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數據驅動的智能車間適應性調度與優化/工業智能化創新之路叢書

  • 作者：喬非//馬玉敏//劉鵑|責編:宋輝
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122426383
  • 出版日期：2023/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：233
人民幣：RMB 78 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦于智能製造環境下的車間調度問題，探討一種旨在增強調度應變能力的適應性調度及其相關理論和技術方法。首先介紹了智能車間調度基本概念和需求挑戰、新興工業大數據技術和信息物理生產系統等對智能調度求解的支撐能力，然後提出了一種多級聯動適應性調度體系框架，分別從魯棒調度、實時調度、重調度和閉環優化四方面論述適應性調度的關鍵技術方法，最後結合案例給出系統實現及應用驗證。
    本書面向從事智能製造車間管理和生產調度等領域工作的科研和工程技術人員，也可供系統工程、工業工程、自動控制、機電管理等專業領域的師生使用。
作者介紹
喬非//馬玉敏//劉鵑|責編:宋輝
目錄
第1章  緒論
  1.1  智能製造與智能車間
    1.1.1  智能製造
    1.1.2  智能車間
  1.2  生產調度
    1.2.1  生產調度基本問題描述
    1.2.2  生產調度國內外研究現狀
  1.3  智能車間生產調度面臨的需求與挑戰
第2章  工業大數據與數據驅動技術
  2.1  工業大數據與智能製造
    2.1.1  大數據與工業大數據
    2.1.2  工業大數據特性分析
    2.1.3  工業大數據技術架構
    2.1.4  工業大數據在智能製造中的應用
    2.1.5  工業大數據應用面臨的挑戰
  2.2  工業大數據質量管理
    2.2.1  工業大數據質量問題
    2.2.2  領域知識無關的工業大數據質量管理
    2.2.3  領域知識相關的工業大數據質量管理
    2.2.4  工業大數據整體質量評價指標
  2.3  工業大數據驅動的生產調度使能技術
    2.3.1  生產特徵選擇
    2.3.2  生產性能預測
    2.3.3  調度知識挖掘
第3章  信息物理生產系統（CPPS）
  3.1  信息物理系統（CPS）
    3.1.1  CPS 概述
    3.1.2  CPS 的技術內核及運行方式
    3.1.3  CPS 的組織架構
    3.1.4  CPS 的特徵
    3.1.5  CPS 在製造領域的應用
  3.2  面向智能製造的CPPS
    3.2.1  CPPS 概述
    3.2.2  CPPS 的組成
    3.2.3  CPPS 的特徵
    3.2.4  CPPS 的多層次體系架構
  3.3  面向智能車間生產調度的CPPS 環境構建
    3.3.1  生產調度對CPPS 的需求分析
    3.3.2  面向智能車間生產調度的CPPS 框架
    3.3.3  面向半導體生產線的CPPS 環境構建案例
第4章  智能車間適應性調度解決方案
  4.1  智能車間多級聯動適應性調度體系框架
    4.1.1  需求分析
    4.1.2  智能車間多級聯動適應性調度體系框架
  4.2  多級聯動適應性調度體系的運行演化
    4.2.1  體系運行演化中的多級聯動
    4.2.2  體系運行演化中的數據循環增值
第5章  多目標魯棒調度方法
  5.1  多目標魯棒調度問題描述
    5.1.1  魯棒調度概述

    5.1.2  多目標魯棒調度問題描述和魯棒性定義
    5.1.3  魯棒性度量
  5.2  多目標魯棒調度方法框架
    5.2.1  調度策略表達
    5.2.2  多目標魯棒調度方法框架
  5.3  確定環境下的多目標調度策略解集生成
    5.3.1  多目標優化方法
    5.3.2  基於模擬的優化方法
    5.3.3  SBO-NSGA-Ⅱ演算法設計
  5.4  不確定環境下的多目標魯棒調度策略選擇
    5.4.1  基於場景規劃的生產數據獲取
    5.4.2  基於熵權法的多目標魯棒調度模型
第6章  適應性的實時調度方法
  6.1  實時調度問題描述
  6.2  調度策略推薦方法
    6.2.1  調度策略推薦問題描述
    6.2.2  調度策略推薦方法框架
  6.3  基於K-NN 的調度規則推薦
    6.3.1  演算法框架
    6.3.2  基於GA 的生產屬性特徵子集選擇
    6.3.3  基於K-NN 的調度規則推薦模型
  6.4  基於SVR 的調度參數推薦
    6.4.1  演算法框架
    6.4.2  基於響應曲面法的最優樣本獲取
    6.4.3  基於SVR 的調度參數推薦模型
第7章  適應性的重調度方法
  7.1  重調度問題描述及方法框架
    7.1.1  重調度問題描述
    7.1.2  適應性重調度方法
  7.2  數據驅動的擾動在線識別與預測
    7.2.1  擾動分類
    7.2.2  漸變型擾動識別方法
    7.2.3  突髮型擾動識別方法
  7.3  全數據驅動的重調度方法
    7.3.1  基於長短期記憶神經網路的重調度方法框架
    7.3.2  LSTM 神經網路離線訓練
    7.3.3  在線調度
  7.4  增強學習能力的重調度方法
    7.4.1  基於DRL 的重調度問題描述
    7.4.2  基於DQN 的重調度方法
    7.4.3  基於改進非同步優勢行動者評論家演算法的重調度方法
第8章  適應性調度閉環優化方法
  8.1  調度知識
    8.1.1  調度知識概念
    8.1.2  調度知識的表達
  8.2  調度知識管理
    8.2.1  調度知識管理概述
    8.2.2  調度知識生成
    8.2.3  調度知識評估與更新
  8.3  調度知識在線評估

    8.3.1  基於質量控制的調度知識評估方法
    8.3.2  基於生產狀態變化的調度知識在線評估
  8.4  基於增量學習的調度知識更新方法
    8.4.1  基於OS-ELM 的調度知識更新方法
    8.4.2  基於Online SVR 的調度知識更新方法
第9章  智能車間適應性調度原型系統
  9.1  智能車間適應性調度原型系統架構
    9.1.1  需求分析
    9.1.2  系統架構設計
  9.2  關鍵層級設計
    9.2.1  數據層設計
    9.2.2  分析層設計
    9.2.3  服務層設計
    9.2.4  表示層設計
  9.3  智能車間適應性調度原型系統實現
    9.3.1  系統開發
    9.3.2  系統界面
    9.3.3  運行設置
    9.3.4  結果展示
第10章  適應性調度與優化方法驗證與實施案例
  10.1  基於適應性調度原型系統的方法驗證
    10.1.1  單級調度方法驗證
    10.1.2  多級聯動適應性調度方法的綜合驗證
  10.2  以某企業航空發動機裝配線AEAL 為對象的案例研究
    10.2.1  航空發動機裝配線AEAL 介紹
    10.2.2  多級聯動適應性調度方法的案例研究
縮略詞索引

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