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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:李孟霖、吳鴻材、王俊傑工業基礎專欄 | 機台監測診斷技術與應用

作者:吳鴻材、曾惠君、王俊傑智慧型振動感測器簡介及應用

得益於微機電感測元件及高效邊緣運算處理器的不斷發展及成本下降，針對機械設備的維護工作已具備從傳統的耗損後維護、預防維護/定期維護等模式順利演進至狀態式維護、乃至預測維護機制之條件。為提升業界對相關硬體技術發展的認知及對後續軟硬整合開發的瞭解，本文以工研院機械所所開發之智慧型振動感測器為例，簡介硬體評估選用與整合、訊號處理流程、測試驗證等關鍵開發工作，以期協助讀者得以瞭解如何以低成本感測、機邊自動分析診斷等功能，促進設備資產的狀態管理與維護效率。

作者:李孟霖、廖禾溱、吳鴻材、王俊傑工業基礎專欄 | 機台監測診斷技術與應用

作者:曾惠君、偕睿仁、王俊傑基於Azure平台之機械零組件預兆診斷雲端服務應用

早期設備故障診斷方式是由專家或現場維護人員透過量測儀器，從機器設備上提取信號，再依據個人經驗進行診斷與維護。隨著設備日趨大型化、自動化及複雜化，機械設備往往要求全日運轉而不能停機，一旦機械設備發生故障而導致整條生產線停擺時，其損失難以估計。為協助國內製造產業升級，傳統生產線將透過自動化、智慧化、物聯網技術，提供機械設備關鍵零組件之現況，使現場人員能即時且全面地掌控設備狀況。本文旨在協助不同應用場域之廠商，透過工研院所開發、基於微軟Azure平台的預兆診斷雲端服務，快速導入資料分析、機器預測保養等智慧化能量。

作者:吳鴻材、偕睿仁、王俊傑預測維護技術的實施方法、現況與發展趨勢

預測維護技術（Predictive Maintenance）因提供了設備維護所需的狀態診斷及狀態預測資訊，因此被視為是可取代傳統消耗維護（Run to Failure）、預防維護（Preventative Maintenance）模式的有效方法。然而，預測維護技術的開發，需透過訊號感測處理、設備聯網、設備健康狀態監測及預測、機器學習（Machine Learning）演算法、機械故障鑑別等跨領域技術的整合，因此大幅提高了業界瞭解技術、掌握技術、導入技術的困難度。有鑑於此，本文將從預測維護技術的實施方法出發，為讀者簡介整體技術的流程。而後將以工研院機械所所開發之預兆診斷系統（Prognosis Monitoring System, PMS）為例來說明技術現況，並針對其系統功能及相關技術做介紹。最後，則將盤點目前技術缺口及未來發展走向，期使讀者對預測維護技術能有基本的瞭解。

作者:許銘翔、蔡伶郁、廖錦棋、王俊傑RAMI4.0架構之閉迴路製造誤差補償技術

因應全球加工機市場講求高效率的生產加工、降低品質瑕疵、提升產品品質等需求，各大智能化加工業者如DMG MORI、MAZAK、FANUC等已紛紛投入工業4.0智能化加工機的軟體技術與控制器開發，因此，本文將針對RAMI4.0架構之閉迴路誤差補償技術作開發，有效解決精密加工工件誤差造成之來源並將其修正，來因應傳統加工業者所面臨之經驗斷層與效率問題。透過工件誤差量測，搭配齊次轉換矩陣與治具、工件座標之關鍵尺寸與作動方式建立誤差轉換矩陣，使用非線性回歸逆推演算法判斷誤差值範圍，並將其結果直接修正於治具，供加工者迅速修正誤差。

作者:王俊傑、鍾宇濤、曾獻毅、沈炳臣、鐘裕亮、康淵智慧型故障診斷技術發展與應用

作者:王俊傑、吳宗亮、鐘裕亮、吳建峰風力發電機之智慧化監測診斷系統概論

作者:王俊傑輕金屬於機械產業應用技術專輯主編前言

作者:王俊傑、王彥傑、鐘裕亮預兆診斷技術發展與應用

作者:陳仁傑、楊智宇、吳天堯、鐘裕亮、王俊傑希爾伯特-黃變換於旋轉機械振動訊號分析與診斷

作者:蔡進發、王俊傑、鐘裕亮預兆診斷技術發展趨勢-工程免疫系統