数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法

发布时间：2021-01-18 07:58

　　针对传统的能耗预测模型预测精度较低、泛化性差的问题,提出一种数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法。通过分析数控车床的能耗特性,揭示各时段元动作与能耗的关联关系;提出车削元动作及能耗数据的获取方法,并通过元动作状态对数控车床状态进行判断;使用高斯过程回归构建以元动作状态作为输入的数控车削能耗预测模型,实现数据驱动的数控车削加工能耗动态预测。最后,对比3种拟合算法,验证高斯过程回归算法的优越性,并通过比较理论模型和基于元动作的数据模型,以加工某轴类工件为例,验证该方法的有效性。 

【文章来源】：中国机械工程. 2020,31(21)北大核心

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

数控车削加工元动作组成

数控车床加工零件时的每一步加工动作均由元动作组成,各加工动作能耗也受各元动作的影响,因此,对不同时段的元动作组成和能耗进行分析,有利于建立更加精确合理的能耗模型。数控车削加工的切削动作与功率曲线分别见图2与图3。图3 功率曲线图

功率曲线图

【参考文献】：
期刊论文
[1]数据驱动的车削和钻削加工能耗预测[J]. 吕景祥,唐任仲,郑军.  计算机集成制造系统. 2020(08)
[2]大数据驱动的智能制造[J]. 张洁,汪俊亮,吕佑龙,鲍劲松.  中国机械工程. 2019(02)
[3]面向节能高效需求的数控加工系统多目标优化模型[J]. 鄢威,张华,江志刚,马峰.  中国机械工程. 2018(21)
[4]面向能量效率的数控铣削加工参数多目标优化模型[J]. 李聪波,朱岩涛,李丽,陈行政.  机械工程学报. 2016(21)



本文编号：2984586