(57)【要約】【構成】延伸仮撚加工機での糸張力の異常波形をウェーブレット変換して特徴ベクトルを抽出し、抽出した特徴ベクトルを自己組織化マップ（ＳＯＭ）で処理する。ＳＯＭの処理結果を２次元に可視化して、端末に表示する。この表示ではＳＯＭのユニットのアレイを２次元に配列し、異常原因を特定できるユニットにラベルし、抽出した特徴ベクトルに最も近接したユニットをマークして表示する。【効果】異常原因の検出確度に応じた表示ができ、いずれか１つの異常原因を特定できない場合には、異常原因の候補を複数、その重要性と共に表示できる。【選択図】    図１６
2004183139.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
繊維機械に設けたセンサからの信号を解析するための装置において、
前記センサからの多次元のセンサ信号をニューラルネットワークで処理して、繊維機械の運転状態を解析するようにしたことを特徴とする、繊維機械の運転状態の解析装置。
【請求項２】
前記繊維機械が延伸仮撚加工機、紡績機、ワインダーのいずれかであり、前記センサ信号が糸の張力、糸の太さ、糸の温度の少なくとも一種を含むことを特徴とする、請求項１の繊維機械の運転状態の解析装置。
【請求項３】
１台の解析装置で複数台の繊維機械の運転状態を解析するようにすると共に、前記センサ信号中で、少なくとも異常な運転状態に対する信号を記憶するための手段を設けたことを特徴とする、請求項１または２の繊維機械の運転状態の解析装置。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークが、少なくとも２次元に配列された複数のユニットを備え、各ユニットが前記センサ信号への参照値を持ち、かつセンサ信号と近接した参照値を持つユニットを検索して、前記ユニットのアレイに検索結果を表示するようにしたものであることを特徴とする、請求項１〜３のいずれかの繊維機械の運転状態の解析装置。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークが、自己組織化マップ（ＳＯＭ）または学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）であることを特徴とする、請求項４の繊維機械の運転状態の解析装置。
【請求項６】
繊維機械に設けたセンサからの信号を解析する方法において、前記センサからの多次元のセンサ信号をニューラルネットワークで処理して、繊維機械の運転状態を解析するようにしたことを特徴とする、繊維機械の運転状態の解析方法。
【請求項７】
前記繊維機械が延伸仮撚加工機、紡績機、ワインダーのいずれかであり、前記センサ信号が糸の張力波形、糸の太さ波形、糸の温度波形の少なくとも一種であり、処理中の糸の状態を解析することを特徴とする、請求項６の繊維機械の運転状態の解析方法。
【請求項８】
１台の解析装置で複数台の繊維機械の運転状態を解析するようにすると共に、前記センサ信号中で、少なくとも異常な運転状態に対する信号を記憶して、前記ニューラルネットワークを再学習するようにしたことを特徴とする、請求項６または７の繊維機械の運転状態の解析装置。
【請求項９】
運転状態の解析装置を繊維工場に通信回線を介して接続し、
繊維工場側から解析装置へ繊維機械からのセンサ信号を送信し、
解析装置から繊維工場へ解析結果を送信するようにしたことを特徴とする、請求項８の繊維機械の運転状態の解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の利用分野】
この発明は、延伸仮撚加工機、紡績機、ワインダーなどの繊維機械での、運転状態の解析に関する。
【０００２】
【従来技術】
【０００３】
【特許文献１】特許２５７０１６５号公報
【特許文献２】特公平３−２９９８号公報
【特許文献３】特許３１７３１８１号公報
【０００４】
特許文献１は、延伸仮撚加工機での糸の張力異常を、瞬時値異常と平均値異常の２種類に分けて、監視することを開示している。
特許文献２は、紡績機やワインダーなどでの糸の太さのむらを、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により検出し、瞬時的で偶発的な糸の太さむらか、ある程度の期間継続する系統的な太さむらか、などを判別するようにしている。
特許文献３は、ワインダーなどでの糸継ぎミスの原因を、統計的に推定することを開示している。糸継ぎミスなどの過去のトラブルに対して、原因毎の頻度を統計値として記憶し、この頻度に従って、糸継ぎミスなどの原因を推定する。原因は複数推定し、推定した異常原因を繊維工場のマスタコントローラに、確度の順にリストして表示する。
【０００５】
繊維機械の運転状態を解析することは難しい。例えば特許文献１で、糸の張力異常を監視する場合、その原因を推定するのは、過去の統計値を当てはめるだけでは難しい。また特許文献２で、糸の太さ変動を監視する場合、太さ変動のパターンから原因を推定するのは困難である。
【０００６】
【発明の課題】
この発明の基本的課題は、繊維機械の運転状態を解析するための新規な装置と方法とを提供することにある（請求項１〜９）。
請求項２，７の発明での追加の課題は、処理中の糸の状態を解析できるようにすることにある。
請求項３，８の発明での追加の課題は、ニューラルネットワークの再学習を容易にすることにある。
請求項４，５の発明での追加の課題は、解析の信頼性に応じた状態で、運転状態を容易にグラフィカルに表示できるようにすることにある。
請求項９の発明での追加の課題は、繊維機械の運転状態の監視をさらに容易にすることにある。
【０００７】
【発明の構成】
この発明は、繊維機械に設けたセンサからの信号を解析するための装置において、前記センサからの多次元のセンサ信号をニューラルネットワークで処理して、繊維機械の運転状態を解析するようにしたことを特徴とする、繊維機械の運転状態の解析装置にある（請求項１）。ここに多次元信号とは、例えばセンサ信号が１種類でも、波形データや時系列データとして扱えば、多次元の信号となる。また複数のセンサの信号を組み合わせても、多次元の信号となる。なおこの明細書では、多次元のセンサ信号やそれから特徴を抽出したデータを、ベクトルデータと見なして、特徴ベクトルということがある。また特徴ベクトルに対応して、ニューラルネットワークの各部が記憶するデータを、参照ベクトルということがある。またこの発明において、運転状態は、繊維機械で処理中の糸などの処理対象物の状態や、繊維機械自体の状態を意味する。
【０００８】
好ましくは、前記繊維機械を延伸仮撚加工機、紡績機、ワインダーのいずれかとし、前記センサ信号を糸の張力、糸の太さ、糸の温度の少なくとも一種を含むものとする（請求項２）。これらのセンサ信号は、処理中の糸の状態を表す信号であり、波形データとして扱うのが容易な信号である。特にこれらの信号中の異常信号は、異常箇所の推定などの困難な解析が必要な信号である。なおこれらの信号以外に、ワインダーでの糸継ぎミスの回数、モータの負荷、機械の各軸の回転数、機械各部の温度なども、ニューラルネットワークで処理して、繊維機械の運転状態の解析に用いることができる。
【０００９】
また好ましくは、１台の解析装置で複数台の繊維機械の運転状態を解析すると共に、前記センサ信号中で、少なくとも異常な運転状態に対する信号を記憶するための手段を設ける（請求項３）。
【００１０】
ニューラルネットワークの種類は任意であるが、好ましくは、少なくとも２次元に配列された複数のユニットを備え、各ユニットが前記センサ信号への参照値を持ち、かつセンサ信号と近接した参照値を持つユニットを検索して、前記ユニットのアレイに検索結果を表示するようにしたニューラルネットワークを用いる（請求項４）。
このようなニューラルネットワークには、例えば自己組織化マップ（ＳＯＭ）や学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）がある（請求項５）。
【００１１】
この発明はまた、繊維機械に設けたセンサからの信号を解析する方法において、前記センサからの多次元のセンサ信号をニューラルネットワークで処理して、繊維機械の運転状態を解析するようにしたことを特徴とする、繊維機械の運転状態の解析方法にある（請求項６）。
【００１２】
好ましくは、延伸仮撚加工機や紡績機、あるいはワインダーでの糸の状態を、糸の張力波形、糸の太さ波形、糸の温度波形の少なくとも一種のセンサ信号を用いて解析する（請求項７）。
【００１３】
好ましくは、１台の解析装置で複数台の繊維機械の運転状態を解析するようにすると共に、前記センサ信号中で、少なくとも異常な運転状態に対する信号を記憶して、前記ニューラルネットワークを再学習できるようにする（請求項８）。
【００１４】
特に好ましくは、運転状態の解析装置を繊維工場に通信回線を介して接続し、繊維工場側から解析装置へ繊維機械からのセンサ信号を送信し、解析装置から繊維工場へ解析結果を送信する（請求項９）。
【００１５】
【発明の作用と効果】
この発明では、繊維機械からの多次元のセンサ信号をニューラルネットワークで処理して、その運転状態を解析する。解析はニューラルネットワークに委ねられるので、解析アルゴリズムを個別に開発する必要がない。そしてニューラルネットワークを用いると、熟練者と例えば同程度、学習を重ねた場合には熟練者以上の確度で、運転状態を解析できる（請求項１，６）。
【００１６】
繊維機械の種類は任意であるが、紡績機、ワインダー、延伸仮撚加工機を対象として、糸の張力、特に張力波形、糸の太さ、特に太さの波形、糸の温度、特に温度波形などをニューラルネットワークで処理すると、処理中の糸の状態を解析できる。このようにすると、処理した糸の品質管理や、様々な異常に対する異常原因の推定などができる（請求項２，７）。
【００１７】
１台の解析装置で、複数台の繊維機械の運転状態を解析し、少なくとも異常信号を記憶して蓄積すると、蓄積した異常信号をニューラルネットワークの再学習に用い、解析の信頼性を向上させることができる（請求項３，８）。
特に解析装置を繊維工場外の場所に設置して、通信回線を介せて、センサ信号と解析結果とを通信するようにすると、遠隔集中監視ができるので、解析装置の台数の削減によるコストメリットが得られ、またニューラルネットワークの学習用のデータをより多数収集できる。さらに工場での繊維機械の運転状態の監視をより簡単にし、工場の省力化を進めることができる（請求項９）。
【００１８】
ニューラルネットワークとして、ＳＯＭやＬＶＱなどの、参照値を持つユニットを多次元に配列したものを用いると、図１６などに示すように、解析の確度に応じた状態表示を、グラフィカルに行うのが容易である（請求項４，５）。
【００１９】
【実施例】
延伸仮撚加工機での解撚側での糸の異常張力波形の検出を例に、繊維機械の運転状態の解析を説明する。延伸仮撚加工機の構造と、糸に仮撚を与えるためのツィスター４や張力センサ６の構造を図１〜図３に示す。図４に異常原因解析装置の構成を示し、図５〜図８にその動作アルゴリズムを示す。図９〜図１２に延伸仮撚加工機での糸張力の異常波形を示し、図１３，図１４に特徴抽出用のウェーブレット変換での不等間隔ダウンサンプリングを示す。図１５に自己組織化を終えたＳＯＭ（自己組織化マップ）を可視化した例を示し、図１６、図１７に異常原因の表示を模式的に示す。図１８，図１９は誤差逆伝搬型のニューラルネットワークを用いた実施例を示し、図１８にその構成を、図１９に異常原因の表示例を示す。
【００２０】
図１の延伸仮撚加工機において、２は仮撚する糸を給糸するための給糸パッケージで、給糸パッケージ２からの糸１２は、第１フィードローラＦＲ１を介して第１ヒータＨ１を通過し、クーリングプレートＣ１で冷却される。なお給糸パッケージを、通常ＰＯＹ（部分延伸糸）を用いるため、ＰＯＹと呼ぶことがあり、また延伸仮撚加工機１で処理する糸は合成繊維のフィラメント糸である。４はツィスターで、図２に示すように、糸１２は一対のベルト１４，１６間を例えば図の上から下向きに通過して、ベルト１４，１６により撚りを与えられる。また、糸１２は、第１フィードローラＦＲ１と第２フィードローラＦＲ２との間で延伸される。ツィスター４で与えられた撚りは、第１フィードローラＦＲ１まで伝搬し、前記のヒータＨ１とクーリングプレートＣ１とを介して、固定される。
【００２１】
ツィスター４の下流側（解撚側）には、この下流側における糸の解撚張力が加工後の糸の品質や性状に大きく関係するため、張力センサ６を設け、糸の張力信号（この場合は、糸の解撚信号）Ｔを制御部８へ入力する。制御部８では、糸の張力波形に基づいて、ツィスター４等にフィードバック制御を加え、ツィスター４の出口側での糸張力を一定にするように制御する。そして張力センサ６の下流側には、第２フィードローラＦＲ２を設けて第２フィードローラＦＲ２までに撚りを解き、次いで第２ヒータＨ２及び第３フィードローラＦＲ３を設け、糸に弛緩熱処理を与える。このように延伸同時仮撚作用により、表面が平滑なフィラメント糸に嵩高さと伸縮性とを与える。なおこの明細書で、上流／下流は糸の進行方向に沿って定め、給糸パッケージ２に近い側を上流側とし、最終の延伸仮撚加工糸パッケージ１０に近い側を下流側とする。上記ツイスターはベルト式のものに限らず、フリクションディスク式のものであってもよい。後者の場合は、上述したフィードバック制御を省略するのが一般的である。延伸仮撚加工された糸は、巻取パッケージ１０として巻き取られる。ＷＤは巻取りドラムで、巻き取りパッケージ１０に接触して回転させる。
【００２２】
図３に、張力センサの構成を示すと、１８は回転体で、支点２０を中心にして回転し、２１〜２３はローラで、２４は回転体１８を例えば時計回り方向に引っ張るバネである。糸の張力がローラ２２に加わると、回転体１８には例えば反時計回りのモーメントＷが加わり、このモーメントＷがバネ２４からの力Ｆとつり合う位置へ回転体１８は回転する。そこで回転体１８の回転角やその微分値などを監視すると、糸１２の張力を監視できる。なお糸の張力は、これ以外にも種々のセンサで検出でき、張力センサの種類は任意である。
【００２３】
実施例では糸張力を解析対象とするが、糸の太さや、ヒータＨ１，Ｈ２、クーリングプレートＣ１などでの、糸の温度も解析対象に適している。例えば糸の温度は赤外線温度計などにより、周囲との温度差を差分形の信号として検出すればよい。糸の太さは光学的に検出できる。これらのデータは、糸の品質管理上重要なデータである。
【００２４】
図４に、糸張力の解析装置３２を示すと、張力センサ６からの張力信号Ｔは延伸仮撚加工機毎の制御部８に入力され、例えばフィードバック信号Ｆ．Ｂ．として、ツイスター４を制御する。複数台の延伸仮撚加工機の制御部８から、例えばアラームレベルを越えた信号を異常信号とし、例えばバッファを設けて波形を記憶し、アラームレベルを越えた異常信号が生じると、異常信号とその周囲の波形とを、工場ＬＡＮ３０などを介して、糸張力の解析装置３２へ入力する。この時、制御部８は糸の張力波形と延伸仮撚加工機の機台番号あるいは、錘番号とを送信し、機台番号や錘番号は、ニューラルネットワーク４２で、機台毎の癖や錘毎の癖を加味した処理を行うために用いる。解析装置３２には、前段の特徴ベクトル抽出部３４と後段のニューラルネットワーク４２とがあり、特徴ベクトルは、張力波形をウェーブレット変換したものに、機台番号や錘番号を付加したものである。
【００２５】
ウェーブレット変換部３６が特徴ベクトル抽出部３４の主要部を成しており、３８は不等間隔ダウンサンプリング処理部で、ウェーブレット変換した信号（ウェーブレット変換値）に対して、信号の特徴を表す点をサンプリングするように、不等間隔でサンプリングする。そして不等間隔によるダウンサンプリングにより、ウェーブレット変換値は間引かれ、ニューラルネットワーク４２では、特徴ベクトルの次元数が減少するので、処理が容易になる。４０は端部処理部で、延伸仮撚加工機の運転開始や運転終了、糸切れなどの不連続点に対し、不連続点での張力波形に対するウェーブレット変換値を記憶する。そして端部処理部４０は、ウェーブレット変換部３６で求めたウェーブレット変換値のうち、自己で記憶している信号、即ち不連続点に対するウェーブレット変換値と類似のものを検索して、変換値から削除する。
【００２６】
なお時間周波数分解では、ウェーブレット変換を用いたが、これに代えて短時間フーリエ変換や、短時間離散コサイン変換などの他の時間周波数分解を用いても良い。これらの時間周波数分解を用いる場合、窓関数ｗ（ｔ）を用い、窓関数ｗの値が０でない範囲の信号を、フーリエ変換や離散コサイン変換する。例えば短時間フーリエ変換の場合、窓関数をｗ（ｔ）とし、張力波形をｘ（ｔ）とすると、短時間フーリエ変換ＳＴＦＴ（ω，ｄ）は、
ＳＴＦＴ（ω，ｄ）＝∫ｅ−ｉωｔｗ（ｔ−ｄ）ｘ（ｔ）ｄｔ
で与えられる。ここに積分範囲は例えば−∞から∞で、ｉは虚数単位である。
【００２７】
ニューラルネットワーク４２は自己組織化マップ（ＳＯＭ）４４と、その学習用の学習データ入力部４６とから成る。また４５は自己組織化マップ４４に付属の検索部で、実稼働時には後述の特徴ベクトルに近接した参照ベクトルを持つユニットを検索する。学習時には入力された特徴ベクトルに最近接した参照ベクトルを検索し、その近傍のユニットの値を入力した特徴ベクトルに近づけるように更新する。特徴ベクトルに、繊維機械の機台番号や錘番号を加えると、機台や錘毎に以上張力の波形が異なるような場合にも対応できる。即ち機台や錘の相違を不確定要素として残して、異常原因を推定できる。ただしニューラルネットワークの大型化を避けるためには、機台や錘番号を特徴ベクトルに含めない方が好ましい。
【００２８】
自己組織化マップ４４に代えて、学習ベクトル量子化ＬＶＱなどを用いても良い。ＳＯＭもＬＶＱも２次元や３次元などに配置されたユニットをマップとして用い、競合学習を用いる点が共通である。ＳＯＭやＬＶＱにおいて、各ユニットの持つ特徴ベクトルを参照ベクトルと呼び、学習データ入力部４６や特徴ベクトル抽出部３４から入力される特徴ベクトルを入力ベクトルと呼ぶ。学習過程では、入力ベクトルに最も近い参照ベクトルを持つユニットを検索し、ＳＯＭのように教師なし学習の場合、このユニットとその周囲のユニットとの参照ベクトルを、入力ベクトルに近づけるように更新する。
【００２９】
ＬＶＱなどの教師あり学習の場合、各ユニットには異常張力波形の発生原因（異常原因）などのラベルが予め付されており、入力ベクトルと最も近い参照ベクトルが、入力ベクトルと同じラベルを持つ場合、参照ベクトルを入力ベクトルに近づける。入力ベクトルに最も近い参照ベクトルが、入力ベクトルとは別のラベルを持つ場合、即ち異常波形の発生原因が異なる場合、参照ベクトルを入力ベクトルから遠ざける向きに更新する。教師なし学習でも教師あり学習でも、これらの学習を参照ベクトルの値が収束するまで繰り返す。
【００３０】
自己組織化マップＳＯＭや学習ベクトル量子化ＬＶＱでは、特徴ベクトル抽出部３４から特徴ベクトルが入力されると、マップの各ユニットが持つ参照ベクトルと比較し、最も近い参照ベクトルを持つユニットを検索する。各ユニットは異常張力の発生原因などによりラベル、即ち分類されているので、入力ベクトルに最も近いユニットが選択されると、異常張力の発生原因などをマップ上に表示できる。例えば２次元や３次元のマップを、異常張力の発生原因などのような解析目標に従って意味で分類し、入力ベクトルをこの分類付きのマップと重ね合わせて表示することを、処理結果を可視化するという。そして処理結果を可視化したものを端末４８に表示すると、例えば図１５の表示となる。
【００３１】
データベース５０は、特徴ベクトル抽出部３４の出力の特徴ベクトルを記憶し、特徴ベクトルに対して、その発生時刻や、異常張力波形が発生した機台番号や錘番号などをラベルとして記憶する。このデータベースの異常張力波形を熟練したオペレータやサービスマンなどが解析して異常原因を求め、ニューラルネットワーク４２の出力と照合したりすることができる。またデータベース５０の異常張力波形を用いて、教師あり学習や教師なし学習で、ニューラルネットワーク４２を再学習させることもできる。
【００３２】
糸張力の解析装置３２は、ウェーブレット変換部やニューラルネットワークを備えたものであり、個々の延伸仮撚加工機などの繊維機械に設置するのはコスト的に問題があり、例えば各繊維工場に１〜複数台設けて、集中監視に用いる。しかしながらこのような信号処理装置のコストが低下すれば、個々の繊維機械に設置しても良い。また、繊維機械の錘毎に解析装置３２を設けるようにしてもよい。５１はＨＴＴＰサーバで、サービスマンや保全マンなどが持つ携帯電話５４に図１６の表示画面などを転送して、解析結果を携帯電話５４にグラフィカルに表示するためのものである。
【００３３】
また解析装置３２は、ルータ５２とＶＰＮ（バーチャル・プライベート・ネットワーク）や電話回線などを介し、遠隔した場所に設置することもできる。このような場合、解析装置３２で複数の工場からの糸張力の異常波形信号を処理する。工場からは、異常張力の波形の他に機台番号や錘番号を送信し、解析装置では、工場の番号や機台番号、錘番号を特徴ベクトルに含めて、工場毎や機台毎、錘毎の癖を含めて解析できるようにすることが好ましい。そして解析結果を各工場に転送して、工場の端末４９に表示すると共に、各工場での調査結果を学習用に受信することが好ましい。そして解析装置３２での解析結果と、工場での調査結果を照合すれば、解析装置の信頼性を評価でき、またニューラルネットワークの再学習もできる。即ち、各工場から受信した糸の異常張力波形を用いて、ニューラルネットワークを再度学習させることができる。ここで、ニューラルネットワークの初期的な学習に用いたデータは、再学習に用いても、用いなくても良い。また教師有り学習の場合、糸張力の異常波形に対して、工場での調査により判明した異常原因を、教師信号として用いればよい。さらに、再学習開始時のニューラルネットワークの状態は適当に初期化しても良いが、再学習前の状態を学習開始時の初期状態とすると便利である。このようにして遠隔の場所にある解析装置３２に、複数の繊維工場からのデータを集中し、ニューラルネットワーク４２の学習をより容易にすることができる。
【００３４】
ニューラルネットワーク４２は、出荷時までに学習を終了し、繊維工場内では学習を行わないようにすることもできる。このような場合、ニューラルネットワーク４２は、張力解析装置３２の製造者などが得た各ユニットに対する参照ベクトルを記憶して、入力された特徴ベクトルに最も近い参照ベクトルを検索するものということもできる。またこのようなニューラルネットワークでも、メンテナンス時などに参照ベクトルの記憶値を更新すると、ニューラルネットワークの性能を向上させることができる。
【００３５】
また解析装置を各工場に設置し、各工場でデータベース５０などに蓄積した特徴ベクトルを用いて、ニューラルネットワークを学習させても良い。そしてこの場合に、特徴ベクトルに対してオペレータの解析や実際の繊維機械の調査などによるラベル付けができる場合、教師あり学習が適している。なおこの明細書でラベル付けとは、張力波形信号に対してその原因となっている事象を対応させることや、自己組織化マップの各ユニットに対して対応する事象を対応させることをいう。このようにラベル付けは、解析対象の信号やマップの各ユニットに対して、何らかの事象を対応させることである。
【００３６】
図５に、ウェーブレット変換のアルゴリズムを示す。アナライジングウェーブレットとして、例えば、
Ψ（ｔ）＝ｔ・（２π）−１／２ｅｘｐ（−ｔ２／２）                        （１）
を用いる。アナライジングウェーブレットは逆変換が可能なウェーブレットであり、Ψ（ｔ）はガウス関数の１階導関数に負号を加えたものに相当する。（１）式のアナライジングウェーブレットΨ（ｔ）を用い、入力張力波形ｘ（ｔ）を（２）式に従い、離散ウェーブレット変換する。
Ｘｊ（ｂ）＝２−３ｊ／２∫Ψ（（ｔ−ｂ）・２−ｊ）ｘ（ｔ）ｄｔ        （２）
なお（２）式においてｊは整数で、ウェーブレット変換で用いるスケール（前記のａ）を２ｊに限定したもので、積分範囲は−∞から∞である。ｂは時間パラメータで、異常波形信号の開始時刻を例えば時刻０とすると、時刻ｂの付近の信号をガウシアンの１階導関数を窓関数としてウェーブレット変換することになる。このウェーブレット変換では、時刻ｂ付近の信号をスケール２ｊで変換するので、変換値にはスケールを表す添字ｊと時刻を表す変数ｂとが加わることになる。
【００３７】
延伸仮撚加工機の運転開始点や終了点、糸切れ点などの不連続点に対するウェーブレット変換値を、ニューラルネットワークでの処理対象から除去する。そこで、これらの不連続点に対するウェーブレット変換値を、端部処理部４０に記憶し、不連続点でのウェーブレット変換値に類似の信号を、求めたウェーブレット変換値より除去する。
【００３８】
続いて、ウェーブレット変換値を不等間隔でダウンサンプリングする。ウェーブレット変換値ｘｊ（ｂ）は連続変数ｂを備えており、冗長性の高い信号である。そこでこれを適宜の時間間隔でサンプリングし、冗長度を低下させて、ニューラルネットワークでの処理を容易にする。ウェーブレット変換値を間引いて、冗長度を低下させることを、ダウンサンプリングと呼ぶ。ダウンサンプリングは通常は一定の時間間隔で行われるが、それではウェーブレット変換値の特徴を取りこぼす恐れがある。そこで不等の時間間隔で、ウェーブレット変換値の特徴を維持するように、ダウンサンプリングする。
【００３９】
ダウンサンプリングの例を図１３，図１４に示す。図１３はＰＯＹＦ０１に対する波形で、図１４はＰＯＹＦ１８に対する波形である。これらの図で、最上段には張力波形そのものを示し、以下の６段にはｊ＝６からｊ＝１までのウェーブレット変換値を示し、横軸はｂである。このうちｊ＝６が最も粗いスケールで、最も低周波数成分に対応し、ｊ＝１が最も細かいスケールで、高周波成分に対応する。不等間隔ダウンサンプリングでは、
ｂｊｋ＝ａｒｇｍａｘ｜Ｘｊ（ｂ）｜          （３）
を求める。ここでＸｊ（ｂ）の絶対値の最大値を求める範囲は、ｂが２ｊ・ｋｂ０以上で、２ｊ・（ｋ＋１）ｂ０未満の範囲とし、ａｒｇｍａｘは｜Ｘｊ（ｂ）｜の最大値に対応するｂの値をｂｊｋとして出力する関数である。またｋは区間の番号、ｂ０は区間の幅である。そしてこのｂｊｋに対するウェーブレット変換の値をＸｊ（ｂｊｋ）とする。
【００４０】
この不等間隔ダウンサンプリングにより、所定の区間内でウェーブレット変換値の絶対値の最大値をサンプリングできる。これにより、特徴点を取りこぼさずに特徴ベクトルを低次元化できるだけでなく、波形の局所的な延び縮みに対してロバスト（頑健）な特徴ベクトルを抽出できる。得られたウェーブレット変換値をニューラルネットワークに出力する。なおウェーブレット変換値の絶対値の最大値に代えて、ウェーブレット変換値の極大値や極小値、変曲点などをサンプリングしても良い。
【００４１】
図６に、自己組織化マップＳＯＭの学習アルゴリズムを示す。最初にＳＯＭの各ユニットの参照ベクトルを適当な値に初期化し、学習用の入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルのユニットを求める。求めたユニットの参照ベクトルとその近傍のユニットの参照ベクトルを、入力ベクトルに近づけるように修正する。以上の処理を全ての入力ベクトルに対して繰り返し行い、１回の学習での参照ベクトルの修正量を徐々に減少させて、参照ベクトルを収束させる。これによって学習は完了し、以降は各ユニットの参照ベクトルを固定する。なおこの学習は糸張力の解析装置の製造者で行っても、各繊維工場で行っても良い。
【００４２】
図７に、ＳＯＭによる特徴ベクトルの分類アルゴリズムを示す。ウェーブレット変換部で得られた特徴ベクトル（入力ベクトル）に最も近い参照ベクトルを持つユニットを求め、このユニットの付近にマークを付けて、マップを例えば２次元図形として表示する。この表示では、マップを２次元あるいは３次元などの多次元のユニットのアレイとして表示し、ユニットに付されているラベルを色分けやラベル名の表示などで表示し、入力ベクトルに最も近いユニットをマークして表示する。２次元表示の場合、ユニットを六角形として表示すると、表示が容易である。
【００４３】
図８に、ＳＯＭに代えて、学習ベクトル量子化ＬＶＱを用いる際の学習アルゴリズムを示す。ＬＶＱでもＳＯＭと同様に、複数のユニットを２次元あるいは３次元などに配列したマップを用い、マップを異常張力波形の発生原因などにより分割してラベル化する。そして各ユニットを初期化する。
【００４４】
次に分類済みの入力ベクトル、即ち、異常張力波形の発生原因でラベルした入力ベクトルに対し、最も近い参照ベクトルを有するユニットを探索する。探索したユニットの分類が正しければ、このユニットのベクトルを入力ベクトルに近づけ、分類が誤っている場合、ユニットのベクトルを入力ベクトルから遠ざけるように更新する。この学習を繰り返して行い、１回の学習での参照ベクトルの更新の程度を徐々に小さくする。各入力ベクトルに対して、正しいラベルを持つユニットが最も近接したベクトルを持つようになるまで、学習を繰り返して行う。この結果、教師信号に対して正しいラベルのユニットが反応するようになる。
【００４５】
図９〜図１２に、延伸仮撚加工機で実際に生じた異常張力波形を表示する。なおこのラベル付けは、熟練したオペレータの判断によるもので、必ずしも正確ではない。またＰＯＹＦ０１の右側などで張力が急激に０に低下しているのは、糸切れが生じたためである。このような糸切れ自体を主な特徴としてニューラルネットワークが処理しないようにするため、端部処理部で糸切れなどの不連続点に対するウェーブレット変換値を記憶し、類似したウェーブレット変換値を取り除くようにしてある。
【００４６】
図９〜図１２を参照すると、異常張力波形をその発生原因に従って分類するためのポイントは、一見したところ分かりにくい。例えば図９のＰＯＹＦ１６と図１１のＴＡＩＬ０８は、未熟練者には類似の信号に見える。またＰＯＹＦ１２はＰＯＹＦ１１と類似しているというよりも、図１１のＴＡＩＬ１０やＴＡＩＬ２２に類似した信号のように見える。このように異常張力波形を、張力波形そのものから解析することは困難である。
【００４７】
これに対してウェーブレット変換を行うと、例えば図１３や図１４等のウェーブレット変換値が得られる。そして得られたウェーブレット変換値を自己組織化マップで処理すると、図１５の結果が得られる。なお図１５では、入力した張力波形に対し、最も近い参照ベクトルを有するユニットをラベルしている。各ユニットは六角形に表示され、意味のあるユニットは１つ置きに配置されている。各ユニットの色（濃淡レベル）は、隣接する６ユニットとの間の参照ベクトルの平均距離を表し、ユニットとユニットとの間の六角形の色（濃淡レベル）は、これらの２つのユニット間の参照ベクトルの距離を表している。距離の定義はここではユークリッド距離であるが、他の距離でも良い。また濃い色の六角形の繋がりは、ユニットの集団（クラスター）とクラスターとの間の壁を表している。また薄い色で連続した領域は、まとまった１つのクラスターを表している。
【００４８】
図１５において、ＴＡＩＬに対応する領域はマップの右下隅の付近にあり、ＥＬＥＣに対応する領域は左下付近にある。図１５のやや下側の右から中央部やや左側までに渡って、ＰＯＹＦに対応するクラスターが見られ、図１５上部のやや右側から中央部右端に渡って、ＰＯＹＤに対応するクラスターが見られる。ＰＯＹＤに対応するクラスターの左側には、ＯＴＨＲに対応するクラスターがある。このように図１５では教師なし学習にもかかわらず、異常張力波形を熟練者の解析と類似してクラスター化することができた。
【００４９】
図１６に、異常張力の原因の表示画面５６を示す。この図は図１５の一部の領域に、異常原因に対応するマーク５７を付したものである。これは処理上の概念では、張力の異常波形をウェーブレット変換した特徴ベクトルに、最も近い参照ベクトルを持つユニットを、マークしたものということができる。図１６に付したハッチングなどはユニット間の距離（参照ベクトルや特徴ベクトルが含まれるベクトル空間での距離）を示し、密度の高いハッチングは密度の低いハッチングよりも距離が大きく、点々は斜線のハッチングよりも距離が小さいものとする。
【００５０】
この表示には以下の特徴がある。
▲１▼  周囲のラベル（ここではＰＯＹＦ，ＴＡＩＬ，ＰＯＹＤ）との相対的な位置が、グラフィカルに表示されている。
▲２▼  この場合、ＰＯＹＦが異常原因の第１候補、ＰＯＹＤが第２候補、ＴＡＩＬが第３候補であることが分かり、異常原因の確度が定性的に一目瞭然となる。
▲３▼  異常原因に対する特徴ベクトルが、ラベルを付したユニットの参照ベクトルと、量子化のギャップ以下の誤差しかないような場合を除き、１つのラベルのみを確定的にマークすることはない。従って、解析精度を越えた表示をして、メンテナンスに混乱を来すことがない。
【００５１】
図１６では自己組織化済みのマップをそのまま表示し、それにマーク５７を付加したが、複数のユニットに広がったマークをマップに表示しても良い。このような例を図１７に示すと、５８は表示画面、５９はマークである。この表示画面５８では、マップのユニット間の距離の表示を省略する。その代わりに、異常原因の特徴ベクトルに最も近いユニットに、最も強い表示を行う。図１７でのハッチング密度の最も高いユニットがこれである。次にこのユニットの参照ベクトル、あるいは異常原因の特徴ベクトルと、各ユニットの参照ベクトルとの距離を、ハッチングなどで表示する。するとマーク５９は原則として複数ユニットに広がることになり、マーク５９のハッチングは異常原因に最も近いユニットから、各ラベルやクラスターまでの距離を示すことになる。
【００５２】
特徴ベクトルの抽出にはウェーブレット変換を用いたが、これは糸の異常張力波形が孤立した非定常なパルスだからである。ウェーブレット変換などの時間周波数分解に代えて、異常波形のパルスの平均値、分散、歪み、並びに４次以上のモーメントなどの統計量を、特徴ベクトルとしても良い。また糸の太さの変動を、短周期のものと長周期のもの、並びに１パルスのみで繰り返さないものなどに分類して処理したい場合、高速フーリエ変換で短周期や長周期の繰り返し型の糸の太さむらを処理し、１パルスのみの異常波形はＭＥＭ（マキシマム・エントロピー・メソッド）などでフーリエ変換しても良い。この場合の処理対象は、糸の太さの波形である。また前記のヒータＨ１，Ｈ２やクーリングプレートＣ１などの管理には、糸の温度波形を監視すると良い。さらに波形ではなく、時系列データを処理しても良く、また張力などの１種類のデータではなく、張力、太さ、糸温度、糸継ぎミス、モータの負荷、その他のメカニカルなデータ、など複数種類のデータを解析するようにしても良い。
【００５３】
ニューラルネットワークは、ＳＯＭやＬＶＱなどのようにユニットのアレイを用いるものに限らず、ニューロン層を１層以上に配置したものでよい。このような例を図１８，図１９に示す。教師あり学習で、教師入力とニューラルネットワークの出力との差を誤差として、入力ニューロン側へ誤差を逆伝搬するタイプのニューラルネットワーク６０を用いる。またニューロン層は、入力ニューロン層６２と出力ニューロン層６４の例えば２層とする。丸印で示すニューロン６５は、入力データに正負の重みを加えて線形加算したものを、シグモイド関数に入力して出力する。シグモイド関数は例えば
σ＝（１＋ｅｘｐ（−ｘ））−１ 
で与えられる。通常の誤差逆伝搬型のニューラルネットワークでは、出力層のニューロン６５が入力レンジの範囲で０か１かの値を取り、中間の値を取る範囲を狭くする。これは、ニューラルネットワークに、なるべく確定的な出力をさせるためである。これに対して図１８のニューラルネットワーク６０では、図の下部に実線で示すシグモイド関数のように、入力レンジの範囲内で、あるいは通常に考えられる特徴ベクトルの入力範囲内で、０と１との中間の値を出力する範囲を広くし、解析能力以上の表示を行わないようにする。
【００５４】
この結果を、図１６と類似の表示画面６６で示すと、マーク６８は３つのラベルの間にあり、その位置からＰＯＹＦが異常原因の第１候補、ＰＯＹＤが第２候補、ＴＡＩＬが第３候補であることが、グラフィカルに表示される。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例で糸張力の解析対象とした延伸仮撚加工機のブロック図
【図２】図１の延伸仮撚加工機で用いたツィスターの模式図
【図３】図１の延伸仮撚加工機で用いた張力センサの模式図
【図４】実施例の糸張力の解析装置のブロック図
【図５】実施例でのウェーブレット変換アルゴリズムを示すフローチャート
【図６】実施例での自己組織化マップ（ＳＯＭ）の学習アルゴリズムを示すフローチャート
【図７】実施例でのＳＯＭによる糸張力の異常波形の分類アルゴリズムを示すフローチャート
【図８】実施例での学習ベクトル量子化（ＬＶＱ）の学習アルゴリズムを示すフローチャート
【図９】図１の延伸仮撚加工機での糸の解撚張力の異常波形の例を示し、給糸パッケージ（ＰＯＹ）の解ジョ不良（ＰＯＹＦ）による波形を７例示す。
【図１０】図１の延伸仮撚加工機での糸の解撚張力の異常波形の例を示し、給糸パッケージ（ＰＯＹ）の内層解ジョ不良（ＰＯＹＩ）による波形２例と、給糸パッケージの最外層乱れ（ＰＯＹＤ）の波形５例を示す。
【図１１】図１の延伸仮撚加工機での糸の解撚張力の異常波形の例を示し、糸結合部の不良によるテールの通過（ＴＡＩＬ）による波形５例と、センサ異常などの電気的異常によるもの（ＥＬＥＣ）の波形４例を示す。
【図１２】図１の延伸仮撚加工機での糸の解撚張力の異常波形の例を示し、図９〜図１１以外の異常原因によるもの（ＯＴＨＲ）の波形６例を示す。
【図１３】図９のＰＯＹＦ０１の波形と特徴ベクトルとを示し、最上段は生の波形を、２〜７段目が、ｊ＝６〜１でのウェーブレット変換値（実線）と、不等間隔ダウンサンプリングによりサンプリングした特徴ベクトルの成分（丸印）とを示す。
【図１４】図９のＰＯＹＦ１８の波形と特徴ベクトルとを示し、最上段は生の波形を、２〜７段目が、ｊ＝６〜１でのウェーブレット変換値（実線）と、不等間隔ダウンサンプリングによりサンプリングした特徴ベクトルの成分（丸印）とを示す。
【図１５】糸張力解析装置の出力を示し、ウェーブレット変換を用いて特徴ベクトルを抽出し、ＳＯＭで異常原因を分類した際の、ＳＯＭの出力を可視化して示す。
【図１６】図１５のＳＯＭを用いた表示画面を模式的に示す図
【図１７】図１６の表示画面の変形例を示す図
【図１８】誤差逆伝搬型のニューラルネットワークを用いた実施例のブロック図
【図１９】図１７の実施例での表示画面を模式的に示す図
【符号の説明】
１                  延伸仮撚加工機
２                  給糸パッケージ（ＰＯＹ）
Ｈ１，Ｈ２              ヒータ
Ｃ１                  クーリングプレート
ＦＲ１〜ＦＲ３            フィードローラ
４                  ツィスター
６                  張力センサ
８                  制御部
１０                延伸仮撚加工糸パッケージ
１２                フィラメント糸
１４，１６          ベルト
１８                回転体
２０                支点
２１〜２３          ローラ
２４                バネ
３０                工場ＬＡＮ
３２                糸張力の解析装置
３４                特徴ベクトル抽出部
３６                ウェーブレット変換部
３８                不等間隔ダウンサンプリング処理部
４０                端部処理部
４２                ニューラルネットワーク
４４                自己組織化マップ（ＳＯＭ）
４５                検索部
４６                学習データ入力部
４８，４９          端末
５０                データベース
５１                ＨＴＴＰサーバ
５２                ルータ
５４                携帯電話
５６，５８，６６    表示画面
５７，５９，６８    マーク
６０                ニューラルネットワーク
６２，６４          ニューロン層
６５                ニューロン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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