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預估微小徑鑽頭加工壽命之智能感測系統

為了解決Intelligent manufact的問題，作者張富惇 這樣論述：

摘要近年來研究微小徑刀具加工的問題，主要是導入大數據分析與演算法的應用，透過人工智能不斷地比對訊號與刀具損壞的特徵，找出刀具的加工壽命模型，以期建立一套智能化的檢測系統。雖然使用神經網路(NN)來監測刀具磨損狀況(TMC)可以透過增加隱藏層和節點的數量達到97% 或更高的精度預測，但是神經網路的局限性包括對數據的學習要求程度高、軟體的計算負擔大(MATLAB、LABVIEW)、過度擬合的傾向以及模型開發的經驗值要很強等綜合條件，而對於測試過程中環境條件不同，如環境噪音、冷卻劑狀態、切削條件變化就要重新生成數據並加載數據進行重新學習，所以建立這樣的學習特徵模型的成本太大。本研究是使用1.0 m

m、0.8 mm和0.6 mm三種微小徑鑽頭，透過啄鑽的切削方式來對於5 mm厚的鋁板進行鑽孔實驗，透過安裝在工件下的3軸力感測器模組，取得鑽孔時的3軸力訊號後轉成頻域訊號，再將頻域數據經由敘述統計的方法，找出切削中3個軸向之間兩兩的相關係數，當正常鑽孔時相關係數的總合會呈現平穩的斜率，當這3個相關係數值的加總值變大且斜率增加時，代表刀具的使用發生了問題，我們觀察了整個微小徑鑽頭的實驗過程中，由初鑽到斷裂的壽命週期中， 3相關係數的加總最大值發生後，就會產生刀具斷裂。透過這種預測方式在不同條件環境下的確定度可以達到100%，使用的設備是擷取頻率僅24 Hz的低頻和訊號來源是用50 N解析度2k

的力感測器，使用的軟體也只用Excel就可完成所有的分析，透過檢視特徵的方式來預估微小徑在加工時的表現狀況，提前換刀的動作，以做為預估微小鑽壽命的依據。關鍵字：微小徑鑽頭、力感測器平台、FFT、敘述統計、相關係數

智慧化雷射切割平台與專家系統

為了解決Intelligent manufact的問題，作者盧立軒 這樣論述：

近年來，雷射產業興起，隨之而來的是加工型態的轉變，目前許多製造業使用雷射切割來取代傳統人力加工，主要原因不外乎是速度快、精度高且功能性佳，但使用雷射設備進行加工需要考量到諸多因素，例如:根據不同的材料進行不同的參數調整；此外，一般雷射切割系統並無法進行3D立體切割，造成其應用領域受限之問題，例如:有一體成形需求之板金、有曲面切割需求之板金等。本研究為提高整體雷射切割效率及達到3D立體切割之目的，利用工業型機器手臂來進行雷射3D切割，並引用專家系統來協助雷射切割的參數調整及最佳化，針對不同的材料進行測試以建立資料庫，再經由模糊專家系統分析來得到最佳化加工參數；結果顯示由專家系統所推薦的加工參數

搭配3D雷射切割系統可得到高品質之切割效果，其切割品質合格率可達約96%，因此本研究所發展之3D智慧化雷射切割平台與專家系統，後續也與傳統雷射加工進行效率比較，結果顯示可提高約75%的工作效率，並可應用於各種板金加工亦或是沖壓品產業。