数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗,提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先,建立了射频识别驱动的生产进度评估方法,并以生产进度数据作为输入,构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型;其次,依据预测的机床等待时间,提出了机床状态切换方法,以降低机床能耗;最后,通过一个电梯零部件制造车间的案例分析,表明该方法的预测误差仅为4.1%,同时将机床等待过程能耗降低了57%,实现了制造车间的节能减排。     

车间生产过程的能量足迹建模与加工参数协同优化

为降低零件加工过程的生产能耗,提出一种面向节能的车间生产过程多装备加工参数协同优化方法。以包含机床与机器人的定制化生产车间为研究对象,建立了考虑刀具退化动态过程的生产车间系统能量足迹模型。考虑刀具寿命、机器人运输平稳性的成本指标函数,建立了多装备系统的加工参数协同多目标优化模型。以加工时间为约束条件,使用蜂群算法获取了最优参数。实验表明,以节能目标为主的优化方案可降低机床加工能耗17.97%,降低机器人运输能耗18.13%。     

无人驾驶混合动力汽车轨迹跟踪节能控制融合研究

为进一步提高无人驾驶混合动力汽车轨迹跟踪精度和能耗经济性,提出了一种轨迹跟踪节能控制融合策略。首先,建立车辆运动学模型,采用模型预测控制策略对车辆进行轨迹跟踪控制;在此基础上,以速度为交互变量,提出了一种三阶段动态规划节能控制策略,在线优化最优经济性函数,以降低整车能耗总成本;最后,选择相互独立的纯跟踪轨迹跟踪算法与功率跟随节能控制策略进行比较。结果表明,所提出的轨迹跟踪节能控制融合策略提高了轨迹跟踪效果,降低了整车能耗总成本,轨迹跟踪精度提高了70.47%,纯电动和混合驱动模式下能耗总成本分别下降了4.52%和25.10%。     

一种面向机械车间柔性工艺路线的加工任务节能调度方法*

大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔性工艺路线对机械车间调度能耗的影响特性,提出一种面向机械车间柔性工艺路线的节能调度方法。首先,分析了面向机械车间柔性工艺路线的加工任务调度的能耗特性;基于此,构建了节能调度模型,该模型是以任务加工总能耗、加工完成时间、机床负载为目标。进一步提出了一种改进的Q学习算法对该模型进行求解获得其Pareto解。最后通过案例验证了提出模型的节能效果及算法的可行性。     

机床多源能耗状态在线检测方法及检测系统

针对目前缺少多功能且实用有效的机床多源能耗状态在线检测方法的问题,分析了机床多源能耗状态的构成,提出了在线检测指标体系;研究了机床多源能耗状态信息在线检测方法,包括机床多源能耗分组方法和关键能耗参数指标获取方法;研发了相应的检测系统。该系统能在线检测和监测机床与工件加工全过程的输入能量、有效能量、瞬态效率、能量利用率以及能量比能效率、设备有效利用率等信息;通过在数控机床PL700上进行的大量实验,验证了上述方法及检测系统的有效性,表明其可广泛运用于机械加工过程能量消耗与能量效率的状态信息分析、管理控制和节能优化研究中。     

基于动态事件的柔性作业车间重调度节能优化

为了解决机械加工过程中出现紧急任务插单或机床故障等动态事件干扰调度方案执行,导致原调度方案能耗增高、完工时间延长等问题,研究了一种考虑紧急插单和机床故障动态事件的柔性作业车间重调度节能优化方法。首先分析了动态事件下柔性作业车间的工件加工过程能耗特性,然后以总能耗最低、完工时间和鲁棒性最小为优化目标建立了面向节能的动态重调度优化模型,并提出基于多目标引力搜索算法的重调度节能优化求解方法,最后通过案例对比分析,验证了所提方法的有效性。     

机床节能控制系统设计思路及实现方式分析——以立式机床为例

大型立式车床工作量巨大,长期处于高强度工作状态当中,其工作过程中会消耗大量的能源.为了做好节能减排工作,推动制造业节能转型升级,我们需要为立式机床设计节能控制系统,在不影响其生产效率的基础上,降低机床的能耗.借助PLC技术对立式机床的电气控制系统进行优化,并设计三项交流异步电机变频驱动控制系统,提升立式机床的技能水平.     

柔性作业车间能耗优化研究

为了实现机械加工车间的节能优化运行,建立了考虑运输时间的节能柔性作业车间调度模型。使用基于动素的机床能耗模型预测生产过程中的机床能耗,并利用遗传算法实现了模型的求解。柔性作业车间环境下,该模型能够从能耗出发,为各加工任务选择合适的加工机床,同时生成优化的生产调度方案。最后,案例研究验证了建立的模型的节能效果和有效性。     

考虑扰动事件的机械加工工艺参数与车间动态调度综合节能优化

随着能源消耗和环境问题的不断加剧,机械加工车间的高效节能生产越来越受到制造业的关注。传统动态调度优化时每道工序的工艺参数固定,未考虑工艺参数与车间调度之间的关联关系,限制了调度优化的潜力。为了更好地实现柔性作业车间节能增效,并快速有效地应对车间生产过程中出现的突发扰动事件,提出一种考虑扰动事件的加工工艺参数与车间动态调度综合优化方法。首先详细分析订单插入与机床故障下柔性作业车间的能耗特性,以总能耗与最大完工时间为目标,建立工艺参数与动态调度综合优化模型,然后设计一种面向扰动事件的动态决策机制,并提出改进的自适应形状估计进化算法(AGE-MOEA)进行优化求解,最后通过案例分析与算法对比,验证了所提出方法的有效性。     

一种基于能量守恒原理的数控车削能耗模型

根据机床系统的能量守恒原理,提出了一种数控车床加工过程能耗精确评估方法。参照机床系统的能量流分布,分离各能量分支的功耗,对各分支分别独立建模,最终建立数控车床系统能耗与主轴转速、进给量和材料去除率之间的函数关系。由于各分支系统建模的独立性,使得能耗模型不仅适用于数控车床系统稳定切削阶段,也适用于稳定的待机、空转和空切阶段。实验结果显示,车削过程能耗评估精度超过98%。在该方法的基础上,进一步提出改进型的机床系统单位体积能耗模型。     

基于键合图的五轴联动数控机床动态特性分析与能耗建模研究

制造业是我国碳排放的主要源头，高能效绿色机床装备是制造业实现“碳达峰、碳中和”目标的关键，机床的动态特性分析与能耗建模是机床绿色设计的重要环节。以五轴联动数控机床的各子轴系统为研究对象，针对其能量交互不明晰、自由度高、结构复杂的特点，基于键合图理论建立动力学特性数学模型和能耗模型。该模型综合考虑了机床各子轴系统动态特性和对能源消耗具有强关联性的关键变量，并利用Matlab-Simulink仿真工具建立了动态仿真模型。仿真分析和实验验证结果表明，所提出的基于键合图理论的动力学特性数学模型和能耗模型是合理且有效的。该模型对于深入分析各子轴系统的动态特性，了解其能量传递过程，指导其高能效优化设计，具有现实的指导意义。     

基于SOM-Kmeans的机床能效等级评价方法

机床能效等级评价是提高能源效率的基础。现有机床能效评价方法多运用能量利用率和比能等指标评价特定加工过程能效,未考虑加工能力对机床能效评价的影响,致使无法综合评价机床能效等级。为此,从机床加工能力和能耗特性角度构建机床能效等级评价指标,提出基于自组织映射神经网络-K均值(SOM-Kmeans)的机床能效等级评价方法。首先,分析机床加工能力特性和时段能耗特性,构建机床加工能力指标和多时段能耗特性指标;其次,运用SOM-Kmeans对机床能效信息进行聚类分析,并采用主成分分析法(PCA)对机床能效等级进行综合评价;最后,通过实际案例验证了所提方法的有效性和实用性。     

一种数控切削机床运行能耗状态在线判别方法

机床运行能耗状态由一系列的能耗状态节点和能耗过程构成。针对至今仍存在一些关键状态节点无法判别等问题,提出了一种数控机床运行能耗状态在线判别方法。该方法基于数控机床运行能耗状态和状态节点的系统分析,并综合机床功率信息和数控系统通信信息,提出关键节点状态与过程状态在线判别方法,解决了切削加工开始、完成等关键节点和精加工状态判别等难题,从而实现了数控机床全部运行能耗状态的在线判别。在FANUC数控机床上进行的案例研究验证了该方法的有效性和实用性。     

基于工件材料去除率的滚齿机床能耗模型

开展了滚齿机床能耗建模与参数分析的研究。基于滚刀和工件的几何参数与空间运动分析,进行未变形切屑的数值计算,求取了滚齿加工过程中材料去除率的数值,建立了滚齿机床能耗预测模型,并通过正交试验进行了验证,平均预测准确率超过95%。基于实验结果与所提出的数值模型,对比分析了进给速度、滚刀转速与切削深度对表征能量利用效率的比能耗的影响,结果表明,所提出的模型可以准确预测滚齿加工过程中的机床能耗。     

[绿色设计]基于Vericut的机床能耗建模与仿真

为实现数控加工制造过程的能耗预测与仿真,采用比能耗法建立了基于Vericut Force模块的机床能耗模型,并结合UG CAM模块与Vericut Force模块搭建了CAD-CAM-ECS能耗仿真平台,实现零件在加工过程中能耗的仿真。结果表明,基于Vericut中过程毛坯（IPW）条件的机床能耗模型可有效预测零件在加工过程中的机床能耗状态,CAD-CAM-ECS能耗仿真平台可实现加工过程能耗仿真并准确映射能耗高的设计特征,为零件的设计及工艺的优化提供依据。     

Novel fuzzy modeling and energy-saving predictive control of coordinated control system in 1000 MW ultra-supercritical unit

In order to satisfy the growing demands of control performance and energy conservation in power generation process, a novel T–S fuzzy modeling method combined with the quantum artificial bee colony (QABC) algorithm is proposed and applied to the coordinated control system (CCS) of ultra-supercritical unit in 1000MW power plant. The T–S fuzzy modeling consists of the identifications of premise part and consequence part. In the premise part identification, the cluster number and initial cluster centers are obtained at first by using entropy-based clustering method. Secondly, the initial cluster centers are modified through QABC algorithm to guarantee the integral of data and avoid possible marginalization. Then, the consequence part is identified through exponentially-weighted least squares. Furthermore, on account of the obtained fuzzy model, an energy-saving predictive control (ESPC) algorithm based on the generalized predictive control is introduced. In the rolling optimization process of ESPC, the values of manipulated variables taken as energy consumption indicator are introduced into objective function to decrease the consumption of energy and improve the performance of control process. Meanwhile, the addition of manipulated variables constraints can obtain further improvements of energy-saving efficiency and control performance. The simulation results demonstrate the high precision of identified model and ideal performance along with energy-saving ability of ESPC.     

离散制造单元生产扰动识别模型及其自适应节能控制方法

离散制造单元的生产扰动是中断设备生产、造成能耗浪费的源头，如何在复杂动态的扰动环境下实现设备节能控制策略的自适应选择和控制参数的自适应优化从而达到最优的节能控制效果是一个亟待解决的难题，为此提出了基于生产扰动识别模型的离散制造单元自适应节能控制方法。首先，基于生产扰动的模式性和不确定性，构建了一种马尔科夫逻辑网络驱动的生产扰动识别模型，实现生产扰动的精准识别。然后，以能耗浪费期望为优化目标，生产延迟时间期望为优化约束，制定了基于时间阈值的设备节能控制策略，提出了面向生产扰动自适应的节能控制方法。最后，以某压铸单元为对象进行了案例验证，结果表明生产扰动类型会对节能控制效果造成显著影响，所提出方法在尽量保证生产的前提下通过提升节能控制的自适应能力实现了更好的节能效果。     

面向清洁生产的磨削工艺方案多层多目标优化模型及应用

为了实现磨削过程的节能减排,提出了一种面向清洁生产的磨削工艺方案多层多目标优化模型。从清洁生产“三流（物料流、能量流、环境排放流）”的角度建立了面向清洁生产的磨削能耗与碳排放模型。从工艺路线和工序工艺参数层建立了以磨削能耗、磨削碳排放和磨削时间为目标的多层多目标优化模型,采用基于层次分析法和客观赋权法(CRITIC)法组合赋权的改进遗传算法进行优化求解。以某轴承套圈为研究对象进行磨削工艺实验,结果表明：通过算法优化得到的加工方案相较于传统的加工方案,在工艺层面节约了6.48%的加工时间、降低了42.81%的能耗、减少了8.26%的碳排放;在工序层面缩短了25%的磨削时间、降低了18.84%的能耗、减少了8.69%的碳排放。结果验证了模型和方法的有效性。最后依据上述研究结果提出了相应的节能减排策略。     

挤吹中空成型机液压系统节能技术现状及研发方向

挤吹中空成型机液压系统的能耗是整机能耗的30％～50％。泵源动力驱动节能技术是挤吹中空成型机液压系统节能的研发和应用的重点。型坯壁厚伺服控制技术达到节约塑料原料,直接降低了能耗。应用现代的变频技术、伺服控制技术,研发高性能的液压节能系统,提高挤吹中空成型机的技术水平。