機械工業網

歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:潘正堂、楊育昇、張竣傑、王紹宇、孫培原多軸馬達控制於下肢外骨骼醫療輔具開發

作者:趙昌博、王懷三、邱康富、黃介一應用於光學穩定化模組之手震抑制系統開發

作者:郭俊宏國產CNC控制器自動測試軟體簡介

作者:陳靜波、陳羿銘、林怡瑾、解明潔、吳順福、李偉瀚、余允誌智慧製造軟體發展及應用

為因應產業對高效、彈性及智慧型生產的需求，製造執行系統（Manufacturing Execution System, MES）在智慧製造中扮演關鍵角色，提供生產計畫管理和設備監控等功能，並即時反饋生產線狀態和數據。製造控制系統（Material Control System, MCS）則專注於提升工業自動化的效能、彈性及安全性，透過感測器技術、工業物聯網（Industrial Internet of Things, IIoT）及人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的整合，實現即時數據收集與分析，從而做出最佳化的生產決策。進一步，製程異常偵測和切削參數優化可藉由分析製程振動訊號和應用深度學習模型來達成即時監控與品質控管。此外生產過程中還面臨能源管理和資安挑戰，隨著能源成本上升和IIoT裝置的普及，需加強能源管理並引入零信任資安模型，以保護關鍵資產。

作者:林冠廷、林文彬、陳璽在智慧優化快速試產PCB 製造系統

目前PCB產業試產製程中各站多採用人工方式進行參數監控以及手動進行參數調適，而每一輪試產製程間須進行樣品檢查及參數調適，單次製程的時間約需耗時達40分鐘以上，並且單一料號調適週期約需要4~6次，故要能達成快速試產必定需要導入製程智慧化技術，本文提出建立自動化監控製程參數及量測並智慧化進行參數的調適，除了可以大幅縮短樣品檢查及參數調適時間外，利用AI預判斷優化參數系統亦可以有效減少反覆調適次數，減少整體試產時間以及人力成本。

作者:蔡孟勳、洪茂棋、吳相儒應用適應性史密斯控制器於工具機切削扭矩控制

在加工過程中，透過穩定切削力進行加工進給率最佳化不僅可以提升加工效率，亦可以保護刀具。許多研究提出不同的控制方法來進行進給率調變，然而，大部分研究將工具機切削動態進行簡化，忽略插補器與通訊延遲所造成的影響，進給率容易在加工條件改變時產生振盪或不穩定。在本文中，工具機切削動態拆分成四部分進行建模，分別為插補器、伺服傳動、切削模型以及通訊時間延遲。為了確保系統的強健性與克服通訊時間延遲，本文整合線上參數估測器(online parameter estimator)與史密斯預測器(Smith predictor)，提出適應性史密斯控制器(adaptive Smith controller)進行進給率的調變。線上參數估測器不僅可以反映切削條件的改變，亦可以估測刀具磨耗對切削模型的影響，使進給率控制器更加強健。為了驗證本文提出的控制架構能夠有效調變進給率，PI (proportional-integral)控制器、傳統史密斯控制器與適應性史密斯控制器分別用於切削三個不同切深的工件，而本文所提出的控制架構擁有最穩定的效果。同時，透過調整目標切削負載，相較於沒有進行進給率控制的結果，使用本技術進行進給率調變可以提升加工效率達10.5 %。