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数据驱动的智能车间适应性调度与优化

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作者乔非,马玉敏,刘鹃

出版社化学工业出版社

ISBN9787122426383

出版时间2023-10

装帧平装

开本16开

定价78元

货号1203097364

上书时间2024-08-07

谢岳书店
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品相描述：全新
商品描述
作者简介
无

目录
第1章绪论001

1.1智能制造与智能车间002

1.1.1智能制造002

1.1.2智能车间003

1.2生产调度004

1.2.1生产调度基本问题描述004

1.2.2生产调度国内外研究现状007

1.3智能车间生产调度面临的需求与挑战013

第2章工业大数据与数据驱动技术021

2.1工业大数据与智能制造022

2.1.1大数据与工业大数据022

2.1.2工业大数据特性分析023

2.1.3工业大数据技术架构025

2.1.4工业大数据在智能制造中的应用026

2.1.5工业大数据应用面临的挑战028

2.2工业大数据质量管理029

2.2.1工业大数据质量问题030

2.2.2领域知识无关的工业大数据质量管理031

2.2.3领域知识相关的工业大数据质量管理034

2.2.4工业大数据整体质量评价指标040

2.3工业大数据驱动的生产调度使能技术043

2.3.1生产特征选择044

2.3.2生产性能预测046

2.3.3调度知识挖掘047

第3章信息物理生产系统（CPPS）051

3.1信息物理系统（CPS）052

3.1.1CPS概述052

3.1.2CPS的技术内核及运行方式053

3.1.3CPS的组织架构054

3.1.4CPS的特征057

3.1.5CPS在制造领域的应用059

3.2面向智能制造的CPPS060

3.2.1CPPS概述060

3.2.2CPPS的组成061

3.2.3CPPS的特征062

3.2.4CPPS的多层次体系架构063

3.3面向智能车间生产调度的CPPS环境构建067

3.3.1生产调度对CPPS的需求分析067

3.3.2面向智能车间生产调度的CPPS框架068

3.3.3面向半导体生产线的CPPS环境构建案例070

第4章智能车间适应性调度解决方案079

4.1智能车间多级联动适应性调度体系框架080

4.1.1需求分析080

4.1.2智能车间多级联动适应性调度体系框架082

4.2多级联动适应性调度体系的运行演化084

4.2.1体系运行演化中的多级联动085

4.2.2体系运行演化中的数据循环增值086

第5章多目标鲁棒调度方法089

5.1多目标鲁棒调度问题描述090

5.1.1鲁棒调度概述090

5.1.2多目标鲁棒调度问题描述和鲁棒性定义092

5.1.3鲁棒性度量093

5.2多目标鲁棒调度方法框架097

5.2.1调度策略表达097

5.2.2多目标鲁棒调度方法框架101

5.3确定环境下的多目标调度策略解集生成102

5.3.1多目标优化方法102

5.3.2基于仿真的优化方法104

5.3.3SBO-NSGA-Ⅱ算法设计105

5.4不确定环境下的多目标鲁棒调度策略选择108

5.4.1基于场景规划的生产数据获取108

5.4.2基于熵权法的多目标鲁棒调度模型109

第6章适应性的实时调度方法115

6.1实时调度问题描述116

6.2调度策略推荐方法117

6.2.1调度策略推荐问题描述117

6.2.2调度策略推荐方法框架118

6.3基于K-NN的调度规则推荐120

6.3.1算法框架120

6.3.2基于GA的生产属性特征子集选择122

6.3.3基于K-NN的调度规则推荐模型125

6.4基于SVR的调度参数推荐126

6.4.1算法框架126

6.4.2基于响应曲面法的很优样本获取127

6.4.3基于SVR的调度参数推荐模型128

第7章适应性的重调度方法133

7.1重调度问题描述及方法框架134

7.1.1重调度问题描述134

7.1.2适应性重调度方法136

7.2数据驱动的扰动在线识别与预测138

7.2.1扰动分类138

7.2.2渐变型扰动识别方法139

7.2.3突发型扰动识别方法143

7.3全数据驱动的重调度方法148

7.3.1基于长短期记忆神经网络的重调度方法框架149

7.3.2LSTM神经网络离线训练151

7.3.3在线调度152

7.4增强学习能力的重调度方法152

7.4.1基于DRL的重调度问题描述154

7.4.2基于DQN的重调度方法156

7.4.3基于改进异步优势行动者评论家算法的重调度方法158

第8章适应性调度闭环优化方法165

8.1调度知识166

8.1.1调度知识概念166

8.1.2调度知识的表达167

8.2调度知识管理168

8.2.1调度知识管理概述168

8.2.2调度知识生成170

8.2.3调度知识评估与更新171

8.3调度知识在线评估172

8.3.1基于质量控制的调度知识评估方法172

8.3.2基于生产状态变化的调度知识在线评估176

8.4基于增量学习的调度知识更新方法178

8.4.1基于OS-ELM的调度知识更新方法178

8.4.2基于OnlineSVR的调度知识更新方法180

第9章智能车间适应性调度原型系统187

9.1智能车间适应性调度原型系统架构188

9.1.1需求分析188

9.1.2系统架构设计189

9.2关键层级设计192

9.2.1数据层设计192

9.2.2分析层设计193

9.2.3服务层设计193

9.2.4表示层设计193

9.3智能车间适应性调度原型系统实现194

9.3.1系统开发194

9.3.2系统界面197

9.3.3运行设置199

9.3.4结果展示204

第10章适应性调度与优化方法验证与实施案例209

10.1基于适应性调度原型系统的方法验证210

10.1.1单级调度方法验证210

10.1.2多级联动适应性调度方法的综合验证217

10.2以某企业航空发动机装配线AEAL为对象的案例研究222

10.2.1航空发动机装配线AEAL介绍222

10.2.2多级联动适应性调度方法的案例研究226

缩略词索引231

内容摘要
本书聚焦于智能制造环境下的车间调度问题，探讨一种旨在增强调度应变能力的适应性调度及其相关理论和技术方法。首先介绍了智能车间调度基本概念和需求挑战、新兴工业大数据技术和信息物理生产系统等对智能调度求解的支撑能力，然后提出了一种多级联动适应性调度体系框架，分别从鲁棒调度、实时调度、重调度和闭环优化四方面论述适应性调度的关键技术方法，最后结合案例给出系统实现及应用验证。本书面向从事智能制造车间管理和生产调度等领域工作的科研和工程技术人员，也可供系统工程、工业工程、自动控制、机电管理等专业领域的师生使用。

主编推荐
本书的特色： 1.聚焦于智能车间这一制造强国建设的关键维度，探讨增强其决策自适应能力的调度优化技术与方法。 2.以工业大数据和信息物理生产系统为支撑，为智能车间在新型环境中的调度提供了一整套解决方案。 3.所提出的智能车间多级联动适应性调度体系框架，由数据的循环流动为内驱动力，以知识的增值更新为牵引，探究新型的基于深度学习的调度求解算法，实现覆盖调度执行全流程的闭环优化。 4.所形成的智能车间调度理论与技术成果对供应链管理等问题具有共性借鉴意义，能够为智能制造运营管理的智能化提升提供新的解决思路。

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