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數控機床（chuáng）多能量源的動態能耗建模與仿真方法

2017-12-25 來源（yuán）：重慶大學機械傳動南京（jīng）理工大學機械工作者：何彥林申龍王禹（yǔ）林李育鋒王立祥

摘要：機床能量消耗過程的評估（gū）和分析是機床能效優化研究的基礎。現有研究提出的機（jī）床能（néng）耗模型主要是靜態能（néng）耗模型，少數對機床（chuáng）動態性能耗的研究又主要集中在機（jī）床運行狀態的動（dòng）態性的（de）建模，缺乏對機（jī）床（chuáng）能量源特別是數控（kòng）機床多能（néng）量源的動態性能耗的研究。針對（duì）數控機床能量源多、加工任務及加工參數動態變化等（děng）特（tè）點（diǎn），提出了一種數（shù）控機床多能量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（háng）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)和虛擬部件方法建立數控（kòng）機床多能量源動態能耗模型，其中CTOPN 模型用（yòng）於描述數控機床能耗過程機床和多能量（liàng）源運行狀（zhuàng）態的動態特性，虛擬部（bù）件方法（fǎ）用於描述數控機床多能量源受加工參數影響的（de）動態特性；通過（guò）CTOPN 中“變遷”蘊（yùn）含的信息來驅動（dòng）虛擬部件模型實（shí）現對數控機床多能量源的動態能耗特性的建模。案（àn）例分（fèn）析結果證明（míng）了該方法的可行性，上述模型可為數控機床動態能耗的預（yù）測（cè）、綜合的能耗特性分析以及定量的能耗影響因素分析提供一種（zhǒng）基礎支持，具有較廣闊的應用前（qián）景。

關鍵詞：數控機床；多能量源；動態（tài）能耗；建模仿（fǎng）真（zhēn）

0 前言

近年來，隨著（zhe）製造業能耗（hào）和環境問題的日（rì）益嚴峻以及全球低碳化（huà）形勢的發展，機床能量消耗問題的（de）研究受到了歐美等發達（dá）國家地區政（zhèng）府的廣泛關注。機床量大（dà）麵（miàn）廣，能耗總量巨大，但機（jī）床有效能（néng）量利用率低[1]。因而研究機床的能量特性對機械製造行業的高效低碳運行具有重要意義。在美國、歐洲、日（rì）本等發達國家和地區，機（jī）械加工設備的能耗特性建（jiàn）模已受到廣泛關注，特別是在歐洲，頒布的一係（xì）列能（néng）耗指（zhǐ）令、標準[2-3]推動了（le）大量的（de）機床能耗建模（mó）技術研究。目前對機床的能耗特性建模的研究主要集（jí）中在基（jī）礎性能耗、工藝性能耗、結構性能耗和動態性能耗建模（mó）等四個方麵。

基礎（chǔ）性能耗建模的研究主要采（cǎi）用熱動力學方法研究機床加工（gōng）過程的能耗模型。如GUTOWSKI等[4]建立了機床加工（gōng）過程的熱動力學能耗模型框架。而工藝性（xìng）能耗建模的研究主要通過（guò）分析加工（gōng）參數對機床運行能耗的影（yǐng）響建立機床的比能模型。DRAGANESCU 等[5]通過試驗建（jiàn）立了機床主軸的比能模型；DIAZ 等[6]通過試驗將機床比能表示為（wéi）材料切除率的函數；LI 等[7]將機床視為一個（gè）整體，通過測（cè）量（liàng）不同切（qiē）削條（tiáo）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個機床視為黑色或灰色（sè）係統，不能詳細（xì）描（miáo）述機床內部的能耗過程，並且需（xū）要（yào）開展大（dà）量試驗。進一步開展的結構性能耗建模的研究是對機床及其（qí）各（gè）耗能部件的（de）能耗特性進行分析（xī）建立機床的能耗模型。如文獻[8]建立了數控（kòng）機床主傳動係統的率平衡方程；文獻（xiàn）[9-11]采用（yòng）參數化建（jiàn）模方法（fǎ）對（duì）機床各能量源進行了仿真。文獻[12]建立了數控機床多源能量流的係統數學模型。

上述的基（jī）礎性能耗、工藝性能耗、結構性能（néng）耗建（jiàn）模研（yán）究主要針對機床的能量消耗進行了靜（jìng）態的建模，無法對機床加工（gōng）過程的（de）動態能耗特性進行分析。目前（qián），文（wén）獻[1]建立了機（jī）床服役過程機電主傳動係統的（de）時段（duàn）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（shù）學者采用離散事件建模方法對機床動（dòng）態能耗特征進行建模。DIETMAIR 等[13-14]提出了一種離散狀態建模方法對機床能耗進行係統化建模。該研（yán）究主要對機床運行狀態的動態性進（jìn）行了分（fèn）析，無法對機床耗能部件的（de）能耗的動態（tài）性如受加工參數（shù）(切削條件、材料等)的影響進行分（fèn）析。隨著工業化的進程和基礎裝備製造業的發展，數控機床已成為機（jī）床裝備的主流（liú）。與普通機床相比，數控機床的結構和能量特性發生了很（hěn）大的改變。數控機床能量源增多、能量損耗複雜，主傳動係統占整個機床能（néng）耗的比例相對普通機（jī）床（chuáng）越來越小[12]。因此，本文從數控（kòng）機床能量源多、加工任務及加工參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（chuáng）多能量源的動態能耗模型進行建模與仿真。建立的數控機床能耗（hào）模型可（kě）用（yòng）於分（fèn）析數控（kòng）機床及各耗能部件的能耗與其

運行狀態的關係，並為加工參（cān）數節能優化、機床配（pèi）置的節能優化（huà）以及能（néng）耗（hào）戰略（luè）決策提供數據基（jī）礎。

1 、數控機床的動態能耗特性分析

1.1 數（shù）控機床及多能量源的運行狀（zhuàng）態的動態（tài）性分（fèn）析

在ISO 14955-1[3]標準中，將數控機床的運行狀態劃分為停機、待機（jī）、準備、空載以及加工等五個獨立的狀態。基於（yú）ISO 14955-1 定（dìng）義的機床狀態，本（běn）文以從某數（shù）控機床加工過程獲取的功率曲線為例來分析數控機床及（jí）多能量源的運行狀態的動態性。如圖（tú）1 所示，該數控機床（chuáng）的（de）運行狀態隨著機床加工的進行而發生變化，數控機床先（xiān）處於準備狀態，當主軸啟（qǐ）動(功率曲線上出現尖峰)機床（chuáng）進入（rù）了空載狀態，隨（suí）著刀具接觸工（gōng）件，機床的運（yùn）行（háng）狀態又由空載狀態進入（rù）加工狀態；同時數控機床的多（duō）能（néng）量源運行狀態也隨（suí）著機床（chuáng）加工（gōng）過程對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關（guān）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開啟狀態來（lái）滿足後續的加（jiā）工需求。

圖1 能耗過（guò）程的動態（tài）性（xìng）

1.2 多（duō）能量源受加工參數影（yǐng）響的動態特性分析

與普（pǔ）通機床相比，數（shù）控機床的結構和能耗特征有很大區別，數控機床能量源更多，能耗形式更複雜，數控機床的能耗涉及機電液（yè）領域[15]。數控機（jī）床能量源（yuán）的能耗除了與自身的結構配（pèi）置有關，還與（yǔ）其相（xiàng）應（yīng）的加工參數(如切（qiē）削參數、材料等)有關。作者所在的研（yán）究團隊對HAAS機床的功率與運行（háng）參數的關係進行了試驗研究，試驗（yàn）結果如圖2 所示。HAAS機床粗銑槽、精（jīng）銑槽以及點孔的空載功率分別為（wéi）p1、p2和p3，由圖2 可知機床（chuáng）的空載功率隨主（zhǔ）軸轉速的變化而呈現動態變化。因此，即使數控機床（chuáng）的加工過程相同，由於能量源結構的差異或者加工參數的變化，也會導致機床能耗呈現動態變化性。

圖2 HAAS 機床（chuáng）空載（zǎi）功率

2、數控機床動態能耗特性的建模

根據上述分析，數（shù）控機床（chuáng）加工過程總（zǒng）是伴隨著複雜的動態能耗特征。因此，為了分析數控機床的動態能耗特征，本文將數控機（jī）床的加工過程視為由多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（fǎng）真方法，從全局的角（jiǎo）度對機床能耗進行評估（gū）與分析。該方法結合麵向對象著色賦時Petri 網（wǎng）(Colored timedobject-oriented Petri net，CTOPN)和虛擬部件方法建立數控機床多能（néng）量（liàng）源動態能耗模型，其中CTOPN模型用於描述數控機床能耗過程的運行狀態的動態特性（xìng），虛（xū）擬部件方法用於描述數控機床多能量源受加工參數（shù）影響的動態特性，最後通過CTOPN 中“變遷”蘊含的信息來驅動虛擬部件模型實現對數控（kòng）機床多能量源的動（dòng）態能耗特性的（de）建模（mó）。

機床能耗建模與仿（fǎng）真框架如圖（tú）3 所示，包含以下三個模塊。

(1) token 生成模（mó）塊：數控機床的CTOPN 模型由特定的著色賦時token 驅動（dòng），這些（xiē）著色賦時（shí）token可由加工信（xìn）息如工件的加工特征（zhēng）、工件的工藝卡片（piàn）或工件加工的NC 代碼等生成。

(2) 數控機床能耗（hào）模型模塊：包（bāo）括描述數控機床能耗過程運行狀態的動態性的CTOPN 模型，述多能量源動態性的虛擬部件模型以及描述（shù）特定加（jiā）工負載的負載模型。其中虛擬部件模型（xíng）和負載（zǎi）模（mó）型由機床CTOPN 模型驅動；負載模型作為虛擬部件模型的加工負載源。

(3) 評估與分（fèn）析（xī）模塊：通過（guò）對（duì）機床能耗的能（néng）耗過程動態性的建模和仿真，可以獲得全（quán）局的詳細的機床能耗信息，並且可進行定量的原因（yīn）－結果分析，為機床加工過程的能耗提供一（yī）種評估方法並為機床節能優化提供（gòng）數據基礎。

圖3 數（shù）控機床多能量源的動態能耗建模與仿真框架

2.1 數控機床CTOPN 模（mó）型（xíng）

為增強建模柔性並適應參（cān）數化、模塊（kuài）化的虛擬部件模型，本文采用麵向對象（xiàng）著色賦時Petri 網(CTOPN)方法[16]。一個典型的CTOPN 模型是一個七（qī）元組

S=OPS,R,C,D, I,O,M0  (1)

式中，OPS 為對象（xiàng）庫所集，R 為門變遷集，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 的時間延遲屬性集， I 為對象庫所到（dào）門變遷的輸入傳遞函數集，O為門變遷到對（duì）象庫所的輸出傳遞函數集，M0為CTOPN模型的初始標識。

為了建立機床加工（gōng）過程的CTOPN 模型，首先可采用麵向對象Petri 網(OPN)方法建立與機床狀態和多能量源（yuán）運行（háng）狀態相關的（de）狀態特征模型，然後通（tōng）過由token 生成模塊產生的著色賦時token 及其相應屬性來描述具體加工過程的運行特征。基於機床狀態與多能量源運行狀態（tài）之間的關（guān）係，建立機床層OPN 模型，如圖4 所示。機床當前運行狀（zhuàng）態與即將執行的動作（zuò）共同決定機床下一個運行狀態。該方法具有一定柔性（xìng），不同生產參與人員（yuán）可（kě）根據需要建立不同的機床狀態與多能量（liàng）源運行狀態之間（jiān）的關（guān）係。文獻[17]根據數控機床各能量源的運行（háng）特征將其劃分為三種基本類型：0-1 型、離散型以及連續型，其中連續型能量源是離散型能（néng）量源的特殊情況（kuàng）(切削力加載到離散型能量源（yuán）上)。為了便於描述機床能耗過程的動態性，本文進一步將（jiāng）數控機床能量源劃分為加（jiā）工（gōng）進度相關（guān）的能量源(如進給係統，換刀（dāo）係統等)和加工進度無關的能量源(如冷卻係統，主軸係統等)。結合文獻[17]的（de）研究，將能量源分成四種（zhǒng）類型：① 0-1 型&加工進度無關能量源(如機床（chuáng）電（diàn）氣，冷卻係統（tǒng）)；② 0-1 型&加工進（jìn）度相關能量源(如換刀係統)；③ 離散型&加工進度無關能量源（yuán）(如主軸係統)；④ 離散型&加工進度相關能量源(如進給係統（tǒng）)。根據上述對能量源的分類，建立其（qí）通用OPN模型。對於（yú）①類能量（liàng）源，運（yùn）行（háng）狀態的每一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&進度無關能量源OPN

對於②類（lèi）能量源，其（qí）處於開啟狀（zhuàng）態的持續時間由庫所sb1 (“能量源處於開啟狀態”)中著色token的時間延遲屬性決定，一旦滿足延遲時間，變遷tb2(“關閉能量源”)將發生，能（néng）量源進入關閉（bì）狀態（tài），如圖（tú）6 所示。此外，在機床能耗的評估中應該考慮部分與機床加工過程相關的外部事件(如人工的裝載和（hé）卸載工件，機床等待下一（yī）個工件到（dào）達等（děng）)，這類事件自身不是能量源，但會影響（xiǎng）機床的運行持續時間，從而影響（xiǎng）機床能耗。根據（jù）這（zhè）類事件的特點（diǎn），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（zhǒng）基礎支持。與0-1 型能（néng）量源不同，離散型能量（liàng）源在開啟之前將處於準備狀態(如主軸係統（tǒng）的變頻器、電動機等（děng）準備好)，如圖7 所示，用（yòng）庫所sc2來描述（shù）能量（liàng）源（yuán）的準備狀態；並（bìng）且離（lí）散型能量源在開啟狀態下可能（néng）動態地調整（zhěng）運行參數，這種情況用變遷tc2和tc3 (“離散型能量源調整運行參數”)來描述。③類能（néng）量源與①類（lèi）能量源類（lèi）似，其運行狀態的每一次轉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&進度無關能量源OPN

對（duì）於離散型&進度相關（guān）的（de）能量源，其電動機頻繁地加速、減速或者以恒定速度運行一（yī）定時間。這類（lèi）能量源處於開啟（qǐ）狀態的持續時間取決於庫所sd 3(“能量（liàng）源處於開啟狀態”)中著色token 的時間延（yán）遲屬（shǔ）性。值得注意的是，當時（shí）間延遲結束後（hòu），④類能量源的下一個運行狀態還（hái）取決於其他條件(如加工過程（chéng）的下一個進度周期是否（fǒu）在同一個④類能量源上執行)。因此，用庫所sd 4“( 能量（liàng）源處於（yú）預（yù）準備狀態（tài）”)來表示能量源開啟與準備之間（jiān）的過渡狀態，如圖8所示。

圖8 離散型&進（jìn）度相（xiàng）關能量源OPN

2.2 虛擬部件模型及負載模型（xíng）

Petri 網方法適合於對複雜係統進行建模以及對控製順序（xù）進行優化，但它在對子（zǐ）係統的參數影響分（fèn）析方麵不夠詳細。另一方（fāng）麵，虛擬仿真技術在機床開發等領域已經得到廣泛使用，它能夠詳細描述參（cān）數（shù）的影響。由於仿真工具的使（shǐ）用，虛擬仿（fǎng）真模（mó）型變得越來越準確、快捷（jié）和可靠，而仿真所消耗的時間和成本（běn）卻在降（jiàng）低。Petri 網和虛擬仿真（zhēn）技術都是已有的方法，它們都是針對特定（dìng）應用建立起來的（de）解決問題的方法。將這兩種方法（fǎ）結合（hé）起來，更適於從全局的角度詳細地評估機床動態的能耗。

首先，能量源的虛擬仿真模型必（bì）須保證（zhèng）適（shì）當的可操作性（xìng）以及足夠的準（zhǔn）確度來評估機（jī）床能耗。精確地再現能量源的運行行為（wéi）不是能耗仿（fǎng）真模型的目的，麵向能耗的能量源（yuán）虛擬模型隻考慮影響（xiǎng）機床能耗的主要因素。其次，基（jī）於文獻[18]的假設可對虛擬能量源進（jìn）行必要的簡化：假設能量源被正確設計並且在恰當（dāng）的運行條件下（xià）工作，這樣就可以提（tí）前假設一係列物理參數(如電動機或傳動係統內部的溫度（dù）等)，而不用搭（dā）建複雜的數值模型來評估這些參數。

虛擬部件模型可用公式或表格表示，這些公（gōng）式或表格表達了運行參數及輸入與部件（jiàn）能耗之間的關係[18]。作者所在的研究所的早（zǎo）期研究中，建立了數控（kòng）機床（chuáng）多源能量流的（de）數學模型[12]，該（gāi）研究描（miáo）述（shù）了數控機床各個能量源的能耗環節以及影（yǐng）響能（néng）耗的因素，可以作為虛擬部件建模的基礎（chǔ）。

加工單元動態地受加工負載影響。相對主軸係統而言（yán），加工負載對進給係統的功率（lǜ）影響較小，可采用進給係統空載功率近似評估其在切（qiē）削狀態下的功率[20]，因此（cǐ）本文忽略軸（zhóu）向力及徑向力對進給係統功率的影響，主要考慮（lǜ）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)模型已有文獻進行了大量研究，本文以（yǐ）車（chē）削和銑削為例，車削中主軸所受的切向力模（mó）型如式(2)所示[19]

3 、CTOPN 和虛擬部件的驅動關係

在數控機床動態能耗建模（mó）與仿真框架中，通過CTOPN 中“變遷”蘊含的信息來驅動虛擬部件模型實現（xiàn）對數（shù）控機床多能量源的動態（tài）能（néng）耗特性的建模。其中，機床CTOPN 模（mó）型分為（wéi）部件層和機床層，部件層（céng）CTOPN 直接驅動虛（xū）擬部（bù）件的運行，以及驅動機（jī）床層CTOPN 運行狀態的變化，詳細驅動關係如圖9 所示。當Petri 網（wǎng）模型中的特定變遷滿足發生條件時，變（biàn）遷發生，並同時將著色token 攜帶的能量源（yuán）運行信息發送至（zhì）相應的虛擬部件（jiàn）。對（duì）於0-1 型能量源（yuán），其Petri 網模型隻發送開啟和關閉兩（liǎng）種信號；對於離散型能量源，除了開啟（qǐ）和關閉能量源的信號外，還將（jiāng）運行參數發送（sòng）至（zhì）虛擬部件。當機床進入加（jiā）工狀態時(即機床層變遷tm8或tm10 滿足條件發（fā）生變遷)，相應著色token 攜帶的切（qiē）削條件被發送（sòng）到負載模型，通過負載模型計算（suàn）得到的切削力將加載到加工單（dān）元。

4 、應用實例

下麵以一台C2-6136HK 數控車床加工棒料為例說明數控機床多能量源的動態能耗建模與仿真方法。本案例所用工件材（cái）料為45 鋼，毛坯直徑29.94 mm，車削長度80 mm，切削（xuē）條件如表1 所示。本（běn）案例中采用的C2-6136HK 的能量源包括（kuò）：風扇伺服（fú）係（xì）統、主軸係統、進給係統以及冷卻（què）係統。在機床運行過程中風扇伺服係統和冷卻係統的（de）功率大小與負載無關，且功率值基本保（bǎo）持恒定，因此采用額定功（gōng）率值表示其虛擬部件模（mó）型。主軸係統為（wéi）機械主軸，主軸與進給係統的（de）功率（lǜ）均受加工參數動態影響，因此采用數學模型作為其虛擬部件模型，該模型基於作者所（suǒ）在研究團隊的早期研究[21]。

圖9 Petri 網模型（xíng）對虛擬部件的（de）驅動關係

表1 試驗1 切削條件

4.1 數控（kòng）機（jī）床動態能耗模型建立

首先，將機床層OPN 表示為P0，部件層根（gēn）據上述對能量源的分類，將（jiāng）裝載（zǎi）與卸載工件（jiàn）事件表示為P1，將0-1 型（xíng）&進（jìn）度無關能量源冷卻係統和（hé）風扇伺服係（xì）統分別表示為P2和P3，將離（lí）散型（xíng）&進度無關能量源主軸係統表示為P4，將離（lí）散型（xíng）&進度相關能（néng）量源進給係統表示為P5。然（rán）後，采用兩個層級門變遷分別表示能量源運行需求和更新機床運行（háng）狀態（tài）需求，每個（gè）層級門變遷由若幹輸入變遷和一個輸出變（biàn）遷組成。基於由（yóu）相應NC 代碼提取生成的著（zhe）色賦時token，設置各弧上權函數（shù），得到機床加工過（guò）程的CTOPN 模型，如圖10 所示。最後建立（lì）各能量源（yuán）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（hào）仿（fǎng）真與分析

構造（zào）的（de）數控機床動態能耗模型通過Matlab/Simulink 仿真平台進行仿真。仿真獲得的機床總能耗為37.95W h ，采用HIOKI3390 功率分析儀監測機床實際總（zǒng）能耗（hào）為39.5W h ，如（rú）圖11 所示，仿真與（yǔ）監測結果之間的誤差為4%，在可接受範圍內，證明了該方法的可行性。仿真（zhēn）結果分別從數控機床運行狀（zhuàng）態角度和多（duō）能量源角度全麵地展示了加工過程（chéng）的能耗分布情況，可為不同的生產（chǎn）參與人員提供需求的機（jī）床能耗信息，如表2 和表（biǎo）3 所示。從機床狀態角度可知機床在各個狀態下的運行時間及能耗（hào），主要時間及能量消耗集中在加（jiā）工狀態。從能量源角度可知數控機床各個能量源的運行時間及能（néng）耗情況，主軸係統及風（fēng）扇伺（sì）服係統為加工過程（chéng）中的主要能量消耗源。將各機床狀態能耗分解到各個能量源，使加工過程的（de）能（néng）耗分布情況進一步透明化，有利於從策略（luè）和技術（shù）上（shàng）發現節能潛能，如圖12 所示。例如在機床準備和空載階段可考（kǎo）慮關閉冷卻係統，在（zài）機床加工（gōng）階段，主軸係（xì）統能耗較大，可考慮采用高效主軸等。

圖（tú）11 棒料車削實際加工功率及能耗

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（tú）12 數控（kòng）機床各運行狀態下的能耗（hào）詳細分析

下麵（miàn）對棒料車削試驗1 的切削條（tiáo）件進行調整，設（shè）置試驗2，試驗2 切削條（tiáo）件如表4 所示，其餘加工條件同試驗1。通過對機床能耗（hào）變化的原因-結果進行定量分析，提（tí）出節能建議。

表（biǎo）4 試驗2 切削條（tiáo）件

試驗1 與試驗（yàn）2 中加工進度相關能量源對加（jiā）工進度無關能量源能耗影響的變化如圖13 所示。

圖13 能量源相互能耗影響定量分析

試驗2 在裝載工件時關閉了切削液，並且裝（zhuāng）載時間（jiān）減少，這兩個事件（jiàn）使冷卻係統運行時間共減（jiǎn）少12.4 s ，而在粗精加（jiā）工階段由（yóu）於進給（gěi）速度的提高，受進（jìn）給係統運行（háng）時間影響的風扇伺服係（xì）統（tǒng）、主軸係（xì）統以及冷卻係統的運行時間（jiān）均減少16.7 s 。與試（shì）驗1 相比，試驗2 在加工時間及能（néng）量源運行功率變化的情（qíng）況下，試驗2 比試驗1 加工時間減少19.4 s ，共節能7.77W h ，如式(8)所示。其中，進給係統能耗減小0.09 W h ，風扇伺服係統（tǒng）能耗減小1.13W h ，主軸係統能耗減小5.26W h ，冷卻係（xì）統能耗減小0.54W h ，如式（shì）(4)~(7)所示。通過分析可知（zhī），適（shì）當降低主軸轉速及提高進（jìn）給速度有利於節能（néng）

下麵運用（yòng）本文的動態能耗建模與仿真方法，對一個（gè）實際加工零件差動殼體的加工過程（chéng）進行（háng）加工時間及機床（chuáng）能（néng）耗分（fèn）析，差動（dòng）殼體零（líng）件圖如圖14 所示，毛坯（pī）材料為經調質處理的（de）45 鋼，加工工藝及（jí）相應（yīng）切削參數（shù）如表5 所示。

圖14 差動殼體零件圖

表5 差動殼體切削條件

差動殼體（tǐ）零件在C2-6136HK 數控車床上加工，內孔的粗加工采用粗車循（xún）環方式，其餘加（jiā）工（gōng）均為單次走（zǒu）刀。通過仿真可（kě）得該零件加（jiā）工共耗時3 348.8s，總能（néng）耗為1 528.19W h 。各（gè）能量源能耗及總能耗的仿（fǎng）真值與監測值對比（bǐ）如圖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%，在可接受範圍內，證明了該模型的可行性。

圖15 差動殼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（néng）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，能耗為1.97W h ；在空載狀態下，風扇伺服係統和主軸（zhóu）係統的（de）能耗占到該狀態下（xià）總能耗的73.5%，是因為兩者的功率消（xiāo）耗較大；機床在（zài）加工（gōng）狀態下的運（yùn）行時間為3 133.8 s ，其中（zhōng）2 648.25 s 機床在進行粗加工（gōng），進給速度和切削深度較大，作用在主軸（zhóu）係統上的切削力較大，導致機床加工狀態下的切削能耗占（zhàn）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（tǐ）加工（gōng）過（guò）程（chéng）中，粗車內（nèi）孔所消耗的時間及（jí）能耗最大，考慮適當將粗車（chē）內孔的進給速度增大到100mm / min ，經仿真得到新方案與（yǔ）原方案的能耗比較如表6 所示。采（cǎi）用新方案，粗車內孔時主（zhǔ）軸係統所提供的（de）切削功率平均增大了206.43W，但（dàn）零件加工總時間減少了（le）550.8 s ，新方案比原方案共節能151.96W.h 。

綜上所述，在（zài）零件實（shí）際生產加工前，應用本文模型可快速評估不同加工（gōng）方案下零件的加工時間及數控機床（chuáng）能耗（hào）分（fèn）布情況，分析節能潛能，提出節能（néng）建議。在節能（néng）策略方麵，既可通過改變輔（fǔ）助部件啟（qǐ）停策略來節能，如在棒（bàng）料車削（xuē）案例中，當機床處（chù）於準備狀態時關閉冷卻係統；還可以（yǐ）規範工人（rén）的裝卸操作流（liú）程來減少機床處於準備狀態的（de）時間。在節（jiē）能技術方麵，可發現功（gōng）率消（xiāo）耗較大的能量源，采用高效部件（jiàn）替換。在工藝參（cān）數優化方麵，可在保證（zhèng）加工質量前提下，優化能量源運行（háng）參數，降低功率消耗或縮短加工時間（jiān）。如在棒料（liào）車削案例（lì）中，降低主軸係統的運行參（cān）數以減小功率消耗；以（yǐ）及增大加工進度相關能量（liàng）源進給係統的運行參數來減少（shǎo）零件加工時間（jiān）及各能量源能耗；在差動殼體案（àn）例中，經分析適當提高粗車內孔（kǒng）進給速度，實現節能。未來研究可將本文建模框架與智能算法結合，探索加工方案的節能潛（qián）能並實現策略、參數方麵的（de）優（yōu）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耗分布

表6 差動殼體加工節能效果對比

5 、結論

(1) 數控機床能量係統是一個多能量源係統，根據各耗能部件（jiàn）的運行方式（shì）以及與（yǔ）加工進度的關聯（lián）性，數控（kòng）機床多能量源係（xì）統可分為0-1 型&進度無關能量源、0-1 型&進度相關（guān）能量源、離散型&進度無關能量（liàng）源、離散型&進度相關能量（liàng）源等四類。

(2) 分析了數控機床能（néng）耗的動態特征，包括數控（kòng）機床及（jí）多能量源的運（yùn）行狀態的動態性（xìng）分析和（hé）數控機床（chuáng）多能量源受加工參數影響的動（dòng）態特性分析。

(3) 基於（yú）數控機床能（néng）耗動態性分（fèn）析（xī），建立了數控機床多能量源的能耗建模與仿（fǎng）真（zhēn）框架模型，其中采用麵向對象Petri 網(OPN)方法建立與機床及其多（duō）能量源運行狀態相關的狀態特征模型，然後通過由token 生成模塊產生的（de）著色賦時token 及其（qí）相應（yīng）屬性來描述具體加工過程的（de）運行（háng）特（tè）征，建立機床層和部（bù）件層的CTOPN 模型（xíng）；采用數控機床多源能量流的數學模型建立虛擬部件模型；最後通過CTOPN 中“變（biàn）遷”蘊含的信息來（lái）驅動虛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（jiàn）模。應用實例表明，采用數（shù）控機床多能（néng）量源的動態能耗建模與仿（fǎng）真框架（jià），可（kě）快速建立機（jī）床能耗的評估與分析模型（xíng），該模型可重用，可擴展，可為（wéi）數控（kòng）機床（chuáng）能量消耗預測和節能優化等一係（xì）列實際問（wèn）題的（de）解決提供支持。

本文的不足之處在於沒有研究電主軸及其相應冷卻單元的能耗特性（xìng），未來研究將進一步深入考（kǎo）慮高速數控機床這一特點。

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