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| 內容簡介： |
本书从工业革命与制造模式发展演化视角出发，分析了大数据驱动的智能制造——主动制造的诞生背景和必然性，重点阐述了主动制造模式理论、参考体系架构、大数据获取与处理、RFID复杂事件处理、大数据驱动的设备健康状态监测与车间作业主动调度，以及云雾融合的主动制造平台。
本书适合从事智能制造及相关工作的科研人员和工程技术人员及管理人员阅读，也适合高校相关专业的本科生和研究生作为辅助教材使用。
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| 目錄：
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第1章绪论1
1.1工业革命与制造模式发展演化 2
1.2智能制造发展演化 6
1.2.1从IM 1.0到IM 2.0 7
1.2.2新工业革命下的智能制造发展 8
1.2.3智能制造未来发展趋势 12
1.3大数据驱动的主动制造概念 18
1.3.1制造中的大数据问题 19
1.3.2主动制造定义 21
1.4主动制造与相关制造模式比较 24
参考文献 26
第2章主动制造模式理论30
2.1主动计算理念 31
2.1.1主动计算概念及其特点 31
2.1.2相关计算模式及其特点 32
2.2大数据智能与智能制造 33
2.2.1大数据智能 33
2.2.2大数据驱动的智能制造模式 35
2.2.3作为大数据智能制造高级形态的主动制造 37
2.3主动制造理论框架 40
2.3.1主动制造参考体系模型 40
2.3.2主动制造体系架构 41
2.3.3主动制造平台 46
2.4主动制造变革逻辑和未来趋势 47
2.4.1利用大数据深层次价值 48
2.4.2主动制造变革底层逻辑 51
2.4.3主动制造未来趋势 52
2.5主动感知事件驱动的云雾端协同加工作业调度框架 55
参考文献 56
第3章大数据获取与处理方法59
3.1大数据采集方法 60
3.1.1传感数据采集 60
3.1.2装备控制系统数据采集 62
3.1.3管理软件系统数据采集 64
3.2大数据处理技术 66
3.2.1数据清洗 66
3.2.2数据转换 67
3.2.3数据归约 68
3.2.4数据集成 69
3.3大数据分析技术 70
3.3.1关联分析 70
3.3.2分类 71
3.3.3聚类 72
3.4RFID复杂事件处理 73
3.4.1RFID事件定义 74
3.4.2RFID复杂事件处理系统 75
3.4.3RFID数据清洗 76
3.4.4案例分析 79
参考文献 80
第4章大数据驱动的设备健康状态监测82
4.1数据驱动的设备健康状态监测方法 83
4.2多传感器数据融合的刀具剩余使用寿命预测 83
4.2.1刀具剩余使用寿命预测系统设计 83
4.2.2数据预处理 84
4.2.3特征提取及选择 87
4.2.4特征融合及刀具剩余使用寿命的预测 90
4.2.5案例分析 93
4.3数据驱动的刀具状态监测 103
4.3.1基于神经模糊网络的刀具状态监测 103
4.3.2基于卷积神经网络的刀具状态监测 109
4.3.3案例分析 122
参考文献 125
第5章大数据驱动的车间作业主动调度128
5.1大数据驱动的车间作业主动调度方法 129
5.2主动感知事件驱动的加工作业调度 129
5.2.1调度策略及方案 130
5.2.2调度数学模型 132
5.2.3基于混合鲸鱼算法的主动调度 133
5.3加工设备与AGV集成的车间作业主动调度 152
5.3.1基于遗传算法的加工设备与AGV集成主动调度 152
5.3.2基于鲸鱼混合算法的加工设备与AGV集成主动调度 163
5.3.3案例分析 164
参考文献 168
第6章大数据驱动的主动制造平台及其应用170
6.1大数据驱动的云雾融合主动制造平台 171
6.1.1云计算与雾计算及云雾融合 171
6.1.2云雾融合的主动制造平台架构 176
6.2主动制造平台组成模块设计与实现 177
6.2.1主动制造平台模块设计 177
6.2.2主动制造平台实现 178
6.3综合案例 179
参考文献 185
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| 內容試閱：
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随着新一轮科技和产业革命推进，世界制造业强国（大国）纷纷布局智能制造，尤其是随着以物联网、大数据、云计算、深度学习为代表的新一代信息/人工智能技术的发展，诞生了新一代智能制造。
作为关键生产要素的大数据与实体经济的深度融合，为新一代智能制造发展提供了强大动能，成为生产方式变革和经济结构变迁的主要动力。传统制造主要搜索过去的历史数据，只是利用了数据浅层价值，而且涉及的数据量和种类以及范围也相对较小。虽然随着物联网、普适计算等的发展而兴起的实时制造可有效地利用生产实时数据，但仍与传统制造模式类似，大多采用事后的被动策略。主动制造按照观察?定向?决策?行动循环模型，充分利用大数据深层次价值，达到数据分析的规范性最高层次，从而对制造决策问题提供全面的支持。
本书是在进一步阐述笔者团队提出的“主动制造——大数据驱动的新兴制造范式”理念，系统总结所主持的国家自然科学基金项目 （51675186、52265063）、高端装备未来智造技术教育部重点实验室开放基金项目（FIMFYUST?2025B03）、广东省自然科学基金项目 （2025A1515010139、2024A1515011048、2022A1515010095）、广西自然科学基金项目（2023JJA160221）等科研项目所取得的研究成果的基础上加以延伸和拓展而成的，既包括当初的构想，又包括后来深入拓展的研究内容，以建立大数据驱动的主动制造模式理论、技术体系，为新一代智能制造提供理论与技术支持。
全书共分6章。第1章概述工业革命与制造模式发展演化，分析智能制造发展现状及未来发展趋势，探讨大数据驱动的智能制造的必要性，分析制造中的大数据并给出大数据驱动的主动制造定义；第2章阐述主动制造模式理论，包括主动计算和大数据智能概念，大数据驱动的智能制造模式——主动制造的参考体系模型、架构和平台、主动制造变革逻辑和未来趋势，以及主动感知事件驱动的云雾端协同加工作业调度框架；第3章论述大数据获取与处理方法，重点叙述RFID复杂事件处理系统，以便对大数据获取与处理方法有系统性认识；第4章以刀具剩余使用寿命的预测为重点，论述大数据驱动的设备健康状态监测技术；第5章讨论大数据驱动的车间作业主动调度问题，重点探讨大数据背景下的主动调度问题；第6章融合前述章节内容，设计云雾融合的主动制造平台，并应用于实践之中。
在本书的撰写过程中，除了参考引用作者团队所发表的论文以及学位论文外，还参考或引用了作者团队课题组的周佳军、景轩、王柯赛、马南峰等博士研究生的成果，在此深表感谢。
由于笔者水平所限，书中不足之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
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