随着制造业技术的发展，产品需求水平的提高和制造业全球化趋势的发展，制造系统经历了从大批量、少品种生产方式到小批量、多品种生产方式，再到大规模定制(Mass Customization)生产方式的发展过程。制造生产类型也从大批量生产逐步向单件小批量甚至单件生产模式(One-of-a-Kind Production,OKP)过渡。单件制造型企业的生产不仅具有一般制造企业生产共有的特征，而且由于单件多品种生产的特殊性，其生产过程具有时变性、动态性、随机性和模糊性等多重不确定性，这给企业执行作业调度计划带来困难。尤其是加工精度和准度不高、制造周期普遍过长、产品交货拖期严重的问题，严重制约了我国单件制造企业国际竞争力的发展。因此，针对这些问题，有必要研究有效的预先防范手段，以及合理的动态调度算法与控制策略，这对于确保生产计划按时按质完成，全面提升现代单件制造企业的管理和市场竞争能力具有重要意义。　　本文研究了不确定环境下单件生产系统动态调度问题。根据单件制造系统生产的特点，从三个角度详细阐述了不确定环境下单件生产系统模糊调度机制、鲁棒调度机制和滚动时域重调度驱动机制，建立了相关调度模型和求解算法。并在此基础上，探讨了基于RFID技术为基础的单件生产动态调度系统开发技术和实现方法，为将上述调度机制策略应用于实际生产中提供一个实验和验证平台。这必将有助于提高单件制造企业生产调度与控制水平，增强企业市场竞争力。　　具体来说，本文主要在如下几个方面进行了研究:　　1、针对单件生产过程中工件加工时间模糊和交付期模糊的不确定生产环境，本文研究了加工时间和交付期都为梯形模糊数的工件调度问题。首先，给出了能精确计算两个梯形模糊数之间区间距离的模糊算子，给出了工件发生提前/拖期的判断条件，并在此基础上给出以最小化最大提前/拖期惩罚为调度目标的数学模型。然后，通过引入模糊理论中的可信性测度算子，证明了最优模糊调度解的特征，并用于判断同一台机器上加工的不同工件优先加工的顺序。最后，给出了一种变群搜索的离散粒子群算法，用于求解目标函数的最优值。　　2、不确定事件都会对原有调度计划产生影响，进而影响产品完工时间和生产效率。针对在单件生产制造系统中，急件达到、急件加工时间以及加工资源约束造成的不确定生产环境，本文研究了在有时间和资源约束情况下，急件随机到达的单件生产车间多目标动态调度问题。其中急件处理方式为抢占式，调度目标包括最小化提前/拖后时间、最大化设备利用率以及最小化产品实际与计划完成时间之间的偏差。提出了一种兼顾鲁棒性和调度偏差度的启发式动态调度规则，能较好处理急件带来的扰动，并保持较好的预测性能。在此基础上，设计一种两阶段协同混合遗传算法，以获取鲁棒性较好和偏差度较小的调度解。　　3、针对产品相关部件由于受加工工序和加工时间的约束，导致其同步程度在不同加工时间也不尽相同的情况，研究了以最小化同步加工时间差和最小化完工时间为目标的单件生产系统动态调度问题。首先提出一种基于耦合瞬态混沌神经网络方法的滚动时域动态调度策略，其中新的能量函数表达式能同时包含优化目标和工艺路线及资源等约束;然后针对能量函数中包含实值和0-1值两种变量的特点，提出将神经网络分成两个相互耦合的子网，分别处理两种类型的神经元;最后在网络动态方程中加入自抑制反馈混沌特性来提高获得全局最优解的能力。应用滚动时域分解法获得动态调度策略，以适应加工过程中不断变化的同步程度。　　4、在单件生产过程中，任何两个工件都被认为是不同的。因此，任何两个时刻生产系统的状态都是不相同的。前面研究了三种不同的单件生产系统动态调度算法，但当前制约这些动态实时调度技术应用于单件生产车间现场的瓶颈是，缺乏一个合适的能够对单件生产作业车间动态调度系统及其优化算法进行有效仿真和验证的实验仿真平台。本文介绍了开发基于RFID技术的单件生产实验系统的基本技术和方法，为验证本文的单件生产系统动态调度算法提供技术支撑平台。首先介绍了通过RFID电子标签和阅读器获取实时生产状态数据的方法;然后介绍了通过可编程逻辑控制器(PLC)和工业总线技术进行底层设备数据采集和通信方法;工件加工控制由上位机主机和工件运输设备完成，基于图形界面的监视与控制系统通过多线程技术实现对生产调度决策的执行。最后给出了本文开发的实验平台开展的实验，验证了实现单件生产系统开发技术和调度决策的有效性和可行性，并介绍了在本章实验的基础上，针对大型单件生产系统后续的可视化仿真平台实现技术和方法。　　本文最后总结指出，基于上述研究成果的动态调度策略和实验平台，为单件生产企业在不确定环境中实现对整个生产过程更精细化的控制提供了可借鉴的方法和经验。