西北大学 周祎璠

CNC机床生产能耗巨大，其海量生产数据存储在不同机器上，具有高噪声，多维度等特点。如何从存储在不同机器上的生产数据中挖掘工艺参数对机床能量消耗影响规律，以及从众多工艺参数中剔除冗余变量成为了业界关注问题。本文通过建立L1/2正则子模型，算法上将原模型转换为自适应Lasso，再通过线性变换转化为Lasso求解问题，通过坐标下降法求得其迭代公式，最终迭代形式易于将算法推广至分布式。后通过Spark计算框架进行实现。结果表明，在CNC机床能耗预测方面，分布式L1/2正则子可以达到预期效果。

能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础，如何在社会发展的同时节约资源，减少污染始终是社会关注的热点。周大地在《我国工业能耗占总能耗比重过高》一文中提出，世界各国工业能源消耗一般只占能源消耗总量的三分之一左右，而在我国，工业能耗占比近70%。许多经济大省工业能耗占比甚至显著高于70%。而机床作为装备制造业的“母机”，量大面广，耗能巨大。徐敬通等人在《CNC机床的能耗模型及实验研究》中提出，机床能量的利用率十分低，普遍低于30%。更有研究发现自动生产线上的大型加工中心能量利用率甚至低于15%，因此，机床节能降耗潜力巨大。此外，为实现我国从制造业大国向制造业强国转变的目标，李克强总理提出了“中国制造2025”的宏大计划，此计划以体现信息技术与制造技术深度融合的数字化网络化智能化制造为主线，主要关注十大领域，其中第二个领域，即为高档数控机床和机器人。……