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| 編輯推薦： |
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本书可以作为“智能制造类”研究生的选用教材，对学生了解智能车间和智能工厂具有重要的指导作用。
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| 內容簡介： |
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本书以智能制造产线为对象，介绍了智能制造产线运行优化涉及的关键技术: 产线状态数据实时采集与云-边协同计算技术、产线混合生产任务的集成规划与优化技术、产线生产物流的主动感知与协同调度技术、刀具磨损状态智能监控与寿命预测技术、工件加工质量的误差分析/溯源与预测技术、复杂数控加工装备的健康状态综合评价技术等。这些关键技术是实现智能制造产线的重要组成部分，是构建自组织、自学习、自适应、自优化生产系统的核心技术。本书可以作为“智能制造类”研究生的选用教材，对学生了解智能车间和智能工厂具有重要的指导作用。
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| 關於作者： |
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惠记庄，博士，教授，博士生导师。陕西省教学名师，享受国务院政府特殊津贴。主要从事数字化制造方面的教学研究工作。荣获中国产学研合作促进会优秀成果一等奖等科技奖励4项，陕西省教学成果一等奖等省部级教学成果奖5项，陕西高等学校科学技术奖二等奖1项。
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| 目錄：
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第1章智能产线概论
1.1智能制造背景
1.1.1智能制造产生的背景
1.1.2智能制造的发展战略
1.1.3产线智能化的困境
1.2国内外研究现状
1.2.1产线状态数据实时采集与云-边协同计算
1.2.2产线多级批量生产计划的集成与优化
1.2.3生产物流的主动感知与协同调度技术
1.2.4刀具磨损状态智能监控与寿命预测
1.2.5面向多工序加工过程的工件质量追溯
1.2.6复杂加工装备的健康状态综合评价
1.2.7基于数字孪生的智能产线建模与可视化
1.2.8智能产线发展的新趋势
1.3新一代信息技术和人工智能赋能产线
1.3.1智能产线的定义与特征
1.3.2智能产线运行优化的实现框架
1.3.3智能产线运行优化的关键使能技术
参考文献
第2章产线状态数据的实时采集与云-边协同计算技术
2.1产线状态数据的需求分析
2.2产线状态数据的采集方案
2.2.1数据类型分析
2.2.2数据采集方案
2.3面向数控加工装备的数据采集方法
2.3.1基于内置传感器的装备数据采集
2.3.2基于外接传感器的装备数据采集
2.4面向数控加工装备的数据预处理
2.4.1信号截取与工序识别
2.4.2基于CEEMDAN-小波包组合的状态数据去噪模型
2.4.3案例分析
2.5基于物料主动感知的AGV云-边协同计算框架
2.5.1AGV状态数据采集与信息交互
2.5.2边缘侧RFID数据处理技术
2.5.3云边协同计算技术
本章小结
参考文献
第3章产线多级批量生产计划的集成与优化技术
3.1产线生产计划集成概述
3.2产线生产计划集成模型
3.2.1问题的假设
3.2.2变量定义
3.2.3模型的建立
3.3基于改进蜉蝣算法的模型求解
3.3.1标准的蜉蝣算法
3.3.2改进蜉蝣算法求解模型的总体流程
3.3.3四维空间矩阵式编码及种群初始化
3.3.4第四维度空间最优批量搜索
3.3.5基于交叉运算的产品批量及加工顺序协同优化
3.4案例分析
3.4.1数据准备
3.4.2结果分析
本章小结
参考文献
第4章智能产线生产物流的主动感知与协同调度技术
4.1生产物流主动感知与协同调度的内涵与特征
4.1.1相关概念及定义
4.1.2内涵与特征
4.2生产物流主动感知与协同调度的体系架构
4.2.1体系架构
4.2.2运行逻辑
4.3“感知-分析-监控”生产物流主动感知模型
4.3.1基于生产物流的分布式感知模型
4.3.2资源智能体基本特性
4.3.3基于健康程度的资源智能体状态分析
4.3.4基于阈值的实时生产物流状态监控
4.3.5基于“感知-分析-监控”的主动感知模型
4.4基于蒙特卡洛树搜索的物流单元分级协同调度
4.4.1基于物流单元智能体的生产物流服务分析
4.4.2集成物流单元智能体的AGV调度规则
4.4.3物流单元分级协同调度过程
4.5考虑资源智能体状态触发的协同调控策略
4.5.1生产物流动态调控问题描述
4.5.2异常事件扰动对应的可重构分级调控规则
4.5.3基于调控规则的多智能体协同调度策略
4.6案例分析
本章小结
参考文献
第5章刀具磨损状态智能监控与寿命预测技术
5.1刀具磨损状态智能监控与寿命预测概述
5.2刀具信号的特征提取与特征选择
5.2.1刀具磨损监测信号获取
5.2.2刀具特征信号的预处理
5.2.3信号特征提取
5.2.4信号特征选择
5.3刀具磨损状态智能识别
5.3.1刀具磨损状态识别概述
5.3.2基于广义回归神经网络的刀具磨损状态识别
5.3.3基于XGBoost与Softmax的刀具磨损状态识别
5.4刀具寿命智能预测模型
5.4.1刀具寿命智能预测概述
5.4.2基于AMPSO-SVR的刀具寿命预测
5.4.3基于特征因子与多变量GRU网络的刀具寿命预测
5.5案例分析
5.5.1刀具磨损状态识别应用实例
5.5.2刀具寿命预测应用实例
本章小结
参考文献
第6章工件加工质量的误差分析、溯源与预测技术
6.1工件加工质量的误差影响因素分析
6.2工件加工质量的虚拟测量技术
6.2.1虚拟测量方法概述
6.2.2BP神经网络结构设计
6.2.3基于BP神经网络的加工质量虚拟测量模型构建
6.2.4案例分析
6.3基于改进神经网络的工件加工质量误差溯源方法
6.3.1工件加工质量误差溯源概述
6.3.2BP神经网络工件加工质量误差溯源模型
6.3.3基于遗传算法优化的BP神经网络误差溯源模型
6.3.4基于思维进化算法优化的BP神经网络误差溯源模型
6.3.5基于粒子群优化的BP神经网络误差溯源模型
6.3.6基于蝙蝠算法优化的BP神经网络误差溯源模型
6.3.7案例分析
6.4工件加工质量的预测模型
6.4.1工件加工质量预测概述
6.4.2工件加工质量预测流程
6.4.3支持向量机预测建模技术
6.4.4基于改进SVM算法的工件加工质量预测模型
6.4.5案例分析
本章小结
参考文献
第7章复杂数控加工装备的健康状态综合评价技术
7.1数控加工装备的功能结构划分
7.2数控加工装备的状态监测分析
7.3基于大小样本数据集的关键部件状态分类评价方法
7.3.1数控加工装备关键部件分析
7.3.2大样本数据集驱动的Ⅰ类部件状态评价方法
7.3.3小样本数据集驱动的Ⅱ类部件状态评价方法
7.4基于灰色聚类理论的装备健康状态综合评价方法
7.4.1灰色聚类理论与白化权函数
7.4.2基于判断矩阵的装备各系统重要度研究
7.4.3基于白化权函数的装备系统要素评价体系
7.5案例分析
7.5.1基于大样本数据的主轴轴承状态检测
7.5.2基于小样本数据的主轴轴承状态检测
7.5.3数控加工装备状态综合评价
本章小结
参考文献
第8章基于数字孪生的智能产线系统开发与应用
8.1基于数字孪生的智能产线系统概述
8.2基于数字孪生的智能产线系统实现框架
8.2.1智能产线的物理实体
8.2.2基于多维度模型融合的数字孪生产线
8.2.3基于OPC UA的产线信息化服务平台
8.2.4基于数字孪生智能产线的可视化窗口
8.3基于数字孪生的智能产线系统实施方案——以某齿毂产线为例
8.3.1齿毂产线描述
8.3.2仿真平台实施路线
8.3.3静态孪生模型
8.3.4实时驱动数据获取
8.3.5可视化应用
本章小结
参考文献
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| 內容試閱：
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我国正处在由制造大国向制造强国转型的关键时期，推动制造业高质量可持续发展是现代化建设的必然要求。当前，我国制造业面临低端供给过剩、高端供给不足、创新能力不强等诸多挑战，亟须深化新一代信息技术与制造业全要素、全产业链、全价值链融合发展，实现产业转型升级，推进企业数字化、网络化和智能化制造能力的提升。《“十四五”智能制造发展规划》明确提出： 推进智能制造，要立足制造本质，紧扣智能特征，以工艺、装备为核心，以数据为基础，依托制造单元、车间、工厂、供应链等载体，构建虚实融合、知识驱动、动态优化、安全高效、绿色低碳的智能制造系统，推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革。智能产线作为信息物理深度融合的制造系统，是应对诸多挑战与实现生产方式转变的必然途径。通过泛在的物联感知和网络协同技术，使制造设备高度互联、制造数据深度集成与产线动态重构，实现生产过程的自主感知、状态评估、自适应运行及智能优化控制。
相对于传统的自动化产线，智能产线是基于工业物联网在物理底层部署各类智能传感设备，包括智能终端、嵌入式系统等，将现场实时状态数据进行边缘侧处理，并与分布式控制系统、数据采集系统、制造执行系统、数字孪生等软件系统集成交互，并基于人工智能等技术实现生产过程的高效管控优化。本书提出的智能产线运行优化技术包括产线状态数据实时采集与云边协同计算技术、产线多级批量生产任务的集成规划与优化技术、智能产线生产物流的主动感知与协同调度技术、刀具磨损状态智能监控与寿命预测技术、工件加工质量的误差分析/溯源与预测技术、复杂数控加工装备的健康状态综合评价技术等。这些关键技术是实现智能产线的重要组成部分，是构建自组织、自学习、自适应、自优化生产系统的核心技术。
本书共有8章。第1章简述了智能制造产生的背景，综述了智能产线的国内外研究现状，给出了智能产线的定义和关键使能技术； 第2章介绍了产线状态数据的实时采集与云边协同计算技术； 第3章提出了产能约束下的多级批量生产任务集成规划方法； 第4章构建了智能产线生产物流主动感知与协同调度模型； 第5章介绍了刀具磨损监控与寿命预测技术； 第6章分析了工件多工序加工质量的误差分析、溯源与预测技术； 第7章描述了多源信息融合的复杂加工装备状态评价模型； 第8章搭建了基于数字孪生的智能产线可视化系统。
本书由长安大学惠记庄教授负责组织和指导工作。第1章由惠记庄教授负责编写; 第2章、第4章、第7章由张富强副教授负责编写； 第3章由朱斌教授负责编写； 第5章由丁凯教授负责编写； 第6章由刘永生教授负责编写； 第8章由王帅博士负责编写。本书是对长安大学工程机械学院智能制造研究所硕士生和博士生近五年研究成果的整理和总结，特别感谢雷景媛、高士豪、罗丹、蔡世阳、张林朋、许锋立等研究生为本书作出的学术贡献。
本书的部分内容得到了以下研究项目的资助： 国家自然科学基金项目(51605041、51705030)、陕西省科技重大专项(2018zdzx010101)和陕西高等教育教学改革研究重点攻关项目(19BG010)。
由于新一代信息技术与先进制造技术的交叉融合还在不断深化中，智能制造的相关理论与技术还在不断发展和完善，书中难免存在不妥之处，恳请各位专家与读者给予批评和指正。
作者
2023年5月
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