9787030226365 可重入製造係統的控製 科學齣版社 張潔,吳立輝,翟文彬 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張潔，吳立輝，翟文彬 著

圖書標籤:

• 可重入製造係統
• 控製
• 科學齣版社
• 張潔
• 吳立輝
• 翟文彬
• 工業自動化
• 製造工程
• 控製工程
• 係統工程

店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030226365

商品編碼：29590697746

包裝：平裝

齣版時間：2009-01-01

基本信息

書名：可重入製造係統的控製

定價：55.00元

作者：張潔,吳立輝,翟文彬

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-01-01

ISBN：9787030226365

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.459kg

編輯推薦

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內容提要

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本書主要從可重入製造係統的控製體係結構、控製方法和控製性能分析方法等角度對可重入製造係統控製問題進行介紹。重點介紹可重入製造係統的分層自適應控製體係結構、分層協同控製技術、重調度控製技術、預測控製係統控製的實驗證平颱和在企業車間的信息化係統進行介紹。實例驗證錶明，本書提齣的方法和技術可能效減少晶圓在製品庫存，縮短晶圓産品交貨期，提高半導體生産綫的整體設備利用率，提高半導體企業的市場響應速度。
本書可以為從事可重入係統控製等領域研究的科研人員、半導體企業信息化谘詢顧問和項目實施工程師等提供參考與幫助；也可以作為機械工程、工業工程、自化、計算機工程、管理工程等相關專業的研究生和高年級本科生的教材和參考書。

目錄

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前言
第１章　緒論
　1.1　製造係統
　　1.1.1　製造係統的概念
　　1.1.2　柔性製造係統
　　1.1.3　敏捷製造係統
　　1.1.4　網絡化製造係統
　　1.1.5　可重入製造係統
　1.2　製造係統的信息化
　　1.2.1　信息化
　　1.2.2　製造係統作息化的定義與特點
　　1.2.3　製造係統的信息模型
　　1.2.4　可重入製造係統的信息化模型
　1.3　製造係統的控製
　　1.3.1　製造係統控製的目的及意義
　　1.3.2　製造係統的控製體係結構
　　1.3.3　製造係統的控製方法
　　1.3.4　製造係統控製的性能分析方法
　　1.3.5　可重入製造係統的控製
　1.4　本書的主要內容
　1.5　本章小結
　參考文獻
第２章　半導體製造係統介紹
　2.1　概述
　2.2　半導體製造産業的戰略意義
　2.3　半導體製造係統工藝
　　2.3.1　半導體單晶矽片製備工藝
　　2.3.2　半導體製造前道工藝
　　2.3.3　半導體製造後道工藝
　　2.3.4　可重入製造係統的工藝範圍
　2.4　半導體製造係統的組成及特點
　　2.4.1　半導體製造係統的構成
　　2.4.2　半導體製造係統的特點
　2.5　可重入製造係統控製的需求
　2.6　本章小結
　參考文獻
第３章　可重入製造係統的分層自適應控製係結構
　3.1　概述
　3.2　可重入製造係統的控製體係結構研究現狀
　　3.2.1　集中式控製體係結構
　　3.2.2　遞階式控製體係結構
　　3.2.3　分布式控製體係結構
　3.3　可重入製造係統的分層適應控製機製
　　3.3.1　可重入製造係統的控製功能
　　3.3.2　可重入製造係統的控製機製
　3.4　可重入製造係統的分層自適應控製體係結構
　　3.4.1　可重入製造係統控製體係結構構成
　　3.4.2　可重入製造係統控製體係結構的特點
　3.5　本章小結
　參考文獻
第４章　可重入製造係統控製方法基礎
　4.1　概述
　4.2　運籌學
　　4.2.1　概述
　　4.2.2　運籌學在 RMS 中的應用
　4.3　啓發式規則
　　4.3.1　概述
　　4.3.2　啓發式規則在 RMS 中的應用　
　4.4　人工智能方法
　　4.4.1　人工神經網絡
　　4.4.2　模糊邏輯
　　4.4.3　基於 Agent 的方法
　　4.4.4　人工智能方法在 RMS 中的應用
　4.5　計算智能方法
　　4.5.1　概述
　　……
第５章　可重入製造係統的分層協同控製技術
第６章　可重入製造係統的重調度控製技術
第７章　可重入製造係統的預測控製技術
第８章　可重入製造係統的物流控製技術
第９章　可重入製造係統的性能分析技術
0章　可重入製造係統的試驗平颱
1章　半導體製造係統控製軟件及應用
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《現代製造過程優化與智能控製》 圖書簡介 在日新月異的工業4.0時代，製造業正經曆著前所未有的變革。傳統製造模式的局限性日益凸顯，如何提高生産效率、降低成本、增強柔性、實現智能化已成為企業發展的核心挑戰。本書《現代製造過程優化與智能控製》正是為瞭應對這一時代需求而精心編撰，它係統地闡述瞭現代製造過程中涵蓋的各種先進控製理論、優化方法以及智能化技術，旨在為讀者提供一套全麵深入的理論框架和實踐指導，助力企業邁嚮更高效、更智能、更具競爭力的未來。 本書並非簡單羅列技術術語，而是深入剖析瞭現代製造係統在設計、運行和管理等各個環節中遇到的共性問題，並提齣瞭係統性的解決方案。我們將從製造過程的基本原理齣發，逐步深入到復雜係統的建模、分析、優化與控製。在理論層麵，本書融匯瞭控製理論、運籌學、信息科學、人工智能等多個學科的精髓，力求為讀者構建起一個完整且相互關聯的知識體係。在實踐層麵，本書強調理論與實際的結閤，通過大量的案例分析和模擬仿真，幫助讀者理解抽象概念在真實工業場景中的應用，從而提升解決實際問題的能力。 第一篇：現代製造係統的基礎理論與建模 本篇將為讀者打下堅實的理論基礎，介紹構成現代製造係統的關鍵要素以及如何對其進行準確的描述和分析。 第一章 現代製造係統概述： 深入探討現代製造業的發展趨勢，包括數字化、網絡化、智能化等關鍵特徵。我們將解析不同類型的製造係統，如離散製造、流程製造、柔性製造等，並討論它們各自的特點、優勢以及在不同工業領域中的應用。本章還將介紹製造執行係統（MES）、企業資源計劃（ERP）等信息化管理係統在現代製造中的核心作用，以及它們與控製係統之間的聯動關係。理解這些基礎概念，是後續深入學習復雜控製和優化方法的前提。 第二章 製造過程的數學建模： 建模是理解和控製復雜係統的第一步。本章將介紹多種適用於製造過程的數學建模方法，包括但不限於： 狀態空間模型： 適用於描述動態係統的演變規律，能有效錶達係統的內在狀態和輸入輸齣關係。我們將講解如何從物理機理或實驗數據齣發構建狀態空間模型，並討論其在仿真和控製設計中的應用。 傳遞函數模型： 適用於綫性時不變係統的分析，簡潔直觀地錶達係統輸入與輸齣之間的頻率響應特性。我們將介紹如何通過拉普拉斯變換等工具進行傳遞函數模型的建立和簡化。 混閤係統模型： 考慮到製造過程中常包含離散事件（如工件到位、設備故障）和連續變量（如溫度、壓力）的耦閤，本章將重點介紹如何利用Petri網、有限狀態機等方法對混閤係統進行建模，這對於描述和控製具有復雜邏輯的製造過程至關重要。 基於數據的建模方法： 隨著數據采集技術的進步，基於數據驅動的建模方法越來越受到重視。我們將介紹迴歸分析、神經網絡、支持嚮量機等機器學習技術在製造過程建模中的應用，以及如何利用這些方法從曆史數據中學習係統的行為模式。 第三章 製造過程的性能指標與分析： 準確評估製造係統的性能是進行優化和改進的基礎。本章將詳細介紹衡量製造係統性能的關鍵指標，例如： 效率指標： 設備利用率、生産周期、吞吐量、一次性閤格率等，分析影響這些指標的因素。 質量指標： 産品尺寸精度、錶麵粗糙度、化學成分穩定性等，以及與控製係統相關的穩態誤差、瞬態響應等。 柔性與適應性指標： 係統在麵對産品變化、生産批量調整、故障乾擾時的響應速度和調整能力。 成本指標： 能源消耗、材料損耗、維護成本等，以及如何通過控製和優化降低這些成本。 可靠性與安全性指標： 係統故障率、平均故障間隔時間（MTBF）、安全性保障措施等。 我們將探討如何利用係統辨識技術和仿真工具對現有製造過程進行性能分析，並識彆齣性能瓶頸和改進機會。 第二篇：現代製造過程的優化技術 本篇將聚焦於如何利用各種優化算法，在滿足性能要求的前提下，實現製造過程的最優運行。 第四章 目標規劃與多目標優化： 實際製造過程中往往需要同時考慮多個相互衝突的目標，例如提高産量、降低能耗、保證質量等。本章將係統介紹目標規劃的基本原理，包括單目標優化和多目標優化問題的建模方法。我們將講解如何利用層次分析法（AHP）、模糊綜閤評價等技術處理主觀性較強的評價指標，並通過Pareto最優解的概念來求解多目標問題，找到在不同目標之間進行權衡的最佳解決方案。 第五章 啓發式搜索與元啓發式算法： 對於一些復雜和大規模的優化問題，傳統的解析方法可能難以獲得最優解。本章將介紹一係列強大的啓發式搜索算法，它們通過模擬自然界或人類的搜索過程，能夠在可接受的時間內找到高質量的近似最優解。我們將深入講解： 遺傳算法（GA）： 模擬生物進化機製，通過選擇、交叉、變異等操作尋找最優解。 粒子群優化（PSO）： 模擬鳥群或魚群的覓食行為，通過粒子間的協同搜索來優化目標函數。 模擬退火算法（SA）： 模擬固體材料退火過程，通過隨機跳躍來避免陷入局部最優。 蟻群算法（ACO）： 模擬螞蟻尋找食物路徑的行為，通過信息素的纍積來發現最優路徑。 我們將結閤製造過程中的具體問題，例如排産調度、資源分配、工藝參數優化等，來演示這些算法的應用。 第六章 優化控製策略： 將優化思想與控製理論相結閤，可以設計齣更高效、更具前瞻性的控製策略。本章將介紹： 模型預測控製（MPC）： 基於係統的預測模型，在每個控製周期內滾動求解一個優化問題，計算未來一段時間的最優控製序列，並隻執行第一個控製律。我們將詳細講解MPC的原理、模型預測、滾動優化和反饋校正等環節，以及其在處理約束和多變量耦閤方麵的優勢。 自適應優化控製： 針對製造過程參數隨時間變化的特點，本章將介紹如何設計能夠實時調整控製參數的自適應控製策略，以維持最優運行狀態。 第三篇：現代製造過程的智能控製技術 本篇將重點探討人工智能技術在製造過程控製中的應用，實現更高級彆的自動化和智能化。 第七章 模糊邏輯控製與專傢係統： 模糊邏輯控製能夠有效地處理製造過程中固有的模糊性和不確定性。本章將介紹模糊集閤理論、模糊規則的建立、模糊推理過程以及模糊控製器的設計與實現。此外，我們還將探討基於知識的專傢係統在故障診斷、工藝參數推薦等方麵的應用，以及如何構建能夠模擬人類專傢決策過程的智能係統。 第八章 神經網絡與深度學習在製造中的應用： 神經網絡作為強大的模式識彆和函數逼近工具，在現代製造中展現齣巨大的潛力。本章將深入講解： 前饋神經網絡（FNN）： 用於建立輸入與輸齣之間的非綫性映射關係，例如預測設備故障、優化工藝參數。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 適用於處理序列數據，例如預測生産過程的時序變化，識彆異常事件。 捲積神經網絡（CNN）： 在圖像識彆和模式分析方麵錶現齣色，例如用於産品質量檢測、視覺伺服控製。 深度學習模型： 介紹更復雜的深度學習架構，如生成對抗網絡（GANs）、注意力機製等，以及它們在復雜製造場景中的前沿應用。 我們將通過具體案例，例如基於神經網絡的故障診斷係統、基於深度學習的産品缺陷檢測係統等，來展示這些技術的實際價值。 第九章 強化學習與智能決策： 強化學習是一種通過智能體與環境的交互來學習最優策略的方法。本章將介紹強化學習的基本原理，包括狀態、動作、奬勵、策略等概念。我們將重點講解： Q-Learning： 一種經典的離綫強化學習算法。 深度強化學習（DRL）： 將深度學習與強化學習結閤，能夠處理高維度的狀態空間，例如用於機器人路徑規劃、無人駕駛調度、生産綫參數自優化等。 我們將探討如何利用強化學習解決製造過程中的序列決策問題，實現自主學習和智能決策。 第十章 製造過程的協同控製與網絡化智能： 隨著物聯網（IoT）和工業互聯網的發展，製造係統正朝著網絡化和協同化的方嚮發展。本章將介紹： 分布式控製係統（DCS）與現場總綫技術： 實現多颱設備間的協同工作和信息共享。 基於雲平颱的製造優化： 利用雲計算資源進行大規模數據分析、模型訓練和優化計算。 數字孿生技術： 構建物理實體的虛擬映射，實現遠程監控、模擬仿真和預測性維護。 多智能體係統（MAS）： 構建由多個獨立的智能體組成的係統，它們之間可以進行通信、協調和閤作，共同完成復雜的製造任務。 我們將分析這些技術如何促進製造係統整體效率的提升，並實現更高級彆的智能化和柔性化。 第四篇：案例分析與實踐應用 第十一章 典型製造過程的優化與控製案例： 本章將精選多個工業領域的典型製造過程，例如汽車製造、電子産品組裝、化工流程、航空航天製造等，深入剖析這些過程的特點、麵臨的挑戰以及書中介紹的優化與控製技術的具體應用。通過詳細的案例分析，讀者可以更直觀地理解理論知識在實際生産中的轉化過程，學習如何根據具體問題選擇閤適的建模方法、優化算法和控製策略。 第十二章 仿真平颱與軟件工具介紹： 為瞭幫助讀者更好地掌握書中的理論和方法，本章將介紹常用的製造過程仿真平颱和軟件工具，例如MATLAB/Simulink、Arena、AnyLogic、Python的科學計算庫（NumPy, SciPy, Pandas）以及機器學習框架（TensorFlow, PyTorch）等。我們將簡要介紹這些工具的功能和使用方法，並提供一些入門級的指導，鼓勵讀者通過實踐來加深理解。 本書的特點與價值： 《現代製造過程優化與智能控製》以其體係化、前沿性、實踐性為鮮明特點。 體係化： 本書係統地梳理瞭從基礎建模到高級智能控製的完整技術鏈條，內容結構清晰，邏輯嚴謹，便於讀者循序漸進地學習。 前沿性： 書中涵蓋瞭當前製造領域最熱門和最前沿的理論與技術，包括深度學習、強化學習、數字孿生等，幫助讀者緊跟時代步伐。 實踐性： 大量的案例分析、仿真演示和對軟件工具的介紹，使得本書不僅是一本理論著作，更是一本實用的操作指南，能夠直接指導讀者解決實際生産問題。 本書的讀者對象廣泛，包括但不限於： 高校相關專業的學生： 如自動化、控製科學與工程、機械工程、計算機科學與技術、工業工程等專業的本科生、碩士生和博士生。 科研人員： 緻力於製造過程優化、智能控製、人工智能等領域的研究人員。 企業工程師與技術人員： 如生産工程師、工藝工程師、自動化工程師、控製工程師、IT工程師等，他們希望通過學習先進技術提升企業生産效率和競爭力。 企業管理人員： 希望瞭解和應用新技術來推動企業數字化轉型和智能化升級的管理層。 通過閱讀本書，讀者將能夠： 深刻理解現代製造係統的運行機理和關鍵技術。 掌握構建和分析製造過程數學模型的各種方法。 熟練運用多種優化算法解決生産調度、資源分配等問題。 理解和應用神經網絡、模糊邏輯、強化學習等智能控製技術。 具備獨立設計和實施製造過程優化與智能控製方案的能力。 有效提升製造過程的效率、質量、柔性和智能化水平，從而增強企業核心競爭力。 本書的齣版，旨在成為推動中國製造業嚮高端化、智能化、綠色化發展的重要理論和技術支撐，為建設製造強國貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

語言風格上，這本書的作者群展現瞭一種難得的平衡感。在描述核心算法和定理時，語言精準、邏輯嚴密，完全符閤嚴肅學術著作的要求，每一個詞語的選擇都經過瞭深思熟慮，不留歧義。然而，在撰寫前言、緻謝以及某些概念引入的小節時，筆鋒又變得溫和而富有啓發性，仿佛一位經驗豐富的導師在耳邊娓娓道來，鼓勵讀者去探索未知。這種在嚴謹與親和之間自如切換的能力，使得整本書讀起來既有學術的厚重感，又不失閱讀的愉悅性。特彆是某些關鍵定理的證明過程，作者采用瞭多角度的論述方式，照顧瞭不同背景讀者的理解習慣，這一點非常值得稱贊。

評分☆☆☆☆☆

購買這本書的動機，原本是想在我的研究方嚮上尋找一些新的理論視角。閱讀過程中，我發現它不僅僅提供瞭解答，更重要的是，它提齣瞭更多值得深思的問題。例如，在關於動態環境下的魯棒性設計這一部分，作者提齣瞭一個關於“信息熵與係統響應時間”之間潛在非綫性關係的猜想，雖然書中並未完全證實，但這個提問本身就極具啓發性，直接點亮瞭我接下來的幾個月的研究方嚮。這本書沒有把話說死，而是為讀者留下瞭廣闊的想象和探索空間，這種“授人以漁”的教育理念，是衡量一本優秀學術著作的黃金標準。它成功地激發瞭我從一個應用者轉變為一個思考者的過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，硬殼精裝，摸上去有種沉甸甸的質感，一看就知道是下瞭本的用心之作。封麵設計簡潔大氣，雖然是專業的學術書籍，但排版布局卻透著一股現代感，不像有些技術書籍那樣枯燥乏味。內頁的紙張選擇也相當考究，白度適中，印刷清晰銳利，即便是復雜的公式和圖錶也能看得一清二楚，長時間閱讀下來眼睛也不會感到疲勞。我個人尤其欣賞齣版社在細節上的把控，比如書脊的書名和作者信息燙金的處理，不僅提升瞭整體的檔次，也方便在書架上快速識彆。翻閱時，那種紙張輕微摩擦發齣的“沙沙”聲，對於一個愛書人來說，本身就是一種享受。這樣的用心，讓人感覺這不是一本簡單的教材，而是一件值得珍藏的作品。

評分☆☆☆☆☆

這本書在案例分析的深度和廣度上，真正體現瞭其學術價值。我翻閱瞭其中關於柔性製造單元調度優化那一章，書中不僅提齣瞭理論模型，更令人印象深刻的是，它還探討瞭不同工業標準下數據接口的兼容性問題。這遠超齣瞭純粹的數學推導範疇，直接觸及瞭工程實踐中的痛點。作者們似乎擁有豐富的現場經驗，他們討論的問題不是象牙塔裏的假設，而是真實生産綫中可能遇到的延遲、衝突和資源受限。每一個案例的討論都配有詳細的仿真結果分析，圖錶的數據點標注得極其精確，讓人不得不信服其結論的可靠性。這種理論與實踐深度融閤的寫作風格，極大地提升瞭這本書的實用價值。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸這本書的章節安排，我感到一種非常清晰的邏輯推導過程。作者們顯然花費瞭大量精力來構建一個循序漸進的學習路徑。開頭部分對基礎概念的界定和鋪墊紮實而嚴謹，沒有急於深入復雜模型，而是先確保讀者對“可重入”這個核心思想有深刻的理解。隨著章節深入，復雜的數學工具和控製理論開始登場，但令人欣慰的是，每引入一個新的理論框架，都會緊接著通過一個貼閤實際的例子進行直觀的解釋，極大地降低瞭理解難度。這種從宏觀到微觀、從理論到應用的過渡處理得非常平滑自然，使得即便是初學者也能逐步跟上節奏，而不是被突如其來的高深理論嚇退。