在工件的制造过程中,具有多个特征的工件在加工时,其加工特征的能耗属性不同,为了研究在工件不同的加工特征对能耗的影响,创建了面向加工特征的工件制造过程能耗预测模型。首先,将工件看成单个加工特征的集合体,其次对工件特征切削功率的分析,创建有关切削功率的能耗数学模型;然后采用GM(1,1)模型完成工件加工时其切削功率的灰色建模,实现整个工件能耗的预测过程,最后通过对冲床顶支座的加工过程为例,说明了该模型的准确性。

针对当前工业企业厂区规模大、能耗监测点数量多且分布范围广等问题,设计基于物联网的能耗智能监测系统。系统由以STM32F103C8T6为核心的采集终端与以i.MX287为核心的智能网关组成,实现能耗数据的分布式采集、传输、解析和计算要求。设计基于GA-LSTM算法的云雾融合模型对企业能耗值进行预测,进而发现能耗节约空间,指导企业制定生产和调度计划,从而更好地实现节能减排的目的。测试结果表明,系统具有良好的稳定性和实时性,能耗预测准确性较高,有一定的应用与推广价值。

准确预测重型数控铣齿机床的能耗是制造过程节能降耗的理论基础。以重型数控高速铣齿机为研究对象,提出基于NC程序的能耗预测方法。分析数控机床耗能部件的能耗特征,并按能耗特征进行部件分类;建立各部件能耗模型,并提出齿轮成形铣齿的材料去除率计算方法;最后,开发重型齿轮铣削加工能耗预测程序。在2台不同型号重型数控铣齿机上的试验表明预测方法的预测精度在95%以上,方法可行;此外,分别提高10%进给速度在实验的2台高速铣齿机上,其分别节能7.52%和4.25%,结果表明重型机床规格越大,节能潜力越大。

为实现制造业向能源节约型增长方式的转变,运用数控铣床模拟加工能耗预测技术为铣削加工过程中能源的精细管理提供支持,针对数控铣床加工工件能耗消耗预测问题,分析了数控铣床耗能元件,结合数控铣床各耗能元件的能耗特征将其分为负载有关与负载无关两类,建立了数控铣床加工工件的能耗预测模型。通过CAM软件模拟铣削加工过程,自动生成NC代码并解析各耗能元件的运行状态参数信息,提出了解析NC代码预测数控铣床铣削加工能耗的方法。最后,通过一个具体铣削加工实例将预测加工能耗与实际加工能耗进行对比,验证了该数控铣床加工工件能耗预测方法的有效性。