随着信息技术和控制技术的不断发展，机械制造业的生产规模不断扩大，设备复杂度不断增加，用户的加工需求也呈现出多样化和个性化的发展趋势，传统的专用封闭式体系结构在并行处理及异构系统的集成、移植和伸缩性上都已无法满足现实需求，严重制约了数控系统的发展。为适应机械制造业的发展需求，国内外相继提出了多种开放式数控系统体系结构模型。这些模型大多从工程的角度对传统设计方法进行了改进，虽然在一定程度上满足了数控系统的高性能、高适用性特征，但都缺乏对系统智能化设计需求的考虑。MAS理论是分布式人工智能领域的重要系统建模思想，源于对人类社会结构和群体性行为的仿真。MAS系统由多个具有自主决策能力的独立Agent组成，并通过特定的协商手段协同完成具有分布式特征的系统任务，具有良好的分布性、自主性和协调性。综上所述，本文开展基于MAS的开放式数控系统体系架构方法及相关智能技术的研究，将MAS理论与开放式数控系统体系结构的设计过程相结合，利用MAS理论在系统建模上表现出的良好分布性、柔性、异步性特征来匹配数控系统的开放式设计需求，在提升系统的集成、处理能力的基础上，有效提高了系统的整体智能化程度。论文的主要研究内容包括以下几方面：1.基于MAS的开放式数控系统体系结构模型研究。针对开放式数控系统体系结构的高度智能化需求，开展对开放式数控系统体系结构智能化设计方法的研究工作。论述了将MAS理论应用于开放式数控系统体系结构建模的可行性和先进性，在分析开放式数控系统的工作原理和数据流程基础上，提出一种基于MAS的开放式数控系统体系结构模型，该结构模型采用分层设计方法，不仅可以满足开放式系统在体系结构上的可重构性、可扩充性和可移植性需求，而且可以利用分布式人工智能领域其他的智能理论提升系统的整体智能化程度。2. Agent个体模型研究。在分析Agent拟人性特征基础上，论述了Agent的社会属性，以及Agent社会属性对于Agent群体性行为的影响，开展对Agent个体建模方法的研究。针对现有Agent建模方法对于Agent社会属性表达方面的不足，对传统BDI-Agent模型进行了扩展，增加了反映Agent社会属性的要素，提出一种基于社会属性扩展的SBDI-Agent模型和基于Petri-Net的SBDI-Agent模型表示方法。利用Petri-Net良好的图形化描述能力，可以简单、清晰地对Agent心智状态的改变进行建模和分析检验，其异步、并发、模糊性等特征也与Agent的自身特点十分吻合。3. MAS知识模型研究。在分析基于MAS的开放式数控系统中知识的复杂、异构、模糊特征基础上，开展对MAS系统知识建模方法的研究。提出一种基于加权模糊Petri网的MAS系统知识模型，并提出基于该模型的双向约减推理算法和免疫学习算法。加权模糊Petri网是一种图形化的系统建模分析工具，既具备图形的直观性，也具备数学的可推理性，且对模糊产生式规则有良好的描述能力。双向约减推理算法通过逆向推理确定与决策目标有关的规则或条件，对WFPN进行化简，缩小问题求解空间，能够有效避免推理陷入局部极小的误区。基于抗原相似浓度优化的免疫学习算法，能够在知识处理过程中发现和学习新的知识规则，使得知识库能不断的更新、完善。对比实验结果验证了本文提出的推理算法在推理速度和推理精度方面优势明显，免疫学习算法在网络训练和学习效率上也表现出速度快、精度高等优势。4. MAS通信机制研究。在分析MAS通信特征和通信过程的基础上，开展面向MAS通信机制设计方法的研究。提出一种消息传递与黑板模式相结合的混合式通信模型、通信语言标准化封装方法和不良通信状态的检测方法。在混合式通信模型中，对于控制相关信息采用黑板通信模式，数据相关信息采用信息交换的直接通信模式，解决了不同类型通信信息在信息存储和调度频度等方面的不同需求。基于XML描述的KQML通信语言标准，解决了KQML标准在ACL消息解析、通信有效性检查机制和移植性等方面表现出的缺点。基于压迫行为模式的通信状态度量方法和Agent角色划分机制，能够从不同层次，不同角度对系统的整体压迫状态进行评估和分析。实验结果证明本文提出的度量方法能够准确的定位和消除引起MAS通信失衡状态的不良通信结构，提高了系统的通信效率和整体服务质量。5. MAS协商机制研究。在分析MAS协商的概念、特征和协商过程基础上，开展对MAS协商机制的研究。对比目前主流协商方法间的异同和优缺点，提出一种基于对手协商偏好预测让步的MAS协商机制，分别设计了可效用补偿和不可效用补偿议题的联合效用值计算方法，避免了因非补偿性效用值局部过小导致的协商资源浪费。该协商机制借鉴了双赢型协商策略的思路，将Agent个体的心理属性作为影响协商结果的要素之一，通过推测交互对手的协商偏好来动态修改自身权值，从而解决了因个体效用执着而导致协商失败的问题。