可重入制造系统的控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张洁，吴立辉，翟文彬 著

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• 可重入制造
• 柔性制造系统
• 控制系统
• 生产调度
• 优化算法
• 智能制造
• 工业自动化
• 系统建模
• 实时控制
• 制造系统

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030226365

商品编码：29692540878

包装：平装

出版时间：2009-01-01

基本信息

书名:可重入制造系统的控制

：55.00元

售价：37.4元,便宜17.6元,折扣68

作者:张洁,吴立辉,翟文彬

出版社：科学出版社

出版日期：2009-01-01

ISBN：9787030226365

字数：373000

页码：296

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

内容提要

本书主要从可重入制造系统的控制体系结构、控制方法和控制性能分析方法等角度对可重入制造系统控制问题进行介绍。重点介绍可重入制造系统的分层自适应控制体系结构、分层协同控制技术、重调度控制技术、预测控制系统控制的实验证平台和在企业车间的信息化系统进行介绍。实例验证表明，本书提出的方法和技术可能效减少晶圆在制品库存，缩短晶圆产品交货期，提高半导体生产线的整体设备利用率，提高半导体企业的市场响应速度。
本书可以为从事可重入系统控制等领域研究的科研人员、半导体企业信息化咨询顾问和项目实施工程师等提供参考与帮助；也可以作为机械工程、工业工程、自化、计算机工程、管理工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材和参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

《智能制造的演进与未来展望》 引言 在当今世界，制造业正经历一场前所未有的深刻变革。从自动化到数字化，再到智能化，技术的进步不断重塑着生产的边界和可能。这场变革不仅体现在硬件设备的升级换代，更体现在生产流程、管理模式乃至整个产业生态的颠覆式创新。本书《智能制造的演进与未来展望》旨在深入探讨智能制造的起源、发展脉络、核心技术、关键应用以及其对未来社会的深远影响，为理解和把握这一时代浪潮提供一个全面而深入的视角。 第一章：工业革命的足迹——从蒸汽到智能 工业革命是人类社会发展史上的里程碑，每一次技术飞跃都为制造业带来了翻天覆地的变化。 第一次工业革命（18世纪末）： 以蒸汽机的发明为标志，机械化生产取代了手工劳动，开启了大工厂时代。纺织业、煤炭业、钢铁业率先受益，生产效率大幅提升，社会结构和生活方式也随之改变。 第二次工业革命（19世纪末）： 电力、内燃机、化学工业的兴起，使得大规模生产成为可能。流水线作业的引入，极大地提高了生产效率和标准化程度。汽车、电器等现代工业产品开始普及。 第三次工业革命（20世纪下半叶）： 电子技术、信息技术和计算机技术的出现，推动了自动化生产和信息化的进程。数控机床、工业机器人等自动化设备被广泛应用，生产过程的柔性和效率得到显著提升。 第四次工业革命（当前）： 智能制造是其核心特征。它融合了前三次工业革命的成果，并引入了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）、云计算、数字孪生等前沿技术，实现了生产过程的智能化、网络化和自主化。 本章将回顾这些重要的工业革命节点，分析每一次变革的核心驱动力、关键技术突破以及对制造业形态产生的根本性影响，为理解智能制造的出现奠定历史基础。 第二章：智能制造的核心驱动力 智能制造并非凭空出现，其背后是多重因素的共同作用，其中技术是首要驱动力。 信息技术的飞速发展： 物联网（IoT）： 连接物理世界与数字世界，通过传感器、嵌入式系统等技术，实现设备、产品、人员和流程的互联互通，为数据采集和实时监控提供了可能。 大数据分析： 随着互联设备的增多，海量数据得以产生。大数据技术能够处理、分析这些数据，从中挖掘有价值的信息，为决策提供支持，优化生产流程。 人工智能（AI）： 包括机器学习、深度学习、自然语言处理等，赋能设备自主学习、智能决策和预测性维护。AI在产品设计、质量检测、生产调度、供应链管理等环节发挥着越来越重要的作用。 云计算： 为海量数据存储、高性能计算和协同工作提供了基础平台，降低了企业对本地IT基础设施的依赖，提高了灵活性和可扩展性。 数字孪生（Digital Twin）： 通过创建物理实体的虚拟副本，实现对实体运行状态的实时监控、模拟和预测，从而优化设计、改进性能、提高可靠性。 市场需求的演变： 个性化与定制化需求： 消费者对产品个性化、定制化的需求日益增长，传统的大规模、标准化生产模式难以满足。智能制造能够通过柔性生产线和快速换型，实现小批量、多品种的生产。 全球化竞争： 市场竞争日趋激烈，企业需要通过技术创新和效率提升来降低成本、提高质量、缩短交货周期，以获得竞争优势。 可持续发展要求： 环保法规日益严格，消费者对环保产品的关注度提高。智能制造通过优化能源利用、减少浪费、提高资源利用效率，有助于实现绿色生产和可持续发展。 政策与社会环境的推动： 各国政府的战略支持： 许多国家将智能制造作为国家战略，出台了相应的政策、资金支持和人才培养计划，推动产业升级。 劳动力结构的变化： 劳动力成本上升、技术工人短缺等问题，促使企业寻求自动化和智能化解决方案，以提高生产效率和降低对人力的依赖。 本章将详细剖析这些驱动力，阐释它们如何相互作用，共同推动智能制造的蓬勃发展。 第三章：智能制造的关键技术解析 智能制造的实现依赖于一系列关键技术的集成和应用。 工业自动化与机器人技术： 先进传感器技术： 精准、可靠的传感器是数据采集的基础，用于监测温度、压力、位置、姿态等关键参数。 工业机器人（IR）： 从传统的固定式机器人到协作机器人（Cobots），再到自主移动机器人（AMR），机器人技术在搬运、装配、焊接、检测等领域发挥着越来越重要的作用。 运动控制与驱动技术： 精密的运动控制系统能够实现对机器人和设备的高精度、高速度运动控制。 信息物理融合系统（Cyber-Physical Systems, CPS）： CPS是将计算、通信和物理过程深度融合的系统。在智能制造中，CPS将生产设备、生产线、生产车间甚至整个供应链的物理过程与信息网络相互连接，实现实时监控、智能控制和协同决策。 工业互联网（Industrial Internet of Things, IIoT）： IIoT是CPS在工业领域的具体体现，通过构建统一的工业通信协议和数据标准，实现设备、系统和人员之间的互联互通，为数据共享和应用提供基础。 大数据与人工智能应用： 预测性维护： 通过分析设备运行数据，预测潜在故障，提前进行维护，避免非计划停机，降低维修成本。 质量检测与优化： 利用计算机视觉和机器学习技术，对产品进行高精度、高效率的质量检测，并根据数据分析结果优化生产工艺。 智能排产与调度： 基于实时数据和AI算法，动态优化生产计划和资源调度，提高生产效率和柔性。 智能产品设计与仿真： 利用AI辅助设计工具，加速产品研发过程，并通过数字孪生进行虚拟验证。 先进制造工艺与增材制造（3D打印）： 柔性制造系统（FMS）： 能够根据产品需求快速切换生产流程和工艺参数，实现多品种、小批量生产。 增材制造（3D打印）： 颠覆了传统的减材制造模式，能够制造复杂结构、轻量化部件，并实现高度个性化定制，尤其在原型制作、小批量生产和复杂零件制造方面具有巨大潜力。 本章将对这些技术进行详细的介绍，阐明它们在智能制造系统中的具体作用和实现方式。 第四章：智能制造的关键应用场景 智能制造的理念贯穿于产品生命周期的各个环节，并在不同行业展现出强大的应用能力。 智能工厂（Smart Factory）： 互联互通的生产设备： 集成传感器、控制器、通信模块，实现设备间的互联和信息共享。 自动化与柔性生产线： 机器人、AGV（自动导引车）等自动化设备与灵活的生产线协同工作，实现高效生产。 生产过程的实时监控与可视化： 利用大数据和可视化技术，实时掌握生产状态、设备运行情况、产品质量等信息。 数字化车间管理： 通过MES（制造执行系统）等软件系统，实现对生产计划、物料、人员、设备等的精细化管理。 智能产品生命周期管理（Product Lifecycle Management, PLM）： 智能设计与研发： 利用AI辅助设计、仿真技术，优化产品性能，缩短研发周期。 智能制造执行： 实现从设计到生产的高度协同，确保产品按设计要求生产。 智能运维与服务： 基于传感器数据和AI分析，为用户提供预测性维护、远程诊断和增值服务。 智能回收与再制造： 收集产品使用数据，为产品的回收、拆解和再制造提供依据，实现循环经济。 智能供应链管理（Smart Supply Chain Management）： 需求预测与库存优化： 利用大数据分析，更准确地预测市场需求，优化库存水平，降低物流成本。 物流可视化与追踪： 实时追踪货物位置和状态，提高物流效率和透明度。 协同与集成： 打破企业间的壁垒，实现供应商、制造商、分销商之间的信息共享和业务协同。 风险预警与管理： 识别供应链中的潜在风险（如自然灾害、地缘政治等），并提前制定应对措施。 行业应用案例分析： 汽车制造业： 智能机器人用于汽车组装，AI优化生产调度，大数据分析提升质量控制。 航空航天业： 增材制造用于制造复杂轻量化零件，数字孪生用于飞机设计和维护。 电子信息产业： 高度自动化的生产线，智能检测设备，快速响应市场变化。 医药健康领域： 智能制造确保药品质量，个性化定制医疗器械。 本章将通过具体的案例，生动地展示智能制造在不同领域的实际应用效果和带来的价值。 第五章：智能制造带来的挑战与应对 尽管智能制造前景广阔，但在其发展过程中也面临诸多挑战。 技术集成与标准化： 不同技术、不同供应商的系统如何有效集成，数据格式和通信协议如何统一，是实现互联互通的关键。 数据安全与隐私保护： 海量生产数据的采集、存储和分析，带来了数据安全和隐私泄露的风险。 人才短缺与技能转型： 智能制造需要具备跨学科知识的复合型人才，而现有劳动力队伍的技能转型和再培训也是一项艰巨的任务。 高昂的初期投入： 引入先进的自动化设备、软件系统和技术人才，需要大量的资金投入，对于中小企业而言可能构成门槛。 组织变革与文化适应： 智能制造不仅是技术的升级，更是管理模式和企业文化的变革，需要打破旧有的思维定势，拥抱新的工作方式。 伦理与社会影响： 自动化和智能化可能带来的失业问题，以及人工智能的决策伦理等问题，需要提前思考和应对。 本书将深入分析这些挑战，并提出相应的应对策略，包括： 加强技术研发与标准制定： 推动关键技术的突破，建立统一的技术标准和接口规范。 构建安全可靠的数据体系： 实施严格的数据安全措施，加强网络防护，建立隐私保护机制。 加大教育投入与人才培养： 改革教育体系，鼓励产学研合作，加强在职人员的技能培训。 创新金融支持模式： 鼓励金融机构为企业提供灵活的融资方案，降低技术引进的门槛。 推动组织文化变革： 建立开放、协作、学习型的企业文化，鼓励员工参与到变革中来。 加强伦理研究与社会对话： 鼓励社会各界就智能制造的伦理与社会影响展开讨论，共同寻找解决方案。 第六章：智能制造的未来展望 智能制造的发展永无止境，其未来充满了无限可能。 人机协同的深度融合： 人类与机器人之间的协作将更加紧密和自然，人类将更多地专注于创造性、决策性和复杂的任务。 自主化与自适应生产： 生产系统将具备更强的自主学习、自主决策和自主适应能力，能够实时响应市场变化和突发事件。 服务型制造的兴起： 制造商将从提供产品转向提供整体解决方案和服务，例如按需制造、产品即服务（Product-as-a-Service）。 可持续制造的全面实现： 智能制造将成为实现绿色、低碳、循环经济的重要支撑，最大限度地减少对环境的影响。 更广泛的跨界融合： 智能制造将与其他前沿技术（如生物技术、新材料等）深度融合，催生新的产业形态。 个性化与规模化并存： 智能制造能够以工业化的效率实现高度个性化的产品生产，满足消费者多样化的需求。 人工智能在制造业的“大脑”作用： AI将不仅仅是辅助工具，而是成为驱动整个制造系统的“大脑”，实现全局优化和智能决策。 本书的最后一章将描绘智能制造未来的宏伟蓝图，探讨可能出现的颠覆性技术和新的商业模式，并对未来的发展趋势进行预测，为读者提供一个前瞻性的视角，以应对未来制造业的挑战与机遇。 结语 智能制造是数字时代赋予制造业的深刻变革，它不仅是一场技术的革命，更是一次生产模式、管理理念和商业模式的重塑。理解智能制造的演进逻辑，掌握其核心技术，认识其应用场景，并积极应对其带来的挑战，是每一个制造企业乃至整个社会都需要面对的课题。《智能制造的演进与未来展望》致力于为读者提供一个系统、深入的认知框架，共同迎接智能制造的美好未来。

评分☆☆☆☆☆

我初次接触这本书，是抱着学习前沿制造技术的心态翻开的。这本书的叙事结构非常具有逻辑性，从基础的系统理论入手，逐步深入到具体的应用模型建构。作者在阐述核心概念时，总是能够用非常清晰且富有条理性的方式来组织语言，即使是面对一些高度抽象化的数学模型，也能通过恰当的类比和详尽的步骤拆解，让读者能够循序渐进地理解其内在机理。我尤其欣赏它在理论推导部分的处理方式，作者并没有简单地罗列公式，而是详细地解释了每一步推导背后的物理意义和控制哲学，这对于那些不仅想知道“是什么”更想知道“为什么是这样”的工程师和研究人员来说，简直是福音。读完前几章，我已经感觉自己对整个制造控制领域的宏观图景有了更清晰的把握，为后续的深入学习打下了坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了深邃的蓝色调，搭配着烫金的标题字体，散发着一种沉稳而专业的学术气息。我是在书店的推荐书架上偶然瞥见它的，那一瞬间，我立刻被它散发出的那种严谨的工程学气质所吸引。内页的纸张质量也非常好，印刷清晰，图表绘制得非常精细，即便是阅读那些复杂的控制流程图，也不会感到眼睛疲劳。这本厚厚的书拿在手里，沉甸甸的，让人有一种踏实的感觉，仿佛每一页都凝聚了作者大量的心血和深入的研究。我特别喜欢它在排版上的一些细节处理，比如章节的过渡页设计得很有层次感，使得长时间阅读也不会过于枯燥。从外观上看，它绝对称得上是一本值得在书架上长期珍藏的专业书籍，无论是作为案头工具书还是深入学习的教材，它都展现出了极高的品质标准。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我深切感受到作者对该领域历史脉络的深刻洞察。书中穿插了一些关于控制理论发展历程的简短回顾，这对于理解为什么当前的主流技术会演变成现在的样子至关重要。例如，在讨论到实时数据处理的必要性时，作者简要回顾了DDC（直接数字控制）时代到现代CPS（信息物理系统）架构的演变，这种纵向的历史视角，极大地拓宽了我对“控制”二字的理解边界。这使得阅读体验不再是孤立地学习某项技术，而是将其置于一个不断迭代和进化的技术体系中去审视。这种历史的厚重感，让这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于现代精密制造控制思想变迁的编年史，非常有启发性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在实践案例的选取上展现出了极强的针对性和前瞻性。它并非停留在纯粹的理论探讨，而是大量引入了当前工业界正在面临的实际挑战。我印象非常深刻的是其中关于柔性生产线动态调度那一章节，作者结合了一个汽车零部件装配过程的复杂场景，详尽地分析了传统控制策略的局限性，并提出了几种创新性的解决方案。书中对于算法实现的讨论深入浅出，不仅讲解了算法的数学原理，还非常务实地讨论了在实际PLC或工业PC上部署时可能遇到的性能瓶颈和参数调优策略。这种理论与实践紧密结合的撰写风格，让这本书的实用价值大大提升，让人感觉它更像是一位资深工程师在手把手地传授宝贵经验，而不是高高在上的学术论文汇编。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我称道的一点是其对未来趋势的探讨部分，作者的眼光放得很远。在收尾章节，对于AI赋能制造控制、边缘计算在实时决策中的应用等新兴话题，作者给出了既不过分夸大其词，又充满建设性的分析。他并没有简单地鼓吹“万物互联”的口号，而是深入探讨了在数据安全、模型可解释性等方面，这些新技术将如何重塑传统的控制回路。特别是书中对“自适应优化”在应对非线性、时变系统时的潜力分析，让我对未来工厂的智能化发展方向有了更加清晰和理性的预期。总而言之，这本书不仅解决了当前的问题，更像是为我们指明了未来十年内值得攻克的关键技术方向，是一本具有战略指导意义的深度参考资料。