更新时间：2022-06-17 16:51:14
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序言
前言
编写说明
第1章 基于人机物协同的智慧工业概述
1.1 智慧工业概述
1.2 基于人机物协同的智慧工业关键技术研究现状及发展趋势
1.2.1 智能感知
1.2.2 工业大数据分析与基于本体的知识图谱构建
1.2.3 车间智能决策与控制方法
1.2.4 智能装备
1.2.5 智能物流
1.2.6 车间生产调度
1.2.7 数字孪生
1.2.8 产线重构
参考文献
第2章 智能感知技术
2.1 概述
2.1.1 智能感知技术的定义
2.1.2 智能感知技术的研究现状
2.1.3 智能感知技术存在的问题
2.2 工业现场多源数据智能感知技术体系
2.2.1 数据采集技术
2.2.2 数据传输技术
2.3 工业现场智能感知架构
2.3.1 工业现场智能感知需求分析
2.3.2 工业现场智能感知系统架构
2.3.3 工业现场智能感知工作逻辑
第3章 大数据分析和知识图谱
3.1 大数据预处理方法
3.1.1 数据集成
3.1.2 数据清洗
3.1.3 数据归约
3.1.4 数据融合
3.2 大数据特征提取方法
3.2.1 深度自编码网络数据特征提取
3.2.2 卷积神经网络数据特征提取
3.2.3 循环神经网络数据特征提取
3.3 时空数据模型
3.3.1 车间时空数据模型
3.3.2 时空数据模型的组织形式
3.3.3 时空数据模型的分析操作
3.3.4 时空数据的处理方法
3.4 人机物知识图谱融合的制造诊断决策
3.4.1 命名实体识别
3.4.2 实体关系抽取
3.4.3 实体对齐
3.4.4 知识存储
3.4.5 知识推理技术
3.4.6 知识图谱问答技术
3.4.7 人机物知识图谱故障/质量诊断总体结构
第4章 智能决策和控制技术
4.1 智能制造中的智能控制技术
4.1.1 数据智能采集技术
4.1.2 全互联网集成技术
4.1.3 协同自动化技术
4.1.4 制造全信息化技术
4.2 智能制造分析与决策
4.2.1 智能制造分析与决策概述
4.2.2 优化对象及目标
4.2.3 车间运行分析与决策常用模式
4.2.4 “关联+预测+调控”车间运行分析与决策新模式
4.3 智能控制算法
4.3.1 机器学习
4.3.2 迭代学习
4.3.3 神经网络
4.3.4 模糊控制
4.3.5 智能优化算法
4.4 智能制造执行系统
4.4.1 智能生产
4.4.2 智能工厂
第5章 智能工业装备
5.1 金属3D打印
5.1.1 选区激光熔化技术
5.1.2 其他类型的金属3D打印技术
5.2 工业机器人
5.2.1 工业机器人的全球发展趋势
5.2.2 国产品牌工业机器人的发展趋势
5.2.3 我国在工业机器人领域的政策引导
5.2.4 基于人工智能技术的协作机器人新趋势及创新应用案例
5.3 数控机床
5.3.1 引言
5.3.2 新一代智能机床
第6章 智能物流
6.1 引言
6.2 工业物流自主移动机器人
6.2.1 认识AMR
6.2.2 构成及关键技术
6.2.3 AMR路径规划与调度系统
6.2.4 AMR应用场景
6.3 AGV系统单向导引路径网络设计方法
6.3.1 单向导引路径网络建模
