随着以全球化、动态化和用户驱动为显著特征的市场竞争的加剧，制造系统的运行环境也越来越充满了不确定性，经常伴有持续变化而又不可预知的任务和事件，如何快速有效地应对制造环境中出现的各种不确定性因素是现代制造系统必须考虑的一个关键问题，寻求具有自适应和自组织特征的智能制造系统也一直是一个亟待解决的难题。本项目在此背景下，借鉴生物有机系统的自适应与自组织规律，首次提出了有机制造系统的概念，并对有机制造系统的理论与技术进行深入的探讨，主要研究工作如下：.1.在对人体神经-内分泌-免疫系统的调控原理及信息处理机制分析的基础上，建立了有机制造系统的协调控制模型；.2.基于内分泌激素调节机制，研究了智能化车间调度的改进型遗传优化算法和自适应粒子群算法，仿真结果表明所提方法可以提高调度质量和稳定性；.3.借鉴生物体神经-内分泌调节机制，提出了有机制造系统车间动态调度方法。结果表明该方法在扰动环境下可以很好的完成动态调度并提高制造系统性能；.4.基于激素反应扩散的隐式协调原理，提出了有机制造系统的任务-资源隐式协调方法，该协调方法减少了有机制造系统协调控制过程的通讯量，提高了系统的动态适应性；.5.将神经内分泌系统的分布式协调机制运用到多AGV系统的自组织运作研究中，设计了运输任务分配和多AGV自适应优化调度机制，该机制很好的解决了多AGV放碰撞及防死锁问题；.6.根据神经内分泌反馈调节机制建立了制造系统在制品库存与积压任务自适应控制模型，实验结果表明所提模型的控制效果优于常用的PID控制器，并具有强鲁棒性。.7.在分析制造系统扰动的基础上，将生物免疫机制应用到有机制造系统的监控过程中，提出了相应的免疫监控模型及其运行机制，设计了免疫识别、免疫状态评估、免疫应答等功能模块，并给出了应用示例。.8.根据有机制造系统的体系构架，搭建了有机制造系统软硬件仿真运行平台，并对该平台所需要的相关技术进行了研究，相关模型和算法在航空制造车间得到了应用验证。.课题组借鉴生物系统的优良调控机制对有机制造系统的组织体系、协调方法、控制技术等方面进行了深入研究，提高现代制造系统应对动态化需求的快速响应能力，以期为“中国制造2025”战略的推进做出应有的贡献，另外，也可将研究成果进行转化，指导制造企业的实际运作，对于改善和提高我国制造业的整体水平具有非常重要的现实指导意义。