阅读说明：本技术 一种基于能耗优化的数控机床控制方法及数控机床 (Numerical control machine tool control method based on energy consumption optimization and numerical control machine tool ) 是由 艾莉 闫森 刁微之 罗瑞 于 2019-11-12 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于能耗优化的数控机床控制方法,包括以下步骤：步骤1,对数控机床的存储堆栈、通信网络及外设模块进行初始化,验证存储堆栈的有效性,设置所述通信网络中的总线通信速率的最大值为以太网总线循环周期,读取当前主轴切削的能耗区间；步骤2,实时监控主轴切削的能耗状态,并记录信息,其中,所述信息包括切削的热功率误差及对所述热功率误差进行补偿执行的额外功率和对应时刻的温湿度；步骤3,将记录的所述信息输入预先构建决策表,以当前主轴切削的能耗区间最为约束条件生成所有的功率补偿方案,控制数控机床的进给速率,并调整温度及湿度,使得功耗达到最小。(The invention discloses a numerical control machine tool control method based on energy consumption optimization, which comprises the following steps of: step 1, initializing a storage stack, a communication network and a peripheral module of a numerical control machine tool, verifying the validity of the storage stack, setting the maximum value of a bus communication rate in the communication network as an Ethernet bus cycle period, and reading an energy consumption interval of current spindle cutting; step 2, monitoring the energy consumption state of the spindle cutting in real time, and recording information, wherein the information comprises a thermal power error of the cutting, extra power for compensating the thermal power error and temperature and humidity at a corresponding moment; and 3, inputting the recorded information into a pre-constructed decision table, generating all power compensation schemes by using the energy consumption interval of the current spindle cutting as a constraint condition, controlling the feed rate of the numerical control machine tool, and adjusting the temperature and the humidity to minimize the power consumption.)

一种基于能耗优化的数控机床控制方法及数控机床

技术领域

本发明涉及自动化控制领域，尤其涉及一种基于能耗优化的数控机床控制方法及数控机床。

背景技术

制造业已成为当今能源消耗和碳排放的主要来源之一，国际能源署研究表明全球近1/3的能耗及40％的二氧化碳排放归因于制造业。麻省理工学院研究显示：一台数控机床运行一年产生的二氧化碳排放相当于61辆SUV全年的二氧化碳排放。数控机床作为制造业中的关键设备，其能量消耗和碳排放十分显著。因此，研究数控机床的能耗预测及节能技术对制造业乃至国家的节能减排起着十分重要的作用。制造业节能减排问题已经引起政府、企业和高校研究组织的广泛关注。机械加工工艺作为制造业的一种主要加工方法，其能量消耗在制造业总体能量消耗中占有较大的比重。因而，迫切需要对机械加工工艺过程的能耗进行建模，为机械加工工艺能量优化和节能奠定基础，进一步推进制造业节能减排工作地开展。

现有技术中，根据切削速率的变化特性，机械加工过程可以分为恒切削速率过程和变切削速率过程。恒切削速率过程为切削要素保持恒定的切削过程（如：车外圆、铣平面等）。变切削速率过程为至少有一个切削要素（切削速度vc，进给量f，切削深度ap）发生变化的切削过程（车端面、切槽）。恒切削速率过程的切削功率也是一个稳定值，而变切削速率过程的功率是随时间动态变化的，比恒切削速率过程的功率特性更加复杂。但是专门探讨变切削速率过程切削功率和能耗的研究却少有报道。变切削速率过程的材料切削功率与切削要素、机床机械传动、电机功率损耗等相关，功率特性复杂，变化规律多样，与切削要素的变化特性密切相关。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明公开了一种基于能耗优化的数控机床控制方法，包括以下步骤：

步骤1，对数控机床的存储堆栈、通信网络及外设模块进行初始化，验证存储堆栈的有效性，设置所述通信网络中的总线通信速率的最大值为以太网总线循环周期，读取当前主轴切削的能耗区间；

步骤2，建立监控模块，实时监控主轴切削的能耗状态，并记录信息，其中，所述信息包括切削的热功率误差及对所述热功率误差进行补偿执行的额外功率和对应时刻的温湿度；

步骤3，将记录的所述信息输入预先构建决策表，以当前主轴切削的能耗区间最为约束条件生成所有的功率补偿方案，控制数控机床的进给速率，并调整温度及湿度，使得功耗达到最小。

优选地，读取当前主轴切削的能耗区间进一步包括：获取所有切削的参数选取情况，通过所述存储堆栈快速记录走空刀时的能耗信息，再根据参数选取进行切削，然后设置分段数控加工的程序，对在切削过程中的速率变化情况分为等时间距的若干子区间，为每子区间的程序添加监控指令，采集每子区间段的数控加工程序的功率，实时记录各个子区间机床的切削能耗。

优选地，所述实时监控主轴切削的能耗状态进一步包括：监控模块为每个所述子区间段分配编码，控制进给轴的进给速率。

优选地，所述设置所述通信网络进一步包括：监控模块通过无线网桥连接至控制基站，所述监控模块读取所述数控机床的实时信息，所述基站将操作指令发送给外设模块。

优选地，所述决策表进一步包括：将所述机床进行工作时采集的数据进行记录并建立训练样本，根据训练样本建立相应的决策表；选择与决策表对应的分辨函数求得所述决策表的所有约简；建立初级神经网络并将约简的信息作为输入训练神经网络。

本发明还公开了一种优化能源消耗的数控机床，包括数控机床、网络模块、监控模块、外设模块及分析模块，对数控机床的存储堆栈、通信网络及外设模块进行初始化，验证存储堆栈的有效性，设置所述通信网络中的总线通信速率的最大值为以太网总线循环周期，读取当前主轴切削的能耗区间；监控模块，实时监控主轴切削的能耗状态，并记录信息，其中，所述信息包括切削的热功率误差及对所述热功率误差进行补偿执行的额外功率和对应时刻的温湿度；分析模块，将记录的所述信息输入预先构建决策表，以当前主轴切削的能耗区间最为约束条件生成所有的功率补偿方案，控制数控机床的进给速率，并调整温度及湿度，使得功耗达到最小。

优选地，获取所有切削的参数选取情况，记录走空刀时的能耗，再根据参数选取进行切削，设置分段数控加工的程序，对在切削过程中的速率变化情况分为等时间距的若干子区间，为每子区间的程序添加监控指令，采集每子区间段的数控加工程序的功率，实时记录各个子区间机床的切削能耗。

优选地，监控模块为每个所述子区间段分配编码，根据功率补偿方案对不同的子区间段分别控制进给轴的进给速率同时调节切削的温湿度。

优选地，网络模块进一步包括，监控模块通过无线网桥连接至控制基站，所述监控模块读取所述数控机床的实时信息，所述基站将操作指令发送给外设模块。

优选地，分析模块进一步包括，将所述机床进行工作时采集的数据进行记录并建立训练样本，根据训练样本建立相应的决策表；选择与决策表对应的分辨函数求得所述决策表的所有约简；建立初级神经网络并将约简的信息作为输入训练神经网络。

与现有技术相比，本发明实现更加精准的温度、功率控制。通过监控温度场实时数据，将影响切削机床能耗的多个因素进行考虑，实现更加精确地能耗控制，此外，本发明的分析模块优选实验样本训练的神经网络进行决策，可以在改变部分参数的情况下缩小能耗并提高效率。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中，在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1是本发明的基于能耗优化的数控机床控制方法的流程图。

具体实施方式

实施例一

如图1所示的一种基于能耗优化的数控机床控制方法，包括以下步骤：步骤1，对数控机床的存储堆栈、通信网络及外设模块进行初始化，验证存储堆栈的有效性，设置所述通信网络中的总线通信速率的最大值为以太网总线循环周期，读取当前主轴切削的能耗区间；步骤2，建立监控模块，实时监控主轴切削的能耗状态，并记录信息，其中，所述信息包括切削的热功率误差及对所述热功率误差进行补偿执行的额外功率和对应时刻的温湿度；步骤3，将记录的所述信息输入预先构建决策表，以当前主轴切削的能耗区间最为约束条件生成所有的功率补偿方案，控制数控机床的进给速率，并调整温度及湿度，使得功耗达到最小。

优选地，读取当前主轴切削的能耗区间进一步包括：获取所有切削的参数选取情况，通过所述存储堆栈快速记录走空刀时的能耗信息，再根据参数选取进行切削，然后设置分段数控加工的程序，对在切削过程中的速率变化情况分为等时间距的若干子区间，为每子区间的程序添加监控指令，采集每子区间段的数控加工程序的功率，实时记录各个子区间机床的切削能耗。

优选地，所述实时监控主轴切削的能耗状态进一步包括：监控模块为每个所述子区间段分配编码，控制进给轴的进给速率。

优选地，所述设置所述通信网络进一步包括：监控模块通过无线网桥连接至控制基站，所述监控模块读取所述数控机床的实时信息，所述基站将操作指令发送给外设模块。

优选地，所述决策表进一步包括：将所述机床进行工作时采集的数据进行记录并建立训练样本，根据训练样本建立相应的决策表；选择与决策表对应的分辨函数求得所述决策表的所有约简；建立初级神经网络并将约简的信息作为输入训练神经网络。

其中，将记录的所述信息输入预先构建决策表机以步包括：建立训练样本，即选取典型的输入-输出对作为样本集合供训练使用。样本选取的数目与问题规模有关，一般应大于输入信息维数的两倍。例如，有40个传感器，则输入信息维数为40，选取的样本至少为80个。接下来建立决策表，即以每个训练样本为行向量，以输入和输出为列向量，建立传感器信息输入与决策的对照表，在计算机中以矩阵形式存储。例如，有10个传感器，选取了50个样本，则决策表为50×11的矩阵。接下来求决策表的分辨矩阵，即对于一个n行的决策表，建立一个n×n的矩阵，其x行y列的元素为决策表中x与y行的值不同的列号的集合。根据分辨矩阵，采用分辨函数的方法，求出决策表的所有约简。为每一个约简，建立神经网络，并将约简的信息作为输入训练神经网络。这样，便完成了训练过程。其结果为得到每一种约简对应的神经网络模型。融合阶段根据训练阶段求出的所有约简以及传感器采集的信息重新组合信息，即对训练阶段求出的每一个约简，抽取出包含在约简集合中的元素对应的传感器信息，将这些信息重新组合为信息的向量。

实施例二

本实施例着重从硬件的角度描述本发明所提供的数控机床，了一种优化能源消耗的数控机床，包括数控机床、网络模块、监控模块、外设模块及分析模块，对数控机床的存储堆栈、通信网络及外设模块进行初始化，验证存储堆栈的有效性，设置所述通信网络中的总线通信速率的最大值为以太网总线循环周期，读取当前主轴切削的能耗区间；监控模块，实时监控主轴切削的能耗状态，并记录信息，其中，所述信息包括切削的热功率误差及对所述热功率误差进行补偿执行的额外功率和对应时刻的温湿度；分析模块，将记录的所述信息输入预先构建决策表，以当前主轴切削的能耗区间最为约束条件生成所有的功率补偿方案，控制数控机床的进给速率，并调整温度及湿度，使得功耗达到最小。

优选地，获取所有切削的参数选取情况，记录走空刀时的能耗，再根据参数选取进行切削，设置分段数控加工的程序，对在切削过程中的速率变化情况分为等时间距的若干子区间，为每子区间的程序添加监控指令，采集每子区间段的数控加工程序的功率，实时记录各个子区间机床的切削能耗。

优选地，监控模块为每个所述子区间段分配编码，根据功率补偿方案对不同的子区间段分别控制进给轴的进给速率同时调节切削的温湿度。

优选地，网络模块进一步包括，监控模块通过无线网桥连接至控制基站，所述监控模块读取所述数控机床的实时信息，所述基站将操作指令发送给外设模块。

优选地，分析模块进一步包括，将所述机床进行工作时采集的数据进行记录并建立训练样本，根据训练样本建立相应的决策表；选择与决策表对应的分辨函数求得所述决策表的所有约简；建立初级神经网络并将约简的信息作为输入训练神经网络。

其中，采用PROFIBUS网络集成的监控模块，按照通信速率的理论计算校核如下。PROFIBUS的传输速率为9.6Kbit/s~12Mbit/s，1000m距离下最高速率为187.5Kbit/s，为半双工异步传输方式。其字符帧为8位数据位加3位控制信息位。总线循环时间T=（主站空闲帧间隔位数+从站延时位数+在请求和响应中的帧头位数+每个从站的输入数据字节数*11+每个从站的输出数据字节数*11）*从站数*位时间。在装备监控模块中，PROFIBUS通信速率为187.500Kbit/s，从站数量为2个，通信输入为128字节，输出为50字节长度。总线循环时间为T，按理论计算如下。

T=(33+75+11+198+178*11)*2/187500=24.3ms.

实际测试环境硬件上采用CP5711通信卡主站与2个从站配置EM277模块S7-226可编程控制器通信，采用DP协议。同时，软件上采用了SimaticSoftnetOPC服务器软件。测试流程为主站写入从站V变量区，由从站立即转存，主站再读出对比是否相同。

测试10次从写入到读出相同的时间在78~125ms。一次通过总线写入或读取的延时为39~62.5ms.

若系统从站数量为100个，总线通信速率选择为PROFIBUS最高速率12Mbps。通信输入为128字节，输出为50字节长度。按理论计算总线循环时间T如下。

T=(33+75+11+198+178*11)*100/12000000=19ms.

可见本实施例中12Mbps速率的PROFIBUS与上例中100MBps的以太网总线循环周期相当。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。因此，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。