人工智能视域下智慧云制造非线性网络化控制系统研究
云制造系统及其关键技术初探
近年来 ， 随着 云计 算、 物联 网等技术 的快速发
展， 制造 领域 提 出 了云 制造 的概 念 。 云制 造是 一 种
２ 云制造 系统 的组 成和运行原理
云制造系统 由三大部分组成： 制造资源／ 制造能 力、 制造 资源 云 池 和 云 制 造服 务 平 台。其 运 行本 质 体现了云制造资源提供者、 云制造平 台运营者 、 云制 造资源需求者围绕制造全生命周期活动的供需 和服 务 关系 。
第３ ０卷 第 ４期 ２ ０ １ ４年 ２月
Ｇａ ｎ ｓ ｕ Ｓｃ ｉ ｅ 甘肃 ｎ ｃ ｅ 科技 ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
． ３ ０ Ⅳ０ ． ４
Ｆ ｅ ｂ ． ２ ０ ｌ ４
云 制 造 系统 及 其 关键 技 术 初 探
李学东 ， 张 敏 ， 陈志新
云制 造服 务 平 台是 在 网络 化 制 造 和 Ａ Ｓ Ｐ服 务
平台等研究的基础上综合应用云计算 、 云安全 、 物联
网等技术 建立 的新 型 网络化 制 造服 务平 台 。相 比于 云计 算 、 网络 化 制 造 和 Ａ Ｓ Ｐ服 务 平 台 ， 云 制 造 平 台
具、 综合评 价工具 等服务 运行工具 对服 务进 行组
计算系统虚拟化技术 和嵌入式云终端技术等 ， 实现
＋ 基金项 目： 宁夏职 业技术学院 ２ ０ １ ３年度科研发展基金资助项 目（ Ｘ ｄ ２ ０ １ ３ １ ８ ）
４ ８
甘
肃
科
技
第３ ０卷
制造 资源 全面互 联 、 感 知 与 反馈 控制 。
２ ． ３ 云 制造服 务平 台
智能制造技术的创新与发展
智能制造技术的创新与发展Introduction智能制造技术是指利用先进的信息技术和自动化控制技术对制造过程进行优化和升级，从而实现智能化制造。
它是21世纪工业发展的重要方向之一，为全球工业制造业的升级提供了新的思路与方案。
本文将重点探讨智能制造技术的创新与发展。
Chapter 1：智能制造技术的创新智能制造技术的创新是基于信息技术的发展和应用而来的。
信息技术的快速发展为智能制造技术提供了强有力的支撑。
智能制造技术创新主要表现在以下几个方面：1.1 智能制造设备的创新传统制造设备主要是简单机械式的设备，由于控制系统的不完善，操作人员的经验和技巧对设备的性能影响较大。
智能制造设备运用了更加先进的自动化控制技术和传感器技术，可以实现自动化控制，不需要人工干预。
此外，智能制造设备还能通过联网共享数据和信息，提高制造效率和质量。
1.2 智能制造生产线的创新智能制造生产线采用了自动化控制和数据分析技术，实现工厂自动化管理、分散部署和集中监测。
通过对各个生产环节进行数据分析和改进，实现整个生产过程的优化，从而提高生产能力和生产效率。
1.3 智能制造信息系统的创新传统的制造信息系统主要是基于单一平台构建的。
而智能制造信息系统采用了物联网、云计算、机器学习等技术，实现不同设备、不同系统之间的数据互联，从而实现全面的信息化管理。
同时，智能制造信息系统还能通过智能算法对数据进行分析，为生产提供科学依据。
Chapter 2：智能制造技术的发展智能制造技术的发展是一项不断演进和完善的过程。
在智能制造技术的推广和发展过程中，必须注意以下几个方面：2.1 技术标准的制定智能制造技术的推广和发展必须遵循一定的技术标准，以便于不同厂商和生产环境之间进行兼容和互通。
目前，国际标准化组织（ISO）正在制定智能制造相关标准，加强技术标准管控，促进智能制造技术的发展。
2.2 人才培养智能制造技术的推广需要大量的人才支持。
相关领域的专业技术人才的培养和引进，尤其是人工智能和机器学习等技术领域的人才培养和教育至关重要。
工业机器人技术在智能制造领域中的运用研究
工业机器人技术在智能制造领域中的运用研究目录1. 学术背景与研究目的 (2)1.1 全球制造业智能化转型概览 (2)1.2 中国制造业智能化进程与挑战 (4)1.3 研究目的与研究意义 (5)1.4 项目研究方法与框架 (6)2. 工业机器人的发展历程 (7)2.1 工业机器人早期的技术突破与发展 (8)2.2 新一代智能机器人的技术集成与进步 (10)2.3 机器人在制造领域的应用案例分析 (11)3. 智能制造的技术内涵与趋势 (12)3.1 智能制造的基本定义与目标 (14)3.2 智能制造的核心技术要素 (15)3.3 智能制造的前沿技术和未来趋势 (16)4. 工业机器人与智能制造的融合 (17)4.1 机器人技术在智能制造中的关键作用 (19)4.2 工业机器人与设备和系统的集成技术 (20)4.3 工业机器人系统在智能制造环境下的优化配置 (21)5. 典型智能制造应用场景分析 (24)5.1 汽车行业的机器人自动化新模式 (25)5.2 电子产品生产线上的智能机器人应用 (26)5.3 仓储和物流行业智能机器人的创新应用 (27)6. 智能制造中工业机器人智能化的实现路径 (28)6.1 机器人系统感知与决策的智能化 (30)6.2 机器人操作与协调的智能化 (31)6.3 机器人与信息的交互与共享 (32)7. 工业机器人技术在智能制造领域中面临的挑战 (34)7.1 技术层面上的难题 (35)7.2 商业模式演变对工业机器人技术的冲击 (36)7.3 行业标准化与法律法规的跟进 (37)8. 工业机器人在智能制造领域中的前景展望 (38)8.1 新技术与工业机器人的未来结合 (39)8.2 工业机器人在智能制造中大规模应用的预期 (40)8.3 政策诉求与产业动态 (41)1. 学术背景与研究目的随着科技的飞速发展，制造业正面临着前所未有的挑战与机遇。
在这一背景下，工业机器人技术作为智能制造的核心驱动力之一，正逐步改变着传统的生产模式。
智能制造技术的现状及前景展望
智能制造技术的现状及前景展望
智能制造技术是指在生产制造过程中运用现代化高科技手段，利用人工智能、大数据、物联网等先进技术，实现生产流程的智能化、信息化、网络化和智能驱动的生产模式。
智能制造技术的发展，极大地推动了制造业向高质量、高效率方向发展，具有非常广阔的应用和发展前景。
现状：
1. 主流技术：3D打印、机器人、云计算、物联网、人工智能、大数据、区块链等。
2. 应用领域：汽车制造、航空制造、机械制造、医疗器械制造等。
3. 落地难度：在生产流程中完全应用智能制造技术仍存在巨大的难度和挑战。
成本、资金、人才、技术、产业生态、信任等方面问题仍需要解决。
前景：
1. 嵌入式系统：通过智能化嵌入设备中，推进物理设备的自动化操作。
2. AI预测：通过大数据集成AI算法，对数据进行分析预测，提升制造生产流程和效率。
3. 数据共享：数据标准化，建立数据共享平台及共享生态圈，实现数据的共享和联合开发，提高数据利用效率。
4. 产业链协同：智能制造系统在产业链内部、产业链与其他产业链之间进行协同，实现产品、设备、技术、服务等资源的协同流动。
结语：
智能制造技术在不断地发展、演进，逐渐成为了推动制造业不断向前的关键驱动力，以众多的领域、广阔的应用前景和未来无限可能的特征，必将引领未来的科技发展潮流，让人们的生活更加智慧、便捷，实现跨越式发展。
云制造(1)
二、云制造的运行原理—知识
在整个云制造体系的运转过程中，知识起 到了核心支撑的作用。知识能够在制造资源和 制造能力的接入过程中，为智能化嵌入和虚拟 化封装提供支持；在制造云管理过程中，为云 服务的智能查找等功能提供支持；在制造全生 命周期应用中，为云服务的智能协作提供支持。 由此可见，云制造体系能够实现基于知识的制 造全生命周期集成，提供了一种面向服务的、 高效低耗和基于知识的网络化智能制造新模式。
同时,国内的少数单位已经启动了云制造的部分内容研究与服务,如航天二院的云设计 与云仿真研究与开发;北京恩维协同科技有限公司开展了云管理(ERP)服务等;可见云制 造已成为制造业信息化新发展的重要内容。
云制造
注：文本框可根据需求改变颜色、移动位置；文运行原理 三、云制造的体系结构 四、云制造”与“云计算” 的关系 五、云制造的研究现状及未来展望
一、云制造的定义
云计算的理念是由专业的算计存储和网络公司 （即第三方服务运行商），搭建计算机存储和计 算机服务中心，把资源虚拟化为“云”后集中存 储起来，为用户提供服务。 基于制造服务的要求，云制造是云计算在资源共 享内容、服务内容与应用模式及支撑技术等方面 实现了在制造领域的落地和延伸。
虚拟化层
通过采用相关虚拟化技术，将分散的各类资源虚拟接入到制造云平台， 形成虚拟资源并聚集在虚拟资源池中，从而隐藏底层资源的复杂性和动 态性，为制造云平台实现面向服务的资源高效共享与协同提供支持。
核心中间件层 应用层 用户层
该层是制造云平台的核心服务层，主要分为三个部分：首先通过对虚拟 资源进行服务化封装、发布等操作，形成云服务；其次针对不同类型的 云服务选择相应的部署方式，并实现对云服务的智能、高效的管理；最 后为用户按需地使用产品全生命周期服务提供支持，如调度管理、变更
工业自动化控制的现状和发展趋势
工业自动化控制的现状和发展趋势摘要：在现代化科学技术快速发展的背景下，工业领域当中的自动化控制系统也得到了全面发展。
在这一点上，论文从一个新的角度出发，对中国的工业自动控制技术做了一个简要的介绍，并在这个基础上提出了自己的看法。
本文着重探讨了今后工控系统的发展方向。
希望通过本文的研究，能给广大同行们带来一定的切实可行的建议，从而促进我国工业自动化程度的提高。
关键词：自动化控制；电力系统；人工智能引言有了物联网，有了云计算和大数据；随着 AI和其他技术的不断发展，以及“工业4.0”和“中国制造2025”的推进，这些都将为我国的制造业带来巨大的发展机遇。
“机器换人”，“智慧工厂”，“数字化”，“智能制造”，这些都是未来发展的必然趋势，其中包括精益自动化，智能感知， IT与 OT的结合，还有运动控制卡，无线控制器，Ability等等。
近年来，尽管国内的 ICT技术已有了一定的发展，但是多数的 ICT公司仍处于从外国进口，而后进行二次研发、二次利用的阶段，其自主创新能力仍不强。
不过，随着机器人和人工智能的兴起，以及对工业的自动控制，这一行业的发展方向，却是十分看好的。
在这样的大环境下，我国的自动控制技术将会逐渐向智能化、网络化、集成化方向发展。
1 工业自动化控制技术概述工业自动化是当今工业发展的要求和趋势，它可以将计算机和自动化技术应用到工业生产中，来完成对工业生产工艺、生产流程和生产设备的自动化控制，达到生产资源的最大化和最优化调配，使公司的生产能力得到最大程度的发挥。
工业自动化在很大程度上促进了国家工业和经济的发展，因此应该主动加大在工业自动化方面的研发和运用，持续提高我国的工业自动化的水准，为国家的经济发展打下坚实的工业基础。
工业自动化是一种将计算机技术、电气控制技术以及自动化技术相融合的一种工业控制技术，它利用自动化的控制系统，来对工业生产中的设备、工艺流程以及动态监控，并以所探测到的数据为依据，来对工业生产中的设备、工艺流程展开自动化的调整和调配，从而让工业生产可以安全有效地进行。
智慧智能化系统建设方案
网络安全
系统应防范网络攻击和非法入侵，保 障网络通信的安全和稳定。
应用安全
系统应防止恶意软件、病毒等安全威 胁，确保应用程序的安全运行。
物理安全
系统应考虑设备安全、环境安全等因 素，采取相应防护措施，确保物理层 面的安全。
03
系统设计
总体架构设计
分层架构设计
将系统划分为数据层、应 用层、展示层等，实现层 次化管理和模块化开发。
）
月）
月）
明确系统建设目标，梳理 业务需求，形成详细的需 求文档。
根据需求文档，进行技术 选型和系统设计，形成技 术选型报告和系统设计文 档。
依据系统设计文档，进行 系统的开发和调试，完成 系统主体功能的开发。
对开发完成的系统进行测 试，确保系统稳定性和功 能完整性，然后进行验收 。
将系统部署到生产环境， 进行系统的运维和持续优 化。
大数据分析技术
通过大数据技术，可以对海量数据进 行挖掘和分析，为决策提供更加准确 的数据支持。
物联网技术
物联网技术可以实现设备间的互联互 通，为系统提供更加全面的数据来源 。
实施步骤和时间表安排
01
02
03
04
05
需求分析（1个月 技术选型和设计
）
（2个月）
系统开发（6个月 测试与验收（2个 上线与运维（1个
系统应具备实时、准确的数据采集和传输功 能，包括传感器数据、用户输入等。
控制与执行
系统应能根据预设规则或实时指令，对设备 或流程进行精确控制。
数据处理与分析
系统应具备强大的数据处理和分析能力，以 支持决策制定和业务优化。
人机交互
系统应提供友好的人机交互界面，方便用户 操作和管理。
控制技术创新与应用升级：应对数智时代的新挑战与机遇研究
控制技术创新与应用升级：应对数智时代的新挑战与机遇研究在当今数智时代，控制技术作为一种核心技术，扮演着越来越重要的角色。
控制技术的创新与应用升级是应对新挑战、把握新机遇的关键。
本文将从控制技术创新的动力源头、创新趋势、应用场景等方面进行深入研究，探讨如何有效应对数智时代所带来的挑战，并抓住机遇取得成功。
一、控制技术创新的动力源头控制技术创新的动力源头主要包括技术驱动和需求驱动。
技术驱动是指新技术的涌现和发展推动控制技术的不断创新。
近年来，随着人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的蓬勃发展，控制技术领域也日新月异，源源不断地涌现出各种新技术、新方法。
需求驱动则是指市场和社会对控制技术不断提出的新需求，促使控制技术不断升级和完善。
例如，在智能制造、智能交通、智慧城市等领域，对控制技术提出了更高的要求，迫使控制技术不断创新以应对挑战。
二、控制技术创新的趋势控制技术创新的趋势主要表现在以下几个方面：一是技术的智能化。
人工智能技术的快速发展使得控制技术向着更加智能化的方向发展，实现自主学习、自主决策的控制系统已经逐渐成为现实。
二是技术的网络化。
随着物联网、5G等技术的广泛应用，控制技术不再局限于独立的控制单元，而是与网络化、互联互通的趋势日益明显。
三是技术的柔性化。
柔性制造、柔性生产等概念的提出，也推动了控制技术向着更加柔性、适应性强的方向发展，以适应市场的快速变化和个性化需求。
三、控制技术的应用场景控制技术在各个领域都有广泛的应用，特别是在工业制造、交通运输、能源管理等领域，控制技术的应用尤为突出。
在工业制造领域，控制技术不仅可以提高生产效率、保证产品质量，还可以实现智能化生产，实现工厂的自动化运行。
在交通运输领域，控制技术可以优化交通流，减少事故发生率，提高道路运输效率。
在能源管理领域，控制技术可以实现对能源的高效利用，减少能源浪费，保护环境。
四、应对数智时代的挑战与机遇在数智时代，控制技术面临着许多新挑战，如数据安全、网络攻击等问题。
《智能控制导论》课件
智能控制技术有助于实现人机安全、高效协作，降低生产成本，提 高生产效率。
智能控制在生产过程中的应用
生产调度与优化
利用智能控制技术对生产过程进 行实时监控、分析和优化，提高
生产效率和产品质量。
自动化生产线
通过智能控制技术实现自动化生产 线的高效运行，降低人工干预，提 高生产线的可靠性和安全性。
发展历程
从早期的专家系统、模糊逻辑控制， 到现代的神经网络控制、深度学习控 制等，智能控制技术不断发展和完善 。
智能控制的应用领域
工业自动化
智能控制在工业自动化领域 的应用包括智能机器人、智 能制造系统等，能够提高生 产效率和产品质量。
智能家居
智能控制在智能家居领域的 应用包括智能家电、智能照 明等，能够实现智能化家居 管理和节能减排。
模糊控制器
02
03
模糊控制的应用
模糊控制器的基本结构包括输入 模糊化、模糊逻辑推理和输出反 模糊化三个部分。
模糊控制在许多领域都有应用， 如家电、工业过程控制、机器人 等。神经网络控制神经元模型01
神经元是神经网络的基本单元，具有接收信号、处理信号和传
输信号的功能。
神经网络结构
02
神经网络由多个神经元组成，分为前馈神经网络、反馈神经网
建筑设备管理
利用智能控制技术对建筑 内的设备进行集中管理和 监控，提高设备的运行效 率和可靠性。
05 智能控制的未来发展与挑 战
人工智能与智能控制的融合
人工智能技术为智能控制提供了 更强大的数据处理和决策能力， 有助于提高系统的自适应性、鲁
棒性和优化性能。
智能控制可以利用人工智能进行 模式识别、预测和优化，实现更
专家系统控制的应
智能控制系统设计与应用
无人驾驶
实现车辆的自主导航、 路径规划、避障等功能
，提高交通安全性。
02
智能控制系统设计
硬件设计
传感器选择
根据系统需求选择合适的传感器，如温度、湿度、压力、位移等 传感器，确保数据采集的准确性和实时性。
执行器配置
根据控制需求配置合适的执行器，如电机、阀门、加热器等，实现 控制系统的输出功能。
详细描述
智能家居控制系统通过互联网和物联网技术，将家中的各种设备连接到中央控制器或智能手机应用程序上，实现 远程控制、定时任务、语音识别等功能。系统可自动调节室内温度、照明、窗帘、安全监控等，提高居住的便利 性和安全性。
案例二
总结词
高效、精确的自动化生产线控制系统，提高生产效率、降低成本。
详细描述
软件测试与优化
进行软件测试和优化，确保软件运行的稳定性和可靠性。
人机交互设计
01
界面设计
设计简洁、直观的操作界面，方 便用户进行系统设置、控制和监 视。
语音交互
02
03
移动终端支持
集成语音识别和合成技术，实现 语音控制和交互功能，提高用户 体验。
支持移动终端设备，如手机、平 板电脑等，方便用户随时随地访 问和控制。
电路板设计
根据系统需求设计电路板，包括微控制器、电源模块、通信模块等 ，实现数据处理和控制功能。
软件设计
算法选择
根据系统需求选择合适的算法，如PID控制、模糊控制、神经网 络等，实现高效、稳定的控制效果。
软件开发环境
选择合适的软件开发环境，如嵌入式系统开发环境、上位机软件 等，进行软件编程和调试。
智能控制系统设计与 应用
作者：XXX
20XX-XX-XX
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人工智能视域下智慧云制造非线性网络化控制系统研究
发表时间：
2019-12-12T11:28:15.393Z 来源：《河南电力》2019年6期 作者： 郑小发
[导读] 基于非线性网络化控制系统角度研究智慧云制造仿真结构与信任的控制问题。
（重庆机电职业技术大学
重庆市璧山区 402760）
摘要：基于非线性网络化控制系统角度研究智慧云制造仿真结构与信任的控制问题。构建智慧云制造自适应的非对称控制虚拟仿真模
型，并通过
MATBLE仿真，验证了人工智能融合智慧云制造非线性网络化控制系统自适应策略的选择及仿真结构网络信任的控制趋势。
关键词：智慧云制造；自适应；网络化控制系统
智慧云制造是一个非线性系统工程，它的相对优势在于网络内各创新主体可以通过智慧云制造自适应和知识共享实现协同发展。研究
智慧云制造中初创期到发展期，推动仿真结构网络信任的非线性网络化控制系统自适应系统创新新能力。通过控制虚拟仿真模型分析合作
双方在智慧云制造自适应中仿真结构网络信任的控制策略，运用
MATBLE 仿真研究虚拟创新网络控制智慧云制造自适应中仿真结构网络信
任的非线性网络化控制系统方法。
1
预备知识
1.1
问题描述
假设一：针对智慧云制造中，自适应在多个创新主体间发生，分别把智慧云制造模型分为智慧云制造非线性网络化控制系统A和人工智
能
B两类。其中代表智慧云制造非线性网络化控制系统和人工智能两类主体中的单个成员。
假设二：智慧云制造中创新主体处于信息不对称状态，参与主体双方都是有限理性的，双方都不确定对方的策略选择及其所付出的成
本，考虑成本利益而采取相应的策略。
在成熟期，双方协同创新利益要大于投资利益，双方都认为选择仿真结构网络信任策略均能获得最优利益。
参考文献：
[1]Buttris G
，Wilkinson I F.Using narrative sequence methods to advance international entrepreneurship[J].Journal of International
Entrepreneurship
，2019，4（4）：157-174.
[2]
郑小发，苏义鑫.非线性船舶电力均衡系统的离散结构设计[J].SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY，1672-7649（2016）9A-0001-
03
．
作者介绍：
郑小发（1981-），重庆市，高级工程师，博士研究生，主要研究方向为非线性控制、人工智能。项目资助：重庆市教委科学技术研究
项目（
KJQN201903702）资助；现代职业教育研究院项目（MVERIKT201812001）资助；2019年全国基础教育教学研究项目
（
2019QJC010）资助；2019年度全国大学生科研项目（2019QDS051）资助；2019年度全国职业教育科研规划课题（2019QZJ297）资助；
2019
年度全国职业教育科研规划课题（2019QZJ296）资助；“中国职业技术教育学会教学工作委员会2019-2020 年度职业教育教学改革课题
研究
”课题（1910707）资助。