化學工業(yè)智能制造——互聯(lián)化工(吉旭)
定 價:69 元
- 作者:吉旭、周利 編著
- 出版時間:2020/11/1
- ISBN:9787122369123
- 出 版 社:化學工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TQ
- 頁碼:298
- 紙張:
- 版次:01
- 開本:16開
《化學工業(yè)智能制造—互聯(lián)化工》一書從計算技術和行業(yè)應用出發(fā),對“互聯(lián)化工”的架構(gòu)、關鍵技術、模式等進行了系統(tǒng)介紹,包括物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等技術,及其在化學工業(yè)的具體應用。全書共11章,分別為:智能制造概述、智能制造之經(jīng)典生產(chǎn)制造體系基礎、智能制造之現(xiàn)代信息技術基礎、互聯(lián)化工、互聯(lián)化工的關鍵信息技術、云制造—互聯(lián)化工的跨尺度模式、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)挖掘應用案例、大數(shù)據(jù)可視化技術。
《化學工業(yè)智能制造—互聯(lián)化工》可作為化學工程與工藝、過程裝備與控制工程、材料科學與工程、冶金工程、環(huán)境科學與工程、安全科學與工程等專業(yè)本科及研究生教材,也可作為計算機類、電子信息類、電氣類專業(yè)讀者的拓展性學習用書。
吉旭,四川大學 化工學院,教授,中國系統(tǒng)工程學會過程系統(tǒng)專業(yè)委員會委員、四川省計算機學會高性能計算專業(yè)委員會委員,四川大學互聯(lián)化工研究中心首席科學家,四川大學化工學院過程系統(tǒng)工程學術帶頭人。
研究方向為過程系統(tǒng)工程理論研究與應用開發(fā),主攻連續(xù)生產(chǎn)行業(yè)技術經(jīng)濟分析與評價、過程系統(tǒng)信息化理論與應用、過程系統(tǒng)優(yōu)化、過程系統(tǒng)可靠性分析、計算機集成過程系統(tǒng)(CIPS)研發(fā)等。
研究領域包括:過程系統(tǒng)工程理論與應用研究,材料加工的數(shù)字化技術及其工業(yè)化,高通量與材料基因組技術,過程行業(yè)智能制造及工業(yè)智能化理論與技術,工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術,面向過程行業(yè)的先進控制(APC)、CIPS、CAPP和KM系統(tǒng)的研究與開發(fā)。
主持國家自然科學基金面上項目5項,四川省科技攻關項目項、企業(yè)協(xié)作項目三十余項,近年來在工業(yè)智能化領域完成科技成果轉(zhuǎn)化超過3000萬元。主持了中國建筑西部建設股份有限公司的工業(yè)智能化項目,該項目獲2018年工信部智能制造及人工智能技術應用示范項目。發(fā)表SCI收錄論文50余篇,出版教材1部。
第1章 智能制造概述 / 1
1.1 智能制造發(fā)展背景 / 2
1.2 智能制造定義 / 3
1.3 智能制造架構(gòu) / 6
1.4 智能制造的特征 / 8
1.5 各國推動智能制造發(fā)展的產(chǎn)業(yè)計劃 / 9
1.5.1 美國先進制造業(yè)國家戰(zhàn)略計劃 / 9
1.5.2 德國工業(yè)4.0 / 11
1.5.3 新工業(yè)法國 / 11
1.5.4 英國工業(yè)2050戰(zhàn)略 / 11
1.5.5 日本工業(yè)價值鏈產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 / 12
1.5.6 中國制造強國戰(zhàn)略 / 12
1.5.7 各國智能制造策略比較 / 13
第2章 智能制造之經(jīng)典生產(chǎn)制造體系基礎 / 15
2.1 準時制生產(chǎn) / 16
2.2 精益生產(chǎn) / 18
2.3 柔性制造 / 20
2.4 敏捷制造 / 20
2.5 全面的質(zhì)量管理和六西格瑪質(zhì)量管理 / 21
2.5.1 全面質(zhì)量管理 / 22
2.5.2 六西格瑪質(zhì)量管理 / 23
2.5.3 質(zhì)量管理中的數(shù)據(jù)分析工具 / 25
2.6 企業(yè)資源計劃 / 26
2.6.1 企業(yè)資源計劃的概念 / 26
2.6.2 企業(yè)資源計劃的管理思想 / 27
2.6.3 ERP的計劃制定及計劃層次 / 28
2.6.4 與ERP系統(tǒng)集成的相關系統(tǒng)及工具 / 31
2.7 知識管理與知識自動化 / 32
2.7.1 知識管理的概念 / 32
2.7.2 知識重組與知識推理 / 34
2.7.3 知識自動化與智能制造 / 35
2.8 計算機集成控制技術 / 36
2.8.1 過程控制技術發(fā)展階段 / 36
2.8.2 計算機集成過程系統(tǒng) / 37
第3章 智能制造之現(xiàn)代信息技術基礎 / 39
3.1 物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) / 40
3.1.1 物聯(lián)網(wǎng)概念 / 40
3.1.2 物聯(lián)網(wǎng)設備 / 40
3.1.3 基于物聯(lián)網(wǎng)技術的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) / 44
3.2 面向智能制造的工業(yè)通信技術 / 46
3.2.1 面向智能制造的工業(yè)通信架構(gòu) / 46
3.2.2 工業(yè)現(xiàn)場總線通信技術 / 47
3.2.3 工業(yè)以太網(wǎng)通信技術 / 48
3.2.4 工業(yè)無線通信技術 / 49
3.2.5 5G通信技術 / 50
3.2.6 網(wǎng)絡通信的安全 / 53
3.3 大數(shù)據(jù) / 54
3.3.1 數(shù)據(jù)信息知識智慧模型 / 54
3.3.2 大數(shù)據(jù)概念 / 56
3.3.3 大數(shù)據(jù)的資源化意義 / 58
3.3.4 大數(shù)據(jù)分析方法與傳統(tǒng)方法的區(qū)別 / 59
3.3.5 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類別 / 61
3.3.6 大數(shù)據(jù)技術 / 62
3.4 云計算與邊緣計算 / 63
3.4.1 云計算的概念與特點 / 63
3.4.2 基于云計算的大數(shù)據(jù)架構(gòu) / 65
3.4.3 工業(yè)云 / 66
3.4.4 邊緣計算 / 67
3.5 工業(yè)大數(shù)據(jù) / 69
3.5.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)概念 / 69
3.5.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的來源 / 70
3.5.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值 / 71
3.5.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用策略和方法 / 73
3.5.5 工業(yè)大數(shù)據(jù)的關鍵技術 / 75
3.5.6 工業(yè)大數(shù)據(jù)管理架構(gòu) / 76
3.5.7 工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量評價 / 77
3.6 信息物理系統(tǒng) / 78
3.6.1 信息物理系統(tǒng)概念 / 78
3.6.2 信息物理系統(tǒng)與智能制造 / 81
3.6.3 信息物理系統(tǒng)技術架構(gòu) / 82
3.7 人工智能 / 84
3.7.1 人工智能的概念 / 84
3.7.2 人工智能的發(fā)展歷程 / 85
3.7.3 人工智能的研究范圍 / 87
3.7.4 大數(shù)據(jù)、人工智能與智能制造 / 88
第4章 互聯(lián)化工 / 93
4.1 化學工業(yè)發(fā)展中的挑戰(zhàn)與問題提出 / 94
4.2 化學工業(yè)對智能化技術的應用需求 / 96
4.3 互聯(lián)化工 / 97
4.3.1 互聯(lián)化工的概念 / 97
4.3.2 互聯(lián)化工架構(gòu)模型 / 101
4.4 互聯(lián)化工的典型業(yè)務場景與模式 / 105
4.4.1 綠色化的產(chǎn)品工程、工業(yè)工程與制造模式 / 106
4.4.2 商務智能化與優(yōu)化控制一體化 / 107
4.4.3 面向供應鏈協(xié)同的柔性生產(chǎn)系統(tǒng) / 110
4.4.4 基于可靠性管理和知識集成的質(zhì)量管理體系 / 113
4.4.5 智能化設備與設備全生命周期管理 / 115
4.4.6 制造執(zhí)行系統(tǒng) / 117
4.4.7 能質(zhì)網(wǎng)絡集成管理平臺與優(yōu)化運行 / 119
4.4.8 健康、安全、環(huán)境管理 / 121
4.4.9 知識體系與知識自動化 / 126
第5章 互聯(lián)化工的關鍵信息技術 / 134
5.1 互聯(lián)化工的數(shù)字化技術 / 135
5.1.1 互聯(lián)化工的數(shù)據(jù)架構(gòu) / 135
5.1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化技術 / 136
5.1.3 基于過程機理的流程模擬技術 / 137
5.1.4 互聯(lián)化工的數(shù)據(jù)安全技術 / 139
5.2 面向互聯(lián)化工的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu) / 140
5.3 面向互聯(lián)化工的信息物理系統(tǒng) / 142
5.3.1 互聯(lián)化工信息物理系統(tǒng)層級劃分 / 142
5.3.2 互聯(lián)化工信息物理系統(tǒng)的技術特征 / 143
5.4 智慧化單元操作與單元過程 / 144
5.4.1 基于信息物理系統(tǒng)的智慧化單元架構(gòu) / 144
5.4.2 智慧化單元的控制過程 / 145
5.4.3 智慧化單元的性能特點 / 145
5.5 智能控制技術 / 146
5.5.1 互聯(lián)化工的智能控制要求 / 146
5.5.2 智能控制技術 / 147
5.5.3 智能控制技術的模式 / 148
5.5.4 智能控制技術應用 / 149
第6章 云制造——互聯(lián)化工的跨尺度模式 / 152
6.1 云制造概述 / 153
6.1.1 云制造的概念 / 153
6.1.2 云制造的服務對象 / 154
6.1.3 云制造能力服務 / 154
6.1.4 制造資源服務 / 155
6.2 云制造架構(gòu) / 156
6.3 云制造的支撐技術 / 158
6.4 云制造的數(shù)字化模型 / 160
6.4.1 云制造的數(shù)字化核心技術 / 161
6.4.2 制造資源與能力的數(shù)字化描述 / 162
6.4.3 能力評價模型 / 163
6.4.4 服務組合優(yōu)選算法模型 / 164
6.5 云制造安全技術 / 166
6.6 云制造的業(yè)務模式 / 168
6.6.1 云制造平臺的運營管理 / 168
6.6.2 云制造平臺的幾種商業(yè)運營模式 / 168
第7章 數(shù)據(jù)挖掘 / 171
7.1 數(shù)據(jù)的相關概念 / 172
7.1.1 數(shù)據(jù)特征屬性 / 172
7.1.2 數(shù)據(jù)管理的幾個常用概念 / 174
7.1.3 數(shù)據(jù)的尺度屬性 / 174
7.1.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估 / 175
7.2 數(shù)據(jù)的存儲方式 / 177
7.2.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲 / 177
7.2.2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲 / 177
7.2.3 面向主題的數(shù)據(jù)存儲—數(shù)據(jù)倉庫 / 179
7.3 數(shù)據(jù)挖掘概述 / 179
7.3.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念 / 179
7.3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術的特點 / 180
7.3.3 數(shù)據(jù)挖掘模型 / 181
7.4 數(shù)據(jù)挖掘項目的實施步驟 / 183
7.4.1 問題定義 / 184
7.4.2 數(shù)據(jù)預處理 / 185
7.4.3 數(shù)據(jù)探索 / 186
7.4.4 建立數(shù)據(jù)挖掘模型 / 187
7.4.5 結(jié)果解釋與評估 / 188
7.5 數(shù)據(jù)挖掘項目的關鍵角色 / 188
7.6 常用的數(shù)據(jù)挖掘軟件工具 / 189
第8章 數(shù)據(jù)預處理 / 192
8.1 數(shù)據(jù)整合 / 193
8.2 數(shù)據(jù)清洗 / 197
8.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 / 199
8.4 數(shù)據(jù)歸約 / 201
8.5 特征屬性的篩選(降維)方法 / 202
8.5.1 基于線性相關性指標的篩選 / 202
8.5.2 基于灰色關聯(lián)法的篩選 / 203
8.5.3 主成分分析法 / 204
8.6 共線性問題 / 204
8.6.1 共線性問題的識別 / 204
8.6.2 消除共線性問題 / 205
8.7 數(shù)據(jù)倉庫 / 205
8.7.1 數(shù)據(jù)倉庫概要 / 205
8.7.2 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的步驟 / 207
第9章 數(shù)據(jù)挖掘算法 / 210
9.1 聚類算法 / 211
9.1.1 聚類算法概要 / 211
9.1.2 常用的聚類算法 / 211
9.1.3 聚類分析相似度的衡量 / 212
9.1.4 聚類分析步驟 / 212
9.1.5 聚類算法及結(jié)果的評價標準 / 213
9.1.6 K-means聚類算法 / 213
9.2 分類算法 / 216
9.2.1 分類算法概要 / 216
9.2.2 分類結(jié)果的評判 / 216
9.2.3 k-近鄰分類算法 / 217
9.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 / 219
9.3 關聯(lián)規(guī)則 / 223
9.3.1 關聯(lián)規(guī)則的基本概念 / 223
9.3.2 關聯(lián)規(guī)則的類型 / 224
9.3.3 Apriori算法 / 224
9.4 回歸分析 / 227
9.4.1 回歸分析方法 / 227
9.4.2 回歸分析的步驟與逐步回歸 / 228
9.5 預測算法 / 230
9.5.1 預測的基本概念 / 230
9.5.2 常用的預測方法 / 231
9.5.3 時間序列分析概要 / 233
9.5.4 時間序列分析的算法策略 / 235
9.5.5 時間序列分析的步驟 / 237
9.6 優(yōu)化問題 / 239
9.6.1 遺傳算法的概述 / 239
9.6.2 蟻群算法的基本原理 / 240
9.6.3 模擬退火算法的概述 / 241
9.7 診斷概要 / 244
9.7.1 離群點 / 244
9.7.2 離群點判據(jù)模型的建立原則 / 245
9.7.3 離群點的常用檢測方法 / 245
9.7.4 異常(故障)模式診斷 / 247
第10章 數(shù)據(jù)挖掘應用案例 / 251
10.1 材料基因組計劃 / 252
10.1.1 材料基因組計劃概要 / 252
10.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測晶體材料的形成能 / 255
10.1.3 基于關聯(lián)規(guī)則模型的材料性能分析 / 255
10.2 化工系統(tǒng)的可靠性評價 / 257
10.2.1 化工系統(tǒng)可靠性評價指標 / 257
10.2.2 分析模型的建立 / 258
10.2.3 灰色關聯(lián)分析 / 259
10.2.4 馬爾可夫修正 / 260
10.3 煤化工產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同機制與模型 / 261
10.3.1 基于社會網(wǎng)絡分析法的供應鏈模型 / 262
10.3.2 基于工業(yè)代謝平衡的協(xié)同度評價 / 265
10.4 設備異常識別與預防性維修 / 267
10.4.1 模型的建立 / 267
10.4.2 設備異常識別案例 / 269
10.5 基于智能算法的軟測量技術 / 272
10.5.1 軟測量技術概述 / 272
10.5.2 軟測量模型及基于軟測量的異常診斷 / 273
10.5.3 粉料儲罐料位的軟測量模型 / 274
第11章 大數(shù)據(jù)可視化技術 / 276
11.1 數(shù)據(jù)可視化技術概述 / 277
11.1.1 數(shù)據(jù)可視化概念 / 277
11.1.2 數(shù)據(jù)可視化的基本要素和分類 / 277
11.1.3 可視化數(shù)據(jù)分類 / 279
11.1.4 數(shù)據(jù)可視化的層次 / 279
11.2 常用的數(shù)據(jù)可視化圖形 / 280
11.2.1 常用三大圖:柱(條)、線、餅(環(huán)) / 280
11.2.2 面積圖、雷達圖、散點圖、氣泡圖 / 283
11.2.3 地理圖 / 284
11.2.4 矩形樹圖、日歷圖、;鶊D、漏斗圖、箱線圖 / 285
11.2.5 詞云、魚骨圖 / 287
11.2.6 數(shù)據(jù)可視化多圖集合模式 / 287
11.3 常用的數(shù)據(jù)可視化工具 / 288
英文縮略詞對照表 / 290
參考文獻 / 294