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混流制造系統脆弱性評估與應用 版權信息
- ISBN：9787568099189
- 條形碼：9787568099189 ; 978-7-5680-9918-9
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
混流制造系統脆弱性評估與應用 本書特色
本書的核心特點在于將脆弱性概念引入到混流制造系統的健康管理領域,實現了對混流制造系統脆弱性更為系統和完整的研究,一方面拓寬了復雜系統脆弱性研究領域的廣度和深度,另一方面為混流制造系統的生產運作管理和健康維護提供了一種全新的思路和視角,為混流制造系統的設計、優化和管理提供了更加科學的決策依據。
混流制造系統脆弱性評估與應用 內容簡介
本書以復雜系統脆弱性理論和相關工程領域的信息熵、復雜網絡、結構熵、可靠性等各種理論知識為基本依據,以混流制造系統脆弱性的多維綜合評估為切入點,遵循“概念內涵—分析評估—綜合應用”這一混流制造系統脆弱性研究的脈絡,構建了混流制造系統脆弱性研究的“多維多層”綜合評估體系,給出了功能脆弱性、結構脆弱性、過程脆弱性等不同類型脆弱性的評估模型,提出了混流制造系統脆弱性的綜合評估與調控體系,由此為混流制造系統脆弱性評估和應用提供了一套系統的理論和方法。
混流制造系統脆弱性評估與應用 目錄
**部分：基礎知識 1
第1章混流制造系統概述 1
1.1 混流制造系統 1
1.2 混流制造系統的拓撲結構 2
1.2.1 混流制造系統的構成 2
1.2.2 混流制造系統結構 3
1.3 系統性能與脆弱性概念間的關系 7
1.4 混流制造系統健康管理 8
1.5 混流制造系統健康管理的定義 10
1.6 混流制造系統功能分析 12
1.7 本章小結 17
參考文獻 18
第2章混流制造系統脆弱性研究概述 19
2.1 混流制造系統脆弱性研究背景 20
2.2 混流制造系統脆弱性研究意義 21
2.3混流制造系統脆弱性發展現狀分析 22
2.4 混流制造系統脆弱性研究內容 25
2.5 混流制造系統脆弱性分析目標 31
2.6 混流制造系統脆弱性分析 32
2.7 本章小結 35
參考文獻 35
第二部分：脆弱性分析評估 38
第3章基于狀態熵的評估方法 38
3.1引言 38
3.2 混流制造系統脆弱性問題分析 40
3.3 混流制造系統結構脆弱性建模與分析 41
3.4 算例分析 46
3.5本章小結 55
參考文獻 55
第4章基于通用生成函數的評估方法 58
4.1 引言 58
4.2.相關理論 60
4.3混流制造系統脆弱性建模與分析 60
4.4 算例分析 65
5結論 73
參考文獻： 74
第5章：基于LZ變換函數的評估方法 77
5.1 引言 77
5.2.多狀態系統的LZ變換 79
5.2.1時變多狀態單元的LZ變換 79
5.2.2時變多狀態系統的LZ變換 80
5.3基于LZ變換的混流制造系統脆弱性建模與分析 81
5.3.1 脆弱性的定義 81
5.3.2 制造單元的LZ變換 81
5.3.3 混流制造系統的LZ變換 83
5.3.4基于LZ變換的混流制造系統脆弱性分析 84
5.4 算例分析 85
5.4.1 AM1和AD3的LZ變換 87
5.4.2 A2和A4的LZ變換 89
5.4.3 混流制造系統的LZ變換 90
5.4.4混流制造脆弱性分析 90
5.5分析討論 94
參考文獻： 96
第6章 基于可靠性指標的評估方法 99
6.1引言 99
6.2多狀態系統脆弱性分析 101
6.2.1多狀態系統LZ變換 101
6.2.2基于可靠性指標的多狀態系統脆弱性分析 103
6.3 算例分析 105
6.3.1 子系統的LZ變換 107
6.3.2主軸承孔制造系統的LZ變換 110
6.3.3系統脆弱性分析 111
6.4分析討論 115
參考文獻： 118
第7章基于復雜網絡的評估方法 121
7.1引言 122
7.2 基于復雜網絡的脆弱性綜合評估模型 123
7.2.1復雜網絡脆弱性 123
7.2.2制造系統網絡相關定義 124
7.2.3 制造系統脆弱性相關定義 124
7.2.4制造系統脆弱性分析評價框架 126
7.2.5 制造系統結構脆弱點識別 127
7.2.6 制造系統功能脆弱性仿真 127
7.3發動機裝配系統脆弱性分析 128
7.3.1發動機裝配系統結構分析 128
7.3. 2 發動機裝配線復雜網絡模型構建 129
7.3.3發動機裝配制造系統脆弱性分析 130
7.4結論 135
參考文獻： 136
第三部分：脆弱性的應用 138
第8章基于脆弱性的設備故障智能診斷與維護 138
8.1 引言 139
8.2 設備智能診斷與維護系統架構 140
8.3 基于脆弱性的設備故障智能診斷與維護模型 140
8.4 應用實例 146
5 結論 153
參考文獻 154
第9章基于CPS方法與脆弱性的制造系統健康狀態智能診斷 157
9.1 引言 157
9.2 基于CPS的制造系統健康管理系統架構 159
9.3 基于CPS技術的制造系統健康狀態分析模型 159
9.3.1 基于脆弱性評估模型的設備健康狀態判斷方法 160
9.3.2 基于數據驅動的制造系統性能異常判定 161
9.3.3亞健康狀態下設備異常因素識別 163
9.4 應用實例 164
9.4.1 柔性制造系統健康狀態分析 165
9.4.2 柔性制造系統健康狀態異常因素在線判別 165
9.3.3 設備健康狀態影響因素分析 167
9.4 結論 169
參考文獻 170
第10章基于脆弱性與大數據的制造設備健康狀態預測 172
10.1 引言 172
10.2 制造設備健康預測框架 173
10.3 EA-SAE-CKLP數據處理模型 174
2.1 制造設備運行數據預處理 175
2.2基于多目標進化算法特征選擇 177
10.3.3. SAE特征降維與微調 179
10.3.4 基于 CKLP的第三階段特征選擇方法 180
10.4基于健康狀態指數的設備健康預測 181
10.4.1基于IMTS的健康狀態指數模型 181
10.4.2 健康狀態預測 183
10.5.應用分析 184
10.5.1 特征選擇 185
10.5.2 健康狀態指數計算 185
10.6結論 191
參考文獻 192
第1章混流制造系統概述 1
1.1 混流制造系統 1
1.2 混流制造系統的拓撲結構 2
1.2.1 混流制造系統的構成 2
1.2.2 混流制造系統結構 3
1.3 系統性能與脆弱性概念間的關系 7
1.4 混流制造系統健康管理 8
1.5 混流制造系統健康管理的定義 10
1.6 混流制造系統功能分析 12
1.7 本章小結 17
參考文獻 18
第2章混流制造系統脆弱性研究概述 19
2.1 混流制造系統脆弱性研究背景 20
2.2 混流制造系統脆弱性研究意義 21
2.3混流制造系統脆弱性發展現狀分析 22
2.4 混流制造系統脆弱性研究內容 25
2.5 混流制造系統脆弱性分析目標 31
2.6 混流制造系統脆弱性分析 32
2.7 本章小結 35
參考文獻 35
第二部分：脆弱性分析評估 38
第3章基于狀態熵的評估方法 38
3.1引言 38
3.2 混流制造系統脆弱性問題分析 40
3.3 混流制造系統結構脆弱性建模與分析 41
3.4 算例分析 46
3.5本章小結 55
參考文獻 55
第4章基于通用生成函數的評估方法 58
4.1 引言 58
4.2.相關理論 60
4.3混流制造系統脆弱性建模與分析 60
4.4 算例分析 65
5結論 73
參考文獻： 74
第5章：基于LZ變換函數的評估方法 77
5.1 引言 77
5.2.多狀態系統的LZ變換 79
5.2.1時變多狀態單元的LZ變換 79
5.2.2時變多狀態系統的LZ變換 80
5.3基于LZ變換的混流制造系統脆弱性建模與分析 81
5.3.1 脆弱性的定義 81
5.3.2 制造單元的LZ變換 81
5.3.3 混流制造系統的LZ變換 83
5.3.4基于LZ變換的混流制造系統脆弱性分析 84
5.4 算例分析 85
5.4.1 AM1和AD3的LZ變換 87
5.4.2 A2和A4的LZ變換 89
5.4.3 混流制造系統的LZ變換 90
5.4.4混流制造脆弱性分析 90
5.5分析討論 94
參考文獻： 96
第6章 基于可靠性指標的評估方法 99
6.1引言 99
6.2多狀態系統脆弱性分析 101
6.2.1多狀態系統LZ變換 101
6.2.2基于可靠性指標的多狀態系統脆弱性分析 103
6.3 算例分析 105
6.3.1 子系統的LZ變換 107
6.3.2主軸承孔制造系統的LZ變換 110
6.3.3系統脆弱性分析 111
6.4分析討論 115
參考文獻： 118
第7章基于復雜網絡的評估方法 121
7.1引言 122
7.2 基于復雜網絡的脆弱性綜合評估模型 123
7.2.1復雜網絡脆弱性 123
7.2.2制造系統網絡相關定義 124
7.2.3 制造系統脆弱性相關定義 124
7.2.4制造系統脆弱性分析評價框架 126
7.2.5 制造系統結構脆弱點識別 127
7.2.6 制造系統功能脆弱性仿真 127
7.3發動機裝配系統脆弱性分析 128
7.3.1發動機裝配系統結構分析 128
7.3. 2 發動機裝配線復雜網絡模型構建 129
7.3.3發動機裝配制造系統脆弱性分析 130
7.4結論 135
參考文獻： 136
第三部分：脆弱性的應用 138
第8章基于脆弱性的設備故障智能診斷與維護 138
8.1 引言 139
8.2 設備智能診斷與維護系統架構 140
8.3 基于脆弱性的設備故障智能診斷與維護模型 140
8.4 應用實例 146
5 結論 153
參考文獻 154
第9章基于CPS方法與脆弱性的制造系統健康狀態智能診斷 157
9.1 引言 157
9.2 基于CPS的制造系統健康管理系統架構 159
9.3 基于CPS技術的制造系統健康狀態分析模型 159
9.3.1 基于脆弱性評估模型的設備健康狀態判斷方法 160
9.3.2 基于數據驅動的制造系統性能異常判定 161
9.3.3亞健康狀態下設備異常因素識別 163
9.4 應用實例 164
9.4.1 柔性制造系統健康狀態分析 165
9.4.2 柔性制造系統健康狀態異常因素在線判別 165
9.3.3 設備健康狀態影響因素分析 167
9.4 結論 169
參考文獻 170
第10章基于脆弱性與大數據的制造設備健康狀態預測 172
10.1 引言 172
10.2 制造設備健康預測框架 173
10.3 EA-SAE-CKLP數據處理模型 174
2.1 制造設備運行數據預處理 175
2.2基于多目標進化算法特征選擇 177
10.3.3. SAE特征降維與微調 179
10.3.4 基于 CKLP的第三階段特征選擇方法 180
10.4基于健康狀態指數的設備健康預測 181
10.4.1基于IMTS的健康狀態指數模型 181
10.4.2 健康狀態預測 183
10.5.應用分析 184
10.5.1 特征選擇 185
10.5.2 健康狀態指數計算 185
10.6結論 191
參考文獻 192
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混流制造系統脆弱性評估與應用 作者簡介
高貴兵，男，湖南科技大學碩士生導師，華中科技大學博士畢業，湘潭市高層次人才。中國機械工程學會工業工程分會理事、中國機械工程學會工業大數據與智能系統分會理事。主持省部級課題5項，參與國家、省部級課題多項。在《Reliability Engineering & System Safety》、《機械工程學報》、《Journal of Central South University》、《中國機械工程》、《計算機集成制造系統》等國內外學術刊物和大型國際會議上公開發表學術論文 30 余篇（中科院SCI分類TOP期刊3篇，中文*期刊2篇，中文權威期刊3篇），其中SCI、EI收錄20余篇。
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