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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 工學院
  3. 機械工程學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/93273
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DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor覺文郁zh_TW
dc.contributor.advisorWen-Yu Jyween
dc.contributor.author簡昱辰zh_TW
dc.contributor.authorYu-Chen Chienen
dc.date.accessioned2024-07-23T16:37:21Z-
dc.date.available2024-07-24-
dc.date.copyright2024-07-23-
dc.date.issued2024-
dc.date.submitted2024-07-18-
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[17] 劉建豪、黃育熙,量測原理與機工實驗一,上課資料,p3。
[18] 劉建豪、黃育熙,量測原理與機工實驗一,上課資料,p5。
[19] 煜昕科技有限公司(無年代),LM型荷重元,https://jihsense-loadcell.com/images/lm_i.jpg
[20] 煜昕科技有限公司(無年代),Js101型放大器,https://jihsense-loadcell.com/images/js101_i.jpg
[21] National Instrument(無年代),USB-6210,https://www.ni.com/zh-tw/shop/model/usb-6210.html
[22] Misumi(無年代),Digital Levels - Levelnic DL-S4W, Wired/Wireless, Stainless Steel Base Type,https://us.misumi-ec.com/vona2/detail/223007819541/
[23] 久冠量測儀器(無年代), BIG DAISHOWA LVM-FM無線精密電子水準器,https://www.skcic.com.tw/product/inspect/lvmfm.html
[24] TAKISAWA(無年代),TSL550,https://www.takisawa.co.jp/img/product/tsl550.jpg
[25] Gao, Pan & Liu, Zhihui & Zeng, Ji & Zhan, Yiting & Wang, Fei, “A Random Forest Model for the Prediction of Spudcan Penetration Resistance in Stiff-Over-Soft Clays,” Polish Maritime Research. pp.27, 2020.
[26] Brett Wujek. (2024). Understanding Machine Learning Algorithms,https://www.kdnuggets.com/2017/10/understanding-machine-learning-algorithms.html
[27] 劉智皓,2021/05,機器學習_學習筆記系列(37):隨機森林回歸(Random Forest Regressor)。https://tomohiroliu22.medium.com/%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92%E5%AD%B8%E7%BF%92%E7%AD%86%E8%A8%98%E7%B3%BB%E%88%97-37-%E9%9A%A8%E6%A9%9F%E6%A3%AE%E6%9E%97%E5%9B%9E%E6%AD%B8-random-forest-regressor-a0f7a57c06c4
-
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/93273-
dc.description.abstract水平精度是影響加工精度的一個關鍵因素。如果機器的水平精度不佳,可能導致機床底座上的負載分布不均勻而導致機床底座因為重力產生變形。這種變形會影響設備運動的直線度和角度精度,最終對加工平整度產生負面影響。
目前大部分的研究集中在用於離線的水平精度檢驗,對於實時監測機制的關注較少。為了應對這一問題,本研究提出了一種基於精密設備的實時水平精度監測系統,該系統包括具有力感應能力的智慧腳座和一個電腦應用程式。該系統用於實時觀察腳座上的荷重數據,並計算目標平面的水平狀態。同時開發了一個使用者介面,供使用者監測實時腳座荷重與水平狀態。接著將建構各腳座的標準負載,即水平狀態下各腳座的荷重數值。最後通過人工智慧模型建立腳座負載和目標平面水平精度之間的關係。介面將會顯示各腳座的即時負載與標準負載、計算得到的水平狀態供使用者快速瞭解機台水平狀態。
透過此種間接式的水平精度量測,本研究可以解決目前沒有即時水平精度檢驗方法的問題。透過實驗驗證,以每1mm/m或0.5mm/m為區間對水平精度進行劃分,可分別達到97.6%、90.5%之準確率,而應用回歸方法則可獲得平均殘差為0.0155°之確切角度數值。
zh_TW
dc.description.abstractHorizontal accuracy is a critical factor affecting machining precision. A poor horizontal accuracy can lead to uneven load distribution on the machine base, causing deformation due to gravity. This deformation affects the linearity and angular accuracy of the equipment's movement, ultimately negatively impacting machining flatness.
Currently, most research focuses on offline horizontal accuracy inspections, with little attention given to real-time monitoring mechanisms. To address this issue, this study proposes a real-time horizontal accuracy monitoring system based on precision equipment. The system includes smart footings with force-sensing capabilities and a computer application. It is designed to observe the load data on the footings in real-time and calculate the horizontal state of the target plane. Additionally, a user interface has been developed to allow users to monitor real-time footing loads and horizontal states. Standard loads for each footing will be constructed, representing the load values of each footing under horizontal conditions. Finally, an artificial intelligence model will be used to establish the relationship between the footing loads and the horizontal accuracy of the target plane. The interface will display the real-time load and standard load for each footing and the calculated horizontal state, allowing users to quickly understand the machine's horizontal state.
Through this indirect horizontal accuracy measurement method, this study addresses the current lack of real-time horizontal accuracy inspection methods. Experimental verification shows that dividing the horizontal accuracy into intervals of 1mm/m or 0.5mm/m achieves accuracy rates of 97.6% and 90.5%, respectively. Applying regression methods yields an exact angle value with an average residual error of 0.0155°.
en
dc.description.provenanceSubmitted by admin ntu (admin@lib.ntu.edu.tw) on 2024-07-23T16:37:21Z
No. of bitstreams: 0
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-07-23T16:37:21Z (GMT). No. of bitstreams: 0en
dc.description.tableofcontents口試委員審定書 i
致謝 ii
摘要 iii
ABSTRACT iv
目次 vi
第一章 緒論 1
1.1研究背景 1
1.2研究動機 1
1.3研究目的 4
第二章 文獻探討 5
2.1水平精度重要性 5
2.2支撐地腳重要性 5
2.3水平精度檢測與調整方法 5
2.4人工智慧模型與工具機狀態檢測 6
第三章 系統架構 7
3.1系統架構 8
3.2研究使用硬體 9
3.1.1荷重元 9
3.1.2荷重元專用放大器 13
3.1.3數位類比訊號轉換器 14
3.1.4電子水平儀 15
3.1.5實驗機台 16
3.3研究使用軟體 17
第四章 研究方法 18
4.1水平監控介面 18
4.1.1參數設定與連線頁面 18
4.1.2監控頁面 20
4.1.3數據蒐集頁面 23
4.2數據蒐集與檢驗 24
4.2.1實驗環境 24
4.2.2資料穩定度測試 25
4.2.3資料重複性測試 27
4.2.4訓練資料蒐集方法 28
4.2.5訓練資料分析 30
4.3水平監控模型訓練方法 32
4.3.1數據前處理方法 32
4.3.2分類模型選用 35
4.3.3回歸模型選用 41
4.3.4分類模型訓練方法 43
4.3.5回歸模型訓練方法 46
第五章 研究結果與討論 48
5.1研究結果 48
5.1.1軟體開發成果 48
5.1.2分類模型訓練成果 50
5.1.3回歸模型訓練成果 59
5.1.4不確定度分析 63
5.2討論 64
第六章 結論與未來展望 65
6.1結論 65
6.2未來展望 66
6.2.1水平監控情境未來展望 66
6.2.2水平調整情境未來展望 67
6.2.3其他應用情境未來展望 67
參考文獻 68
-
dc.language.isozh_TW-
dc.subject工具機zh_TW
dc.subject人工智慧zh_TW
dc.subject水平精度zh_TW
dc.subject即時監控zh_TW
dc.subject物聯網zh_TW
dc.subjecthorizontal accuracyen
dc.subjectmachine toolen
dc.subjectinternet of thingsen
dc.subjectreal-time monitoringen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.title精密機台水平監控系統zh_TW
dc.titleHorizontal accuracy monitoring system for precision machineryen
dc.typeThesis-
dc.date.schoolyear112-2-
dc.description.degree碩士-
dc.contributor.oralexamcommittee謝東賢;蒲宏彥;曾文鵬zh_TW
dc.contributor.oralexamcommitteeTung-Hsien Hsieh;Hung-Yen Pu;Wen-Peng Tsengen
dc.subject.keyword工具機,人工智慧,水平精度,即時監控,物聯網,zh_TW
dc.subject.keywordmachine tool,artificial intelligence,horizontal accuracy,real-time monitoring,internet of things,en
dc.relation.page70-
dc.identifier.doi10.6342/NTU202401687-
dc.rights.note未授權-
dc.date.accepted2024-07-18-
dc.contributor.author-college工學院-
dc.contributor.author-dept機械工程學系-
顯示於系所單位:機械工程學系

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