专利名称：纱线移动信息取得装置及纱线卷绕机的制作方法
技术领域：
本发明主要涉及用于检测移动的纱线的状态的纱线移动信息取得装置的构成。
背景技术：
在进行纱线的卷绕的纱线卷绕机中，为了进行该卷绕的控制，存在需要与纱线的移动状态相关的信息的情况。因此，这样的纱线卷绕机具有用于取得与纱线的移动状态相关的信息(纱线移动信息)的纱线移动信息取得装置。作为上述移动状态，考虑例如纱线的移动速度等。这样的纱线移动信息取得装置被记载在例如日本特开昭51-60551号公报中。日本特开昭51-60551号公报所公开的纱线长度-纱线速度测定装置，通过间隔一定距离的两个非接触式传感器检测出移动的纱线的毛羽以及粗细的不均等，基于一侧的传感器的输出信号相对于另一侧的传感器的输出信号延迟何种程度，来求出纱线速度、纱线长度。日本特开昭51-60551号公报中，该纱线长度-纱线速度测定装置，由于为非接触的，所以没有滑动等的问题，能够进行准确的测定。不过，日本特开昭51-60551号公报中记载的测定装置，是通过求出相关函数的峰值，检测出两个传感器输出的信号的时间性偏差。关于这点，日本特开平6-186242号公报指出了基于这样的相关函数算出纱线移动速度的问题点。即，根据日本特开平6-186242号公报，相关函数除了具有主最大值以外，还具有几个副最大值，因此，由于向所述副最大值的锁定，作为时间性偏差的值，有可能求出错误的值。换言之，来自对移动的纱线进行监视的上述非接触式传感器的输出信号为非常相似的波形持续的情况，因此，有可能在本来锁定的位置以外进行锁定。这样，在偏差量的算出存在错误的情况下，不能准确地算出纱线移动速度。关于这点，日本特开平6-186242号公报公开了一种纤维纱线速度测定装置，其构成为利用来自送出与纤维速度大致成比例的信号的信号发生器的信号，对模拟移动时间进行区域设定。日本特开平6-186242号公报中，由此，移动时间相关器的闭环控制回路非常迅速地被锁定在相关函数的正确的无效时间最大值。日本特开平6-186242号公报中记载了以下主旨，即在设定上述区域的范围时，重要的是以副最大值位于区域外的方式狭窄地选定该区域(第0031段)。即，若所述区域过宽，则在该区域内会包含副最大值，锁定在该副最大值(错误的最大值)的危险性增高。 另一方面，若所述区域过窄，则在纱线速度急剧变动的情况下，主最大值有可能移动到区域外。该情况下，在日本特开平6-186242号公报的构成中，不能锁定在主最大值。但是，实际上，很难这样合适地选定上述区域的范围。因此，在日本特开平 6-186242号公报的构成中，不能排除锁定在相关函数的副最大值(错误的最大值)的情况。 其结果为，不能够解决准确地算出纱线的移动速度的课题
发明内容
本发明的目的在于提供一种纱线移动信息取得装置，准确地算出两个传感器的输出波形的偏差量，并由此能够取得准确的纱线移动信息。根据本发明的第一观点，纱线移动信息取得装置具有第一检测部、第二检测部、 类似度评价部、加权处理部、移动信息取得部。所述第一检测部检测移动的纱线的粗细不均并输出第一纱线粗细不均信号。所述第二检测部在纱线移动方向上从所述第一检测部隔开规定的距离地配置，检测所述纱线的粗细不均并输出第二纱线粗细不均信号。所述类似度评价部基于在规定的第一时间范围期间取得的所述第一纱线粗细不均信号和在比所述第一时间范围长的第二时间范围期间取得的所述第二纱线粗细不均信号，求出所述第一纱线粗细不均信号和所述第二纱线粗细不均信号的多个类似度。所述加权处理部对所述多个类似度进行加权处理，求出多个加权类似度。所述移动信息取得部基于所述加权类似度算出所述第一纱线粗细不均信号和所述第二纱线粗细不均信号的时间性偏差量，并基于所述规定的距离和所述偏差量取得纱线的移动信息。如上所述，通过对类似度进行加权处理，在类似度的最大值存在多个的情况下，也能够降低选择错误的最大值的概率。由此，纱线移动信息取得装置能够准确地算出第二纱线粗细不均信号相对于第一纱线粗细不均信号的时间性偏差量。其结果为，纱线移动信息取得装置能够取得准确的纱线的移动信息。在所述的纱线移动信息取得装置中，所述第一检测部优选配置在所述第二检测部的下游侧。由此，纱线移动信息取得装置由于能够算出上游的过去的纱线粗细不均信号相对于下游的最新的纱线粗细不均信号的时间性偏差量，所以，能够实时地检测纱线的移动 fn息ο在所述的纱线移动信息取得装置中，所述类似度评价部通过对第一假想架构和第二假想架构进行比较来求出所述类似度。所述第一假想架构由在所述第一时间范围期间取得的所述第一纱线粗细不均信号构成。所述第二假想架构由在所述第二时间范围期间取得的所述第二纱线粗细不均信号中的、与所述第一时间范围相同长度的时间范围内取得的所述第二纱线粗细不均信号构成。所述类似度评价部在所述第二时间范围内选择多个所述第二假想架构在时间轴上的位置，由此，求出多个所述类似度。由此，由于能够在第二时间范围内得到多个类似度，所以，加权处理部能够对该多个类似度进行加权。在所述的纱线移动信息取得装置中，优选地，所述移动信息取得部基于所述规定的距离和所述偏差量，取得所述纱线的一定长度的取样用信号、单位时间的所述纱线的移动长度及所述纱线的移动速度中的至少某一个移动信息。根据本发明的构成，如上所述，由于能够准确地算出第一纱线粗细不均信号和第二纱线粗细不均信号的偏差量，所以，纱线移动信息取得装置能够准确地求出纱线的一定长度的取样用信号、单位时间的所述纱线的移动长度及所述纱线的移动速度等。在所述的纱线移动信息取得装置中，优选地，所述加权处理部利用由具有一个极大点的加权曲线所指定的加权系数，对所述类似度进行所述加权处理。这样，通过对具有一个极大点的适当的加权曲线进行设定，纱线移动信息取得装置基于与该极大点对应的加权类似度能够容易算出时间性偏差量。其结果为，纱线移动信息取得装置能够准确地算出第一纱线粗细不均信号和第二纱线粗细不均信号的偏差量。在所述的纱线移动信息取得装置中，优选地，所述加权曲线的极大点是基于与过去的所述多个加权类似度中的最大的加权类似度对应的时间性偏差量而设定的。纱线移动信息取得装置取得的纱线的移动信息多数情况下与上次取得的移动信息没有多大变化。因此，容易检测出与上次取得的移动信息没有多大变化的结果，通过对与过去的最大的加权类似度对应的类似度进行大幅度的加权，加权类似度的可靠性提高。所述的纱线移动信息取得装置具有取得所述纱线的移动速度的基准速度的基准速度取得部。所述加权曲线的极大点是基于与所述基准速度对应的时间性偏差量而设定的。移动的纱线的移动速度以某基准速度为中心发生变动。如上述那样构成纱线移动信息取得装置，对与基准速度对应的类似度进行大幅度的加权，由此，加权类似度的可靠性提尚ο所述的纱线移动信息取得装置具有取得所述纱线的移动速度的基准速度的基准速度取得部。所述加权曲线的极大点是基于以与过去的所述多个加权类似度中的最大的加权类似度对应的时间性偏差量为基础的加权曲线和以与所述基准速度对应的时间性偏差量为基础的加权曲线而设定的。这样，基于多个特性设定加权曲线，由此，纱线移动信息取得装置能够更准确地取得纱线的移动信息。在所述的纱线移动信息取得装置中，优选地，所述基准速度取得部取得对卷绕有所述纱线的卷装进行驱动的卷绕滚筒的旋转信息，并基于该旋转信息求出所述基准速度。 纱线的移动速度与卷绕滚筒的旋转速度具有相关关系。如上所述，基准速度取得部取得卷绕滚筒的旋转信息，并能够基于此求出基准速度。所述的纱线移动信息取得装置，优选地，具有曲线调整部，对过去的所述最大的加权类似度施予所述加权曲线的形状的影响度及基准速度施予所述加权曲线的形状的影响度中的至少某一方进行调整。由此，能够根据纱线移动信息取得装置的特性，即，根据基准速度的精度和纱线移动速度的变化的大小(某瞬间的纱线移动速度的变化)的特性进行适当的加权处理。其结果为，纱线移动信息取得装置能够基于纱线移动信息取得装置的特性等取得纱线的准确的移动信息。在所述的纱线移动信息取得装置中，所述移动信息取得部，在所述加权类似度取为最大值时的类似度不足基于过去的类似度决定的阈值的情况下，基于过去的加权类似度取得所述纱线的移动信息。由此，纱线移动信息取得装置能够基于适当的类似度取得纱线的移动信息，所以，能够使该移动信息的精度进一步提高。所述的纱线移动信息取得装置优选具有阈值再评价部，该阈值再评价部进行所述阈值随着时间的经过而减小的处理。纱线的移动速度等的移动信息不间断地发生变化，过去的类似度的可靠性逐渐降低。如上所述，通过使阈值随着时间的经过而减小并进行评价， 能够防止在任何时间使用可靠性降低的过去的类似度。根据本发明的第二观点，纱线卷绕机具有所述的纱线移动信息取得装置；卷绕所述纱线并形成卷装的卷绕部；基于所述纱线移动信息取得装置检测的所述纱线的移动信息对由所述卷绕部进行的卷绕进行控制的控制部。该纱线卷绕机由于具有上述的纱线移动信息取得装置，所以，能够取得纱线的准确的移动信息。该纱线卷绕机基于准确的纱线的移动信息形成卷装，所以，能够生产均勻且高品质的卷装。
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图1是络纱机单元的侧视图。图2是络纱机单元的主视图。图3是表示清纱器的构成的框图。图4是例示环缓冲存储器中所积蓄的数据系列的曲线图。图5是说明计算架构的图。图6是说明偏差成分除去及归一化的图。图7是例示类似度的峰值存在多个的情况的曲线图。图8是纱线移动速度取得处理的流程图。图9是说明由加权曲线进行的加权的图。图10是采用判定处理的流程图。图11是具体说明加权类似度采用判定的图。图12是表示使用户常数变化时的加权曲线的图。
具体实施例方式以下，参照附图对本发明的优选的实施方式进行说明。图1及图2所示的络纱机单元10使从喂纱纱管21退绕的纺织纱线20边横动边卷绕在卷绕纱管22上，以规定长度形成规定形状的卷装30。本实施方式的自动络纱机(纱线卷绕机)具有并列配置的多个络纱机单元10 ；配置在其并列方向的一端的省略图示的机台控制装置(main control device) 0各个络纱机单元10具有主视设在左右一侧的单元架11 (图1)；设在该单元架11 的侧方的卷绕单元主体16。所述卷绕单元主体16具有纱库式供给装置(magazine type supplying device) 60 ；卷绕部(winding section) 31 ；喂纱纱管保持部(supplying bobbin holding section)71。如图1所示，纱库式供给装置60具有纱库保持部61 ；纱管收纳装置62。纱库保持部61从络纱机单元10的下部向正面上方倾斜地延伸。纱管收纳装置62安装在纱库保持部61的前端。纱管收纳装置62具有纱库转盘63，在纱库转盘63中，多个收纳孔以圆状并列形成。在该各收纳孔中，能够以倾斜姿势设置供给纱管70。所述纱库转盘63能够通过省略图示的马达进行间歇的旋转进给驱动。通过该间歇驱动和纱库转盘63所具有的省略图示的控制阀，纱库转盘63能够使供给纱管70 —个个地落下到纱库保持部61所具有的省略图示的纱管供给路。被向所述纱管供给路供给的供给纱管70以倾斜姿势的状态向喂纱纱管保持部71引导。喂纱纱管保持部71具有省略图示的转动机构，在从所述纱管供给路接收到供给纱管70后，使该供给纱管70以从倾斜姿势拉起成为大致直立姿势的方式转动。由此，喂纱纱管保持部71能够以大致直立姿势保持被供给的喂纱纱管21。此外，还可以代替图1所示的纱库式供给装置60，通过设在自动络纱机下部的省略图示的输送机将喂纱纱管21从省略图示的喂纱纱管供给部向各络纱机单元10的喂纱纱管保持部71供给。卷绕部31将从喂纱纱管21退绕的纱线卷绕在卷绕纱管22的周围而形成卷装30。 具体地，卷绕部31具有摇架23;卷绕滚筒M。摇架23能够支承卷绕纱管22。卷绕滚筒 24使纺织纱线20横动，同时驱动所述卷绕纱管22。摇架23能够向相对于卷绕滚筒M接近或分离的方向摆动。由此，卷装30相对于卷绕滚筒M接触或分离。如图2所示，在所述卷绕滚筒M的外周面形成有螺旋状的横动槽27。通过横动槽27，纺织纱线20横动(横动)。所述卷绕纱管22，通过与该卷绕纱管22相对配置的卷绕滚筒M进行旋转驱动而进行从动旋转。纺织纱线20通过所述横动槽27边横动边被卷绕在旋转的卷绕纱管22的周围。如图2所示，该卷绕滚筒M被连结在滚筒驱动马达53的输出轴上，滚筒驱动马达53 的动作受到马达控制部M控制。马达控制部M接受来自单元控制部(控制部)50的控制信号，并进行使所述滚筒驱动马达53运转及停止的控制。在所述卷绕滚筒M上安装有旋转传感器42，旋转传感器42电连接在后述的清纱器15所具有的分析器52等上。旋转传感器42例如作为回转式编码器构成，每当卷绕滚筒 24旋转规定角度，而将脉冲状的信号向分析器52发送。将旋转传感器42输出的脉冲状的信号称为旋转脉冲信号。所述卷绕单元主体16构成为在喂纱纱管21和卷绕滚筒M之间的纱线移动路径中，从喂纱纱管21侧开始按顺序配置有退绕辅助装置(unwinding assisting device) 12 ；张力赋予装置(tension applying device) 13 ；接纱装置(yarn splicing device) 14 ；清纱器(纱线移动信息取得装置)15具有的清纱器头49。退绕辅助装置12，使覆盖在芯管上的限制部件40与纺织纱线20从喂纱纱管21的退绕连动地下降，由此，对纺织纱线20从喂纱纱管21的退绕进行辅助。由于从喂纱纱管21 退绕的纺织纱线20发生摆动，由此，限制部件40与形成在喂纱纱管21上部的气圈接触，对该气圈赋予适当的张力，由此辅助纺织纱线20的退绕。张力赋予装置13对移动的纺织纱线20赋予规定的张力。作为张力赋予装置13， 例如，能够使用相对于固定的梳齿配置可动的梳齿的门式张力赋予装置。可动侧的梳齿以使梳齿彼此成为啮合状态或释放状态的方式，能够通过旋转式的螺线管进行转动。通过张力赋予装置13对被卷绕的纺织纱线20赋予一定的张力，能够提高卷装30的品质。此外， 对于张力赋予装置13来说，除了上述门式的以外，还能够采用例如圆盘式张力赋予装置。清纱器15，通过适当的传感器对纺织纱线20的粗细不均进行检测，由此，对缺陷进行检测。具体地，清纱器15具有清纱器头49和分析器52(图幻。在所述清纱器头49 上设有两个纱线不均传感器43和44。清纱器15通过分析器52对来自纱线不均传感器43 和44的信号进行处理，由此，能够对粗节(slub)等的纱疵进行检测。此外，在所述清纱器头49的附近，附设有省略图示的刀具，在所述清纱器15检测出纱疵时，该刀具用于立即切断纺织纱线20。所述清纱器15也能够发挥取得纺织纱线20的移动信息的纱线移动信息取得装置的作用。这里，纺织纱线20的移动信息是指，表示移动中的纺织纱线20处于何种状态的信息。此外，关于通过清纱器15取得纺织纱线20的移动信息的构成后述。接纱装置14，在清纱器15检测出纱疵并进行纱线切断时，或在从喂纱纱管21退绕中纱线断头时等，对喂纱纱管21侧的下纱线和卷装30侧的上纱线进行接纱。作为接纱装置14，能够使用机械式接纱装置、利用了压缩空气等的流体的接纱装置等。在接纱装置14的下侧，设有捕捉喂纱纱管21侧的下纱线并进行引导的下纱线引导管25。在接纱装置14的上侧，设有捕捉卷装30侧的上纱线并进行引导的上纱线引导管 26。在下纱线引导管25的前端形成有吸引口 32。在上纱线引导管沈的前端具有吸嘴34。 在下纱线引导管25及上纱线引导管26上分别连接适当的负压源，能够使吸引流作用在所述吸引口 32及吸嘴；34中。在纱线断头时或在纱线切断时，下纱线引导管25的吸引口 32在图1及图2所示的位置捕捉下纱线，然后，以轴33为中心向上方转动，由此，将下纱线向接纱装置14引导。 与此大致同时，上纱线引导管沈从图示的位置以轴35为中心向上方转动，通过吸嘴34对从通过滚筒驱动马达53而逆转的卷装30退绕的上纱线进行捕捉。接下来，上纱线引导管 26以轴35为中心向下方转动，由此，将上纱线向接纱装置14引导。然后，接纱装置14对下纱线和上纱线进行接纱。下面，参照图3对所述清纱器15进行详细说明。如图3所示，所述清纱器头49具有两个纱线不均传感器43和44;两个 Analog-to-Digital (A/D)转换器 45 和 46。所述分析器 52 由 CPU (Central Processing Unit) 47、RAM (Random Access Memory) 48、ROM (Read Only Memory)(省略图示)等硬件；存储在所述ROM中的程序等软件构成。通过所述硬件和所述软件的协作，能够使所述 CPU47发挥类似度评价部65、加权处理部66、移动信息取得部67、纱线品质测定部(yarn quality measuring section) 68、基准速度取得部72、阈值再评价部73、曲线调整部(curve adjusting section) 74等作用。在所述分析器52中输入有来自对卷绕滚筒M的旋转进行检测的所述旋转传感器42的脉冲信号。第一纱线不均传感器(yarn unevenness detecting sensor)(第一检测部)43 禾口第二纱线不均传感器(第二检测部)44在纱线移动方向隔开适当的距离而并列。第一纱线不均传感器43配置在下游侧，第二纱线不均传感器44配置在上游侧。在本实施方式中，所述纱线不均传感器43和44构成为对纺织纱线20的粗细的不均进行检测。具体地，纱线不均传感器43和44构成为光传感器。另一方面，在夹着纺织纱线20的纱线道的纱线不均传感器43和44的相反侧，作为光源，配置有发光二极管(Light Emitting Diode, LED) 36和 37。纱线不均传感器43和44对来自LED36和37的感光量进行检测。若移动的纺织纱线 20的粗细发生变化，则由于纱线不均传感器43和44的感光量发生变化，所以，清纱器15能够检测出纺织纱线20的粗细不均。纱线不均传感器43和44的输出信号(纱线粗细不均信号)在被Analog-to-Digital (A/D)转换后，向分析器52输出。分析器52具有的CPU47，对被A/D转换的纱线粗细不均信号进行监视并进行纺织纱线20的品质的测定。例如，在纺织纱线20的品质有问题的位置，发现纺织纱线20的粗细存在异常，因此，在CPU47中对纺织纱线20的粗细的异常进行检测，由此，能够对纺织纱线20的缺陷进行检测。这样，由于通过CPU47来测定纺织纱线20的品质，所以，CPU47能够作为纱线品质测定部68发挥作用。此外，喂纱纱管21通常具有在环锭纺纱机中纺出的纱线。在这样的纱线中，有时周期性地产生微量的粗细不均。作为该周期性的纱线粗细不均的原因，考虑为例如在环锭纺纱机中延伸梳条的牵伸罗拉发生偏芯等原因。细纱工序的周期性的粗细不均成为之后的织造工序中在织布上产生波纹的原因。作为纱线品质测定部68的CPU47，通过进行纱线粗细不均信号的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)演算，能够检测出纺织纱线 20的周期性的粗细不均。为了准确进行上述FFT演算，在通过A/D转换器对纱线粗细不均信号进行取样时，需要使纺织纱线20的每单位长度的波形数据数准确地恒定。本实施方式的CPU47，取得与纺织纱线20的移动状态相关的信息，并根据该移动状态使第二 A/D转换器46的取样周期发生变化。具体地，CPU47，在纺织纱线20每移动一定长度(例如Imm)都产生脉冲信号，并向第二 A/D转换器46发送。将该脉冲信号称为定长脉冲信号。第二 A/D转换器46，基于该定长脉冲信号，对来自第一纱线不均传感器43的模拟信号进行取样，并转换成数字信号。由此，能够准确地确保纺织纱线20的每单位长度的数据数恒定，所以，在CPU47中能够准确地进行上述FFT演算，并可靠地检测周期性的粗细不均。通过准确地确保纺织纱线20的每单位长度的数据数为恒定，即使对于非周期性的偶发的纱线缺陷，CPU47也能够准确地进行纺织纱线20的粗细不均的长度评价，因此，分析器52的检测精度提高。此外，定长脉冲信号由于是与纱线的移动状态相关的信息，所以，可以说是纱线移动信息的一种。这样，CPU47由于能够取得纱线移动信息，所以，能够说发挥作为移动信息取得部67的作用。下面，对取得上述定长脉冲信号的构成进行说明。本实施方式的清纱器15具有与上述第二 A/D转换器46不同的第一 A/D转换器 45。第一 A/D转换器45是CPU47为了取得上述定长脉冲信号而对纱线粗细不均信号进行取样的A/D转换器。具体地，第一 A/D转换器45对来自两个纱线不均传感器43和44 的模拟信号进行取样，并转换成数字信号。这样得到的数字信号被输入分析器52。分析器 52所具有的CPU47发挥作为类似度评价部65、加权处理部66、移动信息取得部67等的作用，由此，使用输入的数字信号进行纱线的移动速度的检测。此外，该纱线的移动速度也是与纱线的移动状态相关的信息，所以，可以称其为纱线移动信息的一种。对于这点，能够说 CPU47具有移动信息取得部67的功能。知道了纺织纱线20的移动速度后，能够基于该移动速度对纺织纱线20在规定时间内移动的长度进行检测。CPU47基于纺织纱线20的移动速度生成并取得定长脉冲信号， 向第二 A/D转换器46发送所述定长脉冲信号。通过以上的构成，在第二 A/D转换器46中， 能够按照纺织纱线20的每一定长度地进行纱线粗细不均信号的取样。下面，对由清纱器15进行的纺织纱线20的移动速度(纱线移动信息)的取得方法进行详细说明。首先，在第一 A/D转换器45中，进行纱线不均传感器43和44输出的模拟波形的取样。此时的取样频率fsl与卷绕滚筒M的旋转速度成比例地随时变更。由此，在将纱线不均传感器43和44的信号波形通过第一 A/D转换器45进行取样时，能够确保纺织纱线20 每单位长度取得的数据数大致恒定。因此，与固定取样频率的情况相比，能够减轻CPU47的计算负荷。具体如下。即，如前述那样，旋转传感器42在卷绕滚筒M每旋转规定角度时输出旋转脉冲信号。因此，每单位时间输出的旋转脉冲信号的数量与卷绕滚筒M的旋转速度成比例。分析器52的所述CPU47构成为，基于从旋转传感器42接收的所述旋转脉冲信号，取得卷绕滚筒M的旋转信息。卷绕滚筒M的旋转信息是指与该卷绕滚筒M的旋转速度相关的信息，可以为例如该卷绕滚筒M的圆周速度，还可以为该卷绕滚筒M的角速度，另外， 卷绕滚筒M的旋转信息是指，每单位时间输出的旋转脉冲信号的数量。总之，只要能够基于旋转脉冲信号，以任何形式将与卷绕滚筒M的旋转速度相关的信息作为卷绕滚筒M的旋转信息取得即可。
CPU47，通过在如上述那样取得的卷绕滚筒M的旋转信息上乘以规定的系数等的处理，求出取样频率fsl，将求出的取样频率fsl设定为第一 A/D转换器45。通过以上的构成，能够使第一 A/D转换器45的取样频率fsl与卷绕滚筒M的旋转速度成比例地随时变更。分析器52，为了临时保存从第一 A/D转换器45输入的波形数据，而在RAM48上具有作为环缓冲存储器构成的存储区域(下游侧环缓冲存储器55及上游侧环缓冲存储器 56)。具体地，对来自第一纱线不均传感器43的输出信号(第一纱线粗细不均信号)进行取样后的数据被积蓄在下游侧环缓冲存储器阳中。对来自第二纱线不均传感器44的输出信号(第二纱线粗细不均信号)进行取样的数据被积蓄在上游侧环缓冲存储器56中。下游侧环缓冲存储器阳及上游侧环缓冲存储器56的容量没有特别限定，但在本实施方式中， 分别能够存储128点的数据。积蓄在环缓冲存储器55和56中的数据系列(波形数据系列)通过曲线图表示，例如，成为图4那样。在图4的曲线图中，纵轴表示示出了波形数据的信号电平，横轴表示存储有波形数据的环缓冲存储器的index。此外，图4的横轴的index对环缓冲存储器中越旧的数据分配越小的数值。即，在环缓冲存储器中，存储有最旧的数据的index为index
， 存储有最新的数据的index为indeX[127]。因此，图4的横轴还能够被称为时间轴。若施加在纺织纱线20上的张力恒定，则第一纱线不均传感器43和第二纱线不均传感器44的测定位置中的纺织纱线20的伸长率相同。因此，能够通过两个纱线不均传感器43和44观测相同波形。不过，由于第一纱线不均传感器43与第二纱线不均传感器44相比配置在纱线移动方向下游侧，所以，第一纱线不均传感器43输出的信号(第一纱线粗细不均信号)的波形，相对于第二纱线不均传感器44输出的信号(第二纱线粗细不均信号) 的波形，在时间上有延迟。通过该延迟，存储在上游侧环缓冲存储器56中的波形数据系列， 与存储在下游侧环缓冲存储器55中的波形数据系列相比，在时间轴上向过去方向(图4的左方向)偏移ΔΤ的量。将该时间性延迟作为Δ T，将两个纱线不均传感器43和44的检测位置之间的距离作为L，纱线速度V能够通过下式求出。V = LMT......(1)这样，分析器52通过对第一纱线粗细不均信号的波形相对于第二纱线粗细不均信号的波形的时间性延迟△ T进行检测，能够算出纺织纱线20的移动速度。在本实施方式中，CPU47对第一纱线粗细不均信号的波形(积蓄在下游侧环缓冲存储器阳中的波形数据系列)和第二纱线粗细不均信号的波形(积蓄在上游侧环缓冲存储器56中的波形数据系列)进行比较，求出所述时间性延迟ΔΤ。在提到“波形”时，会联想到某种程度的时间性宽度，因此，对于在某瞬间被取样的单独的波形数据而言，不能称为 “波形”。即，在提到对信号的波形进行比较的情况下，作为具体的处理，是对在某程度的时间范围内连续地取得的数据系列彼此进行比较。CPU47对第一波形数据系列和第二波形数据系列进行比较。第一波形数据系列是指，在积蓄在下游侧环缓冲存储器阳中的下游侧的波形数据中，在规定的第一时间范围内连续地取得的波形数据系列。第二波形数据系列是指，在积蓄在上游侧环缓冲存储器56中的波形数据中，在规定的第二时间范围内连续地取得的波形数据系列。此外，如图4所示，在本实施方式中，所述第一时间范围是从环缓冲存储器的index[64]到indeX[127]的范围。因此，第一波形数据系列由积蓄在下游侧环缓冲存储器阳中的波形数据中最新的64点的波形数据构成。第二时间范围是从环缓冲存储器的 index[32]到indeX[127]的范围。因此，第二波形数据系列由积蓄在上游侧环缓冲存储器 56中的波形数据中最新的96点的波形数据构成。下面，对通过CPU47进行的波形彼此的比较进行具体说明。CPU47对第一波形数据系列和第二波形数据系列进行比较，求出第一纱线粗细不均信号的波形和第二纱线粗细不均信号的波形的类似度。这里，类似度是表示两个波形重合到何种程度(两个波形相似到何种程度)的指标。作为类似度的算出方法，有各种方法，但在本实施方式中，以如下的方式算出。艮口， 使作为比较对象的两个波形重合，取得两个波形曲线图之间的面积(图6中由斜线所示的阴影部分)。这里，若两个波形完全不同，则两个波形完全不重合，所以，上述面积为2。另一方面，若两个波形完全一致，则上述面积为0。利用上述的面积，通过下式算出类似度。类似度=1_(两个波形之间的面积)+2. . . (2)即，通过上述类似度的定义，类似度越接近0，两个波形越不同，类似度越接近1， 两个波形越相似。如前所述，第二波形数据系列由96点的波形数据构成，第一波形数据系列由64点的波形数据构成，所以，第二波形数据系列的范围比第一波形数据系列的范围大地设定。换言之，在本实施方式中，第二时间范围比第一时间范围长地设定。而为了算出上述类似度， 进行比较的两个波形的时间轴上的长度(波形数据系列的长度)必须一致。因此，CPU47在对第一波形数据系列和第二波形数据系列进行比较时，从第二波形数据系列中抽取与第一波形数据系列相同长度的波形数据系列，并求出抽取的波形数据系列和第一波形数据系列的类似度。以下，进行更具体的说明。CPU47准备假想架构(下游侧架构和上游侧架构)，该假想架构假想地取出环缓冲存储器阳和56内的波形数据中的、规定的时间范围期间取得的波形数据系列。CPU47对下游侧架构(第一假想架构)内的波形数据和上游侧架构(第二假想架构)内的波形数据的重合度(类似度)进行评价。下游侧架构(第一假想架构)是用于从下游侧环缓冲存储器55中积蓄的波形数据中假想地取出在所述第一时间范围内连续地取得的波形数据系列(所述第一波形数据系列)的假想架构。具体地，如图5所示，下游侧架构被设定为，在存储于下游侧环缓冲存储器阳中的波形数据中包括最新的64点的数据(从下游侧环缓冲存储器的indeX[64]到 index[127]的范围的波形数据)。此外，在以下的说明中，将假想架构所包括的波形数据中的最旧的数据的index表现为假想架构的起始位置。例如下游侧架构的情况下，起始位置为 index [64]。上游侧架构(第二假想架构)是用于从所述第二时间范围内取得的上游侧环缓冲存储器56的波形数据系列(所述第二波形数据系列)中假想地取出与所述第一时间范围相同长度的时间范围的波形数据系列(64点的波形数据)的假想架构。即，被设定为，在上游侧架构中能够存储从上游侧环缓冲存储器56的indeX[32]到indeX[127]的范围(第二时间范围)的波形数据中的、连续的64点的数据。但是，第二波形数据系列与第一波形数据系列相比其范围在时间轴上朝向过去方向扩宽32点的波形数据的量。因此，上游侧架构的起始位置能够被设定在比下游侧架构的起始位置朝向过去方向错开32点以内的位置。这里，将下游侧架构的起始位置和上游侧架构的起始位置的index的差称作“架构偏差量”或仅称为“偏差量”。在如上述那样设定有上游侧架构及下游侧架构后，CPU47求出上游侧架构中所包含的波形和下游侧架构中所包含的波形以何种程度重合的指标即类似度。不过，在纱线不均传感器43和44的输出信号中包含偏差成分，另外，由于纱线不均传感器43和44的灵敏度的离差，存在该状态下两个波形不能良好重合的情况。因此，CPU47对上游侧架构和下游侧架构内的波形数据进行偏差成分除去和归一化的处理。此外，偏差成分除去是指，如图6 所示，对计算架构内的数据的最小值进行检索，并从各数据的值中减去所述最小值的处理。 归一化是指，各数据的值除以计算架构内的数据的合计值的处理。由此，计算架构内的波形的曲线图的面积被归一化为1。这样，由于对上游侧和下游侧的波形数据分别进行偏差成分除去及波形的归一化，所以，能够吸收每个纱线不均传感器43和44的偏差成分的离差以及每个纱线不均传感器43和44的灵敏度差。在如上述那样进行了偏差成分除去和归一化的处理后，CPU47执行求出下游侧架构内的数据系列(第一纱线粗细不均信号的波形)和上游侧架构内的数据系列(第二纱线粗细不均信号的波形)的类似度的类似度评价处理。由于这样对两个波形的类似度进行评价，所以，可以说CPU47发挥了类似度评价部65的作用。如前所述，上游侧架构的起始位置能够被设定在比下游侧架构的起始位置朝向过去方向错开32点以内的位置。即，能够使架构偏差量从0到32的范围内变化。类似度评价部65边使架构偏差量在上述范围内变化边重复执行上述类似度评价处理。换言之，类似度评价部65在第二时间范围中对多个上游侧架构的时间轴上的位置进行选择，并分别对该多个位置进行类似度评价。由此，类似度评价部65取得多个类似度。这样，与第一时间范围相比，将第二时间范围较长地设定，由此，在该第二时间范围内使上游侧架构移动从而能够进行数次类似度评价，所以，CPU47能够取得多个类似度。由此，取得了与架构偏差量对应的多个类似度，其结果为，CPU47例如图7所示，能够得到偏差量和类似度的关系。这里，类似度为最大的时刻(类似度表示出峰值的时刻)，为上游侧架构的波形和下游侧架构的波形重合最良好的时刻。若从其他的观点而言，此时，可以说处于上游侧环缓冲存储器56的波形数据系列和下游侧环缓冲存储器55的波形数据系列之间的时间性偏差 ΔΤ被消除的状态。因此，类似度为最大时的架构偏差量被认为与上游侧环缓冲存储器的波形和下游侧环缓冲存储器的波形的时间性偏差ΔΤ对应。即，将类似度为最大时的偏差量除以第一 A/D转换器45的取样频率fsl，由此，能够算出波形的时间性偏差ΔΤ。ΔΤ=(类似度为最大时的偏差量)+fsl··· (3)清纱器15将上述那样求出的ΔΤ代入到所述的式(1)中，由此，能够算出纺织纱线20的移动速度。如以上这样，清纱器15能够基于两个波形的类似度求出纺织纱线20的移动速度。不过，在本实施方式的清纱器15中，不是如上述那样直接利用类似度来算出纺织纱线20的移动速度的，而是如后述那样，利用进行了加权的类似度来算出纺织纱线20的移动速度。此外，在本实施方式中，如上述那样通过使上游侧架构在时间轴上移动来求出多个类似度，但取而代之还可以考虑使下游侧架构在时间轴上移动。不过，若构成为如本实施方式那样使上游侧架构在时间轴上移动，则下游侧架构，以包含下游侧环缓冲存储器阳中所包含的波形数据中的最新的波形数据的方式，能够固定其在时间轴上的位置(图5中，能够将下游侧架构固定在最靠右的位置)。由此，清纱器15能够利用下游侧的最新的纱线粗细不均信号算出时间性偏差量ΔΤ，所以，能够实时求出纺织纱线20的移动速度。而移动的纺织纱线20的粗细不均，因存在相似的状态持续的情况，所以，纱线不均传感器43和44输出的信号也存在相似的波形持续的情况。该情况下，由于上游侧的波形和下游侧的波形在多个位置上重合，所以，如图7所示，在上游侧架构的移动范围内，表示类似度大的峰值(极大值)的偏差量存在多个。这样，若在上游侧架构的移动范围内存在多个类似度大的峰值，则不易分辨利用哪个峰值的偏差量来进行式(3)的演算较好，存在利用错误的偏差量来算出纱线移动速度的情况。因此，在本实施方式中，为了消除上述那样的类似度的峰值的不易分辨度，对类似度进行加权。以下，对在本实施方式中CPU47执行的纱线移动速度取得处理参照图8进行说明。CPU47，通过第一 A/D转换器45对新的数据进行取样，每当该新的波形数据被追加到环缓冲存储器阳和56中，就执行图8的流程图所示的纱线移动速度取得处理。在开始纱线移动速度取得处理后，CPU47进行下游侧架构内的波形数据的偏差成分除去和波形的归一化(步骤S101)。接下来，CPU47进行架构偏差量的初始化(上游侧架构的位置的初始化)(步骤 S102)。本实施方式中，将架构偏差量初始化成32。由此，上游侧架构被设定在从下游侧架构偏移到与波形数据32点相当的过去的位置上。因此，在上游侧架构中包含从上游侧环缓冲存储器的indeX[32]到indeX[95]的范围的波形数据(参照图5)。在决定了上游侧架构的位置后，CPU47对上游侧架构内的波形数据进行偏差成分除去和波形的归一化(步骤S103)。接下来，CPU47对上游侧架构内的波形数据和下游侧架构内的波形数据进行求出类似度的类似度评价处理(步骤S104)。下面，CPU47对所述类似度进行加权，进行算出加权类似度的加权处理(步骤 S105)。由于这样进行了加权处理，所以，可以说CPU47发挥了加权处理部66的作用。此外，在以下的说明中，在需要与加权类似度进行区别的情况下，将进行加权之前的类似度特殊地称为“未处理的类似度”。上述加权处理是在未处理的类似度的值上乘以加权系数而进行的。即，使偏差量为cjndex时的未处理的类似度为S。index，使对于所述偏差量cjndex 的加权系数为W。indra，则加权类似度S' c index能够通过以式求出。S C—index 一 Sc_indexX Wc_index. · · (4)使某个偏差量c_index时的加权系数W。indra￡为什么值，是由指定偏差量和加权系数的关系的加权曲线决定的。图9的上侧示出了该加权曲线的例。如图9所示，加权曲线以如下方式设定，在规定的偏差量c_indeX的位置具有一个加权系数成为峰值的极大值， 随着从该峰值离开，加权系数的值平缓地减少。因此，利用由该加权曲线指定的加权系数对类似度进行加权，由此，能够使位于该加权曲线的峰值附近的类似度被强调，使其以外的类似度被压抑。其结果为，如图9的下侧所示，能够对未处理的类似度所包含的多个大的峰值中的、不需要的峰值的强度进行抑制，能够降低类似度的峰值的不确定性。此外，上述加权曲线的具体的设定方法后述。如以上那样重新算出加权类似度后，CPU47保存该新算出的加权类似度；对该加权类似度进行加权前的值(未处理的类似度)；算出该加权类似度时的偏差量(步骤 S106)。此外，在执行第二次从步骤S103到步骤S108的循环以后的情况下，在执行步骤S106 的时刻，以前算出的加权类似度已经被保存。该情况下，CPU47对新算出的加权类似度和被保存的加权类似度进行比较，仅在新算出的加权类似度一方大的情况下，对该新算出的加权类似度、未处理的类似度、偏差量进行覆盖保存。接下来，CPU47进行上游侧架构的移动范围是否结束的判定(步骤S 107)。本实施方式中，使上游侧架构在架构偏差量从32到0的范围内(即，上游侧架构纳入第二时间范围的范围内)移动。在上述移动范围没有结束的情况下，在步骤S108中，使架构偏差量减少一个单位(使上游侧架构向图5的右方向错开一个单位)，回到步骤S103。另一方面， 在上述移动范围结束的情况下，进入步骤S109。通过以上的循环处理，边使上游侧架构在时间轴上的位置错开边重复进行从步骤 S103到S108的处理。由此，在上游侧架构的移动范围(架构偏差量从0到32的范围)中进行数次类似度评价处理及加权处理，所以，CPU47能够取得多个类似度(未处理的类似度)、多个加权类似度。通过重复步骤S106的处理，CPU47能够得到加权类似度的最大值、 该最大值时的未处理的类似度及偏差量。在以下的说明中，将加权类似度的最大值称为“加权类似度最大值”、将加权类似度成为最大时的未处理的类似度称为“最大值对应类似度”、 将加权类似度成为最大时的偏差量称为“最大值对应偏差量”。此外，在步骤S106中保存的数据在新的纱线移动速度取得处理每次开始时被重置。因此，加权类似度最大值、最大值对应类似度、最大值对应偏差量在每次纱线移动速度取得处理时取得。但是，即使在上述那样进行加权从而求出最大值对应偏差量的情况下，也存在该最大值对应偏差量的可靠性低的情况。即，存在进行加权前的值(未处理的类似度)原本就为低值的情况。未处理的类似度的值低的情况是第一纱线粗细不均信号和第二纱线粗细不均信号没有良好地重合的情况。因此，在最大值对应类似度小的情况下，此时的最大值对应偏差量的可靠性也低。在本实施方式中，为了防止基于上述那样的可靠性低的最大值对应偏差量算出纱线速度度V的情况，CPU47构成为进行采用判定处理(步骤S109)，该采用判定处理对是否采用新取得的最大值对应偏差量进行判定。以下，参照图10的流程图，对采用判定处理的内容进行具体说明。在以下的说明中，将当前执行中的纱线移动速度取得处理称作“本次纱线移动速度取得处理”，将本次纱线移动速度取得处理所得到的加权类似度最大值、最大值对应类似度、最大值对应偏差量分别称为“本次加权类似度最大值”、“本次最大值对应类似度”、“本次最大值对应偏差量”。 将在本次纱线移动速度取得处理之前执行的纱线移动速度取得处理称作“上次纱线移动速度取得处理”。将上次纱线移动速度取得处理所得到的最大值对应类似度称作“上次最大值对应类似度”。CPU47在开始采用判定处理后，进行本次最大值对应类似度是否为规定的阈值以上的判定(步骤S201)。上述阈值被设定为从0到1的范围的值中取得。即，最大值对应类似度的值越接近1，就表示上游侧架构的波形和下游侧架构的波形重合得越好，因此，最大值对应类似度的值越接近1，最大值对应偏差量的可靠性越高。相反，最大值对应类似度的值越接近0，最大值对应偏差量的可靠性越低。因此，如上所述，对本次的最大值对应类似度是否为规定的阈值以上进行判定，由此，能够对本次的最大值对应偏差量是否具有一定的可靠性进行判断。在本次的最大值对应类似度为阈值以上的情况下(本次的最大值对应偏差量的可靠性高的情况下)，CPU47采用本次的最大值对应偏差量(步骤S2(^)。另一方面，在本次的最大值对应类似度不足阈值的情况下(本次的最大值对应偏差量的可靠性低的情况下)，CPU47采用上次纱线移动速度取得处理所采用的最大值对应偏差量(步骤S2(^)。此外，在以下的说明中，将上次纱线移动速度取得处理所采用的最大值对应偏差量称为“上次采用的最大值对应偏差量”。通过以上的处理，能够防止CPU47采用可靠性低的最大值对应类似度。接下来，CPU47对在下次执行的纱线移动速度取得处理的采用判定处理中所使用的阈值(下次的阈值)进行决定。下次的阈值基于本次的最大值对应类似度决定。具体地， 在步骤S201中，在判断为本次的最大值对应类似度为阈值(本次的阈值)以上的情况下， 采用在本次的最大值对应类似度上乘以1以下的规定的常数(本实施方式中为0. 95)后的值作为下次的阈值(步骤S204)。另一方面，在步骤S201中，在判断为本次的最大值对应类似度不足阈值(本次的阈值)的情况下，采用在本次的阈值上乘以1以下的规定的常数 (0. 95)的值作为下次的阈值(步骤S205)。此外，在本次的最大值对应类似度或本次的阈值上乘以1以下的常数基于以下的理由。即，若在步骤S201的判断中阈值的值过大，则采用本次的最大值对应偏差量的机会 (进入步骤S202的机会)减少，继续持续采用过去所采用的最大值对应偏差量。但是，由于纺织纱线20的移动速度随着时间的经过一起变化，所以，过去的数据的可靠性也随着时间降低。因此，不优选继续持续采用过去所采用的最大值对应偏差量的状况。因此，如上所述， 通过在本次的阈值或最大值对应类似度上乘以1以下的常数而作为下次的阈值，随着时间的经过而减小阈值，能够防止继续持续采用过去所采用的最大值对应偏差量的情况。这样， 由于进行随着时间的经过阈值减小的处理，所以，可以说CPU47发挥阈值再评价部73的作用。这里，参照图11，通过具体例对采用判定处理进行说明。图11是关于第n-2次、 第n-1次及第η次的纱线移动速度取得处理的、表示阈值、本次的最大值对应类似度、本次的最大值对应偏差量及本次采用的最大值对应偏差量的图。首先，着眼于第n-2次的纱线移动速度取得处理进行说明。该第n-2次的纱线移动速度取得处理，例示了最大值对应偏差量的可靠性高的情况。在该纱线移动速度取得处理中，示出了阈值为0. 7、本次的最大值对应类似度为0. 9、本次的最大值对应偏差量为16 的情况。在该第n-2次的纱线移动速度取得处理中，判定为本次的最大值对应类似度 (0. 9)为阈值(0. 7)以上(步骤S201的判断)。即，由于判断为本次的最大值对应偏差量的可靠性高，所以，CPU47采用本次的最大值对应偏差量(16)(步骤S2(^)。接下来，CPU47采用在本次的最大值对应类似度上乘以规定的常数(0.%)后的值(0.86)作为下次(第n-1 次的纱线移动速度取得处理)的阈值(步骤S204)。
下面，着眼于第n-1次的纱线移动速度取得处理进行说明。该第n-1次的纱线移动速度取得处理例示了最大值对应偏差量的可靠性低的情况。在该纱线移动速度取得处理中，示出了阈值为0. 86、本次的最大值对应类似度为0. 6、本次的最大值对应偏差量为7的情况。在该第n-1次的纱线移动速度取得处理中，判定为本次的最大值对应类似度 (0. 6)不足阈值(0. 86)(步骤S201的判断)。即，由于判断为本次的最大值对应偏差量的可靠性低，所以，CPU47采用前次采用的最大值对应偏差量(16)(步骤S203)。这样，在算出低类似度的情况下(在最大值对应偏差量的可靠性低的情况下)，由于采用过去所采用的最大值对应偏差量，所以，能够利用可靠性高的偏差量。接下来，CPU47采用在阈值(0.86) 上乘以规定的常数(0.%)后的值(0.81)作为下次(第η次的纱线移动速度取得处理)的阈值(步骤S205)。下面，着眼于第η次的纱线移动速度取得处理进行说明。该第η次的纱线移动速度取得处理，再次例示了最大值对应偏差量的可靠性变高的情况。在该纱线移动速度取得处理中，阈值为0. 81，本次的最大值对应类似度为0. 9，本次的最大值对应偏差量为15。在该第η次的纱线移动速度取得处理中，判断为本次的最大值对应类似度(0. 9) 为阈值(0.81)以上(步骤S201的判断)。即，由于判断为本次的最大值对应偏差量的可靠性高，所以，CPU47采用本次的最大值对应偏差量(1 (步骤S2(^)。接着，CPU47采用在本次的最大值对应类似度上乘以规定的常数(0. 95)后的值作为下次的阈值(步骤S204)。接下来，对上述采用判定处理结束后的处理进行说明。CPU47在采用判定处理的执行结束后，回到图8的流程并进入步骤S110。在步骤Sl 10中，CPU47将步骤S109的采用判定处理所采用的偏差量换算成纺织纱线20的移动速度。此外，在以下的说明中，将步骤S109中所采用的偏差量称为“本次采用的最大值对应偏差量”。本次采用的最大值对应偏差量与上游侧环缓冲存储器56的波形数据和下游侧环缓冲存储器阳的波形数据的时间性偏差ΔΤ对应。因此，将本次采用的最大值对应偏差量除以第一 A/D转换器的取样频率fsl，由此，能够算出波形的时间性偏差ΔΤ。Δ T =本次采用的最大值对应偏差量+fsl. . . (5)CPU47通过将上述那样求出的ΔΤ代入到所述的式(1)中，算出纺织纱线20的移动速度。这样，基于进行了加权的类似度算出纺织纱线20的移动速度，由此，即使在未处理的类似度中存在多个极大点(峰值)的情况下，CPU47也能够准确地算出纺织纱线20的移动速度。在本实施方式中，如上所述，进行防止了采用可靠性低的最大值对应偏差量的情况的采用判定处理。由此，即使在算出低类似度的情况下(在偏差量的可靠性低的情况下)， CPU47也能够得到可靠性高的纱线移动速度。CPU47基于如上所述求出的纱线移动速度使第二 A/D转换器46的取样周期发生变化。具体地，CPU47以与纱线移动速度成比例的频率生成所述定长脉冲信号，将生成的定长脉冲信号向第二 A/D转换器46发送。所述纱线移动速度为基于进行了加权的类似度而求出的准确的纱线移动速度。因此，基于以该纱线移动速度为基础的定长脉冲信号，进行基于第二 A/D转换器46的纱线粗细不均信号的取样，由此，能够准确地使纺织纱线20的每单位长度的数据数恒定。上述那样求出的纱线移动速度被向单元控制部50发送。在单元控制部50中，根据从清纱器15发送的纺织纱线20的移动速度，向马达控制部M发送控制信号，对卷绕滚筒 24的旋转进行控制。由此，络纱机单元10能够根据纺织纱线20的准确的移动速度进行卷装30的卷绕。单元控制部50对纺织纱线20的移动速度以时间进行积分，由此，能够算出卷绕在卷装30上的纺织纱线20的总长。因此，例如，络纱机单元10在卷绕规定的长度的纺织纱线20结束时，结束纺织纱线20的卷绕并能够完成卷装。由此，络纱机单元10能够使卷绕在各卷装30上的纺织纱线20的长度均勻化，所以，能够生产均勻的长度的卷装30。此外，在以上的说明中，对CPU47算出纺织纱线20的移动速度的情况进行了说明， 但是，不是必须以速度的形式取得纱线移动信息。例如，在纺织纱线20当前1秒移动2cm、 下个1秒移动3cm的情况下，CPU47能够取得“2秒合计移动5cm “的信息即可，可以不必以 “每秒2. 5cm”这样速度的方式取得信息。此外，这样的“单位时间纱线移动的长度”的信息也属于与纺织纱线20的移动状态相关的信息，所以，也可以称为纱线移动信息的一种。下面，对上述加权曲线的决定方法进行说明。在本实施方式中，上述加权曲线是合成了历史加权曲线、基准速度加权曲线而设定的。首先，对历史加权曲线进行说明。历史加权曲线以在上次纱线移动速度取得处理中加权类似度成为最大时的偏差量(上次最大值对应偏差量)的附近加权系数增大的方式设定。S卩，纺织纱线20的移动速度连续变化，本次的纱线移动速度取得处理所取得的纱线移动速度不会与上次纱线移动速度取得处理所取得的纱线移动速度有较大不同。因此， 本次的纱线移动速度取得处理中的最大值对应偏差量在上次纱线移动速度取得处理中的最大值对应偏差量的附近的可能性高。从其他的观点考虑这个问题的话，出现在从上次最大值对应偏差量离开的位置上的未处理的类似度的峰值为不与纺织纱线20的移动速度对应的伪峰值的可能性高。因此，优选地，对于从上次最大值对应偏差量离开的位置上的未处理的类似度，减小加权系数并降低重要度。更具体地，历史加权曲线是通过指定了历史加权的加权系数Wp和架构偏差量c_ index的关系的下式定义的。Wp = exp (-(P_max_index_c_index) 2+w) · . . (6)此外，p_max_index是上次最大值对应偏差量，w是用户能够设定的常数。图12示出了 p_max_index = 8的情况下的历史加权曲线。如图12所示，在0_ index = 8时，历史加权曲线表现出峰值(极大值)。即，该历史加权曲线具有与对应于上次加权类似度最大值的时间性偏差量(上次最大值对应偏差量)对应的极大点。基于该历史加权曲线进行加权，由此，能够使上次最大值对应偏差量P_max_index附近的类似度大， 使从上次最大值对应偏差量p_max_index离开的类似度小。由此，CPU47通过本次的纱线移动速度取得处理也能够得到与上次纱线移动速度取得处理所取得的纱线移动速度相比没有大变化的纱线移动速度。下面，对基准速度加权曲线进行说明。基准速度加权曲线以在与基准速度对应的偏差量的附近加权系数增大的方式设定。此外，在以下的说明中，将与基准速度对应的偏差
量记作基准偏差量。S卩，纺织纱线20的移动速度在某基准速度(平均速度)附近变化，不会从该基准速度大幅度离开。因此，相对于下游侧环缓冲存储器阳内的波形数据的上游侧环缓冲存储器56内的波形数据的时间性偏差△ T在与上述基准速度对应的偏差的附近变化。从其他的观点考虑这个问题的话，出现在从基准偏差量离开的位置上的未处理的类似度的峰值为不与纺织纱线20的移动速度对应的伪峰值的可能性高。因此，优选地，对于从基准偏差量离开的位置上的未处理的类似度，减小加权系数并降低重要度。更具体地，基准速度加权曲线是由指定基准速度加权的值Wa、架构偏差量cjndex 的关系的以式定义的。Wa = exp(-(offset-c_index)2+w). . . (7)此外，offset为基准偏差量，w为用户能够设定的常数。在图12中示出了 offset = 10的情况下的基准速度加权曲线。如图12所示，在 c_index= 10时，基准速度加权曲线表现出峰值。即，该基准速度加权曲线在与基准速度对应的时间性偏差量中具有极大点。基于该基准速度加权曲线对类似度进行加权，由此，能够增大相对于基准偏差量offset的附近的类似度的加权，从基准偏差量offset离开的类似度减小。由此，分析器52能够得到与基准速度相比没有发生大幅度变化的纱线移动速度。在本实施方式中，分析器52利用滚筒旋转信息求出上述基准速度。S卩，通过由旋转的卷绕滚筒M驱动的卷绕纱管22卷绕纺织纱线20，所以，卷绕滚筒M的旋转速度和纺织纱线20的移动速度的平均值(基准速度)具有一定的比例关系。另一方面，如前所述， CPU47基于来自旋转传感器42的旋转脉冲信号，取得与卷绕滚筒M的旋转速度相关的信息即旋转信息。因此，CPU47基于如上述那样取得的卷绕滚筒M的旋转信息，求出纺织纱线 20的大致的移动速度(上述基准速度)。由于这样求出基准速度，所以，可以说CPU47发挥基准速度取得部72的作用。如前所述，加权曲线是合成上述历史加权曲线和基准速度加权曲线而设定的。因此，CPU47通过该加权曲线进行加权，由此，能够进行考虑了过去的最大偏差量和基准速度双方的加权。具体地，加权曲线由下式定义。Wc index = S' PXWP+(1-S' p) XWA. . . (8)这里，S' 5为上次纱线移动速度取得处理中的加权类似度的最大值。从上述式 (8)可知，S' p的值越大，历史加权越更受重视。相反，在S' ρ的值小的情况下，基准速度加权更受重视。即，S' p的值小是指，在上次纱线移动速度取得处理中，上游侧架构和下游侧架构的波形不太重合的情况，因此，基于上次结果对类似度进行加权的历史加权曲线的可靠性低。因此，在这种情况下，重视基准速度加权一方并对类似度进行加权。图12中示出了通过式(8)求出的加权曲线的例。在本实施方式中，用户能够设定上述常数W。例如，用户对自动络纱机所具有的所述机台控制装置的输入装置进行操作，并能够对常数w的值进行设定。这样，从机台控制装置向各络纱机单元10的CPU47发送常数w的变更命令。接受所述变更命令的CPU47采用指定的常数w的值，设定加权曲线。这样，能够对加权曲线进行调整，所以，可以说CPU47发挥了曲线调整部74的作用。图12表示变更常数w时的加权曲线的样子。图12的上部的曲线图示出了 W= 16 时的加权曲线。图12的中间的曲线图示出了 w = 64时的加权曲线。图12的下部的曲线图示出了 W= 1 时的加权曲线。如图12所示，作为常数w，若设定为较小的值，则加权曲线成为尖的曲线，所以，该加权曲线的峰值附近的类似度被更重要地处理。另一方面，作为常数W，若设定为大的值，则由于加权曲线为平缓的曲线，所以，基于加权曲线的加权的效果平稳。因此，用户根据情况变更常数w，并对加权曲线进行调整，由此，清纱器15能够适当地求出纺织纱线20的移动速度。例如，在移动的纺织纱线20的加速度大的情况下，与上次求出的纺织纱线20的移动速度相比速度大幅度变化，类似度的峰值的位置大幅度移动。在尖的加权曲线中，由于从上次结果的位置离开后加权的值急剧减小，所以，类似度的峰值位置从上次位置大幅度移动后不能得到正确的结果。因此，在移动的纺织纱线20的加速度大的情况下，作为常数w 设定为大的值，以使加权曲线成为平缓的曲线的方式进行调整。由此，即使对于与上次求出的移动速度相比，纺织纱线20的移动速度大幅度变化的情况，CPU47也能够容易对应。另一方面，在移动的纺织纱线20的加速度小的情况下，由于速度在上次求出的纺织纱线20的移动速度的附近推移，所以，类似度的峰值的位置不会大幅度移动。该情况下， 为了检测类似度的峰值的位置，可以仅关注上次峰值位置的附近。因此，通过将常数w设定为较小的值，并更重视上次结果附近，清纱器15能够准确地测定纺织纱线20的移动速度。这里，在基准速度加权曲线的式(7)和历史加权曲线的式(6)中，可以使常数w不同。该情况下，只要用户能够对至少某一侧的常数w进行调整即可。通过这样构成，例如以使基准速度加权曲线为尖的曲线、历史加权曲线为平缓的曲线的方式，能够使基准速度加权曲线和历史加权曲线的形状不同。由此，能够对上次加权类似度最大值(过去的大的加权类似度)相对于加权曲线的影响度和基准速度相对于加权曲线的影响度中的至少某一方进行调整。例如在用户判断为历史加权的可靠度高的情况下，与基准速度加权曲线相比， 使历史加权曲线的常数w减小，使历史加权曲线成为尖的曲线，由此，能够使历史加权相对于加权曲线的极大点具有大的影响力。如以上说明的那样，本实施方式的清纱器15具有第一纱线不均传感器43、第二纱线不均传感器44、类似度评价部65、加权处理部66、移动信息取得部67。第一纱线不均传感器43对移动的纺织纱线20的粗细不均进行检测并输出第一纱线粗细不均信号。第二纱线不均传感器44配置在纱线移动方向上从所述第一纱线不均传感器43间隔规定的距离的位置，对所述纺织纱线20的粗细不均进行检测并输出第二纱线粗细不均信号。基于在规定的第一时间范围期间取得的所述第一纱线粗细不均信号和在比所述第一时间范围长的第二时间范围期间取得的所述第二纱线粗细不均信号，类似度评价部65求出所述第一纱线粗细不均信号和所述第二纱线粗细不均信号的多个类似度。加权处理部66对所述多个类似度进行加权，求出多个加权类似度。移动信息取得部67基于所述加权类似度，算出所述第一纱线粗细不均信号和所述第二纱线粗细不均信号的时间性偏差量，并且，基于所述规定的距离、所述偏差量取得定长脉冲信号。如上所述，通过对类似度进行加权处理，在类似度的最大值有多个的情况下，能够降低选择错误的最大值的概率。由此，清纱器15能够准确地算出第二纱线粗细不均信号相对于第一纱线粗细不均信号的时间性偏差量。其结果为，清纱器15能够取得准确的定长脉冲信号。在本实施方式的清纱器15中，第一纱线不均传感器43配置在第二纱线不均传感器44的下游侧。由此，清纱器15对于下游的最新的纱线粗细不均信号，能够算出与上游的过去的纱线粗细不均信号之间的时间性偏差量，因此，能够实时地检测纺织纱线20的移动 η息。在本实施方式的清纱器15中，类似度评价部65对下游侧架构和上游侧架构进行比较，由此求出所述类似度。下游侧架构由在第一时间范围期间取得的第一纱线粗细不均信号的波形数据系列(第一波形数据系列)构成。上游侧架构由在第二时间范围期间取得的所述第二纱线粗细不均信号的波形数据系列(第二波形数据系列)中的、在与所述第一时间范围相同长度的时间范围内取得的波形数据系列构成。类似度评价部65在第二时间范围内选择多个上游侧架构的时间轴上的位置，由此，求出多个所述类似度。由此，由于能够在第二时间范围内取得多个类似度，加权处理部66能够对该多个类似度进行加权。在本实施方式的清纱器15中，移动信息取得部67基于所述规定的距离、所述偏差量，能够取得定长脉冲信号、单位时间的纺织纱线20的移动长度及纺织纱线20的移动速度。根据本实施方式，如上所述，能够准确地算出第一纱线粗细不均信号和第二纱线粗细不均信号的偏差量，所以，清纱器15能够准确地求出定长脉冲信号、单位时间的纺织纱线20 的移动长度及纺织纱线20的移动速度等。在本实施方式的清纱器15中，加权处理部66利用由具有一个极大点的加权曲线所指定的加权系数，对未处理的类似度进行所述加权。这样，通过设定具有一个极大点的适当的加权曲线，清纱器15基于与该极大点对应的加权类似度容易地算出时间性偏差量。其结果为，清纱器15能够准确地算出第一纱线粗细不均信号和第二纱线粗细不均信号的偏
Hfio在本实施方式的清纱器15中，所述加权曲线的极大点是基于过去的所述多个加权类似度中的、与最大的加权类似度对应的时间性偏差量而设定的。清纱器15取得的纺织纱线20的移动信息多数情况下与上次取得的移动信息相比没有较大变化。因此，为了容易地检测出与上次取得的移动信息相比没有较大变化的结果，对于与过去的最大的加权类似度对应的类似度进行大的加权，提高加权类似度的可靠性。本实施方式的清纱器15具有取得纺织纱线20的移动速度的基准速度的基准速度取得部72。所述加权曲线的极大点是基于与所述基准速度对应的时间性偏差量而设定的。 移动的纺织纱线20的移动速度以某基准速度为中心发生变动。因此，通过如上述那样构成清纱器15，并对与基准速度对应的类似度进行大的加权，加权类似度的可靠性提高。在本实施方式的清纱器15中，加权曲线的极大点是基于以与过去的所述多个加权类似度中的最大的加权类似度对应的时间性偏差量为基础的加权曲线和以与所述基准速度对应的时间性偏差量为基础的加权曲线而设定的。这样，基于多个特性设定加权曲线， 由此，清纱器15能够更准确地取得纺织纱线20的移动信息。在本实施方式的清纱器15中，基准速度取得部72取得对卷绕有纺织纱线20的卷装进行驱动的卷绕滚筒M的旋转速度，求出所述基准速度。纺织纱线20的移动速度与卷绕滚筒M的旋转速度具有相关关系。因此，基准速度取得部72如上所述地取得卷绕滚筒 24的旋转信息，能够基于该旋转信息求出基准速度。本实施方式的清纱器15具有曲线调整部74，该曲线调整部74对过去的最大的加权类似度施予加权曲线的形状的影响度及基准速度施予加权曲线的形状的影响度中的至少某一方进行调整。由此，清纱器15能够根据清纱器15的特性，即，基准速度的精度和纱线移动速度的变化的大小(某瞬间的纱线移动速度的变化)的特性，进行适当的加权处理。其结果为，清纱器15基于清纱器15的特性等，能够取得纺织纱线20的准确的移动信息。在本实施方式的清纱器15中，移动信息取得部67，在最大值对应类似度不足基于上次最大值对应类似度而决定的阈值的情况下，基于过去的加权类似度最大值求出纺织纱线20的移动速度。由此，清纱器15能够基于适当的类似度取得纺织纱线20的移动信息， 所以，能够使该移动信息的精度进一步提高。本实施方式的清纱器15具有阈值再评价部73，该阈值再评价部73进行阈值随着时间的经过而减小的处理。纺织纱线20的移动速度等的移动信息不间断地变化，过去的类似度的可靠性逐渐降低。因此，如上述那样，通过使阈值随着时间的经过而减小并进行评价，能够防止在任何时间使用可靠性降低的过去的类似度。本实施方式的自动络纱机具有所述的清纱器15 ；卷绕纺织纱线20并形成卷装 30的卷绕部31 ；基于清纱器15检测的纺织纱线20的移动信息，对由卷绕部31进行的卷绕进行控制的单元控制部50。该自动络纱机由于具有上述的清纱器15，所以，能够取得纺织纱线20的准确的移动速度。该自动络纱机基于纺织纱线20的准确的移动速度形成卷装， 所以，能够生产均勻且高品质的卷装。以上对本发明的优选的实施方式进行了说明，但上述的构成能够以例如以下的方式进行变更。在上述实施方式中，构成为边通过旋转的卷绕滚筒M使卷装30旋转，边使纺织纱线20在该卷装30的表面横动。但不限于此，对于卷装的驱动和横动独立的构成的纱线卷绕机也能够适用本发明的构成。作为这样的纱线卷绕机，例如，能够列举出具有以下装置的自动络纱机等，即通过旋转运动的臂使纺织纱线横动的臂式横动装置、通过由带而进行左右往复运动的纱线钩挂部件使纺织纱线横动的带式横动装置。本发明的构成不限于自动络纱机，还能够适用于例如细纱机等其他种类的纱线卷绕机。在上述实施方式中，构成为通过纱线不均传感器(检测部)观察感光量的变化，但还可以使用对例如移动的纺织纱线的静电容量的变化进行检测的类型的纱线不均传感器。 该构成的情况下，能够对纺织纱线的单位长度的质量的变化进行检测。主要的是，只要构成为通过任何方法能够检测纺织纱线的粗细不均即可。在上述实施方式中，作为加权曲线，对使用合成了历史加权、基准速度加权的情况进行了说明，但不限于该构成。例如，还可以仅将基准速度加权曲线单独作为加权曲线使用。加权曲线不必如实施方式说明的那样为指数函数的形式，只要以任何形式能够进行加权即可。此外，若无需通过用户对加权曲线进行调整，则还能够省略曲线调整部。在上述实施方式中，通过指数函数(exp函数)来定义加权曲线，但不限于此，只要为具有一个极大点的函数，就能够将任意的函数用于加权曲线的定义。还可以省略加权类似度采用判定处理。在清纱器15中，对取得定长脉冲信号、纺织纱线20的移动速度等的纱线移动信息的情况进行了说明，但除此以外，还可以构成为取得其他的纱线移动信息。例如，在清纱器15中，还可以构成为通过对求出的移动速度进行时间积分，求出移动的纺织纱线20的总长。在清纱器15中，还可以构成为不算出纺织纱线20的移动速度，而仅求出例如波形的时间性偏差ΔΤ。由于波形的时间性偏差ΔΤ是因纺织纱线20进行移动而产生的，所以， 可以说是纺织纱线20的移动信息。此外，该情况下，还能够构成为清纱器15求出的波形的时间性偏差△ T向单元控制部50输出，在该单元控制部50中，进行利用了所述ΔΤ的纺织纱线20的移动速度的算出。此外，在上述实施方式中，将由清纱器15算出的纺织纱线20的移动速度向单元控制部50输出，但作为数值数据还可以输出移动速度，并可以以其他的形式输出。例如，还可以将前述的定长脉冲信号向单元控制部50输出。由于清纱器15具有的第二 A/D转换器46用于进行FFT演算，所以，在不进行FFT 演算的情况下可以省略第二 A/D转换器46。在上述实施方式中，构成为基于来自回转式编码器的旋转脉冲信号取得基准速度，但不限于此。主要的是，只要通过任何方法能够检测出纺织纱线的平均移动速度(基准速度)即可。在上述实施方式中，构成为基于最大值对应偏差量求出上游侧环缓冲存储器56 的波形数据和下游侧环缓冲存储器阳的波形数据的时间性偏差ΔΤ，并进而基于该ΔΤ算出纺织纱线20的移动速度。但是，纱线移动速度的算出方法不限于此，例如，还可以基于最大值对应偏差量和基准偏差量的比求出。具体地，纺织纱线的移动速度V能够利用基准速度V_ave、基准偏差量offset，并通过以式算出。V = V_ave X (本次采用的最大值对应偏差量/offset)在上述实施方式中，使下游侧架构的起始位置固定，使上游侧架构的起始位置边错开边求出类似度。代替该构成，还可以使上游侧架构的起始位置固定，使下游侧架构的起始位置边错开边求出类似度。还可以使下游侧架构和上游侧架构双方边错开边求出类似度。不过，只要将下游侧架构固定在下游侧环缓冲存储器所包含的波形数据中的包含最新的数据的位置上，由于总是能够利用最新的数据实时算出类似度，所以，尤其优选。在上述实施方式中，构成为通过硬件和软件实现类似度评价部65、加权处理部 66、移动信息取得部67、纱线品质测定部68、基准速度取得部72、阈值再评价部73、曲线调整部74等的功能，还能够构成为通过专用的硬件来实现该功能的一部分或全部。
权利要求
1.一种纱线移动信息取得装置，其特征在于，具有第一检测部，检测移动的纱线的粗细不均并输出第一纱线粗细不均信号； 第二检测部，在纱线移动方向上从所述第一检测部隔开规定的距离地配置，检测所述纱线的粗细不均并输出第二纱线粗细不均信号；类似度评价部，基于在规定的第一时间范围期间取得的所述第一纱线粗细不均信号和在比所述第一时间范围长的第二时间范围期间取得的所述第二纱线粗细不均信号，求出所述第一纱线粗细不均信号和所述第二纱线粗细不均信号的多个类似度； 加权处理部，对所述多个类似度进行加权处理，并求出多个加权类似度； 移动信息取得部，基于所述加权类似度，算出所述第一纱线粗细不均信号和所述第二纱线粗细不均信号的时间性偏差量，并基于所述规定的距离和所述偏差量取得纱线的移动 fn息ο
2.如权利要求1所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于 所述第一检测部配置在所述第二检测部的下游侧。
3.如权利要求2所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于所述类似度评价部构成为通过对第一假想架构和第二假想架构进行比较，来求出所述类似度，所述第一假想架构由在所述第一时间范围期间取得的所述第一纱线粗细不均信号构成，所述第二假想架构由在所述第二时间范围期间取得的所述第二纱线粗细不均信号中的、与所述第一时间范围相同长度的时间范围内取得的所述第二纱线粗细不均信号构成，并且，该类似度评价部在所述第二时间范围内选择多个所述第二假想架构在时间轴上的位置，由此，求出多个所述类似度。
4.如权利要求1 3的任一项所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于所述移动信息取得部基于所述规定的距离、所述偏差量，取得所述纱线的一定长度的取样用信号、单位时间的所述纱线的移动长度及所述纱线的移动速度中的至少某一个移动 fn息ο
5.如权利要求1 4的任一项所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于所述加权处理部利用由具有一个极大点的加权曲线所指定的加权系数，对所述类似度进行所述加权处理。
6.如权利要求5所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于所述加权曲线的极大点是基于与过去的所述多个加权类似度中的最大的加权类似度对应的时间性偏差量而设定的。
7.如权利要求5所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于 具有取得所述纱线的移动速度的基准速度的基准速度取得部，所述加权曲线的极大点是基于与所述基准速度对应的时间性偏差量而设定的。
8.如权利要求5所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于具有取得所述纱线的移动速度的基准速度的基准速度取得部，所述加权曲线的极大点是基于以与过去的所述多个加权类似度中的最大的加权类似度对应的时间性偏差量为基础的加权曲线和以与所述基准速度对应的时间性偏差量为基础的加权曲线而设定的。
9.如权利要求7或8所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于所述基准速度取得部取得对卷绕有所述纱线的卷装进行驱动的卷绕滚筒的旋转信息，并基于该旋转信息求出所述基准速度。
10.如权利要求6 9的任一项所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于具有曲线调整部，对过去的所述最大的加权类似度施予所述加权曲线的形状的影响度及基准速度施予所述加权曲线的形状的影响度中的至少某一方进行调整。
11.如权利要求1 10的任一项所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于所述移动信息取得部，在所述加权类似度取为最大值时的类似度不足基于过去的类似度决定的阈值的情况下，基于过去的加权类似度取得所述纱线的移动信息。
12.如权利要求11所述的纱线移动信息取得装置，其特征在于具有阈值再评价部，该阈值再评价部进行所述阈值随着时间的经过而减小的处理。
13.—种纱线卷绕机，其特征在于，具有权利要求1到12的任一项所述的纱线移动信息取得装置； 卷绕所述纱线并形成卷装的卷绕部；基于所述纱线移动信息取得装置检测的所述纱线的移动状态对由所述卷绕部进行的卷绕进行控制的控制部。
全文摘要
本发明提供一种纱线移动信息取得装置及纱线卷绕机。第一纱线不均传感器(43)检测移动的纱线的粗细不均并输出第一纱线粗细不均信号。第二纱线不均传感器(44)从所述第一纱线不均传感器(43)隔开规定的间隔地配置，检测所述纱线的粗细不均并输出第二纱线粗细不均信号。类似度评价部(65)对下游侧架构和上游侧架构进行比较，使上游侧架构的起始位置发生变化，并进行数次求出所述第一纱线粗细不均信号和所述第二纱线粗细不均信号的类似度的类似度评价处理，由此，求出多个所述类似度。加权处理部(66)对所述多个类似度进行加权，求出多个加权类似度。移动信息取得部(67)基于所述加权类似度，算出所述第一纱线粗细不均信号和所述第二纱线粗细不均信号的时间性偏差量，并基于所述偏差量取得纱线移动信息。
文档编号B65H63/00GK102381590SQ20111019940
公开日2012年3月21日 申请日期2011年7月14日 优先权日2010年8月31日
发明者中谷昌岁, 南野胜巳, 川畑智史 申请人:村田机械株式会社