常検出装置、圧延方法および金属帯の製造方法 |
| EP4257257A4 (en) * | 2021-02-15 | 2024-04-17 | Jfe Steel Corp | CHATTER DETECTION METHOD FOR COLD ROLLING MILL, CHATTER DETECTION DEVICE FOR COLD ROLLING MILL, COLD ROLLING METHOD, COLD ROLLING MILL AND METHOD FOR PRODUCING STEEL SHEET |
-
2011
- 2011-11-29 JP JP2011260552A patent/JP2013111614A/ja active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113226581A (zh) * | 2018-12-27 | 2021-08-06 | 杰富意钢铁株式会社 | 冷轧机的颤动检测方法、冷轧机的颤动检测装置、冷轧方法及冷轧机 |
| KR20210104875A (ko) * | 2018-12-27 | 2021-08-25 | 제이에프이 스틸 가부시키가이샤 | 냉간 압연기의 채터링 검출 방법, 냉간 압연기의 채터링 검출 장치, 냉간 압연 방법, 및 냉간 압연기 |
| CN113226581B (zh) * | 2018-12-27 | 2023-01-17 | 杰富意钢铁株式会社 | 冷轧机的颤动检测方法、冷轧机的颤动检测装置、冷轧方法及冷轧机 |
| KR102504089B1 (ko) * | 2018-12-27 | 2023-02-27 | 제이에프이 스틸 가부시키가이샤 | 냉간 압연기의 채터링 검출 방법, 냉간 압연기의 채터링 검출 장치, 냉간 압연 방법, 및 냉간 압연기 |
| US11779978B2 (en) | 2018-12-27 | 2023-10-10 | Jfe Steel Corporation | Chattering detection method for cold rolling mill, chattering detection device for cold rolling mill, cold rolling method, and cold rolling mill |
| CN111438340A (zh) * | 2019-01-16 | 2020-07-24 | 宝山钢铁股份有限公司 | 一种连铸铸坯划伤位置检测装置及其检测方法 |
| EP4257257A4 (en) * | 2021-02-15 | 2024-04-17 | Jfe Steel Corp | CHATTER DETECTION METHOD FOR COLD ROLLING MILL, CHATTER DETECTION DEVICE FOR COLD ROLLING MILL, COLD ROLLING METHOD, COLD ROLLING MILL AND METHOD FOR PRODUCING STEEL SHEET |
| WO2022209294A1 (ja) * | 2021-03-31 | 2022-10-06 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 圧延機の異常振動検出方法、異常検出装置、圧延方法および金属帯の製造方法 |
| JP7184223B1 (ja) * | 2021-03-31 | 2022-12-06 | Ｊｆｅスチール株式会社 | 圧延機の異常振動検出方法、異常検出装置、圧延方法および金属帯の製造方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8534128B2 (en) | Method and system for abnormality diagnosis of very low speed rotating machine | |
| JP5799611B2 (ja) | 冷間圧延機のチャタリング検出方法 | |
| JP6296046B2 (ja) | 冷間圧延または調質圧延における振動異常検出方法および装置 | |
| US20170108406A1 (en) | Method and data processing device for severity assessment of bearing defects using vibration energy | |
| US11779978B2 (en) | Chattering detection method for cold rolling mill, chattering detection device for cold rolling mill, cold rolling method, and cold rolling mill | |
| JP2006113002A (ja) | 機械設備の異常診断システム | |
| JP6365526B2 (ja) | 小径ロールのベアリング劣化検出方法及びベアリング劣化検出装置 | |
| JP2013111614A (ja) | 冷間圧延機のチャタリング検出方法及びチャタリング検出装置 | |
| JP5487681B2 (ja) | 鋼帯圧延機診断装置及び診断方法 | |
| JP6844552B2 (ja) | 圧延機の異常振動検出方法 | |
| JP2001033233A (ja) | 管状および棒状被検査物の検査方法 | |
| JP5924490B2 (ja) | 冷間圧延における異常検出方法および冷間圧延方法 | |
| CN114007774B (zh) | 轧制装置的状态评价方法及状态评价装置以及轧制设备 | |
| JP6572981B2 (ja) | チャタマーク防止方法及びチャタマーク防止装置 | |
| JP2015009261A (ja) | 冷間圧延機のチャタリング検出方法および装置 | |
| JP5495141B2 (ja) | スティックスリップ現象の予兆検出方法、予兆検出装置、及び該予兆検出方法を用いた管の冷間抽伸方法 | |
| JP2006300524A (ja) | 異音検査方法 | |
| JP5351219B2 (ja) | 鉄道の車両走行音を用いた車両状態診断装置、診断方法、及びプログラム | |
| KR100361750B1 (ko) | 선재의 주기성 홈 탐상방법_ | |
| JPH0643848B2 (ja) | ころがり軸受の異常診断装置 | |
| Li et al. | Sizing of Fatigue Cracks | |
| JP2003154409A (ja) | 鋼板製造プロセスにおける操業解析装置及びその操業解析方法 | |
| JPS5997033A (ja) | 構造物の監視装置 |