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智聯(lián)生產線自主智能協(xié)同理論與技術

智聯(lián)生產線自主智能協(xié)同理論與技術

定 價:¥69.00

作 者: 王世勇 甘明剛 石紅雁 庫濤
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111742852 出版時間: 2024-02-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數: 字數:  

內容簡介

  本書注重全面而系統(tǒng)的介紹,從工業(yè)生產線的基礎知識到先進的智聯(lián)生產線,本書都所有闡述,主要圍繞數據/模型混合驅動的智聯(lián)生產線,介紹相應的基本原理、使用方法、評估技術和主要應用。全書共6章,第1章 智聯(lián)生產線發(fā)展概述(傳統(tǒng)生產線-智聯(lián)生產線);第2章 數據/模型混合驅動的智聯(lián)生產線協(xié)同方法,包括智聯(lián)生產線人機物協(xié)同認知方法和智聯(lián)生產線的建模與控制方法;第3章 智聯(lián)生產線調度優(yōu)化,包括作業(yè)車間調度問題的深度強化學習求解模型的設計模式、基于深度強化學習的碳排放敏感柔性作業(yè)車間調度和面向生產調度的深度強化學習泛化性能表征與評測方法;第4章 智聯(lián)生產線自主智能協(xié)同控制,包括智聯(lián)生產線自主智能協(xié)同控制關鍵技術、控制系統(tǒng)構建和應用場景;第5章 生產任務柔性度量與評估、使能技術,包括智聯(lián)生產線數據采集及處理、智聯(lián)生產線制造資源服務化封裝及云端化和智聯(lián)生產線自主智能協(xié)同評估與驗證;第6章 智聯(lián)生產線運行管控,包括典型生產管控系統(tǒng)、汽車生產線典型應用、家電生產線典型應用和電子生產線典型應用等。

作者簡介

  王世勇,就職于華南理工大學機械與汽車工程學院。主要從事智能制造、智能工廠、工業(yè)人工智能,具體包括基于深度強化學習的生產調度,基于深度學習的設備故障診斷;基于深度學習的產品質量預測;生產線信息物理融合及數字孿生控制。獲廣東省科技進步一等獎1項,廣東省機械工程學會科技進步一等獎2項,入選“愛思唯爾2020中國高被引學者”榜單。申請國家發(fā)明專利22件,其中獲授權發(fā)明專利18件,獲軟件著作權3件。在國內外學術期刊發(fā)表論文40多篇,其中SCI、EI收錄30多篇。先后主持國家重點研發(fā)計劃課題、國家科技支撐計劃課題、國家“863”計劃課題,國家自然科學基金項目、廣東省自然科學基金項目、廣東省產學研項目等國家及省部級科研項目等10余項。

圖書目錄

目 錄
第1章智聯(lián)生產線模型
1.1 引言
1.2 智聯(lián)生產線架構與運行機理
1.2.1 構成要素
1.2.2 組織結構
1.2.3 數據與模型
1.2.4 融合機理
1.2.5 系統(tǒng)功能
1.3 生產任務形式化建模
1.3.1 工序建模
1.3.2 工序序列建模
1.3.3 幾個性質
1.3.4 工序序列運算
1.4 生產資源形式化建模
1.4.1 物理資源建模
1.4.2 信息資源建模
1.4.3 信息物理交互建模
1.5 生產資源配置建模
1.5.1 機器配置建模
1.5.2 輸送路徑建模
1.6 智聯(lián)生產的柔性度量
1.6.1 生產任務柔性度量
1.6.2 生產資源柔性度量
1.7 本章小結
本章參考文獻
第2章 智聯(lián)生產線調度優(yōu)化
2.1 引言
2.2 作業(yè)車間調度問題的深度強化學習求解模型的設計模式
2.2.1 基于DRL的作業(yè)車間調度問題
2.2.2 DRL要素的典型設計模式
2.2.3 DRL設計模式的統(tǒng)計分析
2.3 基于深度強化學習的碳排放敏感柔性作業(yè)車間調度
2.3.1 問題建模
2.3.2 深度強化學習調度建模
2.3.3 實驗結果
2.4 應用效果評價
2.4.1 算法優(yōu)化效果
2.4.2 算法執(zhí)行效率
2.4.3 算法的收斂性和穩(wěn)定性
2.4.4 算法的泛化能力
2.5 開放性問題
2.5.1 柔性作業(yè)車間調度問題
2.5.2 多目標優(yōu)化問題
2.5.3 多智能體調度問題
2.5.4 自適應調度問題
2.5.5 DRL泛化體系構建問題
2.6 本章小結
本章參考文獻
第3章 智聯(lián)生產線自主智能協(xié)同控制
3.1 引言
3.2 數據/模型混合驅動智聯(lián)生產線控制方法研究
3.2.1 數據/模型混合驅動智聯(lián)生產線控制模型結構
3.2.2 數據/模型混合驅動智聯(lián)生產線控制算法設計
3.2.3 機器人自主運動控制中的案例應用
3.3 智聯(lián)生產線的多模態(tài)數據增量學習模型研究
3.3.1 工業(yè)場景的三維目標檢測網絡架構
3.3.2 動態(tài)區(qū)域并行采樣方法
3.3.3 圖結構學習模型
3.3.4 多頭自注意力機制
3.3.5 損失函數設計
3.3.6 實驗與結果分析
3.4 基于數字孿生的智聯(lián)生產線人機協(xié)同控制技術研究
3.4.1 虛實融合系統(tǒng)構建方法
3.4.2 雙向驅動構建方法
3.4.3 數字孿生模型構建方法
3.5 智聯(lián)生產線自主智能協(xié)同控制系統(tǒng)構建和應用研究
3.5.1 自主智能協(xié)同控制系統(tǒng)架構與功能
3.5.2 系統(tǒng)功能概述
3.6 本章小結
本章參考文獻
第4章 智聯(lián)生產線生產效能評估
4.1 引言
4.2 智聯(lián)生產線制造資源主動感知與采集
4.2.1 制造資源傳感配置
4.2.2 制造資源實時數據的感知與獲取
4.2.3 智聯(lián)生產線數據傳輸
4.2.4 基于智聯(lián)生產線的關鍵事件處理
4.3 智聯(lián)生產線制造資源服務化封裝及云端化
4.3.1 基于關鍵事件的制造資源服務化封裝
4.3.2 制造資源上云
4.4 智聯(lián)生產線生產效能評估
4.4.1 效能評估概述
4.4.2 指標體系構建及優(yōu)化
4.4.3 實時數據庫
4.4.4 數據預處理
4.4.5 綜合效能評估
4.4.6 智聯(lián)生產線效能評估
4.5 本章小結
本章參考文獻
第5章 智聯(lián)生產線生產管控系統(tǒng)
5.1 引言
5.2 智聯(lián)生產線生產管控系統(tǒng)
5.2.1 系統(tǒng)目標
5.2.2 功能需求分析
5.2.3 系統(tǒng)架構選擇
5.2.4 系統(tǒng)模塊設計
5.2.5 數據庫設計
5.2.6 生產線數字孿生
5.2.7 開發(fā)工具和運行環(huán)境
5.3 應用案例
5.3.1 PCB微孔鉆削智聯(lián)生產線
5.3.2 PCB微孔鉆削智聯(lián)生產線融合式管控系統(tǒng)
5.4 本章小結
本章參考文獻

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