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| 編輯推薦： |
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物联网是引起工业4.0的关键因素之一，在新一代的智能制造中起关键支撑作用。德国工业 4.0和我国的两化深度融合的核心思想是要充分利用新一代信息技术改造传统产业，进而实现制造业的智能化转型升级。而制造物联网技术正是实现这种转型升级的关键所在。制造物联网虽然可以简单看作制造技术与物联网的融合，但它本身包含丰富而广泛的内涵，旨在通过泛在的实时感知、全面的互联互通和智能信息处理，实现产品服务全生命周期的优化管理与控制，以及工艺和产品的创新。同时，制造物联网是一个动态和不断发展的概念，特别是伴随着物联网及信息物理系统的广泛应用而出现的制造大数据，需要大数据分析和云计算等技术支持，因此，制造物联网包含了制造技术与物联网、务联网、信息物理系统、大数据等有机融合的技术。
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| 內容簡介： |
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新一代的互联网 制造更加强调通过运用云计算、物联网、大数据为代表的新一代信息技术与制造业、生产性服务业等融合创新，为产业智能化提供支撑，进而形成新一代的智能制造模式，包括云制造、制造物联、智慧制造等。本书以融合信息系统与物理系统于一体的制造物联为例介绍新一代智能制造技术，包括物联网、云计算、CPS、大数据等基础技术，以及制造物联体系结构、关键技术和建模技术等主体内容，后给出了详细实施案例。
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| 關於作者： |
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姚锡凡，1964年生，男，博士，华南理工大学机械与汽车工程学院教授博士生导师，汉族，广东廉江市人，研究方向为数字制造与计算机控制，主讲过4门本科课程和5门研究生课程，主持了国家863计划、国家自然科学基金、留学回国人员科研启动基金等多项课题，发表100余篇论文和出版2本专著，获得了国家教委和广东省级科技进步二等奖。
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| 目錄：
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第1章绪论1
1.1制造物联网与新工业革命1
1.1.1新工业革命与新型制造模式1
1.1.2制造物联网与工业4.05
1.1.3制造物联网与工业互联网8
1.2制造物联网的内涵与特点10
1.3制造物联网的关键技术11
1.4制造物联网的关键信息技术14
1.5制造物联网与其他新兴智能制造模式对比15
1.6制造物联网的展望17
本章参考文献25
第2章制造物联网技术基础28
2.1物联网28
2.1.1物联网的含义和发展28
2.1.2RFID技术32
2.1.3物联网的其他关键技术35
2.2大数据37
2.2.1大数据的含义38
2.2.2制造中的大数据问题39
2.2.3大数据挖掘41
2.3务联网44
2.3.1务联网的概念44
2.3.2SOA和云计算45
2.4信息物理系统50
2.4.1CPS的定义51
2.4.2CPS的研究现状51
2.4.3CPS的系统特性与挑战53
本章参考文献54
制造物联网技术目录第3章制造物联网的体系架构及其发展58
3.1制造物联网的体系架构58
3.2基于CPS的智能制造的体系架构66
3.3智慧制造的体系架构68
3.4大数据驱动的主动制造体系架构72
本章参考文献79
第4章制造物联网建模技术81
4.1制造资源服务化建模81
4.1.1制造资源的特点及资源模型需求81
4.1.2制造资源分类83
4.1.3制造设备资源服务化建模实例84
4.2复杂事件处理建模92
4.2.1复杂事件处理技术92
4.2.2复杂事件处理建模实例94
4.3本体建模104
4.3.1本体语言及推理机制选用104
4.3.2面向制造物联网环境的加工设备本体建模107
4.3.3加工设备本体应用实例111
4.3.4考虑服务关联的制造云服务本体建模118
4.3.5制造服务关联本体建模实例124
4.4生产车间调度建模128
4.4.1面向制造物联网车间调度的业务流程129
4.4.2面向制造物联网车间调度问题的描述131
4.4.3车间调度过程分析131
4.5基于进程代数的制造服务组合建模136
4.5.1扩展进程代数136
4.5.2云制造服务组合进程形式化模型的XPC4CMSC描述140
本章参考文献147
第5章制造物联网资源状态监测技术151
5.1基于RFID的工件异常事件监测151
5.1.1基于物联网构建的制造车间感知环境152
5.1.2RFID事件模型152
5.1.3RFID复杂事件处理技术154
5.1.4实验与分析161
5.2基于无线加速度的刀具状态监测168
5.2.1刀具状态监测框架168
5.2.2实验装置与数据采集170
5.2.3信号预处理172
5.2.4特征提取177
5.2.5特征选择184
5.2.6建立预测模型185
5.2.7刀具磨损监测与剩余寿命预测190
5.3基于深度学习的刀具状态监测193
5.3.1卷积神经网络194
5.3.2基于卷积神经网络的刀具磨损监测方法196
5.3.3实验与分析201
本章参考文献206
第6章制造物联网云服务组合优化算法211
6.1云制造资源服务组合优化方法211
6.1.1资源服务组合优化选择问题的求解方法分析211
6.1.2Pareto最优解212
6.1.3改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法214
6.1.4算例219
6.2三种制造云服务组合优化算法226
6.2.1改进的遗传算法226
6.2.2改进的粒子群算法237
6.2.3教学优化算法244
本章参考文献249
第7章制造物联网应用实例251
7.1物联网车间加工作业的主动调度251
7.1.1调度模型分类252
7.1.2物联网车间加工作业感知环境构建252
7.1.3主动调度方案254
7.1.4实验结果与分析266
7.2制造云服务组合优化277
7.2.1小规模制造云服务组合优化277
7.2.2大规模制造云服务组合优化281
7.2.3摩托车制造287
7.2.4航空复杂产品设计290
7.3智能工厂295
7.3.1面向服务和实时保障的CPS平台297
7.3.2工业4.0标准和开放的参考架构298
7.3.3工业4.0示范项目300
7.4制造物联网电子工厂301
7.4.1制造物联网数据采集与云管理302
7.4.2PLC智能生产工厂303
本章参考文献304
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| 內容試閱：
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制造业是工业的基石，是国民经济的支柱产业。作为制造业大国的中国，当前面临制造业劳动力成本上升和环境污染等诸多挑战，为了实现从制造业大国向制造业强国的转变，顺应互联网 的发展趋势，以及满足产业转型升级的需求，正在部署推进实施中国制造2025。智能制造是其中的主攻方向。在制造业中如何认识、把握和推进互联网 是值得我们深入思考和研究的课题。与传统的网络化制造有很大的不同，新一代的互联网 制造更加强调通过以物联网、务联网、大数据为代表的新一代信息技术与制造业、生产性服务业等行业的融合创新，为产业智能化提供支撑，进而形成诸如制造物联网、智慧制造等新一代的智能制造模式。本书对制造技术与物联网融合所形成的国内称之为制造物联网简称制造物联，国外称之为smart manufacturingSM的新一代智能制造模式，进行了深入探讨。SM被认为是新一轮工业革命工业4.0的主导生产模式，其关键基础技术是物联网、务联网和信息物理系统。物联网是引起工业4.0的关键因素之一，在新一代的智能制造中起关键支撑作用。德国工业 4.0和我国的两化深度融合的核心思想是要充分利用新一代信息技术改造传统产业，进而实现制造业的智能化转型升级。而制造物联网技术正是实现这种转型升级的关键所在。制造物联网虽然可以简单看作制造技术与物联网的融合，但它本身包含丰富而广泛的内涵，旨在通过泛在的实时感知、全面的互联互通和智能信息处理，实现产品服务全生命周期的优化管理与控制，以及工艺和产品的创新。同时，制造物联网是一个动态和不断发展的概念，特别是伴随着物联网及信息物理系统的广泛应用而出现的制造大数据，需要大数据分析和云计算等技术支持，因此，制造物联网包含了制造技术与物联网、务联网、信息物理系统、大数据等有机融合的技术。本书是作者在所从事的相关科研和教学工作的基础上，总结所承担的国家自然科学基金项目51175187，51675186、广东省科技计划项目2016A020228005，2016B090918035和中央高校基本科研业务费专项资金资助项目D2181830所取得的成果以及国内外其他相关研究的成果编写而成的，取材新颖，注重相关领域新发展动态。其中，姚锡凡对本书内容进行构思，并撰写第1章和第3章，张存吉和张剑铭撰写其他各章。在本书的撰写过程中参考或引用了项目课题组金鸿、李永湘、周佳军等博士研究生及李作海、徐川、杨屹、于淼、许湘敏、易安斌等硕士研究生的成果，同时参考或引用了其他相关著作和论文，在此对这些著作和论文的作者深表感谢。特别感谢两位评审专家西北工业大学孙树栋教授和武汉理工大学李文峰教授，他们对本书修改提出了宝贵意见。与此同时，感谢华中科技大学出版社的大力支持和帮助，特别是俞道凯先生和罗雪女士，为本书的出版付出了辛勤的劳动。此外，感谢廉江市经济社会发展研究会廉江智库的支持。制造物联网是一门迅速发展的交叉学科，其应用还处于开拓和不断完善之中，加上作者才疏学浅，本书难免有疏漏与不妥之处，盼请广大读者不吝批评指正。
编 者
2017年9月于华中科技大学
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