Digital twin-based multi-view energy efficiency prediction for machining systems
Jialing Li , Wei Yan , Meihang Zhang , Shuo Zhu , Zhigang Jiang & Zenglong Fan
a School of Automobile and Traffic Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China;
b School of Electrical Engineering and Automation, Hubei Normal University, Huangshi, China;
c Hubei Key Laboratory of Mechanical Transmission and Manufacturing Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, China
在制造业绿色转型与“双碳”战略背景下，提高加工系统能源利用效率已成为智能制造领域的重要研究方向。针对传统能效预测方法难以全面刻画加工系统多维运行状态、预测精度不足以及实时性较弱等问题，本文提出一种基于数字孪生的多视角能效预测框架。该方法通过构建物理实体与虚拟模型之间的动态映射关系，融合加工工艺参数、设备运行状态、能耗数据与环境变量等多源信息，建立多视角特征表达体系，并引入机器学习模型实现加工系统能效的精准预测。
实验结果表明，所提出方法在预测精度、泛化能力及动态适应性方面均优于传统单视角建模方法，为智能制造系统节能优化提供了技术支撑。
随着制造业向高质量与低碳化方向发展，机械加工系统作为能源密集型单元，其能耗水平直接影响企业整体碳排放结构。传统能耗分析方法多基于经验模型或静态统计分析，难以应对加工过程的复杂性与动态变化特征。
近年来，数字孪生技术为制造系统建模与优化提供了新的理论框架。通过构建物理实体与虚拟模型之间的实时数据交互机制，数字孪生能够实现对加工系统状态的动态感知与预测分析。然而，现有研究多集中于单一数据维度建模，缺乏多视角信息融合机制，导致能效预测结果难以全面反映系统真实运行状态。
因此，本文在数字孪生框架下引入多视角特征融合思想，构建多维数据驱动的能效预测模型，以提升预测精度与系统适应能力。
为实现加工系统能效预测，首先构建面向能耗分析的数字孪生系统架构。该架构主要包括物理层、数据层、模型层与应用层四个部分。
物理层涵盖机床设备、刀具系统及辅助装置；数据层负责采集加工功率、电流、电压、主轴转速、进给速度及切削参数等实时数据；模型层通过数据处理与特征提取建立虚拟映射模型；应用层则实现能效评估与预测决策支持功能。
数字孪生系统通过实时数据同步机制，实现虚实系统之间的动态交互，为多视角能效建模提供数据基础。
3.1 多视角特征构建
加工系统能耗受多种因素共同影响，包括设备状态、加工工艺参数、材料属性及环境条件等。为全面刻画系统特征，本文从以下多个视角构建特征空间：
（1）设备运行视角：包括主轴功率、进给系统负载及辅助系统功率等；
（2）工艺参数视角：包括切削速度、进给量、切削深度等加工变量；
（3）时间序列视角：考虑加工阶段变化及瞬态能耗波动；
（4）环境与系统协同视角：包括车间温度、电网波动等外部因素。
通过多视角特征融合，可有效提升模型对复杂能耗行为的表达能力。
3.2 特征融合与降维处理
多源数据往往具有高维、异构与冗余特征。为避免维度灾难与模型过拟合问题，本文采用特征选择与降维技术对多视角特征进行优化处理。在保持关键信息的前提下，提升模型训练效率与泛化性能。
在数字孪生数据支撑下，本文构建数据驱动的能效预测模型。模型采用机器学习算法对多视角特征进行非线性映射，实现单位加工能耗或综合能效指标的预测。
通过对比多种算法模型，验证不同模型在预测精度、稳定性及计算效率方面的差异。结果表明，多视角特征输入条件下的预测模型显著优于传统单变量或经验公式模型，尤其在复杂加工工况下表现出更强的适应能力。
此外，数字孪生环境下的实时数据更新机制，使模型能够根据最新运行状态进行动态修正，提高预测可靠性。
为验证所提方法的有效性，选取典型数控加工系统作为实验对象，采集多组加工数据进行训练与测试。实验结果表明：
（1）多视角建模方法显著降低预测误差；
（2）数字孪生实时映射机制增强了模型动态响应能力；
（3）在不同加工参数组合下，模型均保持较高预测精度与稳定性。
与传统能耗统计模型相比，本文方法在复杂工况下具有更好的泛化能力和鲁棒性。
本文方法的创新之处在于将数字孪生技术与多视角特征融合相结合，为加工系统能效预测提供了系统化解决方案。然而，该方法仍面临若干挑战：
首先，多源数据采集与同步机制对系统硬件与通信能力提出较高要求；其次，模型训练过程依赖高质量数据样本，在数据缺失或异常情况下可能影响预测性能；再次，模型解释性问题仍有待进一步研究，以增强在工业实际决策中的可接受性。
未来研究可在模型轻量化、实时边缘计算部署以及跨设备泛化能力等方面进行拓展。
本文提出了一种基于数字孪生的多视角加工系统能效预测方法，通过构建虚实融合的动态映射框架与多维特征融合机制，实现了对加工系统能效的精准预测。实验结果表明，该方法在预测精度、动态适应性与泛化能力方面均优于传统方法。
该研究为智能制造环境下的节能优化与绿色生产决策提供了技术支持，也为数字孪生技术在制造系统能效管理领域的应用拓展了新的研究方向。未来，应进一步加强模型解释性研究与工业场景验证，以推动其在实际生产系统中的规模化应用。
