JP4931666B2 - 計量器 - Google Patents

Description

本発明は、動的質量計量を行う計量器に関し、より詳しくは重量センサに重畳した不要な振動成分を除去する技術に関するものである。

動的質量計量を行う計量器として、搬送コンベア上を搬送される被計量物をその搬送コンベアに連結された重量センサによって計量するようにした重量選別機が知られている。この重量選別機において、重量センサの計量信号には、通常、被計量物の重量による信号のほかに、重量センサ自体の固有振動と、搬送コンベアを駆動するモータの振動と、搬送コンベアのローラプーリの回転により発生する振動と、外乱とを原因とする不要な振動信号が重畳されている。従来、この種の不要な振動信号を除去するために、ローパス・フィルタもしくはディジタル・フィルタを用いるものが提案されている。

ここで、ディジタル・フィルタを用いた技術として、特許文献１に開示されるものがある。この技術は、重量信号をサンプリングし、これらサンプリング値について複数回にわたって移動平均をとり、この移動平均をさらに多重で行って、各振動成分を除去するようにしたものである。

また、他の計量コンベア用フィルタに関する技術として、特許文献２に開示されるものがある。この技術は、計量条件の下で発生する周期振動ノイズ、すなわち計量センサ自体の固有振動と、搬送コンベアを駆動するモータの振動と、ローラプーリの振動と、外乱とによる周期振動ノイズに対応するフィルタ定数をフーリエ変換技術で求め、このフィルタ定数で、重量センサからの重量信号を濾波処理して定周期振動ノイズを除去するようにしたものである。

しかしながら、上記従来技術においては、重量センサからの重量信号を巡回させる巡回型、あるいは巡回させない非巡回型を問わず、フィルタリング処理において、周期の長い振動ノイズを減衰させるには時定数の大きい高次のフィルタが必要であり、最終値への応答信号の収束が遅くなるため、測定時間の短い計量器では実用的でないという問題点がある。

特公平６−２１８１４号公報 特開平８−６２０３２号公報

本発明は、このような問題点を解消するためになされたもので、振動波形の一周期分の時間を要さずに重量値を安定して求めることができて、計量処理時間の短縮化を図ることのできる計量器を提供することを目的とするものである。

前記目的を達成するために、第１発明による計量器は、
振動ノイズ信号の重畳する重量測定信号に対し、ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ−ｍｅａｎ−ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを適応することによって前記振動ノイズ信号の影響を除去して被計量物の重量測定値を算出する重量測定値演算手段を備え、
前記ＬＭＳアルゴリズムは、前記被計量物の重量値の測定可能な時間が前記振動ノイズ信号の一周期より短い場合にのみ適応され、かつ前記ＬＭＳアルゴリズムに用いられるステップサイズパラメータは、前記振動ノイズ信号の周波数の関数として表されることを特徴とするものである。

前記第１発明において、前記振動ノイズ信号の周波数を測定する振動ノイズ周波数測定手段を備え、この振動ノイズ周波数測定手段により測定された振動ノイズ信号の周波数値が前記重量測定値演算手段に入力されるのが好ましい（第２発明）。

ここで、前記ＬＭＳアルゴリズムに用いられるステップサイズパラメータは、前記振動ノイズ信号の周波数の関係式から求める複数の振動周波数成分に対して、１つのステップサイズパラメータを用いる方法にて求められるのが好ましい（第３発明）。

また、前記ＬＭＳアルゴリズムに用いられるステップサイズパラメータは、前記振動ノイズ信号の周波数の関係式から求める複数の振動周波数成分のそれぞれに対して、各ステップサイズパラメータを用いる方法にて求められるのが好ましい（第４発明）。

また、第５発明による計量器は、
被計量物の重量値の測定が可能な区間を検出する重量値測定区間検出手段と、振動ノイズ信号の重畳する重量測定信号に対し、ＬＭＳアルゴリズムを適応することによって被計量物の重量測定値を算出する第１の重量測定値演算手段と、前記振動ノイズ信号の重畳する重量測定信号に対し、その振動ノイズ信号の整数周期分の重量測定信号の平均値を求めることによって被計量物の重量測定値を算出する第２の重量測定値演算手段と、前記第１の重量測定値演算手段と第２の重量測定値演算手段の演算動作を切替える重量値演算動作切替手段とを備え、
前記重量値演算動作切替手段は、前記重量値測定区間検出手段により検出される重量値測定区間が前記振動ノイズ信号の一周期より短い場合には前記第１の重量測定値演算手段により被計量物の重量測定値を算出し、前記重量値測定区間検出手段により検出される重量値測定区間が前記振動ノイズ信号の一周期以上の場合には前記第２の重量測定値演算手段により被計量物の重量測定値を算出するように切り替え動作を行うことを特徴とするものである。

従来、振動ノイズを除去する手法として、振動信号の一周期分の時間をかけて平均化を行う方法が一般的であるが、この従来方法によれば、測定能力が高くなって測定時間が短くなってくると、フィルタリングに必要とされる振動信号の一周期分の時間が確保できなくなり、含まれる振動信号の十分な除去が行えなくなり、計測能力および精度が悪化するという問題があった。これに対し、本発明（第１発明）によれば、ＬＭＳアルゴリズムが用いられているので、振動信号の一周期分の時間より短い時間で振動信号の除去を行うことができ、計量処理時間の短縮化を図ることができる。

また、本発明によれば、複数のノイズ信号の周波数を求めておき、それぞれの周波数成分に対して、スッテプサイズパラメータを変えながら最大の減衰効果を持つステップサイズパラメータの最適値をノイズ信号周波数の関数で表現することにより、収束性を左右する重要なステップサイズパラメータの選択を容易に行うことができる。

第２発明においては、振動ノイズ周波数測定手段によって自動的に振動ノイズ信号の周波数値が測定される。また、予め振動ノイズ周波数がわかっている場合には、例えばノイズ源であるローラプーリ、モータの振動周波数はモータの回転数の関数であるので、重量選別機の選別能力もしくはコンベア速度を設定することで、周波数の測定を行わずに、自動で求めることができる。また、軸重計のように車のスプリングに起因した３〜４Ｈｚの振動ノイズを含む重量信号を想定する場合には、その周波数を既知の値として予め設定しておいて演算を行うことができる。

第５発明においては、重量値測定区間検出手段により検出される重量値測定区間が振動ノイズ信号の一周期より短い場合にはＬＭＳアルゴリズムが適用され、長い場合には重量測定値の平均値を求める演算手段が適用される。ここで、自動的に重量値測定区間（重量測定時間）を求める方法としては、次の方法がある。すなわち、まず、重量信号を一定時間でサンプリングしたディジタル値である時系列データの時間変化率を求める。そして、隣接する重量変化率の比率が一定値未満になれば測定区間に入り、その比率が一定値以上になれば測定区間が終了したと判断する。

次に、本発明による計量器の具体的な実施の形態について、図面を参照しつつ説明する。

図１には、本発明の一実施形態に係る重量選別機の計量器のシステム構成図が示されている。

この計量器は、被計量物１を搬送する送入コンベア２と、この送入コンベア２に連設される計量コンベア３とを備え、計量コンベア３上にて被計量物１の重量が計量されるように構成されている。両コンベア２，３間には物品検出センサ４が配され、この物品検出センサ４によって計量コンベア３上に被計量物１が搬送されるタイミングが検知される。

前記送入コンベア２は、モータ駆動部５にて制御されるモータ６の回転が、このモータ６とタイミングベルト（もしくはギア）７を介して連結されたローラプーリ８に伝達されることで駆動される。一方、計量コンベア３は、モータ制御部９にて制御されるモータ１０の回転が、このモータ１０とタイミングベルト（もしくはギア）１１を介して連結されたローラプーリ１２に伝達されることで駆動される。送入コンベア２および計量コンベア３は、その速度が操作設定表示部１３にて設定され、ＣＰＵ装置部１４から制御用データがそれぞれモータ制御部５，９に送られて制御される。

計量コンベア３上に載置された被計量物１の重量は、計量コンベア３に連結された重量検出部１５にて検出され、その検出データをＣＰＵ装置部１４で処理することにより得られる。ＣＰＵ装置部１４には、演算用メモリおよび計量器を制御するためのプログラムメモリとしての記憶装置部１６が付設されている。また、物品検出センサ４による検知信号はＩ／Ｏ制御部１７を経由してＣＰＵ装置部１４に送られる。

上記計量器においては、計量コンベア３上を流れている被計量物１の重量測定信号に、重量検出部１５の重量センサ自体の固有振動、計量コンベア３を駆動するモータ１０の振動、計量コンベア３のローラプーリ１２の回転により発生する振動および外乱を原因とする不要な振動信号（振動ノイズ信号）が重畳している。本実施形態では、この振動ノイズ信号による影響を除去するために、ＬＭＳアルゴリズムが適応される。

次に、このＬＭＳアルゴリズムについて説明する。振動信号の連続時間関数ｇ（ｔ）は、連続フーリエ係数Ｇ（ｆ）を用いると、次式で表される。

ここで、ｇ（ｔ）がｆ＜ｆ_１とｆ＞ｆ_Ｌの区間でスペクトル成分を持たないとすると、（１）式は次式のように表現できる。

（２）式を連続系ではなく離散系を用いて近似すれば、（２）式の積分式は和の形で表現できる。連続時間関数ｇ（ｔ）が実数ならばフーリエ係数Ｇ（ｆ）とＧ（−ｆ）が複素共役になるので、（２）式は次のように近似できる。

また、（３）式をｇ（ｔ）のサンプリングデータ（サンプリング周期：ΔＴ）に対して表現すると、次式のようになる。

ここで、フーリエ係数Ｇと入力ベクトルＸ（ｋ）を次のように定義する。
Ｇ＝［Ｇ_１，・・・，Ｇ_ｉ，・・・Ｇ_Ｌ］^Ｔ ・・・（５）
Ｘ（ｋ）＝［ｅｘｐ（ｊ２πｆ_１ｋΔＴ），・・・，ｅｘｐ（ｊ２πｆ_ｉｋΔＴ），・・・，ｅｘｐ（ｊ２πｆ_ＬｋΔＴ）］^Ｔ ・・・（６）

（５）式、（６）式を用いると、（４）式は次のようになる。

振動ノイズ信号の原信号をｄ（ｋ）とすると、このｄ（ｋ）はｇ（ｋ）というフーリエ係数を用いて近似して表現することができる。そのときの近似誤差ε（ｋ）は次式で表される。

振動ノイズ信号の原信号ｄ（ｋ）には被計量物の重量値に相当する直流成分が含まれている。ＬＭＳアルゴリズムを適用する際に、直流成分を含んだ信号を直接処理すると演算のための桁数が大きくなり、それに伴って演算誤差も累積してくる。そのため、（８ａ）式において、実際は次式のように演算して直流成分の影響を取り除いている。
ｄ（ｋ）＝ｄ（ｋ）−ｄ（０） ・・・（９）
ここで、ｄ（０）は計測区間のｔ＝０における重量サンプリング値、ｄ（ｋ）は計測区間のｔ＝ｋ（ｋ＝０，１，２，３，・・・）における重量サンプリング値である。

このように直流成分をオフセットとして、振動を含む原信号を差し引いたので、アルゴリズム処理後の直流成分を含んだ出力は、
ε（ｋ）＋ｇ（ｋ）＋ｄ（０）
と表現される。

ＬＭＳアルゴリズムとは、ε（ｋ）の自乗誤差を最小化させるためのアルゴリズムであり、フーリエ係数Ｇ（ｋ）はサンプリング周期毎に次式を用いて連続的に更新される。

ここで、μは収束性および安定性を制御するステップサイズパラメータである。

フーリエ係数ベクトルＧ（ｋ）は次式、
Ｇ_Ｒ（ｋ＋１）＝Ｇ_Ｒ（ｋ）＋ｊＧ_Ｊ（ｋ） ・・・（１１）
で表されるので、次式が成立する。
Ｇ_Ｒ（ｋ＋１）＝Ｇ_Ｒ（ｋ）＋４με（ｋ）Ｘ_Ｒ（ｋ）・・（１２）
Ｇ_Ｊ（ｋ＋１）＝Ｇ_Ｊ（ｋ）−４με（ｋ）Ｘ_Ｊ（ｋ）・・（１３）

周波数ｆを持つ入力ベクトルＸ（ｋ）は、（６）式から
Ｘ（ｋ）＝ｃｏｓ（２π・ｆ・ｋ・ΔＴ）＋ｊｓｉｎ（２π・ｆ・ｋ・ΔＴ）
・・・（１４）
となるので、（７）式、（１２）式、（１３）式はそれぞれ次のようになる。
ｇ（ｋ）＝２Ｇ_Ｒ（ｋ）ｃｏｓ（２π・ｆ・ｋ・ΔＴ）
−２Ｇ_Ｊ（ｋ）ｓｉｎ（２π・ｆ・ｋ・ΔＴ）・・・（１５）
Ｇ_Ｒ（ｋ＋１）＝Ｇ_Ｒ（ｋ）＋４με（ｋ）ｃｏｓ（２π・ｆ・ｋ・ΔＴ）
・・・（１６）
Ｇ_Ｊ（ｋ＋１）＝Ｇ_Ｊ（ｋ）−４με（ｋ）ｓｉｎ（２π・ｆ・ｋ・ΔＴ）
・・・（１７）

次に、図２に示されるフローチャートを参照しつつ、ＣＰＵ装置部１４によるフーリエ係数の更新処理の手順について説明する。なお、Ｓ１〜Ｓ１９は各ステップを示す。

Ｓ１：振動信号に対してＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）分析を行い振動成分の周波数ｆを求める（本発明の「振動ノイズ周波数測定手段」に対応する）。
Ｓ２：ステップサイズパラメータμを求める。なお、振動周波数が与えられた時のステップサイズパラメータμを求める方法については後述の実施例にて詳述する。

Ｓ３〜Ｓ５：被計量物１が計量コンベア３に完全に乗り移るまで待ち（Ｓ３）、乗り移ったら下記（１８）式から安定時間Ｔ_ＳＴを求め（Ｓ４）、次いで繰り返し回数Ｎ_Ｒを求める（Ｓ５）。この繰り返し回数Ｎ_Ｒは、（１８）式で与えられる安定時間Ｔ_ＳＴをＡ／Ｄ変換器のサンプリング時間ΔＴで除した値Ｔ_ＳＴ／ΔＴとなる。
Ｔ_ＳＴ＝｛（Ｌ０−Ｌ）×１０００｝／（Ｖ／６０×１０００）−Ｔａｄ
＝｛６０×（Ｌ０−Ｌ）｝／Ｖ−Ｔａｄ ・・・（１８）
ここで、安定時間Ｔ_ＳＴは、被計量物が計量コンベアに完全に乗り移ってから計量コンベアを出始めるまでの時間、すなわちフィルタリングに使える時間のことである。また、（１８）式においてＴａｄは、Ａ／Ｄ変換器のデータ出力遅れ（Ａ／Ｄ変換器内部のディジタルフィルター処理時間）を示す。また、Ｌ０は計量コンベア長、Ｌは被計量物長、Ｖはコンベア速度を示す。

Ｓ６〜Ｓ７：繰り返し処理用フラグｋに０をセットし（Ｓ６）、Ｇ_Ｒ（０）＝０、Ｇ_Ｊ（０）＝０としてフーリエ係数の初期化を行う（Ｓ７）。
Ｓ８〜Ｓ９：次いで、Ａ／Ｄ変換がなされるタイミングを待って（Ｓ８）、ｄ（ｋ）にＡ／Ｄ変換データを代入する（Ｓ９）。
Ｓ１０〜Ｓ１１：次に、（１５）式からｇ（ｋ）を求め（Ｓ１０）、（８ｂ）式の誤差ε（ｋ）＝ｄ（ｋ）−ｇ（ｋ）を求める（Ｓ１１）。
Ｓ１２〜Ｓ１３：そして、Ｇ_Ｒ（ｋ）、Ｇ_Ｊ（ｋ）をもとに、（１６）式にて更新されたＧ_Ｒ（ｋ＋１）を求める（Ｓ１２）とともに、（１７）式にて更新されたＧ_Ｊ（ｋ＋１）を求める（Ｓ１３）。
Ｓ１４〜Ｓ１５：ステップＳ８からＳ１３までの処理を繰り返し回数Ｎ_Ｒだけ行う。この繰り返し回数Ｎ_Ｒは、例えば安定時間Ｔ_ＳＴが６０ｍｓｅｃ、Ａ／Ｄサンプリング時間ΔＴが２ｍｓｅｃならば、６０／２＝３０回となる。

Ｓ１６：次に、振動信号に対してＦＦＴ分析を行って、振動成分の周期Ｔを求める。
Ｓ１７〜Ｓ１９：周期Ｔが安定時間Ｔ_ＳＴよりも大きいか否かを判定する（Ｓ１７）（本発明の「重量値測定区間検出手段」に対応する。）。そして、安定時間Ｔ_ＳＴよりも大きくなければ移動平均法を適用して十分な平均化を行い（Ｓ１８）、安定時間Ｔ_ＳＴよりも大きければＬＭＳアルゴリズムを適用してフィルタリングを行って、被計量物の重量測定値を算出する（Ｓ１９）（本発明の「重量測定値演算手段」に対応する。）。

上述の説明では、１つの周波数ｆに対してフーリエ係数を求める方法を示したが、振動成分のＦＦＴ分析より見つかった複数の周波数成分、例えばｆ１、ｆ２、ｆ３を有する振動信号除去の場合には、ｆ＝ｆ１、ｆ＝ｆ２、ｆ＝ｆ３に対して順番にそれぞれの係数を求めれば良い。この場合、周波数成分ｆ１、ｆ２、ｆ３にそれぞれ対応する周期をＴ１、Ｔ２、Ｔ３とすれば、ステップＳ１６で求める周期ＴをＴ１＋Ｔ２＋Ｔ３とし、ステップＳ１７では、Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３＞Ｔ_ＳＴが成立するか否かを判定し、この不等式が成立する場合にはＬＭＳアルゴリズムを適用し、成立しない場合には、多重移動平均法を適用する。ここで、平均回数をＮ１＝Ｔ１／ΔＴ、Ｎ２＝Ｔ２／ΔＴ、Ｎ３＝Ｔ３／ΔＴとする。

また、Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ３＞Ｔ_ＳＴを判定する代わりに、個別の周波数に対してＬＭＳアルゴリズムもしくは移動平均法を適用する実施形態も可能である。すなわち、
１）Ｔ１＞Ｔ_ＳＴの判定がＹＥＳの場合には、周波数成分ｆ１に対してＬＭＳアルゴリズムを適用し、判定がＮＯの場合には、周波数成分ｆ１に対して平均回数Ｎ１の移動平均法を適用し、
２）Ｔ２＞Ｔ_ＳＴの判定がＹＥＳの場合には、周波数成分ｆ２に対してＬＭＳアルゴリズムを適用し、判定がＮＯの場合には、周波数成分ｆ２に対して平均回数Ｎ２の移動平均法を適用し、
３）Ｔ３＞Ｔ_ＳＴの判定がＹＥＳの場合には、周波数成分ｆ３に対してＬＭＳアルゴリズムを適用し、判定がＮＯの場合には、周波数成分ｆ３に対して平均回数Ｎ３の移動平均法を適用するようにすれば良い。

従来の重量選別機においては、重量信号に重畳する固有振動、モータ、ローラプーリからの振動成分を除去するのに、ローパスフィルタや前述の特許文献１に記載されているようなディジタルフィルタを用いてフィルタリングを行っていた。ここで、フィルタリングに使える時間である安定時間Ｔ_ＳＴは、（１８）式で与えられる。いま、一例として、（１８）式において、計量コンベア長Ｌ０＝４３５ｍｍ、被計量物長Ｌ＝４００ｍｍ、コンベア速度Ｖ＝３２ｍ／ｍｉｎ、被計量物重量Ｗ＝１００３ｇ、Ａ／Ｄ変換器のデータ出力遅れＴａｄ＝４０ｍｓｅｃとすると、安定時間Ｔ_ＳＴは２５ｍｓｅｃとなる。また、コンベア速度Ｖ＝３２ｍ／ｍｉｎの条件では、計量コンベア系の固有振動数は２８．７Ｈｚ、モータの周波数成分は１２．６Ｈｚ、ローラプーリの周波数成分は６．３Ｈｚとなる。

この重量選別機において、４重の移動平均フィルタをかけ、フィルタ調整時モードにおいてコンベアを空回転（被計量物を流さない）させてＦＦＴ分析を行い、振幅成分の大きい順番で振動成分の周波数に対してフィルタ値を決めていくこととする（その詳細内容については前記特許文献２参照）。
Ａ／Ｄ変換器のサンプリング時間を２ｍｓｅｃとすると、安定時間が２５ｍｓｅｃであることから、合計で２５／２＝１２次の移動平均が行える。この方法で、４重のフィルタ次数を求めると、Ｎ１＝１２、Ｎ２＝０、Ｎ３＝０、Ｎ４＝０（０は平均が行われないことを示す。）となる。Ｎ１＝１２では、固有振動、モータ、ローラプーリの振動に対して一周期にわたる平均化が行えず、現れるいずれの振動成分の影響も完全に除去できないことは明らかである。

これに対して、本実施形態の計量器によれば、ＬＭＳアルゴリズムが用いられているので、振動信号の一周期分の時間より短い時間で振動信号の除去を行うことができ、計量処理時間の短縮化を図ることができる。また、重量値測定区間が振動ノイズ信号の一周期より短い場合にはＬＭＳアルゴリズムを適用し、長い場合には移動平均法を適用することにより、常に適正にフィルタリングを行うことができるという効果がある。

次に、ＬＭＳアルゴリズムを採用した本発明の実施例について、従来法と比較して説明する。

本実施例では、被計量物のサンプルに対して、コンベア速度を変化させてＬＭＳアルゴリズムの評価を行った。サンプル寸法はＬ４００ｍｍ×Ｗ２５０ｍｍ×Ｈ１５ｍｍであり、サンプル重量は１００３ｇである。このサンプルについてのモータ、ローラプーリ、固有振動といった振動成分周波数に関するＦＦＴ分析結果は表１に示すとおりである。

上記サンプルについて、取得したデータから０．１２５以下の条件の下、最適なステップサイズパラメータを求めた結果を表２に示す。

次に、振動周波数が与えられた時のステップサイズパラメータμを求める方法について説明する。

＜方法１＞
この方法は、周波数の関係式から求める複数の振動周波数成分に対して、１つのステップサイズパラメータを用いる方法である。表２に示される周波数とステップサイズパラメータとの関係を、多項式近似を行ってグラフ化すると図３に示すようになる。ここで、多項式近似の場合、周波数が高くなるとステップサイズパラメータも非常に大きくなり、固有振動の２８．７Ｈｚ付近では、ステップサイズパラメータも１を超えてしまうので、この例では、２曲線の交点である約１０Ｈｚ以降では一次式を用いることとした。その関係は次式で表される。
μ＝０．０００１３７ｆ^３−０．００１７５５ｆ^２＋０．００７９６４ｆ−０．０１１８９８（ｆ＜１０）
μ＝０．００２９ｆ＋０．０００９（ｆ≧１０） ・・・（１９）

（１９）式を用いて、固有振動に関するステップサイズパラメータμ１、モータに関するステップサイズパラメータμ２、ローラプーリに関するステップサイズパラメータμ３を求めると、表３に示すようになる。

図４には、製品サンプル寸法：Ｌ４００×Ｗ２５０×Ｈ１５、製品サンプル重量：１００３ｇ、計量コンベア速度３２ｍ／ｍｉｎの条件で、表３に基づいて行った本実施例の精度評価を表すグラフが、フィルタリング前のオリジナル波形および従来法（移動平均法）との比較で示されている。このグラフにおいて、縦軸は重量（ｇ）、横軸は製品サンプル（被計量物）が計量コンベアを出始める時点（計測タイミング）から以前の時間を表している。なお、サンプリング時間は２ｍｓｅｃで３０点のデータを取得しているので、横軸の時間は６０ｍｓｅｃに相当する。このグラフから明らかなように、オリジナル波形には２８Ｈｚの固有振動が大きく現れている。また、従来法では安定時間が短いため固有振動の一周期にわたる平均化を行うことができず、振動成分が完全に除去できていない。これに対して、本実施例のＬＭＳアルゴリズムを用いた方法では十分な振動抑制の効果が認められる。

１つの製品サンプルを繰り返し１００回計量コンベア上に流して得られる重量値データに対する標準偏差をもとにした精度（±３σ）を表４に示す。ここで、従来法における移動平均回数は次のとおりである。
２１ｍ／ｍｉｎの時、Ｎ１＝１７、Ｎ２＝１２、Ｎ３＝０、Ｎ４＝０
（安定時間＝６０ｍｓｅｃよりＮ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４≦３０）
２７ｍ／ｍｉｎの時、Ｎ１＝１７、Ｎ２＝２、Ｎ３＝０、Ｎ４＝０
（安定時間＝３８ｍｓｅｃよりＮ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４≦１９）
３２ｍ／ｍｉｎの時、Ｎ１＝１２、Ｎ２＝０、Ｎ３＝０、Ｎ４＝０
（安定時間＝２５ｍｓｅｃよりＮ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４≦１２）

表４から明らかなように、方法１によれば、すべての条件で本実施例のＬＭＳアルゴリズムによる方法が従来法に比べて、秤の精度改善が図られていることがわかる。

＜方法２＞
この方法は、周波数の関係式から求める複数の振動周波数成分に対して、各振動成分のそれぞれに対して各ステップサイズパラメータを用いる方法である。図５、図６には、表１、表２をもとにモータ（図５）およびローラプーリ（図６）の最適ステップサイズパラメータと周波数との関係を線形として多項式（一次式）で近似したものが示されている。ここで、固有振動は振動の成分として大きく影響していないことから、モータ、ローラプーリのステップサイズパラメータμ２、μ３から算出できるとして、それぞれのステップサイズパラメータを次式により求める。
μ１＝０．１２５−μ２−μ３
μ２＝０．００７９ｆ_２−０．０５５７
μ３＝０．００１ｆ_３−０．００３６ ・・・（２０）

（２０）式を用いて、固有振動に関するステップサイズパラメータμ１、モータに関するステップサイズパラメータμ２、ローラプーリに関するステップサイズパラメータμ３を求めると、表５に示すようになる。

表５に基づいて、１つの製品サンプルを繰り返し１００回計量コンベア上に流して得られる重量値データに対する標準偏差をもとにした精度（±３σ）を表６に示す。この表６から明らかなように、方法２においても、すべての条件で本実施例のＬＭＳアルゴリズムによる方法が従来法に比べて、精度改善が図られていることがわかる。

本発明の一実施形態に係る重量選別機の計量器のシステム構成図 フーリエ係数の更新処理の手順を示すフローチャート 周波数とステップサイズパラメータとの関係を示すグラフ 本実施例の精度評価を表すグラフ モータの最適ステップサイズパラメータと周波数との関係を示すグラフ ローラプーリの最適ステップサイズパラメータと周波数との関係を示すグラフ

符号の説明

１ 被計量物
２ 送入コンベア
３ 計量コンベア
４ 物品検出センサ
５，９ モータ駆動部
６，１０ モータ
７，１１ タイミングベルト
８，１２ ローラプーリ
１３ 操作設定表示部
１４ ＣＰＵ装置部
１５ 重量検出部
１６ 記憶装置部

Claims (5)

1. 振動ノイズ信号の重畳する重量測定信号に対し、ＬＭＳアルゴリズムを適応することによって前記振動ノイズ信号の影響を除去して被計量物の重量測定値を算出する重量測定値演算手段を備え、
   前記ＬＭＳアルゴリズムは、前記被計量物の重量値の測定可能な時間が前記振動ノイズ信号の一周期より短い場合にのみ適応され、かつ前記ＬＭＳアルゴリズムに用いられるステップサイズパラメータは、前記振動ノイズ信号の周波数の関数として表されることを特徴とする計量器。
2. 前記振動ノイズ信号の周波数を測定する振動ノイズ周波数測定手段を備え、この振動ノイズ周波数測定手段により測定された振動ノイズ信号の周波数値が前記重量測定値演算手段に入力される請求項１に記載の計量器。
3. 前記ＬＭＳアルゴリズムに用いられるステップサイズパラメータは、前記振動ノイズ信号の周波数の関係式から求める複数の振動周波数成分に対して、１つのステップサイズパラメータを用いる方法にて求められる請求項２に記載の計量器。
4. 前記ＬＭＳアルゴリズムに用いられるステップサイズパラメータは、前記振動ノイズ信号の周波数の関係式から求める複数の振動周波数成分のそれぞれに対して、各ステップサイズパラメータを用いる方法にて求められる請求項２に記載の計量器。
5. 被計量物の重量値の測定が可能な区間を検出する重量値測定区間検出手段と、振動ノイズ信号の重畳する重量測定信号に対し、ＬＭＳアルゴリズムを適応することによって被計量物の重量測定値を算出する第１の重量測定値演算手段と、前記振動ノイズ信号の重畳する重量測定信号に対し、その振動ノイズ信号の整数周期分の重量測定信号の平均値を求めることによって被計量物の重量測定値を算出する第２の重量測定値演算手段と、前記第１の重量測定値演算手段と第２の重量測定値演算手段の演算動作を切替える重量値演算動作切替手段とを備え、
   前記重量値演算動作切替手段は、前記重量値測定区間検出手段により検出される重量値測定区間が前記振動ノイズ信号の一周期より短い場合には前記第１の重量測定値演算手段により被計量物の重量測定値を算出し、前記重量値測定区間検出手段により検出される重量値測定区間が前記振動ノイズ信号の一周期以上の場合には前記第２の重量測定値演算手段により被計量物の重量測定値を算出するように切り替え動作を行うことを特徴とする計量器。

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