环锭纺纱是最主要的纱线生产方式,生产的纱线强力好、条干均匀度高和适纺产品范围广。目前国内环锭纺纱锭数已超过1.37亿锭,约占全球环锭纺纱总锭数的2/3,是具有国际化竞争优势的产业。近年来环锭纺纱生产招工难,少人化/无人化生产模式需求迫切;纺纱市场竞争激烈,提升高质量、高可靠性纱线生产能力是竞争焦点。环锭纺纱工艺还难以做到全流程连续生产,其生产设备品种多样、通信接口复杂,面向少人化/无人化的互联互通困难。高速、连续的环锭纺纱生产中需要及时处理各种任务,以降低次品率和浪费和满足任务处理的高实时性要求。环锭纺纱工艺流程长,纱线质量受环境、工艺、原料等多因素影响,质量一致性控制难。信息物理系统(Cyber Physical System,CPS)是智能制造的核心,然而针对动态、高速、连续和批量制造的环锭纺纱生产,目前还没有相关理论、技术和应用方法的研究。本文率先提出基于信息物理系统的环锭纺纱生产体系,从系统架构到环锭纺纱信息物理生产系统(Cyber physical Production System,CPPS)核心要素,研究了关键工艺参数与控制指令传输、实时任务的计算与处理以及纱线质量控制等技术,并在实践中展开应用。论文的主要研究内容和创新体现在以下四方面:(1)针对环锭纺纱工艺流程长、纤维形态变化大、生产连续性与离散性混合,生产过程中数据流和控制流的关系多样复杂等问题,论文系统地研究了环锭纺纱CPPS系统构架,提出基于“纤维流-数据流-控制流”融合的环锭纺纱CPPS模型,并给出其形式化定义描述。基于模型的系统工程(MBSE)方法,研究环锭纺纱CPPS的系统建模,采用Sys ML建立了环锭纺纱物理生产系统需求图、用例图、面向纤维流的作业序列图、数据流的状态机图和控制流的时序活动图等。(2)针对环锭纺纱无人化/少人化生产的工厂管控以及关键工艺参数和控制指令传输的可信性问题,论文率先提出了基于区块链的环锭纺纱关键工艺参数和控制指令的可信传输方法。研究了环锭纺纱CPPS互联互通体系,提出了基于OPC UA的纺纱设备信息模型,建立了关键工艺参数与控制指令的云-边传输模型。设计了边缘节点内和边缘节点间关键工艺参数与控制指令的传输模型,研究了关键工艺参数与控制指令的区块链构建方法,提出了基于时效性奖励的委任权益证明共识机制,提高了成功投票率。(3)针对环锭纺纱高速生产中任务需要实时性处理的问题,论文提出了基于边缘计算的实时任务处理方法。基于环锭纺纱生产特点,建立了1-1模式与N-1模式混合的边缘计算节点部署模型,研究了边缘计算节点之间的协同机制。分别研究了单个边缘计算节点与全部边缘计算节点的实时任务处理模型,并设计了实时任务处理的算法,有效降低了任务处理的延迟率。(4)针对环锭纺纱中纱线质量的影响因素多、耦合关系复杂、纱线质量波动随机性问题,论文提出了基于Actor-Critic深度强化学习的纱线质量控制方法。根据环锭纺纱质量控制现状,从单工序、前序约束的相邻工序间和全局工序三个控制策略,分别建立了基于质量损失函数的纱线质量控制Actor-Critic深度强化学习模型,包括单工序独立控制模型、前序工序约束的嵌套控制模型以及全局工序的共享控制模型,有效提高了纱线质量的一致性。最后,论文展开了全面的环锭纺纱生产试验研究,设计了生产实验验证方案,分别验证和分析了关键工艺参数和控制指令的可信传输方法、实时任务的处理方法和纱线质量控制策略。结果表明:论文所提方法对解决环锭纺纱生产中的具体问题有良好的效果。