CN104820899A - 基于物联网的离散机械加工设备能效获取方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于物联网的离散机械加工设备能效获取方法及***，总体内容包括：离散机械加工设备的能效模型的建立、车间物联感知平台的搭建、能效基础数据库表格形式的定义、能效数据库的建立与应用。通过本发明所述的方案能够将车间现场的离散机械加工设备基于加工零件的实时能效计算出来并存储到后台的数据库中，实现生产管理***与离散机械加工设备能效信息的共享。

Description

基于物联网的离散机械加工设备能效获取方法及***

技术领域

本发明涉及智能车间管理技术，具体涉及一种基于物联网的离散机械加工设备能效获取方法及***。

背景技术

进入21世纪以来，工业得到快速的发展，尤其信息技术的快速发展和普及应用，信息化与工业化融合不断引领生产方式的新变革，正成为一种创新型的资源配置方式，成为社会发展的不竭动力。尤其对于现代信息化绿色生产，进行节能排产和优化生产已成为制造活动一个重要的发展方向。其中，实时获取离散机械加工设备的能效对于分析设备加工能力进而资源配置是有着重要的意义。然而相对于流程制造，离散制造的生产过程相当复杂，生产实时跟踪难度大，设备自动化水平低，生产数据繁杂等。这些特点都阻碍了离散机械加工设备能效的实时获取。如何实时获取离散机械加工设备的能效进而合理地排产，降低企业生产成本是值得研究的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对上述问题，提出一种基于物联网的离散机械加工设备能效获取方法及***，将车间现场的离散机械加工设备基于加工零件的实时能效计算出来并存储到后台的数据库中，实现生产管理***与离散机械加工设备能效信息的共享。

本发明的技术方案如下：本发明根据加工设备服役过程特点建立了主传动***的能量模型：

E_in＝E_S+E_U+E_M+E_B

E_in为零件加工过程中，设备主传动***的输入能量，E_S为启动时段的能量消耗，E_U空载时段的能量消耗，E_M为零件加工时段的能量消耗，E_B为间停时段的能量消耗；

其中

      

      

E_B＝0，

a₁是服役过程中加工时段的载荷一次系数，a₂是服役过程中加工时段的载荷二次系数，P_U为设备的空载功率，P_in(t)是某服役过程中加工时段的功率，其表达式为：t_M为设备加工某个零件的时间，t_U为设备空载时间。

加工设备当天的能效计算公式为可以进一步表达成：

      

其中Q_S为机床当天的启动次数，Q_U为机床当天的空载次数，Q_M为机床当天的加工零件数；

单个零件工序的加工效率

其中P_c(t)通过安装在设备主轴上的扭矩传感器获得：M_z(t)为测得的扭矩，n为主轴转速；

对于载荷一次系数a₁和载荷二次系数a₂的获取通过车间物联网信息架构建立线性回归方程，在相同主轴转速下制定切削用量不同的多个加工方案，测出多组P_in(t)与P_c(t)值建立含k个方程的方程组：

      

进而建立线性回归方程

      

其中，x₁＝P_c，P_c＝(P_c1，…，P_ck)^T，故Y＝Xβ，其中

按式β＝(X′X)^-1X′Y求解，得到该主轴转速下的载荷系数a₁和a₂，同时在其他主轴转速下获取相应的载荷系数，并进行拟合得到a₁(n_i)、a₂(n_i)，其中n_i是设备主轴调节档数为i时的转速。

相应的，本发明搭建了一个基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其包括：RFID标签、手持式标签阅读器、串口服务器、工业交换机、控制台计算机、扭矩传感器，智能扭矩仪、zigbee节点、zigbee中继器、zigbee协调器；所述工业交换机分别连接串口服务器、控制台计算机、数据库服务器和应用服务器，组成局域网；

所述RFID标签采用无源磁铁式抗金属标签，吸附在待加工零件上，每个加工设备配置一个手持式标签阅读器，并具有独有的IP地址；当零件被运送到加工设备机台时，操作人员用手持式标签阅读器对零件上的RFID标签进行读取，并以WIFI形式发送信息到数据库服务器和应用服务器，进而改变数据库中零件的加工信息；

在每台加工设备的电源进线处安装一个智能电表，智能电表采用Modbus通信协议，控制台计算机作为主站，智能电表作为从站，所有通讯指令均由主站发出，从站接收通讯指令，若判断是发给自己的，则做出相应的回应；智能电表通过RS485双绞线连接串口服务器，串口服务器以TCP/IP协议接入局域网；

每台加工设备安装扭矩传感器测量加工设备主轴的切削功率，扭矩传感器连接智能扭矩仪再连接Zigbee节点，扭矩传感器的测量数据经智能扭矩仪处理后通过Zigbee节点传输到Zigbee中继器，再通过Zigbee协调器对扭矩传感器的数据进行汇合整理后传给控制台计算机，进而上传到数据库中。

其中作为主站的控制台计算机可单独与作为从站的智能电表通信，也能以广播方式和所有从站通信；如果单独通信，从站返回一消息作为回应，如果是以广播方式查询的，则不作任何回应。

具体的，所述智能电表的数据表包括：智能电表的辨识号、加工设备的辨识号、采集数据时的***时间、加工设备电压U、加工设备电流I；首先测定加工设备的空载功率P_U，由低速到高速，逐级统计智能电表的数据，在空载状态下，设备总功率P_in近似认为是空载功率P_U；根据数据库中的智能电表数据表中的加工设备电压U和加工设备电流I，由P_U＝P·I计算出P_U(n₁)，P_U(n₂)…P_U(n_i)，其中P_U(n_i)表示在主轴转速为n_i时设备的空载功率，将作为加工设备的平均空载功率

所述扭矩传感器的数据表包括：传感器的辨识号、加工设备的辨识号、采集数据时的***时间、加工设备当前的主轴扭矩、加工设备当前的主轴转速；根据主轴扭矩和主轴转速求出加工设备当前的输出功率P_c(t)，即设备主轴的切削功率。

所述手持式阅读器的数据表包括：阅读器的辨识号、加工设备的辨识号、零件上吸附的标签辨识号、零件辨识号、采集数据时的***时间、零件的加工方向，所述零件的加工方向用奇数表示开始加工，用偶数表示加工完成。

阅读器的辨识号与IP地址绑定起来，将读取的数据通过无线WIFI方式传输到服务器，***通过对IP地址进行解析，判断是哪一个阅读器传送过来的数据，进而判断是哪一台加工设备。

在预备加工阶段，在数据库中将工序与加工设备的辨识号绑定，根据零件辨识号和加工设备的辨识号能够判断该零件正在进行的工序。

根据零件在某台加工设备上的开始加工时间和结束加工时间计算出加工时间t_M，同时根据上一个零件工序结束加工时间和当前零件的开始加工时间计算出设备空载时间t_U。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、自动化程度高：本发明是基于物联网技术实现与能效相关的参数的实时获取，以RFID技术，ZIGBEE技术，工业以太网技术等为依托实现生产进程的自动记录，进而获得设备实时能效，省去了人工统计带来的工作量和不便，减少了车间班组的监控负担。

2、准确性高：以传感器、工业计算机、能效服务器等设备为支撑，计算精度更高，实时性更强。避免了由于工作人员疏忽大意带来的数据失误情况。

3、稳定性高：由于车间环境的复杂性，在进行各种数据通讯的时候，各个环节的通讯过程极有可能因为外界的影响而产生中断。本方法中的车间物联感知平台有比较优秀的容错性，能够避免外界的干扰对能效基础数据获取过程产生的影响。

附图说明

图1是本发明建立的车间物联感知平台示意图。

图2是阅读器读取设置流程图。

图3是基于物联网的离散机械加工设备能效获取流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

如图3所示，本发明的实施主要包括如下几个部分。

1：离散机械加工设备的能效模型的建立。

对于实际加工过程中，机械加工设备的服役过程由一个或者多个启动阶段、空载阶段、加工阶段和间停阶段等4类时段构成；不同的时段对应着不同的能量模型，不同的能量传动链不仅带来能量消耗的不同，而且带来能量中多个模型参数的改变。根据加工设备服役过程特点建立主传动***的能量模型：

E_in＝E_S+E_U+E_M+E_B

E_in为零件加工过程中，设备主传动***的输入能量，E_S为启动时段的能量消耗，E_U空载时段的能量消耗，E_M为零件加工时段的能量消耗，E_B为间停时段的能量消耗。

其中

      

      

E_B＝0。

a₁是服役过程中加工时段的载荷一次系数，a₂是服役过程中加工时段的载荷二次系数，P_U为设备的空载功率，P_in(t)是某服役过程中加工时段的功率，其表达式为：t_M为设备加工某个零件的时间，t_U为设备空载时间。

加工设备当天的能效计算公式为进一步可以表达成：

      

其中Q_S为机床当天的启动次数，Q_U为机床当天的空载次数，Q_M为机床当天的加工零件数。

单个零件工序的加工效率

其中P_c(t)可以通过安装在设备主轴上的扭矩传感器获得：M_z(t)为测得的扭矩，n为主轴转速。

对于载荷一次系数a₁和载荷二次系数a₂的获取通过车间物联网信息架构获取相关运行参数建立线性回归方程，在相同主轴转速下制定切削用量不同的多个加工方案，测出多组P_in(t)与P_c(t)值建立含k个方程的方程组

      

进而建立线性回归方程

      

其中，x₁＝P_c，P_c＝(P_c1，…，P_ck)^T，故Y＝Xβ，其中

按式β＝(X′X)^-1X′Y求解，得到该主轴转速下的载荷系数a₁和a₂。同时在其他主轴转速下获取相应的载荷系数，并进行拟合得到a₁(n_i)、a₂(n_i)，其中n_i是设备主轴调节档数为i时的转速。结合上述，获取最终的离散机械加工设备的能效需要得知零件的加工时间t_M，由于零件加工转换所产生的空载时间t_U，设备的输出功率P_c(t)，服役过程中加工时段的载荷一次系数a₁和二次系数a₂等能效基础数据。

2：车间物联感知平台的搭建。

为了在工作环境恶劣的加工现场获取能效基础数据，可以搭建如图1所示的车间物联感知平台来获取相关数据，平台主要包括加工设备、RFID标签、手持式标签阅读器、RS485电缆、串口服务器，工业交换机、以太网电缆、扭矩传感器，智能扭矩仪、zigbee节点、zigbee中继器、zigbee协调器等组成。RFID标签采用无源磁铁式抗金属标签吸附在待加工零件上，每个加工设备配置一个手持式标签阅读器，并以独有IP地址通过无线局域网与数据库服务器相连，为了防止现场零件堆积在一起导致读取干扰，将手持式标签阅读器的读取距离设置为20cm，当某一零件被运送到加工设备机台时，操作人员用阅读器对零件上的标签进行读取，标签的天线接收阅读器发出的特定的电磁波信号，线圈会产生感应电流，从而标签开始工作把标签中的内容发送到阅读器中，阅读器对接收到的信息进行整合后，以WIFI形式向上位机反馈，上位机中的应用软件进而改变数据库中的零件的加工信息。为了获取加工设备耗电情况，每个加工设备在电源进线处安装一个智能电表，针对设备实际的工作电流选择电流比合适的电流互感器，互感器用开口式，避免安装所造成的拆线情况。智能电表采用Modbus通信协议，控制台计算机作为主站，智能电表作为从站，所有通讯指令均由主站发出，从站接收通讯指令，若判断是发给自己的，则作出相应的回应。主站可单独与从站通信，也能以广播方式和所有从站通信。如果单独通信，从站返回一消息作为回应，如果是以广播方式查询的，则不作任何回应。智能电表通过RS485双绞线连接多串口服务器，串口服务器另一端以TCP/IP协议接入到工业以太网中。每台加工设备安装扭矩传感器测量加工设备主轴的切削功率，扭矩传感器的测量数据经智能扭矩仪处理后通过Zigbee节点传输到Zigbee中继器，最后通过Zigbee协调器对扭矩传感器的数据进行汇合整理后传给控制台计算机，进而上传到数据库中。同时Zigbee协调器还负责网络的配置和管理，包括定义通信信道、网络标识符，配置网络文件，响应节点加入网络的请求和绑定请求，增强Zigbee自组网能力。

3：能效基础数据的获取。

表1：智能电表数据表格式

      

首先测定设备的空载功率P_U。为了使实验数据稳定，先将设备正常空转一段时间，再进行测量。由低速到高速，逐级统计智能电表的数据，在空载状态下，设备总功率P_in可以近似认为是空载功率P_U。根据数据库中的智能电表数据表中的设备电压U和设备电流I值，由P_U＝P·I计算出P_U(n₁)，P_U(n₂)…P_U(n_i)，其中P_U(n_i)表示在主轴转速为n_i时设备的空载功率。相对于在负载情况下的输出功率P_c(t)，P_U(n_i)之间的差异性不大，可以将作为加工设备的平均空载功率

扭矩传感器的采集周期设定为5s采集一次，采集的扭矩信号为频率信号。经过智能扭矩仪处理之后，频率信号转化成电信号，经其内部的放大器放大后送到A/D转换器，将最终的扭矩频率信号转换成数字信号。通过Zigbee节点发射模块，发送到控制台计算机。根据Zigbe节点地址与传感器ID及加工设备绑定表对数据进行处理分类。最终数据库中的扭矩传感器数据表格式如下所示：最终根据设备主轴扭矩M_z和设备主轴转速n求出设备当前的输出功率P_c(t)(即设备主轴的切削功率)。

表2：扭矩传感器数据表格式

      

表3：手持式阅读器数据表格式

      

手持式阅读器ID与IP地址绑定起来，将读取的数据通过无线WIFI方式传输到服务器，通过对IP地址进行解析，判断是哪一个阅读器传送过来的数据，进而判断是哪一台加工设备。同时为了确定零件在加工设备所进行的加工工序，在预备加工阶段，在数据库中将工序与设备ID绑定，因为一个零件在一个加工流程中在每种加工设备加工次数不会超过一次。所以根据零件号和设备ID号可以判断该零件正在进行的工序。为了计算每个零件的加工时间t_M，对阅读器进行如图2的***设置。这样后台服务器根据零件在某台加工设备上的开始加工时间t₁和结束加工时间t₂(由数据记录的***时间t可知)计算出加工时间t_M，同时根据设备上一个零件工序结束加工时间t₃和当前零件的开始加工时间计t₄算出设备空载时间t_U。

4：设备能效库和零件能效库的构建。

对于获取到的机床当日加工能效数据和零件加工能效数据建立相应的表格形式存储到数据库中，以便管理人员实时查看，并根据能效情况进行调度优化。机床能效数据表格形式如表4所示：

表4：加工设备能效数据表格式

      

字段名	数据类型	含义
			加工设备ID	Number	加工设备的辨识号
日期	Date	机床能效记录日期
			当日能效ψd	Number	机床当日能效
备注	Char	备注

同时为了对零件能效信息进行分析，建立零件的工序能效数据表格形式如表5所示：

表5：零件能效数据表格式

      

管理人员通过数据库后台查看机床和零件的能效数据表，并且自动对超限或异常的能效数据向管理人员发出警报，根据需求能效数据可以定制为图形或曲线形式方便对机床和零件的能效数据进行比较和跟踪。并在此基础上，建立能效数据库，管理人员在以后的加工排产中根据零件和机床的能效状况进行最优化加工安排。

Claims (10)

1.基于物联网的离散机械加工设备能效获取方法，其特征是：根据加工设备服役过程特点建立主传动***的能量模型：

E_in＝E_S+E_U+E_M+E_B

E_in为零件加工过程中，设备主传动***的输入能量，E_S为启动时段的能量消耗，E_U空载时段的能量消耗，E_M为零件加工时段的能量消耗，E_B为间停时段的能量消耗；

其中 $E_S={\∫}_0^{t_s}{P}_{\mathrm{in}}\left(t\right)\mathrm{dt};$

$E_U={\∫}_0^{t_U}{P}_{\mathrm{in}}\left(t\right)\mathrm{dt}=P_U\×t_U;$

$E_M=P_U\×t_M+a_1{\∫}_0^{t_M}{P}_c\left(t\right)\mathrm{dt}+a_2{\∫}_0^{t_M}{P}_c^2\left(t\right)\mathrm{dt}=P_{\mathrm{in}}\left(t\right)\×t_M;$

E_B＝0，

a₁是服役过程中加工时段的载荷一次系数，a₂是服役过程中加工时段的载荷二次系数，P_U为设备的空载功率，P_in(t)是某服役过程中加工时段的功率，其表达式为：t_M为设备加工某个零件的时间，t_U为设备空载时间。

2.如权利要求1所述的基于物联网的离散机械加工设备能效获取方法，其特征是：

加工设备当天的能效计算公式为可以表达成：

${\mathrm{\ψ}}_d=\frac{\underset{i=1}{\overset{Q_M}{\mathrm{\Σ}}}{\∫}_0^{t_M}{P}_c\left(t\right)\mathrm{dt}}{\underset{i=1}{\overset{Q_S}{\mathrm{\Σ}}}{E}_{\mathrm{Si}}+\underset{i=1}{\overset{Q_U}{\mathrm{\Σ}}}(P_{\mathrm{Ui}}\×t_{\mathrm{Ui}})+\underset{i=1}{\overset{Q_M}{\mathrm{\Σ}}}[P_{\mathrm{Ui}}\×t_{\mathrm{Mi}}+a_1{\∫}_0^{t_{\mathrm{Mi}}}{P}_c\left(t\right)\mathrm{dt}+a_2{\∫}_0^{t_{\mathrm{Mi}}}{P}_c^2\left(t\right)\mathrm{dt}]}$

其中Q_S为机床当天的启动次数，Q_U为机床当天的空载次数，Q_M为机床当天的加工零件数；

单个零件工序的加工效率 ${\mathrm{\ψ}}_e=\frac{{\∫}_0^{t_M}{P}_c\left(t\right)\mathrm{dt}}{P_U\×t_M+a_1{\∫}_0^{t_M}{P}_c\left(t\right)\mathrm{dt}+a_2{\∫}_0^{t_M}{P}_c^2\left(t\right)\mathrm{dt}+P_U\×t_U}$

其中P_c(t)通过安装在设备主轴上的扭矩传感器获得：M_z(t)为测得的扭矩，n为主轴转速；

对于载荷一次系数a₁和载荷二次系数a₂的获取通过车间物联网信息架构建立线性回归方程，在相同主轴转速下制定切削用量不同的多个加工方案，测出多组P_in(t)与P_c(t)值建立含k个方程的方程组

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{in}1}-P_U=a_1{P}_{c1}+a_2{P}_{c1}^2\\ .\\ .\\ .\\ P_{\mathrm{ink}}-P_U=a_1{P}_{\mathrm{ck}}+a_2{P}_{\mathrm{ck}}^2\end{array}\right.$

进而建立线性回归方程

$\hat{y}={\widehat{\mathrm{\β}}}_1{x}_1+{\widehat{\mathrm{\β}}}_2{x}_2$

其中， $\hat{y}=P_{\mathrm{in}}-P_U,$ ${\widehat{\mathrm{\β}}}_1=a_1,$ x₁＝P_c，P_c＝(P_c1，…，P_ck)^T， $\widehat{{\mathrm{\β}}_2}=a_2,$ $x_1=P_c^2,$ $P_c^2={(P_{c1}^2,...,P_{\mathrm{ck}}^2)}^T,$ 故Y＝Xβ，其中 $Y=\left(\begin{array}{c}{P}_{\mathrm{in}1}-P_U\\ .\\ .\\ .\\ P_{\mathrm{ink}}-P_U\end{array}\right),$ $X=\left(\begin{array}{cc}{P}_{c1}& P_{c1}^2\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ P_{\mathrm{ck}}& P_{\mathrm{ck}}^2\end{array}\right),$ $\mathrm{\β}=\left(\begin{array}{c}{a}_1\\ a_2\end{array}\right),$

按式β＝(X′X)^-1X′Y求解，得到该主轴转速下的载荷系数a₁和a₂，同时在其他主轴转速下获取相应的载荷系数，并进行拟合得到a₁(n_i)、a₂(n_i)，其中n_i是设备主轴调节档数为i时的转速。

3.基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其特征是，包括：RFID标签、手持式标签阅读器、串口服务器、工业交换机、控制台计算机、扭矩传感器，智能扭矩仪、zigbee节点、zigbee中继器、zigbee协调器；所述工业交换机分别连接串口服务器、控制台计算机、数据库服务器和应用服务器，组成局域网；所述RFID标签采用无源磁铁式抗金属标签，吸附在待加工零件上，每个加工设备配置一个手持式标签阅读器，并具有独有的IP地址；当零件被运送到加工设备机台时，操作人员用手持式标签阅读器对零件上的RFID标签进行读取，并以WIFI形式发送信息到数据库服务器和应用服务器，进而改变数据库中零件的加工信息；

在每台加工设备的电源进线处安装一个智能电表，智能电表采用Modbus通信协议，控制台计算机作为主站，智能电表作为从站，所有通讯指令均由主站发出，从站接收通讯指令，若判断是发给自己的，则做出相应的回应；智能电表通过RS485双绞线连接串口服务器，串口服务器以TCP/IP协议接入局域网；

每台加工设备安装扭矩传感器测量加工设备主轴的切削功率，扭矩传感器连接智能扭矩仪再连接Zigbee节点，扭矩传感器的测量数据经智能扭矩仪处理后通过Zigbee节点传输到Zigbee中继器，再通过Zigbee协调器对扭矩传感器的数据进行汇合整理后传给控制台计算机，进而上传到数据库中。

4.如权利要求3所述的基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其特征是：作为主站的控制台计算机可单独与作为从站的智能电表通信，也能以广播方式和所有从站通信；如果单独通信，从站返回一消息作为回应，如果是以广播方式查询的，则不作任何回应。

5.如权利要求3所述的基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其特征是：所述智能电表的数据表包括：智能电表的辨识号、加工设备的辨识号、采集数据时的***时间、加工设备电压U、加工设备电流I；首先测定加工设备的空载功率P_U，由低速到高速，逐级统计智能电表的数据，在空载状态下，设备总功率P_n近似认为是空载功率P_U；根据数据库中的智能电表数据表中的加工设备电压U和加工设备电流I值，由P_U＝P·I计算出P_U(n₁)，P_U(n₂)…P_U(n_i)，其中P_U(n_i)表示在主轴转速为n_i时设备的空载功率，将作为加工设备的平均空载功率

6.如权利要求3所述的基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其特征是：所述扭矩传感器的数据表包括：传感器的辨识号、加工设备的辨识号、采集数据时的***时间、加工设备当前的主轴扭矩、加工设备当前的主轴转速；根据主轴扭矩和主轴转速求出加工设备当前的输出功率P_c(t)，即设备主轴的切削功率。

7.如权利要求3所述的基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其特征是：所述手持式阅读器的数据表包括：阅读器的辨识号、加工设备的辨识号、零件上吸附的标签辨识号、零件辨识号、采集数据时的***时间、零件的加工方向，所述零件的加工方向用奇数表示开始加工，用偶数表示加工完成。

8.如权利要求7所述的基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其特征是：阅读器的辨识号与IP地址绑定起来，将读取的数据通过无线WIFI方式传输到数据库服务器和应用服务器，通过对IP地址进行解析，判断是哪一个阅读器传送过来的数据，进而判断是哪一台加工设备。

9.如权利要求7所述的基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其特征是：在预备加工阶段，在数据库中将工序与加工设备的辨识号绑定，根据零件辨识号和加工设备的辨识号能够判断该零件正在进行的工序。

10.如权利要求7所述的基于物联网的离散机械加工设备能效获取***，其特征是：根据零件在某台加工设备上的开始加工时间和结束加工时间计算出加工时间t_M，同时根据上一个零件工序结束加工时间和当前零件的开始加工时间计算出设备空载时间t_U。