JP3104430B2 - 粗紡機における粗糸の紡出張力の制御パラメータの演算方法 - Google Patents
粗紡機における粗糸の紡出張力の制御パラメータの演算方法Info
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- JP3104430B2 JP3104430B2 JP04274094A JP27409492A JP3104430B2 JP 3104430 B2 JP3104430 B2 JP 3104430B2 JP 04274094 A JP04274094 A JP 04274094A JP 27409492 A JP27409492 A JP 27409492A JP 3104430 B2 JP3104430 B2 JP 3104430B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、粗紡機においてドラフ
ト機構のフロントローラから一定の速度で紡出される粗
糸をフライヤによって加撚しつつ、これよりも高速で回
転しているボビン上に巻き取って粗糸パッケージを形成
する際の、粗糸の紡出張力の検出に関する。
ト機構のフロントローラから一定の速度で紡出される粗
糸をフライヤによって加撚しつつ、これよりも高速で回
転しているボビン上に巻き取って粗糸パッケージを形成
する際の、粗糸の紡出張力の検出に関する。
【０００２】
【従来の技術】フロントローラから紡出される粗糸は、
常に一定の適度の弛みを持って巻き取られることが好ま
しく、これに変動が生じると巻取り時に粗糸に加えられ
る延伸が変動し、その単位長当たりの重量が変化するの
で好ましくない。そのため、粗紡機には紡出中の粗糸の
弛みを一定に維持する機構が提案されている。
常に一定の適度の弛みを持って巻き取られることが好ま
しく、これに変動が生じると巻取り時に粗糸に加えられ
る延伸が変動し、その単位長当たりの重量が変化するの
で好ましくない。そのため、粗紡機には紡出中の粗糸の
弛みを一定に維持する機構が提案されている。
【０００３】一対のコーンドラムを使用して、粗糸層が
増加する毎にベルトシフタを作動させて、コーンドラム
に巻き掛けられているベルトを移動させ、ボビンを回転
速度を減速させる機構は公知である。特開昭60-146016
号公報には、この機構に加えて、粗糸層の増加には無関
係にベルトシフタを作動させ得る第２のベルトシフタ移
動機構を設け、フロントローラとフライヤトップとの間
に紡出中の粗糸の位置を検出する非接触型センサを設け
て、このセンサの出力信号に基づいて粗糸張力の適否を
判定し、その結果によって前記第２ベルトシフタ移動機
構を作動させて、粗糸の巻取り量を加減するフィードバ
ック制御を行う方式が開示されている。
増加する毎にベルトシフタを作動させて、コーンドラム
に巻き掛けられているベルトを移動させ、ボビンを回転
速度を減速させる機構は公知である。特開昭60-146016
号公報には、この機構に加えて、粗糸層の増加には無関
係にベルトシフタを作動させ得る第２のベルトシフタ移
動機構を設け、フロントローラとフライヤトップとの間
に紡出中の粗糸の位置を検出する非接触型センサを設け
て、このセンサの出力信号に基づいて粗糸張力の適否を
判定し、その結果によって前記第２ベルトシフタ移動機
構を作動させて、粗糸の巻取り量を加減するフィードバ
ック制御を行う方式が開示されている。
【０００４】この非接触型センサは、上下方向に多段に
並列された相対する複数対の発光素子と受光素子からな
る。粗糸の通過位置にある素子間の光が遮られることか
ら、粗糸の通過位置を検出し、これを紡出張力に対応す
る値として出力するように構成されている。このセンサ
は粗紡機の複数（例えば３錘）の特定の錘に設けられ、
各センサから発せられる粗糸位置に対応する出力信号は
制御コンピュータに入力されて、平均値が演算され、こ
れに基づいて、前記ベルトシフタ移動機構が作動して粗
糸の紡出張力（通過位置）を適正値に制御するフィート
バック制御が行われる。
並列された相対する複数対の発光素子と受光素子からな
る。粗糸の通過位置にある素子間の光が遮られることか
ら、粗糸の通過位置を検出し、これを紡出張力に対応す
る値として出力するように構成されている。このセンサ
は粗紡機の複数（例えば３錘）の特定の錘に設けられ、
各センサから発せられる粗糸位置に対応する出力信号は
制御コンピュータに入力されて、平均値が演算され、こ
れに基づいて、前記ベルトシフタ移動機構が作動して粗
糸の紡出張力（通過位置）を適正値に制御するフィート
バック制御が行われる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】粗紡機各部の駆動機構
から考えて、本来、粗紡機の各錘における粗糸の紡出張
力は、紡出が定常状態であればそんなに大きな差異は無
いはずである。しかし、篠切れが長時間放置されていた
後に、篠継ぎを行って運転を再開したような場合には、
その錘だけはボビンの径が他と異なるために異常に低い
紡出張力が検出されることがある。こうした異常がたま
たまセンサ設置錘において発生した場合には、３錘の平
均値は粗紡機全錘を制御するためのパラメータとしては
不適当なものとなってしまう。
から考えて、本来、粗紡機の各錘における粗糸の紡出張
力は、紡出が定常状態であればそんなに大きな差異は無
いはずである。しかし、篠切れが長時間放置されていた
後に、篠継ぎを行って運転を再開したような場合には、
その錘だけはボビンの径が他と異なるために異常に低い
紡出張力が検出されることがある。こうした異常がたま
たまセンサ設置錘において発生した場合には、３錘の平
均値は粗紡機全錘を制御するためのパラメータとしては
不適当なものとなってしまう。
【０００６】本発明は、こうした従来技術における問題
点を解決し、紡出中の粗糸の位置を検出するためにきわ
めて限定された数のセンサを用いた場合でも、制御パラ
メータとして適正な検出値が得られる粗糸の紡出張力の
演算方法を提供することを目的とする。
点を解決し、紡出中の粗糸の位置を検出するためにきわ
めて限定された数のセンサを用いた場合でも、制御パラ
メータとして適正な検出値が得られる粗糸の紡出張力の
演算方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この目的は、粗紡機にお
いて複数の特定の錘を選定して粗糸の紡出張力の値を検
出し、該検出値の平均値を制御パラメータとして粗紡機
の粗糸の紡出張力のフィードバック制御を行うに際し、 １）前記各検出値(X1,X2, …X n ) から平均値X meanを
求めると共に、最大値（X max ）と最小値（X min ）を
選択し、 ２）最大値と最小値との差（X max −X min ＝α）を計
算し、 ３）αと基準値δとを比較し、 ４）α≦δの場合にはX meanを制御パラメータとして採
用し、 α＞δの場合にはX max とX min の中でX meanから離れ
ている方を排除して、再び前記１）〜４）のステップを
繰り返すことを特徴とする粗糸の紡出張力の制御パラメ
ータの演算方法、及び粗紡機において複数の特定の錘を
選定して粗糸の紡出張力の値を検出し、該検出値の平均
値を制御パラメータとして粗紡機の粗糸の紡出張力のフ
ィードバック制御を行うに際し、 １）前記各検出値(X1,X2, …,Xi …, X n ) から平均値
X meanと標準偏差σを計算し、 ２）各検出値(X1,X2, …X n ) と平均値X meanとの差の
絶対値（ε= ｜X i −X mean｜）を求め、 ３）各検出値を0 ≦ε＜k1σ、k1σ≦ε＜k2σ、k2σ≦
ε＜k3σ、─k m-2 σ≦ε＜k m-1 σ、k m-1 σ≦εの
ｍ群に分別し、 ４）前記各群の検出値にそれぞれw1,w2,w3, ─w m （但
しw1＞w2＞w3─＞w m) の重み付けを行って修正検出値
(X1',X2', …X n ')を求め、 ５）該修正検出値に基づいて、修正平均値X mean' を求
めることを特徴とする粗糸の紡出張力の制御パラメータ
の演算方法によって達成される。
いて複数の特定の錘を選定して粗糸の紡出張力の値を検
出し、該検出値の平均値を制御パラメータとして粗紡機
の粗糸の紡出張力のフィードバック制御を行うに際し、 １）前記各検出値(X1,X2, …X n ) から平均値X meanを
求めると共に、最大値（X max ）と最小値（X min ）を
選択し、 ２）最大値と最小値との差（X max −X min ＝α）を計
算し、 ３）αと基準値δとを比較し、 ４）α≦δの場合にはX meanを制御パラメータとして採
用し、 α＞δの場合にはX max とX min の中でX meanから離れ
ている方を排除して、再び前記１）〜４）のステップを
繰り返すことを特徴とする粗糸の紡出張力の制御パラメ
ータの演算方法、及び粗紡機において複数の特定の錘を
選定して粗糸の紡出張力の値を検出し、該検出値の平均
値を制御パラメータとして粗紡機の粗糸の紡出張力のフ
ィードバック制御を行うに際し、 １）前記各検出値(X1,X2, …,Xi …, X n ) から平均値
X meanと標準偏差σを計算し、 ２）各検出値(X1,X2, …X n ) と平均値X meanとの差の
絶対値（ε= ｜X i −X mean｜）を求め、 ３）各検出値を0 ≦ε＜k1σ、k1σ≦ε＜k2σ、k2σ≦
ε＜k3σ、─k m-2 σ≦ε＜k m-1 σ、k m-1 σ≦εの
ｍ群に分別し、 ４）前記各群の検出値にそれぞれw1,w2,w3, ─w m （但
しw1＞w2＞w3─＞w m) の重み付けを行って修正検出値
(X1',X2', …X n ')を求め、 ５）該修正検出値に基づいて、修正平均値X mean' を求
めることを特徴とする粗糸の紡出張力の制御パラメータ
の演算方法によって達成される。
【０００８】
【作用】本発明の第１態様によれば、各センサからの粗
糸の紡出張力の検出値は先ず全体として平均されて平均
値X meanが求められる。次に、前記平均値と各検出値と
の差αが求められ、正常紡出時における標準偏差等から
経験的に求められた基準値δと比べられて、各検出値が
異常か否かが判断される。即ち、α＞δの場合には、そ
の検出値は異常と判断して、制御パラメータの計算から
は排除し、残りの検出値のみを利用して再度平均値が計
算される。このステップは全ての検出値についてα≦δ
となるまで繰り返される。これによって、検出値から異
常なものが排除されるので、最後に求められた平均値を
制御パラメータとして使用すれば、粗糸の紡出張力の適
正な制御が可能となる。
糸の紡出張力の検出値は先ず全体として平均されて平均
値X meanが求められる。次に、前記平均値と各検出値と
の差αが求められ、正常紡出時における標準偏差等から
経験的に求められた基準値δと比べられて、各検出値が
異常か否かが判断される。即ち、α＞δの場合には、そ
の検出値は異常と判断して、制御パラメータの計算から
は排除し、残りの検出値のみを利用して再度平均値が計
算される。このステップは全ての検出値についてα≦δ
となるまで繰り返される。これによって、検出値から異
常なものが排除されるので、最後に求められた平均値を
制御パラメータとして使用すれば、粗糸の紡出張力の適
正な制御が可能となる。
【０００９】但し、平均値を求めるためのデータ数があ
まり少なくなることを防ぐための規制を設けることが望
ましい。本発明の第２態様によれば、センサによって検
出されたすべての検出値は、その単純平均値との差に応
じて重み付けを施され、平均値に近いものほど高いウェ
ートが与えられて、修正検出値が計算される。そしてこ
の修正平均値によって再び平均値が計算され、修正平均
値X mean' が求められ、制御パラメータとされる。これ
によれば、検出されたすべての値が、その異常の程度に
応じて修正を施された上、制御パラメータの計算に参与
することができるので、少ないデータ数を有効に生かす
ことができる。
まり少なくなることを防ぐための規制を設けることが望
ましい。本発明の第２態様によれば、センサによって検
出されたすべての検出値は、その単純平均値との差に応
じて重み付けを施され、平均値に近いものほど高いウェ
ートが与えられて、修正検出値が計算される。そしてこ
の修正平均値によって再び平均値が計算され、修正平均
値X mean' が求められ、制御パラメータとされる。これ
によれば、検出されたすべての値が、その異常の程度に
応じて修正を施された上、制御パラメータの計算に参与
することができるので、少ないデータ数を有効に生かす
ことができる。
【００１０】以下、図面に示す好適実施例に基づいて、
本発明を更に詳細に説明する。
本発明を更に詳細に説明する。
【００１１】
【実施例】図１は粗紡機における粗糸張力の制御のため
のシステムの一例を示す。フロントローラ１，フライヤ
２及びトップコーンドラム３は共通の主モータ４により
歯車列やタイミングベルト等の回転伝達手段を介して駆
動され、ボビン５には前記主モータ４からの回転と、前
記トップコーンドラム３よりベルト６を介して変速回転
されるボトムコーンドラム７からの回転とが差動機構８
で複合されるようになっている。
のシステムの一例を示す。フロントローラ１，フライヤ
２及びトップコーンドラム３は共通の主モータ４により
歯車列やタイミングベルト等の回転伝達手段を介して駆
動され、ボビン５には前記主モータ４からの回転と、前
記トップコーンドラム３よりベルト６を介して変速回転
されるボトムコーンドラム７からの回転とが差動機構８
で複合されるようになっている。
【００１２】ベルト６を移動させるためのベルトシフタ
９が固定されたロングラック１０は、ウエイト１１の下
降によって回転するアップライトシャフト１２に嵌着さ
れたピニオン１３と噛み合う位置に横方向への往復動可
能に配設されている。アップライトシャフト１２には、
ボビンレール１４の昇降切替え時に所定量ずつ規則的に
回動されるラチェットホィール１５の軸に固着された回
転軸１８の回転が差動歯車機構１９を介して伝達され、
ボビン５に巻かれる粗糸層が増す毎に、即ちボビンレー
ル１４の昇降切替え時にピニオン１３が一定量回動さ
れ、ロングラック１０が図１の左方に一定ピッチで移動
されるようになっている。
９が固定されたロングラック１０は、ウエイト１１の下
降によって回転するアップライトシャフト１２に嵌着さ
れたピニオン１３と噛み合う位置に横方向への往復動可
能に配設されている。アップライトシャフト１２には、
ボビンレール１４の昇降切替え時に所定量ずつ規則的に
回動されるラチェットホィール１５の軸に固着された回
転軸１８の回転が差動歯車機構１９を介して伝達され、
ボビン５に巻かれる粗糸層が増す毎に、即ちボビンレー
ル１４の昇降切替え時にピニオン１３が一定量回動さ
れ、ロングラック１０が図１の左方に一定ピッチで移動
されるようになっている。
【００１３】差動歯車機構１９はアップライトシャフト
１２の下端に固着された傘歯車２０と、セクション回転
軸１８の上端に固着された傘歯車２１と、両傘歯車２
０，２１に噛み合う傘歯車２２とから構成されている。
傘歯車２２は、可逆モータ２３により駆動されるウオー
ム２４と噛み合う歯部２５ａを有しアップライトシャフ
ト１２及び回転軸１８を軸心として回転するベルトシフ
タ移動機構としての回転体２５に支持されている。従っ
て、ラチェットホイール１５の固定状態において可逆モ
ータ２３が駆動されると、ウオーム２４を介して傘歯車
２２が回転体２５と共にアップライトシャフト１２の軸
心を中心として公転して傘歯車２０を回転させ、ピニオ
ン１３，ロングラック１０を介してベルトシフタ９が移
動調節される。
１２の下端に固着された傘歯車２０と、セクション回転
軸１８の上端に固着された傘歯車２１と、両傘歯車２
０，２１に噛み合う傘歯車２２とから構成されている。
傘歯車２２は、可逆モータ２３により駆動されるウオー
ム２４と噛み合う歯部２５ａを有しアップライトシャフ
ト１２及び回転軸１８を軸心として回転するベルトシフ
タ移動機構としての回転体２５に支持されている。従っ
て、ラチェットホイール１５の固定状態において可逆モ
ータ２３が駆動されると、ウオーム２４を介して傘歯車
２２が回転体２５と共にアップライトシャフト１２の軸
心を中心として公転して傘歯車２０を回転させ、ピニオ
ン１３，ロングラック１０を介してベルトシフタ９が移
動調節される。
【００１４】ベルトシフタ９は前記可逆モータ２３の正
転時に図１の右方向即ちボトムコーンドラム７の回転を
遅くする方向に移動するようになっている。フロントロ
ーラ１とフライヤトップ２ａとの間の粗糸Ｒの位置を連
続的に検出するための非接触式センサ２６は図２に示す
ように対向して設置された発光部２７と受光部２８とを
具え、両者の間に粗糸Ｒが位置するように構成されてい
る。発光部２７は赤外発光ダイオードアレーにより構成
され、受光部２８は粗糸Ｒの約半分（１mm）のピッチで
上下方向に並設された多数の受光素子２８ａからなる受
光素子アレーを有している。各受光素子２８ａは受ける
光の強弱に応じた電気信号を発してマイクロコンピュー
タＭに入力するように構成されている。
転時に図１の右方向即ちボトムコーンドラム７の回転を
遅くする方向に移動するようになっている。フロントロ
ーラ１とフライヤトップ２ａとの間の粗糸Ｒの位置を連
続的に検出するための非接触式センサ２６は図２に示す
ように対向して設置された発光部２７と受光部２８とを
具え、両者の間に粗糸Ｒが位置するように構成されてい
る。発光部２７は赤外発光ダイオードアレーにより構成
され、受光部２８は粗糸Ｒの約半分（１mm）のピッチで
上下方向に並設された多数の受光素子２８ａからなる受
光素子アレーを有している。各受光素子２８ａは受ける
光の強弱に応じた電気信号を発してマイクロコンピュー
タＭに入力するように構成されている。
【００１５】粗糸Ｒが発光部２７からの光の一部を遮る
ことにより、粗糸Ｒの位置に対応した受光素子２８ａが
光を受けなくなるので、その受光素子を検知することに
よって粗糸Ｒの位置を求めることができる。粗糸張力が
低い場合には粗糸の位置は下方に下がり、逆に高い場合
には上方に移動する。このセンサ２６は粗紡機の複数の
適宜な錘、例えば３錘を選定して設置されている。各セ
ンサ２６からの粗糸位置の検出値はマイクロコンピュー
タＭに入力され、ここで処理されて張力状態が判定され
る。そして、低張力状態と判定された場合には可逆モー
タ２３を正転駆動させる信号を、高張力状態と判定され
た場合には可逆モータ２３を逆転させる信号を所定時間
出力する。この信号電流は増幅器２９によって増幅さ
れ、出力リレー３０を経て可逆モータ２３を所定時間正
転又は逆転させ、ボトムコーンドラム７を介してボビン
５の回転速度を変化させて、粗糸の巻取り量を調節し、
張力が所定値になるように制御する。
ことにより、粗糸Ｒの位置に対応した受光素子２８ａが
光を受けなくなるので、その受光素子を検知することに
よって粗糸Ｒの位置を求めることができる。粗糸張力が
低い場合には粗糸の位置は下方に下がり、逆に高い場合
には上方に移動する。このセンサ２６は粗紡機の複数の
適宜な錘、例えば３錘を選定して設置されている。各セ
ンサ２６からの粗糸位置の検出値はマイクロコンピュー
タＭに入力され、ここで処理されて張力状態が判定され
る。そして、低張力状態と判定された場合には可逆モー
タ２３を正転駆動させる信号を、高張力状態と判定され
た場合には可逆モータ２３を逆転させる信号を所定時間
出力する。この信号電流は増幅器２９によって増幅さ
れ、出力リレー３０を経て可逆モータ２３を所定時間正
転又は逆転させ、ボトムコーンドラム７を介してボビン
５の回転速度を変化させて、粗糸の巻取り量を調節し、
張力が所定値になるように制御する。
【００１６】本発明は、各センサ２６からマイクロコン
ピュータＭに入力された検出値の中に他とは非常に異な
った異常値が含まれていた場合の処理の仕方に関する。
前述したように、このような異常値が含まれている場合
には、何らかの処理を行わないと、他の正常な検出値が
この異常値に引きずられて、粗紡機全体が不正に制御さ
れる危険性があるからである。
ピュータＭに入力された検出値の中に他とは非常に異な
った異常値が含まれていた場合の処理の仕方に関する。
前述したように、このような異常値が含まれている場合
には、何らかの処理を行わないと、他の正常な検出値が
この異常値に引きずられて、粗紡機全体が不正に制御さ
れる危険性があるからである。
【００１７】本発明の第１実施例においては、次のよう
な処理が行われる。粗紡機にはｎ個のセンサ２６が設置
され、各センサからそれぞれ検出値X1,X2,…X n が出力
されるものと仮定する。第１ステップとして、全検出値
の単純平均X mean = (X1+X2+…+X n)/n を計算し、且つ
最大値X max と最小値X min とを選ぶ。
な処理が行われる。粗紡機にはｎ個のセンサ２６が設置
され、各センサからそれぞれ検出値X1,X2,…X n が出力
されるものと仮定する。第１ステップとして、全検出値
の単純平均X mean = (X1+X2+…+X n)/n を計算し、且つ
最大値X max と最小値X min とを選ぶ。
【００１８】第２ステップとして、選択した最大値X
max と最小値X min の差α = X max−X min を求める。
第３ステップとして、予め設定されている基準値δと第
２ステップで求めた差αとを比較する。この基準値δは
過去の張力値データの標準偏差等から決定された値であ
り、最大値と最小値の差αがこれよりも小さければ、統
計的に特に異常とは言えないが、これを越えた場合には
明らかに異常と判断されるような値である。
max と最小値X min の差α = X max−X min を求める。
第３ステップとして、予め設定されている基準値δと第
２ステップで求めた差αとを比較する。この基準値δは
過去の張力値データの標準偏差等から決定された値であ
り、最大値と最小値の差αがこれよりも小さければ、統
計的に特に異常とは言えないが、これを越えた場合には
明らかに異常と判断されるような値である。
【００１９】第４ステップとして、この比較の結果、α
≦δの場合には、データ中には異常値が含まれていない
ものとみなして第１ステップで求めた単純平均値X mean
を制御のためのパラメータとして採用する。逆に、α＞
δの場合には、前記最大値X max か最小値X min のいず
れかが異常値であるとみなして、平均値X meanから離れ
ている方の値、例えばX min を排除し、一つ少なくなっ
た検出値を使用して再び平均値を計算し、前記ステップ
１〜４を繰り返す。
≦δの場合には、データ中には異常値が含まれていない
ものとみなして第１ステップで求めた単純平均値X mean
を制御のためのパラメータとして採用する。逆に、α＞
δの場合には、前記最大値X max か最小値X min のいず
れかが異常値であるとみなして、平均値X meanから離れ
ている方の値、例えばX min を排除し、一つ少なくなっ
た検出値を使用して再び平均値を計算し、前記ステップ
１〜４を繰り返す。
【００２０】但し、センサの設置数には限度があり、元
々一回の計算に使用できるデータ数が少ないので、前記
ステップの繰り返しによって益々データ数が減少してし
まうことは好ましくない。そこで、この異常値を排除し
た結果、データの個数m がn/2+1 ＞m ≧n/2 になった場
合、ここで異常値の排除を中止して、この時点での単純
平均値を以て制御パラメータとしている。即ち、データ
数が初期の個数の半分以下にならないように制限を加え
ている。
々一回の計算に使用できるデータ数が少ないので、前記
ステップの繰り返しによって益々データ数が減少してし
まうことは好ましくない。そこで、この異常値を排除し
た結果、データの個数m がn/2+1 ＞m ≧n/2 になった場
合、ここで異常値の排除を中止して、この時点での単純
平均値を以て制御パラメータとしている。即ち、データ
数が初期の個数の半分以下にならないように制限を加え
ている。
【００２１】この操作ステップを図３のフローチャート
に示す。この第１実施例の欠点であるデータ数の減少の
問題を解決するために、本発明の第２実施例において
は、マイクロコンピュータに入力されたすべての検出値
データを有効に使用するようにしている。即ち、第１ス
テップとして、センサからの検出値 X1,X2, …,Xi …,
X n から平均値X mean＝（X1+X2+…+Xi …+X n)/n と標
準偏差σを計算する。
に示す。この第１実施例の欠点であるデータ数の減少の
問題を解決するために、本発明の第２実施例において
は、マイクロコンピュータに入力されたすべての検出値
データを有効に使用するようにしている。即ち、第１ス
テップとして、センサからの検出値 X1,X2, …,Xi …,
X n から平均値X mean＝（X1+X2+…+Xi …+X n)/n と標
準偏差σを計算する。
【００２２】次に第２ステップとして、各検出値(X1,
X2, …X n ) と今求めた平均値X meanとの差の絶対値ε
= ｜X i − X mean｜を計算する。この結果から、第３
ステップとして、各検出値を0 ≦ε＜σ、σ≦ε＜2
σ、2 σ≦ε＜3 σ、3 σ≦εの４群に分別する。これ
は、各検出値を平均値X meanを中心として、σ，２σ，
３σの各範囲と、３σより外の範囲に属するものに分類
することを意味する。これらの群をそれぞれ第１〜第４
群と呼称する。
X2, …X n ) と今求めた平均値X meanとの差の絶対値ε
= ｜X i − X mean｜を計算する。この結果から、第３
ステップとして、各検出値を0 ≦ε＜σ、σ≦ε＜2
σ、2 σ≦ε＜3 σ、3 σ≦εの４群に分別する。これ
は、各検出値を平均値X meanを中心として、σ，２σ，
３σの各範囲と、３σより外の範囲に属するものに分類
することを意味する。これらの群をそれぞれ第１〜第４
群と呼称する。
【００２３】そして、第４ステップとして、前記各群の
検出値にそれぞれw1,w2,w3,w4 （但しw1＞w2＞w3＞w4）
の比率の重み付けを行って、修正検出値 X1',X2', …X
n 'を計算する。これによって、平均値に近いデータほ
ど大きな値となし、中心から離れたデータほど小さな値
となるように修正する。こうした求められた修正検出値
を使用して、再び平均値X mean’を計算し、これを制御
パラメータに使用するようにしている。
検出値にそれぞれw1,w2,w3,w4 （但しw1＞w2＞w3＞w4）
の比率の重み付けを行って、修正検出値 X1',X2', …X
n 'を計算する。これによって、平均値に近いデータほ
ど大きな値となし、中心から離れたデータほど小さな値
となるように修正する。こうした求められた修正検出値
を使用して、再び平均値X mean’を計算し、これを制御
パラメータに使用するようにしている。
【００２４】具体的には、前記w1,w2,w3,w4 として、例
えば１０，３，１，０の重み付けを用いれば、明らかに
異常と見なされる３σの限界外の少数のデータは完全に
排除される。第１群のデータがX1,X2,X3、第２群のデー
タがX4,X5 、第３群のデータがX6,第４群のデータがX7
であったとすると、修正平均値X mean’は次の式で計算
される。
えば１０，３，１，０の重み付けを用いれば、明らかに
異常と見なされる３σの限界外の少数のデータは完全に
排除される。第１群のデータがX1,X2,X3、第２群のデー
タがX4,X5 、第３群のデータがX6,第４群のデータがX7
であったとすると、修正平均値X mean’は次の式で計算
される。
【００２５】 X mean’＝〔10(X1+X2+X3) + 3(X4+X5) + X6〕／(10 ×3 + 3 ×2 + 1 ×1) この第２実施例によれば、明らかに異常なデータを除い
て、センサによって検出されたすべてのデータを制御パ
ラメータの計算に参与させることが可能となり、少ない
データを有効に活用することが可能になる。
て、センサによって検出されたすべてのデータを制御パ
ラメータの計算に参与させることが可能となり、少ない
データを有効に活用することが可能になる。
【００２６】
【発明の効果】本発明によれば、センサによって検出さ
れた粗糸張力値について、一定の基準に従って異常か否
かを判断し、これを排除又は補正して粗糸張力制御のた
めの制御パラメータを求めるようにしたので、異常値の
ために誤った制御が行われる危険性が防止される。
れた粗糸張力値について、一定の基準に従って異常か否
かを判断し、これを排除又は補正して粗糸張力制御のた
めの制御パラメータを求めるようにしたので、異常値の
ために誤った制御が行われる危険性が防止される。
【図１】本発明を実施するための粗紡機の構成を示す模
式図である。
式図である。
【図２】本発明に使用される非接触型センサの一例を示
す模式図である。
す模式図である。
【図３】本発明の第１実施例のフローチャートである。
１…フロントローラ ２…フライヤ ３…トップコーンドラム ４…主モータ４ ５…ボビン ７…ボトムコーンドラム ９…ベルトシフタ９ ２３…可逆モータ ２６…非接触式センサ Ｍ…マイクロコンピュータＭ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) D01H 1/20 - 1/34
Claims (3)
- 【請求項１】 粗紡機において複数の特定の錘を選定し
てセンサを設置して粗糸の紡出張力の値を検出し、該検
出値の平均値を制御パラメータとして粗紡機の粗糸の紡
出張力のフィードバック制御を行うに際し、 １）前記各検出値(X1,X2, …X n ) から平均値X meanを
求めると共に、最大値（X max ）と最小値（X min ）を
選択し、 ２）最大値と最小値との差（X max −X min ＝α）を計
算し、 ３）αと基準値δとを比較し、 ４）α≦δの場合にはX meanを制御パラメータとして採
用し、 ５）α＞δの場合にはX max とX min の中でX meanから
離れている方を排除して、再び前記１）〜４）のステッ
プを繰り返すことを特徴とする粗糸の紡出張力の制御パ
ラメータの演算方法。 - 【請求項２】 前記ステップ５）において、異常検出値
を排除した結果、残った検出値の個数(m) が最初の検出
値個数（n)に比してn/2+1 ＞m ≧n/2 になった場合、そ
の時点の平均値X meanを以て制御パラメータとする請求
項１に記載の演算方法。 - 【請求項３】 粗紡機において複数の特定の錘を選定し
てセンサを設置して粗糸の紡出張力の値を検出し、該検
出値の平均値を制御パラメータとして粗紡機の粗糸の紡
出張力のフィードバック制御を行うに際し、 １）前記各検出値(X1,X2, …,Xi …, X n ) から平均値
X meanと標準偏差σを計算し、 ２）各検出値(X1,X2, …X n ) と平均値X meanとの差の
絶対値（ε= ｜X i −X mean｜）を求め、 ３）各検出値を0 ≦ε＜k1σ、k1σ≦ε＜k2σ、k2σ≦
ε＜k3σ、─k m-2 σ≦ε＜k m-1 σ、k m-1 σ≦εの
ｍ群に分別し、 ４）前記各群の検出値にそれぞれw1,w2,w3, ─w m （但
しw1＞w2＞w3─＞w m) の重み付けを行って修正検出値
(X1',X2', …X n ')を求め、 ５）該修正検出値に基づいて、修正平均値X mean' を求
めることを特徴とする粗糸の紡出張力の制御パラメータ
の演算方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04274094A JP3104430B2 (ja) | 1992-10-13 | 1992-10-13 | 粗紡機における粗糸の紡出張力の制御パラメータの演算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04274094A JP3104430B2 (ja) | 1992-10-13 | 1992-10-13 | 粗紡機における粗糸の紡出張力の制御パラメータの演算方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06123019A JPH06123019A (ja) | 1994-05-06 |
| JP3104430B2 true JP3104430B2 (ja) | 2000-10-30 |
Family
ID=17536906
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04274094A Expired - Fee Related JP3104430B2 (ja) | 1992-10-13 | 1992-10-13 | 粗紡機における粗糸の紡出張力の制御パラメータの演算方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3104430B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8116756B2 (en) | 2006-12-08 | 2012-02-14 | Fujitsu Limited | Method for reducing interference between adjacent sectors, and base station apparatus |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102006060819A1 (de) * | 2006-12-21 | 2008-07-03 | Fresenius Medical Care Deutschland Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Atemfrequenz |
-
1992
- 1992-10-13 JP JP04274094A patent/JP3104430B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8116756B2 (en) | 2006-12-08 | 2012-02-14 | Fujitsu Limited | Method for reducing interference between adjacent sectors, and base station apparatus |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06123019A (ja) | 1994-05-06 |
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