(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。【効果】延伸仮撚加工機での糸張力異常を自動的に分類できる。【選択図】    図４
2004183140.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
繊維機械で処理中の糸の張力波形を解析するための装置において、
糸の張力波形を時間周波数分解した変換値に変換するための変換手段と、該変換値を解析するための解析手段とを備えたことを特徴とする、繊維機械用の糸張力の解析装置。
【請求項２】
前記変換手段が、ウェーブレット変換手段、短時間フーリエ変換手段、もしくは短時間離散コサイン変換手段であることを特徴とする、請求項１の繊維機械用の糸張力の解析装置。
【請求項３】
延伸仮撚加工機で処理中の糸の張力波形の、少なくとも異常張力波形を解析するようにしたことを特徴とする、請求項１または２の繊維機械用の糸張力の解析装置。
【請求項４】
延伸仮撚加工機の解撚側での糸の張力波形を、ウェーブレット変換手段により変換するようにしたことを特徴とする、請求項３の繊維機械用の糸張力の解析装置。
【請求項５】
前記変換値の特徴を抽出するように、該変換値を不等間隔でサンプリングして、前記解析手段に入力するようにしたことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかの繊維機械用の糸張力の解析装置。
【請求項６】
糸の張力波形の不連続点の解析結果への影響を除去するための手段を設けたことを特徴とする、請求項１〜５のいずれかの繊維機械用の糸張力の解析装置。
【請求項７】
前記解析手段がニューラルネットワークであることを特徴とする、請求項１〜６のいずれかの繊維機械用の糸張力の解析装置。
【請求項８】
繊維機械で処理中の糸の張力波形の解析方法において、
糸の張力波形を時間周波数分解した変換値に変換して、該変換値を解析することを特徴とする、繊維機械用の糸張力の解析方法。
【請求項９】
前記変換が、ウェーブレット変換、短時間フーリエ変換、もしくは短時間離散コサイン変換であることを特徴とする、請求項８の繊維機械用の糸張力の解析方法。
【請求項１０】
前記糸の張力波形が、延伸仮撚加工機の糸の張力波形の少なくとも異常張力波形であることを特徴とする、請求項８または９の繊維機械用の糸張力の解析方法。
【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、糸張力の解析に関し、特に糸の張力波形からの特徴信号の抽出に関する。
【０００２】
【従来技術】
【０００３】
【特許文献１】特許第２５７０１６５号公報
延伸仮撚加工機、リング精紡機などの紡績機、あるいはワインダーなどの繊維機械では、張力センサを設けて処理中の糸の張力を監視し、繊維機械の制御にフィードバックすることが知られている。例えば特許文献１では、延伸仮撚加工機でのツィスター（仮撚装置）の下流側に張力センサを設けて、糸張力の瞬時値の異常と平均値の異常とを検出するようにしている。
【０００４】
延伸仮撚加工機を例に糸の張力波形の検出を図１〜図３に示すと、１は延伸仮撚加工機で、１錘分を模式的に示している。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。
【０００５】
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。なおＷＤは巻取ドラムで、巻き取りパッケージ１０と接触して回転させる。
【０００６】
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。
【０００７】
しかしながら、糸の張力波形の解析、特に張力の異常波形の解析は容易ではない。図９〜図１２に、延伸仮撚加工機１での糸の解撚張力の異常波形の例を示す。異常の原因には、給糸パッケージでの糸の解ジョ不良（ＰＯＹＦ）、給糸パッケージでの糸の内層解ジョ不良（ＰＯＹＩ）、給糸パッケージでの糸の最外層乱れ（ＰＯＹＤ）、糸の結合部の通過（ＴＡＩＬ）、センサの異常などの電気的な異常（ＥＬＥＣ）、糸はずれなどのその他の異常（ＯＴＨＲ）などがある。これらの異常波形を図９〜図１２に示すが、異常波形からどのような異常が生じているのかを、機械的に推測することは困難である。例えば、ＰＯＹＦ１６の波形とＰＯＹＦ１４の波形が同じ原因に基づくものと分類でき、ＴＡＩＬ２４の波形を、ＰＯＹＦ１６の波形から見て、ＰＯＹＦ１４の波形よりも非類似な波形である、と認識できる、認識装置を開発するのは容易ではない。
【０００８】
これらのため、延伸仮撚加工機での糸の異常張力波形を機械的に解析して、異常原因を自動的に突き止めることは困難である。このため現状では、異常張力波形を記憶し、熟練したオペレータやサービスマンが波形を分析して、原因（異常箇所）をマニュアルで判断している。そこで延伸仮撚加工機の異常張力波形などを自動的に解析できれば、大きな意味がある。そしてこれに関する問題は、糸の異常張力波形から異常原因を解析することが困難であることにある。例えば前記のＰＯＹＦ１６とＰＯＹＦ１４及びＴＡＩＬ２４の波形の場合、これらの波形間の見かけ上の類似点と相違点とを用いて、異常原因を解明するのは難しい。従って、このような見かけ上の特徴ではなく、異常原因の解明に有効な特徴を、波形から抽出する必要がある。
【０００９】
なお張力波形の解析が難しいことは、延伸仮撚加工機に限らず、紡績機やワインダーなどでも同様である。特に異常張力波形は、パルス的に発現するので、スペクトルとしては非定常であり、フーリエ変換などの通常のスペクトル解析が用いられない。また異常原因が異なるにもかかわらず、一見したところ波形が類似している場合が多く、真の特徴を抽出するのが難しい。
【００１０】
【発明の課題】
この発明の基本的課題は、繊維機械で処理中の糸の張力波形の解析を容易にすることにあり、特に糸張力の異常波形のような非定常で複雑な波形の解析を容易にすることにある（請求項１〜１０）。
請求項２，９の発明での追加の課題は、変換手段の具体的な構成を提供することにある。
請求項３，４，１０の発明での追加の課題は、延伸仮撚加工機での糸張力の異常波形の解析を容易にすることにある。
請求項５の発明での追加の課題は、糸の張力波形を変換した変換値の冗長性を抑制し、解析を容易にすることにある。
請求項６の発明での追加の課題は、糸切れなどの糸の張力波形での不連続点の影響を除いて、解析を容易にすることにある。
請求項７の発明での追加の課題は、具体的な解析手段の例を提供することにある。
【００１１】
【発明の構成】
この発明は、繊維機械で処理中の糸の張力波形を解析するための装置において、糸の張力波形を時間周波数分解した変換値に変換するための変換手段と、該変換値を解析するための解析手段とを備えたことを特徴とする、繊維機械用の糸張力の解析装置にある（請求項１）。
好ましくは、変換手段を、ウェーブレット変換手段、短時間フーリエ変換手段、もしくは短時間離散コサイン変換手段とし（請求項２）、特に好ましくはウェーブレット変換とする。
【００１２】
好ましくは、延伸仮撚加工機で処理中の糸の張力波形の、少なくとも異常張力波形を解析する（請求項３）。
特に好ましくは、延伸仮撚加工機で実用上重要な解撚側の糸の張力波形を、ウェーブレット変換により時間周波数分解するように変換して解析する（請求項４）。
【００１３】
好ましくは、前記変換値の特徴を抽出するように、該変換値を不等間隔でサンプリングして、前記解析手段に入力する（請求項５）。このためには例えば、例えば変換値をサンプリングする区間を定め、この区間内での変換値の絶対値の最大値や最小値をサンプリングする。
【００１４】
好ましくは、糸の張力波形の不連続点の解析結果への影響を除去するための手段を設ける（請求項６）。不連続点は例えば糸切れが生じた点などである。
【００１５】
また好ましくは、前記解析手段をニューラルネットワークとする（請求項７）。
【００１６】
この発明はまた、繊維機械で処理中の糸の張力波形の解析方法において、糸の張力波形を時間周波数分解した変換値に変換して、該変換値を解析することを特徴とする（請求項８）。
好ましくは、変換をウェーブレット変換、短時間フーリエ変換、もしくは短時間離散コサイン変換でとし、特に好ましくはウェーブレット変換とする（請求項９）。
【００１７】
好ましくは、糸の張力波形を、延伸仮撚加工機の糸の張力波形の少なくとも異常張力波形とする（請求項１０）。
【００１８】
【発明の作用と効果】
この発明では、繊維機械で処理中の糸の張力波形を、時間周波数分解して変換する。このような変換には、例えばウェーブレット変換や短時間フーリエ変換、短時間離散コサイン変換などがある。そしてこれらの変換により、張力波形    ｘ（ｔ）は変換値Ｘ（ａ，ｂ）に変換され、ここでａは周波数やその逆数に相当するスケールなどの変数である。ｂは時間に対応する変数で、変換値Ｘ（ａ，ｂ）は時刻ｂの付近の張力波形を周波数やスケールなどで分解した際のａ成分を意味する。例えばパルス的な異常波形の場合、パルスの発現開始からの時間をｂとすると、変数ｂはパルス内での時間を示している。なおこの発明の対象は、張力の異常波形に限らない。
【００１９】
張力波形を時間周波数分解することの意味は、張力波形を周波数などに対応する変数ａと、波形内での時刻に対応する変数ｂの、２つの変数に関して分解することである。このため波形の中で、周波数に対するエネルギーの分布（スペクトル）が時間的に変化する場合でも、ある時間の付近での周波数の分布などの信号を取り出すことができる。ところで、糸の張力波形の内で、異常波形はパルス的に孤立して生じる非定常な信号である。このような非定常な信号は、フーリエ変換などで処理するのには適さない。しかし時間周波数分解では、このような非定常な信号でも、周波数分解できる、また波形が進むと共にスペクトルが変化する場合でも、言い換えると波形内でのスペクトルが一定でない場合でも、特徴を抽出できる。時間周波数分解では、例えばある時刻ｂの付近での、周波数やスケールに対するエネルギーの分布が得られる。このような信号は非定常な波形の特徴を表現しており、張力波形そのものを解析するよりも、波形解析が容易になる。
【００２０】
例えば図１５は、延伸仮撚加工機での解撚側での糸の張力波形をウェーブレット変換し、ニューラルネットワークの一種であるＳＯＭ（自己組織化マップ）により、処理した結果を示している。ＳＯＭでの学習は教師なし学習で、張力波形のウェーブレット変換値を学習用の特徴ベクトルと見なして、マップの各ユニットの持つ参照ベクトルを学習により更新して行く。そしてマップ上の近接した位置のユニットは、互いに類似した参照ベクトルを持つように学習する。図１５でのＰＯＹＦ１２などのラベルは、各ユニットの参照ベクトルへの注釈である。図１５は、ウェーブレット変換値の類似性を用いて、異常波形を分類したものということができるが、教師なし学習にも係わらず、異常原因が同じ張力波形は互いに集まって、クラスターを形成している。
【００２１】
これに対して、図１６はウェーブレット変換を経ずに、張力波形をそのままＳＯＭで処理した結果を示している。異なる異常原因の波形が近接した位置に表れ、クラスター化の信頼性はウェーブレット変換を用いた場合よりも低い。ところでウェーブレット変換を用いることにより、教師なし学習のニューラルネットワークで、異常原因に従って波形を分類できるのであれば、教師あり学習のニューラルネットワークを用いると、より容易に波形を分類できる。また判別分析などのニューラルネットワーク以外の解析手法を用いる場合でも、ウェーブレット変換値などの時間周波数変換による変換値を入力とすると、波形の分類はより容易になる。このように時間周波数分解を用いることにより、糸の張力波形の特徴を抽出でき、異常原因などを容易に解析できる。
【００２２】
時間周波数分解に用いる変換は、ウェーブレット変換でも短時間フーリエ変換でも、あるいは離散コサイン変換やその他の変換でも良いが、時間の窓を用いて、その窓内の波形を、周波数やその逆数に相当するスケールなどの関数に変換するものがよい。これらの内で、ウェーブレット変換では高周波部分で時間の窓が狭くなるので、波形内でのスペクトルが時間的に一定でない場合に、高周波部分の時間的変動を反映した変換値を得やすく、特徴抽出が特に容易である。
【００２３】
対象とする繊維機械は延伸仮撚加工機に限らないが、糸の張力は延伸仮撚加工機で特に重要な要素である。特に延伸仮撚加工機においては、ツイスターの直ぐ下流側における糸の解撚張力は重要な要素である。そして延伸仮撚加工機での糸の異常張力波形を自動的に解析できると、異常波形が生じた際に、点検箇所の判別、操業の続行の可否、製品品質への影響の程度などを、自動的に判別できる。このため従来は熟練したオペレータやサービスマンしか判断できなかったことを、解析装置で簡単に判別できるようになる。また、熟練したオペレータやサービスマン以上にも正確に判別可能にもなる。
【００２４】
変換での技術的な問題として、時間周波数分解した変換値のサンプリング間隔がある。波形ｘ（ｔ）を時間に対応する変数ｂと周波数に対応する変数ａの双方を変数とする信号Ｘ（ａ，ｂ）に変換すると、信号Ｘには冗長性があるので、適当な間隔で変換値をサンプリングするのが好ましい。ここで変換値Ｘを一定の時間間隔でサンプリングすると、波形の特徴を反映した部分を取りこぼすことがある。そこで変換後の信号Ｘ（ａ，ｂ）を不等間隔でサンプリングすると、変換信号の冗長性を除きながら、波形の特徴を逃さずに反映したものをサンプリングして、ニューラルネットワークなどの解析手段で用いることができる。
【００２５】
また繊維機械の運転開始や運転停止の際や、あるいは糸切れなどが生じた際には、張力波形は不連続に変化する。張力波形が不連続に変化する波形上の位置を不連続点とすると、不連続点の影響が解析手段に及ぶのを防止することが好ましい。例えば糸切れなどの不連続点での張力波形を、予めウェーブレット変換などの時間周波数分解で処理して、変換値を記憶する。そしてこの記憶値に類似した信号を除いて、解析手段に入力されないようにすることが好ましい。あるいは逆に、解析手段がニューラルネットワークの場合、解析手段にこの種の不連続信号を学習させて、不連続信号の影響を受けにくくすることもできる。このことはニューラルネットワーク以外の解析手段を用いる場合も同様で、不連続点での不連続信号を、張力の異常波形から判別できるように、解析手段を構成することが好ましい。
【００２６】
時間周波数分解により得られた変換値を、多次元信号であるとの点から、特徴ベクトルと呼ぶ。そして特徴ベクトルを解析することにより、張力波形の原因となっている現象を分類する。解析にニューラルネットワークを用いると、解析アルゴリズムをマニュアルで開発する必要がなく、しかも図１５に示したように、異常波形の解析が可能である。
【００２７】
【実施例】
図４〜図１５に、実施例を示す。対象とする繊維機械は図１の延伸仮撚加工機１で、ツィスター４の種類や張力センサ６は任意で、張力センサ６はツィスター４の上流側にも配置しても良いが、延伸仮撚加工機においては、ツイスターの下流側における糸の解撚張力を検出できるように設けるのが好ましい。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、ツィスター４の制御に用いられる。制御部８は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。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とがある。なお、解析装置３２は、延伸仮撚加工機毎に設けられても、延伸仮撚加工機の錘毎に設けられてもよい。
【００２８】
ウェーブレット変換部３６は特徴ベクトル抽出部３４の主要部で、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。また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し、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。
【００２９】
なお実施例では、時間周波数分解に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。
【００３０】
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。なお自己組織化マップ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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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錘の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、ニューラルネットワーク４２を再度学習させることもできる。
【００３４】
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る。しかしながら将来、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することもできる。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し、解析結果を各工場に連絡すると共に、各工場での調査結果を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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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６角形として表示すると、表示が容易である。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
これに対して図１６は、ウェーブレット変換を用いず、張力波形そのものをニューラルネットワークで処理した際の結果を示す。クラスターとクラスターとの境界は曖昧で、異常張力波形への解析は不完全であった。
【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】糸張力解析装置の出力を示し、張力波形信号をそのままＳＯＭで分類した際の、ＳＯＭの出力を可視化して示す。
【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）
４６          学習データ入力部
４８          端末
５０          データベース
５２          ルータ
【図１】
2004183140.tif 000003
【図２】
2004183140.tif 000004
【図３】
2004183140.tif 000005
【図４】
2004183140.tif 000006
【図５】
2004183140.tif 000007
【図６】
2004183140.tif 000008
【図７】
2004183140.tif 000009
【図８】
2004183140.tif 000010
【図９】
2004183140.tif 000011
【図１０】
2004183140.tif 000012
【図１１】
2004183140.tif 000013
【図１２】
2004183140.tif 000014
【図１３】
2004183140.tif 000015
【図１４】
2004183140.tif 000016
【図１５】
2004183140.tif 000017
【図１６】
2004183140.tif 000018