JP2003019742A - Ｓｉ装置の制御方法 - Google Patents
Ｓｉ装置の制御方法Info
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Extrusion Moulding Of Plastics Or The Like (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】ポリエステルフィルムを製造する際に使用する
ＳＩ装置において、入力データを限定し、かつそのデー
タを適切にデータ処理することで、簡便かつ効果的にＳ
Ｉ装置を制御すること。 【解決手段】ポリエステルを押出機で溶融吐出させキャ
スティングドラム上で冷却固化しポリエステルフィルム
を製造する際に使用するＳＩ装置において、押出機から
吐出されるポリマー量とキャスティングドラムの回転数
を入力して、ニューラルネットワークによって演算させ
て電極幅を制御することを特徴とするＳＩ装置の制御方
法。
ＳＩ装置において、入力データを限定し、かつそのデー
タを適切にデータ処理することで、簡便かつ効果的にＳ
Ｉ装置を制御すること。 【解決手段】ポリエステルを押出機で溶融吐出させキャ
スティングドラム上で冷却固化しポリエステルフィルム
を製造する際に使用するＳＩ装置において、押出機から
吐出されるポリマー量とキャスティングドラムの回転数
を入力して、ニューラルネットワークによって演算させ
て電極幅を制御することを特徴とするＳＩ装置の制御方
法。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は磁気記録媒体、感熱
転写材、電気絶縁材料、離型材、包装材料等の用途に有
効に用いられるポリエステルフィルムを製造する際に使
用するＳＩ装置の制御方法に関するものである。更に詳
しくは、ポリエステルフィルムの厚みムラ改善設備であ
るＳＩ装置を簡便かつ効果的に制御することで、ポリエ
ステルフィルムの製造を安定かつ高品質化できるＳＩ装
置の制御方法に関するものである。
転写材、電気絶縁材料、離型材、包装材料等の用途に有
効に用いられるポリエステルフィルムを製造する際に使
用するＳＩ装置の制御方法に関するものである。更に詳
しくは、ポリエステルフィルムの厚みムラ改善設備であ
るＳＩ装置を簡便かつ効果的に制御することで、ポリエ
ステルフィルムの製造を安定かつ高品質化できるＳＩ装
置の制御方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】ポリエステルフィルムは、従来から磁気
記録媒体、感熱転写材、電気絶縁材料、離型材、包装材
料などの分野に広く用いられている。ポリエステルフィ
ルムの厚みムラを極力発生させないようにするために、
押出機より押し出されて、口金から吐出された溶融ポリ
マーをキャスティングドラムに着地させシート状のフィ
ルムにし、この着地点近傍にタングステンワイヤを張り
高電圧を印加させることによって、静電力によりキャス
ティングドラムにフィルムを密着させる方法が知られて
いる（例えば特公昭３７−６１４２号公報など）。ここ
で、タングステンワイヤ長とシート状になったポリマー
長が同一でない場合、キャスティングドラムに向かいワ
イヤから放電することがあり、フィルムに静電力の印加
ムラがおこり、結果的にフィルムに局部的な厚みむらを
発生させる。通常、フィルム幅は口金から吐出されるポ
リマー量およびキャスティングドラムの回転速度によっ
て変動するため、上記現象を防ぐ方法が検討されてい
る。たとえば、タングステンワイヤの両端にテフロン
（Ｒ）チューブ等の絶縁物を取り付け、むき出しのタン
グステンワイヤ長がシート幅に追従するように、テフロ
ン（Ｒ）チューブ等を移動させる方法が知られている。
ここで、該チューブの位置を制御する方法としては、口
金より吐出されるポリマー量とキャスティングドラムの
回転数を入力として、簡単な関数を用いる方法が知られ
ている。
記録媒体、感熱転写材、電気絶縁材料、離型材、包装材
料などの分野に広く用いられている。ポリエステルフィ
ルムの厚みムラを極力発生させないようにするために、
押出機より押し出されて、口金から吐出された溶融ポリ
マーをキャスティングドラムに着地させシート状のフィ
ルムにし、この着地点近傍にタングステンワイヤを張り
高電圧を印加させることによって、静電力によりキャス
ティングドラムにフィルムを密着させる方法が知られて
いる（例えば特公昭３７−６１４２号公報など）。ここ
で、タングステンワイヤ長とシート状になったポリマー
長が同一でない場合、キャスティングドラムに向かいワ
イヤから放電することがあり、フィルムに静電力の印加
ムラがおこり、結果的にフィルムに局部的な厚みむらを
発生させる。通常、フィルム幅は口金から吐出されるポ
リマー量およびキャスティングドラムの回転速度によっ
て変動するため、上記現象を防ぐ方法が検討されてい
る。たとえば、タングステンワイヤの両端にテフロン
（Ｒ）チューブ等の絶縁物を取り付け、むき出しのタン
グステンワイヤ長がシート幅に追従するように、テフロ
ン（Ｒ）チューブ等を移動させる方法が知られている。
ここで、該チューブの位置を制御する方法としては、口
金より吐出されるポリマー量とキャスティングドラムの
回転数を入力として、簡単な関数を用いる方法が知られ
ている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来用いられ
ている簡単な関数では、前記したチューブの位置がフィ
ルム幅に正確に追従できなかった。そのため、自動位置
制御を実施したとしても、ポリマー吐出量、およびキャ
スティングドラムの回転速度の変更によるフィルム幅の
変動に対してタングステンワイヤ長を監視し、手動調整
を行うことが必要であった。ここで、手動による調整を
省略するために、フィルム幅に影響する因子を全て入力
して自動調整する方法も考えられるが、制御が煩雑であ
り、いまだ実現できていない。かかる状況に鑑み、本発
明は、入力データを限定し、かつそのデータを適切にデ
ータ処理することで、簡便かつ効果的にＳＩ装置を制御
することを目的とする。
ている簡単な関数では、前記したチューブの位置がフィ
ルム幅に正確に追従できなかった。そのため、自動位置
制御を実施したとしても、ポリマー吐出量、およびキャ
スティングドラムの回転速度の変更によるフィルム幅の
変動に対してタングステンワイヤ長を監視し、手動調整
を行うことが必要であった。ここで、手動による調整を
省略するために、フィルム幅に影響する因子を全て入力
して自動調整する方法も考えられるが、制御が煩雑であ
り、いまだ実現できていない。かかる状況に鑑み、本発
明は、入力データを限定し、かつそのデータを適切にデ
ータ処理することで、簡便かつ効果的にＳＩ装置を制御
することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ため、本発明は次の構成をとる。すなわち、ポリエステ
ルを押出機で溶融吐出させキャスティングドラム上で冷
却固化しポリエステルフィルムを製造する際に使用する
ＳＩ装置において、押出機から吐出されるポリマー量と
キャスティングドラムの回転数を入力して、ニューラル
ネットワークによって演算させて電極幅を制御すること
を特徴とするＳＩ装置の制御方法である。
ため、本発明は次の構成をとる。すなわち、ポリエステ
ルを押出機で溶融吐出させキャスティングドラム上で冷
却固化しポリエステルフィルムを製造する際に使用する
ＳＩ装置において、押出機から吐出されるポリマー量と
キャスティングドラムの回転数を入力して、ニューラル
ネットワークによって演算させて電極幅を制御すること
を特徴とするＳＩ装置の制御方法である。
【０００５】
【発明の実施の態様】以下、本発明を詳細に説明する。
【０００６】本発明で言うポリエステルとは周知のポリ
エステルであり、未延伸フィルム、一軸あるいは二軸延
伸フィルムを形成し得るものであればどのようなもので
もよい。ポリエステルを構成する酸成分としては、テレ
フタル酸、イソフタル酸、フタル酸、ナフタレンジカル
ボン酸等の芳香族ジカルボン酸、アジピン酸、アゼライ
ン酸、セバシン酸、デカンジカルボン酸等の樹脂族ジカ
ルボン酸、シクロヘキサンカルボン酸等の脂環族ジカル
ボン酸、さらにはトリメリット酸等のトリカルボン酸を
用いることができ、アルコール成分としては、エチレン
グリコール、ジエチレングリコール、ポリエチレングリ
コール、１，４−ブタンジオール、ネオペンチルグリコ
ール、シクロヘキサンジメタノール、ポリテトラメチレ
ングリコール等を用いることができる。また、製膜性を
損ねない範囲で、他のモノマ、プレポリマを共重合して
もよく、各種ポリマとブレンドしてもよい。
エステルであり、未延伸フィルム、一軸あるいは二軸延
伸フィルムを形成し得るものであればどのようなもので
もよい。ポリエステルを構成する酸成分としては、テレ
フタル酸、イソフタル酸、フタル酸、ナフタレンジカル
ボン酸等の芳香族ジカルボン酸、アジピン酸、アゼライ
ン酸、セバシン酸、デカンジカルボン酸等の樹脂族ジカ
ルボン酸、シクロヘキサンカルボン酸等の脂環族ジカル
ボン酸、さらにはトリメリット酸等のトリカルボン酸を
用いることができ、アルコール成分としては、エチレン
グリコール、ジエチレングリコール、ポリエチレングリ
コール、１，４−ブタンジオール、ネオペンチルグリコ
ール、シクロヘキサンジメタノール、ポリテトラメチレ
ングリコール等を用いることができる。また、製膜性を
損ねない範囲で、他のモノマ、プレポリマを共重合して
もよく、各種ポリマとブレンドしてもよい。
【０００７】上記のようなポリエステルのエステル交換
触媒としては特に限定されないが、たとえばＣａ、Ｌ
ｉ、Ｍｎ、Ｚｎ、Ｔｉ等を用いることができる。あるい
はテレフタル酸を直接エステル交換させてもよい。ま
た、重合触媒としては特に限定されないが、たとえばＳ
ｂ2Ｏ3、酸化ゲルマニウム等を用いることができる。
触媒としては特に限定されないが、たとえばＣａ、Ｌ
ｉ、Ｍｎ、Ｚｎ、Ｔｉ等を用いることができる。あるい
はテレフタル酸を直接エステル交換させてもよい。ま
た、重合触媒としては特に限定されないが、たとえばＳ
ｂ2Ｏ3、酸化ゲルマニウム等を用いることができる。
【０００８】上記したポリエステルに、必要に応じて公
知の添加剤、例えば安定剤、粘度調整剤、酸化防止剤、
帯電防止剤、ブロッキング防止剤、紫外線吸収剤、赤外
線吸収剤等を添加してもよい。
知の添加剤、例えば安定剤、粘度調整剤、酸化防止剤、
帯電防止剤、ブロッキング防止剤、紫外線吸収剤、赤外
線吸収剤等を添加してもよい。
【０００９】本発明に使用する押出機としては特に限定
されず、公知の押出機を使用することができる。たとえ
ば単軸押出機、二軸押出機等を使用することができる。
されず、公知の押出機を使用することができる。たとえ
ば単軸押出機、二軸押出機等を使用することができる。
【００１０】本発明に使用するＳＩ装置とは、フィルム
とキャスティングドラムの密着性を高めるために使用す
る装置である。すなわち、押出機から押し出された溶融
ポリマーを口金から吐出し、キャスティングドラムに着
地させることによって、溶融ポリマーはシート状のフィ
ルムとなるが、このフィルムの近傍に電極を配置し、該
電極に高電圧をかけることで、フィルムとキャスティン
グドラムの密着性を向上させる装置である。ここで、電
極に使用する材料は特に限定されないが、通常、タング
ステンワイヤが好ましく用いられる。
とキャスティングドラムの密着性を高めるために使用す
る装置である。すなわち、押出機から押し出された溶融
ポリマーを口金から吐出し、キャスティングドラムに着
地させることによって、溶融ポリマーはシート状のフィ
ルムとなるが、このフィルムの近傍に電極を配置し、該
電極に高電圧をかけることで、フィルムとキャスティン
グドラムの密着性を向上させる装置である。ここで、電
極に使用する材料は特に限定されないが、通常、タング
ステンワイヤが好ましく用いられる。
【００１１】本発明は、ＳＩ装置において、押出機から
吐出されるポリマー量とキャスティングドラムの回転数
を入力して、ニューラルネットワークによって演算させ
て電極幅を制御することを特徴とする。フィルム幅に影
響を与えるパラメータのうちで、大きな影響を与えるプ
ロセスパラメータは、吐出されるポリマー量とキャステ
ィングドラムの回転数の２つである。たとえば、吐出さ
れるポリマー量が多くなれば、フィルム幅は広がり、少
なくなればフィルム幅は狭くなる。また、キャスティン
グドラムの回転速度が速くなればフィルム幅が狭くな
り、遅くなればフィルム幅は広くなる。この他のフィル
ム幅に影響する因子としては、ポリマー温度、キャステ
ィングドラムの温度、口金から吐出されるポリマーのキ
ャスティングドラム上の着地点、ポリマーの粘度等があ
るが、いずれもフィルム幅に対し小さな影響因子であ
る。これらは、プロセス的にも大きな変化はないので、
実際のシート幅の変動に大きな影響を与えない。そこ
で、その変化の小さな変動も踏まえた実測データとし
て、押出機から吐出されるのポリマー量とキャスティン
グドラムの回転数を入力データとして使用するのであ
る。
吐出されるポリマー量とキャスティングドラムの回転数
を入力して、ニューラルネットワークによって演算させ
て電極幅を制御することを特徴とする。フィルム幅に影
響を与えるパラメータのうちで、大きな影響を与えるプ
ロセスパラメータは、吐出されるポリマー量とキャステ
ィングドラムの回転数の２つである。たとえば、吐出さ
れるポリマー量が多くなれば、フィルム幅は広がり、少
なくなればフィルム幅は狭くなる。また、キャスティン
グドラムの回転速度が速くなればフィルム幅が狭くな
り、遅くなればフィルム幅は広くなる。この他のフィル
ム幅に影響する因子としては、ポリマー温度、キャステ
ィングドラムの温度、口金から吐出されるポリマーのキ
ャスティングドラム上の着地点、ポリマーの粘度等があ
るが、いずれもフィルム幅に対し小さな影響因子であ
る。これらは、プロセス的にも大きな変化はないので、
実際のシート幅の変動に大きな影響を与えない。そこ
で、その変化の小さな変動も踏まえた実測データとし
て、押出機から吐出されるのポリマー量とキャスティン
グドラムの回転数を入力データとして使用するのであ
る。
【００１２】押出機から吐出されるポリマー量の測定方
法は特に限定されないが、本発明においてはポリマーを
口金から吐出する量を制御するギヤポンプの回転数を用
い、あらかじめ求めていた換算式を用いポリマーの吐出
量とした。
法は特に限定されないが、本発明においてはポリマーを
口金から吐出する量を制御するギヤポンプの回転数を用
い、あらかじめ求めていた換算式を用いポリマーの吐出
量とした。
【００１３】次に、本発明のＳＩ装置の制御方法につい
て、図を使用して説明する。図１は、本発明の好ましい
１態様を示したブロック図である。図１において、Ａは
換算式によってギヤポンプの回転数から求められたポリ
マーの吐出量（ＧＶ信号と呼ぶ）、Ａ’はＡをニューラ
ルネットワークの入力形式に変換するＧＶニューラルネ
ットワーク入力変換係数、Ｂは、キャスティングドラム
の回転数（ＣＤ信号と呼ぶ）、Ｂ’はＢをニューラルネ
ットワークの入力形式に変換するＣＤニューラルネット
ワーク入力変換係数、Ｋはニューラルネットワークから
出力された値を電極幅の値に変換するニューラルネット
ワーク出力変換係数、Ｗはニューラルネットワークの出
力をニューラルネットワーク出力変換係数であるＫによ
って電極幅に相当する信号に変換した電極幅信号であ
る。また、大きな四角で囲まれた領域全体は、ニューラ
ルネットワークを示している。 ここで、ニューラルネ
ットワークは、入力層、中間層、出力層を有する階層型
ニューラルネットワークであることが、データ処理の正
確性から好ましいものである。
て、図を使用して説明する。図１は、本発明の好ましい
１態様を示したブロック図である。図１において、Ａは
換算式によってギヤポンプの回転数から求められたポリ
マーの吐出量（ＧＶ信号と呼ぶ）、Ａ’はＡをニューラ
ルネットワークの入力形式に変換するＧＶニューラルネ
ットワーク入力変換係数、Ｂは、キャスティングドラム
の回転数（ＣＤ信号と呼ぶ）、Ｂ’はＢをニューラルネ
ットワークの入力形式に変換するＣＤニューラルネット
ワーク入力変換係数、Ｋはニューラルネットワークから
出力された値を電極幅の値に変換するニューラルネット
ワーク出力変換係数、Ｗはニューラルネットワークの出
力をニューラルネットワーク出力変換係数であるＫによ
って電極幅に相当する信号に変換した電極幅信号であ
る。また、大きな四角で囲まれた領域全体は、ニューラ
ルネットワークを示している。 ここで、ニューラルネ
ットワークは、入力層、中間層、出力層を有する階層型
ニューラルネットワークであることが、データ処理の正
確性から好ましいものである。
【００１４】また、２層以上の階層型ネットワークの場
合、階層型ニューラルネットワークの層間の各ノードの
結合の重みをバックプロパゲーションによって学習した
重み係数を使用するのが、データ処理の正確性から好ま
しいものである。
合、階層型ニューラルネットワークの層間の各ノードの
結合の重みをバックプロパゲーションによって学習した
重み係数を使用するのが、データ処理の正確性から好ま
しいものである。
【００１５】ニューラルネットワークによって演算され
たデータは、ニューラルネットワーク出力変換係数Ｋに
よって変換されて、電極幅信号Ｗとして出力される。電
極幅信号Ｗは、演算上のフィルム幅を示すものであり、
該Ｗの値を用いてＳＩ装置が制御され電極幅が制御され
る。
たデータは、ニューラルネットワーク出力変換係数Ｋに
よって変換されて、電極幅信号Ｗとして出力される。電
極幅信号Ｗは、演算上のフィルム幅を示すものであり、
該Ｗの値を用いてＳＩ装置が制御され電極幅が制御され
る。
【００１６】図２は、キャスティングドラムとＳＩ装置
の好ましい配置を示した模式図である。図１を使用して
説明したように、ニューラルネットワークによって演算
されたデータは、ニューラルネットワーク出力変換係数
Ｋによって変換されて、電極幅信号Ｗとして出力され
る。図２には、ＳＩ装置の一部であるＳＩ装置タングス
テンワイヤ電極（ア）が例示されている。該Ｗの値を用
いてＳＩ装置が制御されテフロン（Ｒ）チューブ（ウ）
が移動し、実際のＳＩ装置タングステンワイヤ電極
（ア）の幅が制御される。
の好ましい配置を示した模式図である。図１を使用して
説明したように、ニューラルネットワークによって演算
されたデータは、ニューラルネットワーク出力変換係数
Ｋによって変換されて、電極幅信号Ｗとして出力され
る。図２には、ＳＩ装置の一部であるＳＩ装置タングス
テンワイヤ電極（ア）が例示されている。該Ｗの値を用
いてＳＩ装置が制御されテフロン（Ｒ）チューブ（ウ）
が移動し、実際のＳＩ装置タングステンワイヤ電極
（ア）の幅が制御される。
【００１７】
【実施例】以下に実施例を述べるが、本発明はこれに限
定されるものではない。
定されるものではない。
【００１８】
【実施例１】ポリエステルフィルム製造工程において、
ポリマーを口金から吐出する量をコントロールするギヤ
ポンプの回転数から換算したポリマー吐出量（ＧＶ信
号）と、ポリマーの着地点にあたるキャスティングドラ
ムの回転数（ＣＤ信号）に対するキャスティングドラム
上のフィルム幅を実際に測定する。ここで、実際のフィ
ルム幅はＣＣＤカメラを用い映像信号を処理して求め
た。最終的なフィルム厚みは、２００μｍとした。ここ
で、ＳＩ装置の制御は、下記のように行った。図１に示
すように、ＧＶ信号をＡ、Ａをニューラルネットワーク
の入力に変換するＧＶニューラルネットワーク入力変換
係数をＡ’、ＣＤ信号をＢ、Ｂをニューラルネットワー
クの入力に変換するＣＤニューラルネットワーク入力変
換係数をＢ’とし、Ａ’、Ｂ’により変換された信号を
を入力信号として、入力層１層（ノード数２）、中間層
１層（ノード数４）、出力層１層（ノード数１）の３層
構造をもった階層型ニューラルネットワークに入力し
て、演算上のフィルム幅がより正確に出力されるように
バックプロパゲーションによって結合の重みを学習させ
た。ここで、各層間の伝達関数は、入力層から中間層ま
でを、下記のシグモイド関数（式１）とし、中間層から
出力層までをハイパボリックタンゼント関数（式２）を
用いた。 ｆ1（ｘ）＝１／（１−ｅ-x） ・・・式１ ｆ2（ｘ）＝ｔａｎｈ（ｘ） ・・・式２ また、学習を速やかに行うために、入力層に入力を１と
したバイアス信号Ｃノードを設けた。学習時は、ラーニ
ングレイトは可変、モーメンタムは０．９０とし、学習
を１万回実施し、結合の重みを得た。上記した条件でニ
ューラルネットワークを用い演算しニューラルネットワ
ーク出力変換係数Ｋによって変換することによって電極
幅信号Ｗを得た。この電極幅信号Ｗをテフロン（Ｒ）チ
ューブを動作させるモータ（パルスモータを用いた）の
ドライバに入力して、テフロン（Ｒ）チューブを移動さ
せることによって、フィルム幅にむき出しのタングステ
ンワイヤの幅（電極幅）を合わせた。図３は、実施例１
の出力と実測値の対比図である。図３から無作為に５点
抽出して、電極幅と実際のフィルム幅との２乗誤差を計
算した結果を表１に示す。この装置で手動操作が必要に
なるのは、２乗誤差が約５０以上の場合であり、本実施
例は手動操作が不要であるだけでなく、演算によって得
られた電極幅と実際のフィルム幅が極めて近いものであ
った。
ポリマーを口金から吐出する量をコントロールするギヤ
ポンプの回転数から換算したポリマー吐出量（ＧＶ信
号）と、ポリマーの着地点にあたるキャスティングドラ
ムの回転数（ＣＤ信号）に対するキャスティングドラム
上のフィルム幅を実際に測定する。ここで、実際のフィ
ルム幅はＣＣＤカメラを用い映像信号を処理して求め
た。最終的なフィルム厚みは、２００μｍとした。ここ
で、ＳＩ装置の制御は、下記のように行った。図１に示
すように、ＧＶ信号をＡ、Ａをニューラルネットワーク
の入力に変換するＧＶニューラルネットワーク入力変換
係数をＡ’、ＣＤ信号をＢ、Ｂをニューラルネットワー
クの入力に変換するＣＤニューラルネットワーク入力変
換係数をＢ’とし、Ａ’、Ｂ’により変換された信号を
を入力信号として、入力層１層（ノード数２）、中間層
１層（ノード数４）、出力層１層（ノード数１）の３層
構造をもった階層型ニューラルネットワークに入力し
て、演算上のフィルム幅がより正確に出力されるように
バックプロパゲーションによって結合の重みを学習させ
た。ここで、各層間の伝達関数は、入力層から中間層ま
でを、下記のシグモイド関数（式１）とし、中間層から
出力層までをハイパボリックタンゼント関数（式２）を
用いた。 ｆ1（ｘ）＝１／（１−ｅ-x） ・・・式１ ｆ2（ｘ）＝ｔａｎｈ（ｘ） ・・・式２ また、学習を速やかに行うために、入力層に入力を１と
したバイアス信号Ｃノードを設けた。学習時は、ラーニ
ングレイトは可変、モーメンタムは０．９０とし、学習
を１万回実施し、結合の重みを得た。上記した条件でニ
ューラルネットワークを用い演算しニューラルネットワ
ーク出力変換係数Ｋによって変換することによって電極
幅信号Ｗを得た。この電極幅信号Ｗをテフロン（Ｒ）チ
ューブを動作させるモータ（パルスモータを用いた）の
ドライバに入力して、テフロン（Ｒ）チューブを移動さ
せることによって、フィルム幅にむき出しのタングステ
ンワイヤの幅（電極幅）を合わせた。図３は、実施例１
の出力と実測値の対比図である。図３から無作為に５点
抽出して、電極幅と実際のフィルム幅との２乗誤差を計
算した結果を表１に示す。この装置で手動操作が必要に
なるのは、２乗誤差が約５０以上の場合であり、本実施
例は手動操作が不要であるだけでなく、演算によって得
られた電極幅と実際のフィルム幅が極めて近いものであ
った。
【００１９】
【比較例１】実施例１において、ニューラルネットワー
クを使用せずに、入力データの処理を経験的なこのフィ
ルム用の換算式のみで行った。結果を図４および表１に
示す。入力データを使用した計算値と実際のフィルム幅
は、ＣＤ信号の小さいところと大きいところの両方で大
きくずれており、フィルムを安定して製造するには、Ｓ
Ｉ装置の手動操作が必須であった。
クを使用せずに、入力データの処理を経験的なこのフィ
ルム用の換算式のみで行った。結果を図４および表１に
示す。入力データを使用した計算値と実際のフィルム幅
は、ＣＤ信号の小さいところと大きいところの両方で大
きくずれており、フィルムを安定して製造するには、Ｓ
Ｉ装置の手動操作が必須であった。
【００２０】
【実施例２】最終的なフィルム厚みを１３０μｍとした
以外は、実施例１と同様にしてフィルムを製造し、実施
例１で得られた結合の重みを用いたニューラルネットワ
ークによって、ＳＩ装置を制御した。結果を図５に示
す。図５から無作為に５点抽出して、電極幅と実際のフ
ィルム幅との２乗誤差を計算した結果を表２に示す。こ
の装置で手動操作が必要になるのは、２乗誤差が約５０
以上の場合であり、本実施例は手動操作が不要であるだ
けでなく、演算によって得られた電極幅と実際のフィル
ム幅が極めて近いものであった。
以外は、実施例１と同様にしてフィルムを製造し、実施
例１で得られた結合の重みを用いたニューラルネットワ
ークによって、ＳＩ装置を制御した。結果を図５に示
す。図５から無作為に５点抽出して、電極幅と実際のフ
ィルム幅との２乗誤差を計算した結果を表２に示す。こ
の装置で手動操作が必要になるのは、２乗誤差が約５０
以上の場合であり、本実施例は手動操作が不要であるだ
けでなく、演算によって得られた電極幅と実際のフィル
ム幅が極めて近いものであった。
【００２１】
【比較例２】実施例２において、ニューラルネットワー
クを使用せずに、入力データの処理を経験的なこのフィ
ルム用の換算式（比較例１の換算式の係数をこのフィル
ム用にチューニングしたもの）のみで行った。結果を図
６および表２に示す。入力データを使用した計算値と実
際のフィルム幅はＣＤ信号の小さいところで大きくずれ
ており、フィルムを安定して製造するには、ＳＩ装置の
手動操作が必須であった。
クを使用せずに、入力データの処理を経験的なこのフィ
ルム用の換算式（比較例１の換算式の係数をこのフィル
ム用にチューニングしたもの）のみで行った。結果を図
６および表２に示す。入力データを使用した計算値と実
際のフィルム幅はＣＤ信号の小さいところで大きくずれ
ており、フィルムを安定して製造するには、ＳＩ装置の
手動操作が必須であった。
【００２２】
【表１】
【００２３】
【表２】
【００２４】
【発明の効果】本発明によれば、押出機で溶融し、口金
から吐出させキャスティングドラム上で冷却固化しフィ
ルムを製造する際に使用するＳＩ装置において、入力デ
ータを限定し、かつそのデータを適切にデータ処理する
ことで、簡便かつ効果的にＳＩ装置を制御することがで
き、同時にフィルムの厚みバラツキ等の品質を良好なも
のとすることができる。
から吐出させキャスティングドラム上で冷却固化しフィ
ルムを製造する際に使用するＳＩ装置において、入力デ
ータを限定し、かつそのデータを適切にデータ処理する
ことで、簡便かつ効果的にＳＩ装置を制御することがで
き、同時にフィルムの厚みバラツキ等の品質を良好なも
のとすることができる。
【図１】本発明の好ましい一態様を示したブロック図
【図２】キャスティングドラムとＳＩ装置の好ましい配
置を示した模式図
置を示した模式図
【図３】実施例１の出力と実測値の対比図
【図４】比較例１の出力と実測値の対比図
【図５】実施例２の出力と実測値の対比図
【図６】比較例２の出力と実測値の対比図
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 4F207 AP08 AP13 AR12 KA01 KA17
KK66
Claims (3)
- 【請求項１】ポリエステルを押出機で溶融吐出させキャ
スティングドラム上で冷却固化しポリエステルフィルム
を製造する際に使用するＳＩ装置において、押出機から
吐出されるポリマー量とキャスティングドラムの回転数
を入力して、ニューラルネットワークによって演算させ
て電極幅を制御することを特徴とするＳＩ装置の制御方
法。 - 【請求項２】ニューラルネットワークが入力層、中間
層、出力層を有する階層型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に記載したＳＩ装置の制御
方法。 - 【請求項３】ニューラルネットワークが２層以上の階層
型ニューラルネットワークであり、かつバックプロパゲ
ーションによって学習した重み係数を使用するものであ
ることを特徴とする請求項１に記載したＳＩ装置の制御
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001208930A JP2003019742A (ja) | 2001-07-10 | 2001-07-10 | Ｓｉ装置の制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001208930A JP2003019742A (ja) | 2001-07-10 | 2001-07-10 | Ｓｉ装置の制御方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003019742A true JP2003019742A (ja) | 2003-01-21 |
Family
ID=19044663
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001208930A Pending JP2003019742A (ja) | 2001-07-10 | 2001-07-10 | Ｓｉ装置の制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003019742A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011190387A (ja) * | 2010-03-16 | 2011-09-29 | Toray Ind Inc | ポリエステル組成物およびそれを用いたフィルム |
| JP2019086928A (ja) * | 2017-11-06 | 2019-06-06 | ファナック株式会社 | 制御装置及び機械学習装置 |
-
2001
- 2001-07-10 JP JP2001208930A patent/JP2003019742A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011190387A (ja) * | 2010-03-16 | 2011-09-29 | Toray Ind Inc | ポリエステル組成物およびそれを用いたフィルム |
| JP2019086928A (ja) * | 2017-11-06 | 2019-06-06 | ファナック株式会社 | 制御装置及び機械学習装置 |
| US11460827B2 (en) | 2017-11-06 | 2022-10-04 | Fanuc Corporation | Controller and machine learning device |
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