"圧延材を圧延する圧延スタンドを有する連続圧延機を制御する制御方法において、使用する圧延パラメータが確率分布を持つとし、前記確率分布を持つ圧延パラメータを用いた制御モデルにより、前記圧延スタンドを制御することを特徴とする圧延パラメータのバラツキを考慮した圧延制御方法。前記圧延パラメータが、圧延材の材料塑性係数とされていることを特徴とする請求項1に記載の圧延パラメータのバラツキを考慮した圧延制御方法。前記圧延パラメータが、圧延実績値を基に算出した平均値と分散値とを用いて表現されていることを特徴とする請求項1又は2に記載の圧延パラメータのバラツキを考慮した圧延制御方法。前記制御モデルを用いた圧延制御を行うに際し、圧延パラメータの分散値を考慮した項を備えた評価関数を用いることを特徴とする請求項1~3のいずれかに記載の圧延パラメータのバラツキを考慮した圧延制御方法。前記制御モデルでは、入力値である制御量が出側板厚、出側板幅、スタンド間張力の少なくとも1つ以上とされ、出力値である操作量がロールギャップの変更量、圧延速度の変更量の少なくとも1つ以上とされていることを特徴とする請求項1~4のいずれかに記載の圧延パラメータのバラツキを考慮した圧延制御方法。前記連続圧延機が圧延材を連続的に圧延する複数の圧延スタンドを備えているに際しては、制御モデルの入力である制御量を圧延スタンドの出側板厚と入側張力とし、制御モデルの出力である操作量を圧延スタンドのロールギャップの変更量と当該圧延スタンドの上流側に位置する圧延スタンドのロール速度の変更量とすることを特徴とする請求項5に記載の圧延パラメータのバラツキを考慮した圧延制御方法。前述した特許文献1の技術は、板厚およびスタンド間張力の干渉系をモデル化したプロセスモデルと、板厚およびスタンド間張力の応答を指定するための変数を用いて制御ゲインを演算し、この制御ゲイン等を用いてロールギャップ指令値圧下指令値と速度指令値主機速度指令値を演算して各々を操作することにより、板厚とスタンド間張力の相互干渉を小さくしながら各々の目標値に追従させている。ところで、従来から用いられている圧延制御においては、制御モデルのパラメータ圧延パラメータは、過去の実績データやテスト圧延でのデータから平均化するなどの処理を行い、確定した値確定値乃至は固定値として求めている。しかしながら、実際の圧延では、確定値として求めた圧延パラメータが確率的に変化するためバラツキをもって変動するため、求めた制御モデルが算出する結果がトータルとして最適な値になっているかの保証はなく、実現象を的確に表現できているかの保証もない。すなわち、圧延パラメータの分布情報を考慮していないため、不利な制御となっている可能性が否めない。また、制御モデルで用いられる圧延パラメータを確率分布として扱い、その分布を確実に推定する技術は今のところ存在しないのが実情である。そこで、本発明は、上記問題点を鑑み、圧延パラメータのバラツキを考慮した制御モデルを構築すると共に、この制御モデルを用いて圧延スタンドを制御する圧延制御方法を提供することを目的とする。上述の目的を達成するため、本発明においては以下の技術的手段を講じた。すなわち、本発明に係る圧延パラメータのバラツキを考慮した圧延制御方法は、圧延材を圧延する圧延スタンドを有する連続圧延機を制御する制御方法において、使用する圧延パラメータが確率分布を持つとし、前記確率分布を持つ圧延パラメータを用いた制御モデルにより、前記圧延スタンドを制御することを特徴とする。好ましくは、前記圧延パラメータが、圧延材の材料塑性係数とされているとよい。好ましくは、前記圧延パラメータが、圧延実績値を基に算出した平均値と分散値とを用いて表現されているとよい。好ましくは、前記制御モデルを用いた圧延制御を行うに際しては、圧延パラメータの分散値を考慮した項を備えた評価関数を用いるとよい。好ましくは、前記制御モデルでは、入力値である制御量が出側板厚、出側板幅、スタンド間張力の少なくとも1つ以上とされ、出力値である操作量がロールギャップの変更量、圧延速度の変更量の少なくとも1つ以上とされているとよい。好ましくは、前記連続圧延機が圧延材を連続的に圧延する複数の圧延スタンドを備えているに際しては、制御モデルの入力である制御量を圧延スタンドの出側板厚と入側張力とし、制御モデルの出力である操作量を圧延スタンドのロールギャップの変更量と当該圧延スタンドの上流側に位置する圧延スタンドのロール速度の変更量とするとよい。本発明に係る圧延パラメータのバラツキを考慮した圧延制御方法によれば、実際の圧延時に圧延特性がバラついたとしても、そのバラツキを考慮した圧延が可能となり、適切な圧延制御を行うことが可能となる。以下、本発明の実施形態を、図を基に説明する。なお、以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。図1は、本実施形態に係る連続圧延機1に備えられた圧延スタンド2を示した模式図である。本実施形態に係る連続圧延機1は、複数の圧延スタンド2,2,を有するタンデム型である。上流側の圧延スタンド2に圧延材Wが通された後、下流側に位置する圧延スタンド2を通過する毎に圧下され、最終段の圧延スタンド2を出たところで所定の仕上げ板厚となり、巻き取り装置で巻き取られる。圧延スタンド2,2の間には、ルーパ3が設けられており、このルーパ3の高さが可変とされることで、圧延材Wの張力などが調整される。以下、連続圧延機1に備えられた圧延スタンド2の詳細について説明を行う。まず、図1に示すように、圧延スタンド2は上下一対のワークロール4,4を有している。このワークロール4は、各々に設けられた電動機5で駆動され、圧延材Wを圧延する。上下一対のワークロール4,4の間隔は、油圧などで駆動される圧下装置6によって圧下量ロールギャップ量を調整できる構造になっている。上下のワークロール4はそれぞれバックアップロールにより背後から支持されるようになっており、圧延スタンド2の出側には、圧延材Wの板厚を検出する板厚検出手段8が設けられている。圧延スタンド2,2の間には、圧延材Wの張力スタンド間張力を調整可能なルーパ3が設けられている。このルーパ3にはトルク計などの張力測定手段が設けられスタンド間張力を計測可能となっている。さらに、本実施形態の連続圧延機1には、制御装置10が備えられている。熱間圧延鋼板等の薄板を製造する連続圧延機1において、製品である薄板の板厚を目標値に一致させ、且つ薄板全般に渡って板厚を均一に保つため、板厚制御が適用されている。加えて、圧延材Wに作用する張力を破断限界内に保たなければ安定な操業にならないため、ルーパ3制御などによる張力制御も適用されている。このような制御を行うのが制御装置10であり、具体的には、プロコン、PLC等で実現されている。本実施形態の制御装置10は、使用する圧延パラメータの少なくとも1つ以上が確率分布を持つとし、その確率分布を持つ圧延パラメータを用いた制御モデルにより、圧延スタンド2を制御することを特徴とする。以下、制御装置10で行われる制御の詳細について説明する。図2、図3には、板厚およびスタンド間張力の干渉系をモデル化したプロセスモデル制御モデルが示されている。このプロセスモデルでは、出力値である操作量がロールギャップの変更量、圧延速度の変更量の少なくとも1つ以上とされ、入力値である制御量が出側板厚、出側板幅、スタンド間張力の少なくとも1つ以上とされている。具体的には、制御量を圧延スタンド2の出側板厚と入側張力とし、操作量を圧延スタンド2のロールギャップの変更量と当該圧延スタンド2の上流側に位置する圧延スタンド2のロール速度の変更量とされている。図3における変数は[数1]に示す通りである。また、上記以外の変数は[数2]の通りである。図3におけるプロセスモデルを状態方程式で表現すると[数3]のようになる。なお、[数3]の式における係数は以下の通りである。ここで、本願発明者らは、圧延スタンド2のミル定数Mや材料塑性係数Qに着目した。圧延スタンド2のミル定数Mは圧延に大きく影響を及ぼすパラメータであるが、圧延スタンド2が決まれば、その値Mはほぼ固定値確定値となる。一方で、材料塑性係数Qは、圧延材Wの温度などにより異なる値を取ることは周知の如くであり、過去の実績値を元に材料塑性係数Qを求めた場合、確定値とならず、ある幅を持った値確率分布をもつ値となる。そこで、本願発明者らは、圧延材Wの仕上げ板厚に直接影響を及ぼす材料塑性係数Qが確率分布を持つとし、この確率分布を持つ材料塑性係数Qを用いた制御モデルにより、圧延スタンド2を制御することとした。なお、本実施形態では、板厚に直接影響のある材料塑性係数Qのみを確率分布で考え、ヤング率Eは確定値としている。確率分布を持つ材料塑性係数Q、[数3]、[数4]より、圧延パラメータが確率変数として記述される状態方程式を得ることができる。ここで、εtはホワイトノイズであり、係数Gは実験データなどを参考に設定するパラメータとする。また、材料塑性係数Qが正規分布を持つとし、その平均値と分散値とから状態方程式の係数行例を求める。状態方程式の係数行列のパラメータを求める手順は以下の通りである。材料塑性係数Qの平均値や分散値は、圧延荷重が入側板厚、出側板厚、張力などの関数となっているとし、入側板厚、出側板厚、張力の検出量から数値微分をすることにより求められるとする。求められた個々の材料塑性係数Qの平均値と分散値は把握できているとする。材料塑性係数Qの平均値μと分散値σとから、平均値の周辺σの数個のQのサンプリング値を設定し、q1~qnとする。q1~qnに対して、[数5]の状態方程式の係数行列Aのa13要素を演算し、これらをr1~rnとする。得られている平均値μと分散値σとからr1からrnに対する分布値を求め、これらをそれぞれ、fr1~frnとする。これら得られたr1~rn、fr1~frnを基に、[数6]により、a13の平均値μと分散値σとを求める。本願発明者らは、材料塑性係数Qが確率分布正規分布をもつとした場合、[数5]の状態方程式中の行列Aの要素a13も同様な確率分布正規分布を持つことを数々の考察により知見している。要素a11も同様である。それ故、a13の平均値μと分散値σを用いて圧延スタンド2の制御を行うことにしている。以上のような手続きにより、圧延パラメータa13の平均値μと分散値σを算出することができる。同様の手続きにより、全てのパラメータa11などの平均値μと分散値σを算出する。次に、本実施形態の圧延制御方法最適制御で用いる評価関数を[数7]で設定する。[数7]などにおけるx’はxの転置行列を意味する。評価関数Juの1項目は、制御入力値と制御出力値を鑑みた項誤差の鑑みた項であり、2項目は補正項、3項目は制御入力値の確率分布を考慮した項である。[数7]で定義した評価関数が最小になるように最適制御を行う。[数5]の状態方程式と[数7]の評価関数から、圧延スタンド2の圧延最適制御則は、[数8]の如く求まる。さらに、評価関数の評価時間を無限大としたときの圧延最適制御則は[数9]で記述できる。例えば、[数9]を満たすように圧延スタンド2を制御するとよい。具体的には、[数9]を満たすような制御ゲインut=KT,KIxtを求め、得られた制御ゲインKT,KIを制御部10に適用するとよい。図4には、以上述べた圧延最適制御を行う際の手順を示したフローチャートが記してある。図4に示すように、まずは、S1において、[数5]で示される圧延制御モデル状態方程式を構築し、係数行列A,B,Gを求める。その後、S2で、[数7]で示されるような評価関数を規定すると共に、評価関数中の係数Q,R,F,Sを決定する。その上で、S3にて、[数7]で示されるような評価関数が最小となるように、[数8]乃至は[数9]を求解する。具体的には、具体的には、[数9]などを満たすような制御ゲインut=KT,KIxtを求め、得られたKT,KIを制御部10に適用する。以上のようにして求めた制御ゲインを用いることで、実際の圧延時に圧延特性がバラついたとしても、そのバラツキを考慮した圧延が可能となり、適切な圧延制御を行うことが可能となる。言い換えれば、実圧延に近い条件でのパラメータのばらつきを陽explicitに制御則に反映させることができ、統計的に有利な制御結果を期待できる。なお、今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。特に、今回開示された実施形態において、明示的に開示されていない事項、例えば、運転条件や操業条件、各種パラメータ、構成物の寸法、重量、体積などは、当業者が通常実施する範囲を逸脱するものではなく、通常の当業者であれば、容易に想定することが可能な値を採用している。例えば、本実施形態において、連続圧延機1を熱間圧延機として説明を行っていたが、本発明の適用がこれに限定されるわけではなく、冷間圧延機であっても何ら問題はない。"