作品簡介：

做為許許多多電機及機械設備的致動器，馬達故障偵測是很重要的研究課題。馬達運轉時都會伴隨著振動，當馬達發生故障徵兆時可藉由振動分析判別故障發生原因。故障原因與振動異常的關聯性，已有許多文獻可供參照。然而目前公認的結論都是立基於振動的頻譜分析。頻譜分析需要大量的運算量，使得故障分析不容易以簡便裝置及即時分析方式加以實現。有鑑於此，本研究開發小型量測裝置，並捨去頻譜分析改以時域分析故障特徵，以實現即時且可靠的故障偵測。這套即時診斷馬達故障之嵌入式系統，具有即時故障分析能力，主要是我們建立了故障頻譜圖與振動信號峰度之關聯性以進行故障辨識，精簡了運算處理量得以嵌入式系統加以實現。在絕大多數的研究中，由於振動訊號分析運算量過於繁雜，皆需連到電腦處理才可進行故障診斷。

我們利用三軸加速度感測器將量測馬達振動時所產生的位移量，透過嵌入式系統分析訊號提取訊號特徵值做為即時故障診斷之依據。為求分析方法的普適性，我們利用故障特徵的頻譜圖與時域信號的峰度之間建立關聯性。根據此關聯性再建立起Decision Tree演算法來分辨故障種類。其辨識結果經由藍芽傳輸到外部的智慧型手機。於手機介面部分，本作品將依各種故障狀況以圖顯示，令使用者可得知可能發生故障的部位。

• 研究團隊成員：張世錡、洪永傑、方鄒晟