可重入制造系统的控制 9787030226365 科学出版社 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
• 系统工程
• 生产调度
• 柔性制造系统
• 优化控制
• 科学出版社
• 9787030226365

店铺： 花晨月夕图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030226365

商品编码：29436724663

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：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

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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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智能制造新篇章：面向自适应与鲁棒性的可重入制造系统控制 随着信息技术的飞速发展和全球经济一体化的深入，现代制造业正经历着前所未有的变革。市场需求的快速变化、产品生命周期的缩短以及个性化定制的兴起，对传统的制造系统提出了严峻的挑战。在这样的背景下，能够灵活适应生产流程变化、抵抗外部干扰并高效运行的可重入制造系统，成为了推动制造业迈向智能化的关键。本书正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨了可重入制造系统的控制理论与实践，旨在为研究人员、工程师以及相关决策者提供一套系统性的理论框架和解决方案，助力企业实现生产的柔性化、智能化和高效化。 本书核心关注点： 可重入制造系统，顾名思义，是指在生产过程中，同一批次或同一产品可能需要多次经过相同的生产工序或设备，并且这些工序的执行顺序可以根据实时需求进行调整。这种高度灵活的生产模式，在复杂产品制造（如航空航天、高端装备、集成电路等）以及小批量、多品种的生产环境中具有显著优势。然而，其内在的复杂性和动态性也给系统的控制带来了巨大的挑战。本书正是从这一痛点出发，系统地梳理了可重入制造系统的核心问题，并提出了创新的控制策略。 一、可重入制造系统的建模与分析： 理解和掌握一个系统的行为，是进行有效控制的前提。本书首先从理论层面入手，详细阐述了可重入制造系统的不同建模方法。这包括但不限于： 离散事件动态系统（Discrete Event Dynamic Systems, DEDS）模型： 借助于状态机、Petri网等工具，对系统的事件驱动特性进行刻画，能够清晰地展现生产流程中的状态转移和资源协同。 基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）： 将系统中的每个生产单元（如设备、操作员、物料）视为独立的“代理”，通过代理之间的交互来模拟整个系统的宏观行为。这种模型尤其适用于描述分布式决策和自组织特性。 混合系统模型（Hybrid Systems Modeling）： 结合连续和离散的动态特性，用于描述那些既包含物理过程（如加工、运输的连续时间）又包含逻辑决策（如调度、排队）的制造系统。 在完成系统建模的基础上，本书进一步深入探讨了可重入制造系统的分析方法，包括： 性能评价指标： 明确定义了衡量系统性能的关键指标，如吞吐率、在制品库存、交货期、资源利用率、柔性度等，并探讨了如何量化和评价这些指标。 稳定性与可达性分析： 分析系统在不同工况下的稳定运行能力，以及是否能够达到期望的生产目标状态，这是确保系统可靠运行的基础。 瓶颈识别与分析： 运用各种分析工具，能够快速准确地识别生产过程中的瓶颈环节，为优化控制策略提供依据。 二、面向鲁棒性的控制策略： 可重入制造系统面临着诸多不确定性因素，如设备故障、加工时间波动、紧急插单、物料延迟等。因此，开发能够抵抗这些不确定性并维持稳定高效运行的鲁棒性控制策略至关重要。本书对此进行了深入研究，主要包括： 鲁棒调度： 针对不确定性的加工时间、设备故障等，设计能够适应这些变化的调度算法。例如，采用基于预测的调度方法，或者在调度过程中预留一定的裕度。 故障诊断与重构： 建立有效的故障诊断机制，及时发现系统中的异常情况。一旦检测到故障，能够自动重构生产计划或调整资源分配，以最小化故障对生产的影响。 自适应控制： 系统能够根据实时采集的生产数据，自动调整控制参数和策略，以适应生产环境的变化。例如，当某个设备的加工速度变慢时，系统可以自动调整后续工序的到达时间。 容错控制： 在设计控制系统时，就考虑了部分组件失效的可能性，并通过冗余设计或特殊的控制律，保证系统在部分失效的情况下仍能继续运行。 三、面向自适应性的控制策略： 除了应对不确定性，可重入制造系统还需要具备快速响应市场需求变化和生产目标调整的能力。本书在自适应性控制方面也进行了详细的探讨： 实时生产调度与重调度： 针对市场需求的瞬息万变，开发能够实时响应的调度算法，能够快速处理插单、改单等请求，并动态更新生产计划。 动态资源分配： 根据实时生产状态和任务优先级，灵活地调整设备、人员、物料等资源的分配。例如，当某个生产线任务饱和时，可以将部分任务分配到其他空闲的生产线上。 智能排队与缓存管理： 优化在制品（WIP）的在队列中的等待时间，以及对中间缓存的智能管理，以减少等待，提高整体的流动性。 多目标优化控制： 考虑到生产过程中往往涉及多个相互制约的目标（如成本、质量、交货期），本书介绍了如何通过多目标优化技术，在这些目标之间找到一个最佳的平衡点。 四、先进控制技术的应用： 为了实现上述目标，本书还积极引入和探讨了当前在控制领域的前沿技术在可重入制造系统中的应用： 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 利用强化学习的决策能力，让系统能够通过与环境的交互，自主学习最优的控制策略，尤其适用于处理复杂的、难以建模的场景。 模糊逻辑与神经网络： 结合模糊逻辑的处理模糊信息的能力和神经网络的学习能力，构建智能化的控制系统，能够处理非线性、时变等复杂动态。 群体智能算法（Swarm Intelligence）： 如蚁群算法、粒子群优化等，利用模拟生物群体行为的优化算法，解决大规模的调度和资源分配问题。 预测控制（Model Predictive Control, MPC）： 基于系统模型，预测未来的系统行为，并根据预测结果优化当前的控制输入，能够有效地处理约束条件和动态变化。 五、仿真与实验验证： 理论研究的最终目的是指导实践。本书强调了仿真和实验验证的重要性。通过构建详细的仿真模型，能够模拟可重入制造系统的各种运行场景，测试不同控制策略的性能，并进行参数优化。同时，书中也结合实际案例，探讨了如何将理论研究成果转化为实际应用，并通过现场实验进行验证，确保控制策略的有效性和鲁棒性。 本书特色与贡献： 系统性与全面性： 本书从建模、分析到控制策略的设计，再到先进技术的应用，形成了一个完整的理论体系，为可重入制造系统的控制研究提供了坚实的理论基础。 前瞻性与创新性： 紧密跟踪学科前沿，引入了强化学习、群体智能等新兴技术，并探讨了其在可重入制造系统中的创新应用。 实践导向性： 强调理论联系实际，通过仿真和案例分析，为解决实际生产中的控制难题提供可行的方案。 严谨性与深度： 在数学建模和算法设计上，力求严谨，并通过大量的分析和证明，确保理论的可靠性。 目标读者： 本书适合于： 高等院校相关专业的博士生、硕士研究生： 为其在可重入制造系统控制、智能制造、运筹优化等领域的研究提供重要的参考资料。 制造业企业的研发工程师、控制工程师： 帮助他们理解和掌握先进的可重入制造系统控制技术，解决实际生产中的瓶颈问题，提升生产效率和柔性。 科研机构的研究人员： 为其在该领域的深入研究提供理论框架和新的研究思路。 对智能制造和先进制造技术感兴趣的读者： 帮助其全面了解可重入制造系统的控制原理和发展趋势。 总而言之，本书不仅是对可重入制造系统控制理论的系统性梳理，更是对未来智能制造发展方向的深刻洞察。它提供了一个理解、设计和优化复杂制造系统控制的有力工具，必将为推动中国乃至全球制造业的转型升级贡献重要力量。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，我立刻被它所吸引。尽管我不是这方面的专业人士，但“可重入制造系统”这个概念听起来就充满了创新和未来感。“可重入”这个词，在我的印象中，往往与软件编程中的一种特性相关，即一个函数或者模块可以被多个进程或者线程同时调用，而不会相互干扰。将这个概念应用到制造业，会产生怎样令人耳目一新的场景呢？我猜想，这可能是一种能够让生产线更加灵活、高效地运转的模式。设想一下，当一个生产单元完成了某个任务，它并不是简单地结束，而是能够根据指令，再次参与到其他产品的生产流程中，或者在同一产品的不同阶段被重复利用，而整个系统又能保持有序和高效。这是否意味着，我们可以摆脱一些固有的、线性的生产模式的束缚，实现更加动态、个性化的生产？这本书会不会探讨实现这种“可重入”模式所需要的关键技术、控制策略，或者系统架构？我特别期待能够看到一些具体的案例分析，了解这种模式是如何在实际生产中发挥作用的，它又为制造业带来了哪些革命性的变化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就挺有意思的，虽然我还没来得及翻开细看，但“可重入制造系统”这个概念就已经勾起了我的好奇心。在如今这个智能化、自动化飞速发展的时代，制造业的升级换代是必然的趋势，而“可重入”这个词，在我看来，意味着一种更加灵活、高效的生产模式。想象一下，一个生产线能够根据不同的订单需求，甚至在生产过程中就能动态地调整和重组，这该是多么令人惊叹的效率提升啊！我常常在思考，未来的工厂会是什么样子，是否能够实现像流水线一样顺畅，又能像手工定制一样灵活？这本书会不会就探讨了这样的可能性，或者提供了实现这种理想化生产模式的技术路径？我特别想知道，书中对于“可重入”的定义是什么，它与传统的流水线生产、柔性制造系统有什么本质的区别？书中会不会举例一些实际的应用场景，比如在汽车制造、电子产品生产或者甚至是更精密的医疗器械领域，这种可重入的系统是如何运作的？我猜测，这本书的作者一定对制造工程有着深刻的理解，并且对未来的发展方向有着独到的见解。我期待这本书能够为我打开一扇新的大门，让我对制造业的未来有更深入的认识，或许还能从中找到一些启发，思考我们在现有生产模式中可以改进的地方。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我第一眼就被它的书名吸引住了——《可重入制造系统的控制》。虽然“控制”这个词听起来有些技术性，但我联想到的是现代制造业日益复杂的流程，以及如何才能让这些流程更加顺畅、有序地运转。我一直对工业自动化和智能制造抱有浓厚的兴趣，而“可重入”这个概念，在我看来，似乎暗示着一种打破常规的、更具动态性的生产方式。我脑海中浮现出的是一个生产系统，它不像传统的流水线那样一成不变，而是能够根据实时的生产状况、物料供应、甚至是客户订单的变化，灵活地调整生产步骤和路径。这是否意味着，当一个产品在某个工序完成后，它不必直接进入下一个预设的工序，而是可以根据需要“重返”之前的某个工序进行二次加工，或者根据新的指令被分配到其他的生产线上去？这种灵活性在面对小批量、多品种的生产需求时，是不是会显得尤为重要？我非常好奇，书中会如何阐述“可重入”的理论基础，它背后的逻辑是什么？会不会涉及一些先进的控制算法、调度策略，或者新的系统架构设计？我个人对这种能够实现高度定制化和快速响应的制造模式非常感兴趣，期待这本书能让我更清晰地理解其中的技术细节和理论框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《可重入制造系统的控制》一下子就抓住了我的眼球，尤其是“可重入”这个词，在我的认知里，它更多地出现在计算机科学领域，比如函数的可重入性。当它出现在制造系统领域时，我感到非常新奇和好奇。这是否意味着，在制造过程中，某个环节的设备或工位，能够被不同的产品或者同一产品的不同批次反复使用，而不会产生数据混乱或者状态冲突？我脑子里立刻联想到了在一些高科技产品的生产线上，那些高度精密且昂贵的设备，如果能够被高效地、反复地利用，而无需为每个产品或批次都配置独立的设备，那将是多么巨大的成本节约和效率提升啊！这究竟是一种什么样的生产哲学？它是在应对哪些现有制造模式无法解决的瓶颈问题？书中会不会深入剖析这种“可重入”的机制，比如如何保证数据的准确性，如何避免生产流程中的干扰，以及如何设计一套能够支持这种特性的控制系统？我一直觉得，制造业的未来在于其智能化和集成化，而“可重入”似乎是实现这种高度集成化和灵活性的一个关键思路。我期待这本书能够揭示这种新颖的制造模式的运作原理，并为我们展现它在实际应用中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到这本书的书名时，我的脑海里立刻涌现出了许多疑问和好奇。 《可重入制造系统的控制》——这个名字本身就带着一股浓厚的科技感和前瞻性。 “可重入”这个概念，在我的知识背景中，似乎更多地与计算机科学的领域相关，比如软件设计中的一种重要特性。而将它引入到“制造系统”中，无疑给我带来了极大的想象空间。我开始思考，这是否意味着一种突破性的生产模式？是不是说，制造系统中的某些模块、设备或者工位，能够被反复调用、重复使用，而且在每次调用时都能保证其功能的完整性和数据的准确性，而不会出现混乱或错误？这与我们熟知的传统流水线或者柔性制造系统，在运作逻辑上又会有何不同？我猜测，作者一定在深入研究如何优化制造流程，提升资源利用率，并应对日益复杂的生产需求。书中会不会详细阐述“可重入”的理论基础，它是如何实现的？书中会不会提供一些具体的控制算法和系统设计思路，以支持这种“可重入”的特性？我非常期待这本书能让我对现代制造系统有更深刻的理解，并且或许能从中窥见制造业未来的发展方向。