智能工厂中机械电气设备协同控制策略及能效优化研究

一、引言

智能工厂是利用先进的信息技术、自动化技术和智能装备，实现生产过程的智能化、自动化和信息化的现代化工厂。在智能工厂中，机械电气设备种类繁多，包括工业机器人、自动化生产线、数控机床等，这些设备的协同工作和高效运行是实现智能工厂目标的关键。同时，随着能源问题的日益突出，提高机械电气设备的能效，降低能源消耗，成为智能工厂可持续发展的必然要求。

二、智能工厂中机械电气设备协同控制策略

2.1 基于工业互联网的协同控制架构

工业互联网作为智能工厂的关键支撑技术，为机械电气设备的协同控制提供了强大的平台。通过工业互联网，可将各种机械电气设备连接成一个有机的整体，实现设备之间的数据共享和协同工作。在该架构下，设备层的各类传感器实时采集设备的运行状态数据，如温度、压力、转速等，并通过边缘计算设备进行初步处理。然后，将处理后的数据上传至工业互联网平台，平台利用大数据分析和云计算技术，对数据进行深度挖掘和分析，为协同控制决策提供依据。最后，根据决策结果，通过网络将控制指令下达至执行设备，实现设备的协同控制。例如，在汽车制造智能工厂中，通过工业互联网将焊接机器人、装配机器人、物流输送设备等连接起来，实现了汽车生产过程的高效协同。

2.2 多智能体协同控制算法

多智能体系统（MAS）是由多个自主智能体组成的分布式系统，每个智能体能够自主决策和行动，通过相互协作实现共同目标。在机械电气设备协同控制中，可将每个设备视为一个智能体，利用多智能体协同控制算法实现设备之间的协调工作。该算法通过建立智能体之间的通信机制和协作策略，使各智能体能够根据自身状态和其他智能体的信息，动态调整自己的行为。如在自动化生产线中，各加工设备作为智能体，通过多智能体协同控制算法，能够根据生产任务和设备状态，合理安排加工顺序和加工参数，提高生产线的整体效率。

2.3 基于数字孪生的协同控制技术

数字孪生是通过数字化手段对物理实体进行虚拟映射，实现对物理实体的实时监测、分析和优化。在机械电气设备协同控制中，利用数字孪生技术可为每个设备构建虚拟模型，并将虚拟模型与物理设备实时连接，实现虚实互动。通过数字孪生模型，可对设备的运行状态进行实时仿真和预测，提前发现潜在问题，并为协同控制提供优化方案。以智能工厂中的数控机床为例，通过数字孪生模型，可实时模拟机床的加工过程，优化加工参数，同时与其他设备的数字孪生模型协同，实现整个生产流程的优化。

三、智能工厂中机械电气设备能效现状及问题

3.1 能效现状分析

目前，智能工厂中机械电气设备的能效水平参差不齐。部分先进设备采用了高效节能技术，如永磁同步电机、变频调速技术等，能效相对较高。然而，仍有大量设备存在能耗较高的问题。据统计，一些传统的工业电机效率比高效电机低 10%-20% ，这导致了大量的能源浪费。同时，在设备运行过程中，由于生产工艺不合理、设备匹配不当等原因，也会造成能源的无效消耗。

3.2 能效问题分析

3.2.1 设备老化与技术落后

部分智能工厂中的机械电气设备使用年限较长，设备老化严重，性能下降，能耗增加。同时，一些早期投入使用的设备采用的是传统技术，未采用先进的节能技术和控制策略，导致能效较低。

3.2.2 运行管理不善

在设备运行过程中，缺乏科学的运行管理策略。例如，设备长时间处于轻载或过载运行状态，未根据生产需求进行合理的调整和优化。此外，设备的启停控制不合理，频繁的启动和停止也会增加能耗。

3.2.3 能源管理系统不完善

一些智能工厂虽然建立了能源管理系统，但系统功能不完善，无法对机械电气设备的能耗进行实时监测、分析和优化。部分能源管理系统仅能实现简单的数据采集和统计，缺乏对能耗数据的深度挖掘和分析，无法为能效优化提供有效的决策支持。

四、智能工厂中机械电气设备能效优化措施

4.1 设备升级与改造

对老旧设备进行升级改造，采用高效节能的新技术和新设备。例如，将传统电机更换为永磁同步电机，可提高电机效率 5%-10% 。同时，对设备的控制系统进行升级，采用先进的变频调速技术、智能控制技术等，实现设备的精准控制，降低能耗。如对自动化生产线的输送设备进行变频改造，可根据物料输送量自动调整电机转速，达到节能的目的。

4.2 优化运行管理策略

制定科学合理的设备运行管理策略，根据生产任务和设备性能，合理安排设备的运行时间和运行参数。采用智能排班系统，避免设备的不必要运行，减少待机能耗。同时，利用设备状态监测技术，实时监测设备的运行状态，及时发现设备的异常运行情况，并进行调整和维护，确保设备处于最佳运行状态。如在智能工厂中，通过建立设备运行优化模型，根据订单需求和设备能耗情况，优化设备的启停顺序和运行参数，可降低能耗15%-20% 。

4.3 建立完善的能源管理系统

构建功能完善的能源管理系统，实现对机械电气设备能耗的实时监测、分析和优化。该系统应具备能耗数据采集、数据存储与分析、能耗预测、节能决策支持等功能。通过实时采集设备的能耗数据，并利用大数据分析技术对数据进行挖掘和分析，找出能耗高的设备和环节，为节能改造提供依据。同时，利用能耗预测模型，对设备的能耗进行预测，提前制定节能措施。例如，某智能工厂通过建立能源管理系统，实现了对设备能耗的精细化管理，能耗降低了 12% 。

五、结论与展望

本文对智能工厂中机械电气设备的协同控制策略及能效优化进行了深入研究。通过采用先进的协同控制策略，如基于工业互联网的协同控制架构、多智能体协同控制算法和基于数字孪生的协同控制技术，可实现机械电气设备的高效协同工作。针对能效问题，通过设备升级与改造、优化运行管理策略和建立完善的能源管理系统等措施，能够有效提高设备的能效水平。案例分析表明，这些策略和措施在实际应用中取得了良好的效果。未来，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，智能工厂中机械电气设备的协同控制和能效优化将面临更多的机遇和挑战。我们应不断探索新的技术和方法，进一步提高智能工厂的智能化水平和能源利用效率，为制造业的可持续发展做出更大贡献。

参考文献：

[1] 张琨，刘守庆，王延兴，等. 一种硅基合金冶炼工厂数字孪生数据集散控制系统设计应用[J]. 铁合金，2025，56（2）：35-39.

[2] 朱学敏. Σ^r 电气设备维护与管理要点分析[J]. 消费导刊，2020（40）：295-296.

[3] 王亚雄. 电气设备控制系统设计调试技术要点[J]. 电脑高手（电子刊），2021（3）：1457.