Modeling, Simulation, and Control of Flexible Manufacturing Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Zhou, MengChu

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页数:400

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价格:680.00元

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isbn号码:9789810230296

丛书系列:

图书标签:

• Flexible Manufacturing Systems
• Modeling
• Simulation
• Control
• Manufacturing Engineering
• Industrial Automation
• Production Systems
• Optimization
• Robotics
• System Dynamics

智能制造系统的优化与未来：基于多尺度建模与自适应控制的深度探索 图书简介 本书聚焦于当前制造业向智能化、柔性化转型的核心挑战，系统阐述了面向新一代智能制造系统（Intelligent Manufacturing Systems, IMS）的先进建模、仿真与控制理论及其在复杂生产环境中的应用。不同于传统固定流程的自动化系统，本书着重探讨了如何设计、分析和实时优化高度耦合、动态变化、包含人机协作的柔性生产网络。 全书结构严谨，内容涵盖了从微观的物理机理建模到宏观的系统级决策制定的多层次分析框架，旨在为读者提供一套完整的、可操作的智能制造系统设计与管理工具箱。 --- 第一部分：智能制造系统的基础与挑战 第一章：新工业范式下的制造系统演进 本章首先界定了智能制造的内涵与外延，深入分析了工业4.0、工业互联网以及“智能工厂”的核心特征。重点讨论了传统制造模式在面对个性化定制、快速迭代产品需求时的结构性局限。本章将制造系统视为一个具有复杂交互作用的社会技术系统，探讨了信息流、物流、能源流的深度融合对系统动态特性的影响。 1.1 智能制造的驱动力与核心要素： 从数据驱动决策、网络化协同、按需生产等方面解析现代制造的需求。 1.2 柔性与效率的矛盾统一： 分析在最大化生产效率的同时，如何保持和增强系统对外部扰动的适应能力。 1.3 现代制造系统的系统边界与集成度： 讨论跨车间、跨供应链的集成对建模复杂度的提升。 第二章：制造系统建模的范式转变 针对智能制造系统的高度动态性和异构性，本章系统回顾并提出了适应新需求的建模方法。强调从基于确定性的数学规划模型向基于概率、信息论和复杂性科学的建模方法的过渡。 2.1 经典离散事件系统（DES）的局限性： 评估传统Petri网、状态机方法在处理高并发和不确定性任务时的不足。 2.2 异构数据融合与语义建模： 探讨如何将传感器数据、专家知识和业务规则集成到一个统一的系统描述框架中。 2.3 基于知识图谱的系统语义表示： 构建能够反映设备关系、工艺约束和人员技能的本体论模型，作为后续仿真与控制的基础。 --- 第二部分：多尺度建模与仿真技术 第三章：面向物理层的微观建模与高保真仿真 本章深入到生产单元、机器人工作站和物料搬运设备的物理行为建模。强调准确捕捉设备运动学、动力学以及人机交互的物理细节，是保证上层控制有效性的前提。 3.1 复杂机械臂与并联机构的运动学/动力学建模： 采用拉格朗日方程和牛顿-欧拉方法，结合有限元分析（FEA）对关键部件的动态响应进行预测。 3.2 传感与执行器的不确定性建模： 引入噪声模型、延迟和漂移参数，对传感器数据进行真实世界的误差模拟。 3.3 虚拟调试与数字孪生基础： 阐述如何利用高保真仿真环境（如基于物理引擎的仿真器）进行虚拟调试和初步的系统验证，为数字孪生的构建奠定基础。 第四章：系统级的集成建模与宏观仿真 本章重点讨论如何将微观的物理模型与中观的逻辑流程模型（如流程网络）进行耦合，形成能够反映整个生产线行为的集成仿真模型。 4.1 混合系统建模（Hybrid Systems）： 采用扩展的混合自动机（Hybrid Automata）描述系统在连续状态（如设备温度、能耗）和离散事件（如任务完成、故障发生）之间的切换。 4.2 面向性能评估的仿真实验设计： 介绍拉丁超立方采样（LHS）和全局敏感性分析方法，用于在海量仿真运行中高效识别影响系统性能的关键参数。 4.3 资源约束下的作业调度仿真： 结合先进的调度算法（如基于规则的启发式算法），在仿真环境中测试不同调度策略在系统吞吐量和在制品（WIP）水平上的表现。 --- 第三部分：先进控制理论与自适应策略 第五章：面向智能工厂的控制层级架构 本章重新审视了ISA-95和Purdue参考模型在智能制造环境下的适用性，提出一种更具适应性和自底向上反馈能力的控制架构。 5.1 边缘计算与实时决策： 探讨在靠近生产现场的边缘层进行快速数据处理和初步控制决策的必要性与技术实现。 5.2 跨层级信息交互的协议与机制： 分析OPC UA、MQTT等通信协议在保证数据一致性和实时性方面的挑战与优化。 5.3 集中式、分布式与分层协同控制的权衡： 针对不同规模的制造单元，设计合适的控制模式。 第六章：基于模型的先进控制技术 本章专注于利用精确的系统模型来设计鲁棒且最优的控制律，以应对制造过程中的动态干扰和约束。 6.1 模型预测控制（MPC）在调度与运行优化中的应用： 重点讲解如何将实时库存、设备状态和预测需求纳入MPC的滚动时域优化，实现资源的最优分配。 6.2 约束满足与优化： 讨论在面对机器速度、缓冲区容量等硬性约束时，如何使用二次规划（QP）或混合整数线性规划（MILP）求解最优控制输入。 6.3 应对不确定性的鲁棒控制： 引入不确定性集的概念，设计对参数微小波动不敏感的控制策略，确保系统在不同批次间运行的稳定性。 第七章：数据驱动的自适应与强化学习控制 本章探讨在系统模型不完全精确或环境发生未知变化时，如何利用实时数据进行在线学习和策略调整。 7.1 状态估计与在线辨识： 使用卡尔曼滤波（KF）和粒子滤波（PF）对系统关键状态（如设备磨损程度、工件加工误差）进行实时估计。 7.2 强化学习（RL）在复杂调度中的应用： 将生产调度转化为马尔可夫决策过程（MDP），使用深度Q网络（DQN）或策略梯度方法训练智能体，以最大化长期系统效益（如最小化周期时间）。 7.3 离线训练与在线微调的结合： 讨论如何将基于物理模型的仿真结果作为强化学习的初始训练环境，加速实际部署的收敛速度并保证安全边界。 --- 第四部分：系统集成、评估与未来展望 第八章：系统集成与性能评估框架 本章将理论与实际应用连接起来，探讨如何对一个复杂的、集成的智能制造系统进行全面评估和持续改进。 8.1 关键绩效指标（KPIs）的定义与计算： 不仅限于吞吐量和效率，更关注OEE（整体设备效率）、资源利用率的动态分解以及首次通过率（First Pass Yield）。 8.2 数字化集成：从PLM到MES的闭环反馈： 分析如何确保设计信息、生产计划和实时运行数据在企业信息系统中无缝传递。 8.3 系统弹性与恢复力（Resilience）的量化： 建立指标来衡量系统在面对单点故障、网络中断或需求突增时的性能衰减速度与恢复时间。 第九章：面向可持续性的智能制造 展望未来制造系统的发展方向，本章强调能源效率和材料利用率在系统设计中的核心地位。 9.1 能源消耗的实时监控与优化控制： 将能源消耗作为负荷函数纳入到MPC的优化目标中，实现“绿色制造”。 9.2 循环经济与再制造流程的集成： 探讨如何设计柔性生产线，使其能够快速切换至产品回收、拆解和再制造的流程。 9.3 未来挑战：人机共融与伦理考量： 讨论在高度自动化环境中，如何确保操作人员的技能保持、决策参与权以及系统安全与可靠性的长期保障。 --- 本书特点： 本书强调理论的严谨性与工程实践的紧密结合。它不仅仅停留在对现有控制理论的介绍，而是聚焦于如何将这些前沿理论——如混合系统建模、高保真仿真和深度强化学习——整合到统一的、可实施的智能制造系统解决方案中。通过丰富的案例分析和方法论的深度剖析，本书旨在培养读者解决复杂、动态、多目标优化制造问题的能力。

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关于控制策略的部分，这本书的处理方式可谓是既务实又富有前瞻性。它没有停留在传统的PID或简单的反馈控制层面，而是将焦点放在了更为复杂的、面向调度和资源分配的实时控制上。书中对基于规则的专家系统（Rule-Based Systems）在FMS调度中的应用进行了详尽的分析，同时也毫不避讳地介绍了更现代的、基于强化学习的自适应控制框架的潜力与局限。我特别关注了其中关于分布式控制架构的探讨，在大型、高度柔性的系统中，中央集中式控制往往成为瓶颈，作者提出的局部优化与全局协调相结合的策略，提供了一种非常现实的、可扩展的解决方案。这些控制理论的引入，使得这本书超越了一般的操作指南，更像是一本面向未来智能制造系统架构设计的参考书。

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这本书的开篇就给我留下了深刻的印象，它并没有直接陷入复杂的数学模型构建，而是花了大量篇幅来阐述柔性制造系统（FMS）的本质与挑战，从宏观的系统设计哲学谈起，深入到微观的生产调度决策层面。作者对“灵活性”的定义非常精妙，不仅仅是设备和工艺的切换能力，更包含了对需求波动和不确定性的内在适应性。我尤其欣赏其中关于面向对象建模思想在FMS中的应用，它提供了一种非常直观且易于扩展的框架来描述系统中各个组件（如机器、AGV、缓存区）之间的交互关系。在阅读过程中，我感觉到作者的背景知识非常扎实，无论是控制理论还是运筹学，都能信手拈来，但叙述方式却保持了极高的可读性，这对于初次接触FMS复杂性的工程师来说，无疑是一份宝贵的指南。书中关于系统性能指标的梳理也相当全面，从吞吐量到在制品水平，再到公平性和鲁棒性，都有详尽的讨论，为后续的仿真和控制设计打下了坚实的基础。

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从排版和结构上看，这本书的编排逻辑性极强，体现了作者对知识传授的精细打磨。章节之间的过渡自然流畅，前一章介绍的理论工具，在后一章的案例分析中总能得到充分的应用和验证，形成了一个完整的知识闭环。尤其值得称赞的是，本书的参考文献列表非常详尽且具有时代性，许多重要的经典论文和近期的顶会成果都被纳入其中，这为有志于深入研究的读者指明了方向。如果非要找一个可以改进的地方，或许是关于网络延迟和安全合规性（如工业互联网背景下的数据完整性）的讨论可以再多一些，因为现代FMS越来越依赖于高速可靠的网络通信。总的来说，这是一部内容详实、结构严谨、理论与实践兼备的权威著作，它无疑将成为任何致力于柔性制造系统设计、分析或控制的专业人士书架上的必备参考书。

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不得不提的是，这本书在理论深度和实践应用的平衡上做得非常出色。很多技术书籍往往过于偏重理论推导而让人望而却步，或者过于偏重工具使用而缺乏深度。然而，这本著作通过大量的图表和流程图，成功地将复杂的动态规划问题和随机过程分析可视化了。例如，在讨论如何优化AGV路径规划以最小化等待时间时，作者用一套简洁的符号系统构建了状态转移模型，并配有详细的步骤图解，这使得我能快速把握住核心思想，而不是迷失在冗长的公式证明中。此外，书中对不同控制算法在实际硬件部署时可能遇到的计算复杂度问题进行了坦诚的讨论，这对于正在进行原型系统开发的工程师来说，是极其宝贵的“避坑指南”。它不仅仅告诉你“怎么做”，更告诉你“在什么条件下应该选择这个方法”。

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这本书在深入探讨仿真方法论时，展现出了作者在离散事件仿真（DES）领域的高超造诣。它不仅仅是简单地介绍了几种主流仿真软件的操作手册，而是深入剖析了如何为FMS构建一个高保真度的数学模型，特别是关于资源冲突和随机故障的处理机制。我发现书中对于“模型验证与确认”（V&V）部分的论述尤为专业且实用。作者提出了一个多层次的V&V流程，要求读者不仅要关注模型输出结果的数值准确性，更要关注模型结构是否真实反映了物理系统的行为逻辑，这在实际工程应用中至关重要，因为一个看似准确但结构有误的模型，在面对新的生产场景时可能会彻底失效。书中还穿插了几个经典的案例研究，清晰地展示了如何利用仿真来评估不同的调度策略在不同生产负荷下的表现差异，这种“先模拟后决策”的思维方式极大地增强了我的系统优化信心。

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