CN105607579B - 一种机床加工智能节能控制方法及系统 - Google Patents
一种机床加工智能节能控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105607579B CN105607579B CN201610057430.6A CN201610057430A CN105607579B CN 105607579 B CN105607579 B CN 105607579B CN 201610057430 A CN201610057430 A CN 201610057430A CN 105607579 B CN105607579 B CN 105607579B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- processed
- lathe
- parts
- operating parameter
- machined parameters
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/414—Structure of the control system, e.g. common controller or multiprocessor systems, interface to servo, programmable interface controller
- G05B19/4141—Structure of the control system, e.g. common controller or multiprocessor systems, interface to servo, programmable interface controller characterised by a controller or microprocessor per axis
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/32—Operator till task planning
- G05B2219/32015—Optimize, process management, optimize production line
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
- Y02P70/10—Greenhouse gas [GHG] capture, material saving, heat recovery or other energy efficient measures, e.g. motor control, characterised by manufacturing processes, e.g. for rolling metal or metal working
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
- Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Numerical Control (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明提供一种机床加工智能节能控制方法及系统，上述方法包括以下步骤：获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；所述目标机床通过执行机床运行参数，获取对应的加工零件；实现了机床运行参数的智能调节，使得机床、能源利用率大大增加，生产质量得到有效控制。
Description
技术领域
本发明属于智能控制领域，尤其涉及一种机床加工智能节能控制方法及系统。
背景技术
机床是一类机械加工和零件制造的关键设备，其在航空航天、船舶汽车、装备制造、模具制造、重型机械等重要领域有着广泛应用，由于近年来环境保护和节能减排需求逐步增高，对机床类设备能耗和能源效率研究成为热点，开发相应的机床节能加工方法和技术就显得尤为重要。
机床通常由下列基本部分组成：支撑部件，用于安装和支撑其他部件和工件，承受其重量和切削力，如床身和立柱；变速机构，用于改变刀具等的主运动速度；进给机构，用于改变进给量；控制和操纵系统，用于向相应部件发送加工和控制指令；其他部分包括，主轴箱、刀架、刀库、润滑系统、冷却系统等。在现代化的机床加工中心，多组机床设备实现了对待加工坯件的切、削、磨、抛等工序的连续处理。
机床实际加工过程中，机床刀具按事先规划的路径和速度对金属坯件逐步加工，最后获得金属零件成品。通常来讲，机床加工工艺中的加工速度是根据产品精度要求和产品交货期来确定，且在整个加工过程中保持加工速度恒定，然而目前的机床数控系统仍然针对单机设备规划加工轨迹和速度，未能对前后工序间的衔接以及根据目标工件在精度等方面的要求进行系统设计，使得加工中心整体协调性较差，造成设备、能源利用率较低，生产质量未得到有效控制。
另外，在机床加工过程中，一般经过启动、准备、加速、进刀、移除和待/停机等七个主要阶段，其直接生产性能耗分为固定功耗、运行功耗和刀具功耗，非生产性功耗包括液压系统、主轴系统等的功耗损失。研究表明，机床类设备至少有四分之一的时间处于非加工状态，其能耗中六成以上为无效功耗，这主要是机器频繁启动、长时间处于待机状态，或反复对某道工序进行修正调整造成的。
因此，迫切需要一种机床加工智能节能控制方法来解决上述技术问题。
发明内容
本发明提供一种机床加工智能节能控制方法及系统，以解决上述问题。
本发明提供一种机床加工智能节能控制方法，上述方法包括以下步骤：
获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；
根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；
对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；
所述目标机床通过执行机床运行参数，获取对应的加工零件。
本发明还提供一种机床加工智能节能控制系统，上述系统包括：包括获取单元、控制单元；其中，所述获取单元与所述控制单元相连；
所述获取单元，用于获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；还用于对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；还用于将所述机床运行参数发送至所述控制单元；
所述控制单元，用于根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；还用于通过获取的机床运行参数，控制所述目标机床运行。
通过以下方案：获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；所述目标机床通过执行机床运行参数，获取对应的加工零件；实现了机床运行参数的智能调节，使得机床、能源利用率大大增加，生产质量得到有效控制。
通过以下方案：获取机床加工能耗、机床返工能耗之和最小的加工速度即机床最佳加工速度，使得机床、能源利用率大大增加，生产质量得到有效控制。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例1的机床加工智能节能控制方法处理流程图；
图2是本发明实施例2的组合件A的数据信息表示示意图；
图3是本发明实施例3的机床加工中的主要阶段和功耗情况示意图；
图4是本发明实施例4的确定机床运行参数示意图；
图5是本实施例5的节能控制逻辑示意图
图6是本发明实施例6的数据与信号网络结构示意图；
图7是本发明实施例7的电能现场数据采集终端结构原理图；
图8是本发明实施例8的加工参数三阶段节能优化流程；
图9是本发明实施例9的节能型调度实例；
图10是本发明实施例10的机床功耗示意图；
图11是本发明实施例11的具体实施场景示意图；
图12为本发明实施例12的机床加工智能控制系统结构图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1是本发明的机床加工智能节能控制方法处理流程图，包括以下步骤：
步骤101、获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；
步骤102：根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；
步骤103：对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；
步骤104：所述目标机床通过执行机床运行参数，获取对应的加工零件。
其中，步骤102、103在实际执行过程中，没有时间先后顺序，可以同时执行。
进一步地，所述第一数据信息包括功能数据信息、性能数据信息、尺寸参数数据信息、几何特征数据信息。
进一步地，所述功能数据信息包括传动、承重、套接；所述性能数据信息包括强度、刚度、公差；所述尺寸参数数据信息包括长、宽、高、内径；所述几何特征数据信息包括方型、楔型、杆型。
进一步地，对所述待加工零件进行层次划分：顶层即第一层包括部件名称、功能数据、性能数据；中间层即第二层包括对所述待加工零件进行标准分解后得到的待加工曲面；底层即第三层包括各个待加工曲面的尺寸参数和精度参数。
进一步地，所述待加工曲面包括截面、内孔、底座、支架、轴面；所述尺寸参数包括长、宽、高、内径、外径；所述精度参数包括曲率、公差。
如图2所示，组合件A(待加工零件A)包括部件B、部件C，其中，所述部件B、部件C均位于顶层；中间层的待加工曲面包括孔1、轴面2、轴面3；底层包括孔1的直径、长度；轴面2的直径、长度。
某一层次可嵌套包含本层及下一层相关内容，如果待加工零件由多个部件组成，则可在顶层对其展开；如果曲面由多段共同组成，则可在标准曲面层对其展开。
进一步地，将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数的过程为：
将所述待加工零件的待加工曲面名称与知识库标准件进行匹配，通过计算所述待加工曲面对应的第一层部件属性与匹配集中标准件的相似度，最后通过相似性权重判断，获取所述待加工零件的第一加工参数。
进一步地，通过人机接口获取的专家知识，对所述第一加工参数进行修正，输出第二加工参数。
通过设计人机接口来获取专家知识，专家根据待加工零件功能数据、性能数据、精度要求，结合自身工艺知识，首先对从标准件知识库中获取的第一加工参数信息进行修正；其次在树状结构图中对待加工零件的各个组成部件、待加工曲面进行重要性评价，评价方式可采取层次分析法，即在树状结构的同一层次中，通过两两对比相关指标的重要性，进而建立评价矩阵，最后求得各个因素的重要性。
同时以专家经验按尺寸和精度要求对每个待加工路径的加工方式进行判断，最终获得对待加工零件的第一加工参数(工艺参数)的约束条件。
进一步地，所述加工工序包括：磨、抛。
在获取第一加工参数后，通过每条加工路径和加工方式来制定加工工艺，需要确定工艺路线和机床资源配置，其过程如下：首先根据加工方式选取可行的工艺路线，工艺路线中包括完成加工任务所需的操作工序，例如：车、磨、抛；然后根据车间中可用的机床资源建立从加工工序到机器的一对多映射，该映射关系需同时考虑机床加工功能和待加工零件精度要求；最后，生成可行的工艺方案集合，每套方案包含了待加工零件工序序列及可用机床设备集合。
进一步地，所述机床运行参数包括：机床最佳加工速度、工序最佳开始时间、机床最佳空闲状态。具体参数优化流程如图8所示。
进一步地，对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数的过程为：
获取机床加工能耗、机床返工能耗之和最小的加工速度即机床最佳加工速度。
机床加工速度直接影响到任务的加工时间、加工能耗和加工质量，而质量不合格的零件需要进行返工，消耗额外能耗。本阶段首先根据历史数据统计在每台机床和每种加工速度下零件的合格率，然后设定完工时间约束，计算以机床加工能耗和返工能耗之和最小的加工速度即机床最佳加工速度，其计算过程如下：
MIN(E加工+E返工)
Γ(π)∈Ω
Cmax≤H-RPT
其中，第一个约束条件为可行解约束，第二个约束条件为限定完工时间不超过预先设定值H。
其中，E加工表示机床实际加工零件所耗费的有用能耗；E返工表示任务因质量无法满足预定要求而需要的二次加工能耗。
进一步地，对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数的过程为：
通过机床前后工序中设置的两道传感器，分别实时记录任务进入和离开前道工序的时间；
按照以下公式计算工序最佳开始时间：
Γ(πk)∈kΩ
其中，表示前后工序在k个时间周期内相继开始加工，Γ(πk)∈Ω表示满足此类约束的可行解。
在机床前后工序中设置两道传感器，分别实时记录任务进入和离开前道工序的时间，为使机床能耗最低，需使得各个工序尽量协调一致，保持加工的连贯性。因此，以传感器获得的实时数据为基础，计算零部件在各个工序上的最优开始时间：
Γ(πk)∈Ω
其中，表示前后工序在k个时间周期内相继开始加工，Γ(πk)∈Ω表示满足此类约束的可行解。以上优化计算过程从k＝0开始迭代直至所有加工任务的开始时间均确定。
进一步地，对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数的过程为：
采集下一待加工零件到达时间信息，通过以下规则进行判断：
若下一待加工零件已经到达，则机床连续加工；
若下一待加工零件在内到达，则机床保持空载；
若下一待加工零件到达时间则机床重启。
机床在等待过程中所处的状态将由能耗决定，优先选择能耗较小的状态模式，此时需要采集下一待加工零件到达时间的信息，在此基础上，通过以下规则进行智能判断，使得机床空闲能耗最小：
若下一待加工零件已经到达，则机床连续加工，无功耗损失；
若下一待加工零件在内到达，则机床保持空载，功耗损失为机床空载损失；
若下一待加工零件到达时间则机床重启，功耗损失为机床重启损失。
图3是本发明实施例3的机床加工中的主要阶段和功耗情况示意图，包括设备启动、准备阶段、主轴启动、主轴加速、开始去除材料、设备关闭；功耗包括非生产性功耗、刀具功耗、运行功耗、固定功耗。
图4是本发明实施例4的确定机床运行参数示意图，包括任务开始时间、机床加工速度、待机状态控制。
图5是本实施例5的节能控制逻辑示意图；本实施例所涉及的节能控制技术可通过多种可编程控制器实现，其主要的控制逻辑如图5所示。每个待加工零件均贴有RFID标签记录该工件在步骤101中获取的信息；每台机床前均设置传感器用于读取待加工工件的信息并记录该工件进入机床的时刻；在机床上安装位移传感器、压力传感器、速度传感器等主要传感器和电流、电压等智能仪表，同时按需要安装其他辅助仪器仪表；接入机床数控单元信号，并通过数据总线将优化后的控制信号通过该单元进行控制实现。
图6是本发明实施例6的数据与信号网络结构示意图，其中涉及到如下三个模块：
(1)节能优化控制模块，主要负责数据管理、节能分析与优化控制，其布置在服务器上，包含本发明所涉及的智能节能方法和控制策略实现；
(2)能耗数据采集模块，以计量表、RFID和无线网络设备组成，负责能耗数据的采集和生产流程的监控；
(3)加工参数采集与控制模块，由传感器件和控制器件组成，主要采集与能耗相关的工艺参数，如温度、压力、转速等，同时负责将节能控制信号反馈回与数控单元。
如图6所示，包括压力传感器、温度传感器、位移传感器、RFID标签读取传感器；其中，本实施例需要在机床刀具处布置压力传感器、速度传感器，机床夹架处布置位移传感器，在机床前端布置RFID标签读取传感器，在机床周围布置温度、湿度等环境参数传感器，传感器通过数据采集模块驱动，一并接入zigbee协议网络，采样频率一般在0.5Hz～2Hz。
机床在运行过程中主要消耗电能，为有效支持对工业现场数据采集、分析、传输与管理，在智能电表基础上，用嵌入式工业级ARM9硬件平台、结合WINCE和LINUX系统支持嵌入式的实时操作系统开发电能采集现场数据集中管理终端，终端的结构原理如图7所示。该技术与产品具备单/三相电能采集与谐波分析、现场负荷管理与控制、多通道多方式数据通讯管理等功能，能实现对复杂信息的合理组织与协调，并兼容多种通讯协议与通讯格式，能实时分析处理各类大容量数据。
图9和图10提供了4个任务在2台机床上加工的一个实例，所有加工任务需要在30个时间片内完成，图9是本实施例所涉及方法计算的最佳节能方案，图10是相应方案在机床运行过程中的功耗情况。通过大量实例仿真表明，运用本发明所得到的方案可使得能耗下降5.5％左右，产生较好的经济社会效益。
图11提供了本发明实施的一个实例，实例中采用国际通用电表标准IEC62056DLMS标准体系，该标准体系规范了关于电能测量、抄表、费率与负荷控制的数据交换标准，国外主要电表供应商Landis+Gyr，Siemens Metering，Actaris Mtetering Systems等，国内的长沙威胜电子、深圳科陆电子等企业均支持该协议标准。智能计量仪表在物理层上的标准主要有串行总线口和RJ45接口，在数据链路层上主要采用RS485、以太网、电力线载波、微功率无线等接口。对工艺参数，如流量、压力、温度、湿度等，部署了相应传感器进行采集，采用OPC(OLE for Process Control,用于过程控制的OLE)工业标准，它是目前应用最为普遍的数据接口和控制接口规范，系统可以通过各个自动化系统的OPC接口获取能源数据。
系统数据传输需要经历智能仪表/传感器—集中设备—采集前置机—能源数据库的过程。集中设备将多个智能仪表汇聚到一个节点，然后接入到企业局域网或Internet，再通过局域网或Internet接入到采集前置机和能源数据库。多个智能仪表先利用RS485与RS485-Zigbee转化器连接，然后RS485-Zigbee转化器利用Zigbee无线协议与以太网-Zigbee转换器连接，再接入TCP/IP网络并接入采集前置机。
图12为本发明实施例12的机床加工智能节能控制系统结构图，包括获取单元、控制单元；其中，所述获取单元与所述控制单元相连；
所述获取单元，用于获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；还用于对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；还用于将所述机床运行参数发送至所述控制单元；
所述控制单元，用于根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；还用于通过获取的机床运行参数，控制所述目标机床运行。
通过以下方案：获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；所述目标机床通过执行机床运行参数，获取对应的加工零件；实现了机床运行参数的智能调节，使得机床、能源利用率大大增加，生产质量得到有效控制。
通过以下方案：获取机床加工能耗、机床返工能耗之和最小的加工速度即机床最佳加工速度，使得机床、能源利用率大大增加，生产质量得到有效控制。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种机床加工智能节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；
根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；
对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；
所述目标机床通过执行机床运行参数，获取对应的加工零件，所述机床运行参数包括：机床最佳加工速度、工序最佳开始时间、机床最佳空闲状态；
对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数过程为：
通过机床前后工序中设置的两道传感器，分别实时记录任务进入和离开前道工序的时间；
按照以下公式计算工序最佳开始时间：
其中，表示前后工序在k个时间周期内相继开始加工，πk表示满足约束的可行解。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数的过程为：
获取机床加工能耗、机床返工能耗之和最小的加工速度即机床最佳加工速度。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数的过程为：
采集下一待加工零件到达时间信息，通过以下规则进行判断，使得机床空闲能耗最小：
若下一待加工零件已经到达，则机床连续加工；
若下一待加工零件在内到达，则机床保持空载；
若下一待加工零件到达时间则机床重启。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据信息包括功能数据信息、性能数据信息、尺寸参数数据信息、几何特征数据信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待加工零件进行层次划分：顶层即第一层包括部件名称、功能数据、性能数据；中间层即第二层包括对所述待加工零件进行标准分解后得到的待加工曲面；底层即第三层包括各个待加工曲面的尺寸参数和精度参数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数的过程为：
将所述待加工零件的待加工曲面名称与知识库标准件进行匹配，通过计算所述待加工曲面对应的第一层部件属性与匹配集中标准件的相似度，最后通过相似性权重判断，获取所述待加工零件的第一加工参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过人机接口获取的专家知识，对所述第一加工参数进行修正，输出第二加工参数。
8.一种机床加工智能节能控制系统，其特征在于，包括获取单元、控制单元；其中，所述获取单元与所述控制单元相连；
所述获取单元，用于获取待加工零件的第一数据信息并将所述待加工零件与知识库标准件进行匹配，获取待加工零件的第一加工参数；还用于对所述第一加工参数按照预设策略进行调整，获取机床运行参数；还用于将所述机床运行参数发送至所述控制单元；
所述控制单元，用于根据待加工零件的加工工序，确定对应的目标机床；还用于通过获取的机床运行参数，控制所述目标机床运行。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610057430.6A CN105607579B (zh) | 2016-01-27 | 2016-01-27 | 一种机床加工智能节能控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610057430.6A CN105607579B (zh) | 2016-01-27 | 2016-01-27 | 一种机床加工智能节能控制方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105607579A CN105607579A (zh) | 2016-05-25 |
| CN105607579B true CN105607579B (zh) | 2018-06-29 |
Family
ID=55987582
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610057430.6A Active CN105607579B (zh) | 2016-01-27 | 2016-01-27 | 一种机床加工智能节能控制方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105607579B (zh) |
Families Citing this family (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107544451B (zh) * | 2017-10-19 | 2020-02-07 | 西安航空学院 | 一种加工车间数控机床集中调度系统及方法 |
| CN108108785A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-06-01 | 深圳市鸿陆技术有限公司 | 一种基于rfid的注塑管理系统 |
| CN111414983B (zh) * | 2020-03-25 | 2021-02-12 | 浙江大学 | 一种基于射频识别和调度的加工车间电能消耗控制方法 |
| CN111522297A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-08-11 | 湖南工学院 | 基于能耗优化的数控加工控制方法、装置及电子设备 |
| CN112001637A (zh) * | 2020-08-25 | 2020-11-27 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种工艺流程确定方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN112198838B (zh) * | 2020-10-12 | 2021-08-10 | 湖南汽车工程职业学院 | 一种机床工况参数的智能检测系统 |
| CN113641148A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-12 | 深圳市德堡数控技术有限公司 | 一种木工加工系统及其多面木工加工方法 |
| CN115049652B (zh) * | 2022-08-15 | 2022-11-18 | 天津帝广机电设备有限公司 | 液压机智能控制方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116224930B (zh) * | 2023-01-17 | 2023-08-22 | 扬州市职业大学(扬州开放大学) | 一种数控磨床产品的加工控制方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003159633A (ja) * | 2001-11-27 | 2003-06-03 | Mazda Motor Corp | 加工装置の加工油制御方法およびその装置 |
| CN104281128A (zh) * | 2014-09-17 | 2015-01-14 | 广东工业大学 | 一种基于启发式规则的硫化车间能耗优化调度方法 |
| CN104808636A (zh) * | 2015-04-28 | 2015-07-29 | 广东工业大学 | 柔性流水车间能耗优化调度方法 |
-
2016
- 2016-01-27 CN CN201610057430.6A patent/CN105607579B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003159633A (ja) * | 2001-11-27 | 2003-06-03 | Mazda Motor Corp | 加工装置の加工油制御方法およびその装置 |
| CN104281128A (zh) * | 2014-09-17 | 2015-01-14 | 广东工业大学 | 一种基于启发式规则的硫化车间能耗优化调度方法 |
| CN104808636A (zh) * | 2015-04-28 | 2015-07-29 | 广东工业大学 | 柔性流水车间能耗优化调度方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Modeling and Optimization for Piercing Energy Consumption;XIAO Dong,PAN Xiaoli，Yuan Yong，et al;《Journal of iron and steel research，international》;20090211;第40-44页 * |
| 考虑能耗成本和拖期成本的非同等并行机调度;唐万河，杨海东，黎展滔，郭建华，张沙清;《软件》;20140630;第35卷(第3期);第52-57页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105607579A (zh) | 2016-05-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105607579B (zh) | 一种机床加工智能节能控制方法及系统 | |
| CN109270899B (zh) | 一种基于数字孪生的船用柴油机关重件制造过程管控方法 | |
| CN203894596U (zh) | 数控机床加工状态多参数在线主动监控系统 | |
| CN111158313B (zh) | 数控机床能耗建模与加工过程优化的方法 | |
| CN102621932B (zh) | 一种数控机床服役过程的能量消耗预测方法 | |
| CN110704974A (zh) | 基于数字孪生驱动的工艺模型的建模与使用方法 | |
| CN101334656B (zh) | 一种数控机床加工性能监控系统 | |
| CN105159237B (zh) | 一种面向数字化车间数控机床的能耗预测方法 | |
| CN103823409A (zh) | 数控机床加工状态多参数在线主动监控系统及其实现方法 | |
| Kotliar et al. | Ensuring the economic efficiency of enterprises by multi-criteria selection of the optimal manufacturingprocess | |
| CN110109420B (zh) | 一种云智能加工设备 | |
| CN107589723A (zh) | 一种数控机床铣削加工稳定性的动‑静态优化方法 | |
| CN115755758A (zh) | 基于神经网络模型的机床加工控制方法 | |
| Feng et al. | A systematic method of optimization of machining parameters considering energy consumption, machining time, and surface roughness with experimental analysis | |
| CN106886197A (zh) | 控制机器实施加工的方法及其装置和应用 | |
| Kang et al. | An integrated energy data analytics approach for machine tools | |
| Ferraz Jr et al. | Data acquisition and monitoring in machine tools with CNC of open architecture using internet | |
| CN104834787B (zh) | 轴承磨床生产车间能耗的感知和分析方法 | |
| CN203911974U (zh) | 基于串口服务的机床信息联网系统 | |
| CN110049110B (zh) | 一种云智能系统 | |
| Zhou et al. | Multi-objective process route optimization considering carbon emissions | |
| Warnecke et al. | Technical investment planning of flexible manufacturing systems—the application of practice-oriented methods | |
| CN109933002A (zh) | 一种面向节能的机械加工过程数控机床能耗建模方法 | |
| Weyrich et al. | Identification of mechatronic units based on an example of a flexible customized multi lathe machine tool | |
| Zhou et al. | Optimization of numerical control program and machining simulation based on VERICUT |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20211014 Address after: 361028 north side of unit 02, floor 1, building 3, Xiamen biomedical industrial park, No. 2054, wengjiao West Road, Haicang District, Xiamen City, Fujian Province Patentee after: XIAMEN LAIMAN NEW MATERIAL TECHNOLOGY Co.,Ltd. Address before: 510090 Dongfeng East Road 729, Yuexiu District, Guangzhou City, Guangdong Province Patentee before: GUANGDONG University OF TECHNOLOGY Patentee before: FOSHAN NANHAI GUANGDONG TECHNOLOGY University CNC EQUIPMENT COOPERATIVE INNOVATION INSTITUTE |