当今,回归制造业已经成为世界各大国的未来重要战略之一,例如,德国的“工业4.0”计划和美国的“工业互联网”计划。在我国,政府提出了“中国制造2025”的战略纲要,该纲要指定了一个由22项指标构成的制造业评价体系,其中,人均制造业增加值,全员劳动生产率和销售利润率等三项指标占有较高的权重,体现了提高制造业生产效率在纲要中的重要性。为了提高制造业的生产效率,缩短停机时间,研究者提出一种称为可重配置制造系统(Reconfigurable Manufacturing System,RMS)的设备范式。智能卡个人化(smart card personalization)系统就是一种满足RMS范式的自动化系统。鉴于客户需求和设备特性等原因,智能卡个人化制造业界对控制系统及其研发流程提出若干新的要求。虽然在自动化系统控制领域,尤其在研究RMS控制的文献中已有不少成果,但是它们仍不能完全满足智能卡个人化制造所提出的需求。既有的成果主要存在以下问题:1、不支持批量个性化生产(mass individualization):设备中待生产的智能卡可能各自经历不同的生产流程和传输路径,控制系统必须适配这种批量个性化生产。然而,现有的RMS控制器并不支持多物料多处理流程的生产控制场景。2、仅支持数据流层面的集成:机电系统(mechatronic system)的开发与维护均基于对模块物理行为的集成,控制系统必须适配这一特征。然而,现有的设备描述方法,仅通过模块控制器之间的数据流的交互,而非模块中的实体物理活动来描述模块的行为,其行为描述的可用性不足。3、少有支持遗留设备:控制系统必须能够对访问方式有限且受限的模块实现控制的集成,但在已有的成果中,其框架底部的工业现场级别(field-level)控制实现大多绑定于单一的技术平台,缺乏足够的兼容性用于集成遗留设备。4、可靠性适用范围无法覆盖:鉴于设备行为由控制系统自动生成,该行为必须可被证明其可靠性,并给出可靠性的适用范围。虽然已有不少可靠性可证明的生成方法,然而,由于领域相关,其可靠性适用范围无法覆盖离散型制造系统的范围。5、方法易用性不足:面对复杂的控制,系统被要求根据机电工程师的需求描述,自动推理控制策略,避免设计策略与编写软件等易错且费时的手工操作,提高研发效率。然而,大部分需求描述与推理方法多属于计算机科学领域的方法,不利于机电工程师采纳使用。考虑到上述存在的问题,本文提出一种基于实体物理行为规划的RMS控制框架,该框架由控制器体系结构,模块行为描述,自动推理方法三部分组成。1,提出一种支持批量个性化生产且兼容遗留设备的RMS的控制器体系结构。受“请求-响应”这一软件设计模式(pattern)的启发,以“物料驱动设备”为原则,设计物料通过向控制器发送请求并等待执行响应的方式,实现对设备的控制。该模式适用于多物料多处理流程的场景。在控制实现方面,通过模块的可执行指令与设备实体物理行为的映射机制,增强了体系结构在不同的现场级别控制平台之间的可移植性。2,提出一种基于实体物理行为的设备模块描述方法。与仿真系统不同,该方法是对物理世界的一种简化的描述。基于该方法,给出了系统行为的安全性约束(物料安全处理条件)和物料处理请求的定义。该方法解决了机电工程师与软件工程师因缺乏合适的描述语言,双方无法使用共同语言准确描述模块行为说明(specification),而难以协同进行系统开发的问题。基于设备实体物理行为的描述,有效地抓住系统行为的本质,实现了相关领域知识描述的统一,为控制推理自动化提供了基础。3,给出一种基于自动规划(automated planning)和指令映射的控制策略推理方法。该方法将策略推理问题转换为自动规划问题,并给出了相应的自动规划问题定义。基于该规划问题与现成的规划器,实现了可支持表达实体并发活动的串行解规划方法。同时,给出了可满足性证明,证明规划问题的任意解均满足物料处理安全条件。在指令映射方面,提出了一种模块可执行指令语义描述,和将实体行为映射为指令序列的算法。结合自动规划与映射算法,该推理方法既能减少手工操作,又可保证系统行为的正确性与安全性。4,给出一个大型智能卡个人化制造设备的控制应用示例。依据流水线的物料时空关系,给出了该示例的推理输入集,并对全部输入进行了控制策略推理的实验,得出相关的实验结果,展示了本文方法在实际工业设备控制上的实用性。综上所述,本文提出的RMS控制框架,能有效满足智能卡个人化制造系统提出的控制需求。本文的主要贡献在于,通过突破各自专业的界限,解决了长期困扰机电工程师与软件工程师协同开发的关键问题,实现了需求描述形式化。在此基础上,进一步引入控制推理自动化,提高系统研发质量,降低由于手工操作带来的研发进度的不确定性,最终达到提高装备业和制造业生产效率的目的。