JPH07138822A

JPH07138822A - 繊維機械におけるスライバ良否判定方法

Info

Publication number: JPH07138822A
Application number: JP5281513A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiko Nakade; 一彦中出
Original assignee: Murata Machinery Ltd
Current assignee: Murata Machinery Ltd
Priority date: 1993-11-10
Filing date: 1993-11-10
Publication date: 1995-05-30
Also published as: US5555712A; DE4440206A1; CH692388A5

Abstract

(57)【要約】【目的】運転状況の悪化している錘に錘自体の不具合
があるかどうかを判定できる繊維機械におけるスライバ
良否判定方法を提供する。【構成】錘９２毎に糸切れ、均整度等の糸品質情報を
統計し、この糸品質が低下している錘９２を選び出し、
その錘９２の糸品質情報の時間的変化の形態から、錘９
２の不具合とスライバ９４の不良とを区別する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、紡績機等のスライバを
加工する繊維機械の運転を管理する方法に係り、特に、
運転状況の悪化している錘に錘自体の不具合があるかど
うかを判定できる繊維機械におけるスライバ良否判定方
法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】スライバを糸に加工する紡績機は、ひと
つの機台に紡績を行う多数の錘（紡績ユニット）を備え
ている。各錘毎に、スライバを引伸するドラフト装置、
その引伸スライバを糸にして紡出するノズル、紡出され
た糸をパッケージに巻き取る巻取装置、及びノズルと巻
取装置との間で糸欠点（スラブ）の検出等、糸を監視す
るヤーンクリアラを備えている。

【０００３】スライバを糸に加工する前工程にはスライ
バの生産工程があり、スライバ生産設備から紡績機へス
ライバを供給するために、ケンスと呼ばれる円筒状の容
器が用いられる。通常の繊維機械では、１つの錘に１つ
のケンスを供給し、１回のケンス交換でその錘の２〜３
日分の糸生産が賄われる。

【０００４】紡績機は各錘における運転の状態や糸品質
を検知し、この検知した情報を統計している。例えば、
運転状態からは停止回数が集計され、糸の太さからは糸
ムラの変化の度合い（均整度）が統計される。停止回数
には、満管や強制停止による停止の回数のみならず、糸
品質情報となるスラブ切れの回数（または率）や自然糸
切れの回数（または率）が含まれる。糸切れ、均整度等
の糸品質情報から錘の運転状況の良否を判定することが
できる。即ち、糸品質情報に偏りのある錘には何等かの
不具合があると推定できる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、糸品質は原
材料であるスライバの品質にも依存している。従って、
不良なスライバが供給された場合、上記糸品質情報にも
悪い結果が現れる。この場合、糸品質情報の悪化から錘
の不具合を推定し、錘の点検・調整を行っても不具合が
発見できなかったり、改善がみられなかったりすること
になり、点検・調整に要した作業が無駄になる。

【０００６】そこで、本発明の目的は、上記課題を解決
し、運転状況の悪化している錘に錘自体の不具合がある
かどうかを判定できる繊維機械におけるスライバ良否判
定方法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、錘毎に糸切れ、均整度等の糸品質情報を統
計し、糸品質が低下している錘を選び出し、その錘の糸
品質情報の時間的変化の形態から、錘の不具合とスライ
バの不良とを区別するものである。

【０００８】

【作用】上記構成により、錘毎に糸切れ、均整度等の糸
品質情報を統計すると、この繊維機械全体での平均や分
散や度数分布が求められる。例えば、度数分布において
他の多くの錘に比べてひときわ目立っている錘は糸品質
が低下していることになる。この錘の糸品質低下は、錘
自体の不具合やスライバの不良によるものである。

【０００９】ここで、糸品質情報の時間的変化の形態に
着目する。スライバに不良がある場合、そのスライバに
交換される前のスライバが良品であるとすれば、スライ
バ交換のイベントを境に、糸品質情報が大きく変化す
る。そして、そのスライバが消費されて良品に交換され
れば糸品質情報はもとの状態に戻る。即ち、スライバ不
良による糸品質情報の時間的変化の特徴は、急激な変化
と２〜３日の持続である。一方、錘に不具合が発生した
場合は上記スライバの不良の場合に比べて変化が緩やか
であり、また、スライバ交換に無関係であるから変化が
不規則、或いは３日以上経っても継続する。従って、糸
品質情報の時間的変化の形態から、錘の不具合とスライ
バの不良とを区別することができる。

【００１０】

【実施例】以下本発明の一実施例を添付図面に基づいて
詳述する。

【００１１】図９に示されるように、紡績機９１は、例
えば７２個の錘９２とこれらの錘を一括管理する管理コ
ンピュータ９３とを有している。各錘９２は、それぞれ
ケンス９４から供給されるスライバを糸に加工する。満
玉になった生産糸９５は図示しない玉揚げ機により玉揚
げされる。また、空になったケンス９４は図示しないケ
ンス交換機により新しいものに交換される。各錘９２に
は糸を監視するヤーンクリアラ（糸監視器）が設けら
れ、このヤーンクリアラによって糸が走行しているかど
うか、その糸の太さ、糸が切れた或いは切ったかどう
か、何の原因で糸を切ったか、満管になったかどうか等
の状態を検知し、これらの検知結果を管理コンピュータ
９３に常時伝えている。

【００１２】管理コンピュータ９３は、これらの検知結
果を各錘について一定時間毎に集計すると共に紡績機全
体で統計処理を行う。この例では、１日が２シフトに分
けられ、上記集計はシフト毎に行われる。錘毎に集計さ
れる内容は、糸が停止した要因別及び総合の回数、均整
度等である。停止回数は、例えば、スラブ切れによる停
止、赤旗切れ（自然糸切れ等）による停止、ノットミス
による停止、玉揚げによる停止等に分けられ、単位時間
当たりの回数で表される。均整度は、Ｕ％又はＣＶ％で
表される。Ｕ％は、糸の太さの瞬時値をＥ、Ｅの時間平
均値の時間積分をＡ、Ｅが時間平均値から外れている値
（絶対値）の時間積分をＢとすると、Ｕ％＝Ｂ／Ａ ×１００で表される。また、ＣＶ％は、Ｅの時間変化から求めた
標準偏差である。このようにして集計した糸切れ、均整
度等の情報は、生産された糸の品質に係る糸品質情報で
ある。シフト毎の各錘の糸品質情報は比較的長い期間
（所定シフト回数）に渡って蓄積される。

【００１３】管理コンピュータ９３は、糸品質情報の時
間的変化を調べるために、各錘についてトレンドグラフ
を作成する。トレンドグラフは、図１〜図３に示される
ように、任意に選ばれた錘の糸品質情報を時間順に結ん
だ折れ線グラフである。また、比較のために紡績機全体
の平均も折れ線（破線）で併記される。

【００１４】紡績機全体での統計処理として、この実施
例では、要因別糸切れ度数分布が用いられる。図４、図
６のグラフは停止回数を錘の並び順に並べたバーグラフ
である。ＡＶＥのバーが平均を示す。これらのグラフの
データに基づく度数分布は、図５、図７のバーグラフと
なる。図５、図７のバーグラフに示されるように、度数
分布は停止回数０．５刻みで錘の個数を数えたものであ
る。ＯＶＥＲのバーは基準を越えた錘の個数を示す。

【００１５】次に、実際に得られた各グラフを使って、
本発明のスライバ良否判定方法を説明する。

【００１６】まず、図４（ａ）に示される、総合の停止
回数及びスラブ切れによる停止回数のグラフを使う。図
４（ａ）のグラフではスラブ切れによる停止回数に応じ
てバーが濃く示されている。白抜きの部分は他の要因に
よる停止回数である。また、図４（ｂ）のグラフは同じ
ときの赤旗切れによる停止回数の同様のバーグラフであ
る。これらのグラフを見ると、特定の錘においてスラブ
切れによる停止回数が極端に多いことが判る。続いて、
図５（ａ）に示される、スラブ切れによる停止回数の度
数分布のグラフを使う。図５（ａ）のグラフを見ると、
ほとんどの錘が２回以下かその程度であり、やや離れて
４回以上の錘が２個現れている。スラブ切れによる停止
回数の偏りを判別する基準は４回であるから、２個の錘
が糸品質情報に偏りがあると判定される。この錘の糸品
質情報の偏りは、錘自体の不具合やスライバの不良によ
るものである。

【００１７】次に、糸品質情報の時間的変化の形態に着
目する。即ち、上記２個の錘のうち、１個について、ト
レンドグラフを見る。図１〜図３のトレンドグラフは、
それぞれ異なる場合から得られたもので、（ａ）がスラ
ブ切れによる停止回数のトレンドグラフであり、（ｂ）
が同じときの赤旗切れによる停止回数のトレンドグラフ
である。

【００１８】図１の場合、図１（ａ）では、データを取
り始めた８月８日から長い間、１回を越えていなかった
停止回数が８月１６日の第１シフトから急に４回まで増
加している。そして、８月１７日の第２シフトまでにも
とに戻っている。また、この大きな増加が見られている
間だけ、全体の平均を上回っている。これは明らかに８
月１６日の第１シフトでケンス交換が行われ、そのケン
スから不良なスライバが供給され続けたことを意味して
いる。実際、その時点でケンス交換が行われたのであ
る。

【００１９】図３の場合、図３（ａ）では、データを取
り始めた８月８日から継続して、停止回数が多目であ
り、しかも不規則に変動している。後半に至って減少し
ているものの、全期間に渡って全体の平均を上回ってい
る。この場合は、上記スライバの不良に比べて変化が緩
やかであり、また、ケンス交換に無関係に増減している
から錘の不具合と判定してよい。

【００２０】図２の場合、図２（ａ）では、比較的大き
な増加も見られるが、その増加による山が続いている期
間は１日乃至５日と見られ、どちらかはっきりしない。
ただ、全体の平均に対して上下するなど全期間に渡って
変動が激しいことから錘の不具合の可能性が強い。

【００２１】図６、図７のバーグラフは、錘の糸品質情
報に偏りのない場合から得られたものである。図６を図
４と比較すると、図６では全錘に渡って、総合の停止回
数が少ないことが判り、図７を見ると糸品質情報に偏り
が全くないことが判る。この場合、錘にもスライバにも
問題はないと判定できる。

【００２２】以上説明したように、本発明にあっては、
糸品質情報の時間的変化の形態から、錘の不具合とスラ
イバの不良とを区別することができる。運転状況の悪化
している錘に錘自体の不具合があるかどうかを判定でき
るので、錘の点検・調整を行うべきかどうかを正しく判
断することができる。また、スライバの良否を生産され
た糸から判定する結果にもなり、その情報を前工程にフ
ィードバックすることも可能となる。

【００２３】なお、本実施例の説明では、主に、糸品質
を判断する情報として糸切れ（による停止）回数を用い
る方法を説明したが、糸の均整度を表すＵ％やＣＶ％を
用い、Ｕ％やＣＶ％の時間的変化の形態から錘の不具合
とスライバの不良とを区別するようにしてもよいことは
勿論である。

【００２４】また、スライバ不良の判定において、ケン
ス交換のイベントをトレンドグラフのみから割り出した
が、ケンス交換機からケンス交換の信号を得るように構
成し、ケンス交換の行われたシフトをトレンドグラフ上
に示すようにすれば、判定がいっそう正確になる。

【００２５】次に、本発明の応用例を説明する。

【００２６】前記実施例の紡績機９１を多数使用し、各
機台の糸品質情報を上位の管理装置で統括管理するよう
にしたシステムにおいて、図８は、（ａ）各機台の総合
及びスラブ切れ（濃い部分）による停止回数、（ｂ）各
機台の赤旗切れによる停止回数のバーグラフである。上
位の管理装置では、６１番の機台に異常があることを検
知し、その検知された機台において前記実施例のように
本発明の方法を適用すればよい。以上に記したスライバ
はリング精紡機に供給される篠のようなものも含んでい
る。

【００２７】

【発明の効果】本発明は次の如き優れた効果を発揮す
る。

【００２８】（１）運転状況の悪化している錘に錘自体
の不具合があるかどうかを判定できるので、錘の点検・
調整を行うべきかどうかを正しく判断することができ、
点検・調整の手間が無駄になることがない。

【００２９】（２）スライバの生産工程では検知できな
かった不良が糸品質から検知できることになり、この情
報をスライバの生産工程にフィードバックできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の方法に使用される、錘の糸品質情報を
時間順に結んだ折れ線グラフである。

【図２】本発明の方法に使用される、錘の糸品質情報を
時間順に結んだ折れ線グラフである。

【図３】本発明の方法に使用される、錘の糸品質情報を
時間順に結んだ折れ線グラフである。

【図４】本発明の方法に使用される、停止回数を錘の並
び順に並べたバーグラフである。

【図５】本発明の方法に使用される、度数分布のバーグ
ラフである。

【図６】本発明の方法に使用される、停止回数を錘の並
び順に並べたバーグラフである。

【図７】本発明の方法に使用される、度数分布のバーグ
ラフである。

【図８】本発明の応用例による、各機台の停止回数のバ
ーグラフである。

【図９】紡績機の概念図である。

【符号の説明】

９１紡績機９２錘９３管理コンピュータ９４ケンス

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】スライバを糸に加工する錘を多数並べて
稼働する際に、錘毎に糸切れ、均整度等の糸品質情報を
統計し、糸品質が低下している錘を選び出し、その錘の
糸品質情報の時間的変化の形態から、錘の不具合とスラ
イバの不良とを区別することを特徴とする繊維機械にお
けるスライバ良否判定方法。