主軸健康智慧化監診實測

摘要

工具母機的主軸被譽為機床的心臟，不僅影響加工精度，保養不當甚至會降低設備稼動。最常採用的主軸檢測規範是ISO-10816，在無負載條件下，利用量測機械非轉動部位的振動量測訊號，來評鑑主軸的健康狀態。然每台設備的使用與維護多少有所差異，當主軸有異常徵兆時，會在某些特定的頻帶或振動特徵上才觀察得到；此外感測器的安裝在主軸頭，常遇到繞線不易與成本過高的問題；透過可攜式無線振動感測模組，可方便安裝並快速檢測。雖然異常的訊號資料不容易收集，然透過正常振動資料的頻譜特徵建模，可以對每一台機台建立各自的健康監診模型，例如機器學習方法GMM (Gaussian Mixture Model)或SOM (Self-Organizing Map)；不僅在有異常的特徵發生時偵測得到，更可在每次維修保養確認後自動更新模型，監測往後的使用是否偏離保養後的狀態。

Spindle for machine is like heart for human, standing for a very important and critical part. It not only relates to the processing accuracy, but also impacts the machine’s uptime record. Accurate identification of spindle health in real-time is an important feature of next generation smart machining systems. This paper presents a software design for an automated spindle health monitoring system based on a remote Wireless vibration sensor module which is easy to install with PnP (Plug-and-Play) and fast health examination features. Our system utilizes the open systems architectures such as GMM (Gaussian Mixture Model), SOM (Self-Organizing Map). It can detect any abnormal situation, and furthermore be used in warm-up stage for modeling self-update to make sure the accuracy of healthcare hereafter.

關鍵詞(Keywords)

工具機主軸、設備健診、無線振動感測

Spindle、Machine Healthcare、Wireless Vibration Sensor

前言

工具機為我國機械業重要的出口產品， 隨著全球機械設備智慧化的發展，運用預防保養來提升加工品質與設備稼動率成為業者爭相導入之功能。被譽為『機床的心臟』的工具機主軸的運作健康狀態更為加工業者日常關切之重要議題，主軸的運作異常不僅造成停機與加工品質偏移的損失，嚴重者甚至影響接單，因而如何延長主軸使用壽命並避免在使用時停機維修、損壞等問題，一直是工具機使用業者主要關心的議題。此外隨著工業4.0的發展，對於主要工具機設備智能化的提升是首要工作、也希望進而帶動整個產業的升級，因此如何將這些重點部件智能化將決定工具機整體的智能化程度，而智能化如何應用在有效精準地檢測主軸健康程度，從以往被動式監測提升為主動式預測，了解主軸品質並藉此提早進行預防保養，延長主軸使用壽命並避免在使用時需停機維修、損壞等情況發生。當主軸發生故障時，除造成停機時產能損失的成本外，其維修費用也是最高，如能有效預估使用壽命，於最佳時間點進行保養或更換，以達到最低之維護成本。

主軸健康診斷技術及其方法

設備健康監診的時機是一個重要議題。對於工具機來說，切削各種不同的材質，載掛不同的刀具，使用不同的夾治具，所反映出來的感知器訊號物理特性，大多存在相當程度的差異。若是在加工過程中進行健康監診，表示量測到的感知器數值，同時包含主軸健康與各種加工特性之變因，增加分析的複雜程度。在與領域專家討論之後，認為在空轉時候進行健康監診，可以最大化減少各種干擾，包含加工特性等變因。意即，在每日暖機完成後，花費數分鐘時間執行監診程式，收集空轉狀態之數據，藉由健康監診模型進行檢測健康程度。另外，健康監診模型學習的設備健康狀態，可能隨著定期之預防保養，或是維修拆卸與重新組裝後，造成外顯物理特征的改變，因此在設備變動後，包含安裝新零件與零件拆裝，皆需要重新建立模型，確保模型適用於最新情況。

可攜式無線振動感測模組

針對振動量測的需求，工研院資通所智能製造服務系統組以藍芽為基礎。藍芽起源於1994年，由Ericsson所提出的旨在短距離、低功耗、低成本一種無線通訊方法，1998年由多家龍頭大廠一起共同創立藍芽特別興趣小組(Bluetooth Special Interest Group)，目標在開發一個低成本、低功耗、可在短距離內任意無線連接的技術標準。近幾年，藍芽的熱潮不減反增，從生活中各種行動裝置、穿戴式裝置、電腦週邊到醫療保健等的應用都可看到藍芽蹤影。

因應物聯網的蓬勃發展，2016年藍芽聯盟新推出的藍芽低功耗5.0 (Bluetooth Low Energy，BLE)版本，針對底層做了三大優化，將比原本藍芽提供更快的傳輸速度、更遠的傳輸距離以及更優的廣播通訊容量服務。也因此現在的藍芽，已被擴展應用到工業物聯網。

BLE5.0底層所提供的LE 2M PHY將使傳輸速度提高成之前LE 1M PHY的兩倍，當在同樣傳輸需求量之下，若使用LE 2M PHY來傳輸，將可比原本使用LE 1M PHY 來傳輸節省約二分之一的時間，因而更省電。

除了底層所提供的更高傳輸速度之外，新的藍芽5.0在LE 1M PHY之下還提供兩種錯誤更正碼保護的選擇: LE Coded S=2及 S=8。PHY 1M S=2的把原本1 bit的輸入，經由編碼變成2 bits輸出；PHY 1M S=8的把原本1 bit的輸入，經由編碼變成8 bits輸出；經由此保護，雖然時間內所傳輸的使用者資料量會降低，但卻可藉由編碼減少傳送資料出錯的機會，使得傳輸距離最多可達原本的四倍。

為了提升廣播效率，除了原本規劃使用三個主要的廣播通道來廣播，其廣播所使用的頻段設計避開IEEE 802.11/WiFi傳輸所使用的主要頻段，以降低廣播資訊被干擾的機會外，新的藍芽廣播所攜帶的廣播資料量更是增加了八倍，使得廣播效能提升。

面對日益擁擠的2.4 GHz免授權頻段，新的藍芽更設計了自適性跳頻機制，將可與WiFi良好共存。使用分時跳頻、自適性跳頻機制，系統會不斷偵測各通道品質，避開干擾頻段，提升傳輸可靠度，因而更符合工業物聯網　對傳輸可靠度的高度需求。

針對振動量測的需求，以藍芽為基礎，開發出無線一對多振動傳感器，可應用在設備健康監診或刀具狀態偵測。為驗證此無線振動感測系統，我們構建了一個馬達振動測試平台，如圖1所示。箱子內的左下角為待測振動的馬達，以黏著的方式固定三軸振動感測器，總共3 顆，分別置放在馬達上方，馬達側邊與靠近轉軸處，進行量測。每1 顆三軸振動感測器都配置藍芽無線傳輸器，進行無線傳送振動感測資料。透過藍芽無線一對多的技術，讓感測器在安裝時有更佳的彈性可以安裝與置放，降低拉線的時間與不便性。此馬達振動測試平台，可提供轉速控制0~3000 RPM並有慣性可供調整，模擬馬達在各種轉速主軸出現偏心振動狀況下之量測。