CN109613890A - 一种机床加工能效预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种机床加工能耗预测方法，包括(a)建立机床加工过程的能效模型；能效模型见如下公式(1)；(b)通过数据采集获得各个阶段的空载功率，并通过实验数据拟合出加工功率；(c)对NC数控代码进行读取并利用NC代码获取加工参数及时间参数；(d)将获得的加工参数与时间参数信息带入到机床能效预测模型中，可相应的获得机床各个阶段的能耗、能效数据。通过本发明，可以快速、准确的完成机床能效的评估与预测，可为机床加工节能优化提供可靠依据。

Description

一种机床加工能效预测方法

技术领域

本发明属于机械加工技术领域，是一种机床加工能效的预测方法，特别是一种机床加工能效预测方法。

背景技术

机床是机械制造业中不可或缺的加工工具，同时也是机械制造业中的能量消耗大户。以机床为主体的机械加工系统数量大范围广，消耗的能源总量十分庞大，但机械加工系统的能量利用率很低，据统计机床的能量利用率平均低于30％。目前机床的辅助能耗等占据了机床加工能耗的大部分，若能减少辅助能耗所占比例，提高机床用于材料去除的切削能耗所占比重，从而提高能量效率，则对于机床节能极为重要。机床加工能耗、能效预测对于机床节能等一系列研究具有重要的支撑作用，因此对于机床加工过程中的能效预测的研究具有广泛而又深远的意义。

对机床加工过程中的能耗预测等相关技术，目前已经提出了一些解决方案。例如:

中国发明专利公开号CN103941644A中提出一种基于时间参数的数控铣床能耗预测办法，为数控铣床的加工过程建立能耗预测模型，并分别测得各个组成工序的空载功率、附加功率、切削功率以及进给轴的进给功率，同时利用NC代码分别获取包括主传动系统空载时间、铣削加工时间以及进给轴工作时间在内的时间参数，将所获得的各项功率和时间参数代入到能耗预测模型中。

中国发明专利公开号CN103971019A公开了一种基于几何特征的工件加工能耗预测方法，根据CAD模型中集成的几何特征信息对工件CAD模型拆分建立特征树，建立基于几何特征的工件加工能耗模型，通过对每个几何特征的能耗求和获取工件加工过程的总能耗。

中国发明专利公开号CN103235554A提出了一种基于NC代码的数控车床加工工件能耗获取方法，对数控车床加工工件的NC代码进行解析，然后结合数控车床各耗能部件的能耗特征，分别建立各耗能部件的能耗模型，并通过实验获取各耗能部件的基础功率数据，将上述NC代码解析获取的各耗能部件的运行状态参数以及各耗能部件基础功率数据信息输入到数控车床的各耗能部件的能耗模型中，就可以获得数控车床各耗能部件的能耗以及加工工件能耗。

然而进一步的研究表明，上述发明主要是针对机床的能耗进行预测，并没有考虑到机床加工能效。事实上，对于机床加工而言，研究其能量效率更能体现机床加工中随着加工参数变化复杂的能量的动态变化，因此目前的研究更应该着重于对机床能效的研究。另外现有发明中通过NC代码来进行参数的调用方法没有详细体现，缺乏具体的调用规则及通用性。对于机床加工能效，如若能直接根据机床的NC代码进行预测，则在加工前可提前获得加工能效信息。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷及改进需求，本发明的目的是提出一种机床加工能效预测方法，通过该方法可以较为准确的获取机床加工的能耗、能量效率。

为了实现上述目的，本发明提出了一种机床加工能效预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(a)建立机床加工过程的能效模型步骤；

(b)通过数据采集获得各个阶段的空载功率，并通过实验数据拟合出加工功率模型步骤；

(c)对NC数控代码进行读取并利用NC代码获取加工参数及时间参数步骤；

(d)将获得的加工参数与时间参数信息代入到机床能效预测模型中，可相应的获得机床各个阶段的能耗、能效数据步骤。

在本发明的一个优选实施例中，在步骤(a)中，所述建立机床加工过程的能效模型具体如下：

式中：η表示机床能量效率，E_process表示加工过程总能耗，E_cutting表示材料去除能耗，a为附加载荷损耗系数，E_basic、E_feed、E_spindle、E_materical、E_auxiliary分别表示基本启动能量消耗、进给系统能量消耗、主轴系统能量消耗、材料切削能量消耗以及辅助系统能量消耗。

在本发明的一个优选实施例中，所述步骤(a)中，结合能耗与输出功率之间的关系，机床能效可以表示为：

其中P_b、P_f、P_s、P_c、P_a分别表示基本启动功率、进给功率、主轴转动功率、切削功率以及辅助系统功率。t_b、t_f、t_s、t_c、t_a分别表示该完成过程所用的时间。

由于采用了如上的技术方案，本发明相对于现有技术具有以下技术优点：

1.结合机床加工过程中的自身的加工特点，建立了加工机床的能效预测模型，该模型不仅可以预测机床各个阶段的的能耗，同时也可以预测机床的能效，可以为机床的节能优化结构设计提供支持。

2.本发明只需要通过调用机床NC数控代码，就可以获得机床的加工参数及加工时间，同时可以快捷、准确的对加工过程各个阶段的能效进行预测，可普遍适用于各类机床。

3.结合NC代码来进行预测，只需要在完成基础功率的采集后，便可不需要再进行额外的实验，并且保证了结果的准确性，测试证明按照本发明所预测的能效值与实际的能效值之间的误差不超过10％，在实际生产过程中有较高的利用价值。

附件说明

图1是本发明的能效预测方法的流程图。

图2是本发明的机床能耗组成图。

图3是本发明的数控代码调用的流程图。

图4是本发明的NC代码调用的结果显示图。

具体实施方式

为了更进一步的说明本发明的目的、技术特点以及实施效果，以下结合具体加工实例进行阐述。

本发明公开了一种机床加工能效预测方法。首先建立机床加工过程的能效模型；然后，通过数据采集获得各个阶段的空载功率，并通过实验数据拟合出加工功率模型；随后对NC数控代码进行读取并利用NC代码获取加工参数及时间参数；最后，将获得的加工参数与时间参数信息带入到机床能效预测模型中，可相应的获得机床各个阶段的能耗、能效数据，如图1所示。

1.机床加工过程的能效建模

将机床的能耗分为基本启动能量消耗E_basic、进给系统能量消耗E_feed、主轴系统能量消耗E_spindle、材料切削能量消耗E_material以及辅助系统能量消耗E_auxiliar。建立的能效模型如下：

其中η表示机床能量效率，E_process表示加工过程总能耗，E_cutting表示材料去除能耗，a为附加载荷损耗系数。

结合能耗与输出功率之间的关系，机床能效可以表示为：

其中P_b、P_f、P_s、P_c、P_a分别表示基本启动功率、进给功率、主轴转动功率、切削功率以及辅助系统功率。t_b、t_f、t_s、t_c、t_a分别表示该完成过程所用的时间。

2.机床空载、加工功率拟合

接着，通过功率传感器分别测得各个基本耗电模块的基础功率，通过改变加工参数获得不同状态下的主传动系统、进给系统及切削加工系统的功率，通过参数拟合出当前机床当前工况下的进给功率、主轴转动功率、切削功率模型。

对于现场机床加工，可以选不同的主轴转速，不同的进给速度来进行实验，分别测得多组转速，多组进给速度下的功率，建立相应的功率对应表格，如表一所示。再通过主轴转速、进给速度为自变量的函数进行拟合。

表一

进给功率以及主轴转动功率可以看成是有关进给速度和主轴转速的一次函数关系式，因此，对于现场加工的机床，其主轴转速功率、进给速度功率模型可以表示为：

其中，v_f表示进给速度，n表示主轴转速，A_feed、B_feed、C_spindle、D_sprindle为实验拟合的相关系数。

选多因素多水平的加工工艺参数进行正交试验，分别记录下试验的结果，因素水平表如表二所示：

表二

在直角切削简化物理模型中，揭示了切削力与切削条件之间的关系，根据切削力经验公式与理论切削功率公式，可推导出材料切削功率与加工参数之间的关系：

P_c＝K_FCn^y1v_f ^y2a_p ^y3a_e ^y4

其中，a_p表示铣削深度，a_e表示铣削宽度，K_FC为修正系数，y₁、y₂、y₃、y₄为实验拟合的相关系数。

考虑到机床在加工时，下刀、退刀的时间很短，此部分所产生的能耗不计。

3.NC数控代码调用

通过以太网(TCP/IP)接口在PC和CNC之间完成数据交换和信息共享，设定连接电脑端的IP地址，在CNC端只需设定CNC的IP地址、TCP和UDP端口等信息，完成设定后，通过网线与电脑连接，即可实现连网通讯。将NC代码划分为多个代码块如G代码、M代码、S代码、F代码、XYZ代码，并对NC数控代码进行解析，获取加工参数及时间参数。

以FANUC数控系统为例，使用Microsoft Visual Basic，配合FANUC提供的FOCAS进行自主编程，通过以太网连接，调用FOCUS函数库中的部分函数来读取相关参数。从而实现对FANUC数控系统的远程监控、状态信息采集以及数据传送等功能。

例如通过调用cnc_acts()函数和cnc_rdspeed()函数读取机床主轴的实际转速n和传动轴的实际进给速度f，从而实现对加工工艺参数的读取。调用cnc_absolute函数，正确设置函数参数及返回值，即可实现绝对位置坐标XYZ显示，从而实现对加工时间的读取。

进一步的特征在于，为读取机床的时间参数，在上述步骤中，可以将读取出的坐标与时间进行转换：

其中L表示工件的长度，W表示工件的宽度，|ΔX|、|ΔY|表示对应加工过程前后的X轴，Y轴之差的绝对值，roundup表示所求结果向上取整，a_e表示加工刀具的直径。

4.能效预测

将获得的加工参数与时间参数信息带入到机床能效预测模型中，可相应的获得机床各个阶段的能耗、能效数据。

5.实施分析

以KVC800型四坐标立式加工中心为研究对象。加工对象为45号钢长方体试验样件，采用多次实验获取平均值的方法，获得基本能量消耗P_b为1891W。

为了建立进给速度、主轴转速与功率消耗直接的关系，采集了如表三所示的不同进给速度、主轴转速的实验结果。

表三

将实验结果进行拟合，进给系统功率模型、主轴转动系统功率模型可以表示为：

为了建立加工参数与切削功率消耗直接的关系，采集了如表四所示的实验结果。

表四

通过实验拟合，切削功率可以表示为P_c＝0.3393n^0.3523v_f ^0.7442a_p ^0.4943a_e ^0.3709

该KVC800型四坐标立式加工中心自动排屑装置不可用，润滑泵电机功率为35W，数控铣削过程中有开两盏照明灯，照明装置功率为电灯额定功率36W，故辅助系统功率为107W。

调用该零件的一次铣削走刀轨迹的NC代码数控程序，程序如表五所示：

表五NC代码

N05	G90G54
		N10	M03S800
N15	G01X50F600
		N20	Y-45Z-5.1
N25	X-300
		N30	G00Z20
N35	X50
		N40	Z-5.1
N45	M02

通过NC数控代码读取模块，可以获得机床加工的加工参数以及刀具的位置信息，具体的读取信息如表六所示。

表六

将数控代码读取模块所解析的运行状态参数与时间参数代入到机床的能效模型中，结合通过实验所获得的基本能量消耗及系数，利用所建立的能效模型，就可以获得该工件在KVC800型四坐标立式加工中心的一道工步能量效率。最后获得KVC800型四坐标立式加工中心加工该45号钢长方体块一道工步的总能耗为54119J，切削能耗为19967J，因此能量效率为0.3690。

在本次加工中，通过使用AWS2013系列三通道多功能数字功率计来实现实际加工过程中的能耗测量，测得加工过程中一道工步的实际能耗为52002J，切削能耗为17850J，能量效率为0.3432。则采用该专利提出的方法获得的能效误差较小。

通过上述能效模型的预测方法及对比分析可以看出，该专利提出的方法可以有效的预测加工能效，在实际工作中有着很好的应用价值。本发明可以应用于机床加工的能耗及能量效率的预测，为最终加工过程的节能减排提供参考及依据。

以上所述内容仅为本发明的实施例而已，并不用以限制本发明，本领域技术人员容易理解，凡在本发明的精神和原则之内的所作任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之类。

Claims (2)

1.一种机床加工能效预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(a)建立机床加工过程的能效模型步骤；

(b)通过数据采集获得各个阶段的空载功率，并通过实验数据拟合出加工功率模型步骤；

(c)对NC数控代码进行读取并利用NC代码获取加工参数及时间参数步骤；

(d)将获得的加工参数与时间参数信息代入到机床能效预测模型中，可相应的获得机床各个阶段的能耗、能效数据步骤；

在步骤(a)中，所述建立机床加工过程的能效模型具体如下：

式中：η表示机床能量效率，E_process表示加工过程总能耗，E_cutting表示材料去除能耗，a为附加载荷损耗系数，E_basic、E_feed、E_spindle、E_materical、E_auxiliary分别表示基本启动能量消耗、进给系统能量消耗、主轴系统能量消耗、材料切削能量消耗以及辅助系统能量消耗。

2.如权利要求1所述的一种机床加工能效预测方法，其特征在于，所述步骤(a)中，结合能耗与输出功率之间的关系，机床能效可以表示为：

其中P_b、P_f、P_s、P_c、P_a分别表示基本启动功率、进给功率、主轴转动功率、切削功率以及辅助系统功率。t_b、t_f、t_s、t_c、t_a分别表示该完成过程所用的时间。