智能制造信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)系统是科技创新和产业变革趋势下的产物,智能制造是制造业未来发展的必然方向。但是,在智能制造CPS系统中还存在一些需要解决的问题:分布式环境中的制造设备的通信数据是否真实可靠,设备是否可信;智能制造过程中所涉及的设备数量众多,通信量巨大,通信数据中心化存储给第三方服务器带来较大的存储压力;同时也存在存储服务器出现故障或遭遇攻击,整个制造系统将会面临停线停产威胁的潜在危险。区块链技术中,数据需要通过所有或大部分节点的共识验证才能记入系统,少部分恶意节点对数据的篡改不能通过共识验证,这可以有效地保证系统中的数据真实可靠;另外,区块链系统中的数据分布存储在系统中的各个节点上的,避免了中心化存储所带来的潜在危险。考虑到区块链技术的特点以及智能制造过程中存在的上述问题,提出将区块链技术与智能制造CPS系统相融合的方法。但目前的共识算法消耗资源较多、去中心化程度不完全;系统存储较多的冗余数据,难以满足智能制造的应用需求。本文针对共识过程资源消耗较大、去中心化程度不完全以及智能制造CPS系统中设备存储空间有限等问题做了相关研究,研究成果如下:(1)针对区块链中现有共识算法对资源消耗较大、去中心化程度不完全的问题,提出了一种基于设备节点有效度的共识算法:以一定的时间窗口作为研究的时间单位对象,对记账节点进行动态选取。实验结果表明,该算法在一定程度上增强了系统的去中心化程度,降低了对设备的资源消耗,更加适应智能制造的应用场景。(2)针对智能制造CPS系统中设备存储能力有限,且单链存储使得系统中每个设备都存储着较大量的冗余数据、数据查询速度较慢的问题,提出将系统中的设备进行分组,每个组中的设备数据存储在一条链上,即形成多链存储结构。实验结果表明,该方法降低了对设备的存储压力,提高了制造设备间的并发能力、制造设备对相关数据的处理速度,以更加高效的方式完成生产任务。(3)介绍了基于区块链的智能制造系统的系统平台,对该平台进行了详细的描述。并在区块链原有的架构基础上集成了本文提出的基于节点有效度的共识算法和基于节点社团聚类的多链策略。