修正おもりを付加することにより不つりあい振動を低減する回転機のバランス方法において、最適化計算の目的関数に修正おもりの2次式を用い、|残留振動のX成分||残留振動のY成分|<制限値を制約条件とし、最適化計算を行い修正量を算出することを特徴とする回転機のバランス方法。請求項1記載の回転機のバランス方法において、|残留振動のX成分||残留振動のY成分|<制限値を制約条件とし、前記最適化計算の目的関数に残留振動の振幅の二乗あるいは修正おもりの二乗量が含まれることを特徴とする回転機のバランス方法。請求項1あるいは2記載の回転機のバランス方法において、|残留振動のX成分||残留振動のY成分|<制限値を制約条件とした場合、前記制約条件を満足する可能解が存在しない場合に、該制約条件からの乖離を最小化する最適化計算を行い、その結果と該制約条件の値を提示することを特徴とする回転機のバランス方法。請求項1ないし3のいずれかに記載の回転機のバランス方法において、前記制約条件の制限値を、残留振動の振幅の振動許容値の1倍からルート2倍の間の値とすることを特徴とする回転機のバランス方法。従来から最小二乗法による修正おもりの修正量計算が行われていたが、残留応力値の二乗和は最小化されるものの個々の残留応力値にばらつきがあるため、残留応力値の最大値を許容値以下にすることが困難であるという問題があった。これに対して、前記特許文献1には、残留応力値の最大値を許容値以下にするための修正おもりの修正量の計算方法として、重み付最小二乗法および重み係数の自動設定方法が記載されている。重み付最小二乗法では、低減したい特定の測定箇所や回転数の残留応力の重み係数を大きくする/調整することで、その残留応力を低減できることが期待できるが、すべての重み係数の調整を人手で行うことは経験的判断に依存することが多く、最適な重み係数を決定することが困難であった。特に、修正おもりの数が多い場合には、最適な重み係数決定が困難、あるいは非常に時間を要すという問題があった。前記特許文献1は、これに対して、重み係数の収束計算による自動設定の方法が示されている。しかし、提示された手法では、収束計算が収束しない可能性があるという問題がある。また、収束しても、結果が残留応力値の最大値を最小化する結果とは通常ならないことから、高精度に修正おもりの修正量を求めることが困難であるという問題がある。さらに、個々の残留応力値の許容値は、測定箇所や回転数毎に異なる場合があるが、それに対応ができないという問題もある。そこで、本発明の目的は、測定箇所や回転数毎の許容値を設定可能で、残留応力値を許容値以下にできる場合には高効率/高精度に修正おもりの修正量を提示し、残留応力値を許容値以下にできない場合には制約条件の緩和指針を提示する回転機のバランス方法を提供することにある。上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、修正おもりを付加することにより不つりあい振動を低減する回転機のバランス方法において、最適化計算の目的関数に修正おもりの2次式を用い、|残留振動のX成分||残留振動のY成分|<制限値を制約条件とし、最適化計算を行い修正量を算出することを特徴とする回転機のバランス方法。を特徴とする。本発明は制約条件として測定箇所や回転数毎の残留振動の許容値に対応する制限値を明示的に設定でき、制約条件を満足する解が存在する場合には最適化手法である線形計画法や2次計画法を用いることで、高速/高精度な修正おもりの修正量を得ることができるという利点がある。また、制約条件を満たす解が存在しない場合には、制約条件からの乖離を最小化する線形計画法を用いて、緩和すべき制約条件の制限値の参考情報を得ることができ、人手による修正おもりの修正量設定が容易になる利点もある。特に修正おもりの数が多い場合には、修正おもり決定に要す時間の大きな削減ができるという利点がある。以下、実施例を図面を用いて説明する。以下、本発明の一実施例について説明する。本実施例は修正おもりの修正量を算出するものである。図2は、本発明方法を実現する装置の一構成例を示す機能ブロック図で、初期振動や影響係数や最適化条件あるいは結果等を記憶するデータ記憶手段11、データの入出力を行う入出力手段21、制約条件からの乖離を最小化する線形計画最適化手段31、修正おもりの修正量を算出する2次計画最適化手段32、上記記憶手段や情報処理手段を制御する制御手段41から成っている。図1は、図2に示す装置により修正おもりの修正量を算出する処理の流れを説明するフローチャートFlowChartである。まず、図1のステップ101で図2の入出力手段21により初期振動と影響係数および最適化条件をデータ記憶手段11に入力する。次に、ステップ102で入出力手段21によりデータ記憶手段11に修正おもりを付加する修正面を設定する。次に、ステップ103で入出力手段21によりデータ記憶手段11に残留応力の振幅の許容値を設定する。本実施例では、許容値は測定箇所や回転数毎に与える。なお、許容値には望ましい値や標準的な値あるいは絶対に守らなければならない値のように複数存在する場合があるが、そのときはそのなかのひとつを設定する。次に、ステップ104で入出力手段21によりデータ記憶手段11に制約条件を設定する。本実施例では、制約条件は測定箇所や回転数毎の残留応力のX成分およびY成分の絶対値の和である。次にステップ105で線形計画最適化手段31により、データ記憶手段11によりデータを読み込んで制約条件からの乖離を最小化処理を施し、データ記憶手段11に結果および参考情報を記憶する。本実施例では、参考情報として制約条件の制限値、制約条件の実際の値および残留応力の振幅の実際の値を記憶する。次にステップ106でステップ105の最適化の結果である制約条件からの乖離の値により分岐を行う。すなわち、乖離の値が0でなければステップ107へ進み、乖離の値が0であればステップ108へ進む。なお、乖離の値が0とは、制約条件を満足する可能解が存在することを意味し、乖離の値が0でないとは、制約条件を満足する可能解が存在しないことを意味する。ステップ107ではデータ記憶手段11から参考情報を読み込み、入出力手段21により緩和すべき制約条件の参考情報を表示する。バランス作業者はこの情報を元に修正内容を決定し、ステップ102修正面設定あるいはステップ103許容値設定あるいはステップ104制約条件設定に進む。ステップ108ではデータ記憶手段11から最適化に必要な情報を読み込み、2次計画最適化手段32により本来の目的関数の最適化を行って、修正おもりの修正量を算出する。なお、本実施例では、目的関数として、残留応力の振幅の二乗和あるいは修正おもりの重さの二乗和を用いる。次に残留振動を式1に示す。ここに、εi:残留振動=Tαij:影響係数=Twi:修正おもり=Tai:初期振動=Ti:測定箇所および測定条件に対応する番号、1≦i≦NN:測定箇所および測定条件の数j:修正面に対応する番号、1≦j≦MM:修正面の数の積である。次に図2の2次計画最適化手段32が解く最適化問題を式2に示す。ここに、λi:残留応力に対する重み係数δj:修正おもりに対する重み係数bi:制約条件の制限値である。ここで、δjが0の場合には、制約条件を満足し、更に残留応力の重み付二乗和を減らす最適化となる。λiが0の場合には、制約条件を満足し、修正おもりの重み付二乗和を減らす最適化となり、過大な修正おもりを低減できるという効果がある。なお、式2は制約条件を満足する可能解が存在する場合には、最適化手法である2次計画法QuadraticProgrammingにより、効率的に修正おもりの修正量を求めることができる。次に図2の線形計画最適化手段31が解く最適化問題を式3に示す。ここに、yi:制約条件の不等式条件を等式条件に変換するためのスラック変数zi:制約条件からの乖離に相当する人工変数である。これは式2における制約条件を満足する可能解を求めるための最適化問題と同じであり、最適化手法である線形計画法LinearProgrammingにおける代表的な解法である2段階シンプレックス法の第1段階のシンプレックス法により、効率的に解を求めることができる。ここで、最小化する目的関数が0になれば、式2における制約条件を満足する可能解のひとつとして、修正おもりの修正量が求まる。また、最小化する目的関数が0にならなければ、式2における制約条件を満足する可能解が存在しないことがわかり、さらに、制約条件からの乖離ziを見ることにより、どの制約条件がきびしく、どれだけ制限値を満足できていないかの情報を得ることができ、これが制約条件の修正の際の情報として有効である。図3は図1のステップ107で提示する緩和すべき制約条件の参考情報の一例である。本実施例では、測定箇所および測定条件に対応する番号、測定箇所、測定条件としての回転数、制約条件の制限値、制約条件|εix||εiy|、残留応力の振幅|εi|、制約条件を満足しない場合の制約条件からの乖離、残留応力の振幅|εi|が満足すべき許容値を参考情報として提示している。なお、残留応力の振幅|εi|は式4で求める。図3の例では、測定箇所および測定条件に対応する番号5の制約条件|εix||εiy|が制限値を02オーバーしており、それが乖離02として提示されている。しかし、残留応力の振幅|εi|は許容値以下であることがわかる。この場合、すべての残留応力の振幅|εi|が許容値以下になっていることから、このときの修正おもりの修正量をもって最終修正量とすることも可能である。ただし、より良い修正量を求めるために、制約条件の制限値を修正することが一例として考えられる。図4は図3で示した参考情報を元に、測定箇所および測定条件に対応する番号5の制限値を許容値よりも大きくしても、実際の残留応力の振幅|εi|が許容値以下に収まるであろうとの予測から、その制限値を5から6に修正した結果およびその参考情報を示している。図4の例では乖離がすべて0となっており、図1のフローのステップ108:最適化へと進み、より良い修正量を求めることができる。なお、制約条件を満足する可能解を得るためには、図4の例のように、制約条件の制限値を修正する方法以外に、例えば修正面を変更することや許容値自体を緩和するなどの方法も実施可能である。この判断をバランス作業者が行うために、図3の例のような参考情報が役にたつ。また、制約条件|εix||εiy|と残留応力の振幅|εi|には式5の関係が成り立つ。従って、本実施例では制約条件の制限値は許容値の1倍からルート2倍にする。すなわち許容値のルート2倍の制限値を採用して制限値からの乖離が0にならない場合には、現在の許容値および修正面では制約条件を満足する可能解がないことがわかるので、修正作業は制約条件の制限値の調整ではなく、許容値の変更あるいは修正面の変更を行う必要がある。また、制限値は許容値の1倍を採用して制限値からの乖離が0になれば、図1ステップ108の最適化を行う際、常に残留応力の振幅|εi|≦許容値が保証されることになる。図5は測定箇所および測定条件に対応する番号5の制約条件|εix||εiy|が制限値をオーバーしている別の例である。図5の例では制約条件|εix||εiy|が制限値を02オーバーしており、しかも残留応力の振幅|εi|も許容値をオーバーしている。従って、残留応力の振幅|εi|を許容値以下にする対策が必要な例を示している。図6は図5で示した参考情報を元に対策を実施した例である。図6の例では、制約条件|εix||εiy|の値が制限値ぎりぎりであるが、実際の残留応力の振幅|εi|が許容値以下である制約条件に着目し、その制限値を大きくするというものである。具体的には測定箇所および測定条件に対応する番号3と8の制限値を10から12と5から6へ大きくした。そして、制約条件も制限値以下となり、残留応力の振幅も許容値以下となる結果を得ている。図3から図6の例で示すように、参考情報を利用することでバランス作業者は種々の判断/対策が可能となる効果がある。図7と図8は修正おもり付加による実験結果の一例である。縦軸が残留振動の振幅、横軸が測定の回転数を表しており、線が4本あるのは、4箇所の測定箇所を表している。図7は修正おもりの付加前で残留振動の状態を表しており、図8が修正おもりの付加後の状態を表している。本実施例の場合、修正おもりを付加することで最大の振幅を付加前の1/5以下に低減できた。以下、本発明の別の実施例について説明する。図9は、図2に示す装置により修正おもりの修正量を算出する処理の流れを説明するフローチャートFlowChartである。まず、図9のステップ201で図2の入出力手段21により初期振動と影響係数および最適化条件をデータ記憶手段11に入力する。次に、ステップ202で入出力手段21によりデータ記憶手段11に修正おもりを付加する修正面を設定する。次に、ステップ203で入出力手段21によりデータ記憶手段11に残留応力の振幅の許容値を設定する。本実施例では、許容値は測定箇所や回転数毎に与える。なお、許容値には望ましい値や標準的な値あるいは絶対に守らなければならない値のように複数存在する場合があるが、そのときはそのなかのひとつを設定する。次に、ステップ204で入出力手段21によりデータ記憶手段11に制約条件の制限値を許容値のルート2倍として制約条件を設定する。本実施例では、制約条件は測定箇所や回転数毎の残留応力のX成分およびY成分の絶対値の和である。次にステップ205で線形計画最適化手段31により、データ記憶手段11によりデータを読み込んで制約条件からの乖離を最小化処理を施し、データ記憶手段11に結果および参考情報を記憶する。本実施例では、参考情報として制約条件の制限値、制約条件の実際の値および残留応力の振幅の実際の値を記憶する。次にステップ206でステップ205の最適化の結果である制約条件からの乖離の値により分岐を行う。すなわち、乖離の値が0でなければステップ207へ進み、乖離の値が0であればステップ208へ進む。なお、乖離の値が0とは、制約条件を満足する可能解が存在することを意味し、乖離の値が0でないとは、制約条件を満足する可能解が存在しないことを意味する。ステップ207ではデータ記憶手段11から参考情報を読み込み、入出力手段21により緩和すべき制約条件の参考情報を表示する。本ケースで制約条件を満足する解がないことは、残留応力の振幅が許容値以下になる解がないことと同じことであるので、バランス作業者はこの情報を元に修正内容を決定し、204制約条件設定へは進まず、ステップ202修正面設定あるいはステップ203許容値設定に進む。ステップ208では入出力手段21によりデータ記憶手段11に制約条件の制限値を許容値の1倍として制約条件を設定する。次にステップ209で線形計画最適化手段31により、データ記憶手段11によりデータを読み込んで制約条件からの乖離を最小化処理を施し、データ記憶手段11に結果および参考情報を記憶する。本実施例では、参考情報として制約条件の制限値、制約条件の実際の値および残留応力の振幅の実際の値を記憶する。次にステップ210でステップ209の最適化の結果である制約条件からの乖離の値により分岐を行う。すなわち、乖離の値が0でなければステップ211へ進み、乖離の値が0であればステップ213へ進む。ステップ211ではデータ記憶手段11から参考情報を読み込み、入出力手段21により緩和すべき制約条件の参考情報を表示する。本ケースでは制約条件を調整することで制約条件を満たす可能性が高いので、バランス作業者はこの情報を元に修正内容を決定し、212制約条件修正を行い、ステップ209の乖離を最小化処理に進む。なお、これを繰り返しても制約条件を満足する可能解が求まらない場合には、ステップ202修正面設定あるいはステップ203許容値設定に進む。ステップ213ではデータ記憶手段11から最適化に必要な情報を読み込み、2次計画最適化手段32により本来の目的関数の最適化を行って、修正おもりの修正量を算出する。なお、本実施例では、目的関数として、残留応力の振幅の二乗和あるいは修正おもりの重さの二乗和を用いる。本実施例では、修正面あるいは許容値の変更なしには制約条件を満たす解がないことが容易かつ早期に判定できることから、バランス作業者の条件設定が容易かつ効率化できる。