能耗模型（精选7篇）
能耗模型 篇1
清华大学建筑学院林波荣教授认为发展绿色建筑不能只依靠绿色建筑评价体系,而应从建筑设计源头抓起。数据表明,建筑节能40%的潜力来自于建筑方案初期的规划设计阶段,因此方案设计阶段的低能耗设计是绿色建筑的基础与关键。很多专家提出应利用数据库与模型系统的手段,及时为设计人员提供建筑参照的数据样本与参数,科学优化绿色建筑的发展路径。本文基于此进行不同热工分区以及建筑类型进行设计模型的模拟与探讨,为当地设计部位提供基本的低能耗理论指导。
1.低能耗设计模型建立的必要性
1.1便捷简易性
设计模型的建立可以为进行绿色建筑与低能耗建筑的设计人员提供最便利的参数与理论指导。由于绿色建筑的系统性,设计师需要对建筑能耗的影响因素及其规律有一定的认知,才能在设计前期对相类似的建筑设计与运行能耗进行与判断,达到技术与艺术的完美统一与协调。而建筑的相同性是违背建筑设计初衷的,因此需要建立设计模型,对建筑设计过程中与能耗相关的因素进行模拟分析,建筑模型从理论上替代了实测数据的繁琐与庞杂,可以通过层次分析的方法将不同气候区域与不同建筑类型进行简化。为后期设计的深入提供指导性与便利性,也为方案的变化性提供可调整的空间,简化工作难度,提高工作效率。避免后期由于方案调整,带来不同专业联动问题,甚至导致方案进行颠覆性设计。
1.2广泛指导性
随着绿色建筑设计过程延伸,多专业的渗透协同以及方案的深入,应有大量相同区域、相同建筑的测试数据支撑进行分析与整合。当前我国的建筑节能与绿色建筑的数据库与模型系统处于刚刚建立阶段,建筑基础数据缺乏,无法全面与及时为设计人员提供不同气候分区各类建筑参照的数据样本与参数。可再生能源能耗监测数据系统也处于在建状态,相当一部分建筑类型运行数据也只有部分城市在检测。建筑是属于人员流动的公共场所,测试数据的有效性与使用者数量、使用要求、进出次数等使用过程中不确定因素有直接关系,因此数据库的建设是一个长期的过程。数据资料的缺失以及不完全的数据的架构现在都是阻滞绿色建筑发展的一个重要因素。设计阶段模型分析研究的理论具有广泛性,可以在数据库匮乏的情况下为更多的绿色建筑设计提供指导。
2.方案阶段能耗影响因素
我国的绿色建筑提倡节地、节水、节材、节能和环境保护的四节一环保原则,对于建筑师来说,方案阶段影响建筑能耗变化的因素主要涉及四个方面:空间布局、围护结构、采光遮阳、可再生能源。基于此建立建筑模型对能耗影响因素进行分析与整理,形成建筑设计基础数据与能耗变化规律,为建筑师提供影响建筑能耗的定量数据与定性说明,为绿色建筑降低基础能耗奠定良性基础。
为了更明确说明影响因素对建筑方案的影响,本文根据规范拟定6000㎡办公建筑,单层平面1200㎡,设定位置为天津地区,通过designbuilder模拟对所列内容进行分项说明。
2.1空间布局
绿色建筑设计的首要步骤是通过空间布局最大化利用自然资源,降低建筑自身能耗。建筑的空间布局除受功能制约外,还受到建筑朝向、建筑内部中庭、层高、体型系数的影响。在规范中规定建筑应按最佳朝向进行布局,通过笔者利用气象数据分析软件weather Tool软件和能耗模拟软件designbuilder对寒冷地区多个城市办公建筑模型进行计算,发现采光效果最佳朝向不为能耗最低朝向,因此需要不同地区进行进一步分析与模拟。
余琼《办公建筑中庭形体参数对自然采光影响评价》通过软件分析得出寒冷地区中庭的布局降低能耗效果明显,因此设计阶段中庭的形状、位置对建筑能耗有着重要的关系。
建筑的体型系数表明在建筑设计中建筑的外形越简单,通过墙体散失热量越少。但对建筑设计美学而言,单调的外观有可能影响人们视觉审美,因此通过建筑模型探讨建筑体型系数与建筑形体变化的规律,对建筑师把握建筑设计的低能耗与提升美学效果起到双赢性指导作用。自80年代初期开始,业内人士对建筑体型系数与能耗关系一直进行分析研究,由于侧重点与方法的不同,对体型系数与建筑能耗的影响有一些分歧。笔者通过designbuilder软件对寒冷地区办公建筑模型进行模拟,通过整理(表1)可以发现长方形建筑在长宽比2:1-4:1区间呈现正增长趋势,工字型与椭圆形等形体体型系数较大但建筑能耗却不高,由此可得出体型系数只是判断能耗的标准之一,还应根据建筑长宽比以及平面形式进行判断。
水平式 垂直式 综合式 百叶式1 | 遮阳类型示意图来源:http://image.so.com/i?src=360pic_normal&q=遮阳
2.2围护结构
建筑的能耗构成主要包括制冷、采暖、照明能耗等,在采暖能耗中约20%~50%是由外围护结构传热所消耗的,可见围护结构保温性能对于降低能耗的作用至关重要。有关资料显示,上海市机关办公楼的建筑能耗密度为139kwh/㎡·年,深圳为117kwh/㎡·年,美国纽约为66kwh/㎡·年。由此看出建筑围护结构耗能具有下降潜力。建筑模型应模拟不同传热系数形成的墙体与建筑能耗的关系,特别是透明与非透明围护结构之间的窗墙比与能耗的关系。笔者通过模拟计算得出窗墙比不同的建筑类型与不同的朝向窗墙比有合理的区间,因此建筑立面效果与窗墙比的关系影响较大。
2.3采光与遮阳
自然光线具有价廉、显色性好、环保健康的特点,自古以来建筑利用自然光降低能耗,减少能源的使用,门窗洞口采光是最为直接利用自然光利用方式。采暖季节,洞口加大增强采光效果,但散失热量较多,易造成眩光;洞口过小,夏季通风不利、采光不佳,带来电能耗增高。由此可以看出窗与墙的比例关系具有明显的双面性,因此合理的窗墙比对于直接使用自然化能源,降低建筑能耗有着重要的意义。
建筑师常利用凹窗、外廊、阳台、挑檐进行外观美化处理,只要对窗产生一定的影响就相当于固定遮阳设施,遮阳设施可调整室内温度与光照强度,防止眩光并改善室内空间的照明质量。建筑的固定遮阳措施共有四种类型(图1),笔者对办公建筑模型进行四种固定遮阳构件与能耗的关系分析,得出南向应首选综合遮阳与水平遮阳形式,不宜百叶遮阳形式;东侧的窗与幕墙首选水平遮阳形式,其次为综合遮阳;正西侧首选百叶与综合遮阳形式,如有角度偏转,可采用综合遮阳与垂直遮阳;由此看出遮阳的不同方式与建筑的不同朝向有着较大的关系,建筑师在造型时可遵循建筑模型提供的理论与数据与建筑节能统筹考虑。
2.4利用再生能源
可再生能源是绿色建筑的主要供能方式,与一次性化石能源相比具有储备丰富、无环境污染、清洁安全等特点。空间布局、围护结构与采光遮阳三种方式是建筑如何降低能耗,而再生能源是增加能源供给,除光热与光电设施可以在建筑外观体现外,其他种类均为其他专业后期渗透。现阶段绿色建筑常以被动式建筑的形式体现,如能将能源的供给形式源端如和建筑的外观可以巧妙的结合,达到建筑与能源一体化设计程度,使得建筑在技术与艺术相得益彰,也达到绿色建筑的最终目的。建筑设计模型可以对太阳能的合理位置与角度进行计算与模拟,提供当地合理的光热与光电设施的位置与角度,为绿色建筑方案阶段提供参数指导。
3.整合优化
建筑作为一个整体,每一个组成部分都对建筑能耗产生关联性影响,为避免单一因素的过度强调造成建筑能耗的偏差与失误,需剥离出建筑能耗的影响因素,进行不同结构层面综合性的模拟与分析,模拟时采用一个因素为变量,其他为定量的模拟方式,分析不同情况下的变化规律。因为模型包含的信息量较大,通过模拟可以得出建筑不同因素的变化情况以及最低能耗的建筑模式,建筑师在设计过程中可梳理规律性参数,通过发散性思维将降低能耗的手段与建筑系统的整体性协调,随着方案的深入,不断调整、矫正艺术与技术的矛盾与冲突,使二者合理组合并达到整体效能的最优化,在符合绿色建筑方案能耗最优的合理性情况下达到建筑的美学效果。
4.结语
我国现阶段绿色建筑的设计过程通过需要绿建咨询师进行咨询,环节的过分复杂,容易使得绿色建筑的设计与实施出现偏差与失误,因此建筑师掌握绿色建筑的设计能耗要领是必要而迫切的。
建筑模型影响因素的提出是为设定建筑模型简化步骤,梳理相关数据达到去繁就简的目的。其建立是为更多的设计人员提供低能耗设计的基础框架信息,让设计人员在技术的指引下进行绿色设计,充分发挥设计院阶段降低建筑能耗的便利与优势。同时建立不同类型的建筑模型可迅速补充当前我国低能耗建筑设计的起步需要参照的数据库,降低实测数据数量与类型,减轻实测数据的难度与广度。希望大力推广不同类型、不同区域绿色建筑设计模型进行数据模拟,为后期绿色建筑设计健康发展提供数据支撑与理论支持。
参考文献
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福建省高校建筑能耗预测模型研究 篇2
随着福建省高校事业的发展,校园建筑能耗总量呈现不断增长的趋势。采用科学有效的方法对校园建筑能耗进行预测,不仅有助于掌握能耗的增长趋势,为学校制定未来的能源规划及能源管理策略提供基础依据,并且有利于对建筑能耗水平进行科学地评价,促进福建省高校节约型校园的建设。
1 研究方法
1.1 能耗预测方法的选择
校园建筑的耗能与多个因素有关,常用的预测方法有:时间序列法、人工神经网络算法和多元统计分析。
时间序列法是利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法。这种方法的理论上没有考虑系统的发展不仅有连续性的特点,而且又是复杂多样的,有时的预测结果并不一定与发展规律完全一致。人工神经网络是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。人工神经网络虽然有计算速度高、容错能力大、适于求解难以求得规律的问题以及和现代多门学科紧密结合的优点,但难以精确分析各项指标,体系结构通用性差,不宜用来求解用数字计算机可以解决的问题。
多元统计分析是统计学的一个重要分支,以概率论和数理统计的理论为基础,是研究数据搜集、整理、分析的一门学问。利用统计学和数学方法,将隐含在样本数据中的重要信息集中提炼出来,掌握系统的本质特征,分析系统中的内在规律,利用多元分析中不同的方法,还可以对研究对象进行分类和简化。
本文选取多元统计分析的方法对福建省农林大学的能耗数据进行分析预测。
1.2 能耗预测分析方案
由于校园建筑功能、规模、人员密度和设备运行情况的不同,能耗高低相差很大。在样本数量有限的情况下,建立一个适用于所有建筑的能耗预测模型难度较大。因此,对校园建筑进行分类,并各自建立模型,可以提高模型的预测精度。
本文首先采用相关分析的方法,挑选出与建筑能耗水平关系较为密切的影响因子,组合成一项综合指标,再以综合指标的大小对样本进行聚类分析,采用SPSS专业软件进行统计分析。得到几个层次的建筑群,最后对各建筑群分别建立能耗预测模型。
1.3 样本来源及指标的选择
研究的样本来源于一所高校的建筑能耗统计及能源审计。选取2010年50栋建筑的原始数据和信息作为研究基础,并采用相关定量方法对信息进行量化处理与研究。
用于评价校园建筑能耗水平的一个重要指标就是年耗电量,文中选择这一指标作为研究的目标对象,分析不同因素对其的影响。
在大量实际调研的基础上,考虑指标构成的综合性、代表性、可比性、简洁性以及可获得性,避免数据指标信息的重叠交叉,选择建筑类型(x1)、竣工时间(x2)、建筑面积(x3)、层数(x4)、常驻人数(x5)、空调区域面积(x6)和照明功率(x7)7个指标作为影响校园建筑耗能量的因素,进行考查。各指标数值设置如表1所示。
2 基于多元统计分析的高校建筑能耗预测
2.1 相关性分析
建筑单位面积能耗是本文预测分析的目标变量,如果直接用于建筑分层,不利于模型建立后应用于实际的预测分析。因此使用相关分析,提取出与建筑能耗有关的指标组成综合指标,作为样本的分类依据。
对不同类型的变量应采用不同的相关系数来度量,常用的相关系数主要有Pearson简单相关系数、Spearman等级相关系数和Kendallτ相关系数等。这里采用Pearson简单相关系数,其计算公式为:
相关性分析的结构如表2所示。在给定置信水平α=0.01的条件下,建筑类型(x1)、建筑面积(x3)的t检验值的相伴概率小于置信水平,且其Pearson简单相关系数均大于0.5,可以认为其关系与建筑总耗电量(y）的关系较为紧密。且3个变量与建筑总耗电量的相关系数均为正值,具有同增同减性。
假设预测建筑与样本建筑具有相同的均值和标准差,对x1、x2、x3进行标准化处理,并建立代替建筑总能耗作为分层回归分析依据的综合指标z为:
计算得到50个样本的综合指标如表3所示。
2.2 聚类分析
聚类分析(Cluster Analysis)又称群分析,是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。聚类分析按其分类方法又分为系统聚类法、动态聚类法等。系统聚类法分析也称为分层聚类法(Hierarchical Cluster),它是聚类分析中应用最常用的一种方法。但当样本数量较大时,使用聚类的计算速度比较慢,且精度太高,而动态聚类法就会显得方便、适用。选择动态聚类法对建筑样本进行聚类分析,得到不同层次的样本小类后,对各小类进行回归分析。
考虑到后期需进行回归分析,每类的样本数量不应过小,因此选择人为地将样本分为2类,以保证回归的精度。
将样本分为2类的迭代过程及最终结果,如表4所示。可以看出随着迭代次数的增加,类别聚核的变化越来越小,只用了3次就以达到收敛。最终两聚核之间的距离为1.67,分类较为明显。最终形成的分类中第1类有28个样本,第2类有22个样本,2类的样本数量均达到回归分析的要求。
分类后的方差分析表如表5所示。从表5中看出,分类后的z指标不同类别间差异显著性F检验的伴随系数趋近于0,差异性显著,说明把50个样品分成2类较为合理。
最后,得到的分类情况如表6所示。
对分类的结果进行统计汇总,如表7所示。可以看出,分类1中的建筑大都是建于各个时期规模较小的建筑,其能耗总量也较低;分类2中的建筑集中建设于2000年以后,建筑规模大,能耗较高。根据这样的情况,命名分类1为低能耗建筑群,分类2为高能耗建筑群。
2.3 回归分析
回归分析主要研究客观事物变量间的统计关系,它是建立在对客观事物进行大量试验和观察的基础上,用来寻找隐藏在不确定现象中的统计规律性的统计方法。
文中选择建筑年耗电量作为因变量y。选择了7个指标作为影响y的因素进行分析,这7个指标称为自变量。线性回归模型可表示为:
在聚类分析的基础上进行逐步回归分析,得到低能耗建筑群和高能耗建筑群的能耗回归模型分别为:
2个模型的拟合优度检验如表8所示。低能耗建筑群能耗回归模型的相关系数R=0.639,高能耗建筑群回归模型的相关系数R=0.820,2个模型的拟合都可基本满足要求。
回归系数的显著性检验如表9所示。低能耗建筑群回归模型中自变量系数t检验值为2.849和2.597;高能耗建筑群的则分别为-2.595、4.698和3.402;其相伴概率均小于0.05,说明各自变量变化确实能较好地反映因变量的变化,自变量与因变量的线性关系明显。
欲使能耗回归模型准确有效地运用于日后的预测,除了满足显著性检验外,还应满足在回归分析的基本假定。2个回归模型的残差分布如图1所示。从图1中可以看出:低能耗建筑群标准化残差的正态曲线的均值为1.35×10-16,标准差为0.926;高能耗建筑群化残差的正态曲线的均值为3.45×10-16,标准差为0.816;2类建筑的残差分布均接近正态曲线,基本满足随机误差项正态分布的假设理论,模型拟合效果比较好。
3 模型检验
以另外26栋建筑作为检验样本,根据聚类分析的结果,可以看到建筑按其z检验值的大小可以分为高能耗建筑群和低能耗建筑群,高能耗建筑群z检验值的中位数为-0.875,低能耗建筑群z检验值的中位数为0.91。以两者的中间值z0=0.0175作为分界点,z检验值高于这一值的建筑按高能耗建筑进行回归分析,z检验值低于这一值的建筑按低能耗建筑进行回归分析。预测得到的能耗值和实际能耗值的对比如图2所示。从图中可以看出,高能耗建筑实际值和预测值之间的误差为11.26%,低能耗建筑实际值和预测值之间的误差为11.77%,可以认为预测结果能较好拟合实际情况,模型较为准确、有效。
4 结论
通过相关分析,构建了代替总能耗作为建筑分类依据的综合指标:z=0.703x1+0.15×10-3x3-4.36。根据各样品的z指标,将总样本分为了2个小类,通过汇总分析发现:第一个小类中的建筑的能耗和规模都较小,因此命名为低能耗建筑群;另一个小类中建筑的能耗和规模较大,命名为高能耗建筑群。
以建筑年总能耗为因变量,建筑类型(x1)、竣工时间(x2)、建筑面积(x3)、层数(x4)、常驻人数(x5)、空调区域面积(x6)和照明功率(x7)7个指标为自变量,基于多元线性回归的相关理论和方法,分别建立了2类建筑群的能耗预测模型y高=212718.072x1+59.059x3-7342.044x7-851202.148和y低=9.373x3+37326.478x4-130584.244,并验证了模型的有效性。
以26栋建筑作为检验样本,对通过模型计算的能耗预测值与实际值进行对比,发现模型能够较好反应实际情况,具有一定的实际应用价值。
参考文献
[1]尹亮亮.基于能耗调研的天津某高校节能潜力分析和能耗预测[D].天津:天津大学,2010.
[2]中国科学院数学研究所数理统计组.回归分析方法[M].北京:科学出版社,1972.
能耗模型 篇3
由于温室效应和雾霾现象对人们生活的影响日益严重,减少碳排放正日益成为全世界最为关注的话题。2008年,我国CO2排放量占世界排放总量的21.8%,已成为世界上排放CO2最多的国家。中国统计年鉴[1]显示,2012年中国能源消费达361 732万吨标准煤,CO2排放量达到79 541万吨。能源消费直接导致了碳排放,因而减少能源消费、提高能量利用率成为减少碳排放的主要突破口。在能源消费市场,制造业无疑占据了极大的比重,2012年我国制造业能耗占据全国能源消费总量比重超过50%。我国制造行业机床保有量世界第一,有800万台左右。若每台机床额定功率平均为10kW,我国机床装备总的额定功率为8000万kW,是三峡水电站总装机容量2250万kW的3倍多[2]。
机械加工行业能耗巨大,但是能量效率却十分低下,在节能减排上存在巨大的潜力和广阔的空间。Detmair等[3]的研究表 明,在简单铣 削过程中,仅有25%的能量用于切削工艺过程,其他75%的能量都被“浪费”在铣床及其辅助设备之上。Gutowski等[4]的铣削实验数据显示:一条自动化生产线能 量效率甚 至只有14.8%。Abele等[5]通过研究证实,在一个车削系统中,输入电能的65%被机床本身消耗,而车削工艺仅消耗输入电能的5%。
建立完善、精确的机床系统加工过程能量模型,不仅可以明确加工过程机床系统的能量源分布,指导设计者在改进机床系统设计方案的过程中采用更加完善的设计策略和更加节能的组件,而且有助于使用者选择恰当的机床型号,设计合理的加工工艺,设置高效的切削参数。一个精确的机床系统加工过程能量模型可以在机床系统能量输入和能量效率两个方面节省能源。研究机床系统加工过程能量模型,对机械加工制造业节能具有重要意义,已经成为当前研究的热点。
单位体积能耗(specific energy consumption,SEC)是指去除单位体积材料时的能量消耗,它是表征系统能量效率的重要参数。对于机床系统而言,由于去除材料的切削功率就是机床的有效输出,因此SEC既体现了输入功率Pi的能量利用率,也表征了输入功率Pi转移到工件中的能量转化率。本文以数控车床为平台,从机床系统的输入功率Pi着手,力图更加全面地分析车床系统能量流向,寻找输入功率Pi与切削参数、材料去除率之间的联系,构建精确的输入功率Pi的函数。在此基础之上,建立了完善的车床系统加工过程单位体积能耗SEC模型,为下一步工艺过程 优化、切削参数选取奠定基础。
1 研究背景
机床系统SEC即去除单位体积金属材料时机床系统消耗的能量,Li等[6]认为SEC可以表示如下:
在稳定切削阶段,式(1)可以表示为
式中,Q为加工过程能耗;V为加工过程去除的金属材料体积;ηMRR为材料去除率 (material removal rate,MRR),即单位时间内去除的金属材料体积。
对于外圆车削过程有如下关系:
式中,f为进给量,mm/r;ap为切削深度,mm;vc为切削速率,m/min。
对于稳定切削过程,建立单位体积能耗模型的难点在于构建精确的机床系统输入功率Pi模型。由于车床系统本身结构的复杂性,以及刀具磨损、切削环境温度改变造成的切削过程动态性,使得机床系统输入功率Pi建模变得十分困难,至今仍然没有一个公认的、准确的Pi模型。
传统上,机床系统稳定切削阶段的输入功率Pi模型均由Gutowski等在文献[4]中所提出的模型发展而来。文献[4]通过大量实验证实输入功率Pi可分为两个部分:固定功率和可变功率。其中可变功率与材料去除率之间存在正比例的函数关系。输入功率Pi表达式为
式中,P0为机床系统待机功率,W;k为常数,J/mm3。
Gutowski等[4]认为P0是由机床系统结构特性决定的,它消耗在机床系统的控制、冷却、润滑、照明等辅助设备中,对同一机床是固定值。待机功率P0在多数机床系统中甚至超过输入功率Pi的60%,Li等[7]通过综合分析6类数控机床的待机功率P0,得出图1所示的待机功率P0分解图。参数k则是由工艺、刀具、零件材料、机床特性决定的常数。Gutowski等[4]认为ηMRR是决定机 床输入功率Pi的主要变量,其单位为mm3/s。
然而,近年来一些学者通过研究发现,材料去除率并不是决定机床系统可变功率的唯一变量。陈宁[8]通过实验发现,在同一实验条件下,即使材料去除率相同,机床系统的输入功率Pi也不一样。Li等[9]的实验数据也证实了上述观 点。显然,Gutowski等[4]所提出的 机床系统 输入功率Pi一次函数模型仅仅是从实验采集的功率数据通过数学方法拟合得到,并没有严谨的理论基础。
此后,学者们开始尝试从机床系统能量流向的角度来建立输入功率Pi的模型。机床系统的加工过程是一个能量传递与转化的过程,这个过程包含能量的输入、存储或释放、损耗和输出(图2)。机床系统的输入能量即电能,其输入功率Pi可以由电气柜上的测点实时测量得到。存储或释放的能量Es即电机的电磁势能、机械系统的动能,在稳定切削阶段机床系统存储或释放的能量基本保持不变。损耗功率 ΔP由4个部分组成:与机床工作状态无关的待机功率P0,用于支撑外围辅助设备的运转,使机床系统保持预备状态;与电机工作状态和载荷情况密切相关、机理复杂的电机电损PLe[10],该部分能量转化为铁芯和绕组的焦耳热;与加工过程切削要素相关的机械损耗Pmec,该部分能量在传动链上被转换成热能;与切削载荷相关的附加载荷损耗Padd,该部分能量被消耗在传动系统的摩擦发热、振动及噪声上。机床系统的输出能量则被用来使切屑发生形变并从工件表面被移除,其功率即切削功率Pc。
按照机床系统能量守恒的原理,机床系统输入功率Pi可以表达为
在稳定切削过程中,机床系统的存储或释放的能量基本保持不变:
所以,稳定切削阶段机床系统的输入功率
2 理论建模
数控车床系统切削过程可大致分为以下几个步骤:开机运行—主轴启动(空转阶段)—进给启动(空切阶段)—切削—进给停止—主轴停转—停机。数控车床系统的工作状态可以从它的功率曲线分辨。图3是CK60数控车床典型切削过程功率曲线图。
由图3可以看出,车床系统空切阶段机械损耗功率Pmec包含两个部分:主传动系统机械损耗Pspindle和进给传动系统机械损耗Pfeed,即
主轴启动后车床系统进入空转阶段,输入功率Pi即为空转功率Pidle。空转功率Pidle一部分消耗于待机功率P0,另一部分损失在车床的主传动系统中。Li等[9]将主传动系统机械损耗表达为主轴转速的一次函数:
式中,n为主轴转速,r/min;k1、b为主电机功率系数。
Li等[9]将式(9)应用于机床系统输入功率Pi建模中,使得模型精度有了较大的提升。Li等[6]通过实验证实按照主轴转速n的一次函数拟合机床主传动系统机械损耗,仍可以保证较高的精度。刘飞等[11]通过理论推导证实机床机械系统主传动环节的机械损耗大致可以分为两个部分:与角速度成正比的库仑摩擦损耗,与角速度的平方成正比的黏性摩擦损耗。库仑摩擦损耗又可以进一步分成两部分:与载荷无关的非载荷库仑摩擦损耗,与载荷相关的附加载荷功率损耗。即
式中,Mom为主传动系统等效摩擦力矩;Bm为主传动系统等效黏性阻尼系数;ω 为主电机角速度。
对于空切阶段,主轴载荷为零,与之相关的附加载荷也为零。由此,空切阶段车床主传动系统机械损耗可表达为主轴转速n的二次函数:
式中,a1、b1为车床主传动系统功率损耗系数。
车床系统空转功率
当进给系统启动之后,车床系统进入空切阶段。由图3可以看到车床系统输入功率Pi有小幅增加。这是因为车床进给系统开启之后,进给传动链上造成了机械损耗,但是该部分损耗所占输入功率Pi的比重较小。部分文献认为该部分功率损耗可以忽略不计,Li等[9]建立机床系统输入功率Pi的模型时,忽略了进给系统功率损耗。然而,He等[12]通过实验证实,车削过程中进给系统能量损耗超过车床系统能耗总量的5%,这证明进给系统机械损耗是不可忽略的。刘飞等[11]指出,对于进给系统有电机单独驱动的机床,其进给系统机械损耗与主传动系统机械损耗并无本质区别。因此,进给系统机械损耗为
式中,vf为进给速度,mm/min;a2、b2为进给传 动系统功率损耗系数。
周丹等[10]指出,电机的电损功率PLe包含复杂的内容:铁芯损耗PFe,定/转子铜耗PCu以及杂散损耗Pfs。电机的电损功率PLe与其本身的工作状态、电机输出 轴载荷密 切相关。 电损功率PLe由于其发生机理的复杂性而难于用切削参数来精确建模预测。而且,因其本身数值不大,在车床系统输入功率Pi中所占比例较小,在理论建模中通常忽略不计。但在实际回归建模中,由于电机处于机械系统传动链的源头,故电机的电损功率PLe可以由机械系统传动损耗二次拟合产生的常数项作一定程度的补偿。
由此,可以得出车床系统空切阶段功率为
当车床系统进入稳定切削阶段,输入功率Pi一部分流向车床系统待机功率P0,一部分损耗在车床机械传动系统中发热与产生振动,一部分消耗在电机的铁芯、绕组中产生焦耳热,剩余部分则作为切削功率Pc转移到了工件和切屑中。
切削功率Pc既是机床系统的能耗中的 “有功部分”,又在机床系统输入功率Pi中占据了较大比重,长期以来一直是输入功率Pi建模的焦点。传统上,学者们采用切削力Fc来评估机床的切削功率,即
式中,Fc为切削力。
获取切削力Fc的方法较多,Armarego等[13]采用指数型经验模型建立了Fc与工艺参数的大致关系,Oxley[14]通过对垂直车削模型的理论分析阐明了Fc与工艺参数之间较为准确的函数。近年来又发展起来应用神经网络预测Fc[15]等诸多新方法。Li等[6]结合刀具技术说明提出切削力系数形式的切削力计算方法:
式中,kc为切削力系数;Ac为切削面面积。
该方法为Gutowski等[4]所提出的功率模型提供了理论支持,因此可得切削功率Pc的计算公式如下:
当车床系统进入稳定切削阶段,损耗在主传动系统中的附加载荷功率损耗Padd不再为零,而是与切削功率Pc相关的函数。刘飞等[16]指出附加载荷损耗功率Padd可用切削功率Pc的一次函数或者二次函数模拟。Diaz等[17]通过实验验证了机床系统输入功率Pi分离出空切功率Pair之后的剩余功率(切削功率Pc与附加载荷功率损耗Padd之和)与材料去除率ηMRR之间存在二次函数关系。由此证实了附加载荷功率损耗Padd的计算公式为
式中,a3、b3分别为车床主传动系统载荷功率损耗系数。
综合上述分析,可得数控车床系统在稳定运转阶段的输入功率Pi表达式如下:
其中,k1、k2为载荷功 率系数,k1= (1+a3)kc,k2=b3k2c。因此,数控车床系统稳定切削阶段单位体积能耗SEC模型为
3 实验验证
本实验以荆州荷花机床厂CK60数控车床为平台,进行中碳钢棒料的外圆车削实验,在完成车削工艺的过程中采集机床系统输入功率Pi数据,通过多元非线性回归分析计算上述模型待定参数。实验中采用YT15硬质合金直头半精车刀,在外形尺寸为ф50mm×400mm的45号钢棒料表面车削外圆。实验所需要测得的车削过程中数控车床系统输入功率Pi,由布置在车床系统电气柜总线上的WB9128-1型功率传感器采集。
CK60数控车床主轴转速分高低两个挡位,主传动系统对应两条传动链,本次实验采用高速挡进行。棒料装夹及切削如图4所示。WB9128-1功率传感器安装在机床电源总线上,功率信号输出选用数字模式。采样频率设定为20Hz,采集到的RS485信号经转 换器直接 输入PC机。PC机获取16进制数字 量功率数 据后,通过MATLAB软件进行分析计算。功率采集接线方式如图5所示。
为了不失偏颇地考察各个切削参数对输入功率Pi的影响,笔者将各车削参数分别分为3个不同水平(表1),以组合正交试验方案。
在外圆车削过程中,随着实验的进行,棒料的直径d不断缩小。为了保证车削速度vc不变的实验条件,转速n将逐渐变大,其大小由下式决定:
因此,在编写数控车床NC代码时,车床系统的主轴转速n在每一组实验中都有所不同。表2为正交车削实验参数表。
由车床系 统的空转 功率Pidle计算公式 式(12),结合表2实验所采集的功率数据,可分离出主传动系统机械损耗Pspindle:
表3给出了主轴转速n与主传动系统机械损耗功率Pspindle的对应关系。
现已知车床主传动系统机械损耗Pspindle与主轴转速n存在二次函数关系,通过对表3数据进行二次拟合即可得到主传动系统机械损耗Pspindle的计算公式:
车床主传动系统机械损耗Pspindle与主轴转速n的二次拟合关系如图6所示。由图6可以看出,通过拟合得到的曲线二次趋势并不明显,因此,许多文献中将之表达为一次函数关系。本文从机械损耗的理论出发,力图建立更加精确的能量模型,因此仍采用二次型的主传动系统机械损耗模型。
同理,车床进给传动系统机械损耗Pfeed为空切功率Pair与空转功率Pidle之差。依据此功率关系,结合表2实验数据,即可分离得到车床进给传动系统机械损耗Pfeed与进给系统速度vf之间的对应关系,如表4所示。
与车床主传动系统机械损耗Pspindle一样,已知进给系统机械损耗Pfeed与进给速度vf之间存在二次函数关系,通过二次拟合即可求得进给传动系统机械损耗Pfeed:
综合上述分析,可求得数控车床系统在空切阶段的功率Pair的估算公式:
通过理论分 析可知,主传动系 统机械损 耗Pspindle和进给传动系统机械损耗Pfeed仅与主轴转速n和进给速度vf二次相关,不应包含常数项。但是实测数据通过二次拟合的结果都显示出了大小不可忽略的常数项,空切功率Pair中包含的二次拟合的常数项之和甚至达到33.57W。这是由于以电机为动力源的传动链上的功率损耗不仅包含了传动系统的机械损耗,还应包含电机的电损功率PLe。电损功率PLe难于由切削参数直接建模得到,因而用传动系统整体能耗二次函数建模产生的常数项来作一定程度的补偿,以此矫正系统误差、提高模型精度。
当车床系统进入稳定切削阶段时,切削载荷不仅会消耗车床系统的切削功率Pc,还会造成主传动系统机械传动部分的附加载荷损耗Padd。在缺少专业设备直接测量车床系统切削功率Pc的准确数值的条件下,切削功率Pc与由其所引起的附加载荷功率损耗Padd难于分离。现已知附加载荷功率损耗Padd是切削功率Pc的二次函数,将切削功率Pc与附加载荷功率损耗Padd视为整体,即可将其表达为材料去除率ηMRR的二次函数。
通过实验数据分离出的车床系 统切削功 率Pc与附加载荷功率损耗Padd之和与对应的材料去除率ηMRR之间的对应关系如表5所示。经二次拟合即可得到切削功率Pc与附加载荷功率损耗Padd之和的计算公式:
其中,常数项19.16W是指由附加载荷引起的机床主电机电损功率补偿值,二次拟合关系如图7所示。
至此,即可建立数控车床系统在稳定运转阶段的输入功率Pi的模型:
则数控车床系统稳定切削阶段单位体积能耗模型为
4 模型对比分析
按照上述分析方法,即可建模得到数控车床系统稳定切削阶段输入功率Pi的估算公式。与实测加工过程的功率数据进行对比分析,结果显示,该模型所预 测的输入 功率Pi具有较高 的精度。
车床输入功率的实测值与模型预测值的对比结果如表6所示。经对比分析可以发现,本文提出的预测模型对数控车床系统稳定切削阶段的输入功率Pi的预测精度最高可达99.43%,平均精度也达到了98.59%。此外,该模型能较为准确地分辨出车床系统的待机功率P0、主传动系统机械损耗Pspindle、进给传动系统机械损耗Pfeed,以及切削功率Pc和由此引 起的附加 载荷功率 损耗Padd。由于各能耗分支的独立性和数控车床运行状态的阶段性,本文提出的Pi模型不仅适用于车床系统稳定切削阶段输入功率的评估,同样适用于车床系统稳定的待机阶段、空转阶段和空切阶段。该模型理论基础健全,能量走向清晰,对预测机械加工全过程能量消耗、改进工艺过程、优化切削参数、监控车床系统工作状态具有很好的指导意义。
由本文实验采集的功率数据,根据Gutowski等[4]提出的模型,可以得出相应的输入功率Pi估算公式:
Li等[9]在考虑了机床系统主传动系统机械损耗之后,提出了改进的机床系统输入功率Pi模型。结合本文实验采集的功率数据,经过多元线性回归可以得出Li等[9]提出的输入功率估算公式Pi如下:
分析上述拟合公式式(29)、式(30)发现,Gutowski等[4]提出的模型仅是依据实验数据经数学拟合得到,不仅拟合误差大,而且根据拟合公式无法体现车床系统的任何参数特征。Li等[9]所提出的模型在Gutowski等[4]的模型基础上作了重大改进,预测精度大幅提高,且能够比较准确地体现车床系统在稳定切削阶段的能量流向,但是该模型忽略了进给系统的功率损耗与附加载荷功率损耗,且该模型仅适用于数控车床系统稳定切削阶段,对车床系统空转、空切功率的预测精度较低。
在表7中,模型1为式(27)拟合所得模型,模型2和模型3分别为式(29)、式(30)拟合所得模型。由表7可以看出,本文提出的改进型功率模型显示出更高的精确性,平均误差仅1.41%,低于文献[4]中的15.91%和文献[9]中的2.79%。而且在拟合优度和残差上,本文所提出的模型均显著优于模型2和模型3。
基于上述理论分析与实验对比,可知本文所提改进型数控车床系统输入功率Pi模型不仅在理论基础上清晰完整,而且预测精度有显著提高。因此,在此改进型车床系统输入功率模型基础上,进一步发展可得到数控车床系统稳定切削阶段单位体积能耗SEC模型。精确的SEC模型将在以能耗为目标的切削参数优化中起到关键作用。
5 结语
能耗模型 篇4
关键词：可视化建模,模型构造,面向对象,XML
1 引言
企业能源消耗系统建模与仿真软件(简称EEC Mod&Sim)是用C#在.NET平台上开发的以模糊Petri网为理论基础的流程模拟软件。依据文献[1],在EEC Mod&Sim中用模糊变迁表示各能耗活动,用模糊库所表示能耗活动相应的原料和成品的仓库,模糊库所中的标记数表示原料和成品的数量,相应的供需关系用结点间的连线表示,连线的连接强度表示从起点到终点运输原料或成品时的损耗率。EEC Mod&Sim通过将企业能耗过程映射为模糊高级Petri网的形式来建立可视化能耗过程模型。
针对上述基本理论,本文主要从软件设计与实现的角度,详细给出了该可视化能耗过程模型构造器的实现。全文共包括两大部分,第一部分主要描述了模型构造器的总体设计框架,第二部分分别从建模元素类结构的设计,模型的图层表现以及模型XML保存的角度,详细介绍了其关键开发技术。
2 模型构造器的总体设计框架
由于能耗系统包含错综复杂的能源传输管网结构、动态多变的能耗过程、相对固定的能耗设备配置结构等多种具有一定结构化的子系统。从可视化建模的需求出发,充分发挥视图模型的可视化描述优势,遵循面向对象的分层模块化设计方法,给出软件的整体框架及所提供的建模功能模块,如图1所示。
可视化的拖拉式建模方式是能耗系统模型设计器的首选,用户界面的图层表现是其实现的关键。EEC Mod&Sim的可视化建模为用户提供了建立能耗过程模型所需要的各类基本元素,主要包括:能耗活动(原子型和抽象型)、能源仓库、逻辑控制、能源传输管道,以及状态或消息流六个建模元素构成。这里,能耗设备的能源输入与输出关系体现了消耗系统潜在的能源约束关系和动力学特性,是能耗系统的核心,该建模元素将与设备模型辨识模块相关联。而原子型能耗设备是指该能耗活动没有子模型,而抽象型能耗活动是指该能耗活动为嵌套型能耗活动。能源仓库主要用来存放能耗过程中的能源物质或非能源物质以及产品等。状态或消息位置主要用来反映能源消耗系统中各设备的工作状态或贯穿于能耗过程中的消息,而逻辑控制则主要用来控制状态的变化或消息的传递,体现一些离散型的操作动作,比如设备的启、停操作等。能源传输管道作为连接弧,用于连接能源仓库与能耗设备,体现能源在传输管网中的流动,而状态流则用于连接状态或消息位置与逻辑控制,体现消息或状态的传递过程。
模型构造主要实现建模元素的属性设置,并完成能耗系统模型的定义。它支持能耗过程模型的构造、能耗设备模型的配置、能源传输管网模型的构造,并可以导入资源信息对相关能源或物料进行描述。通过严格定义各类组成元素的属性特征,扩展模型语义,从而提高了模型元素的描述能力。
EEC Mod&Sim对系统模型的保存采用XML的形式化语义描述方式。将模型所含语义信息进行描述:一种是基本网结构所表示的事件间的并发关系,另一种是各网元素及其约束所表示的语义信息。这样,有利于系统的封装与对外接口的统一,从而提高软件的标准化与兼容性。XML文档的反向解析,即为模型的读取,从形式化语义描述转换为软件内部的图形化描述,便于用户对能耗系统模型的编辑与修改。
3 EEC Mod&Sim模型构造器实现的关键技术
3.1 建模元素的类结构设计
EEC Mod&Sim模型构造器的核心思想是用表层设计器构造流程图,将图中的建模元素映射到内部可处理的数据结构。以便下一步的仿真算法对模型进行遍历,并在遍历过程中触发活动,在活动代码处理完成后对节点数据进行修改,循环遍历,直到仿真结束。因此设计和合理的类结构关系和数据结构是关键之一。
1)底层类设计
根据模糊Petri网理论,EEC Mod&Sim模型元素抽象型能耗活动、原子型能耗设备(能耗活动)、能源仓库、逻辑控制、能源传输管道,以及状态或消息流六大类,程序中设计了一个基类作为PetriElement,包含各类的共有属性(如ID和Name属性),其他所有类(ConsumEquipCs,InfoStreamCs,TriggerCs,EnergyStoreCs,DiscreteConsumCs,EnergyStream)从这个基类中派生,每个类都包括各自的属性和读取方法。
以EnergyStoreCs类为例:它对应了petri网中的库所。除去从基类中继承的ID和Names等属性,库所作为存储资源的场所,有容量(Capacity),当前值(Token)属性,并进一步扩展了时延,表达公式等属性。同时库所对应一组访问属性的行为,如:ReadProperty(),SetProperty()。
2)表层类设计
表层类作为用户和程序的交互层,要具有建模工具栏上的图标表现功能,并要记录各个建模元素的拓扑结构,同时实例化对应建模元素底层类对象。以EnergyStoreStructCs类为例,属性包括图形对象(image),能源名称(name),能耗状态(state),底层类对象(energyStoreCs),图形位置信息对象(port,Port是程序中设计用来记录图形元素间拓扑结构的类,在下一节阐述)。方法包括读取图形位置(getPort()),获取前后图标(getNextItem())等。
3)图形元素间的拓扑结构表示
EEC Mod&Sim中元素间的关系实质是有向图连接:将图元定义为一个cell,每个cell可以是一个顶点(vertex)或者边(edge)。顶点有邻接的顶点,它们通过边相联系,边联接的两个端点称为目标和源。为了更方便描述,程序中构造了Port(节点)类,用来记录坐标位置和建模元素的ID。每一条边有两个Port对象,用来记录目标节点和源节点。而一个活动可以有多个分支,即顶点(vertex)可以与多条边(edge)相连,于是每个顶点设计一个Arraylist动态记录连接到顶点的Port对象。
图2是一个连接示意图,包括两个顶点(ConsumEquip,EnergyStore)和一条边(EnergyStream),能源从能源仓库流向能耗设备。
下面的代码为ConsumEquip顶点建立port对象:
下面对代码构建了EnergyStream中的port对象:
这样的数据结构使得转移与活动的关系变得简洁明了。当元素移动时,元素port的坐标信息被修改,同时边通过setSoucePor和setTargetPort方法修改坐标信息,从而使连接边随着元素移动。上图之间的数据结构可以用图3来表示:
3.2 模型的图层表现
EEC_Mod&Sim模型构造器在元素的可视化表示上,利用了.NET框架提供的GDI+应用程序编程接口(API)。它是Windows Graphics Device Interface(GDI)的高级实现。通过使用GDI+,可以创建图形、将图形图像作为对象操作。以下步骤和代码说明了程序中主要的图形操作:
1)定义一个ResourceManager对象,管理程序中的图像资源,代码如下:
ResourceManager resource=null;//图像资源管理器
resource=new ResourceManager(typeof(Resource1));//Resource1是新建的资源文件,包含建模元素的图形元素。
2)当触发工具栏按钮Active事件时,通过图像资源管理器创建相应工具栏的图形对象到相应的表层类,代码如下:
itemImage=(Image)(resource.GetObject("Discrete_Place1"));//通过资源名称,设置资源图片
3)调用DrawImage()函数以呈现图像,调用.DrawLine()函数绘制连接线段。
Graphics.DrawImage(itemImage,itemPosition);//在相应控件上绘制图像
Graphics.DrawLine(pen,startPoint,endPoint);//绘制图箭头
4)需要删除图像时调用dispose()方法。
Graphics.Dispose();
3.3 用xml格式器保存读取模型数据
一个能耗系统基本上都由一定数量的子系统构成,因此描述整个能耗系统需要建立多个视图模型。考虑到多个视图模型下各建模元素的ID重名,寻求良好的互操作性和可读性,采用“序列化(Serialization)”和“反序列化”(Deserialization)的XML格式器保存和读取模型。
在程序中定义了一个用来保存数据的SaveData类和读取数据的ReadData类,限于篇幅,只列出保存和读取的部分代码:
系统最终实现如图4所示。模型设计器的左侧是导航窗口,通过一个树型结构描述过程的属性以及资源模型等信息。主窗口是用户进行建模活动的主要区域,建立能耗过程模型及能耗设备模型及能源传输管网等的配置信息。最后EEC Mod&Sim模型构造器输出包括模型所有信息的xml文件。
4 结束语
如今,图形化的建模方式是用户界面的首选。EEC Mod&Sim模型构造器在.NET平台下开发,设计了简明直观的用户界面,具有良好的操作性,可以详细描述能耗系统的属性,并为下一步的仿真提供了可操作的数据结构。
参考文献
[1]马福民,王坚.面向企业能源消耗过程的模糊Petri网模型研究[J].计算机集成制造系统,2007,13(9).
[2]王科奋,王坚.JGraph在RRFlo工作流模型设计器中的应用[J].制造业自动化,2005,27(11).
[3]蔡志林.Petri网建模[D].长沙理工大学硕士学位论文,2005.
[4]丁彩虹.Petri网建模工具的面向对象设计[J].系统工程与电子技术,2000,22(8).
能耗模型 篇5
煤矿救灾机器人担负着深入灾区进行探测救灾的任务,其续航能 力直接关 系到进入 灾区的深 度[1,2]。而机器人的续航能力与其电池容量及能量消耗方式紧密相关。煤矿灾后环境不同于实验室环境,复杂性高,突发性强,可能会出现碎石、沙土、煤泥、积水等,在一定程度上会影响机器人前进[3,4,5,6,7,8,9]。
目前国内外能耗模型研究主要是针对电动汽车或设备传动系统开展的,针对机器人尤其是煤矿救灾机器人的能耗模型几乎没有研究者涉及。有少数研究者在对机器人电源管理系统的研究中提到能耗效率问题[10],但仅仅是根据机器人机械机构给出一个整体效率的估算值,未对能耗效率的影响因素进行分析。本文将对典型环境中机器人的运动情况进行分析,建立机器人能耗模型,并运用该模型对某单位开发的CUMT-5号煤矿救灾机器人进行分析, 以求得其续航能力与其他影响因素之间的关系。
1 机器人行走阻力分析
CUMT-5号煤矿救灾机器人采用履带行走机构,具有较好的越障性能。针对煤矿中的非特定地面环境,将地面分为硬质路面和软质路面2种类型, 对机器人在该2种地面上匀速运动及启动、转向时的阻力进行分析。
1.1 硬质路面上的阻力
硬质路面在外界受力情况下不发生变形。机器人履带在硬质路面上运动时,可认为路面不发生变形,履带发生变形,履带变形滞后引起的能量损失导致产生滚动阻力。
履带滚动阻力系数为
式中:Fx为履带滚动阻力;G为履带垂直载荷,即机器人的重力。
滚动阻力系数与路面性质、履带材料有关,不同土质路面的滚动阻力系数[11]见表1。
机器人在硬质路面上运动时的阻力为
1.2 软质路面上的纵向阻力
机器人履带在坚硬路面上纵向运动时的纵向阻力,是履带接触地面的突出部分(履带齿、筋等)与地面之间的滑动摩擦力。纵向阻力与接地履带的法向负荷、摩擦因数等有关。机器人在软质路面上运动时会发生沉陷,根据贝克的压力-沉陷关系,履带压力p与沉陷量z的关系为
式中:b为履带的宽度;kc为路面的黏附模量;kφ为路面的摩擦模量;n为沉陷指数。
履带沉陷导致产生纵向阻力。对于垂直压力均匀分布的刚性履带,按照贝克的平板模型,其沉陷量为[12]
式中:l为履带的长度。
软质路面参数[10]见表2。
履带压力使软质路面形成宽b、长l、深z0的车辙,如在水平方向拖动履带,需克服纵向阻力Fc,当拖动距离为l时,阻力所消耗的功Fcl应与压实土壤达到式(4)所示沉陷量所消耗的功相当,即
因此纵向阻力为
由式(6)可知,在软质路面上,机器人履带的纵向阻力与履带垂直载荷、路 面性质、履带板结构等有关。
1.3 启动阻力
机器人在启动过程中,需要克服其加速运动时的惯性力,即加速阻力。设机器人质量为m,机器人启动加速度为a,则加速阻力为
1.4 转向阻力
履带转向时受到的阻力包括履带与地面的摩擦阻力、履带侧 面剪切土 壤的阻力 等,阻力的合 力为Ft。对于沉陷量较小的履带,Ft主要为摩擦阻力。
当履带接地长度l与履带宽度b之比λ>5时, 通过对履带与地面相互作用的各单元面积上摩擦阻力沿纵 轴线积分,可得到双 履带转弯 摩擦阻力 矩为[13]
当λ<5时,履带的转弯摩擦阻力矩近似为
可见,履带与地面的摩擦阻力矩取决于履带滚动阻力系数和履带垂直载荷,与对地面的压力、运动速度无关。履带转向阻力为
式中:R为转向半径。
2 机器人综合能耗分析
结合煤矿灾后环境,提取混凝土和煤泥2种路面对机器人的能耗进行计算。机器人在2种路面上运动时的阻力计算公式见表3(取f=0.05)。针对煤泥路面,没有查阅到相关的路面参数,因此计算时使用含水38%的沙壤土参数。
机器人在不同的地面环境下受到的阻力不同。机器人的牵引力必须大于或等于地面的阻力,机器人才能移动,即
式中:F为机器人牵引力;fz为地面阻力。
机器人的牵引力来自于电动机,经过传动机构传递到履带。因此,机器人的牵引力可表示为
式中:u为电动机减速器减速比;Td为电动机输出扭矩;ηx为机器人行走机构效率;r为驱动轮半径。
将式(12)代入式(11)可得
由式(13)可得电动机最小输出力矩。根据电动机输出电流和输出力矩的关系,可得到机器人的最小输出电流。电动机电流和力矩曲线可通过查阅电动机参数得到。
3 机器人续航能力分析
机器人的续航能力取决于机器人有多少能量用于机器人行走。在机器人运动过程中,由于地形和环境的限制,机器人需要不断地启动、停止和转向, 真正用于机器人前进的能量较少。通常情况下,机器人运动过程可分为加速、匀速和转向3个过程。针对机器人在运动过程中匀速、加速运行时间所占的比例,目前尚没有相关资料进行说明。分析机器人的运动过程后发现,在相同道路情况下,机器人加速过程对机器人的行程影响较小,匀速运行的时间和速度决定了机器人的行程。假定机器人消耗的能量中有1/n0(n0≥2,n∈N)消耗在机器人匀速运行中,得机器人的速度v和行程s为
式中:U为电池电压;i为电池输出电流;η为机器人综合能量效率;Cn为电池电量。
由式(14)可看出,影响机器人运行速度的参数为电池输出电流、机器人综合能量效率以及地面阻力,电池电压为恒定值。影响机器人行程的参数为电池电量、机器人综合能量效率、匀速运行的能耗比以及地面阻力。在路面环境相同的情况下,增大电池容量、提高机器人综合能量效率、增加机器人匀速行走的能耗比是提高机 器人行程的主要方法。其中,增大电池容量会加大电池 质量,增加地面的阻力,从而增加机器人电流的消耗。本文引入机器人比能量的概念,其为机器人电池能量UCn与机器人重力G的比值,用来衡量机器人的能量密度。
设机器人比能量为k,机器人行程可表示为
机器人在不同路面情况下的运行距离公式见表4。
由表4可看出,在混凝土路面上,k与s呈正比关系,k越大,s越大。因此,在确定行程时,可以求得k最小值,从而得到机器人携带电池的最小能量。根据所使用的电池的比能量,可计算得到携带电池的最小质量。
4 实例计算
以CUMT-5号煤矿救灾机器人为实例对本文建立的机器人能耗模型进行验证。机器人实物如图1所示。
图1 CUMT-5号煤矿救灾机器人
设机器人启动加速度a=0.5 m/s2,驱动轮半径r=50mm,转向半径R=2 000mm,根据表3中的阻力公式,分别求出机器人克服阻力行走的最小电流,见表5。
从表5可看出,与混凝土路面相比,机器人在煤泥路面上行走时需要输出更大的电流,而且在加速或转向时所需输出电流更大,使得机器人的能量效率降低。机器人加速和转向时消耗的能量较大,这是影响机器人续航能力的主要因素。
增大机器人携带的电池电量可以提高机器人的行程。根据机器人电源管理系统的设计目标,机器人的行驶距 离应不小 于2 000 m。将该值 带入式(15),得到关于 电池电量Cn的隐函数。 利用Matlab软件求解该隐函数方程,得到Cn值,舍去负值,所得Cn曲线如图2所示。可看出机器人在煤泥路面上行走时消耗的能量几乎为在混凝土路面上的2倍。考虑到机器人实际运行环境的复杂性,以图2中最大值来确定机器人携带电池电量,同时考虑到机器人能量的冗余度,最终选用容量为40A·h的24V磷酸铁锂电池。
5 结论
(1)机器人在加速或转向时电流较大,导致效率降低。机器人加速和转向所消耗的能量大,是影响机器人续航能力的主要原因。
(2)机器人在煤泥路面上行走时需要消耗更多的能量,约为在混凝土路面上的2倍。
(3)机器人能耗模型可为机器人电源管理系统设计时确定电池容量和控制方法提供理论依据。
摘要：针对缺乏煤矿救灾机器人能耗模型及能耗效率影响因素研究成果的现状,分析了煤矿灾后环境下机器人的行走阻力,建立了机器人能耗模型,并以某型号救灾机器人样机为例对机器人能耗模型进行了验证,求取了机器人续航能力与路面状态、电池输出电流等因素之间的关系,得出结论:机器人在加速和转向时消耗的能量较大;在煤泥路面上行走时需要消耗更多的能量,约为在混凝土路面上的2倍。
能耗模型 篇6
1 三环节模型
质量和能量是物质的两个最基本属性, 所有工艺过程均同时发生物料及能量两种变化;传统的工艺过程用能分析方法总是循着物料变化的线索, 从单元操作的角度进行分析, 而经过大量的研究发现, 加工过程、物料品种、加工方案等不完全相同的用能过程, 却有着共同的能量演化规律[2]。按照能量演化线索对石油化工过程能量利用进行分析, 可以得到工艺过程的用能特点:
(1) 多数工艺过程的核心部分为热过程 (热加工工艺) , 其用能主要是通过热、流动功、蒸汽的形式进行, 而这些形式的能量由电和燃料转化而来, 一般通过转换设备如炉、机泵等进行能量转换;
(2) 转换设备提供的转换能进入工艺的核心环节 (包括塔、反应器等) , 推动工艺过程完成, 部分能量转入产品中, 其余进入能量回收系统或者通过排弃带出;
(3) 能量在核心环节得到利用后, 质量下降, 但温度和压力还较高, 可通过换热、换功设备进行回收重复利用, 从而大幅度减少了供入能量, 其中回收设备主要有膨胀机、换热器、液力透平等[3]。
基于以上的用能特点, 华贲等[4]提出了用能过程的三环节:
(1) 能量转换和传输环节:通过能量转换设备将外界供给的一次能源 (或二次能源) 转换为工艺过程得以直接利用的能量;
(2) 能量利用环节:是工艺过程的核心环节, 完成原料到产品的变化过程;
(3) 能量回收环节:通过换热、换功等过程从能量利用环节所排出的能量中进行回收。
对三环节的能量利用情况进行热力学定量计算分析, 建立系统科学的能量平衡模型及平衡模型, 对能量利用是否科学合理进行有效分析评价, 是过程系统节能的基础[5]。基于石油化工的特点对三环节原始模型进行改进和完善, 并以能流图的方式形象地表示了三者之间的相互联系。
三环节用能分析法的能效指标分别为:
三环节分析方法把石化复杂的用能过程简化为三个环节, 揭示了能量利用的本质, 其突出特点是按照能量变化规律而非物料变化规律分析研究工艺过程用能, 将原料及产品的化学能差异放入热力学能耗中来处理, 不记原料的化学能;将用能过程分为能量转换及传输、能量利用、能量回收三部分, 对能量使用的数量、质量变化情况分别进行分析评价, 解决了石化企业装置能量平衡和平衡的方法问题。运用三环节分析方法时需要装置设备全面的能量平衡工艺参数及标定结果作为基础数据, 通过对现有、扩产改造后的装置进行能量综合分析, 可以清晰地展示出工艺装置用能情况, 发掘节能潜力, 从而找到节能降耗主要的方向, 以采取相应的节能措施。
2 三环节模型在石化行业中的应用
2.1 三环节模型的应用
三环节模型在国内各石化企业中应用广泛, 方向晨等人根据装置的现场标定数据, 利用三环节法对加氢裂化装置进行了能量平衡分析以及用能评价;分别计算了三个环节的能效指标, 依据《石油化工企业能量平衡标准》[6]及中石化《炼油厂能量消耗计算与评价方法》进行能量平衡计算, 完成了整套装置的能量平衡分析测试;从能量平衡表中找到了关键能耗部分及用能特点, 例如总输入能值较大, 燃料及升压用电占能耗比例较大, 低温余热及可回收利用能较多等, 根据这些用能水平特点, 进一步分析得到装置能耗的影响因素, 如催化剂和操作条件、流程、设备和技术选用等;根据以上内容进行分析得到装置的用能薄弱环节—能量回收环节, 而装置的核心环节—工艺利用环节决定着回收环节可回收能和由转换环节供能的数量, 因此有针对性地提出节能改造措施, 即从减少工艺总用能入手, 随后进行回收环节及转换传输环节的改造[7]。王春花等[8]利用三环节模型对国内某炼厂延迟焦化装置进行了严格全面的热力学定量计算分析, 建立能量平衡模型及平衡模型, 并绘制了能流图及流图, 找出了用能瓶颈;根据各个环节的用能分析分别选取切实可行的节能改造措施, 如转换环节采取一系列措施提高加热炉效率, 优化分馏塔取热;回收环节通过优化换热网络等方式提高能量利用水平;通过从量和质两个方面共同分析, 更加全面而准确地判别装置的用能水平。因此利用三环节模型可以比较全面系统地掌握装置的用能情况, 为装置的节能改造提供科学有效的理论支持。
装置的工艺流程、复杂程度不同, 其用能情况也差异巨大, 此时三环节模型可能不具备普适性。对于操作参数少、工艺相对简单的用能过程, 如常减压、催化重整等, 三环节模型有着大量成功的应用, 而对于流程复杂、能流多的工艺过程来说, 需要对该模型进行适当的修正, 以适应用能分析的需要。肖云鹏等人结合催化裂解的特点对三环节模型进行了一定的改进, 由于该装置规模较大, 实际的用能环节划分时, 一些设备分属于两个甚至三个环节, 能流构成十分复杂, 因此在原有三环节模型的基础上, 添加了回收再循环供应能量流、反应热、散热能量流、回收驱动能, 见图3;改进后的模型真实而准确地反映了实际能流情况, 对于修正后仍然难以界定的能流, 可以依据具体用能情况分别对每个设备进行个案分析, 按照功能划归相应的环节[9]。通过对全装置能量三环节的整体统筹核算, 完成了对催化裂解工艺用能水平的定量评估, 发掘了节能潜力, 找到了正确的节能方向。
2.2“三环节”-“三箱”组合用能分析
三环节模型除单独应用于用能分析外, 还可以与其它方法联合应用, 有专家学者将三环节分析法与三箱分析法进行有机地结合, 得到一种新的分析方法。三环节法将各个环节联合为一个整体, 各环节相互关联又相互制约, 其优点是能够清晰地得到装置用能情况;三箱分析法是利用灰箱、黑箱、白箱法对整个用能系统和主要设备进行用能分析, 其优点是可准确地找出系统和主要耗能设备的用能薄弱环节, 在满足用能分析需要的前提下可减少复杂生产系统测试工作量;“三环节”-“三箱”组合分析法综合二者优点对工艺过程进行用能分析, 基本思路是先利用三环节模型进行装置用能分析, 再利用三箱模型对各环节进行分析, 其模型见图4。
组合分析法的基本过程为:首先建立工艺过程三环节模型 (S) , 经过能量平衡及平衡计算, 对整体用能水平做出分析评价, 找出薄弱环节;根据各个环节的能耗特点, 对用能薄弱环节建立灰箱模型 (G) , 一般环节可建立黑箱模型 (B) , 分别分析用能状况;对采用灰箱模型的环节所用设备, 能效水平较差的采取白箱 (W) 模型进行分析, 其他则采用黑箱模型;不同生产系统其用能特点不同, 采取组合分析法时也应根据实际情况进行适当地改进[10]。
通过对某炼厂常减压蒸馏装置的实际分析, 表明了该组合方法结合各自的优势, 互为补偿, 能更全面地进行综合用能评价, 不仅清晰地解释了三个环节的用能状况, 还准确判别了系统、设备用能薄弱环节, 并为提出节能改造方案提供切实可靠的依据。
3 结论及展望
三环节用能分析法将能量平衡法与分析法结合起来, 相比于简单的能量平衡分析法、熵分析法等方法更为优越、全面, 可从内部、外部两个方面来得出有效能损失的大小、原因及分布状况, 表征了用能过程中质量的变化情况, 对节能潜力有了更准确的判断, 能科学地判别用能合理性、主要能损的大小及分布情况等信息。大量成功的应用案例表明三环节模型在石化工艺过程用能分析中的切实可行性, 该方法的计算分析过程相对来说也比较复杂, 掌握现有装置的全面用能信息、工艺参数等数据是进行全面分析的关键。对于不同的装置, 工艺流程不同, 复杂程度也不同, 在利用三环节模型时应注意适当地进行改进。三环节法也存在着分析法本身的局限性, 不能解决也不可能解决供、用能之间的匹配问题, 从而达到经济效益的最优化, 无法提供更多地改进信息。日益严峻的经济形式也注定了节能减排不可能是孤立的, 未来的发展趋势也是将经济指标与节能有机的结合。
随着生产技术的不断发展, 石化工艺装置的用能水平也在逐步提高, 要全面、科学地评价装置的用能水平, 需要不断地对现有的方法进行补充、完善, 以适应不断出现的新工艺、新技术、新设备对装置用能水平的影响, 另外, 将不同方法进行有机的结合, 互相结合, 互为补充也会使用能分析更为完善、全面。
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能耗模型 篇7
无线传感器网络WSN的应用研究被认为是21世纪的一项挑战性科研课题,在监控和军事领域具有重要的应用价值,如目标跟踪、入侵检测、灾难管理、战场侦查等。无线传感器网络节点携带的电池能量不能补充,这是无线传感器网络应用的“瓶颈”问题和研究的焦点[1,2]。人们通常需要网络在完成检测任务的前提下,尽量降低能耗以延长网络寿命。
目前,对确定性网络覆盖优化下的能耗问题研究已取得了很多成果。根据网格形状的不同大致可分为方形网格和菱形网格两类。文献[3]提出的三角形网格划分方法提高了节点利用效率,延长了网络寿命,由于每跳间隔相等,其能耗表达式和正六边形网格的一样。文献[4]利用几何方法从拓扑的角度给出了WSNs目标区域的菱形网格划分方法,其CE-VFA算法在消耗较少能量的前提下可改进原有部署的覆盖程度和覆盖效率。针对同构无线传感器网络,文献[5]提出了正六边形网格划分方法,并与传统的正方形网格划分方法的能耗进行比较,但是正方形网格没有一个准确的能耗表达式,分别取两种极限情况进行比较。本文所研究的问题是:在正方形网格划分下的网络,确定信号传输的中继次数,从而准确确定其能耗表达式,而对于该问题到目前为止尚未见报导。
1 正方形网格划分的能耗模型
在网络完全覆盖的前提下,当节点的通信半径是传感半径的至少两倍时,完全覆盖也意味着完全连通[6]。取R=2r,为表述方便,使用r进行能耗计算。
无线传感器节点的能耗主要发生在发送和接收数据上,为计算方便,采用文献[7]简化模型。无线传感器的信号传输距离较短,因此采用自由空间的表达式(εfs)。假设接收和发送模块消耗的能量相同[8,9],则传感器节点每接收一个数据包所消耗的能量为:
其中,k为数据包长度,Eelec是1比特电子设备能耗。
节点每发送一个数据包到下一个转发节点需要的能量为:
其中,d为接收端和发送端之间的距离,εfs是无线天线放大器能耗。
信息传输中继一次的能耗为:
在无线传感器网络中,传统的正方形网格划分以节点的传感半径为划分依据。若节点的传感半径为r,则以r为半径的圆的内接正方形的边长就是每个网格的边长,节点处于网格的中心位置。图1给出了四个圆两两相交,相交部分最小、构成的圆域面积最大的极限情况。
由于节点之间存在两个距离d1=2r和,因此,在相同传输距离D内,不能确切地知道分别有多少个距离为2r和的中继次数。考虑两个极端情况下的跳数,分别为D/2r和。
在传输相同距离D的情况下,不同传输路径的能耗表达式为:
假设节点排在一条直线上,信息在节点间传播沿着直线传播。因此,式4、式5给出的是理想情况下传输D距离的能耗表达式。然而,在实际情况中,节点并不能保证排在一条直线上,故信息在节点之间的传播实际上是沿着折线传播的。若将折线拉直,则亦可得到一条直线。因此,不失一般性,本文假设节点位于同一条直线上。
2 基于最小跳数的能耗模型
2.1 数学模型
如前所述,正方形网格不能确定相同距离D内分别有多少个距离为2r和的中继次数,因此引入最小跳数技术[10,11]来确定其中继次数。所谓最小跳数是指在某个时刻,从无线传感器网络某节点到网关的跳数中,在网络拓扑结构上跳数最小。假设在S(W×L)的区域内,节点服从正方形网格划分方法的布置下,有任意的两个节点A和B,信号从节点A传输到节点B的传输路径有多种选择,如图2所示。细线表示的是信号从节点A传输到节点B的所有可能路径,而粗线表示的是信号从节点A传输到节点B的最小跳数路径。
同一个sink节点所覆盖的区域内,节点的位置不同其信号传输的路径也不同。在无线传感器网络中,sink节点的通信范围是一个半径为R的圆。考虑在[0°,90°]区间内的节点信号传输情况,将正方形网络的节点位置坐标化,如图3所示。
由图3可知,所有节点的排列都是规则的,将原点定为sink节点,其坐标为(0,0),其他的节点坐标定为(x,y),x表示节点到sink节点在横向上的跳数,y表示节点到sink节点在纵向上的跳数。任一节点传输信号到sink节点,先沿距离为2r的路径(定义其跳数为A),再沿距离为的路径传输(定义其跳数为B),这样在网络拓扑结构上跳数是最少的。其算法如下:
2.2 计算结果
该模型中x和y的取值范围是一样的,且x和y均为大于等于零的整数。考虑到sink节点的通信半径R与r的关系,取下列四种情况进行数值分析:x∈[0,10],y∈[0,10];x∈[0,30],y∈[0,30];x∈[0,50)],y∈[0,50];x∈[0,100],y∈[0,100]。计算结果如表1所示。
由表中计算结果可得,A和B的比值近似于0.4:0.6。为确定正方形网格划分网络的能耗表达式,引入加权平均算法(α和β分别代表Efour1和Efour2出现的概率),则正方形网格划分的网络能耗Efour的加权平均值为:
3 仿真分析
仿真实验中,设节点k=1bit,εfs=10p J/bit/m2,Eelec=50n J/bit。自由信道模型下,取r的上限值为50m,D取100~500m。基于上述数学模型,在Matlab平台上对该算法进行仿真,得到正方形网格划分能耗仿真结果如图4所示。
为了更加清楚地显示能耗关系,仿真实验分别给出r为10m和40m时E与D的关系图,如图5、图6所示。
两种极端情况下,Efour1由于每跳传输距离比Efour2的长,信息传输相同距离其中继次数少,因此能量消耗少。Efour取折中情况,介于Efour1和Efour2之间,结果更接近于真实情况。
4 结束语
能耗问题是WSNs研究的一个基本问题。本文对无线传感器网络的能耗模型进行了分析,引入最小跳数概念来确定正方形网格中继次数,并在加权平均算法下,得出其能耗表达式,仿真结果表明所提出的能耗模型更接近于真实情况,更合理。文中假设是在理想情况下的节点布置,需要通过实际应用的检验,这也是今后研究方向。
摘要：提高网络的能量有效性是无线传感器网络设计的关键。针对现有的正方形网络中由于中继次数无法预知,由此带来的不确定性导致相同传输距离下不同传输路径的能耗表达式不同的问题,引入最小跳数技术,采用加权平均算法,建立了坐标系下正方形网络的能耗模型,推导出更为准确的正方形网格的能耗表达式,解决了能耗表达式模糊的问题。仿真分析表明算法较好地估计了网络的中继次数,提高了能耗表达式的精度。
关键词：无线传感器网络,能耗,最小跳数,加权平均
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