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當期雜誌

作者:祝鈞毅、陳慶順、周子勤線上多預測模型自我學習之實現

作者:吳宗亮、廖錦棋、陳慶順、林長民、王俊傑風力機智慧維護系統應用實例

風力發電機在所有再生能源中具有最接近商業化價格的特質，再者所佔用的土地面積小及周遭可利用土地資源大等的特點，更非其他替代能源所能比擬。風力機若要提昇在目前電網中的可用率，首要著重的一定是系統的可靠度的掌握及提昇。ITRI風力機智慧維護系統提供風力機系統可靠度預測、傳動系統重要元件壽命預測、最佳化風力機維護排程規劃等效益。

作者:王俊傑、蘇瑞堯、陳慶順、吳建峰、劉彥辰多晶矽太陽能電池板內裂瑕疵檢測

本文提出一種用於多晶矽產品內裂之自動檢測方法，透過時頻分析方法對多晶矽產品內裂現象進行訊號處理及分析，其檢測方法是令多晶矽基板產生一微振動訊號，以收音裝置接收音頻訊號，利用時頻分析技術解析此訊號之各種頻率能量隨時間變化的情形，顯現瞬間頻率分佈的改變，並結合人工智慧方法，將時頻資訊以電腦辨識方式，提供智慧化決策技術，避免傳統以人耳聽音或視覺之人工辨識模式容易產生誤判。本技術可應用於檢測多晶矽之相關產品上，使多晶矽產品內裂瑕疵檢測更有效率。

作者:仲維德、吳豐泰、陳慶順、劉彥辰、陳玉雲、王俊傑多重感測訊號融合之智慧組裝應用

現今精密機械將朝向高適應性、高速化及高可靠度等技術發展，藉由智慧自動化感測技術，可建構高穩定及系統化的製造系統。在自動化生產過程中，設備經常需要因應不同製程而調整相關製程參數，如何在頻繁轉換製程中，能夠維持設備正常運轉與品質穩定是廠商面對現今藍海時代的重要議題。因此，一個具備快速換線、即時自動檢測與效能監控功能的高品質自動生產系統，可有效改善人力組裝缺口之問題。

作者:謝秉澂、吳豐泰、陳慶順進給系統動態特徵分析及監測技術

滾珠螺桿可將馬達的旋轉運動轉換成直線運動，並具有高效率、可逆性、零背隙、高剛性等使用上的優點，因而在傳動領域始終扮演重要角色。然而，隨著滾珠螺桿長期高速高負荷的使用狀態下，滾珠的磨耗及疲勞破損是無可避免，此情況會降低螺桿最初出廠時給定的預壓值（preload），進而影響定位時的準確性。因此，若能偵測預壓力是否消失或預估滾珠的磨耗程度，則可預先做適當的處置，使加工設備不會因螺桿失效等突發因素而影響生產時程。但因滾珠存在於螺桿與螺帽之間，無法直接使用感測器量測因滾珠擠壓所產生的預壓力或檢測滾珠之磨耗狀況。由於預壓力的變化會反映在滾珠的滾動頻率上，故本文提出一種基於滾珠螺桿球通頻率（ball passing frequency）變化倍率分析方法與流程，以期能間接推估滾珠磨耗情形，進而發展為滾珠螺桿進給系統之狀態評估與診斷模組。

作者:劉彥辰、陳慶順、仲維德、王俊傑智慧組裝：演算法與組裝案例應用介紹

如何在組裝與壓合作業過程中同時監測分析加工參數變化並提供加工品質判斷為智慧製造上所關心的一個發展議題。本文將介紹可應用在3C產品壓合組裝作業上的線上即時品質檢測技術，並於金屬屏蔽罩壓合組裝實驗平台上完成實作模擬，實驗顯示此一技術可有效提供加工過程正常與否的判斷依據。

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

由於刀具狀態為影響工件品質的關鍵因素，當刀具磨損至一定程度時，會導致被加工件的形狀精度與表面粗糙度不如預期。此外，切削刀具的成本和更換刀具過程的時間成本約占總生產成本的3 %至12 %不等。因此，為有效控制加工件品質與提高生產效率，發展刀具磨耗檢測與預估技術是必要的。對於工廠自動化而言，發展能夠即時進行刀具磨耗預估的技術更是一項重要的任務。基於上述原因，本文嘗試提出一種基於機器學習的刀具磨耗預估技術，以期能提供較為準確的刀具磨耗程度資訊，輔助使用者判斷較佳的換刀時機。為驗證所提方法的可行性，於文中採用PHM 2010競賽所提供的切削刀具磨耗資料進行相關測試。從測試的結果顯示刀具磨耗預估值與實際值之平均絕對誤差比例為9.57 %，顯見所提方法具有良好的預估效果。