互联网、物联网、云计算、大数据等技术在制造业的渗透,推动了制造业信息化的发展,形成了制造业的新技术。其中,电子技术、信息技术、计算智能、物联网与先进制造技术的融合,形成了制造物联技术,增强了制造智能化能力,形成了新型制造服务模式。制造物联通过感知、处理及利用制造数据,提供生产过程智能管控的决策支持,以促进生产过程精确控制的实现。面对“互联网+”环境下先进制造服务模式的需求,制造与服务过程中信息综合感知及智能处理等难题亟待解决。本文在分析制造物联及复杂事件处理等领域相关研究进展的基础上,研讨了生产过程制造物联关键事件主动感知与处理架构及方法,并建立了所提技术方法应用实现的相关制造过程物联管控系统。论文的具体研究工作如下:首先,在制造物联事件感知的基础理论方面,主要进行制造物联内涵及其技术特征分析,构建了面向车间生产的制造物联技术架构;研究了制造物联感知数据的来源及其特性,并分析了制造数据采集及异构系统数据集成方式,建立了制造数据管理体系模型。其次,针对制造物联事件主动感知方面,结合制造物联网特点、制造物联事件主动感知模型以及物联感知系统设计,建立基于物联网技术的事件主动感知技术架构,并设计了基于“传感网+嵌入式+Web Service”的生产过程事件感知方法,以提供精确生产和智能决策需要的重要支撑。基于智能制造模式构建了制造大数据的应用规划,并结合制造数据感知处理及应用实例,说明所提理论框架的可行性与有效性。然后,针对制造过程事件的结构化统一表达需求,采用EXPRESS语言建立了制造物联车间事件模型,并制定了EXPRESS转换为XML模式制造数据的映射规则。面向制造过程事件组织和关联方面的统一语义描述,通过生产过程事件类型及关联关系分析,建立了复杂事件结构模型;结合复杂事件操作符和可扩展标记语言语法语义,建立了基于XML的制造过程事件描述语言(XEDL),并依据生产过程事件描述实例,说明XEDL语言在事件模型描述方面的优势。基于XEDL的复杂事件表达方法,有利于解决制造过程事件关联的推理求解和统一组织问题。最后,在制造过程事件处理方面,针对制造物联系统的分布式特点,提出了基于“EDA+SOA”的复杂事件处理架构,并进行复杂事件处理模块和规则引擎的阐析。针对复杂事件模式匹配方面,建立了基于CEP的匹配式事件关联方案,运用Apriori算法对制造过程事务集进行关联规则挖掘并生成关联模板;以事件处理引擎工作原理为基础,结合关键事件和事件匹配模板的特点,提出基于有向图的启发式Esper算法,实现了基于关联模板的生产过程关键事件实时处理。应用实现方面,基于Windows7操作系统和.NET 4.0架构,借助Microsoft Visual Studio 2010和My Eclipse开发平台,以C#和Java作为开发语言,以Microsoft SQL Server2008 R2作为数据库,研发面向离散型生产过程的制造物联管控平台,以实现制造物联事件感知与处理技术研究成果的应用。基于制造物联管控平台的业务逻辑和体系结构,结合制造物联智能感知以及信息技术,建立了一套面向油辣椒生产的物联管控系统,实现了生产过程关键监控环节信息的感知及查询、事件关联分析等。综上所述,论文对制造物联关键事件主动感知与处理涉及的关键技术问题进行了探讨,通过理论研究及应用实现结果,验证了所提技术方法的可行性。生产过程制造物联关键事件主动感知的理论方法与处理技术的研究成果,将为制造业生产过程智能管控和决策优化提供理论支撑。