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中原大學 機械工程研究所 林明璋所指導 韓博宇的 基於卷積神經網路之減速機遠端複合式故障診斷系統研製 （2019），提出東元馬達維修關鍵因素是什麼，來自於遠端故障診斷、卷積神經網路、減速機。
而第二篇論文華夏科技大學 智慧型機器人研究所 連瑞敬所指導 陳志弘的 自動化系統的預測性維修之研究 （2017），提出因為有 人機互動、可靠度、穩定度、預測性維修、平均失效率的重點而找出了 東元馬達維修的解答。
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工業電路板晶元級維修彩色圖解
為了解決東元馬達維修 的問題，作者汪文忠 這樣論述：
本書詳細介紹了無圖紙的工業電路板晶片級維修技術。首先講解了基於元器件檢測的維修方法和基於電路分析的維修方法，讓讀者熟練掌握基礎的維修技能。然後，分別介紹在各領域內各種電路板的維修實例，配以高清彩圖，使讀者看得明白，修得準確。這些案例既是學習資料，也是實踐參考，讀者在實際維修時，遇到同類問題，完全可以參考作。 本書可供從事工業電路板、電氣設備維修的技術人員、企業高級電工閱讀學習，也可供維修培訓使用。 第一章 基於元器件檢測的維修 1.1 電阻類元件的檢修 2 1.2 電容元件 12 1.3 磁性元件 21 1.4 保護及濾波元件 27 1.5 光電及顯示元件29
1.6 開關、連接器及導線 33 1.7 二極體、三極管、場效應管、可控矽 36 1.8 IGBT和IPM 44 1.9 積體電路46 第2章 基於電路分析的維修 2.1 數位邏輯電路 70 2.2 運算放大器電路72 2.3 介面電路 82 2.4 電源電路97 2.5 單片機電路124 2.6 變頻器電路131 第3章 工業電源維修實例 3.1 機器人示教盒電源故障 139 3.2 船用伊頓UPS 9355啟動跳閘故障 140 3.3 伊頓船用UPS模組爆炸 141 3.4 ENAG UPS螢幕無顯示 143 3.5 APC 3000W UPS燒炸 14
4 3.6 Amada鐳射切割機電源報過流 148 3.7 FANUC PSM電源模組報電壓低 149 3.8 西門子電源模組6116無輸出 150 3.9 台產逆變測試電源故障 150 3.10 SANYO伺服驅動器電源板電容爆漿，電路板燒穿 150 3.11 BRUKER ESQUIRE 2000質譜儀主電源無輸出 152 3.12 FANUC電源模組報母線電壓高 154 3.13 FANUC電源模組啟動後出現故障代碼“7” 156 3.14 STORZ內窺鏡冷光源XENON NOVA 175故障 157 3.15 施樂輝冷光源dyonics 300xl不能點亮燈泡故障
159 3.16 某多路輸出電源多種故障 160 3.17 半導體行業電源時好時壞故障維修 163 3.18 OKUMA直流電源模組維修 164 第4章 工控機維修實例 4.1 印刷機工控機無顯示 166 4.2 研華工控機主機板不開機故障 168 4.3 工控機主機板USB口失效故障 169 4.4 工控機主機板與變頻器不通信故障 169 4.5 倫茨帶觸控式螢幕工控電腦無顯示 170 4.6 得邏輯無線終端8255無顯示 172 4.7 紙巾印圖控制器CAMCON 51顯示幕字元無顯示 173 4.8 三菱噴塗機器人無法開機維修 174 4.9 富士觸控式螢幕
ug430h-vh1無顯示故障 176 4.10 HAKKO v710c 報警“ScreenData not setting”維修 177 4.11 工業顯示幕按鍵失靈 179 第5章 PLC維修實例 5.1 船用PLC DPU2020損壞 180 5.2 西門子PLC S7-200 CPU224通信故障 181 5.3 三菱PLC FX1N-60MR-001 ERR燈閃爍 182 5.4 三菱PLC FX2N-80MR-001通電後無任何指示燈顯示 182 5.5 西門子PLC S5-95U程式丟失 182 5.6 MOELLER PLC運行指示燈不亮 183 5.7
維修PLC輸入溫度流量無顯示值變化 184 5.8 印染行業PLC掉電故障維修 186 第6章 電機驅動電路維修實例 6.1 西門子變頻器G110報警F0060通信 188 6.2 科爾摩根伺服驅動器維修 189 6.3 科爾摩根伺服驅動器不能連線 190 6.4 力士樂伺服驅動器過流報警 191 6.5 科爾摩根運動控制卡故障維修 193 6.6 OKUMA（大偎）伺服驅動器過流報警 195 6.7 織布機驅動板驅動失效 196 6.8 NEC ASU40/30雙軸驅動器失效 197 6.9 安川CIMR-VMW2015變頻器運行一段時間報過流 199 6.10 FA
NUC伺服驅動器不能修改參數 199 6.11 FANUC伺服驅動器風扇故障報警 200 6.12 西門子伺服驅動器未知故障 201 6.13 紗廠紗錠捲繞電機驅動器失效 203 6.14 西門子伺服驅動壁報Intermediate Circuit Voltage Error故障 204 6.15 SANYO驅動器報邏輯錯誤 205 6.16 PARKER步進電機驅動器故障 207 6.17 松下驅動器報過流故障 208 6.18 貼片機步進馬達驅動器故障 209 6.19 LINCOLN自動焊機驅動板無輸出維修 210 6.20 某直流電機驅動器不明故障 212 6.2
1 安川伺服驅動器通電無顯示 213 6.22 OKUMA伺服驅動器直流母線電壓異常 213 6.23 富士伺服驅動器BOF故障 215 6.24 東元變頻器7200MA報超載 216 6.25 安川伺服驅動器SGDM-10ADA-V報A30故障 217 6.26 安川伺服驅動器SGDV-180A11A報A410故障 217 6.27 LS伺服器APD-VN04N上電無顯示故障 218 6.28 安川SGDV-180A11A伺服器數碼管無顯示故障 219 6.29 三菱變頻器FR-E740-1模組損壞故障 220 6.30 台達變頻器VFD-M報OC故障 221 第7章
儀器儀錶維修實例 7.1 Finnigan（菲尼根）LCQ DecaXPPlus質譜分析儀控制板自檢不過 223 7.2 中國臺灣產IDRC功率計CP-310測量超差 224 7.3 美國伯樂（Biorad）基礎電泳儀電源按鍵無回應 226 8章 控制板卡維修實例 8.1 康明斯發電機控制器故障 228 8.2 機械手主控板不開機故障維修 230 8.3 瓦錫蘭船用介面板部分類比量檢測故障 231 8.4 噴繪機板卡故障 232 8.5 噴繪機控制板卡通信故障 232 8.6 船用廣播系統控制板控制失效 233 8.7 FB137超聲波基板控制超聲波釋放不穩定 235
8.8 FB150 超聲波放電箱放電異常 235 8.9 FANUC A02B-0303-C205控制模組失效 237 8.10 FAUNC IO模組A03B-0815-C001失效 239 8.11 老化測試機控制器FLASH程式破壞 240 8.12 Graf油盒控制板經常誤報警 241 8.13 船用發電機控制箱故障 243 8.14 船用發電機控制器自檢故障 244 8.15 麥克維爾中央空調控制板故障 245 8.16 OKUMA加工中心編碼器介面板故障 246 8.17 某控制板風扇失控故障 247 8.18 紗錠半徑檢測板檢測數值亂跳 248 8.19 老
化測試箱控制器SRAM失效導致程式死機 250 8.20 類比量輸入板某些通道出錯故障 251 8.21 生產線IO控制板異常 252 8.22 測溫電路無溫度顯示 253 8.23 霍尼韋爾控制板無顯示 255 8.24 ABB DCS 模組部分通道不正常 256 8.25 牧野電火花機控制板維修 257 8.26 FANUC主控板不工作，顯示幕沒有任何顯示 258 8.27 ALPHA 900製版機無法連接電腦 259 8.28 庫卡機器人KCP2示教盒無法正常開機 260 8.29 半導體機器程式卡傳不進程式 261
基於卷積神經網路之減速機遠端複合式故障診斷系統研製
為了解決東元馬達維修 的問題，作者韓博宇 這樣論述：
齒輪的傳動系統在各類的機械設備中被廣泛的使用，目前主要靠著技術人員來診斷減速機等齒輪機構的健康狀態，在實務中若齒輪損毀沒有及時進行更換，不僅可能會影響生產物品的良率以及產量，更甚還可能會因此損壞其他的零件，增加維修的成本以及難度。隨著科技的進步，無人工廠或智慧型工廠的概念被提出，一個能自動診斷齒輪健康狀態的系統便顯得有其必要。本文研製減速機複合故障之診斷系統，利用三軸的震動訊號做為一維卷積神經網路的輸入，模型經過訓練後能對蒐集到的有限樣本達到98%的準確度，並能夠結合樹莓派透過區域網路達到遠端故障診斷的功能。經過實驗後發現，利用本文這類精簡的卷積神經網路進行故障診斷時，純頻域資料便能提供足夠
的特徵供機器進行學習，加入時域資料反而會降低診斷效果；此外，透過結果比較發現，以往認為包含大量雜訊而被濾除的高頻訊號，實際上也可能包含一定的故障特徵。
自動化系統的預測性維修之研究
為了解決東元馬達維修 的問題，作者陳志弘 這樣論述：
工業 4.0 和工業物聯網 ( Industrial Internet of Things, IIoT ) 促使各產業積極採用先進自動化方案, 來打造自動化而安全的人機互動設備, 降低經營成本, 提高產能效益, 加速企業本身之成長˳ 然而自動化生產設備的可靠度 ( Reliability )ˏ 穩定度 ( Stability ) 及靈敏度 ( Sensitivity ) 是為維持穩定生產與管理成本之主要因素˳ 而設備預測性維修 ( Predictive Maintenance, PdM ) 更是維持整個工廠穩定生產的重要的決策; 因而, 本研究直接針對現有工廠自動化生產設備進行可靠度研究,
並引用美軍軍用標準規範 MIL-HDBK-217 推算其設備之核心部件電動機之使用壽命與平均故障率 ( Average Failure, λP ), 併合原廠商提供之 MTBF 值制定設備更新的預期時間表; 且將實測收集運轉數據, 以類大數據型態進行分析與監測電動機現狀, 以作為判定修護與更新的時機, 並同時將數據以無線傳輸技術 ( Wireless Transmission Technology ) 傳送近端技術維護監控電腦及遠端攜帶設備管理監控之˳ 實驗結果證明, 部件之使用時間與溫度將會影響平均故障率的變化˳