[发明专利]一种数字孪生驱动的工件加工能耗预测及优化方法

说明书

本发明公开一种数字孪生驱动的工件加工能耗预测及优化方法，属于加工系统能耗预测领域，首先，刀具对刀开始工作时，从刀具起始位置起实时计算功率消耗，同时提取加工工件三维特征，采集功率消耗数据、刀具受力数据、刀具与加工工件接触端的温度最大值数据、加工过程的电流值数据和电压值数据，接着，根据提取的加工工件三维特征构建加工工件实时三维模型，将加工工件实时三维模型与工件原始设计的三维模型进行一致性校验，根据校验结果和相关数据调整加工工艺参数，然后，实时计算调整后的功率消耗，根据调整后的功率消耗，生成对应的加工工艺参数的迭代优化策略。本发明方法能够显著提高工件加工能耗监控和预测的精度。

技术领域

本发明属于加工系统能耗预测领域，更具体地，涉及一种数字孪生驱动的工件加工能耗预测及优化方法。

背景技术

数字孪生(Digital Twin，DT)以数字化的方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，促进物理世界与信息世界的交互与融合，为物理实体增加或扩展新的能力。

当前制造业的能耗一直是能源消耗的主要方面，机加工系统的能耗在能耗方面一直居于主导地位。随着环境问题的越发突出，降低能源消耗是所有制造业的重要任务。降低能耗的首要方面就是对能耗进行实时的监测和采集，对能耗数据进行评估后才能制定具体的降低能耗策略。如果能制定一种基于数字化的能耗监测和优化方法，对工件加工过程进行能耗监测和预测，则可以大幅度降低生产过程中的能耗，从而达到绿色制造、绿色生活。

因此，基于数字孪生技术，针对数控机床工件加工过程，提出一种数字孪生驱动的工件加工过程能耗预测方法是非常有意义的，这样的方法能够解决数控机床工件加工过程中无法准确测量工件加工能耗的问题，最终能提高数控机床工件加工的能耗测量和预测效率。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明基于数字孪生理论，对数控机床工件加工过程的能耗问题，提出一种数字孪生驱动的工件加工过程能耗预测及优化方法。本发明方法通过迭代优化实现了数控机床工件加工能耗的降低，并解决了数控机床工件加工过程中无法准确预测工件加工能耗的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种数字孪生驱动的工件加工能耗预测及优化方法，首先，刀具对刀开始工作时，从刀具起始位置起实时计算功率消耗，同时提取加工工件三维特征，采集功率消耗数据、刀具受力数据、刀具与加工工件接触端的温度最大值数据、加工过程的电流值数据和电压值数据，接着，根据提取的加工工件三维特征构建加工工件实时三维模型，将加工工件实时三维模型与工件原始设计的三维模型进行一致性校验，根据校验结果和刀具受力数据、刀具与加工工件接触端的温度最大值数据，调整加工工艺参数，加工工艺参数包括刀具转速和进给量，然后，实时计算调整后的功率消耗，根据调整后的功率消耗，生成对应的加工工艺参数的迭代优化策略。

进一步的，其具体包括如下步骤：

S1：安装传感器系统并进行调试，待传感器系统能正常工作后，启动中央处理器系统，开启状态监测系统，其中，传感器系统包括功率传感器、CCD传感器、压力传感器、温度传感器、电流传感器和电压传感器，

S2：开启加工系统，将待加工工件设置在夹具中，刀具对刀，正式开始加工，

S3：从刀具起始位置起实时计算功率消耗，同时提取加工工件三维特征，采集功率消耗数据、刀具受力数据、刀具与加工工件接触端的温度最大值数据、加工过程的电流值数据和电压值数据，

S4：将功率消耗数据、刀具受力数据、刀具与加工工件接触端的温度最大值数据、加工过程的电流值数据和电压值数据传递给中央处理器系统的OPC UA服务器进行处理，

S5：OPC UA服务器处理后的各类数据通过数据映射到数据库系统中的本地数据库，再由本地数据库实时进行数据云端存储，