智能数控机床可以在保证加工精度、提高机床加工效率的基础上,减少人工操作干预、降低对操作人员的专业能力需求,是实现智能车间、无人工厂的必要条件,为解决人口老龄化加剧、高级技能人才不足等社会问题提供了有效途径。当前,主流市场上的数控系统仍然采用封闭式体系结构,因多源信息接入能力差而导致不能生成有效的智能决策,在制造系统中只能充当一个被动执行的角色,越来越不能满足柔性化、敏捷化、定制化的生产需求。因此,本文以实现智能数控加工车间为目标,设计开发了基于微服务架构的开放式数控系统。采用边缘计算的思想,在车间层部署云计算平台,满足万物互联背景下车间工业大数据低时延传输和处理需求,为车间智能化提供大规模并行计算能力。在此基础上,基于控制系统即服务(Control System as a Service,CSaa S)的理念,将车间内的设备控制系统集成在边缘云计算平台中,形成一个车间集群控制系统方案。继而面向车间集群控制系统提出了基于微服务架构的开放式数控系统体系结构,构建了基于微服务架构的数控系统设计技术框架。采用领域驱动设计思想,将数控系统拆分为一系列松散耦合、独立部署的微服务,并利用着色Petri网对数控系统微服务架构进行形式化建模和仿真,验证了系统架构的可行性。微服务是微服务架构数控系统的基本构成单元,开发工作也以微服务为单位实现团队分工。为了协调不同团队的开发工作,提出了基于消费者驱动契约的数控微服务开发模式,制订了具有标准语义的微服务接口契约,并建立了基于IEC 61499功能块的数控微服务层次结构模型。基于上述微服务接口契约和结构模型,分别开发实现了四个基础数控微服务:NCK微服务、Gcode微服务、RTE微服务和HMI微服务。为了在集群环境中保证数控系统实时性需求,对数控系统任务进行了类型划分,并制定了多核处理器分组调度策略。针对数控系统中具有生产者/消费者关系的数据流任务提出了反馈调度策略,通过实时监测缓存数据消耗速度,调整生产者任务的执行周期,使缓存中数据余量保持动态平衡,避免数据断流现象。针对数控系统硬实时任务,研究了任务可调度性、执行周期、延迟对控制系统稳定性和控制质量的影响。为保证分配到同一组CPU核心上的实时任务的可调度性,提出了基于响应时间的实时任务周期分配方法和基于处理器利用率的启发式周期优化方法。提出了基于容器技术的微服务架构数控系统可重构配置策略,为智能功能的灵活扩展奠定了基础。车间集群控制系统运行在一个工业服务器集群中,本文将集群节点划分为数控节点、数据节点和Web服务节点等,分别实现设备控制、大数据处理、Web服务等功能。微服务架构数控系统基于Kafka、Docker、Kubernetes等技术部署在数控节点中,并通过Ether CAT等实时以太网控制数控机床等设备。采用万兆数据网络、千兆管理网络、实时以太网、车间无线网络共同构成了车间集群控制系统网络,并对车间内的实时以太网拓扑结构和可靠性与容错技术进行了研究。最后采用一台工业服务器和两台数控机床搭建了微服务架构数控系统实验平台,并进行了相关性能测试和加工实验,验证了整体系统方案的可行性。