智能制造系统及关键使能技术
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江西南昌
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作者唐敦兵
出版社电子工业出版社
ISBN9787121429828
出版时间2022-03
装帧平装
开本16开
定价89.8元
货号29380694
上书时间2025-01-05
商品详情
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前言
导语摘要
本书系统、详细地介绍了智能制造系统的理念、关键使能技术、应用案例。全书共17章，主要内容包括：个性化定制给制造业带来的机遇与挑战、智能制造系统的演变过程、大数据技术、云计算技术、物联网技术、移动互联网技术、人工智能技术、制造系统智能化理论模型与构建技术、多源制造信息感知技术、离散制造资源标准化接入、物联互通制造技术、网络信息安全管理技术、车间可视化技术、智能制造系统控制机制、智能制造系统协同运行策略方法、基于多智能体制造系统的混线生产调度案例分析、面向个性化定制的多智能体制造系统动态调度案例分析。书中既有理论知识，又有案例介绍，能帮助读者理解、掌握和运用本书所提出的方法，扩大读者在智能制造系统领域的知识面。本书可作为高等院校机械、计算机、管理工程等专业本科生、研究生的必修课教材，也可为相关领域的管理人员、技术人员提供参考。
作者简介
唐敦兵：德国洪堡学者、江苏特聘教授、江苏省首届省杰青获得者、霍英东教育基金会青年教师基金获得者、*新世纪优秀人才计划入选者、国家中青年科技创新领军人才。 2018年5月，入选第三批国家“万人计划”科技创新领军人才。长期致力于集成制造系统与技术领域的研究，在数字化集成制造技术、智能制造系统等研究方向取得了系列研究成果。在国内外重要学术期刊和国际会议上，发表学术论文共计150余篇，其中有SCI论文40多篇发表在国际期刊上，主要包括 International Journal of Production Research, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, Journal of Intelligent Manufacturing, Robotics & Computer Integrated Manufacturing, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Concurrent Engineering: Research & Applications，Computers in Industry, Computers & Industrial Engineering, Proceedings of the Institutions of Mechanical Engineers Part B- Journal of Engineering Manufacture 等制造工程领域的国际权威刊物。在ISI Web of Science数据库中，所发表的国际期刊SCI论文被引近400次，另外，发表EI检索论文100余篇，撰写中文专著3部（科学出版社），参与2部英文著作撰写（Springer出版社）。
目录
目录
第1章 个性化定制给制造业带来的机遇与挑战1
1.1 引言1
1.2 目前我国制造业存在的主要问题1
1.3 借助互联网的智能化+个性化定制，形成新业态新模式4
1.4 个性化定制及个性化定制面临的问题5
1.5 个性化定制带来的产品服务系统7
1.5.1 产品服务系统定制化服务策略8
1.5.2 构建面向大规模定制的智能化与柔性化制造系统8
1.5.3 推进PSS定制及服务定制的对策建议9
1.6 本章小结10
1.7 本章习题10
第2章 智能制造系统的演变过程11
2.1 引言11
2.2 先进制造系统分类11
2.2.1 集成制造系统11
2.2.2 敏捷制造系统12
2.2.3 智能制造系统13
2.3 HCPS的演进过程14
2.3.1 智能制造系统发展的阶段——基于HPS的传统制造14
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15
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17
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18
2.4 智能制造系统的新发展21
2.5 智能制造系统对下一代制造业发展的启示23
2.6 本章小结24
2.7 本章习题24
第3章 大数据技术25
3.1 引言25
3.2 大数据的概念与特征25
3.2.1 大数据的概念25
3.2.2 海量26
3.2.3 多样性26
3.2.4 速度26
3.2.5 价值26
3.3 大数据技术体系27
3.3.1 大数据存储和管理技术27
3.3.2 大数据分布式批处理技术29
3.3.3 大数据实时流处理技术30
3.3.4 大规模图数据处理技术30
3.4 大数据与智能制造的关系32
3.4.1 制造大数据处理架构32
3.4.2 制造车间大数据处理系统38
3.5 本章小结40
3.6 本章习题40
第4章 云计算技术41
4.1 引言41
4.2 云计算概述41
4.2.1 云计算的定义42
4.2.2 云计算的发展进程42
4.2.3 云计算的分类43
4.2.4 云计算的特点44
4.3 云计算的服务类型45
4.3.1 基础设施即服务（IaaS）46
4.3.2 平台即服务（PaaS）46
4.3.3 软件即服务（SaaS）51
4.4 云制造53
4.4.1 云制造概述53
4.4.2 云制造的层次结构53
4.5 本章小结57
4.6 本章习题57
第5章 物联网技术58
5.1 引言58
5.2 物联网概述58
5.2.1 物联网的概念及定义58
5.2.2 物联网的发展态势59
5.2.3 物联网的网络架构60
5.3 物联网技术体系61
5.3.1 感知技术62
5.3.2 网络通信技术63
5.3.3 应用技术64
5.3.4 共性技术64
5.3.5 支撑技术65
5.4 制造业与物联网融合的必要性65
5.4.1 生产现场对物联网的需求分析66
5.4.2 生产管理对物联网的需求分析68
5.5 本章小结69
5.6 本章习题70
第6章 移动互联网技术71
6.1 前言71
6.2 移动互联网概述71
6.2.1 移动互联网的定义71
6.2.2 移动互联网的体系71
6.2.3 移动通信系统的发展历程73
6.3 5G网络架构设计75
6.4 5G+智能制造总体架构78
6.5 5G+智能制造关键技术80
6.5.1 5G时间敏感网络技术80
6.5.2 网络切片技术82
6.5.3 移动边缘计算83
6.6 5G网络安全85
6.7 本章小结85
6.8 本章习题86
第7章 人工智能技术87
7.1 引言87
7.2 概述87
7.3 智能搜索算法88
7.3.1 定义88
7.3.2 类型89
7.3.3 常见算法89
7.3.4 应用95
7.4 机器学习96
7.4.1 定义96
7.4.2 类型96
7.4.3 常见算法97
7.4.4 应用100
7.5 深度学习100
7.5.1 定义100
7.5.2 常见算法101
7.5.3 优势103
7.5.4 应用104
7.6 强化学习105
7.6.1 定义105
7.6.2 马尔可夫决策过程106
7.6.3 DPG算法107
7.6.4 Actor-Critic算法107
7.7 人工智能应用108
7.7.1 计算机视觉108
7.7.2 自然语言处理110
7.8 本章小结112
7.9 本章习题112
第8章 制造系统智能化理论模型与构建技术113
8.1 引言113
8.2 制造系统智能体的结构模型设计113
8.2.1 智能体的基本特征113
8.2.2 智能体的映射方式114
8.2.3 智能体的基本结构115
8.2.4 智能体的结构模型设计117
8.3 制造系统智能体的模型构建118
8.3.1 智能体模型的总体构建思路118
8.3.2 智能体模型的模块设计119
8.3.3 智能体模型的推理决策模块分类121
8.4 本章小结123
8.5 本章习题123
第9章 多源制造信息感知技术124
9.1 引言124
9.2 多源制造信息的感知需求及信息源分析124
9.2.1 智能制造系统对制造信息的感知需求124
9.2.2 智能制造系统的多源信息源分析124
9.2.3 信息数据特点及分析127
9.3 多源制造信息感知的关键技术128
9.3.1 多源制造信息感知技术需求分析128
9.3.2 传感器技术简介129
9.3.3 异构传感器管理130
9.3.4 车间定位技术简介131
9.3.5 多源信息传输技术简介133
9.4 多源制造信息感知系统的构建136
9.4.1 多源制造信息感知模型结构分析136
9.4.2 事件驱动的实时多源制造信息获取137
9.4.3 多源制造信息标准化及信息共享137
9.5 本章小结138
9.6 本章习题138
第10章 离散制造资源标准化接入139
10.1 引言139
10.2 离散制造资源139
10.2.1 离散制造139
10.2.2 离散制造资源140
10.3 离散制造资源本体建模分析142
10.3.1 本体142
10.3.2 本体建模原则与方法143
10.3.3 基于本体的离散制造资源信息模型145
10.3.4 离散制造资源本体建模步骤146
10.4 离散制造资源本体建模准备148
10.4.1 离散制造资源概念分层148
10.4.2 离散制造资源属性分析149
10.4.3 资源本体语义化描述语言及工具150
10.5 离散制造资源标准化描述模型构建152
10.6 离散制造资源标准化接入156
10.7 本章小结157
10.8 本章习题157
第11章 物联互通制造技术158
11.1 引言158
11.2 制造车间物联互通研究现状158
11.2.1 研究背景158
11.2.2 研究现状及其不足159
11.3 物联制造环境下底层装备互联互通架构设计160
11.3.1 物联制造环境及其底层装备特征分析161
11.3.2 底层装备互联互通实现基础163
11.3.3 面向物联制造的标准装备模型设计165
11.3.4 物联制造环境下底层装备互联互通架构设计169
11.4 物联制造环境下底层装备适配封装架构设计173
11.4.1 装备适配模型基本架构173
11.4.2 装备适配模型工作机制176
11.4.3 装备适配模型功能实现177
11.5 本章小结180
11.6 本章习题180
第12章 网络信息安全管理技术181
12.1 引言181
12.2 密码技术181
12.2.1 概述181
12.2.2 对称密码技术183
12.2.3 非对称密码技术187
12.3 访问控制技术188
12.3.1 概述188
12.3.2 常见访问控制方式188
12.3.3 认证与授权190
12.4 防火墙技术191
12.4.1 概述191
12.4.2 防火墙作用192
12.4.3 防火墙关键技术分析192
12.5 区块链技术193
12.5.1 概述193
12.5.2 区块链技术基础194
12.5.3 区块链对工业互联网发展的价值196
12.5.4 应用与展望197
12.6 本章小结198
12.7 本章习题198
第13章 车间可视化技术199
13.1 引言199
13.2 背景介绍199
13.2.1 数字化车间的发展需求199
13.2.2 数字孪生技术发展背景200
13.3 车间可视化技术的发展201
13.4 车间可视化的关键技术201
13.4.1 车间可视化数据源感知获取201
13.4.2 车间可视化数据统一集成205
13.4.3 车间可视化的信息通信207
13.5 车间可视化系统中的人机交互208
13.6 基于数字孪生的可视化技术应用210
13.6.1 孪生虚拟车间可视化与模型驱动210
13.6.2 数字孪生车间的生产信息可视化映射212
13.7 本章小结213
13.8 本章习题213
第14章 智能制造系统控制机制214
14.1 引言214
14.2 智能制造车间架构体系214
14.2.1 智能制造车间基本结构214
14.2.2 智能制造车间架构设计215
14.3 基于多Agent的物联制造系统设计217
14.3.1 Agent的特点与映射217
14.3.2 车间设备Agent设计218
14.3.3 工作人员Agent设计219
14.3.4 功能模块智能体设计220
14.4 智能制造系统人机交互与协作222
14.4.1 人机交互方式222
14.4.2 人机交互功能分析223
14.4.3 人机协作场景224
14.4.4 人机协作机制225
14.5 智能制造系统实时动态调度算法226
14.5.1 多目标约束的调度模型226
14.5.2 基于事件驱动的决策调整机制229
14.5.3 基于层次分析法的决策因素权重设计230
14.6 本章小结232
14.7 本章习题232
第15章 智能制造系统协同运行策略方法233
15.1 引言233
15.2 基于多Agent技术的车间调度模型233
15.2.1 Agent的特点、映射与结构设计233
15.2.2 MAS的组织结构和协商机制设计236
15.2.3 基于多Agent技术的改进型车间调度模型设计238
15.3 基于合同网协议的MAS调度算法研究242
15.3.1 基于经典合同网协议的传统多Agent方法不足与分析242
15.3.2 基于简化合
内容摘要
本书系统、详细地介绍了智能制造系统的理念、关键使能技术、应用案例。全书共17章，主要内容包括：个性化定制给制造业带来的机遇与挑战、智能制造系统的演变过程、大数据技术、云计算技术、物联网技术、移动互联网技术、人工智能技术、制造系统智能化理论模型与构建技术、多源制造信息感知技术、离散制造资源标准化接入、物联互通制造技术、网络信息安全管理技术、车间可视化技术、智能制造系统控制机制、智能制造系统协同运行策略方法、基于多智能体制造系统的混线生产调度案例分析、面向个性化定制的多智能体制造系统动态调度案例分析。书中既有理论知识，又有案例介绍，能帮助读者理解、掌握和运用本书所提出的方法，扩大读者在智能制造系统领域的知识面。本书可作为高等院校机械、计算机、管理工程等专业本科生、研究生的必修课教材，也可为相关领域的管理人员、技术人员提供参考。
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唐敦兵：德国洪堡学者、江苏特聘教授、江苏省首届省杰青获得者、霍英东教育基金会青年教师基金获得者、*新世纪优秀人才计划入选者、国家中青年科技创新领军人才。 2018年5月，入选第三批国家“万人计划”科技创新领军人才。长期致力于集成制造系统与技术领域的研究，在数字化集成制造技术、智能制造系统等研究方向取得了系列研究成果。在国内外重要学术期刊和国际会议上，发表学术论文共计150余篇，其中有SCI论文40多篇发表在国际期刊上，主要包括 International Journal of Production Research, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, Journal of Intelligent Manufacturing, Robotics & Computer Integrated Manufacturing, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Concurrent Engineering: Research & Applications，Computers in Industry, Computers & Industrial Engineering, Proceedings of the Institutions of Mechanical Engineers Part B- Journal of Engineering Manufacture 等制造工程领域的国际权威刊物。在ISI Web of Science数据库中，所发表的国际期刊SCI论文被引近400次，另外，发表EI检索论文100余篇，撰写中文专著3部（科学出版社），参与2部英文著作撰写（Springer出版社）。
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