可重入制造系统的控制 张洁,吴立辉,翟文彬 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
• 柔性制造系统
• 控制系统
• 智能制造
• 生产调度
• 优化算法
• 排产
• 工业自动化
• 系统建模
• 仿真优化

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030226365

商品编码：29793720837

包装：平装

出版时间：2009-01-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	可重入制造系统的控制
作者	张洁,吴立辉,翟文彬
定价	55.00元
ISBN号	9787030226365
出版社	科学出版社
出版日期	2009-01-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.459
版次：1	字数：	页码：

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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。

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作者介绍

序言

《智能制造中的协同控制理论与方法》 内容概要： 本书深入探讨了在日益复杂和动态的智能制造环境下，如何构建和优化协同控制系统，以实现生产流程的高效、灵活和鲁棒性。全书聚焦于“协同”这一核心概念，将其分解为多层次、多维度的控制机制，并在此基础上提出了系列创新的理论模型和实际应用技术。 第一章 智能制造背景下的协同控制挑战 本章首先勾勒了当前智能制造的发展脉络，强调了大数据、人工智能、物联网等新兴技术如何渗透到制造业的各个环节，催生了前所未有的复杂性和不确定性。传统的分散式或集中式控制模式已难以适应这种变化，迫切需要一种能够整合异构单元、应对动态扰动、并具备自适应能力的协同控制框架。 智能制造的内涵与特征： 详细阐述了智能制造的定义、关键技术（如数字孪生、边缘计算、云计算、5G等）以及其对生产系统提出的新要求，包括个性化定制、柔性生产、快速响应市场变化等。 传统控制模式的局限性： 分析了传统PID控制、PLC控制、DCS系统等在面对大规模、高耦合、强耦合的智能制造系统时存在的瓶颈，例如信息孤岛、指令传递延迟、容错能力弱、难以实现全局最优等。 协同控制的必要性与内涵： 引入协同控制的概念，将其定义为系统内各子系统或单元之间通过信息共享、相互协调和共同决策，以实现整体性能提升的控制策略。强调协同控制并非简单的单元叠加，而是系统层面的智慧聚合。 智能制造协同控制面临的核心挑战： 异构性与耦合性： 智能制造系统由大量不同类型、不同功能、不同通信协议的设备组成，它们之间存在复杂的物理和信息耦合。 动态性与不确定性： 生产需求、原材料供应、设备状态、外部环境等都在不断变化，给精确预测和控制带来困难。 信息共享与融合： 如何有效地收集、传输、处理和融合来自海量传感器和执行器的异构数据，是实现协同的基础。 分布式决策与执行： 如何在分散的单元中进行局部决策，并与全局目标保持一致，是协同控制的关键。 鲁棒性与容错性： 在部分单元失效或出现故障时，系统能否保持稳定运行并快速恢复，是衡量协同控制能力的重要指标。 实时性与效率： 协同控制需要在满足实时性要求的同时，尽可能提高生产效率和资源利用率。 第二章 协同控制的理论基础 本章深入剖析了协同控制的理论基石，涵盖了系统科学、控制理论、信息论、博弈论等多个学科的前沿成果，并提出了针对智能制造特点的理论发展方向。 系统论视角下的协同： 从复杂系统理论出发，将制造系统视为一个由多个相互作用的子系统构成的整体。强调了涌现性、自组织性、反馈机制在协同中的作用。 控制理论的演进： 分布式控制系统 (DCS) 与先进过程控制 (APC)： 回顾了DCS和APC在工业自动化中的发展历程，并分析了其在协同控制中的继承与超越。 模型预测控制 (MPC) 的协同应用： 探讨了如何将MPC的思想应用于多个耦合系统，实现预测性协调和最优控制。 自适应控制与鲁棒控制： 阐述了自适应与鲁棒控制在应对不确定性和外部扰动方面的原理，以及如何将其融入协同框架。 智能控制方法 (模糊控制、神经网络控制)： 介绍了模糊逻辑和神经网络在处理非线性、模糊信息和学习复杂系统模型方面的优势，以及如何利用其实现智能化的协同。 信息论与通信机制： 信息共享模型： 探讨了不同信息共享模式（集中式、分布式、混合式）的优劣，以及如何选择最适合特定制造场景的信息结构。 通信协议与网络拓扑： 分析了工业以太网、OPC UA、MQTT等通信协议在实现异构设备互联互通中的作用，以及不同网络拓扑对协同效率的影响。 博弈论与多智能体系统： 纳什均衡与协同博弈： 引入博弈论的概念，将协同控制过程视为各单元（或智能体）之间的博弈。研究如何在非合作或有限合作的场景下，引导各方达成最优的协同策略。 多智能体系统 (MAS) 的建模与控制： 详细介绍了MAS的组成、通信、协作和协调机制，为构建高度自主和协同的制造单元提供了理论支撑。 第三章 协同控制的体系架构设计 本章提出了适用于智能制造的协同控制体系架构，强调其层次化、模块化、开放性和可扩展性，能够有效应对复杂系统的集成与管理。 分层化控制架构： 现场执行层： 负责设备的底层控制、数据采集和执行指令。 单元协调层： 负责同一生产单元内设备的协同，实现局部最优。 过程监控与优化层： 负责跨单元的信息集成、生产计划排程、资源分配和全局优化。 企业决策层： 负责与MES、ERP系统对接，实现生产与经营的整体协调。 模块化设计原则： 将协同控制功能分解为独立的模块（如数据采集模块、通信模块、决策模块、执行模块、监控模块等），便于开发、部署、升级和维护。 开放式接口与标准化： 强调使用标准化的通信协议和接口，确保不同供应商的设备和系统能够方便地集成，打破信息孤岛。 分布式与集中式混合模式： 探讨了在不同场景下，如何根据系统的规模、耦合度和实时性要求，选择合适的分布式与集中式控制的组合。 数字孪生在协同控制中的作用： 阐述了如何利用数字孪生技术，创建制造系统的虚拟副本，进行仿真、预测、优化和故障诊断，为协同控制提供决策依据和验证平台。 第四章 关键协同控制技术实现 本章聚焦于智能制造协同控制中的核心技术实现，包括数据驱动的协同、基于模型的协同、以及多智能体协同等。 面向协同的数据采集与融合： 多源异构数据采集： 探讨了传感器网络、工业物联网 (IIoT) 平台在实时、可靠采集来自不同设备、不同类型数据的技术。 数据预处理与清洗： 针对智能制造数据的噪声、缺失、异常等问题，提出有效的预处理方法。 数据融合技术： 研究基于统计学、机器学习、人工智能等的数据融合算法，实现多源数据的有效整合，形成高价值的全局信息。 模型驱动的协同控制： 基于物理模型的协同： 利用建立的设备和生产过程的物理模型，通过模型预测控制、分布式模型预测控制 (DMPC) 等方法，实现对全局生产过程的精准预测和协同控制。 基于数据驱动模型的协同： 利用机器学习、深度学习等技术，从历史生产数据中学习系统模型，用于预测、诊断和优化，实现自适应的协同。 混合建模方法： 结合物理模型和数据驱动模型的优势，构建更精确、更鲁棒的系统模型。 多智能体协同控制策略： 基于强化学习的 MAS 协同： 探讨如何利用强化学习算法，训练多个智能体自主学习最优的协同策略，以应对动态变化的环境。 基于分布式优化算法的协同： 研究分布式梯度下降、一致性算法等，实现多个决策单元在去中心化环境下协同优化全局目标。 基于规则与协商的 MAS 协同： 结合预设规则和智能体之间的协商机制，实现灵活而有弹性的协同。 任务分配与资源调度协同： 基于博弈论的任务分配： 利用合作博弈或非合作博弈模型，实现最优的任务分配和资源利用。 基于图论的调度协同： 将生产调度问题转化为图论问题，利用图算法实现高效的资源分配和流程优化。 基于实时信息反馈的动态调度： 强调在生产过程中，根据实时数据动态调整生产计划和资源分配。 第五章 协同控制在智能制造中的应用实例 本章通过一系列具体的应用案例，展示协同控制在提升智能制造系统性能方面的实际效果。 柔性制造单元的协同： 针对小批量、多品种的生产模式，介绍如何实现机器人、数控机床、AGV等设备的协同，快速响应订单变化。 生产线平衡与瓶颈优化： 阐述如何通过跨工序、跨设备的协同，识别和消除生产线瓶颈，提高整体生产效率。 供应链协同与物流优化： 探讨如何将协同控制的理念延伸至供应链上下游，实现生产、库存、物流的整体优化。 设备故障预警与诊断协同： 介绍如何通过多设备传感器数据的协同分析，实现对潜在故障的早期预警和精准诊断，减少非计划停机时间。 能源消耗与环境监测的协同优化： 阐述如何通过协同控制，在保证生产任务的同时，实现能源的高效利用和环境影响的最小化。 质量控制与过程追溯的协同： 介绍如何利用协同系统，实现生产过程的实时质量监控，并对产品进行全程追溯。 第六章 协同控制的未来发展趋势 本章展望了智能制造协同控制的未来发展方向，包括与新兴技术的融合、智能化水平的提升、以及在更广阔领域的应用。 人工智能驱动的自主协同： 强调AI在协同控制中的深度融合，实现系统从“被动协同”向“主动智能协同”的转变。 联邦学习与隐私保护的协同： 探索如何在保护各单元数据隐私的前提下，实现模型训练和协同优化。 区块链技术在协同中的应用： 研究区块链如何为协同控制提供更安全、透明、可信的数据交换和追溯机制。 人机协作的智能化协同： 探讨如何将人类的经验和判断融入协同控制系统，实现更高级别的人机协同。 面向服务化制造的协同： 展望协同控制在支撑个性化定制、共享制造等新型制造模式中的作用。 跨领域协同的拓展： 讨论协同控制理论和技术如何应用于其他领域，如智慧城市、智能交通、智慧医疗等。 本书旨在为智能制造领域的科研人员、工程师、企业管理者提供一套系统的理论框架和实践指南，帮助读者理解和掌握协同控制的核心思想与技术，从而在复杂的智能制造环境中构建更高效、更灵活、更具竞争力的生产系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的魅力在于其罕见的跨学科视野。它不仅仅是技术手册，更像是对现代工业思维的一次深层解剖。作者们似乎在用一种近乎文学家的笔法，来描绘冰冷的代码世界。我尤其欣赏其中对“时间与顺序”的辩证处理，它挑战了我们习惯于线性思维的定势，引入了对多时间线并行发生的现实场景的深刻洞察。阅读过程中，我多次停下来，试图在脑海中绘制出那些复杂的流程图，去捕捉那些微妙的同步点和异步边界。对于那些常年与生产系统打交道的工程师来说，这本书提供了一套全新的“心智模型”，它教会我们如何跳出具体的实现细节，从更高维度的结构上去“设计”稳固性，而不是仅仅“修补”缺陷。这种由内而外的重塑，远比学习任何单一的框架都有价值。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的价值，或许在于它提供了一套严谨的“故障分析词典”。在很多技术书籍中，故障处理往往是被轻描淡写地一笔带过，但在这里，它被提升到了核心地位。作者们以近乎侦探小说的笔法，解构了那些看似随机的系统崩溃，揭示了隐藏在表象之下的系统性弱点。我尤其欣赏书中对于“容错预算”的量化讨论，这使得原本模糊的“可靠性”指标变得可衡量、可管理。它让你意识到，控制一个复杂制造系统，本质上是对“预期外事件”的概率管理。它不是提供一个万能的灵丹妙药，而是提供了一套面对未知风险时的“防御心法”。读完后，我对任何一个声称“永不宕机”的系统都会抱持一种审慎的敬畏，因为这本书让我明白了，稳固的基石是如何在无数次极限压力测试下，被小心翼翼地构建起来的。

评分☆☆☆☆☆

这部著作的叙事笔触细腻入微，它并非仅仅停留在对某个具体技术层面的剖析，而是试图构建一个宏大的、关于“系统”如何应对“变化”的哲学框架。作者们巧妙地将那些抽象的、令人望而生畏的工程概念，通过一系列生动的案例和精妙的比喻，转化为读者触手可及的思考工具。尤其令人称道的是，书中对于“状态管理”的探讨，它不满足于给出标准的解决方案，而是深入挖掘了在面对突发中断和资源竞争时，系统内在的自洽性是如何被维护的。那种在复杂性中寻找秩序的追求，让我在阅读过程中，仿佛置身于一个精密运转的时钟内部，既能欣赏到齿轮间的完美啮合，又能感受到每一分偏差所带来的连锁反应。它更像是一本关于“韧性设计”的指南，教导我们如何在不确定性中锚定核心目标。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初读此书时，我曾因其术语的专业性而感到一丝压力，但很快，我便被其深入浅出的讲解方式所吸引。作者们没有采用那种高高在上的说教口吻，而是非常务实地从实际生产中遇到的“棘手问题”切入，层层剥茧。让我印象最为深刻的是关于“资源锁定与死锁预防”的那几章，它没有停留在经典的教科书案例上，而是引入了许多近乎“反直觉”的解决方案，这些方案往往要求操作者对系统行为的预判达到极高的精确度。阅读这些章节时，我感觉自己正在参与一场高级别的智力博弈，每一次权衡都可能决定整个制造流程的生死。这本书真正做到了将理论与实战无缝对接，它不是在教你“做什么”，而是在教你“为什么这么做才是最优的”。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我深刻体会到了一种对“流程完整性”的重新定义。它没有过多渲染那些高精尖的硬件配置，而是将重点放在了逻辑层面——如何确保一个操作序列，即使在遭受外部干扰后，也能以一种可预测、可回溯的方式继续或恢复。书中的章节结构设计得极具匠心，从基础的并发模型，逐步过渡到更复杂的分布式事务处理，每一步的递进都像是专业工匠在打磨一块玉石，去除了多余的浮躁，只留下了坚实的核心逻辑。特别是关于“回滚与前滚”机制的对比分析，那种深入到代码哲学层面的探讨，让我开始重新审视我们日常工作中那些看似“理所当然”的事务处理逻辑。它迫使我思考，当我们说一个系统是“健壮的”时候，我们真正衡量的是它的速度，还是它的诚实？