生產(chǎn)效率與節(jié)能雙贏！新能源汽車(chē)電機(jī)鐵心模具能耗優(yōu)化的“NB-IoT解法”

發(fā)布日期：2025-06-26 瀏覽次數(shù)：2602

新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)作為國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系中具有重要作用。然而，隨著產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，能耗問(wèn)題逐漸成為制約行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。電機(jī)作為新能源汽車(chē)的核心部件之一，其鐵心模具的能耗管理直接影響生產(chǎn)效率和成本。在“雙碳”目標(biāo)背景下，優(yōu)化新能源汽車(chē)電機(jī)鐵心模具的能耗，不僅有助于提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，還能實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展。寧波震裕薛建群研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種基于NB-IoT技術(shù)的新能源汽車(chē)電機(jī)鐵心模具能耗優(yōu)化系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)采集、傳輸和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，提高能源利用效率，降低生產(chǎn)成本。

一、新能源汽車(chē)電機(jī)鐵心模具能耗分析新能源汽車(chē)電機(jī)鐵心模具的能耗主要來(lái)自沖裁和疊壓等工序。其中，沖裁工序的能耗占比可達(dá)60%以上。以永磁同步電機(jī)鐵心為例，其沖裁過(guò)程采用400kN級(jí)液壓機(jī)，配備了HPS180型號(hào)液壓泵和SGMGV-20A伺服電機(jī)。液壓泵在2800r/min額定轉(zhuǎn)速下，容積效率為85%，而伺服電機(jī)的額定功率為2kW，功率因數(shù)可達(dá)0.98。在實(shí)際生產(chǎn)中，沖裁一個(gè)鐵心需耗電0.12度，年產(chǎn)30萬(wàn)個(gè)鐵心的能耗將超過(guò)3.6萬(wàn)度。疊壓工序采用630kN級(jí)液壓機(jī)，配備了YVFA225-4感應(yīng)加熱裝置。在400kW加熱功率下，疊壓40秒即可使鐵心溫度上升至180℃，但能量利用效率僅為60%左右。此外，鐵心材料的比功率損耗也影響疊壓效率。當(dāng)硅鋼片的比功率損耗從2.56W/kg增加至3.28W/kg時(shí)，疊壓能耗可增加10%以上。因此，優(yōu)化沖裁和疊壓工序的能耗，對(duì)于提升電機(jī)鐵心模具的生產(chǎn)效率和降低成本具有重要意義。

二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)基于NB-IoT的新能源汽車(chē)電機(jī)鐵心模具能耗優(yōu)化管理系統(tǒng)采用三層架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。感知層設(shè)計(jì)感知層負(fù)責(zé)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。在電機(jī)鐵心模具制造車(chē)間，感知層通過(guò)布設(shè)振動(dòng)傳感器、電流傳感器、溫度傳感器等，實(shí)時(shí)采集沖裁機(jī)床和疊壓設(shè)備的加工狀態(tài)數(shù)據(jù)。具體包括：振動(dòng)傳感器：PCB603A02型IEPE振動(dòng)傳感器安裝于沖裁機(jī)床的側(cè)壁，采樣頻率設(shè)置為5kHz，可有效捕捉?jīng)_裁過(guò)程中的瞬態(tài)振動(dòng)信號(hào)，幅值分辨率優(yōu)于0.02m/s。電流傳感器：AITR-7321型電流傳感器環(huán)繞于伺服電機(jī)的輸出線(xiàn)纜，線(xiàn)性度誤差小于0.5%FS，可精確測(cè)量電機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行電流。溫度傳感器：T100鉑電阻溫度傳感器貼附于鐵心表面，測(cè)溫范圍為-50℃～250℃，反映鐵心的實(shí)時(shí)溫升狀態(tài)。感知層采用基于STM32F407單片機(jī)的智能傳感器節(jié)點(diǎn)，集成了信號(hào)調(diào)理、數(shù)據(jù)編碼、多路復(fù)用等功能模塊。傳感器采集的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)放大濾波、A/D轉(zhuǎn)換后，通過(guò)RS-485總線(xiàn)匯聚至就近的邊緣網(wǎng)關(guān)。網(wǎng)關(guān)內(nèi)置異常檢測(cè)算法，基于小波變換對(duì)沖裁振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪與特征提取，通過(guò)設(shè)定加速度均方根閾值判別沖裁故障，并基于貝葉斯估計(jì)對(duì)疊壓溫度曲線(xiàn)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)，及時(shí)檢出溫升異常。網(wǎng)絡(luò)層設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)將感知層采集的數(shù)據(jù)安全、高效地傳輸至云端應(yīng)用層?？紤]到NB-IoT網(wǎng)絡(luò)的覆蓋能力與感知節(jié)點(diǎn)的功耗限制，網(wǎng)絡(luò)層采用了改進(jìn)的非連續(xù)接收（eDRX）機(jī)制，將設(shè)備的睡眠周期從標(biāo)準(zhǔn)的5.12秒延長(zhǎng)至10.24秒，在保證數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的同時(shí)減少了空口監(jiān)聽(tīng)能耗。傳輸協(xié)議方面，網(wǎng)絡(luò)層選用了基于UDP的受限應(yīng)用協(xié)議（CoAP），通過(guò)定制CoAP報(bào)文頭部字段，實(shí)現(xiàn)了傳感器數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn)封裝，單次交互的有效負(fù)載從50字節(jié)壓縮至20字節(jié)。CoAP協(xié)議采用了DTLS握手機(jī)制，通過(guò)預(yù)置128位AES-CCM對(duì)稱(chēng)密鑰，保障了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C(jī)密性與完整性。在網(wǎng)絡(luò)層邊緣側(cè)，部署了基于MQTT協(xié)議的數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)，通過(guò)訂閱/發(fā)布機(jī)制實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域的數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)。匯聚節(jié)點(diǎn)與各感知節(jié)點(diǎn)間采用ModbusRTU協(xié)議，串行傳輸速率可達(dá)115.2kbps。在數(shù)據(jù)溯源方面，網(wǎng)絡(luò)層引入了基于散列函數(shù)的分塊鏈?zhǔn)胶灻惴?，?duì)原始數(shù)據(jù)按照256字節(jié)進(jìn)行分塊，逐塊計(jì)算SM3摘要并連接成鏈，確保了數(shù)據(jù)來(lái)源可追溯、不可改。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)層還內(nèi)置了基于身份的可信接入機(jī)制，通過(guò)在NB-IoT基站側(cè)驗(yàn)證設(shè)備標(biāo)識(shí)、部署反DDoS策略，提升了系統(tǒng)的可用性與防護(hù)能力。應(yīng)用層設(shè)計(jì)應(yīng)用層負(fù)責(zé)能耗數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析與可視化展示。首先，應(yīng)用層采用分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)InfluxDB存儲(chǔ)振動(dòng)、電流、溫度等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，支持每秒最大寫(xiě)入量3,523,791點(diǎn)，滿(mǎn)足海量數(shù)據(jù)高并發(fā)場(chǎng)景。在能耗統(tǒng)計(jì)方面，應(yīng)用層設(shè)計(jì)了基于Hadoop平臺(tái)的MapReduce并行計(jì)算框架，配合機(jī)床、鐵心、物料等多維度標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)從單臺(tái)設(shè)備到整個(gè)車(chē)間的能耗多級(jí)統(tǒng)計(jì)與對(duì)比。在能耗異常診斷方面，應(yīng)用層集成了孤立森林（Isolation Forest，IF）算法，通過(guò)隨機(jī)采樣與遞歸分割，構(gòu)建多棵異常評(píng)分樹(shù)，最終融合得到異常能耗事件的嚴(yán)重等級(jí)與根因提示。在能耗優(yōu)化決策方面，應(yīng)用層引入前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-forward Neural Network，F(xiàn)NN）算法，輸入鐵心材料、沖裁工藝等12類(lèi)特征變量，輸出鐵心單位重量的電耗預(yù)測(cè)值。FNN模型經(jīng)過(guò)10,000張歷史鐵心數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，最終收斂的均方誤差（Mean Squared Error，MSE）小于0.15。應(yīng)用層還部署了改進(jìn)的遺傳算法（Genetic Algorithm，GA），以最小化總能耗為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)沖裁次數(shù)、疊壓溫度等8個(gè)工藝參數(shù)進(jìn)行編碼，初始種群規(guī)模設(shè)置為50，變異概率取0.05，最多迭代500代，求得最優(yōu)的能耗控制策略。在人機(jī)交互方面，應(yīng)用層基于Grafana平臺(tái)構(gòu)建了能耗管理可視化儀表盤(pán)，通過(guò)折線(xiàn)圖、散點(diǎn)圖、熱力圖等多種圖表形式，清晰呈現(xiàn)車(chē)間、工位、設(shè)備的實(shí)時(shí)與歷史能耗統(tǒng)計(jì)信息。同時(shí)，應(yīng)用層還支持移動(dòng)端的語(yǔ)音交互功能，通過(guò)webhook實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音控制指令解析與場(chǎng)景聯(lián)動(dòng)。

三、系統(tǒng)性能測(cè)試為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果，本研究選擇某新能源汽車(chē)電機(jī)制造企業(yè)的鐵心模具生產(chǎn)線(xiàn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)使用配備HPS180液壓泵（額定壓力28MPa）和SGMGV-20A伺服電機(jī)（額定功率2kW）的400kN級(jí)沖裁設(shè)備。數(shù)據(jù)采集采用PCB603A02振動(dòng)傳感器（采樣頻率5kHz）、AITR-7321電流傳感器（線(xiàn)性度誤差<0.5%FS）和PT100溫度傳感器（測(cè)溫范圍-50℃~250℃）。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)三組對(duì)比方案：手動(dòng)管理方案（A組）：依靠人工定期抄表、手動(dòng)調(diào)整設(shè)備參數(shù)。PLC管理方案（B組）：采用西門(mén)子S7-1200 PLC就地采集數(shù)據(jù)、獨(dú)立控制。NB-IoT系統(tǒng)方案（C組）：采用文中設(shè)計(jì)的完整系統(tǒng)架構(gòu)。每組方案連續(xù)運(yùn)行5天，每天8小時(shí)生產(chǎn)時(shí)間，評(píng)價(jià)指標(biāo)包括鐵心單件能耗（kWh/件）、能耗數(shù)據(jù)采集周期（min）、數(shù)據(jù)處理分析延時(shí)（s）、故障檢測(cè)準(zhǔn)確率（%）、模具壽命損耗率（%）。

四、測(cè)試結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，NB-IoT系統(tǒng)方案（C組）在各項(xiàng)指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)手動(dòng)方案（A組）和PLC方案（B組）。具體結(jié)果如下：鐵心單件能耗：C組為0.106kWh/件，較A組的0.135kWh/件降低了21.5%。數(shù)據(jù)采集周期：C組將采集周期縮短至1分鐘，遠(yuǎn)優(yōu)于A組的30分鐘和B組的5分鐘。數(shù)據(jù)處理分析延時(shí)：C組僅為2.4秒，較B組的8.6秒提升了72.1%。故障檢測(cè)準(zhǔn)確率：C組達(dá)到94.2%，比A組提高了18.6個(gè)百分點(diǎn)。模具壽命損耗率：C組降至0.68%，較A組的0.82%減少了17.1%。

五、結(jié)論這種基于NB-IoT技術(shù)的新能源汽車(chē)電機(jī)鐵心模具能耗優(yōu)化系統(tǒng)，通過(guò)感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電機(jī)鐵心模具生產(chǎn)過(guò)程中能耗數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、傳輸和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在降低能耗、提升生產(chǎn)效率和延長(zhǎng)模具壽命等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，為新能源汽車(chē)電機(jī)鐵心模具制造過(guò)程的能耗管理提供了全面的技術(shù)支撐。未來(lái)，隨著NB-IoT技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用，該系統(tǒng)有望在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更高效的能耗優(yōu)化與管理。

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