★ 宁夏蔚来新材料技术研究院有限公司 马坤

关键词：电气自动控制；绿色制造；模型预测控制；数字孪生；能耗优化

在绿色制造与“双碳”战略背景下，制造业节能减排需求日益紧迫，尤其在新能源汽车关键零部件加工中，电气控制系统不仅承载着高频动态功率管理任务，还需同时满足加工质量与设备热稳定性等多重约束[1]。传统节能方法难以适应耦合复杂、响应高速的智能制造场景，亟需构建具备动态感知、预测调节与多能流协同能力的新型控制架构。本文以电机壳体加工产线为研究对象，系统分析了其节能控制需求与负载特性，设计并验证了一套多层协同、预测驱动的能耗优化控制系统，探索了绿色制造系统的智能化节能路径[2]。

1   节能需求分析

在绿色制造背景下，新能源汽车电机壳体加工产线对电气自动控制系统提出了精准高效的节能控制需求。典型工艺如变速切削、变频冷却与再生制动使系统能耗呈现高频脉冲与周期阶跃的叠加特性，形成了复杂的动态负载。与此同时，工艺质量硬约束（如表面粗糙度Ra≤0.8μm）和热安全要求（刀具温度、母线电压等）显著压缩了可调节空间，限制了传统节能策略的适用性[3]。因此，控制系统需具备对工艺扰动的快速响应能力，并在耦合条件下动态寻优，以实现节能与质量的同步保障。本节通过能耗边界不等式与耦合模型的构建，明确了控制系统设计的可行域和调控限制，为后续优化目标函数设定与控制策略建模提供了理论基础与边界条件。

2    电气自动控制系统节能控制策略与实现架构

2.1   分层协同节能控制框架

针对新能源汽车电机壳体产线在节能、质量与热安全等多目标约束下的需求， 构建如图1所示的三层协同节能控制框架，包括工艺层、控制层与执行层。工艺层每200ms基于切削力、温度和粗糙度，调用耦合矩阵M输出参考参数 n*、vf*、Qcool*。控制层采用模型预测控制（Model Predictive Control， MPC）算法，以10ms为周期，预测Np=5步内功率轨迹，并求解如式（1）所示二次规划目标函数：

其中， Ploss,k为第k步的预测有功功率损耗， Pref,k为目标功率参考值， Δuk为控制增量向量， Q、R分别为输出误差与控制增量的权重矩阵， Nc=3为控制时域长度。执行层通过伺服与变频系统在50μs内完成响应，并实时调节IGBT逻辑， 实现再生能量高效回馈。三层通过OPC UA同步，构建闭环控制链。

图1 分层协同节能控制框架图

2.2   基于数字孪生的能耗预测与超前调节

为实现加工过程的能耗动态优化，本研究构建了基于物理产线的高保真数字孪生系统，作为预测与控制的核心[4]。系统集成电流、热像、振动等多源数据采集设备，采样频率分别达100kHz、30Hz和50kHz。所有数据经OPC UA传输至边缘节点，形成时间对齐的输入向量，如式（2）所示：

其中， Ia、Ib、Ic分别表示主轴伺服系统三相电流（单位：A），Ttool和 Twork分别表示刀具与工件表面温度（单位：°C）， ax、ay表示主轴在两个正交方向上的振动加速度（单位： m/s² )。基于该向量训练三层LSTM网络，预测未来10s内的有功功率序列，提前识别能耗峰值趋势，可为控制策略提供先导调节依据。

2.3   再生能量双向回馈与储能协同管理

为解决传统再生制动中存在的响应滞后与能量浪费问题， 本研究在绿色产线的变频器直流母线侧部署了超级电容与磷酸铁锂电池构成的混合储能系统[5]。超级电容模组（48V）响应时间小于10ms，吸收瞬时能量；电池模块（400V） 用于中长期能量缓冲。系统采用“母线电压滑模控制+SOC自平衡”双策略。滑模控制以母线参考电压Vdc_ref=750 V为设定值，设计滑模面如式（3）所示：

其中， e=Vdc_ref−Vdc为母线电压误差， k为滑模增益。该控制用于动态调节DC/DC变换器占空比，确保母线电压稳定。与此同时，  SOC调节遵循模糊规则：当SOC>85%时，能量优先转移至电池；当SOC<60%时，以超级电容输出为主，实现时间尺度上的能流解耦与功率平衡，有效支撑了系统稳定运行。

3   节能控制效果评估与优化路径

3.1   实验平台与测试方案

本研究依托新能源汽车电机壳体绿色产线，搭建节能控制验证平台。该平台核心设备包括Yaskawa GA700变频器、Siemens S120伺服系统、Keysight PA4000功率分析仪、FLIR A700热像仪及自研MES网关。系统通过OPC UA与MQTT协议采集主轴与冷却泵三相电参量、温度场及G代码等数据， 统一写入InfluxDB，采样精度达1ms。实验采用“常规控制”与“节能控制”双工况对比方案，分别对应固定参数+制动电阻与三层协同控制+混合储能策略。测试在相同环境、工件条件下连续运行8小时，加工216件产品，确保数据具备统计意义。边界条件包括主轴转速2800r/min、进给速率≤1200mm/min、冷却泵压力0.45 MPa、母线电压波动±5V、Ra≤0.8μm、单件能耗≤0.65kWh。所有信号经低通滤波处理后用于分析。

3.2   能耗与质量综合结果分析

经过五阶巴特沃斯滤波和异常值剔除后，该测试共获得216件样本的能耗与质量指标数据。在节能控制策略下，系统单件能耗平均值降至0.528kWh，较常规工况降低18.7%；再生能量回收量由0.92kJ提升至1.17kJ，回收率提升约27%；表面粗糙度Ra均值为0.76μm，未超过0.8μm工艺限制，表明节能控制未影响加工质量稳定性。如表1所示，系统单位能耗标准差下降42%，系统运行一致性显著增强；再生回馈效率由65%提高至92%， 每日节电量约为52kWh； 同时， 刀具最高温度下降8 °C，有助于降低热磨损并延长刀具寿命。综合来看，本文所提出的三层协同控制框架在保障工艺精度的前提下，实现了能耗优化和再生能量高效利用，为绿色制造系统构建提供了可复制、可推广的技术路径。

表1 综合性能指标对比表

3.3   闭环优化与未来推广路径

基于216件样本的测试数据，本研究构建了“能耗-质量-成本”三维雷达图以定位剩余优化潜力。雷达图显示冷却泵电耗在总能耗中占比仍达18%，且其运行时段与主轴切削载荷耦合度不足，存在12%的冗余流量。为此，本研究提出了在下一阶段引入边缘计算节点，通过部署轻量化神经网络模型对刀具温度进行5s级预测，实现冷却泵按需变频：当预测温度低于185°C阈值时，泵转速自动下调至额定值的55%，预计可再降能耗0.04kWh/件。推广路径采用“模块化复制-参数自学习”策略：首先将电机壳体产线验证的三层协同框架封装为标准化APP，包含MPC、混合储能管理与数字孪生接口；其次在整厂部署时通过OPC UA自动扫描设备节点，利用迁移学习将原有模型权重适配至新机床，减少80%现场调参时间；最终建立云端反馈环路，持续收集各产线能效数据并迭代模型，形成闭环优化生态，为绿色制造工艺的规模应用提供可复制、可扩展的技术路线。

4   结语

本文针对绿色制造场景下复杂动态工况与节能控制耦合难题，提出了一种基于工艺-控制-执行三层结构的协同控制体系，并结合模型预测、数字孪生与储能管理等关键技术实现了对能耗与质量的动态双向保障。实证结果表明，该系统显著降低了能耗、提升了能效一致性，并具备良好复制性与推广潜力。未来可通过边缘智能预测与云端闭环优化持续提升系统性能，助力绿色制造工艺向标准化、智能化方向演进，构建可持续的节能控制解决方案。

作者简介：

马   坤（1982-），男，宁夏隆德人，中级工程师，学士，现就职于宁夏蔚来新材料技术研究院有限公司，主要从事工程价值优化、全周期技术咨询与中深层地岩热技术的推广及应用工作。

参考文献：

[1] 王耀南, 江一鸣, 姜娇, 等. 机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用[J]. 自动化博览, 2023, 40 (10) : 50 - 66.

[2] 吴科. 特种设备电气自动化技术的优化与发展[J]. 机械与电子控制工程, 2024, 6 (9) : 79 - 81.

[3] 刘俊. 绿色智能工厂建设系统集成新模式[J]. 电气时代, 2025, (1) : 34 - 36.

[4] 唐飘逸. 电气工程及其自动化的智能化技术应用[J]. 现代制造技术与装备, 2023, 59 (8) : 178 - 180.

[5] 孔庆波. 工程机械电气设备自动化技术分析[J]. 现代制造技术与装备, 2024, 60 (3) : 183 - 185.

摘自《自动化博览》2026年4月刊