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柔性製造單元的智能控制技術(第2版)

  • 作者：編者:米智偉//方明倫|責編:劉楊
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302715443
  • 出版日期：2026/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：175
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    柔性製造單元可以看作最小的離散型數字化工廠，是智能製造的基礎單元。智能控制可以比作柔性製造單元的「大腦」，它使柔性製造單元更加智能、靈活和敏捷，從而使柔性製造單元能快速適應複雜多變的環境。
    作為智能製造工程專業的教材，本書嘗試從系統科學與工程的角度闡述柔性製造單元智能控制系統的體系結構、智能程度、建模方法和實現技術。
    本書可作為高等院校機電工程、自動化、電腦及相關專業的高年級本科生或研究生教材，也可供研究人員和工程技術人員閱讀參考。
作者介紹
編者:米智偉//方明倫|責編:劉楊
目錄
第1章 緒論
  1.1 柔性製造單元
    1.1.1 柔性製造單元的外延
    1.1.2 柔性製造單元的內涵
  1.2 離散事件動態系統
    1.2.1 系統
    1.2.2 連續變數動態系統與離散事件動態系統
  1.3 人工智慧綜述
    1.3.1 人工智慧簡史
    1.3.2 人工智慧的研究領域
  1.4 FMC智能控制系統綜述
    1.4.1 FMC控制系統的被控對象
    1.4.2 FMC控制系統面臨的挑戰和機遇
    1.4.3 FMC智能控制系統的基本特點
    1.4.4 FMC智能控制系統的總體架構
第2章 FMC智能控制系統的體系結構
  2.1 工業控制系統的體系結構概述
    2.1.1 工控系統體系結構的職能和開放性
    2.1.2 工業控制系統體系結構的變遷
  2.2 工業控制系統的物理體系結構
    2.2.1 電腦集中控制系統
    2.2.2 分散控制系統
    2.2.3 現場匯流排控制系統
    2.2.4 工業乙太網控制系統
    2.2.5 工業物聯網控制系統
  2.3 FMC智能控制系統的邏輯體系結構
    2.3.1 邏輯體系結構概述
    2.3.2 智能決策層
    2.3.3 過程式控制制層
    2.3.4 OPC UA層
第3章 深度學習技術
  3.1 人工智慧、機器學習與深度學習
  3.2 從神經元到深度學習
    3.2.1 人工神經網路綜述
    3.2.2 神經元
    3.2.3 感知器
    3.2.4 多層感知器
    3.2.5 深度學習
  3.3 深度學習模型訓練
    3.3.1 優化演算法中的關鍵數學概念
    3.3.2 模型訓練中的目標函數及優化演算法
    3.3.3 梯度下降演算法及其改進
    3.3.4 深度學習模型的訓練過程
  3.4 深度學習模型評估
    3.4.1 模型評估的原因
    3.4.2 模型評估的方法
    3.4.3 模型評估的指標
  3.5 深度學習模型改進
    3.5.1 模型改進的方法
    3.5.2 模型改進的正則化方法

  3.6 卷積神經網路
    3.6.1 卷積神經網路的基礎知識
    3.6.2 機器視覺的定義、發展及任務
    3.6.3 卷積神經網路在機器視覺中的應用
  3.7 Transformer模型
    3.7.1 Transformer是什麼
    3.7.2 Transformer模型架構
    3.7.3 Transformer的核心技術
    3.7.4 大語言模型的優化
  3.8 深度強化學習
    3.8.1 深度強化學習的基本概念
    3.8.2 深度強化學習的環境
    3.8.3 深度強化學習的智能體
    3.8.4 深度強化學習演算法
  3.9 具身智能簡介
    3.9.1 何為「具身智能」
    3.9.2 谷歌具身智能機器人研究現狀
  3.10 深度學習技術小結
第4章 FMC的調度智能演算法
  4.1 車間調度
    4.1.1 車間調度綜述
    4.1.2 車間調度的特性
    4.1.3 車間調度問題的類型
  4.2 FMC調度問題的模型和演算法
    4.2.1 FMC調度問題的模型
    4.2.2 FMC調度問題的演算法
  4.3 遺傳演算法概述
    4.3.1 遺傳演算法的基本原理
    4.3.2 遺傳演算法的基本步驟
    4.3.3 遺傳演算法的特點
  4.4 基於遺傳演算法的單目標FMC調度
    4.4.1 染色體編碼設計
    4.4.2 染色體解碼設計
    4.4.3 運行參數設置
    4.4.4 種群初始化設計
    4.4.5 適應度函數設計
    4.4.6 選擇操作設計
    4.4.7 交叉操作設計
    4.4.8 變異操作設計
  4.5 基於遺傳演算法的多目標FMC調度
    4.5.1 多目標優化問題綜述
    4.5.2 遺傳演算法求解多目標FMC調度問題
第5章 基於Petri網的製造過程建模原理
  5.1 Petri網綜述
  5.2 基本Petri網原理
    5.2.1 基本Petri網的定義
    5.2.2 Petri網的基本性能
    5.2.3 製造過程的若干基本Petri網模型
  5.3 面向對象的Petri網原理
    5.3.1 問題的提出

    5.3.2 面向對象的建模技術
    5.3.3 面向對象的Petri網模型定義
  5.4 OOPN模型的建模流程及性能分析
    5.4.1 OOPN模型的建模流程
    5.4.2 OOPN模型的死鎖分析演算法
第6章 R-FMC的過程建模及行為分析
  6.1 機器人柔性製造單元
    6.1.1 機器人柔性製造單元簡介
    6.1.2 R-FMC中的設備簡介
  6.2 R-FMC的製造過程建模
    6.2.1 製造過程建模綜述
    6.2.2 OOPN模型的建立
  6.3 OOPN模型的動態行為分析
    6.3.1 OOPN模型的衝突解決策略
    6.3.2 OOPN模型的死鎖檢測分析
第7章 R-FMC的生產現場層控制
  7.1 生產現場層控制的總體架構
  7.2 OPC UA層的實現
    7.2.1 OPC UA客戶端開發
    7.2.2 OPC UA伺服器開發
    7.2.3 OPC UA信息建模
  7.3 生產現場層的過程式控制制
    7.3.1 可編程邏輯控制器
    7.3.2 加工工作站的過程式控制制原理
    7.3.3 AS/RS的過程式控制制原理
參考文獻

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