JPS59215205A - 板圧延のクラウン・形状制御設定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、計算機制御によって目標とする板クラウン・
板形状を達成しようとする圧延制御におけるクラウン・
形状制御設定に関し、特に、形状制御結果を学習演算し
て後行材の設定計算に用いる学習方法に関する。

圧延板のクラウン・形状を計算機制御によって目標どお
りに圧延しようとするには、圧延条件が与えられたとき
、その圧延によって生ずる板クラウン・板形状を実用的
な精度で推定することのできるモデル体系の確、立が不
可欠である。

このモデル体系は、物理的意義に着目すると次のように
大別することができる。

（１）ロールの弾性変形の解析モデル （２）圧延材の変形特性の解析モデル （３）ロールプロフィルの推定モデル ただし、（１）と（２）は、これらの連立解を求めなけ
ればならないという点で、かならずしも明瞭に分離でき
ない場合が多い。

以上の各モデルのうち、（１）および（２）は、特に「
分割モデル」の考え方によるオフラインでの理論解析手
法が発達し、それをもとにオンラインモデルの開発も種
々の試みがなされ、はぼ実用的な精度で推定できる段階
に至っている。

一方、ロールプロフィル推定モデルは、ロールの熱膨張
モデルの場合、解析手法はほぼ確立されているものの、
冷却水のかかつている領域の正確な把握の困離さ、ある
いは、熱伝達係数の不明確さなどがあって、かならずし
もすべての状況に対して正確に推定できるところまでは
行っていない。

また、ロール摩耗モデルについては、解析手法も確立し
ておらず、個々の圧延機について経験的な式の作成が試
みられている段階である。

以上説明したように、板クラウン・板形状制御を実施す
るにあたって最も不明確なのが、圧延の進行に伴って変
化するロールプロフィルの推定であり、これを放置して
板クラウン・板形状を計算機制御しようとした場合、ロ
ール組替直後は、イニシアルロールカーブからの変化が
少ないので、比較的に良好な制御が可能であるが、圧延
が進行してロールプロフィルが大幅に変化してくると、
制御精度は極端に悪化する可能性が高くなる。

本発明は、以上のような従来技術の問題点を合理的かつ
効果的に解決することを目的としてなされたものであり
、その第１の要旨は、 計算機制御によって目標とする板クラウン・板形状を達
成しようとする圧延作業において、圧延後に実測された
先行材の板クラウンおよび板形状の何れか一方もしくは
双方と、該先行材の圧延条件を用いて計算される板クラ
ウンおよび板形状の何れか一方相互の、もしくは双方の
差違をロールプロフィルの推定誤差に起因するものとし
、該ロールプロフィル推定誤差を算出、学習し、後行材
の設定計算に用いることを特徴とする板圧延のクラウン
・形状制御設定方法、にあり、第２の要旨は、 圧延板の幅方向板厚分布を制御できる装置を有する圧延
機を使用して、計算機制御によって目標とする板クラウ
ン・板形状を達成しようとする圧延作業において、圧延
機出側に配置された検出端を用いた自動制御もしくはオ
ペレータによる手動介入によって上記幅方向板厚分布制
御装置の出力が最適化された時点で、該幅方向板厚分布
制御装置の出力を含めて圧延条件のデータ採取を行ない
、該圧延条件に基づいてロールプロフィル推定誤差を算
出、学習し、後行材の設定置１算に用いることを特徴と
する板圧延のクラウン・形状制御設定方法、にある。

以下に本発明の詳細な説明する。

本発明とともに適用すべき、ロールの弾性変形モデルお
よび圧延材の変形特性の解析モデルは、ロールプロフィ
ルの影響項さえ含まれていればどのようなものでもよい
が、説明をより具体的に、わかりやすくするため１本出
願人が昭和５７年１０月２０日に特許出願した「圧延制
御方法」（特願昭５７−１８４１３０号：以下これを出
願Ａと称する）において明らかにしたモデル体系を用い
て説明することにする。

出願人に開示したモデル体系は、概略以下のようなもの
である。

すなわち、ロール弾性変形を代表するパラメータとして
、メカニカル板クラウンごという概念を導入する。これ
は圧延板と作業ロールの間の幅方向荷重分布が一様であ
る場合に実現される板クラウンとして定義されるもので
あり、ごと圧延条件の間の関係を示すモデル式は圧延機
の形式によりがなり異なって来るが、ロールのベンディ
ング装置を有する圧延機の場合、次のような形で概括的
に表わすことができる。

ａ；＝Ａｐ−Ｐ　十Ａｐ−Ｆ　＋　ＡＲ・ＣＲ（１）た
だし、Ｐは圧延荷重、Ｆはロールペンディング力゛、Ｃ
Ｒは板クラウン定義点に換算した作業ロールクラウンで
あり、ＡＰ＃　ＡＦ　＋　ＡＲはミル形式。

ミルディメンジョン、圧延材の板幅等の圧延条件の関数
として定まるモデル係数である。

メカニカル板クラウンは圧延機の変形特性のみによって
決まる基本量であるが、実際の圧延では、幅方向の荷重
分布は入側板クラウンや圧延材料の変形特性によって種
々に変化するため、出側板クラウンｃｈはかならずしも
メカニカル板クラウンＣに一致せず、一般に次式で表わ
すことができる。

ＣＲ＝　（１−’１ｊ）Ｃ＋％　（１−ｒ）ＣＨ−（２
）なお葛は修正クラウン遺伝係数で、主として圧延材の
変形特性を代表するパラメータであり、ＣＨは入側板ク
ラウン、ｒは圧下率である。

次に板形状Δεを決める基本式であるが、これは形状変
化係数ξを導入して次式で与えられている。

Δε＝ξ　［（Ｃｈ／ｈ）−ＣＣＨ／Ｈ））　−−（３
）ただし、ｈは出側板厚、Ｈは入側板厚であり、Δεは
長手方向の伸び歪差で端伸びを正、中伸びを負の値とし
て定義している。なお、伸び歪差Δ６と急峻度λの間に
は、次式のような周知の関係式が成立する。

１　Δε　１＝（λπ／２）　　”　　　　　　　　　
−−−（４）なお、πは円周率で、λ、Δε共に無次元
で表現している。

以上が出願Ａに開示したモデル体系であり、以下ではこ
れを用いて本発明を具体的に説明する。

まずタンデム圧延に板クラウン制御を行なう場合につい
て説明する。

いま、Ｎスタンドタンデム圧延において最終スタンド出
側板クラウンの実測板クラウンをＯＮ、該圧延材の圧延
条件から制御用計算機に組み込まれているクラウン計算
モデルを用いて計算される板クラウンをＣ４とするとき
、 ｄ　　　　　　ｃ ΔＣＮ　＝ＣＮ　−ＣＮ　　　　　　　　　　　（５）
が学習で修正すべき板クラウン量である。

タンデム圧延機の場合、学習すべきロールプロフィルは
複数台分あるので、（５）式のΔＣＮをロールプロフィ
ルの推定誤差に置き換える方法は無数にある。板形状に
およぼす学習の影響を無視する場合は、これらの無数の
解のうち、どれを選んでもよいのであるが、ここでは一
つの推奨案として、学習で算出するロールプロフィル修
正量が板形状におよぼす影響が最小になるような解を求
めるという方針を持ち込むことにする。とりわけ最終ス
タンド出側の板形状は、成品の品質そのものであるので
、学習計算が走るごとに変化するということでは困るの
で、学習によって変化しない、という前提条件を採用す
ることにする。

したがって（Ｎ−１）スタンド出側の板クラウン修正量
ΔＣ＜　Ｎ　−１ンは。

Δ　Ｃ（Ｎ　　−１＞／ｈ　　（Ｎ−１ン　＝　Δ　Ｃ
Ｎ　　／　　ｈ　　Ｎ−−−（６） によって求められる。ただし、下添字はスタンドＮｏ、
を表わす。

１〜（Ｎ−２）スタンド出側の板クラウン修正量ΔＣ１
，・・・・・・２ΔＣ（Ｎ−２）はスタンド間形状に及
ぼす影響を最小にするという条件から求めるのであるが
、これは各スタンド間の形状変化を等しくするというこ
とと等価であるから、次の条件式が得られる。

ξ１ΔＣ１／ｈにξ２〔（ΔＣ２／ｈ２）　　（ΔＣｔ
／ｈｔ））（７）式は、（Ｎ−２）個の方程式からなっ
ており、これよりΔＣ１ｒ・・・・・、Δｃ（Ｎ−２を
求めることができる。参考までに（７）式の解き方を示
しておく。

ΔＣ才／ｈよ＝Ａまとおくと、（７）式は、ξＩＡ１＝
ξ２　　（Ａ２　　ＡＩ）　＝・・・・・・・・・＝ξ
　（Ｎ　−１ン　（Ａ（Ｎ　　−１）　　Ａ（Ｎ　　−
２））＝Ｂ　　　　　　　　　　　　　　　　　　−−
−（８）と書くことができる。

Ａ１　＋　（Ａ２　　Ａｔ　）＋・・・・・・φ＋（Ａ
（Ｎ−１＞　　Ａ（Ｎ　−２＞）：Ａ（Ｎ−ｓ＞ ＝ΔＣ（Ｎ−１＞／ｈ＜Ｎ−１＞ であるから、（８）式より、 〔（１１ξ１）＋（１／ξ２）＋・・・＋（１／ξ（Ｎ
　−１））１　Ｂ＝ΔＣ（Ｎ−１）／ｈ　（Ｎ　−１＞ ；ｅ　　Ｂ”ΔＣ（Ｎ　−１ン／＜ｈ＜Ｎ−１）・　［
（１１ξｔ）十（１／ξ２）＋・・・＋（１／ξ（Ｎ　
−１）））　＞　　　　（９）（９）式を（８）式に代
入することによりＡ＃が求まり。

各スタンドにおけるクラウン修正量ΔＣ，ｔが求まる６ 八Ｃｌからメカニカル板クラウンの制御量を求めるのは
（２）式を逆に解いた次式による。

Δｃ７＝〔ΔＣＪ　−７ｔｈ　（１−ｒｔ）ΔＣ＜ｔ　
−１））　／　（１−ηｔ）−−−（１０） （１０）式で求まったメカニカル板クラウン修正量ΔＣ
よをロールクラウンの修正量ΔＣＲ夛に置き換えるのは
、ｊスタンドに対する（１）式より次式で簡単りこ求ま
る。

ΔＣＲｈ＝ΔＣよ／ＡＲよ　　　　−−−（１１）ただ
し、Δｃ、、、　ｊ＝１．２．・・・、Ｎ、は、いま学
習の対象とした先行材の板クラウン定義点に対応するロ
ールクラウンの修正量であることに注意しなければなら
ない。

すなわち、−組の作業ロールによって圧延する材料の板
幅がほとんど変化しない場合は、ΔＣＲ＃そのものを学
習項とすることができるが、板幅がある程度以上変化す
るような圧延スケジュールの場合、八ＣＲよそのものを
学習する訳にはいかず、圧延材を板幅ごとに区分けし、
それぞれの板幅区分ごとにΔＣＲＩを学習して行く方法
あるいは、６０８才をロール胴長方向に拡張して学習す
る方法等を採用することになる。八ＣＲｊを胴長方向に
拡張して学習する方法についてもう少し補足説明をして
おく。

ΔＣｐｋをロール胴長方向に拡張するということは、ロ
ールプロフィルの修正量の軸方向分布を適当な関数を仮
定して求めることにより実施できる。その関数としては
、三角関数、指数関数等も考えられるが、最も取り扱い
が容易で基本的なものは、η次曲線、なかでも２次曲線
であろう。するとロールプロフィル修正量の胴長方向分
布は、Ｘをロール胴長中心を原点とする胴長方向の座標
とするとき、ｆよｘｏの形で表わされ、このｆｌを学習
すればよいことになる。したがって先行材の板幅をｂｉ
、板クラウン定義点を板端よりβの位置とし、先行材の
圧延実績から得られたロールクラウン修正量をあらため
てΔＣＲ＃１とするとき、ロールプロフィル修正項ｆ）
１は次式で求まる。

ｆ＃１；ΔＣＲ＃　ｔ　／　［（ｂ＋　／２−β）：Ｉ
　　　　−−−（１２）以上から、板幅ｂ２の後行材の
メカニカル板クラウンを計算するときのロールクラウン
　ＣＲ＃　２は次式によって求めることができる。

ＣＲ＃２＝　ＣＲ，＋２＋ｆよ・（ｂ２／２−β）　　
　−−−（１３）ただし、　ＣＲ／２は学習項を除外し
たロールプロフィルを後行材の板クラウン定義点に換算
したロールクラウンであり、ｆ、は（１２）式のｆよ１
をそのまま用いてもよいが、ロール組替後これまでに圧
延してきた材料に対する修正項の動向を取り入れ、直近
の先行材の修正項ｆｉｌに含まれる外乱の影響を小さく
するという目的で、ｆ＃１の学習ゲインＧ（一般にＯ＜
Ｇ＜１）を掛けて、それまでの修正項の値ｆ＃ｏを次式
によって更新して求めたｆＩを用い、状況に応じてＧお
よびｎの値をチューニングして行くというのが実用的で
あろう。

１ｈ＝ｆｈｏ＋Ｇｉｈ１　　　　　−−−（１４）次に
、同一圧延機でＮバス圧延を行ない、板クラウン制御を
行なう場合について説明する。

この場合は、（５）式で与えられる板クラウンの修正量
ΔＣＮに対して、求めるべきロールクラウンの修正量が
１対１に対応するので、特別な方針を持ち出すまでもな
く解は一意的に定まる。

ロールクラウンの修正量を八ＣＡＲとするとき、■パス
目出側の板クラウンの修正量ΔＣ１は、（１）式および
（２）式より、 ΔＣｉ　＝　（を−万ｔ）Ａｐｔ　・ΔＣ，−−（１５
）２パス目出側の板クラウン修正量ΔＣ２は、ΔＣ２＝
（１−万２　）　ＡＭ　２・ΔＣＲ＋’ｅ２（１−ｒ２
）　（１ｍｉ）　ＡＲＩΔｃＲ−−−（１６）３パス目
出側の板クラウン修正量へＣ３は。

は、 −−−（１８） で与えられ、（５）式でΔＣＮが与えられれば、ロール
クラウンの修正量ΔＣ８は（１８）式によりただちに求
まる。ΔＣ８を得た後の手続きは、タンデム圧延機の場
合とまったく同様に行なえばよい。

なお、同一圧延機で多バスの圧延を行なう場合、途中パ
スで板クラウンの測定を行なうことも比較的に容易であ
るので、途中パスで一旦クラウンの測定を行ない、上記
の学習計算を行なった後、以後の圧延パスの設定条件の
修正を行なえば、より一層板クラウン・形状の精度は向
上すると思われる。

次に、板形状に関する学習計算方法について説明する。

いま、先行材の板形状の測定結果が伸び歪差にしでΔ６
ｄであったとする。これに対して、同一圧延材の圧延条
件から制御用計算機に組み込まれている形状計算モデル
を用いて計算される板形状をΔεＣとするき、 Δ　仏ε）＝Δεｄ−ΔεＣ−−−（１９）が学習で修
正すべき板形状である。

ところで板形状は（３）式によって与えられており、し
かも形状変化係数ξは最終スタンドあるいは最終パスの
圧延においては比較的に大きな値となるため、最終スタ
ンドあるいは最終パスの板クラウンをわずかに変更する
だけで、板形状は大きく変化するのが一般的である。そ
の意味で板形状は最終スタンドあるいは最終パスのみで
制御できるものと考えられ、ここでも最終スタンドある
いは最終パスのロールクラウンの学習について説明する
。

（１９）式で、板形状の修正量Δ（Δε）が与えられれ
ば、当該スタンドの板クラウン修正量Δｃｈは（３）式
より次式で与えられる。

ΔＣｈ＝　（ｈ／ξ）Δ（Δε）−−−（２０）（２０
）式で与えられた板クラウン修正量は、（２）式によっ
て次のようにメカニカル板クラウン修正量ΔＣに変換で
きる。

ΔＣ＝Δｃｈ／（ｔ−’１）＝ｈΔ（Δε）／（１−η
）・ξ−−−（２１）最後に、（１）式を用いてロール
クラウンの修正量へ〇Ｒを次式より求める。

ΔＣｐ＝ΔＣ／ＡＲ−−−（２２） ６０Ｍを得た後げ手続きは、タンデム圧延機の板クラウ
ン制御の場合とまったく同様に行なえばよい。

タンデム圧延機の場合、先に説明した板クラウン制御を
目的とする学習では、成品の形状の計算結果は現状維持
となるので、この学習結果に今説明した板形状に関する
学習結果を加え合わせることによって、板クラウン・板
形状ともに計算値と実測値が一致するような学習を行な
わせることができる。

次に、圧延中に行なう板クラウン・形状の自動制御ある
いはオペレータにより手動介入の結果を学習する方法に
ついて説明する。ここでは説明を簡単にするため、ロー
ルペンディング力による制御について説明する。設定計
算によって決定したロールペンディング力ＦＯに対して
、実際に圧延し、自動制御あるいはオペレータの手動介
入によって最適化されたときのロールペンディング力が
Ｆｏ＋ΔＦとなり、設定計算によって推定した圧延荷重
Ｐ。に対して、板クラウン・板形状が最適化された時点
の圧延荷重（作業ロールと圧延材の間に作用する実質的
な圧延荷重）がＰ。＋ΔＰとなったものとする。一般に
、最適な状態を実現するためのメカニカル板クラウンの
値は、設定引算時と大きく変化することはないと考えら
れるが、圧下スケジュールの実質的な変化や、圧延材温
度の大幅な変化による修正クラウン遺伝係数あるいは形
状変化係数の変化を介して、変化する可能性がある。そ
こでこの最適メカニカル板クラウンの変化量を設定計算
時を基準としてΔごとするとき、ロールクラウンの修正
量ΔＣＲは次のように決まる。

Ａｐ（Ｐｏ＋八Ｐへ　十ＡＦ　　（ＦＯ＋ΔＦ）＋ＡＲ
（ＣＲ十ΔＣＲ）＝ΔＣ＋Ａｐ・Ｐ　ｏ　＋Ａｐ　−Ｆ
　ｏ　＋ＡＲ−ＣＲ（２３）轟　ΔＣ３＝（Δ５−Ａｐ
・ΔＰ−Ａｐ・ΔＦ）　／ＡＲ−（２４）実際問題とし
て安定した操業が行なわれておれば、ΔＣ９八Ｐの影響
はほとんど無視できる場合が多い。これらを無視した場
合、（２４）式は、ΔＣＲ＝　　ＡＦ・ΔＦ　／　Ａ　
Ｒ（２５）と簡単になる。ΔＣＪＲを得た後の手続きは
、タンデム圧延機の板クラウン制御の場合とまったく同
様に行なえばよい。また、ここではロールベンディング
装置による制御について説明したが、ロールシフト、ロ
ールクロス、可変クラウンロール等の幅方向板厚分布制
御装置を用いる場合でも、　（２３）式に示したように
設定計算時とクラウン・形状に対して最適化されたデー
タ採取時点とのメカニカル板クラウンの対比からロール
クラウン修正量をまったく同様にして求めることができ
る。

ところで、以上の説明では計算値と実測値を一致させる
ための学習のみを考慮の対象としてきたが、これが実質
的に一致するようになれば計算値を目標値に一致させる
ような設定を行なえば目標値は達成できることになり、
学習機能としてはこれだけで十分なのである。

また、以上の説明においては出願Ａに開示したクラウン
・形状制御モデルを用いてきたが、本発明はこのモデル
に限定されるものではなく、ロールクラウンが板クラウ
ン・板形状におよぼす影響を考慮しているモデルであれ
ばまったく同様の考え方で適用できることは言うまでも
ない。

最後に、本発明を実機ホットストリップミルに適用した
結果を紹介しておく。

第１図は、本発明の学習計算機能を導入しない状態で出
願Ａに開示したクラウンモデルを用いて計算した板クラ
ウンと実測板クラウンの対応を示すが、計算板クラウン
が実測板クラウンより２０〜５０μ川大きくなっており
、この計算板クラウンを基準にクラウン制御を行なうこ
とは不可能な状況である。

第２図は、クラウンに対する本発明の学習計算機能を仕
上圧延機（６台、Ｆｌ〜２：４段式圧延機、Ｆ３〜６：
中間ロールシフト方式の６段式圧延機）に導入した場合
の結果を示す。第２図では、さらにロールベンディング
装置および中間ロールシフト機能を用いて目標板クラウ
ン６０μｍを達成するための制御を同時に実施している
。この結果、計算値と実測値、さらには目標値と実測値
が非常によく対応していることがわかる。またこのとき
の板形状は、手動介入をまったく行なわないでよいほど
良好な状態を維持していた。

第２図にはＦ６のロールクラウン学習項もあわせて示し
ているが、ロール組替直後は非常に小さく、圧延が進行
するにしたがって増大しており、ロールの熱膨張の影響
を的確にとらえた合理的な学習を行なっていることがわ
かる。この適用例では、ロールの熱膨張および摩耗のモ
デルは導入しておらず、ロールプロフィルの経時変化の
推定は完全に本学習に依存しているのであるが、それで
も。

この程度の効果を得ることができており、上記モデルを
組み込めば、さらに制御精度は向上するものと考えられ
る。なお、第２図の例では、ロールプロフィル修正項の
形は２次曲線分布とし、学習ゲインＧは０．４としてい
る。

以上の例からもわかるように、本発明を適用することに
よって高精度な板クラウン・形状制御を実現することが
可能となり、圧延板の品質および歩留りの飛躍的向上を
達成することができるであろう。

【図面の簡単な説明】

第１図は、実機ホットストリップにおける実測板クラウ
ンと本発明の学習計算モデルを導入しない段階での計算
結果の対応を示したグラフ、第２図は、本発明の学習計
算モデルを導入し、さらに板クラウンが目標値６０μｍ
を達成するように制御した場合の計算板クラウンと実測
板クラウンの対応を示したグラフである。 （ｌ−Ｌｌ田）盲４（シロ Ｑ　　ｏ　　ｃ）　　ＯＯ ＋５ｇＣ１）　　（Ｃ１ぐ　（Ｎ。 ９　　　　　　　　　　ｒＴ丁言 八 と 霞　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　１
弐 ８　　　　　　　　　Ｅ　　　　＝　　　５断ｔ１マ　
　　　　　　　　　　　ε 藩 −１盲會〕　　　　　　“ 畑 会　　　　　　　啜　ｈ　・ 欅 １ 回　←　　　　　ゐ　゛ ヘ　　　ン　　　　　　　　　　　Ｙ　　　。 Ｅ、２　　　　　’ｆ：　　　　・ 傘 ５　　　８　　職　　・ ７　　　　　　　　　　　　　　　　・−′艶　　； （財）　　　　　　　　ｉ　ヵ　　Ａ（−−−−ａｌｇ
　　　　　　　　　０　　　　＊　　　　　１両 叡　　　　　　　　１１ 威　　　　　　　　　　　　　　　　蚕　　　　　　　
１ど　　　　　　　　　灸　　　〒− 央 ！Ｑ　　　　　　　　　　　’ｐ、　　　　、　　ｏ　
　ｏ　　ｏ　　ｏ　　。 手続ｆｒ口正書（自発） 昭和５８年　８月１５日 特許庁長官　若杉　和犬　殿 １、事件の表示　昭和５８年特許願第０８８７０３号２
、発明の名称　　　　板圧延のクラウン・形状制御設定
方法３、補正をする者 事件との関係　　　特許出願人 住所　　　　東京都千代田区大手町二丁目６番３号名称
　　　　（Ｇ６５）新日本製鐵株式會社代表名　武　１
）　豊 ４、代理人　　〒１０３　　電話　０３−８６１１−６
０５２住　所　　東京都中央区東日本橋２丁目２７番６
号５、補正の対数　明細書の発明の詳細な説明の欄６、
補正の内容 明細書の下記頁９行の誤とした部分を正とした内容に訂
正する。 以上 ３２−

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）計算機制御によって目標とする板クラウン・板形
   状を達成しようとする圧延作業において、圧延後に実測
   された先行材の板クラウンおよび板形状の何れか一方も
   しくは双方と、該先行材の圧延条件を用いて計算される
   板クラウンおよび板形状の何れか一方相互の、もしくは
   双方の差違をロールプロフィルの推定誤差に起因するも
   のとし、該ロールプロフィル推定誤差を算出、学習し、
   後行材の設定計算に用いることを特徴とする板圧延のク
   ラウン・形状制御設定方法。
2. （２）圧延板の幅方向板厚分布を制御できる装置を有す
   る圧延機を使用して、計算機制御によって目標とする板
   クラウン・板形状を達成しようとする圧延作業において
   、圧延機出側に配置された検出端を用いた自動制御もし
   くはオペレータによる手動介入によって上記幅方向板厚
   分布制御装置の出力が最適化された時点で、該幅方向板
   厚分布制御装置の出力を含めて圧延条件のデータ採取を
   行ない、該圧延条件に基づいてロールプロフィル推定誤
   差を算出、学習し、後行材の設定計算に用いることを特
   徴とする板圧延のクラウン・形状制御設定方法。