CN110531702B - 一种机床服役周期能效潜力获取方法 - Google Patents

一种机床服役周期能效潜力获取方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种机床服役周期能效潜力获取方法：步骤1：测量待测机床运行过程中的基础能耗数据；步骤2：根据基础能耗数据，建立机床能耗信息描述函数；步骤3：调研与待测机床相同型号的机床在典型代表性生产过程中的运行数据；步骤4：分别拟合待测机床未来服役周期的主轴转速分布与各进给轴的进给速度分布，进而建立相应的概率密度函数；步骤5：拟合待测机床切削功率分布，进而建立切削功率分布的概率密度函数；步骤6：估算待测机床服役周期中各状态时间占比；步骤7：计算机床服役周期能效潜力。本发明能够有效地预测机床未来服役阶段的能量效率，对高能效机床设计和机床采购阶段能效评估均具有重要支撑作用。

Description

一种机床服役周期能效潜力获取方法
技术领域
本发明属于机械加工制造技术领域，尤其涉及一种机床服役周期的能效潜力获取方法。
背景技术
机床量大面广，能量消耗总量巨大，能量利用率低，能效提升潜力很大；因此，机床能效研究意义重大。相比于普通家电产品，机床是一种服役周期相对很长的设备，服役周期是指机床从出厂开始到机床报废或转让的时长，例如，一台普通车床CA6140在维护保养较好的条件下通常可达60多年，机床整个生命周期能量消耗主要产生在机床服役周期，通常占据80％以上(ISO 14955)。机床服役周期的能量消耗研究已经成为机床能效研究的重要组成部分。
起初，美国麻省理工大学教授Gutowski D在2006年的国际生产工程学会(CIRP)便指出机床加工运行过程能量消耗研究的重要意义，并分析了机床切削过程中电能消耗的主要影响因素。之后，机床能量效率研究如雨后春笋般在国际上迅速兴起，例如，澳大利亚新南威尔士大学的Kara S教授团队分析了磨床加工过程中的资源消耗特点，并提出了一种磨削过程能量效率评估方法，同时也研究了机床切削加工过程中固定功率消耗组件的能量消耗特点和节能方法；美国加州大学伯克利分校的Domfeld D教授团队研究了机床能量消耗的自动监测方法、铣削过程的能量消耗特点以及节能策略；国内重庆大学刘飞教授团队对机械加工系统的能量消耗模型、能量效率获取和评估、工件加工过程中的能效优化均进行了研究；类似的团队还有美国普渡大学的Sutherland WJ教授团队、浙江大学的唐仲任教授团队等。这些研究主要从学术论文角度出发，对某个具体加工过程的能量消耗特点和优化进行了研究。
此外，关于机床能量效率的研究也逐渐进入国内外专利保护和标准制定范畴。已公开的发明专利CN102621932A公布了一种数控机床服役过程的能量消耗计算模型，从启动时段、空载时段和加工时段角度出发介绍切削加工的能量消耗计算模型；已公开的发明专利“机床多源能耗系统多信息在线检测系统”(CN103941081A)采用多个功率传感器进行机床各种能量源的能量消耗在线检测，通过集成各个能量源的能量消耗，完成了机床切削加工过程的能量消耗在线检测。国际上，俄罗斯专利(RU2135343C1)公开了一种金属切削加工过程的能耗节能方法，尤其是通过降低刀具与工件或切削之间的摩擦进行实现机床切削加工过程的节能方法。美国专利(US7289873B2)公布了一种能量传感系统用于测量金属切削机床的能量消耗，该传感系统通过安装多个传感器实现了金属切削机床切削能耗的测量和获取。
关于标准制定方面，日本标准协会(JIA)制定了“Machine tools e test methodsfor electric power consumption”(JIS TS B 0024-1:2010)标准，用于测量加工中心、数控车床和车削中心、外圆磨床等各种类型机床的能量消耗测试；国际标准化委员会(ISO)也制定了关于机床环境评估的ISO 14955“machine tools--environmental evaluation ofmachine tools”系列标准，包括用于进行机床节能设计指导的ISO 14955-1:2017、用于支撑机床组件能耗测量方法的ISO 14955-2:2018、以及用于支持金属切削机床能效测量的ISO 14955-3:2019等标准。我国也正在制定“机械加工制造过程能效关键基础数据检测方法”、“机械加工制造过程能量效率评价方法”、“机械加工制造过程工件能耗限额制定方法”等相关标准，其中，“机械加工制造过程能效关键基础数据检测方法”和“机械加工制造过程能量效率评价方法”已立项，目前正处于征求意见阶段。
上述关于机床服役过程的能量消耗的学术和技术研究主要针对某个具体的时段、或者机床某个具体工件加工的能量效率上；然而，由于机床是一种通用性较强的生产设备，其未来加工任务千变万化，能量消耗和能量效率更是千差万别，因此，上述某运行过程或某工件加工的能量效率难以代表机床整个服役阶段的能量效率潜力，使得机床设计者和管理者无法较准确地预测机床整个服役周期的能量效率，为消费者在采购阶段进行机床能效比较和决策带来了困难，同时，也为国际标准“ISO 14955-1-2014机床-机床环境评价-第1部分：高能效机床设计方法”的实施带来了难题，该标准执行的第一步即为“general life-cycle assessment”。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明提供一种机床服役周期能效潜力获取方法，能够有效地预测机床未来服役阶段的能量消耗，对机床设计阶段的能效优化设计和机床采购阶段能效评估均具有重要支撑作用。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种机床服役周期能效潜力获取方法，包括以下步骤：
步骤1：测量待测机床运行过程中的基础能耗数据，包括机床待机功率、各级主轴转速下的主轴启动能耗、各级主轴转速下的主轴旋转功率与各级进给速度下的进给轴功率；
步骤2：根据测量的基础能耗数据，建立机床能耗信息描述函数，包括主轴启动能耗函数、主轴旋转功率函数、进给轴进给功率函数；
步骤3：调研获取与待测机床相同型号的机床在典型代表性生产过程中的运行数据，包括各级主轴转速使用频率和进给轴的各级进给速度使用频率、各级主轴转速下的各种加工任务加工参数、开机时间、主轴启动时间、主轴旋转时间、进给时间以及切削时间；
步骤4：根据各级主轴转速使用频率和进给轴在各级进给速度的使用频率，利用数学统计和数据拟合方法，分别拟合待测机床未来服役周期的主轴转速分布与各进给轴的进给速度分布，从而分别建立主轴转速分布的概率密度函数与各进给轴的进给速度分布的概率密度函数；主轴转速分布的概率密度函数以主轴转速为自变量、主轴转速使用概率为因变量；进给速度分布的概率密度函数以进给速度为自变量、进给速度使用概率为因变量；
步骤5：根据各级主轴转速下各种加工任务下的加工参数，计算各种加工任务下的切削功率；根据待测机床的最低转速的主轴旋转功率与主轴电机额定功率，确定待测机床的切削功率范围；将切削功率范围划分为若干子区间，根据各种加工任务下的切削功率统计每个子区间的使用频率，并根据每个子区间的使用频率拟合待测机床切削功率分布，从而建立以切削功率为自变量、切削功率出现概率为因变量的切削功率分布的概率密度函数；
步骤6：根据调研获取的运行数据中的开机时间、主轴启动时间、主轴旋转时间、进给时间以及切削时间，估算待测机床服役周期中主轴启动时间、主轴旋转时间、进给时间、以及切削时间相对于开机时间的比值，即主轴启动时间占比、主轴旋转时间占比、进给时间占比、切削时间占比；
步骤7：选取机床服役周期能效潜力的描述指标，根据所述描述指标的函数模型，以及上述测量和拟合的数据，计算机床服役周期能效潜力。
进一步的，所述描述指标为综合能量利用率，综合能量利用率是指机床服役过程中切削功率与输入功率的比值；综合能量利用率U的函数模型如下：
Figure BDA0002216876100000031
式中，Psb表示待机功率，Pc表示切削功率，Est(n)表示主轴启动能耗函数，Pr(n)表示主轴旋转功率函数，Pf(f)表示进给轴进给功率函数；iTst表示主轴启动时间占比，iTc表示切削时间占比，iTn表示主轴旋转时间占比，iTf表示进给时间占比；C(Pc)为切削功率分布的概率密度函数，C(n)为主轴转速分布的概率密度函数；C(f)为进给速度分布的概率密度函数。
进一步的，步骤4与步骤5中采用泊松分布、均匀分布、伽玛分布或正太分布进行数据拟合。
进一步的，主轴转速分布的自变量区间为[ns,ne]，并满足以下条件：
nmin≤ns＜nm＜ne≤nmax；
式中，nmin为机床最低主轴转速，nmax为机床最高使用转速，nm为机床最常用转速。
进一步的，切削功率是指加工过程因材料去除而增加的功率需求，通常包括材料去除功率和附加载荷损耗功率，由于附加载荷损耗功率较小，故切削功率近似为材料去除功率各种加工任务下的切削功率按如下方式计算：
对于有特定的切削功率经验计算公式的机床，根据相应的经验公式直接计算获取；
对于没有特定的切削功率经验计算公式的机床，按照如下通用切削功率函数模型进行计算获取：
Pc′＝MRR*k；
式中，Pc′为具体某加工任务下的切削功率，MRR为材料去除速率，k为比例系数。
调研并估算机床服役过程中主轴启动时间占比、主轴旋转时间占比、进给时间占比、切削时间占比时具有以下特征：选取典型代表性生产过程可以是一天、一个星期或一个月；开机时间为机床打开电源到关闭电源期间的时长，主轴启动时间为主轴转速从零到目标转速之间所耗时长，主轴旋转时间为主轴在目标转速下运行的时长，切削时间为刀具与工件接触并进行切削加工所耗的时长，进给时间为进给系统处于运行状态的时长；主轴启动时间占比、主轴旋转时间占比、进给时间占比、切削时间占比为该典型代表性生产过程期间主轴启动时间，主轴旋转时间、切削时间，进给时间分别与开机时间的比值。
进一步的，步骤6中按如下方式估算切削时间占比与进给时间占比：由于机床主轴启动时间和空载时间通常很短，且切削过程通常伴有进给过程，因此，切削时间和进给时间均为近似为主轴旋转时间；切削时间占比与进给时间占比均等于主轴旋转时间占比。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明的机床服役周期能效潜力是面向机床整个服役阶段的综合能量消耗和能量效率而提出的概念。本发明充分考虑机床服役过程中千变万化加工任务对机床能耗的影响，通过对机床能耗组成进行拆分、分布拟合、再合并等过程，建立了服役阶段能效潜力的模型和获取步骤，其能有效地预测机床未来整个服役阶段的能量消耗，对机床设计阶段的能效优化设计和机床采购阶段能效评估均具有重要支撑作用。
2、本发明首次对机床服役过程中能效影响很大的三大因素，即主轴转速、进给速度、切削功率的分布进行了研究；并通过利用数据统计和概率论方法，建立了一种机床服役周期转速使用分布、进给速度使用分布以及切削功率分布的获取方法。
附图说明
图1是机床服役周期能效潜力获取方法的流程图；
图2是滚齿过程中的功率曲线示意图；
图3是主轴启动能耗函数曲线图；
图4是主轴旋转功率函数曲线图；
图5是进给轴进给功率函数曲线图；
图6是主轴转速分布的概率密度函数曲线图；
图7是Z轴进给速度分布的概率密度函数曲线图；
图8是切削功率分布的概率密度函数曲线图。
具体实施方式
采用本发明所提供的机床服役周期能效潜力的预测方法，参照如图1所示的流程图，对YS3118CNC5数控滚齿机的服役周期能效潜力进行了测试，具体过程如下：
第1步：测量待测机床运行过程的基础能耗数据
待机功率是指机床从主电源开关开启到主轴启动过程期间机床的功率需求，当具有多个离散值时，取离主轴启动时刻最近的时刻点所测量的待机功率值；主轴启动能耗是指机床主轴从零转速到目标转速期间主轴系统所消耗的能量；主轴旋转功率是指机床运行过程中用于维持主轴旋转的功率需求，也称主轴功率；进给轴功率是指机床进给过程中用于维持进给系统运动的功率需求，也称空进给功率；各参数的含义参见附图2。
经过现场测量，YS3118CNC5数控滚齿机的待机(包含液压系统运行)功率为3.11kW。
经调研，YS3118CNC5数控滚齿机的常用转速区间为100～1000r/min，因此，对该转速区间的启动能耗和主轴旋转功率进行了测量，结果如表1所示。滚齿过程中，Z轴进给方向为主要的工进给方向，故选用Z轴作为代表，对常用的进给速度范围(使用频率高于80％)中的Z轴进给功率进行了测量，测量结果见表2。
表1.各级转速下的主轴启动能耗和主轴旋转功率
Figure BDA0002216876100000061
表2各级进给速度下的Z轴系统进给功率
Z轴进给速度(mm/min) 100 200 300 400 500 600 700 800
Z轴系统进给功率(kW) 0.058 0.122 0.182 0.186 0.201 0.223 0.295 0.356
第2步：建立待测机床能耗信息描述函数
本案例采用了二次函数对主轴启动能耗进行了拟合，见图3；即主轴启动能耗函数为：
Est(n)＝5.26×10-6n2+1.67×10-3n+0.59,n∈[100,1000] (1)
本案例采用了一次函数对主轴旋转功率进行了拟合，见图4；即主轴旋转功率函数为：
Pr(n)＝1.95×10-3n+0.15，n∈[100,1000] (2)
本案例采用了一次函数对Z轴进给功率进行了拟合，见图5；即Z轴系统进给功率函数为：
Pf(fv)＝3.68*10-4fv+0.037，fv∈[100,900] (3)
第3步：调研与待测机床相同型号的机床在典型代表性生产过程中的运行数据
典型代表性生产过程可以是一个班次、一天、一个星期或一个月。开机时间为机床打开电源到关闭电源期间的时长，主轴启动时间为主轴转速从零到目标转速之间所耗时长，主轴旋转时间为主轴在目前转速先运行的时长，切削时间为刀具与工件接触并进行切削加工所耗的时长，进给时间为进给系统处于运行状态的时长；主轴启动时间占比、主轴旋转时间占比、进给时间占比、切削时间占比为该典型代表性生产过程期间主轴启动时间，主轴旋转时间、切削时间，进给时间分别与开机时间的比值。
通过调研重庆兰黛、重庆秋田、重庆旺成、重庆神箭四家齿轮制造企业，得YS3118CNC5在常用转速区间[100,200]、(200,300]、(300,400]、(400,500]、(500,600]、(600,700]、(700,800]、(800,900]、(900,1000](r/min)的使用频率分别为0.007、0.035、0.181、0.239、0.299、0.212、0.013、0.011、0.003；同理，Z轴系统在常用进给速度区间[100,200]、(200,300]、(300,400]、(400,500]、(500,600]、(600,700]、(700,800]，(800,900](mm/min)的使用频率分别为0.122、0.228、0.313、0.163、0.097、0.054、0.022、0.001。
批量生产过程中，单个齿轮加工平均大约需要3min(随机调研重庆兰黛、重庆神箭两家企业生产过程估算获取)，按照一个班次8h计算，除中午2h，平均要生产120个齿轮。按照每个齿轮待机时间5s,主轴启动时间1s。
第4步：拟合待测机床服役周期的转速和进给速度分布
基于上述调研数据，采用正太分布进行主轴转速和Z轴进给系统进给速度分布进行数据拟合，得主轴转速分布的概率密度函数C(n)和Z轴进给速度分布的概率密度C(f)分布如下式(4)和式(5)所示，具体拟合过程分别见图6和7。
Figure BDA0002216876100000071
Figure BDA0002216876100000072
第5步：拟合待测机床服役周期的切削功率分布
根据各级主轴转速的各种加工任务与各种加工任务下的加工参数，计算各种加工任务下的切削功率；根据待测机床最低转速下的旋转功率与主轴电机额定功率，确定待测机床的切削功率范围；将切削功率范围划分为若干子区间，根据各种加工任务下的切削功率统计每个子区间的使用频率，并根据每个子区间的使用频率拟合待测机床切削功率分布，从而建立以切削功率为自变量、切削功率使用概率为因变量的切削功率分布的概率密度函数机床主轴的电机额定功率为7.5kw，最低转速100下的旋转功率为0.295kW，故最大切削功率为7.5-0.295＝7.205kW，本案例所选机床的切削功率范围为[0,7.205](kW),调研上述企业，机床在该切削功率范围的负载分布如表3所示。
表3切削功率分布
Figure BDA0002216876100000073
根据上述调研数据，进行正太分布拟合的机床服役周期切削功率分布的概率密度函数如式(6)所示，拟合过程见图8。
Figure BDA0002216876100000074
第6步：估算待测机床服役周期中各运行状态时间占比
进给时间和切削时间近似为主轴旋转时间计算得案例机床平均一个班次运行时间分别为：启动时间2min，待机时间10min，主轴旋转时间、进给时间和切削时间均为348min。故主轴启动时间占比0.006，主轴旋转时间占比、进给时间占比和切削时间占比均为0.97。
第7步：基于测量和拟合数据，计算待测机床服役周期的能效潜力
将步骤1中的待机功率，步骤2中的主轴启动能耗函数、主轴旋转功率函数、Z轴系统进给功率函数、步骤4中的主轴转速分布、Z轴进给速度分布的概率密度函数、步骤5中切削功率分布的概率密度函数、以及步骤6中的主轴启动时间占、主轴旋转时间占比、进给时间占比和切削时间占比，带入能效潜力计算公式，如下所示：
Figure BDA0002216876100000081
综上所述，YS3118CNC5数控滚齿机的能效潜力为26.4％。

Claims (6)

1.一种机床服役周期能效潜力获取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：测量待测机床运行过程中的基础能耗数据，包括机床待机功率、各级主轴转速下的主轴启动能耗、各级主轴转速下的主轴旋转功率与各级进给速度下的进给轴功率；
步骤2：根据测量的基础能耗数据，建立机床能耗信息描述函数，包括主轴启动能耗函数、主轴旋转功率函数、进给轴进给功率函数；
步骤3：调研获取与待测机床相同型号的机床在典型代表性生产过程中的运行数据，包括各级主轴转速使用频率和进给轴的各级进给速度使用频率、各级主轴转速下的各种加工任务加工参数、开机时间、主轴启动时间、主轴旋转时间、进给时间以及切削时间；
步骤4：根据各级主轴转速使用频率和进给轴在各级进给速度的使用频率，利用数学统计和数据拟合方法，分别拟合待测机床未来服役周期的主轴转速分布与各进给轴的进给速度分布，从而分别建立主轴转速分布的概率密度函数与各进给轴的进给速度分布的概率密度函数；主轴转速分布的概率密度函数以主轴转速为自变量、主轴转速使用概率为因变量；进给速度分布的概率密度函数以进给速度为自变量、进给速度使用概率为因变量；
步骤5：根据各级主轴转速下各种加工任务下的加工参数，计算各种加工任务下的切削功率；根据待测机床的最低转速的主轴旋转功率与主轴电机额定功率，确定待测机床的切削功率范围；将切削功率范围划分为若干子区间，根据各种加工任务下的切削功率统计每个子区间的使用频率，并根据每个子区间的使用频率拟合待测机床切削功率分布，从而建立以切削功率为自变量、切削功率出现概率为因变量的切削功率分布的概率密度函数；
步骤6：根据调研获取的运行数据中的开机时间、主轴启动时间、主轴旋转时间、进给时间以及切削时间，估算待测机床服役周期中主轴启动时间、主轴旋转时间、进给时间、以及切削时间相对于开机时间的比值，即主轴启动时间占比、主轴旋转时间占比、进给时间占比、切削时间占比；
步骤7：选取机床服役周期能效潜力的描述指标，根据所述描述指标的函数模型，以及如下测量和拟合的数据：步骤1中的待机功率，步骤2中的主轴启动能耗函数、主轴旋转功率函数、进给轴进给功率函数，步骤4中的主轴转速分布、进给轴进给速度分布的概率密度函数，步骤5中切削功率分布的概率密度函数，以及步骤6中的主轴启动时间占比、主轴旋转时间占比、进给时间占比和切削时间占比，计算机床服役周期能效潜力；
所述描述指标为综合能量利用率，综合能量利用率是指机床服役过程中切削功率与输入功率的比值；综合能量利用率U的函数模型如下：
Figure FDA0002545831690000021
式中，Psb表示待机功率，Pc表示切削功率，Est(n)表示主轴启动能耗函数，Pr(n)表示主轴旋转功率函数，Pf(f)表示进给轴进给功率函数；iTst表示主轴启动时间占比，iTc表示切削时间占比，iTn表示主轴旋转时间占比，iTf表示进给时间占比；C(Pc)为切削功率分布的概率密度函数，C(n)为主轴转速分布的概率密度函数；C(f)为进给速度分布的概率密度函数。
2.根据权利要求1所述的机床服役周期能效潜力获取方法，其特征在于，步骤2中机床能耗信息描述函数的创建包含以下特征：主轴启动能耗函是在测量获得各级主轴转速下的主轴启动能耗的基础上，以主轴转速为自变量、主轴启动能耗为因变量，拟合而得的一次或者二次函数；主轴旋转功率函数是在测量获得各级转速主轴旋转功率的基础上，以主轴转速为自变量、主轴旋转功率为因变量，进行数据拟合而得的一次或者二次函数；进给轴进给功率函数是在测量获取进给轴功率的基础上，以进给速度为自变量、进给轴功率为因变量，进行数据拟合而得的一次函数。
3.根据权利要求1所述的机床服役周期能效潜力获取方法，其特征在于，步骤4与步骤5中采用泊松分布、均匀分布、伽玛分布或正太分布进行数据拟合。
4.根据权利要求1所述的机床服役周期能效潜力获取方法，其特征在于，主轴转速分布的自变量区间为[ns,ne]，并满足以下条件：
nmin≤ns＜nm＜ne≤nmax；
式中，nmin为机床最低主轴转速，nmax为机床最高使用转速，nm为机床最常用转速。
5.根据权利要求1所述的机床服役周期能效潜力获取方法，其特征在于，各种加工任务下的切削功率按如下方式计算：
对于有特定的切削功率经验计算公式的机床，根据相应的经验公式直接计算获取；
对于没有特定的切削功率经验计算公式的机床，按照如下通用切削功率函数模型进行计算获取：
P′c＝MRR*k；
式中，P′c为具体某加工任务下的切削功率，MRR为材料去除速率，k为比例系数。
6.根据权利要求1所述的机床服役周期能效潜力获取方法，其特征在于，步骤6中按如下方式估算切削时间占比与进给时间占比：由于机床主轴启动时间和空载时间通常很短，且切削过程通常伴有进给过程，因此，切削时间和进给时间均为近似为主轴旋转时间，切削时间占比与进给时间占比均近似为主轴旋转时间占比。
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