WO2022244599A1 - 押出成形機の混練状態検出装置及び混練状態検出方法 - Google Patents

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正俊 尾原
健太郎 瀧
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芝浦機械株式会社
国立大学法人金沢大学
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Definitions

  • the present invention relates to a kneading state detection device and a kneading state detection method for an extruder.
  • the kneading state of raw materials by an extruder can be measured by, for example, the elapsed time from the start of kneading, the measured value of a pressure sensor that measures the internal pressure of the extruder, and the temperature sensor that measures the internal temperature of the extruder. value, the torque fluctuation value of the motor that drives the extruder, the current value that flows through the motor, and the like (see Patent Documents 1, 2, and 3).
  • a kneading state detection device for an extruder is provided when an extruder for kneading a raw material or kneading a raw material and an additive is in an operating state.
  • an acquisition unit that acquires the output of an AE sensor installed in the housing of the extruder, and a comparison between the intensity change of the output of the AE sensor over a predetermined time and a threshold value acquired by the acquisition unit, and a determination unit that determines the kneading state of the raw material or the raw material and the additive.
  • the kneading state detection device and kneading state detection method for an extruder according to the present invention can reliably detect the kneading state of raw materials in real time.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of acoustic emissions.
  • FIG. 2 is a schematic structural diagram of the AE sensor.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram showing an example of a kneading state detection device for a twin-screw extruder.
  • FIG. 4 is a cross-sectional view of the output shaft of a twin-screw extruder.
  • FIG. 5 is a hardware block diagram showing an example of the hardware configuration of the kneading state detection device of the twin-screw extruder according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the results of frequency analysis of AE waves acquired by the AE wave analysis device.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of acoustic emissions.
  • FIG. 2 is a schematic structural diagram of the AE sensor.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram showing an example of a kneading state detection device for a twin-screw extruder.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of temporal changes in the integrated value of the power spectrum of the AE wave acquired by the AE wave analyzer from 60 kHz to 80 kHz.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method for determining whether the broken state of the glass fiber has stabilized based on the waveform of the AE wave acquired by the AE wave analyzer.
  • FIG. 9 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the kneading state detection device of the twin-screw extruder according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of the flow of processing performed by the kneading state detection device.
  • FIG. 11 shows an example of the time change of the integrated value of the power spectrum when the screw rotation speed is changed while the twin-screw extruder is continuously operated and the resin raw material and the glass fiber are sufficiently kneaded.
  • FIG. 4 is a diagram showing;
  • FIG. 12 shows an example of the time change of the integrated value of the power spectrum when the resin raw material and the glass fiber are sufficiently kneaded in a state where the twin-screw extruder is continuously operated and the input flow rate of the resin raw material is changed. It is a figure which shows.
  • FIG. 13 shows an example of the time change of the integrated value of the power spectrum when the twin-screw extruder is continuously operated and the resin raw material and the glass fiber are sufficiently kneaded, and the flow rate of the glass fiber is changed. It is a figure which shows.
  • AE acoustic emission
  • the frequency band of the AE wave is said to be about several tens of kHz to several MHz, and has a frequency band that cannot be detected by a general vibration sensor or acceleration sensor. Therefore, a dedicated AE sensor is used to detect AE waves. Details of the AE sensor will be described later.
  • the reinforcing material is mixed into the resin raw material, but the material to be mixed is not limited to the reinforcing material. For example, even when additives such as talc, calcium carbonate, and magnesium carbonate are mixed, the following description is similarly applied.
  • Fig. 1 is an explanatory diagram of acoustic emissions.
  • FIG. 1 for example, at a point P inside the twin-screw extruder 30, when the resin pellets are crushed or the reinforcing material is broken, an AE wave W is generated.
  • the AE wave W spreads radially from the point P and penetrates inside the housing of the twin-screw extruder 30 . Then, the AE waves W that have entered the housing propagate inside the housing of the twin-screw extruder 30 .
  • the AE wave W propagated inside the housing of the twin-screw extruder 30 is detected by the AE sensor 20 installed on the surface of the housing of the twin-screw extruder 30 . Then, the AE sensor 20 outputs a detection signal D. Since the detection signal D is a signal representing vibration, it is an AC signal having positive and negative values as shown in FIG. However, since it is difficult to handle the detection signal D (AE wave W) as it is when various calculations are performed, it is common to treat the negative portion of the detection signal D as a half-wave rectified waveform.
  • RMS Root Mean Square
  • the propagation speed of the AE wave W differs between the longitudinal wave and the transverse wave (the longitudinal wave is faster than the transverse wave), but considering the size (propagation distance) of the solid material Q, the difference can be ignored.
  • AE waves W detected within a predetermined period of time are analyzed as measurement signals without distinction between longitudinal waves and transverse waves.
  • Fig. 2 is a schematic structural diagram of the AE sensor.
  • the AE sensor 20 is enclosed in a shield case 20a and installed in contact with the surface of a housing (barrel) 32 of a twin-screw extruder 30, which is a detection target. It is installed at the tip of a rod 21 (wave guide).
  • the waveguide rod 21 is made of ceramic or stainless steel, and transmits the AE wave W transmitted inside the housing 32 to the AE sensor 20 .
  • a heater 39 for melting the resin pellets is attached to the surface of the housing 32 of the twin-screw extruder 30, and the temperature rises to about 200°C, so the AE sensor 20 cannot be installed directly on the housing 32. . Therefore, the AE sensor 20 is installed via the waveguide rod 21 .
  • a magnet 22 is installed at the tip of the waveguide rod 21 on the side of the twin-screw extruder 30 , and the waveguide rod 21 avoids the position of the heater 39 by the magnet 22 and is located in the housing of the twin-screw extruder 30 . It is fixed to the surface of body 32 .
  • the end of the waveguide rod 21 on the side of the twin-screw extruder 30 may be fixed to the surface of the housing 32 by screwing.
  • the other end side of the waveguide rod 21 is connected to the wave receiving surface 20b of the AE sensor 20.
  • the wave receiving surface 20b of the AE sensor 20 may be coated with grease.
  • a deposited film 20c of copper or the like is formed on the wave receiving surface 20b.
  • a piezoelectric element 20d made of lead zirconate titanate (PZT) or the like is installed on the deposited film 20c. 20 d of piezoelectric elements receive the AE wave W which propagated the inside of the waveguide rod 21 via the receiving surface 20b, and output the electric signal according to the said AE wave W concerned.
  • PZT lead zirconate titanate
  • An electric signal output by the piezoelectric element 20d is output as a detection signal D via the deposited film 20e and the connector 20f. Since the detection signal D is weak, a preamplifier (not shown in FIG. 2) is installed inside the AE sensor 20 in order to suppress the influence of noise contamination. can be output with
  • a first embodiment of the present disclosure is an example of a kneading state detection device for a twin-screw extruder that determines the kneading state of glass fibers mixed in a resin raw material.
  • the twin-screw extruder is an example, and the present embodiment is applicable to general extruders such as single-screw extruders and multi-screw extruders.
  • FIG. 3 is a schematic structural diagram showing an example of a kneading state detection device for a twin-screw extruder.
  • FIG. 4 is a cross-sectional view of the output shaft of a twin-screw extruder.
  • the twin-screw extruder 30 is driven according to the output of the gear box 40. More specifically, the gear box 40 decelerates the rotational driving force of the motor 24 to rotationally drive the two output shafts 42 of the twin-screw extruder 30 in the same direction. A screw 44 and a kneading disk 46, which will be described later, are installed on the outer periphery of the output shaft 42. As the output shaft 42 rotates, the resin material (resin pellets) fed into the twin-screw extruder 30 is plasticized. The strength of the resin raw material is improved by mixing and kneading a reinforcing material such as glass fiber into the resin raw material.
  • the twin-screw extruder 30 is an example of an extruder in the present disclosure.
  • the two output shafts 42 are arranged parallel to each other along the Y-axis, separated by a certain axial distance C along the X-axis, inside the cylindrical housing (barrel) 32 of the twin-screw extruder 30. placed in
  • FIG. 4(a) is an AA cross-sectional view of the twin-screw extruder 30.
  • the output shaft 42 is inserted into a spline hole 43 formed in the screw 44 .
  • the output shaft 42 rotates the screw 44 inside the insertion hole 34 by meshing with the spline hole 43 .
  • FIG. 4(b) is a BB cross-sectional view of the twin-screw extruder 30.
  • the output shaft 42 is inserted into a spline hole 43 formed in a kneading disk 46.
  • the output shaft 42 rotates the kneading disk 46 inside the insertion hole 34 by meshing with the spline hole 43 .
  • the screw 44 rotates at a speed of, for example, 300 revolutions per minute, thereby extruding the melted resin raw material and the glass fiber mixed in the resin raw material introduced into the twin-screw extruder 30 into the twin-screw extruder. 30 downstream. Further, the screws 44 provided on the respective output shafts 42 are engaged with each other to transport the melted resin raw material downstream. Further, the glass fibers mixed in the resin raw material are subjected to a large shearing force and broken when passing through the meshing portion of the screw 44 provided on each output shaft 42 .
  • the kneading disc 46 has a structure in which a plurality of elliptical discs are arranged in a direction perpendicular to the output shaft 42 and adjacent discs are shifted along the output shaft 42 .
  • the adjacent discs By arranging the adjacent discs in a staggered manner, the flow of the resin raw material is divided between the discs, thereby promoting the kneading of the conveyed resin raw material and the glass fiber mixed in the resin raw material. That is, the kneading disk 46 is heated by the heater 39 and imparts shearing energy to the resin raw material conveyed by the screw 44, thereby completely melting the resin raw material.
  • Insertion holes 34 into which the respective output shafts 42 are inserted are provided inside the housing 32 .
  • the insertion hole 34 is a hole provided along the longitudinal direction of the housing 32 and has a shape in which portions of cylinders are overlapped. As a result, the screw 44 and the kneading disk 46 can be inserted into the insertion hole 34 while they are engaged with each other.
  • a supply port 36a is provided for introducing the pellet-shaped resin raw material to be kneaded and the powder-shaped filler material into the insertion hole 34. It is Then, a reinforcing material such as glass fiber is introduced from a supply port 36b provided in the side feeder 37 on the downstream side of the supply port 36a.
  • a reinforcing material such as glass fiber is introduced from a supply port 36b provided in the side feeder 37 on the downstream side of the supply port 36a.
  • the direction in which the material is supplied by the supply ports 36a and 36b is not limited to the example shown in FIG.
  • a discharge port 38 for discharging the material kneaded while passing through the insertion hole 34 is provided on the other end side of the housing 32 in the longitudinal direction. Further, a heater 39 is provided on the outer periphery of the housing 32 to heat the resin raw material introduced into the insertion hole 34 by heating the housing 32 .
  • the output shaft 42 of the twin-screw extruder 30 has two screws 44 and one kneading disk 46.
  • the number of screws 44 and kneading disks 46 is It is not limited to the example shown in FIG.
  • the kneading discs 46 may be installed at a plurality of locations to knead the resin raw material and the glass fiber.
  • the AE sensor 20 is installed via a waveguide rod 21 on the surface of the housing 32 of the twin-screw extruder 30 on the downstream side of the supply port 36b. Then, the output of the AE sensor 20 is input to the AE wave analyzer 10 .
  • the AE sensor 20 and the AE wave analyzer 10 constitute a kneading state detector 50 .
  • the AE sensor 20 is installed near the kneading disk 46, which is the main source of the AE waves W during the kneading of the raw materials, as shown in FIG. It is desirable to
  • the configuration and function of the AE sensor 20 are as described above.
  • the AE wave analyzer 10 analyzes the frequency component of the AE wave W output by the AE sensor 20 to determine whether the breaking state of the glass fibers fed into the twin-screw extruder 30 has stabilized. Stabilizing the broken state of the glass fibers means that the resin raw material and the glass fibers are sufficiently kneaded, and a molded product in a state where quality can be secured is discharged from the discharge port 38 . In other words, at each element point inside the twin-screw extruder 30, there is no change over time in the breaking amount of the glass fiber or the degree of kneading with the resin raw material. This state is also called steady state.
  • the stable kneading state of raw materials is also referred to as a steady state. A method for determining the frequency component of the AE wave W will be described later.
  • FIG. 5 is a hardware block diagram showing an example of the hardware configuration of the kneading state detection device of the twin-screw extruder according to the embodiment.
  • the kneading state detector 50 is used in connection with the twin-screw extruder 30 and includes the AE wave analyzer 10 and the AE sensor 20.
  • the AE wave analysis device 10 includes a control section 13 , a storage section 14 and a peripheral device controller 16 .
  • the control unit 13 includes a CPU (Central Processing Unit) 13a, a ROM (Read Only Memory) 13b, and a RAM (Random Access Memory) 13c.
  • the CPU 13a is connected via the bus line 15 to the ROM 13b and the RAM 13c.
  • the CPU 13a reads the control program P1 stored in the storage unit 14 and develops it in the RAM 13c.
  • the CPU 13a controls the operation of the control section 13 by operating according to the control program P1 developed in the RAM 13c. That is, the control unit 13 has a general computer configuration that operates based on the control program P1.
  • the control unit 13 is further connected to the storage unit 14 and the peripheral device controller 16 via the bus line 15 .
  • the storage unit 14 is a non-volatile memory such as a flash memory, or a HDD (Hard Disk Drive) that retains stored information even when the power is turned off.
  • the storage unit 14 stores programs including the control program P1 and the AE output M(t) output from the AE sensor 20 at time t.
  • the control program P1 is a program for exhibiting the functions of the control unit 13 .
  • the AE output M(t) is a signal obtained by converting the effective value of the detection signal D output by the AE sensor 20 into a digital signal by the A/D converter 17 .
  • control program P1 may be pre-installed in the ROM 13b and provided.
  • control program P1 is a file in a format that can be installed in the control unit 13 or in an executable format, and can be read by a computer such as a CD-ROM, flexible disk (FD), CD-R, DVD (Digital Versatile Disc). It may be configured to be recorded on a suitable recording medium and provided.
  • the control program P1 may be stored on a computer connected to a network such as the Internet and provided by being downloaded via the network. Also, the control program P1 may be configured to be provided or distributed via a network such as the Internet.
  • the peripheral device controller 16 connects with the A/D converter 17, the display device 18, and the operation device 19.
  • the peripheral device controller 16 controls the operation of each connected device based on commands from the control unit 13 .
  • the A/D converter 17 converts the AE wave W output by the AE sensor 20 into a digital signal and outputs the AE output M(t).
  • the AE sensor 20 detects the AE wave W transmitted through the housing 32 of the twin-screw extruder 30 via the waveguide rod 21 as described above.
  • the AE wave W output by the AE sensor 20 is input to the A/D converter 17 after being amplified by an amplifier.
  • the display device 18 is, for example, a liquid crystal display.
  • the display device 18 displays various information related to the operating state of the kneading state detection device 50 .
  • the display device 18 notifies that the kneading state detector 50 has reached a steady state after kneading the resin raw material and the glass fiber introduced into the twin-screw extruder 30 .
  • the operation device 19 is, for example, a touch panel superimposed on the display device 18.
  • the operation device 19 acquires operation information related to various operations performed by the operator on the kneading state detection device 50 of the twin-screw extruder 30 .
  • the AE sensor 20 is installed on the surface of the housing 32 of the twin-screw extruder 30 in the configuration described in FIGS. Further, the AE sensor 20 differs in the frequency band of the detectable signal depending on its type. Therefore, when selecting the AE sensor 20 to be used, the raw material to be measured, the operating conditions of the twin-screw extruder 30, etc. are taken into account, and the frequency of the AE wave W expected to occur during kneading is It is desirable to choose an AE sensor 20 with high band sensitivity.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the results of frequency analysis of AE waves acquired by the AE wave analysis device.
  • Graph 60 shown in FIG. 6 shows the amplitude X(f ) shows an example of the frequency distribution.
  • the horizontal axis of graph 60 represents frequency f.
  • the vertical axis of the graph 60 is the amplitude of the frequency f component obtained by performing the discrete Fourier transform on the AE output M(t). The discrete Fourier transform was performed using an FFT algorithm. Also, the AE output M(t) was sampled at a sampling frequency of 250 kHz.
  • a graph 61 shows the amplitude of the AE output M(t) obtained when a constant amount of glass fiber is temporarily supplied to the resin raw material that has reached a steady state after being melted and conveyed by the twin-screw extruder 30.
  • An example of the frequency distribution of X(f) is shown.
  • AE output M(t) was sampled at a sampling frequency of 250 kHz as in graph 60 .
  • the graph 60 has peaks at some frequencies, which are inherent frequency components generated when the twin-screw extruder 30 is in operation. These frequency components are generated by, for example, motor vibration, valve opening/closing sound, inverter noise, and the like. It was found that the AE wave W caused by the resin raw material was not generated when the twin-screw extruder 30 conveyed only the molten resin raw material.
  • the inventors applied a band-pass filter from 60 kHz to 80 kHz for the amplitude X(f) shown in FIG. made it work.
  • a power spectrum from 60 kHz to 80 kHz was calculated.
  • the integrated value S(t) of the calculated power spectrum for 0.2 seconds was calculated, and its change over time was observed.
  • Equation (1) The power spectrum P(f) of the signal of frequency f is calculated by Equation (1).
  • P(f)
  • 2 (X(f)*X(f))/n 2 (1)
  • X(f) is the amplitude and n is the number of data points.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of temporal changes in the integrated value of the power spectrum of 60 kHz to 80 kHz of the AE wave acquired by the AE wave analyzer.
  • Graphs 62a, 62b, and 62c shown in FIG. 7 show integral values of the power spectrum of the AE output M(t) acquired by the AE wave analyzer 10 from 60 kHz to 80 kHz when the screw 44 is rotated at different rotational speeds. It shows time change.
  • a graph 62a shows the integrated value S(t) when the screw rotation speed is 50 rpm.
  • a graph 62b shows the integrated value S(t) when the screw rotation speed is 100 rpm.
  • a graph 62c shows the integrated value S(t) when the screw rotation speed is 150 rpm.
  • the integrated value S(t) monotonously increases and then monotonously decreases with the passage of time in any of the graphs. That is, it was found that the breakage of the glass fibers frequently occurred immediately after the glass fibers were added. In addition, since the length of the glass fibers becomes shorter with the passage of time, the frequency of breakage decreases, and the size (length) of the glass fibers does not change over time, that is, the kneading state of the raw materials reaches a steady state. found to reach
  • FIG. 8 is a diagram explaining a method for determining whether the broken state of the glass fiber has reached a steady state based on the waveform of the AE wave acquired by the AE wave analyzer.
  • the AE wave analysis device 10 first smoothes the waveform by calculating the moving average A(t) of the integral value S(t).
  • a moving average is a type of low-pass filter that is used to analyze the global trend of a given waveform by smoothing it.
  • the time interval for calculating the moving average can be set arbitrarily, but if the time interval is too short, noise components will remain, and if the time interval is too long, the waveform will be too dull. It is desirable to set intervals.
  • the moving average A(t) is obtained from the integrated value S(t) shown in the graph 63 of FIG.
  • the AE wave analysis device 10 analyzes the time change of the moving average A(t). Specifically, as shown in a graph 64 in FIG. 8, the moving average A(t) is differentiated with time to calculate the rate of change G(t) of the moving average A(t). That is, the rate of change G(t) is calculated by Equation (2).
  • the moving average A(t) monotonously decreased and became moderate when the glass fiber was broken and the steady state was reached.
  • the interval in which the moving average A(t) is monotonically decreasing is identified by searching for a location where a segment satisfying G(t) ⁇ 0 continues for a predetermined time ⁇ t, for example.
  • section K is identified as the section in which moving average A(t) is monotonically decreasing.
  • the AE wave analysis device 10 determines that the absolute values of the rate of change G(t) are all equal to or less than the threshold Th over a predetermined time ⁇ t in the section K in which the moving average A(t) is monotonically decreasing. Find the time t when For graph 64, time ta is found. That is, from the time ta to the time tb separated by the predetermined time ⁇ t, the absolute values of the rate of change G(t) are all equal to or less than the threshold Th. At time ta, the AE wave analyzer 10 determines that the breakage of the glass fibers has reached a steady state, that is, the twin-screw extruder 30 is ready to start molding the product.
  • the AE wave analyzer 10 determines that the breakage of the glass fibers has not reached a steady state, that is, the operation of the twin-screw extruder 30 needs to be continued.
  • FIG. 9 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the kneading state detection device of the twin-screw extruder according to the embodiment.
  • the control unit 13 of the kneading state detection device 50 develops the control program P1 in the RAM 13c and operates the AE wave acquisition unit 71, the kneading state determination unit 72, and the kneading state output unit 73 shown in FIG. Implemented as a functional unit.
  • the AE wave acquisition unit 71 detects the housing of the twin-screw extruder 30.
  • the output of the AE sensor 20 installed on the body 32 is obtained.
  • the AE wave acquisition unit 71 includes an amplifier to amplify the detection signal D detected by the AE sensor 20, and the A/D converter 17 converts the effective value of the detection signal D, which is an analog signal. is converted to the AE output M(t), which is a digital signal.
  • the AE wave acquisition unit 71 is an example of an acquisition unit in the present disclosure.
  • the kneading state determination unit 72 determines the kneading of the resin raw material and the glass fiber based on the intensity change of the AE output M(t) of the AE sensor 20 over a predetermined time period, which is acquired by the AE wave acquisition unit 71, and the comparison with the threshold value. determine the state. Note that the kneading state determination unit 72 is an example of a determination unit in the present disclosure.
  • the kneading state determination unit 72 further includes an FFT processing unit 72a, a BPF processing unit 72b, a power spectrum calculation unit 72c, an integral value calculation unit 72d, a moving average calculation unit 72e, a change rate calculation unit 72f, and a threshold value. and a processing unit 72g.
  • the FFT processing unit 72a performs FFT on the AE output M(t).
  • the BPF processing unit 72b performs FFT and applies a bandpass filter (BPF) in a predetermined frequency range to the result.
  • the predetermined frequency range is, for example, 60-80 kHz.
  • the power spectrum calculator 72c calculates the power spectrum P(f) of the predetermined frequency range calculated by the BPF processor 72b.
  • the integral value calculator 72d calculates the integral value S(t) for a predetermined time for the power spectrum P(f) in the predetermined frequency range.
  • the predetermined time is, for example, 0.2 seconds.
  • the moving average calculator 72e calculates a moving average A(t) of the integrated value S(t).
  • the change rate calculator 72f calculates the change rate G(t) of the moving average A(t).
  • the threshold processing unit 72g searches for the time t when all the absolute values of the rate of change G(t) of the moving average A(t) are equal to or less than the threshold Th over the predetermined time ⁇ t. Then, the threshold processing unit 72g determines that the kneading state of the raw materials has reached a steady state at time t.
  • the threshold processing unit 72g does not use the moving average A(t), and the amplitude R(t) (see FIG. 8) of the integrated value S(t) is set to the first threshold and It may be determined that the kneading state of the raw materials has reached a steady state when it is between the second threshold value that is larger than the first threshold value.
  • the first threshold value and the second threshold value are appropriately set according to the conditions for kneading the raw materials.
  • the kneading state output unit 73 outputs the determination result related to the raw material kneading state determined by the kneading state determination unit 72 . Note that the determination result is displayed on the display device 18 .
  • the output method of the kneading state output unit 73 is not limited to this. By lighting or blinking an indicator (not shown in FIG. 5), it is notified that the broken state of the glass fibers has reached a steady state Alternatively, a sound or voice may be output from a speaker or buzzer (not shown in FIG. 5) to notify that the breakage state of the glass fibers has reached a steady state.
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of the flow of processing performed by the kneading state detection device.
  • the AE wave acquisition unit 71 acquires the AE output M(t) within a predetermined time range (step S11).
  • the predetermined time is a time range within which the number of data necessary for performing the FFT in step S12 can be acquired.
  • the FFT processing unit 72a performs FFT on the AE output M(t) (step S12).
  • the BPF processing unit 72b applies a band-pass filter that cuts outputs outside a predetermined frequency range to the result of the FFT (step S13).
  • the predetermined frequency range is 60-80 kHz.
  • the power spectrum calculator 72c calculates a power spectrum for the result of applying the bandpass filter (step S14).
  • the integral value calculator 72d calculates the integral value S(t) of the power spectrum (step S15).
  • the moving average calculator 72e calculates the moving average A(t) of the integrated value S(t) (step S16).
  • the change rate calculator 72f calculates the change rate G(t) of the moving average A(t) (step S17).
  • the threshold processing unit 72g determines whether the absolute value of the change rate G(t) of the moving average A(t) is equal to or less than the threshold Th over the predetermined time ⁇ t (step S18). If it is determined that the conditions are satisfied (step S18: Yes), the process proceeds to step S19. On the other hand, if it is determined that the conditions are not satisfied (step S18: No), the process returns to step S11.
  • step S18 when it is determined that the absolute value of the change rate G(t) of the moving average A(t) is equal to or less than the threshold value Th over the predetermined time ⁇ t, the threshold processing unit 72g It is determined that the state has been reached (step S19).
  • the kneading state output unit 73 notifies the display device 18 that the kneading state of the raw materials has reached a steady state (step S20). After that, the kneading state detection device 50 ends the processing of FIG. 10 .
  • the kneading state output unit 73 outputs the display device 18
  • a notification may be given to indicate that the kneading state of the raw materials has not reached a steady state.
  • the threshold processing unit 72g sets the rate of change G(t) of the moving average A(t) to a negative value over the predetermined time ⁇ t, that is, the rate of change G(t) decreases monotonically, Further, when the absolute value of the rate of change G(t) is equal to or less than the threshold value Th over the predetermined time ⁇ t, it may be determined that the kneading state of the raw materials has reached a steady state.
  • the kneading state detection device 50 of the first embodiment detects when the twin-screw extruder 30 for kneading raw materials or kneading raw materials and additives is in operation.
  • An AE wave acquisition unit 71 acquisition unit that acquires the AE output M(t) of the AE sensor 20 installed in the housing 32 of the extruder 30, and an AE sensor over a predetermined time acquired by the AE wave acquisition unit 71 and a kneading state determination unit 72 (determination unit) that determines the kneading state of the raw material or the raw material and the additive based on the comparison between the intensity change of the AE output M(t) of 20 and the threshold value Th.
  • the twin-screw extruder 30 there is no longer any change over time in the amount of glass fiber breakage or the degree of kneading with the resin raw material. can be reliably detected.
  • the kneading state of raw materials can be determined even in areas that cannot be determined by a pressure sensor, temperature sensor, torque sensor, or the like.
  • waste of raw materials can be reduced.
  • the kneading state detection device 50 of the first embodiment includes the integral value calculation unit 72d for calculating the integral value S(t) of the power spectrum of the AE output M(t) of the AE sensor 20 in a predetermined frequency range. and a moving average calculation unit 72e for calculating a moving average A(t) of the time change of the integrated value S(t), the kneading state determination unit 72 (determination unit) calculates the moving average A(t) When the absolute value of the rate of change G(t) is equal to or less than a predetermined threshold value Th over a predetermined period of time ⁇ t, it is determined that the raw material or the kneading state of the raw material and the additive has stabilized. Therefore, it is possible to reliably detect the kneading state of the raw materials in real time.
  • the kneading state determination unit 72 determines that the moving average A(t) of the time change of the integral value S(t) monotonously decreases with time.
  • the absolute value of the rate of change G(t) of the moving average A(t) is equal to or less than a predetermined threshold value Th over a predetermined period of time ⁇ t, it is determined that the kneading state of the raw materials has stabilized. Therefore, it is possible to reliably determine the kneading state of the raw material in real time.
  • the kneading state determination unit 72 determines that the time change of the integrated value S(t) is the first threshold value over the predetermined time ⁇ t, If it is between the second threshold value that is larger than the first threshold value, it is determined that the kneading state of the raw materials has stabilized. Therefore, it is possible to reliably determine the kneading state of the raw material in real time.
  • the AE sensor 20 is installed downstream of the twin-screw extruder 30 from the resin raw material and glass fiber inlets. Therefore, it is possible to reliably determine whether or not the kneading state of the raw materials has stabilized. Moreover, since the AE sensor 20 is attached near the kneading part, the response speed is high, and the kneading state of the raw materials can be determined in real time.
  • the kneading state determination unit 72 determines unit adds glass fibers (reinforcing material) to the molten resin raw material conveyed inside the twin-screw extruder 30. It is determined that the size of the glass fiber does not change with the lapse of time. Therefore, at each element point inside the twin-screw extruder 30, it is possible to reliably determine whether the amount of glass fiber breakage has stopped changing over time, that is, whether the glass fiber breakage (kneading) state has stabilized. can do.
  • the reinforcing material is glass fiber. Therefore, a molded product with improved strength can be reliably manufactured.
  • the kneading state determination unit 72 determineation unit provides the twin-screw extruder 30 with unmelted resin pellets and glass fibers. (reinforcing material), the resin pellets are crushed and melted, and the size of the glass fibers does not change over time. Therefore, it is possible to reliably and easily determine the kneading state of the resin raw material and the reinforcing material.
  • the twin-screw extruder 30 When the twin-screw extruder 30 is operated to knead the raw materials, the raw materials are continuously fed over a long period of time. Moreover, while the twin-screw extruder 30 is in operation, the operating conditions may be changed in the middle. The operating conditions are, for example, changes in the rotation speed of the screw 44, changes in the flow rate of the resin raw material or glass fiber to be introduced, and the like.
  • the kneading state detection device 50 can determine in real time whether the kneading state of the raw materials has stabilized even during such continuous operation. In the case of continuous operation, since new raw materials and additives are constantly fed, unlike the first embodiment, AE waveforms accompanying breakage of raw materials are constantly output.
  • the temporal change in the output AE waveform becomes small.
  • This state is the steady state in continuous operation.
  • the kneading state detection device 50 can also determine that such a steady state has been reached in continuous operation.
  • FIG. 11 shows an example of the time change of the integrated value of the power spectrum when the screw rotation speed is changed while the twin-screw extruder is continuously operated and the resin raw material and the glass fiber are sufficiently kneaded.
  • FIG. 4 is a diagram showing;
  • the screw 44 is rotating at 50 rpm from time 0 to time td.
  • time td when the kneading state reaches a steady state, the rotation speed of the screw 44 is increased to 100 rpm, and the screw 44 rotates at 100 rpm from time td to time te.
  • the resin raw material is continuously fed into the supply port 36a (see FIG. 3), and from time tc, the glass fiber is continuously fed into the side feeder 37 (see FIG. 3).
  • the flow rate of the resin raw material is 5 kg/h, and the flow rate of the glass fiber is 0.5 kg/h.
  • the kneading state determination unit 72 of the kneading state detection device 50 detects whether the absolute value of the rate of change G(t) of the moving average A(t) of the integrated value S(t) is equal to or less than a predetermined threshold value Th over a predetermined time ⁇ t. In a certain case, it is determined that the kneading state of the raw materials has stabilized (reached a steady state).
  • the graph showing the rate of change G(t) in FIG. 11 is difficult to understand because the compression ratio of the time axis is high. It was confirmed that it was below a predetermined threshold over a predetermined period of time.
  • the determination method described in the first embodiment can be applied as is in sections with the same operating conditions.
  • FIG. 12 shows an example of the time change of the integrated value of the power spectrum when the screw rotation speed is changed while the twin-screw extruder is continuously operated and the resin raw material and the glass fiber are sufficiently kneaded.
  • FIG. 4 is a diagram showing;
  • the resin raw material is continuously fed at a flow rate of 2 kg/h from time 0 to time th.
  • the flow rate of the resin raw material is increased, and the resin raw material is continuously fed at a flow rate of 9 kg/h between time th and time ti.
  • the glass fibers are continuously fed at a flow rate of 0.5 kg/h from time tg. Note that the rotation speed (100 rpm) of the screw 44 is constant.
  • the kneading state determination unit 72 of the kneading state detection device 50a detects whether the absolute value of the rate of change G(t) of the moving average A(t) of the integrated value S(t) is equal to or less than a predetermined threshold value Th over a predetermined time ⁇ t. In a certain case, it is determined that the kneading state of the raw materials has stabilized (reached a steady state).
  • the graph showing the rate of change G(t) in FIG. 12 is difficult to understand because the compression ratio of the time axis is high. It was confirmed that it was below a predetermined threshold over a predetermined period of time.
  • the determination method described in the first embodiment can be applied as is in sections with the same operating conditions.
  • FIG. 13 shows an example of the time change of the integrated value of the power spectrum when the twin-screw extruder is continuously operated and the resin raw material and the glass fiber are sufficiently kneaded, and the flow rate of the glass fiber is changed. It is a figure which shows.
  • glass fibers are continuously fed at a flow rate of 0.5 kg/h.
  • the flow rate of the glass fibers is increased, and the glass fibers are continuously introduced at a flow rate of 1 kg/h from time tl to time tm.
  • the resin raw material is continuously fed from time 0 at a flow rate of 5 kg/h. Note that the rotation speed (100 rpm) of the screw 44 is constant.
  • the kneading state determination unit 72 of the kneading state detection device 50a detects whether the absolute value of the rate of change G(t) of the moving average A(t) of the integrated value S(t) is equal to or less than a predetermined threshold value Th over a predetermined time ⁇ t. In a certain case, it is determined that the kneading state of the raw materials has stabilized (reached a steady state).
  • the graph showing the rate of change G(t) in FIG. 13 is difficult to understand because the compression ratio of the time axis is high. It was confirmed that it was below a predetermined threshold over a predetermined period of time.
  • the determination method described in the first embodiment can be applied as is in sections with the same operating conditions.
  • the kneading state determination unit 72 detects the AE output M(t ), an integrated value calculator 72d that calculates an integrated value S(t) of the power spectrum in a predetermined frequency domain, a moving average calculator 72e that calculates a moving average A(t) of the integrated value S(t), , when the absolute value of the rate of change G (t) of the moving average A (t) is less than or equal to a predetermined threshold Th over a predetermined time ⁇ t, each element point inside the twin-screw extruder 30 3, it is determined that the kneading condition of the raw materials fed into the twin-screw extruder 30 no longer changes with time, that is, has reached a steady state. Therefore, even when the twin-screw extruder 30 is continuously operated and the raw materials are continuously supplied, the kneading state of the raw materials can be reliably determined.

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Abstract

混練状態検出装置（５０）は、原料を混練、又は原料と添加剤とを混練する二軸押出成形機（３０）（押出成形機）が稼働状態にあるときに、当該二軸押出成形機（３０）の筐体（３２）に設置したＡＥセンサ（２０）のＡＥ出力（Ｍ（ｔ））を取得するＡＥ波取得部（７１）（取得部）と、ＡＥ波取得部（７１）が取得したＡＥセンサ（２０）のＡＥ出力（Ｍ（ｔ））の強度変化と閾値（Ｔｈ）との比較に基づいて、原料の混練状態を判定する混練状態判定部（７２）（判定部）と、を備える。

Description

押出成形機の混練状態検出装置及び混練状態検出方法
　本発明は、押出成形機の混練状態検出装置及び混練状態検出方法に関する。
　従来、押出成形機によって原料の混練状態は、例えば、混練開始からの経過時間や、押出成形機の内部圧力を測定する圧力センサの測定値、押出成形機の内部温度を測定する温度センサの測定値、押出成形機を駆動するモータのトルク変動値、モータに流れる電流値等に基づいて判定していた（特許文献１，２，３参照）。
特表２０１９－５１３１７７号公報 特開平８－２５８１１４号公報 特開平１０－１００２３５号公報
　このような従来の判断方法は、いずれも、原料の混練状態を間接的に監視するものであって、混練状態を直接監視するものではなかった。また、混練する原料によっては、測定される物理量の変動量が微小となるため、混練状態を判定するのに、経験や勘に頼らざるを得なかった。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、原料の混練状態をリアルタイムで確実に検出することができる押出成形機の混練状態検出装置及び混練状態検出方法を提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る押出成形機の混練状態検出装置は、原料を混練、又は原料と添加剤とを混練する押出成形機が稼働状態にあるときに、当該押出成形機の筐体に設置したＡＥセンサの出力を取得する取得部と、前記取得部が取得した、所定時間に亘るＡＥセンサの出力の強度変化と閾値との比較に基づいて、原料、又は原料と添加剤との混練状態を判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
　本発明に係る押出成形機の混練状態検出装置及び混練状態検出方法は、原料の混練状態をリアルタイムで確実に検出することができる。
図１は、アコースティックエミッションの説明図である。 図２は、ＡＥセンサの概略構造図である。 図３は、二軸押出成形機の混練状態検出装置の一例を示す概略構造図である。 図４は、二軸押出成形機の出力軸の断面図である。 図５は、実施の形態に係る二軸押出成形機の混練状態検出装置のハイドウェア構成の一例を示すハードウェアブロック図である。 図６は、ＡＥ波分析装置が取得したＡＥ波の周波数分析を行った結果の一例を示す図である。 図７は、ＡＥ波分析装置が取得したＡＥ波の６０ｋＨｚから８０ｋＨｚにおけるパワースペクトルの積分値の時間変化の一例を示す図である。 図８は、ＡＥ波分析装置が取得したＡＥ波の波形に基づいて、ガラス繊維の破断状態が安定したかを判定する方法を説明する図である。 図９は、実施の形態に係る二軸押出成形機の混練状態検出装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 図１０は、混練状態検出装置が行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１１は、二軸押出成形機を連続稼働して、樹脂原料とガラス繊維が十分に混練された状態で、スクリュの回転数を変更した場合の、パワースペクトルの積分値の時間変化の一例を示す図である。 図１２は、二軸押出成形機を連続稼働して、樹脂原料とガラス繊維が十分に混練された状態で、樹脂原料の投入流量を変更した場合の、パワースペクトルの積分値の時間変化の一例を示す図である。 図１３は、二軸押出成形機を連続稼働して、樹脂原料とガラス繊維が十分に混練された状態で、ガラス繊維の投入流量を変更した場合の、パワースペクトルの積分値の時間変化の一例を示す図である。
［アコースティックエミッション（ＡＥ：Acoustic　Emission）の説明］
　実施形態の説明の前に、稼働中の押出成形機の混練状態を検出するために使用するアコースティックエミッション（以下、ＡＥと呼ぶ）について説明する。ＡＥとは、例えば、押出成形機で樹脂原料（ペレット）を混練する際に、固体材料である樹脂ペレットが圧潰する際や、樹脂原料を強化するために混入したガラス繊維やカーボンファイバー、セルロースファイバー等の強化材が破断する際に、それまでに蓄積したひずみエネルギーを音波（弾性波、ＡＥ波）として放出する現象である。樹脂ペレットの圧潰や強化材の破断に伴って発生するＡＥ波を検出して解析することによって、押出成形機に投入した樹脂材料の混練状態や、強化材の混練状態を予測することができる。ＡＥ波の周波数帯域は、数１０ｋＨｚ～数ＭＨｚ程度と言われており、一般的な振動センサや加速度センサでは検出できない周波数帯域を有する。したがって、ＡＥ波を検出するためには、専用のＡＥセンサを用いる。ＡＥセンサについて、詳しくは後述する。なお、本実施形態では、樹脂原料に強化材を混入するものとして説明するが、混入されるのは強化材に限定されない。例えば、タルクや炭酸カルシウム、炭酸マグネシウム等の添加剤を混入した場合であっても、以下の説明は同様に適用される。
　図１は、アコースティックエミッションの説明図である。図１に示すように、例えば二軸押出成形機３０の内部の点Ｐで、樹脂ペレットの圧潰や強化材の破断が発生すると、ＡＥ波Ｗが発生する。ＡＥ波Ｗは、点Ｐから放射状に広がって、二軸押出成形機３０の筐体の内部に侵入する。そして、筐体の内部に侵入したＡＥ波Ｗは、二軸押出成形機３０の筐体の内部を伝搬する。
　二軸押出成形機３０の筐体の内部を伝搬したＡＥ波Ｗは、二軸押出成形機３０の筐体の表面に設置したＡＥセンサ２０によって検出される。そして、ＡＥセンサ２０は検出信号Ｄを出力する。検出信号Ｄは、振動を表す信号であるため、図１に示すように正負の値を有する交流信号である。しかし、このままでは検出信号Ｄ（ＡＥ波Ｗ）に対して各種演算を行う際に扱いにくいため、検出信号Ｄの負の部分を半波整流した整流波形として取り扱うのが一般的である。また、ＡＥ波Ｗを分析する際には、一般に、整流波形の二乗値を所定の時間で平均化して平方根をとった値、すなわち実効値（ＲＭＳ（Root　Mean　Square）値）として取り扱う。
　ＡＥ波Ｗの伝搬速度は縦波と横波とで異なる（縦波は横波よりも速い）が、固体材料Ｑの大きさ（伝搬距離）を考慮すると、その差は無視できるため、本実施形態では、縦波と横波の区別なく、所定の時間内に検出されたＡＥ波Ｗを測定信号として分析の対象とする。
　図２は、ＡＥセンサの概略構造図である。ＡＥセンサ２０は、図２に示すように、シールドケース２０ａに内包された状態で、検出対象である二軸押出成形機３０の筐体（バレル）３２の表面に当接させて設置した導波棒２１（ウエーブガイド）の先端に設置される。導波棒２１は、セラミックやステンレスで形成されており、筐体３２の内部を伝わったＡＥ波ＷをＡＥセンサ２０まで伝達させる。
　二軸押出成形機３０の筐体３２の表面には、樹脂ペレットを溶融するためのヒータ３９が装着されており、２００℃程度の高温になるため、筐体３２に直接ＡＥセンサ２０を設置できない。そのため、導波棒２１を介してＡＥセンサ２０を設置する。導波棒２１の二軸押出成形機３０側の先端にはマグネット２２が設置されており、導波棒２１は当該マグネット２２によって、ヒータ３９の位置を避けて、二軸押出成形機３０の筐体３２の表面に固定される。或いは、導波棒２１の二軸押出成形機３０側の先端を、ネジ留めによって筐体３２の表面に固定してもよい。
　導波棒２１の他端側は、ＡＥセンサ２０の受波面２０ｂに接続される。なお、ＡＥセンサ２０と導波棒２１との密着性を向上させるために、ＡＥセンサ２０の受波面２０ｂにグリスを塗布してもよい。受波面２０ｂの上部には銅等の蒸着膜２０ｃが形成される。そして、蒸着膜２０ｃの上部には、ジルコン酸チタン酸鉛（ＰＺＴ）等の圧電素子２０ｄが設置される。圧電素子２０ｄは、受波面２０ｂを介して、導波棒２１の内部を伝達したＡＥ波Ｗを受けて、当該ＡＥ波Ｗに応じた電気信号を出力する。圧電素子２０ｄが出力した電気信号は、蒸着膜２０ｅ及びコネクタ２０ｆを介して、検出信号Ｄとして出力される。なお、検出信号Ｄは微弱であるため、ノイズの混入による影響を抑制するために、ＡＥセンサ２０の内部にプリアンプ（図２には非図示）を設置して、検出信号Ｄを予め増幅した後で出力してもよい。
　以下に、本開示に係る押出成形機の混練状態検出装置の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能、且つ、容易に想到できるもの、或いは実質的に同一のものが含まれる。
［第１の実施の形態］
　本開示の第１の実施の形態は、樹脂原料に混入したガラス繊維の混練状態を判定する二軸押出成形機の混練状態検出装置の例である。なお、二軸押出成形機は一例であって、本実施の形態は、単軸押出成形機や多軸押出成形機等の押出成形機全般に適用可能である。
［二軸押出成形機の概略構造］
　まず、図３、図４を用いて、本実施形態における二軸押出成形機３０の混練状態検出装置５０の概略構造について説明する。図３は、二軸押出成形機の混練状態検出装置の一例を示す概略構造図である。図４は、二軸押出成形機の出力軸の断面図である。
　二軸押出成形機３０は、歯車箱４０の出力に応じて駆動される。より具体的には、歯車箱４０は、モータ２４の回転駆動力を減速させて、二軸押出成形機３０が備える２本の出力軸４２を、それぞれ同じ向きに回転駆動する。出力軸４２の外周には、後述するスクリュ４４及びニーディングディスク４６が設置されており、出力軸４２の回転に伴って、二軸押出成形機３０に投入された樹脂原料（樹脂ペレット）を可塑化・溶融させて、混練・成形を行うとともに、樹脂原料にガラス繊維等の強化材を混入・混練することで、樹脂原料の強度を向上させる。なお、二軸押出成形機３０は、本開示における押出成形機の一例である。
　なお、２本の出力軸４２は、二軸押出成形機３０の筒状の筐体（バレル）３２の内部に、Ｘ軸に沿う一定の軸間距離Ｃを隔てて、Ｙ軸に沿って平行に配置される。
　図４（ａ）は、二軸押出成形機３０のＡ－Ａ断面図である。図４（ａ）に示すように、出力軸４２は、スクリュ４４に形成されたスプライン孔４３に挿入される。そして、出力軸４２は、スプライン孔４３と噛み合うことによって、挿通孔３４の内部でスクリュ４４を回転させる。
　図４（ｂ）は、二軸押出成形機３０のＢ－Ｂ断面図である。図４（ｂ）に示すように、出力軸４２は、ニーディングディスク４６に形成されたスプライン孔４３に挿入される。そして、出力軸４２は、スプライン孔４３と噛み合うことによって、挿通孔３４の内部でニーディングディスク４６を回転させる。
　スクリュ４４は、例えば、毎分３００回転等の速度で回転することによって、二軸押出成形機３０に投入された溶融された樹脂原料及び樹脂原料に混入されたガラス繊維を、二軸押出成形機３０の下流側に搬送する。また、各出力軸４２が備えるスクリュ４４は、互いに噛み合うことによって、溶融された樹脂原料を下流側に搬送する。また、樹脂原料に混入されたガラス繊維は、各出力軸４２が備えるスクリュ４４の噛み合い部を通過する際に、大きな剪断力を受けて破断される。
　ニーディングディスク４６は、複数の楕円型のディスクを、出力軸４２に直交する方向に配置するとともに、出力軸４２に沿って隣接するディスクの向きをずらした構造を有する。隣接するディスクをずらして配置することによって、ディスク間で樹脂原料の流れを分断することにより、搬送された樹脂原料及び樹脂原料に混入されたガラス繊維の混練の促進を図る。即ち、ニーディングディスク４６は、ヒータ３９で加熱されて、スクリュ４４で搬送された樹脂原料に剪断エネルギーを与えることによって、樹脂原料を完全に溶融させる。
　筐体３２の内部には、各出力軸４２が挿入される挿通孔３４が設けられている。挿通孔３４は、筐体３２の長手方向に沿って設けられた孔であり、円筒の一部が重なり合った形状を有する。これにより、挿通孔３４は、スクリュ４４及びニーディングディスク４６が、互いに噛み合った状態で挿入可能とされる。
　再び図３に戻り、筐体３２の長手方向の一端側には、混練されるペレット状の樹脂原料と粉体状の充填剤の材料とを挿通孔３４に投入するための供給口３６ａが設けられている。そして、供給口３６ａの下流側のサイドフィーダ３７に設けられた供給口３６ｂから、ガラス繊維等の強化材が投入される。なお、供給口３６ａ，３６ｂによる原料の供給方向は、図３に示す例に限定されるものではない。
　筐体３２の長手方向の他端側には、挿通孔３４を通過する間に混練された材料を吐出する吐出口３８が設けられている。また、筐体３２の外周には、筐体３２を加熱することにより挿通孔３４に投入された樹脂原料を加熱するヒータ３９が設けられている。
　なお、図３の例では、二軸押出成形機３０の出力軸４２は、２箇所のスクリュ４４と１箇所のニーディングディスク４６を備えているが、スクリュ４４とニーディングディスク４６の数は、図３に示す例に限定されるものではない。例えば、ニーディングディスク４６を複数箇所に設置して、樹脂原料とガラス繊維の混練を行ってもよい。
　ＡＥセンサ２０は、供給口３６ｂの下流側における、二軸押出成形機３０の筐体３２の表面に、導波棒２１を介して設置される。そして、ＡＥセンサ２０の出力は、ＡＥ波分析装置１０に入力される。ＡＥセンサ２０とＡＥ波分析装置１０とは、混練状態検出装置５０を構成する。なお、ＡＥセンサ２０は、ＡＥ波Ｗをより高い感度で検出するために、図３に示すように、原料の混練時におけるＡＥ波Ｗの主要な発生源であるニーディングディスク４６の近傍に設置するのが望ましい。
　ＡＥセンサ２０の構成と機能は、前記した通りである。
　ＡＥ波分析装置１０は、ＡＥセンサ２０が出力するＡＥ波Ｗの周波数成分を分析することによって、二軸押出成形機３０に投入されたガラス繊維の破断状態が安定したかを判定する。ガラス繊維の破断状態が安定するとは、樹脂原料とガラス繊維とが十分に混練されて、吐出口３８から品質を確保できる状態になった成形品が吐出されることである。言い換えると、二軸押出成形機３０の内部の各要素点において、ガラス繊維の破断量や樹脂原料との混練具合に時間的な変化が見られなくなった状態である。この状態は定常状態とも呼ばれる。以下、原料の混練状態が安定していることを定常状態とも呼ぶ。なお、ＡＥ波Ｗの周波数成分の方法については、後述する。
［混練状態検出装置のハードウェア構成］
　次に、図５を用いて、二軸押出成形機３０の混練状態検出装置５０のハードウェア構成について説明する。図５は、実施の形態に係る二軸押出成形機の混練状態検出装置のハイドウェア構成の一例を示すハードウェアブロック図である。
　混練状態検出装置５０は、二軸押出成形機３０と接続して使用されて、ＡＥ波分析装置１０と、ＡＥセンサ２０とを備える。そして、ＡＥ波分析装置１０は、制御部１３と、記憶部１４と、周辺機器コントローラ１６とを備える。
　制御部１３は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）１３ａと、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）１３ｂと、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）１３ｃとを備える。ＣＰＵ１３ａは、バスライン１５を介して、ＲＯＭ１３ｂと、ＲＡＭ１３ｃと接続する。ＣＰＵ１３ａは、記憶部１４に記憶された制御プログラムＰ１を読み出して、ＲＡＭ１３ｃに展開する。ＣＰＵ１３ａは、ＲＡＭ１３ｃに展開された制御プログラムＰ１に従って動作することで、制御部１３の動作を制御する。すなわち、制御部１３は、制御プログラムＰ１に基づいて動作する、一般的なコンピュータの構成を有する。
　制御部１３は、更に、バスライン１５を介して、記憶部１４と、周辺機器コントローラ１６と接続する。
　記憶部１４は、電源を切っても記憶情報が保持される、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、又はＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）等である。記憶部１４は、制御プログラムＰ１を含むプログラムと、時刻ｔにおいてＡＥセンサ２０から出力されたＡＥ出力Ｍ（ｔ）と、を記憶する。制御プログラムＰ１は、制御部１３が備える機能を発揮させるためのプログラムである。ＡＥ出力Ｍ（ｔ）は、ＡＥセンサ２０が出力した検出信号Ｄの実効値を、Ａ／Ｄ変換器１７でデジタル信号に変換した信号である。
　なお、制御プログラムＰ１は、ＲＯＭ１３ｂに予め組み込まれて提供されてもよい。また、制御プログラムＰ１は、制御部１３にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで、ＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disc）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、制御プログラムＰ１を、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、制御プログラムＰ１を、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。
　周辺機器コントローラ１６は、Ａ／Ｄ変換器１７と、表示デバイス１８と、操作デバイス１９と接続する。周辺機器コントローラ１６は、制御部１３からの指令に基づいて、接続された各デバイスの動作を制御する。
　Ａ／Ｄ変換器１７は、ＡＥセンサ２０が出力したＡＥ波Ｗをデジタル信号に変換して、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）を出力する。なお、ＡＥセンサ２０は、前記したように導波棒２１を介して、二軸押出成形機３０の筐体３２を伝わったＡＥ波Ｗを検出する。なお、図５には図示しないが、ＡＥセンサ２０が出力したＡＥ波Ｗは、増幅器で増幅された後で、Ａ／Ｄ変換器１７に入力される。
　表示デバイス１８は、例えば液晶ディスプレイである。表示デバイス１８は、混練状態検出装置５０の動作状態に係る各種情報を表示する。また、表示デバイス１８は、混練状態検出装置５０が、二軸押出成形機３０に投入された樹脂原料とガラス繊維とが混練されて定常状態に達したことを報知する。
　操作デバイス１９は、例えば、表示デバイス１８に重畳されたタッチパネルである。操作デバイス１９は、作業者が、二軸押出成形機３０の混練状態検出装置５０に対して行った各種操作に係る操作情報を取得する。
　なお、ＡＥセンサ２０は、二軸押出成形機３０の筐体３２の表面に、図２，図３で説明した構成で設置される。また、ＡＥセンサ２０は、その種類によって検出可能な信号の周波数帯域が異なる。したがって、使用するＡＥセンサ２０を選定する際には、計測対象となる原料、及び二軸押出成形機３０の運転条件等を考慮して、混練に伴って発生すると予想されるＡＥ波Ｗの周波数帯域に対して高い感度を有するＡＥセンサ２０を選定するのが望ましい。
［ガラス繊維の破断によって発生するＡＥ波の分析］
　発明者らは、図３に示した二軸押出成形機３０の内部を搬送される、溶融した樹脂ペレットに、供給口３６ｂから、樹脂原料の強度を増すためのガラス繊維を、一時的に一定量供給して、当該ガラス繊維が破断される際に出力されるＡＥ波Ｗを、ＡＥセンサ２０で観測した。
　図６は、ＡＥ波分析装置が取得したＡＥ波の周波数分析を行った結果の一例を示す図である。図６に示すグラフ６０は、溶融されて定常状態に達した樹脂原料を、二軸押出成形機３０で搬送した際に、ＡＥセンサ２０によって取得されたＡＥ出力Ｍ（ｔ）の振幅Ｘ（ｆ）の周波数分布の一例を示す。グラフ６０の横軸は、周波数ｆを表す。グラフ６０の縦軸は、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）を離散フーリエ変換することによって得られる、周波数ｆの成分の振幅である。なお、離散フーリエ変換はＦＦＴのアルゴリズムを用いて行った。また、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）は、サンプリング周波数２５０ｋＨｚでサンプリングした。
　グラフ６１は、溶融されて定常状態に達した樹脂原料にガラス繊維を、一時的に一定量供給して、二軸押出成形機３０で搬送した際に取得されたＡＥ出力Ｍ（ｔ）の振幅Ｘ（ｆ）の周波数分布の一例を示す。ＡＥ出力Ｍ（ｔ）は、グラフ６０と同様に、サンプリング周波数２５０ｋＨｚでサンプリングした。
　グラフ６０には、いくつかの周波数においてピークが立っているが、これは、二軸押出成形機３０が稼働時に発生する固有の周波数成分である。これらの周波数成分は、例えば、モータ振動、バルブ開閉音、インバータのノイズ等によって発生する。そして、二軸押出成形機３０が、溶融した樹脂原料のみを搬送している際には、樹脂原料に起因するＡＥ波Ｗは発生していないことがわかった。
　これに対して、二軸押出成形機３０の内部でガラス繊維の破断が発生すると、グラフ６０とグラフ６１とを比較することによって、特に６０ｋＨｚから８０ｋＨｚの周波数帯域において、振幅の大きいＡＥ出力Ｍ（ｔ）が発生することがわかった。
　次に、発明者らは、ガラス繊維の破断が、時間とともにどのように進行するかを可視化するために、図６に示した振幅Ｘ（ｆ）に対して、６０ｋＨｚから８０ｋＨｚのバンドパスフィルタを作用させた。次に、６０ｋＨｚから８０ｋＨｚのパワースペクトルを算出した。そして、算出されたパワースペクトルの０．２秒間の積分値Ｓ（ｔ）を算出して、その時間変化を観測した。
　なお、周波数ｆの信号のパワースペクトルＰ（ｆ）は、式（１）で算出される。
　Ｐ（ｆ）＝｜Ｘ（ｆ）｜２＝（Ｘ（ｆ）＊Ｘ（ｆ））／ｎ２・・・（１）
ここで、Ｘ（ｆ）は前記した振幅、ｎはデータ点数である。
　図７は、ＡＥ波分析装置が取得したＡＥ波の６０ｋＨｚから８０ｋＨｚにおけるパワースペクトルの積分値の時間変化の一例を示す図である。
　図７に示すグラフ６２ａ，６２ｂ，６２ｃは、スクリュ４４を異なる回転速度で回転させた際に、ＡＥ波分析装置１０が取得したＡＥ出力Ｍ（ｔ）の６０ｋＨｚから８０ｋＨｚにおけるパワースペクトルの積分値の時間変化を示している。グラフ６２ａは、スクリュ回転数５０ｒｐｍの場合の積分値Ｓ（ｔ）を示す。グラフ６２ｂは、スクリュ回転数１００ｒｐｍの場合の積分値Ｓ（ｔ）を示す。グラフ６２ｃは、スクリュ回転数１５０ｒｐｍの場合の積分値Ｓ（ｔ）を示す。
　グラフ６２ａ，６２ｂ，６２ｃからわかるように、いずれのグラフにおいても、時間経過とともに、積分値Ｓ（ｔ）は単調に増加して、その後、単調に減少している。即ち、ガラス繊維の投入直後には、ガラス繊維の破断が高頻度で発生していることがわかった。また、時間の経過とともにガラス繊維の長さが短くなるため、破断の発生頻度が低下して、ガラス繊維のサイズ（長さ）が時間とともに変化しない状態、即ち、原料の混練状態が定常状態に達することがわかった。
　また、スクリュ４４の回転数の増加とともに、積分値Ｓ（ｔ）、即ち、ＡＥ波Ｗの６０～８０ｋＨｚの成分の振幅が増大することがわかった。これは、スクリュ４４の回転数の増加に伴って、ガラス繊維が破断される頻度が高まるためであると考えられる。
　これらの結果から、発明者らは、積分値Ｓ（ｔ）が単調減少して変化が緩やかになった場合に、ガラス繊維の破断状態が定常状態に達したと判定できるものと考えた。
　図８は、ＡＥ波分析装置が取得したＡＥ波の波形に基づいて、ガラス繊維の破断状態が定常状態に達したかを判定する方法を説明する図である。
　積分値Ｓ（ｔ）の波形は変動が大きいため、ＡＥ波分析装置１０は、まず、積分値Ｓ（ｔ）の移動平均Ａ（ｔ）を算出することによって、波形を平滑化する。移動平均はローパスフィルタの一種であり、与えられた波形を平滑化することによって、波形の大局的な傾向を分析する際に使用される。移動平均を算出する時間間隔は任意に設定してよいが、時間間隔が短すぎるとノイズ成分が残存して、時間間隔が長すぎると波形が鈍りすぎるため、評価実験を行って、適切な時間間隔を設定するのが望ましい。例えば、図８のグラフ６３に示す積分値Ｓ（ｔ）から移動平均Ａ（ｔ）が得られる。
　次に、ＡＥ波分析装置１０は、移動平均Ａ（ｔ）の時間変化を分析する。具体的には、図８のグラフ６４に示すように、移動平均Ａ（ｔ）の時間微分を行って、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）を算出する。即ち、変化率Ｇ（ｔ）は、式（２）で算出される。
　Ｇ（ｔ）＝ｄＡ（ｔ）／ｄｔ・・・（２）
　前記した評価実験の結果から、ガラス繊維が破断されて定常状態に至る際には、移動平均Ａ（ｔ）が単調に減少して緩やかになることがわかったため、ＡＥ波分析装置１０は、まず、移動平均Ａ（ｔ）が単調に減少している区間を探す。移動平均Ａ（ｔ）が単調に減少している区間は、例えば、Ｇ（ｔ）≦０を満足する区間が、所定時間Δｔに亘って連続している場所を探すことによって特定する。グラフ６４の場合、区間Ｋが、移動平均Ａ（ｔ）が単調に減少している区間として特定される。
　次に、ＡＥ波分析装置１０は、移動平均Ａ（ｔ）が単調に減少している区間Ｋの中で、所定時間Δｔに亘って、変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が全て閾値Ｔｈ以下になっている時刻ｔを探す。グラフ６４の場合、時刻ｔａが見つかる。即ち、時刻ｔａから、所定時間Δｔを隔てた時刻ｔｂまでの間は、変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が、全て閾値Ｔｈ以下となっている。そして、ＡＥ波分析装置１０は、時刻ｔａにおいて、ガラス繊維の破断が定常状態に達した、即ち、二軸押出成形機３０を用いて、製品の成形を開始する準備ができたと判定する。
　一方、前述した条件を満足しない場合、ＡＥ波分析装置１０は、ガラス繊維の破断は定常状態に達していない、即ち、二軸押出成形機３０の稼働を続行する必要があると判定する。
［混練状態検出装置の機能構成］
　次に、図９を用いて、実施の形態の混練状態検出装置５０の機能構成を説明する。図９は、実施の形態に係る二軸押出成形機の混練状態検出装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。混練状態検出装置５０の制御部１３は、制御プログラムＰ１をＲＡＭ１３ｃに展開して動作させることによって、図９に示すＡＥ波取得部７１と、混練状態判定部７２と、混練状態出力部７３とを機能部として実現する。
　ＡＥ波取得部７１は、原料を混練、又は原料と当該原料の強度を向上させる強化材とを混練する二軸押出成形機３０が稼働状態にあるときに、当該二軸押出成形機３０の筐体３２に設置したＡＥセンサ２０の出力を取得する。より具体的には、ＡＥ波取得部７１は、増幅器を備えて、ＡＥセンサ２０が検出した検出信号Ｄを増幅するとともに、Ａ／Ｄ変換器１７によって、アナログ信号である検出信号Ｄの実効値を、デジタル信号であるＡＥ出力Ｍ（ｔ）に変換する。なお、ＡＥ波取得部７１は、本開示における取得部の一例である。
　混練状態判定部７２は、ＡＥ波取得部７１が取得した、所定時間に亘るＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の強度変化と閾値との比較に基づいて、樹脂原料とガラス繊維との混練状態を判定する。なお、混練状態判定部７２は、本開示における判定部の一例である。混練状態判定部７２は、更に、ＦＦＴ処理部７２ａと、ＢＰＦ処理部７２ｂと、パワースペクトル算出部７２ｃと、積分値算出部７２ｄと、移動平均算出部７２ｅと、変化率算出部７２ｆと、閾値処理部７２ｇとを備える。
　ＦＦＴ処理部７２ａは、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）に対してＦＦＴを行う。
　ＢＰＦ処理部７２ｂは、ＦＦＴを行って結果に対して、所定の周波数範囲のバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）を作用させる。なお、所定の周波数範囲は、例えば６０～８０ｋＨｚである。
　パワースペクトル算出部７２ｃは、ＢＰＦ処理部７２ｂが算出した所定周波数範囲のパワースペクトルＰ（ｆ）を算出する。
　積分値算出部７２ｄは、所定周波数範囲のパワースペクトルＰ（ｆ）について、所定時間の積分値Ｓ（ｔ）を算出する。所定時間は、例えば０．２秒である。
　移動平均算出部７２ｅは、積分値Ｓ（ｔ）の移動平均Ａ（ｔ）を算出する。
　変化率算出部７２ｆは、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）を算出する。
　閾値処理部７２ｇは、所定時間Δｔに亘って、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が全て閾値Ｔｈ以下になっている時刻ｔを探す。そして、閾値処理部７２ｇは、時刻ｔにおいて、原料の混練状態が定常状態に達したと判定する。
　なお、閾値処理部７２ｇは、移動平均Ａ（ｔ）を用いずに、積分値Ｓ（ｔ）の振幅Ｒ（ｔ）（図８参照）が所定時間Δｔに亘って、第１の閾値と、第１の閾値よりも大きい第２の閾値との間に収まっている場合に、原料の混練状態が定常状態に達したと判定してもよい。なお、第１の閾値及び第２の閾値は、原料を混練する条件に応じて、適宜設定される。
　混練状態出力部７３は、混練状態判定部７２が判定した原料の混練状態に係る判定結果を出力する。なお、判定結果は、表示デバイス１８に表示される。なお、混練状態出力部７３の出力方法は、これに限定されるものではなく、図５に非図示のインジケータを点灯又は点滅させることによって、ガラス繊維の破断状態が定常状態に達したことを報知してもよいし、図５に非図示のスピーカやブザーから、音又は音声を出力することによって、ガラス繊維の破断状態が定常状態に達したことを報知してもよい。
［混練状態検出装置が行う処理の流れ］
　次に、図１０を用いて、実施の形態に係る混練状態検出装置５０が行う処理の流れを説明する。図１０は、混練状態検出装置が行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　ＡＥ波取得部７１は、所定時間範囲のＡＥ出力Ｍ（ｔ）を取得する（ステップＳ１１）。なお、所定時間とは、ステップＳ１２においてＦＦＴを行うために必要なデータ数を取得可能な時間範囲である。
　ＦＦＴ処理部７２ａは、ＡＥ出力Ｍ（ｔ）に対してＦＦＴを実行する（ステップＳ１２）。
　ＢＰＦ処理部７２ｂは、ＦＦＴを行った結果に対して、所定の周波数範囲以外の出力をカットするバンドパスフィルタを作用させる（ステップＳ１３）。本実施の形態では、所定の周波数範囲は、６０～８０ｋＨｚである。
　パワースペクトル算出部７２ｃは、バンドパスフィルタを作用させた結果に対して、パワースペクトルを算出する（ステップＳ１４）。
　次に、積分値算出部７２ｄは、パワースペクトルの積分値Ｓ（ｔ）を算出する（ステップＳ１５）。
　移動平均算出部７２ｅは、積分値Ｓ（ｔ）の移動平均Ａ（ｔ）を算出する（ステップＳ１６）。
　変化率算出部７２ｆは、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）を算出する（ステップＳ１７）。
　閾値処理部７２ｇは、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が所定時間Δｔに亘って閾値Ｔｈ以下であるかを判定する（ステップＳ１８）。条件を満足していると判定される（ステップＳ１８：Ｙｅｓ）とステップＳ１９に進む。一方、条件を満足していると判定されない（ステップＳ１８：Ｎｏ）とステップＳ１１に戻る。
　ステップＳ１８において、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が所定時間Δｔに亘って閾値Ｔｈ以下であると判定されると、閾値処理部７２ｇは、原料の混練状態が定常状態に達したと判定する（ステップＳ１９）。
　混練状態出力部７３は、表示デバイス１８に、原料の混練状態が定常状態に達したことを示す報知を行う（ステップＳ２０）。その後、混練状態検出装置５０は、図１０の処理を終了する。
　なお、混練状態出力部７３は、ステップＳ１８において、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が所定時間Δｔに亘って閾値Ｔｈ以下であると判定されない場合に、表示デバイス１８に、原料の混練状態が定常状態に達していないことを示す報知を行ってもよい。
　また、閾値処理部７２ｇは、ステップＳ１８において、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）が所定時間Δｔに亘って負の値、即ち変化率Ｇ（ｔ）が単調に減少して、尚且つ、変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が、所定時間Δｔに亘って閾値Ｔｈ以下である場合に、原料の混練状態が定常状態に達したと判定してもよい。
　以上説明したように、第１の実施の形態の混練状態検出装置５０は、原料を混練、又は原料と添加剤とを混練する二軸押出成形機３０が稼働状態にあるときに、当該二軸押出成形機３０の筐体３２に設置したＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）を取得するＡＥ波取得部７１（取得部）と、ＡＥ波取得部７１が取得した、所定時間に亘るＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の強度変化と閾値Ｔｈとの比較に基づいて、原料、又は原料と添加剤との混練状態を判定する混練状態判定部７２（判定部）と、を備える。したがって、二軸押出成形機３０の内部の各要素点において、ガラス繊維の破断量や樹脂原料との混練具合に時間的な変化が見られなくなった、すなわち原料の混練状態が安定したかをリアルタイムで確実に検出することができる。また、圧力センサや温度センサ、トルクセンサ等では判別できない領域であっても、原料の混練状態を判定することができる。また、原料の混練状態をリアルタイムで判定することができるため、原料の無駄を削減することができる。
　また、第１の実施の形態の混練状態検出装置５０は、ＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の、所定の周波数領域のパワースペクトルの積分値Ｓ（ｔ）を算出する積分値算出部７２ｄと、積分値Ｓ（ｔ）の時間変化の移動平均Ａ（ｔ）を算出する移動平均算出部７２ｅと、を備えて、混練状態判定部７２（判定部）は、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が、所定時間Δｔに亘って所定の閾値Ｔｈ以下である場合に、原料、又は原料と添加剤との混練状態が安定したと判定する。したがって、原料の混練状態をリアルタイムで確実に検出することができる。
　また、第１の実施の形態の混練状態検出装置５０において、混練状態判定部７２（判定部）は、積分値Ｓ（ｔ）の時間変化の移動平均Ａ（ｔ）が時間とともに単調に減少して、尚且つ当該移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が、所定時間Δｔに亘って所定の閾値Ｔｈ以下である場合に、原料の混練状態が安定したと判定する。したがって、原料の混練状態をリアルタイムで確実に判定することができる。
　また、第１の実施の形態の混練状態検出装置５０において、混練状態判定部７２（判定部）は、積分値Ｓ（ｔ）の時間変化が所定時間Δｔに亘って、第１の閾値と、当該第１の閾値よりも大きい第２の閾値との間に収まっている場合に、原料の混練状態が安定したと判定する。したがって、原料の混練状態をリアルタイムで確実に判定することができる。
　また、第１の実施の形態の混練状態検出装置５０において、ＡＥセンサ２０は、樹脂原料及びガラス繊維の投入口よりも、二軸押出成形機３０の下流側に設置される。したがって、原料の混練状態が安定したかを確実に判定することができる。また、ＡＥセンサ２０が混練箇所の近傍に取り付けられるため、応答速度が速く、原料の混練状態をリアルタイムで判定することができる。
　また、第１の実施の形態の混練状態検出装置５０において、混練状態判定部７２（判定部）は、二軸押出成形機３０の内部を搬送される溶融した樹脂原料にガラス繊維（強化材）を投入した際に、当該ガラス繊維のサイズが、時間の経過とともに変化しない状態であることを判定する。したがって、二軸押出成形機３０の内部の各要素点において、ガラス繊維の破断量に時間的な変化が見られなくなった、すなわちガラス繊維の破断（混練）状態が安定したかを、確実に判定することができる。
　また、第１の実施の形態の混練状態検出装置５０において、強化材は、ガラス繊維である。したがって、強度を向上させた成形品を確実に製造することができる。
［第１の実施の形態の変形例］
　前述した実施の形態では、溶融した樹脂ペレットにガラス繊維を投入した際に、混練状態検出装置５０が、ガラス繊維が破断されて定常状態に達したかの判定を行う例を説明した。混練状態検出装置５０は、更に、ＡＥ波Ｗを観測して、前記したのと同様の信号処理を行うことによって、二軸押出成形機３０に投入された未溶融の樹脂ペレットが、圧潰及び溶融されて定常状態に至ったかを判定することもできる。
　更に、未溶融の樹脂ペレットとガラス繊維とが混在する状態で、樹脂ペレットが圧潰及び溶融されて、尚且つ、ガラス繊維のサイズが、時間の経過とともに変化しない定常状態に至ったかを判定することもできる。
　以上説明したように、第１の実施の形態の変形例の混練状態検出装置５０において、混練状態判定部７２（判定部）は、二軸押出成形機３０に、未溶融の樹脂ペレットとガラス繊維（強化材）とを投入した際に、当該樹脂ペレットが圧潰及び溶融されて、尚且つ、ガラス繊維のサイズが時間の経過とともに変化しない状態であることを判定する。したがって、樹脂原料と強化材との混練状態を確実かつ容易に判定することができる。
［第２の実施の形態］
　二軸押出成形機３０を稼働させて原料を混練する際は、原料を長時間に亘って連続投入する。また、二軸押出成形機３０を運転中に、途中で運転条件を変更する場合がある。運転条件とは、例えば、スクリュ４４の回転速度の変更や、投入する樹脂原料又はガラス繊維の流量の変更等である。混練状態検出装置５０は、このような連続運転の場面であっても、原料の混練状態が安定したかをリアルタイムで判定することができる。なお、連続運転の場合、新たな原料及び添加材が絶えず投入されるため、第１の実施の形態とは異なり、原料の破断に伴うＡＥ波形が絶えず出力される。そして、投入された原料が二軸押出成形機３０の内部に充満した状態において、出力されるＡＥ波形の時間変化が小さくなる。この状態が、連続運転における定常状態である。混練状態検出装置５０は、連続運転において、このような定常状態に至ったことも判定することができる。
［第２の実施の形態の第１の動作例］
　図１１は、二軸押出成形機を連続稼働して、樹脂原料とガラス繊維が十分に混練された状態で、スクリュの回転数を変更した場合の、パワースペクトルの積分値の時間変化の一例を示す図である。
　図１１において、時刻０から時刻ｔｄの間は、スクリュ４４が５０ｒｐｍで回転している。そして、時刻ｔｄにおいて、混練状態が定常状態に達した時点でスクリュ４４の回転数を１００ｒｐｍに上昇させて、時刻ｔｄから時刻ｔｅの間は、スクリュ４４が１００ｒｐｍで回転している。なお、樹脂原料は時刻０から、供給口３６ａ（図３参照）に連続的に投入されて、ガラス繊維は時刻ｔｃから、サイドフィーダ３７（図３参照）に連続的に投入される。樹脂原料の流量は５ｋｇ／ｈ、ガラス繊維の流量は０．５ｋｇ／ｈである。
　混練状態検出装置５０の混練状態判定部７２は、積分値Ｓ（ｔ）の移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が、所定時間Δｔに亘って所定の閾値Ｔｈ以下である場合に、原料の混練状態が安定した（定常状態に達した）と判定する。図１１の変化率Ｇ（ｔ）を示すグラフは、時間軸の圧縮率が高いため分かりにくいが、発明者らは、同一運転条件の区間の後半において、変化率Ｇ（ｔ）の時間変化が所定時間に亘って所定の閾値以下になることを確認した。
　したがって、連続運転中に運転条件が変更された場合であっても、同一の運転条件の区間においては、第１の実施形態で説明した判定方法（図１０参照）をそのまま適用することができる。
［第２の実施の形態の第２の動作例］
　図１２は、二軸押出成形機を連続稼働して、樹脂原料とガラス繊維が十分に混練された状態で、スクリュの回転数を変更した場合の、パワースペクトルの積分値の時間変化の一例を示す図である。
　図１２において、時刻０から時刻ｔｈの間は、樹脂原料が２ｋｇ／ｈの流量で連続的に投入される。そして、時刻ｔｈにおいて、混練状態が定常状態に達した時点で樹脂原料の流量を増大させて、時刻ｔｈから時刻ｔｉの間は、樹脂原料が９ｋｇ／ｈの流量で連続的に投入される。また、ガラス繊維は時刻ｔｇから、流量０．５ｋｇ／ｈで連続的に投入される。なお、スクリュ４４の回転数（１００ｒｐｍ）は一定である。
　混練状態検出装置５０ａの混練状態判定部７２は、積分値Ｓ（ｔ）の移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が、所定時間Δｔに亘って所定の閾値Ｔｈ以下である場合に、原料の混練状態が安定した（定常状態に達した）と判定する。図１２の変化率Ｇ（ｔ）を示すグラフは、時間軸の圧縮率が高いため分かりにくいが、発明者らは、同一運転条件の区間の後半において、変化率Ｇ（ｔ）の時間変化が所定時間に亘って所定の閾値以下になることを確認した。
　したがって、連続運転中に運転条件が変更された場合であっても、同一の運転条件の区間においては、第１の実施形態で説明した判定方法（図１０参照）をそのまま適用することができる。
［第２の実施の形態の第３の動作例］
　図１３は、二軸押出成形機を連続稼働して、樹脂原料とガラス繊維が十分に混練された状態で、ガラス繊維の投入流量を変更した場合の、パワースペクトルの積分値の時間変化の一例を示す図である。
　図１３において、時刻ｔｋから時刻ｔｌの間は、ガラス繊維が０．５ｋｇ／ｈの流量で連続的に投入される。そして、時刻ｔｌにおいて、混練状態が定常状態に達した時点でガラス繊維の流量を増大させて、時刻ｔｌから時刻ｔｍの間は、ガラス繊維が１ｋｇ／ｈの流量で連続的に投入される。また、樹脂原料は時刻０から、流量５ｋｇ／ｈで連続的に投入される。なお、スクリュ４４の回転数（１００ｒｐｍ）は一定である。
　混練状態検出装置５０ａの混練状態判定部７２は、積分値Ｓ（ｔ）の移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が、所定時間Δｔに亘って所定の閾値Ｔｈ以下である場合に、原料の混練状態が安定した（定常状態に達した）と判定する。図１３の変化率Ｇ（ｔ）を示すグラフは、時間軸の圧縮率が高いため分かりにくいが、発明者らは、同一運転条件の区間の後半において、変化率Ｇ（ｔ）の時間変化が所定時間に亘って所定の閾値以下になることを確認した。
　したがって、連続運転中に運転条件が変更された場合であっても、同一の運転条件の区間においては、第１の実施形態で説明した判定方法（図１０参照）をそのまま適用することができる。
　以上説明したように、第２の実施の形態の混練状態検出装置５０は、原料を連続的に供給した状態において、混練状態判定部７２（判定部）は、ＡＥセンサ２０のＡＥ出力Ｍ（ｔ）の、所定の周波数領域のパワースペクトルの積分値Ｓ（ｔ）を算出する積分値算出部７２ｄと、積分値Ｓ（ｔ）の移動平均Ａ（ｔ）を算出する移動平均算出部７２ｅと、を備えて、移動平均Ａ（ｔ）の変化率Ｇ（ｔ）の絶対値が、所定時間Δｔに亘って所定の閾値Ｔｈ以下である場合に、二軸押出成形機３０の内部の各要素点において、二軸押出成形機３０に投入された原料の混練具合に時間的な変化が見られなくなった、即ち定常状態に達したと判定する。したがって、二軸押出成形機３０が連続稼働して原料が連続的に供給される場合であっても、原料の混練状態を確実に判定することができる。
　以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は例示であり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
　１０…ＡＥ波分析装置、２０…ＡＥセンサ、３０…二軸押出成形機（押出成形機）、３２…筐体（バレル）、３６ａ，３６ｂ…供給口、４２…出力軸、４４…スクリュ、４６…ニーディングディスク、５０…混練状態検出装置、７１…ＡＥ波取得部（取得部）、７２…混練状態判定部（判定部）、７２ａ…ＦＦＴ処理部、７２ｂ…ＢＰＦ処理部、７２ｃ…パワースペクトル算出部、７２ｄ…積分値算出部、７２ｅ…移動平均算出部、７２ｆ…変化率算出部、７２ｇ…閾値処理部、７３…混練状態出力部、Ａ（ｔ）…移動平均、ｆ…周波数、Ｇ（ｔ）…変化率、Ｋ…区間、Ｍ（ｔ）…ＡＥ出力、Ｐ（ｆ）…パワースペクトル、Ｔｈ…閾値、Ｗ…ＡＥ波、Ｘ（ｆ）…振幅、Δｔ…所定時間

Claims (12)

  1. 　原料を混練、又は原料と添加剤とを混練する押出成形機が稼働状態にあるときに、当該押出成形機の筐体に設置したＡＥセンサの出力を取得する取得部と、
    　前記取得部が取得した、所定時間に亘るＡＥセンサの出力の強度変化と閾値との比較に基づいて、原料、又は原料と添加剤との混練状態を判定する判定部と、
    　を備える押出成形機の混練状態検出装置。
  2. 　前記ＡＥセンサの出力の、所定の周波数領域のパワースペクトルの積分値を算出する積分値算出部と、
    　前記積分値の時間変化の移動平均を算出する移動平均算出部と、を備えて、
    　前記判定部は、前記移動平均の変化率の絶対値が、所定時間に亘って所定の閾値以下である場合に、混練状態が安定したと判定する、
    　請求項１に記載の押出成形機の混練状態検出装置。
  3. 　前記判定部は、前記移動平均が時間とともに単調に減少して、尚且つ当該移動平均の変化率の絶対値が、所定時間に亘って所定の閾値以下である場合に、混練状態が安定したと判定する、
    　請求項２に記載の押出成形機の混練状態検出装置。
  4. 　前記判定部は、前記積分値の時間変化が所定時間に亘って、第１の閾値と、当該第１の閾値よりも大きい第２の閾値との間に収まっている場合に、混練状態が安定したと判定する、
    　請求項２または請求項３に記載の押出成形機の混練状態検出装置。
  5. 　前記ＡＥセンサは、
    　前記原料の投入口、又は前記原料及び前記添加剤の投入口よりも、前記押出成形機の下流側に設置される、
    　請求項１に記載の押出成形機の混練状態検出装置。
  6. 　前記判定部は、前記押出成形機の内部を搬送される溶融した樹脂原料に添加剤を投入した際に、当該添加剤のサイズが時間の経過とともに変化しない状態であることを判定する、
    　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の押出成形機の混練状態検出装置。
  7. 　前記判定部は、前記押出成形機に未溶融の樹脂原料と添加剤とを投入した際に、当該樹脂原料が圧潰及び溶融されて、尚且つ、前記添加剤のサイズが時間の経過とともに変化しない状態であることを判定する、
    　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の押出成形機の混練状態検出装置。
  8. 　前記添加剤は、ガラス繊維である、
    　請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の押出成形機の混練状態検出装置。
  9. 　原料を混練、又は原料と添加剤とを混練する押出成形機が稼働状態にあるときに、当該押出成形機の筐体に設置したＡＥセンサの出力を取得して、取得したＡＥセンサの出力の強度変化と閾値との比較に基づいて、原料、又は原料と添加剤との混練状態を判定する、
    　押出成形機の混練状態検出方法。
  10. 　前記ＡＥセンサの出力の、所定の周波数領域のパワースペクトルの積分値を算出して、
    　前記積分値の時間変化の移動平均を算出して、
    　前記移動平均の変化率の絶対値が、所定時間に亘って所定の閾値以下である場合に、混練状態が安定したと判定する、
    　請求項９に記載の押出成形機の混練状態検出方法。
  11. 　前記移動平均が時間とともに単調に減少して、尚且つ当該移動平均の変化率の絶対値が、所定時間に亘って所定の閾値以下である場合に、混練状態が安定したと判定する、
    　請求項１０に記載の押出成形機の混練状態検出方法。
  12. 　前記積分値の時間変化が所定時間に亘って、第１の閾値と、当該第１の閾値よりも大きい第２の閾値との間に収まっている場合に、混練状態が安定したと判定する、
    　請求項１０に記載の押出成形機の混練状態検出方法。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07285125A (ja) * 1994-04-19 1995-10-31 Kobe Steel Ltd 混練機の制御方法、モニタリング方法及び制御装置
JPH08216230A (ja) * 1995-02-09 1996-08-27 Japan Steel Works Ltd:The 混練押出機の保全方法およびその装置
WO2021002119A1 (ja) * 2019-07-02 2021-01-07 芝浦機械株式会社 押出成形機の異常検出装置

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08258114A (ja) 1995-03-17 1996-10-08 Sekisui Chem Co Ltd 押出成形方法及び押出成形装置
JP3654395B2 (ja) 1996-09-26 2005-06-02 三菱樹脂株式会社 押出機の自動立ち上げ方法およびその装置
WO2016053465A1 (en) * 2014-09-30 2016-04-07 E. I. Du Pont De Nemours And Company Acoustic emission reduction of composites containing semi-aromatic polyamides
US20170282410A1 (en) 2016-03-31 2017-10-05 Fina Technology, Inc. Production processing aid
CN111727110B (zh) * 2018-04-25 2022-03-29 旭化成株式会社 连续纤维增强树脂成型体、及其制造方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07285125A (ja) * 1994-04-19 1995-10-31 Kobe Steel Ltd 混練機の制御方法、モニタリング方法及び制御装置
JPH08216230A (ja) * 1995-02-09 1996-08-27 Japan Steel Works Ltd:The 混練押出機の保全方法およびその装置
WO2021002119A1 (ja) * 2019-07-02 2021-01-07 芝浦機械株式会社 押出成形機の異常検出装置

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