现代制造系统正向分散化、智能化及集成化方向发展。本学位论文以面向敏捷制造环境的新一代控制系统(NCS)为研究对象，首次较系统、全面地研究了NCS的理论、方法及其关键技术，为NCS的建立和实现奠定了良好的基础。 本文在分析NCS基本需求、构建NCS的网络计算结构、功能结构、软件结构基础上，采用B／S模式、面向对象技术、COM／DCOM、OLE、现场总线技术、JAVA技术、Web技术、软件总线和即插即用技术等，建立了NCS的体系结构和集成机制，提出了NCS的生产过程建模方法。 在给出智能前端的定义及技术特征后，建立了基于智能前端的现场信息处理模型；在引入智能单元概念后，提出了智能前端的功能实现模式；基于模糊图论的相关理沦，研究并建立了智能前端的信息处理模型；建立了基于协同求解机制的多智能前端节点系统MIPS的推理和任务分配模型；基于网络化智能传感器／执行器的设计及接口标准IEEE1451、神经元芯片和Lonwoks技术，设计了智能前端的结构模型和装置原型。 本文采用了基于神经网络技术的智能PID控制策略，设计了一类具有自学习和自调整比例因子功能的神经元网络自适应PID控制器的结构及算法；为解决结构不确定性的复杂多变量系统的控制，基于模糊集及模糊系统、神经网络理论，建立了多变量系统的模糊控制模型及模糊神经网络控制模型；针对扬州水箱厂计算机集成制造系统车间管理与控制系统(YS-CIMS／SFCS)中的实际工程问题，设计和开发了散热器芯子烘焊自动线主烘腔温度模糊控制器，解决了生产中长期存在的老大难问题，提高了产品质量，降低了单产能耗。 基于设备故障诊断的深浅知识模型，采用拓展Petri网模型，建立了设备故障诊断的知识表示和诊断推理策略，实现了故障的自动诊断；基于分布式人工智能的思想，建立了面向制造过程的分布式多Agent监控与诊断系统的结构，构建了多Agent系统的模糊关联模型，提高了系统处理问题的效率、可靠性、容错性、开放性和柔性；提出了基于知识影响图的多Agent集成诊断与决策方法，建立了相应的知识库，采用了以图形变换算法为基础的控制策略，增强了系统的实时处理能力。 提出了流程工业生产过程操作优化策略和应用实施方法，包括生产过程离线优化策略、非线性问题求解策略、在线优化模型及学习策略；结合扬州有机化工厂计算机集成制造系统集散控制系统(YH-CIMS／DCS)的实施，针对锦纶—6浸胶南京理工大学博士学位论文 摘要帘于布生产中己内酚胺聚合反应过程优化控制这一工程实际问题，采用统计建模方法，建立了聚合反应过程的优化模型；为求解所得的优化模型，提出了－种改进的有约束条件下的模拟退火算法，该算法能避免陷于局部最优解，有效地提高了所求解的全局性和可靠性：提出了基于改进的GA算法和SP算法相结合的混合学习算法，建立了基于神经网络的聚合反应过程生产目标在线预测模型，该算法和模型满足了生产中的实时性和实用性要求。