现代制造系统作为一个复杂系统,存在订单任务的变化、机器故障、原材料变动等各种内外界环境的刺激和干扰,同时制造系统自身也处在不断的变化之中。如何构建具有自适应能力的智能制造系统,能够快速感知系统内扰动源,消除不确定因素影响,使系统恢复健康状态,提高系统的动态响应能力是制造系统重要研究课题。本文借鉴生物特征及其免疫工作机理,针对制造系统中扰动智能感知、复杂环境动态调度问题,结合多Agent系统理论,将生物免疫系统的自组织、自学习和自适应特征引入制造系统中,构建了具有递归控制结构的智能制造系统调控模型,进一步提高制造系统自适应能力。本文的主要研究内容如下:（1）基于免疫机制的多智能体制造系统自适应调控模型构建。首先,通过制造系统与生物免疫系统进行对比,分析了制造系统与免疫系统的组织架构之间的相似性,制造系统可以借鉴生物系统的相关免疫算法进行控制。其次,借鉴生物免疫系统的特征和相关机理,结合智能制造单元的结构特点,构建了基于免疫机制的多智能体制造系统自适应调控模型,该模型由感知器、控制器和执行器组成。最后,设计了多智能体制造系统体系框架结构和自适应免疫调控网络,并介绍了多智能体制造系统免疫调控运行过程。（2）基于灰色关联的多智能体制造系统健康状态免疫评估研究。首先通过感知器对多智能体制造系统在运行过程中遇到的扰动和状态进行感知,对数据进行免疫增强处理;其次采用层次分析法构建了具有递阶层次多智能体制造系统的健康评估模型,可以评判制造系统健康状态及其变化趋势。最后,通过实例验证该免疫评估方法的准确性。（3）基于分布式智能体的制造系统多层免疫应答机制研究。针对制造系统扰动感知困难的问题,本文借鉴生物免疫系统中的免疫应答机制,引入阴性选择算法,建立了面向制造系统车间层扰动问题的抗体训练系统,形成了基于多智能体的制造系统多层免疫应答机制。同时,考虑到样本采集不完整及时效性,建立适应性免疫调控层,实现抗体的自适应调控,消除扰动影响从而维持系统高效、稳定地运行。并以离散型机械加工车间为研究对象,实验验证了该方法有效性。（4）基于强化学习的人工免疫自适应调度方法研究。针对传统生产调度方法动态响应能力差、缺乏智能性等缺点,本文参考生物体免疫系统,设计免疫调度智能体,结合自学习理论,通过训练机制,形成面向制造系统的免疫调度模型,调度知识以参数形式存储,参数具有可修改性,可以进一步学习、优化。同时设计了相应的扰动处理机制,并通过算法分析和实例仿真验证了所提出的调度模型和调度算法的可行性,在扰动处理方面具有优秀的表现。（5）基于免疫机制的多智能体制造系统实验验证平台构建。为了验证本文所提出的基于免疫机制的多智能体制造系统适应调控方法的适用性,首先,分析了各智能单元间的通信协议,设计和搭建了一个基于免疫机制的多智能体制造系统硬件平台。其次,开发了软件程序,并设计了平台的主要功能模块。最后,通过对比实验和数据分析,验证了基于免疫机制的多智能体制造系统自适应调控方法的可行性和有效性。