智慧切削路徑 優化技術

文◆工業技術研究院 智慧機械科技中心 副研究員 林煒祥、李日傑、林孟秋

工業技術研究院 智慧機械科技中心 副工程師 張仲敏

台灣工具機產業受日圓貶值影響，面臨來自日本及中國的價格競爭。為突破困境，國內廠商需增強設備的附加功能，提升市場競爭力。全球氣候變遷問題加劇，各國推動 2050 淨零排放，企業要求供應鏈執行減碳，這使得節能技術成為競爭關鍵。減少能源消耗成為金屬加工領域的重要目標，工具機設備商需透過附加軟體協助客戶達成減碳目標。為此，開發針對工具機的節能技術，成為未來競爭的關鍵技術。

路徑分析技術

在建立工具機伺服軸的能耗模型之前，需先分析各軸的移動距離，首先藉由解譯 NC 程式以獲取加工路徑，進而計算工具機各軸的移動距離，作為後續模型訓練與最佳化參數運算之用。透過解譯 NC 程式的加工路徑，配合工具機的逆向運動學轉換，記錄各軸在不同轉動角度下的移動距離變化，最終在功率計算上得以計算出最低能耗的移動比例。

功率消耗計算

現今工具機所搭配的驅動器皆支援 EtherCAT 通訊格式，因此在進行資料擷取的時候，可透過網路線取得驅動器訊號，再由控制器進行資料整合並將資料回傳。利用馬達扭力與速度命令的關係式，如式(1)(2)所示，可計算出各軸的功率變化，τ為扭矩、ω為角速度、p為功率。此方法無需額外安裝功率計，相較於傳統方式更具成本優勢，且能滿足區分各軸能耗變化的需求。

伺服軸能耗模型建立

目前類神經網路技術已廣泛應用於工業領域，主因在於其可建立複雜的非線性模型。故本文利用類神經網路架構建立工具機伺服軸的能耗模型。然而此模型採用監督式學習的方式，須先蒐集相應的輸入及輸出資料，作為模型訓練之用。因此本文採用全因子實驗法，將會影響加工能耗的因子納入實驗之中，規劃加工路徑、進給速度、主軸轉速3項因子，每項因子分成5個水準，並設計3個反應變數X軸、Y軸、主軸的加工耗能，在相同刀具、切削深度與同材質的條件下進行加工，記錄不同條件下加工能耗的數據變化，作為後續模型訓練用。

完成全因子法實驗，收集工具機能耗的數據，透過這些數據建立類神經網路模型，但在訓練模型前需先將數據做正規化[1]的程序，再透過 t-SNE 可視化方式判斷實驗資料的可行性，整理完數據後，開始建立類神經網路模型，並利用 HyperBand 超參數最佳化演算法[2][3][4]計算最佳的隱藏層數、神經元數量、學習率及丟棄率。經計算，最佳超參數為2層隱藏層、224/240個神經元、0.3/0.2的丟棄率及0.0012334的學習率。最後，利用 HyperBand 計算出的參數訓練類神經網路模型，並使模型訓練至收斂，如圖1所示。

最佳化低能耗參數計算

本文使用非凌越排序基因演算法 (NSGAII)，進行最佳參數的計算，以下是 NSGAII 非凌越排序基因演算法的流程圖，如圖2所示。

將完成 NC 路徑分析技術與工具機能耗模型，整合至 NSGA-II 演算法中，計算 NC 路徑各軸移動所需之距離、主軸轉速、進給速度，作為模型輸入，定義輸入參數範圍即可進行最佳化參數計算。以旋轉角度範圍0至90度、進給速度範圍1000至3000 mm/min、主軸轉速範圍5000至9000rpm為例，計算結果如圖3所示，紅色為能耗最少的輸入參數，藍色為能耗最多輸入的參數，如圖3(a)所示，根據最好與最壞輸入參數，得到對應輸出結果，紅色為低耗能，藍色為高耗能，如圖3(b)。根據平面加工最佳化結果顯示，最低能耗下所需平台旋轉角度為86度、進給速度為3000mm/min，主軸轉速為5223rpm如圖3 (b)。

加工實驗

完成伺服軸能耗模型與最佳化低能耗參數計算，可解析 NC 程式以計算各軸移動距離、主軸轉速、進給速度，進而推導出最低能耗的加工參數。最後將此技術應用於凱柏 U250i 五軸工具機搭配工研院 M100 控制器，驗證工具機的節能技術。實施流程如圖4所示，首先將 NC 加工路徑輸入至 NC 路徑分析技術中，並計算各軸移動距離。隨後，藉由工具機能耗模型與最佳化參數計算功能，求得最低能耗的加工路徑與加工參數，有效提升工具機的能源效率，達到節能減碳的目標。

分析加工路徑，並計算最佳參數，計算結果平台轉動86.62度、進給速度2952mm/min、主軸轉速5004rpm，將原本加工程式X為主要移動軸，轉換成Y是主要移動軸。比較最佳路徑與原始路徑的功率消耗，原始路徑需消耗大約15.6kw的功率，但最佳路徑只需大約消耗12.5kw功率，由此結果可了解目前使用的凱柏 U250i 五軸工具機Y軸移動比X軸移動消耗功率還要少，如圖5所示。

結論

根據技術成果的驗證，工具機節能技術顯示出良好的節能效果。在凱柏 U250i 五軸工具機搭配工研院 M100 控制器加工驗證，原始路徑的功率消耗為15.6kw，經過最佳參數計算與路徑轉換後，最佳路徑的功率消耗降低為12.5kw，相較於原始路徑，節省了30.5%的功率消耗。這項研究結果表明，所提出的節能技術在Y軸移動方面能有效節省功率消耗。對於需要大量生產的工件而言，導入此節能技術將能大幅改善整體能源消耗，協助國內業者提供具附加價值的節能技術，進而提升產業競爭力。