本发明涉及适合于考虑到轧辊偏心的板厚控制的轧制控制装置以及轧制控制方法。
背景技术：
在轧制机的板厚控制中，支撑轧辊的偏心产生板厚偏差，从而成为问题。通常，为了减少支撑轧辊的偏心对板厚偏差产生的影响，使用根据轧制载荷的变动或者轧制机输出侧的板厚偏差对轧辊偏心成分进行学习来控制轧制机的压下位置的轧辊偏心控制。
然而，轧制载荷变动量、板厚偏差的信号大多包括除轧辊偏心所产生的影响以外的成分。因此，在轧辊偏心控制中，一般与上下的轧辊旋转角对应地学习或者累计偏心量并提取轧辊偏心成分，或者通过傅立叶变换来计算轧辊偏心成分。
并且，为了缩小轧辊偏心对板厚偏差的影响，进行将学习系数、控制增益设定得较大、而使实际的轧辊偏心与压下位置的变更量一致的控制。一般地，轧辊偏心所产生的板厚变动包括上下支撑轧辊的旋转的1倍至n倍频率成分，而且轧辊偏心的周期根据轧制速度而变化。因此，在产生了接近轧辊的旋转频率或者其n倍频率的张力变动等干扰因素的情况下，在其频率附近形成共振系统，从而轧制机输出侧的板厚偏差变差。另外，轧制机输出侧的板厚偏差信号容易受到轧制机输入侧的板厚偏差、被轧制材的硬度不均、轧制机输入侧以及输出侧的张力的影响，从而轧辊偏心以外的干扰也较多。因此，为了抑制共振、干扰所产生的影响，需要仅检测轧辊偏心成分的结构。
例如，在专利文献1中公开了如下技术：通过傅立叶变换来高精度地提取上下两个支撑轧辊的偏心成分，从而将轧辊偏心所产生的板厚偏差除去。并且，在专利文献2中公开了如下技术：对根据轧辊间隙和轧制载荷而计算出的测量仪板厚偏差与由轧制机的输出侧板厚计检测到的板厚偏差进行比较，将该差异作为轧辊偏心信号，并通过傅立叶变换来检测轧辊偏心成分。
现有技术文献
专利文献1：日本特开2006-272446号公报
专利文献2：国际公开第2009/136435号
然而，在专利文献1所公开的技术中，无法将因轧辊偏心控制输出的相位偏离等而引起的共振、干扰的影响除去。因此，能够将与上下支撑轧辊各自的旋转频率相同的频率以及2倍左右以下的板厚变动成分除去，但无法将旋转频率的3倍以上较高的频率的板厚变动成分除去。因此，无法将轧辊偏心所产生的板厚偏差的变动成分中的高频成分(上下支撑轧辊的旋转频率的多倍频率成分等)除去。
专利文献2所公开的技术在理论上能够进行正确的轧辊偏心量的检测，但在现实中尤其在轧制速度为高速的情况下，有无法高精度地检测轧辊偏心量的问题。现实的压下位置控制装置由专用的硬件构成，因而从压下位置控制装置向轧辊偏心控制装置输入压下位置的实际值时的压下位置数据的更新时间产生制约。因此，在轧制速度为高速的情况下，若产生压下位置数据的更新延迟，则无法正确地计算测量仪板厚，从而产生无法高精度地检测轧辊偏心量的问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供能够高精度地检测轧辊偏心量的高频成分(支撑轧辊旋转频率的多倍频率成分)从而能够减少轧辊偏心所产生的板厚偏差的轧制控制装置以及轧制控制方法。
本发明的轧制控制装置是对轧制机进行控制的轧制控制装置，上述轧制机具备轧制轧辊并对被轧制材进行轧制，上述轧制控制装置的特征在于，具备：第一轧辊偏心量计算部，其基于上述被轧制材从上述轧制轧辊接受的轧制载荷的变动量，对上述轧制轧辊的第一轧辊偏心量进行计算；第二轧辊偏心量计算部，其基于上述被轧制材的从上述轧制机输出一侧的板厚偏差，对上述轧制轧辊的第二轧辊偏心量进行计算；轧辊偏心量学习部，其在每当上述轧制轧辊旋转一圈时，学习在上述轧制轧辊的每个预定的旋转角度将由上述第一轧辊偏心量计算部和上述第二轧辊偏心量计算部分别计算出的上述第一轧辊偏心量和上述第二轧辊偏心量相加而得到的轧辊偏心量；以及轧辊偏心控制输出部，其将由上述轧辊偏心量学习部所学习的轧辊偏心量输出至对上述轧制轧辊的压下位置进行控制的压下位置控制装置。
发明的效果如下。
根据本发明，提供能够高精度地检测支撑轧辊旋转频率的多倍频率成分的轧辊偏心量从而能够减少轧辊偏心所产生的板厚偏差的轧制控制装置以及轧制控制方法。
附图说明
图1是示出本发明的第一实施方式的轧制控制装置中的轧辊偏心控制结构的例子以及作为其控制对象的轧制机的结构的例子的图。
图2的(a)是示出因轧辊偏心而产生的轧制载荷变动量δp与板厚偏差δh的例子的图，(b)是示出轧辊偏心量的计算值的例子的图，以及(c)是示出轧辊偏心量的检测值的例子的图。
图3的(a)是示出因轧辊偏心以外的干扰而产生的轧制载荷变动量δp和板厚偏差δh的例子的图，(b)是示出轧辊偏心量的计算值的例子的图，以及(c)是示出轧辊偏心量的检测值的例子的图。
图4是示出对支撑轧辊的轧辊偏心量进行学习的轧辊偏心量学习部的详细结构的例子的图。
图5是示出本发明的第二实施方式的轧制控制装置中的轧辊偏心控制结构的例子以及作为其控制对象的轧制机的结构的例子的图。
图中：
1—被轧制材，2、3—支撑轧辊，4、5—中间轧辊，6、7—工作轧辊，8—压下位置控制装置，9—轧制载荷检测器，10—输出侧板厚检测器，11、12—支撑轧辊旋转检测器，13—载荷模式的轧辊偏心量计算部(第一轧辊偏心量计算部)，14—板厚模式的轧辊偏心量计算部(第二轧辊偏心量计算部)，15—输入侧板厚检测器，16—板厚控制部，20、21、30、31—轧辊偏心量传输处理部，22、32—轧辊偏心量学习部，23、33—轧辊偏心量学习表，24—上轧辊偏心控制输出运算部，34—下轧辊偏心控制输出运算部，221—轧辊偏心量筛选处理部，222—载荷模式的轧辊偏心量学习值计算部，223—板厚模式的轧辊偏心量学习值计算部，224—轧辊偏心量学习值计算部，225—轧辊偏心量学习表值计算部，40—轧辊偏心控制输出部，100、100a—轧制控制装置，150—轧制机，δp—轧制载荷变动量(轧制载荷的变动量)，δh—输出侧板厚偏差(板厚变动)，δh—输入侧板厚偏差，δsrec2(δp)—载荷模式的轧辊偏心量(第一轧辊偏心量)，δsrec(δh)—板厚模式的轧辊偏心量(第二轧辊偏心量)，srectop—上支撑轧辊偏心量，srecbot—下支撑轧辊偏心量，srec—轧辊偏心控制指令，δsagc—来自板厚控制部的压下位置指令，δpagc—根据来自板厚控制部的压下位置指令而产生的轧制载荷的变化量。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式进行详细说明。此外，各附图中，对共同的构成要件标注同一符号，并省略重复的说明。
《第一实施方式》
图1是示出本发明的第一实施方式的轧制控制装置100中的轧辊偏心控制结构的例子以及作为其控制对象的轧制机150的结构的例子的图。如图1所示，对被轧制材1进行轧制的轧制机150构成为具备由支撑轧辊2、3、中间轧辊4、5、工作轧辊6、7构成的六层轧制轧辊。另外，在轧制机150附设有压下位置控制装置8、轧制载荷检测器9、输出侧板厚检测器10、以及支撑轧辊旋转检测器11、12等。
此处，压下位置控制装置8将工作轧辊7的压下位置以及间隙控制为目标位置。并且，设置于支撑轧辊2的上部的轧制载荷检测器9对针对被轧制材1的轧制载荷进行检测，输出侧板厚检测器10对轧制后的被轧制材1的板厚进行测定。并且，支撑轧辊旋转检测器11、12分别对支撑轧辊2、3的旋转角度进行检测。
此外，支撑轧辊2、3的旋转角度的检测并不限定于使用支撑轧辊旋转检测器11、12的方法。也能够基于由驱动工作轧辊6、7或者中间轧辊4、5的电动机的旋转检测器检测到的旋转角度、以及工件轧辊6、7或者中间轧辊4、5的直径与支撑轧辊2的直径之比来求解旋转角度。另外，也可以设置对支撑轧辊2、3的旋转一圈或者旋转1/2圈等情况进行检测的传感器，来提高各个旋转角度的检测精度。
轧制控制装置100构成为包括轧辊偏心量计算部13、14、轧辊偏心量传输处理部20、21、30、31、轧辊偏心量学习部22、32、轧辊偏心控制输出运算部24、34、以及轧辊偏心控制输出部40等处理功能块。另外，轧制控制装置100构成为包括轧辊偏心量学习表23、33等存储功能块。
此处，根据使用轧制载荷变动量和板厚偏差中哪一个对轧辊偏心量进行计算，来将两个轧辊偏心量计算部13、14区分为载荷模式或者板厚模式。另一方面，根据学习上方的支撑轧辊2、下方的支撑轧辊3中哪一方的轧辊偏心量，来区分两个轧辊偏心量学习部22、23。并且，根据对轧制载荷变动量、板厚偏差、上方的支撑轧辊2以及下方的支撑轧辊3中哪一方的轧辊偏心量进行传输处理来区分四个轧辊偏心量传输处理部20、21、30、31。
此外，具有以上那样的结构的轧制控制装置100由包括一般的计算机在内的数字控制电路构成。在该情况下，构成轧制控制装置100的上述的功能处理块的功能通过由计算机的运算处理装置执行存储于主存储器等存储装置的预定的程序来实现。并且，轧辊偏心量学习表23、33等存储功能块在该计算机的存储装置中构成。
以下，对构成轧制控制装置100的各功能处理块的功能进行详细说明。
〈轧辊偏心量计算部13、14〉
载荷模式的轧辊偏心量计算部13根据由轧制载荷检测器9检测到的轧制载荷来计算轧制载荷变动量δp，并且基于轧制载荷变动量δp来计算载荷模式的轧辊偏心量δsrec(δp)。
此处，通过从由轧制载荷检测器9检测到的轧制载荷减去预定的基准值来求解轧制载荷变动量δp。此处，预定的基准值是指例如在支撑轧辊2或者支撑轧辊3旋转一圈的期间由轧制载荷检测器9检测到的轧制载荷的平均值。或者，该预定的基准值可以是以确定的旋转角度检测到的轧制载荷，也可以是预先作为基准值而适当设定的轧制载荷值。
载荷模式的轧辊偏心量计算部13根据以下的式(1)来计算载荷模式的轧辊偏心量δsrec(δp)。但是，在该情况下，轧制机150并非处于对被轧制材1进行轧制的过程中，而是工作轧辊6、7简单地与被轧制材1接触的状态。
(式1)
其中，m：轧制机的弹簧常数(n/m)
板厚模式的轧辊偏心量计算部14根据以下的式(2)并基于由输出侧板厚检测器10检测到的被轧制材1的板厚偏差δh来计算板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)。
(式2)
其中，m：轧制机的弹簧常数(n/m)
q：被轧制材的塑性系数(n/m)
此处，若假定轧制机输出侧的板厚偏差δh并非因轧辊偏心的影响而是因被轧制材1的硬度不均、其它干扰而产生的，则其轧制载荷变动量δp与轧制机输出侧的板厚偏差δh对应地产生。在该情况下，在轧制机输出侧的板厚偏差δh与轧制载荷变动量δp之间存在由以下的式(3)表示的关系。
(式3)
因此，载荷模式的轧辊偏心量计算部13根据以下的式(4)来计算对轧制过程中的被轧制材1施加了轧制载荷变动量δp的情况下的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)。
(式4)
因此，能够根据以下的式(5)来求解载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)与板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)的合计δsrec(δh，δp)。
(式5)
式(5)是指基于轧制载荷变动量δp的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)与基于板厚偏差δh的板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)相互抵消而变成零。换言之，式(5)是指仅能够将消除轧辊偏心以外的干扰所产生的影响后的轧辊偏心量提取。使用图2以及图3进一步对这样的情况进行说明。
图2的(a)是示出因轧辊偏心而产生的轧制载荷变动量δp与板厚偏差δh的例子的图，(b)是示出轧辊偏心量的计算值的例子的图，以及(c)是示出轧辊偏心量的检测值的例子的图。如图2的(a)所示，若因轧辊偏心而轧制载荷变动量δp向正侧振动，则板厚偏差δh向负侧振动。并且，若轧制载荷变动量δp向负侧振动，则板厚偏差δh向正侧振动。即，轧制载荷变动量δp与板厚偏差δh相互相位反转
其结果，根据式(4)而计算出的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)与根据式(2)而计算出的板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)如图2的(b)所示地成为相互相同的相位。因此，轧辊偏心量的检测值如图2的(c)所示地将δsrec2(δp)和δsrec(δh)合计而成。
图3的(a)是示出因轧辊偏心以外的干扰而产生的轧制载荷变动量δp和板厚偏差δh的例子的图，(b)是示出轧辊偏心量的计算值的例子的图，以及(c)是示出轧辊偏心量的检测值的例子的图。在轧辊偏心以外的干扰的情况下，轧制载荷变动量δp主要因板厚偏差δh而产生，从而载荷变动δp的相位与板厚偏差δh的相位如图3的(a)所示地成为相互相同的相位。
其结果，根据式(4)而计算出的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)与板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)如图3的(b)所示地成为相互相反的相位。因此，轧辊偏心量的检测值通过将它们相加而成，即如图3的(c)所示地变成零。
〈轧辊偏心量传输处理部20、21、30、31〉
然而，对于轧制载荷变动量δp而言，能够由轧制载荷检测器9无时间延迟地检测轧制机正下的值。另一方面，由设于远离轧制机150的位置的输出侧板厚检测器10对板厚偏差δh进行检测，从而产生不必要的时间。因此，在计算上述的式(2)、式(4)等的情况下，需要以支撑轧辊2、3各自的旋转角度为基准地使轧制载荷变动量δp与板厚偏差δh的相位一致。
在本实施方式中，载荷模式的轧辊偏心量传输处理部20具备对与支撑轧辊2旋转一圈对应的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)进行存储的第一跟踪表(省略图示)。
而且，载荷模式的轧辊偏心量传输处理部20经由支撑轧辊旋转检测器11而对支撑轧辊2的旋转角进行检测，并且经由轧辊偏心量计算部13而对载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)进行计算。而且，使该计算出的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)与上述检测到的旋转角对应地储存于上述第一跟踪表。这样，在第一跟踪表存储有支撑轧辊2的旋转角例如360度的每一度的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)。
板厚模式的轧辊偏心量传输处理部21具有有与第一跟踪表相同的结构的第二跟踪表(省略图示)。在该第二跟踪表存储有支撑轧辊2的旋转角例如360度的每一度的板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)。
另外，板厚模式的轧辊偏心量传输处理部20求解支撑轧辊2在被轧制材1从轧制机正下移动至输出侧板厚检测器10的位置期间所旋转的旋转角。而且，将该求解出的旋转角作为载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)与板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)的相位差。由此，对于支撑轧辊2旋转一圈前的数据而言，能够使板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)与在轧制机正下求解出的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)在相同的相位一致。
载荷模式的轧辊偏心量传输处理部30具有对支撑轧辊3旋转一圈的载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)进行存储的第三跟踪表(省略图示)。并且，板厚模式的轧辊偏心量传输处理部31也具有对支撑轧辊3旋转一圈的载荷模式的轧辊偏心量δsrec(δh)进行存储的第四跟踪表(省略图示)。
而且，与上述相同，对于支撑轧辊3旋转一圈前的数据而言，存储于上述第三以及第四跟踪表的板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)与载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)的相位一致。
如上所述，向轧辊偏心量学习部22、32输出相位一致的支撑轧辊2、3各自的板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)以及载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)。
〈轧辊偏心量学习部22、32〉
图4是示出对支撑轧辊2的轧辊偏心量进行学习的轧辊偏心量学习部22的详细结构的例子的图。此外，支撑轧辊3的轧辊偏心量的轧辊偏心量学习部32也是相同的结构，从而以下仅对支撑轧辊2的轧辊偏心量的轧辊偏心量学习部22进行说明。
在轧辊偏心量学习部22附设有对由轧辊偏心量学习部22学习到的轧辊偏心学习值进行储存的轧辊偏心量学习表23。轧辊偏心量学习部22基于从轧辊偏心量传输处理部20、21分别得到的轧辊偏心量δsrec2(δp)、δsrec(δh)、以及从轧辊偏心量学习表23得到的前次轧辊偏心学习值，来计算新的轧辊偏心学习值。
即，如图4所示，载荷模式的轧辊偏心量学习值计算部222将载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)乘以学习增益g1p，从而得到载荷模式的轧辊偏心学习值。并且，板厚模式的轧辊偏心量学习值计算部223将板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)乘以学习增益g1h，从而得到板厚模式的轧辊偏心学习值。
轧辊偏心量筛选处理部221在存储于轧辊偏心量学习表23的轧辊偏心学习值与同该轧辊偏心学习值的前后的旋转角对应地存储的轧辊偏心学习值之间求解预定的加权移动平均值。而且，轧辊偏心量学习值计算部224将由轧辊偏心量筛选处理部221求解出的加权移动平均值乘以预定的学习系数g2，从而得到前次的轧辊偏心量学习值。
轧辊偏心量学习表值计算部225将由轧辊偏心量学习值计算部222、223计算出的载荷模式、板厚模式的轧辊偏心量学习值和由轧辊偏心量学习值计算部224计算出的前次的轧辊偏心量学习值相加，从而计算此次的轧辊偏心量学习值。另外，轧辊偏心量学习表值计算部225根据上述计算出的此次的轧辊偏心量学习值来更新轧辊偏心量学习表23。
因此，对于以上的轧辊偏心量学习表23的内容而言，每当支撑轧辊2旋转一圈的期间，更新一次与角旋转角度对应的轧辊偏心量学习值。
图4的轧辊偏心量学习部22作为提取支撑轧辊2的旋转频率以及其n倍频率的信号的数字滤波器发挥功能。此时，学习增益g1p、g1h、g2是用于学习轧辊偏心量的数字滤波器的参数，该数字滤波器的轧辊偏心控制系统的控制增益kp由以下的式(6)表示。
(式6)
此处，若变更学习增益g1p、g1h、g2的值，则该数字滤波器的特性变化。例如，若设为g1p＝0.1，g1h＝0.1、g2＝0.9，则kp＝2，从而成为增益为2倍的比例控制。在g1p＝0.1，g1h＝0.1、g2＝0.99的情况下，kp＝20，从而成为增益为20倍的比例控制。此时，轧辊偏心的影响所产生的残留板厚偏差为1/(kp+1)＝1/21，理论上能够抑制为5％以下。并且，若设定为g2＝1.0则成为积分控制，理论上轧辊偏心的影响所产生的板厚偏差为零。若g2超过1.0则扩散。
此外，由于支撑轧辊2的偏心量在轧制过程中变化，所以可以考虑轧辊偏心量学习表23的忘却系数地将学习增益g2设定为0.9～1.0之间的值。
〈轧辊偏心控制输出运算部24、34、轧辊偏心控制输出部40〉
支撑轧辊2的轧辊偏心控制输出运算部24考虑数据的传送延迟等地，从支撑轧辊2的轧辊偏心量学习表23读取与轧制机正下的稍微靠前的旋转角对应的轧辊偏心量学习值。并且，将该读取出的轧辊偏心量学习值作为支撑轧辊2的轧辊偏心量srectop向轧辊偏心控制输出部40输出。
同样，支撑轧辊3的轧辊偏心控制输出运算部34考虑数据的传送延迟等地，从支撑轧辊3的轧辊偏心量学习表33读取与轧制机正下的稍微靠前的旋转角对应的轧辊偏心量学习值。而且，将该读取出的轧辊偏心量学习值作为支撑轧辊3的轧辊偏心量srecbot向轧辊偏心控制输出部40输出。
轧辊偏心控制输出部40将支撑轧辊2的轧辊偏心量srectop与支撑轧辊3的轧辊偏心量srecbot相加，并将该加法值作为轧辊偏心控制指令srec向压下位置控制装置8输出。此时，压下位置控制装置8基于轧辊偏心控制指令srec，变更压下位置，以便抵消支撑轧辊2、3的轧辊偏心的影响。
〈本实施方式的效果〉
以上，在本实施方式中，轧辊偏心量学习部22、32将载荷模式的轧辊偏心量δsrec2(δp)以及板厚模式的轧辊偏心量δsrec(δh)相加，在此基础上，每当支撑轧辊2、3旋转一圈时进行学习处理。而且，该学习处理具有滤波器功能，在支撑轧辊2、3的每个预定的旋转角(例如每一度)获得其处理结果。因此，在本实施方式的轧制控制装置100中，能够提取支撑轧辊2、3的旋转频率的多倍(n倍)轧辊偏心量。
并且，本实施方式的轧制控制装置100对于支撑轧辊2、3能够分别提取除去各种干扰的影响后的轧辊偏心量srectop、srecbot。因此，轧制控制装置100通过对压下位置控制装置8指令与该轧辊偏心量srectop、srecbot对应的轧辊偏心控制指令srec，能够消除轧辊偏心量的影响。因而，在本实施方式中，能够高精度地抑制轧辊偏心所产生的板厚变动。
《第二实施方式》
图5是示出本发明的第二实施方式的轧制控制装置100a中的轧辊偏心控制结构的例子以及作为其控制对象的轧制机150a的结构的例子的图。在第一实施方式的轧制控制装置100(参照图1)中，未考虑板厚控制对轧辊偏心控制的影响，但在第二实施方式中，对考虑到板厚控制的影响的轧辊偏心控制系统的例子进行说明。此外，此处所记载的板厚控制是用于将因轧辊偏心以外的干扰而变动的板厚保持为恒定的控制。
如图5所示，第二实施方式的轧制控制装置100a的结构是在图1的轧制控制装置100的结构中追加了输入侧板厚检测器15以及板厚控制部16的结构。但是，也可以省略输入侧板厚检测器15。
板厚控制部16向压下位置控制装置8输出压下位置指令δsagc，该压下位置指令δsagc使根据由输入侧板厚检测器15、输出侧板厚检测器10检测到的输入侧板厚偏差δh、输出侧板厚偏差δh求解出的轧制机150a的输出侧板厚成为所希望的板厚目标值。由于该压下位置指令δsagc与轧辊偏心没有关系，所以对于第一实施方式的情况的轧辊偏心控制系统而言是干扰。
此处，若假定轧制机150a的输出侧板厚恒定，则因来自板厚控制部16的压下位置指令δsagc而产生的轧制载荷的变化量δpagc通过以下的式(7)来计算。
(式7)
δpagc＝-m·δsagc(7)
因此，若以因压下位置指令δsagc而产生的轧制载荷的变化量δpagc对轧辊偏心控制所使用的载荷变动δprec进行修正，则能够排除板厚控制的影响。即，轧辊偏心控制所使用的载荷变动δprec能够通过以下的式(8)来计算。
(式8)
δprec＝δp-δpagc＝δp+m·δsagc(8)
因此，在本实施方式中，能够使用式(8)的轧辊偏心控制用的载荷变动δprec来实施与第一实施方式的情况相同的轧辊偏心控制。因而，在本实施方式中也能够得到与第一实施方式相同的效果。
此外，本发明并不限定于以上说明的实施方式以及变形例，还包括各种变形例。例如，上述的实施方式以及变形例是为了容易理解本发明而进行了详细说明，并非限定于必需具备所说明的所有结构。并且，能够将某实施方式、变形例的结构的一部分置换为其它实施方式、变形例的结构，并且也能够在某实施方式、变形例的结构中追加其它实施方式、变形例的结构。并且，对于各实施方式、变形例的结构的一部分，也能够追加、删除、置换其它实施方式、变形例所包括的结构。