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Tech
Notes
技術專文

1.1 研究動機
因他廠風車火警事件發生後，廠務新工處進行了多個面
向的改善，F14B廠已成廠七年了，風車馬達開始有些老化與震
動現象，本系統為達成先期預警，設置一震動量測系統。現場
架構如 圖1。

圖2、標準版αduino

本次研究始於文獻 [03] 子鴻學長的先期研究並且接續應用
於不同系統上已證明其高彈性與跨越空間的能力，並且在空間
圖1、震動量測系統架構方式與sensor相對位置 /預算受限制時仍然有相當良好的實用性。而於本篇中，將會
詳細敘述於空間較遠，需要跨越樓層等等空間障礙時應用此套
1.2 研究之重要性 架構所達成的優勢。

現行之風車保養維護分為Scrubber塔的月保與風車與馬達
3. 研究方法與系統架設
的月保。而每月量一次震動的量測時長相對來說不能及時發現
問題，本系統使用Arduino為架構核心來建置量測系統，以達 3.1 系統架構
成每日/每周都能觀察到振動頻率的變化，並且預留port點未
於本次研究中，量測設備選SEX103為測試對象，其現場
來如有其他資訊需要擴充亦可以收取相容之數值回傳。
距離4樓的收值的PLC接點約為120M左右其中水平段約95M，
1.3 研究目的 垂直段需高空作業約25M左右。如以傳統方式拉布線需要
15~18萬不等的人力費用。而使用無線通訊技術能在這方面有
為達成能更好的運轉空污處理設備，本研究核心思想是
很好的經濟性。而如果以更多台數來計算的話能節省更多人力
在不增加人力時間與人力成本的情況下，能對系統有更高的
與拉布線的費用，而且可以很大幅度的避免因現場空間不易施
掌握程度。並且能提早察覺因data取樣時長過長導致的潛在風
作所衍生的問題。
險。而一般而言負責人員不會天天時時刻刻去關注所有機台，
有一具有高擴充性的通訊系統則極為容易使用，並且在付出初 3.2 通訊系統
期建模時間後可以漸漸透過廠務的machine learning系統去學
根據參考文獻 [01][02] 提到的做法，使用αduino-PLC來做
習，並藉由交叉比對數據已得到降低運轉風險的目的。
資料收集與回傳，並且於儲存單元上進行資料收集與模型建
立。透過長時間收集健康系統的行為模式來進行異常預測。
2. 文獻探討
αduino架構最大優勢為小巧便宜而具有足夠功能的高彈性運
於文獻 [01][04] 中詳細敘述了大型馬達的震動行為與失效分 用工具，其組成如 圖3。
析，並且於文獻內討論了震動模型與訊號的相互關係，以期能
達到先期預防的目的。
而在文獻 [01][02] 中同時提到建立模型的方法與收值後的數值
分析原則。本篇將採用文獻 的方法來做故障預測，文獻 中
[01]
[02]
有大量篇幅詳述αduino系統如 圖2與其應用的優勢與彈性，其
優點將在後面詳細敘述。

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