智慧齒輪動態診斷教育平台

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國立勤益科技大學
LAILAB

本提案旨在建構一套「智慧齒輪動態診斷教育平台」，結合動態量測技術、人工智慧診斷模型與工程教育應用，回應現行製造與教育現場在設備維護、故障辨識與實務訓練上的關鍵痛點。現階段中小型製造業多仰賴人員經驗進行齒輪與旋轉機械之判斷，缺乏量化標準與即時預警機制，往往在設備嚴重損壞後才發現問題，導致停機成本提高；另一方面，傳統機台多未提供即時動態資訊，使教學與訓練難以完整呈現設備在非穩態條件下的實際行為。本平台以「可重現、可量測、可學習」為核心設計理念，透過多感測整合架構，蒐集齒輪運轉過程中的振動、電流等動態訊號，並結合可程式化控制模組，模擬不同轉速、負載與故障狀態。系統架構依序涵蓋感測、控制、訊號前處理與 AI 故障辨識四大流程，使學習者能清楚理解從原始物理訊號到智慧診斷結果的完整轉換過程。透過訊號正規化、去雜訊與特徵分析，再導入機器學習與深度學習模型，可進行齒輪偏心、磨耗等狀態之分類與判讀，建立具教學價值且貼近實務的診斷流程。在教育應用層面，本提案可作為大專院校與技職體系之跨域教學工具，支援機械、電機、自動化與 AI 課程，讓學生在安全且低成本的環境中進行實驗操作、資料分析與模型訓練，補足傳統課程中「只學理論、難見實況」的落差。同時，平台採模組化設計，教師可依課程需求調整感測與控制配置，提升教學彈性與可擴充性。在產業與推廣面向，本平台亦可延伸為企業示範模組與短期訓練方案，協助中小型製造業理解智慧監測與 AI 診斷的導入流程，降低技術門檻，促進產學合作與實務驗證。整體而言，本提案不僅是一套設備，更是一個連結教育、技術與產業的學習與展示平台，期望為智慧製造人才培育與設備診斷應用奠定具體且可落地的基礎。