JPH06116836A

JPH06116836A - 流体噴射式織機の緯入れ制御装置

Info

Publication number: JPH06116836A
Application number: JP26523792A
Authority: JP
Inventors: Mitsuhiro Ara; 光弘荒
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1992-10-05
Filing date: 1992-10-05
Publication date: 1994-04-26

Abstract

(57)【要約】【目的】緯糸の挙動からキンキーなどの布欠点が発生
する可能性を監視し、布欠点の発生の可能性が高いとき
に、その防止対策を速やかに行わせる。【構成】緯入れ中の緯糸が反緯入れ側に到達してから
経糸に織り込まれるまでの期間、緯糸センサ２４が緯糸
Ｙの挙動を検出する。この検出された緯糸Ｙの波形デー
タをＡ／Ｄ変換器２９で離散値に時分割する。この時分
割データがニューラルネットワーク３０の複数の入力ユ
ニットに入力される。ニューラルネットワーク３０の入
力数は、予め時分割されるデータ数用意されている。ニ
ューラルネットワーク３０は、入力された時分割波形デ
ータに応じて、予め設定された正常な波形データの形状
パターンと認識判別し、正常か異常かのデータを出力ユ
ニットから緯入れコントローラ１１に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、流体噴射式織機におい
て、緯入れされた緯糸が反緯入れ側に到達した後、その
緯糸の伸縮に応じてキンキー（ｋｉｎｋｙ）などの布欠
点が発生する可能性を監視し、布欠点発生の可能性が高
いときに、その防止対策を速やかに行えるようにした緯
入れ制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、流体噴射式織機では、緯糸は、
反緯入れ側への到達時刻や緯入れ速度が一定であって
も、一定長でかつ一定張力のまま筬打ちされるものでは
なく、次のような挙動を示す。つまり、緯入れ開始後、
緯糸は、一旦最大の伸びを示した後、その伸び張力によ
る反動によって縮み緯入れ側に戻り、さらに、噴射流体
の残りなどによって再度伸びを示す。また、緯糸の糸種
の違いによって、あるいは、空気中の湿度や温度などの
環境の違いによって、緯入れ時の緯糸Ｙの振れや蛇行状
態、伸縮量や筬打ち時の張力等さまざまな特性が異な
る。これによって、反緯入れ側への緯糸の到達時刻が予
め設定した目標値となっていたとしても、織布にキンキ
ーなどの布欠点が発生することがある。その場合、キン
キーが発生しても、織機が自動的に停止しないので、不
良布が多量に織製されてしまうという不都合がある。

【０００３】また、キンキーの発生有無は、織製後の布
で人間の目でしか判別できなかったため、織機稼動中に
おける人間による布品質の検査と、検査結果による緯入
れノズルの噴射圧力や噴射タイミングなどの緯入れ条件
の調整、あるいは、織製後の布品質検査など、多大な労
力と時間とを要する。

【０００４】このようなことから、本出願人は、例え
ば、特開平２−６８３３３号公報に開示された流体噴射
式織機の緯入れ制御装置を提案した。

【０００５】これは、図５に示すようになっている。図
５において、緯糸Ｙは、緯糸測長貯留装置１０１に貯留
され、緯入れノズル１０２のメインノズル１０３に引き
通されている。メインノズル１０３の空気供給経路１０
４は、加圧空気供給源として織物工場に設けられる元圧
１０５側からメインノズル１０３側に、圧力制御弁とし
ての電空比例弁１０６と圧力タンク１０７と電磁駆動自
己復帰形の開閉弁１０８とを順次配置して構成されてい
る。緯入れノズル１０２の複数のブロックに構成された
サブノズル群１０９の空気供給経路１１０は、元圧１０
５側からサブノズル群１０９側に、圧力制御弁としての
電空比例弁１１１と圧力タンク１１２とサブノズル群１
０９に対応する複数の電磁駆動自己復帰形の開閉弁１１
３とを順次配置して構成されている。図外の経糸列の反
緯入れ側には、緯糸センサ１１４を所定位置に配置して
ある。緯糸センサ１１４は、緯入れ方向に位置を異にす
る複数の到達位置ａ，ｂ，ｃを検出する。緯糸センサ１
１４の複数の到達位置ａ〜ｃそれぞれの検出信号は、複
数の到達位置ａ〜ｃに対応する複数の信号処理回路１１
５個別に通って制御回路１１６に出力される。複数の到
達位置ａ〜ｃは、例えば緯入れされたときの緯糸Ｙの先
端部の最初の初最大伸び到達位置ａと、その後の縮みに
よる最大戻り到達位置ｂと、さらに再度伸び初めて最大
となる再最大伸び位置ｃとになっている。制御回路１１
６は、織機主軸の回転角度位置を検出するアングルセン
サ１１７からの回転角度信号と、緯糸センサ１１４から
の到達位置信号とを入力し、これらの各入力信号を制御
回路１１６に予め設定された緯入れ条件に照合し、この
照合結果にもとづいて、緯糸測長貯留装置１０１の緯糸
解舒開始と、メインノズル１０３の空気供給経路１０４
中の開閉弁１０８と、サブノズル群１０９の空気供給経
路１１０中の開閉弁１１３それぞれに、所定のタイミン
グで駆動信号を出力するとともに、電空比例弁１０６，
１１１に圧力調節信号を出力する。特に、制御回路１１
６は、アングルセンサ１１７からの回転角度信号と緯糸
センサ１１４からの到達位置信号とによって、メインノ
ズル１０３とサブノズル群１０９とからなる緯入れノズ
ル１０２の噴射圧力や噴射タイミングなどの緯入れ条件
が最適となるように制御している。

【０００６】つまり、この織機は、緯入れ時に、緯糸測
長貯留装置１０１緯糸解舒開始と、この緯糸解舒開始直
前に噴射開始されるメインノズル１０３からの噴射流体
とによって、緯糸測長貯留装置１０１からメインノズル
１０３に引き通された緯糸Ｙが経糸開口内に緯入れされ
る。この緯入れ中において、サブノズル群１０９は、経
糸開口内を通る緯糸Ｙの先端部を追いかけるように加圧
空気をリレー噴射し、緯糸Ｙが図外のリードに形成され
た図外のエアガイドを通って経糸開口内を緯入れ側から
反緯入れ側へと飛走する。

【０００７】この緯入れの終了に引き続いて、緯入れさ
れた緯糸Ｙは、リードの筬打ち運動と図外のヘルドによ
る経糸の開口運動とによって、図外の織り前に筬打ちさ
れるとともに経糸と上下に交錯されて織り込まれ、織布
に織製される。この後、筬打ち点付近において、メイン
ノズル１０３と織り前との間で、図外のカッタが経糸と
上下に交錯された緯糸Ｙを切断する。これら緯入れ，筬
打ち，切断が順次繰り返されて織布が織られていく。

【０００８】また、緯糸センサ１１４が緯糸Ｙの反緯入
れ側への到達後の伸縮位置を、初最大伸び到達位置ａと
最大戻り到達位置ｂと再最大伸び到達位置ｃとして検出
し、この各検出位置に応じて、緯入れノズル１０２の噴
射圧力や噴射タイミングなどの緯入れ条件を最適制御
し、織機稼動中にキンキーが発生するのを防止するよう
になっている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】前述の従来例にあって
は、緯糸センサ１１４が緯入れ方向に並列された複数の
到達位置ａ〜ｃを検出する構成になっているので、緯糸
センサ１１４の構造が複雑になる。また、緯糸の糸種に
よって、緯糸の伸縮率が異なるため、糸種が変わるたび
に、緯糸センサ１１４の取り付け位置を調整する作業が
必要となる。また、緯糸Ｙの反緯入れ側への到達後の緯
糸の最大伸び位置と最大戻り位置を検出するだけなの
で、緯糸の振れ状態に起因するキンキーを防止する等更
にきめ細かな点での監視が要望されていた。

【００１０】そこで、本発明では、緯糸の挙動からキン
キーなどの布欠点が発生する可能性を精度よく監視し、
布欠点の発生の可能性が高いときに、その防止対策を速
やかに行えるようにすることを課題にしている。

【００１１】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、緯糸測長
貯留装置から緯入れノズルに緯糸を引き通し、予め設定
された緯入れ条件によって緯入れノズルから流体を噴射
し、この噴射流体によって前記緯糸を経糸開口内に緯入
れし、この緯入れされた緯糸を、筬の筬打ち運動と経糸
の開口運動とによって、経糸に織り込む流体噴射式織機
において、前記緯糸が経糸開口内に緯入れされ、経糸に
織り込まれるまでの間の、緯糸の挙動を検出する検出手
段と、この検出手段からの出力信号の波形データを予め
設定された正常な波形データと比較し、この比較結果に
より布欠点の発生有無を判別する判別手段と、を備えて
いる。

【００１２】第２の発明は、第１の発明の判別手段に、
前記検出手段からの出力信号の波形データを時分割する
手段と、この時分割データの正常時と異常時との相違点
をニューラルネットワークで識別する手段とを設けてあ
る。

【００１３】第３の発明は、第１の発明の検出手段を、
経糸列の反緯入れ側に設置した光電式緯糸到達センサに
構成してある。

【００１４】第４の発明は、第１の発明の判別手段から
の布欠点の発生有りの判別結果により、前記設定された
緯入れ条件を変更する緯入れ条件調整手段を設けてあ
る。

【００１５】第５の発明は、第１の発明の判別手段から
の布欠点有りの判別結果により、警報を出力する警報手
段を設けてある。

【００１６】

【作用】第１の発明では、緯入れ中において、検出手段
が緯糸が反緯入れ側に到達してから経糸に織り込まれる
までの間での、緯糸の挙動を検出し、判別手段が検出手
段からの出力信号の波形データを予め設定された正常な
波形データと比較し、この比較結果により布欠点の発生
有無を判別する。

【００１７】第２の発明では、緯入れ中の所定時間に、
検出手段から得られる検出波形データをＡ／Ｄ変換器で
離散値に時分割する。この時分割データがニューラルネ
ットワークの複数の入力ユニットに入力される。ニュー
ラルネットワークの入力数は、予め時分割されるデータ
数用意されている。入力された時分割波形データに応じ
て、ニューラルネットワークはその波形形状のパターン
を認識判別し、正常か異常かのデータを出力ユニットか
ら出力する。

【００１８】第３の発明では、光電式緯糸到達センサに
よる受光量の違いにより、緯入れの挙動を検出する。

【００１９】第４の発明では、判別手段からの出力結果
に応じて、緯入れ制御の変更を行う。

【００２０】第５の発明では、判別手段からの出力結果
に応じて、異常警報信号を発する。

【００２１】

【実施例】図１は、一実施例としての織機の緯入れ制御
装置を示している。図１において、緯糸Ｙが、図外の給
糸体から緯糸測長貯留装置１の巻き付けアーム２中を通
り、巻き付けアーム２と緯糸測長貯留装置１のドラム３
との相対回転により、ドラム３の周面に巻き付けられて
貯留され、ドラム３の周面に挿入された係止爪４に係留
されつつ、緯入れ用のメインノズル５に引き通されてい
る。

【００２２】メインノズル５の空気供給経路６は、加圧
空気供給源たる元圧７側からメインノズル５側に、圧力
制御弁としての電空比例弁８とサージタンク９と電磁駆
動自己復帰型の開閉弁１０とを順次配置して構成されて
いる。電空比例弁８は、緯入れコントローラ１１からの
出力信号により、サージタンク９内に蓄えられる空気の
圧力値を、緯入れコントローラ１１に予め設定された設
定値となるように、自動的に圧力制御する。開閉弁１０
は、緯入れコントローラ１１からの出力信号により動作
するソレノイドコントローラ１２からの出力電力と、開
閉弁１０内に設けられたリターンスプリングとによっ
て、メインノズル５から加圧空気が噴射されるように、
開閉動作する。

【００２３】織機のリード１３の織り前側には、緯入れ
用の複数のブロックに構成されたサブノズル群１４を配
設してある。サブノズル群１４の空気供給経路１５は、
前記元圧１０側から複数のサブノズル群１４側に、圧力
制御弁としての電空比例弁１６とサージタンク１７とサ
ブノズル群１４に対応する複数の電磁駆動自己復帰型の
開閉弁１８とを順次配置して構成されている。電空比例
弁１６は、緯入れコントローラ１１からの出力信号によ
り、サージタンク１７内に蓄えられる空気の圧力値を、
緯入れコントローラ１１に予め設定された設定値となる
ように、自動的に圧力制御する。複数の開閉弁１８は、
ソレノイドコントローラ１２からの出力電力と、開閉弁
１８内に設けられたリターンスプリングとによって、緯
入れ側から反緯入れ側へと所定の開閉期間を以て順次開
閉動作する。この複数の開閉弁１８の開弁により、複数
のサブノズル群１４が、緯糸Ｙの飛走先端部を追いかけ
るように加圧空気をリレー噴射し、このサブノズル群１
４からの加圧空気の緯入れ側から反緯入れ側へのリレー
噴射により、緯糸Ｙがリード１３に形成された図外のエ
アガイドを通って経糸開口内を緯入れ側から反緯入れ側
へと飛走して緯入れされる。

【００２４】リード１３の織り前側には、ストレッチノ
ズル１９を、最も反緯入れ側に位置する最後のサブノズ
ル群１４よりも反緯入れ側に位置して設けてある。スト
レッチノズル１９は、経糸開口内に緯入れされた緯糸Ｙ
が反緯入れ側に到達してから筬打ちされるまでの間、緯
糸に適切な張力を与えておくために、緯糸Ｙの先端部を
噴射される空気流によって保持するものである。ストレ
ッチノズル１９の空気供給経路２０は、前記元圧７側か
らストレッチノズル１９側に、圧力制御弁としての電空
比例弁２１とサージタンク２２と電磁駆動自己復帰形の
開閉弁２３とを配置して構成されている。

【００２５】リード１３の織り前側には、緯糸到達セン
サ２４をストレッチノズル１９よりも反緯入れ側に位置
して設けてある。緯糸到達センサ２２は、経糸開口内に
緯入れされた緯糸Ｙが反緯入れ側に到達してから経糸に
織り込まれるまでの間での、緯糸Ｙの挙動を検出する検
出手段を構成している。具体的には、この緯糸到達セン
サ２４は、光電センサ、例えば、反射型光電センサにな
っており、緯糸Ｙがその伸縮によって波打つことによ
り、受光量が変化し、この変化した受光量に応じて出力
レベルの異なる出力信号を緯入れコントローラ１１と判
別手段２３とに出力する。

【００２６】緯入れコントローラ１１は、緯糸到達セン
サ２４の出力信号の入力時刻をアングルセンサ２５から
の回転角度位置に置換し、この置換した回転角度位置な
る検出到達タイミングと、予め基準値として緯入れコン
トローラ１１に設定された設定到達タイミングとの差を
演算し、その差を織機運転の準備作業で作業者によっ
て、マンマシンインターフェイス２７から入力された織
機回転数と織り幅とにより求められた設定到達タイミン
グにフィードバックし、次の緯入れにおける係止爪４の
抜きタイミング，メインノズル５の噴射圧力や噴射タイ
ミング，サブノズル群１４の噴射圧力や噴射タイミン
グ，ストレッチノズル１９の噴射圧力や噴射タイミング
などの緯入れ条件を制御する。

【００２７】判別手段２３は、緯糸到達センサ２４から
の出力信号を増幅する増幅器２８と、増幅器２８からの
出力信号を離散値に時分割するアナログデジタル変換器
（以下、Ａ／Ｄ変換器と称する）２９と、Ａ／Ｄ変換器
２９から出力される波形データを予め設定された正常な
波形データで比較判別するニューラルネットワークに構
成されたコンピュータ３０とを備えている。

【００２８】Ａ／Ｄ変換器２９は、増幅器２８からの出
力信号を、緯糸Ｙの先端部が反緯入れ側に到達してから
経糸に織り込まれるまでの所定期間、例えば２０５度か
ら１度毎に３５５度までサンプリングし、このサンプリ
ングした１５０個の離散値データｄ₁〜ｄ₁₅₀に時分割
し、コンピュータ３０のデータメモリＲＡＭに記憶す
る。このニューラルネットワーク３０の出力は、緯入れ
コントローラ１１に入力されるようになっている。

【００２９】図２は、ニューラルネットワーク３０のモ
デルを示している。図２において、ニューラルネットワ
ーク３０は、入力層，中間層および出力層の３層の階層
ネットワークモデルになっている。

【００３０】入力層は、１５０個の入力ユニットＩｉ
（ｉ＝１〜１５０）で構成されている。１５０個の入力
ユニットＩｉには、Ａ／Ｄ変換器２５から対応する離散
値データｄ_i（ｉ＝１〜１５０）が個別に入力される。

【００３１】中間層は、３０個の中間ユニットＨｊ（ｊ
＝１〜３０）で構成されている。３０個の中間ユニット
Ｈｊには、入力ユニットＩｉからの全ての信号Ｉｉが入
力される。中間ユニットＨｊにおいては、各入力ユニッ
トＩｉからの信号Ｉｉと重み係数Ｗｊｉとの積の総和を
算出し、この総和にオフセット値θｊを加算し、この加
算値からシグモイド関数を用いて応答関数処理を行い、
０〜１の範囲で出力値Ｈｉを求める。例えば、中間ユニ
ットＨ₁の動作例は、各入力信号Ｉｉと重み係数Ｗｊｉ
との積の総和を算出し、これにオフセット値θ₁を加算
して、Ｙ＝（ΣＷ₁ｉ・Ｉｉ）＋θ₁を求める。この加算
値にシグモイド関数を用いて、Ｈ₁＝ｆ（Ｙ）を求め
る。シグモイド関数は、出力が０〜１の範囲内で単調非
減少の関数であり、実際の神経細胞の飽和的な反応の性
質を反映させたものである。したがって、各中間ユニッ
トＨｉの出力値は、Ｈｊ＝ｆ｛（ｉΣＷｊｉ・Ｉｉ）＋
θｉ｝となる。ただし、ｉ＝１〜１５０、ｊ＝１〜３０
である。

【００３２】出力層は、２個の出力ユニットＯｋ（ｋ＝
１，２）で構成されている。２個の出力ユニットＯｋに
は、中間ユニットＨｊからの全ての信号Ｈｊが入力され
る。出力ユニットＯｋにおいては、中間ユニットＨｊか
らの信号Ｈｊと重み係数Ｖｋｊとの積の総和を算出し、
この総和にオフセット値γｋを加算し、この加算値から
シグモイド関数を用いて応答関数処理を行い、０〜１の
範囲で出力値Ｏｋを求める。例えば、出力ユニットＯ₂
の動作例は、各入力信号Ｈｊと重み係数Ｖ_2jとの積の総
和を算出し、これにオフセット値γ₂を加算して、Ｚ＝
（ΣＶ_2j・Ｈｊ）＋γ₂を求める。この加算値にシグモ
イド関数を用いて、Ｏ₂＝ｆ（Ｚ）を求める。シグモイ
ド関数は、出力が０〜１の範囲内で単調非減少の関数で
あり、実際の神経細胞の飽和的な反応の性質を反映させ
たものである。したがって、各出力ユニットＯｋの出力
値は、Ｏｋ＝ｆ｛（ｉΣＶｋｊ・Ｈｊ）＋γｋ｝とな
る。ただし、ｊ＝１〜３０、ｋ＝１，２である。

【００３３】つまり、出力ユニットＯ₁，Ｏ₂の値は、緯
糸Ｙの挙動の良否にそれぞれの程度を数値化したもので
ある。ただし、０＜Ｏｋ＜１（ｋ＝１，２）である。こ
れにより、後述する学習により、重み係数Ｗｊｉ，Ｖｋ
ｊおよびオフセット値θｊ，γｋを最適値に設定するこ
とを前提として、正常な信号波形形態ではＯ₁の値が最
も大きくなり、キンキーの発生する波形形態ではＯ₂の
値が大きくなるとして、キンキーの発生を予測すること
ができる。具体的な波形データにて説明すると、図３
（Ａ），（Ｂ）は横軸に主軸角度、縦軸に緯糸到達セン
サの出力電圧をとる。ここでは回路上の都合により、１
（Ｖ）が緯糸の反射光量が０で、０（Ｖ）が緯糸の反射
光量が最大値となる。図３（Ａ）に示すような波形形態
の場合は、正常時の波形で、布品位は良好となり、出力
ユニットＯ₁の値は０.５＜Ｏ₁＜１.０となり、出力ユニ
ットＯ₂の値は０＜Ｏ₂＜０.５となる。また、図３
（Ｂ）に示すような波形形態の場合には、主軸角度が２
４０（ｄｅｇ）〜３００（ｄｅｇ）間で正常時よりも緯
糸Ｙの戻りが大きく、キンキーが発生するが、このとき
出力ユニットＯ₁の値は０＜Ｏ₁＜０.５となり、出力ユ
ニットＯ₂の値は０.５＜Ｏ₂＜１.０となる。よって、出
力ユニットＯ₁，Ｏ₂の出力値の大小関係により、キンキ
ー発生の傾向がつかめる。

【００３４】次に、重み係数Ｗｊｉ，Ｖｋｊおよびオフ
セット値θｊ，γｋを最適値に設定するための学習方法
について説明する。

【００３５】階層型のニューラルネットワーク３０にお
ける学習方法として、逆伝搬法（バックプロパゲーショ
ン法）がある。これは、規範となる教師データがあり、
実際の出力データと教師データとの誤差の２乗和を減少
するように、重み係数Ｗｊｉ，Ｖｋｊおよびオフセット
値θｊ，γｋを出力層から入力層へと修正していく方法
である。

【００３６】この一実施例によれば、マンマシンインタ
ーフェース２７の操作により、出力ユニットＯ₁，Ｏ₂に
対応した教師データ（Ｔ₁，Ｔ₂）を入力する。例えば、
正常な波形形態の場合の教師データ（Ｔ₁，Ｔ₂）ＯＫに
は（１.０、０）が採用され、キンキー発生の波形波形
の場合の教師データ（Ｔ₁，Ｔ₂）ＮＧには（０、１.
０）が採用される。学習のための実際の入力データは、
正常な緯入れ状態とキンキーを発生させた状態の２通り
で織機を運転し、それぞれの波形形状データｄｉを計測
して、入力ユニットＩｉに与える一方、それぞれの状態
の出力Ｏ₁，Ｏ₂に対し、教師データ（Ｔ₁，Ｔ₂）を与
え、出力データ（Ｏ₁，Ｏ₂）と教師データ（Ｔ₁，Ｔ₂）
との誤差が少なくなるように、重み係数Ｗｊｉ，Ｖｋｊ
およびオフセット値θｊ，γｋを修正する。この実施例
では、織機オンライン上で学習を行ったが、オフライン
で学習した後、重み係数Ｗｊｉ，Ｖｋｊおよびオフセッ
ト値θｊ，γｋをメモリＲＡＭに記憶させても良い。

【００３７】学習の結果、特定された結合重み係数Ｗｊ
ｉ，Ｖｋｊおよびオフセット値θｊ，γｋを持つニュー
ラルネットワークは、実際の製織における検出波形形態
の差異を明確に判別する。即ち、実際の製織における検
出波形形態が、正常な波形形態に近い場合、出力ユニッ
トのデータ（Ｏ₁，Ｏ₂）は教師データ（Ｔ₁，Ｔ₂）ＯＫ
により近い値を出力し、キンキー発生時の波形形態に近
い場合、出力ユニットのデータ（Ｏ₁，Ｏ₂）は教師デー
タ（Ｔ₁，Ｔ₂）ＮＧにより近い値を出力する。これによ
り、現在の緯入れ状態で、キンキーの発生有無が検出さ
れる。このニューラルネットワーク３０からの出力デー
タは、緯入れコントローラ１１に入力され、キンキー発
生時の場合、緯入れ条件を変更する。例えば、緯入れ条
件の変更として、最終サブノズル群１４の噴射終了タイ
ミングをΔｔ遅らせたり、ストレッチノズル１９の噴射
圧力を増加させたりする。

【００３８】また、キンキー発生時の場合は、ニューラ
ルネットワーク３０の出力データを図外のランプデバイ
スのような警報手段に出力することにより、警報を発生
するようにしても良い。

【００３９】また、コンピュータによるプログラム制御
によってニューラルネットワーク３０をシミュレートす
る方式に代わり、ニューロン素子によるニューラルネッ
トワークを構成しても良い。

【００４０】さらに、図４に示すように、ニューラルネ
ットワーク３０による判別手段２３の代わりに、信号処
理等による判別手段でも実現可能である。これは、得ら
れた時分割検出信号波形データの積分量を算出し、ある
許容範囲を持った所定の積分量との比較でキンキーを判
別するようにしたものである。Ａ／Ｄ変換器によって時
分割された検出波形データをＣＰＵにより積分し、所定
の積分量と比較し、それ以上であれば緯入れコントロー
ラ１１にキンキー発生信号を出力するようになってい
る。この図４に示す実施例では、判別手段２３として緯
入れコントローラ１１と別のＣＰＵを設けたが、これを
緯入れコントローラ１１のＣＰＵで処理させても良い。

【００４１】また、本発明では、反緯入れ側に設けた緯
糸検出器からの波形データのみならず緯糸測長貯留装置
における緯糸解除検出器により得られる波形データに基
づいてキンキー発生有無を検出する場合にも適用可能で
ある。

【００４２】また、本発明では、反緯入れ側に設けた緯
糸検出器からの波形データのみならず緯糸測長貯留装置
に設けた緯糸張力検出器により得られる波形データに基
づいてキンキー発生有無を検出する場合にも適用可能で
ある。

【００４３】

【発明の効果】第１の発明では、緯入れ中において、緯
糸が反緯入れ側に到達してから経糸に織り込まれるまで
の間での、緯糸の挙動を検出し、この検出した波形デー
タを予め設定された正常な波形データと比較し、この比
較結果により布欠点の発生有無を判別するので、緯糸セ
ンサの構造を簡単にでき、検出精度も高くなる。しか
も、緯糸の糸種が変わっても、緯糸センサの取り付け位
置を調整する作業が不要となる。

【００４４】第２の発明では、ニューラルネットワーク
が、学習によるパターン認識能力に優れているため、パ
ターンに相違が見られれば、容易に区別することができ
る。第３の発明では、光電式緯糸到達センサによる受光
量の違いにより、緯入れの挙動を検出するので、緯糸の
挙動を検出する検出手段の構造が、より一層簡単とな
る。

【００４５】第４の発明では、判別手段からの出力結果
に応じて、緯入れ制御の変更を行うので、布欠点の判別
発生の高いときに、緯入れ条件を適切に自動的に制御す
ることができる。

【００４６】第５の発明では、判別手段からの出力結果
に応じて、異常警報信号を発するので、布欠点の発生が
高いことを、作業者に自動的に知らせ、その防止対策を
速やかに行わせることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施例を示す構成図。

【図２】第１実施例のニューラルネットワークを示すモ
デル図。

【図３】検出波形データを示すものであって、（Ａ）は
正常時の波形図、（Ｂ）はキンキー発生時の波形図。

【図４】第２実施例の要部を示す図。

【図５】従来例を示す構成図。

【符号の説明】

１…緯糸測長貯留装置５…メインノズル１１…緯入れコントローラ１４…サブノズル群２３…判別手段２４…検出センサ２９…Ａ／Ｄ変換器３０…ニューラルネットワーク

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】緯糸測長貯留装置から緯入れノズルに緯
糸を引き通し、予め設定された緯入れ条件によって緯入
れノズルから流体を噴射し、この噴射流体によって前記
緯糸を経糸開口内に緯入れし、この緯入れされた緯糸
を、筬の筬打ち運動と経糸の開口運動とによって、経糸
に織り込む流体噴射式織機において、前記緯糸が前記経糸開口内に緯入れされ、経糸に織り込
まれるまでの間の、緯糸の挙動を検出する検出手段と、この検出手段からの出力信号の波形データを予め設定さ
れた正常な波形データと比較し、この比較結果により布
欠点の発生有無を判別する判別手段と、を備えたことを特徴とする流体噴射式織機の緯入れ制御
装置。
【請求項２】前記判別手段に、前記緯糸検出手段から
の出力信号の波形データを時分割する手段と、この時分
割データの正常時と異常時との相違点をニューラルネッ
トワークで識別する手段とを設けた、ことを特徴とする請求項１に記載した流体噴射式織機の
緯入れ制御装置。
【請求項３】前記緯糸検出手段を、経糸列の反緯入れ
側に設置した光電式緯糸到達センサに構成した、ことを特徴とする請求項１に記載した流体噴射式織機の
緯入れ制御装置。
【請求項４】前記判別手段からの布欠点の発生有りの
判別結果により、前記設定された緯入れ条件を変更する
緯入れ条件調整手段を設けた、ことを特徴とする請求項１に記載した流体噴射式織機の
緯入れ制御装置。
【請求項５】前記判別手段からの布欠点有りの判別結
果により、警報を出力する警報手段を設けた、ことを特徴とする請求項１に記載した流体噴射式織機の
緯入れ制御装置。