高階工具機智能加值軟體發展與應用

摘要：回顧近年來國際工具機展，EMO MILANO 2021(歐洲工具機展European Machine Tool Show)訴求「智慧化生產製造願景」，JIMTOF 2022(日本國際工作機械展Japan International Machine Tool Fair)的展覽主題為「尖端製造的現在和未來：工具機與智慧工廠」，說明智慧製造和工具機智能化是未來的趨勢。然而臺灣在工具機應用與調機，現今還是非常仰賴有經驗的老師傅，以試誤法進行設定與調整。這也導致機台的加工效率與生產受到操作者經驗的影響與限制，無法發揮機台的最佳效率。而依賴經驗傳承，也讓人才培訓需花費較多的時間。因此如何將老師傅的經驗轉變成智能加值軟體，來協助業者補足經驗不足的問題，並提升加工生產效率就極為重要，本文將針對工具機智能加值軟體之發展與應用進行說明與介紹。
Abstract：Look back on the international machine tool show in recent years. The slogan of EMO MILANO 2021 (European Machine Tool Show) is “The Magic World of Metalworking”. The theme of JIMTOF 2022 (Japan International Machine Tool Fair):“The Present and Future of Cutting-Edge Manufacturing: Machine Tools and Smart Factories” shows that smart manufacturing and machine tool intelligence are the future trends. However, the adjustments of the machine tool industry in Taiwan still rely on trial and error. It makes the production efficiency highly limited by the proficiency of the operator. Professional training for newcomers also becomes time-consuming with experience inheritance. This article introduces the development and application of intelligent value-added software for machine tools. By transforming professional experience into intelligent software, the machining industry can avoid trial and error and improves production efficiency.

關鍵詞：智能加值軟體、伺服調機、CNC工具機
Keywords：Intelligent application software, Servo tuning, CNC machine tools

前言
依據臺灣機械工業同業公會針對臺灣工具機進出口分析，2021年臺灣工具機出口總額達27.83億美元，相較2020年成長了29.1%。其中金屬切削工具機為23.04億美元的出口額，較2020年成長29.2%。另外臺灣工具機進口為9.71億美元，較2020年成長42.6%。金屬切削工具機進口金額8.62億美元，較2020年成長47.3%[1]。可見在2021年是高成長的一年。但是在2022年，國際市場在美國聯準會為抑制通膨採取鷹式升息，進而衝擊市場投資意願，加上疫情持續延燒、俄烏戰爭、中國封控政策等諸多因素影響之下，使得全球市場需求下滑，臺灣也開始受到影響。
國際工具機展，EMO MILANO 2021(歐洲工具機展European Machine Tool Show)訴求「智慧化生產製造願景」，與JIMTOF 2022 (日本國際工作機械展Japan International Machine Tool Fair)的展覽主題為「尖端製造的現在和未來：工具機與智慧工廠」，說明智慧製造和工具機智能化是未來的趨勢。整合更多的自動化、客製化、智慧化等相關模組，減少人力需求及節能方向邁進，在未來應用情境中，透過物聯網(Internet of Things, IoT)技術服務平台蒐集用戶端資訊，將其資料解析、監控、診斷與篩選，藉由數位化的資料融合真實和虛擬分析數據，提供生產端自主決策與品質優化高值化服務[2][3]。
本文將介紹工研院智機中心對於高階工具機智能加值軟體的發展近況，針對工具機加工前的模擬與伺服調機問題，開發整合式快速五軸加工切削模擬，於事前與加工中進行機台防碰撞保護與加工時間估測。建立全五軸撞擊瞬間脈衝訊號檢知模組，用扭力輔助加速規偵測主軸撞擊，避免因干擾而誤判。開發旋轉軸伺服增益自動優化技術，解決旋轉軸伺服調機參數不匹配與剛性不足的問題。透過Noise Based掐陷濾波自動調整技術，可以偵測機械震動造成的嘯鳴聲的頻率做為驅動器掐陷濾波器的頻率，抑制震動提高機台增益與剛性。最後針對工研院智機中心高階工具機智能加值軟體應用，介紹如何透過軟爪加工程式自動生成編輯器協助使用者快速完成修整軟爪的加工程式編輯，與如何透過網路平台Database資料庫應用，解決機台資料蒐集與預測維修的問題。
高階工具機智能加值軟體發展與應用
1.複雜自由輪廓加工時間估測
在現今少量多樣化的生產模式下，如何快速估測出加工所需時間與檢查程式語法、排除加工干涉，以優化生產排程、提高生產效率，為加工需考慮的問題。控制器的核心端透過GMC DLL (General Motion Control Dynamic-Link Library)函式庫中所提供的函式供人機介面讀取各單節進行加工時間估測所需的重要資訊，如：各軸程式座標、G02/03單節的圓心座標、目前單節行號、目前單節M/S/T碼以及目前所加工的平面(G17/G18/G19)等。核心端於每一個讀取到的單節完成預解譯功能，從解譯器取得加工程式內各工序之相關所需資訊的流程後，便會直接將以上資訊儲存到對應的結構中，等待人機端讀取，而不需經過後續的運動學插補計算流程。再搭配控制器相關的系統參數，如G00加減速時間、G01加減速時間、剛性攻牙主軸加減速時間、主軸加減速時間，即可計算此單節經過加減速結果後所需之加工時間。最後人機介面通過GMC DLL函式庫與控制器核心進行溝通取得各單節加工預估所需時間，其人機介面操作步驟如下:
(1)切換至編輯(EDIT)模式。
(2)按下Open File鍵開啟欲估測時間之加工程式。
(3)按下START鍵即可執行加工時間估測。
最後以五軸同動渦輪葉片進行加工時間估測驗證，如圖1所示，估計加工時間37分41秒，實際加工時間37分38秒，誤差約為0.1%，加工時間預估需時1分19秒，為加工時間的3.5%。

圖1 五軸同動渦輪葉片加工時間估測

2.全五軸撞擊瞬間脈衝訊號檢知模組
一般在偵測震動和撞擊都會使用加速規當感測器，工具機的撞擊檢知也是。於五軸加工機中最常見的機台撞擊，為加工中主軸(含刀具與刀把)運動軌跡異常，讓刀具碰撞到不該加工的部位，如治具、床台等。另外當主軸不動時，軸向移動時亦有可能導致床台、治具與主軸的碰撞。綜上所述，機台最常發生的碰撞點為主軸，所以將加速規裝於主軸部位，並發展加速規訊號擷取模組。加速規擷取卡透過APP經由EtherCAT介面設定撞擊檢知條件，包括設定觸發碰撞的G值、維持時間、運行模式等等，撞擊瞬間脈衝訊號寬度的檢知寬度為≧0.1 ms。當檢知條件達到時，加速規擷取卡即送出O點通知上位控制器。
如圖2(a)全五軸加工撞擊瞬間脈衝訊號檢知模組架構圖所示，加速規安裝在主軸上，透過加速規訊號擷取卡進行加速規訊號擷取、判別波形振幅大小與維持時間是否超過設定值。若是超過表示偵測到撞擊，送出24 V的訊號給控制器。但考慮到加工環境惡劣(如高電壓高電流馬達驅動器、變頻器)，可能會有許多干擾問題造成誤判。所以，上位控制器利用五個軸向伺服驅動器和主軸驅動器擷取到的力矩資訊，與加速規訊號對比後確認為主軸撞擊(含主軸被撞擊)發生。參考如圖2(b)扭力輔助主軸撞擊檢知方塊圖所示，若控制器收到撞擊訊號，透過PLC的Ladder將I/O點訊號轉換成與CNC控制器之間的C/S點訊號，比對主軸驅動器和五軸向伺服軸驅動器的扭力是否超過門檻值。若代表是撞擊事件，控制系統將立即停止動作，並發送出警報訊息，避免損害擴大。