一种基于虚拟样件的机床固有能效属性测量系统与方法与流程

本发明属于机械加工制造技术领域，尤其涉及一种机床固有能效属性测量测量系统以及测量方法。

背景技术：

机床作为机械制造业的设备主体和能耗主体，量大面广，能量消耗总量巨大，能量利用率很低，能效提升潜力很大；因此，机床能效研究意义重大。现有机床能效研究主要集中在机床加工过程能量效率(又称机床运行能量效率)的研究上，已取得了大量研究成果；但是，对机床自身固有的、影响机床加工过程能量效率的特性研究还不够，致使有些重要问题尚未解决，为此，机床自身固有的能效特性已成为国际上机床节能研究的一个重要领域，尤其是机床自身固有能效特性的测量。

近年来国内学者对机床能量效率测量进行了一定的研究。已公开的发明专利“一种机床多能量源的可配置能耗在线监测方法及系统”(CN103941081A)采用多个功率传感器进行机床各种能量源的测量，实现了机床不用能量源的实时能量消耗监测。实用新型专利“数控机床实时能耗监测系统”(ZL201120320637.0)公开了一种数控机床实时能耗监测系统，该系统由柔性互感器、单片机、上位机等构成，通过增加各级供电回路电流互感器实现了机床各级传动机构的输入功率实时测量。已授权的“基于最小二乘迭代算法的机床工步能耗监测方法”(CN105955198A)公开了一种通过测量待测机床主轴实时功率、并结合机床主传动系统的功率平衡方程完成了机床切削耗能在线估算，进而实现了机床工步能耗的在线实时监测。发明专利“数控机床快进快退功率和能耗的获取及控制方法”(ZL201410083510.X)公布了一种根据进给运动功率、进给加速度、进给减速度、进给临界距离、进给距离等参数计算快进快退能耗的方法。这些机床能量消耗或者能量效率的在线或者离线测量均是面向以机床、刀具、工件构成的加工系统的具体加工过程能量效率上。

面向机床自身固有的能量效率获取，部分学者也进行了一定的研究。日本标准协会(JIA)制定了“Machine tools e test methods for electric power consumption”(JIS TS B 0024-1:2010)标准，通过集成辅助部件电能消耗测量模块、运动系统电能消耗测量模块以及样件加工电能消耗测定模块三部分实现了数控加工中心、数控车床和车削中心、外圆磨床等各种类型机床的能效测量与评估；其中，不同类型的机床需要设计不同的参考样件，而且测试结果往往取决于所设计的参考样件，而不仅仅是机床自身能耗特点。国际标准化委员会(ISO)制定了“Methods for measuring energy supplied to machine tools and machine tool components”(14955-2:2018)，该标准了公布了机床能耗测试的现场测量边界、测量目标、测量装置以及测量方法等，并详细介绍了各组件功率消耗的测试方法以及总能量消耗的计算方法。文献“Behrendt T,Zein A,Min S.Development of an energy consumption monitoring procedure for machine tools[J].CIRP annals,2012,61(1):43-46.”陈述了一种机床能耗测试方法，其对JIS TS B 0024-1:2010中的参考样件法进行了完善，建立了一种涵盖16种加工特征的标准样件，该方法适用能够完成多种(至少包含标准样件的16种)加工特征的机床自身能耗测试。然而，这些机床自身固有能量效率的测试方法还存在不足，即实体样件能耗特征并不能涵盖机床所有的能耗特点，以及测试结果依赖于标准样件而非仅为机床本身，故而容易造成争议而严谨性不够。

综上所述，现有机床能量效率的测量方法主要集中在由机床、刀具、工件等构成的机械加工系统的具体某加工过程上，测量结果表现为机床服役期间内某一具体加工过程的能量消耗和能量利用率；部分学者面向机床自身，对机床自身固有的能效特性进行了研究，但还存在以下问题：1)机床固有能量效率属性描述方法模糊，描述模型不明确；2)现有用于测试机床固有能量效率属性的实体样件能耗特征涵盖不全，且其切削实验过程繁琐；3)测试结果易依赖于标准样件而非机床本身，故而严谨性不够，易造成争议。

技术实现要素：

针对上述现有技术的不足，本发明提供一种基于虚拟样件的机床固有能效属性测量系统与方法，以解决依赖实体样件进行测量存在的能耗特征涵盖不全的问题；本发明不仅能测量出机床自身运行能耗属性，还能测量机床在未来服役阶段综合能效潜力。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：一种基于虚拟样件的机床固有能效属性测量系统，包括机床固有能效属性测试指标体系、能耗数据测量系统、虚拟样件模拟系统与机床固有能效属性测试指标计算系统；

机床固有能效属性测试指标体系：包括用于表征机床自身运行能耗属性的固有能耗特征指标群、用于表征机床未来加工过程综合能耗特性的当量能耗指标群和用于表征机床未来加工过程综合能效属性的固有比能效率，以及固有能耗特征指标群、当量能耗指标群与固有比能效率的函数模型；

能耗数据测量系统：用于测量待测机床非切削状态下的能耗数据，包括待测机床所有待机情形下的待机功率、待测机床转速范围内的所有主轴转速下的启动能耗和空载功率、待测机床进给速度范围内的所有进给速度下的进给功率，其中，所有进给速度包含所有倍率下的快速进给速度和所有工进给速度；

虚拟样件模拟系统：用于创建虚拟样件并根据待测机床非切削状态下的能耗数据与待测机床用户使用情况的调研数据模拟待测机床加工虚拟样件的能量消耗过程；其中，虚拟样件是为了反映机床未来服役阶段所有可能加工任务及其概率分布所提出的概念，虚拟样件是由机床服役阶段与工件能耗相关联的所有有可能的机床运行状态以及相应运行状态的运行时长所构成的集合体；

机床固有能效属性测试指标计算系统：用于根据测量待测机床非切削状态下的能耗数据计算固有能耗特征指标群与当量能耗指标群，并根据模拟待测机床加工虚拟样件的能量消耗过程所获得的数据计算固有比能效率。

进一步的，虚拟样件包含如下加工过程特征：

特征a：虚拟样件加工过程的转速覆盖了待测机床转速范围内的所有主轴转速；

特征b：虚拟样件的加工过程包含了待测机床所有转速范围下的启动过程和空载过程；

特征c：虚拟样件的加工过程包含了待测机床所有转速下的负载，每种转速下的负载又包含了0到该转速下最大载荷的负载；

特征d：虚拟样件加工过程中各种转速的加工时间为该转速使用概率与主轴总运转时间的乘积；各种转速下各种载荷的负载时间为该载荷出现的概率与该转速下总负载时长的乘积。

进一步的，待测机床转速范围内的所有主轴转速按如下方式表示：

当待测机床的主轴转速为有级调速时，采用每级主轴转速组成的集合表示待测机床转速范围内的所有主轴转速；

当待测机床的主轴转速为无级调速时，采用若干个离散的转速代表所组成的集合来表征待测机床转速范围内的所有主轴转速；

待测机床进给速度范围内的所有进给速度按如下方式表示：

当待测机床的进给速度为有级调速时，采用每种倍率下的快速进给速度所组成的集合与每级工进给速度所组成的集合一起表示待测机床进给速度范围内的所有进给速度；

当待测机床的进给速度为无级调速时，采用每种倍率下快速进给速度所组成的集合以及若干个工进给速度代表组成的集合一起来表征待测机床进给速度范围内的所有进给速度。

进一步的，特征c中的负载建议采取如下方式处理：每种转速下的负载分布采用对负载进行区间划分，然后选用载荷功率代表与载荷分布概率表征，每个区间的载荷选用一个载荷功率代表来表征，每个区间载荷中各载荷出现的总概率作为该载荷功率代表的出现概率；或者，每种转速下的负载分布直接采用正态分布进行表征。

进一步的，虚拟样件的加工过程还包含以下特征：

特征e:虚拟样件的加工过程加工包含了待测机床所有的进给速度，包括所有倍率下的快速进给速度和机床进给速度范围内的所有工进给速度；

特征f：虚拟样件的加工过程包含了待测机床的所有待机情形；

进一步的，固有能耗特征指标群包括待机功率函数Psb、启动能耗函数Est(n)、空载功率函数Pu(n)与附加载荷损耗系数函数α(n)；当量能耗指标群包括当量待机功率EPsb、当量启动能耗EEst、当量空载功率EPu、当量附加载荷损耗系数Eα。它们的函数模型分别如下：

(1)待机功率函数Psb是指各种待机情形下的机床待机功率的集合：

Psb＝{Psb,1,...,Psb,i,...,Psb,S}；

式中，Psb,i表示第i种待机情形下的待机功率；S表示待机情形总数。

(2)启动能耗函数Est(n)用于表示机床主轴启动能耗与主轴转速的函数关系：

式中，n表示机床主轴转速；A、B、C均为拟合系数，Est(ni)表示第i种转速ni下的启动能耗，N表示机床主轴转速数量。

(3)空载功率函数Pu(n)表示机床空载功率与转速的函数关系：

式中，n表示机床主轴转速，fu(n)表示空载功率拟合函数，Pu(ni)表示第i种转速ni下的空载功率；N表示机床主轴转速数量。

(4)附加载荷损耗系数函数α(n)表示机床附加载荷损耗系数与转速的函数关系：

式中，n表示机床主轴转速，fα(n)表示附加载荷损耗系数拟合函数，α(ni)表示第i种转速ni下的附加载荷损耗系数；N表示机床主轴转速数量。

(5)将机床各待机情形下的待机功率进行平均而得到的待机功率即称为当量待机功率EPsb：

式中，Psb,i表示第i种待机情形下的待机功率，S表示总的待机情形数量。

(6)将机床各转速下启动能耗进行平均而获得的启动能耗称为当量启动能耗EEst：

式中，Est(ni)表示转速ni下的启动能耗,N表示机床主轴转速数量。

(7)机床各转速下的空载功率进行平均而获得的功率称为当量空载功率EPu：

式中，Pu(ni)表示转速ni下的空载功率；N为机床主轴转速数量。

(8)将机床各转速下的附加载荷损耗系数进行平均而得到的系数称为当量附加载荷损耗系数Eα：

式中，α(ni)表示转速ni下的荷载损耗系数，N为机床主轴转速数量。

进一步的，固有比能效率EE是指机床完成虚拟样件加工过程所消耗的能量，其函数模型如下：

当要求近似计算时，为虚拟样件切削过程中忽略了进给系统能耗的切削时段能耗：

EE≈EMS＝Eu+Emr+Ea；

式中，EMS表示不包含进给系统能耗时的机床切削时段能耗；Eu表示切削时段中的空载能耗，Emr表示切削时段中的主轴材料去除能耗，Ea表示切削时段的主轴附加载荷损耗；

当计算精度要求更高时，为虚拟样件加工过程所有非切削和切削过程能耗：

EE＝ESB+EST+EU+EF+EM；

式中，ESB表示总待机时段能耗，EST表示总启动时段能耗，EU表示总空载时段能耗，EF表示总进给时段能耗，EM表示包含进给系统能耗的总切削时段能耗。

本发明还提供一种基于虚拟样件的机床固有能效属性测量方法，采用本发明的基于虚拟样件的机床固有能效属性测量系统，包括以下步骤：

步骤1：测量待测机床非切削状态下的能耗数据：包括待测机床所有待机情形下的待机功率、待测机床转速范围内的所有主轴转速下的启动能耗和空载功率、待测机床进给速度范围内的所有进给速度下的进给功率，其中，所有进给速度包含所有倍率下的快速进给和进给速度范围内所有工进给速度；

步骤2：根据固有能耗特征指标和当量能耗指标的函数模型，以及测量获取的机床非切削状态下的能耗数据，计算获取机床固有能耗特征指标群和当量能耗指标群；

步骤3：创建虚拟样件，并根据机床非切削状态下测量的能耗数据、待测机床用户使用情况的调研数据，模拟待测机床加工虚拟样件的能量消耗过程，进而根据模拟待测机床加工虚拟样件的能量消耗过程的模拟结果计算固有比能效率；待测机床用户使用情况的调研数据包括所有主轴转速下的负载能耗数据和负载时间数据以及各转速的运转时间。

进一步的，步骤1中待测机床非切削状态下的能耗数据采用已公开的发明专利“数控机床固有能效要素函数获取方法与系统”(CN109753017A)进行测量。

进一步的，步骤2中计算获取机床固有能耗特征指标群和当量能耗指标群，包括：首先，结合测量的不同转速下的空载功率，采用已公开的发明专利“一种机床切削加工系统附加载荷损耗系数获取方法”(CN104669057A)，实现附加载荷损耗系数计算获取；然后，结合固有能耗特征指标群和当量能耗指标群函数模型、待测机床非切削状态下所测量的能耗数据和计算获取的附加载荷损耗系数，完成机床固有能耗特征指标群和当量能耗指标群的计算获取。

进一步的，步骤3中采用功率曲线表示虚拟样件加工过程中的能量消耗过程，进而根据功率曲线计算机床固有比能效率。模拟时，各转速的模拟加工时间为该转速使用概率与主轴总运转时长的乘积；各种转速下各种载荷的模拟负载时间为该载荷出现的概率与该转速下总负载时长的乘积；不同转速的使用概率、待测机床在不同转速下的载荷代表和载荷分布概率是通过调研待测机床用户的使用情况获得的。在进行固有比能效率计算时，做如下处理：

当固有比能效率要求近似计算时，机床固有比能效率为虚拟样件切削过程中忽略了进给系统能耗的切削时段能耗，此时，结合附图1的机床在某种转速某种进给速度下虚拟工件的完整加工过程的功率曲线，固有比能效率的近似计算函数模型进一步细化如下式所示：

EE≈Eu+Emr+Ea

＝∑PuTmr+∑PmrTmr+∑PaTmr

式中，EE代表固有比能效率，Eu表示切削时段中的空载能耗，Emr表示切削时段中的主轴材料去除能耗，Ea表示切削时段的主轴附加载荷损耗，Pu表示空载功率，Pmr表示材料去除功率，Pa表示附加载荷损耗功率，Tmr表示切削时段时长。

从附图1可知，近似计算时，忽略了待机、启动、空载和进给时段时长；故而此时，切削时段时长的总和，也就是切削时段总运行时长，为虚拟加工时间；不同转速下的切削时段时长为该转速使用概率与虚拟加工时间的乘积；不同转速下不同载荷的切削时长为该载荷出现的概率与该转速切削时段时长的乘积。

当计算精度要求更高时，机床固有比能效率为虚拟样件加工过程所有非切削和切削过程能耗，结合附图1的功率曲线图，固有比能效率的近似计算函数模型进一步细化如下式所示：

EE＝ESB+EST+EU+EF+EM

＝∑PsbTsb+∑Est+∑PuTu+∑(Pu+Pfeed)Tf+∑(Pu+Pfeed+Pmr+Pa)Tmr+

式中，EE代表固有比能效率，ESB表示总待机时段能耗，EST表示总启动时段能耗，EU表示总空载时段能耗，EF表示总进给时段能耗，EM表示包含进给系统的总切削时段能耗，Psb表示待机功率，Est表示启动能耗，Pu表示空载功率，Pfeed表示进给系统功率，Pmr表示材料去除功率，Pa表示附加载荷损耗功率；Tsb表示待机时段时长，Tu表示空载时段时长，Tf表示进给时段时长，Tmr表示切削时段时长。

进一步的，精确计算机床固有能量效率时，步骤3中待测机床用户使用情况的调研数据还包括机床待机、空载、进给、切削时间；模拟时，待机过程、空载过程、进给过程、切削过程的时间参数可根据调研结果统一规定，或者按如下方式处理：

调研待测机床一段时间(通常为1天)内，机床待机时间、空载时间、进给时间、切削时间占机床总运行时间的比例，以及待机过程中不同待机情形的待机概率，空载过程中不同主轴转速的使用频率，进给过程中不同进给速度的使用频率，切削过程中不同主轴转速的使用频率。模拟加工时，模拟的时间参数处理为：总待机时长、总空载时长、总进给时长、总切削时长分别为调研获得的各自所占比例与虚拟加工时间的乘积；各待机情形下的待机时间为各待机情形的待机概率与总待机时长的乘积，不同转速下的空载时长为空载过程中各转速的使用概率与总空载时长的乘积，不同进给速度下的进给时长为进给过程中各进给速度的使用概率与总进给时长的乘积；不同转速下的切削时长为切削过程中各转速的使用概率与总切削时长的乘积。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、提供了一种机床固有能效属性的测量方法。该方法是基于虚拟样件而建立的，有效地避免了基于实体样件测试法中存在的操作繁琐，测试结果易争议等不足。

2、建立了一套机床固有能效属性指标体系。该指标体系能系统地反映机床自身运行能耗特性及在未来加工过程的综合能耗特性，为企业开展机床自身固有能效特性评价提供了重要参考。

3、提出了一种可用于测试机床固有能效属性的样件，即虚拟样件。虚拟样件的加工过程包含了机床未来所有加工情况的能耗特点，换而言之，该样件克服了传统实体样件中存在的能耗特征涵盖不全面等不足。

附图说明

图1是机床加工过程中功率曲线示意图；

图2是基于虚拟样件的机床固有能效属性测量方法的流程图。

具体实施方式

采用本发明所提出的机床固有能效属性测量系统与方法，对某三轴立式数控铣床的固有能效属性进行了测试，测量流程参考图2所示；测试时，固有能效属性测试指标包括待机功率函数、启动能耗函数、空载功率函数、附加载荷损耗系数函数、当量待机功率、当量启动能耗、当量空载功率、当量附加载荷损耗系数、固有比能效率，其中固有比能效率采用近似计算获取；测量过程如下：

(1)测量待测机床非切削状态下的能耗数据

待测机床的待机情形包括两类，即机床本体开启、机床本体+液压开启两种待机情形；经测量，他们对应的待机功率分别为323W,425W。

选取了600,1000,1400,1800,2200,2600,3000,3400r/min共8个转速代表进行测量，该8个转速代表是按如下方式选取：将机床转速范围划分为8个转速区间，根据转速的使用概率从不同转速区间中选取出各自的转速代表(如转速3400代表[3200,4000])或者直接选用该区间的中间转速作为代表转速(如转速600,1000,1400,1800,2200,2600,3000)。经测量，该铣床在这些转速下的启动能耗和空载功率如下表1所示：

表1不同转速下的启动能耗和空载功率

采用已公开的发明专利“一种机床切削加工系统附加载荷损耗系数获取方法”(CN104669057A)的附加载荷损耗系数的获取方法，进行机床在上述8中转速下的附加载荷损耗系数的获取，其结果如表2所示：

表2不同转速下的附加载荷损耗系数

(2)根据固有能耗特征指标和当量能耗指标的函数模型以及待测机床非切削状态下的能耗数据，计算机床固有能耗特征指标群和当量能耗指标群

①待机功率函数

根据式待机功率函数Psb的函数模型，该机床的待机功率函数为Psb,i＝{323,415}

②启动能耗函数

由于待测机床为无级调速，根据表1和启动能耗函数Est(n)，进行启动能耗的数据拟合，得到启动能耗函数结果如下式所示

Est(ni)＝5.19×10^-6n²+8.02×10^-3n+2.52，n∈[200,4000]

此处的拟合区间n∈[200,4000]包括了8个转速代表，并且该拟合区间内转速的总的使用概率较大(90％以上)。

拟合区间可根据实际需求选择，选择的原则是包含所有转速代表，并且使用概率较大，可以选使用概率在80％以上、85％以上等，结合实际需求选取。

③空载功率函数

由于待测机床为无级调速，根据表1和空载功率函数Pu(n)的函数模型，进行空载功率的数据拟合，得到空载功率函数结果如下式所示

此处进行分段拟合，拟合出了两条直线，在2200处是两条拟合直线的分界点，与只拟合一条直线相比，更加准确。

④附加载荷损耗系数函数

根据附加载荷损耗系数函数α(n)的函数模型，得到该机床在所测转速下的附加载荷损耗系数函数如下所示

α(n)＝3.14-1.0×10^-2n+1.2×10^-5n²-6.8×10^-9n³+1.7×10^-12n⁴-1.7×10^-16n⁵n∈[200,4000]

⑤当量待机功率

该机床的当量待机功率为

⑥当量启动能耗

该机床的当量启动能耗为

⑦当量空载功率

该机床的当量空载功率为

⑧当量附加载荷损耗系数

该机床的当量附加载荷损耗系数为

(3)创建虚拟样件，模拟待测机床加工虚拟样件的能量消耗过程，根据模拟能量消耗过程得到的模拟结果计算固有比能效率

模拟虚拟样件加工时，虚拟样件的加工转速包括了600,1000,1400,1800,2200,2600,3000,3400r/min共8个转速代表。该8个转速代表是按如下方式选取：将机床转速范围划分为8个转速区间，根据转速的使用概率从不同转速区间中选取出各自的转速代表。

模拟过程中，虚拟样件的负载是通过调研该机床用户的使用情况而获得，本案例通过访问待测机床的操作者，对上述8个转速的负载进行近似假定，结果见表3。其中，不同转速下的负载情况采用低载荷功率代表和高载荷功率代表及其出现概率进行表征，具体操作为将每种转速下的载荷功率范围分成了两个区间；每个区间的载荷选用一个载荷功率代表来表征，每个区间载荷中各载荷出现的总概率作为载荷功率代表的概率。考虑的机床实际使用情况，本案例中高载荷功率代表(即3/5最大负载)的代表区间为1/5～1倍最大负载；低载荷功率代表(即1/10最大负载)的代表区间为0～1/5倍最大负载。

表3不同转速下的负载分布

模拟时，虚拟样件加工过程的虚拟加工时间假定为单位1，由于本案例采用了近似计算方法获取机床固有比能效率，因而，虚拟样件加工过程中的切削时段的总运行时长也为单位1；从附图2可知，忽略待机、启动、空载、进给时段时，不同转速下的切削时段时长即为不同转速的运转时长。基于此，运用本专利提供的转速运转时间和负载时间计算方法，得虚拟样件加工过程中不同转速下得切削时段时长以及不同载荷下得负载时间如表4所示。

表4不同转速下的切削时段时长和负载的运行时间

计算机床固有比能效率时，案例选用了近似函数模型进行固有比能效率的计算，如下式所示#

EE≈Eu+Emr+Ea＝∑PuTmr+∑PmrTmr+∑PaTmr；

式中，EE代表固有比能效率，Eu表示切削时段中的空载能耗，Emr表示切削时段中的主轴材料去除能耗，Ea表示切削时段的主轴附加载荷损耗；Pu表示空载功率，Pmr表示材料去除功率，Pa表示附加载荷损耗功率，Tmr表示切削时段时长。

根据表4提供的不同转速下的切削时段时长Tmr、表1下的不同转速下的空载功率Pu，得空载能耗Eu结果如下：

Eu＝∑PuTmr＝566 (J)

根据表3提供的不同转速下的载荷功率代表(高载荷和低载荷)和表4提供的不同转速下的切削时段时长Tmr和不同载荷的负载时间(高载荷负载时间和低载荷负载时间)，得主轴材料去除能耗Emr的结果如下所示：

根据附加载荷损耗功率Pa，附加载荷损耗系数α与材料去除功率Pmr的关系，即Pa＝αPmr；以及表2提供的不同转速下的附加载荷损耗系数α(ni)、表3提供的不同转速下的载荷功率代表、表4提供的不同载荷分负载时间，得主轴附加载荷损耗Ea结果如下：

故而机床固有比能效率计算结果如下：

EE≈＝∑PuTmr+∑PmrTmr+∑PaTmr＝566+1157+157＝1880J

整合上述计算结果，案例所测机床的测试结果如下所示：

本发明解决了现有技术中依赖实体样件进行测量的技术问题，能够降低测量过程的操作繁琐性，提高测量结果的严谨性，既能测量出机床自身运行能耗属性，又能通过引入使用概率测量待测机床在未来服役阶段综合能效属性。