CN105159237B - 一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，首先将数字化车间分为机床层、任务层和车间层；然后分别计算各层的能耗指标参数，机床层的能耗指标参数包括机床层的材料去除的比能、材料去除的有效能量、加工的有效能量，以及机床的比能；任务层的能耗指标参数包括任务层的材料去除的比能、任务中材料去除的有效能量、任务中加工的有效能量，以及车间的有效能量；车间层的能耗指标参数包括车间层的有效能量、电力负载因子、能量的碳强度；最后根据能耗指标参数预测加工一件产品所有工序的能耗，进而预测一批产品的总能耗。本发明方法可以帮助企业获得产品的能源消耗，实现车间各层次的能源管理，在车间的实际生产中有着广阔的应用前景。

Description

一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法

【技术领域】

本发明属于机床切削能耗控制及能耗监测领域，尤其涉及一种通过硬件设备进行机床能耗数据采集并结合采集到的数据和经验公式对机床切削过程中的能耗进行计算的方法。

【背景技术】

机床是离散加工制造系统中的主要组成部分。大量调查统计也表明：机床能量平均利用率低下，平均低于30％；在丰田公司的大规模生产模式下，机床总能耗的85.2％用在了非加工操作的生产环节上。研究表明，一台机床运行一年的能耗总量及二氧化碳的排放量相当于61辆SUV汽车的排放量。随着我国节能减排工作的推进，在机床领域实施节能优化已成为当前机械制造领域的发展的必然趋势。以机床采集的能耗数据为依据，对每台设备的能耗情况进行实时监控和统计，及时发现问题并对设备在一定的切削参数下加工时的能耗进行预测，可显著改善车间的能源消耗情况。为此，诸多学者，企业，高校对机床能耗的检测，控制及宏观层面的对机床所在车间能源的管理与优化做了大量的研究。

中国第ZL90211626.6号专利(发明名称为《机床节能功率监控设置》)公开了一种节约机床电能的功率监控设置，当机床轻载或空载时候，电源通过自耦变压器降压，从而实现节能。Gutowski et al.建立了加工过程具体的电量需求模型并给出了加工工序能量评价框架；基于有效产能框架的基础上，Kara and Li在八台车削和铣削机床上实验，利用回应表面法和回归分析法获得了有效产能模型。Bhushan利用满意度函数分析了切削速度、进给速度、切削深度对机床加工能耗的影响。

然而当前很多企业由于技术、资金等条件的限制，车间及整个企业的能耗统计采用的是人工统计的方式，而年末或是季度末统计的能耗分析也只是对于整个车间或是整个企业。高能耗 的企业对于能耗的管理水平有了一定的提升，但仍还处于初级阶段，企业所使用的能源管理系统，很大一部分的能源系统中并不包含能耗分析及能耗预测的功能，不能从根本上发现能源的利用情况及实现节能效果。

【发明内容】

本发明提供了一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，对于加工计划的选择具有指导作用，可以帮助企业获得产品的能源消耗。本发明方法用于机床加工过程的能量消耗预测及监控，实现了车间各层次的能源管理，在车间的实际生产中有着广阔的应用前景。

本发明采用以下技术方案：

一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，包括以下步骤：(1)将数字化车间分为机床层、任务层和车间层；(2)分别计算各层的能耗指标参数，其中，(2.1)机床层的能耗指标参数包括机床层的材料去除的比能(M1)、材料去除的有效能量(M2)、加工的有效能量(M3)，以及机床的比能(M4)；(2.2)任务层的能耗指标参数包括任务层的材料去除的比能(T1)、任务中材料去除的有效能量(T2)、任务中加工的有效能量(T3)，以及车间的有效能量(T4)；(2.3)车间层的能耗指标参数包括车间层的有效能量(W1)、电力负载因子(W2)、能量的碳强度(W3)；(3)根据步骤(2)得到的能耗指标参数预测加工一件产品所有工序的能耗，进而预测一批产品的总能耗。

所述步骤(2.1)中的机床层的材料去除的比能M1＝材料去除能量/材料去除量；机床层的材料去除的有效能量M2＝材料去除能量/机床的能耗；机床层的加工的有效能量M3＝加工能量/机床的能耗；机床的比能M4＝机床的能耗/材料去除量。

所述步骤(2.2)中的任务层的材料去除的比能T1＝任务的材料去除能量/任务的材料去除量、任务中材料去除的有效能量T2＝任务的材料去除能量/任务的能量消耗、任务中加工的有 效能量T3＝任务的加工能量/任务的能量消耗，车间的有效能量T4＝任务的能量消耗/任务的材料去除量。

所述步骤(2.3)中的车间层的有效能量W1＝车间机床的能耗/车间的能耗，电力负载因子W2＝平均电能负荷/功率需求峰值。

所述材料去除能量其中，t_c为切削时间，机床切削功率切削力切削速度n为给定的车床主轴转速，d为刀具直径；为影响系数，为背吃刀量a_sp对切削力的影响指数，为进给量f对切削力的影响指数，为切削速度v_c对切削力的影响指数，表示实际加工条件和经验公式的试验条件不符合时的修正系数。

切削时间为n表示车床主轴转速，f表示进给量，L表示切削长度,ΔL₁与ΔL₂分别表示切削空刀及换刀时的切削长度；材料去除量为：D_i表示切削前棒料直径，D_f表示加工后棒料直径；机床的加工能量为：E_m＝(P_u+(1+α₁)P_c+α₂P_c ²)t_c,P_u为闲置功率，P_c为切削功率，α₁、α₂分别为额外负载损耗系数；机床的能源消耗为：E_machine＝E_s+E_u+E_m，其中，启动能量E_s＝f_s(n)，E_u＝P_ut_u，t_u为机床闲置时间，P_u＝f_u(n)，E_m＝(P_u+P_a+P_c)t_c，P_a为额外负载损耗。

任务的材料去除能量为：p＝1,2,……,m，其中，m表示工序的多个工步，为在任务p中工序q的材料去除能量/kJ，m_p为任务p中工序的数量；任务的能量消耗为： p＝1,2,……,m，其中，m为工序的工步数量，表示任务p中工序q的操作能量；是任务p中工序q的传输能量。

所述车间机床的能耗为：表示在加工单元i中机床j的能量消耗，_ni表示在加工单元i中机床的数量；碳排放强度为：C_r为能源的消耗量，F_r为能源r的碳排放因子。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：本发明首先将车间划分为机床层、任务层和车间层三层，通过对各层的能效计算获得的指标数值对于车间的生产、节约能耗具有指导意义，具体表现在：能效结果对于加工计划的选择具有指导作用；可以帮助企业获得产品的能源消耗。本发明方法可用于机床加工过程的能量消耗预测及监控，实现了车间各层次的能源管理，在车间的实际生产中有着广阔的应用前景。

【附图说明】

图1是本发明将车间划分层次的简图；

图2是本发明车间能效分析的指标体系；

图3实例中加工的圆柱棒料零件图。

【具体实施方式】

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。

该方法的主要原理是首先根据数字化车间的层次性和复杂性将车间分为机床层，任务层和车间层，其中，机床层表示数字化车间订单加工任务的执行者，是加工单元的组成元素，也是加工车间内首个能量的消耗者；任务层表示基于车间生产目标将各订单加工任务分配给机床加工单元；车间层表示除车间生产必须的机床等设施外的一些必要的辅助设备如传输系统，照明设备，空调等制冷设备，如附图1所示。每个层根据各自特点具有不同的能效指标体系参数，其中机床层的能效指标体系参数包括机床层的材料切除能量E_c、切削时间和材料去除量、机床的加工能量E_m、机床的能源消耗；任务层的能效指标体系参数包括材料去除能量TE_c、材料 去除量及能量消耗Etask；车间层的能效指标体系参数包括车间机床的能耗E_wm、车间的能耗、碳排放强度R_ci。而上述参数的得到是基于线下试验、经验公式、硬件采集设备(多功能电表)等方式相结合数据采集方案通过计算得出的。最后将各层的能效指标参数作为输入分别输出机床层的材料去除的比能M1、材料去除的有效能量M2、加工的有效能量M3、机床的比能M4；输出任务层的材料去除的比能T1、任务中材料去除的有效能量T2、任务中加工的有效能量T3、车间的有效能量T4；输出车间层的有效能量W1、电力负载因子W2、能量的碳强度W3。对于得到的能效指标可以帮助企业获得产品的能源消耗。利用综合方法可以获得加工一件产品所有工序的能效，然后就可以得到生产一批零件的总能耗。能耗的预测有助于生产者权衡销售利润与能源分配。

具体方法和步骤如下：

步骤1，设备能耗形式及数据采集。主要通过DNC网卡和采集设备进行数据采集。企业使用数字化的采集设备如网络电力仪表、多功能电表等。通过数据线或是无线传输的形式将能耗采集设备与计算机或是服务器相连，按照采集要求采集的能耗数据就会自动传输到存储装置或是计算机进行相应的分析。这种自动化的采集方式可以对电能、功率、电流、电压及电品质进行采集。对于本发明所需要的产品的外形尺寸，工序的切削用量等信息通过车间的MES(制造执行系统)来获取。

步骤2，机床层、任务层、车间层能效指标体系参数的计算。

(1)机床层能效指标体系参数的计算：材料切除能量机床切削功率 切削力切削速度其中d为刀具直径。在切削 力的公式中，为影响系数，其大小与实验条件有关，为背吃刀量a_sp对切削力的影响 指数，为进给量f对切削力的影响指数，为切削速度对切削力的影响指数，表示实 际加工条件和经验公式的试验条件不符合时的修正系数。切削时间t_c和材料去除量V可通 过公式获得， 其中，n表示车床主轴转速(r/min)，f表示进给量(mm/r)，L 表示切削长度,ΔL₁与ΔL₂分别表示切削空刀及换刀时的切削长度，其 中，D_i表示切削前棒料直径，D_f表示加工后棒料直径。机床的加工能量E_m＝(P_u+(1+α₁)P_c+α₂P_c ²)t_c,其中，P_u为闲置功率，P_c为切削功率，α₁、α₂分别为额外负载损耗系数。机床的能源消 耗E_machine＝E_s+E_u+E_m，其中启动能量E_s＝f_s(n)，受机床的转速影响，通过实验回归分析获得， E_u＝P_ut_u，其中，t_u为机床闲置时间，P_u＝f_u(n)(实验回归分析获取)，E_m＝(P_u+P_a+P_c)t_c，其中， P_a额外负载损耗，包括电机中的电力损耗和机械损耗以及由切削负载引起的机械传动损 耗，P_a＝α₁P_c+α₂P_c ²。

(2)任务层能效指标体系参数的计算：任务的材料去除能量p＝1,2,……,m， 为在任务p中工序q的材料去除能量/kJ，m_p为任务p中工序的数量，m为工序的多个工步；任务层的材料去除量可以通过工件的形状和尺寸计算获得，任务的能量消耗p＝1,2,……,m，其中表示任务p中工序q的操作能量，这个能量有助于完成该工序；是任务p中工序q的传输能量，这个能量受传输设备的功率和传输时间的影响。

(3)车间层能效指标体系参数的计算：车间的总能耗包括机床、灯照设备、传输设备和空调设备消耗能量的总和。其中，辅助设备的能耗可以通过额定功率与工作时间的乘积来获得。车间机床的能耗计算式为表示在加工单元i中机床j的能量消耗；n_i表示在加工单元i中机床的数量。碳排放强度C_r为像电、气、油、碳等能源的消耗量，F_r为能源r的碳排放因子，这个因子可以在IPCC(跨政府气候变化委员会)提供的因子表中查到。

步骤3，数字化车间不同层的能源消耗的评价指标的获得。本发明主要使用有效能量、比 能作为能源消耗的评价指标。有效能量可以表明一台机床、一个加工任务或是一个车间的能源效率。比能是指能量消耗与加工系统有效输出的比值。

机床层的能源消耗的评价指标，主要包括材料去除的比能M1＝材料去除能量/材料去除量、材料去除的有效能量M2＝材料去除能量/机床能源能耗、加工的有效能量M3＝加工能量/机床能源能耗、机床的比能M4＝机床能源能耗/材料去除量。其中M1是用来评价完成指定产品的有效能量,M4可以作为一道工序的能量强度来评估用于生产的直接能量。

任务层的能源消耗的评价指标，主要有任务中材料去除的比能T1＝任务的材料去除能量/任务的材料去除量、任务中材料去除的有效能量T2＝任务的材料去除能量/任务的能量消耗、任务中加工的有效能量T3＝任务的加工能量/任务的能量消耗，，其中，任务的加工能量指的是任务的特定工序的特定工步加工所机床消耗的能量，通过实验以及数据采集得到，车间的有效能量T4＝任务的能量消耗/任务的材料去除量。

车间层的能源消耗的评价指标，主要包括车间的有效能量W1＝车间机床的能耗/车间的能耗、电力负载因子W2＝平均电能负荷/功率需求峰值、能量的碳强度W3。其中，高的负荷因子表明有更小的提高机会，因为负载已经相对恒定，产品加工的能量利用将要引起碳排放，所以基于能量的碳强度，能耗可以转换为碳排放。

实施例

如图3所示的加工圆柱棒料。零件的加工不仅要车圆柱表面，而且还要对圆柱面进行铣键槽。车加工圆柱表面的时候选用的机床为数控车床，铣键槽时选用的是数控铣床。该零件的材料类型为45号碳钢。

加工零件的第一步是进行车外圆表面，车工序的刀具及刀具参数如下表1所示：

刀具功能	刀具类型	刀具材料	前角	主偏角	刃倾角
						端面粗车	端面车刀	硬质合金	10°	90°	-5°
端面精车	端面车刀	硬质合金	10°	90°	2°
						圆柱面粗车	圆柱车刀	硬质合金	10°	75°	-5°

圆柱面精车

圆柱车刀

硬质合金

15°

45°

2°

产品的加工工序及工序参数如下表2所示：

根据现有的信息量进行各层的能效情况分析。

机床层的能效分析主要集中在机床的能量分解上，其评价的指标有材料去除比能、材料去除的有效能量、加工的有效能量以及机床的比能。在进行车削的过程，又分成了11道工序，从一个端面到另一个端面、从粗车到精车分别进行。在加工过程中，根据每道工序对于零件加工质量的不同要求，选择了不同的切削速度、进给速度、切削深度以及切削次数。这些参数的选择都会作为车间层能效分析的基础，其选择的是否合理直接影响到机床层的能效分析结果。其结果如下表3所示：

根据车间层能效评价指标体系公式及上述所收集的数据，可以计算得到：M₁＝0.003555kJ/mm³；M₂＝59.9％；M₃＝96.87％；M₄＝0.005937kJ/mm³。

任务层的能效分析：圆柱棒料的端面和圆柱面也可以通过普通机床来进行加工。参照如上给出的加工工序，可以计算得出加工棒料端面和圆柱面的材料去除能量、加工能量和总能量分别为929.9956kJ、2021.365kJ、2165.27kJ。两种机床加工相同任务后获得的能量指标对比如下表4所示：

	数控机床	普通机床
			T<sub>1</sub>	0.003555kJ/mm<sup>3</sup>	0.005281kJ/mm<sup>3</sup>
T<sub>2</sub>	59.90％	42.59％

T<sub>3</sub>	96.87％	93.35％
			T<sub>4</sub>	0.005937kJ/mm<sup>3</sup>	0.012296kJ/mm<sup>3</sup>

车间层的能效分析：在车间中，除了机床消耗的能量外，就是辅助设备，如照明、空调、传输系统等是主要的能源消耗者。这些辅助设备都有确定的工作功率，只要明确其工作时间就可以轻松获得消耗的电能。获取一天的平均电能消耗量是800kW·h，辅助设备的耗电量是180kW·h，据此可以计算出车间的有效能量指标是75.4％，电力负载因数是55％。

面对现代化车间加工成本和能耗使用的情况，对企业的能耗进行综合分析是很有必要的。通过对车间机床层、任务层和车间层的各层能效分析，获得的指标数值对于车间的生产、节约能耗具有指导意义，具体表现在：能效结果对于加工计划的选择具有指导作用；能效分析的结果有助于企业节能；对于普通加工车间而言，能效指标可以帮助企业获得产品的能源消耗。

本发明方法可用于机床加工过程的能量消耗预测及监控，实现了车间各层次的能源管理，在车间的实际生产中有着广阔的应用前景。

最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管申请人参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)将数字化车间分为机床层、任务层和车间层；

(2)分别计算各层的能耗指标参数，其中，

(2.1)机床层的能耗指标参数包括机床层的材料去除的比能M1、材料去除的有效能量M2、加工的有效能量M3，以及机床的比能M4；机床层的材料去除的比能＝机床层的材料去除能量/机床层的材料去除量；机床层的材料去除的有效能量＝机床层的材料去除能量/机床层的机床的能耗；机床层的加工的有效能量＝机床层的加工能量/机床层的机床的能耗；机床的比能＝机床层的机床的能耗/机床层的材料去除量；

(2.2)任务层的能耗指标参数包括任务层的材料去除的比能T1、任务中材料去除的有效能量T2、任务中加工的有效能量T3，以及车间的有效能量T4；任务层的材料去除的比能＝任务的材料去除能量/任务的材料去除量、任务中材料去除的有效能量＝任务的材料去除能量/任务的能量消耗、任务中加工的有效能量＝任务的加工能量/任务的能量消耗，车间的有效能量＝任务的能量消耗/任务的材料去除量；

(2.3)车间层的能耗指标参数包括车间层的有效能量、电力负载因子、能量的碳强度；车间层的有效能量＝车间机床的能耗/车间的能耗；

(3)根据步骤(2)得到的能耗指标参数预测加工一件产品所有工序的能耗，进而预测一批产品的总能耗。

2.根据权利要求1所述的一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，其特征在于：步骤(2.3)中的电力负载因子＝平均电能负荷/功率需求峰值。

3.根据权利要求1所述的一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，其特征在于：所述机床层的材料去除能量其中，t_c为切削时间，机床切削功率切削力切削速度n为给定的车床主轴转速，d为刀具直径；为影响系数，为背吃刀量a_sp对切削力的影响指数，为进给量f对切削力的影响指数，为切削速度v_c对切削力的影响指数，表示实际加工条件和经验公式的试验条件不符合时的修正系数。

4.根据权利要求3所述的一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，其特征在于：切削时间为n表示车床主轴转速，f表示进给量，L表示切削长度,ΔL₁与ΔL₂分别表示切削空刀及换刀时的切削长度。

5.根据权利要求1所述的一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，其特征在于：机床层的材料去除量为：D_i表示切削前棒料直径，D_f表示加工后棒料直径；L表示切削长度；机床层的加工能量为：P_u为闲置功率，P_c为切削功率，α₁、α₂分别为额外负载损耗系数，t_c为切削时间；机床层的机床的能耗为：E_machine＝E_s+E_u+E_m，其中，启动能量E_s＝f_s(n)，受机床的转速影响，E_u＝P_ut_u，t_u为机床闲置时间，P_u＝f_u(n)，由实验回归分析获取，E_m＝(P_u+P_a+P_c)t_c，P_a为额外负载损耗。

6.根据权利要求1所述的一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，其特征在于：任务的材料去除能量为：其中，m表示工序的多个工步，为在任务p中工序q的材料去除能量，m_p为任务p中工序的数量；任务的能量消耗为：其中，表示任务p中工序q的操作能量；是任务p中工序q的传输能量。

7.根据权利要求2所述的一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法，其特征在于：所述车间机床的能耗为： 表示在加工单元i中机床j的能量消耗，n_i表示在加工单元i中机床的数量。