臺灣博碩士論文加值系統

工業4.0的興起[1]，許多工具機製造商開始發展自動化與遠端監控技術，使機台能增加生產效率並同時監控機台狀態，讓使用者能方便管理機台狀況，而發展自動化系統目的就是為了增加生產力，通常增加生產力必定會讓工具機長時間的運作，長時間的運作會導致特定零組件產生熱源，通常熱源來自切削產生、主軸運轉、平台往復移動摩擦以及環境溫度的變化，在加工精度上受影響的大多是主軸與進給平台的熱變形，而現今國內少數工具機採用室內恆溫或液體冷卻的方式降低熱變形，但此方式仍存在著細微的誤差，為了減少機台產生熱變形的情況，故本研究以監控溫度變化與螺桿變形量的方式，改善機台所產生的熱變形，內容大致分為三部分「三維球心平台設計與製作及演算法推導」、「機台耦合熱變形之量測」以及「智能化監視介面與雲端網頁建置」其中三維球心平台設計與製作及演算法推導主要介紹以繪圖軟體設計三維球心平台後，再透過後處理工法將其完成之過程，並推導球心演算法之詳細過程；機台熱變形之耦合量測主要介紹使用K-type溫度計與三維球心演算法在機台運轉時進行三軸向螺桿熱變形量測，透過K-type溫度計量測其溫度變化與其演算法量測耦合熱變形，再使用倒傳遞類神經網路進行訓練，預測三軸螺桿在加工時之溫度變化下的變形量，最後則是使用機台的G52座標偏移功能將補償值寫入控制器，完成補償功能；智能化監視介面與雲端網頁建置是透過蒐集溫度感測器及機台狀態資料，傳送至MQTT Broke將資料轉為JSON格式並發送出去，再以雲端網頁訂閱MQTT Broker的資料，於網頁上進行即時更新機台當前狀態。本研究開發一量測系統，其量測誤差X/Y/Z方向誤差範圍為±0.04mm /±0.004mm/±0.03mm；針對螺桿熱變形實驗建立了擷取溫度與球心座標的數據系統，以溫度作為輸入使用類神經網路達到即時預測熱變形之功能，將預測之熱變形經手動補償至螺桿X、Y、Z軸後，改善其熱變形約62%、77%、75%；透過物聯網技術建置一遠端監視平台，將機台資訊與溫度發佈至雲端，讓使用者能夠透過網路隨時掌握機台狀況，提升工具機之附加價值與方便管理。

The developing of Industry 4.0, many tool manufacturers have begun to develop automation and remote monitoring technologies, the appliance has been running too long and the heat source is always generated on a component, the heat sources of the machine tool mainly come from cutting, spindle running, table reciprocating motion and the temperature change of environment. Some machine tools are provided with a thermostatic control system or liquid cooling to reduce thermal deformation, but there are still errors. The search divided into three parts: “Design and production of 3D sphere center platform and algorithm derivation”, “Coupling measurement of machine thermal deformation” and “Building intelligent monitoring interface and cloud web pages”. The 3D spherical center platform is designed by SOLIDWORKS software, then uses NX10 to design a processing path. The algorithm of the sphere center is calculated by 3-point spatial coordinates. The coupling thermal deformation is measured by the algorithm of the 3D sphere center and K-type thermocouples, the prediction of coupling thermal deformation applies the backpropagation neural network. The cloud website of an intelligent monitoring system obtains the information of the CNC status by the functions (publish, subscribe) of MQTT communication. This study combines the three systems: 3D sphere center platform, thermal deformation measurement with AI prediction of neural network and intelligent cloud monitoring system for upgrading processing quality. We propose a method to measure the thermal deformation of the screw, measurement errors at the X, Y and Z directions are ±0.04 mm, ±0.004 mm and ±0.03 mm respectively. The temperature and spherical coordinate measurement data are used for the screw thermal deformation experiment. The thermal deformation of a screw improves with being compensated manually in X, Y, and Z directions about 62%, 77%, and 75%, respectively.

摘要...i
Abstract...ii
誌謝...iii
目錄...iv
表目錄...vi
圖目錄...vii
符號說明...ix
第 一 章 緒論...1
1.1 研究背景與動機...1
1.2 研究目的...3
1.3 論文架構...3
第 二 章 文獻回顧...4
2.1 熱變形量測相關研究...4
2.2 熱變形補償相關研究...7
第 三 章 研究架構與方法...15
3.1 研究架構與流程...15
3.2 硬體及系統架構...15
3.2.1 熱溫升量測硬體設備...15
3.2.2 雷射干涉儀組...16
3.2.3 實驗機台介紹...17
3.3 三維球心平台設計及演算法...18
3.3.1 三維球心平台與標準圓棒設計與開發...18
3.3.2 位移計電壓與空間位移轉換...19
3.3.3 電壓值與位移量之多項式迴歸分析推導...20
3.3.4 位移計與雷射干涉儀之線性距離...22
3.3.5 三維球心演算法推導...23
3.3.6 歐拉旋轉轉換座標...27
3.4工具機結構熱變形原理介紹...29
3.4.1 機台本體結構熱變位介紹...29
3.4.2 機台熱變形的改善...30
3.5 機台熱補償原理...31
3.5.1 硬體架構...31
3.5.2 三維球心平台硬體校正...31
3.5.3 刀尖點熱變形之耦合量測...31
3.5.4 倒傳遞類神經預測模型正規化...33
3.5.5 倒傳遞類神經網路之熱變形建模...34
3.6 智能化監視介面與雲端網頁建置...35
3.6.1 雲端平台建置...35
3.6.2 設備層與資料蒐集層...36
3.6.3 MQTT 與雲端網頁建置...36
第 四 章 實驗結果...39
4.1 位移計與雷射干涉儀量測比較...39
4.1.1 量測系統開發與位移計穩定誤差量測實驗...39
4.2 三維球心平台及系統校正...39
4.2.2 三維球心平台成品規格...40
4.2.3 位移計合量與分量校正...41
4.2.4 球心座標精度驗證...43
4.3 三軸向耦合熱變形量測...45
4.3.1 熱變形檢測規範與量測系統介面開發...45
4.3.2 各軸向螺桿熱變形結果探討...46
4.3.3 三軸向耦合熱變形結果探討...48
4.3.4 倒傳遞類神經預測建模與智能化預測系統...49
4.3.5 耦合熱變形補償結果...50
4.4 智能化監視介面與雲端網頁建置...51
4.4.1 智能化監視頁面...52
4.4.2 MQTT Broker雲端訊息管理系統...52
4.4.3 雲端網頁建置...53
第 五 章 結論與未來展望...55
參考文獻...56
附件一...58
Extended Abstract...59

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