随着以全球化、动态化和用户驱动为显著特征的市场竞争的加剧,制造业面临着越来越大的挑战,现代制造系统的运行环境越来越充满了不确定性,如不可预知任务的变化、设备故障等。这些诸多的不确定因素,要求制造系统动态地协调来响应这些变化,使资源得到优化配置,达到制造系统运行的整体优化。传统的制造模式已经无法满足对制造环境变化的适应性以及对市场变化快捷响应的要求。如何使制造系统模式能够快速、高效和经济地适应市场需求,是对制造企业的一个严峻挑战。本文在此背景下提出了类生物化制造系统模式,然后对类生物化制造系统相关协调机制及关键技术进行深入探讨,主要研究工作如下:1、对类生物化制造系统协调模型进行深入研究。首先,利用生物系统与制造系统之间的相似性,提出了有机制造单元的新概念,分析了其所具有的类生物化性质。其次,在分析制造系统的类生物化调节机理的基础上,从宏观和微观两个层次上分别利用外激素和内激素良好的调节机制,建立了类生物化制造系统协调模型。最后,给出了类生物化制造系统的形式化定义和描述。2、研究了基于内分泌激素调节机制的车间调度问题。针对传统的遗传算法在求解车间调度问题中存在局部搜索能力差、容易过早收敛、精度不高、收敛准则和参数选择困难、交叉概率和变异概率是固定的值等不足或缺陷问题,提出了一种改进的自适应遗传算法,该算法受内分泌激素调节规律的启发,设计了自适应交叉和变异概率因子。相对于标准遗传算法的固定交叉概率和变异概率,基于内分泌激素调节机制的自适应交叉概率和变异概率能够使个体保持较好的多样性,有效克服个体早熟和进化缓慢的问题。另外,针对制造系统中存在的随机性干扰,对动态调度进行了研究。仿真结果验证了所提出方法的有效性和可行性。3、对基于外激素(信息素)的类生物化制造系统隐式协调机制进行了研究。在全面分析了基于信息素的隐式协调机制的原理和特点的基础上,提出了基于信息素的任务-工艺路线选择算法模型,设计了基于信息素的奖惩函数。构建基于信息素的静态、动态协调算法。针对传统的基于合同网的协调机制存在的问题,设计了基于信息素的协调方法,给出了具体的实现步骤,并分析了其优越性。最后,通过具体的案例验证了所提出协调方法的有效性和可行性。4、将生物内激素与外激素有机地结合起来对类生物化制造系统健康评估与控制进行研究。首先,建立了基于健康状态的协调机制功能模型。其次,建立了基于内分泌系统的健康监测结构模型,将其分为应用层、协调层和物理层。再次,给出了设备健康监测与处理方法。然后,利用群决策模糊层次分析法对类生物化制造系统中的具有“生命特征”的设备及整个系统的健康状态进行实时评估。最后,将内分泌促激素(健康值)与外激素(信息素)有机地结合起来,对信息素值进行动态实时调整,使系统的任务协调可以自适应地对内外环境做出及时响应与控制。5、为了对类生物化制造系统协调方法的基本理论进行验证,首先搭建了类生物化制造系统仿真平台,分析了实现该仿真平台所需要的相关技术。其次,分别设计了主控制器ARM与AGV基元和各机床基元控制器之间的类体液调节规则,并完成了基于这些调节规则的基元端程序的设计。开发了基于实时操作系统的嵌入式多任务程序。最后,通过具体的实验验证了类生化制造系统具有自适应性和鲁棒性等特点。