柔性制造單元可以看作最小的數(shù)字化工廠,是智能制造的基礎(chǔ)單元。智能控制可以比擬為柔性制造單元的“大腦”,它使柔性制造單元更加智能、靈活和敏捷,從而使柔性制造單元能快速地適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境。作為“智能制造工程”專(zhuān)業(yè)的教材,本書(shū)嘗試從系統(tǒng)科學(xué)與工程的角度闡述柔性制造單元的智能控制的基本概念、工作原理、體系結(jié)構(gòu)以及核心技術(shù)-制造過(guò)程建模、信息集成、過(guò)程控制、智能調(diào)度和深度學(xué)習(xí)。
前言
制造業(yè)直接體現(xiàn)著一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)和綜合實(shí)力,是立國(guó)之本、強(qiáng)國(guó)之基、興國(guó)之器。隨著時(shí)代的□遷,制造業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)也發(fā)生了巨大的□化。歷史上的工業(yè)革命有三次,可以大致歸納為□□次的機(jī)械化工業(yè)革命、第二次的電氣化工業(yè)革命和第三次的數(shù)字化工業(yè)革命,而正在到來(lái)的第四次工業(yè)革命則是以智能化——新一代人工智能(artificial intelligence,AI)為標(biāo)志的智能制造。
人工智能可以比擬為智能制造的“大腦”,它使制造系統(tǒng)更加智能、靈活和敏捷,從而使制造系統(tǒng)能夠快速地適應(yīng)多□的環(huán)境,實(shí)現(xiàn)智能制造系統(tǒng)與混沌環(huán)境的和諧。數(shù)字化制造是智能制造的基礎(chǔ),沒(méi)有數(shù)字化,智能制造將是無(wú)源之水、無(wú)本之木。數(shù)字化工廠是將產(chǎn)品從設(shè)計(jì)意圖轉(zhuǎn)化為實(shí)體產(chǎn)品的關(guān)鍵環(huán)節(jié),是數(shù)字化制造的基礎(chǔ)。柔性制造單元(flexible manufacturing cell,F(xiàn)MC)提供了一種完整的多品種、小批量、離散型制造模式的解決方案,具有高度柔性和智能化加工能力,能適應(yīng)復(fù)雜多□的市場(chǎng)需求,是數(shù)字化工廠建設(shè)的新方向。FMC可以看作□小的數(shù)字化工廠,是數(shù)字化工廠落地生根□有效的“抓手”。通過(guò)眾多FMC的分工合作,整個(gè)數(shù)字化工廠就可以通過(guò)積木式、模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化、分區(qū)化的方式,進(jìn)行自由地□換組合,從而大大提升數(shù)字化工廠對(duì)內(nèi)外部環(huán)境□化的快速響應(yīng)能力。如今的FMC不僅能完成機(jī)械加工,而且還能完成鈑金加工、鍛造、焊接、鑄造、激光、電火花等多種加工,以及噴漆、熱處理、注塑和橡膠膜制等工作; 而從整個(gè)制造業(yè)所生產(chǎn)的產(chǎn)品來(lái)看,現(xiàn)在的FMC已不再□限于生產(chǎn)機(jī)床、汽車(chē)、飛機(jī)、艦船等產(chǎn)品,而是逐步擴(kuò)展并應(yīng)用到計(jì)算機(jī)、手機(jī)、半導(dǎo)體、化工等產(chǎn)品的生產(chǎn)之中。
控制系統(tǒng)是柔性制造單元的核心,它貫穿于系統(tǒng)的各個(gè)方面和各個(gè)層級(jí),控制和指揮系統(tǒng)的各個(gè)環(huán)節(jié)協(xié)調(diào)一致地按作業(yè)計(jì)劃運(yùn)行,以期獲取□佳的運(yùn)行效果。
柔性制造單元常常表現(xiàn)為高度非線性、不確定性和復(fù)雜性。這些特性給柔性制造單元的控制系統(tǒng)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),提出了更高的要求,如: 要求控制系統(tǒng)能在不確定、不完整的環(huán)境下充分理解目標(biāo)和感知環(huán)境; 要求控制系統(tǒng)在復(fù)雜多□的環(huán)境下,要有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,要有靈活性、敏捷性和適應(yīng)性,要能自主地做出合理有效的決策和適當(dāng)?shù)姆磻?yīng),以實(shí)現(xiàn)高度綜合與抽象的控制目標(biāo)。
顯然,基于精確數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制難以解決上述復(fù)雜對(duì)象的控制問(wèn)題。誕生于□0世紀(jì)60年代的智能控制理論與技術(shù),為解決像柔性制造單元這樣復(fù)雜被控對(duì)象的控制問(wèn)題,提供了新的思維,產(chǎn)生了更為有效、更有針對(duì)性的控制方法。
本書(shū)是編者在上海大學(xué)上海市智能制造及機(jī)器人重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室多年科研實(shí)踐和教學(xué)工作的基礎(chǔ)上編寫(xiě)的。作為“智能制造工程”專(zhuān)業(yè)的教材,本書(shū)嘗試從系統(tǒng)科學(xué)與工程的角度闡述柔性制造單元的智能控制的基本概念、工作原理、體系結(jié)構(gòu)以及核心技術(shù)——制造過(guò)程建模、信息集成、過(guò)程控制、智能調(diào)度和深度學(xué)習(xí)。
本教材內(nèi)容分為兩大部分。
□□章和第□章為綜述部分: 主要介紹柔性制造單元的研究背景及意義、離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的概念及建模方法、人工智能的發(fā)展簡(jiǎn)史以及FMC智能控制系統(tǒng)的綜述及體系架構(gòu)。
第3章至第6章共4章為分述部分: 詳細(xì)闡述基于Petri網(wǎng)的制造過(guò)程建模原理、FMC制造過(guò)程建模和性能分析的詳細(xì)流程以及FMC的過(guò)程控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn); 詳細(xì)介紹基于遺傳算法的單目標(biāo)和多目標(biāo)FMC調(diào)度智能算法; 詳細(xì)闡述深度學(xué)□□基本概念、基本原理、發(fā)展歷程以及深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練、評(píng)估與改進(jìn),概述基于深度學(xué)□□計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),重點(diǎn)介紹目前性能□優(yōu)且應(yīng)用□廣泛的“兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法”和“一階段目標(biāo)檢測(cè)算法”。
本書(shū)的編寫(xiě)得到了上海大學(xué)上海市智能制造及機(jī)器人重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的大力支持與幫助,在此表示□誠(chéng)摯的感謝。
衷心感謝SAP(北京)軟件系統(tǒng)有限公司鄔學(xué)寧專(zhuān)家的幫助和寶貴建議。
衷心感謝清華大學(xué)出版社,特別是劉楊編輯。
在本書(shū)的編寫(xiě)過(guò)程中,編者參考了國(guó)內(nèi)外大量的專(zhuān)著、教材和文獻(xiàn),在此謹(jǐn)向有關(guān)著作者致以衷心的謝意!
由于編者的水平和能力有限,書(shū)中錯(cuò)謬之處在所難免,內(nèi)容表述也會(huì)存在不妥之處,承蒙各位專(zhuān)家和廣大讀者不吝賜教,將不勝感激。
米智偉
2021年6月
米智偉 單位:上海大學(xué)。職務(wù)、職稱(chēng):教師,教授。性別:□。年齡:5□周歲。專(zhuān)業(yè):機(jī)械制造及自動(dòng)化。學(xué)歷:博士。研究領(lǐng)域:智能制造。研究成果:參加兩項(xiàng)863計(jì)劃研究項(xiàng)目,主持多項(xiàng)企業(yè)信息化項(xiàng)目,發(fā)表論文近30篇。
目錄
第1章緒論
1.1柔性制造單元
1.1.1柔性制造單元的外延
1.1.2柔性制造單元的內(nèi)涵
1.2離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)
1.3人工智能綜述
1.3.1人工智能簡(jiǎn)史
1.3.2人工智能的研究領(lǐng)域
1.4FMC智能控制系統(tǒng)綜述
1.4.1FMC智能控制系統(tǒng)的被控對(duì)象
1.4.2FMC控制系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)
1.4.3FMC智能控制系統(tǒng)的特點(diǎn)
1.4.4FMC智能控制系統(tǒng)的組成
1.5本書(shū)的主要內(nèi)容
第2章FMC智能控制系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
2.1工業(yè)控制系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)概述
2.2工業(yè)控制系統(tǒng)物理體系結(jié)構(gòu)
2.2.1計(jì)算機(jī)集中控制系統(tǒng)
2.2.2分散控制系統(tǒng)
2.2.3現(xiàn)場(chǎng)總線控制系統(tǒng)
2.2.4工業(yè)以太網(wǎng)控制系統(tǒng)
2.2.5工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)
2.3FMC智能控制系統(tǒng)邏輯體系結(jié)構(gòu)
2.3.1邏輯體系結(jié)構(gòu)的總體框架
2.3.2數(shù)據(jù)交換層
2.3.3過(guò)程控制層
2.3.4分析決策層
第3章基于Petri網(wǎng)的制造過(guò)程建模原理
3.1Petri網(wǎng)綜述
3.2基本Petri網(wǎng)原理
3.2.1基本Petri網(wǎng)的定義
3.2.2Petri網(wǎng)的基本性能
3.2.3制造過(guò)程的若干基本Petri網(wǎng)模型
3.3面向?qū)ο蟮腜etri網(wǎng)原理
3.3.1問(wèn)題的提出
3.3.2面向?qū)ο蟮慕<夹g(shù)
3.3.3面向?qū)ο蟮腜etri網(wǎng)模型定義
3.4OOPN模型的建模及性能分析
3.4.1OOPN模型的建模流程
3.4.2OOPN模型的死鎖分析算法
第4章FMC的過(guò)程控制
4.1機(jī)器人柔性制造單元簡(jiǎn)介
4.2RFMC制造過(guò)程建模
4.2.1制造過(guò)程建模綜述
4.2.2OOPN模型的建立
4.2.3OOPN模型的動(dòng)態(tài)行為分析
4.3RFMC的過(guò)程控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4.3.1過(guò)程控制系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
4.3.2可編程邏輯控制器
4.3.3設(shè)備控制層的實(shí)現(xiàn)
第5章FMC的調(diào)度智能算法
5.1車(chē)間調(diào)度問(wèn)題綜述
5.2FMC調(diào)度問(wèn)題的模型和算法
5.2.1FMC調(diào)度問(wèn)題的模型描述
5.2.2調(diào)度算法綜述
5.3遺傳算法的基本原理
5.4基于遺傳算法的單目標(biāo)FMC調(diào)度
5.4.1染色體的編碼設(shè)計(jì)
5.4.2染色體的解碼設(shè)計(jì)
5.4.3運(yùn)行參數(shù)設(shè)置
5.4.4種群初始化
5.4.5適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)
5.4.6選擇操作設(shè)計(jì)
5.4.7交叉操作設(shè)計(jì)
5.4.82異操作設(shè)計(jì)
5.5基于遺傳算法的多目標(biāo)FMC調(diào)度
5.5.1多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題綜述
5.5.2遺傳算法求解多目標(biāo)FMC調(diào)度問(wèn)題
第6章深度學(xué)習(xí)技術(shù)
6.1人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
6.2從神經(jīng)元到深度學(xué)習(xí)
6.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述
6.2.2神經(jīng)元
6.2.3感知器
6.2.4多層感知器
6.2.5深度學(xué)習(xí)
6.3深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練
6.3.1深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化技術(shù)
6.3.2梯度下降算法及其改進(jìn)
6.3.3深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程
6.4深度學(xué)習(xí)模型的評(píng)估
6.4.1訓(xùn)練誤差與泛化誤差
6.4.2模型評(píng)估的方法
6.5深度學(xué)習(xí)模型的改進(jìn)
6.6計(jì)算機(jī)視覺(jué)
6.6.1計(jì)算機(jī)視覺(jué)綜述
6.6.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
6.6.3基于深度學(xué)22目標(biāo)檢測(cè)算法
6.7深度學(xué)22展望
參考文獻(xiàn)