TWI796014B - 電化學加工製程精度監控系統及其方法 - Google Patents

電化學加工製程精度監控系統及其方法 Download PDF

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范智文
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  • Electrical Discharge Machining, Electrochemical Machining, And Combined Machining (AREA)

Abstract

本發明提出一種製程精度監控系統以及製程精度監控方法。製程精度監控系統包括電化學加工設備、儲存單元以及處理單元。電化學加工設備用以對加工件進行電化學加工製程。儲存單元用以儲存線性回歸模型。處理單元耦接電化學加工設備以及儲存單元。處理單元用以偵測電化學加工設備在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流,並且執行線性回歸模型。處理單元將工作電壓以及工作電流輸入至線性回歸模型,以使線性回歸模型估測加工件的加工品質參數。

Description

電化學加工製程精度監控系統及其方法
本發明是有關於一種監控系統,且特別是有關於一種電化學加工製程精度監控系統以及電化學加工製程精度監控方法。
現有的電化學加工製程以及放電加工製程的製程精度的掌握都是以離線的方式進行量測,因此普遍具有製程效率不佳的問題。更進一步的,加工件在經過電化學加工製程以及放電加工製程的跨製程製作的過程中同樣具有無法即時掌握製程精度的問題,而往往也容易使跨製程製作具有製程誤差較大的問題。
本發明提供一種製程精度監控系統以及製程精度監控方法,在電化學加工設備對加工件進行電化學加工製程中,可即時地估測加工件的加工品質參數,並且在放電加工設備對加工件進行放電加工製程中,也可即時地估測加工件的加工品質參數。
本發明的製程精度監控系統包括電化學加工設備、儲存 單元以及處理單元。電化學加工設備用以對加工件進行電化學加工製程。儲存單元用以儲存線性回歸模型。處理單元耦接電化學加工設備以及儲存單元。處理單元用以偵測電化學加工設備在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流,並且執行線性回歸模型。處理單元將工作電壓以及工作電流輸入至線性回歸模型,以使線性回歸模型估測加工件的加工品質參數。
本發明的製程精度監控方法包括以下步驟:藉由電化學加工設備對加工件進行電化學加工製程;藉由處理單元偵測電化學加工設備在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流;藉由處理單元執行線性回歸模型;以及藉由處理單元將工作電壓以及工作電流輸入至線性回歸模型,以使線性回歸模型估測加工件的加工品質參數。
本發明的製程精度監控系統包括電化學加工設備、放電加工設備、儲存單元以及處理單元。電化學加工設備用以對加工件先進行電化學加工製程。放電加工設備用以對加工件接續進行放電加工製程。儲存單元用以儲存線性回歸模型以及放電加工精度預測模型。處理單元耦接電化學加工設備、放電加工設備以及儲存單元。處理單元用以偵測電化學加工設備在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流,並且執行線性回歸模型,以估測加工件的第一移除面積。處理單元用以偵測放電加工設備在放電加工製程中的放電電壓以及放電電流,並且執行放電加工精度預測模型,以估測加工件的第二移除面積。處理單元根據第一移除面 積以及第二移除面積調整放電電壓以及放電電流的至少其中之一。
本發明的製程精度監控方法包括以下步驟:藉由電化學加工設備對加工件先進行電化學加工製程;藉由處理單元偵測電化學加工設備在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流,並且執行線性回歸模型,以估測加工件的第一移除面積;藉由放電加工設備對加工件接續進行放電加工製程;藉由處理單元偵測放電加工設備在放電加工製程中的放電電壓以及放電電流,並且執行放電加工精度預測模型,以估測加工件的第二移除面積;以及藉由處理單元根據第一移除面積以及第二移除面積調整放電電壓以及放電電流的至少其中之一。
基於上述,本發明的製程精度監控系統以及製程精度監控方法,可即時地監控電化學加工設備在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流,以即時地估測加工件的加工品質參數,而可動態調整電化學加工設備在加工件進行電化學加工製程中的進給量設定。並且,本發明的製程精度監控系統以及製程精度監控方法,可即時地監控放電加工設備在放電加工製程中的放電電壓以及放電電流,以即時地估測加工件的放電加工結果,而可動態調整放電加工設備的製程設定。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂,下文特舉實施例,並配合所附圖式作詳細說明如下。
100、600:製程精度監控系統
110、610:處理單元
120、620:儲存單元
121、621:線性回歸模型
130、630:電化學加工設備
131:陰極
132:陽極
133:電極刀具
134:絕緣層
140、650:加工件
141、651:工件材料移除區
141-1~141-6:移除層
142:電解液
143:電解液流向
501、502、503:曲線
622:放電加工精度預測模型
640:放電加工設備
641:主軸
642:加工電極
643:平台
D1、D2、D3、D4:方向
S310~S330、S410~S440、S810~S830、S910~S950、 S1010~S1080:步驟
圖1是本發明的一實施例的電化學加工製程精度監控系統的電路示意圖。
圖2A是本發明的一實施例的電化學加工設備的示意圖。
圖2B是本發明的一實施例的加工件的示意圖。
圖3是本發明的一實施例的建立線性回歸模型的流程圖。
圖4是本發明的一實施例的電化學加工製程精度監控方法的流程圖。
圖5是本發明的一實施例的加工品質參數的示意圖。
圖6是本發明的一實施例的跨製程精度監控系統的電路示意圖。
圖7是本發明的一實施例的放電加工設備的示意圖。
圖8是本發明的一實施例的建立放電加工精度預測模型的流程圖。
圖9是本發明的一實施例的跨製程精度監控方法的流程圖。
圖10是本發明的另一實施例的跨製程精度監控方法的流程圖。
為了使本發明之內容可以被更容易明瞭,以下特舉實施例做為本揭示確實能夠據以實施的範例。另外,凡可能之處,在圖 式及實施方式中使用相同標號的元件/構件/步驟,係代表相同或類似部件。
圖1是本發明的一實施例的電化學加工製程精度監控系統的電路示意圖。參考圖1,製程精度監控系統100包括處理單元110、儲存單元120以及電化學加工(Electro-Chemical Machining,ECM)設備130。處理單元110耦接儲存單元120以及電化學加工設備130。儲存單元120用以儲存線性回歸(linear regression)模型121。在本實施例中,電化學加工設備130可用於對加工件進行電化學加工製程,並且處理單元110可即時取得電化學加工設備130在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流。處理單元110可執行線性回歸模型121以根據當前的工作電壓以及當前的工作電流來有效估測當前的加工品質參數,並且可根據當前的加工品質參數來動態調整當前的加工品質參數,以有效地監控並維持對於加工件所進行的電化學加工製程的製程精度。
在本實施例中,處理單元110可包括中央處理器(Central Processing Unit,CPU)、微處理器(Microprocessor Control Unit,MCU)或現場可程式閘陣列(Field Programmable Gate Array,FPGA)等諸如此類的處理電路或具有數據運算功能的控制晶片,但本發明並不限於此。在本實施例中,儲存單元120可為記憶體(Memory),其中所述記憶體可例如是唯讀記憶體(Read Only Memory,ROM)、可擦除可規劃式唯讀記憶體(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)等非揮發記憶體、隨機存取記憶體(Random Access Memory,RAM)等揮發記憶體、及硬盤驅動器(hard disc drive)、半導體記憶體等諸如此類的記憶體。儲存單元120可用於儲存線性回歸模型121的演算法以及本發明各實施例所提到的參數、分析軟體、控制指令以及相關演算法及程式,並且可供處理單元110讀取並執行之。
圖2A是本發明的一實施例的電化學加工設備的示意圖。圖2B是本發明的一實施例的加工件的示意圖。參考圖1至圖2B,電化學加工設備130可包括陰極131、陽極132、電極刀具133以及形成在電極刀具133外層的絕緣層134。在本實施例中,電化學加工設備130可將陰極131耦接、安裝或設置在電極刀具133上,並且將陽極132耦接、安裝或設置在加工件140上。電化學加工設備130可施加工作電壓以及工作電流於陰極131以及陽極132,以使電極刀具133可對加工件140進行電化學加工製程。隨著鄰近於電極刀具133的電解液142與加工件140進行反應,加工件140可形成工件材料移除區141,並且工件材料移除區141中被移除材料可隨著電解液142沿著電解液流向143被移除之。
如圖2B所示,加工件140在工件材料移除區141,電化學加工設備130的電極刀具133可例如沿著方向D4伸入加工件140,以移除加工件140在工件材料移除區141中的材料。加工件140可水平放置以平行於沿著方向D1以及方向D2所延伸形成的平面,其中方向D1以及方向D2可分別為水平方向,並且方向D3可為垂直方向(方向D4相反於方向D3)。值得注意的是,本發明各 實施例所述的加工品質參數可如圖2B所示包括加工件140的多個移除層141-1~141-6的多個移除面積,並且移除層的數量不限於圖2B所示。
圖3是本發明的一實施例的建立線性回歸模型的流程圖。參考圖1至圖3,製程精度監控系統100可執行以下步驟S310~S330,以預先建立線性回歸模型121。在步驟S310,製程精度監控系統100可藉由電化學加工設備130預先根據多個原始工作電壓以及多個原始工作電流對相同的多個參考加工件分別行電化學加工製程。對此,多個原始工作電壓為相同電壓值,並且多個原始工作電流為不同電流值,但本發明並不限於此。如以下表1,電化學加工設備130可預先根據不同進給量(Feed rate)進行製程測試1~5(參考加工件1~5)。對此,在製程測試1~5中,電化學加工設備130可透過改變工作電流(固定工作電壓),而對應調整進給量。
Figure 110144136-A0305-02-0009-3
Figure 110144136-A0305-02-0010-2
在步驟S320,處理單元110可取得多個參考加工件的多個原始加工參數。在本實施例中,如以下表2,所述多個原始加工參數可對應於多個參考加工件分別的多個移除層(如圖2B所示的多個移除層141-1~141-6)的多個移除面積。
Figure 110144136-A0305-02-0010-4
Figure 110144136-A0305-02-0011-5
在步驟S330,處理單元110可根據多個原始工作電壓、多個原始工作電流以及多個原始加工品質參數建立線性回歸模型121。在本實施例中,處理單元110可根據如上表1的多個原始工作電壓、多個原始工作電流以及如上表2的多個原始加工品質參數(移除面積)進行熱圖(Heat map)分析以及散點圖矩陣(Pair plot)的至少其中之一來評估多個原始工作電壓、多個原始工作電流以及多個原始加工品質參數的分析特性。當分析特性為線性分析特性時,處理單元110可選擇建立線性回歸模型121。對此,在其他實施例中,若分析特性為類型的分析特性時,處理單元110可選擇建立其相對應類型的模型,而不限於線性回歸模型121。在本實施例中,處理單元110可建立符合如以下公式(1)描述的線性回歸模型121,並且適於找出反應變數(Y)與解釋變數(X 1 ,X 2,......, X n )之關係。在以下公式(1)中,前述的多個原始工作電壓以及多個原始工作電流以參數X 1 ,X 2,......, X n 來表示之,並且線性回歸模型121輸出的估測的移除面積可以參數Y來表示之。參數i為樣本總數(n為正整數),參數p為特徵數量,並且β 0 ,... p 為待估計的多個參數。
Y i =β 0+β 1 X i1+…+β p X ip +ε,i=1,2,...,n.........公式(1)
圖4是本發明的一實施例的電化學加工製程精度監控方法的流程圖。圖5是本發明的一實施例的加工品質參數的示意圖。參考圖1、圖2A、圖2B、圖4以及圖5,製程精度監控系統100可執行以下步驟S410~S440,以進行製程精度監控。在步驟S410,製程精度監控系統100可藉由電化學加工設備130對加工件140進行電化學加工製程。在步驟S420,製程精度監控系統100的處理單元110可偵測電化學加工設備130在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流。在步驟S430,製程精度監控系統100的處理單元110可執行線性回歸模型121。在步驟S440,製程精度監控系統100的處理單元110可將工作電壓以及工作電流輸入至線性回歸模型121,以使線性回歸模型121估測加工件140的加工品質參數。
在本實施例中,線性回歸模型121可隨時間變化(例如時間t0至時間t6),而輸出如圖5所示的曲線501,其中曲線501所對應的橫軸的單位可為時間(秒),並且縱軸的單位可為平方公釐(mm2)。曲線501為表示線性回歸模型121所估測電化學加工設備130對加工件140進行電化學加工製程,而在工件材料移除區141所產生的移除面積隨時間變化(例如時間t0至時間t6)的結果。或者,線性回歸模型121可估測對應於不同移除層(如圖2B所示的多個移除層141-1~141-6)的多個移除面積,而輸出如圖5所示的曲線502,其中曲線502、503所對應的橫軸的單位可為層數,並且縱軸的單位可為平方公釐(mm2)。曲線502為表示線性回歸模型 121所估測電化學加工設備130對加工件140進行電化學加工製程,而在工件材料移除區141的多個移除層141-1~141-6所分別對應的移除面積(例如第1層至第6層)的結果。值得注意的是,曲線503為表示電化學加工設備130對加工件140進行電化學加工製程,而在工件材料移除區141的多個移除層141-1~141-6所分別對應的真實(實驗)移除面積(例如第1層至第6層)的結果。對此,移除層141-1~141-6所分別估測的移除面積與真實(實驗)移除面積的平均絕對誤差(Mean Absolute Error,MAE)小於百分之三(3%)。因此,製程精度監控系統100可提供精準度高且即時的加工件140的加工品質參數,而可有效地監控電化學加工製程的製程精度。並且,處理單元110可根據在加工件140進行電化學加工製程中的當前時點的加工品質參數來動態調整在加工件140進行該電化學加工製程中的進給量設定。或者,處理單元110可根據加工品質參數來進一步操作放電加工設備,以對加工件接續進行放電加工(Electrical Discharge Machining,EDM)製程。在一實施例中,電化學加工設備130可對加工件140例如進行快速擴孔製程,而所述放電加工設備可對加工件140進行進一步的精細加工。
圖6是本發明的一實施例的跨製程精度監控系統的電路示意圖。製程精度監控系統600包括處理單元610、儲存單元620、電化學加工設備630以及放電加工設備640。處理單元610耦接儲存單元620以及電化學加工設備630。儲存單元620用以儲存線性回歸(linear regression)模型621以及放電加工精度預測模型622。 在本實施例中,電化學加工設備630可用於對加工件先進行電化學加工製程,並且處理單元610可即時取得電化學加工設備630在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流。處理單元610可執行線性回歸模型621,以根據工作電壓以及工作電流來有效估測第一移除面積。接著,放電加工設備640可用於對加工件接續進行放電加工製程,並且處理單元610可即時取得電化學加工設備630在電化學加工製程中的放電電壓以及放電電流。處理單元610可執行放電加工精度預測模型622,以根據放電電壓以及放電電流來有效估測第二移除面積。值得注意的是,所述第一移除面積是指加工件例如在經過電化學加工製程後的一個移除層的面積,並且所述第二移除面積可基於同一個移除層所增加的移除面積,但本發明並不限於此。因此,本發明的製程精度監控系統600可有效掌握跨製程的製程精度,並且或可動態調整放電加工設備640的放電加工製程的製程時間、次數等。
值得注意的是,本實施例的處理單元610、儲存單元620以及電化學加工設備630的具體實施方式以及技術特徵,可參考上述圖1至圖5實施例的說明,而可獲致足夠的教示、建議以及實施說明,因此在此不多加贅述。並且,製程精度監控系統600可執行如上述圖3實施例的步驟S310~步驟S330,以預先建立線性回歸模型621。本實施例的製程精度監控系統600的至少一部分可採用如上述製程精度監控系統100的相關技術描述來實現之。
圖7是本發明的一實施例的放電加工設備的示意圖。參 考圖6以及圖7,放電加工設備640可包括主軸641及設置於主軸641的加工電極(tool-electrode)642,以透過加工電極642而對放置在平台643上的加工件650進行放電加工。加工件650可例如是圖2A以及圖2B所示的經過電化學加工後的加工件140。在本實施例中,處理單元610可包括感測單元,並且所述感測單元可感測放電加工設備640在線加工時的放電電壓以及放電電流。處理單元610可分析放電電壓以及放電電流,以萃取多個參考特徵參數,並且處理單元610可將多個參考特徵參數輸入至放電加工精度預測模型622,以使放電加工精度預測模型622可估測加工件650的工件材料移除區651經過放電加工後所產生(增加)的移除面積。
圖8是本發明的一實施例的建立放電加工精度預測模型的流程圖。參考圖6以及圖8,製程精度監控系統600可執行以下步驟S810~S830,以預先建立放電加工精度預測模型622。在步驟S810,製程精度監控系統600可藉由放電加工設備640預先對多個參考加工件進行放電加工製程,並且藉由處理單元610預先偵測放電加工設備640在多個參考加工件進行放電加工製程中的多個參考放電電壓以及多個參考放電電流。所述多個參考加工件的每一個可如同圖7的加工件650。在步驟S820,處理單元610可分析多個參考放電電壓以及多個參考放電電流,以萃取多組參考特徵參數。在步驟S830,處理單元610可根據多組參考加工件的工件類型來選擇多組參考特徵參數的分別的至少一部分用於建立 放電加工精度預測模型622。
在本實施例中,所述多組參考特徵參數的每一組可包括放電頻率(spark frequency)、開路比、短路比(Short circuit ratio)、平均短路時間、短路時間標準差、平均短路電流、短路電流標準差、平均延遲時間、延遲時間標準差、平均放電峰值電流(Average peak discharge current)、峰值電流標準差、平均放電時間、放電時間標準差、平均放電能量以及放電能量標準差。
在上述參考特徵參數中,平均延遲時間與短路比是從放電電壓訊號所建立,其中平均延遲時間定義為從已建立足夠開路電壓的時間點開始到電壓脈衝穿過電極與加工件間的間隙,並開始有放電電流為止的時間差。短路比的定義為短路脈衝(short circuit pulse,SCP)數除以放電脈衝數,其中短路脈衝為於一放電脈衝周期內,開路電壓值持續小於指定電壓門檻時,則該次的放電脈衝期間則紀錄為一次短路脈衝。
在上述參考特徵參數中,放電頻率、平均放電峰值電流以及平均放電時間是從放電電流訊號所建立,其中放電頻率的定義為在一脈衝時間內,若該次電流波峰值超過最小門檻峰值,則定義為出現電流火花,而放電頻率定義為取樣期間內出現火花的總數。平均放電峰值電流定義為在取樣期間內,所有放電峰值電流(peak current)的平均數,其中峰值電流為脈衝期間內,通過電極到達加工件的大電流值。
在上述加工特徵中,平均短路時間、開路比、平均放電能 量以及平均短路電流則是根據放電電流訊號以及放電電壓訊號所共同建立,其中平均短路時間與短路持續時間有關,且短路持續時間(Short circuit duration)定義為當一段放電脈衝期間內(需連續兩個脈衝以上)發生多次連續短路,則短路持續時間為多次連續短路期間內,第一個短路峰(short circuit peak)到最後一個短路脈衝峰的時間差。開路比是定義為取樣期間內,開路次數除以放電脈衝總數,其中,在某一脈衝時間內,當電壓峰結束時,並沒有跟著電流峰上升時,即稱之為開路(Open circuit)。若發生開路時,則代表一電壓峰(Ignition Voltage)未能導引出後續電流峰(Discharge Current),此電壓峰即為無效脈衝。平均放電能量主要是用來保持放電加工製程的穩定性以確保加工品質,而第i次放電的放電能量€公式如以下公式(2),其中tei為放電持續時間,Ui為放電電壓,Ipi為放電峰電流,此公式是假設在放電過程中,放電電壓保持不變。
Figure 110144136-A0305-02-0017-6
另外,根據前述揭露內容,短路時間標準差、短路電流標準差、延遲時間標準差、峰值電流標準差、放電時間標準差以及放電能量標準差之標準差值的計算方式以及其他參數為本發明所屬技術領域中之具有通常知識者所熟知,故在此不再贅述。
在本實施例中,處理單元610可透過上述多組參考特徵參數的至少一部份來訓練類神經網路(Neural Network,NN)模型 (或其他類型的已知機器學習模型),並且還可搭配回歸分析(Regression Analysis)方法(例如偏最小平方法(Partial Least Squares,PLS)來建立放電加工精度預測模型622。對此,處理單元610可根據這些參考加工件的工件類型來選擇上述多組參考特徵參數的分別的至少一部分用於建立放電加工精度預測模型622。換言之,處理單元610可根據參考加工件的工件類型來選擇某些特定參考特徵參數來建立相對應的預測模型,以提供有效且精確的放電加工製程的製程精度預測功能。
圖9是本發明的一實施例的跨製程精度監控方法的流程圖。參考圖6以及圖9,製程精度監控系統600可執行以下步驟S910~S950,以進行製程精度監控。在步驟S910,製程精度監控系統600可藉由電化學加工設備630對加工件(如圖2B或圖7的加工件140、650)先進行電化學加工製程。在步驟S920,處理單元610可偵測電化學加工設備630在電化學加工製程中的工作電壓以及工作電流,並且執行線性回歸模型621,以估測加工件的第一移除面積。值得注意的是,估測加工件的第一移除面積的方式可參考上述圖4實施例的說明,因此不多加贅述。在步驟S930,製程精度監控系統600可藉由放電加工設備640對加工件製程精度監控系統600可接續進行放電加工製程。在步驟S940,處理單元610可偵測放電加工設備640在放電加工製程中的放電電壓以及放電電流,並且執行放電加工精度預測模型622,以估測加工件的第二移除面積。在步驟S950,處理單元610可根據第一移除面積以及 第二移除面積調整放電電壓以及放電電流的至少其中之一。因此,本實施例的製程精度監控系統600可有效估測加工件經由電化學加工製程以及放電加工製程後所產生的整體移除面積,並且可根據預測移除面積來動態調整放電加工製程中的放電電壓以及放電電流,以使為最終加工成品的加工件可符合預期規格。
圖10是本發明的另一實施例的跨製程精度監控方法的流程圖。參考圖6以及圖10,製程精度監控系統600可執行以下步驟S1010~S1080,以進行製程精度監控。
在步驟S1010,處理單元610可取得電化學加工設備630的工作電壓以及工作電流。在步驟S1020,處理單元610可透過執行線性回歸模型621來估測加工件(如圖2B或圖7的加工件140、650)上所形成的第一移除面積。在步驟S1030,處理單元610可調整放電加工設備640的製程設定,例如放電加工設備640的進給率設定。換言之,製程精度監控系統600可根據加工件經過電化學加工製程後的結果來動態調整放電加工製程的製程參數,以有效補償電化學加工製程的製程誤差。在步驟S1040,處理單元610可取得放電加工設備640的放電電壓以及放電電流。在步驟S1050,處理單元610可估測加工件上所形成的第二移除面積。換言之,製程精度監控系統600可有效監控放電加工製程的製程精度。在步驟S1060,處理單元610可計算加工件的加工後體積。對此,處理單元610可例如根據前述的第一移除面積、第二移除面積以及預設單位厚度(預設或已知的移除層的厚度)來計算加工件的加工 後體積。在步驟S1070,處理單元610可判斷加工後體積是否介於預設體積閾值範圍內。若否,則處理單元610重新執行步驟S1030,以再次調整放電加工設備640的製程設定,並且對於加工件再次進行放電加工製程。若是,在步驟S1080,處理單元610結束估測,並且可輸出最終加工成品的加工件的估測製程規格或精度等資訊。
綜上所述,本發明的製程精度監控系統以及製程精度監控方法,可分別對於電化學加工設備所進行的電化學加工製程以及放電加工設備所進行的放電加工製程,提供有效的跨製程精度監控。並且,本發明的製程精度監控系統以及製程精度監控方法還可將電化學加工製程的加工品質參數回饋控制電化學加工設備的進給率設定,以有效維持製程精度。並且,本發明的製程精度監控系統以及製程精度監控方法還可根據電化學加工製程的結果來動態調整放電加工設備的製程設定,以有效整合跨製程的製程效果,並且可透過放電加工製程來補償電化學加工製程的製程誤差。
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
S410~S440:步驟

Claims (12)

  1. 一種製程精度監控系統,包括:一電化學加工設備,用以對一加工件進行一電化學加工製程;一儲存單元,用以儲存一線性回歸模型;以及一處理單元,耦接該電化學加工設備以及該儲存單元,其中該處理單元用以偵測該電化學加工設備在該電化學加工製程中的一工作電壓以及一工作電流,並且執行該線性回歸模型,其中該處理單元將該工作電壓以及該工作電流輸入至該線性回歸模型,以使該線性回歸模型估測該加工件的一加工品質參數,其中該處理單元根據在該加工件進行該電化學加工製程中的當前時點的該加工品質參數,動態調整在該加工件進行該電化學加工製程中的一進給量設定。
  2. 如請求項1所述的製程精度監控系統,其中該加工品質參數包括該加工件的多個移除層的多個移除面積。
  3. 如請求項1所述的製程精度監控系統,其中該電化學加工設備預先根據多個原始工作電壓以及多個原始工作電流對相同的多個參考加工件分別進行該電化學加工製程,以使該處理單元取得該些參考加工件的多個原始加工品質參數,其中該處理單元根據該些原始工作電壓、該些原始工作電流以及該些原始加工品質參數建立該線性回歸模型。
  4. 如請求項3所述的製程精度監控系統,其中該處理單元根據該些原始工作電壓、該些原始工作電流以及該些原始加工 品質參數進行一熱圖分析以及一散點圖矩陣的至少其中之一來評估該些原始工作電壓、該些原始工作電流以及該些原始加工品質參數的一分析特性,並且當該分析特性為一線性分析特性時,該處理單元選擇建立該線性回歸模型。
  5. 如請求項3所述的製程精度監控系統,其中該些原始工作電壓為相同電壓值,並且該些原始工作電流為不同電流值。
  6. 如請求項1所述的製程精度監控系統,其中該處理單元根據該加工品質參數來操作一放電加工設備,以對該加工件接續進行一放電加工製程。
  7. 一種製程精度監控方法,包括:藉由一電化學加工設備對一加工件進行一電化學加工製程;藉由一處理單元偵測該電化學加工設備在該電化學加工製程中的一工作電壓以及一工作電流;藉由該處理單元執行一線性回歸模型;藉由該處理單元將該工作電壓以及該工作電流輸入至該線性回歸模型,以使該線性回歸模型估測該加工件的一加工品質參數;以及藉由該處理單元根據在該加工件進行該電化學加工製程中的當前時點的該加工品質參數,動態調整在該加工件進行該電化學加工製程中的一進給量設定。
  8. 如請求項7所述的製程精度監控方法,其中該加工品質參數包括該加工件的多個移除層的多個移除面積。
  9. 如請求項7所述的製程精度監控方法,還包括:藉由該電化學加工設備預先根據多個原始工作電壓以及多個原始工作電流對相同的多個參考加工件分別進行該電化學加工製程;藉由該處理單元取得該些參考加工件的多個原始加工品質參數;以及藉由該處理單元根據該些原始工作電壓、該些原始工作電流以及該些原始加工品質參數建立該線性回歸模型。
  10. 如請求項9所述的製程精度監控方法,其中建立該線性回歸模型的步驟包括:藉由該處理單元根據該些原始工作電壓、該些原始工作電流以及該些原始加工品質參數進行一熱圖分析以及一散點圖矩陣來評估該些原始工作電壓、該些原始工作電流以及該些原始加工品質參數的一分析特性;以及當該分析特性為一線性分析特性時,該處理單元選擇建立該線性回歸模型。
  11. 如請求項9所述的製程精度監控方法,其中該些原始工作電壓為相同電壓值,並且該些原始工作電流為不同電流值。
  12. 如請求項7所述的製程精度監控方法,還包括:藉由該處理單元根據該加工品質參數來操作一放電加工設備,以對該加工件接續進行一放電加工製程。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6600125B1 (en) * 1999-10-18 2003-07-29 Agie Sa Process parameter optimization in electrical discharge machining
TWI632968B (zh) * 2017-11-30 2018-08-21 財團法人金屬工業研究發展中心 Prediction method of electrical discharge machining accuracy
EP3539705A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-18 AQ Anton Kft. System and method for control of an edm drilling process
WO2021063571A1 (de) * 2019-10-02 2021-04-08 Robert Bosch Gmbh Verfahren und vorrichtung zum betreiben eines elektrochemischen bearbeitungssystems

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6600125B1 (en) * 1999-10-18 2003-07-29 Agie Sa Process parameter optimization in electrical discharge machining
TWI632968B (zh) * 2017-11-30 2018-08-21 財團法人金屬工業研究發展中心 Prediction method of electrical discharge machining accuracy
EP3539705A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-18 AQ Anton Kft. System and method for control of an edm drilling process
WO2021063571A1 (de) * 2019-10-02 2021-04-08 Robert Bosch Gmbh Verfahren und vorrichtung zum betreiben eines elektrochemischen bearbeitungssystems

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
期刊 P. Asokan et al. "Development of multi-objective optimization models for electrochemical machining process" volume 39 The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2008 pages 55-63
期刊 Thankaraj Mariapushpam Chenthil Jegan et al. "Electrochemical machining process parameter optimization using particle swarm optimization" wiley computational intelligence Vol. 33, Issue 4 Computational Intelligence November 2017 pages 1019-1037;期刊 P. Asokan et al. "Development of multi-objective optimization models for electrochemical machining process" volume 39 The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2008 pages 55-63 *

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