对近五年来分布式车间调度的研究成果和进展进行综述．首先，介绍了分布式车间调度的研究背景及现状；然后，针对分布式并行机调度、分布式流水车间调度、分布式作业车间调度和分布式装配车间调度等问题，从加工约束的角度对现有研究成果及方法进行了归纳总结，其中加工约束主要包括零等待、零空闲、有限缓冲区、阻塞、模糊和准备时间等；最后，从研究对象和研究方法两方面总结现有研究成果，从问题模式、问题模型、优化目标、不确定事件、求解方法和实际应用等方面对未来发展进行了展望．

为全面了解云制造的研究现状以及未来发展趋势，以云制造系统运行过程中的资源流为主线对其研究成果进行综述．结合文献计量法和引文分析法，对从Web of Science和中国知识基础资源数据库(CNKI)检索到的文献成果进行定量和定性分析．首先阐述云制造理论研究基础；然后分析资源流动过程中资源服务化和资源配置阶段的研究现状，总结各个阶段的研究现状和不足；最后讨论新技术的应用及面临的挑战，并对未来的研究方向作展望．

以智能化、绿色化作为机床产业的标志和发展方向，介绍了智能绿色制造技术在机床装备中的应用概况．在此基础上，围绕模块化功能设计、智能化工艺规划技术、过程监控和装备性能预测感知技术及智能数控系统和智能控制技术，对智能绿色机床装备技术研究进行了综述，并对先进智能绿色制造技术在机床中的具体应用和国际上机床的发展现状展开了详细分析．旨在通过汲取其他国家在智能绿色制造领域的发展经验和先进技术，以不断增强我国高端机床的行业竞争力．

针对数控装备数据采集效率低、结构不完善、格式不统一的问题，提出了一种基于知识图谱的数控装备信息模型的建模方法．首先确定建模范围并获取数据源，其次对非结构化数据进行信息抽取形成领域元模型，再将元模型与第三方知识进行数据融合形成领域模型，然后对其进行知识加工生成知识图谱，最后通过映射与抽象生成信息模型并实例化生成JSON文件．搭建具有身份认证和访问控制功能的数控装备工业互联通信协议(NC-Link)客户端和服务器，对信息模型、数据的传输效率和安全性进行测试，实验结果证明该信息模型能够完成多源异构数据毫秒级的采集，且提高了数据采集的安全性．

针对间歇过程的最终产品质量只能在生产结束后进行离线测量，质量反馈严重滞后，且需要较高的人力和时间成本问题，为了设计准确性高、解释性强的数据驱动软测量方法，提出了基于非线性因果效应的间歇过程软测量方法．首先，针对间歇过程影响因素较多、多变量关联耦合等问题，提出基于信息论的非线性因果效应度量方法，实现间歇过程因果特征的自动选择；然后，考虑间歇过程的多时段特性，在分时段因果特征选择的基础上，提出多时段模型集成的最终产品质量在线预测方法，在因果和预测两个层面上赋予数据驱动模型可解释性；最后，以注塑成型过程这一典型的间歇过程为例，通过工业现场数据及对比实验，验证了所提出方法的有效性．

为求解以最小化最大完工时间和总能量消耗为目标的多目标分布式柔性作业车间调度问题，提出了混合多目标模因算法．设计了集成工序优先交叉、通用交叉和双点交换交叉的全局搜索算子，提出了基于析取图和临界块的变邻域搜索算子以加强收敛能力，针对总能量消耗的目标，提出了从半主动解码到主动解码再到全主动解码的节能策略．为了验证提出算法的有效性，设计了大量实验(包括田口正交实验、分离实验和对比实验)，并对比了其他研究者最近提出的算法，实验结果表明提出的算法在分布式绿色柔性作业车间调度问题上效果优于对比算法．

针对当前代理模型序列采样缺少并行采样策略、无法有效利用并行计算资源的问题，提出了一种基于空间分割的代理模型并行序列采样方法．利用Voronoi图将设计空间分割为与样本数量相同的子空间，每个样本的交叉验证误差作为对应子空间的误差指标，利用蒙特卡罗法计算每个子空间的尺寸作为稀疏性指标．以两种指标的权重和计算子空间的样本需求度，确定须要增加样本的目标子空间．每个目标子空间增加一个样本，新增样本同时考虑与该子空间中已有样本及与本次迭代中已加入样本的空间距离，避免样本聚集．通过测试不同权重系数对采样结果的影响得出较优参数，通过对比并行采样与随机采样策略验证其效果．最后，通过与一次性采样和若干序列采样方法对比，验证了所提出并行采样方法的有效性．

为了解决在开放集下的未知故障迁移问题，提出了基于理论边界优化的渐进式迁移学习网络．首先，对迁移学习模型的误差边界进行了分析，为模型优化提供理论指导；其次，设计基于对抗网络的双辨别器识别未知故障数据，通过粗辨别器输出相似性排序为精细辨别器进一步划分决策边界；最后，通过渐进式辨别器的输出对目标域样本和源域样本进行加权分布匹配．为了全面评估所提出模型的鲁棒性，设计了4种不同程度域偏移的故障迁移案例进行验证，实验结果表明：模型的平均类内识别精度为96.3%，相比其他迁移学习模型在不同开放度差异下表现出更优的诊断效果．

为了改善电动汽车的动力性能，提出一种基于电磁-结构耦合分析的异步电机外特性优化方法．首先，根据等效电路分析了电机外特性(基速和最大输出功率)的影响因素，选择定子槽口宽度、转子槽宽、转子槽口高、转子槽深作为设计变量；其次，利用拉丁超立方实验和仿真方法获取了样本及相应的目标参数值，并建立了目标函数的克里金(Kriging)代理模型、径向基函数(RBF)及响应面方法(RSM)代理模型；最后，以效率为约束建立了优化模型，并用多目标优化算法进行参数优化．结果表明：相比原始设计，优化后的电机基速和最大输出功率分别增大了45.04 r/min和0.69 kW．

针对加工时间不确定的模糊分布式柔性作业车间调度问题，在引入三角模糊数的基础上，提出了一种改进的灰狼优化算法以最小化最大模糊完工时间．该算法的主要特点是设计了一种基于工序、工厂和机器的三层编码方案，提出了一种混合初始化策略以提高种群质量，采用基于非线性函数和动态权重的更新机制协调算法的全局探索和局部开发能力，提出四种邻域搜索结构提高解的质量．最后通过不同规模的仿真对比实验，验证了该算法在求解模糊分布式柔性作业车间调度问题上的有效性和优越性．

针对实际拆卸线中依旧以人工拆卸为主、工人的体力和脑力负荷会极大影响拆卸效率、超负荷工作更会损害工人的身心健康问题，提出了考虑人因的多目标拆卸线平衡问题模型，通过以最小化工作站数目、空闲时间均衡指标和能量消耗指标为优化目标构建数学模型．基于问题特征，设计了改进天牛群算法，通过引入浓度探测操作、步长移动操作和变异操作增强算法的寻优及收敛性能，利用帕累托(Pareto)解集思想和拥挤距离机制筛选获得多个非劣解．将所提模型和算法应用于打印机拆卸实例中，用该算法和多种算法分别进行求解，通过结果对比验证了模型和算法的适用性及优越性，得出多个具有人性化、合理且高效的拆卸分配方案供决策者选择．

针对自动化生产线设备的健康度量化评估问题，提出了一种孪生数据和物元信息熵相结合的评估方法．构建了设备健康度评估服务系统，通过分析孪生数据的特征，确定了设备故障数据的分布函数，构造了设备多参数评价指标的复合物元，在融合层次分析法和关联熵法确定主、客观权重的基础上，实现了设备健康度的量化评估．最后以断路器自动化生产线设备为对象进行案例分析和实验验证，结果表明所提出的设备健康度量化评估方法评估结果与设备故障数据统计分析的结果一致，所构建的设备健康度评估服务系统有助于科学指导设备的运行和维护．

针对传统图像处理算法的芯片缺陷检测方法难以实现缺陷的精确提取且泛化性较差的问题，提出了结合空间注意力机制(SAM)、空间金字塔池化(SPP)、移动端神经网络(Mobile-Net)和密集条件随机场(DCRF)改进经典U-Net芯片X线图像焊缝气泡缺陷的检测方法(DSSMob-U-Net)．首先，针对经典U-Net网络特征提取能力不足、泛化性较差的问题，引入Mobile-Net作为U-Net的主干特征提取网络，提高网络获取缺陷形状和位置信息的能力，并减少网络的参数量，降低模型对训练样本量的要求；其次，在Mobile-Net的低维特征提取部分引入空间注意力机制，并在特征提取后引入空间金字塔池化，提升网络对图像高、低维特征的提取能力，解码后针对解码器上采样层导致的特征信息丢失问题，在分类完成后引入密集条件随机场，结合像素点的像素值和所属类别信息对像素的分类结果重新评估，进一步提高分割精度；最后，在芯片缺陷数据集上进行实验，验证了DSSMob-U-Net模型的有效性，并与其他常用的语义分割网络进行比较，结果表明该模型具有更好的检测性能．

针对工件动态到达、处理时间不确定且机器须要弹性预防维护的等效并行机调度问题，以平均流程时间最小化为目标，提出了基于强化学习的动态调度方法．将调度过程作为马尔可夫决策过程，通过定义状态空间、行为空间、奖励函数与适应度函数，提出基于增强拓扑神经进化(NEAT)算法的动态调度方法．设计三种规模问题的实例，将基于NEAT的方法与最短路径树(SPT)、先装先卸(FIFO)调度规则及基于深度Q网络(DQN)的方法进行比较，结果表明：基于NEAT的方法相比基于DQN的方法能够以更短的训练时间获得更优、更稳健的调度方案，相比SPT和FIFO调度规则能够获得更优的目标值，利用训练好的NEAT模型对随机生成的大规模问题实例的快速高质量求解结果表明，基于NEAT的调度方法具有更好的泛化性能．

针对碳达峰、碳中和背景下炼钢-连铸生产调度须要重点考虑的能源约束问题，结合钢铁生产能量流和物质流耦合的特点，在设定工序能源负载约束的基础上，建立了同时追求最大完工时间和总等待时间最小化的多目标生产调度优化模型．然后运用适应度分层进化和先知种群策略改进非支配排序多目标遗传进化算法(NSGA-Ⅱ)，基于实际炼钢-连铸生产调度实例的数值计算结果表明：所提多目标优化调度模型能够在能源约束下完成生产调度优化，先验知识和分层进化策略较显著地提升了算法NSGA-Ⅱ的性能．

针对机器人制孔系统刚性差，制孔加工时会发生颤振、易产生毛刺的问题，提出了机理与数据融合的预测方法对机器人制孔出口毛刺高度进行预测，构建了基于钻削力及颤振模型的钻削毛刺高度预测静态物理模型，进行毛刺高度的初步预测，并在其基础上采用数据动态更新模型对其修正更新．通过机器人制孔实验对所建立模型进行验证，实验表明该预测方法对制孔毛刺高度分类准确率达到94.74%，为实现制孔毛刺主动控制及提升制孔系统加工质量奠定了基础．

针对室内机器人行驶场景中存在大量不规则形状障碍物及细小类障碍物的问题，提出一种基于改进双边分割网络(BiSeNet)的图像语义分割方法．即以BiSeNet为基础网络构建图像分割模型，一方面在其空间路径中融合可变形卷积，使其更加适应对可通行区域和水渍这类不规则形状目标的定位分割；另一方面在其语义路径中结合特征金字塔结构，提高对细小类障碍物的分割精度；最后在室内多类障碍物图像数据集上，将改进的BiSeNet算法与U-Net，PSPNet等算法进行对比实验，结果显示改进的BiSeNet算法对水渍类障碍物的分割像素准确率达到89.95%，比原BiSeNet算法分割精度提高约3.50%，与UNet，PSPNet等算法相比，改进的BiSeNet算法同样具有更高的分割精度．

针对紧前工序对机床主件制造车间生产调度的影响，结合运输时间分析紧前工序的四种表现形式，建立各形式紧前工序约束模型．引入模糊运输时间的概念，利用三角模糊数确定确切的工件运输时间，构建考虑运输时间的紧前约束下的四目标柔性作业车间调度模型，设计基于勾股模糊前景值的最优觅食算法求解该调度模型．算法中将勾股模糊数与前景理论结合，将目标函数值映射为模糊数，利用基于直角三角形形心的距离测度评估模糊信息，基于距离测度体现个体选择时的偏好，通过双理想参考模糊数前景值函数获取综合前景值判断非劣解质量，引导最优觅食算法进化．通过算例、实例测试和真实生产案例仿真验证了所提算法性能强于四个经典的多目标智能优化算法．