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數控機床多能量源的動（dòng）態能耗建模與仿真方法

2017-12-25 來源：重慶大（dà）學機（jī）械傳動南京理工大學機械工作者：何彥林申（shēn）龍王禹林李育（yù）鋒王立祥

摘（zhāi）要：機床能量（liàng）消耗過程的評估和分析是（shì）機（jī）床能效優化研究的基礎。現有研究提出的機床能（néng）耗模型主要（yào）是靜態能耗模型，少數對（duì）機床（chuáng）動態性能耗的研究又主要集中在機床運行狀態的動態性的建模，缺乏對（duì）機床能量源特別是數控機床多（duō）能量源的動態（tài）性能耗的（de）研究。針對數控機床能量源多、加工任務及加工參數動態變化等特點，提出了一種數控機床（chuáng）多能量（liàng）源的動態能耗建模與仿真方法。對數控機床能耗過程的動態性進行分析；在此基礎上，結合麵向對象著色（sè）賦時Petri 網(Colored timedobject-oriented Petri netCTOPN)和虛擬（nǐ）部件方法建（jiàn）立數控機床多能量源動（dòng）態能耗模型，其中CTOPN 模型用於描述數控機床（chuáng）能耗過（guò）程機床和多（duō）能量源運（yùn）行狀態的動態特性，虛擬部件方法用於描述數控機床多能量源受（shòu）加工參數影響的動（dòng）態特性；通過（guò）CTOPN 中“變（biàn）遷”蘊含的信息來驅動虛擬部件模型實現對數控機床多能量源的動態能耗（hào）特性的建模。案例分析結果證明了該方法（fǎ）的可行性，上述模（mó）型可（kě）為數（shù）控機床（chuáng）動態能耗的預測、綜合的（de）能耗（hào）特性分（fèn）析以及定量的能耗影響因素分析提供一種基礎支持，具有較廣（guǎng）闊的應用前景。

關鍵詞：數控機床；多能量源；動態能（néng）耗；建模仿真

0 前言

近年來，隨著製造（zào）業能耗和環境問題（tí）的日益嚴峻以及全球低碳（tàn）化形勢的發展，機床能量消耗問題的研究受到了歐美等發達國家地區政府的廣（guǎng）泛關注。機床量大麵廣，能耗總量巨大，但機床有效能（néng）量（liàng）利（lì）用率低[1]。因而研究機床的能量特性對機械製造行業（yè）的高效（xiào）低碳運行具有重要意義。在（zài）美（měi）國、歐洲、日本等發達國家和地區，機械加工（gōng）設（shè）備的能（néng）耗特性建模已受到廣泛關注（zhù），特（tè）別是在歐洲，頒（bān）布的一係列能耗指令、標準[2-3]推動了大（dà）量的機床能耗建模技（jì）術研究。目前對機（jī）床（chuáng）的能耗特性（xìng）建模的研究主要集中在基礎性能耗、工藝性能耗、結構性（xìng）能耗和動態性能耗建模等四個方麵。

基礎性（xìng）能耗建模的研究主要采用熱動力（lì）學方（fāng）法研究機床加工過程的能耗模型。如GUTOWSKI等[4]建立了（le）機床加工過程的熱動力（lì）學能耗模型框架。而工藝性能耗（hào）建模的研究主要通過分（fèn）析加工參數對機床運行能耗的影響建立機床（chuáng）的比能模型。DRAGANESCU 等[5]通過（guò）試驗建立了機（jī）床主軸的（de）比能（néng）模型（xíng）；DIAZ 等[6]通過試驗將機（jī）床比能表示為材料切除率的函數；LI 等[7]將機床視為一（yī）個整體，通過測量（liàng）不同切削條件下的功率獲得了機床的比能模型。上述能耗模型都是將整（zhěng）個機床視為黑（hēi）色或灰色係統，不能詳細（xì）描述（shù）機床內部的能耗過程，並且需要（yào）開（kāi）展大量（liàng）試（shì）驗。進一步開展的（de）結構性能耗建模的研究是對（duì）機床及其各耗能部件的能耗特性進行分析（xī）建立機（jī）床的能耗模型。如文獻[8]建立（lì）了（le）數控機床主傳（chuán）動係統的率平衡（héng）方程（chéng）；文獻[9-11]采用參數化建模方法對機床各能量源進行了仿真。文獻[12]建立了（le）數控機床多源能量流的係統數學模型。

上述的（de）基礎性能（néng）耗（hào）、工藝性能耗、結構性能耗建模研究主要針（zhēn）對機床（chuáng）的能量消耗進（jìn）行了靜態的建模，無（wú）法對機床（chuáng）加工過程的動態能（néng）耗特性進行分析（xī）。目前，文獻[1]建立了機（jī）床服役（yì）過程機（jī）電主傳動係統的時段能量模型，該研究局限於主傳動係統的能耗動態性分析；國外少數學者采用離散事件（jiàn）建模方法（fǎ）對機床動態（tài）能耗特征進（jìn）行建模。DIETMAIR 等[13-14]提出了一種離散狀態建模方法對（duì）機床能耗進行係統化建模。該研究主要對機床運行狀態的（de）動態性進行了分析，無（wú）法對機床耗能部件的能耗的動態性如受加工（gōng）參數(切削（xuē）條件、材料等)的影響進行分析。隨著工業化的進程和基礎裝備製造業的（de）發展，數控機床（chuáng）已（yǐ）成為機床裝備的主流。與普通機床相比，數控機床的結構和能量特性發生了很大的改變。數控機床能量源增（zēng）多、能量損耗複雜，主傳動係統占（zhàn）整個機床能耗的（de）比例相對普通機床越來越小[12]。因此，本文從數控（kòng）機床能量（liàng）源多、加工任務及加工參（cān）數動態變化等特點出發，基於數控機床及其多能量源的動態能耗特征分析，對數控機床多能量源的動態能耗模型進行建模與仿真。建立（lì）的數控機床能耗模型（xíng）可用於分析（xī）數控機床及各耗能部件的能耗與其

運行狀態的關係（xì），並為加工參數節能優化、機床配置的節能優化以及能耗戰（zhàn）略決策提供數據基礎（chǔ）。

1 、數控機床的動態能耗特性分析

1.1 數控機床及多能量源的運行狀態的動態性分析

在ISO 14955-1[3]標準中，將數控機床（chuáng）的運行狀態劃分（fèn）為停機、待機（jī）、準備、空載以及加工等五個獨立的狀態。基於ISO 14955-1 定義的機床狀態，本文以從（cóng）某數控機床加工過程（chéng）獲取的功率曲線為例來分析數控機床及多能（néng）量源的運行狀態（tài）的（de）動（dòng）態性。如圖1 所（suǒ）示，該數控機床的運行狀態隨著機床加（jiā）工的進行而發生變化，數控機床先處於準備狀態（tài），當（dāng）主軸啟（qǐ）動(功率曲線上出現尖峰)機床進入了空載狀態，隨著刀具接觸工件，機床的運行狀態又由空載狀態進入加工狀態；同時數控機床的多能量源（yuán）運行狀態也（yě）隨著機床加工（gōng）過程對（duì）不同能量源的需求而變化，如主軸係統在第一個尖峰之前處於（yú）關閉狀態，為了滿足加工需求，需要將主軸加速到給定速度，因此第一個尖峰後主軸係統處於（yú）開啟狀態來滿足後續的加工需求。

圖1 能耗（hào）過程的動態（tài）性

1.2 多能量源受加工參數影響的動態特性分析

與普通機床相比，數控機床的結構和能耗特征有很大區別（bié），數控機床能量源更（gèng）多，能耗形（xíng）式更複雜，數控機床（chuáng）的能耗涉及機電液領域[15]。數控機床能量源的能耗除（chú）了與自身的結構配置有關，還與其相應的加工（gōng）參數(如切削參數、材料等)有關。作者所在（zài）的研究團隊對（duì）HAAS機床的功（gōng）率與運行參數的關係進行了試驗研究，試驗結果如（rú）圖2 所示（shì）。HAAS機（jī）床粗銑（xǐ）槽、精銑槽以及點孔的空載功率分別為p1、p2和p3，由（yóu）圖2 可知機床的空載功率隨主軸轉速的變化而呈現動態變化（huà）。因此，即使數控機床的（de）加工過程相同，由於能量源結構的（de）差（chà）異或者加工（gōng）參數的（de）變化，也會導致機床能耗呈現動態變（biàn）化（huà）性。

圖（tú）2 HAAS 機床空載功率

2、數（shù）控機床動態能耗特（tè）性的建模

根據上述分析（xī），數控機（jī）床（chuáng）加工過程總是伴隨（suí）著複（fù）雜的動態能耗特征。因（yīn）此，為了分析數控機床的動態能耗特征（zhēng），本文將數控機床的加工過程視（shì）為由多（duō）能量源觸發的一係列離散事件，提出了一種數控機床多能量源的動態能耗建模與仿真方法，從全局的角度對機床能耗（hào）進行評估與分析。該方法（fǎ）結合（hé）麵向對象著（zhe）色賦時Petri 網（wǎng）(Colored timedobject-oriented Petri net，CTOPN)和虛擬部（bù）件方（fāng）法建立數控機床多能量源動態能耗模型，其中CTOPN模型用於描述數控機床能耗過程（chéng）的運行狀態（tài）的動（dòng）態特性，虛擬部件（jiàn）方法用於描（miáo）述數控機床多能量源受加工參數影響的動態特性，最後通過CTOPN 中“變遷”蘊含（hán）的信息來驅（qū）動虛擬部件模型實現對數控機床（chuáng）多能量源的動態能耗特性的建模。

機床能耗建模與仿（fǎng）真框架如圖（tú）3 所示（shì），包含以下三個（gè）模塊（kuài）。

(1) token 生成模塊：數控機（jī）床的CTOPN 模型由特定的著色賦時token 驅動，這些著色賦時token可由加工（gōng）信息如工件的加（jiā）工特征、工件的工（gōng）藝卡片或工（gōng）件加工的NC 代碼等（děng）生（shēng）成。

(2) 數控機床（chuáng）能耗模型模塊：包括描述數控機床能耗過程運（yùn）行狀態的動態性的CTOPN 模型，述多能量源動態性的虛擬部（bù）件模型以及描述特定加工負載的負載模型。其中虛擬部（bù）件模型和（hé）負載模型由機床CTOPN 模型驅（qū）動；負載模型作為虛擬部件（jiàn）模型的加工負載源。

(3) 評（píng）估與分析模塊：通過對機床能耗的（de）能耗過程動態性的建模和仿真，可以獲（huò）得全局的詳細的機床能耗信息，並且可進（jìn）行定量的原因－結果分析，為機床加工過程的能耗提供一（yī）種評估（gū）方法並為機床節能優（yōu）化提（tí）供數據基礎。

圖3 數控機床多能量源的動態能耗建模與（yǔ）仿真框架

2.1 數控機床CTOPN 模型

為增強建模柔性（xìng）並適應參數化、模塊化的虛擬部件模型，本文采用（yòng）麵向（xiàng）對象著色賦（fù）時Petri 網(CTOPN)方法[16]。一（yī）個（gè）典型的CTOPN 模型是（shì）一個七元組

S=OPS,R,C,D, I,O,M0  (1)

式中，OPS 為對象庫所集，R 為門（mén）變遷集，C 為與對象庫所集和門變遷集關聯的著色token 集， D 為著色token 的時間延遲（chí）屬性集（jí）， I 為對象庫所到門變遷的輸入傳遞（dì）函數集，O為門變遷到對象庫所的輸出傳遞函數集，M0為CTOPN模型的初始標識。

為了建（jiàn）立機床加工過程的CTOPN 模型，首先可采用麵向（xiàng）對象（xiàng）Petri 網(OPN)方法建（jiàn）立與（yǔ）機床狀態和多能量源運行狀態相關的狀態特征模型，然後通過由token 生（shēng）成模（mó）塊產生的著色賦時token 及其相應屬性來描述具體加工過程的運行（háng）特征。基於機（jī）床狀（zhuàng）態與多能（néng）量（liàng）源運行狀態之間的關係，建（jiàn）立機床層OPN 模型，如圖4 所（suǒ）示。機床當前運行狀態與即將執行的動作共（gòng）同決（jué）定機床下一（yī）個運行（háng）狀態。該方法具有一定柔性，不同（tóng）生產參與人員可根據需要建立不同的機床狀態與多能量源運行狀態之間的關係。文（wén）獻（xiàn）[17]根據數控機床各能量源的運行特征將其劃分為三（sān）種基本類（lèi）型：0-1 型、離散型以及連續型，其中連續型能量源是離散（sàn）型能量源的特殊情（qíng）況(切削力加載到離散型能量源上)。為了便於描述（shù）機床能（néng）耗過程的動態性，本文（wén）進一步將（jiāng）數控機床能量源劃分為加工進度相關（guān）的能量源(如進給係統，換（huàn）刀（dāo）係統等)和加工進度無（wú）關的能（néng）量源(如（rú）冷卻係統，主軸係統等（děng）)。結合文獻[17]的研究，將能量源分成四（sì）種類型：① 0-1 型&加工進度無關能量源(如機（jī）床電氣，冷（lěng）卻係統)；② 0-1 型&加工進度相關（guān）能量源(如換刀係統)；③ 離散型&加（jiā）工進度無關能量源(如主軸係統)；④ 離（lí）散（sàn）型&加工進度相關能量源(如進給係統)。根據上述對能量源的分類，建立其通用OPN模型。對於①類能量源，運行狀態的每一（yī）次轉變總是基於相應的需求，如圖5 所示。

圖4 機床層OPN

圖5 0-1 型（xíng）&進度無關能量源OPN

對於②類能量源，其處於開啟（qǐ）狀態的持續時間由庫所sb1 (“能量源處於開啟狀（zhuàng）態（tài）”)中（zhōng）著色token的時間延遲屬性決（jué）定，一旦滿足延遲時間，變遷tb2(“關閉能量源”)將發（fā）生，能量源進（jìn）入關閉狀態，如（rú）圖6 所示。此外（wài），在機床能耗的評估中應該考慮部分與機床加工過（guò）程相關的外部事件(如人工（gōng）的裝載和卸載工件，機床等待（dài）下一個工件到達等)，這類事件自身不是能量源，但會影響機（jī）床的運行持續時間，從而影響（xiǎng）機床能耗。根據這類事件（jiàn）的特點，可采用與圖6 所示相同的OPN 模型。考慮了這類事件的機床能耗模型可為車間的調度提供一種基礎支持。與0-1 型能量源不同（tóng），離散型能量源在開啟之前（qián）將處於準備狀態（tài）(如主軸係統的變頻器、電動機等準備好)，如圖7 所示，用（yòng）庫所sc2來描述能量源的（de）準備（bèi）狀態；並且離散型能量源（yuán）在（zài）開啟狀態下（xià）可（kě）能動態（tài）地（dì）調整運行參數，這種情況用（yòng）變遷tc2和tc3 (“離散（sàn）型能（néng）量源調整運行參數”)來描（miáo）述。③類能量源與①類能量源類似（sì），其運（yùn）行狀態的每一（yī）次轉（zhuǎn）變總是基於相應的需求。

圖6 0-1 型&進度相關能量源OPN

圖7 離散型（xíng）&進度無關能量源OPN

對於離散型&進度相關的能量（liàng）源，其電動機頻繁地加（jiā）速、減速或者以恒定速度運行一定時間。這類能量源處於開啟狀態的持續時間（jiān）取決於（yú）庫所sd 3(“能量源處於開啟狀（zhuàng）態”)中（zhōng）著色token 的時間延遲屬性。值得注意的是，當時間（jiān）延遲（chí）結束後，④類能量源的下一個運行狀（zhuàng）態（tài）還取決於其他條件(如加（jiā）工過程的下一個進度周期是否在同一個④類（lèi）能量源上執行)。因此，用庫所sd 4“( 能量源處於預準備狀態”)來表示能量源開啟與準備之間的過渡狀態，如圖（tú）8所示。

圖8 離散型&進度相（xiàng）關能量源OPN

2.2 虛擬部（bù）件模型（xíng）及負（fù）載模型

Petri 網方法適合於對複（fù）雜係統進行建模以及對控製順序進行優化，但它在對子係統的參數影響分析方麵不夠詳細。另一方麵，虛擬仿真（zhēn）技術（shù）在機床開發等領域已經得（dé）到廣泛使用，它能夠詳細描述（shù）參數的影響。由於仿（fǎng）真工（gōng）具的使用，虛擬仿真模型（xíng）變得越來越準（zhǔn）確、快捷（jié）和（hé）可靠，而仿真所消耗的時間和成本卻在降低。Petri 網和虛擬仿真技術都是已有（yǒu）的方法，它（tā）們（men）都是針對特定應用建立起來的解（jiě）決（jué）問題的方法（fǎ）。將這兩種方法結合起來，更適於從全局（jú）的角度詳細地評（píng）估機床（chuáng）動態的能耗。

首先，能量源的虛擬仿真模型必須保證適當的可操作性以及足夠的準確度來評估機床能耗。精確地再現能量源的運行行為不是能耗（hào）仿（fǎng）真模型的目的，麵向能耗的能量源虛擬（nǐ）模型隻考慮影響機床能耗的主要因素（sù）。其次，基於文獻[18]的假設可對虛擬能量源（yuán）進行必要的簡化：假（jiǎ）設能量源被正確設計並且在恰當的運行條件下工作，這樣就（jiù）可以（yǐ）提前（qián）假（jiǎ）設一係列物理參數(如電動機或傳動係統內部的溫度等)，而不用搭建複雜的數值模（mó）型來評估這些（xiē）參數。

虛擬（nǐ）部件模型可用公（gōng）式或表格表示，這些公式或（huò）表格表達了運行參數及輸入與部件能耗之間的關係[18]。作（zuò）者所在的研究所的早期研究中（zhōng），建立了（le）數（shù）控機床多源能量流的數學模型[12]，該研究描述了數控機（jī）床各個能量源的能耗環節以及影（yǐng）響能耗的因素，可以作為（wéi）虛擬部件建模的基礎。

加工單元（yuán）動態地受加工負載影響。相對主軸係（xì）統而言，加工負載（zǎi）對進給係統的功率影（yǐng）響較小，可采用進給係統空載功率近似評估其在切削狀態下的功率[20]，因此本文忽略軸向力及徑向（xiàng）力對（duì）進給係統功率的影響，主要考慮切向力Fc對主軸係統的功率影響。各加工類型的主切削力(切向力)模型已有文（wén）獻進行了大量研究，本文以車（chē）削和銑削為例（lì），車削中主軸所受的切向力模型如式(2)所示[19]

3 、CTOPN 和虛擬部件的驅動（dòng）關係

在數控機床（chuáng）動態能耗建模與仿真（zhēn）框架中，通過CTOPN 中“變遷”蘊含的信息來驅動虛（xū）擬部件模型實現對數控機床多能量源的動態能耗特性的建模。其中，機床CTOPN 模型分為部件層和機床層，部件層CTOPN 直接驅動（dòng）虛擬部件（jiàn）的（de）運行，以及驅動機床層CTOPN 運行狀態的變（biàn）化，詳細驅（qū）動關係如圖9 所示。當Petri 網模型中的特定變遷滿足發生條（tiáo）件（jiàn）時（shí），變遷發生，並同時將著色（sè）token 攜帶的能量源運行信息發送至（zhì）相應的虛擬部件。對於0-1 型能量源，其Petri 網模型（xíng）隻發送開啟和關閉兩種信號（hào）；對於離散型能量源，除了開啟（qǐ）和關閉能量源的信號外（wài），還將運行參數發送（sòng）至虛擬部件。當機床進入加工狀（zhuàng）態時(即機床（chuáng）層變遷tm8或tm10 滿足條件發生變遷)，相應著色token 攜帶的切削條件被發送到負（fù）載模型，通過負（fù）載模（mó）型計算得到的切削力（lì）將加載到加工單元。

4 、應用實例

下麵以一台C2-6136HK 數控（kòng）車床加工棒料為例說明（míng）數控機床多能量源的動態能耗（hào）建模（mó）與仿真（zhēn）方法。本案例所用工件材料為45 鋼，毛坯直徑29.94 mm，車削長（zhǎng）度80 mm，切（qiē）削條件如表1 所（suǒ）示。本案例中采用的C2-6136HK 的（de）能量源包括：風扇伺服係統、主軸係統、進給係統以及冷卻係統。在機床（chuáng）運行過程中風扇伺服係統和（hé）冷卻係統的功（gōng）率大小與負載無關，且功率值基本保持恒定，因此采用額定功率值表示其虛擬（nǐ）部件模（mó）型。主軸係統為機械主軸，主軸與進給係統的功率均受加工參數動態影響，因此采用數學模型作為其虛（xū）擬部件模（mó）型，該模型基於作（zuò）者所在研究團隊的（de）早期研（yán）究[21]。

圖（tú）9 Petri 網模型（xíng）對虛（xū）擬部件的驅動關係

表1 試驗1 切削條件

4.1 數控（kòng）機床動態能耗模（mó）型建立

首（shǒu）先，將機床層OPN 表示為P0，部件層根據上述對能量源的分類，將裝載與卸載工件事件表示為P1，將0-1 型&進度無關能量源冷（lěng）卻係統（tǒng）和風扇伺服係統分別表示為P2和P3，將離散型&進度無關（guān）能量源主軸係統表示為P4，將離散型&進度相（xiàng）關能量（liàng）源進給係統表示為P5。然後，采用兩個層級（jí）門變遷分別表示能量源運行需求和更新機床運行狀態需求，每個（gè）層級門（mén）變遷由若幹輸入變遷和一個輸出（chū）變遷組成。基於由相應NC 代碼提取生成的著色賦時token，設置各弧上權函數，得到機床加工過（guò）程的CTOPN 模型，如圖10 所示。最後建立各能量源Petri網模型中變遷與虛擬部件模型的映射關係。

圖10 機床加工過程的CTOPN 模型

4.2 能耗仿真與分析

構造的數控機（jī）床動態能耗（hào）模型通過Matlab/Simulink 仿真平台進行仿（fǎng）真。仿真獲得的（de）機床（chuáng）總能耗為37.95W h ，采用HIOKI3390 功率分析儀監測機床實際總能耗（hào）為39.5W h ，如圖11 所示，仿真與監測結果之間的誤差（chà）為4%，在可接受範圍內，證明（míng）了該方法的可行性。仿真結果分別從（cóng）數控機床運行狀態角度和多能量源角度（dù）全麵地（dì）展示了（le）加工過程的能耗分布情況，可為不同的生產參（cān）與人員提供需（xū）求（qiú）的機床能耗信息，如表2 和表3 所示。從機床狀態角度可知機床在各（gè）個狀（zhuàng）態下（xià）的運行時間及能耗，主要時間及能（néng）量消耗集中在加工狀態。從能量源角度可知數控機床（chuáng）各個能量（liàng）源的運行時間及能（néng）耗情況，主軸係統及風扇伺服係統為加工過程中（zhōng）的主要（yào）能量消耗源。將各機（jī）床（chuáng）狀態能耗分解（jiě）到各個能量源（yuán），使加工（gōng）過程的能耗（hào）分布情（qíng）況進一步透明化，有利於從（cóng）策略和技術上發現節能潛能，如圖12 所示。例如在機床準（zhǔn）備和空載階段可考慮關閉冷卻係統，在（zài）機床加工階（jiē）段，主軸係統能耗較（jiào）大，可考慮采（cǎi）用高效（xiào）主軸等。

圖11 棒（bàng）料（liào）車削實際加工功率及能（néng）耗

表2 數控機床各運行狀態能耗分析結果

表3 數控機床各能量源能耗分析結果（guǒ）

圖12 數控（kòng）機床各運行狀態下的能耗詳細分（fèn）析

下麵對棒料車削試（shì）驗1 的切削條件（jiàn）進行調整，設置試驗2，試驗（yàn）2 切削條件（jiàn）如表4 所示，其餘加工條件同試（shì）驗1。通過對機床能耗變化的原因-結果進行定量分析，提出節能建議（yì）。

表4 試驗2 切削條件

試驗1 與（yǔ）試驗（yàn）2 中加工進度相關能（néng）量源對（duì）加工進度無關能量源能耗（hào）影響的變化如圖13 所示。

圖13 能量源相互能（néng）耗影響定量（liàng）分析

試（shì）驗2 在裝載工件時關閉了切削（xuē）液，並且裝載時（shí）間減少，這兩（liǎng）個事（shì）件（jiàn）使冷（lěng）卻係統運行時間共減少12.4 s ，而在粗精加工階段由於進給速度的提高，受進給係統運行時間影響的風扇伺服（fú）係統、主軸係統以及冷卻係統的運行時（shí）間均減少16.7 s 。與試驗1 相比，試驗2 在加工時間（jiān）及能量（liàng）源運行功率變化的情況下，試驗2 比試驗1 加（jiā）工時（shí）間減少19.4 s ，共節（jiē）能（néng）7.77W h ，如（rú）式(8)所示。其中，進給係統（tǒng）能耗減小0.09 W h ，風扇（shàn）伺服（fú）係統能耗減小1.13W h ，主軸係統能耗減（jiǎn）小5.26W h ，冷卻係統能耗減小0.54W h ，如式(4)~(7)所示。通過分析可知，適（shì）當降低主軸轉速及提高進給速度有利於節能（néng）

下麵運用本文的動態能耗建模與仿真方法，對（duì）一個（gè）實際加工零件差動殼體的加工過程進行（háng）加工時間及機床能耗分析，差動殼體零（líng）件圖如圖14 所示，毛坯材料（liào）為經調（diào）質處理的45 鋼，加工工藝及相應切削參數如表5 所示。

圖14 差動殼（ké）體（tǐ）零（líng）件圖

表5 差動殼體切削條件

差動殼體零件在C2-6136HK 數控（kòng）車床上加工，內孔的粗加工采用粗車循環方式，其餘加工均為單次走（zǒu）刀。通過仿真可得該（gāi）零件加工共（gòng）耗時3 348.8s，總能耗為1 528.19W h 。各能量源能耗及總能耗的仿真值與監測值對比如圖（tú）15 所示，監測總能耗（hào）為1 630.9W h ，仿真總能耗與監測值之間的誤差為6.3%，在可（kě）接受（shòu）範圍內，證明了該模型的可行性。

圖15 差動殼（ké）體加工能耗仿真值與監測值比較

各機床狀態及能量源的能耗分布情況如圖16所示。機床在準備狀態下隻有風扇伺服係統開啟，能耗（hào）為1.97W h ；在空載狀態下，風扇（shàn）伺服係統和（hé）主軸係統的能耗占到該狀態下總能耗的73.5%，是因為兩者的功率消耗較大；機床在加工狀態下（xià）的運行時間為3 133.8 s ，其中2 648.25 s 機床在進行粗加工（gōng），進給速度和切削深（shēn）度較大，作用在主軸係統上的切削力較大，導致機床加工狀態下的切削能耗占到該狀態下總能耗的56.8%，為868.65W h 。由上述分析可知，差動殼體加工過程中，粗車內孔所（suǒ）消耗的（de）時（shí）間及能耗最大，考慮適當（dāng）將粗車內孔的進給（gěi）速度增大到100mm / min ，經（jīng）仿真得到新方案與原方案的能耗比較如表6 所示（shì）。采用新方（fāng）案，粗車內孔時主軸係統所提供的切削功率平均增（zēng）大了206.43W，但零件加工總時間減少了550.8 s ，新方案比原方案共節能151.96W.h 。

綜上所述（shù），在零件（jiàn）實際生產加工前，應用本文模型可快速評估（gū）不同加工方案下零件的加（jiā）工時間及數控機床能耗分布情況，分析節能潛能（néng），提出節（jiē）能建議。在節能策略方麵，既可（kě）通過改變（biàn）輔助部件啟停策略來節能，如在棒（bàng）料車（chē）削案例中，當機床處於準備狀態時關閉冷卻（què）係統；還可以規範工（gōng）人的裝（zhuāng）卸操作流程來（lái）減少機床處（chù）於準（zhǔn）備狀態的時（shí）間。在節能技術方麵，可發現（xiàn）功（gōng）率消耗較大的能量源，采用高效部件替換。在工藝參（cān）數優化方麵，可在保證加工質量前提下，優化能量源運行參數（shù），降低功率消耗或縮短加工時間。如在棒料車削案例中，降低主軸係統的運行（háng）參數以減小功率消耗；以及（jí）增大加工進度（dù）相關能量源進給係統的（de）運行參（cān）數來減少零件加工時間及各能量源（yuán）能耗；在差動殼體案例（lì）中，經分析適當提高粗車內（nèi）孔進給速度，實現節能（néng）。未來研（yán）究可將本文建模（mó）框架與智能算法結合，探索加工方案的節（jiē）能潛能並實現（xiàn）策略、參數方麵（miàn）的優化，以減小零件加工的時間及能耗。

圖16 差動殼體零件加工機床能（néng）耗分布

表6 差動殼體加工節能效（xiào）果對比

5 、結論

(1) 數（shù）控機床能量係（xì）統（tǒng）是一個多能量源係統（tǒng），根（gēn）據各耗能部（bù）件的運行方式以及與加工進度的關聯性，數控機（jī）床多能量（liàng）源係統可分為0-1 型（xíng）&進度無關能量源、0-1 型&進度（dù）相（xiàng）關能量（liàng）源（yuán）、離散（sàn）型&進度無關能量源、離散型&進度相關能量源等四類。

(2) 分析了數控（kòng）機床能耗的動態特征，包括數控機床及多能量源的運（yùn）行狀態（tài）的動態性分析和數控機床多能量源受加工參數影響的動態特性分析。

(3) 基於數控機（jī）床能耗動態性分析，建立了數控（kòng）機床（chuáng）多能量源的能耗（hào）建模（mó）與仿真框架模型，其中采用麵向對（duì）象Petri 網(OPN)方法建立與機床及（jí）其（qí）多能量源運行狀態相關的狀態特（tè）征模型，然後通過由token 生成模塊（kuài）產生的著色賦時token 及其相應屬（shǔ）性來描述具體加工過程的運行特征，建立機床層和部（bù）件層的（de）CTOPN 模型；采用數（shù）控機床多源能量流的數學模型建（jiàn）立虛擬部件模型；最後通過（guò）CTOPN 中“變遷”蘊含的信息來驅動虛擬部件模型實（shí）現對數控機床多能量源的動態能（néng）耗特性的建模。應用實例表明，采用數控（kòng）機床多能量源的動態能耗建模與仿真框架，可快速（sù）建立機床能耗的評估與（yǔ）分析模型，該模型可重用（yòng），可擴展，可（kě）為（wéi）數控機床能量消耗預測和節能優化（huà）等（děng）一係列實際問題的解決提供支持。

本文的不足之處在於沒有研究電主（zhǔ）軸及其（qí）相（xiàng）應冷卻單元的（de）能耗特性，未來研究將（jiāng）進一步深入（rù）考慮高速數控機（jī）床（chuáng）這一特點。

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