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智联生产线自主智能协同理论与技术

智联生产线自主智能协同理论与技术

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图文详情
  • ISBN:9787111742852
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:157
  • 出版时间:2018-01-01
  • 条形码:9787111742852 ; 978-7-111-74285-2

本书特色

电气自动化新技术丛书新成员,聚焦智能工厂、智能制造 本书研究的数据/模型混合驱动理论,是实现生产线自主智能协同的基础。研究数据/模型耦合不足条件、强扰动下的残缺数据和不精确模型的智能解析,是实现数据/模型混合驱动的核心技术。研究人机交互、人类意图理解和多模态信息融合方法,将行业机理模型和模型驱动融合,提出生产线人机物协同的认知与决策方法,是实现生产线自主智能协同的重要前提,提高研究团队在实现生产线自主智能协同领域的影响力,具有重要的学术价值。本书阐述数据/模型混合驱动的智联生产线技术,全面、严谨、实际,是当代前沿成果的融会和贯通,可作为初次接触工业生产线的了解用书,也可以作为从事相关行业人员的先进技术参考书。

内容简介

本书注重全面而系统的介绍,从工业生产线的基础知识到优选的智联生产线,本书都所有阐述,主要围绕数据/模型混合驱动的智联生产线,介绍相应的基本原理、使用方法、评估技术和主要应用。全书共6章,第1章 智联生产线发展概述(传统生产线-智联生产线);第2章 数据/模型混合驱动的智联生产线协同方法,包括智联生产线人机物协同认知方法和智联生产线的建模与控制方法;第3章 智联生产线调度优化,包括作业车间调度问题的深度强化学习求解模型的设计模式、基于深度强化学习的碳排放敏感柔性作业车间调度和面向生产调度的深度强化学习泛化性能表征与评测方法;第4章 智联生产线自主智能协同控制,包括智联生产线自主智能协同控制关键技术、控制系统构建和应用场景;第5章 生产任务柔性度量与评估、使能技术,包括智联生产线数据采集及处理、智联生产线制造资源服务化封装及云端化和智联生产线自主智能协同评估与验证;第6章 智联生产线运行管控,包括典型生产管控系统、汽车生产线典型应用、家电生产线典型应用和电子生产线典型应用等。

目录

目 录 第1章智联生产线模型 1.1 引言 1.2 智联生产线架构与运行机理 1.2.1 构成要素 1.2.2 组织结构 1.2.3 数据与模型 1.2.4 融合机理 1.2.5 系统功能 1.3 生产任务形式化建模 1.3.1 工序建模 1.3.2 工序序列建模 1.3.3 几个性质 1.3.4 工序序列运算 1.4 生产资源形式化建模 1.4.1 物理资源建模 1.4.2 信息资源建模 1.4.3 信息物理交互建模 1.5 生产资源配置建模 1.5.1 机器配置建模 1.5.2 输送路径建模 1.6 智联生产的柔性度量 1.6.1 生产任务柔性度量 1.6.2 生产资源柔性度量 1.7 本章小结 本章参考文献 第2章 智联生产线调度优化 2.1 引言 2.2 作业车间调度问题的深度强化学习求解模型的设计模式 2.2.1 基于DRL的作业车间调度问题 2.2.2 DRL要素的典型设计模式 2.2.3 DRL设计模式的统计分析 2.3 基于深度强化学习的碳排放敏感柔性作业车间调度 2.3.1 问题建模 2.3.2 深度强化学习调度建模 2.3.3 实验结果 2.4 应用效果评价 2.4.1 算法优化效果 2.4.2 算法执行效率 2.4.3 算法的收敛性和稳定性 2.4.4 算法的泛化能力 2.5 开放性问题 2.5.1 柔性作业车间调度问题 2.5.2 多目标优化问题 2.5.3 多智能体调度问题 2.5.4 自适应调度问题 2.5.5 DRL泛化体系构建问题 2.6 本章小结 本章参考文献 第3章 智联生产线自主智能协同控制 3.1 引言 3.2 数据/模型混合驱动智联生产线控制方法研究 3.2.1 数据/模型混合驱动智联生产线控制模型结构 3.2.2 数据/模型混合驱动智联生产线控制算法设计 3.2.3 机器人自主运动控制中的案例应用 3.3 智联生产线的多模态数据增量学习模型研究 3.3.1 工业场景的三维目标检测网络架构 3.3.2 动态区域并行采样方法 3.3.3 图结构学习模型 3.3.4 多头自注意力机制 3.3.5 损失函数设计 3.3.6 实验与结果分析 3.4 基于数字孪生的智联生产线人机协同控制技术研究 3.4.1 虚实融合系统构建方法 3.4.2 双向驱动构建方法 3.4.3 数字孪生模型构建方法 3.5 智联生产线自主智能协同控制系统构建和应用研究 3.5.1 自主智能协同控制系统架构与功能 3.5.2 系统功能概述 3.6 本章小结 本章参考文献 第4章 智联生产线生产效能评估 4.1 引言 4.2 智联生产线制造资源主动感知与采集 4.2.1 制造资源传感配置 4.2.2 制造资源实时数据的感知与获取 4.2.3 智联生产线数据传输 4.2.4 基于智联生产线的关键事件处理 4.3 智联生产线制造资源服务化封装及云端化 4.3.1 基于关键事件的制造资源服务化封装 4.3.2 制造资源上云 4.4 智联生产线生产效能评估 4.4.1 效能评估概述 4.4.2 指标体系构建及优化 4.4.3 实时数据库 4.4.4 数据预处理 4.4.5 综合效能评估 4.4.6 智联生产线效能评估 4.5 本章小结 本章参考文献 第5章 智联生产线生产管控系统 5.1 引言 5.2 智联生产线生产管控系统 5.2.1 系统目标 5.2.2 功能需求分析 5.2.3 系统架构选择 5.2.4 系统模块设计 5.2.5 数据库设计 5.2.6 生产线数字孪生 5.2.7 开发工具和运行环境 5.3 应用案例 5.3.1 PCB微孔钻削智联生产线 5.3.2 PCB微孔钻削智联生产线融合式管控系统 5.4 本章小结 本章参考文献
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作者简介

王世勇,就职于华南理工大学机械与汽车工程学院。主要从事智能制造、智能工厂、工业人工智能,具体包括基于深度强化学习的生产调度,基于深度学习的设备故障诊断;基于深度学习的产品质量预测;生产线信息物理融合及数字孪生控制。获广东省科技进步一等奖1项,广东省机械工程学会科技进步一等奖2项,入选“爱思唯尔2020中国高被引学者”榜单。申请国家发明专利22件,其中获授权发明专利18件,获软件著作权3件。在国内外学术期刊发表论文40多篇,其中SCI、EI收录30多篇。先后主持国家重点研发计划课题、国家科技支撑计划课题、国家“863”计划课题,国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目、广东省产学研项目等国家及省部级科研项目等10余项。

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