随着信息时代的来临,信息通讯技术取得巨大发展。基于物理与信息系统互联的信息物理融合系统概念被提出。信息物理融合系统(Cyber-Physical Systems,CPS)是一种通过把计算、控制和通讯融合在一起的以信息为中心的物理工程系统。利用互联网、传感器等组件,嵌入式设备能把自身抓取到的信息传送到计算端进行数据数据计算处理等功能,并最终反馈到自身甚至别的设备上从而做出对应的操作。从而实现环境监控、自主决策等闭环反馈特性。CPS系统的发展极大地推进了工业化生产的又一次革命。在德国推出的工业4.0战略中便是强调CPS作为核心发展战略计划,并对CPS系统的研发标准、测试平台等设计方面作战略部署。在工业4.0体系中,CPS对整个智慧工厂发挥重要巨大作用。通过搭建整个智慧工厂整体CPS模型,制造商能够进行从下层机器人到上层管理系统的信息流监控和使用。配合大数据处理云平台,工业系统能分析工厂内部情况,从而进行大规模生产调度管理。形成一个完整的智能决策、精准执行的反馈流程。本文具体研究内容包括:介绍信息物理融合系统的基本概念,分析CPS的基本内容。分析大数据使用现状,介绍工业大数据的常用处理云平台Spark。在基于上述部分内容下,结合工业智慧工厂建设需求分析下,本文基于CPS体系架构提出改进一种基于工业云平台大数据驱的机器人智慧工厂CPS体系结构。并按照工业CPS系统分层概念,建立一种基于OPC UA异构数据集成处理规范的工业SOS级CPS系统的分层设计方案。为了实现CPS设计方案,本文利用体系结构分析与设计语言(Architecture Analysis&Design Language,AADL)分别针对底层单元级机器人、系统级机器人车间以及整体机器人智慧工厂SOS级CPS共三种规模进行建模设计,完成构建一个机器人智慧工厂从局部到整体CPS系统的概念方案。在物理系统方面,本文提出一种Simulink与AADL模型结合使用的方法,以移动机器人差速驱动小车作为事例,利用Simulink进行设计仿真建模后,通过分析两种模型的异同与特性,设计一种Simulink模型转换为AADL模型的映射方案,把Simulink模型转换成AADL模型,并通过AADL拓展附件Hybird Annex把小车移动系统运动学等物理系统模型以HA附件进行描述,而与云平台的离散行为交互则用AADL行为附件进行描述,并利用UPPAAL进行行为设计验证,完成整个模型转换工作。最后在经过设计建模后,进行对提出的设计方案进行验证分析操作。利用Osate2对三层CPS系统进行整体性合理性分析,对其进行执行平台绑定和流延迟分析检测,验证方案的实时性与可行性。并且在单元级机器人小车CPS系统方面进行小车的Simulink仿真。通过4种分析验证,证明本文提出的基于工业云平台大数据驱动下的机器人CPS系统设计的有效性。