随着网络和信息技术的迅猛发展,智能化、网络化和绿色化已渐渐成为制造业发展的重要方向,数字化车间也逐渐从数字化向智能化转变,为智能制造做准备,因此数字化车间智能化技术也备受关注。本文以面向智能制造的数字化车间为研究对象,对其智能化技术进行了深入研究。论文的主要研究内容如下:(1)提出了面向智能制造的数字化车间智能化技术体系架构。为数字化车间向智能化车间转变提供了新的研究思路与方向。智能技术特征、智能功能特征和智能网络特征共同支撑起了该架构。其中,智能技术特征用来描述数字化车间内现场设备、生产管理和信息知识三个层面的智能化要素和水平,也是三个层面所具有的功能技术和网络技术的智能化界定基础。智能功能特征则给出了数字化车间内生产制造及计划管理等各层面所应具有的智能化功能技术的整体架构与描述。智能网络特征主要描述了数字化车间为实现智能制造所应具备的基本信息模型、网络架构和信息共享机制。(2)针对存在于数字化车间生产制造中数字化控制设备及其与业务管理系统间的数据交换和共享中的问题,基于分层建模的方法和面向服务的集成技术,首次提出了一种面向智能制造数字化车间制造过程的信息互联架构。以数字化车间制造过程信息为对象,定义了基于XML(Extensible Markup Language)语言的工单定义格式(Worksheet Definition Format,简称WDF)和过程消息格式(Process Message Format,简称PMF)。构建WDF信息组织结构,将数字化车间生产制造及计划管理等各层面数据信息按照合理的逻辑组织关系统一描述在WDF文件中,以实现信息的高效传递和共享。基于WDF资源驱动机制可实现生产节拍平稳控制。同时,通过WDF信息互联模型可解决不同厂商设备异构和平台差异性问题,做到真正意义上的开放式互联共享机制。(3)创新性的设计了一种基于复杂工艺路径规划模型的智能调度方法。目前数字化车间为实现柔性化作业管理而采用的智能调度技术,往往都是在依据人工经验确定的固定的工艺路径及工序设定的基础上进行的,会导致车间内现场设备没有被充分利用,生产效率有再被提高的可能性。因此,基于有向无环图的理论提出了一种针对复杂工艺的工艺路径规划模型,即PR-AOV网和PP-AOE网。PR-AOV网对复杂工艺进行拓扑排序寻找出所有可能的工艺路径,再通过PP-AOE网计算出这些工艺路径的关键路径。将该模型与人工智能算法(如遗传算法)结合,实现柔性作业车间内的准静态智能调度和动态智能调度。此方法为实际生产中具有复杂工艺的智能调度提供了全新的思路和方法。(4)首次提出了通过主轴电流杂波成分识别复杂工况铣刀磨损状态的研究思想。目前针对刀具磨损监测的研究方法众多,其中主轴电流监测方法由于不影响到机床的正常加工而被广泛采用,但目前方法很难适用于复杂工况下的刀具磨损监测,限制了其在实际工业环境中的应用。针对主轴电流受切削工艺参数影响无法适应复杂工况条件下刀具磨损监测的问题,本论文开创性的提出了一种基于主轴电流杂波和深度卷积神经网络的复杂工况下刀具磨损监测方法。通过剔除电流信号中反映切削参数变化的相关信息,保留与刀具磨损状态相关性强的杂波成分,并基于深度卷积神经网络设计一种Le Net-WSRMC网络,自适应地挖掘主轴电流杂波中蕴含的刀具磨损状态特征,并通过实验验证了该方法的有效性。(5)基于上述理论和方法研究,围绕面向智能制造的数字化车间信息互联架构及其智能功能搭建了仿真验证平台,基于客户机/服务器(C/S)模式完成两种数字化车间网络架构中MES层和SCADA监控层应用程序的开发,构建了数字化制造车间MES层、SCADA层和设备层三层网络架构。并在该信息互联架构软件环境下对本文提出的信息交互机制、WDF模型、PMF模型,WDF信息组织架构及基于复杂工艺路径规划模型的智能调度方法进行仿真验证。最后,将本文提出的面向智能制造的数字化车间信息互联模型及信息共享机制在北京北一机床有限公司数字化制造车间进行了应用验证通过仿真平台与现场验证,证明了本文的研究成果的可行性、适用性及有效性。