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高科技廠房精密科技技術研討會講師
藍振洋 (Chen-Yang Lan)
助理教授
國立臺灣科技大學 機械工程系
學歷
•美國德州農工大學 機械博士
經歷
- •國立臺灣科技大學,助理教授 (2018/02~Present)
•工業技術研究院,研究員(2010/11 ~ 2014/02)
•科技部工程司自動化學門 109 年度專題研究計畫成果競賽優良獎 (2021)
演講題目
以模型殘差特徵之機械學習於轉動設備狀態監診應用
摘要
無人關燈工廠是多數高科技智慧化廠房設施營運者的遠大目標,姑且先不論其所需投入硬體成本如何高昂,此世紀的宏遠目標所需之技術也絕非單單大數據分析與人工智慧應用可以有效達成。因此,如何有效益的利用感測器建置與資料擷取,獲取最廣泛且準確的資訊,再以此資訊進行運維決策,將是高科技智慧化廠房設施的重要任務。
在高科技廠房運維下,設備狀態資訊關係著設備可利用率與可靠度,更關係著設備運轉之能耗。傳統之震動量測分析巡檢,亦或設備故障再保養之作為,都非於企業永續營運最佳作為。因此,結合轉動設備電壓電流量測之模型式方法與其架構,除了可以獲取有效之設備資訊外,更可作為設備能耗管理之重要依據。本講題內容將對此介紹,主要包括下列:
• 設備狀態監診之模型式方法:轉動設備 ( 感應馬達 / 永磁馬達 )、機械手臂
• 轉動設備狀態監診之模型式技術與訊號式機械學習
• 設備狀態監診各項獲益之一:狀態與能耗
• 未來發展:特殊場域設備應用與能源管理
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