数字化车间机械加工过程能耗优化方法研究

引言

随着智能制造和绿色制造理念的深入发展，数字化车间作为集成先进制造装备、信息系统与自动控制技术的核心平台，其能耗水平直接影响制造系统的运行效率与可持续发展能力。机械加工作为制造流程中的关键环节，其在实际运行中存在加工路径冗余、参数设定滞后与能源调配粗放等问题，导致设备能效利用率低、系统能耗控制不精准。传统能耗管理手段难以满足动态复杂工况下的多目标协同优化需求，亟需引入具有智能特征和全局寻优能力的优化算法，以构建面向多目标、强约束、高维度的能耗优化机制。

一、数字化车间机械加工能耗现状

在数字化制造系统全面推进的背景下，数字化车间已成为现代先进制造业的重要组织形态，其机械加工过程所产生的能耗问题日益凸显，成为影响制造业绿色转型和高质量发展的关键因素之一。目前，数字化车间机械加工能耗呈现出多源异构、时序波动性强、数据分布复杂和管理响应滞后的特征。首先，从能耗结构看，机床主轴驱动、伺服进给系统、液压系统、冷却系统和空压系统是机械加工过程中主要的能耗来源，其中主轴切削过程的瞬时功率波动和空转损耗占比显著。其次，能源使用效率受制于设备运行状态、加工路径安排、工艺参数设定等多种因素，尤其在多品种、小批量的离散加工模式下，设备换型频繁，能耗稳定性较差。再次，尽管大部分数字化车间已具备生产过程数据采集与监控功能，但由于能耗数据分布在多种设备与系统之间，数据缺乏时效性与互操作性，导致整体能耗管理和优化决策难以精准执行。此外，现有能源监控系统多数停留在数据展示与历史统计层面，尚未形成基于人工智能与优化算法的动态能效分析与过程优化闭环机制，缺乏对机床状态、工艺路径、加工参数与能耗之间耦合关系的系统建模与预测能力。当前能耗控制大多依赖人工经验与静态规则设定，无法实现多工艺、多任务并行条件下的全局能耗协同优化。

二、数字化车间机械加工过程能耗优化方法

（一）基于粒子群算法的多目标能耗优化

基于粒子群算法的多目标能耗优化方法在数字化车间机械加工过程中的应用，旨在针对机械加工中存在的能耗冗余与效率低下问题，构建能够同时兼顾能耗最小化、加工时间最短化与质量稳定性的优化模型。粒子群算法作为典型的群体智能优化方法，其在全局搜索能力、计算效率和参数调节灵活性方面具有显著优势，适用于高维非线性、多约束、多目标优化问题。在实际应用中，通过构建以主轴能耗、进给系统能耗、辅助系统能耗为核心指标的目标函数，并引入加工精度约束、刀具寿命约束与工艺流程约束，实现加工路径、切削参数与任务调度的多维度协同优化。粒子群个体在搜索空间中根据当前速度、位置及全局最优解迭代更新，实现从随机初始解向最优解的渐进逼近过程。为适应复杂制造环境下的多目标冲突，优化过程中引入帕累托最优解集表示非支配解空间，使能耗与加工效率、表面质量之间在优化目标中实现动态平衡。此外，考虑到粒子群算法易陷入局部最优的问题，在优化迭代过程中加入速度衰减因子和扰动机制，提高算法全局收敛性与解的多样性。系统集成层面，将该算法嵌入车间执行系统，通过实时采集设备运行状态与能耗数据，动态调整加工路径与参数设置，实现加工单元级别的能效优化控制。

（二）基于遗传算法的实时工艺参数自适应调整

基于遗传算法的实时工艺参数自适应调整机制，是提升数字化车间机械加工过程能耗控制与加工质量协同优化水平的重要技术路径。遗传算法作为模拟自然选择与遗传机制的群体进化算法，通过编码、选择、交叉与变异等算子模拟群体在解空间中的演化过程，具有强大的非线性全局优化能力，适用于应对机械加工中多参数、多目标耦合问题。在机械加工过程实时控制场景中，将切削速度、进给速度、切削深度、主轴功率等关键工艺参数作为决策变量，构建以总能耗最小化、加工时间压缩与表面粗糙度控制为多目标函数的优化模型。通过实时采集加工过程中的物理量数据，如主轴负载、扭矩变化、刀具磨损状态等，形成动态反馈机制，并在控制系统中嵌入基于遗传算法的参数调整模块，实现参数组合的自适应更新与最优选择。具体优化过程中，初始种群通过历史工艺数据生成，适应度函数则结合实时能耗数据与加工质量指标进行综合评价，适应度高的个体具有更大概率参与下一代的繁殖与进化，持续迭代中获得最优或近似最优的工艺参数组合。为提高实时响应能力与优化效率，采用基于局部搜索增强的快速遗传算法结构，结合滑动时间窗口内的数据进行短周期快速迭代，提高系统稳定性与动态调节能力。

（三）基于蚁群算法的加工路径最短规划方法

基于蚁群算法的加工路径最短规划方法作为提升数字化车间机械加工过程能效的重要优化策略，主要解决加工单元在工件多路径切削任务中路径规划不合理、路径重复率高、无效位移长等问题，从而实现机床运行时间压缩与空转能耗降低。蚁群算法源于模拟自然界蚂蚁觅食过程中通过信息素传递实现路径选择的行为机制，具有良好的并行性、自组织性与全局寻优能力，尤其适用于组合优化问题和路径优化问题。在机械加工路径规划应用中，将加工路径节点映射为离散点集，路径间的距离或耗能作为路径权重，通过构建最短路径规划模型，将总路径耗能最小化作为目标函数。蚁群个体在搜索过程中根据信息素浓度和启发函数值选择路径，不断更新路径信息素分布，使高质量路径得到强化，低效路径被逐步淘汰，最终形成全局最优路径或近似最优路径集合。算法在路径优化过程中融合加工序列约束、夹具限制与设备运动特性等物理约束条件，实现路径选择的可行性与优化性统一。为适应动态制造环境下的工件排程与路径变化需求，引入改进型蚁群算法结构，增强其在搜索后期的信息素调节策略与局部路径再优化机制，提高路径规划稳定性与适应性。在系统集成层面，将优化算法嵌入车间调度系统与数控程序生成平台中，实现自动化路径生成与最短路径调用，有效减少刀具空行程与非加工时间，提高切削路径利用率与设备工作效率，显著降低单位加工任务的能耗与时间成本。

结语

基于粒子群算法、遗传算法与蚁群算法的融合应用，为数字化车间机械加工过程能耗优化提供了科学的模型构建路径与算法支撑机制。通过多目标能耗建模实现能耗、时间与质量的统筹优化，通过实时工艺参数调控提升动态响应与过程适配能力，通过路径规划优化降低无效能耗与设备空转时间，整体提升了制造系统的能效利用水平与运行效率。

参考文献

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