基于最小二乘迭代算法的機床工步能耗監測方法技術

本發明專利技術公開了一種基于最小二乘迭代算法的機床工步能耗監測方法，包括如下步驟：一：收集機床的主傳動系統輸入功率，并對輸入功率信號進行濾波處理；二：通過機床主傳動系統輸入功率數據的分析，判定機床在線運行狀態；三：通過測量機床主軸實時功率，結合機床主傳動系統的功率平衡方程和附加載荷損耗特性估計出切削功率，建立合理的切削耗能模型，達到機床切削功率的在線估計；四：用基于最小二乘迭代算法的機床附加損耗函數系數的離線辨識算法，求取機床切削功率參數。本發明專利技術不僅避免了直接測量法中測量切削能耗中的高成本低效率，同時也改進了間接測量法中的誤差率大的問題，能為機床的工步能耗監測提供較為精確地能耗數據。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及工業機床制造系統能耗監測領域，具體涉及一種基于最小二乘迭代算法的機床工步能耗監測方法。
技術介紹
隨著目前的能源危機和環境問題越來越嚴重，很多國家已經把節能減排當作國家戰略。制造業作為國民經濟的支柱產業，在創造巨大經濟財富的同時，也消耗了大量制造資源特別是能源，并造成了對環境的嚴重影響。制造業的能耗高達全球能耗總量的30％—50％，尤其以機床為主要能耗的比例達到全球能耗的17％—20％。到2030年，制造業的將達到100,000百萬噸。能源問題和環境問題已成為制約經濟和社會發展的直觀因素，從可持續發展戰略出發，機床能耗問題研究勢在必行。加強企業能效評價、提高制造系統能效已成為制造業的當務之急，提高機床能耗效率需要機床能耗數據的支持，因此對機床能耗進行在線實時監控是必要的，機床能耗評估的關鍵在于實時測量機床加工的能耗。常規獲取機床加工能耗有兩種途徑：(1)直接測量法：直接測量加工時的切削扭矩和轉速，該途徑需要在機床上安裝扭矩傳感器，不僅價格高易受環境影響并且影響機床剛性，無論在性能還是成本上都令企業難以接受。(2)間接測量法：通過測量機床輸入功率間接獲取加工功率，該方法需要安裝功率傳感器，雖然不會影響機床剛性，但是利用主傳動系統主軸功率估計出切削功率(輸入功率—空載功率＝切削功率)的方法，忽略機床附加損耗導致結果不精確，誤差高達30％。鑒于機床能耗在線檢測的迫切性及以上方法的不足，本專利技術提出采用切削能耗模型(數學公式)來精確獲取切削功率，不僅符合實際情況，也符合企業經濟利益。本專利技術通過研究機床切削能耗與機床工步能耗之間的模型關系(數學公式)，通過測量機床主軸實時功率，結合機床主傳動系統的功率平衡方程和附加載荷損耗特性估計出切削功率，建立合理的切削耗能模型。并采用一定的優化算法進行求解，是節約成本，提高精度，符合實際，為企業易接受的一種切削能耗獲取方法。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種基于最小二乘迭代算法的機床工步能耗監測方法，該方法不僅避免了直接測量法中測量切削能耗中的高成本低效率，同時也改進了間接測量法中的誤差率大的問題，能為機床的工步能耗監測提供較為精確地能耗數據，是節約成本，提高精度，符合實際，為企業易接受的一種切削能耗獲取方法。為了達到上述目的，本專利技術所述的基于最小二乘迭代算法的機床工步能耗監測方法，按照如下步驟實施：步驟一：收集機床的主傳動系統輸入功率，并對輸入功率信號進行濾波處理；步驟二：通過機床主傳動系統輸入功率數據的分析，判定機床在線運行狀態：啟動、空載或加工；步驟三：通過測量機床主軸實時功率，結合機床主傳動系統的功率平衡方程和附加載荷損耗特性估計出切削功率，建立合理的切削耗能模型，達到機床切削功率的在線估計；步驟四：用基于最小二乘迭代算法的機床附加損耗函數系數的離線辨識算法，求取機床切削功率參數。具體的，步驟一中功率信號的濾波處理采用滑動濾波器估計空載功率 P ^ s p ( n ) = 1 n Σ k = 0 n - 1 P s p ( k ) n ≤ L 1 L Σ k = 0 L - 1 P s p ( n + k - L ) n > L - - - ( 1 ) ]]>其中，Psp(k)為第k時刻的輸入功率采樣值；為第n時刻的輸入功率Psp(n)估計值；L為選定的滑動濾波器長度，根據實時功率是否填滿濾波器，分為以下兩種情況：(1.1)在機床運行的初始階段，實時功率采集次數小，未填滿濾波器，在此情況下根據公式(1)直接加權平均，則濾波功率值低于實際功率值；(1.2)當實時功率值填滿濾波器時，將濾波器中采集的前M個實時功率值相加，再作加權平均，則結果符合實際情況；在運用滑動濾波器之前，需要檢查濾波器是否填滿，如果沒有填滿，則按情況(1.1)的方法用采樣個數做加權平均；如果填滿，則按情況(1.2)的方法進行濾本文檔來自技高網...

【技術保護點】
基于最小二乘迭代算法的機床工步能耗監測方法，其特征是，包括如下步驟：步驟一：收集機床的主傳動系統輸入功率，并對輸入功率信號進行濾波處理；步驟二：通過機床主傳動系統輸入功率數據的分析，判定機床在線運行狀態：啟動、空載或加工；根據實時功率值判別運行狀態，2.1、機床啟動的判斷：將步驟一濾波后的實時功率值送入計算機后臺數據庫數組M[n]，測量機床主軸實時功率值是否大于該機床的參考常數，在數組M[n]中出現兩個以上大于該常數的數值時，將機床狀態判斷為主軸啟動，置機床狀態參數Machine?State＝01；2.2、機床空載狀態的判斷包括三個步驟：2.2.1、檢查機床狀態是否為啟動，若是則轉入下一步；2.2.2、判斷數組M[n]中實時功率值是否平穩，若是則轉步驟2.2.3，否則返回步驟2.2.1；2.2.3、將機床狀態判斷為主軸空載，置機床狀態參數Machine?State＝10，并將當前功率值作為空載功率值pu；2.3、機床加工狀態的判斷：根據公式判斷機床加工狀態，其中為機床主軸輸入功率值，Pu為機床主軸空載功率值，C為設定的表征功率波動情況的常數；判斷機床主軸實時功率值是否符合公式若不符合，則通過上述步驟一、步驟二繼續測量主軸的實時功率與Pu，直到符合公式時，將機床狀態判斷為加工，置機床狀態參數Machine?State＝11；步驟三：通過測量機床主軸實時功率，結合機床主傳動系統的功率平衡方程和附加載荷損耗特性估計出切削功率，建立切削耗能模型，達到機床切削功率的在線估計；3.1、將機床主傳動系統的輸入功率Psp簡化為空載功率Ρu、切削功率Ρc和附加載荷損耗功率Ρa三個部分之和，近似代表實際機床的功率損耗，Ρsp＝Ρu+Ρa+Ρc??????(2)其中，所述空載功率Ρu是指：機床主傳動系統在某一指定轉速下穩定運行且尚未加工的狀態稱為空載狀態，其間所消耗的功率稱為空載功率；所述切削功率Ρc是指：機床主傳動系統完成工件要求標準時用于切削所消耗的功率；所述附加載荷損耗Ρa是指：機床主傳動系統在切削狀態下產生的附加損耗，這部分損耗只在切削狀態下存在；負載載荷損耗系數α與切削功率成正比，即，α=PaPc=a1·Pc+a0---(3)]]>由式(2)、式(3)結合可得：Ρsp＝Ρu+a12Ρc2+(1+a0)Ρc???????(4)其中，1+a0、a1為附加損耗函數系數，由式(4)可知，只要測量出輸入功率Ρsp，空載功率Ρu，就可以估計出附加載荷損耗Ρa和切削功率Ρc；3.2、在線估計切削功率Ρc：附加損耗函數系數矩陣可以通過式(4)確定，結合式(2)可以得到切削功率，即Pc=-(1+a0)+a12+4(1+a0)(P^sp-Pu)2(1+a0)---(5)]]>其中，Ρu是機床主軸空載功率值；是機床主軸輸入功率值；步驟四：用基于最小二乘迭代算法的機床附加損耗函數系數的離線辨識方法，求取機床切削功率參數。...

【技術特征摘要】
1.基于最小二乘迭代算法的機床工步能耗監測方法，其特征是，包括如下步驟：步驟一：收集機床的主傳動系統輸入功率，并對輸入功率信號進行濾波處理；步驟二：通過機床主傳動系統輸入功率數據的分析，判定機床在線運行狀態：啟動、空載或加工；根據實時功率值判別運行狀態，2.1、機床啟動的判斷：將步驟一濾波后的實時功率值送入計算機后臺數據庫數組M[n]，測量機床主軸實時功率值是否大于該機床的參考常數，在數組M[n]中出現兩個以上大于該常數的數值時，將機床狀態判斷為主軸啟動，置機床狀態參數Machine State＝01；2.2、機床空載狀態的判斷包括三個步驟：2.2.1、檢查機床狀態是否為啟動，若是則轉入下一步；2.2.2、判斷數組M[n]中實時功率值是否平穩，若是則轉步驟2.2.3，否則返回步驟2.2.1；2.2.3、將機床狀態判斷為主軸空載，置機床狀態參數Machine State＝10，并將當前功率值作為空載功率值pu；2.3、機床加工狀態的判斷：根據公式判斷機床加工狀態，其中為機床主軸輸入功率值，Pu為機床主軸空載功率值，C為設定的表征功率波動情況的常數；判斷機床主軸實時功率值是否符合公式若不符合，則通過上述步驟一、步驟二繼續測量主軸的實時功率與Pu，直到符合公式時，將機床狀態判斷為加工，置機床狀態參數Machine State＝11；步驟三：通過測量機床主軸實時功率，結合機床主傳動系統的功率平衡方程和附加載荷損耗特性估計出切削功率，建立切削耗能模型，達到機床切削功率的在線估計；3.1、將機床主傳動系統的輸入功率Psp簡化為空載功率Ρu、切削功率Ρc和附加載荷損耗功率Ρa三個部分之和，近似代表實際機床的功率損耗，Ρsp＝Ρu+Ρa+Ρc (2)其中，所述空載功率Ρu是指：機床主傳動系統在某一指定轉速下穩定運行且尚未加工的狀態稱為空載狀態，其間所消耗的功率稱為空載功率；所述切削功率Ρc是指：機床主傳動系統完成工件要求標準時用于切削所消耗的功率；所述附加載荷損耗Ρa是指：機床主傳動系統在切削狀態下產生的附加損耗，這部分損耗只在切削狀態下存在；負載載荷損耗系數α與切削功率成正比，即， α = P a P c = a 1 · P c + a 0 - - - ( 3 ) ]]>由式(2)、式(3)結合可得：Ρsp＝Ρu+a12Ρc2+(1+a0)Ρc (4)其中，1+a0、a1為附加損耗函數系數，由式(4)可知，只要測量出輸入功率Ρsp，空載功率Ρu，就可以估計出附加載荷損耗Ρa和切削功率Ρc；3.2、在線估計切削功率Ρc：附加損耗函數系數矩陣可以通過式(4)確定，結合式(2)可以得到切削功率，即 P c = - ( 1 + a 0 ) + a 1 2 + 4 ( 1 + a 0 ) ( P ^ s p - P u ) 2 ( 1 + a 0 ) - - - ( 5 ) ]]>其中，Ρu是機床主軸空載功率值；是機床主軸輸入功率值；步驟四：用基于最小二乘迭代算法的機床附加損耗函數系數的離線辨識方法，求取機床切削功率參數。2.如權利要求1所述的基于最小二乘迭代算法的機床工步能耗監測方法，其特征是，步驟一中功率信號的濾波處理采用滑動濾波器估計空載功率 P ^ s p ( n ) = 1 n Σ k = 0 n - 1 P s p ( k ) n ≤ L 1 L ...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王艷，單鑫，紀志成，
申請(專利權)人：江南大學，
類型：發明
國別省市：江蘇;32