产品制造过程中的节能潜力很大,在大力加强技术节能、依靠技术进步降低单位产品能耗的同时,还需要对能源消耗进行精细管理,以保证节能效果发挥到最大程度。目前,离散制造业的能源管理方式还很不完善,需要由经验管理向现代化管理转变。通过建立产品制造过程的能源消耗模型,可以理清能耗的来源及组成,在此基础上减少或消除不必要的能源消耗;还可以指导能耗数据与加工过程相对应,从而为基于知识的能耗预测打下基础;在能耗模型指导下开发能源管理系统,可以使能源管理工作更具有科学性、合理性和实用性。另一方面,对于难以用数学方法精确估算产品制造过程中能耗值的问题,随着人工智能及计算机技术的发展,用基于知识的方法来解决成为可能。能耗估算结果是能源管理的基础,同时可以为工艺方案评价及调度等决策活动提供支持,也是绿色制造等研究中能源消耗研究的基础,因此,本文进行了产品制造过程能耗模型及基于知识的能耗预测的研究。全文的研究内容主要包括以下几个部分:建立了产品制造过程的能耗模型。通过对制造过程中几个概念的分析,明确本文面向能耗的研究体系。接着分析了产品制造过程中的能源消耗,并建立了产品制造过程中能耗的数据模型,包括提出能耗模型要解决的问题;对能源消耗方面的一些术语进行定义;对术语及能耗控制的规则进行形式化等内容。其中术语定义包括机械加工工艺过程中工序能耗的各个定义,零件机械加工过程中的能耗及产品制造过程中的能耗等的定义。分析了产品制造过程能耗模型的作用,它可以为能耗的精细管理提供支持。提出了产品制造过程能耗知识的语义模型及其表示方法。能耗信息采集后,与工艺实例及切削参数等结合后形成为能耗知识,通过明确与能源消耗有关的各种概念及其关系,建立了产品制造过程和机械加工过程能耗知识的语义模型。通过对几种承载语义模型的语义表示语言的比较之后,以OWL语言为基础来表示与能耗相关的概念实体集、概念实体属性集及关联集。对能耗相关概念体系中的公理和约束,以制造对象为例,进行了一阶逻辑表示的研究。接着提出了机械加工工艺过程中能耗相关信息的层次结构。提出了基于实例推理的工艺过程能耗预测方法。首先建立了基于CBR的零件机械加工工艺过程能耗预测的过程模型。接着针对能耗预测的特点,提出了基于所属产品的检索、面向零件的检索和基于机床设备的匹配检索三个主要步骤的实例检索过程,并采用应用事务特性表技术的利用相似零件加工能耗结果的估算方法。以汽轮机转子加工为例,验证了上述方法的可行性及有效性。提出了工序层次上基于神经网络的能耗预测方法。首先,通过对单位体积金属去除量的能耗公式的分析,知道能源消耗与很多具体条件相关,很难精确计算出,而且机床和刀具等一经确定,切削用量的选择就成为影响能源消耗的关键。在分析了BP神经网络的本质后,建立了能耗预测的神经网络模型,说明了输入变量及输出变量的选取及其归一化处理,并进行了隐含层节点数和传递函数的选取。以各切削用量组合及其对应能源消耗的历史数据作为神经网络训练的样本集,建立切削用量组合方案输入和能源消耗输出间的非线性关系,从而对新的切削用量参数组合进行能耗值的预测。以导叶片的粗铣加工为例,验证了该能耗预测方法的有效性。在能耗模型和能耗知识语义模型的指导下进行了离散制造业能耗管理原型系统的开发。在分析了离散制造企业在能源管理方面的特点后,根据功能的独立化、模块化的设计思想,提出了包括数据采集层、数据管理层、用户服务层三个层次的系统总体层次结构。指明了软件系统的工作流程,并从产品能耗管理、设备能耗管理、能耗信息管理、能源消耗的预测和系统管理五个方面进行系统的实现。该系统有利于理清能源消耗的脉络,找出降低能源消耗的方向,并促进能耗数据的积累。最后,对本文提出的理论方法在某企业的应用进行了分析。