"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。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。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。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4b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4c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-15Hzからα-8Hzまでの範囲8点の集合A1図6b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-15Hzからα-8Hz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-14Hzからα-7Hzまでの範囲の処理対象集合A2からα-11Hzからα-4Hzまでの範囲の処理対象集合A5までと、α4Hzからα11Hzまでの範囲の処理対象集合A6からα8Hzからα15Hz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31.0No.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。"