可重入制造系统的控制 张洁,吴立辉,翟文彬 9787030226365 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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• 可重入制造系统
• 控制
• 智能制造
• 工业自动化
• 生产调度
• 柔性制造系统
• 系统工程
• 优化算法
• 工业机器人
• 控制理论

店铺： 天乐图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030226365

商品编码：29373131043

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

定价：55.00元

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：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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内容提要

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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

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作者介绍

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文摘

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序言

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智能制造新纪元：动态重构与协同演进的控制理论与实践 在飞速发展的科技浪潮中，制造业正经历一场深刻的变革，从传统的固定生产线模式向更加灵活、高效、智能化的方向迈进。“可重入制造系统”作为这一变革中的核心概念之一，其控制理论的研究与应用，正成为推动生产力跃升、应对复杂多变市场需求的关键。本书并非直接探讨某一特定著作，而是旨在深入剖析“可重入制造系统”这一宏大命题的内涵、挑战与前沿探索，为读者勾勒出该领域宽广的研究图景与广阔的应用前景。 一、 何谓可重入制造系统？—— 精密流程的艺术与科学 可重入制造系统，顾名思义，是指在生产过程中，同一工件或产品可能需要多次、在不同的工序之间进行返工、再加工或在同一工序上执行多次操作的制造模式。这与传统的串联式或并联式生产线有着本质的区别。在传统的流水线中，一旦一个工序完成，工件就流向下游，极少会回到之前的工序。而可重入制造系统则打破了这种线性思维，它允许工件在生产流程中“迂回”，这种“迂回”并非低效的重复，而是为了实现更高的产品质量、更精密的加工要求，或者为了应对复杂多变的工艺路径。 试想一下，在高精度的航空发动机零部件制造中，某个关键的几何尺寸要求极高，可能需要在粗加工后进行一次热处理，然后回到某个加工中心进行精加工，接着再进行一次抛光，甚至可能需要经过多次的检验与返修，才能达到最终的合格标准。这种流程的复杂性，正是可重入制造系统的典型体现。其核心特征在于： 多重加工路径的可能性： 同一类型的工件，可能根据其具体参数、批次要求，甚至实时检测结果，选择不同的加工顺序或重复执行某些工序。 循环往复的加工过程： 工件可能在生产过程中多次经过同一台设备或同一类工序，以达到更高的精度或性能要求。 动态的工序调度： 传统的静态调度方式难以应对可重入制造系统的复杂性，需要更加灵活和动态的调度策略。 高度的协同性： 系统中各环节的紧密配合与信息共享至关重要，任何一个环节的延误或偏差都可能影响整个生产流程。 这种系统模式广泛应用于对精度要求极高的行业，如半导体制造、精密机械加工、生物医药、航空航天等领域。其优势在于能够显著提升产品质量、满足个性化定制需求、优化资源利用率，并在一定程度上提高系统的柔性和鲁棒性。然而，其内在的复杂性也带来了巨大的控制挑战。 二、 可重入制造系统的控制挑战：复杂性下的秩序构建 正是由于可重入制造系统所固有的复杂性，对其进行有效的控制显得尤为困难。传统的控制理论和方法往往难以直接应用于此类系统，因为它们往往基于对系统状态的充分掌握和对流程的精确预设。可重入制造系统则需要应对以下几大核心挑战： 1. 状态空间爆炸与模型不确定性： 在可重入系统中，工件的状态是多维度的，不仅包括其在物理空间的位置，还包括其加工进度、质量状态、返修次数等。这些因素的组合使得状态空间极其庞大。同时，工艺过程中的微小变化、设备的老化、原材料的差异等都可能导致模型的不确定性，使得精确建模和预测变得困难。 2. 动态调度与资源优化： 如何在众多的工件、多样的加工路径、有限的设备资源之间进行高效的动态调度，是可重入制造系统的核心难题。传统的先进先出（FIFO）或最短加工时间（SPT）等调度规则，在可重入系统中往往失效。需要能够实时响应生产变化，兼顾多目标（如吞吐量、在制品库存、设备利用率、交货期等）的智能调度算法。 3. 质量控制与缺陷预防： 可重入制造系统中，工件多次经过加工，意味着其潜在的缺陷累积风险也随之增加。如何在加工过程中进行实时的质量监控，及时发现并纠正潜在问题，甚至主动预防缺陷的产生，是保障产品合格率的关键。这需要集成在线检测、故障诊断、预测性维护等技术。 4. 系统柔性与适应性： 市场需求瞬息万变，生产计划也可能随时调整。可重入制造系统需要具备高度的柔性，能够快速响应订单变更、产品升级、甚至突发的设备故障，而不会导致生产线的瘫痪。控制系统需要能够动态地调整生产流程和资源分配，以适应外部环境的变化。 5. 信息孤岛与协同效率： 在一个复杂的制造系统中，涉及多个部门、多台设备、大量的数据。如果信息流通不畅，各环节之间存在“信息孤岛”，将严重影响整个系统的协同效率。需要建立强大的信息集成平台，实现数据的实时共享与分析，支撑决策的智能化。 三、 前沿控制理论与技术探索：赋能智能制造 为了克服上述挑战，研究人员和工程师们一直在探索和应用各种前沿的控制理论与技术，以期构建更加智能、高效、可靠的可重入制造系统。这些探索主要体现在以下几个方面： 1. 基于模型的控制（Model-Based Control, MBC）： 尽管存在不确定性，但尽可能地建立准确的系统模型仍然是控制的基础。这包括针对可重入制造系统特点开发的各种建模技术，如 Petri网、有限状态机、离散事件动态系统（DEDS）模型等。在此基础上，可以发展预测控制、鲁棒控制等技术，以应对模型不确定性。 2. 智能调度与优化算法： 启发式算法与元启发式算法： 如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等，已被广泛应用于解决复杂的调度问题。这些算法能够在大规模的搜索空间中找到近优解，有效平衡多目标。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： RL在动态环境下的决策能力使其成为调度优化研究的热点。通过让智能体（Agent）在与制造环境的交互中学习最优策略，RL能够实现更具适应性的实时调度。 基于约束的调度（Constraint-Based Scheduling）： 将调度问题转化为一系列约束条件，并通过约束满足技术（Constraint Satisfaction Technology, CST）来求解，能够有效地处理复杂的生产逻辑和资源限制。 3. 机器学习与人工智能（AI）驱动的质量控制： 异常检测（Anomaly Detection）： 利用机器学习算法分析传感器数据，识别生产过程中的异常模式，及时发现潜在的质量问题。 故障诊断与预测性维护： 通过分析设备运行数据，预测设备故障的发生概率，提前安排维护，避免因设备故障导致的生产中断和质量损失。 智能视觉检测： 利用深度学习等技术，实现对产品外观、尺寸、表面缺陷等的自动化、高精度检测。 4. 数字孪生（Digital Twin）技术： 构建制造系统的数字孪生，即在虚拟空间中创建一个与物理系统实时同步的副本。数字孪生可以用于模拟、分析、优化生产流程，测试新的调度策略，进行故障诊断，甚至在物理系统发生故障前进行预警，大大提升了系统的可控性和预测性。 5. 物联网（IoT）与大数据分析： 物联网技术能够连接制造系统中的各种传感器、设备和执行器，实时采集海量生产数据。对这些大数据进行分析，可以深入洞察生产过程的规律，发现瓶颈，优化参数，为决策提供依据。 6. 柔性自动化与机器人技术： 结合先进的机器人技术和可编程逻辑控制器（PLC），可以构建更加柔性的生产单元，使其能够快速重构和适应不同的产品和工艺要求。 四、 实践与展望：迈向更智能的制造未来 可重入制造系统的控制理论与实践，并非空中楼阁，而是正在深刻地影响着现代制造业的面貌。在实际应用中，挑战与机遇并存。 数据驱动的决策： 数据的采集、整合、分析能力将成为衡量一个制造系统智能水平的关键。未来，企业需要建立强大的数据基础设施，并培养数据分析人才，实现从经验驱动向数据驱动的转变。 人机协同： 尽管自动化程度不断提高，但人的经验、判断和创造力仍然是不可替代的。未来的控制系统将更加注重人机协同，通过智能化的工具和界面，赋能操作人员，使其能够更好地理解和管理复杂的制造过程。 标准化与互操作性： 随着系统复杂性的增加，不同厂商的设备和软件之间的互操作性成为一个重要问题。推动相关标准的制定与实施，将有助于构建更加开放、互联的制造生态系统。 绿色制造与可持续发展： 可重入制造系统在优化资源利用方面具有天然优势。未来，在控制策略的设计中，将更加注重能源消耗、废弃物产生等环境因素，实现经济效益与环境效益的双赢。 总之，可重入制造系统代表了现代制造业向高精度、高柔性、高效率发展的必然趋势。其控制理论的研究与实践，是实现这一趋势的核心驱动力。通过不断探索和融合先进的控制理论、人工智能、大数据分析等技术，我们正逐步揭开智能制造的神秘面纱，构建一个更加自动化、智能化、人性化的生产未来。这一领域的进步，不仅关乎技术的突破，更关乎产业的升级与人类社会的发展。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的标题和作者阵容来看，我预感它会是一本内容详实、理论性较强的著作。我尤其关注书中关于“控制”部分的具体内容，这部分往往是技术性最强的。我猜测作者们会深入探讨如何设计出能够实现对复杂制造系统进行有效调度的策略，以及如何应对生产过程中的不确定性。对于我来说，理解这些控制策略背后的逻辑和原理，以及它们如何影响系统的整体性能，是我阅读的关键。我希望书中能够提供一些关于不同控制方法的比较和分析，以及它们各自的优缺点。同时，书中可能还会涉及一些关于系统建模和仿真的方法，这对于我评估和优化控制策略非常有帮助。我期待着从这本书中获得关于如何构建一个高效、稳定且具备高度适应性的制造控制系统的深刻见解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，采用了沉稳而富有科技感的蓝色调，搭配上清晰的书名和作者信息，给人一种专业严谨的感觉。我初次翻开这本书，就被它宏大的主题所吸引——“可重入制造系统”这个概念本身就充满了前沿科技的韵味，让人不禁联想到未来工业的自动化、智能化场景。尽管我目前的工作与此领域并非直接相关，但出于对新兴技术的好奇心，我还是决定深入了解一下。书的开篇部分，作者们似乎在试图建立一个关于“可重入制造”的理论基础，从概念的引入、发展历程，到其在现代工业中的必要性和潜在优势，都进行了细致的梳理。我尤其关注其中关于系统设计原则的部分，希望能从中找到一些通用的管理和组织思想，哪怕不能直接应用于我的实际工作，也能拓宽我的视野，理解制造业在不断变化的环境中如何保持灵活性和适应性。这种对基础理论的扎实铺垫，让我觉得这本书并非只是停留在概念层面，而是有深入的思考和研究作为支撑，这对于我这样希望获得系统性知识的读者来说，是非常重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排显得相当有条理，章节之间的过渡自然流畅。我特别注意到其中关于“控制”部分的论述，这对于理解整个“可重入制造系统”的运行机制至关重要。作者们似乎花了大量篇幅来探讨如何设计有效的控制策略，以应对制造过程中可能出现的各种复杂情况。我猜测书中会涉及一些数学模型、算法或者仿真技术，用来分析和优化系统的性能。对于我而言，虽然我并非控制理论的专家，但我对系统如何实现高效、稳定和可靠的运作非常感兴趣。我期待书中能够提供一些具体的案例分析，或者清晰的图表和流程图，来帮助我理解抽象的控制原理。这种将理论与实践相结合的尝试，对于我来说是非常有价值的。如果书中能够提供一些关于如何衡量和评估控制效果的指标，那就更好了。毕竟，在任何系统中，量化和评估都是持续改进的关键。我对书中关于“可重入”这一特性如何在控制层面得到体现的部分尤其好奇，这或许是区别于传统制造控制系统的核心亮点。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体印象是，它在探讨一个非常具有挑战性和前瞻性的课题。我注意到书中对于“可重入”这一概念的解读，似乎暗示着制造系统在面对多品种、小批量生产模式时，能够实现高度的柔性和适应性。这与当前许多传统制造业所面临的挑战不谋而合。我非常期待书中能够深入分析“可重入”模式带来的管理和技术上的革新。例如，在生产线的设计、物料流的组织、以及人员技能的培训方面，是否需要颠覆性的思考？书中或许会介绍一些成功的实践经验，或者一些尚未解决的难题。对于我而言，了解制造业在应对市场变化时所展现出的创新能力，是一件非常有意义的事情。我希望书中能够提供一些关于如何构建能够快速响应客户需求、并能够灵活调整生产计划的系统的方法论。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程，就像是在进行一次深度探索。我被其中提及的一些前沿技术概念所吸引，虽然我未必能够完全理解其中的深奥之处，但它们所描绘的未来制造图景确实令人振奋。书中似乎讨论了如何将人工智能、大数据分析以及物联网等技术融入到制造系统的设计和运行中。我一直关注着科技发展对工业界的影响，这本书正好提供了一个绝佳的视角。我希望书中能够不仅仅停留在理论层面，而是能够提供一些关于这些技术如何实际应用于“可重入制造系统”的具体示例。比如，如何利用机器学习来预测设备故障，或者如何通过大数据分析来优化生产流程。这些实际的应用案例，对于我这样希望将理论知识转化为实际应用思路的读者来说，是无价的。同时，书中对这些技术的集成和协同作用的探讨，也让我对未来智能制造有了更清晰的认识。