制造装备能力是制造装备在产品的加工过程中体现出来的制造能力。制造领域专家将制造能力描述为在某一具体活动过程中产生,体现了一种对制造资源配置和整合的能力,反映了制造企业或制造实体完成某一任务及预期目标的水平。从制造资源的粒度上,制造能力可以划分为资源单元级、车间级、工厂级和企业级。资源单元级的制造能力主要反映单个制造资源所表现出来的能力。制造装备是执行生产加工的主体资源,制造装备能力是制造能力在资源单元级上的主要体现。制造装备能力除了制造装备自身的固有功能属性,还包含在执行制造活动过程中涉及的各类软资源信息,例如车间的加工策略、操作技能、状态、约束等等。本文依托国家自然科学基金项目,进行了制造装备能力的知识建模研究,为云制造模式下大规模协同制造提供支持。主要以当前制造企业应用最为广泛的两类制造装备(数控机床和工业机器人)为对象,研究制造装备能力的知识建模方法。针对数控机床的制造能力建模,结合现有的相对比较成熟的工业数据标准模型,提出了基于模式映射的知识建模方法自动构建数控机床能力的知识模型。对于工业机器人的制造能力建模,研究了基于动态描述逻辑的知识建模方法,给出了工业机器人动作的明确定义,提出了一种基于动作区间状态的能耗描述方法。对于知识模型的更新维护,提出了一种基于多层并行关联挖掘的知识模型自学习进化方法,在领域文档中自动挖掘潜在的关联知识。本文的主要研究内容包括如下几个方面:(1)研究制造装备能力的知识模型构架。从云制造模式下制造装备能力的动态共享和智能分配的应用需求入手,确定制造装备能力的知识范畴,收集和分析制造装备能力涉及的概念以及概念之间的关系,结合知识建模的理论和方法,构建制造装备能力的知识模型结构。(2)以数控机床制造能力为对象,研究基于模式映射的制造装备能力的知识建模方法。通过研究基于EXPRESS-OWL的模式映射规则,根据制造装备能力的知识范畴,结合通用标准数据模型STEP-NC、车间状态信息以及领域专家知识,自动地构建数控机床能力的本体知识模型。针对EXPRESS-OWL模式映射中存在局限,根据领域知识,利用本体语言对模型中的术语进行明确补充说明。研究基于SWRL的语义规则用来描述在映射过程中遗漏的领域知识。基于此,研究制造装备与零件加工任务之间的关联规则,利用规则推理对制造装备能力进行动态描述。最后,利用数控机床实例和推理对构建的知识模型的一致性和可满足性进行验证,同时,通过与其它具有相似应用背景的机床能力模型的比较来分析说明模型的性能。(3)以工业机器人制造能力为对象,研究基于动态描述逻辑的制造装备能力知识建模方法。根据制造装备能力知识范畴,进一步收集工业机器人能力概念以及概念间关系,构建工业机器人制造能力的知识模型结构。研究动态描述逻辑语言,对工业机器人的简单和复杂动作进行明确的定义。为了描述动作执行过程中的能耗,提出一种基于动作区间状态的语义描述方法,对工业机器人能耗进行分段标识,定义计算规则提供能耗的推理计算。在此基础上,研究工业机器人能力的判定规则。最后通过工业机器人实例和测量的能耗描述以及任务信息对构建的知识模型的一致性和能力判定规则进行推理验证,同时,结合现有的机器人能力模型来比较和分析构建的工业机器人能力模型的性能。(4)针对制造装备能力知识模型的更新进化,研究基于多层并行关联挖掘的本体知识模型自学习方法,从半结构化的领域文档中自动挖掘关联知识。其中,针对领域文档的数据提取,研究知识模型的结构特性,提出一种基于语义权重的知识模型重要节点提取方法,用于提取领域文档中的重要概念节点的数据,构建挖掘数据集。在基础上,研究知识关联挖掘方法,提出基于多层并行关联挖掘的本体自学习进化方法,结合Map/Reduce和Apriori关联算法,自动挖掘数据集中潜在的知识关联用于补充本体知识库。其中,为了提高挖掘性能,利用已有的知识模型层次结构对数据集进行预处理。最后通过方法的执行和性能比较,对挖掘时间和挖掘结果进行分析说明。(5)基于构建的制造装备能力知识模型,开发制造装备能力知识库管理系统,提供基于Web的可共享、可协同开发的制造装备能力知识库。该系统功能主要包括知识模型的图谱可视化和知识维护、以及制造装备能力的知识检索和知识匹配。然后,在云制造装备服务平台上进行知识库系统的集成应用,为平台上制造装备的任务匹配提供知识服务。