關于商用車減速器殼提效節能加工方法的研究

聶新宇 李森 侯金龍 劉強 遲景才

摘要：數控機床在加工商用車減速器殼時，在不改變設備、夾具、刀具、程序、切削參數等條件的前提下，利用外加的ACM自適應系統實現提升加工效率、節約電能消耗的目的。

關鍵詞：自適應系統;提效;節能

中圖分類號：U463.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-957X（2021）15-0023-03

1? 項目背景

減速器殼是商用車車橋中重要的零件，屬于殼體類零件，材質鑄鐵，具有加工內容多、尺寸加工精度要求高等特點。為了保證加工精度，關鍵部位多采用一次裝夾集中加工的方案。關鍵工序多采用高精度高檔臥式加工中心實施加工。由于工序集中，加工時間長，所以臥加工序多是生產線生產時間最長的瓶頸工序，生產線多采用多臺臥加加工相同內容的復列設備方案來縮短工序平均加工時間。為了使生產效率最大化，該工序的加工路線和刀具切削參數等已經調整為最優狀態，無法再壓縮加工時間。同時受到廠房空間、物流、設備訂貨周期、成本投入等條件制約，也無法簡單的通過增加設備來提升產能。另外，由于工序集中，加工內容多，生產過程中的數控機床將在較長時間的切削加工過程中消耗大量的電能。昂貴的工業電能將增大企業的經營成本?；谝陨仙a中遇到的問題，本文意在研究一種較少投入來達到提高生產效率、降低電能消耗的新加工方法，提高企業盈利能力，促使企業向資源節約型和智能化企業轉型。

2? 方案設計

數控加工切削過程中，數控機床按NC程序預先設定的進給倍率進行勻速加工，而實際的金屬切削過程是一個具有高度非線性、時變、隨機干擾嚴重、不確定性強的復雜動態過程，切削余量及刀具的磨損程度都在不斷變化，切削工況的變化導致設備的功率、扭矩、切削力和振顫等參數也是不斷變化的，同時刀具斷裂、刀具磨損等監視手段缺乏，導致無法根據刀具最新狀態調整工藝參數，所以NC程序中設定的進給速度不能使加工目標維持最優。以上狀況就迫切需要數控設備具有自適應控制調節相應加工參數的能力。

數控機床智能切削及優化技術是數控加工控制領域的一個熱點，自從上世紀70年代末國外就已經開始研究，1996年就將成熟的自適應控制技術實際應用于生產中。國內自適應控制技術最早在航空航天領域得到大量應用。

經過調研得知，“ACM自適應控制系統”可以實時采集監控設備主軸功率參數，根據當前的主軸負載和控制需求等條件，進給速率可以隨著實際切削條件的不同實時變化，將進給速率調節到最優化的數值，提升主軸功率利用率，從而在不改變設備、夾具、刀具、程序、切削參數等條件的前提下，實現提高加工效率和節約電能消耗的目的。

最終方案為在減速器殼線瓶頸工序數控臥加設備上，加裝一套ACM自適應控制系統，進行現場測試。本次測試的設備為臥式加工中心，型號為DMC75H，控制系統為SIEMENS 840D SL。

3? 方案驗證

3.1 系統安裝

本次測試點采用軟件式安裝的方式。ACM自適應控制系統內嵌到SIEMENS控制系統中，無需任何硬件改造，軟件可以直接調用SIEMENS系統的主軸功率、進給倍率等實時數據。

3.2 命令添加

按照ACM自適應控制系統應用要求，在程序中為每把刀具添加啟動和結束指令，用以識別每個工步的每把刀具。該工序NC程序中共有28個工步、26把刀。以T16為例，為其添加啟動和結束指令如圖1中黃色區域所示。程序中剩余25把刀具程序添加以此類推。

3.3 智能學習過程

自適應控制系統應用時，首先要將自適應控制系統設置為學習模式，ACM自適應系統會對整個加工過程中的每個工步、每把刀具切削時的主軸功率波動情況進行學習（每0.1秒記錄一組數據），然后將監測學習到的數據反饋給自適應智能專家系統，進行計算分析處理，智能專家系統計算出合理的加工參數。

自適應系統學習過程中實時記錄正常加工時的波形圖，我們通過曲線分析可以發現，在學習狀態時，不管當前是切削還是空走刀，不管加工過程中負載是大還是小，進給速率都是固定不變的，這對于整個加工過程來說是不科學、不合理的。

3.4 自適應控制應用

自適應控制系統對第一件工件學習結束后，將設置從學習調整為控制，開始下一件工件的加工，這時系統狀態欄顯示為控制狀態。

在ACM自適應控制系統控制過程中，進給速率是隨著加工功率的變化而實時調整的，負載大時系統會自感知，自動將進給速率調小，負載小時系統會自感知，自動將進給速率調大。調整的范圍值需要結合刀具的具體工況進行逐一設置。內置專家系統會對當前的主軸負載值、刀具及工件的切削參數值綜合計算，將每一步走刀的進給倍率實時調節到最優化的數值，整個工件加工過程綜合上實現縮短加工時間、提高加工效率的效果。

4? 應用效果分析

4.1 加工過程透明化、可視化

由于之前沒有有效的監測手段，對于每個工步、每把刀具的切削過程無法獲知詳細的加工功率曲線，對于加工過程中每把刀具不穩定情況只能通過操作人員感知振動或嘯叫的方式去判斷。使用ACM自適應控制系統后使每把刀具的加工過程全部曲線化、透明化、可視化，工藝人員可以通過分析曲線來迭代優化加工過程，最終達到加工過程的穩定和高效。

4.2 加工過程中的安全保障

ACM自適應控制系統未激活之前，車間正常加工零件時，當加工到工件余量不均勻的部位時，機床震動和嘯叫聲特別大，刀具容易產生磕碰和崩刃，對機床主軸沖擊大，影響機床壽命和刀具壽命，同時工件易產生變形，給操作人員帶來很大壓力。

使用ACM自適應系統后切削速度會隨著機床負載的變化而進行自動調整，當負載變高時，自適應系統會自動降低切削速度，速度降到設定的下限時負載，系統會觸出警示;如果機床負載仍然不斷增加，系統將發出報警信息并停止加工，避免極端情況發生。在自適應系統控制過程中監測和異常報警，起到保護刀具的作用。

4.3 加工節拍優化提升

ACM自適應控制系統會對程序中每把刀具，在激活ACM自適應控制系統前后的加工時間分別進行記錄。該工序整個生產線的瓶頸工序，工序集中，加工的內容多，共計28把刀具，涉及的加工類型有銑削（面銑、螺紋銑）、鉆削、鉸削、鏜削、攻絲等。未激活ACM自適應系統時加工時間為1292秒（21分32秒）。據統計，激活ACM系統后加工時間為1098秒（18分18秒），加工時間縮短了194秒（3分14秒），在未改變加工參數、機床刀具、夾具等外部條件下，實現加工效率提高15.02%。加工后的工件進過三坐標測量機的全尺寸測量，加工尺寸全部合格。

激活ACM自適應系統效率提升后，每天實際多生產5件，全年可多生產1492件（298.36天×5=1492件），即相同設備硬件條件下，12個月能生產出13.43個月的產量，實現生產效能的提升。激活ACM自適應系統前后的加工時間統計如表1所示。

4.4 電能監控

ACM自適應控制系統通過實時監測主軸負載并實時機床進給倍率，使得加工過程中的功率趨于平穩，減小波動。為了監控ACM自適應系統對設備電能消耗情況的優化情況，在設備上加裝了電能表，型號為DTSD71，原理示意圖如圖2所示，實物連接圖見圖3。

圖4、圖5中所使用的電能表比例系數為5，電流互感器比例系數為30（150/5=30）。設備在未激活ACM自適應系統的狀態下加工，電能消耗監控了103組數據，處于連續加工狀態共23輪，根據電能表數據統計計算，平均每件消耗電能0.1534kWh，通過換算得知真實的單件電能消耗為0.1534×5×30=23.0097kWh。部分數據見表2。

設備在激活ACM自適應系統的狀態下加工，電能監控了50組數據，處于連續加工狀態共10輪，根據電能表數據統計計算，平均每件消耗電能0.1232kWh，通過換算得知真實的單件電能消耗為0.1232×5×30=18.48kWh。部分數據見表3。

設備在激活ACM自適應系統后較未激活時，單件能耗降低了4.5297kWh/件，單件能耗降低比例為19.69%。調查得知，當地工業用電為時段電價，按照全天不間斷生產計算，平均電價為0.5940元/kWh。據了解，該設備2020年全年生產12531件，平均每月生產1044件，在三班倒全天不間斷生產的情況下，全年可節約電能12531×4.5297=56761kWh，全年可節約電能費用56761×0.594=3.37萬元。

5  項目結論

智能制造是國內制造業發展的方向，自適應控制技術可以實現單臺設備的自感知、自控制的智能升級，達到整個加工過程透明化、數字化、可視化，加工過程無需人工干預，自動感知、自動調節進給倍率的效果。如本案例中所示，設備加裝并激活ACM自適應控制系統后，在原有設備上，未改變加工路線、切削參數、機床刀具、夾具等外部條件下，實現加工效率提高15.02%。經過現場統計，在激活ACM自適應系統后，單件能耗降低比例為19.69%。另外，使用自適應系統后減少了刀具的磕碰及崩刃現象，有效延伸了刀具使用壽命，同時，系統也會監控切削過程中的異常情況，及時警報提醒或停機保護，提高加工過程的安全性。

經過本次項目的實際驗證，增強了我廠后期全面推廣自適應系統的信心，為實現綠色智造的目標奠定了良好的技術基礎。從另一個方面也證明了傳統的制造業仍然存在著優化升級的空間，需要企業不斷的思考和驗證，助力國家實現2030年前碳排放達峰。

參考文獻：

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