可重入制造系统的控制 9787030226365 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张洁，吴立辉，翟文彬 著

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• 可重入制造系统
• 控制
• 智能制造
• 工业自动化
• 系统工程
• 生产调度
• 柔性制造系统
• 优化控制
• 科学出版社
• 9787030226365

店铺： 晚秋画月图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030226365

商品编码：29425305198

包装：平装

出版时间：2009-01-01

基本信息

书名：可重入制造系统的控制

定价：55.00元

作者：张洁,吴立辉,翟文彬

出版社：科学出版社

出版日期：2009-01-01

ISBN：9787030226365

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要从可重入制造系统的控制体系结构、控制方法和控制性能分析方法等角度对可重入制造系统控制问题进行介绍。重点介绍可重入制造系统的分层自适应控制体系结构、分层协同控制技术、重调度控制技术、预测控制系统控制的实验证平台和在企业车间的信息化系统进行介绍。实例验证表明，本书提出的方法和技术可能效减少晶圆在制品库存，缩短晶圆产品交货期，提高半导体生产线的整体设备利用率，提高半导体企业的市场响应速度。
本书可以为从事可重入系统控制等领域研究的科研人员、半导体企业信息化咨询顾问和项目实施工程师等提供参考与帮助；也可以作为机械工程、工业工程、自化、计算机工程、管理工程等相关专业的研究生和高年级本科生的教材和参考书。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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智能制造的基石：动态适应与柔性生产的理论与实践 引言 在当前快速变化的全球市场环境中，制造业正面临着前所未有的挑战与机遇。技术革新日新月异，消费者需求日益多样化且瞬息万变，这迫使传统的固定生产模式亟需转型。未来的制造系统不再是僵化的流水线，而是能够根据外部环境、内部状态以及生产任务的变化，进行实时调整和自主优化的智能实体。这种适应性与柔性是企业保持竞争力的关键，而“可重入制造系统”正是实现这一目标的核心理念之一。 本书并非专注于某一具体的工程案例或技术细节，而是深入探讨“可重入制造系统”这一抽象但极其重要的概念。它旨在为读者构建一个理解动态、适应性制造系统运作机制的理论框架，并在此基础上阐述其实现的关键要素与潜在的应用前景。本书将从系统科学、控制理论、人工智能、运筹学等多个学科视角出发，融汇贯通，为读者呈现一个全面、深刻的认识。 第一章：制造系统的演进与挑战——为何需要可重入？ 在探讨可重入制造系统之前，我们首先回顾制造系统在历史长河中的发展脉络。从手工工场到福特流水线，再到后来的柔性制造系统（FMS），每一次飞跃都代表着生产效率和灵活性的提升。然而，随着信息技术的爆炸式发展，以及全球供应链的日益复杂化，传统的FMS在应对极端不确定性和高度动态变化方面仍显不足。 本章将分析当前制造系统面临的主要挑战： 需求波动与个性化定制： 消费者需求呈现碎片化、个性化趋势，要求生产系统能够快速响应小批量、多品种的订单。 工艺流程的动态重构： 新产品开发、工艺优化、设备故障等都可能导致原有的生产流程需要实时调整甚至完全重构。 资源的动态分配与调度： 生产过程中，人力、设备、物料等资源的可用性和状态是时刻变化的，需要高效、实时的调度策略。 外部环境的不可预测性： 市场变化、供应商延误、突发事件等都可能对生产计划造成严重影响，要求系统具备高度的鲁棒性。 信息孤岛与集成难题： 传统制造系统往往缺乏有效的集成，信息传递滞后，难以实现全局最优。 正是这些挑战，催生了对一种能够“自我适应”、“自我优化”的制造系统模式的需求，而“可重入制造系统”正是对这一需求的理论回应。 第二章：可重入制造系统的核心概念 “可重入制造系统”并非指设备或产品的物理“重入”，而是指在生产过程中，一个产品单元（或一批产品）可能在不同的生产阶段、以不同的加工顺序、甚至重复执行某些加工步骤的“逻辑重入”现象。这与传统的线性、单向的生产流程有着本质的区别。 本章将深入剖析可重入制造系统的核心概念： 定义与特征： 详细阐述可重入制造系统的定义，包括其在加工路径、工序顺序、资源利用等方面的灵活性。 与传统制造模式的对比： 明确可重入制造系统与线性制造、并行制造、流水线生产等的根本区别。 产生可重入现象的根源： 分析导致可重入现象产生的具体原因，例如： 多功能设备与共享资源： 当多个产品需要使用同一类但功能不同的设备时，可能需要多次返回。 动态工序调整： 为了优化生产效率、减少等待时间，允许工序在满足一定条件下进行跳跃或重排。 质量反馈与返工： 产品在某个环节出现质量问题，需要返回前道工序进行修复或调整。 个性化定制的工艺路径： 不同的定制需求导致不同的加工顺序和路径。 可重入制造系统的优势： 探讨可重入制造系统能够带来的潜在优势，如： 更高的资源利用率： 能够更灵活地调度和利用共享资源。 更强的生产柔性： 能够适应多品种、小批量的生产需求。 更快的交货周期： 通过优化路径和减少瓶颈，可能缩短整体生产时间。 更高的鲁棒性： 能够更好地应对设备故障、突发事件等干扰。 第三章：支撑可重入制造系统的控制理论与模型 要实现一个高效、稳定的可重入制造系统，强大的控制理论和精确的数学模型是必不可少的。本章将聚焦于支撑可重入制造系统运行的关键控制理论和建模方法。 系统动力学与状态空间分析： 探讨如何利用系统动力学模型来描述可重入制造系统的演化过程，捕捉其非线性和时变特性。 引入状态空间模型，将系统的输入、输出、状态变量以及它们之间的关系进行数学描述，为控制策略的设计提供基础。 离散事件动态系统（DEDS）与Petri网： 介绍离散事件动态系统作为描述制造系统行为的有力工具，特别是在处理事件驱动和状态变化方面。 Petri网作为一种图形化的建模语言，能够直观地表示系统的并发、同步和冲突特性，非常适合描述可重入制造系统中复杂的工序流转和资源竞争。 基于智能体的控制（Agent-Based Control）： 探讨如何将智能体（Agent）的概念引入制造系统控制。每个智能体可以代表一个设备、一个工位、一个产品批次，它们之间通过信息交换和协作来完成整体生产任务。 分析智能体在可重入系统中的自主决策、分布式协调以及信息共享机制。 优化与调度理论： 探讨在可重入环境下，如何应用高级的调度算法，如启发式算法、元启发式算法（遗传算法、模拟退火等）以及精确算法来解决复杂的调度问题。 介绍如何处理动态调度、优先级调度以及资源约束下的多目标优化问题。 鲁棒控制与自适应控制： 针对制造系统中存在的各种不确定性，介绍鲁棒控制理论，确保系统在参数变化或外部干扰下仍能保持稳定和性能。 阐述自适应控制思想，即控制系统能够根据系统性能的变化实时调整控制参数，以适应动态变化的工况。 第四章：关键技术与实现机制 理论的实现离不开先进的技术支撑。本章将深入探讨支撑可重入制造系统运行的关键技术。 先进感知与监测技术： 介绍物联网（IoT）、传感器网络、机器视觉等技术在实时获取生产状态、设备工况、产品信息等方面的作用。 强调数据采集的实时性、准确性和全面性对于可重入系统决策的重要性。 数据分析与智能决策： 探讨大数据分析、机器学习、深度学习等技术在从海量生产数据中挖掘规律、预测故障、优化工艺、辅助决策方面的应用。 介绍如何利用这些技术实现对可重入路径的智能规划和实时调整。 信息物理融合系统（Cyber-Physical Systems, CPS）： 将物理世界的制造过程与信息世界的计算、通信、控制紧密结合，构建CPS，实现制造系统的智能化、网络化和可视化。 分析CPS在实现可重入制造系统的闭环控制、协同工作以及远程监控方面的作用。 数字孪生（Digital Twin）： 介绍如何构建制造系统的数字孪生，即一个虚拟的、与物理实体实时同步的副本。 分析数字孪生在模拟、测试、优化可重入制造过程，以及预测潜在问题方面的价值。 柔性制造单元与模块化设计： 探讨如何通过设计柔性制造单元（如多功能加工中心）和采用模块化产品设计，来降低系统实现可重入的难度和成本。 分析模块化设计如何支持更灵活的工艺组合和生产路径。 第五章：可重入制造系统的应用场景与未来展望 可重入制造系统并非一个虚无缥缈的概念，它已经在众多领域展现出巨大的应用潜力，并将在未来的智能制造中扮演越来越重要的角色。 典型应用领域： 航空航天与高端制造： 复杂零件的加工、多道次精加工、严格的质量要求，使得可重入策略能够优化资源利用和质量控制。 半导体制造： wafer上的重复工艺、对洁净度和精确度的极致追求，使得可重入成为必要。 定制化消费品生产： 例如服装、家具等，通过柔性生产线实现高度个性化的定制。 医疗器械制造： 复杂结构、精密加工以及严格的法规要求，需要灵活的生产方式。 汽车制造（部分环节）： 在某些定制化配置或复杂装配过程中，可能需要类似可重入的逻辑。 面临的挑战与研究方向： 复杂性管理： 如何有效地管理和控制高度动态和不确定的可重入系统。 标准化与互操作性： 建立统一的标准，促进不同系统和设备之间的互操作。 成本效益分析： 如何准确评估实施可重入制造系统的投入产出比。 人才培养： 培养具备跨学科知识背景的复合型人才。 安全与可靠性： 确保在高度灵活的系统中，生产过程的安全性和产品的可靠性。 未来展望： 与工业互联网的融合： 构建更加智能、互联、协同的制造生态系统。 与人工智能的深度结合： 实现生产过程的自主学习、自我进化和智能化决策。 分布式制造与边缘计算： 将智能处理能力下沉到生产现场，提高响应速度。 可持续制造： 优化资源利用，减少能源消耗和废弃物产生。 结论 可重入制造系统代表了未来制造系统发展的重要方向，是实现智能化、柔性化、高效化生产的基石。本书通过理论的阐释、技术的探讨以及应用的分析，旨在为读者勾勒出这一复杂而迷人的概念的全貌。理解并掌握可重入制造系统的核心思想，对于推动我国制造业向高端化、智能化转型具有重要的理论和实践意义。这本书将帮助您构建起对动态适应性制造的深刻认知，为应对未来的挑战做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那硬壳的质感，配合上那种沉稳又不失现代感的字体排版，拿在手里就有一种庄重感。封面的设计很简洁，没有太多花哨的图案，反而聚焦于那种抽象的、似乎在暗示着复杂系统运作的线条和色块，深蓝色和灰色的搭配，透着一股严谨的学究气。我特别留意了一下印刷的质量，纸张的克数似乎很高，内页的文字和图表的清晰度都无可挑剔，即便是最细小的公式符号也能看得一清二楚，这对于阅读技术性强的书籍来说，简直是福音。很多专业书籍在装帧上总是显得敷衍了事，但这本书看得出出版社是下了真功夫的，从书脊的装订牢固程度，到扉页的设计，每一个细节都体现了对读者的尊重。我甚至拿它和一些国外引进的经典教材对比过，在物理质感上，它完全不落下风，甚至在某些方面，比如纸张的触感上，更贴合亚洲读者的偏好。这种对细节的执着，让我对书中内容的深度和专业性也自然提高了期待值，毕竟，一本用心制作的书籍，往往承载着作者和出版方同样的热情。

评分☆☆☆☆☆

从一个实践者的角度来看，这本书的配套资源和案例分析是其最大的亮点之一。它没有仅仅停留在理论推演，而是提供了大量的、与实际工业场景高度契合的仿真数据和实验验证结果。特别是书中关于“生产线节拍优化”的案例研究，详细记录了从初版模型到最终稳定运行版本的迭代过程，包括遇到的各种“陷阱”和修正方案。这种近乎“透明化”的研发过程展示，对正在进行类似项目的人来说，简直是无价之宝，它教会了我们如何处理现实项目中的“脏数据”和“意外情况”，而不是教科书上那种完美无瑕的输入和输出。这种脚踏实地的态度，让读者深信书中所述的方法论是经过了残酷的工业检验的，而非纸上谈兵，极大地增强了对该方法论的采纳意愿和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度，远超我最初的预期。它不仅仅停留在对经典控制理论的重复介绍，更是在现有框架上进行了富有洞察力的批判性思考和创新性拓展。其中关于“不确定性处理”的那一章，简直是点睛之笔。作者没有回避现实世界中固有的随机性和噪声问题，而是引入了一套非常前沿的鲁棒性分析工具，并将其巧妙地融入到对复杂制造流程的建模中。我特别欣赏作者那种实事求是的态度，他们没有试图用完美的数学模型去硬套一个充满变数的物理世界，而是坦诚地探讨了在何种工程约束下，哪种近似模型是最“经济有效”的解决方案。这种对工程哲学层面的探讨，使得这本书的价值超越了一本纯粹的技术手册，更像是一部关于如何理性决策的指南。阅读这些章节时，我感觉自己不再是单纯地在学习知识点，而是在和一位经验丰富的大师进行深入的思维碰撞。

评分☆☆☆☆☆

初翻阅目录，我立刻被它清晰的逻辑结构所吸引。从基础理论的梳理，到具体的模型构建，再到最终的系统实现与优化策略，整个知识体系的脉络构建得如同精密的钟表齿轮一般，环环相扣，毫不拖泥带水。特别是它对“状态空间”和“反馈回路”概念的引入和阐述，没有采用那种教科书式的死板定义，而是通过一系列精心挑选的、贴近工业实际的案例进行剖析，使得原本抽象的数学工具瞬间变得直观易懂。我发现作者在理论的严谨性和工程的可操作性之间找到了一个绝佳的平衡点，这在以往我读过的同类文献中是很少见的。很多学者只专注于理论的推导，导致读者在实际应用中无从下手；而这本书却能让你在理解了“为什么”之后，立刻知道“怎么做”。这种由浅入深、层层递进的叙述方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，即便是跨专业背景的工程师也能很快跟上节奏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其沉稳、精准，但又带着一种学者特有的洞察力。它不像某些学术著作那样晦涩难懂，充满了不必要的术语堆砌，也避免了过度口语化带来的轻浮感。作者的遣词造句极为考究，每一个动词的选择似乎都经过了深思熟虑，以确保其表达的准确性不因追求流畅性而有所牺牲。举个例子，在描述系统响应特性时，他们倾向于使用“渐进收敛”而非简单的“慢慢变好”，这种细微的差别在精确的工程语境中意义重大。此外，书中穿插的一些历史背景介绍，简短却有力，交代了某个特定理论或算法的发展历程，让读者在学习新技术的同时，也能理解其背后的思想演变，这极大地丰富了阅读体验，避免了知识的“悬浮感”。