智能算法驱动的机械制造能耗精益管控系统研发与应用
摘要
针对机械制造车间能耗监测滞后、参数优化依赖经验、生产与用能协同不足等行业痛点,本文研发一套智
能算法驱动的能耗精益管控系统。通过部署工业级传感网络采集多维度数据,构建“短期预测-异常诊断-动态优
化”三级智能算法体系,结合数字孪生技术实现物理系统与虚拟模型的实时联动。以3类典型机械制造场景为验证
对象,结果表明:系统可使设备单位产品能耗降低12.8%-27.3%,能耗异常响应时间缩短至2分钟内,投资回收期控
制在5-10个月。该系统实现了能耗管控从“事后统计”向“事前预测、事中控制”的转变,为机械制造业绿色转型
提供可落地的技术方案。
能算法驱动的能耗精益管控系统。通过部署工业级传感网络采集多维度数据,构建“短期预测-异常诊断-动态优
化”三级智能算法体系,结合数字孪生技术实现物理系统与虚拟模型的实时联动。以3类典型机械制造场景为验证
对象,结果表明:系统可使设备单位产品能耗降低12.8%-27.3%,能耗异常响应时间缩短至2分钟内,投资回收期控
制在5-10个月。该系统实现了能耗管控从“事后统计”向“事前预测、事中控制”的转变,为机械制造业绿色转型
提供可落地的技术方案。
关键词
智能算法;机械制造;能耗管控;数字孪生;精益生产
全文:
PDF参考
[1]张军,李建国,王浩.机械加工车间能耗预测的
混合深度学习模型[J].机械工程学报,2023,59(8):
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[2]刘敏,赵伟,陈晓峰.数字孪生驱动的机械制造
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[3]王建华,孙丽,周明.改进NSGA-III算法在机械
加工参数优化中的应用[J].中国机械工程,2023,34(15):
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