機械工業網 - 機械產業的入口網站

:::

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:吳柏勳、李日傑、楊宗育、鄭志平、李建毅虛擬公差比對插補命令學習技術

工具機於加工不同的工件時，伺服與控制器參數並不一定適合每一種工件，且機台長時間加工也有零件磨耗及老化的情況，造成生產的品質不佳，需要耗費更多的金錢與時間才能將問題收斂。對廠商而言，商品生產過程中如何提高效能降低消耗便是重要的議題。虛擬比對量測技術可應用於工具機加工控制品質與整機壽命維護，透過實體機台與虛擬模型之動態行為精準映射對應，輔助使用者即時修正切削命令與同步修正預測保養模型。本文將針對可改善機台生產品質之虛擬公差比對插補命令學習技術進行介紹。

作者:林明宗、粘濠偉、李建毅、蔡秉寰命令式疊代學習控制技術應用於多軸循跡運動之研究

本研究提出一命令式疊代學習控制架構，藉以提升多軸控制系統重複輪廓軌跡之追蹤性能以及降低輪廓誤差。此架構最大優點在於，在不改變CNC運動控制器架構下，可以透過疊代學習及更新命令來進一步提升系統性能。本文亦同時介紹三種形式的學習控制器：包含追蹤、輪廓以及混合追蹤及輪廓之命令式疊代學習控制器。最後，本文提出一P形式命令式疊代學習控制器結合零相位濾波器，並實現於配備工研院M100Touch控制系統的三軸銑床上，同時透過兩種不同NC路徑實驗來驗證本研究所提出之方法可提升原本機台輪廓精度達50%以上。

作者:紀佃昀、李宇修、許勝傑、曹子晴機械手臂動態精度提升技術

隨著工業自動化的逐漸普及，製造業者為了因應市場的競爭，勢必往高附加價值產品的加工生產努力，因此具有高製造彈性的機械手臂其加工精度就成為非常關鍵的部分。傳統關節式機械手臂雖然有很好的重現性，但是受到本身機構誤差的影響，很難有良好的準確性。除了準確性外，動態精度也就是即時的軌跡追蹤精度，更與加工品質和產能直接相關。良好的動態精度能使機械手臂在高速的運動下製造高品質、複雜幾何的工件。本文採用一雙迴圈的疊代學習控制演算法來優化機械手臂在動態軌跡追蹤時的準確性與精密度，使絕對精度達0.2 mm，使機械手臂能夠應用在高精度製程。

作者:陳進輝、莊政縉、鄭志平智能車銑複合加工深度應用

加工製程的領域非常重視加工尺寸的精度要高以及加工的效率要好。這涉及了機台剛性、控制器與驅動器的調機、運動控制、主軸轉速、加工切削速度、切削深度及刀具選用等製程參數。可是一般而言，加工尺寸精度和加工效率是互相影響，其中一個高，另一個就低。要突破這個限制，必須在控制方法與加工方法有所改變。本文提出開發程式輔助碼智能重疊控制和雙主軸同期學習控制技術等控制器智能化功能，可以在不影響加工精度情況下，提高加工速度，以及透過學習控制的方式，提高雙主軸同期控制的精度。