数字车间制造行为自组织情境建模及应用研究

Under the background of intelligent manufacturing. The manufacturing information of digital workshop should be clarified, we master manufacturing practice self-organizing patterns which is driven by knowledge and access to basic principles, methods and technology of manufacturing self-organizing behavior, and it plays a significant role in satisfying the need..This project focusing on the problem of flexibility manufacturing digital workshop context modeling and self-organization problem. 1) We study digital workshop context modeling perception and cognition, obtain its internal relations of man, machine, materials, environment and other manufacturing behavior information. 2) We study context modeling knowledge representation and modeling method from digital workshop, obtain the mapping from production factors object and manufacturing behavior to knowledge; researching the fusion of production factors object and manufacturing behavior knowledge, to get manufacturing process situation knowledge sets. 3) Exploring manufacturing practice self-organizing patterns which is driven by context knowledge, we also research digital workshop primitives under extension calculation of manufacturing process and the adaptive evolutionary algorithms. 4) The lab environment and business environment should be respective verified by experimental platform and auxiliary systems researching. The related progress and breakthroughs which will further enrich the intelligent manufacturing self-organizing theory system, providing theoretical and technical reference for context modeling and self-organization problems of digital workshop.

在智能制造大背景下。理清数字车间制造信息，掌握知识驱动的制造行为自组织模式，获得制造行为自组织基本原则、方法和技术，对满足智能制造实际需求意义重大。.本课题针对柔性制造数字车间情境建模及自组织问题，1）研究数字车间情境信息感知与认知，获取人、机、料、环境等制造行为信息及内在联系，构建数字车间生产要素对象集和制造行为情境集。2）研究数字车间情境知识表征及建模方法，获得生产要素对象和制造行为到知识的映射；研究“生产要素对象知识”与“制造行为知识”的融合，得到制造过程情境知识集。3）探索情境知识驱动的制造行为自组织模式，研究数字车间基元在制造过程中的可拓运算及自适应演化算法。实现“信息感知—知识转化—情境关联—自组织决策”。4）通过实验平台建设及辅助系统研发，分别开展实验、企业环境的应用验证。相关研究进展和突破，进一步丰富智能制造自组织理论体系，为数字车间情境建模及自组织问题提供理论及技术参考。

本项目针对智能制造环境中的数字车间情境建模及自组织问题，开展了数字车间情境信息感知与认知技术、离散型制造数字车间情境知识融合及建模方法、情境知识驱动的制造行为自组织模式的研究，重点研究了数字车间情境信息感知与认知、知识表征及建模方法、数字车间生产要素对象集和制造行为情境建模、数字车间多源异构信息到情境知识的转换、多源异构信息的同构化处理，以及基于情境知识驱动的制造行为自组织系统开发等关键技术。搭建了主动感知实验平台，获取人、机、环境、物料等制造过程信息及其内在联系；研究了数字车间情境知识表征、融合及建模方法，构建数字车间制造情境知识库；探索情境知识驱动的制造行为自组织模式，研究了数字车间基元在制造过程中的可拓配置运算及自适应演化算法，实现了“信息感知一知识转化一情境关联一自组织决策”。通过实验平台建设及辅助系统的研发，进行了实验室环境下与企业环境下的数字车间自组织实例验证。. 本项目共计发表学术论文17篇，其中SCI收录12篇，EI收录1篇，中文核心4篇；出版专著1部，授权发明专利8项，软件著作权登记8项。本项目的研究成果有助于充分发挥离散数字车间情境建模与制造行为自组织效应，优化制造车间/工厂“生产要素对象知识”与“制造行为知识”的融合，丰富智能制造自组织理论体系，为多品种小批量制造企业数字车间制造行为自组织以及数字车间系统的自适应提供理论参考， 为“中国制造2025”与“互联网+”两大发展战略计划实现智能制造提供理论框架和技术方法支持，促进中小制造企业的数字化转型和升级，大力推广制造业网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新业态、新模式。