數控機床多能量源的動（dòng）態能耗建模與仿（fǎng）真方法 -螺紋加（jiā）工機（jī）床網-數（shù）控機床市場（chǎng）網

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數控機床多能量源的動態（tài）能耗建模與仿真方法

2017-12-25 來（lái）源：重慶大學機械傳動南京理工大學（xué）機械工作者：何彥林申龍王禹林李育（yù）鋒王立祥

摘要：機床能量（liàng）消耗過程（chéng）的評估和分析是機床能效優化研（yán）究的基礎（chǔ）。現有研究（jiū）提出的機床能耗模型主要是靜態能耗模型，少數對機床動態性能耗的（de）研究（jiū）又主要（yào）集中在機床運（yùn）行狀態的動（dòng）態（tài）性的建模，缺乏對機床能量源特別是數控（kòng）機床多能（néng）量（liàng）源的動態性能耗的研究。針對數控機床能量源多、加（jiā）工任務及加工參數動態變化等特點，提出了一種數（shù）控機床（chuáng）多（duō）能量源的動態能耗（hào）建（jiàn）模與仿真方法（fǎ）。對數（shù）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（xiàng）著色賦時Petri 網(Colored timedobject-oriented Petri netCTOPN)和虛擬部件方法建（jiàn）立數控機床（chuáng）多（duō）能量源動態能耗模（mó）型，其中CTOPN 模（mó）型用於描述數控機（jī）床能（néng）耗過程機（jī）床和多能量源運行狀態的動態特性，虛擬部件（jiàn）方法用於描述（shù）數（shù）控機床多能量源（yuán）受加工參數影響的動態特性；通過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（jī）床多能量源的動態能耗特性的建模。案例（lì）分析結果證明了該方法的可行（háng）性，上述模型可為數控（kòng）機床動態能耗（hào）的預測、綜合的能（néng）耗特性分（fèn）析以及定量的（de）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景。

關（guān）鍵詞：數控機床（chuáng）；多（duō）能量源（yuán）；動態能（néng）耗；建模仿真

0 前言

近年來，隨著製造業能耗和環境問（wèn）題（tí）的日益（yì）嚴峻以及全球低碳化形勢的發（fā）展，機床能量消耗問題的（de）研究受到了歐美等發達國家地區政府的廣泛關注（zhù）。機床量（liàng）大（dà）麵廣，能耗總（zǒng）量巨大，但機床有效能量利用率低[1]。因而（ér）研究機床（chuáng）的能量特性對機（jī）械製造行業的高（gāo）效低碳運行具（jù）有重要（yào）意義。在美國、歐洲、日（rì）本等發達國家和地區，機械加工設備的（de）能耗特性（xìng）建模（mó）已受到廣泛關注，特別是在歐洲，頒布的一係列能耗指令、標準[2-3]推動了大量的機床能耗建模技（jì）術研究（jiū）。目前對機床的能耗特性建模的研究主要集中在基礎（chǔ）性能耗（hào）、工藝性能耗、結構性能耗和動態性能耗建模（mó）等四個方麵。

基礎性能耗建模的研究主要采用熱（rè）動力學（xué）方法研究機床加工過程的能耗模型。如GUTOWSKI等[4]建立了機床加工過程的熱（rè）動力（lì）學能耗模型框架。而工藝性能耗建模的研究主要通過分析加工參數（shù）對機床運行能耗的影響建立機床（chuáng）的比（bǐ）能模型。DRAGANESCU 等[5]通過試驗建立了機床主軸的（de）比能模型；DIAZ 等[6]通過試驗將機床比（bǐ）能表示為材料（liào）切除率的函數；LI 等[7]將機床視為（wéi）一個整體，通過（guò）測量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個機床視為黑色或灰色係統，不（bú）能詳細（xì）描述機床內部的能耗過（guò）程，並且需要開展大量（liàng）試（shì）驗。進一步開展的結構性能耗建模的研究是對機床（chuáng）及其各耗能部件的能耗（hào）特性（xìng）進行分析建立機（jī）床的能耗模型。如文獻[8]建立了數控機床主傳動係統的率平衡方程；文獻[9-11]采用參數化建模方法對機床各能量源進行了（le）仿真。文獻[12]建立了數控機床多源能量（liàng）流的係（xì）統數（shù）學模型（xíng）。

上述的基（jī）礎性能耗、工（gōng）藝性能耗、結構性能耗建模研究主要針對機床（chuáng）的能（néng）量（liàng）消耗進（jìn）行了靜態的建（jiàn）模，無法對（duì）機床加工過程的動態能（néng）耗特性進行分（fèn）析。目前，文獻[1]建立了機床服役過程（chéng）機電主傳動係統的時段（duàn）能（néng）量模型，該研究局限（xiàn）於主傳動係統的能耗動態性分析；國外少（shǎo）數學者采用離散事（shì）件建模方法對機床動態能耗特征進（jìn）行建模。DIETMAIR 等[13-14]提出了一種離散狀態建模方法對機床能耗進行係統化建模。該研究主要對機床運行狀態的動態性進行了分析，無（wú）法對機床耗能部件的能耗的動態性如受加工參數(切削條件、材料等)的影響（xiǎng）進行分析。隨著工業化的進程和基礎裝（zhuāng）備製造業的發展，數控機床已成（chéng）為機床裝備的主流。與普（pǔ）通機床相比，數控機（jī）床的結構和能量特性發生了很大的改變。數控機床能（néng）量源（yuán）增多、能量損（sǔn）耗複雜，主傳動係統占整（zhěng）個機床能耗的比例相對普通機床越來越小[12]。因此，本文從數控機床（chuáng）能量源多、加工任務及加工參（cān）數動態變化等特點（diǎn）出（chū）發（fā），基於數控機床及其（qí）多（duō）能（néng）量源的動態能（néng）耗特征分析，對數控（kòng）機床多能量源的動態能耗模型進行建模與（yǔ）仿真。建（jiàn）立的數控機床能耗模型可用於分析數控機床（chuáng）及各耗能部件的（de）能耗與（yǔ）其

運行狀態的關係（xì），並為加工參數節能（néng）優化、機床配置的節能優化以及能耗戰略決策提供數據基（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（liàng）源的運（yùn）行狀態的動態性分析

在ISO 14955-1[3]標準中，將數控機（jī）床（chuáng）的運行狀態劃分（fèn）為停機、待機、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，本文以從某數控機床加工過程獲取的功率曲線（xiàn）為例（lì）來分析數控機床及多能量源的運行狀態的動態性。如圖1 所示（shì），該數（shù）控機床的運行狀態隨著機床加工的進行而發生變化，數（shù）控機（jī）床（chuáng）先處於準備狀態（tài），當主軸啟動(功率曲線上出現（xiàn）尖峰)機床（chuáng）進入了空載狀態，隨著（zhe）刀具接觸工（gōng）件，機床的運（yùn）行狀態又由空載狀態進入（rù）加（jiā）工狀態；同時數控機床的多能量源運行狀態也隨著機（jī）床加工過程對不同（tóng）能量（liàng）源的需求而變化，如主軸係統在第一個尖峰之（zhī）前處於關閉狀態，為了滿足加工需求，需要將（jiāng）主軸加速到給定速（sù）度，因此第一個尖峰後主軸（zhóu）係統處（chù）於開啟狀態來滿足後續的加工需求。

圖1 能（néng）耗過程（chéng）的動態性

1.2 多（duō）能量源（yuán）受加工參數（shù）影響的動態特（tè）性分（fèn）析

與普通機床相比，數控機床（chuáng）的結構和能耗特征有很（hěn）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領域[15]。數（shù）控機床能量源的能（néng）耗除了與自（zì）身的結（jié）構配置有關，還與其相應的加工參數(如切削參數、材（cái）料等)有關。作者所在的研究團隊對（duì）HAAS機床的功率與運行參數的關係進行了試驗（yàn）研究，試驗（yàn）結果如圖2 所（suǒ）示。HAAS機床（chuáng）粗（cū）銑槽（cáo）、精銑槽以及點孔的空載（zǎi）功率分別為p1、p2和p3，由圖2 可知機床的（de）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（gōng）過程相（xiàng）同，由於能量源結構的差異或者加工參數的（de）變化，也會導致機床能（néng）耗呈現動態變化性。

圖2 HAAS 機床空載功率

2、數控機床動態能耗特性的建模

根據上述分析，數控機（jī）床加工過程總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，本文將數控機床的加工過程視為由多能量源觸發的一（yī）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進行評估與分析。該方法結合麵向對（duì）象著色賦時Petri 網(Colored timedobject-oriented Petri net，CTOPN)和虛（xū）擬（nǐ）部件（jiàn）方法建立（lì）數控機（jī）床多能量源動態能耗模型，其中CTOPN模型用於描（miáo）述數控機床（chuáng）能（néng）耗過程的運行（háng）狀態（tài）的動態特（tè）性（xìng），虛擬部件方法用於（yú）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（tōng）過（guò）CTOPN 中“變遷”蘊含的信息來驅動虛擬部件模（mó）型實現對數控機床多能量（liàng）源的動態能耗（hào）特性的建模。

機床能耗建模（mó）與仿真框架如圖3 所（suǒ）示，包含以（yǐ）下三個模塊。

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

(2) 數控機床能耗模型模塊：包括描述數控（kòng）機床能（néng）耗過程運行（háng）狀態的動態性的CTOPN 模型，述多能量源動態性的虛（xū）擬部件模型以及描述特定（dìng）加工負載的負（fù）載模型（xíng）。其中虛擬部（bù）件模型和負載模型由機床（chuáng）CTOPN 模型驅動；負載模型作為虛擬部件模型的（de）加工負載源。

(3) 評估與分析模塊：通過對機床能耗的能（néng）耗過程動態（tài）性的建模和仿（fǎng）真，可以（yǐ）獲得全（quán）局的詳細的機床能耗（hào）信息，並且可進行定量的原因－結果分析，為機床加工過程的能耗提供一種（zhǒng）評估方法並為機床節能優化提供數據基礎。

圖3 數控機床多能量源的動態能耗建模（mó）與仿真框架

2.1 數（shù）控機床CTOPN 模型（xíng）

為增強建模柔性並適（shì）應參數化、模（mó）塊化的虛擬部件模型，本文采用麵向對象著色賦時Petri 網(CTOPN)方法（fǎ）[16]。一個典型的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（suǒ）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（de）時間延遲屬性集， I 為對象庫所到門變遷的輸入傳遞函數集，O為門變遷到對象庫所的輸出傳遞函數集，M0為（wéi）CTOPN模型的（de）初始（shǐ）標識。

為了建立機床加工過程的CTOPN 模型，首先可（kě）采用麵向對象Petri 網(OPN)方法建立與機床狀（zhuàng）態和多（duō）能量源運行狀態相關的狀態特（tè）征模型，然後通過由token 生成模塊產生的著色（sè）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（jiān）的關係，建立機床層OPN 模型，如圖4 所（suǒ）示。機床當前運行（háng）狀（zhuàng）態與即（jí）將（jiāng）執行的動（dòng）作共同決定（dìng）機床下一（yī）個運行狀態。該方法具（jù）有一定柔性，不同生產（chǎn）參與人員可根據需要建立不同的（de）機床狀態與多能量源運行（háng）狀（zhuàng）態之間的（de）關係。文獻[17]根據（jù）數控機床各能量源的運行特征將其劃分為（wéi）三種基本類型：0-1 型、離散型（xíng）以及（jí）連續型，其中連續型（xíng）能量源是離散型能量源的特殊情況(切削力加載到離散型能（néng）量源上)。為了便於描述機床能耗過程的動態性，本（běn）文進一步將數控機（jī）床能（néng）量源劃分為加工（gōng）進度相關的（de）能量源(如進給係統，換刀係統等)和加工進（jìn）度無關的能量源(如冷卻係（xì）統，主軸係統等)。結合文獻[17]的研究，將能量源分（fèn）成四種類型：① 0-1 型&加工進度（dù）無關能量源(如機床電氣，冷卻係統)；② 0-1 型&加（jiā）工進度相關能量源(如換刀係統)；③ 離散型&加工進度（dù）無（wú）關能量源(如主軸係統)；④ 離散型&加（jiā）工進（jìn）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，運行狀態的每一次轉變總（zǒng）是基於相應的需求，如圖5 所示（shì）。

圖（tú）4 機床層OPN

圖5 0-1 型&進度無關能量源OPN

對於②類能量源，其處於開啟狀（zhuàng）態的持續時間（jiān）由庫所sb1 (“能量源處於開啟狀態”)中著（zhe）色token的時間延遲（chí）屬性決定，一旦滿足延遲時間，變（biàn）遷tb2(“關閉能量源”)將發生，能量源進入關閉狀態，如圖6 所示。此外，在機床（chuáng）能耗的評估中應該考慮部分與（yǔ）機床加工過程相關的外部（bù）事件(如人工的裝載和卸載工件，機床（chuáng）等待下一（yī）個工件到達等)，這類（lèi）事件自身不是能量源，但會影響機床的運行（háng）持續時間（jiān），從而影響機床能耗。根據（jù）這類事件的特點，可采用與圖（tú）6 所示相（xiàng）同的（de）OPN 模（mó）型。考慮了（le）這類事件（jiàn）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（xíng）能量源不同，離（lí）散型能量源在開啟之前將處於準備狀態(如主軸係（xì）統的變頻器、電動機等準備好)，如圖7 所示，用庫所（suǒ）sc2來描述能（néng）量源的準備（bèi）狀（zhuàng）態；並且離散型能量源在開（kāi）啟（qǐ）狀態下可能動態地調整運行（háng）參數，這種情況用變遷tc2和tc3 (“離散型能量源調（diào）整運行參數”)來描述。③類能（néng）量源與（yǔ）①類能量源類似，其運行狀態的每一次轉變總是基於相應的需（xū）求。

圖6 0-1 型&進（jìn）度相關（guān）能（néng）量源OPN

圖7 離散型&進度無（wú）關能（néng）量源OPN

對於離散型&進度相關的能量源，其電動機頻繁地加速、減速或者（zhě）以恒定（dìng）速度運行一定時間。這類能量源（yuán）處於開啟狀（zhuàng）態的持續時間取決於庫所sd 3(“能量源處於開啟（qǐ）狀態”)中著色token 的（de）時間延遲屬性。值得注意的是，當時間延（yán）遲結束後（hòu），④類能量源的下一個運（yùn）行狀態還取決於其他條件(如加工過程的下一個進度周期是否在同一個④類能量源上執行)。因此，用庫所sd 4“( 能量（liàng）源處於預（yù）準備狀態”)來表示能量源開啟（qǐ）與準備之間的過渡狀態（tài），如圖8所示。

圖8 離散型&進度相關能量源OPN

2.2 虛擬部件模型及負載模型

Petri 網方法適合於對複雜係統進行建（jiàn）模（mó）以及對控製順序進行優（yōu）化，但它在對子係統的參（cān）數影響分析方麵（miàn）不（bú）夠（gòu）詳細（xì）。另一方麵，虛擬仿真技術在機床開發（fā）等領域已經得到廣（guǎng）泛使用，它能夠詳細描述參數的影響。由於仿真工具的使用，虛擬仿真模型變得越來越準確、快捷和可靠，而仿真所消耗的時間和成本卻在降低（dī）。Petri 網和虛擬仿真技術都是已有的方法，它們都是針對特定應用建立起來的（de）解決問題的方法。將這兩種（zhǒng）方法結合起來，更適於（yú）從全局的角度詳細（xì）地評估（gū）機床（chuáng）動態的（de）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（de）準確度來評估機床能耗。精確地再現能（néng）量源（yuán）的運行（háng）行為不是能耗仿真模型的目的，麵向能耗的能（néng）量源虛擬模型隻（zhī）考慮影響機（jī）床能耗（hào）的主要因素。其次，基於文獻（xiàn）[18]的假設可對虛（xū）擬能量源（yuán）進行（háng）必要的簡化（huà）：假設能量源被正（zhèng）確設計並且在恰當的運行條件下工作，這（zhè）樣就可以提前（qián）假設（shè）一係列物理參（cān）數(如電動機或傳動係統內部（bù）的溫度等)，而不用搭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（shì），這些公式或表格表達了運行參數及輸入（rù）與部件能耗之間的關（guān）係[18]。作者所在的研（yán）究所的早期研究中（zhōng），建立了數控機床多源能量流的數學模型[12]，該研究描述了數控機床各個能量源的能耗環節（jiē）以及影響能耗的因素，可以作為虛擬部件建模的基礎。

加工單元動態地受加工負載影響。相對主軸係（xì）統而言，加工負載對進給（gěi）係統的（de）功率影響較小，可采用進給（gěi）係統空載功率近似評估其在切（qiē）削狀態下的功率[20]，因此本文忽略軸向力及徑向力對進給係統功（gōng）率的（de）影響，主要（yào）考慮（lǜ）切向力Fc對主軸係統的功率影響。各加工類型（xíng）的主切削力(切向力)模型已有（yǒu）文獻進行了（le）大量研究，本文以車削和（hé）銑削為例，車削中主（zhǔ）軸所（suǒ）受（shòu）的切向力模型如式(2)所示[19]

3 、CTOPN 和虛（xū）擬部件的驅動關係

在數控機床動態能耗（hào）建模與仿真框架中，通過CTOPN 中“變遷”蘊含的信息來驅（qū）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（de）建模。其中（zhōng），機床（chuáng）CTOPN 模型分為部件層和機床層，部件層CTOPN 直接驅動虛擬部件的運行，以及（jí）驅（qū）動（dòng）機（jī）床層CTOPN 運行狀態（tài）的變化，詳細驅動關係如圖9 所示。當Petri 網模型中的特定變遷滿足發生條件時，變遷發生，並同時將著（zhe）色token 攜帶的能量源運行信息發送至相應的虛擬部件。對於（yú）0-1 型能量源，其（qí）Petri 網模型隻發（fā）送開啟和關閉兩種信（xìn）號；對於離散型能量源，除了開啟和關閉能量源的信號外，還將（jiāng）運（yùn）行參數發（fā）送至虛擬部件。當機床進入加工狀態時（shí）(即機床層變遷tm8或tm10 滿足條件發生變（biàn）遷)，相應著色token 攜帶的切削條件（jiàn）被發送到負載（zǎi）模型，通過負載模型計算得到的切削力將加載到（dào）加工單元。

4 、應用實例

下麵（miàn）以一台C2-6136HK 數控車床加工棒料為例說明數（shù）控機（jī）床多（duō）能量（liàng）源的動態能（néng）耗建模與仿（fǎng）真方法。本案例所用工件材料為45 鋼，毛坯直徑29.94 mm，車削長度80 mm，切削條件如表1 所示。本案例中采用的C2-6136HK 的能量源包括：風扇伺服係統、主軸係統、進給係統以及冷卻係（xì）統。在機床運行過程中風扇伺服係統和冷卻係統的功（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（lǜ）值表示其虛擬部件模型。主軸係（xì）統為機械主軸，主軸與進（jìn）給係統的功率均受加工參數動態影響，因此（cǐ）采用數學模型作為其虛擬部件模（mó）型，該模型基於作者所在研究團隊的早期研究[21]。

圖9 Petri 網模型對虛擬部件的驅動關係

表1 試驗1 切削條件

4.1 數（shù）控機床動（dòng）態能耗模（mó）型建立（lì）

首先，將機床層OPN 表示為P0，部件層根據上述對能量源的分類（lèi），將裝載與卸載工件事（shì）件表示為P1，將0-1 型&進度無（wú）關（guān）能量源冷卻係統和風扇伺服（fú）係統分別表示為P2和P3，將離散型&進度無關（guān）能量源主（zhǔ）軸係統表示為P4，將（jiāng）離散型&進度（dù）相關能量源進給係統（tǒng）表示（shì）為P5。然後，采用兩個（gè）層級門變遷分別（bié）表示能量源運行需求和更（gèng）新機床運行狀態需求，每個層級門變（biàn）遷由（yóu）若幹（gàn）輸入變遷和一個輸出變遷組（zǔ）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（gōng）過程的CTOPN 模型，如圖10 所（suǒ）示。最後（hòu）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（xì）。

圖10 機床加（jiā）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（tài）能耗模（mó）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（shí）際總能耗為39.5W h ，如圖11 所（suǒ）示，仿真與（yǔ）監測（cè）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態角度和多能量源角度全麵地展示了加工過程的能耗分布情況，可為不同（tóng）的（de）生產參與（yǔ）人員（yuán）提（tí）供需求的機床能耗信息，如表（biǎo）2 和表3 所示。從機床狀態角度可知機床在各個狀態（tài）下的（de）運行時間及能耗，主要時間及能（néng）量消耗集中（zhōng）在加工狀（zhuàng）態。從能量源（yuán）角（jiǎo）度可知數控機床（chuáng）各個能量源的運行時間及（jí）能（néng）耗情況，主軸係（xì）統及風扇伺（sì）服係統為加工過程中（zhōng）的主要能量消耗源。將各機床狀態能耗分解到各個能量源（yuán），使加工（gōng）過程的能耗分（fèn）布情況進一（yī）步透（tòu）明化，有利於從（cóng）策（cè）略和技術上發現節能潛能，如圖12 所示。例如在機床準備和空載（zǎi）階段可考（kǎo）慮關閉冷卻係統，在機床加工（gōng）階段，主軸係統能耗較大，可考慮采用高效主軸等。

圖11 棒料車削實際加工（gōng）功率及能耗

表2 數控機床各運行狀態能耗（hào）分析結果

表3 數（shù）控機床各能量（liàng）源能耗分（fèn）析結果

圖12 數控機床各（gè）運行狀態下的能耗詳細分析

下麵對棒料車削試驗1 的（de）切削條件進行調整，設置試驗2，試驗2 切削條件如表4 所（suǒ）示，其（qí）餘加工條件同試驗1。通過對機床能耗變（biàn）化的原因-結果進行定量分析，提出節能建議。

表4 試驗2 切削（xuē）條件

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

圖13 能量源相（xiàng）互能耗（hào）影響（xiǎng）定量（liàng）分析

試驗2 在裝載工件時關閉了切削（xuē）液，並且裝載時間（jiān）減少，這兩個事件使冷卻係統（tǒng）運行時間共減少12.4 s ，而在粗精加工階段由於（yú）進給速度的（de）提高，受進給係統（tǒng）運行時間影響（xiǎng）的風扇伺服（fú）係統、主軸係統以及冷卻係（xì）統的運行（háng）時間均減少16.7 s 。與試驗1 相比，試驗2 在加工時間及（jí）能量源運行（háng）功率變化的情況（kuàng）下，試驗2 比試驗1 加工時間減少19.4 s ，共節（jiē）能7.77W h ，如（rú）式(8)所示。其中，進給係統能（néng）耗減小0.09 W h ，風扇伺服係統能耗減（jiǎn）小1.13W h ，主軸係統能（néng）耗減小5.26W h ，冷（lěng）卻係統能（néng）耗減（jiǎn）小（xiǎo）0.54W h ，如（rú）式（shì）(4)~(7)所示。通過分（fèn）析可知，適當降低主（zhǔ）軸轉速及提高（gāo）進（jìn）給（gěi）速（sù）度有利於節能

下麵運用本文（wén）的動態能耗建模（mó）與仿（fǎng）真方法，對一個實際加工零件差動殼體的加工（gōng）過程進行加工時間及機（jī）床能（néng）耗分析，差動殼體零（líng）件圖如圖14 所示，毛坯（pī）材料為經調質處理的45 鋼，加工工藝及相應切削參數（shù）如表5 所（suǒ）示。

圖14 差動殼體零件（jiàn）圖

表（biǎo）5 差動殼體（tǐ）切削條件（jiàn）

差動殼體零件在C2-6136HK 數（shù）控車床上加工（gōng），內孔的粗（cū）加工采用粗車循環方（fāng）式，其餘加（jiā）工均為單次走刀。通過仿（fǎng）真（zhēn）可得（dé）該零件加工（gōng）共耗時3 348.8s，總能耗為1 528.19W h 。各能量源能耗及總能耗的仿（fǎng）真值與監（jiān）測值對比如圖15 所示，監（jiān）測總能耗（hào）為1 630.9W h ，仿真總能耗與（yǔ）監測值之間的誤差為6.3%，在可（kě）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（jiào）

各機床狀態及能（néng）量源的能耗分布情況如圖16所（suǒ）示。機床在準備（bèi）狀態下隻有（yǒu）風扇伺服係統開啟，能耗為1.97W h ；在空載狀態下，風扇伺（sì）服（fú）係統和主（zhǔ）軸係統的能（néng）耗占到該狀態下總能耗的（de）73.5%，是因為兩者（zhě）的功率（lǜ）消耗較大；機床在加工（gōng）狀態下的（de）運行時間為3 133.8 s ，其中2 648.25 s 機床在進行粗加工，進給速度和（hé）切削深度較（jiào）大，作用在主軸係統上的切（qiē）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（de）56.8%，為868.65W h 。由上述分（fèn）析可知，差動殼體加工過程中，粗車（chē）內孔所消耗的時間及能耗最大，考慮（lǜ）適當將粗車內孔的進給速度增（zēng）大到100mm / min ，經（jīng）仿真得到新方（fāng）案與原方案的能耗比（bǐ）較如表6 所示。采用新（xīn）方（fāng）案，粗車內（nèi）孔時主軸係統所提供的切削功率平均增大了206.43W，但零件加工（gōng）總時間減少了550.8 s ，新方案比原方案共節能（néng）151.96W.h 。

綜上所述，在零件實際生產加工前，應用本文模型可快速評估不同加工方案下零件的加工時間及數控機床能耗分布情況，分（fèn）析節能潛能，提出節能建議。在節能策略方麵，既可通過改變輔助部件啟停策略來（lái）節能，如在棒料車削案例中，當機床處於準備狀態時（shí）關（guān）閉冷卻係統（tǒng）；還可（kě）以規範工人的裝卸操（cāo）作（zuò）流程來減少機（jī）床處於（yú）準備狀態（tài）的時間。在節能技術方麵，可發現功率消耗較大的能量源，采用高效部件替換。在工藝參數優化方麵，可在保證加工質量前提下，優化能量源運行參數，降低功率消耗或縮短加工（gōng）時間。如在棒料車削案例中，降低主軸係統的運行參數以減小功率（lǜ）消耗；以及增大加工（gōng）進度相關能量源進給係統的運行（háng）參數來減（jiǎn）少零（líng）件加（jiā）工時間及各能量源能耗；在差動殼體案例中，經分析適當提高粗車內孔進給速度，實現節能。未來研究可將本文建模框架與（yǔ）智能（néng）算法結合，探索加工方案的節能潛能並實（shí）現策略、參數（shù）方麵的優化，以減小零件加工的時間及能耗（hào）。

圖16 差動殼（ké）體零件加工機床（chuáng）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（jī）床能量（liàng）係統（tǒng）是一個多能量源係統，根據各耗能部件的運行方式以及（jí）與加工進度的關聯性，數控機床多能量源係統可分為0-1 型&進（jìn）度無關能量源、0-1 型&進度相關能量源（yuán）、離散型&進度無關能量源、離散型&進度相關能量源等四類（lèi）。

(2) 分析了數控機床能耗的（de）動態特征，包括數控機床及多能量源（yuán）的運行狀態的（de）動態性分析和（hé）數控機床多能量源受加工參數影響的動態特性分析（xī）。

(3) 基於數控機床能耗動態性（xìng）分析，建立了數控機床多能量源的能耗建（jiàn）模與仿（fǎng）真框架模型，其（qí）中采用麵向對象Petri 網（wǎng）(OPN)方法建立與（yǔ）機床及其多能量源運行狀態相關的狀（zhuàng）態特征模型，然後通過由（yóu）token 生成模塊產生的著色賦（fù）時token 及其相應屬性來描述具體加工過程的運行特征，建立機床層和部件層的CTOPN 模型；采用數控機床多源能量流的（de）數（shù）學模型建立虛擬部件模型；最後通過CTOPN 中“變遷”蘊（yùn）含的信息來驅動虛擬部件模型實現對數控機床（chuáng）多能量源的動（dòng）態能耗特性（xìng）的建模。應用實例（lì）表明，采用數控機床多能（néng）量源的動態能耗建模與仿真框架，可快速建立機床能耗的評（píng）估與分析模（mó）型（xíng），該模（mó）型可重用，可擴展，可為（wéi）數控機床能量消耗預測和節能優化等一係列實際問（wèn）題的解決提供支持。

本文的不足之處在於沒（méi）有（yǒu）研究電主（zhǔ）軸（zhóu）及其相應冷（lěng）卻單（dān）元的能耗特性，未來研究將進一步深入考慮高速數控機床這一特點。

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