随着传感技术、控制技术和人工智能的飞速发展,工业机器人被广泛应用于制造产业中,而云计算和工业机器人结合的产物——工业云机器人,具有资源共享、接入便捷、节能高效等特性,弥补了传统工业机器人信息共享能力的不足,能支持广域范围内的信息交互和知识共享。在服务型制造模式下,实现广域范围内的面向车间制造任务的工业机器人服务调度协同优化成为当前众多学者和企业关注的焦点。然而,工业机器人间缺乏有效的信息交互和知识共享,严重制约了服务调度协同优化性能的进一步提升,因此,研究基于知识共享的工业云机器人服务调度协同优化具有重要的现实意义。针对上述问题,本文以工业云机器人为研究对象,重点研究基于知识共享的工业云机器人服务调度协同优化,主要的研究工作如下:(1)研究云环境下的工业机器人知识共享机制。面向车间生产环境,构建云环境下的工业机器人制造系统架构,并提出基于“知识编码-知识交换-知识再利用”的知识共享机制。分析制造任务生产过程信息,利用Web本体语言对工业云机器人生产过程相关的知识进行知识编码,经过上下行知识交换环节后,采用动态描述逻辑进行知识语义信息能力匹配,完成知识的再利用,从而实现云环境下的工业机器人知识共享。(2)研究基于DQN的工业云机器人服务调度协同优化方法。在知识共享机制的基础上,针对面向生产过程的服务调度协同优化场景,构建工业云机器人服务调度协同优化马尔科夫决策过程MDP模型,结合基于QoS和能耗的工业机器人装备服务评估模型,提出基于DQN的工业云机器人服务调度协同优化方法,最后,通过工业云机器人生产线装配案例验证所提方法的有效性。(3)设计并开发基于知识共享的工业云机器人服务平台原型系统,为工业云机器人相关资源以及生产任务相关信息进行统一管理调度提供支持。该系统主要包含制造资源管理模块、知识服务管理模块、生产任务管理模块和生产调度管理模块,通过对工业云机器人相关资源以及生产任务相关信息进行统一管理调度,从而指导实际车间的运行,提升企业的生产效率和经济效益。