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    數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)作業(yè)車間調(diào)度節(jié)能研究

    2022-11-21 06:48:14劉欣玥王黎明
    機(jī)械設(shè)計(jì)與制造 2022年11期
    關(guān)鍵詞:待機(jī)數(shù)控機(jī)床車間

    劉欣玥,王黎明

    (山東大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院高效潔凈制造教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 濟(jì)南 250061)

    1 引言

    如今制造業(yè)能源環(huán)境問題日益成為關(guān)注焦點(diǎn)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)[1]顯示,2017 年制造業(yè)能源消費(fèi)量占全國(guó)能源消費(fèi)總量的54.65%。機(jī)床能耗是作業(yè)車間能耗的主體,在加工制造中能源消耗量巨大,由此產(chǎn)生的溫室氣體排放直接關(guān)系著氣候變化。降低作業(yè)車間能耗,特別是降低機(jī)床能耗是制造業(yè)節(jié)能的研究重點(diǎn)。

    隨著加工技術(shù)的不斷發(fā)展,數(shù)控機(jī)床成為車間制造的核心,并向綠色制造和智能制造方向發(fā)展。數(shù)控機(jī)床主要能耗為電能。車間能耗調(diào)度研究[2-3]普遍將數(shù)控機(jī)床能耗狀態(tài)劃分為加工狀態(tài)和待機(jī)狀態(tài)。研究[4]是通過優(yōu)化數(shù)控機(jī)床加工參數(shù)實(shí)現(xiàn)加工狀態(tài)節(jié)能的車間調(diào)度研究,其加工參數(shù)的選取基于假設(shè)驅(qū)動(dòng),容易忽略加工參數(shù)對(duì)加工質(zhì)量的影響。待機(jī)狀態(tài)能耗是機(jī)床不必要能耗的重要來源之一,與加工參數(shù)相比待機(jī)狀態(tài)能耗與加工質(zhì)量關(guān)聯(lián)相對(duì)較小。機(jī)床待機(jī)狀態(tài)節(jié)能是實(shí)現(xiàn)機(jī)床節(jié)能的重要手段。由于機(jī)床停機(jī)狀態(tài)能源消耗普遍小于待機(jī)能耗。文獻(xiàn)[5-6]在車間節(jié)能研究中將機(jī)床由待機(jī)狀態(tài)切換至停機(jī)狀態(tài)以降低機(jī)床待機(jī)能耗。但研究[6]指出頻繁開關(guān)機(jī)床可能導(dǎo)致機(jī)床壽命縮減等問題。前期研究[7]中在流水車間中引入了一種數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)。超低待機(jī)狀態(tài)能夠在不關(guān)閉機(jī)床的條件下降低機(jī)床待機(jī)狀態(tài)能耗,且超低待機(jī)狀態(tài)功率水平更接近停機(jī)狀態(tài),能耗更低。這是待機(jī)狀態(tài)節(jié)能的新思路,由于數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)功率狀態(tài)的特殊性,引入超低待機(jī)狀態(tài)的車間機(jī)床功率狀態(tài)劃分和能耗建模更為復(fù)雜,目前引入數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)車間調(diào)度研究較少。與流水車間相比,作業(yè)車間打破了工藝約束的限制,更加貼近實(shí)際生產(chǎn)情況。

    本研究在以數(shù)控機(jī)床為加工設(shè)備的作業(yè)車間中引入超低待機(jī)狀態(tài),優(yōu)化控制數(shù)控機(jī)床待機(jī)狀態(tài)耗能部件,降低機(jī)床待機(jī)能耗。并針對(duì)引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間建立面向綠色制造的多元能耗調(diào)度模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床各狀態(tài)能耗建模與分析。在此基礎(chǔ)上,以能耗最優(yōu)為目標(biāo),設(shè)計(jì)遺傳算法優(yōu)化上述調(diào)度模型,以實(shí)現(xiàn)綠色制造。

    2 作業(yè)車間問題模型

    作業(yè)車間是機(jī)械加工系統(tǒng)典型加工方式。作業(yè)車間能耗調(diào)度可以在設(shè)定的約束條件下,對(duì)機(jī)械加工任務(wù)進(jìn)行機(jī)床資源合理分配,以達(dá)到能耗指標(biāo)最優(yōu)化。作業(yè)車間能耗調(diào)度是研究A個(gè)工件在B機(jī)床上的加工問題,各工件加工均需要在B個(gè)機(jī)床上完成B個(gè)工序,每個(gè)工序能且僅能在一臺(tái)機(jī)床上加工,各工件工序順序和所需時(shí)間固定,但可以不相同。引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間調(diào)度假定生產(chǎn)設(shè)備全部是數(shù)控機(jī)床。由于數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)的特殊性,該調(diào)度問題需同時(shí)考慮數(shù)控機(jī)床包括超低待機(jī)狀態(tài)在內(nèi)的三種狀態(tài),如圖1所示。

    圖1 調(diào)度方案甘特圖Fig.1 Gantt Diagram of Scheduling Scheme

    數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)能耗特性研究3.2進(jìn)行詳細(xì)介紹。該作業(yè)車間調(diào)度方案甘特圖,如圖1所示,其中(a,f)是工件a的第f個(gè)工序,如(1,3)表示工件1的第3個(gè)工序。該能耗調(diào)度問題目的是通過合理安排工件的加工順序,以實(shí)現(xiàn)車間總能耗最優(yōu)。除了上述條件之外,該調(diào)度問題還需滿足以下約束:

    (1)各機(jī)床運(yùn)行過程同一時(shí)間最多加工一個(gè)工件,且需完成整道工序后才能停止加工;

    (2)同工件各工序加工順序需滿足優(yōu)先級(jí)約束;

    (3)不同工件各工序間沒有優(yōu)先級(jí)約束。

    3 數(shù)控機(jī)床功率狀態(tài)及能耗特性

    機(jī)械加工生產(chǎn)過程中的能耗統(tǒng)計(jì)是進(jìn)行車間層次能耗管理和調(diào)度優(yōu)化的基礎(chǔ)。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)械加工車間能耗的定量分析,優(yōu)化生產(chǎn)過程能耗構(gòu)成,有必要對(duì)車間加工設(shè)備進(jìn)行能耗狀態(tài)分析,確定加工設(shè)備能耗狀態(tài)的組成。要實(shí)現(xiàn)車間能耗調(diào)度首先需要建立車間層次能耗統(tǒng)計(jì)模型,并通過能耗統(tǒng)計(jì)模型計(jì)算機(jī)床各狀態(tài)的能耗值,統(tǒng)計(jì)車間能耗總量。引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間數(shù)控機(jī)床耗能階段劃分為加工狀態(tài)能耗、待機(jī)狀態(tài)能耗和超低待機(jī)狀態(tài)能耗。

    3.1 加工狀態(tài)能耗模型

    加工狀態(tài)是數(shù)控機(jī)床加工工件各工序加工所處的運(yùn)行狀態(tài)。處于加工狀態(tài)的數(shù)控機(jī)床依據(jù)工加工需求開啟機(jī)床各單元部件,以滿足加工任務(wù)對(duì)機(jī)床功能的需求,能耗水平高于待機(jī)狀態(tài)。數(shù)控機(jī)床MXR-460V加工運(yùn)行狀態(tài)曲線[7],如圖2所示。加工運(yùn)行狀態(tài)曲線通過CW240鉗式功率儀采集,設(shè)置的采樣頻率100ms。此曲線對(duì)前期研究[8]等中的理論曲線進(jìn)行補(bǔ)充說明。其中加工狀態(tài)是數(shù)控機(jī)床主軸處于較高轉(zhuǎn)速下的空轉(zhuǎn)功率狀態(tài),由于主軸轉(zhuǎn)速較高,主軸停轉(zhuǎn)時(shí)會(huì)進(jìn)行主軸制動(dòng)產(chǎn)生負(fù)值功率,主軸轉(zhuǎn)速較低時(shí)主軸停轉(zhuǎn)不產(chǎn)生負(fù)值功率。

    圖2 數(shù)控機(jī)床功率曲線圖Fig.2 Power Curve of NC Machine Tool

    車間調(diào)度研究[3]一般將機(jī)床各耗能階段功率設(shè)置為定值。數(shù)控機(jī)床加工能耗與各機(jī)床加工功率和各機(jī)床加工時(shí)間有關(guān),引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間中一臺(tái)數(shù)控機(jī)床加工能耗Eproc,如式(1)所示。

    式中:c—機(jī)床編號(hào);

    Pproc—機(jī)床c的加工功率;

    Tproa,c—一個(gè)工序的加工時(shí)間。

    3.2 兩種待機(jī)狀態(tài)能耗模型

    待機(jī)狀態(tài)是數(shù)控機(jī)床兩個(gè)相鄰工件加工間隔時(shí)所處的狀態(tài),即機(jī)床兩個(gè)相鄰加工狀態(tài)之間所處的狀態(tài)。從圖2可見,機(jī)床處于待機(jī)狀態(tài)時(shí)能耗水平依然較高,部分輔助部件依然開啟。研究引入超低待機(jī)狀態(tài),進(jìn)一步降低數(shù)控機(jī)床待機(jī)狀態(tài)功率水平。超低待機(jī)狀態(tài)形成原理是通過控制機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)完全關(guān)閉輔助部件,使處于待機(jī)狀態(tài)的機(jī)床能耗進(jìn)一步降低。處于超低待機(jī)狀態(tài)的數(shù)控機(jī)床基礎(chǔ)單元不關(guān)閉,數(shù)控系統(tǒng)有輸入輸出設(shè)備開啟,例如機(jī)床數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置。如圖2處于超低待機(jī)狀態(tài)的數(shù)控機(jī)床功率明顯小于待機(jī)狀態(tài)。但是數(shù)控機(jī)床由超低待機(jī)狀態(tài)切換到加工狀態(tài)時(shí)數(shù)控系統(tǒng)必須進(jìn)行一定檢測(cè)操作,各項(xiàng)檢測(cè)操作的完成需要一些時(shí)間,不同數(shù)控機(jī)床所需檢測(cè)時(shí)間不同。因此,在進(jìn)行引入超低待機(jī)狀態(tài)的車間調(diào)度時(shí),需要進(jìn)行待機(jī)狀態(tài)和超低待機(jī)狀態(tài)兩種待機(jī)形式的主動(dòng)控制。

    數(shù)控機(jī)床兩種待機(jī)能耗與機(jī)床待機(jī)狀態(tài)功率和待機(jī)時(shí)間有關(guān)。研究引入待機(jī)決策變量x,當(dāng)機(jī)床c第d個(gè)待機(jī)時(shí)間大于等于超低待機(jī)狀態(tài)切換到加工狀態(tài)所需最小時(shí)間Tswac時(shí),待機(jī)決策變量xc,d設(shè)置為0,否則為1。引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間中機(jī)床c待機(jī)能耗Ewaic,如式(3)所示。

    式中:Pwaic—數(shù)控機(jī)床c的待機(jī)功率;Tsc,d+1—數(shù)控機(jī)床c第d+1個(gè)工序的開工時(shí)間,例如圖1中的Ts2,2是機(jī)床2第2個(gè)工序的開工時(shí)間;Tf c,d—機(jī)床c第d個(gè)工序的完工時(shí)間,例如圖1中的Tf2,1是機(jī)床2第1個(gè)工序的完工時(shí)間。

    研究引入超低待機(jī)決策變量y,當(dāng)機(jī)床c第d個(gè)待機(jī)時(shí)間大于等于超低待機(jī)狀態(tài)切換到加工狀態(tài)所需最小時(shí)間Tswac時(shí),超低待機(jī)決策變量yc,d設(shè)置為1,否則為0。引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間中機(jī)床c超低待機(jī)能耗Eulwc,如式(5)所示。

    式中:Pulwc—數(shù)控機(jī)床c的超低待機(jī)功率。

    3.3 總能耗模型

    作業(yè)車間能耗調(diào)度目的是在問題解集空間內(nèi)搜索能耗指標(biāo)最優(yōu)的調(diào)度方案。因此建立車間總能耗模型作為調(diào)度方案能耗指標(biāo)的評(píng)價(jià)機(jī)制。引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間能耗為所有機(jī)床加工能耗和兩種待機(jī)能耗總和,最終總能耗Eall模型,如式(6)所示。

    4 優(yōu)化算法

    作業(yè)車間能耗調(diào)度問題是典型的NP-hard問題,由于作業(yè)車間打破了工件加工順序的限制,作業(yè)車間能耗調(diào)度問題對(duì)優(yōu)化算法的要求更高。遺傳算法[9-10]一直以被用于研究作業(yè)車間能耗調(diào)度問題。研究基于遺傳算法求解引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間問題,算法優(yōu)化流程圖,如圖3所示。

    圖3 遺傳算法流程圖Fig.3 Flow Chart of Genetic Algorithm

    流程具體說明如下:

    (1)編碼與解碼:首先通過基于工序的編碼方式確定解集空間,遺傳算法示意圖,如圖4所示。以圖4中的個(gè)體1為例第一個(gè)“1”表示工件1 第一個(gè)工序,第二個(gè)“1”表示工件1 第二個(gè)工序。然后隨機(jī)生成第一代種群。車間調(diào)度解碼方式很多,研究采用面向工序解碼,圖4展示了兩種解碼方式。以個(gè)體1最后一個(gè)工序(3,2)為例,第一種解碼方式將工序安排在機(jī)床可以最早開始加工的時(shí)間,如工序(3,2),Ts1,3-Tf1,2<Tswa1進(jìn)入待機(jī)狀態(tài);第二種解碼方式將工序安排在可進(jìn)入超低待機(jī)狀態(tài)位置,Ts'1,3-Tf1,2≥Tswa1進(jìn)入超低待機(jī)狀態(tài),如工序(3,2 )',能耗降低,但機(jī)床1方案運(yùn)行時(shí)間延長(zhǎng)。方案運(yùn)行時(shí)間是生產(chǎn)制造中需要考慮的因素,因此研究采用第一種解碼方式,以控制方案運(yùn)行時(shí)間。圖4中還可見Ts1,3-Tf1,2與工序(3,1)加工時(shí)間長(zhǎng)短有關(guān),對(duì)于加工時(shí)間長(zhǎng)度等級(jí)不同的數(shù)據(jù)超低待機(jī)狀態(tài)待機(jī)節(jié)能效果可能不同,此問題研究5將做具體分析。

    (2)遺傳操作:通過輪盤賭的方式選擇兩個(gè)個(gè)體并進(jìn)行交叉操作。交叉操作首先任意選取兩個(gè)個(gè)體的同一位置,然交換該位置后的所有基因,產(chǎn)生兩個(gè)新的個(gè)體,圖4中個(gè)體1交叉后為[1 1 2 2 3 3]、個(gè)體2交叉后為[1 2 1 3 2 3]。對(duì)于不可行的個(gè)體通過將重復(fù)的基因替換成缺失的基因進(jìn)行修正。變異操作示意圖,如圖4所示。首先任意選取一個(gè)個(gè)體,然后將個(gè)體任意位置后的所有基因逆序排列,產(chǎn)生一個(gè)新的個(gè)體,圖4中個(gè)體3變異后為[3 2 1 1 2 3]。

    圖4 遺傳算法示意圖Fig.4 Schematic Diagram of Genetic Algorithm

    (3)種群適應(yīng)度評(píng)估:計(jì)算種群各個(gè)體的適應(yīng)度值,個(gè)體適應(yīng)度F函數(shù),如式(7)所示。

    (4)種群更新迭代:通過錦標(biāo)賽方法選取優(yōu)勢(shì)個(gè)體進(jìn)入下一代種群。

    (5)終止判斷條件:尋優(yōu)迭代達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)輸出最優(yōu)解。

    由于作業(yè)車間調(diào)度優(yōu)化結(jié)果難以預(yù)計(jì),加工時(shí)間長(zhǎng)度等級(jí)對(duì)待機(jī)節(jié)能效果能且僅能通過優(yōu)化算法求解進(jìn)行預(yù)測(cè),研究5通過優(yōu)化求解對(duì)加工時(shí)間長(zhǎng)度等級(jí)問題進(jìn)行具體分析。

    5 案例分析

    由于作業(yè)車間基準(zhǔn)問題缺乏機(jī)床能耗數(shù)據(jù),研究通過實(shí)際測(cè)量和查閱文獻(xiàn)[7,11]得到相關(guān)數(shù)據(jù),如表1所示。機(jī)床能耗數(shù)據(jù)在相對(duì)理想環(huán)境下采集,實(shí)際生產(chǎn)中機(jī)床能耗數(shù)據(jù)可能有所波動(dòng),例如模式轉(zhuǎn)換時(shí)間略有增加。并使用基準(zhǔn)問題la01 作為車間加工時(shí)間數(shù)據(jù),以分析引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間節(jié)能效果。分別設(shè)置5-1min、10-1min、15-1min、20-1min 和25-1min 五個(gè)不同時(shí)間等級(jí)延伸基準(zhǔn)問題。問題類型用la01*時(shí)間等級(jí)表示,例如la01*5-1表示以5-1min 為時(shí)間單位的la01 基準(zhǔn)問題。案例進(jìn)行引入超低待機(jī)狀態(tài)調(diào)度實(shí)驗(yàn)(實(shí)驗(yàn)1)和不引入超低待機(jī)狀態(tài)調(diào)度實(shí)驗(yàn)(實(shí)驗(yàn)2),分析加工時(shí)間長(zhǎng)度等級(jí)對(duì)作業(yè)車間待機(jī)節(jié)能效果的影響。實(shí)驗(yàn)算法參數(shù)設(shè)置:種群規(guī)模:200個(gè);迭代次數(shù):100 次;交叉概率:0.6;變異概率:0.05;競(jìng)賽規(guī)模:4個(gè)。實(shí)驗(yàn)運(yùn)行配置:Matlab R2014a版本/Windows10操作系統(tǒng)。每組問題的兩組實(shí)驗(yàn)分別進(jìn)行30次,每組問題實(shí)驗(yàn)最優(yōu)結(jié)果,如表2所示。

    表1 機(jī)床能耗數(shù)據(jù)Tab.1 Machine Tool Energy Consumption Data

    表2 實(shí)驗(yàn)最優(yōu)結(jié)果(kW*min)Tab.2 Experimental Optimal Results

    上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見,引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間待機(jī)能耗明顯小于不引入超低待機(jī)狀態(tài)的車間。五個(gè)問題引入超低待機(jī)狀態(tài)后待機(jī)節(jié)能效果圖,如圖5所示。其中,待機(jī)節(jié)能百分比,如式(8)所示。

    圖5 待機(jī)節(jié)能曲線Fig.5 Energy Saving Efficiency Curve of Idle state

    研究[5]和研究[6]是典型的應(yīng)用停機(jī)策略降低待機(jī)能耗的研究。兩個(gè)研究能夠降低(8.9~80.0)%的待機(jī)能耗,本研究方法可降低(25~62)%的待機(jī)能耗??梢姵痛龣C(jī)狀態(tài)節(jié)能效果不亞于停機(jī)策略。圖5中還可分析,隨著案例問題加工時(shí)間長(zhǎng)度等級(jí)的縮小,待機(jī)節(jié)能效率有一定呈下降的趨勢(shì)。這是因?yàn)闀r(shí)間等級(jí)的縮小導(dǎo)致相鄰工序間待機(jī)時(shí)間縮短,使待機(jī)時(shí)間未能超過超低待機(jī)狀態(tài)切換到加工狀態(tài)所需最小時(shí)間,而不能啟用超低待機(jī)狀態(tài);或者最優(yōu)方案傾向于待機(jī)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)的方案,以更多的啟用超低待機(jī)狀態(tài),這兩種情況都可能會(huì)導(dǎo)致問題總待機(jī)能耗相對(duì)增加,待機(jī)節(jié)能效率下降。

    la01*10-1和la01*25-1問題實(shí)驗(yàn)1 和實(shí)驗(yàn)2 最優(yōu)方案,如圖6所示。對(duì)比圖6(a)和圖6(c)可見,圖6(c)總待機(jī)時(shí)間(白色和淺灰色虛線矩形部分)占比高于圖6(a),符合上述待機(jī)節(jié)能效率分析。對(duì)比la01*10-1和la01*25-1問題類型的兩組實(shí)驗(yàn),兩個(gè)問題的實(shí)驗(yàn)1部分機(jī)床運(yùn)行時(shí)間比實(shí)驗(yàn)2長(zhǎng),但兩個(gè)問題的實(shí)驗(yàn)1和實(shí)驗(yàn)2方案運(yùn)行時(shí)間相差不多,可見算法解碼方式能夠一定程度控制調(diào)度方案運(yùn)行時(shí)間。

    圖6 最優(yōu)方案甘特圖Fig.6 Optimal Gantt Diagram

    6 結(jié)論

    研究分析了數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)功率及能耗特性,并建立了引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間能耗模型,實(shí)現(xiàn)了車間層能耗的定量分析;研究設(shè)計(jì)了能夠有效解決引入超低待機(jī)狀態(tài)的作業(yè)車間能耗調(diào)度問題的優(yōu)化算法流程,在實(shí)現(xiàn)綠色制造的同時(shí)能夠一定程度上控制方案運(yùn)行時(shí)間。

    研究結(jié)果顯示,數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)是降低作業(yè)車間待機(jī)能耗有效途徑,節(jié)能效果不亞于停機(jī)策略。加工時(shí)間長(zhǎng)度等級(jí)對(duì)數(shù)控機(jī)床超低待機(jī)狀態(tài)待機(jī)節(jié)能效果有一定影響,隨著問題加工時(shí)間長(zhǎng)度等級(jí)縮小,待機(jī)節(jié)能效果可能存在下降趨勢(shì)。

    對(duì)于優(yōu)化算法解碼形成的調(diào)度方案,改變其中部分工序的開工時(shí)間不會(huì)影響其他工序開工時(shí)間和方案運(yùn)行時(shí)間,這可以進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)度方案能耗。通過對(duì)解碼后的調(diào)度方案進(jìn)行再優(yōu)化,能夠增強(qiáng)優(yōu)化算法的局部?jī)?yōu)化能力,是提升優(yōu)化算法求解質(zhì)量的可行研究方向。

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