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中國電子信息工程科技發展研究——控制專題 版權信息
- ISBN:9787030730831
- 條形碼:9787030730831 ; 978-7-03-073083-1
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
中國電子信息工程科技發展研究——控制專題 本書特色
對國家不同層面和不同領域的各界專家學者、工程科技管理人才、科研工作者、在校相關專業學生的工作和學習具有較高的參考價值。
中國電子信息工程科技發展研究——控制專題 內容簡介
本書充分結合上述新使命、新任務、新趨勢:在"全球發展態勢"部分,對2021年自動化/控制領域全球發展趨勢進行了綜述;在"我國發展現狀"部分,圍繞"四個面向"選取國內重要進展進行綜述;在"我國未來展望"部分,指出我國應研究以工業人工智能算法為代表的全新工業智能算法,研發基于兩層結構的決策與控制一體化系統為代表的全新智能化管控系統;在"我國熱點亮點"和"領域年度熱詞"部分,對國內外關注的熱點進行介紹;在"領域指標"部分,從技術和產業兩方面,列舉了國內外重要指標。
中國電子信息工程科技發展研究——控制專題 目錄
《中國電子信息工程科技發展研究》編寫說明
前言
第1章 全球發展態勢 1
1.1 第四次工業革命與知識自動化 1
1.1.1 自動化技術對工業革命的推動作用 2
1.1.2 實現知識自動化是第四次工業革命的核心 3
1.1.3 第四次工業革命成為各國競爭力焦點 8
1.2 實現知識自動化的使能技術 45
1.2.1 工業人工智能為實現知識自動化奠定算法基礎 46
1.2.2 人參與的信息物理系統為實現知識自動化奠定系統基礎 52
1.2.3 人與信息物理系統呈現加速融合趨勢 57
1.3 人參與的信息物理系統 59
1.3.1 趨勢1:由經驗決策到人機協作決策的跨越 60
1.3.2 趨勢2:由感知到認知的跨越 68
1.3.3 趨勢3:由遠距離操作向近距/遠距/超距全面跨越 74
第2章 我國發展現狀 89
2.1 面向國民經濟主戰場方面 89
2.1.1 智能制造 89
2.1.2 工業互聯網 97
2.2 面向人民生命健康方面 100
2.3 面向國家重大需求方面 103
2.4 面向世界科技前沿方面 106
第3章 我國未來展望 109
3.1 研究全新的工業人工智能算法 109
3.1.1 面向生產系統集成的決策與控制一體化優化算法 110
3.1.2 面向產品全生命周期集成的跨企業智能優化算法 111
3.2 研發全新的智能化管控系統 114
3.2.1 人機合作的管理與決策智能化系統 114
3.2.2 智能自主控制系統 120
第4章 我國熱點亮點 123
4.1 天問一號火星著陸控制技術方案實現全自主火星軟著陸制導導航與控制 123
4.2 多款機器人集中亮相北京冬奧會,成為“科技冬奧”標志性成果 124
4.3 多項自動化領域創新成果應用于疫情防控,助力精準抗疫 125
4.4 以仿生、特種和醫療為代表的高性能作業機器人取得了一批突破性成果 126
4.5 一批柔性制造裝備應用于復雜產品加工制造,推動批量定制生產模式轉型 128
4.6 自動化重大工程應用于傳統高耗能行業,取得經濟效益、節能減排和自主可控突破 129
第5章 領域年度熱詞 131
5.1 熱詞一:超級自動化 131
5.2 熱詞二:無代碼/低代碼平臺 131
5.3 熱詞三:邊緣人工智能 132
5.4 熱詞四:數據編織 132
5.5 熱詞五:可解釋人工智能 133
5.6 熱詞六:隨處運營 133
5.7 熱詞七:可組合的應用 134
5.8 熱詞八:決策智能 134
5.9 熱詞九:機智號火星無人機 135
5.10 熱詞十:自我復制活體機器人Xenobots 3.0 135
第6章 領域指標 137
6.1 技術類 138
6.1.1 自動駕駛等級 138
6.1.2 無人潛航器*大下潛深度 139
6.1.3 固定翼無人機集群數量 139
6.1.4 醫療機器人自動化分級 140
6.1.5 鋼鐵行業能耗和排放數據 141
6.2 產業類 141
6.2.1 萬名工人機器人擁有量 141
6.2.2 人均醫療手術機器人擁有量 142
參考文獻 143
中國電子信息工程科技發展研究——控制專題 節選
第1章 全球發展態勢 控制科學與技術作為一門工程技術學科,主要研究對象為以工業裝備為代表的固定物體、以運載工具為代表的運動體、以人參與的信息物理系統為代表的新型控制系統,以替代人或輔助人來增強人類認識世界和改造世界的能力為目的,綜合運用控制科學與工程、系統科學與工程、信息與通信工程、計算機科學與技術、數學與人工智能等學科知識和所涉及對象的領域知識,研究具有動態特性仿真與分析、預測、控制與優化決策功能的控制系統設計方法和實現技術[1]。 實現知識自動化是控制學科推動第四次工業革命的重要使命;研究以工業人工智能為代表的新算法和以人參與的信息物理系統為代表的新型控制系統,是本學科領域的主要發展任務;圍繞新算法、新系統產生的創新成果,已經深刻變革控制理論的感知、決策和執行等基本方法和技術,呈現出代際變革的發展趨勢。 本章結合上述新使命、新任務、新趨勢,對控制領域全球發展趨勢進行了綜述。 1.1 第四次工業革命與知識自動化 第四次工業革命已發展近10年,深刻變革了全球技術和產業格局,控制與自動化技術在推動全球技術變革過程中的決定性作用逐步凸顯,實現制造中的知識工作自動化和智能化,已成為領域發展的全新使命和任務。 1.1.1 自動化技術對工業革命的推動作用 歷史上,控制與自動化技術在推動前三次工業革命的標志性成果中,均扮演了重要作用:反饋控制實現了蒸汽機調速的自動化、比例積分微分(proportion integration differentiation,PID)控制與邏輯控制實現了傳送帶自動化、計算機集成制造系統(computer integrated manufacturing systems,CIMS)實現了操作工作自動化和管理與決策工作信息化[2]。 四次工業革命技術路線及工業自動化與信息技術在工業革命中的作用如圖1-1所示。 圖1-1 四次工業革命路線圖[3] **次工業革命中,以蒸汽機為動力的機械生產設備代替了人的體力,實現了生產動力的變革。其中,離心調速器作為比例積分控制器[4][5],使得蒸汽機能夠保持恒定轉速運行,是其不可分割的一部分。可以說,蒸汽機與調速器的廣泛應用推動了**次工業革命。 第二次工業革命中,電力代替了蒸汽成為工業生產的動力。比例積分微分控制與邏輯控制應用于電力工業,實現了傳送帶的自動化,由此產生了基于勞動分工和以電氣化為動力的大規模生產,是第二次工業革命的主要推動力。 第三次工業革命中,計算機和工業通信技術與工業自動化技術融合發展,產生了兩類標志性的計算機控制系統——應用于生產線設備邏輯控制的可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)和應用于大型工業過程的分布式控制系統(distributed control system,DCS)[6],這些控制系統的廣泛應用使得生產線的自動化程度進一步提高。此外,大規模工業生產迫切需要生產企業的管理高效化。可編程邏輯控制器和分布式控制系統與管理計算機、實時數據庫和關系數據庫相結合的計算機管控系統開始應用于企業管理,產生了用于企業級管理的企業資源計劃系統(enterprise resource planning,ERP)和供應鏈管理系統(supply chain management,SCM),以及用于車間級生產調度和執行管理的制造執行系統(manufacturing execution system,MES)[7][8]。企業資源計劃系統、供應鏈管理系統和制造執行系統廣泛應用于生產企業,顯著提高了企業的生產管理水平。因此,第三次工業革命實現了操作工作自動化、企業管理與決策的信息化。 1.1.2 實現知識自動化是第四次工業革命的核心 當前,人工智能、移動互聯網、云計算、工業互聯網等技術的快速發展,推動形成了第四次工業革命,信息物理融合系統被認為是實現第四次工業革命的主要支撐技術。信息物理融合系統核心是通過物理空間與數據信息空間的深度融合,提高制造過程的智能化水平,進而實現智能制造。 為支撐智能制造新模式,控制與自動化技術在推動前三次工業革命發展基礎上,使生產系統能像人一樣具備自我感知、自主學習、自適應執行能力,是其推動第四次工業革命的關鍵。 1.工業4.0對知識自動化的需求 典型的制造業企業雖然實現了信息化和自動化,但是大量業務仍然離不開知識型工作者的支撐。 以如圖1-2所示的典型流程工業生產全流程的決策、控制和運行管理為例。流程企業普遍采用由企業資源規劃系統、制造執行系統和過程控制系統組成的三層結構。企業經理利用企業資源規劃系統得到生產過程各設備的參數,然后根據自身積累的經驗和知識,對產品綜合生產指標(產品質量、能耗和成本等)的目標值范圍做出決定。生產部門經理利用制造執行系統得到生產信息,然后通過自己積累的專家經驗來決定生產制造全流程的生產指標目標值范圍。運行管理者和工藝工程師通過過程控制系統獲得運行條件,通過感官(視覺、聽覺和觸覺等)獲得具體信息,再根據自己積累的經驗和知識做出決定,以反映實際生產過程中產品質量、能耗和成本等運行指標的目標值范圍,然后操作人員根據自己的經驗和知識決定過程控制系統的控制命令。過程控制系統通過控制整個制造和生產過程,使受控過程的輸出跟蹤控制指令,以提高產品的運行指標并且保證整條生產線的生產指標在期望的目標值范圍內。 圖1-2 典型流程工業生產對知識型工作者的依賴[9] 上述制造與生產全流程的決策、控制與運行管理中仍然依靠人憑經驗和知識來完成的工作,從控制學科的角度看,涉及工業自動化和人工智能技術難以應用的復雜系統。這類系統的典型特點是機理不清,難以建立數學模型,輸入與輸出相關信息處于開放環境、不確定的變化中,信息難以獲取及感知,決策目標多尺度多沖突。然而,由于人無法及時準確地感知動態變化的運行條件,知識工作者無法實現企業目標、生產計劃與調度的一體化優化決策,也無法實現企業資源規劃系統與制造執行系統的無縫集成與優化,因此很難實現整個制造和生產過程的全局優化。 上述流程工業生產全流程的決策、控制和運行管理對人的知識型工作的依賴,在目前制造業各個細分門類中具有較強的代表性。可以說,人類行為和決策的過多干預,已經嚴重影響生產制造的整體集成水平、運行效率和優化性能。因此,為了實現工業4.0愿景,必須要實現上述知識型工作自動化。 2.知識自動化已成為發展熱點 新一代信息通信技術的發展,特別是計算技術、機器學習、自然的用戶接口和自動化技術的發展,使得知識型工作可以通過自動化技術由機器來完成,從而實現知識自動化。 如圖1-3所示為知識自動化自2009年首次提出以來的重要發展時間節點和標志性事件[10]。 圖1-3 知識自動化發展歷程
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