绿色制造导向下机械加工自动化能耗优化控制方法研究

引言

“ 双碳” 目标稳步推进，工业 4.0 战略持续深入，绿色制造成为制造业转型升级必经之路，机械加工作为工业生产根基，其自动化生产线能耗在制造业总能耗中占比超 30% ，设备能效利用不足、能源浪费现象突出。往昔粗放式生产模式，已无法契合现代制造业对资源利用效率与环境效益的双重诉求，当下研究大多着重于单个设备节能改造，在自动化系统整体能耗协同优化方面存在缺失。基于此情形，探究机械加工自动化能耗优化控制手段，对提高制造系统能源效率、减少碳排放量、促进绿色制造技术革新，具备不可忽视的现实价值。

一、机械加工自动化能耗特性分析

（一）能耗构成与分布规律

机械加工自动化系统能耗组成主要涵盖设备运行能耗、辅助系统能耗以及待机能耗三大板块，设备运行所耗能量涉及主轴驱动、进给系统、切削液循环等关键部件，其能量损耗在总能耗中占比达 65%-75% ；辅助系统包含空压机、冷却系统与照明装置，约占总能耗的 20%-25% ；待机能耗产生于设备待机时电子元件维持运转所需功耗，占比为 5%-10% 。对典型数控车床实施能耗监测显示，切削进程中约 30% 的能量转变为切削热散失，20% 被用于克服摩擦阻力，仅有 50% 实现有效加工。车削、铣削、磨削等不同加工工艺，其能耗特性存在明显差别，铣削加工由于频繁启停，致使单位能耗较车削高出 18‰

（二）能耗影响因素解析

在工艺参数领域，切削速度、进给量以及切削深度对切削力和能耗起着决定性作用，其中切削力与切削深度呈现线性正向关联，和切削速度、进给量存在非线性联系，一旦切削速度超过临界数值，切削温度便会急剧上升，刀具磨损程度加重，单位能耗呈指数式增长[1]。以铝合金铣削加工为例，切削速度从 80m/min 升至 120m/min 时，单位能耗增大 35% ，而加工效率仅仅提高 15‰ 。设备配置的作用反映于性能、选型和维护环节。具备高刚性的主轴系统，借助先进的轴承和润滑技术，相较普通型号在能效方面实现 12%-15% 的提升，不过其投资成本也会增加 30% ；若选型不合理，出现“ 大马拉小车” 或者“ 小马拉大车” 的状况，会造成能源浪费，甚至引发精度问题；维护不到位致使传动部件磨损、密封出现泄漏，能耗将增加 8%-12% ，生产调度环节，启停顺序不合理会造成 15%-20% 的待机能耗损失，多设备协同若未优化启动时机，容易使功率峰值叠加，致使配电系统负载率下降 10%-15% ；任务分配不均衡则会降低设备利用效率和能效。

二、能耗优化控制关键技术

（一）工艺参数智能优化技术

以金属切削理论与能量守恒定律为根基的工艺参数智能优化技术，依托切削力 - 能耗耦合模型构建。剖析切削进程力学行为与能量转化关联，构建涵盖切削力、切削功率、能耗等参量的数学模型，纳入材料属性、刀具几何参数、切削参数等变量，精准刻画各要素对能耗的影响轨迹，粒子群优化算法（PSO）与遗传算法（GA）于工艺参数优化中占据重要地位。PSO 算法模仿鸟群觅食模式，借由粒子在解空间的迭代探寻最优解，具备收敛迅速、实施便捷优势，却存在易陷局部最优的弊端，GA 算法汲取生物进化遗传、变异与选择原理，通过种群交叉、变异操作拓展搜索范畴，增强全局寻优性能[2]。实践中 PSO 算法与 GA 算法融合成混合优化算法，先凭借PSO 算法快速趋近局部最优解区域，再依靠GA 算法开展全局搜寻，提升优化成果的精准性与可靠性，某汽车零部件生产线缸体加工工艺，运用该混合优化算法调整切削参数，切削速度由 80m/min 提至 120m/min ，进给量从 0.15mm/r 变为 0.2mm/r ，切削深度维持不变，优化后单件产品能耗削减 18.7% ，加工效率提高 12% ，且加工精度与表面质量均契合设计标准。

（二）多设备协同调度技术

Petri 网搭建多设备协同调度模型，以图形呈现设备逻辑与资源占用，Petri 网含库所、变迁、弧和托肯，库所表示系统状态，变迁指事件发生，弧确定关系，托肯体现资源任务量。构建设备启停等事件模型，能直观分析冲突死锁，制定消解策略，优先级与冲突消解是高效调度关键，按任务紧急、设备负载设优先级，先安排高优先级任务，任务争资源时，用预留、等待等策略保系统运行。航空发动机车间，关键零部件任务高优先级先加工，多设备争工装，依任务时间和设备状态规划夹具使用，避免闲置，物联网设备能耗监测平台靠智能电表、传感器采集设备状态、能耗与工艺参数，用边缘计算预处理数据，平台借强化学习算法，据监测数据和系统目标动态调整策略，实际应用中，平台让设备待机时长减 40% ，生产线能耗降 16.3% ，生产节拍提 15% 。

三、能耗优化控制体系构建

（一）数字孪生驱动的能耗预测模型

数字孪生能耗预测模型基于三维建模，打造与物理实体相同的虚拟模型，传感器实时采集设备温度、振动、电流、电压等运行参数，借数据传输协议同步至虚拟模型，达成物理与虚拟双向映射。融合LSTM、GRU 等机器学习算法分析历史能耗数据，LSTM 和GRU 可处理时间序列数据，学习时间依赖与特征模式，预测能耗趋势，模型训练用交叉验证优化参数，提升预测准确性。实际测试显示，模型预测误差在 3% 以内，能提前 1 - 2小时预警能耗异常，为生产调度提供科学决策参考。

（二）自适应能耗控制系统

自适应能耗控制系统三层架构设计，感知层设智能电表、振动传感器、温度传感器采集设备能耗、运行状态与工艺参数，决策层以模糊 PID 控制算法为核心，取预测能耗与目标能耗偏差及变化率为输入，依模糊推理规则调 PID 控制器参数，完成工艺参数与设备运行模式智能决策[3]。执行层借PLC 接收指令，控制设备执行操作，像调切削速度、进给量，启停辅助设备，某工程机械加工车间里，系统实现生产线能耗实时监测动态控制。某设备能耗异常升高，系统迅速分析，调整切削参数、优化运行模式，能耗恢复正常，系统能耗动态响应缩至 500ms ，能效提升 19.2% ，降低生产成本与能源消耗。

结语

经对机械加工自动化能耗特性深入剖析，本研究提出由工艺优化、协同调度与智能控制构成的多层次能耗优化控制策略，数字孪生技术与智能算法的有机结合，为能耗预测及动态调控开辟新路径，实际应用成果充分印证该方法切实可行、效果显著。后续研究将着力探索人工智能与能源互联网技术在制造系统中的深度融合，研发更具通用性的能耗优化方案，推动机械制造行业迈向绿色高质量发展新阶段。

参考文献

[1]赵雪.绿色制造理念下机械加工过程能耗分析与技术改进[J].张江科技评论,2024,(12):66-68.

[2]韩佳丽.绿色智能建造评价体系研究及案例分析[D].青岛理工大学,2024.

[3]张海霞.农业机械加工中绿色制造工艺技术的应用[J].南方农机,2024,55(11):196-198.