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傳動系統朝向AI自我預先維護機制技術發展
因應智慧化製造潮流
[作者 盧傑瑞]   2018年09月14日 星期五 瀏覽人次: [467]


在IoT化和AI化的趨勢下,未來不僅僅生產設備,甚至於連設備中的各個次系統單元,也都將發展獨自的資訊系統架構。


因此伴隨著IoT的擴大應用,可以從各式各樣的生產設備中取得各種數據來加以分析使用,使得如何藉由此一能力來提高工廠的生產能力,與業務效率的改善相關技術也相當受到關注。例如,對於生產設備來說,被安裝在設備上的影像感測器與震動感測器等元件,再透過設備的通訊網路和後端伺服設備的AI運算機制,就能夠將觀測到車銑床用的立銑刀等消耗品的劣化數據加以分析判斷,並且完成降低各種生產成本的目標。


就傳動用馬達來看,包括伺服馬達以及自動化加工生產設備等應用,整體市場持續呈現成長的態勢,而電動汽車的應用方面,雖然市場成長並不如預期快速,但因為能源和環境的問題,成長的幅度有加快的現象。


就趨勢而言,伺服馬達以及自動化加工生產設備等應用方面,由於不斷的被追求更精細的加工能力,以及更高的生產效率,因此包含軌跡等的位置確認準確度和反應速度提升的技術都持續的研發中,因此也不斷地提高感測器和馬達的效率,使得在研發方面已經不得不面對,傳統數位控制理論臨界能力上現實的問題,而必須轉而導入更新,例如人工智慧或物聯網的觀念技術。


自動化生產市場需求不斷增加 各業者積極擴產傳動相關元件

在市場前景方面,由於人力不足以及薪資成本持續的上升,將機器人導入生產線已經是全球各大工廠的趨勢,因此也帶動了作為傳動系統中核心單元—伺服馬達出貨的急速成長(圖1)。



圖1 : 由於人力不足及薪資成本持續的上升,將機器人導入生產線已經是全球各大工廠的趨勢。(source:富士通)
圖1 : 由於人力不足及薪資成本持續的上升,將機器人導入生產線已經是全球各大工廠的趨勢。(source:富士通)

根據日本電機工業會(JEMA)的統計,日本各大電機大廠對於自動化設備用的伺服馬達的生產情況,仍舊維持高產能的狀態,各家業者持續擴充生產能力來滿足市場的需求。


三菱電機的伺服馬達營業額大幅成長了20%,產品別方面,由於小型機種的需求仍舊維持強勁,因此不只營業額增加,連出貨的數量也跟著增加,因此負責生產小型伺服馬達的名古屋製作所、中國常熟工廠的產能都已經達到滿載。另一家伺服馬達安川電機,營業額也同樣成長了25~30%,位於埼玉縣入間市的東京工廠和中國的瀋陽工廠也達到滿產能的情況。


因為手機、相機、車用相關應用持續擴大,使得半導體、OLED等銷售量的增加,因此相關生產設備用的伺服馬達訂單也出現大幅度成長。根據日本工作機械工業會的統計,2018年1~6月的累計銷售金額比去年(2017)同期增加了26.1%達到9640億日圓。


對於市場需求的不斷增加,三菱電機和安川電機也分別投入資金進行擴廠的計畫。三菱電機預計投入44億日圓,同時在名古屋與常熟的工廠導入最新的生產設備,將月產能提高到48萬台(伺服馬達26萬台,伺服放大器22萬台),產能比原先增加了70%。


安川電機社長:透過感測獲得生產設備各種數據能力的技術是未來趨勢

安川電機已經在瀋陽工廠進行1.4萬平方米擴建第三工廠的工程,而且將導入可視化觀念的生產管理系統,並且可以和東京工廠的「Solution Factory」進行連結,達到全球生產資訊共享的目標。對於傳動用伺服馬達的前景,安川電機社長小笠原浩曾經在受訪時認為,就現今全球伺服馬達市場而言,並沒有銷售情況不好的區域市場,特別是在美國半導體、中國的智慧型手機、家電產品、一般性自動化設備的需求推動下,具有低耗電能力的逆變器,更是呈現高成長的態勢。


而在產業用機器人部分,由於歐美日等市場的汽車製造業穩定成長,加上中國除漸浮現的勞動人力不足和工資上漲雙重壓力下,對於工廠的自動化、智慧化、和低人力化的生產方案和設備需求,持續有著強烈的需求。在這樣的背景下,伺服類型產品與機器人的市場近幾年呈現大幅度的成長,相信在未來的25年內,都能夠有持續成長的機會(圖2)。



圖2 : 安川電機小笠原社長接受日本媒體訪問時表示,伴隨伺服類型產品與機器人的市場近幾年呈現大幅度的成長,相信在未來的25年內,逆變器和伺服馬達都能夠有持續成長的機會。(source:安川電機)
圖2 : 安川電機小笠原社長接受日本媒體訪問時表示,伴隨伺服類型產品與機器人的市場近幾年呈現大幅度的成長,相信在未來的25年內,逆變器和伺服馬達都能夠有持續成長的機會。(source:安川電機)

而在技術趨勢部分,小笠原社長表示,機器人、自動化設備、輸送設備等的生產線產品,安川電機持續投入大量的研發資源,開發出能夠掌握生產設備各種數據資料的新一代逆變器和伺服馬達。另一方面,並且透過各種感測器,例如,能夠掌握生自動化設備熱變位的溫度感測器等,來收集伺服類型產品的各種資料,並且透過物聯網的網路機制,將資料傳送到後端的處理平台。因此,研發著眼的並非只有工廠或生產線而已,而是已經深入到收集機器人和設備的次系統或各機構單元模組的各項資料。


日立利用內建具有感測器完成預先維護功能

因此,並非只有立銑刀等消耗品可以透過這項技術機制達到預先了解損耗,甚至連擔任設備傳動的動力來源的伺服馬達,也開始內建此一技術能力。


日立開發出在生產設備內建具有感測器的傳動馬達,可以透過感測系統預先分析出傳動馬達和系統相關消耗性零件的劣化程度與預先維護規劃。


這項技術是透過掌握馬達的驅動電流、馬達轉動次數、和Torque電流等數據資料,來感測分析出生產設備內的消耗性零件使用狀態。在馬達的部分,則是採用現有的電流感測器,再配合分析軟體,來推算出馬達使用壽命與現狀。因此透過這一項機制可以達到降低生產設備的消耗成本與停機時間成本(圖3)。



圖3 : 日立開發出透過掌握馬達的驅動電流、馬達轉動次數、和Torque電流等數據資料,來感測分析出生產設備內的消耗性零件使用狀態。(source:日立)
圖3 : 日立開發出透過掌握馬達的驅動電流、馬達轉動次數、和Torque電流等數據資料,來感測分析出生產設備內的消耗性零件使用狀態。(source:日立)

這是利用內建在馬達內部的感測機構,來推估出轉子的位置,而並非採用一般使用位置感測器的設計,因此所發展的這款取代過去技術的非採用感測器控制技術,可以同時達到進行伺服馬達控制及多變量解析等分析,並且透過這項機制能更進一步的開發出伺服馬達的劣化檢測功能。


對於生產設備或機器手臂等來說,為了達到高精度的控制目的,幾乎都是採用可進行高精度動作的伺服馬達,因此採用愈精密的伺服馬達,即使需要相當輕微的負載變動,馬達也可以滿足控制的需要。因此利用這樣的功能原理基礎,可以透過軟體來從伺服馬達的驅動電流獲得轉子轉數與Torque電流、勵磁電流和轉子位置等的內部資訊數據。


安川電機針對滾珠螺桿利用AI開發出預防維護功能

對於傳動系統而言,滾珠螺桿是精密線性傳動與定位系統的重要元件,對於運動性能影響相當大,由於滾珠螺桿的定位精度高、壽命長和可做高速正逆向的傳動及變換傳動等特性,因具上述特性,滾珠螺桿已成為近來精密科技產業及精密機械產業的定位及測量系統上的重要零組件之一。因此,一旦滾珠螺桿出現失效的狀態,就會直接導致整部設備停機,甚至於對內部結構造成傷害。


事實上,會造成滾珠螺桿的失效原因有相當多,包括無預壓或預壓不足、扭轉位移太大、軸承選用不當、軸承安裝不當、螺帽座或軸承座剛性不足、螺帽座或軸承座組裝不當、支撐座的表面平行度或平面度超公差、馬達與滾珠螺桿結合不當、軸承安裝不當、異物進入鋼珠軌道、迴流管凹陷或斷裂、滾珠螺桿肩部斷裂…..等。


其中,螺桿肩部斷裂、迴流管凹陷或斷裂等,都可以透過保養維護的制度來進行檢查或更換,避免因為零件損壞對整部設備造成難以彌補的損傷。但是,在零件凹陷或斷裂方面,除非是有經驗的技師,否則,相當難在現象發生的初期就能發現,並且推測出可繼續使用的時間。


因此滾珠螺桿的失效,會對整個傳動系統造成如此大的影響,在預防維護的部分就成了各大業者的研發方向。針對這樣的需求,安川電機就開發出了可以預防滾珠螺桿失效的人工智慧分析機制,只需要透過監控和分析伺服馬達的Torque波形就能夠進行異常檢測,提早發現與紀錄(圖4)。



圖4 : 安川電機利用監控和分析伺服馬達的Torque波形就能夠進行滾珠螺桿異常檢測(source:日本Itmedia)
圖4 : 安川電機利用監控和分析伺服馬達的Torque波形就能夠進行滾珠螺桿異常檢測(source:日本Itmedia)

這項技術,可以適用在各種製造設備的滾珠螺桿上,利用人工智慧的分析技術機制,在取得來自於伺服馬達的Torque波形資料,在搭配比對Torque指令之後,就能夠分辨出正常、負荷、摩擦、齒隙(backlash)等的狀態特徵。因為對於使用滾珠螺桿傳動系統的設備而言,摩擦的增加、負荷的增減,以及齒隙等狀況,伴隨著設備長時間的使用,會讓這些問題持續累積,而形成傳動系統損壞因子。當損壞因子累積的一個程度後,就會影響到生產的良率、速度及品質。


因此,安川電機可以透過所研發的「Cube-IX」技術,只要取得伺服馬達的Torque波形資料後,就能夠檢測出滾珠螺桿這些微小的變化,並且加以分析,來防治滾珠螺桿突然失效而導致設備停機或損壞的麻煩。


利用感測器與數學式化技術克服工作軸內部共振

無論是機器手臂或自動生產設備等,在工作手臂或工作軸的關節進行運作時,都需要克服所出現微小震動的問題,並且加以消除。馬達所帶動的傳動軸,當進行搖動、停止等的瞬間,都會出現微小震動,當然,這也會和傳動軸的材質、重量、長度等有關,而出現不同頻率的微小震動,更進一步的出現共振現象,而導致機器人或自動生產設備工作軸內部的感測器,出現雜訊以及無法感應到正確的位置。


慶應義塾大學理工學部對此問題,將傳達出來的震動波加以數學式化(mathematical expressions),藉由這樣的理論,可以對馬達等的驅動力進行微調整,即使出現消除多驅動點震動的情況時也能夠予以消除,這樣一來,就可以達到機器人的精密控制,以及生產線上計量器震動的消除(圖5)。



圖5 : 將共振的波動方程式予以數學式化,進行時間差調整,就能消除共振的問題。(source:慶應義塾大學)
圖5 : 將共振的波動方程式予以數學式化,進行時間差調整,就能消除共振的問題。(source:慶應義塾大學)

在此,將共振的波動方程式予以數學式化,當動作開始時,震動波或入射到傳動軸或工作軸裡,然後將震波傳遞到傳動軸最前端,這時,由於入射波和反射波的位相出現位移而發生共振的情況。如果能對入射波和反射波的時間差進行調整,就能夠反轉位相,進而消除共振的問題。


基於這個控制理論,也可以更進一步的消除具有多驅動點機器手臂前端的共振困擾,由於馬達的控制週期是有限度的,因此透過這個方法,理論上可以消除所有的共振問題。


**刊頭圖(source:BAUMA)


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