TWI470385B - 自動化製造器具所用之智慧型狀態監控及故障診斷系統 - Google Patents

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Description

自動化製造器具所用之智慧型狀態監控及故障診斷系統
因使用於自動化製造器具(例如用於半導體裝置生產之自動化物料搬運平台)之機械操作手臂及其他機械化裝置故障，所導致之器材損毀與無預期停工係為一般常見問題，此問題常帶給製造器具之用戶成本上顯著的負擔。其已存在之實施例包括用於自動化製造器具的預防性維修之智慧型狀態監控及故障診斷系統，係預期可減少這類問題發生之風險，藉由提供資訊而用於預估機械操作手臂及其他機械化裝置之故障，且透過於故障發生前，維修其機械操作手臂及機械化裝置以預防，最好是將該製造器具納入定期維修排程部分。此外，於故障發生之案例中，其系統之故障診斷能力係預期可改善其反應性、品質及維修成本。
在過去十年中，一些狀態監控及故障診斷方法已發展用於工業與汽車上應用。
該技術情況係直接應用至機械操作手臂，通常已可以限制存在某區域之一些小故障，例如關節後座力限制、例如故障、不穩定與不一致操作狀態之變化性，以及有限之可用時間序列。
描述用於自動化製造器具的預防性維修之智慧型狀態監控及故障診斷系統，例如用於半導體裝置生產之自動化物料搬運平台。該系統利用所選擇的變數之時間序列，以執行自動化器具的個別元件之狀態估計，例如馬達、編碼器、軸承及齒輪，且當任何元件被識別出有問題狀態發生時，回報一維修要求。該系統對應下列功能包括四層：資料收集、預先處理、分析及推理。資料收集層負責取得於自動化器具操作期間所選擇的變數之時間序列。預先處理層係計算取得的時間序列之特定特徵，例如它們的頻譜。分析層包括伴隨個別元件之特徵評估演算法，且產生一或多個關於每個元件狀態之假設。推論層係推知該系統之最後回應，包括自動化器具之個別元件狀態，以及其自動化器具於正常運作狀態之信度。此系統預期可大大減少因為自動化製造器具的機械元件之預料外故障，所導致之器材損毀與無預期停工。此外，於故障發生之案例中，其系統之故障診斷能力係預期可改善其反應性、品質及維修成本。
 範例器具
用於半導體裝置生產之自動化物料搬運平台，將會使用於自動化製造器具範例中，以描述現在狀態監控及故障診斷之系統。
器具概要
於圖1中，係以圖像描繪一用於半導體裝置生產之物料搬運平台範例。其包括一大氣段、一真空段及一或多重處理模組。
大氣段1包括一圍欄4、一或多個裝載埠5、一或多個機械操作手臂6(Gilchrist 2001)、一或多個基板排列器7(Moura et al.2005)以及一風扇-過濾器單元8。真空段2包括一真空室9、一或多個裝載鎖10、一或多個機械操作手臂11、一或多個真空幫浦12以及多個裂縫閥13，其真空段典型地位於有著裝載鎖10之大氣段1界面、裝載鎖10與真空室9之間以及大氣段1與處理模組3之間。
整體器具操作係藉由器具控制器14以達到協調，其器具控制器係監督大氣段控制器15、真空段控制器16以及一或多個處理控制器17。大氣段控制器15主管一或多個裝載埠控制器18、一或多個機器控制器19、一或多個排列控制器20以及一風扇-過濾器單元控制器21。每個裝載埠控制器18、機器控制器19以及排列控制器20係依次主管一或多個馬達控制器22。真空段控制器16係主管一或多個機器控制器23、控制其真空幫浦12以及操作其裂縫閥13。處理控制器17角色係根據於處理模組3中執行之操作而決定。
在某些情況中，其器具可能實施用於組合兩或更多個控制層成為一單一控制器。例如機器控制器19及符合之馬達控制器22可能組合成一單一中央機器控制器，或是大氣段控制器15能夠與械裝置控制器19進行組合，以消除兩個別控制器單元之需求。
機械操作手臂
如同範例，於其圖1之器具中係使用一五軸直接驅動之機械操作手臂。圖2係提供這樣的機械操作手臂之簡化圖式。對於主要元件之說明註解係列於表1。
參考圖2，建造其機械操作手臂係以一圓柱形框架 201懸掛於一圓形托架凸緣202。框架201係將垂直軌道203與直線軸承204合併，以提供托架205之導引，其驅動方式係藉由經由滾珠螺桿裝置207之無刷直流電伺服馬達206。托架205中含有一對同軸無刷直流伺服馬達208、209，且配備光學編碼器210、211。其上方之馬達208係驅動連接於機械手臂的第一個鏈結214之空心外軸212。下方之馬達208係連接於同軸內軸213，其同軸內軸213係經由帶傳動215而連接於第二個鏈結216。第一個鏈結214中含有一無刷直流伺服馬達217A，其馬達透過兩階段皮帶排列218A、219A，以驅動上方之末端執行器220A。另一個無刷直流伺服馬達217B及兩階段帶傳動驅動218B、219B，係用於啟動下方之末端執行器220B。每階段218A、218B、219A及219B係以輸入與輸出滑輪之1：2比率設計。末端執行器220A及220B藉由真空啟動邊緣接觸或表面接觸吸入之夾具，分別地夾住基板221A及221B。見圖3a及3b，其為設計該夾具之範例。
第一個鏈結214、第二個鏈結216、上方末端執行器220A及下方末端執行器220B，亦分別地稱為上臂、前臂、末端執行器A及末端執行器B。其點A、B及C係指聯結器，亦分別稱為肩、肘及腕關節。點D表示一參考點，指出於符合的末端執行器基板之中心位置。
該機械操作手臂範例之控制系統為分散式型態。控制系統包括一電源供應器229、主控制器222及馬達控制器223A、223B及223C。主控制器222負責監督任務以及軌道規劃。每個馬達控制器223A、223B及223C係執行其一 或二個馬達之位置及目前回饋迴圈數。在圖2中，控制器223A控制馬達208及209、控制器223B控制馬達217A及217B，以及控制器223C控制馬達206。除了執行回饋迴圈數之外，其馬達控制器還收集資料(例如馬達電流、馬達位置及馬達速度)，以及傳送資料流至主控制器。馬達控制器223A、223B及223C係透過高速通訊網路225以連接主控制器。由於關節A為無窮之旋轉關節，因此其通訊網路225係經由集電環226發送訊息。附加電力單元224A及224B分別地使用於支援末端執行器220A及220B之邊緣接觸夾具。
圖3a顯示一真空啟動邊緣接觸夾具系統之圖式。該系統包括一風箱301一端附著於真空線302，且另一端附著於活塞303。在非真空的情況下，活塞會將基板305對於不動之拴塞304方向推，且適當地抓住。在真空的情況下，活塞會縮回並且釋放所抓住之基板。其旗幟位置係用於判斷基板是否出現，以及其夾具是否為夾住或為夾住狀態。
圖3b顯示一表面接觸吸入夾具系統之圖式。機械末端執行器403有著連接於真空線404之兩或更多個孔405。在真空情形下，基板401會往末端執行器403方向拉，且適當地被抓住。末端執行器403係藉由真空感應器402以判斷是否有基板。假使有基板，其感應器會偵測出為真空。
真空啟動邊緣接觸或表面接觸吸入之夾具係使用真空，以要求真空線(連接於外部之真空來源)透過關節而移動至末端執行器，例如利用一真空幫浦。由於關節A及C 為連續旋轉關節，因此使用唇形密封圈227A及227C傳送真空至旋轉關節A及C。
機械操作手臂可能包括額外元件(例如各個馬達之制動器、活動閥及壓力感應器以操作其夾具真空系統)、用於偵測基板於貨架上之嵌入末端執行器的映像感應器，以及用於消除馬達及電子裝置所產生的熱氣之冷扇。在某些應用上，機械操作手臂係安裝於水平轉台上。
該範例之機械操作手臂係為有著許多可能發生故障元件之複雜機械裝置系統。這些元件包括電源供應器、馬達、編碼器、皮帶、軸承、滾珠螺桿、制動器、真空系統元件、通訊系統元件、主控制器、馬達控制器以及冷扇。
典型量測信號
目前狀態監控及故障診斷系統係利用所選擇的信號之時間序列，以執行上列個別機械元件之狀態估計。典型地，下列用於狀態監控及故障診斷之信號為可用的：
(a)馬達PWM(Pulse Width Modulation，脈衝寬度調變)功率：馬達之工作週率為於任何假定時間提供馬達之輸入電壓百分比。每個馬達之工作週率可用於故障診斷系統。
(b)馬達電流：馬達電流係表示其電流會流過每個馬達之三個相位。
(c)實際位置、速度及加速度：這些係為馬達輪軸之位置、速度及加速度。
(d)目的位置、速度及加速度：這些係為控制器命令馬達所獲得之位置、速度及加速度值。
(e)位置及追蹤錯誤速度：這些係為各別目的及實際值之差值。
(f)馬達溫度：此為參照馬達溫度，以及藉由馬達上的溫度感應器所讀取之溫度。
(g)編碼器類比及數位輸出：藉由編碼器所輸出信號之兩個形態以判斷出其馬達位置。
(h)夾具狀態：此為夾具之打開或閉上狀態。在真空啟動夾具之例子，其夾具狀態為感應器鎖住/未鎖住之狀態。
(i)真空狀態：在真空操作夾具之例子，其真空狀態係藉由真空感應器所偵測之是否為真空之狀態。
(j)真空系統壓力：在真空操作夾具之例子，其真空系統壓力係藉由真空感應器所量測知真空等級。
(k)映像狀態：此為映像感應器之打開或閉上狀態。
故障之範例模式
元件故障大概能夠區分為兩種不同型態－逐漸產生之”慢性”故障以及突然發生之”急性”故障。第一種故障可以藉由狀態監控系統於早期故障醞釀階段就偵測出來。早期偵測及修復將能夠幫助避免於操作期間發生無預期故障。另一方面，第二種型態之故障無法藉由它們本身作早期偵測。然而，故障診斷系統能夠幫助診斷出當故障發生時候，且因此會縮短其機械裝置重新回到可操作之時間。不同型態故障發生之範例係列於表2。
故障之選擇範例及其徵候將會於測試設定中學習，類似於圖2機械操作手臂之滾珠螺桿機械裝置。測試設定包括托架之一對鐵道，其係藉由以9極數對透過滾珠螺桿排列之三相開放三角形無刷直流伺服馬達所驅動。其馬達之整流係使用來自連接於馬達軸的光學增益編碼器之位置回饋。為此目的而使用一三相正弦波擴大器。該擴大器會將位置回饋補償器所發出命令之工作週率，轉換成三個伏特數以遍及整個馬達線圈。工作週率可以視為提供馬達的整體電壓之正常量測值。
利用托架之24－mm移動來做測試。由於某些故障模式呈現方向為主之特徵，因此將執行於兩個方向上之移動。於測試期間，需監控及紀錄許多變數值。若這些變數值超出範圍，則選擇馬達之工作週率當成在考量下故障範例模式的特殊特徵之信號。這些故障包括馬達相位發生故障、不正確之變相角、制動器阻力及與外部障礙碰撞。
馬達相位發生故障
馬達一相位之故障發生原因可能是擴大器的六個電橋、馬達的三個線圈、或是於擴大器與馬達間佈線上的錯誤之其中一個問題。其問題會透過於命令馬達工作週率之特定週期特徵自己表現出來，如圖4所示。於該圖中，綠線表示正常操作，且紅色圖表則為馬達相位發生故障。
不正確之變相角
不正確之變相角係可能由初始化不正確設定，或是操作期間編碼器與馬達轉片間相對位置轉換所導致。在此情形下，馬達與控制器之效率需要提供更高的工作週率，以執行其移動，如圖5之文件所示。再次說明，綠色係使用於表示正常操作，且紅色表示不正確變相角。注意其工作週率之增加係為以方向為主，其可區分此故障模式與純阻力之分別。
制動器阻力
馬達會配備一電磁制動器，當提供電壓則打開制動器，且當移除電壓則關閉制動器。當損失電壓時，其制動器可能產生不好的阻力，例如因為佈線上的錯誤，或者假使機械調整不當。如圖6所示，此類型問題係藉由於兩方向移動之馬達工作週率增加，伴隨一週期性元件而發生。該週期係符合滾珠螺桿排列器之一循環。
與外部障礙碰撞
托架與外部障礙碰撞之兩種案例係顯示於圖7中。圖表(a)說明與一軟障礙之碰撞，例如人類組織，且圖表(b)表示與一硬障礙之碰撞，例如於機器工作空間之障礙。使用相同色彩編碼於上述兩故障模式。於案例(b)中，其馬達工作週率係限制於±65%，且藉由一安全機器使馬達會失去作用，以防止因產生過多電流及增加的熱氣造成測試系統之損害。
智慧型診斷系統
該預防系統係利用可能呈現的選擇變數之時間序列，例如藉由第四節所列之量測信號，以識別出逐漸式與立即式故障，例如第五節所列之故障。該系統提供兩個不同之功能：健康監控及故障診斷。
健康監控之目的在於執行自動化器具之個別元件狀態估計，以及當識別出任何元件發生問題狀態時回報一維修要求。此資訊可以使用於預防性維修，以減少器材損毀及因預料外故障之無預期停工。另外，該預防系統能夠調整自動化器具之操作，以保持器具於可運作之範圍內、以減少於處理關鍵性能特徵故障之影響，及/或以增加發生致命性故障之時間，以便該器具能夠繼續運作直到能夠維修的時候，例如直到此器具執行定期性維修時。
另一方面，故障診斷之目的在於補充或減輕操作者之故障區分及排除任務，包括診斷錯誤碼及互動是診斷螢幕。這是可預期能夠改善反應性、品質及維修成本。
該預防診斷系統之特色為系統能夠方便地以階層式或分散式方法來實現。這是意謂著需要用於健康監控及故障診斷目的之資料，係使用在有足夠智慧以處理目前資料之最低等級上。
例如，馬達之健康監控及故障診斷係要求PWM及電流資料，如同其馬達之參數，且藉由馬達控制器來執行，如圖1之控制器22。然後回報結果至更高階控制器，在此特定案例中係回報至機器之主控制器，例如圖1之控制器19。此方法會消除來自馬達控制器至機器控制器，其即時PWM及電流之資料流需求，如同機器控制器得知所有馬達參數之需求。另一範例，執行追蹤錯誤及馬達扭力之分析(呈現目前動力及動態模型)係藉由機器控制器，如圖1之控制器19，且將結果傳至下一等級控制器，例如傳至圖1之大氣段控制器15。進一步範例，其生產率及重複率效能之監控，係藉由主管一器具段之控制器，例如圖1之大氣段控制器15，存取需要提供用於這樣監控活動資料之所有元件。在此案例中，其資料係限於計時及位置量測資訊，以用於選擇之一連串操作上。
值得注意其階層式或分散式方法係不同於現行集中式趨勢，亦稱為電子診斷(e－diagnostics)。於電子診斷(e－diagnostics)中，用於健康監控及故障診斷之所有資料必須傳送給高等級控制器，如圖1之器具控制器，且於此高等級控制器進行分析。此方法要求非常大量的資料，從低等級控制器以所有通路傳導至高等級控制器，通常為即時傳送。另外，該高等級控制器需要儲存自動化系統之所有元件參數，例如馬達參數或機器之動力及動態模型，以能夠處理收集之資料。
應該可以瞭解其階層式或分散式分法，係可視為目前健康監控及故障診斷系統之更好的實現方法。然而，假使要求集中式，則本發明系統亦可以用集中式設定來實現。
架構
參考圖8，本發明系統包括下列功能之四個階層：資料收集、預先處理、分析及推論。該系統之操作係藉由健康監控及故障診斷管理者而使其協調。
資料收集層
資料收集層負責取得於自動化器具操作期間所選擇的變數之時間序列。資料收集層係考慮規格化被記錄之信號及變數、設定用於資料記錄之取樣週期、設定用於資料紀錄之觸發模式(例如發生事件、於移動開始時、於移動結束時、當大於臨界值時、當於低於臨界值時，有延遲時)、設定記錄之樣本數及/或停止資料記錄(例如當於特定值時、發生事件時、於移動結束時、發生錯誤時、有延遲時)。
預先處理層
預先處理層係計算取得的時間序列之特定特徵。如一範例，此可能包括簡單的數學運算(例如加、減、乘、除)、最大值、最小值及平均值之計算、傅立葉轉換、小波轉換及各種不同數學模型評估。
分析層
分析層包括伴隨個別元件之特徵評估演算法，且產生一或多個關於每個元件狀態之假設。例如該分析層可能包括編碼器信號分析，馬達PWM及電流分析、電源供應器電壓分析、追蹤錯誤分析及機器扭力分析。其演算法係利用不同方法從簡單臨界值規則排至模糊邏輯、類神經網路、迴歸分析及圖形識別技術。
推論層
推論層係基於從分析層取得之假設推知該系統之最後回應，包括機械操作手臂之個別元件狀態，以及其機械操作手臂於正常運作狀態之信度。該推論層係架構唯一專家診斷系統，其係利用各種不同方法，例如根據布林邏輯、模糊邏輯或類神經網路。
HMFD之管理者
本發明系統之四層係藉由健康監控及故障診斷(HMFD)管理者而使其協調。管理者係配置用於一假定之機械操作手臂層級、判斷哪些資料應該記錄且何時記錄、當資料準備完成時會觸發處理於預先處理層之資料、初始化於分析層所產生之特徵分析、以及當完成分析時於此推論層中觸發執行決定。
管理者會協調以三種不同格式之資料收集處理：資料收集可能於機械操作手臂正常操作期間之任何時候，或是當機械操作手臂執行特定預先判斷之操作時，其操作亦為本身定期操作之一部分(當將電流信號與基線數據比較時此格式為合適)，或是觸發資料收集於定期間隔時，如其機械操作手臂執行一套特別預先設計用於健康監控及故障診斷目的之樣版操作。
典型地，於正常操作期間記錄大量資料必須限制為絕對最小值，以偵測其機械操作手臂之下降的正常運作狀況。當偵測出一可能之問題時，管理者會初始化額外資料之收集以精確地診斷其問題。管理者亦初始化特別預先設計用於健康監控及故障診斷目的之樣版序列。此序列會規格化為一特定故障模式或故障模式之一分類。
下列次小節係討論各種不同之故障偵測方法。每種方法係適合特定故障型態之偵測與識別。每種方法包括如上所述之四個步驟，即資料收集、預先處理、分析及執行決定(推論)。大部分方法係利用於一典型自動化製造器具中立即可用之信號及感應器。這是因為額外之感應器一般而言會增加其系統之複雜度，因而增加整體成本以及產生更多發生故障之機會。
能量逸散之監控及分析
此方法係適合用於實現早期偵測機器故障之系統。此方法之基本原理為因該機器之機械或電子元件所降低性能而造成之故障，會導致該機器之整體操作效能減低。因此，藉由監控其機器能量逸散之確定量測值，能夠於早期發生階段偵測出這樣的故障。一些導致效能減低之故障範例為：損毀或排列錯誤之軸承、失去潤滑、阻礙機器之移動、機器上永久磁鐵之退化及發生故障之馬達制動器。
於機器操作期間能夠監控數種型態之能量逸散。
機械能量逸散
能量逸散之量測為於機器一連串操作期間之總機械能量逸散。此假定係藉由下列運算式：
在此τi及θi為個別馬達之輸出扭力及角速度，而N代表於機器中之馬達數量，△T為機器連續操作之持續時間，且△E pot 為機器之勢能改變。其名詞△E pot 包括引力勢能之改變及儲存於主從元件像彈簧及風箱之能量。勢能改變為用於假定連續操作之常數，且能夠經由於機器開始與結束位置之勢能差值而計算出來。於總機械能量逸散上之增加(超時)係將指向因機械元件降低性能所導致之故障。
電子能量逸散
另一種能量逸散之量測為於機器一連串操作期間之馬達內總電子能量逸散。此假定係藉由下列運算式：
在此V i為輸入馬達之電壓且I i為馬達輸入電流。於總電子能量逸散上之增加係將指向因機器的電子或機械元件降低性能所導致之故障。
個別關節中之能量損失
藉由監控機器個別關節中之能量損失，係能夠取得發生故障元件位置之有用資訊。例如，於每個個別關節中之機械能量逸散，亦能夠提供有用資訊於特定關節中發生故障之軸承或制動器。下列運算式係假定該機器關節i 中之機械能量逸散：
類似於機械之運算式，差別在於個別馬達之電子能量損失，同樣亦提供有用資訊於特定馬達之即將發生的故障上：
基於狀態監控之能量逸散係能夠實現於真實系統中，以下列兩個方法其中之一：第一個方法係假設有存在之移動序列，其為機器之重覆會超過延伸週期時間。這樣移動序列能夠使用於正常狀態監控及故障診斷之樣版。於能量逸散、扭力及其他動作特徵上之資料，係能夠對於一正常機器進行測量，且為往後使用進行儲存。因為抓住基板之機器連續從事於一些站台間運送，所以實現將基板從一站台傳至另一站台之移動序列，將會合乎用於健康監控之樣版序列。第二個方法係涉及”正常”機器模型之發展(例如使用類神經網路)，且使用此模型以計算於正常機器中之能量逸散。此模型計算之能量逸散係能夠比較實際能量逸散，以判斷是否於超時能量逸散上有所增加。
透過此方法能夠偵測出下列型態之故障：馬達磁力衰退、定片排列錯誤、較高之連接器阻力、太高之皮帶張力、任何移動元件所增加之摩擦力、有缺陷之球形軸承、制動器阻力出現不正確變相角、一相位發生故障。
頻率回應分析
機械操作手臂之參數改變可能伴隨著一正常運作狀況問題，其係能夠使用頻率回應分析而識別出。在此方法中，該機器之頻率回應會與機器於正常狀態下初始取得之基線頻率回應進行比較。其比較係根據未加工資料，或是根據藉由未加工資料之參數估計技術所得到之轉換函式及其他數學表示式。
典型地，因為通常會將動作路徑設計成對於該機器結構影響最小的情形，所以用於頻率回應分析之資料必須能夠從機器正常操作期間取得。因此，當該機器不用於定期操作時，則需要開始進行資料收集處理。當透過編碼器於每個位置之讀數監控機器之回應時，能夠藉由命令機器至預先定義格位置，以及將刺激信號投入馬達以取得資料。其刺激信號可能為白色或粉紅色雜訊、掃頻諧波信號或單頻諧波信號，而其頻率為關注頻率範圍內特定步驟之遞增變化。
藉由頻率回應分析所識別出之正常運作狀況問題，係從鬆散之機械硬體問題延伸至磨壞部分及不正確之皮帶張力問題。
扭力殘留之監控及分析
從呈現整體正常運作狀態下降之機器所收集之資料，能夠於往後分析以判斷出所造成之特定故障。影響該機器正常運作狀況之故障識別係參考如同故障診斷之做法。不同於上述小節中所描述之健康監控方法，沒有完整之故障診斷方法可以自動產出這型態之故障。每種型態之故障都有特定特徵，其需要藉由分析其追蹤之資料而識別出。
扭力殘留分析能夠識別出發生於機器中之特定型態故障。此方法係根據比較該機器操作期間所取得之扭力資料，與該機器所呈現正常行為之扭力資料。呈現正常行為之資料不是如用於所選擇的移動序列樣版之初始儲存的未加工資料，就是從該機器模型中取得。
用於所選擇的移動序列樣版之未加工資料儲存
此方法係假設有存在之移動序列，其為機器之重覆會超過延伸週期時間。這樣移動序列能夠使用於正常狀態監控及故障診斷之樣版。於能量逸散、扭力及其他動作特徵上之資料，係能夠對於一正常機器進行測量，且為往後使用進行儲存。因為抓住基板之機器連續從事於一些站台間運送，所以實現將基板從一站台傳至另一站台之移動序列，將會合乎用於健康監控之樣版序列。於一站台延伸位置之”調整(settle)”事件能夠觸發以開始一樣版移動序列，而且於下一站台延伸位置之調整事件係能夠觸發以結束健康監控之移動序列。因此可能會有多個樣版序列，以用於每對站台。此方法之主要缺點為只有其移動參數保持不變，則參考用於移動序列所收集之資料才會有效。
分析之機器模型
藉由用於假定之機械設計分析所得之動態模型，係能夠呈現一機器之正常行為。一旦取得該模型結構，則根據相關機械元件之實體所有參數以計算該模型之參數、通常以CAD模型輔助幫忙或是使用參數估計技術試驗地獲得機器之正常行為。此方法之缺點為對於不同的機器手臂裝置之配置，需要取得個別之動態模型，且某些現象(例如摩擦力)係困難地能以要求之精確值加以分析描述。
基於機器模型之類神經網路
如另一種分析模型，從一正常機器所取得之資料能夠用於建立起機器動態之類神經網路模型。因此，相同型態之類神經網路係能夠使用於機器手臂裝置之多重配置、容易地自動化訓練調整其模型，以及類神經網路模型通常能夠表示難以分析描述之複雜實體現象。
根據扭力殘留分析所識別出之範例故障，會減少有效馬達能量及週期阻力，其案例將於往後研究更多細節。
追蹤錯誤之監控及分析
追蹤錯誤之監控及分析為一個能呈現正常運作狀態發生問題之方法。追蹤錯誤係定義為機器之假定軸或元件位置與用於此軸或元件之命令(目的)位置之差值。此健康監控方法係根據比較機器定期操作期間對於所選擇之操作樣版序列所收集之追蹤錯誤資料，與當機器於正常運作狀況下初始獲得之基線資料。於相同操作狀態下棋追蹤錯誤之改變或趨勢係可以指出正常運作狀態發生問題。
聲音信號及結構振動之監控及分析
另一種對於即將發生之故障更佳的偵測，為監控其機器上各點之聲音信號及結構振動。藉由偵測聲音信號及結構振動信號的功率頻譜之明顯位移，能夠預測出即將發生之故障。例如，有缺點之軸承或有摩擦之皮帶將會造成聲音能量等級的增加，而且於信號功率頻譜中出現新”尖端”。藉由功率頻譜之”尖端”位移，能夠偵測出皮帶張力之改變。
藉由使用將麥克風放置於機器各個不同點，以能夠量測出聲音能量。藉由機器各個不同點之加速度計，以能夠量測出結構振動。類似於上述能量逸散之方法，基於正常機器之功率頻譜，其機器重覆動作會超過延伸週期時間之特定移動序列，能夠使用當成樣版序列與有缺點機器進行比較。此方法能夠使用於分析出下列型態之故障：皮帶張力之增加或減少、鬆開之扣件、軸承摩擦力之增加及移動元件之摩擦。
熱氣逸散之監控及分析
熱氣逸散為另一種形式之能量逸散。機器上各個不同點之大量熱氣逸散也能夠使用於預測即將發生之故障。導致於移動元件間有較大摩擦之任何故障，將會導致較高等級之熱氣逸散。另外，馬達中較高電流等級與螺線管開關也將會導致較高等級之熱氣逸散。較高馬達電流等級依次為許多不同型態故障之結果(見表2)。
熱氣逸散之監控也能夠透過於機器上重要的點掛載紅外線感應器。熱氣逸散亦與溫度變化率成正比。能夠量測溫度係使用馬達及遠端控制器內部之溫度感應器。此方法能夠使用於偵測出下列型態之故障：馬達磁力之衰退、不正確之馬達相位角、排列錯誤之定片、軸承摩擦力及制動器阻力之增加。
編碼器信號之監控及分析
每個編碼器之類比信號輸出包括兩個有相等振幅之正弦波信號，但其正弦波信號會彼此互相相位偏移達90度。藉由監控信號之振幅與相位所有參數能夠偵測出下列缺點：相位差亦之改變係指出編碼器讀取頭調準錯誤或是編碼器磁碟晃動；振幅之改變係指出編碼器磁碟中出現碎片。
不是能夠於正常操作期間就是於特定動作模式期間，監控類比編碼器信號以達成故障診斷之目的。目的動作模式係為會導致固定頻率正弦波信號之固定速度動作。
數位感應器輸出之監控及分析
數位感應器為開/關感應器，其係放置於機器之不同的次元件中。藉由監控及紀錄形態轉變時間，係能夠偵測出特定型態之故障。不是能夠於正常操作期間就是於特定操作期間，紀錄其形態轉變時間以設計用於診斷上。
真空感應器為數位感應器，其轉向開即表示出現特定等級之真空。真空感應器之形態轉變時間資訊能夠使用於判斷下列缺點：真空啟動邊緣接觸夾具或表面接觸吸入夾具之案例(圖3a及3b)、於夾住與未夾住期間之形態轉變時間變化，係可以指出真空系統特定段之裂縫或障礙。
真空啟動邊緣接觸夾具有額外感應器，以偵測出活塞位置(圖3a)。假使有一真空裂縫或者假始於真空系統中有一障礙，則此感應器之夾住轉變時間會增加。
為了此文件目的，用於偵測保險絲燒斷之電路亦歸於數位感應器之分類。
類別感應器輸出之監控及分析
類比光學感應器係使用於基板排列器中排列基板。從這些感應器所輸出之類比信號會透過類比轉數位之轉換器傳送，且藉由控制器來讀取。由信號振幅可判斷於排列器中晶片之異常行為程度。任何來自LED(發光二極體,Light Emitting Diode)來源之信號強度衰減係需要偵測出及說明。此衰減可能是因為LED來源退化。
經由監控排列器之感應器狀態，能夠週期地於排列器沒有任何基板時執行LED來源水準測定。其LED來源之衰減能夠藉由控制器軟體補充，及/或提供電壓至LED來源以調整。
提供一類似之監控及分析方法給基板映像感應器。
以類比輸出之壓力感應器能夠使用於監控夾距真空系統之狀態；其優點除了提供轉變時間外，還提供真空等級之測量。
視訊信號之監控及分析
一視訊攝影機係掛載於機器之工作空間且連接於控制器。該控制器能夠處理視訊影像，以及偵測特定型態之故障。例如，視訊影像能夠使用於判斷該機器之重覆率。當機器於特定位置時，就能夠捕捉及分析機器的末端執行器之視訊影像。可以使用圖形識別工具分析其影像，以判斷末端執行器之特定特色位置上是否有明顯之偏移。
視訊攝影機亦能夠直接安裝於機器之末端執行器上，以監控機器執行之挑選及放置操作，包括邊緣接觸夾具之操作。能夠記錄產生之視訊，且用於挑選及放置操作期間之故障診斷上。對於無法由操作者觀察出及/或難以重製之極少發生的故障，這是非常有用之工具。
通訊網路流量之監控及分析
通訊網路之狀態監控係透過遍及該通訊網路個別鏈結之錯誤率(即每傳送特定大量資料所發生之一些錯誤)。此方法特別實用於監控其運載通訊信號之滑動環狀態。
此外，能夠監控於馬達控制器之致命性通訊網路故障，係藉由主控制器透過網路節點監視。在此方法中，例如主控制器會監控藉由每個馬達控制器所傳送的週期狀態訊息之出現。
同樣地，能夠偵測出於主控制器之致命性通訊網路故障，係藉由馬達控制器透過心跳監控。在此案例中，例如馬達控制器會監控來自主控制器之週期軌道架事變。
皮帶張力之監控
能夠監控於自動化製造器具中驅動機器鏈結及其他元件之皮帶張力，如圖2之皮帶15、18A、18B、19A及19B，係透過偵測皮帶與相符之皮帶張力間力量之感應器。當機器固定於一假定位置時，典型地讀取該力量。其力量之變化或趨勢係指出正常運作狀況發生問題。
再者，藉由機器操作期間之感應器偵測出其力量，其能夠使用於估計藉由符合的帶傳動所傳送之扭力。此資訊能夠使用於縮小問題至機器之特定元件。
例如，假使含有兩階段帶傳動之馬達(如圖2含有帶傳動18A及19A之馬達17A)輸出比預期更高之扭力，且藉由兩個保持正常之階段傳送扭力，則於帶傳動之第一階段前機械裝置中就會存在問題。然而，假使第一階段傳送高於正常之扭力，則問題會存在於帶傳動之兩階段間。最後，假使兩階段都傳送不正常之扭力等級時，則問題會存在於帶傳動第二階段後面之元件。
冷扇之監控
冷扇通常利用於移除馬達及電子裝置之熱氣。假使馬達及電子裝置遭遇冷卻之能量逸散與其溫度間有一關係，則能夠監控冷扇及空氣輸送管之狀態，透過馬達及電子裝置遭遇冷卻之溫度。
機器位置重覆率之監控
能夠監控機器之位置重覆率係透過外部固定之感應器。當機器於定期操作期間停止時，或者當命令機器移動且停於特定用於重覆率檢查目的之預先定義位置上，該感應器係能夠測出機器末端執行器之位置。另一種方式，其感應器係掛載於機器末端執行器上，且測出外部固定特徵。如另一種方式，可以使用攝影機成為外部固定裝置或掛載於機器上。
基板位置重覆率之監控
同樣地，使用外部固定之感應器係能夠檢查基板位置重覆率。此檢查能夠呈現基板排列器、基板於機器末端執行器上滑動(例如支撐升降台之灰塵或支撐升降台之器材退化)、夾具發生故障、關於挑選或放置基板的站台其機器末端執行器之調準錯誤、造成基板”易位(walking)”等問題。描述於Hosek 2002之方法係適合地使用於取得必要之資料。另一種方式，能夠將攝影機使用於此目的。
維修要求
當偵測出正常運作狀況發生問題時，本發明系統會以下列方式之一發佈維修要求：設定警報器、通知操作者或通知更高等級之控制器。
操作調整
除了維修要求之外，本發明系統還能夠調整自動化器具之操作，以維持器具功能於可用之範圍內(例如當馬達無法輸出預期之扭力時，則藉由減低加速度及速度等級以維持)、以減少處理於關鍵性能特徵上故障之影響(例如假使追蹤錯誤超出規格值，則藉由改變速度設定以減少)與以延長發生致命性故障之時間，以便使器具能夠執行直到進行維修或是直到下一次定期維修時間點。
診斷錯誤碼
於故障情形中，本發明系統會報告錯誤狀態。每個錯誤狀態係藉由單一錯誤碼表示。可以發佈要求至系統，以對規格化之錯誤碼提供言辭上之描述。
診斷資訊之記錄
錯誤狀態係能夠自動地記錄於一記錄檔案中。對於每個錯誤狀態所記錄之資訊，係包括相符之錯誤碼及當錯誤發生之時間。本發明系統也會保持追蹤自動化器具及/或其次元件開啟之時間、器具及/或其次元件執行操作(循環)之次數、器具及/或其次元件之利用、於器具及/或其次元件故障間之時間、於器具及/或其次元件故障間之操作(循環)次數以及至器具及/或其次元件下次定期維修之操作(循環)的時間及/或次數。
互動式診斷螢幕
本發明系統包括互動式圖形使用者介面以呈現健康監控及故障診斷之結果，且透過額外之故障排除程序及/或透過修理程序以引導維修人員。
範例之測試資料
此節為描述用於本發明健康監控及故障診斷系統所選擇的方法之範例測試資料。
能量逸散之監控及分析
如上述說明，此方法係適合用於實現早期偵測機器故障之系統。此方法之基本原理為因該機器之機械或電子元件所降低性能而造成之故障，會導致該機器之整體操作效能減低。因此，藉由監控其機器能量逸散之確定量測值，能夠於早期發生階段偵測出這樣的故障。一些導致效能減低之故障範例為：損毀或排列錯誤之軸承、失去潤滑、阻礙機器之移動、機器上永久磁鐵之退化及發生故障之馬達制動器。此外，藉由其位置上邊緣不穩定及電流回饋控制迴路所引起之振動，亦會導致能量逸散之增加，因而可以使用此方法進行偵測。應該注意的是其能量損失僅指出於機器及相關之關節中出現故障。可能需要使用補充方法以縮小該故障之原因。
使用五軸之信任(Reliance)機器收集於正常操作期間能量逸散之資料。此機器類似於圖2之範例機器。使用嵌入該機器控制器之追溯機械裝置，於每次機器執行一伸出移動從非放射狀站台夾取基板時，下載馬達扭力及馬達速度之資料。於整個移動包含機器從停止開始一直到移動結束進入停止狀態之持續期間，收集扭力及速度之資料。因為此特定之移動不涉及Z軸之動作，所以於引力勢能中沒有改變，且於理想無摩擦狀況下其能量逸散淨值將為0。另一方面，當機器於相同平面上之兩點間移動時，對於真實的機器還是會有能量逸散之正淨值。此能量逸散係因為機器元件如軸承及螺線管中之摩擦。
用於正常機器之能量逸散
圖9顯示於正常狀態下機器於連續伸展移動至偏離中央的站台期間之能量逸散圖。
以不正確相位角用於機器之能量逸散
經由改變t1馬達(圖2之馬達9)之相位角係為人為所引起之機器故障狀態。對於相同線圈電流而言，不正確相位角會導致較低之馬達扭力輸出。因為實際上要求馬達之扭力輸出需維持相同，所以馬達電流必須增加。此依次會導致較高電阻能量損失。其導致之較高電壓係表示成於回饋控制器中實際扭力之較高值。此實際扭力之較高值係使用於計算其能量逸散。圖10係比較不同相位角之連續伸展移動之能量逸散值。
超時能量逸散之變化
如見圖9及10，能量逸散值於連續伸展移動期間呈現小幅變化。然而，對於該決定之機器，能量逸散經過於一段長週期時間會呈現下降趨勢。圖11顯示其相同機器於30天間隔後之能量逸散資料。圖12係比較一正常機器於30天間隔之能量逸散情形。於所有類別之能量逸散中下降了5%。此能量逸散下降之原因尚未判定。在此問題上需要更多分析。
無法藉由監控能量逸散而偵測之故障
有某些型態之故障可能不會導致可察覺的能量逸散增加，因此不能夠藉由監控能量逸散而偵測。下列為兩範例：1.編碼器磁碟之灰塵所導致不正確之讀取位置；2.因邊緣穩定伺服馬達所產生之振動：即使能量逸散有所增加，仍然不夠明顯至能夠偵測出。
扭力殘留之監控及分析
從呈現整體正常運作狀態下降之機器所收集之資料，係能夠進一步分析以判斷出所造成之特定故障。如第6節中所指出，一基於扭力殘留之分析技術，係能夠識別出發生於機器中之特定型態故障。
有效之馬達能量減低
如不正確馬達相位角或永久磁鐵消磁之故障，會導致馬達有效扭力常數減低。因此要求更高之馬達電流以用於相同扭力輸出。扭力殘留係定義為於故障狀態下扭力與正常狀態下扭力間之差值，與正常狀態下扭力成正比。此可藉由顯示於圖13取得以用於剃刀(Razor)轉台之資料加以說明。收集資料係於轉台完成一動作路徑時，其動作路徑係定義最大加速度為4,500mm/s2 、最大速度為900mm/s、起始點於x＝0及結束點於x＝1,000mm。圖14顯示與標稱扭力相比之扭力殘留變化。注意其圖係顯示與扭力成正比之馬達電流。
其線性迴歸係數係指出馬達扭力常數之減少程度。圖14之資料(以錯誤相位角)指出所要求之扭力其平均值33.7%係高於標稱扭力。因為相位角錯誤了43度，因此應該可以預期此比較係非常接近。另一方面，馬達之扭力殘留與速度間有小部分關聯，如圖15所示。
週期性阻力
如制動器阻力之故障會引起馬達上之週期性阻力。圖16顯示從無手臂的信任機器之Z軸(垂直升降)所取得之資料。其資料呈現以最高點速度320mm/s向Z軸移動300mm之扭力值。制動器阻力係由阻止煞車皮完全脫開而引起。此會導致於馬達位置上有週期性阻力。由顯示有關位置的扭力殘留變化之圖17中可明顯看出。扭力殘留之變化週期大概為16mm，其為Z軸滾珠螺桿之高度。
機器參考模型
上述小節係假設有存在機器之一參考動態模型，其定義於正常運作狀態下機器之動態行為。這樣的模型將產生一能量逸散基線值，使得目前能量逸散值能夠比較判斷機器之健康狀況。該模型亦將產生假定的移動序列名詞扭力之變化，其能夠使用於計算扭力殘留。為了解釋於機器屬性中長期累積明顯特徵(不必然表示為健康問題)，因此這樣的模型需要週期性地更新。如第6節中所說明，一種用於判斷其基線機器行為之可行選擇為使用類神經網路模型，以表示機器之正常動態行為。
繼續參考上述所說，使用從正常機器所取得之資料，以建構機器動態之類神經網路模型，且此模型能夠使用當成健康監控及故障診斷之參考模型。圖18顯示模型預測之Z軸扭力與實際扭力之比較。建構其類神經網路模型係使用10個神經元之放射狀基礎網路。為此提供Matlab作為其放射狀基礎網路工具。用於其網路之訓練資料包括於1,300個狀態之位置、速度、加速度及扭力值。
總結
自動化製造器具所用之本發明智慧型狀態監控及故障診斷系統，係利用所選擇的變數之時間序列，以執行個別元件之狀態估計，例如馬達、編碼器、軸承及齒輪，且當識別出任何元件發生問題時回報一維修要求。該系統包括：˙資料收集層，係負責取得自動化系統操作期間所選擇的變數之時間序列；˙預先處理層，係計算所取得的時間序列之特定特徵， 例如其頻譜；˙分析層，係包含用於評估伴隨個別元件特徵之演算法，且產生一或多個關於每個元件狀態之假設；˙推論層，係驅動出系統之最後回應，包含機械操作手臂之個別元件狀態及其機械操作手臂於正常運作狀態之信度˙管理者，係配置這些層級且協調其操作。
該系統預期可以大大地減少或完全地消除因為於自動化製造器具中操作之機械操作手臂發生預料外的故障，所導致之器材損毀及無預期停工。此外，於故障發生之案例中，其系統之故障診斷能力係預期可改善其反應性、品質及維修成本。
表格
雖然本發明以前述之最佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本創作，任何熟知相關技藝者，在不脫離本創作之精神和範圍內，當可作些許之更動與變更，因此本創作之專利保護範圍需視本說明書所附之申請範圍所界定者為準。
1‧‧‧大氣段
2‧‧‧真空段
3‧‧‧處理模組
4‧‧‧圍欄
5‧‧‧裝載埠
6、11‧‧‧機械操作手臂
7‧‧‧基板排列器
8‧‧‧風扇-過濾器單元
9‧‧‧真空室
10‧‧‧裝載鎖
12‧‧‧真空幫浦
13‧‧‧裂縫閥
14‧‧‧器具控制器
15‧‧‧大氣段控制器
16‧‧‧真空段控制器
17‧‧‧處理控制器
18‧‧‧裝載埠控制器
19、23‧‧‧機器控制器
20‧‧‧排列控制器
21‧‧‧風扇-過濾器單元控制器
22‧‧‧馬達控制器
201‧‧‧圓柱形框架框架
202‧‧‧圓形托架凸緣
203‧‧‧軌道
204‧‧‧軸承
205‧‧‧托架
206‧‧‧無刷直流電伺服馬達
207‧‧‧滾珠螺桿裝置
208‧‧‧無刷直流伺服馬達
209‧‧‧無刷直流伺服馬達馬達
210‧‧‧光學編碼器
211‧‧‧光學編碼器
212‧‧‧外軸
213‧‧‧內軸
214‧‧‧第一個鏈結
215‧‧‧帶傳動
216‧‧‧第二個鏈結
217A‧‧‧無刷直流伺服馬達
217B‧‧‧無刷直流伺服馬達
218A‧‧‧皮帶排列
218B‧‧‧帶傳動
219A‧‧‧皮帶排列
219B‧‧‧帶傳動
220A‧‧‧末端執行器(上方末端執行器)
220B‧‧‧末端執行器(下方末端執行器)
221A,221B‧‧‧基板
222‧‧‧主控制器
223A,223B,223C‧‧‧馬達控制器
224A,224B‧‧‧附加電力單元
225‧‧‧通訊網路
226‧‧‧集電環
227A,227C‧‧‧唇形密封圈
228‧‧‧映像感應器
229‧‧‧電源供應器
301‧‧‧風箱
302‧‧‧真空線
303‧‧‧活塞
304‧‧‧拴塞
305‧‧‧基板
401‧‧‧基板
402‧‧‧真空感應器
403‧‧‧末端執行器
404‧‧‧真空線
405‧‧‧孔
圖1為顯示一用於半導體裝置生產之自動化物料搬運平台；圖2為顯示一五軸直接驅動之機械操作手臂；圖3a為顯示一真空啟動之邊緣接觸夾具；圖3b為顯示一表面接觸之吸入夾具；圖4為顯示馬達相位發生一故障之影響結果；圖5為顯示不正確的一變相角之影響結果；圖6為顯示制動器阻力之影響結果；圖7為顯示與外來障礙碰撞之影響結果；圖8A及8B為顯示一狀態監控及故障診斷之系統；圖9為顯示於一些伸展移動期間能量逸散之影響結果；圖10為顯示用於馬達之三個不同相位角設定，其能量逸散之影響結果；圖11為顯示用於兩個不同馬達相位角的能量逸散之影響結果；圖12為顯示經過30天之間隔，於一正常自動控制裝置中能量逸散變化之影響結果；圖13為顯示一用於兩個不同相位角之典型轉台馬達電流；圖14為顯示與標稱電流相比之殘留馬達電流變化；圖15為顯示關於速度的扭力殘留之變化；圖16為顯示Z馬達扭力之比較；圖17為顯示殘留之Z馬達扭力圖；以及 圖18為顯示以實際扭力值所作的模型預估之比較。
1‧‧‧大氣段
2‧‧‧真空段
3‧‧‧處理模組
4‧‧‧圍欄
5‧‧‧裝載埠
6、11‧‧‧機械操作手臂
7‧‧‧基板排列器
8‧‧‧風扇-過濾器單元
9‧‧‧真空室
10‧‧‧裝載鎖
12‧‧‧真空幫浦
13‧‧‧裂縫閥
14‧‧‧器具控制器
15‧‧‧大氣段控制器
16‧‧‧真空段控制器
17‧‧‧處理控制器
18‧‧‧裝載埠控制器
19、23‧‧‧機器控制器
20‧‧‧排列控制器
21‧‧‧風扇-過濾器單元控制器
22‧‧‧馬達控制器

Claims (18)

  1. 一種用於機器的狀態監控及故障診斷之系統，其包括：控制系統，其係可操作地耦合至該機器，且具有機器元件控制器的階層式配置，每一機器元件控制器被建構以指導機器元件、次系統機器元件或系統機器元件的程序操作，且該等機器元件控制器各包含處理器及記憶體，該機器元件控制器的階層式配置被建構以實現：一資料收集設備，其係取得用於一或多個元件所選擇的變數之時間序列；一預先處理設備，其係計算該等時間序列之特定特徵；一分析設備，其係用於評估該等特徵以產生該一或多個元件的一狀態之一或多個假設；以及一推論設備，其係用於從該一或多個假設中判斷該一或多個元件之該狀態，其中該等設備具有從最低的該資料收集設備到最高的該推論設備的階層命令，且其中較高等級的諸設備的至少一者係存在於該機器元件控制器的階層式配置的較高等級中，且較低等級的諸設備的至少一者係存在於該機器元件控制器的階層式配置的較低等級中，以使得狀態監控及故障診斷之資料係使用於有智慧處理此資料之一等級。
  2. 如申請專利範圍第1項之系統，更包含一設備以利用已被判斷之該一或多個元件狀態，以完成該等元件之預 防性維修或服務。
  3. 如申請專利範圍第1項之系統，其中該推論設備判斷另一系統之狀態，於此該一或多個元件由該一或多個假設來操作。
  4. 如申請專利範圍第1項之系統，其中該資料收集設備依據特定取樣參數，包含取樣週期、觸發模式、及該等所選擇的變數之待記錄樣本數，以取得該等時間序列。
  5. 如申請專利範圍第1項之系統，其中該資料收集設備、預先處理設備、分析設備、及推論設備係各存在於該一或多個機器元件之中。
  6. 如申請專利範圍第1項之系統，其中該預先處理設備藉由執行該等時間序列的數學運算來計算該等時間序列的特定特徵。
  7. 如申請專利範圍第1項之系統，其中該分析設備藉由對被計算之該等時間序列之該等特定特徵施以一或多個演算法及分析技術來產生該一或多個假設。
  8. 如申請專利範圍第1項之系統，其中該推論設備包含一專家診斷系統，用以從該一或多個假設來判斷該一或多個元件的狀態。
  9. 一種機器的元件狀態監控及故障診斷之方法，其包括：可操作地耦合控制系統至該機器，該控制系統具有機器元件控制器的階層式配置，每一機器元件控制器被建構以指導機器元件、次系統機器元件或系統 機器元件的程序操作，且該等機器元件控制器各包含處理器及記憶體，及建構該等機器元件控制器以執行下列功能：使一用資料收集功能，依據特定取樣參數取得用於一或多個機器元件所選擇的變數之時間序列；使用一預先處理功能來分別計算各該等時間序列之特定特徵；使用一分析功能來評估各該等分別時間序列之該等特定特徵以產生該一或多個機器元件的一狀態之一或多個假設；及使用一推論功能來從該一或多個假設判斷該一或多個機器元件之該狀態並利用該一或多個機器元件之已判斷狀態來判斷是否該一或多個機器元件需要預防性維修或服務；該方法更包括階層式地從最低的資料收集功能到最高的推論功能來命令該些功能；及執行在機器元件控制器的該階層式配置的較高等級中的至少一較高命令功能，及執行在機器元件控制器的該階層式配置的較低等級中的至少一較低命令功能，以使得狀態監控及故障診斷之資料係使用於有智慧處理此資料之一等級。
  10. 如申請專利範圍第9項之方法，其中該特定取樣參數包含取樣週期、觸發模式、及該等所選擇的變數之待 記錄樣本數。
  11. 如申請專利範圍第9項之方法，包括建構該等機器元件控制器藉由執行該等時間序列的數學運算來計算該等時間序列的特定特徵。
  12. 如申請專利範圍第9項之方法，包括建構該等機器元件控制器藉由對被計算之該等時間序列之該等特定特徵施以一或多個演算法及分析技術來產生該一或多個假設。
  13. 如申請專利範圍第9項之方法，包括建構該等機器元件控制器來執行一專家診斷系統，用以從該一或多個假設來判斷該一或多個機器元件的狀態。
  14. 一種以電腦程式轉譯的非暫態電腦可讀儲存媒體，用於元件狀態監控及故障診斷，當該電腦程式於電腦上執行時，使得該電腦：執行用於包含機器元件控制器的階層式配置的機器的元件狀態監控及故障診斷系統，每一機器元件控制器被建構以指導機器元件、次系統機器元件或系統機器元件的程序操作；及建構該等機器元件控制器以：使用一資料收集功能來依據特定取樣參數取得用於一或多個機器元件所選擇的變數之時間序列；使一用預先處理功能來分別計算各該等時間序列之特定特徵；使用一分析功能來評估各該等分別時間序列之該 等特定特徵以產生該一或多個機器元件的一狀態之一或多個假設；及使用一推論功能來從該一或多個假設判斷該一或多個機器元件之該狀態，並利用該一或多個機器元件之已判斷狀態來判斷是否該一或多個機器元件需要預防性維修或服務；其中該電腦程式更使得該電腦階層式地從最低的資料收集功能到最高的推論功能來命令該些功能；及執行在機器元件控制器的該階層式配置的較高等級中的至少一較高命令功能，及執行在機器元件控制器的該階層式配置的較低等級中的至少一較低命令功能，以使得狀態監控及故障診斷之資料係使用於有智慧處理此資料之一等級。
  15. 如申請專利範圍第14項之非暫態電腦可讀儲存媒體，其中該特定取樣參數包含取樣週期、觸發模式、及該等所選擇的變數之待記錄樣本數。
  16. 如申請專利範圍第14項之非暫態電腦可讀儲存媒體，其中該電腦程式建構該等機器元件控制器藉由執行該等時間序列的數學運算來計算該等時間序列的特定特徵。
  17. 如申請專利範圍第14項之非暫態電腦可讀儲存媒體，其中該電腦程式建構該等機器元件控制器藉由對被計算之該等時間序列之該等特定特徵施以一或多個演算法及分析技術來產生該一或多個假設。
  18. 如申請專利範圍第14項之非暫態電腦可讀儲存媒 體，其中該電腦程式建構該等機器元件控制器來執行一專家診斷系統，用以從該一或多個假設來判斷該一或多個機器元件的狀態。
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