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編輯推薦：
本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
內容簡介：
本书是一本全面深入探讨智能制造理论与实践的教材。本书围绕制造系统的智能化转型，系统地介绍了智能制造的核心要素、关键技术及其在设备健康管理、资源调度、安全管理和质量管理中的应用。内容覆盖数据感知、智能分析、优化决策三大维度，包括传感器技术、机器视觉、大数据分析算法、启发式和强化学习等。书中特别强调人机环境融合，结合人因工程和增强现实技术，推动制造系统的多要素融合。每个章节末尾提供实践指导，包括代码和操作流程，以提升读者的实际操作能力。 本书适合作为普通高校智能制造、机械、自动化等专业的教材，也可作为相关领域的研究人员、工程师、技术管理人员的参考书。 本书配有以下教学资源：教学课件、教学视频、项目单元、源代码，欢迎选用本书作教材的教师登录www. cmpedu. com 注册后下载，或发邮件至jinacmp@163. com 索取。
目錄
目录前言第1章绪论1.1引言1.1.1智能制造的本质1.1.2智能制造背景与趋势分析1.2我国智能制造发展历程1.2.1我国智能制造的未来发展趋势1.2.2我国智能制造战略目标与方针1.3人—信息—物理系统1.3.1面向智能制造的HCPS的进化过程1.3.2面向新一代智能制造的HCPS2.0的内涵1.3.3面向智能制造HCPS2.0的人机协同1.4智能制造过程感知、分析与决策框架1.4.1智能制造体系框架1.4.2智能感知与决策方法1.5本章小结1.6项目单元本章习题第2章制造系统感知技术2.1制造系统机器感知概述2.1.1制造模式与感知概述2.1.2制造过程机器感知对象2.1.3制造过程机器感知需求2.2传感器与机器视觉2.2.1传感器2.2.2机器视觉2.3设备及物料感知2.3.1制造资源感知2.3.2制造资源感知接入实例2.3.3物料状态信息感知2.3.4智能物料输送感知系统的实例设计2.4环境感知2.4.1环境感知智能微系统2.4.2环境感知系统自检测2.5人员行为感知2.5.1人员行为感知概述2.5.2人员行为感知在制造系统中的作用2.5.3基于视觉的行为感知方法2.6本章小结2.7项目单元本章习题第3章制造系统大数据分析技术基础3.1工业大数据3.1.1工业大数据概述3.1.2工业大数据与智能制造的关系3.1.3智能制造系统中的大数据特征3.1.4智能制造系统中的大数据分类3.2数据驱动建模技术路线3.2.1数据驱动建模概述3.2.2数据驱动建模的一般流程3.2.3数据驱动建模的分类3.3数据预处理技术3.3.1数据清洗3.3.2数据集成3.3.3数据转换3.3.4数据规约3.4回归分析与关联分析3.4.1回归分析3.4.2关联分析3.5分类建模与模型集成3.5.1分类建模概述3.5.2常用分类算法3.5.3模型集成方法3.6时间序列建模与预测3.6.1时间序列预测概述3.6.2经典时间序列模型3.6.3先进时间序列建模技术3.7深度学习3.7.1深度学习概述3.7.2深度学习基础3.8本章小结3.9项目单元本章习题第4章制造系统分析优化决策技术4.1决策技术概述4.1.1决策技术的类型4.1.2决策技术的理论4.1.3决策技术的分析过程和方法4.1.4制造系统中的决策问题4.2建模与优化4.2.1基于离散事件动态系统的建模方法4.2.2基于数学规划的建模方法4.2.3基于多智能体系统的建模方法4.3启发式优化算法4.3.1遗传算法4.3.2模拟退火算法4.3.3粒子群算法4.4强化学习算法4.4.1强化学习基础理论4.4.2Q学习算法4.4.3深度确定性策略梯度算法4.4.4近端策略优化算法4.5本章小结4.6项目单元本章习题第5章智能制造过程监测与质量管理5.1加工工艺技术5.1.1经典加工工艺5.1.2先进加工工艺5.2加工在线监测5.2.1无损缺陷检测技术5.2.2机器视觉检测技术5.3工艺质量关联分析5.3.1工艺质量关联分析步骤5.3.2工艺质量关联分析实例5.4工艺优化5.4.1试验设计5.4.2回归设计5.4.3稳健设计5.4.4多目标优化5.5质量管理系统5.5.1全面质量管理5.5.2过程质量控制5.5.3质量成本管理5.6本章小结5.7项目单元本章习题第6章设备故障预测和健康管理6.1设备健康管理概述6.1.1设备健康管理背景6.1.2设备健康管理概念6.1.3PHM经典架构6.1.4设备健康管理应用6.2设备故障诊断与预测6.2.1数据分析与智能故障诊断6.2.2典型故障类型6.2.3基于可靠性模型的故障诊断与预测6.2.4基于物理模型的故障诊断与预测6.2.5基于数据驱动的故障诊断与预测6.3设备状态监测6.3.1设备状态智能监控6.3.2智能工业监控管理6.3.3远程综合监控系统6.4设备剩余寿命预测6.4.1设备剩余寿命预测概述6.4.2设备剩余寿命预测的方法与技术6.4.3设备运维决策6.4.4基于大数据技术的智能运维6.4.5未来基于人工智能的运维决策6.5本章小结6.6项目单元本章习题第7章制造资源优化技术7.1制造资源优化概述7.1.1制造资源优化的目标和基本原则7.1.2制造资源优化的重要性7.1.3制造资源分类7.1.4制造资源优化技术7.1.5制造资源智能优化7.2厂内物流优化7.2.1厂内物流系统概念7.2.2厂内拣选路径规划7.2.3案例：5G在某钢铁制造厂内物流的应用7.2.4厂内物料搬运系统优化7.3柔性作业车间高级排产系统7.3.1高级排产系统概述7.3.2车间排产优化7.3.3高级排产系统的企业应用场景7.4制造资源重调度7.4.1重调度概述7.4.2重调度的触发机制7.4.3应用：扰动环境下离散车间的资源重调度策略7.5本章小结7.6项目单元本章习题第8章制造过程安全管控8.1安全管理概述8.1.1安全管理的定义与重要性8.1.2安全文化的建设8.1.3安全政策与目标8.1.4法规与合规性8.1.5安全管理的现代挑战8.2安全管理要素8.2.1安全要素识别8.2.2安全要素管控8.2.3危害识别和风险评估8.2.4预防措施和应急响应8.3安全管理标准8.3.1安全管理标准内容概述8.3.2安全管理标准的体系框架8.3.3制造业中的安全管理标准8.3.4安全监管和合规性8.4安全管理系统8.4.1安全管理系统概述8.4.2安全管理系统框架8.4.3安全生产与智能感知系统案例分析8.4.4机器视觉在安全生产中的应用8.5本章小结8.6项目单元本章习题第9章制造系统适人性评估与验证9.1人的感知觉特性9.1.1人的感觉特性9.1.2人的知觉特性9.2多通道交互特性9.2.1语音交互特性9.2.2眼动交互特性9.2.3手势交互特性9.3作业能力与作业疲劳9.3.1体力劳动时的能量消耗9.3.2作业能力的动态变化9.3.3作业疲劳及其测定9.3.4提高作业能力与降低疲劳的措施9.4人在环的虚实融合产线验证9.4.1制造业产线验证现状与需求9.4.2虚实融合验证的特点及优势9.4.3虚实融合产线验证案例9.5本章小结9.6项目单元本章习题参考文献
內容試閱
前言 在全球制造业的发展历程中，随着信息技术与人工智能技术的蓬勃发展，智能化已成为不可逆转的趋势，传统的制造系统正飞速向智能化转型升级，以应对日益复杂的生产需求和市场环境。本书面向制造系统的智能化转型升级需求，旨在基于这一背景提供理论支撑和技术指导。 本书深入剖析了智能制造过程所涉及的核心要素和关键技术。首先，本书在绪论部分为读者勾勒出智能制造的整体架构，阐释了其定义、关键概念、发展历程及其在现代工业中的重要性。随后，本书面向感知、分析、决策分别开展基础理论技术的介绍与说明。在感知技术章节中，本书详细介绍了各种传感器及机器视觉技术理论，说明了数据采集基本理论，为智能的分析决策提供信息基础。接着，本书全面介绍了大数据分析主要技术类型及算法，其中包括监督学习、非监督学习、关联分析、深度学习等人工智能核心算法。企业可以利用大数据分析算法，从制造过程产生的海量数据中提取有价值的信息以辅助开展决策。随后，在优化决策技术章节中，本书介绍了优化基础方法，包括启发式优化算法与强化学习算法，并结合案例介绍如何将数据分析结果转化为实际的决策支持。 同时，书中通过一系列制造系统实际应用问题，如设备健康管理、制造资源优化调度、系统安全管理、加工过程监测与质量管理等，具体展示了智能制造技术在实际生产中的运用。本书关注“人-机-环”三者紧密耦合的关联关系，最后介绍制造系统的适人性评估与验证方法，结合人因工程与增强现实等技术，促进制造系统多要素的有机融合。 为加强读者将理论与实际进行融合的能力，本书在每个章节结尾都提供了项目实践单元指导，通过提供分析决策代码、软件配置操作流程说明等，提升读者的应用能力。 本书贯穿了智能制造过程的理论与实践，为读者提供了一个全面、系统的学习和参考框架。 编者
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