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Zustandsmodellbasierte, steuerungsnahe Energieverbrauchsoptimierung von Werkzeugmaschinen

Statemodel and control-based energy consumption optimization of machine tools
 
: Eberspächer, Philipp
: Verl, Alexander; Gadow, Rainer; Sauer, Alexander

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Volltext urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-90817 (3.0 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: c541e1fa40ef2a833431a55a17cc036a
Erstellt am: 7.4.2017

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Stuttgart: Fraunhofer Verlag, 2017, 181 S.
Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2016
Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung, 62
ISBN: 978-3-8396-1146-3
URN: urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-90817
Deutsch
Dissertation, Elektronische Publikation
Fraunhofer IPA ()
Energieeffizienz; Energieverbrauch; energieeffiziente Produktion; Werkzeugmaschine; Energieoptimierung; Energieeinsparung; mechanical engineering & materials; industrial chemistry & manufacturing technologies; Steuerungstechniker; Werkzeugmaschinenbetreiber

Abstract
Ressourceneffizienz und Umweltschutz haben in den letzten Jahren auch für die Industrie deutlich an Bedeutung gewonnen. Der Druck auf Unternehmen bezogen auf die Energieeffizienz in der Fertigung steigt zum einen durch nationale und internationale Richtlinien, durch steigende Strompreise, durch den Wettbewerb, aber auch direkt durch die Erwartungen der Gesellschaft.
Um weiterhin wirtschaftlich agieren zu können, verfolgen industrielle Unternehmen das Ziel, ihre Energiekosten zu reduzieren. Speziell beim Betrieb von Werkzeugmaschinen wird vor allem während der Nicht-Produktivzeit elektrische Energie unnötig umgesetzt, da zwar Energiesparmodi dem Stand der Technik entsprechen, diese jedoch nicht effizient aufgerufen werden.
Mit dieser Arbeit wird daher das Ziel verfolgt, Zeiten, in denen Werkzeugmaschinen nicht produzieren, energieverbrauchsoptimal zu überbrücken. Es wird eine parametrier-bare, modellbasierte Lösung zur Energieverbrauchsoptimierung für Werkzeugmaschinen während Produktionsunterbrechungen entwickelt.
Zunächst wird eine Methode untersucht und entwickelt, die es ermöglicht, ein Betriebszustandsmodell während des Betriebs von Werkzeugmaschinen zur Verbrauchsberechnung und zur Ermittlung des aktuellen Betriebszustands einzusetzen. Um dieses mit deutlich reduziertem Aufwand zu identifizieren und zu parametrieren, wird daraufhin eine Methode zur teilautomatisierten Zustandsmodellerstellung entwickelt, die es zusätzlich ermöglicht Expertenwissen zu integrieren. Das so parametrierte Betriebszustandsmodell kann dann bei der Energieverbrauchsoptimierung eingesetzt werden.
Zum Abschluss wird eine Methode zur verbrauchsmodellbasierten Energieverbrauchsoptimierung hergeleitet. Der Optimierungsmethode liegen graphenbasierte Suchalgorithmen bei der Ermittlung der energieverbrauchsoptimalen Betriebszustandssequenzen während Produktionsunterbrechungen zu Grunde.
Die Einsetzbarkeit der entwickelten Methoden wird an einer Demonstratormaschine vom Typ Digma HSC600 der Firma Exeron innerhalb eines Steuerungsframeworks validiert.

 

In recent years, resource efficiency and the environment protection has increased in importance for the industry. The pressure on companies based on the energy efficiency rises due to national and international policies, rising electricity prices, market competition but also directly by expectations of the society.
To continue to operate efficiently, industrial companies pursue the goal to reduce their energy costs. During the operation of machine tools, especially during non-productive times, electrical energy is wasted, because, although power saving states are state of the art, these are not used efficiently.
Therefore, in this work, the aim is pursued to bridge interruptions in production energy-optimally. A configurable, energy-model-based solution for the optimization of energy consumption during production interruptions is developed.
First, a method is analyzed and developed that allows the use of the operating state model for calculating consumption and detection of the current operating state during the operation of machine tools. In order to define and parameterize this model with significantly reduce effort, a method for partially-automated state modeling is developed. It also allows the integration of expert knowledge. The configured operating state model can then be used in the optimization of energy consumption.
To complete the work, a method for model-based energy consumption optimization is developed. The optimization method uses a graph-based search algorithms for the determination of the energy-optimal operation state sequences during non-productive times.
The applicability of the developed methods is validated on the demonstration machine Exeron Digma HSC600 within a control framework.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-439165.html