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應用機器學習方法以振動信號診斷螺旋傘齒輪裝配誤差

為了解決傘齒輪 模數的問題，作者陳冠達 這樣論述：

對於螺旋傘齒輪的製造，已有高端的加工設備及量測設備來確保傘齒輪能具有良好的品質及準確的接觸齒印，但往往因不當的齒輪箱組裝過程，使得螺旋傘齒輪組的接觸齒印不能符合預期標準，造成齒輪箱產生不良噪音或振動而降低齒輪箱的壽命與品質。另一方面，由於不同規格的齒輪模數及齒數運轉時會產生不同的振動頻率與能量，而裝配後各齒輪件的組成亦會產生其他諧振成分，導致在解析振動分析時難以辨別振動發生的主要因素。現今機械學習方法對於各種的訓練資料及物理特徵，能夠有很強的辨識診斷能力，尤其對學習機械振動訊號，文獻上已有相關的成功案例。 有基於此，本研究提出一種利用齒輪箱成品的振動訊號，並使用機械學習模式來學

習檢測齒輪箱內部螺旋傘齒輪，此方法可以代替傳統的目視齒印判讀方法，並不需拆卸組裝後的成品便可進行內部齒輪零件的裝配品質檢測。 在學習數據方面，本研究對不同模數及齒數的齒輪組，分析出裝配的位置誤差，並為車銑複合機用的BMT55及BMT65之2種不同規格的動力刀座，建立一螺旋傘齒輪資料庫用於模型學習訓練。為能夠找出符合所收集資料的最佳學習演算法，本研究測試了5種機械學習模型，分別為決策樹(Decision)，LDA線性區別分析( Linear Discriminant Analysis) 、SVM向量、KNN近鄰演算法(k-Nearest Neighbor)及神經網路( Neural Net

work)。並以其各種準確度指標，挑選最合適的演算法。 測試結果以LDA線性區別分析的模型驗證的準確度100%及效能衡量指標F1 Score的分數100%，其測試結果最佳，也證實機械學習在螺旋傘齒輪的裝配誤差的診斷中具有很高的實用性。 本文實驗成果可以提供現場人員組裝時的墊片尺寸調整參考，能夠減少人工反覆拆裝測試的工時、提升整體組裝效率也確保組裝後成品良率，並且能夠運用於不同的種類齒輪組裝運用，為業界提供一套方便的組裝品質測試系統。

沖床齒輪分析與改善

為了解決傘齒輪 模數的問題，作者林振誠 這樣論述：

沖床於現今應用非常廣泛於各個領域，本研究聚焦於沖床傳動裝置的齒輪分析與改善。沖床之傳動裝置要透過齒輪將馬達的轉速降低至所需轉速，並接受離合器瞬間輸出扭矩，且傳遞功率及負載較大，但是沖床售於世界各地，因此不易更換零件、停機檢修及齒輪負載量測等缺點，因此本論文應用齒輪分析軟體，建立一組齒輪對模型及沖床的傳動系統，並進行分析齒根及齒面之安全係數，接著使用齒輪箱分析軟體整合整個傳動系零件，進行傳動軸撓曲變形分析。最後將傳動軸變形之參數代入齒輪分析軟體，進行分析齒面最大應力分佈情形。在最佳化部分以建立最佳化齒形修整參數，本研究以偏心鼓形修整與鼓形修整之修整量作為目標函數，分別以數值分析軟體Matlab

之基因演算法及序列二次規劃法，結合齒輪分析軟體進行最佳化分析，最後齒輪對最佳化之設計參數代入齒輪分析軟體，分析結果之工程圖提供製造商作為加工參數。