智能制造系统及关键使能技术

目录
第1章 个性化定制给制造业带来的机遇与挑战\t1
1．1 引言\t1
1．2 目前我国制造业存在的主要问题\t1
1．3 借助互联网的智能化+个性化定制，形成新业态新模式\t4
1．4 个性化定制及个性化定制面临的问题\t5
1．5 个性化定制带来的产品服务系统\t7
1．5．1 产品服务系统定制化服务策略\t8
1．5．2 构建面向大规模定制的智能化与柔性化制造系统\t8
1．5．3 推进PSS定制及服务定制的对策建议\t9
1．6 本章小结\t10
1．7 本章习题\t10
第2章 智能制造系统的演变过程\t11
2．1 引言\t11
2．2 先进制造系统分类\t11
2．2．1 集成制造系统\t11
2．2．2 敏捷制造系统\t12
2．2．3 智能制造系统\t13
2．3 HCPS的演进过程\t14
2．3．1 智能制造系统发展的第一阶段――基于HPS的传统制造\t14
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\t15
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\t17
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\t18
2．4 智能制造系统的新发展\t21
2．5 智能制造系统对下一代制造业发展的启示\t23
2．6 本章小结\t24
2．7 本章习题\t24
第3章 大数据技术\t25
3．1 引言\t25
3．2 大数据的概念与特征\t25
3．2．1 大数据的概念\t25
3．2．2 海量\t26
3．2．3 多样性\t26
3．2．4 速度\t26
3．2．5 价值\t26
3．3 大数据技术体系\t27
3．3．1 大数据存储和管理技术\t27
3．3．2 大数据分布式批处理技术\t29
3．3．3 大数据实时流处理技术\t30
3．3．4 大规模图数据处理技术\t30
3．4 大数据与智能制造的关系\t32
3．4．1 制造大数据处理架构\t32
3．4．2 制造车间大数据处理系统\t38
3．5 本章小结\t40
3．6 本章习题\t40
第4章 云计算技术\t41
4．1 引言\t41
4．2 云计算概述\t41
4．2．1 云计算的定义\t42
4．2．2 云计算的发展进程\t42
4．2．3 云计算的分类\t43
4．2．4 云计算的特点\t44
4．3 云计算的服务类型\t45
4．3．1 基础设施即服务（IaaS）\t46
4．3．2 平台即服务（PaaS）\t46
4．3．3 软件即服务（SaaS）\t51
4．4 云制造\t53
4．4．1 云制造概述\t53
4．4．2 云制造的层次结构\t53
4．5 本章小结\t57
4．6 本章习题\t57
第5章 物联网技术\t58
5．1 引言\t58
5．2 物联网概述\t58
5．2．1 物联网的概念及定义\t58
5．2．2 物联网的发展态势\t59
5．2．3 物联网的网络架构\t60
5．3 物联网技术体系\t61
5．3．1 感知技术\t62
5．3．2 网络通信技术\t63
5．3．3 应用技术\t64
5．3．4 共性技术\t64
5．3．5 支撑技术\t65
5．4 制造业与物联网融合的必要性\t65
5．4．1 生产现场对物联网的需求分析\t66
5．4．2 生产管理对物联网的需求分析\t68
5．5 本章小结\t69
5．6 本章习题\t70
第6章 移动互联网技术\t71
6．1 前言\t71
6．2 移动互联网概述\t71
6．2．1 移动互联网的定义\t71
6．2．2 移动互联网的体系\t71
6．2．3 移动通信系统的发展历程\t73
6．3 5G网络架构设计\t75
6．4 5G+智能制造总体架构\t78
6．5 5G+智能制造关键技术\t80
6．5．1 5G时间敏感网络技术\t80
6．5．2 网络切片技术\t82
6．5．3 移动边缘计算\t83
6．6 5G网络安全\t85
6．7 本章小结\t85
6．8 本章习题\t86
第7章 人工智能技术\t87
7．1 引言\t87
7．2 概述\t87
7．3 智能搜索算法\t88
7．3．1 定义\t88
7．3．2 类型\t89
7．3．3 常见算法\t89
7．3．4 应用\t95
7．4 机器学习\t96
7．4．1 定义\t96
7．4．2 类型\t96
7．4．3 常见算法\t97
7．4．4 应用\t100
7．5 深度学习\t100
7．5．1 定义\t100
7．5．2 常见算法\t101
7．5．3 优势\t103
7．5．4 应用\t104
7．6 强化学习\t105
7．6．1 定义\t105
7．6．2 马尔可夫决策过程\t106
7．6．3 DPG算法\t107
7．6．4 Actor-Critic算法\t107
7．7 人工智能应用\t108
7．7．1 计算机视觉\t108
7．7．2 自然语言处理\t110
7．8 本章小结\t112
7．9 本章习题\t112
第8章 制造系统智能化理论模型与构建技术\t113
8．1 引言\t113
8．2 制造系统智能体的结构模型设计\t113
8．2．1 智能体的基本特征\t113
8．2．2 智能体的映射方式\t114
8．2．3 智能体的基本结构\t115
8．2．4 智能体的结构模型设计\t117
8．3 制造系统智能体的模型构建\t118
8．3．1 智能体模型的总体构建思路\t118
8．3．2 智能体模型的模块设计\t119
8．3．3 智能体模型的推理决策模块分类\t121
8．4 本章小结\t123
8．5 本章习题\t123
第9章 多源制造信息感知技术\t124
9．1 引言\t124
9．2 多源制造信息的感知需求及信息源分析\t124
9．2．1 智能制造系统对制造信息的感知需求\t124
9．2．2 智能制造系统的多源信息源分析\t124
9．2．3 信息数据特点及分析\t127
9．3 多源制造信息感知的关键技术\t128
9．3．1 多源制造信息感知技术需求分析\t128
9．3．2 传感器技术简介\t129
9．3．3 异构传感器管理\t130
9．3．4 车间定位技术简介\t131
9．3．5 多源信息传输技术简介\t133
9．4 多源制造信息感知系统的构建\t136
9．4．1 多源制造信息感知模型结构分析\t136
9．4．2 事件驱动的实时多源制造信息获取\t137
9．4．3 多源制造信息标准化及信息共享\t137
9．5 本章小结\t138
9．6 本章习题\t138
第10章 离散制造资源标准化接入\t139
10．1 引言\t139
10．2 离散制造资源\t139
10．2．1 离散制造\t139
10．2．2 离散制造资源\t140
10．3 离散制造资源本体建模分析\t142
10．3．1 本体\t142
10．3．2 本体建模原则与方法\t143
10．3．3 基于本体的离散制造资源信息模型\t145
10．3．4 离散制造资源本体建模步骤\t146
10．4 离散制造资源本体建模准备\t148
10．4．1 离散制造资源概念分层\t148
10．4．2 离散制造资源属性分析\t149
10．4．3 资源本体语义化描述语言及工具\t150
10．5 离散制造资源标准化描述模型构建\t152
10．6 离散制造资源标准化接入\t156
10．7 本章小结\t157
10．8 本章习题\t157
第11章 物联互通制造技术\t158
11．1 引言\t158
11．2 制造车间物联互通研究现状\t158
11．2．1 研究背景\t158
11．2．2 研究现状及其不足\t159
11．3 物联制造环境下底层装备互联互通架构设计\t160
11．3．1 物联制造环境及其底层装备特征分析\t161
11．3．2 底层装备互联互通实现基础\t163
11．3．3 面向物联制造的标准装备模型设计\t165
11．3．4 物联制造环境下底层装备互联互通架构设计\t169
11．4 物联制造环境下底层装备适配封装架构设计\t173
11．4．1 装备适配模型基本架构\t173
11．4．2 装备适配模型工作机制\t176
11．4．3 装备适配模型功能实现\t177
11．5 本章小结\t180
11．6 本章习题\t180
第12章 网络信息安全管理技术\t181
12．1 引言\t181
12．2 密码技术\t181
12．2．1 概述\t181
12．2．2 对称密码技术\t183
12．2．3 非对称密码技术\t187
12．3 访问控制技术\t188
12．3．1 概述\t188
12．3．2 常见访问控制方式\t188
12．3．3 认证与授权\t190
12．4 防火墙技术\t191
12．4．1 概述\t191
12．4．2 防火墙作用\t192
12．4．3 防火墙关键技术分析\t192
12．5 区块链技术\t193
12．5．1 概述\t193
12．5．2 区块链技术基础\t194
12．5．3 区块链对工业互联网发展的价值\t196
12．5．4 应用与展望\t197
12．6 本章小结\t198
12．7 本章习题\t198
第13章 车间可视化技术\t199
13．1 引言\t199
13．2 背景介绍\t199
13．2．1 数字化车间的发展需求\t199
13．2．2 数字孪生技术发展背景\t200
13．3 车间可视化技术的发展\t201
13．4 车间可视化的关键技术\t201
13．4．1 车间可视化数据源感知获取\t201
13．4．2 车间可视化数据统一集成\t205
13．4．3 车间可视化的信息通信\t207
13．5 车间可视化系统中的人机交互\t208
13．6 基于数字孪生的可视化技术应用\t210
13．6．1 孪生虚拟车间可视化与模型驱动\t210
13．6．2 数字孪生车间的生产信息可视化映射\t212
13．7 本章小结\t213
13．8 本章习题\t213
第14章 智能制造系统控制机制\t214
14．1 引言\t214
14．2 智能制造车间架构体系\t214
14．2．1 智能制造车间基本结构\t214
14．2．2 智能制造车间架构设计\t215
14．3 基于多Agent的物联制造系统设计\t217
14．3．1 Agent的特点与映射\t217
14．3．2 车间设备Agent设计\t218
14．3．3 工作人员Agent设计\t219
14．3．4 功能模块智能体设计\t220
14．4 智能制造系统人机交互与协作\t222
14．4．1 人机交互方式\t222
14．4．2 人机交互功能分析\t223
14．4．3 人机协作场景\t224
14．4．4 人机协作机制\t225
14．5 智能制造系统实时动态调度算法\t226
14．5．1 多目标约束的调度模型\t226
14．5．2 基于事件驱动的决策调整机制\t229
14．5．3 基于层次分析法的决策因素权重设计\t230
14．6 本章小结\t232
14．7 本章习题\t232
第15章 智能制造系统协同运行策略方法\t233
15．1 引言\t233
15．2 基于多Agent技术的车间调度模型\t233
15．2．1 Agent的特点、映射与结构设计\t233
15．2．2 MAS的组织结构和协商机制设计\t236
15．2．3 基于多Agent技术的改进型车间调度模型设计\t238
15．3 基于合同网协议的MAS调度算法研究\t242
15．3．1 基于经典合同网协议的传统多Agent方法不足与分析\t242
15．3．2 基于简化合同网协议的区间协同拍卖调度策略\t246
15．3．3 一种改进的区间协同拍卖调度策略\t249
15．4 案例仿真设计\t252
15．5 本章小结\t254
15．6 本章习题\t254
第16章 基于多智能体制造系统的混线生产调度案例分析\t255
16．1 前言\t255
16．2 混线生产调度问题\t255
16．2．1 混线生产约束\t256
16．2．2 组合加工约束\t256
16．2．3 实验算例设计\t256
16．3 调度策略自学习实验\t258
16．3．1 可行性实验分析\t259
16．3．2 优越性实验分析\t260
16．4 动态扰动下混线生产调度实验\t263
16．4．1 机器故障下的调度实验\t263
16．4．2 普通订单扰动下的调度实验\t268
16．4．3 紧急订单扰动下的调度实验\t270
16．5 组合加工案例实验\t273
16．5．1 组合加工案例分析\t273
16．5．2 自学习调度决策机制\t275
16．5．3 多扰动事件下调度决策机制\t276
16．6 本章小结\t279
16．7 本章习题\t279
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\t280
17．1 引言\t280
17．2 个性化订单系统\t280
17．2．1 个性化订单系统的应用开发\t280
17．2．2 个性化订单系统架构及功能模块设计\t281
17．2．3 个性化订单系统的运行过程\t285
17．3 多智能体制造系统构架搭建实例\t287
17．3．1 智能调度系统框架搭建\t287
17．3．2 多智能体制造系统开发环境搭建\t290
17．4 多智能体制造系统动态调度问题\t294
17．4．1 问题描述\t295
17．4．2 实验算例设计\t296
17．5 多智能体制造系统动态实时调度实验验证\t297
17．5．1 无扰动情况\t298
17．5．2 紧急订单扰动实验\t299
17．5．3 机床故障扰动实验\t300
17．5．4 订单优先级调整扰动实验\t301
17．6 本章小结\t302
17．7 本章习题\t302