車間生產(chǎn)過程的能量足跡建模與加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化

田 穎 邵文婷 王太勇

天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津，300350

0 引言

為使制造與生產(chǎn)過程更加環(huán)保，曹軍華等[1]將綠色工廠作為綠色制造的實(shí)施主體，通過合理規(guī)劃工廠內(nèi)能量流與物質(zhì)流的走向，優(yōu)化工廠設(shè)備并將生產(chǎn)資源回收利用，從而減少生產(chǎn)過程對生態(tài)環(huán)境的影響。

要實(shí)現(xiàn)綠色工廠對能量流的監(jiān)測和控制，需要建立工廠主要用能設(shè)備的能耗模型。針對機(jī)床的能耗建模，王超等[2]建立了數(shù)控機(jī)床能耗的狀態(tài)節(jié)點(diǎn)模型，通過功率信息與通信信息判斷機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對機(jī)床能耗的實(shí)時(shí)監(jiān)測；PARK等[3]建立了數(shù)控機(jī)床的加工參數(shù)與能耗的關(guān)系模型，構(gòu)建了有置信區(qū)間的能耗預(yù)測函數(shù)；ZHOU等[4]建立了包含工藝參數(shù)信息的機(jī)床能耗模型，通過比能耗和工件材料去除率來快速預(yù)測能耗。在機(jī)器人能耗建模方面，MOHAMMED等[5]對機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析，建立了機(jī)器人的空間能耗模型；PARYANTO等[6]分析了機(jī)器人運(yùn)行參數(shù)與能耗的關(guān)系，建立了機(jī)器人的動(dòng)態(tài)能耗模型。綜上所述，目前對數(shù)控機(jī)床設(shè)備的能耗建模多以能耗預(yù)測為主要目標(biāo)，重點(diǎn)考慮機(jī)床本身工藝特性的影響因素，而對機(jī)床加工過程中的環(huán)境因素(如刀具的退化對加工能耗的影響)研究不充分，且大部分能耗建模都基于獨(dú)立的生產(chǎn)設(shè)備，對生產(chǎn)系統(tǒng)的多裝備能耗建模研究較少。

優(yōu)化生產(chǎn)車間能耗的方法包括調(diào)整設(shè)備的工藝參數(shù)、改變車間生產(chǎn)調(diào)度方案等。對于加工路徑和生產(chǎn)節(jié)拍確定的生產(chǎn)車間，能耗優(yōu)化集中在調(diào)整設(shè)備的工藝參數(shù)。在以加工參數(shù)為主要對象的能耗優(yōu)化中，黃拯滔等[7]分析了數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)的功率去向，通過引力搜索算法優(yōu)化加工參數(shù)來減少生產(chǎn)能耗；陳行政等[8]建立了機(jī)床不同工作狀態(tài)的能耗模型，通過改變加工參數(shù)來優(yōu)化機(jī)床的生產(chǎn)能耗、生產(chǎn)成本及加工時(shí)間；XU等[9]建立了機(jī)床能量和刀具磨損狀態(tài)的關(guān)系，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對加工參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以減少加工能耗。在對機(jī)器人的能耗優(yōu)化方面，ZHANG等[10]建立了工業(yè)機(jī)器人的能耗模型，通過蜂群算法優(yōu)化機(jī)器人的路徑節(jié)點(diǎn)速度，降低了機(jī)器人運(yùn)行過程中的能耗。在以車間生產(chǎn)調(diào)度方案為主要對象的能耗優(yōu)化中，SOBOTTKA等[11]采用遺傳算法優(yōu)化生產(chǎn)過程及生產(chǎn)線布局來減少生產(chǎn)能耗。綜上所述，目前的加工參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化研究多關(guān)注優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)及優(yōu)化算法的選取，但優(yōu)化對象的單一性導(dǎo)致優(yōu)化方法多局限于獨(dú)立設(shè)備的單一加工過程，對生產(chǎn)系統(tǒng)整體的參數(shù)協(xié)同優(yōu)化研究較少，生產(chǎn)車間的優(yōu)化多考慮生產(chǎn)布局與生產(chǎn)調(diào)度，而不考慮單臺(tái)設(shè)備加工參數(shù)的影響。

針對以上不足，本文以自動(dòng)化生產(chǎn)車間為研究對象，結(jié)合刀具退化信息，以及設(shè)備的多樣性與相互配合需求，研究了典型用能裝備機(jī)床、機(jī)器人等在機(jī)加工作業(yè)過程中的能量屬性轉(zhuǎn)換規(guī)律，建立了裝備關(guān)鍵工藝參數(shù)與輸出能耗間的定量流動(dòng)關(guān)系函數(shù)即設(shè)備能量足跡模型[12]。進(jìn)而結(jié)合車間調(diào)度方案獲得生產(chǎn)車間總體的能量足跡模型，對車間生產(chǎn)過程匯總能量動(dòng)態(tài)運(yùn)行規(guī)律進(jìn)行高實(shí)時(shí)精準(zhǔn)描述。將融合工藝參數(shù)信息的設(shè)備能耗指標(biāo)、生產(chǎn)成本指標(biāo)、生產(chǎn)時(shí)間等作為動(dòng)態(tài)評價(jià)指標(biāo)，建立了多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，借助蟻群算法實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)車間內(nèi)部多設(shè)備間的加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化。

1 面向節(jié)能的生產(chǎn)車間多裝備加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化

本文以生產(chǎn)設(shè)備的加工參數(shù)為優(yōu)化對象，通過建立加工參數(shù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)與能量消耗的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)能耗的優(yōu)化。優(yōu)化整體方案流程的框架如圖1所示。

圖1 生產(chǎn)車間多裝備加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化流程框架

確定車間各設(shè)備的能耗水平，篩選出主要的用能設(shè)備。通過傳感器采集主要用能設(shè)備的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，考察其運(yùn)行時(shí)的能量流動(dòng)動(dòng)態(tài)特性，建立設(shè)備獨(dú)立加工時(shí)的能量足跡模型。結(jié)合設(shè)備的運(yùn)行時(shí)序關(guān)系建立車間的能量足跡模型。

在進(jìn)行最優(yōu)加工參數(shù)選擇時(shí)，考慮到加工時(shí)的能量利用率，將設(shè)備能量足跡模型轉(zhuǎn)化為比能耗模型，建立動(dòng)態(tài)能耗指標(biāo)函數(shù)；考慮刀具的磨損、機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性對加工質(zhì)量和成本的影響，建立生產(chǎn)車間的成本指標(biāo)函數(shù)。

對上述指標(biāo)函數(shù)模型進(jìn)行加權(quán)處理，建立多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，依據(jù)不同的優(yōu)化側(cè)重點(diǎn)提出兩組評價(jià)方案。通過生產(chǎn)時(shí)間與生產(chǎn)節(jié)拍計(jì)算加工時(shí)間，建立包含加工參數(shù)取值范圍與加工時(shí)間的約束條件，使用蜂群算法[10]對優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，依據(jù)優(yōu)化后參數(shù)，將應(yīng)權(quán)重因子分配給機(jī)床、機(jī)器人等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)多裝備加工參數(shù)的協(xié)同優(yōu)化。

2 車間生產(chǎn)過程能量足跡建模

2.1 車間生產(chǎn)過程能量足跡分析

機(jī)床、機(jī)器人是車間的主要用能設(shè)備，它們在生產(chǎn)過程中的動(dòng)態(tài)能耗規(guī)律對車間總體能耗的影響很大，因此將機(jī)床、機(jī)器人作為主要研究對象，分析其工作能耗。

機(jī)床的加工功率Pmw為與加工參數(shù)相關(guān)的函數(shù)：

Pmw=f(n，f，ap，ae，tT)

(1)

式中，n為主軸轉(zhuǎn)速，r/min；f為進(jìn)給速度，mm/r；ap為切削深度，mm；ae為切削寬度，mm；tT為該刀具已加工時(shí)間，min。

機(jī)床的加工時(shí)間tm由加工參數(shù)與單個(gè)工件去除的材料體積V共同決定：

(2)

機(jī)床的總能耗Wm由機(jī)床功率積分得到：

(3)

式中，2tr為上下料總用時(shí)；tr為機(jī)床的上料時(shí)間；ts為機(jī)床的待機(jī)時(shí)間；Pms為機(jī)床的待機(jī)功率。

機(jī)器人的工作功率Prw為與機(jī)器人工具中心點(diǎn)(tool center point，TCP)速度有關(guān)的函數(shù)：

Prw=f(vT)

(4)

式中，vT為機(jī)器人的TCP速度，mm/min。

tr由TCP速度vT與機(jī)器人工具中心點(diǎn)移動(dòng)總距離L所決定：

(5)

機(jī)器人總能耗Wr為

(6)

式中，Prs為機(jī)器人的待機(jī)功率。

生產(chǎn)車間主要用能設(shè)備的總能耗為

(7)

式中，Wmi為第i臺(tái)機(jī)床的能耗；Wrj為第j臺(tái)機(jī)器人的能耗；Wo為生產(chǎn)車間其他固定能耗；xm為車間中機(jī)床的數(shù)量；xr為車間中機(jī)器人的數(shù)量。

2.2 主要用能設(shè)備能量足跡建模

本文基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)車間中機(jī)床與機(jī)器人的能量流動(dòng)規(guī)律，并對其進(jìn)行能量足跡建模。首先分析機(jī)床切削時(shí)的能量足跡。使用FANUC數(shù)控銑床TSIM-VMA8050V4直線順銑45號鋼。如圖2所示，在相同的切削條件下，刀具磨損大時(shí)，主軸切削功率顯著增大。因此，要建立準(zhǔn)確的機(jī)床切削能量足跡模型，就必須綜合考慮刀具生命周期磨損規(guī)律的影響。

圖2 主軸切削功率變化情況

機(jī)床主軸的切削能耗與加工參數(shù)密切相關(guān)，刀具磨損造成的切削能耗上升幅度與加工參數(shù)相關(guān)。根據(jù)廣義泰勒公式，建立切削能耗與加工參數(shù)及刀具已加工時(shí)間tT的關(guān)系式：

(8)

式中，K1、K2為與機(jī)床、刀具、切削對象等相關(guān)的系數(shù)；a1～a8為各個(gè)加工參數(shù)的指數(shù)。

機(jī)床的總能耗為

Wm=Wmw+Wms

(9)

式中，Wmw為機(jī)床的主軸切削能耗；Wms為機(jī)床除主軸切削能耗外的其他系統(tǒng)能耗。

機(jī)器人的工作能耗與機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度密切相關(guān)。根據(jù)廣義泰勒公式建立機(jī)器人一次上料的能耗與TCP速度vT的關(guān)系式：

(10)

式中，K3為機(jī)器人、工件等相關(guān)的系數(shù)；a9為TCP速度的指數(shù)。

機(jī)器人的總能耗為

Wr=Wrw+Wrs

(11)

式中，Wrw為機(jī)器人的工作能耗；Wrs為機(jī)器人的待機(jī)能耗。

3 加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化

3.1 加工參數(shù)優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)

有效的協(xié)同優(yōu)化方案不僅能處理大批量定制生產(chǎn)模式下生產(chǎn)需求的變化，還滿足定制生產(chǎn)對產(chǎn)線響應(yīng)的高效性與批量生產(chǎn)對質(zhì)量的穩(wěn)定性的要求。

3.1.1動(dòng)態(tài)能耗指標(biāo)函數(shù)

工業(yè)中通常使用比能耗即切削過程的能耗與去除材料體積的比值來表示加工過程中的能量利用率[8]。將機(jī)床切削能量足跡模型(式(8))轉(zhuǎn)換，可得到機(jī)床切削單個(gè)工件的比能耗模型即機(jī)床切削的動(dòng)態(tài)指標(biāo)函數(shù)：

(12)

式中，N為刀具所切削的工件的數(shù)量。

機(jī)床的進(jìn)給系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、照明系統(tǒng)等其他部分的能量消耗也不可忽略。將加工過程中機(jī)床其他部分的功率視為恒定值，則機(jī)床加工單個(gè)工件的其他系統(tǒng)能耗為

Wms=Pmo(tm+2tr+ts)

(13)

式中，Pmo為機(jī)床其他系統(tǒng)總功率。

建立機(jī)器人的比能耗模型即機(jī)器人工具中心點(diǎn)移動(dòng)固定距離的能耗(機(jī)器人一次運(yùn)輸所消耗的能量)，直接將式(10)作為機(jī)器人的動(dòng)態(tài)能耗指標(biāo)函數(shù)。

除了工作能耗以外，機(jī)器人在待機(jī)時(shí)間段也有一定的能量消耗，將機(jī)器人的待機(jī)功率視為恒定值，單個(gè)工件加工過程中機(jī)器人的待機(jī)能耗為

Wrs=Prs(tm+ts)

(14)

式中，Prs為機(jī)器人的待機(jī)功率。

3.1.2生產(chǎn)成本指標(biāo)函數(shù)

為簡化分析，本文中的車間生產(chǎn)成本專指機(jī)床及機(jī)器人的運(yùn)行成本。對于無人生產(chǎn)線來說，機(jī)床的運(yùn)行成本以刀具成本為主。

刀具成本Cm由加工單個(gè)工件所消耗的刀具個(gè)數(shù)與刀具的價(jià)格得到：

Cm=VHt/T

(15)

T=TVV

(16)

式中，T為刀具在有效壽命內(nèi)所去除材料的總體積；Ht為單把刀具的價(jià)格；TV為刀具在有效壽命內(nèi)可加工的工件數(shù)。

將TV作為刀具壽命的評價(jià)指標(biāo)，則刀具壽命為與加工參數(shù)相關(guān)的函數(shù)為

TV=f(n，f，ap，ae)

(17)

根據(jù)廣義泰勒公式，建立刀具壽命與加工參數(shù)之間的函數(shù)：

(18)

式中，K4為與刀具材料、工件材料等相關(guān)的系數(shù)；a10～a13為加工參數(shù)的指數(shù)。

機(jī)器人運(yùn)動(dòng)不平穩(wěn)會(huì)造成物料的損壞、殘次品的增加，因此機(jī)器人的運(yùn)行成本以損壞的物料成本為主。物料損壞成本Cr由出現(xiàn)殘次品概率與物料的價(jià)格得到：

Cr=(1-q)Hp

(19)

式中，q為工件在運(yùn)輸過程中質(zhì)量合格的概率；Hp為單個(gè)工件的價(jià)格。

機(jī)器人成功運(yùn)輸工件的概率為

q=1-k1/S

(20)

式中，k1為概率系數(shù)；S為機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性指標(biāo)。

機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性與機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中的最大功率相關(guān)：

S=k2/Pmax

(21)

式中，k2為機(jī)器人的平穩(wěn)性系數(shù)；Pmax為機(jī)器人一次運(yùn)輸過程中的最大功率。

機(jī)器人的最大功率為機(jī)器人TCP速度的函數(shù)，則根據(jù)廣義泰勒公式可得

(23)

式中，K5為與機(jī)器人、工件等相關(guān)的系數(shù)；a14為TCP速度的指數(shù)。

生產(chǎn)車間的總成本為

C=Cm+Cr

(24)

3.2 多裝備加工參數(shù)協(xié)同多目標(biāo)優(yōu)化

3.2.1加工參數(shù)協(xié)同多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)

本文的優(yōu)化目標(biāo)為生產(chǎn)車間主要用能設(shè)備的能耗與生產(chǎn)成本。多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)采用線性加權(quán)求和法。兩個(gè)優(yōu)化指標(biāo)歸一化處理后的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)為

F=w1Wn+w2Cn

(25)

式中，Wn、Cn分別為歸一化后的動(dòng)態(tài)能耗指標(biāo)函數(shù)和生產(chǎn)成本指標(biāo)函數(shù)；w1、w2為優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重。

3.2.2多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的約束條件

為保證設(shè)備的正常運(yùn)行、工件的加工質(zhì)量、生產(chǎn)任務(wù)的準(zhǔn)時(shí)完成，需對多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的優(yōu)化范圍加以約束，約束各設(shè)備主要加工參數(shù)的取值范圍與加工時(shí)間，將最終確定的生產(chǎn)車間整體需用時(shí)間范圍作為多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)的約束條件。

生產(chǎn)車間的時(shí)間模型為

(26)

t=tm+2tr+ts

(27)

機(jī)床加工參數(shù)的取值范圍為

nmin≤n≤nmax

(28)

fmin≤f≤fmax

(29)

apmin≤ap≤apmax

(30)

aemin≤ae≤aemax

(31)

式中，nmax、nmin分別為加工中主軸允許的最大和最小轉(zhuǎn)速；fmax、fmin分別為加工允許的最大和最小進(jìn)給量；apmax、apmin分別為加工允許的最大和最小切削深度；aemax、aemin分別為加工允許的最大和最小切削寬度。

機(jī)器人加工參數(shù)的范圍為

vTmin≤vT≤vTmax

(32)

式中，vTmax、vTmin分別為加工允許的最大和最小機(jī)器人TCP速度。

加工時(shí)間的的范圍為

(33)

式中，tmax、tmin分別為生產(chǎn)任務(wù)允許的單個(gè)工件的最長和最短加工時(shí)間。

3.2.3基于蜂群算法獲取最優(yōu)參數(shù)

為獲取最優(yōu)加工參數(shù)方案，本文采用蜂群算法對式(25)進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)求解。蜂群算法優(yōu)化流程如圖3所示。首先初始化種群，依據(jù)優(yōu)化需求確定蜂群總數(shù)、優(yōu)化范圍、搜索次數(shù)。派出一定數(shù)量的偵察蜂在優(yōu)化范圍內(nèi)進(jìn)行一次搜索，將搜索到的優(yōu)化參數(shù)代入式(25)，得到多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果，并記錄對應(yīng)的參數(shù)值。再派出偵察蜂進(jìn)行下一輪搜索，對上一輪與新一輪的優(yōu)化結(jié)果采用貪婪選擇策略，若新一輪優(yōu)化結(jié)果優(yōu)于上一輪優(yōu)化結(jié)果，則用新一輪結(jié)果的優(yōu)化參數(shù)代替原有優(yōu)化參數(shù)，反之保留原有的優(yōu)化參數(shù)。派出工作蜂，在已記錄的優(yōu)化參數(shù)附近隨機(jī)進(jìn)行搜索，若搜索到的新優(yōu)化結(jié)果優(yōu)于原優(yōu)化結(jié)果，則用新優(yōu)化參數(shù)更新原有優(yōu)化參數(shù)，反之保持原有優(yōu)化參數(shù)不變。當(dāng)工作蜂搜素達(dá)到蜜源搜素次數(shù)時(shí)，評估最優(yōu)參數(shù)，判斷是否需要繼續(xù)搜索。

圖3 蜂群算法流程

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證所提方法的有效性，對圖4所示的工件進(jìn)行加工實(shí)驗(yàn)。為實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)任務(wù)，選擇圖5所示的典型生產(chǎn)車間布局模式。

圖4 工件加工尺寸

圖5 生產(chǎn)車間裝備布局示意圖

車間生產(chǎn)節(jié)拍給定，各設(shè)備的生產(chǎn)節(jié)拍與運(yùn)行時(shí)序關(guān)系如圖6所示，圖中，tb為測量儀設(shè)備的工作時(shí)間，tc為傳送帶設(shè)備的工作時(shí)間。

圖6 生產(chǎn)節(jié)拍與設(shè)備運(yùn)行時(shí)序圖

依據(jù)式(7)可得該生產(chǎn)車間的能量足跡模型：

W=2Wmw+2Wms+8Wrw+2Wrs+2Wbw+Wbs+Wc

(34)

式中，Wbw、Wbs分別為測量儀的工作能耗與待機(jī)能耗；Wc為輸送帶的工作能耗。

依據(jù)式(19)、式(24)可得該生產(chǎn)車間的生產(chǎn)成本指標(biāo)函數(shù)：

C=Cm+(1-q2)Hp=Cm+(1+q)Cr

(35)

以生產(chǎn)車間中的機(jī)床與機(jī)器人為主要優(yōu)化設(shè)備，為確定車間能量足跡模型的具體參數(shù)值，使用PW3360-30鉗型功率計(jì)，通過正交試驗(yàn)獲取刀具生命周期的機(jī)床切削能耗數(shù)據(jù)，通過采集不同TCP速度下的機(jī)器人功率獲取機(jī)器人工作能耗數(shù)據(jù)，以多元線性回歸法建立機(jī)床切削能量足跡模型與機(jī)器人工作能量足跡模型，機(jī)床的其他系統(tǒng)功率、機(jī)器人的待機(jī)功率、非主要優(yōu)化設(shè)備的工作功率與待機(jī)功率視為恒定值，從而建立生產(chǎn)車間的動(dòng)態(tài)能耗指標(biāo)函數(shù)。

為確定生產(chǎn)車間的生產(chǎn)成本指標(biāo)函數(shù)，使用XDS-10A高鏡身視頻顯微鏡，測量正交試驗(yàn)中四刃銑刀各個(gè)刀刃的最大磨損值。4個(gè)刃中某一個(gè)刃的磨損值滿足

(36)

時(shí)，判斷刀具失效，記錄下刀具失效時(shí)的切削工件數(shù)。

采集不同TCP速度下的機(jī)器人最大功率，采用多元線性回歸法建立刀具壽命函數(shù)與機(jī)器人的最大功率函數(shù)，再結(jié)合3.1.2節(jié)內(nèi)容得到生產(chǎn)車間的成本指標(biāo)函數(shù)。

將動(dòng)態(tài)能耗指標(biāo)函數(shù)、生產(chǎn)成本指標(biāo)函數(shù)代入式(25)，建立該工藝流程的加工參數(shù)協(xié)同多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)。本文選擇能耗權(quán)值較大的A組與生產(chǎn)成本權(quán)值較大的B組進(jìn)行優(yōu)化，權(quán)值按照經(jīng)驗(yàn)給出，如表1所示。為對比優(yōu)化結(jié)果，設(shè)置S組為對照組，將其各項(xiàng)加工參數(shù)取工業(yè)常用參數(shù)值，具體數(shù)值如表1所示。

表1 多目標(biāo)下生產(chǎn)車間多裝備加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化結(jié)果

依據(jù)式(26)與生產(chǎn)節(jié)拍時(shí)序圖可得該生產(chǎn)車間加工單個(gè)工件的時(shí)間：

t=tm+4tr+tb+ts

(37)

依據(jù)實(shí)驗(yàn)條件與生產(chǎn)任務(wù)要求，對多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)做以下約束：

1000 r/min≤n≤1200 r/min

(38)

0.10 mm/r≤f≤0.12 mm/r

(39)

0.60 mm≤ap≤1.20 mm

(40)

0.30 mm≤ae≤0.60 mm

(41)

200 mm/s≤vT≤400 mm/s

(42)

800 s≤tm+4tr+tb+ts≤1200 s

(43)

取刀具平穩(wěn)磨損時(shí)間段為主要優(yōu)化時(shí)期，通過蜂群算法對上述不同權(quán)值的兩個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。選取蜂群包含10只偵察蜂與30只工作蜂。能耗組A的優(yōu)化過程如圖7所示，生產(chǎn)車間各組優(yōu)化結(jié)果如表1所示。

圖7 蜂群算法優(yōu)化過程

使用表1優(yōu)化后的加工參數(shù)加工上述工件，得到圖8所示加工單個(gè)工件的機(jī)床主軸切削能耗對比圖，各組優(yōu)化數(shù)據(jù)如表2所示。

圖8 優(yōu)化方案的能耗對比圖

表2 多目標(biāo)下生產(chǎn)車間多裝備加工參數(shù)協(xié)同優(yōu)化數(shù)據(jù)

優(yōu)化后的能耗節(jié)省率為

(44)

式中，WS為對照組加工一個(gè)工件的平均能耗；WA為能耗組加工一個(gè)工件的平均能耗。

優(yōu)化后的刀具壽命延長率為

(45)

式中，TVB為成本組刀具切削工件數(shù)；TVS為對照組刀具切削工件數(shù)。

優(yōu)化后的機(jī)器人最大功率減少率為

(46)

式中，PS為對照組機(jī)器人最大功率；PB為成本組機(jī)器人最大功率。

結(jié)合式(44)～式(46)可知，相對于對照組S，能耗組A中機(jī)床加工一個(gè)工件平均節(jié)省能耗17.97%，機(jī)器人運(yùn)輸工件一次平均節(jié)省能耗18.13%，生產(chǎn)時(shí)間節(jié)省20.66%；成本組B延長單把刀具壽命56.25%，機(jī)器人一次運(yùn)輸過程中最大功率減少7.73%，生產(chǎn)時(shí)間節(jié)省5.99%。

圖9為優(yōu)化結(jié)果雷達(dá)圖，對比各組優(yōu)化結(jié)果可知，A組的機(jī)床與機(jī)器人整體耗能少，但刀具壽命期內(nèi)可加工的工件較少。B組刀具壽命期內(nèi)可加工的工件更多，且機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性更高，但整體能耗高于A組。

圖9 優(yōu)化方案雷達(dá)圖

5 結(jié)論

(1)本文以生產(chǎn)車間為對象，分析了車間主要用能設(shè)備的能量足跡，建立了生產(chǎn)車間的能量足跡模型，考慮了刀具退化對設(shè)備能耗的影響。

(2)本文以降低車間的生產(chǎn)能耗與生產(chǎn)成本為主要目標(biāo)，使用蜂群算法優(yōu)化了車間設(shè)備的加工參數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明該優(yōu)化方式在以能耗為主要優(yōu)化目標(biāo)時(shí)，機(jī)床加工能耗減少17.97%，機(jī)器人工作能耗減少18.13%；以成本為主要優(yōu)化目標(biāo)時(shí)，刀具壽命延長56.25%，機(jī)器人運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性增加7.73%。

刀具不同磨損時(shí)期的機(jī)床設(shè)備的最優(yōu)加工參數(shù)也有所不同，應(yīng)依據(jù)刀具不同的磨損時(shí)期對優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行分段優(yōu)化，使得優(yōu)化算法能夠更好地降低加工能耗和生產(chǎn)成本。