一种面向机床整个使用阶段能量效率最高的机床评选方法

摘要

本发明公开了一种面向机床整个使用阶段能量效率最高的机床评选方法，包括以下步骤：建立预计加工工件集合WT；建立候选机床集合MT；为候选机床集合MT中的每个候选机床建立固有能效特征矩阵；根据每个候选机床的固有能效特征矩阵，建立包含全部候选机床的固有能效特征关联矩阵E；为候选机床集合MT中的每个候选机床建立加工特征矩阵；为每个候选机床计算当量参数；根据加工特征矩阵与当量参数，为每个候选机床构建当量加工特征矩阵；根据每个候选机床的当量加工特征矩阵，分别建立每个候选机床加工预计加工工件集合WT中全部工件的当量加工特征关联矩阵：根据固有能效特征矩阵以及当量加工特征关联矩阵计算候选机床MTm的能量效率选出能量效率最大的候选机床作为采购机床。

说明书

技术领域

本发明涉及机械制造技术领域，尤其是对机床整个使用阶段的能量效率进行预先评估的方法。

背景技术

近年来，提升制造系统能量效率已成为各国制造业可持续发展的重要战略；同时，受压于日益增加的能源价格和环境政策，制造商迫切需要提升制造系统的能量效率。考虑到机床为制造系统的能耗主体且节能潜力很大，制造商很有必要在组建制造系统阶段采购合适的机床，使得机床在未来整个使用阶段的能量效率尽可能的高。

在组建制造系统阶段采购机床，是一项多目标决策问题，需要综合考虑整个系统的揉性、效率、质量、效益、维修等多个目标。针对该多目标决策问题，现有学者已建立了模糊多目标决策法、模糊层次分析法、模糊网络分析法和多目标集体决策法等多种解决方案；但现有的文献对选择高能效机床的研究还不够。如WU在论文《A group decision making framework based on fuzzy VIKOR approach for machine tool selection with linguistic information》中将机床额定功率作为机床选择时的6个目标之一，但是额定功率同时反映了机床加工能力和能量消耗这两个相互冲突的目标；Nguyen在论文《A hybrid approach for fuzzy multi-attribute decision making in machine tool selection with consideration of the interactions of attributes》将“使用更少的能量”作为机床选择的目标之一，但并没有指出如何根据额定功率、待机功率等基础能耗参数评估各候选机床的能量效率表现情况的方法。

对于机床能量效率的评估方法，可分为参考工件法、参考工艺法、比能法和组件定标法四种。Schudeleit在论文《Methods for evaluation of energy efficiency of machine tools》中对上述四种方法进行了对比，发现：参考工艺法最适合用于测试机床的能量效率，组件定标法最适合用于设计高能效机床，比能法最适合用于比较各机床的能量效率表现，而参考样件法的测试过程相对比较简单。尽管上述4中方法有很多优点，但是这4种方法都忽略了一个事实，即机床的能量效率由机床自身的能量消耗特点和机床加工的工件任务两者共同决定的。由于机床加工不同的加工任务时具有不同的能量效率，而不同的机床客户具有的加工任务是不同的。因此，上述四种方法的评估结果难以反映机床在未来整个使用阶段加工可能的加工任务(即机床客户的加工任务)时的能量效率表现情况，因而难以用于机床客户采购机床时的机床能效评估。现有技术中的评估方法往往需要用到切削功率这一参数，这样就需要在机床上安装切削仪器，不仅费时费力，而且在某些机床如滚齿机上安装切削仪器比较困难，难以实现。

综述所述，现有的机床能效评估方法尚难以反映机床完成机床客户的加工任务的能量效率表现情况，导致机床客户在采购机床时尚缺乏评估候选机床完成企业加工任务的能量效率表现情况的有效手段。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明提供一种机床面向机床整个使用阶段的能量效率评选方法，解决了现有技术中对机床整个使用阶段的能量效率不能准确评估的技术问题，能够客观真实的反映机床在未来整个使用阶段的能量效率，使得在进行机床采购时能够方便快速的选择出能量效率最高的机床。

为解决上述计算问题，本发明的技术方案如下：一种面向机床整个使用阶段能量效率最高的机床评选方法，包括以下步骤：

步骤1：建立预计加工工件集合W_T：W_T＝[W¹,...,W^l,...,W^L]；其中，L为预计加工工件种类总数，1≤l≤L；

步骤2：建立候选机床集合MT:MT＝[MT¹,...,MT^m,...,MT^M]；其中，M为候选机床种类总数，1≤m≤M；

步骤3：为候选机床集合MT中的每个候选机床建立固有能效特征矩阵，第m个候选机床MT^m的固有能效特征矩阵其中，为候选机床MT^m的待机功率，为候选机床MT^m在主轴启动阶段消耗的能量，为候选机床MT^m的空载功率，分别为候选机床MT^m的一次和二次载荷损耗系数；

步骤4：根据每个候选机床的固有能效特征矩阵，建立包含全部候选机床的固有能效特征关联矩阵E：E＝[E¹...E^m...E^M]^T；

步骤5：为候选机床集合MT中的每个候选机床建立加工特征矩阵；

在候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工第l个预计加工工件W^l的前提条件下，其中，表示采用候选机床MT^m加工工件W^l可供选择的工艺方案总数，第m个候选机床MT^m的加工特征矩阵

其中，为加工工步总数；为待机时长；

其中，表示第j个加工工步开始前的主轴状态，的取值为0或1；当时，表示第j个加工工步开始前的主轴处于停机状态；当时，表示第j个加工工步开始前的主轴处于空载状态；

其中，表示第j个加工工步的主轴转速；

其中，表示第j个加工工步的空切阶段的空切时长；

其中，表示第j个加工工步的切削阶段的切削时长；

其中，表示第j个加工工步的切削功率；

步骤6：为候选机床集合MT中的每个候选机床计算当量参数；在候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工第l种预计加工工件W^l的前提条件下，第m个候选机床MT^m的当量参数为根据公式进行计算；

其中，为表示采用第i套工艺方案的概率；x^l表示第l种预计加工工件的数量N^l与所有预计加工工件总数N^T的比值，即其中，

步骤7：根据步骤5以及步骤6计算的加工特征矩阵与当量参数，为候选机床集合MT中的每个候选机床构建当量加工特征矩阵，第m个候选机床MT^m加工工件W^l的当量加工特征矩阵为

步骤8：根据每个候选机床的当量加工特征矩阵，分别建立每个候选机床加工预计加工工件集合W_T中全部工件的当量加工特征关联矩阵：第m个候选机床的当量加工特征关联矩阵为

步骤9：计算每个候选机床在整个使用阶段的能量效率，其中第m个候选机床MT^m的能量效率按如下步骤计算：

步骤901：根据候选机床编号m选出对应的当量加工特征关联矩阵以及固有能效特征矩阵E^m；

步骤902：根据当量加工特征关联矩阵以及固有能效特征矩阵E^m分别计算候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工工件W^l的比能以及有效切削能耗分别按如下公式：

步骤903：计算每个候选机床的能量效率，其中第m个候选机床MT^m的能量效率的计算公式如下：

步骤10：采用以下数学模型计算出能量效率最高的候选机床所对应的机编号O，1≤O≤M：

优选的，当候选机床的主轴电机性能相近时，可进行如下简化：

固有能效特征矩阵E^m可简化为如下形式：

加工特征矩阵可简化为如下形式：

比能计算公式可简化为：

优选的，切削功率按如下公式计算：

其中，为候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工工件W^l时第j工步的切削速度；为候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工工件W^l时第j工步的切削力，可根据切削力理论公式直接计算获取。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明对于能量效率的评估考虑到了与机床本身结构与组件直接关联的机床固有能效属性因素(固有能效特征矩阵)，还同时考虑到与机床加工任务相关联的变化性能效属性因素(当量加工特征矩阵)，使得本发明的能量效率评选方法更加客观、真实、合理，符合实际需要。

2、考虑了机床客户的各种加工任务需求，本发明的每个候选机床的能量效率能够针对全部预计加工种类的工件，特别适合在不同生产阶段生产多种不同类型产品的机床，能够客观真实反映机床在未来整个使用阶段的能量效率。

3、本发明的评选方法所需要的各种参数十分容易获取，固有能效特征矩阵中的参数能够从机床厂家提供的信息获取，当量加工特征矩阵的参数能够根据工件特征以及机床特性计算得到，无需安装专门的仪器进行参数测量，如切削仪，节约成本，方便快速。

4、本发明的评选方法，只需提供相关参数，就能够快速的为机床客户选择出能量效率最高的机床，解决了机床客户在采购机床时能量效率评估困难、耗时较长的问题，能够大大缩短采购周期，具有广阔的应用前景。

具体实施方式

一种面向机床整个使用阶段能量效率最高的机床评选方法，包括以下步骤：

步骤1：建立预计加工工件集合W_T：W_T＝[W¹,...,W^l,...,W^L]；其中，L为预计加工工件种类总数，1≤l≤L；

步骤2：建立候选机床集合MT:MT＝[MT¹,...,MT^m,...,MT^M]；其中，M为候选集成种类总数，1≤m≤M；

步骤3：为候选机床集合MT中的每个候选机床建立固有能效特征矩阵，第m个候选机床MT^m的固有能效特征矩阵其中，为候选机床MT^m的待机功率，为候选机床MT^m在主轴启动阶段消耗的能量，为候选机床MT^m的空载功率，分别为候选机床MT^m的一次和二次载荷损耗系数；

步骤4：根据每个候选机床的固有能效特征矩阵，建立包含全部候选机床的总能效固有特征矩阵E：E＝[E¹...E^m...E^M]^T；

步骤5：为候选机床集合MT中的每个候选机床建立加工特征矩阵；

在候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工第l个预计加工工件W^l的前提条件下，其中，表示采用候选机床MT^m加工工件W^l可供选择的工艺方案总数，第m个候选机床MT^m的加工特征矩阵

其中，为加工工步总数；为待机时长；

其中，表示第j个加工工步开始前的主轴状态，的取值为0或1；当时，表示第j个加工工步开始前的主轴处于停机状态；当时，表示第j个加工工步开始前的主轴处于空载状态；

其中，表示第j个加工工步的主轴转速；

其中，表示第j个加工工步的空切阶段的空切时长；

其中，表示第j个加工工步的切削阶段的切削时长；

其中，表示第j个加工工步的切削功率；

步骤6：为候选机床集合MT中的每个候选机床计算当量参数；在候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工第l种预计加工工件W^l的前提条件下，第m个候选机床MT^m的当量参数为根据公式进行计算；

其中，为表示采用第i套工艺方案的概率；x^l表示第l种预计加工工件的数量N^l与所有预计加工工件总数N^T的比值，即其中，

步骤7：根据步骤5以及步骤6计算的加工特征矩阵与当量参数，为候选机床集合MT中的每个候选机床构建当量加工特征矩阵，第m个候选机床MT^m加工工件W^l的当量加工特征矩阵为

步骤8：根据每个候选机床的当量加工特征矩阵，分别建立每个候选机床加工预计加工工件集合W_T中全部工件的当量加工特征关联矩阵：第m个候选机床的当量加工特征关联矩阵为

步骤9：计算每个候选机床在整个使用阶段的能量效率，其中第m个候选机床MT^m的能量效率按如下步骤计算：

步骤901：根据候选机床编号m选出对应的当量加工特征关联矩阵以及固有能效特征矩阵E^m；

步骤902：根据当量加工特征关联矩阵以及固有能效特征矩阵E^m分别计算候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工工件W^l的比能以及有效切削能耗分别按如下公式：

步骤903：计算每个候选机床的能量效率，其中第m个候选机床MT^m的能量效率的计算公式如下：

步骤10：采用以下数学模型计算出能量效率最高的候选机床所对应的机编号O，1≤O≤M：

机床客户在采购机床时需要向机床供应商提供预计加工工件的CAD文件以及对应工件的毛坯CAD文件，然后根据候选机床特性设计机床MT^m加工工件W^l的第i套工艺方案确定加工加工工步总数各工步的主轴转速切削速度进给速度背吃刀量以及主轴状态

本具体实施方式中，待机时长为工件装夹时长和卸料时长的总和；空切时长根据工程师的经验进行估计。

本具体实施方式中，切削时长按如下公式计算：

其中，为候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工工件W^l时第j工步的走刀行程，可根据工件W^l及其毛坯的CAD文件确定。

本具体实施方式中，切削功率按如下公式计算：

其中，为候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工工件W^l时第j工步的切削速度；为候选机床MT^m采用第i套工艺方案加工工件W^l时第j工步的切削力，本实施例为滚齿机，采用机床厂商提供的计算公式，如下：

其中，m为工件模数，z为工件齿数，v为切削速度(米/分),f为走刀量(毫米/转)，a_p为切入深度(毫米)，K_c为工件材料修正系数，K_y为工件硬度修正系数，K_β为工件螺旋角修正系数，D为滚刀直径。

为了更好的说明本发明的技术方案，以某齿轮传动企业采购一台高速干切滚齿机为例，首先根据机床客户的实际需求，建立预计加工工件集合W_T，集合W_T中各工件的规格参数表1：

表1预计加工工件的规格清单

其中，预计加工工件种类总数L＝4，W^l为第l种预加工工件(1≤l≤4)。

然后，机床供应商根据机床客户的实际需求，以及机床的加工能力、加工精度、生产效率以及成本等要求，提供了两台候选机床分别是YE3120CNC7和YS3126CNC7，给YE3120CNC7机床编号为1，给YS3126CNC7机床编号为2，候选机床种类总数M＝2，组成候选机床集合MT＝[MT¹,MT²]；两台机床的规格参数如表2所示：

表2滚齿机规格

由于两台机床加工表1中的4种预计加工工件时，推荐使用的主轴转速均为700r/min。为此，根据机床厂家提供的机床参数，按照简化形式建立候选机床的固有能效特征关联矩阵E：

再然后建立候选机床MT¹加工所有工件的能效关联加工特征矩阵

由于表1中4种预计加工工件具有相同的材料，而且尺寸差异很小，因此，同一台候选机床可采用相同的工艺方案加工上述4种预加工工件；同时，由于候选机床YE3120CNC7的轴向移动速度高于候选机床YS3126CNC7，因此，候选机床YE3120CNC7的进给速度可高于候选机床YS3126CNC7；本实施例涉及的4种预计加工工件均可一次走刀完成加工，即加工工步总数J＝1。因此，两种机床加工表1中4种预计加工工件时的工艺参数及其使用概率如表3所示(其中，加工刀具为采用滚刀直径D为80mm的3头干切滚刀)：

表3(a)YE3120CNC7的加工参数

表3(b)YS3126CNC7的加工参数

然后，两台候选机床加工4种预计加工工件的待机时长取为28s；由于1号候选机床的快速移动性能优于2号候选机床，因此，1号候选机床的空切时长取为3s，2号候选机床的空切时长取为4s；切削时长根据表3中的数据按公式计算获取。

然而，切削功率按公式计算；

其中根据公式计算切削力根据表1获取工件模数m、工件齿数z和切入深度a_p，根据表3获取切削速度v、走刀量f。同时，工件材料修正系数K_c、工件硬度修正系数K_y和工件螺旋角修正系数K_β可通过查询切削手册获取，本实施例中分别取为：K_c＝1.34，K_y＝1.05，K_β＝1.11。

于是，建立候选机床MT¹加工全部预计加工工件的当量加工特征关联矩阵如下所示：

同理，建立候选机床MT²加工全部预计加工工件的当量加工特征关联矩阵如下所示：

根据候选机床加工预计加工工件的能量效率计算公式，可得：

按照最高效率原则选择机床，计算出能量效率最高的候选机床所对应的机编号O：

O＝1，企业应该选择YE3120CNC7。

根据可得，与选择YS3126CNC7相比，采购YE3120CNC7加工企业的预计加工工件，4种预计加工工件可平均减少能源消耗24419J。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。