工业智能：方法与应用

作者: 鲍劲松

出版社: 电子工业出版社

出版时间: 2022-06

版次: 1

ISBN: 9787121429583

定价: 168.00

装帧: 其他

页数: 480页

分类: 工程技术

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为了促进智能制造的发展进程，本书对工业智能的方法和应用展开了详细的阐述。工业智能涉及的方法和应用极其广泛，本书从工业过程中的设计、制造、运维三大活动展开，介绍了当前工业智能领域的热点研究。本书共5篇。第1篇（第1、2章）概述了智能制造的概念、参考模型及核心，引申出了工业智能的概念和典型分类。第2篇（第3、4、5章）分别从结构设计的特征识别与优化、设计文档结构化分析和装配工艺智能设计展开。第3篇（第6、7、8章）分别介绍了工业缺陷图像智能检测、人员作业行为检测与监控和制造过程的人机协同。第4篇（第9、10章）介绍了生产作业运行智能管控和设备故障诊断与预防性维修。第5篇（第11、12章）介绍了数字孪生与工业智能，以及AI+AR辅助下的制造知识。本书的主要读者对象是数字化工程应用领域和智能制造领域的设计、制造、运维和管理人员，高校相关专业的研究人员，以及对工业智能技术感兴趣的专业人士。鲍劲松，博士，博士生导师，现任东华大学机械工程学院教授，智能制造研究所所长，上海市工程图形学会常务理事，全国高校自动化年会华东分会理事，中国机械工程学会机器人分会第一届委员，国际期刊IJPOM编委，国际期刊IJCIM、IJPR、IJAMT等国际刊物评审专家，国家自然科学基金委通讯评议专家，上海江南长兴重工有限责任公司技术中心专家。长期从事工业智能、智能制造系统虚拟设计与可视化学术研究和工程应用工作，拥有深厚的理论基础和丰富的工程实践经验，主持和参与多项国家发改委/工信部智能制造专项、国家自然科学基金面上项目、上海市科委智能制造专项、军委装发重点项目等；曾荣获多项国家和省部级科技奖励。第一篇  工业智能基础

第1章  工业智能概述 / 002

1.1  智能制造概述 / 002

1.1.1  智能制造的概念及参考架构 / 002

1.1.2  智能制造的核心 / 009

1.2  工业智能概述 / 019

1.2.1  工业智能的概念 / 019

1.2.2  工业智能的分类 / 023

参考文献 / 029

第2章  工业智能基础 / 031

2.1  工业智能算法基础 / 031

2.1.1  工业智能的机器学习任务 / 031

2.1.2  常用工业智能经典算法 / 035

2.1.3  深度学习算法 / 042

2.2  工业智能流程 / 045

2.2.1  数据收集 / 046

2.2.2  数据预处理和特征工程 / 047

2.2.3  模型训练和强化 / 049

2.3  工业智能场景 / 051

2.3.1  预测性维护 / 051

2.3.2  质量检验与保证 / 052

2.3.3  制造流程优化 / 052

2.3.4  供应链优化 / 054

2.3.5  人工智能驱动的网络安全和隐私 / 054

2.3.6  自动物理安全 / 054

2.3.7  自动化数据管理 / 054

2.3.8  智能助手 / 055

2.3.9  人工智能驱动的研发 / 055

2.3.10  自主资源勘探 / 055

参考文献 / 055

第二篇  设计阶段的工业智能

第3章  结构设计的特征识别与优化 / 059

3.1  智能设计研究现状 / 060

3.1.1  智能设计研究方法 / 060

3.1.2  产品智能CAD设计研究现状 / 062

3.2  产品智能设计框架 / 063

3.3  智能设计中的关键技术 / 064

3.3.1  三维模型检索技术 / 064

3.3.2  加工特征自动识别技术 / 068

3.3.3  设计方案优化 / 070

3.4  基于点云语义分割的下颌角术前截骨规划 / 077

3.4.1  计算机辅助技术在下颌角术前截骨规划中的应用 / 077

3.4.2  下颌角点云语义分割网络 / 078

3.4.3  实验设计与结果 / 080

参考文献 / 082

第4章  设计文档结构化分析 / 087

4.1  国内外相关技术研究现状 / 088

4.1.1  标准电子文档文本提取及结构化相关研究 / 088

4.1.2  航空标准电子文档关键词自动提取技术的相关研究 / 089

4.1.3  航空标准电子文档信息检索技术相关研究 / 091

4.2  基于规则匹配的文本去噪和结构化方法 / 093

4.2.1  航空标准电子文档数据说明 / 093

4.2.2  航空标准电子文档文本去噪和结构化技术路线 / 098

4.2.3  基于开源工具的航空标准电子文档的文本提取实验 / 099

4.2.4  基于规则匹配的文本去噪方法 / 103

4.2.5  航空标准电子文档的文本数据存储结构 / 106

4.2.6  文本树的生成方法 / 108

4.3  航空标准电子文档关键词自动提取数据预处理方法 / 110

4.3.1  中文文档关键词自动提取方法技术路线 / 111

4.3.2  中文分词模型 / 111

4.3.3  停用词过滤 / 113

4.4  关键词提取案例 / 114

参考文献 / 119

第5章  装配工艺智能设计 / 124

5.1  装配工艺设计进展与现状 / 124

5.1.1  装配工艺信息建模研究现状 / 124

5.1.2  装配工艺规划研究现状 / 126

5.1.3  装配工艺评价研究现状 / 127

5.2  基于知识图谱的装配工艺智能设计方法 / 128

5.2.1  基于知识图谱的装配工艺信息建模 / 128

5.2.2  基于Bi-LSTM的装配工艺信息模型构建方法 / 133

5.2.3  基于图嵌入的装配工艺生成方法 / 136

5.2.4  基于点云深度学习的装配干涉检测方法 / 144

5.3  某航空发动机压气机转子部件装配实例与验证 / 147

5.3.1  装配工艺知识图谱数据库自动构建 / 147

5.3.2  基于图嵌入的装配工艺自动生成 / 152

5.3.3  多装配工艺方案可行性评价 / 155

参考文献 / 158

第三篇  制造阶段的工业智能

第6章  工业缺陷图像智能检测 / 162

6.1  工业缺陷图像检测进展与现状 / 162

6.1.1  工业缺陷图像检测的定义 / 162

6.1.2  工业缺陷图像检测发展历程 / 164

6.1.3  基于深度学习的工业缺陷图像检测进展 / 165

6.2  基于卷积神经网络的铸件缺陷检测模型 / 175

6.3  基于注意力机制的细粒度铸件缺陷识别方法 / 176

6.4  基于深度学习的铸件射线图像检测案例 / 179

6.4.1  输入分析 / 179

6.4.2  训练过程分析 / 180

6.4.3  输出分析 / 182

6.4.4  模型评估 / 184

6.4.5  成果展示 / 185

6.5  面向工业缺陷识别的可解释性深度学习方法 / 186

6.5.1  工业缺陷检测过程的可解释性需求分析 / 186

6.5.2  可解释性分析研究现状 / 187

6.5.3  基于可解释性方法的焊缝缺陷检测案例 / 188

参考文献 / 189

第7章  人工作业行为检测与监控 / 194

7.1  作业行为检测与监控的进展与现状 / 194

7.2  作业行为检测与监控算法总体框架 / 197

7.2.1  人体姿态估计 / 197

7.2.2  行为检测 / 201

7.2.3  作业安全监控 / 205

7.3  基于深度学习的作业行为检测与监控方法 / 205

7.3.1  基于OpenPose的骨架提取与建模 / 205

7.3.2  基于双流LSTM融合网络的作业行为特征提取 / 208

7.3.3  作业行为检测识别 / 214

7.3.4  基于GRU的作业行为流程序列编码 / 215

7.3.5  基于规范性感知网络的作业行为规范性权重挖掘 / 217

7.3.6  基于逻辑回归的规范性判断 / 220

7.4  基于作业行为检测的人机协作装配案例 / 222

7.4.1  案例介绍 / 222

7.4.2  实验环境设置 / 225

7.4.3  功能验证 / 225

参考文献 / 227

第8章  制造过程的人机协同 / 231

8.1  人机协同研究进展与现状 / 231

8.1.1  研究动机 / 231

8.1.2  目标物体检测 / 235

8.1.3  散乱对象拾取 / 237

8.1.4  人机协作 / 238

8.2  人机协作环境中的场景理解 / 239

8.2.1  散乱场景的虚拟数据集构建 / 240

8.2.2  基于视觉的物体识别与定位 / 244

8.2.3  抓取顺序与机器人姿态调节方法 / 253

8.3  基于强化学习的人机协同 / 264

8.3.1  机器人感知基础 / 264

8.3.2  基于强化学习的任务决策 / 266

8.3.3  基于强化学习的人机协同制造 / 272

8.4  案例研究 / 278

8.4.1  散乱零件的识别与拾取 / 278

8.4.2  发电机装配 / 282

参考文献 / 287

第四篇  运维阶段的工业智能

第9章  生产作业运行智能管控 / 293

9.1  生产作业运行智能管控进展与现状 / 293

9.2  基于知识图谱的生产作业智能管控模型 / 298

9.2.1  生产全过程状态感知模型 / 298

9.2.2  面向生产过程的数据建模 / 299

9.2.3  面向生产全过程的知识图谱构建 / 306

9.3  数据驱动的生产作业智能管控优化技术 / 311

9.3.1  纺纱生产工艺流程设计与布局仿真优化技术 / 311

9.3.2  基于工业互联网平台的纺纱生产全流程 / 315

9.3.3  生产过程在线检测与生产状态远程监控技术 / 317

9.3.4  基于工业大数据平台的协同优化 / 323

9.4  生产作业智能管控案例 / 330

9.4.1  环锭纺纱能耗智能管控平台架构设计方案 / 330

9.4.2  基于最小量化误差的纺纱能耗智能监控与预警 / 332

9.4.3  基于状态驱动的纺纱能耗智能调控 / 333

9.4.4  基于核心影响因素的纺纱能耗分析预测 / 334

参考文献 / 336

第10章  设备故障诊断与预防性维修 / 341

10.1  设备故障诊断与预防性维修进展与现状 / 341

10.2  设备故障诊断 / 346

10.2.1  基于CNN的设备故障诊断 / 346

10.2.2  基于卷积神经网络的设备故障诊断方法 / 348

10.2.3  基于卷积神经网络的设备故障诊断案例 / 351

10.3  设备预防性维修 / 355

10.3.1  基于迁移学习的设备预防性维修 / 355

10.3.2  基于迁移学习的设备预防性维修方法 / 359

10.3.3  基于迁移学习的设备预防性维修案例 / 364

参考文献 / 370

第五篇  工业智能热点研究

第11章  设备故障诊断与预防性数字孪生与工业智能 / 376

11.1  数字孪生进展与现状 / 376

11.1.1  数字孪生发展历程 / 376

11.1.2  相关工作 / 378

11.1.3  数字孪生定义和参考模型 / 379

11.2  数字孪生装配 / 386

11.2.1  基于数字孪生的装调理论体系 / 386

11.2.2  体系方法 / 386

11.2.3  应用案例 / 394

11.3  数字孪生加工 / 396

11.3.1  面向加工的数字孪生模型 / 396

11.3.2  加工过程中的智能方法 / 400

11.3.3  数字孪生加工案例 / 406

11.4  数字孪生智能评估 / 407

11.4.1  模型智能评估思想 / 408

11.4.2  模型保真度评估方法 / 413

11.4.3  评估案例 / 418

参考文献 / 422

第12章  设备故障诊断与预防性AI+AR辅助下的制造 / 427

12.1  AR概述 / 427

12.1.1  AR的定义及发展 / 427

12.1.2  AR关键技术 / 428

12.2  面向AR的加工过程信息多视图构建与交互 / 430

12.2.1  基于AR的加工过程信息集成模型描述与定义 / 430

12.2.2  面向AR的加工过程信息多视图构建方法 / 431

12.2.3  面向AR的加工过程信息多视图交互方法 / 434

12.3  基于多元信息融合的模型虚实融合方法 / 437

12.3.1  虚实融合基本思想与流程 / 438

12.3.2  梯度描述符离线学习 / 438

12.3.3  多元信息融合的在线识别与追踪 / 443

12.3.4  方法验证与讨论 / 449

12.4  基于AR的加工原型系统开发与案例分析 / 454

12.4.1  原型系统开发与实现 / 454

12.4.2  系统功能验证与应用实例 / 458

参考文献 / 463
内容简介:
为了促进智能制造的发展进程，本书对工业智能的方法和应用展开了详细的阐述。工业智能涉及的方法和应用极其广泛，本书从工业过程中的设计、制造、运维三大活动展开，介绍了当前工业智能领域的热点研究。本书共5篇。第1篇（第1、2章）概述了智能制造的概念、参考模型及核心，引申出了工业智能的概念和典型分类。第2篇（第3、4、5章）分别从结构设计的特征识别与优化、设计文档结构化分析和装配工艺智能设计展开。第3篇（第6、7、8章）分别介绍了工业缺陷图像智能检测、人员作业行为检测与监控和制造过程的人机协同。第4篇（第9、10章）介绍了生产作业运行智能管控和设备故障诊断与预防性维修。第5篇（第11、12章）介绍了数字孪生与工业智能，以及AI+AR辅助下的制造知识。本书的主要读者对象是数字化工程应用领域和智能制造领域的设计、制造、运维和管理人员，高校相关专业的研究人员，以及对工业智能技术感兴趣的专业人士。
作者简介:
鲍劲松，博士，博士生导师，现任东华大学机械工程学院教授，智能制造研究所所长，上海市工程图形学会常务理事，全国高校自动化年会华东分会理事，中国机械工程学会机器人分会第一届委员，国际期刊IJPOM编委，国际期刊IJCIM、IJPR、IJAMT等国际刊物评审专家，国家自然科学基金委通讯评议专家，上海江南长兴重工有限责任公司技术中心专家。长期从事工业智能、智能制造系统虚拟设计与可视化学术研究和工程应用工作，拥有深厚的理论基础和丰富的工程实践经验，主持和参与多项国家发改委/工信部智能制造专项、国家自然科学基金面上项目、上海市科委智能制造专项、军委装发重点项目等；曾荣获多项国家和省部级科技奖励。
目录:
第一篇  工业智能基础

第1章  工业智能概述 / 002

1.1  智能制造概述 / 002

1.1.1  智能制造的概念及参考架构 / 002

1.1.2  智能制造的核心 / 009

1.2  工业智能概述 / 019

1.2.1  工业智能的概念 / 019

1.2.2  工业智能的分类 / 023

参考文献 / 029

第2章  工业智能基础 / 031

2.1  工业智能算法基础 / 031

2.1.1  工业智能的机器学习任务 / 031

2.1.2  常用工业智能经典算法 / 035

2.1.3  深度学习算法 / 042

2.2  工业智能流程 / 045

2.2.1  数据收集 / 046

2.2.2  数据预处理和特征工程 / 047

2.2.3  模型训练和强化 / 049

2.3  工业智能场景 / 051

2.3.1  预测性维护 / 051

2.3.2  质量检验与保证 / 052

2.3.3  制造流程优化 / 052

2.3.4  供应链优化 / 054

2.3.5  人工智能驱动的网络安全和隐私 / 054

2.3.6  自动物理安全 / 054

2.3.7  自动化数据管理 / 054

2.3.8  智能助手 / 055

2.3.9  人工智能驱动的研发 / 055

2.3.10  自主资源勘探 / 055

参考文献 / 055

第二篇  设计阶段的工业智能

第3章  结构设计的特征识别与优化 / 059

3.1  智能设计研究现状 / 060

3.1.1  智能设计研究方法 / 060

3.1.2  产品智能CAD设计研究现状 / 062

3.2  产品智能设计框架 / 063

3.3  智能设计中的关键技术 / 064

3.3.1  三维模型检索技术 / 064

3.3.2  加工特征自动识别技术 / 068

3.3.3  设计方案优化 / 070

3.4  基于点云语义分割的下颌角术前截骨规划 / 077

3.4.1  计算机辅助技术在下颌角术前截骨规划中的应用 / 077

3.4.2  下颌角点云语义分割网络 / 078

3.4.3  实验设计与结果 / 080

参考文献 / 082

第4章  设计文档结构化分析 / 087

4.1  国内外相关技术研究现状 / 088

4.1.1  标准电子文档文本提取及结构化相关研究 / 088

4.1.2  航空标准电子文档关键词自动提取技术的相关研究 / 089

4.1.3  航空标准电子文档信息检索技术相关研究 / 091

4.2  基于规则匹配的文本去噪和结构化方法 / 093

4.2.1  航空标准电子文档数据说明 / 093

4.2.2  航空标准电子文档文本去噪和结构化技术路线 / 098

4.2.3  基于开源工具的航空标准电子文档的文本提取实验 / 099

4.2.4  基于规则匹配的文本去噪方法 / 103

4.2.5  航空标准电子文档的文本数据存储结构 / 106

4.2.6  文本树的生成方法 / 108

4.3  航空标准电子文档关键词自动提取数据预处理方法 / 110

4.3.1  中文文档关键词自动提取方法技术路线 / 111

4.3.2  中文分词模型 / 111

4.3.3  停用词过滤 / 113

4.4  关键词提取案例 / 114

参考文献 / 119

第5章  装配工艺智能设计 / 124

5.1  装配工艺设计进展与现状 / 124

5.1.1  装配工艺信息建模研究现状 / 124

5.1.2  装配工艺规划研究现状 / 126

5.1.3  装配工艺评价研究现状 / 127

5.2  基于知识图谱的装配工艺智能设计方法 / 128

5.2.1  基于知识图谱的装配工艺信息建模 / 128

5.2.2  基于Bi-LSTM的装配工艺信息模型构建方法 / 133

5.2.3  基于图嵌入的装配工艺生成方法 / 136

5.2.4  基于点云深度学习的装配干涉检测方法 / 144

5.3  某航空发动机压气机转子部件装配实例与验证 / 147

5.3.1  装配工艺知识图谱数据库自动构建 / 147

5.3.2  基于图嵌入的装配工艺自动生成 / 152

5.3.3  多装配工艺方案可行性评价 / 155

参考文献 / 158

第三篇  制造阶段的工业智能

第6章  工业缺陷图像智能检测 / 162

6.1  工业缺陷图像检测进展与现状 / 162

6.1.1  工业缺陷图像检测的定义 / 162

6.1.2  工业缺陷图像检测发展历程 / 164

6.1.3  基于深度学习的工业缺陷图像检测进展 / 165

6.2  基于卷积神经网络的铸件缺陷检测模型 / 175

6.3  基于注意力机制的细粒度铸件缺陷识别方法 / 176

6.4  基于深度学习的铸件射线图像检测案例 / 179

6.4.1  输入分析 / 179

6.4.2  训练过程分析 / 180

6.4.3  输出分析 / 182

6.4.4  模型评估 / 184

6.4.5  成果展示 / 185

6.5  面向工业缺陷识别的可解释性深度学习方法 / 186

6.5.1  工业缺陷检测过程的可解释性需求分析 / 186

6.5.2  可解释性分析研究现状 / 187

6.5.3  基于可解释性方法的焊缝缺陷检测案例 / 188

参考文献 / 189

第7章  人工作业行为检测与监控 / 194

7.1  作业行为检测与监控的进展与现状 / 194

7.2  作业行为检测与监控算法总体框架 / 197

7.2.1  人体姿态估计 / 197

7.2.2  行为检测 / 201

7.2.3  作业安全监控 / 205

7.3  基于深度学习的作业行为检测与监控方法 / 205

7.3.1  基于OpenPose的骨架提取与建模 / 205

7.3.2  基于双流LSTM融合网络的作业行为特征提取 / 208

7.3.3  作业行为检测识别 / 214

7.3.4  基于GRU的作业行为流程序列编码 / 215

7.3.5  基于规范性感知网络的作业行为规范性权重挖掘 / 217

7.3.6  基于逻辑回归的规范性判断 / 220

7.4  基于作业行为检测的人机协作装配案例 / 222

7.4.1  案例介绍 / 222

7.4.2  实验环境设置 / 225

7.4.3  功能验证 / 225

参考文献 / 227

第8章  制造过程的人机协同 / 231

8.1  人机协同研究进展与现状 / 231

8.1.1  研究动机 / 231

8.1.2  目标物体检测 / 235

8.1.3  散乱对象拾取 / 237

8.1.4  人机协作 / 238

8.2  人机协作环境中的场景理解 / 239

8.2.1  散乱场景的虚拟数据集构建 / 240

8.2.2  基于视觉的物体识别与定位 / 244

8.2.3  抓取顺序与机器人姿态调节方法 / 253

8.3  基于强化学习的人机协同 / 264

8.3.1  机器人感知基础 / 264

8.3.2  基于强化学习的任务决策 / 266

8.3.3  基于强化学习的人机协同制造 / 272

8.4  案例研究 / 278

8.4.1  散乱零件的识别与拾取 / 278

8.4.2  发电机装配 / 282

参考文献 / 287

第四篇  运维阶段的工业智能

第9章  生产作业运行智能管控 / 293

9.1  生产作业运行智能管控进展与现状 / 293

9.2  基于知识图谱的生产作业智能管控模型 / 298

9.2.1  生产全过程状态感知模型 / 298

9.2.2  面向生产过程的数据建模 / 299

9.2.3  面向生产全过程的知识图谱构建 / 306

9.3  数据驱动的生产作业智能管控优化技术 / 311

9.3.1  纺纱生产工艺流程设计与布局仿真优化技术 / 311

9.3.2  基于工业互联网平台的纺纱生产全流程 / 315

9.3.3  生产过程在线检测与生产状态远程监控技术 / 317

9.3.4  基于工业大数据平台的协同优化 / 323

9.4  生产作业智能管控案例 / 330

9.4.1  环锭纺纱能耗智能管控平台架构设计方案 / 330

9.4.2  基于最小量化误差的纺纱能耗智能监控与预警 / 332

9.4.3  基于状态驱动的纺纱能耗智能调控 / 333

9.4.4  基于核心影响因素的纺纱能耗分析预测 / 334

参考文献 / 336

第10章  设备故障诊断与预防性维修 / 341

10.1  设备故障诊断与预防性维修进展与现状 / 341

10.2  设备故障诊断 / 346

10.2.1  基于CNN的设备故障诊断 / 346

10.2.2  基于卷积神经网络的设备故障诊断方法 / 348

10.2.3  基于卷积神经网络的设备故障诊断案例 / 351

10.3  设备预防性维修 / 355

10.3.1  基于迁移学习的设备预防性维修 / 355

10.3.2  基于迁移学习的设备预防性维修方法 / 359

10.3.3  基于迁移学习的设备预防性维修案例 / 364

参考文献 / 370

第五篇  工业智能热点研究

第11章  设备故障诊断与预防性数字孪生与工业智能 / 376

11.1  数字孪生进展与现状 / 376

11.1.1  数字孪生发展历程 / 376

11.1.2  相关工作 / 378

11.1.3  数字孪生定义和参考模型 / 379

11.2  数字孪生装配 / 386

11.2.1  基于数字孪生的装调理论体系 / 386

11.2.2  体系方法 / 386

11.2.3  应用案例 / 394

11.3  数字孪生加工 / 396

11.3.1  面向加工的数字孪生模型 / 396

11.3.2  加工过程中的智能方法 / 400

11.3.3  数字孪生加工案例 / 406

11.4  数字孪生智能评估 / 407

11.4.1  模型智能评估思想 / 408

11.4.2  模型保真度评估方法 / 413

11.4.3  评估案例 / 418

参考文献 / 422

第12章  设备故障诊断与预防性AI+AR辅助下的制造 / 427

12.1  AR概述 / 427

12.1.1  AR的定义及发展 / 427

12.1.2  AR关键技术 / 428

12.2  面向AR的加工过程信息多视图构建与交互 / 430

12.2.1  基于AR的加工过程信息集成模型描述与定义 / 430

12.2.2  面向AR的加工过程信息多视图构建方法 / 431

12.2.3  面向AR的加工过程信息多视图交互方法 / 434

12.3  基于多元信息融合的模型虚实融合方法 / 437

12.3.1  虚实融合基本思想与流程 / 438

12.3.2  梯度描述符离线学习 / 438

12.3.3  多元信息融合的在线识别与追踪 / 443

12.3.4  方法验证与讨论 / 449

12.4  基于AR的加工原型系统开发与案例分析 / 454

12.4.1  原型系统开发与实现 / 454

12.4.2  系统功能验证与应用实例 / 458

参考文献 / 463

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工业智能：方法与应用

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