★ 寧夏蔚來新材料技術研究院有限公司 馬坤

關鍵詞：電氣自動控制；綠色制造；模型預測控制；數字孿生；能耗優化

在綠色制造與“雙碳”戰略背景下，制造業節能減排需求日益緊迫，尤其在新能源汽車關鍵零部件加工中，電氣控制系統不僅承載著高頻動態功率管理任務，還需同時滿足加工質量與設備熱穩定性等多重約束[1]。傳統節能方法難以適應耦合復雜、響應高速的智能制造場景，亟需構建具備動態感知、預測調節與多能流協同能力的新型控制架構。本文以電機殼體加工產線為研究對象，系統分析了其節能控制需求與負載特性，設計并驗證了一套多層協同、預測驅動的能耗優化控制系統，探索了綠色制造系統的智能化節能路徑[2]。

1   節能需求分析

在綠色制造背景下，新能源汽車電機殼體加工產線對電氣自動控制系統提出了精準高效的節能控制需求。典型工藝如變速切削、變頻冷卻與再生制動使系統能耗呈現高頻脈沖與周期階躍的疊加特性，形成了復雜的動態負載。與此同時，工藝質量硬約束（如表面粗糙度Ra≤0.8μm）和熱安全要求（刀具溫度、母線電壓等）顯著壓縮了可調節空間，限制了傳統節能策略的適用性[3]。因此，控制系統需具備對工藝擾動的快速響應能力，并在耦合條件下動態尋優，以實現節能與質量的同步保障。本節通過能耗邊界不等式與耦合模型的構建，明確了控制系統設計的可行域和調控限制，為后續優化目標函數設定與控制策略建模提供了理論基礎與邊界條件。

2    電氣自動控制系統節能控制策略與實現架構

2.1   分層協同節能控制框架

針對新能源汽車電機殼體產線在節能、質量與熱安全等多目標約束下的需求， 構建如圖1所示的三層協同節能控制框架，包括工藝層、控制層與執行層。工藝層每200ms基于切削力、溫度和粗糙度，調用耦合矩陣M輸出參考參數 n*、vf*、Qcool*。控制層采用模型預測控制（Model Predictive Control， MPC）算法，以10ms為周期，預測Np=5步內功率軌跡，并求解如式（1）所示二次規劃目標函數：

其中， Ploss,k為第k步的預測有功功率損耗， Pref,k為目標功率參考值， Δuk為控制增量向量， Q、R分別為輸出誤差與控制增量的權重矩陣， Nc=3為控制時域長度。執行層通過伺服與變頻系統在50μs內完成響應，并實時調節IGBT邏輯， 實現再生能量高效回饋。三層通過OPC UA同步，構建閉環控制鏈。

圖1 分層協同節能控制框架圖

2.2   基于數字孿生的能耗預測與超前調節

為實現加工過程的能耗動態優化，本研究構建了基于物理產線的高保真數字孿生系統，作為預測與控制的核心[4]。系統集成電流、熱像、振動等多源數據采集設備，采樣頻率分別達100kHz、30Hz和50kHz。所有數據經OPC UA傳輸至邊緣節點，形成時間對齊的輸入向量，如式（2）所示：

其中， Ia、Ib、Ic分別表示主軸伺服系統三相電流（單位：A），Ttool和 Twork分別表示刀具與工件表面溫度（單位：°C）， ax、ay表示主軸在兩個正交方向上的振動加速度（單位： m/s2 )。基于該向量訓練三層LSTM網絡，預測未來10s內的有功功率序列，提前識別能耗峰值趨勢，可為控制策略提供先導調節依據。

2.3   再生能量雙向回饋與儲能協同管理

為解決傳統再生制動中存在的響應滯后與能量浪費問題， 本研究在綠色產線的變頻器直流母線側部署了超級電容與磷酸鐵鋰電池構成的混合儲能系統[5]。超級電容模組（48V）響應時間小于10ms，吸收瞬時能量；電池模塊（400V） 用于中長期能量緩沖。系統采用“母線電壓滑模控制+SOC自平衡”雙策略。滑模控制以母線參考電壓Vdc_ref=750 V為設定值，設計滑模面如式（3）所示：

其中， e=Vdc_ref?Vdc為母線電壓誤差， k為滑模增益。該控制用于動態調節DC/DC變換器占空比，確保母線電壓穩定。與此同時，  SOC調節遵循模糊規則：當SOC>85%時，能量優先轉移至電池；當SOC<60%時，以超級電容輸出為主，實現時間尺度上的能流解耦與功率平衡，有效支撐了系統穩定運行。

3   節能控制效果評估與優化路徑

3.1   實驗平臺與測試方案

本研究依托新能源汽車電機殼體綠色產線，搭建節能控制驗證平臺。該平臺核心設備包括Yaskawa GA700變頻器、Siemens S120伺服系統、Keysight PA4000功率分析儀、FLIR A700熱像儀及自研MES網關。系統通過OPC UA與MQTT協議采集主軸與冷卻泵三相電參量、溫度場及G代碼等數據， 統一寫入InfluxDB，采樣精度達1ms。實驗采用“常規控制”與“節能控制”雙工況對比方案，分別對應固定參數+制動電阻與三層協同控制+混合儲能策略。測試在相同環境、工件條件下連續運行8小時，加工216件產品，確保數據具備統計意義。邊界條件包括主軸轉速2800r/min、進給速率≤1200mm/min、冷卻泵壓力0.45 MPa、母線電壓波動±5V、Ra≤0.8μm、單件能耗≤0.65kWh。所有信號經低通濾波處理后用于分析。

3.2   能耗與質量綜合結果分析

經過五階巴特沃斯濾波和異常值剔除后，該測試共獲得216件樣本的能耗與質量指標數據。在節能控制策略下，系統單件能耗平均值降至0.528kWh，較常規工況降低18.7%；再生能量回收量由0.92kJ提升至1.17kJ，回收率提升約27%；表面粗糙度Ra均值為0.76μm，未超過0.8μm工藝限制，表明節能控制未影響加工質量穩定性。如表1所示，系統單位能耗標準差下降42%，系統運行一致性顯著增強；再生回饋效率由65%提高至92%， 每日節電量約為52kWh； 同時， 刀具最高溫度下降8 °C，有助于降低熱磨損并延長刀具壽命。綜合來看，本文所提出的三層協同控制框架在保障工藝精度的前提下，實現了能耗優化和再生能量高效利用，為綠色制造系統構建提供了可復制、可推廣的技術路徑。

表1 綜合性能指標對比表

3.3   閉環優化與未來推廣路徑

基于216件樣本的測試數據，本研究構建了“能耗-質量-成本”三維雷達圖以定位剩余優化潛力。雷達圖顯示冷卻泵電耗在總能耗中占比仍達18%，且其運行時段與主軸切削載荷耦合度不足，存在12%的冗余流量。為此，本研究提出了在下一階段引入邊緣計算節點，通過部署輕量化神經網絡模型對刀具溫度進行5s級預測，實現冷卻泵按需變頻：當預測溫度低于185°C閾值時，泵轉速自動下調至額定值的55%，預計可再降能耗0.04kWh/件。推廣路徑采用“模塊化復制-參數自學習”策略：首先將電機殼體產線驗證的三層協同框架封裝為標準化APP，包含MPC、混合儲能管理與數字孿生接口；其次在整廠部署時通過OPC UA自動掃描設備節點，利用遷移學習將原有模型權重適配至新機床，減少80%現場調參時間；最終建立云端反饋環路，持續收集各產線能效數據并迭代模型，形成閉環優化生態，為綠色制造工藝的規模應用提供可復制、可擴展的技術路線。

4   結語

本文針對綠色制造場景下復雜動態工況與節能控制耦合難題，提出了一種基于工藝-控制-執行三層結構的協同控制體系，并結合模型預測、數字孿生與儲能管理等關鍵技術實現了對能耗與質量的動態雙向保障。實證結果表明，該系統顯著降低了能耗、提升了能效一致性，并具備良好復制性與推廣潛力。未來可通過邊緣智能預測與云端閉環優化持續提升系統性能，助力綠色制造工藝向標準化、智能化方向演進，構建可持續的節能控制解決方案。

作者簡介：

馬   坤（1982-），男，寧夏隆德人，中級工程師，學士，現就職于寧夏蔚來新材料技術研究院有限公司，主要從事工程價值優化、全周期技術咨詢與中深層地巖熱技術的推廣及應用工作。

參考文獻：

[1] 王耀南, 江一鳴, 姜嬌, 等. 機器人感知與控制關鍵技術及其智能制造應用[J]. 自動化博覽, 2023, 40 (10) : 50 - 66.

[2] 吳科. 特種設備電氣自動化技術的優化與發展[J]. 機械與電子控制工程, 2024, 6 (9) : 79 - 81.

[3] 劉俊. 綠色智能工廠建設系統集成新模式[J]. 電氣時代, 2025, (1) : 34 - 36.

[4] 唐飄逸. 電氣工程及其自動化的智能化技術應用[J]. 現代制造技術與裝備, 2023, 59 (8) : 178 - 180.

[5] 孔慶波. 工程機械電氣設備自動化技術分析[J]. 現代制造技術與裝備, 2024, 60 (3) : 183 - 185.

摘自《自動化博覽》2026年4月刊