(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、高周波数帯域の信号から小信号部分を除去して、特徴ベクトルを抽出する。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、かつ特徴ベクトルからノイズを除去できる。【選択図】    図８
2005232624.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
繊維機械で処理中の糸データの解析装置において、
糸データから高周波側のノイズを除去して時間周波数分解するための変換手段を設けたことを特徴とする、繊維機械の糸データの解析装置。
【請求項２】
前記変換手段を、糸データを時間周波数分解するための時間周波数分解手段と、時間周波数分解した糸データに対して、高周波側の信号中の小信号成分に対するダイナミックレンジを圧縮するノイズ除去手段とで構成したことを特徴とする、請求項１の繊維機械の糸データの解析装置。
【請求項３】
前記変換手段からのの信号を処理して、繊維機械の異常原因を推定するためのニューラルネットワークを設けたことを特徴とする、請求項１または２の繊維機械の糸データの解析装置。
【請求項４】
前記変換手段からの信号に既知の異常原因のデータを付加して、前記ニューラルネットワークを学習させるようにしたことを特徴とする、請求項３の繊維機械の糸データの解析装置。
【請求項５】
前記ニューラルネットワークがＳＯＭ(自己組織化マップ)で、コードブックベクトルを持つセルを複数有し、ＳＯＭの学習時に、前記変換手段からの信号である複数の入力ベクトルの各々に対して、近接したコードブックベクトルを持つセルを割り当てた後に、割り当てたセルの周囲のセルのコードブックベクトルを変更して学習するようにしたことを特徴とする、請求項３または４の繊維機械の糸データの解析装置。
【請求項６】
前記ニューラルネットワークがＳＯＭ(自己組織化マップ)で、コードブックベクトルを持つセルを複数有し、前記変換手段からの入力ベクトルに対して、近接したコードブックベクトルを持つセルを割り当てると共に、割り当てたセルの周囲のセルのコードブックベクトルを変更して学習するようにし、
さらに入力ベクトルに対応する異常原因を、入力ベクトルの種類として、入力ベクトルの種類と、入力ベクトルを割り当てたＳＯＭ上のセル間の位置の相関を、ＳＯＭの評価として求めるための評価手段を設けたことを特徴とする、請求項３〜５のいずれかの繊維機械の糸データの解析装置。
【請求項７】
繊維機械で処理中の糸データの解析装置において、
糸データを時間周波数分解するための時間周波数分解手段と、得られた時間周波数分解信号に既知の異常原因のデータを付加するための手段、とを設けたことを特徴とする、繊維機械の糸データの解析装置。
【請求項８】
前記時間周波数分解信号により繊維機械の異常原因を推定するためのニューラルネットワークを設けると共に、前記既知の異常原因のデータを付加した時間周波数分解信号を用いて、前記ニューラルネットワークを学習させるようにしたことを特徴とする、請求項７の繊維機械の糸データの解析装置。
【請求項９】
前記繊維機械で処理中の糸データが、延伸仮撚加工機で処理される糸の解撚張力データであることを特徴とする、請求項１〜８のいずれかの繊維機械の糸データの解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は延伸仮撚加工機、紡糸巻取機、紡績機、巻返機などの繊維機械の糸データの解析に関する。
【背景技術】
【０００２】
延伸仮撚加工機、紡糸機から防止されたフィラメント糸を巻き取る紡糸巻取機、あるいは巻返機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。またこれ以外に、糸の太さや糸の温度などの波形も繊維機械の制御に重要である。これに関連して特許文献１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、測定した糸の張力を高速フーリエ変換(ＦＦＴ)して、延伸仮撚加工機を管理することを開示している。特許文献２は自己組織化マップ(ＳＯＭ)の学習について開示しているが、繊維機械への応用には触れていない。特許文献３は発明者らの先願で、繊維機械の糸の張力波形を時間周波数分解した後に、自己組織化マップで処理して、繊維機械の異常原因を推定することを開示している。
【０００３】
延伸仮撚加工機での糸の張力波形を例に、糸データの解析を図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。
【０００４】
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。
【０００５】
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。
【０００６】
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４〜図７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４〜図７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。
【０００７】
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。
【０００８】
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、紡糸巻取機や巻返機などでも同様である。特に異常張力波形などの異常信号は、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。
発明者はこのような問題に対して、前記のように特許文献３で、時間周波数分解とＳＯＭとを用いた異常原因の解析装置を提案した。そしてその後、異常原因の解析精度を増すため、時間周波数分解信号からノイズを除去する必要があること、ニューラルネットワークの学習に、異常原因の種類を既知データとして付加した方が効果的であること、などを見出した。またニューラルネットワークとして用いるＳＯＭの学習では、全ての入力ベクトルに対して公平に、言い換えると全ての入力ベクトルの特徴を効果的に学習できる、学習法が必要であることを見出した。さらに学習させたＳＯＭの評価が必要であることも見出した。
【特許文献１】特許第３４５３３１９号公報
【特許文献２】特開２０００−１２２９８９号公報
【特許文献３】特願２０００−３５０７８３号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
この発明の基本的課題は、繊維機械の異常原因の推定精度を増すことができるようにすることにある。
この発明での追加の課題は、時間周波数分解信号の高周波側でのノイズを除去し、時間周波数分解信号中のノイズを小さくすることにある。  
この発明での追加の課題は、時間周波数分解信号から繊維機械の異常原因を推定するための、精度の高いニューラルネットワークが得られるようにすることにある。
この発明での追加の課題は、ＳＯＭの学習時の入力ベクトルの入力順序等に依存せずに、効果的な学習が行えるようにすることにある。
この発明での追加の課題は、ＳＯＭの性能を評価し得るようにすることにある。
この発明の課題はまた、時間周波数分解信号に異常原因の既知データを付加して、解析装置の学習や初期化などを行うことにより、異常原因が未知の糸データを正確に分類できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明は、繊維機械で処理中の糸データの解析装置において、糸データから、高周波側のノイズを除去して時間周波数分解するための変換手段を設けたことを特徴とする。
好ましくは、前記変換手段を、糸データを時間周波数分解するための時間周波数分解手段と、時間周波数分解した糸データに対して、高周波側の信号中の小信号成分に対するダイナミックレンジを圧縮するノイズ除去手段とで構成する。
また好ましくは、前記変換手段からの信号を処理して、繊維機械の異常原因を推定するためのニューラルネットワークを設ける。
特に好ましくは、前記変換手段からの信号に既知の異常原因のデータを付加して、前記ニューラルネットワークを学習させる。
【００１１】
また好ましくは、前記ニューラルネットワークがＳＯＭ(自己組織化マップ)で、コードブックベクトルを持つセルを複数有し、ＳＯＭの学習時に、前記変換手段からの信号である複数の入力ベクトルの各々に対して、近接したコードブックベクトルを持つセルを割り当てた後に、割り当てたセルの周囲のセルのコードブックベクトルを変更して学習させる。
【００１２】
好ましくは、前記ニューラルネットワークがＳＯＭ(自己組織化マップ)で、コードブックベクトルを持つセルを複数有し、前記変換手段からの入力ベクトルに対して、近接したコードブックベクトルを持つセルを割り当てると共に、割り当てたセルの周囲のセルのコードブックベクトルを変更して学習するようにし、
さらに入力ベクトルに対応する異常原因を、入力ベクトルの種類として、入力ベクトルの種類と、入力ベクトルを割り当てたＳＯＭ上のセル間の位置の相関を、ＳＯＭの評価として求めるための評価手段を設ける。
【００１３】
この発明はまた、繊維機械で処理中の糸データの解析装置において、糸データを時間周波数分解するための時間周波数分解手段と、得られた時間周波数分解信号に既知の異常原因のデータを付加するための手段、とを設けたことを特徴とする。好ましくは、前記時間周波数分解信号により繊維機械の異常原因を推定するためのニューラルネットワークを設けると共に、前記既知の異常原因のデータを付加した時間周波数分解信号を用いて、前記ニューラルネットワークを学習させる。
【００１４】
繊維機械の種類や糸のデータの種類は任意であるが、好ましくは繊維機械で処理中の糸データを、延伸仮撚加工機で処理される糸の解撚張力データとする。
【００１５】
この発明の糸データの解析装置は、繊維機械と一体にしても良く、あるいは繊維機械とは別体にしてネットワークなどを介してサービスセンターなどに設置しても良い。また時間周波数分解や学習用に異常原因を示す既知データを付加するところまでは繊維工場などで処理して、これに対応する時間周波数分解手段やノイズ除去手段、異常原因の既知データの付加手段までは繊維工場に設け、ニューラルネットワークはサービスセンターなどに分離して設けても良い。さらにＳＯＭには、学習用の入力ベクトルに教師データを付加したものを含めるものとする。
【発明の効果】
【００１６】
この発明では、繊維機械で処理中の糸データを、時間周波数分解するように変換する。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リ、特にウェーブレット変換が好ましい。そしてこれらの変換により、糸のデータ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の付近の糸のデータ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。例えば糸のデータが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。なお糸のデータには例えば糸の張力波形や太さの波形、温度波形などがある。
【００１７】
次に発明者は、時間周波数分解信号の高周波側にはノイズが多いことを見出した。これは異常信号とは関係のない定常的な糸の振動等のデータが、小信号として多数含まれるためであった。そこで時間周波数分解信号の高周波側からノイズを除去することにより、糸のデータの解析精度を向上させた。
【００１８】
また時間周波数分解した糸のデータはニューラルネットワークで処理して、繊維機械の異常原因を推定することが好ましい。またニューラルネットワークには、異常原因を視覚的に表示するのが容易なＳＯＭ(自己組織化マップ)が好ましい。ＳＯＭの学習で、時間周波数分解信号から成る入力ベクトルに、その異常原因を既知データとして付加して学習させると、学習はより効果的になり、実使用時に未知の異常原因のデータを正確に分類できるようになった。
【００１９】
ＳＯＭの学習では、入力ベクトルを複数用い、各入力ベクトルに例えば最近接したコードブックベクトルを持つセルを割り当て、割り当てたセルの周囲のコードブックベクトルを修正する。複数の入力ベクトルを１つずつＳＯＭに入力し、入力の都度、周囲のセルのコードブックベクトルを修正すると、入力の順序等にＳＯＭの学習が依存する。また入力ベクトルを複数サイクル学習させるものとして、学習サイクル毎に入力の順序を変更しても、結果は余り改善されなかった。これに対して、複数の入力ベクトルに対して最初に近接したセルを割り当て、次いで割り当て済みの各セルの周囲のセルのコードブックベクトルを変更すると、言い換えると、セルの割り当てを複数の入力ベクトルに対し一括して行い、周囲のセルのコードブックベクトルの変更をこの後に行うと、より精度の高いＳＯＭを得ることができた。
【００２０】
学習したＳＯＭは、入力ベクトルの種類と、ＳＯＭ上のセルの位置の相関を求めることにより評価できた。同じ種類の入力ベクトルに対するＳＯＭ上のクラスターがより明瞭になれば、言い換えると、入力ベクトルの種類毎のクラスターが互いに入り混じらずに形成されるようになると、より良いＳＯＭということができる。そして、入力ベクトルの種類とＳＯＭ上のセルの位置の相関を求めることにより、学習済みのＳＯＭの評価が可能になった。
【００２１】
時間周波数分解信号から成る入力ベクトルに、その異常原因を既知データとして付加すると、ニューラルネットワークの学習をより効果的に行うことができた。なおニューラルネットワークを、時間周波数分解手段や既知データの付加手段とは別体に設けることも可能で、時間周波数分解手段と既知データの付加手段とをまとめて糸データの解析装置とすることもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下に本発明を実施するための最適実施例を示す。
【実施例】
【００２３】
図８〜図２０に、実施例とその特性とを示す。対象とする繊維機械は、図１の延伸仮撚加工機１であるが、紡糸巻取機や巻返機あるいは紡績機などでも良く、解析対象の糸のデータは張力波形の他に、糸の太さや糸の温度などでも良い。さらに張力センサ６の種類は任意で、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８に、糸張力の解析装置３０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として、延伸仮撚機１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ＬＡＮなどを介して、糸張力の解析装置３０へ入力する。解析装置３０には、前段の特徴ベクトル抽出部３２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３０は、延伸仮撚加工機毎に設けても、また延伸仮撚加工機の錘毎に設けても、あるいは繊維工場毎に設けても良く、またインターネットなどを介して遠隔のサービスセンターなどに設けても良い。
【００２４】
ウェーブレット変換部３４は特徴ベクトル抽出部３２の主要部で、３６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。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る。
【００２５】
ノイズ除去部３８では、ダウンサンプリングした特徴ベクトルの内で、高周波側のＸ2,Ｘ3信号(j＝2,3の信号)に対し、小信号部分(メジアンや平均などからの偏差の小さな信号の部分)の値を、メジアンや平均などに揃える処理を行う。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３４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】
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。
【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、評価部４８とから成る。学習データ入力部４６では、特徴ベクトル抽出部３２の信号に、異常原因を示す信号を付加してＳＯＭ４４に入力して学習させる。評価部４８は、ＳＯＭの学習結果を評価する。ＳＯＭは例えば２次元に配置されたセルをマップとして用い、各セルの持つ特徴ベクトルをコードブックベクトルと呼び、特徴ベクトル抽出部３２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、複数の入力ベクトルの各々に対し、最も近いコードブックベクトルを持つセルを検索する。全ての入力ベクトルに対してセルを割り当てた後に、セルのコードブックベクトルの値を変更する。例えば最初の入力ベクトルに対応するセルから初めて、１ベクトルずつ順に、入力ベクトルに割り当てたセルとその周囲のセルとのコードブックベクトルを、入力ベクトルに近づけるように更新する。入力ベクトルに対するセルの割り当てと、セルのコードブックベクトルの変更とを別個に行うので、この学習をバッチ学習という。
【００２８】
評価部４８はＳＯＭの学習結果(学習後の各セルのコードブックベクトルの値)を評価し、例えば評価指数が所定の値以上になるまで、もしくはＳＯＭのコードブックベクトルの値が収束するまで、あるいは所定の回数バッチ学習を繰り返すまで、バッチ学習を複数回繰り返す。ＳＯＭの学習が終了すると、異常原因が未知の入力ベクトルを入力し、ＳＯＭで分類し、端末５０などに表示する。
【００２９】
図９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。
【００３０】
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。
【００３１】
また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一定の時間間隔で行っても良く、ウェーブレット変換値の特徴を取りこぼさないように、不等の時間間隔で行っても良い。
【００３２】
ダウンサンプリングの例を図１０に示す。図の最上段には張力波形そのものを示し、以下の５段にはj＝６からj＝２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＝２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。
【００３３】
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。
【００３４】
高周波側のＸ2,Ｘ3の信号では、信号の大部分は異常張力パルスとは関係のない、張力の振動などによるものであることが判明した。そこでこのような信号を除去することが、ＳＯＭでの解析を容易にするために望ましい。なおここでは簡単のため、添字bや添字ｋは示さない。Ｘ2に対して、その項数をｎ2、分布のメジアンをｍ2,標準偏差をσ2として、例えばｍ2±σ2・(２Logｎ2)１／２の範囲内の信号をｍ2に揃える(5)。ここにLogは自然対数で
(２Logｎ2)１／２を係数ｇ2というと、ｇ2は項数ｎ2の増加関数で、例えば１よりも大きな値である。ここでの処理は、Ｘ2,Ｘ3の信号の大部分が意味がないので、メジアンや平均などから、標準偏差σ2の所定倍以上離れている信号のみを残し、これよりも小さな信号をノイズとして除去することである。同様の処理を信号Ｘ3にも施し、得られた信号Ｓ2,Ｓ3を、信号Ｘ2,Ｘ3の代わりに、ウェーブレット変換部の出力として用いる。
【００３５】
Ｘ2,Ｘ3に対するノイズ除去を模式的に図１１に示す。メジアンｍ2から±ｇ2・σ2以内の信号をメジアンに揃え、その外側に分布していた信号を有効な信号として用いる。ノイズの除去は、高周波側での小さな信号に対して、ダイナミックレンジを縮めることであり、実施例ではメジアンから±ｇ2・σ2以内の信号のダイナミックレンジを０にしたが、これに限るものではない。
【００３６】
図１２に、自己組織化マップＳＯＭの学習アルゴリズムを示す。ウェーブレット変換部からの入力ベクトルＮ(ここでは２２５次元のベクトルで、その番号を添字iで示すことがある)に対して、９種類の異常原因を示す９項を付加する。例えば５番目の異常原因に対応する入力ベクトルであれば、異常原因に対する９項の５番目の項の値をｚとし、他を０とする。全ての入力ベクトルの集団での共相関行列を求め、その最大固有値を求めてその２乗をｚとする。これによって適度の強さの教師信号が得られた。
【００３７】
またＳＯＭの各セルのコードブックベクトルを適当な値に初期化し、ここで教師信号(異常原因)に対する部分の初期値は０にした。次にバッチ学習でＳＯＭを学習させる。全入力ベクトルＮ1〜Ｎmに対して、最も近いコードブックベクトルを持つセルＣ1〜Ｃnを求める。次に例えば１からｍへの順で、入力ベクトルＮiを取り出し、セルＣiとその付近のセルのコードブックベクトルをＮiに近づける。全入力ベクトルに対してこの処理を行うと、バッチ学習を１回行ったことになり、ＳＯＭの評価指数が所定以上になった、ＳＯＭの各セルのコードブックベクトルが収束した、あるいは所定回数以上バッチ学習を繰り返した、などの事情が生じるまで、バッチ学習を繰り返す。
【００３８】
図１３にＳＯＭの評価アルゴリズムを示す。ＳＯＭが入力ベクトルの種類毎に分かれ、同種の入力ベクトルが集まってクラスターを形成し、種類の異なるクラスターが分離されていると、良いＳＯＭであると考えられる。そこで入力ベクトルの対(i,j)に対して、Ｓ(i,j)を定め、入力ベクトルi,jの種類が同じであれば正の値（例えば１）、異なれば負の値（例えば−１）とする。Ｓ(i,j)は、入力ベクトルi,jの種類が同じか異なるかで、値が異なればよい。入力ベクトルi,jに対応するセルのＳＯＭ上の距離を求め、この距離の単調減少関数Ｒ(i,j)の値を求める。Ｒ(i,j)の値は入力ベクトルjが入力ベクトルiの近傍で値が大、遠方で値が小とし、負にはならないものとする。Ｓ(i,j)・Ｒ(i,j)を全ての入力ベクトルのペアに渡って加算したものを、ＳＯＭの評価指数とした。なお入力ベクトルの数が異なるＳＯＭを評価する場合、評価指数を入力ベクトルの数などで割って評価した。
【００３９】
図１４に、ＳＯＭによる入力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入力ベクトルに最も近いコードブックベクトルを持つセルを求め、このセル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セルのアレイとして表示し、セル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セルをマークして表示する。２次元表示の場合、セルを６角形として表示すると、表示が容易である。
【００４０】
図４〜図７の延伸仮撚加工機の異常張力波形を再度検討する。なおここでのラベル付けは、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。
【００４１】
図４〜図７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４のPOYF16と図６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６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。
【００４２】
ウェーブレット変換とＳＯＭによる異常波形の分類を図１５〜図２０に示す。各図では、入力ベクトルに対し、最も近いコードブックベクトルを有するセルを入力ベクトルの種類(１〜９)でラベルした。各セルは六角形に表示され、意味のあるセルは１つ置きに配置されている。各セルの色(濃淡レベル)は、隣接する６セルとの間のコードブックベクトルの平均距離を表し、セルとセルとの間の六角形の色(濃淡レベル)は、これらの２つのセル間のコードブックベクトルの距離を表している。なお距離の定義はここではユークリッド距離である。また濃い色の六角形の繋がりは、コードブックベクトルが近接したセルの集団と集団との間の壁を表している。また薄い色で連続した領域は、コードブックベクトルが近接した集団を表している。ＳＯＭの表示では１つのセルに複数のデータが割り当てられると、ラベルが縦に並んで表示され、セルの境界がはっきりしない。そこで図１５、図１７〜図２０では、１つのセルに種類の異なるラベルがあると、周囲と種類の異なる方のラベルを太い黒丸で囲み、この場合はラベルが１個で黒丸で囲まれている。また隣接したセルの対でラベルが異なると、これらのセルの対を囲んで表示した。
【００４３】
図１５は、学習時に異常原因を示すデータを教師データとして付加し(教師ＯＮ)、Ｘ2,Ｘ3に対するノイズを除去し(スレッショルドＯＮ)、バッチ学習(バッチＯＮ)を行った際の結果である。種類の異なる入力ベクトルが近接した位置に表れる個所にマークした。図１６は、図１５のＳＯＭで１００個の未知の入力ベクトルを分類した結果である。未知の入力ベクトルを囲んで表示し、これらはラベルが１〜１００である。なお前記のように、ラベル１０以上は入力ベクトルの種類ではあり得ない。９種類の異常原因に分類できない入力ベクトルは皆無で、このことはまた、１００個の入力ベクトルをほぼ正しく分類できたことを示している。
【００４４】
図１７は、教師ＯＦＦ、スレッショルドＯＮ、バッチ学習ＯＮの条件で学習させたＳＯＭを示す。図１５に比べ、異常原因が異なるセルが近接している例が増している。図１８は、教師ＯＮ、スレッショルドＯＦＦ、バッチ学習ＯＮの条件で学習させたＳＯＭを示す。図１５に比べ、異常原因が異なるセルが近接している例が増している。図１９は、教師ＯＦＦ、スレッショルドＯＦＦ、バッチ学習ＯＮの条件で学習させたＳＯＭを示し、バッチ学習を用いた点以外は特許文献３のＳＯＭに対応する。図１５〜図１８に比べ、異常原因が異なるセルが近接している例が増している。この図から、教師学習やノイズの除去(スレッショルド)により、信頼性のあるＳＯＭが得られることが分かる。
【００４５】
図２０は、教師ＯＮ、スレッショルドＯＮ、バッチ学習ＯＦＦの条件で学習させたＳＯＭを示す。種類の異なる入力ベクトルが入り混じった領域が見られ、例えば図の右側の異常原因３,９が入り混じった領域がある。この図から逆に、バッチ学習により効果的な学習を行えることが分かる。
【００４６】
なお発明者は入力ベクトルの次元数を下げて処理を簡単にするため、ウェーブレット変換により得られた入力ベクトルから、統計量を抽出して特徴ベクトルとすることを検討した。例えば前記のＸ1〜Ｘ6の正の項のみを集めて負や０の項を０としたベクトルと、負の項のみを集めて正や０の項を０としたベクトルを作成した。これによってベクトルの次元は２倍になるが、正の項のみを集めて統計量を求めることができ、同様に負の項のみを集めて統計量を求めることができる。統計量として、ベクトルの正の項、負の項の各々の総和、平均、分散、３次，４次のモーメントなどを用いると、Ｘ１〜Ｘ６に対して、各Ｘiに対して統計量が５×２の１０個あることから、６０次元の特徴ベクトルとなった。これによってベクトルの次元は数分の１以下に減少したが、１つのデータの中に複数の異常な張力パルスが含まれる場合、分類精度が低下することが判明したため、それ以上は検討しなかった。
【００４７】
教師信号を用いた図１５，図１８のＳＯＭについて、評価指数を求めたところ、図１５（教師信号ＯＮ、ノイズカットＯＮ、バッチ学習）で６２２４，図１８（教師信号ＯＮ、ノイズカットＯＦＦ、バッチ学習）で４８３３となり、ノイズカットの効果が認められた。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【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】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５】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６】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７】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４〜図６以外の異常原因によるもの(OTHR)の波形６例を示す。
【図８】実施例の糸張力の解析装置のブロック図
【図９】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１０】実施例でのウェーブレット変換波形を示し、最上段は生の波形を、２〜６段目が、j＝６〜２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１１】実施例でのウェーブレット変換値からのノイズ除去のモデルを示す図
【図１２】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１３】実施例でのＳＯＭの評価アルゴリズムを示すフローチャート
【図１４】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１５】実施例での学習済みのＳＯＭを示し、添字は異常原因を示し、教師信号を付加しＸ2,Ｘ3成分からノイズを除去した入力ベクトルを用いてバッチ学習した際のものである。
【図１６】図１５のＳＯＭで１〜１００の異常原因未知の入力ベクトルを分類した際のＳＯＭの出力を示す。
【図１７】実施例での学習済みのＳＯＭを示し、添字は異常原因を示し、教師信号を付加せず、Ｘ2,Ｘ3成分からノイズを除去した入力ベクトルを用いてバッチ学習した際のものである。
【図１８】実施例での学習済みのＳＯＭを示し、添字は異常原因を示し、教師信号を付加したが、Ｘ2,Ｘ3成分からのノイズを除去しなかった入力ベクトルを用いてバッチ学習した際のものである。
【図１９】学習済みのＳＯＭの例を示し、添字は異常原因を示し、教師信号を付加せず、かつＸ2,Ｘ3成分からのノイズも除去しなかった入力ベクトルを用いて、バッチ学習した際のものである。
【図２０】実施例での学習済みのＳＯＭを示し、添字は異常原因を示し、教師信号を付加し、Ｘ2,Ｘ3成分からのノイズを除去した入力ベクトルを用いたが、通常のシーケンシャル学習を行った際のものである。
【符号の説明】
【００４９】
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          糸張力の解析装置
３２          特徴ベクトル抽出部
３４          ウェーブレット変換部
３６          不等間隔ダウンサンプリング処理部
３８          ノイズ除去部
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          評価部
５０          端末
【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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【図２０】
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