基于數控機床運行狀態的能耗測量及分析

侯 磊 樊留群 邱 瑋 丁春偉

(①同濟大學中德學院，上海201800;②同濟大學沈陽機床研究所，上海201804)

近年來，機床能耗問題研究已成為學術界的一個熱點。2007 年，由德國斯圖加特大學Alexander Verl教授牽頭，德國多家著名大學機械研究所參與的ECOMATION 項目，對機床能耗測量、預測、自動優化、能耗評估等問題進行了長達6 年的研究。在研究中，德國達姆斯塔特大學的Christian Eissele 運用Simscape 對機床交流電動機和離心泵搭建了能耗模型，實現了機床能耗的預測［1］。德國斯圖加特大學機床研究所的Philipp Eberspaecher 在其論文中提出了機床非加工狀態下基于圖形化能耗優化理論［2］。國內對于機床能耗也進行了一定的研究，文獻［3］中，論述了基于產品生命周期為主線的綠色制造技術發展框架。以及文獻［4］中，引入人工免疫算法，采用VB 軟件開發了基于車間層面的能耗維護調度系統。

從上述研究中可以看出，已有學者對加工設備能耗特性進行了大量研究。但研究的方向有兩大特點:(1)大多數研究方側重在如何進行機床能耗模型的建立等理論性研究，而針對機床能耗測量技術的實踐性研究的相關文獻比較少;(2)在工業能耗節能方面，國內對于宏觀車間層面理論研究比較多，對于微觀單個機床的能耗節能方案的研究較少。

綜上所述，本次課題選擇以微觀機床個體作為研究對象，對機床能耗實際方案設計進行探討。通過實地機床能耗的測量，希望找到一種準確有效的測量方案，為機床能耗的監控、預測及優化提供有效的測量數據支撐。

1 機床能耗測量方案設計

針對機床加工的能耗或功率，理論上可以通過熱平衡方程或者依據切削力進行計算。如文獻［5］中描述了車床切削參數與主軸功率之間的關系。而文獻［6］中所述，無論是粗加工或是精加工階段，實際上用于機床實際切削所用的能耗占用是相對較小的，約占整個機床能耗的20% ～25%。如果將準備階段的時間考慮在內，該比例會更小。這部分能量只能夠理解為材料去除所需要的最小能量。雖然該理論適用于材料形變理論與切削能耗之間關系的研究，但是無法正確反映機床運行過程總體的能耗。

綜上所述，通用性好的機床測量方案應該具有覆蓋范圍廣、測量時間短、結果準確可靠的特點。而機床本身是一個結構復雜、運動狀態多樣的設備，所以測量方案需對這兩個方面都進行討論。

雖然機床型號種類繁多，但大致可以將其運行狀態通過圖1 反映。每種狀態相互關聯并按圖中箭頭順序進行切換。

機床的狀態主要由圖1 所示的9 個狀態構成。所以在機床測量方案的設計時，就必須將這9 個狀態的能耗特性都考慮在內。為了有針對性地測量，本文基于機床實際運行狀態將測量過程分為4 大階段:開機階段、CNC 運行階段、PLC 循環階段、關機階段。每個階段包含了多個不同的運動狀態，上述4 個階段覆蓋了機床正常運行下的不同場景。

其次，在設計階段需要解決的一個關鍵問題是如何對機床能耗進行劃分。澳大利亞新南威爾士大學的Wen LI［7］等人提出了將機床加工能耗分為固有能耗、加工能耗、刀尖能耗和非生產性能耗4 部分。該方法適合于加工階段對于機床能耗進行劃分，但無法描述待機階段、空載階段的能耗。從能耗角度來看，在整個機床的運行過程中，電能消耗主要在以下幾個方面:主軸電動機提供切削動力去除材料，進給電動機帶動工作臺運動，換刀電動機，冷卻泵電動機控制冷卻、潤滑等輔助功能，計算機和PLC 等電力控制系統。所以對于機床能耗可以基于能耗源進行劃分。可將機床分為6 大子系統:主軸系統，進給系統，換刀系統，包含冷卻、潤滑的輔助系統，包含PLC、計算機、伺服驅動的控制系統，以及電柜風扇等外設系統。

由于測量設備的限制，6 大子系統不能同時進行測量，需要采用分場景測量的方式進行。而在測量準備階段，測量者可以依據能耗源劃分主、子系統，合理設置測量場景中所包含的部件。這能大大提高測量效率，防止出現漏測或者多測等錯誤。因此，整個機床運行階段能耗為

式中:EGes為運動階段總能耗;Ehs為主軸能耗;Eα為進給系統能耗;Ew為換刀系統能耗;En為輔助系統能耗;Es為控制系統能耗;Epg為其余外部設備能耗。

根據不同的時段可將EGes分為切削階段能耗Ec以及非切削空載階段能耗Ea。

式中:n為切削工序總數;非切削工序總數比切削工序少1，為n-1;Phsi為i道工序主軸功率;tci為加工時間;Pai為進給軸功率;Pb為機床開機穩定后功率;Pcool為冷卻功率;vi為i工序材料的去除率taj為非加工階段時間;phsj為第j道工序主軸空轉功率。

接下來需要對測量場景進行劃分，為了減少工作時間，提高測量效率，1 個測量場景中，可以對1 個或多個子系統進行同時測量。本次實驗是通過對監測各組件輸入功率來獲得機床能耗。為了測量后可進行對比校對，應盡量測同一個分支下的電流I和電壓U;如果某些元件能耗過低，可以測量幾個元件的主干電流。

2 測量方法及工具

測量方案的準確性很大程度上依賴于測量方法和測量工具的選擇。對于選擇準確的測量工具取決于被測對象。針對機床能耗，測量對象為電流I和電壓U。由于機床運動特性比較復雜，過程中伴隨著很多不確定因素，所以一般情況下，電流I和電壓U都會具有較大的瞬時波動，如果采用采樣周期長的儀器，測量的最終結果就會和真實情況差距較大。如采用GA8335B型電能質量分析儀，采樣周期為1 s，測量曲線平緩，便于計算，但精度差。此外，電能質量分析儀由于測量通道數目限制，也不能滿足機床多組部件能耗同時測量的要求。但電能質量分析儀可用于對測試結果對比、糾錯。三相電流系統的功率測量應該是基于以下公式:

由于不同相的電網輸出不同，所以需要測量每一個相的U(t)和I(t)，并通過公式算出機床運行實時功率。所以本次測量實驗將采用DAQ 技術。利用信號采集盒NI USB 6218，可以實時采集最多16 個通道的電流或電壓，采集的頻率為0.01 s，大大提升了采集樣本的精度和準確性。測量過程應注意對每一個通道做好標記，這樣才能將實際電流測量數據與計算機采集的數據進行一一對應。本次測量的實驗設備如圖2 所示，主要有4 個電壓測量儀GE8115，4 個電流鉗CP35/CP305 以及NI USB 6218 信號采集盒。

通過NI USB 信號采集設備可以將測量中的原始數據保存在計算機中。為了提高數據的可視化程度，更直觀地對數據變化進行檢測計算，本實驗運用MATLAB 圖形化開發工具GUI，對數據的名稱、單位、類型進行配置。在右邊視窗中，可以將配對的U和I通過數學運算，生成曲線。通過視窗，可更直觀地對數據觀測分析。

3 計算實例

本次實驗采用的是沈陽機床廠ETC3650 型臥式數控車床，測試過程將依據元件分7 個場景進行，每個場景將完成此前描述的4 個機床運行階段，通過計算機對U、I數據進行實時采樣，通過后處理在短時間可獲得如圖3 所示的機床CNC 運行階段能耗曲線圖，該運行階段可分為4 個步驟進行。

步驟I:主軸分別以200、400、600、800 r/m、1 000 r/min 的5 個速度空載轉動10 s。

步驟II:機床X方向上，進給軸分別以進Christian Eissele 速度0.1、0.2、0.3、0.4、0.5 mm/s 勻速往復運行，行程長度為40 mm，隨后在機床Z軸上完成相同動作。

步驟III:機床機械換刀測試，刀架位置以順序1 -2 -4 -7 -4 -2 -1 進行切換。

步驟IV:開啟冷卻液20 s。

上述4 個步驟基本涵蓋了機床CNC 正常運行下的不同運行狀態。

如圖3a 所示，測量數據分為4 幅圖，每幅圖代表著不同的測量元件。從上至下，第1 幅圖中代表的元件有PGes總功率、PCM冷卻電動機功率、PHM液壓電動機功率以及PHS主軸電動機功率;第2 幅圖測量的是交流總變壓器功率PACP和各個分流后的變壓器功率P220C、P220A、P110A和P3×220V;第3 幅圖測量的是由變壓器分壓后220 A 分支下的各部件功率，包括液壓電動機風扇功率，PLC、DAC供電功率，燈的功率，潤滑泵的功率;第4 幅圖中代表的是變壓器3 ×220 V 下的部件功率，包括X進給軸電動機功率PX以及Z進給電動機功率PZ和刀具電機功率PWZW。

不同部件的能耗通過不同顏色進行區分，能耗的大小可以通過色塊的上邊界減去下邊界積分獲得。具體數據可以運用MATLAB 計算。計算結果顯示(圖3b)，主軸系統消耗的能耗只占到了總能耗的34%，而輔助系統所占能耗最多，達到了38%。外設系統所占能耗為16%。

4 結語

(1)機床服役過程中的能耗由機床運行的多個階段所構成，不同階段具有不同的能耗特點，所以對于機床能耗的測量，需要具體情況具體分析，搭建符合實際場景的能耗測量方案，才能準確地反映機床在實際工作中的能耗特性。

(2)數控機床是一個涵蓋了多部件的復雜機械，在對機床能耗進行分析時，測量順序應基于機床能量流動劃分。合理劃分才能準確快速測量機床能耗，節約測量時間和成本。

(3)案例分析的結果表明，機床服役過程中，主軸和進給系統所消耗的加工能耗只是機床能耗的40%左右，而大部分能耗都消耗在了輔助、外設系統。這也表明，機床能耗節能優化主要可以從降低機床輔助階段時間及對應輔助部件能耗入手。上述能耗測量方案為能耗研究和評估、能耗定額制定、切削工藝優化等問題提供了有力支撐，應用前景廣泛。

［1］Esisele C，Schrems S，Abelb E. Energy-efficient machine tools through simulation in the design process［J］. Glocalized Solutions for Sustainability in Manufacturing，2011(5):258 -262.

［2］Eberspaechera P，Verta A. Realizing energy reduction of machine tools through a controlintegrated consumption graph - based optimization method［J］.Procedia CIRP，2013(7):640 -645.

［3］劉飛，李聰波，曹華軍，等. 基于產品生命周期主線的綠色制造技術內涵及技術體系框架［J］.機械工程學報，2009，45(12):115 -120.

［4］王子墨. 面向車間能耗的維護調度系統研究［D］. 哈爾濱:哈爾濱工業大學，2012.

［5］Hinduja S，Petty D J. Calculation of optimum cutting conditions for turning operations［J］.Journal of Engineering Manufacture，1985 (199):81-92.

［6］Dr.JOHANNES HEIDENHAIN GmbH.Aspekte der Energieeffizienz von-Werkzeugmaschinen［EB/OL］. http://www. heidenhain. de/de_DE/grundlagen/energieeffizienz-von-werkzeugmaschinen/，2010-9.

［7］Kara S，Li W. Unit process energy consumption models for material removalprocesses［J］. CIRP Annals - Manufacturing Technology，2011，60(1):37 -40.