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2022-03-01
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主编推荐语
智能制造系统:应对不确定性、技术升级、实现制造业转型。
内容简介
制造系统的运行环境越来越充满了不确定性，多目标、不确定性事件频繁发生，且经常伴有持续变化而又不可预知的任务(生产任务的变化、紧急任务等)和事件(机床故障、等待某个制造资源等)，生产负荷基本上呈动态性与非线性。如何快速有效地应对制造环境中出现的各种不确定性因素是当前制造系统必须考虑的一个关键问题。移动互联网、大数据、人工智能等技术的出现为传统制造业的升级转型提供了可能。本书围绕智能制造系统，由制造模式的变革和制造系统的发展引出智能制造系统理念、框架、建模方法、关键使能技术等内容，以及智能制造系统的应用服务。本书可供机械、计算机、管理工程等领域的管理人员、技术人员参考，也可作为相关专业高年级本科生和研究生的选修课教材。
目录
- 封面
- 版权信息
- 内容简介
- 序言
- 第1章 个性化定制给制造业带来的机遇与挑战
- 1.1 引言
- 1.2 目前我国制造业存在的主要问题
- 1.3 借助互联网的智能化+个性化定制，形成新业态新模式
- 1.4 个性化定制及个性化定制面临的问题
- 1.5 个性化定制带来的产品服务系统
- 1.5.1 产品服务系统定制化服务策略
- 1.5.2 构建面向大规模定制的智能化与柔性化制造系统
- 1.5.3 推进PSS定制及服务定制的对策建议
- 1.6 本章小结
- 1.7 本章习题
- 第2章 智能制造系统的演变过程
- 2.1 引言
- 2.2 先进制造系统分类
- 2.2.1 集成制造系统
- 2.2.2 敏捷制造系统
- 2.2.3 智能制造系统
- 2.3 HCPS的演进过程
- 2.3.1 智能制造系统发展的第一阶段——基于HPS的传统制造
- 2.3.2 智能制造系统发展的第二阶段——基于HCPS的数字化制造
- 2.3.3 智能制造系统发展的第三阶段——基于HCPS1.5的数字网络化制造
- 2.3.4 智能制造系统发展的第四阶段——基于HCPS2.0的新一代智能制造
- 2.4 智能制造系统的新发展
- 2.5 智能制造系统对下一代制造业发展的启示
- 2.6 本章小结
- 2.7 本章习题
- 第3章 大数据技术
- 3.1 引言
- 3.2 大数据的概念与特征
- 3.2.1 大数据的概念
- 3.2.2 海量
- 3.2.3 多样性
- 3.2.4 速度
- 3.2.5 价值
- 3.3 大数据技术体系
- 3.3.1 大数据存储和管理技术
- 3.3.2 大数据分布式批处理技术
- 3.3.3 大数据实时流处理技术
- 3.3.4 大规模图数据处理技术
- 3.4 大数据与智能制造的关系
- 3.4.1 制造大数据处理架构
- 3.4.2 制造车间大数据处理系统
- 3.5 本章小结
- 3.6 本章习题
- 第4章 云计算技术
- 4.1 引言
- 4.2 云计算概述
- 4.2.1 云计算的定义
- 4.2.2 云计算的发展进程
- 4.2.3 云计算的分类
- 4.2.4 云计算的特点
- 4.3 云计算的服务类型
- 4.3.1 基础设施即服务（IaaS）
- 4.3.2 平台即服务（PaaS）
- 4.3.3 软件即服务（SaaS）
- 4.4 云制造
- 4.4.1 云制造概述
- 4.4.2 云制造的层次结构
- 4.5 本章小结
- 4.6 本章习题
- 第5章 物联网技术
- 5.1 引言
- 5.2 物联网概述
- 5.2.1 物联网的概念及定义
- 5.2.2 物联网的发展态势
- 5.2.3 物联网的网络架构
- 5.3 物联网技术体系
- 5.3.1 感知技术
- 5.3.2 网络通信技术
- 5.3.3 应用技术
- 5.3.4 共性技术
- 5.3.5 支撑技术
- 5.4 制造业与物联网融合的必要性
- 5.4.1 生产现场对物联网的需求分析
- 5.4.2 生产管理对物联网的需求分析
- 5.5 本章小结
- 5.6 本章习题
- 第6章 移动互联网技术
- 6.1 前言
- 6.2 移动互联网概述
- 6.2.1 移动互联网的定义
- 6.2.2 移动互联网的体系
- 6.2.3 移动通信系统的发展历程
- 6.3 5G网络架构设计
- 6.4 5G+智能制造总体架构
- 6.5 5G+智能制造关键技术
- 6.5.1 5G时间敏感网络技术
- 6.5.2 网络切片技术
- 6.5.3 移动边缘计算
- 6.6 5G网络安全
- 6.7 本章小结
- 6.8 本章习题
- 第7章 人工智能技术
- 7.1 引言
- 7.2 概述
- 7.3 智能搜索算法
- 7.3.1 定义
- 7.3.2 类型
- 7.3.3 常见算法
- 7.3.4 应用
- 7.4 机器学习
- 7.4.1 定义
- 7.4.2 类型
- 7.4.3 常见算法
- 7.4.4 应用
- 7.5 深度学习
- 7.5.1 定义
- 7.5.2 常见算法
- 7.5.3 优势
- 7.5.4 应用
- 7.6 强化学习
- 7.6.1 定义
- 7.6.2 马尔可夫决策过程
- 7.6.3 DPG算法
- 7.6.4 Actor-Critic算法
- 7.7 人工智能应用
- 7.7.1 计算机视觉
- 7.7.2 自然语言处理
- 7.8 本章小结
- 7.9 本章习题
- 第8章 制造系统智能化理论模型与构建技术
- 8.1 引言
- 8.2 制造系统智能体的结构模型设计
- 8.2.1 智能体的基本特征
- 8.2.2 智能体的映射方式
- 8.2.3 智能体的基本结构
- 8.2.4 智能体的结构模型设计
- 8.3 制造系统智能体的模型构建
- 8.3.1 智能体模型的总体构建思路
- 8.3.2 智能体模型的模块设计
- 8.3.3 智能体模型的推理决策模块分类
- 8.4 本章小结
- 8.5 本章习题
- 第9章 多源制造信息感知技术
- 9.1 引言
- 9.2 多源制造信息的感知需求及信息源分析
- 9.2.1 智能制造系统对制造信息的感知需求
- 9.2.2 智能制造系统的多源信息源分析
- 9.2.3 信息数据特点及分析
- 9.3 多源制造信息感知的关键技术
- 9.3.1 多源制造信息感知技术需求分析
- 9.3.2 传感器技术简介
- 9.3.3 异构传感器管理
- 9.3.4 车间定位技术简介
- 9.3.5 多源信息传输技术简介
- 9.4 多源制造信息感知系统的构建
- 9.4.1 多源制造信息感知模型结构分析
- 9.4.2 事件驱动的实时多源制造信息获取
- 9.4.3 多源制造信息标准化及信息共享
- 9.5 本章小结
- 9.6 本章习题
- 第10章 离散制造资源标准化接入技术
- 10.1 引言
- 10.2 离散制造资源
- 10.2.1 离散制造
- 10.2.2 离散制造资源分类
- 10.3 离散制造资源本体建模分析
- 10.3.1 本体
- 10.3.2 本体建模原则与方法
- 10.3.3 基于本体的离散制造资源信息模型
- 10.3.4 离散制造资源本体建模步骤
- 10.4 离散制造资源本体建模准备
- 10.4.1 离散制造资源概念分层
- 10.4.2 离散制造资源属性分析
- 10.4.3 资源本体语义化描述语言及工具
- 10.5 离散制造资源标准化描述模型构建
- 10.6 离散制造资源标准化接入步骤
- 10.7 本章小结
- 10.8 本章习题
- 第11章 物联互通制造技术
- 11.1 引言
- 11.2 制造车间物联互通研究现状
- 11.2.1 研究背景
- 11.2.2 研究现状及其不足
- 11.3 面向物联制造的底层装备互联互通架构设计
- 11.3.1 物联制造环境及其底层装备特征分析
- 11.3.2 底层装备互联互通实现基础
- 11.3.3 面向物联制造的标准装备模型设计
- 11.3.4 物联制造环境下底层装备互联互通架构设计
- 11.4 物联制造环境下底层装备适配封装架构设计
- 11.4.1 装备适配模型基本架构
- 11.4.2 装备适配模型工作机制
- 11.4.3 装备适配模型功能实现
- 11.5 本章小结
- 11.6 本章习题
- 第12章 网络信息安全管理技术
- 12.1 引言
- 12.2 密码技术
- 12.2.1 概述
- 12.2.2 对称密码技术
- 12.2.3 非对称密码技术
- 12.3 访问控制技术
- 12.3.1 概述
- 12.3.2 常见访问控制方式
- 12.3.3 认证与授权
- 12.4 防火墙技术
- 12.4.1 概述
- 12.4.2 防火墙作用
- 12.4.3 防火墙关键技术分析
- 12.5 区块链技术
- 12.5.1 概述
- 12.5.2 区块链技术基础
- 12.5.3 区块链对工业互联网发展的价值
- 12.5.4 应用与展望
- 12.6 本章小结
- 12.7 本章习题
- 第13章 车间可视化技术
- 13.1 引言
- 13.2 背景介绍
- 13.2.1 数字化车间的发展需求
- 13.2.2 数字孪生技术发展背景
- 13.3 车间可视化技术的发展
- 13.4 车间可视化的关键技术
- 13.4.1 车间可视化数据源感知获取
- 13.4.2 车间可视化数据统一集成
- 13.4.3 车间可视化的信息通信
- 13.5 车间可视化系统中的人机交互
- 13.6 基于数字孪生的可视化技术应用
- 13.6.1 孪生虚拟车间可视化与模型驱动
- 13.6.2 数字孪生车间的生产信息可视化映射
- 13.7 本章小结
- 13.8 本章习题
- 第14章 智能制造系统控制机制
- 14.1 引言
- 14.2 智能制造车间架构体系
- 14.2.1 智能制造车间基本结构
- 14.2.2 智能制造车间架构设计
- 14.3 基于多Agent的物联制造系统设计
- 14.3.1 Agent的特点与映射
- 14.3.2 车间设备Agent设计
- 14.3.3 工作人员Agent设计
- 14.3.4 功能模块智能体设计
- 14.4 智能制造系统人机交互与协作
- 14.4.1 人机交互方式
- 14.4.2 人机交互功能分析
- 14.4.3 人机协作场景
- 14.4.4 人机协作机制
- 14.5 智能制造系统实时动态调度算法
- 14.5.1 多目标约束的调度模型
- 14.5.2 基于事件驱动的决策调整机制
- 14.5.3 基于层次分析法的决策因素权重设计
- 14.6 本章小结
- 14.7 本章习题
- 第15章 智能制造系统协同运行策略方法
- 15.1 引言
- 15.2 基于多Agent技术的车间调度模型
- 15.2.1 Agent的特点、映射与结构设计
- 15.2.2 MAS的组织结构和协商机制设计
- 15.2.3 基于多Agent技术的改进型车间调度模型设计
- 15.3 基于合同网协议的MAS调度算法研究
- 15.3.1 基于经典合同网协议的传统多Agent方法的不足与分析
- 15.3.2 基于简化合同网协议的区间协同拍卖调度策略
- 15.3.3 一种改进的区间协同拍卖调度策略
- 15.4 案例仿真设计
- 15.5 本章小结
- 15.6 本章习题
- 第16章 基于多智能体制造系统的混线生产调度案例分析
- 16.1 前言
- 16.2 混线生产调度问题
- 16.2.1 混线生产约束
- 16.2.2 组合加工约束
- 16.2.3 实验算例设计
- 16.3 调度策略自学习实验
- 16.3.1 可行性实验分析
- 16.3.2 优越性实验分析
- 16.4 动态扰动下混线生产调度实验
- 16.4.1 机器故障下的调度实验
- 16.4.2 普通订单扰动下的调度实验
- 16.4.3 紧急订单扰动下的调度实验
- 16.5 组合加工案例实验
- 16.5.1 组合加工案例分析
- 16.5.2 自学习调度决策机制
- 16.5.3 多扰动事件下调度决策机制
- 16.6 本章小结
- 16.7 本章习题
- 第17章 面向个性化定制的多智能体制造系统动态调度案例分析
- 17.1 引言
- 17.2 个性化订单系统
- 17.2.1 个性化订单系统的应用开发
- 17.2.2 个性化订单系统架构及功能模块设计
- 17.2.3 个性化订单系统的运行过程
- 17.3 多智能体制造系统构架搭建实例
- 17.3.1 智能调度系统框架搭建
- 17.3.2 多智能体制造系统开发环境搭建
- 17.4 多智能体制造系统动态调度问题
- 17.4.1 问题描述
- 17.4.2 实验算例设计
- 17.5 多智能体制造系统动态实时调度实验验证
- 17.5.1 无扰动情况
- 17.5.2 紧急订单扰动实验
- 17.5.3 机床故障扰动实验
- 17.5.4 订单优先级调整扰动实验
- 17.6 本章小结
- 17.7 本章习题
- 封底
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出版方
电子工业出版社
电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。
