中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)研究與發(fā)展·智慧工業(yè)

定　價：￥178.00

作　者：	王時龍，劉檢華，楊波等著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	國家出版基金項目·中國戰(zhàn)略性新興產業(yè)研究與發(fā)展
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111697916	出版時間：	2022-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	392	字數(shù)：

內容簡介

　　本書系統(tǒng)地總結和歸納了團隊在智慧工業(yè)領域的研究和應用成果，以人機物三元融合為核心，從理論基礎、核心裝備和管控技術三方面入手，著重介紹了智能感知技術、大數(shù)據(jù)分析和知識圖譜、智能決策和控制技術、智能工業(yè)裝備、智能物流、數(shù)字孿生及其在智能調度中的應用、智能產線重構等關鍵理論和技術。同時，以團隊在流程和離散工業(yè)等多領域的豐富企業(yè)應用案例，描述了上述關鍵技術的適用場景、實施辦法和應用效果。

作者簡介

　　王時龍教授，博士生導師，重慶大學副校長，“長江學者”特聘教授，國家杰出青年基金獲得者，“新世紀百千萬人才工程”人選，享受國務院政府特殊津貼專家。兼任國家“網絡協(xié)同制造和智能工廠”重點研發(fā)計劃專家組成員，中國機械工程學會機械工業(yè)自動化分會副主任委員等職務。在智能制造技術與系統(tǒng)、網絡協(xié)同制造、齒輪加工技術與裝備等領域開展了一系列原創(chuàng)研究，解決了支持生產設備集成運行的網絡化制造關鍵技術、高性能齒輪精密加工技術與裝備、裝備制造業(yè)智能化關鍵技術及集成應用等難題，獲國家科技進步獎二等獎2項、教學成果獎二等獎1項、省部級技術發(fā)明獎一等獎1項、省部級科技進步獎一等獎4項。

圖書目錄

目錄

CONTENTS

序言
前言
編寫說明
第1章.基于人機物協(xié)同的智慧工業(yè)概述.1
1.1.智慧工業(yè)概述.2
1.2.基于人機物協(xié)同的智慧工業(yè)關鍵技術研究現(xiàn)狀及
發(fā)展趨勢.3
1.2.1.智能感知.3
1.2.2.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與基于本體的知識圖譜構建.5
1.2.3.車間智能決策與控制方法.7
1.2.4.智能裝備.9
1.2.5.智能物流12
1.2.6.車間生產調度14
1.2.7.數(shù)字孿生15
1.2.8.產線重構16
參考文獻.19
第2章.智能感知技術27
2.1.概述28
2.1.1.智能感知技術的定義28
2.1.2.智能感知技術的研究現(xiàn)狀28
2.1.3.智能感知技術存在的問題30
2.2.工業(yè)現(xiàn)場多源數(shù)據(jù)智能感知技術體系31
2.2.1.數(shù)據(jù)采集技術31
2.2.2.數(shù)據(jù)傳輸技術64
2.3.工業(yè)現(xiàn)場智能感知架構75
2.3.1.工業(yè)現(xiàn)場智能感知需求分析75
2.3.2.工業(yè)現(xiàn)場智能感知系統(tǒng)架構77
2.3.3.工業(yè)現(xiàn)場智能感知工作邏輯80
參考文獻.83
第3章.大數(shù)據(jù)分析和知識圖譜85
3.1.大數(shù)據(jù)預處理方法87
3.1.1.數(shù)據(jù)集成87
3.1.2.數(shù)據(jù)清洗88
3.1.3.數(shù)據(jù)歸約89
3.1.4.數(shù)據(jù)融合90
3.2.大數(shù)據(jù)特征提取方法91
3.2.1.深度自編碼網絡數(shù)據(jù)特征提取91
3.2.2.卷積神經網絡數(shù)據(jù)特征提取94
3.2.3.循環(huán)神經網絡數(shù)據(jù)特征提取97
3.3.時空數(shù)據(jù)模型.100
3.3.1.車間時空數(shù)據(jù)模型.100
3.3.2.時空數(shù)據(jù)模型的組織形式.103
3.3.3.時空數(shù)據(jù)模型的分析操作.104
3.3.4.時空數(shù)據(jù)的處理方法.107
3.4.人機物知識圖譜融合的制造診斷決策.110
3.4.1.命名實體識別.112
3.4.2.實體關系抽取.114
3.4.3.實體對齊.116
3.4.4.知識存儲.117
3.4.5.知識推理技術.118
3.4.6.知識圖譜問答技術.121
3.4.7.人機物知識圖譜故障/質量診斷總體結構123
參考文獻125
第4章.智能決策和控制技術.127
4.1.智能制造中的智能控制技術.128
4.1.1.數(shù)據(jù)智能采集技術.128
4.1.2.全互聯(lián)網集成技術.129
4.1.3.協(xié)同自動化技術.130
4.1.4.制造全信息化技術.131
4.2.智能制造分析與決策.133
4.2.1.智能制造分析與決策概述.133
4.2.2.優(yōu)化對象及目標.133
4.2.3.車間運行分析與決策常用模式.134
4.2.4.“關聯(lián)+預測+調控”車間運行分析與
決策新模式.138
4.3.智能控制算法.143
4.3.1.機器學習.143
4.3.2.迭代學習.149
4.3.3.神經網絡.156
4.3.4.模糊控制.160
4.3.5.智能優(yōu)化算法.163
4.4.智能制造執(zhí)行系統(tǒng).166
4.4.1.智能生產.167
4.4.2.智能工廠.167
參考文獻171
第5章.智能工業(yè)裝備.177
5.1.金屬3D打印178
5.1.1.選區(qū)激光熔化技術.179
5.1.2.其他類型的金屬3D打印技術191
5.2.工業(yè)機器人.200
5.2.1.工業(yè)機器人的全球發(fā)展趨勢.200
5.2.2.國產品牌工業(yè)機器人的發(fā)展趨勢.202
5.2.3.我國在工業(yè)機器人領域的政策引導.204
5.2.4.基于人工智能技術的協(xié)作機器人新趨勢及創(chuàng)新
應用案例.205
5.3.數(shù)控機床.216
5.3.1.引言.216
5.3.2.新一代智能機床.219
參考文獻227
第6章.智能物流.229
6.1.引言.230
6.2.工業(yè)物流自主移動機器人.233
6.2.1.認識AMR233
6.2.2.構成及關鍵技術.235
6.2.3.AMR路徑規(guī)劃與調度系統(tǒng)238
6.2.4.AMR應用場景241
6.3.AGV系統(tǒng)單向導引路徑網絡設計方法.245
6.3.1.單向導引路徑網絡建模.245
6.3.2.單向導引路徑網絡模型求解.250
6.4.基于優(yōu)化路徑的缸蓋柔性產線設備布局.252
6.4.1.傳統(tǒng)設備布局建模.252
6.4.2.缸蓋柔性產線設備布局基礎數(shù)據(jù)計算.254
6.4.3.缸蓋柔性產線設備布局建模及約束條件.257
6.4.4.基于優(yōu)化路徑的產線設備布局算法解算.259
6.5.基于優(yōu)化路徑的缸蓋柔性產線設備布局.266
6.5.1.基于單向導引路徑的多AGV協(xié)調控制問題描述.266
6.5.2.基于單向導引路徑的多AGV協(xié)調控制策略.267
6.5.3.仿真與分析.242
參考文獻276
第7章.數(shù)字孿生及其在智能調度中的應用.281
7.1.數(shù)字孿生技術.282
7.1.1.數(shù)字孿生概述.283
7.1.2.多維多尺度的數(shù)字孿生模型構建技術.290
7.1.3.數(shù)字孿生在智能車間中的應用案例.305
7.1.4.數(shù)字孿生的發(fā)展趨勢.311
7.2.智能調度技術.313
7.2.1.智能調度概述.313
7.2.2.智能調度算法.320
7.2.3.數(shù)字孿生技術在智能調度中的應用案例.329
7.2.4.智能調度的發(fā)展趨勢.330
7.3.基于數(shù)字孿生模型的無人熱軋產線調度優(yōu)化方法.331
7.3.1.混合流水車間調度問題研究現(xiàn)狀.331
7.3.2.基于熱軋產線數(shù)字孿生模型的混合流水車間動態(tài)
調度模型描述.332
7.3.3.MOHFSP-DRP能耗評價方法.334
7.3.4.MOHFSP-DRP的多目標整數(shù)規(guī)劃模型.335
7.3.5.提出求解MOHFSP-DRP的IMOWOA336
7.3.6.IMOWOA求解實際的MOHFSP-DRP模型341
7.4.基于數(shù)字孿生模型的無人熱水器內膽焊接產線調度
優(yōu)化方法.344
7.4.1.基于數(shù)字孿生感知動態(tài)事件的混合流水車間調度
問題特征.345
7.4.2.求解實際的MOHFGSP-DE模型346
參考文獻350
第8章.智能產線重構.353
8.1.基于CPS制造組件的產線自主重構方法.354
8.1.1.當前產線制造系統(tǒng)現(xiàn)狀.354
8.1.2.復雜制造環(huán)境下無人產線特點分析.355
8.1.3.基于分形理論的無人產線自相似CPS制造
組件構建.358
8.2. 基于群集協(xié)作的考慮實際約束的CPS制造組件自
組織分層聚集與動態(tài)配置361
8.2.1.基于群集協(xié)作的C