一種面向數字化車間數控機床的能耗預測方法
【專利說明】一種面向數字化車間數控機床的能耗預測方法 【技術領域】
[0001] 本發明屬于機床切削能耗控制及能耗監測領域，尤其涉及一種通過硬件設備進行 機床能耗數據采集并結合采集到的數據和經驗公式對機床切削過程中的能耗進行計算的 方法。 【【背景技術】】
[0002] 機床是離散加工制造系統中的主要組成部分。大量調查統計也表明：機床能量平 均利用率低下，平均低于30%;在豐田公司的大規模生產模式下，機床總能耗的85. 2%用在 了非加工操作的生產環節上。研究表明，一臺機床運行一年的能耗總量及二氧化碳的排放 量相當于61輛SUV汽車的排放量。隨著我國節能減排工作的推進，在機床領域實施節能優 化已成為當前機械制造領域的發展的必然趨勢。以機床采集的能耗數據為依據，對每臺設 備的能耗情況進行實時監控和統計，及時發現問題并對設備在一定的切削參數下加工時的 能耗進行預測，可顯著改善車間的能源消耗情況。為此，諸多學者，企業，高校對機床能耗的 檢測，控制及宏觀層面的對機床所在車間能源的管理與優化做了大量的研究。
[0003] 中國第ZL90211626. 6號專利（發明名稱為《機床節能功率監控設置》）公開了一 種節約機床電能的功率監控設置，當機床輕載或空載時候，電源通過自耦變壓器降壓，從而 實現節能。Gutowski et al.建立了加工過程具體的電量需求模型并給出了加工工序能量 評價框架；基于有效產能框架的基礎上，Kara and Li在八臺車削和銑削機床上實驗，利用 回應表面法和回歸分析法獲得了有效產能模型。Bhushan利用滿意度函數分析了切削速度、 進給速度、切削深度對機床加工能耗的影響。
[0004] 然而當前很多企業由于技術、資金等條件的限制，車間及整個企業的能耗統計采 用的是人工統計的方式，而年末或是季度末統計的能耗分析也只是對于整個車間或是整個 企業。高能耗的企業對于能耗的管理水平有了一定的提升，但仍還處于初級階段，企業所 使用的能源管理系統，很大一部分的能源系統中并不包含能耗分析及能耗預測的功能，不 能從根本上發現能源的利用情況及實現節能效果。 【
【發明內容】
】
[0005] 本發明提供了一種面向數字化車間數控機床的能耗預測方法，對于加工計劃的選 擇具有指導作用，可以幫助企業獲得產品的能源消耗。本發明方法用于機床加工過程的能 量消耗預測及監控，實現了車間各層次的能源管理，在車間的實際生產中有著廣闊的應用 前景。
[0006] 本發明采用以下技術方案：
[0007] -種面向數字化車間數控機床的能耗預測方法，包括以下步驟：（1)將數字化車 間分為機床層、任務層和車間層；（2)分別計算各層的能耗指標參數，其中，（2.1)機床層 的能耗指標參數包括機床層的材料去除的比能（Ml)、材料去除的有效能量（M2)、加工的有 效能量（M3)，以及機床的比能（M4) ; (2. 2)任務層的能耗指標參數包括任務層的材料去除 的比能（Tl)、任務中材料去除的有效能量（T2)、任務中加工的有效能量（T3)，以及車間的 有效能量（Τ4) ; (2. 3)車間層的能耗指標參數包括車間層的有效能量（Wl)、電力負載因子 (W2)、能量的碳強度（W3) ; (3)根據步驟（2)得到的能耗指標參數預測加工一件產品所有工 序的能耗，進而預測一批產品的總能耗。
[0008] 所述步驟（2. 1)中的機床層的材料去除的比能Ml =材料去除能量/材料去除量； 機床層的材料去除的有效能量M2 =材料去除能量/機床的能耗；機床層的加工的有效能量 M3 =加工能量/機床的能耗；機床的比能Μ4 =機床的能耗/材料去除量。
[0009] 所述步驟（2. 2)中的任務層的材料去除的比能Tl =任務的材料去除能量/任務 的材料去除量、任務中材料去除的有效能量T2 =任務的材料去除能量/任務的能量消耗、 任務中加工的有效能量T3 =任務的加工能量/任務的能量消耗，車間的有效能量T4 =任 務的能量消耗/任務的材料去除量。
[0010] 所述步驟（2. 3)中的車間層的有效能量Wl =車間機床的能耗/車間的能耗，電力 負載因子W2 =平均電能負荷/功率需求峰值。
[0011] 所述材料去除能量
，其中，t。為切削時間，機床切削功率
切削力
，切削速度
'η為給定的車床主軸轉速，d 為刀具直徑；為影響系數為背吃刀量asp對切削力的影響指數，^為進給量f對切 削力的影響指數，^.為切削速度V。對切削力的影響指數，表示實際加工條件和經驗公 式的試驗條件不符合時的修正系數。
[0012] 切削時間為
" η表示車床主軸轉速，f表示進給量，L表 示切削長度，41^與AL2分別表示切削空刀及換刀時的切削長度；材料去除量為：
，D1表示切削前棒料直徑，Df表示加工后棒料直徑；機床的加工能量為：E ni =(Pu+(Ha1) Pja2P/) UPu為閑置功率，P。為切削功率，a i、〇2分別為額外負載損耗系 數；機床的能源消耗為：El^hine= E JEJEni，其中，啟動能量Es= f s (n)，Eu= P utu，tu為機床 閑置時間，Pu= f >)，Eni= (P U+Pa+Pj tc，Pa為額外負載損耗。
[0013] 任務的材料去除能量為：
，p = 1，2,......，m，其中，m表示工序的多個 工步，為在任務P中工序q的材料去除能量/kj，mp為任務p中工序的數量；任務的能量 消耗為：
，P = 1，2,……，m，其中，m為工序的工步數量， 表示任務P中工序q的操作能量；
是任務P中工序q的傳輸能量。
[0014] 所述車間機床的能耗為：
表示在加工單元i中機床j 的能量消耗，。1表示在加工單元i中機床的數量；碳排放強度為：
'（;為能源的 消耗量為能源r的碳排放因子。
[0015] 與現有技術相比，本發明至少具有以下有益效果：本發明首先將車間劃分為機床 層、任務層和車間層三層，通過對各層的能效計算獲得的指標數值對于車間的生產、節約能 耗具有指導意義，具體表現在：能效結果對于加工計劃的選擇具有指導作用；可以幫助企 業獲得產品的能源消耗。本發明方法可用于機床加工過程的能量消耗預測及監控，實現了 車間各層次的能源管理，在車間的實際生產中有著廣闊的應用前景。 【【附圖說明】】
[0016] 圖1是本發明將車間劃分層次的簡圖；
[0017] 圖2是本發明車間能效分析的指標體系；
[0018] 圖3實例中加工的圓柱棒料零件圖。 【【具體實施方式】】
[0019] 下面結合附圖對本發明的技術方案作進一步說明。
[0020] 該方法的主要原理是首先根據數字化車間的層次性和復雜性將車間分為機床層， 任務層和車間層，其中，機床層表示數字化車間訂單加工任務的執行者，是加工單元的組成 元素，也是加工車間內首個能量的消耗者；任務層表示基于車間生產目標將各訂單加工任 務分配給機床加工單元；車間層表示除車間生產必須的機床等設施外的一些必要的輔助設 備如傳輸系統，照明設備，空調等制冷設備，如附圖1所示。每個層根據各自特點具有不同 的能效指標體系參數，其中機床層的能效指標體系參數包括機床層的材料切除能量E。、切 削時間和材料去除量、機床的加工能量E ni、機床的能源消耗；任務層的能效指標體系參數包 括材料去除能量TE。、材料去除量及能量消耗Etask ;車間層的能效指標體系參數包括車 間機床的能耗Emi、車間的能耗、碳排放強度R"。而上述參數的得到是基于線下試驗、經驗 公式、硬件采集設備（多功能電表）等方式相結合數據采集方案通過計算得出的。最后將 各層的能效指標參數作為輸入分別輸出機床層的材料去除的比能M1、材料去除的有效能量 M2、加工的有效能量M3、機床的比能M4 ;輸出任務層的材料去除的比能Tl、任務中材料去除 的有效能量T2、任務中加工的有效能量T3、車間的有效能量T4 ;輸出車間層的有效能量W1、 電力負載因子W2、能量的碳強度W3。對于得到的能效指標可以幫助企業獲得產品的能源消 耗。利用綜合方法可以獲得加工一件產品所有工序的能效，然后就可以得到生產一批零件 的總能耗。能耗的預測有助于生產者權衡銷售利潤與能源分配。
[0021] 具體方法和步驟如下：
[0022] 步驟1，設備能耗形式及數據采集。主要通過DNC網卡和采集設備進行數據采集。 企業使用數字化的采集設備如網絡電力儀表、多功能電表等。通過數據線或是無線傳輸的 形式將能耗采集設備與計算機或是服務器相連，按照采集要求采集的能耗數據就會自動傳 輸到存儲裝置或是計算機進行相應的分析。這種自動化的采集方式可以對電能、功率、電 流、電壓及電品質進行采集。對于本發明所需要的產品的外形尺寸，工序的切削用量等信息 通過車間的MES (制造執行系統）來獲取。
[0023] 步驟2,機床層、任務層、車間層能效指標體系參數的計算。
[0024] (1)機床層能效指標體系參數的計算：材料切除能量
機床切削功 率
，切削力
切削速度
，其中d為刀具直徑。在 切削力的公式中，為影響系數，其大小與實驗條件有關，為背吃刀量asp對切削力的 影響指數，為進給量f對切削力的影響指數，~為切削速度對切削力的影響指數， 表示實際加工條件和經驗公式的試驗條件不符合時的修正系數。切削時間t。和材料去 除量V可通過公式獲得，
，其中，η表示車床主軸轉速（r/min)，f表示 進給量（mm/r)，L表示切削長度，AL1與AL2分別表示切削空刀及換刀時的切削長度，
，其中，示切削前棒料直徑，Df表示加工后棒料直徑。機床的加工能 量Eni= (Pu+(Ha1) Pc+Ct2P/) tc，其中，Pu為閑置功率，Pc為切削功率，a i、€(2分別為額外 負載損耗系數。機床的能源消耗En^hira= E JEJEni，其中啟動能量Es= f s(η)，受機床的轉 速影響，通過實驗回歸分析獲得，Eu= Putu，其中，tu為機床閑置時間，Pu= fu(n)(實驗回歸 分析獲取），Eni= (Pu+Pa+Pjt。，其中，Pa額外負載損耗，包括電機中的電力損耗和機械損耗 以及由切削負載引起的機械傳動損耗，P a= α ^+α2Ρ。2。
[0025] (2)任務層能效指標體系參數的計算：任務的材料去除能量
1,2,……，m，為在任務P中工序q的材料去除能量/kj，mp為任務ρ中工序的數量，m為 工序的多個工步；任