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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:馬勝銘、蔡淳宇、林豈臣、戴仲裕、彭達仁鑽削參數自主優化與智慧調變系統

近年來於國內外各大工具機展中，皆可看到各大工具機廠發展顫振抑制與參數優化系統。不過當前的製程優化技術多是注重於銑削製程，較少應用於鑽削製程。然而在金屬零件加工製程中，進行深孔加工時經常會遇到鑽削顫振問題，本文將提出一套針對鑽削製程的參數優化與智慧調變系統，透過即時加工振動監控及加工異常振動警示功能，讓加工者能快速了解製程狀態，並在異常振動發生時保護機台。再透過鑽削製程參數優化快速找出加工甜蜜點，維持製程穩定。最後透過參數智慧調變系統，依照加工座標變化自主調變參數，降低因工件動剛性變異造成的振動問題，讓加工者不須因加工座標改變便須停機重新找參數，提升製程效率。

作者:劉祖閔、李俊耀、黃冠瑜、林正軒馬達故障診斷之AI建模實作

工本文介紹馬達故障診斷程序，包括小波轉換、FFT與監督式機器學習。也介紹近年來蓬勃發展的人工智慧（Artificial Intelligence, AI）套件軟體-Python語言，是多數跨平台與嵌入式系統之AI整合首選的語言。進一步以感應馬達為案例說明如何在本體以人工製作故障工件，採集機電訊號資料、整理與建構AI模型，最後以Python實現訊號萃取特徵，及以MATLAB為輔的快速選定AI演算法的方式，達到馬達故障偵測之目的。

作者:李則霖、詹聖瑋基於視覺停車格偵測與多階段控制之自動停車系統開發

隨著當前汽車無人駕駛技術日新月異的發展，國內外車廠紛紛投入汽車無人駕駛技術的研發，其中，自動停車技術為當前重要發展標的之一。而現有半自動停車系統，多採用距離感測器偵測停車空間，需要依賴鄰車以定位停車空間，造成使用者在僅有地上標線的停車格進行停車且該停車格兩旁無鄰車可協助偵測時，反而造成停車不易的現象。本文利用基於視覺的停車格偵測系統，用於即時處理和識別車格線，以提供車輛和格線之間的相對空間資訊。使用基於視覺的算法不需依賴周遭參考障礙物。我們還將視覺資訊與其他感測資訊整合在一起，以改善性能，分析環境和車輛狀態後，制定適當的自動停車規劃。然後，處理器控制車輛的致動器，使自動駕駛車輛能完成垂直，平行和斜向車格的停車任務。因此，本文解決了在沒有參考障礙的情況下在車格邊線區域停車的問題。

作者:程冠倫、梁碩芃應用類神經網路於刀具磨耗估測

刀具磨耗是機械產業的重要議題。近年來主要是使用公式計算或以資料庫紀錄使用時間，以在磨耗到達特定條件時處理刀具。由於計算公式或紀錄使用時間較適用於大量相同工件的情形，面對未來多變且少量的生產趨勢，可能造成估測結果的誤差增加。

類神經網路適用於辨識多樣變化的特徵，或可用於不同工法下刀具磨耗的估測。由於技術演進與計算能力的改良，類神經網路能被應用於工業界，如決策系統或瑕疵檢測等。本文將介紹類神經網路技術簡介，以及應用在刀具磨耗估測的成效。

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:黃仲宏人工智慧技術將讓機器人如虎添翼

作者:謝秉澂、林群惟、陳慶順基於機器學習方法之刀具磨耗預估技術

作者:黃仲宏台灣資通訊產業發展服務型機器人產品的機會

作者:林勇志、黃寶民訊號分析和刀具壽命識別技術研究

作者:謝秉澂、蔣澧、賴柏丞、張知穎塑膠拉吹成型瓶胚加熱溫控研究

寶特瓶的製造技術已廣泛普及，然而對於製造過程中的智慧溫控及節能減耗兼具之控制方法研究仍然相對有限，目前國內吹瓶機製造業者也無相關功能之設備推出。由於吹瓶機加熱系統的溫度控制是影響寶特瓶品質好壞的關鍵因素之一，尤其當面對部分季節早晚環境溫度差異大的情況，吹瓶設備的現場操作人員常需針對加熱系統中特定的紅外線加熱燈管進行數次的調整，且調整過程高度依賴專家經驗，使瓶胚表面的溫度精準控制具挑戰性，加上回收料所製瓶胚對溫度控制的要求更加精確和嚴格，如何兼具智慧溫控及節能減耗已成為吹瓶設備開發業者的挑戰。因此，本文基於深度強化學習架構，建立一加熱系統參數智慧調控技術，在環境溫度變化干擾情況下，能將加熱箱內溫度及瓶胚表面溫度分別控制在目標溫度的±1.5℃及±2℃內。此技術在實際應用上不需改變加熱系統原先的設計，屬於低成本易實現的方案。

作者:黃寶民、王治全、徐立宇、陳敬憲工具機能耗AI預測與精準碳履歷建立技術

在全球低碳節能趨勢下，為響應國際法規和市場對環保的需求，能源監控成為實現永續發展的重要途徑。本研究旨在建立一套設備能源AI監控技術，以解決製造業在全球化背景下面臨的數位零碳轉型挑戰。該研究的訊號擷取模組建立於VMX平台，於加工過程中收集電流、控制器等機聯網資訊。隨後，通過統計方法對收集的數據進行特徵提取，再利用隨機森林演算法進行特徵篩選。建模過程中，選用深度類神經網絡進行分析，結果顯示建模驗證集誤差控制在3%以內。最終，將此模型整合至線上監控系統，實現即時能耗預測。該技術能有效協助製造業精確記錄產品碳履歷，提高能源效率並優化製程管理，從而滿足國際市場對環保與永續製造的要求，為實現智慧製造與可持續發展奠定堅實基礎。

作者:李榮茂、劉瑞弘無人電廠雲端報警系統研製