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出版者:化学工业出版社

作者:王树青等编

出品人:

页数:437

译者:

出版时间:2003-1

价格:40.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502539177

丛书系列:

图书标签:

• 啊
• 过程控制
• 工业自动化
• 控制工程
• 化工控制
• 系统工程
• 传感器
• 执行器
• PID控制
• MATLAB
• Simulink

《智能制造系统优化与决策》 内容简介： 本书深入探讨了当前制造业转型升级的核心挑战与解决方案，聚焦于如何通过智能化技术提升生产过程的效率、灵活性和可持续性。我们不再将目光局限于单一的工业设备或流程，而是着眼于整个制造生态系统的协同优化与智能决策。 核心内容模块： 1. 数字孪生在制造过程中的应用与构建： 概念解析与技术基础： 详细阐述数字孪生的核心原理，包括其与物理实体的映射关系、数据采集与传输机制、模型构建方法（几何模型、物理模型、行为模型）以及实时同步技术。 构建策略与工具链： 介绍构建高精度数字孪生的关键步骤，从数据源集成（传感器、SCADA、MES、ERP等）、建模软件选择（CAD/CAE、BIM、三维扫描）、仿真平台搭建到可视化呈现。重点分析各种主流建模软件和仿真引擎的优劣势，以及如何构建跨平台、可扩展的数字孪生架构。 应用场景分析： 深入研究数字孪生在产品生命周期管理、生产线规划与仿真、设备状态监测与预测性维护、工艺参数优化、人员培训与操作指导、供应链协同等方面的具体应用案例。通过真实工业场景的剖析，展示数字孪生如何实现“虚实结合”的智能管控。 挑战与未来发展： 探讨数字孪生在数据安全、模型精度保持、实时性保证、标准化等方面面临的挑战，并展望其在人工智能深度融合、边缘计算赋能下的发展趋势，例如动态自适应数字孪生、群体数字孪生等。 2. 机器学习与深度学习驱动的制造过程优化： 基础理论与算法选型： 系统梳理制造业中常用的机器学习算法（如支持向量机、决策树、随机森林、聚类分析）和深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆LSTM、生成对抗网络GAN）。解释各类算法的适用场景、原理及其在处理复杂非线性关系时的优势。 数据预处理与特征工程： 强调高质量数据对模型性能的关键作用。详细讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征提取、特征选择以及特征融合等技术，以构建有效训练模型的数据集。 模型训练、评估与调优： 深入介绍模型训练流程，包括损失函数选择、优化器设计、超参数调优策略（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。重点讲解模型评估指标（准确率、召回率、F1分数、MSE、MAE、ROC曲线等）及其在不同应用场景下的解读。 典型应用解析： 质量预测与缺陷检测： 利用深度学习模型对产品图像进行自动识别，检测微小缺陷，实现100%在线质量检测，降低不良品率。 设备故障诊断与预测性维护： 通过分析设备运行数据（振动、温度、压力等），提前预测设备可能发生的故障，并制定最优维护计划，减少非计划停机时间。 生产过程参数优化： 应用强化学习或优化算法，实时调整工艺参数（温度、压力、流量、速度等），以达到最优的产品质量、能耗或产能目标。 能源消耗预测与优化： 基于历史数据和生产计划，精准预测能源消耗，并提供节能策略建议，实现绿色制造。 生产排程与调度优化： 利用机器学习模型预测订单交付时间和生产瓶颈，结合优化算法实现更灵活、高效的生产调度。 3. 大数据分析与决策支持系统： 工业大数据架构与管理： 介绍构建企业级工业大数据平台的关键要素，包括数据采集（IoT传感器、PLC、MES、ERP、CRM等）、数据存储（数据湖、数据仓库）、数据处理（ETL、分布式计算框架如Hadoop、Spark）和数据治理（元数据管理、数据质量管理、数据安全）。 可视化技术与仪表盘设计： 强调将复杂数据转化为直观洞察的能力。讲解如何利用Tableau, Power BI, Grafana等工具设计多维度、交互式的制造过程仪表盘，实时监控关键绩效指标（KPIs），如OEE（整体设备效率）、良品率、生产周期、能源消耗等。 数据挖掘与洞察发现： 运用数据挖掘技术（关联规则、时序分析、聚类、分类）从海量数据中挖掘隐藏的模式、趋势和潜在问题。例如，发现影响产品质量的关键工艺参数组合，或者识别导致生产延迟的根本原因。 决策支持模型与场景应用： 生产计划与需求预测： 基于历史销售数据、市场趋势和生产能力，建立精准的需求预测模型，优化生产计划，减少库存积压与缺货风险。 供应链风险评估与优化： 通过分析供应商数据、物流信息和市场动态，评估供应链中断风险，并提出替代方案，确保供应链的韧性。 成本效益分析与投资决策： 利用大数据分析工具，对不同生产方案、设备升级或技术引进的成本和效益进行量化评估，为管理层提供科学的决策依据。 异常事件预警与应急响应： 建立实时监控与预警系统，在生产过程中出现异常（如设备故障、质量波动、安全隐患）时，立即触发警报并提供初步的应急响应建议。 4. 协同制造与柔性生产体系： 物联网（IoT）在制造中的整合： 讨论如何通过IoT技术连接生产设备、物料、人员和系统，构建一个全方位互联的智能车间。重点关注传感器技术、无线通信协议（MQTT, Zigbee, LoRa）和边缘计算的应用，实现数据的实时采集与就近处理。 云制造与分布式生产： 探索云平台如何支持制造资源的共享、服务化与分布式部署。分析云制造模式下的生产协同、按需制造以及动态资源配置。 人机协作与增强型操作： 研究如何设计更智能、更安全的人机交互界面，利用AR/VR技术指导操作人员进行复杂任务，提升操作效率与准确性。讨论协作机器人（Cobots）在流水线上的应用。 柔性生产线设计与重构： 探讨如何通过模块化设备、标准化接口和软件定义的能力，快速调整生产线以适应多品种、小批量的生产需求，实现快速切换与定制化生产。 企业间协同与价值链整合： 分析如何通过信息共享平台和标准化协议，实现企业内部各部门、以及企业之间（如供应商、客户）的深度协同，共同优化价值链。 本书旨在为读者提供一个全面、系统性的智能制造知识框架，涵盖了从底层数据采集到顶层决策优化的全过程。通过理论阐述、技术解析和丰富案例，帮助读者理解并掌握如何将前沿的数字化、智能化技术有效地应用于实际制造场景，从而驱动企业实现更高级别的生产效率、更强的市场竞争力以及更可持续的发展。本书适用于从事制造企业管理、生产运营、技术研发、自动化与信息化工程的专业人士，以及对智能制造领域感兴趣的研究者和学生。

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这本书初看颇具学术深度，装帧设计也挺专业，封面那种深蓝配上银色字体，总让人觉得它能揭示某些工业背后的奥秘。我原本期待能从中找到一套系统性的、从基础理论到前沿应用的完整知识体系，尤其是针对那些复杂动态系统的建模与辨识部分，希望能有更直观的图解和案例剖析。然而，阅读过程中发现，虽然它涵盖了控制理论的经典框架，比如PID的调优、状态空间法的推导，但对于当前工业界越来越重视的、基于大数据和机器学习的智能控制策略，例如强化学习在过程优化中的应用，介绍得略显单薄，更像是对传统理论的梳理与总结。特别是当我试图将书中的一些抽象概念与我日常接触到的实际DCS（集散控制系统）或PLC（可编程逻辑控制器）的配置逻辑进行对应时，总感觉缺少那么一层“临门一脚”的实践指导，更侧重于“为什么”而不是“如何做”。这种理论与实践之间的微妙距离，使得初级工程师可能会觉得有些枯燥，而资深专家则可能觉得缺乏新意，期待它能更聚焦于某个细分领域进行更深层次的挖掘，而不是保持在广博但略显平铺直叙的介绍层面。

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我购买这本书的初衷是想了解最新的过程优化技术如何融入传统的反馈控制回路。市面上很多资料都停留在PID的改进上，而我关注的焦点在于如何利用先进的过程控制（APC）技术，特别是模型预测控制（MPC），来处理那些具有明显时间延迟和耦合特性的复杂反应器系统。这本书中确实提到了MPC的基本原理，推导过程也详尽，但其应用案例似乎集中在一些较早期的、参数相对稳定的流程上，对于高扰动、强非线性的现代生物化工或精细化工过程的适应性展现不足。我希望能看到更多关于在线模型重辨识、约束处理的工程技巧，以及如何平衡计算复杂度和控制性能的实际考量。这本书的优点在于奠定了坚实的数学基础，但若想成为解决“疑难杂症”的案头工具书，它在工程实用性和前沿案例覆盖面上还存在明显的提升空间，有点像一本精美的理论蓝图，但缺少了施工现场的“汗水味”。

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这本书的文字风格，坦白说，是那种非常严谨、近乎教科书式的陈述，每一个论证都层层递进，逻辑链条非常清晰，这对于初学者建立基本概念无疑是件好事。不过，这种过度严谨有时候也牺牲了阅读的流畅性和趣味性。例如，在介绍模糊控制和神经网络控制时，公式的堆砌略显密集，缺乏足够生动的比喻或工业场景的“快照”来帮助理解那些高维度的非线性映射关系。我特别想看到的是，作者能否引入一些具体的、有代表性的化工或电力行业的流程图，然后将抽象的控制算法“嵌入”到这些流程中，让读者真切感受到一个阀门信号的变化是如何影响整个生产周期的。此外，书中对不同控制架构的兼容性和互操作性问题探讨得不够深入，这在现代集成化制造环境中是至关重要的。整本书读下来，知识点是扎实的，但缺乏那种能让人拍案叫绝、茅塞顿开的“灵光一闪”的瞬间，更像是一次漫长而有序的知识漫步，而不是一次激动人心的技术探险。

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这本书的结构安排，似乎更倾向于服务于学术研究者或需要打牢理论基础的研究生，而非一线运行工程师。例如，对于自适应控制的介绍，它详细阐述了多种算法的数学推导，但对于在实际项目中如何选择合适的自适应机制（如基于模型的还是基于误差的），以及如何处理自适应过程中的“激发问题”（即系统激励不足导致参数辨识失败），书中鲜有深入的讨论。这种“重理论轻工程实践”的倾向，使得书本内容在转化为实际操作指南时，需要读者自己进行大量的二次消化和经验补充。我期望看到的是，作者能够引入更多关于“系统集成”的讨论，比如不同厂家硬件平台的互操作性标准（如OPC UA），或者在大型系统中如何进行多层级控制的协调，而不仅仅是专注于单个回路或子系统的优化。总体而言，它是一部优秀的理论参考，但距离一本能直接指导复杂系统部署的“工程手册”尚有一段距离。

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从排版和图表的质量来看，这本书无疑是投入了大量精力的。线条清晰，公式对齐工整，这极大地减轻了阅读疲劳。然而，我对其中关于“鲁棒性分析”和“不确定性量化”那一章节的深度感到有些遗憾。在强调安全性和高可靠性的工业控制领域，如何量化系统对外部干扰和参数漂移的敏感程度，是决定控制方案能否被接受的关键。这本书似乎只是蜻蜓点水地提到了李雅普诺夫稳定性判据等经典工具，对于如何利用蒙特卡洛模拟或区间分析来评估大规模控制网络在实际运行中的风险敞口，着墨不多。这使得这本书更偏向于“理想环境下的控制设计”，而非“充满噪声与磨损的真实世界”。如果能加入更多关于安全仪表系统（SIS）与基础过程控制（BPCS）协同工作的架构分析，或者探讨在网络化控制系统中如何应对网络延迟和丢包对控制性能的影响，那它的价值会得到质的飞跃。

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