具体描述
《网络化控制系统故障诊断与容错控制》基于兼顾控制性能质量和网络服务质量的思想，介绍了网络控制系统故障诊断与容错控制的基本原理，研究了具有随机时延网络化控制系统的鲁棒故障诊断问题，给出了网络化控制系统鲁棒故障诊断线性矩阵不等式设计方法；针对网络化控制系统的随机时延、数据包丢失、通信约束、信息调度、异步采样周期等问题，研究了网络化控制系统鲁棒容错控制问题。《网络化控制系统故障诊断与容错控制》提出了若干新的理论和方法，为网络化控制系统故障诊断和容错控制的研究提供了新的途径。
《网络化控制系统故障诊断与容错控制》主要供从事网络化控制系统研究的科研人员参考，也可作为高等学校相关专业的教授、研究生的参考书。
《现代制造系统中的优化调度与资源分配》 书籍简介 在当前高度集成化、柔性化的现代制造环境中，如何高效地规划生产流程、优化资源配置，以应对日益复杂的市场需求和波动不定的生产条件，是衡量企业核心竞争力的关键指标之一。本书《现代制造系统中的优化调度与资源分配》正是聚焦于这一前沿且极具实践价值的领域，深入剖析了复杂制造系统在时间、空间、物料和人力资源等多个维度上面临的挑战，并系统地介绍了当前最先进的数学规划模型、智能启发式算法以及数据驱动的决策支持技术。 第一部分：现代制造系统的建模基础与挑战 本部分首先为读者构建理解现代制造系统复杂性的理论框架。我们认识到，现代制造系统不再是简单的串联生产线，而是高度互联、动态变化的复杂网络。 1. 复杂制造系统的结构性分析： 详细阐述了柔性制造系统（FMS）、大规模定制生产（Mass Customization）以及工业互联网（IIoT）背景下智能工厂的拓扑结构。重点分析了系统中的关键瓶颈——设备能力限制、物料流动延迟、缓冲区溢出和信息传输延迟如何相互耦合，共同影响系统的整体性能。 2. 性能评估指标体系构建： 传统的效率指标（如设备综合效率OEE）已不足以全面衡量现代系统的绩效。本书引入了基于期望实现时间（Earliest Due Date, EDD）、总提前期（Total Tardiness）以及资源利用率的综合评估指标体系。此外，我们引入了基于风险度量的指标，评估系统在突发中断情况下的鲁棒性。 3. 数学规划基础回顾与应用： 为后续的优化奠定基础，回顾了线性规划（LP）、整数规划（IP）和混合整数线性规划（MILP）的核心思想。在此基础上，重点讲解了如何将复杂的调度约束（如加工顺序限制、换型时间、能源消耗约束）精确地转化为数学模型中的不等式和等式。 第二部分：经典调度理论的深化与扩展 本部分将视角聚焦于传统调度理论在面对大规模、多约束环境时的扩展应用。 1. 序列依赖性调度问题（Sequence-Dependent Scheduling）： 详细研究了换模、换刀或工序切换所需耗时的现实情况。引入了旅行商问题（TSP）的变体来解决单机和多机序列依赖性调度问题，并探讨了遗传算法（GA）和模拟退火（SA）在求解此类NP-hard问题时的应用效果对比。 2. 约束满足问题（Constraint Programming, CP）的应用： 与传统的基于变量和目标函数的优化方法不同，CP侧重于对系统规则的描述。本书展示了如何利用CP技术来处理那些难以用代数表达式精确量化的复杂逻辑约束，例如安全距离要求、人员技能匹配度等。 3. 动态与在线调度策略： 现实世界中订单和机器故障是不可预测的。本章重点探讨了应对动态事件的策略，包括事件驱动的调度重规划、基于优先级的启发式规则（如最短处理时间SPT、最晚完工时间LPT）在实时决策中的快速适应性应用，以及如何设计“预留缓冲时间”的预测性调度框架。 第三部分：资源分配的集成优化模型 调度与资源分配是相互依赖的。本部分探讨如何将人员、工具、能源等关键资源的有限性纳入整体优化框架。 1. 人力资源优化配置（Manpower Allocation）： 探讨了如何根据工序的技能要求和操作人员的熟练度进行最优匹配。引入了多目标优化模型，平衡了生产效率与人员工作负荷的公平性。特别分析了轮班制度下的连续作业调度问题。 2. 能源效率的集成调度： 随着“绿色制造”的推进，能源消耗成为重要的优化目标。本书提出了一种联合考虑生产进度和实时电价波动的能源感知调度模型。通过在非高峰时段安排高能耗工序，实现了成本效益的最大化，同时对机器的启动/停止策略进行了精细化管理。 3. 物料流与运输调度的协同： 现代生产线中，AGV/RGV等自动化运输工具的效率至关重要。本章研究了生产工序调度与运输任务调度的耦合问题，利用图论和网络流模型来确保物料在正确的时间到达正确的工位，避免了“饥饿”和“堵塞”现象。 第四部分：智能决策支持与新兴技术 本书的最后一部分着眼于利用大数据和人工智能技术增强调度系统的自适应能力。 1. 启发式算法的改进与混合算法： 深入分析了禁忌搜索（Tabu Search）和蚁群优化（ACO）在求解大规模车间调度问题中的性能边界。重点介绍了如何构建混合元启发式算法（Metaheuristics），例如将局部搜索与全局探索相结合，以期获得更优的解。 2. 基于强化学习的自适应调度： 阐述了如何将调度决策视为一个马尔可夫决策过程（MDP）。通过训练深度Q网络（DQN）或策略梯度算法，让系统学会根据实时观测到的状态（如队列长度、机器利用率）自主选择最优的调度动作，实现真正的在线自适应优化。 3. 仿真验证与数字孪生应用： 强调了在实际部署前的仿真验证。详细介绍了离散事件仿真（DES）建模方法，并展示了如何利用仿真平台建立制造系统的数字孪生，用于测试不同调度策略的稳健性和性能，为实际生产决策提供可靠的预测依据。 目标读者 本书面向工业工程、自动化、机械工程及计算机科学等领域的本科高年级学生、研究生，以及在制造业、物流、供应链管理领域从事生产计划、调度管理和系统优化工作的工程师和技术人员。通过学习本书，读者将能够系统地掌握现代制造系统中优化调度与资源分配的核心理论、分析工具和实用技术，从而有效提升生产系统的运行效率和经济效益。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有