智慧切削路徑優化技術

前言

根據臺灣工具機暨零組件工業同業公會的統計數字顯示，2023年金屬切削工具機出口價值為22億美元，相較2022年的25.4億美元下降了13.3 %。臺灣工具機產業受到日圓貶值的影響，導致高階工具機與日本工具機在價格上差異不大，同時在標準機種方面亦面臨中國大陸等國的低價競爭壓力。為解決我國工具機產業所面臨的上下夾擊的競爭壓力，國內廠商須建構附加的軟體機能，以提高設備的差異性，增強市場競爭力，進而突破當前困境。

現今的地球已受到大量溫室氣體的排放，導致地球溫度緩慢上升，科學家也證實氣候變遷的衝擊已經相當緊急，且引起國際高度重視，各國政府與企業亦陸續提出「2050淨零排放」的宣示與行動，其中歐盟更率先通過法案要求所有進口商品需徵收碳稅，蘋果、微軟、Google等指標性公司亦開始要求供應鏈進行減碳規劃，並將此列為繼續合作的指標。因此，未來節能與減碳技術將成為產業競爭力的關鍵指標。對於金屬切削領域的產業來說，設備在運作過程中能量消耗最為龐大，所以在淨零碳排的目標下，工具機設備商不一定會直接受到影響，但卻會間接衝擊終端客戶的減碳表現也會直接影響使用者的購買意願。對客戶而言，採用節能的加值技術，是落實減碳的手段之一。因此，如何藉由附加軟體協助客戶降低碳排，已成為工具機業者的競爭關鍵，也是各家廠商差異化的技術項目。

目前國內外各家廠商與學術界合作，提出許多節能的技術，但主要集中在空壓機、油冷機等周邊系統的改良，將定頻馬達替換成變頻馬達，以達成節省能源的效果。相較之下，針對主要系統的各軸伺服馬達控制，進行節能的設計則較為罕見。因此本文針對工具機的主要系統做節能技術的開發。大部分工具機的構型具有不同堆疊方式，導致不同軸會產生不同的負荷，因此在相同的加工成果下，會產生不同的能耗變化。透過此概念去開發加工路徑最低能耗的節能的技術，首先利用反向傳播類神經網路建立工具機的能耗模型，再以最佳化演算法計算最低能耗的加工參數與移動比例，最後透過加工實驗驗證節能功能的可行性。

路徑分析技術

金屬加工業者常利用電腦輔助製造(CAM)軟體產生加工路徑，並依不同控制器產出相應的NC語法。目前常用的工具機構型包括擺頭型、搖籃型和混合型。然而即使是相同的構型，不同廠牌和需求下製造的機種規格都有所不同。這些差異主要源於工具機業者在設計過程中需要考量多種因素，如加工需求（包括材料類型、工件尺寸、精度要求和性能參數）、工廠的空間限制及現有設施等。因此即使是相同構型的機台，仍存在不同的機種變化，所以即使在控制相同構型的情況下，控制器驅動的移動命令也會因平台重量的不同和堆疊順序的變化，從而導致機台能耗的差異。

本文旨在建立工具機伺服軸的能耗模型，首先須藉由解譯NC程式以獲取加工路徑，進而計算工具機各軸的移動距離，作為後續模型訓練與最佳化參數運算之用。透過解譯NC程式的加工路徑，配合工具機的逆向運動學轉換，可記錄各軸在不同轉動角度下的移動距離變化。如圖1所示，原始路徑中Y軸移動量比較多，藉由C軸旋轉改變軸向移動，並依轉動角度調整XY軸移動比例。當C軸旋轉45度或90度時，X軸移動距離逐漸增加，最終在功率計算上得以計算出最低能耗的移動比例。

圖1 路徑軸向移動計算結果