| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 智能机床（智能加工机器）与智能制造的研究与发展 | 第13-14页 |
| 1.3.2 协同理论与群体决策及协同感知方法的国内外研究发展 | 第14-15页 |
| 1.3.3 多Agent系统理论及其在制造中应用的国内外研究与发展 | 第15-16页 |
| 1.3.4 群体智能及昆虫共识主动性（Stigmergy）协作机制相关理论方法的研究与应用 | 第16-17页 |
| 1.3.5 人工神经网络理论方法及其在制造中的应用研究与发展 | 第17页 |
| 1.4 拟解决主要问题 | 第17-18页 |
| 1.5 主要研究内容及目标 | 第18页 |
| 1.6 主要特色及创新 | 第18页 |
| 1.7 论文结构 | 第18-21页 |
| 第2章 多智能制造主体及其协同感知问题建模 | 第21-32页 |
| 2.1 概述 | 第21页 |
| 2.2 加工制造复杂性分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 基于产品全生命周期的加工制造过程及环境复杂性分析 | 第21页 |
| 2.2.2 加工制造复杂性对产品质量的影响 | 第21-22页 |
| 2.2.3 复杂制造环境下传统加工机器与制造系统的局限性 | 第22页 |
| 2.2.4 制造复杂性对加工机器及制造系统的智能化要求 | 第22-23页 |
| 2.3 面向复杂制造环境的智能制造主体建模 | 第23-29页 |
| 2.3.1 智能制造主体的定义与特点及形式化描述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 智能制造主体模型 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于信息物理系统（CPS）方法的Agent建模 | 第25-26页 |
| 2.3.4 基于CPS-Agent的智能制造主体模型 | 第26-27页 |
| 2.3.5 基于多CPS-Agent的智能制造系统模型 | 第27-28页 |
| 2.3.6 基于多CPS-Agent的智能制造主体行为及交互机制 | 第28-29页 |
| 2.4 智能制造环境下多制造主体的协同感知问题描述与模型 | 第29-31页 |
| 2.4.1 制造复杂性对智能制造主体自主能力及其协作能力的要求 | 第29页 |
| 2.4.2 协同感知对智能制造主体相互间交互能力与智能化的作用 | 第29-30页 |
| 2.4.3 多主体多物理域信息融合对协同感知的作用分析 | 第30页 |
| 2.4.4 多智能制造主体协同感知求解过程及方法描述与建模 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于蚁群Stigmergy的多智能制造主体协同感知机制研究 | 第32-43页 |
| 3.1 概述 | 第32页 |
| 3.2 集中式系统中群体协商决策机制及协同感知机制 | 第32-34页 |
| 3.3 分布式系统中群体协商决策机制及协同感知机制 | 第34-36页 |
| 3.4 基于蚁群Stigmergy的多智能制造主体协同感知机制 | 第36-42页 |
| 3.4.1 蚁群群体智能及其机理分析 | 第36-38页 |
| 3.4.2 蚁群共识主动性（Stigmergy）及其发生与作用机制研究 | 第38-39页 |
| 3.4.3 蚁群Stigmergy协作机制对多智能制造主体协同感知的启示 | 第39-40页 |
| 3.4.4 基于Stigmergy的多制造主体协同感知机制 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于多CPS-Agent和Storm-Hadoop的多智能制造主体协同感知框架研究 | 第43-53页 |
| 4.1 概述 | 第43页 |
| 4.2 基于Storm的分布式集群系统及框架 | 第43-46页 |
| 4.2.1 关于Storm | 第43-46页 |
| 4.2.2 Storm在基于多CPS-Agent的智能制造系统中应用范式 | 第46页 |
| 4.3 Hadoop在分布式集群系统中的应用 | 第46-47页 |
| 4.4 Storm-Hadoop分布式集群集成框架 | 第47-49页 |
| 4.4.1 框架结构 | 第47-48页 |
| 4.4.2 计算模式及运作机制 | 第48-49页 |
| 4.4.3 在基于多CPS-Agent的智能制造系统中应用范式 | 第49页 |
| 4.5 多智能制造主体协同感知框架 | 第49-52页 |
| 4.5.1 框架结构 | 第49-50页 |
| 4.5.2 通信机制及数据共享与存储机制与集成方法 | 第50-51页 |
| 4.5.3 应用模式及过程 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于人工神经网络的智能制造主体多物理域信息融合方法研究 | 第53-72页 |
| 5.1 概述 | 第53页 |
| 5.2 多物理域信息融合问题的分析与描述 | 第53-56页 |
| 5.2.1 多物理场系统形式化描述及其耦合关系分析 | 第53-54页 |
| 5.2.2 常用多物理域信息融合处理方法及其比较分析 | 第54-56页 |
| 5.3 智能制造主体系统多物理域信息融合问题的分析与描述 | 第56-60页 |
| 5.3.1 协同感知对智能制造主体多物理信息融合的要求 | 第56-57页 |
| 5.3.2 智能制造主体多物理场及其形式化描述 | 第57-58页 |
| 5.3.3 智能制造主体多物理域信息及其耦合关系分析 | 第58页 |
| 5.3.4 智能制造主体多物理域信息模型 | 第58-60页 |
| 5.4 智能制造主体多物理域信息的获取与处理方法 | 第60-62页 |
| 5.4.1 多物理域信息获取传输与存取 | 第60-61页 |
| 5.4.2 多物理域信息处理与分析 | 第61-62页 |
| 5.5 基于人工神经网络的多物理域信息融合方法 | 第62-71页 |
| 5.5.1 基本原理与思路 | 第62页 |
| 5.5.2 算法过程与设计 | 第62-64页 |
| 5.5.3 人工神经网络模型 | 第64-65页 |
| 5.5.4 基于反向传播的学习算法 | 第65-67页 |
| 5.5.5 学习样本与训练 | 第67-69页 |
| 5.5.6 面向智能制造主体自身感知的多物理域信息融合仿真研究 | 第69-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 基于Stigmergy和ANN的多智能制造主体协同感知方法 | 第72-86页 |
| 6.1 概述 | 第72页 |
| 6.2 基本原理与思路 | 第72-73页 |
| 6.3 算法设计及过程 | 第73-75页 |
| 6.4 基于CPS-Agent和Storm-Hadoop的智能制造主体多物理域信息的获取与处理 | 第75-76页 |
| 6.5 基于ANN的智能制造主体多物理域信息融合 | 第76页 |
| 6.6 基于Stigmergy协作机制的多智能制造主体协同感知任务分解 | 第76-83页 |
| 6.7 仿真研究及结果分析 | 第83-85页 |
| 6.8 本章小结 | 第85-86页 |
| 第7章 基于CPS-Agent和Storm-Hadoop的多智能制造主体模拟实验系统研发与实验研究 | 第86-106页 |
| 7.1 概述 | 第86页 |
| 7.2 实验系统设计方案 | 第86-93页 |
| 7.2.1 系统目标及总体功能 | 第86页 |
| 7.2.2 系统概念设计 | 第86-87页 |
| 7.2.3 详细功能及性能 | 第87-88页 |
| 7.2.4 系统组成与体系结构 | 第88-89页 |
| 7.2.5 信息网络结构与计算模式 | 第89页 |
| 7.2.6 硬件结构 | 第89-91页 |
| 7.2.7 软件架构 | 第91页 |
| 7.2.8 系统运行流程 | 第91-92页 |
| 7.2.9 系统数据管理 | 第92-93页 |
| 7.3 模拟实验系统研发实现及测试 | 第93-100页 |
| 7.3.1 开发方法及技术路线 | 第93-94页 |
| 7.3.2 软硬件选型及校核计算 | 第94-95页 |
| 7.3.3 主控子系统界面 | 第95-96页 |
| 7.3.4 基于多传感器的多物理域信息获取及存取子系统 | 第96-97页 |
| 7.3.5 基于ANN的多物理域信息融合处理子系统 | 第97页 |
| 7.3.6 面向多智能制造主体系统的Storm-Hadoop信息集群子系统 | 第97-98页 |
| 7.3.7 协同感知子系统 | 第98-100页 |
| 7.4 模拟实验研究及结果分析 | 第100-105页 |
| 7.4.1 实验方案 | 第100页 |
| 7.4.3 基于CPS-Agent的智能制造主体多物理域信息获取实验结果分析 | 第100-101页 |
| 7.4.4 基于多CPS-Agent和Storm-Hadoop的多智能制造主体系统多物理域信息获取与共享实验结果分析 | 第101-103页 |
| 7.4.5 基于ANN的多智能制造主体多物理域信息融合结果分析 | 第103页 |
| 7.4.6 基于Stigmergy协作机制的多智能制造主体协同任务分解实验结果分析 | 第103-105页 |
| 7.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 第8章 总结与展望 | 第106-108页 |
| 8.1 全文总结 | 第106页 |
| 8.2 展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第114页 |
