第1章緒論/1

1.1制造物聯網與新工業革命/1

1.1.1新工業革命與新型制造模式/1

1.1.2制造物聯網與工業4.0/5

1.1.3制造物聯網與工業互聯網/8

1.2制造物聯網的內涵與特點/10

1.3制造物聯網的關鍵技術/11

1.4制造物聯網的關鍵信息技術/14

1.5制造物聯網與其他新興智能制造模式對比/15

1.6制造物聯網的展望/17

本章參考文獻/25

第2章制造物聯網技術基礎/28

2.1物聯網/28

2.1.1物聯網的含義和發展/28

2.1.2RFID技術/32

2.1.3物聯網的其他關鍵技術/35

2.2大數據/37

2.2.1大數據的含義/38

2.2.2制造中的大數據問題/39

2.2.3大數據挖掘/41

2.3務聯網/44

2.3.1務聯網的概念/44

2.3.2SOA和雲計算/45

2.4信息物理繫統/50

2.4.1CPS的定義/51

2.4.2CPS的研究現狀/51

2.4.3CPS的繫統特性與挑戰/53

本章參考文獻/54

制造物聯網技術目錄第3章制造物聯網的體繫架構及其發展/58

3.1制造物聯網的體繫架構/58

3.2基於CPS的智能制造的體繫架構/66

3.3智慧制造的體繫架構/68

3.4大數據驅動的主動制造體繫架構/72

本章參考文獻/79

第4章制造物聯網建模技術/81

4.1制造資源服務化建模/81

4.1.1制造資源的特點及資源模型需求/81

4.1.2制造資源分類/83

4.1.3制造設備資源服務化建模實例/84

4.2復雜事件處理建模/92

4.2.1復雜事件處理技術/92

4.2.2復雜事件處理建模實例/94

4.3本體建模/104

4.3.1本體語言及推理機制選用/104

4.3.2面向制造物聯網環境的加工設備本體建模/107

4.3.3加工設備本體應用實例/111

4.3.4考慮服務關聯的制造雲服務本體建模/118

4.3.5制造服務關聯本體建模實例/124

4.4生產車間調度建模/128

4.4.1面向制造物聯網車間調度的業務流程/129

4.4.2面向制造物聯網車間調度問題的描述/131

4.4.3車間調度過程分析/131

4.5基於進程代數的制造服務組合建模/136

4.5.1擴展進程代數/136

4.5.2雲制造服務組合進程形式化模型的XPC4CMSC描述/140

本章參考文獻/147

第5章制造物聯網資源狀態監測技術/151

5.1基於RFID的工件異常事件監測/151

5.1.1基於物聯網構建的制造車間感知環境/152

5.1.2RFID事件模型/152

5.1.3RFID復雜事件處理技術/154

5.1.4實驗與分析/161

5.2基於無線加速度的刀具狀態監測/168

5.2.1刀具狀態監測框架/168

5.2.2實驗裝置與數據采集/170

5.2.3信號預處理/172

5.2.4特征提取/177

5.2.5特征選擇/184

5.2.6建立預測模型/185

5.2.7刀具磨損監測與剩餘壽命預測/190

5.3基於深度學習的刀具狀態監測/193

5.3.1卷積神經網絡/194

5.3.2基於卷積神經網絡的刀具磨損監測方法/196

5.3.3實驗與分析/201

本章參考文獻/206

第6章制造物聯網雲服務組合優化算法/211

6.1雲制造資源服務組合優化方法/211

6.1.1資源服務組合優化選擇問題的求解方法分析/211

6.1.2Pareto解/212

6.1.3改進的帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法/214

6.1.4算例/219

6.2三種制造雲服務組合優化算法/226

6.2.1改進的遺傳算法/226

6.2.2改進的粒子群算法/237

6.2.3教學優化算法/244

本章參考文獻/249

第7章制造物聯網應用實例/251

7.1物聯網車間加工作業的主動調度/251

7.1.1調度模型分類/252

7.1.2物聯網車間加工作業感知環境構建/252

7.1.3主動調度方案/254

7.1.4實驗結果與分析/266

7.2制造雲服務組合優化/277

7.2.1小規模制造雲服務組合優化/277

7.2.2大規模制造雲服務組合優化/281

7.2.3摩托車制造/287

7.2.4航空復雜產品設計/290

7.3智能工廠/295

7.3.1面向服務和實時保障的CPS平臺/297

7.3.2工業4.0標準和開放的參考架構/298

7.3.3工業4.0示範項目/300

7.4制造物聯網電子工廠/301

7.4.1制造物聯網數據采集與雲管理/302

7.4.2PLC智能生產工廠/303

本章參考文獻/304

    制造業是工業的基石，是國民經濟的支柱產業。作為制造業大國的中國，當前面臨制造業勞動力成本上升和環境污染等諸多挑戰，為了實現從制造業大國向制造業強國的轉變，順應“互聯網 ”的發展趨勢，以及滿足產業轉型升級的需求，正在部署推進實施“中國制造2025”。智能制造是其中的主攻方向。在制造業中如何認識、把握和推進“互聯網 ”是值得我們深入思考和研究的課題。與傳統的網絡化制造有很大的不同，新一代的“互聯網 制造”更加強調通過以物聯網、務聯網、大數據為代表的新一代信息技術與制造業、生產性服務業等行業的融合創新，為產業智能化提供支撐，進而形成諸如制造物聯網、智慧制造等新一代的智能制造模式。本書對制造技術與物聯網融合所形成的國內稱之為“制造物聯網”(簡稱“制造物聯”)，國外稱之為smart manufacturing(SM)的新一代智能制造模式，進行了深入探討。SM被認為是新一輪工業革命——工業4.0的主導生產模式，其關鍵基礎技術是物聯網、務聯網和信息物理繫統。物聯網是引起工業4.0的關鍵因素之一，在新一代的智能制造中起關鍵支撐作用。德國工業 4.0和我國的“兩化”深度融合的核心思想是要充分利用新一代信息技術改造傳統產業，進而實現制造業的智能化轉型升級。而制造物聯網技術正是實現這種轉型升級的關鍵所在。制造物聯網雖然可以簡單看作制造技術與物聯網的融合，但它本身包含豐富而廣泛的內涵，旨在通過泛在的實時感知、全面的互聯互通和智能信息處理，實現產品/服務全生命周期的優化管理與控制，以及工藝和產品的創新。同時，制造物聯網是一個動態和不斷發展的概念，特別是伴隨著物聯網及信息物理繫統的廣泛應用而出現的制造大數據，需要大數據分析和雲計算等技術支持，因此，制造物聯網包含了制造技術與物聯網、務聯網、信息物理繫統、大數據等有機融合的技術。本書是作者在所從事的相關科研和教學工作的基礎上，總結所承擔的國家自然科學基金項目(51175187，51675186)、廣東省科技計劃項目(2016A020228005，2016B090918035)和中央高校基本科研業務費專項資金資助項目(D2181830)所取得的成果以及國內外其他相關研究的成果編寫而成的，取材新穎，注重相關領域新發展動態。其中，姚錫凡對本書內容進行構思，並撰寫第1章和第3章，張存吉和張劍銘撰寫其他各章。在本書的撰寫過程中參考或引用了項目課題組金鴻、李永湘、周佳軍等博士研究生及李作海、徐川、楊屹、於淼、許湘敏、易安斌等碩士研究生的成果，同時參考或引用了其他相關著作和論文，在此對這些著作和論文的作者深表感謝。特別感謝兩位評審專家——西北工業大學孫樹棟教授和武漢理工大學李文峰教授，他們對本書修改提出了寶貴意見。與此同時，感謝華中科技大學出版社的大力支持和幫助，特別是俞道凱先生和羅雪女士，為本書的出版付出了辛勤的勞動。此外，感謝廉江市經濟社會發展研究會(廉江智庫)的支持。制造物聯網是一門迅速發展的交叉學科，其應用還處於開拓和不斷完善之中，加上作者纔疏學淺，本書難免有疏漏與不妥之處，盼請廣大讀者不吝批評指正。                                                                                      編  者

                                                                                                                                                  2017年9月於華中科技大學