摘 要

在当前智能制造环境下，智能制造资源的共享和合理配置是实现协同制造的基础。工业机器人作为一种当前制造业广泛应用的智能资源，如何有效地识别资源能力，让计算机能够准确理解资源信息是实现资源共享和配置的基础。本文利用本体技术构建了工业机器人能力的本体模型。通过对工业机器人关键组件的概念分析，构建工业机器人能力概念模型，利用本体描述语言(Ontology Web Language,OWL)对概念模型进行了明确定义和形式化描述，从而使这些概念能够准确地被计算机理解，实现对工业机器人能力的智能推理。在此基础上，开发了基于Web的工业机器人服务查询原型系统，实现在Java环境下工业机器人服务的智能推理查询。在开发过程中，采用了一种改进的本体存储方案，实验结果表明，改进的本体存储方案能够缩减查询时间，大大提高在Java应用环境下本体推理查询的效率。

本文主要做了以下工作：

（1）构建了工业机器人能力的概念模型。通过对工业机器人分类、结构、组件等概念的研究和分析，构建了包括工业机器人分类、技术参数、组件、能力四个方面的工业机器人能力概念模型。

（2）构建了工业机器人能力的本体模型。利用本体模型中的类描述、属性（对象属性，数值数型）描述、实例对工业机器人能力的相关概念（手臂、末端执行器）进行了明确的定义和语义描述，建立工业机器人能力的语义模型，实现了工业机器人能力的智能推理。

（3）开发了基于Web的工业机器人服务查询原型系统。在Java应用环境下，利用构建的本体模型实现工业机器人服务的智能查询。设计了检索和显示界面，通过Jena接口对本体模型进行读取，实现工业机器人服务实例信息的推理查询和显示。

关键字：智能制造；本体；工业机器人；推理查询

Abstract

The sharing and rational allocation of intelligent manufacturing resources is the basis for achieving collaborative manufacturing under the circumstance of intelligent manufacturing. Ontology, as one of fundamental techniques in Semantic Web, provides machine-readable interpretation of data over the Internet to resource discovery and sharing. Industrial robot is an intelligent resource widely used in manufacturing industry. In current collaborative manufacturing in a global range, the basis of realizing resource sharing and configuration is how to effectively identify the resources and make them accurately understood by computer over the Internet. In this paper, an ontological model of industrial robot capability has been constructed. Having analyzed the concepts of key components of industrial robots, a conceptual model of industrial robot capability is built to organize related concepts. By Ontology Web Language(OWL), these concepts are explicitly defined and formalized for the sake of the machine comprehension and intelligent reasoning. Through these definitions, industrial robot capability can be inferred automatically according to robot’s components. On this basis, a web-based prototype system of service query of industrial robot has been developed to achieve intelligent reasoning and query of industrial robot service in Java application environment. An improved ontology storage schema has been adopted during the process of development. The experimental results show that the new schema can reduce the query time and greatly improve the efficiency of ontology reasoning query in Java developing environment.

The following work has been done in this paper:

1. A conceptual model of industrial robot capability has been constructed. The model of industrial robot classification, technical parameters, components and capabilities is attained by means of researching and analyzing the classification, technical parameters, structure, components and some other concepts of industrial robot.
2. An ontology model of industrial robot capability has been constructed. The concepts of industrial robot capability has been explicitly defined and semantically described by using the description of class, property(object property and data property) and individual in ontology model. A semantical model of industrial robot capability has been constructed and the intelligent reasoning query has been realized.
3. A web-based prototype system of service query of industrial robot has been developed. The reasoning query toward industrial robot service based on built ontology model has been implemented in Java application environment. A retrieval and display interface has been designed. Through Jena interface, the developed ontology model can be operated and the instance information of industrial robot service can be queried and displayed.

Keywords: Intelligent manufacturing, Ontology modeling, Industrial Robot, Reasoning Query

目 录

摘 要 I

Abstract II

目 录 1

1.1 研究的目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 内容安排 2

2 本体理论 4

2.1 本体 4

2.2 本体描述语言 4

2.3本体推理 5

2.3.1本体推理技术 5

2.3.2本体推理机的基本功能 5

2.4 本体建模流程 6

3 工业机器人能力本体建模 7

3.1 工业机器人介绍 7

3.1.1 工业机器人组成 7

3.1.2 工业机器人主要技术参数 8

3.2 工业机器人能力概念属性框架 8

3.2.1 关节构型 8

3.2.2 机械构型 9

3.2.3 机械构型具备的能力 11

3.2.4 工业机器人能力概念框架 12

3.3 工业机器人本体模型 12

3.3.1 类的描述 12

3.3.2 对象属性描述 15

3.3.3 数值属性描述 16

3.3.4 添加等价类 16

3.3.5 工业机器人实例描述 17

3.4 推理的实现 17

3.4.1 类的推理 17

3.4.2 实例的推理 18

4 基于本体模型的工业机器人查询系统 19

4.1 系统框架及开发环境 19

4.1.1 系统框架 19

4.1.2 开发环境及相关技术 19

4.2 系统功能模块及界面 20

4.2.1 本体查询模块 20

4.2.2 本体存储模块 21

4.2.3 本体推理模块 21

4.2.4 本体推理查询优化 22

4.2.5系统界面 22

5结论及展望 24

5.1 论文工作总结 24

5.2 研究工作展望 24

参考文献 25

附录 27

致 谢 28

1绪论

研究的目的及意义

当前，新一代信息技术的蓬勃发展，加速了与传统制造业的深度融合，正引发着深远的产业变革，并形成新的生产方式，世界各国都在加大科技创新投入力度，推动云计算、大数据、移动互联网等领域取得新的突破。“中国制造2025”战略应运而生，目的在于将智能制造作为未来制造业的主攻方向，着力发展智能产品和装备，努力推进生产过程智能化，全面提高企业的智能化水平。促进云计算、大数据、工业互联网在企业全产业链的综合集成应用；推进制造过程智能化，加快人机智能交互、工业机器人等技术和设备在生产中的应用。

而工业机器人作为“中国制造2025”战略划定的十大重点领域之一，广泛应用于各大行业之中，并且也将深刻影响着传统制造业的未来，当今信息技术突飞猛进，工业机器人与物联网、云计算、大数据、人工智能技术密切相关，在智能制造领域扮演着越来越重要的角色，也将给未来的产业形态和人类工作方式带来前所未有的巨大影响。

因此，研究传统工业机器人技术与新一代信息技术的结合对于实现制造业的智能化进程具有十分重要的意义。在智能制造过程中，对于制造资源的需求体现在将底层资源能够在互联网中集成起来，使得计算机能够准确理解底层资源信息，从而采用更高效的方式对底层资源进行管理，对整个系统进行合理调度，促进人机交互性能与系统运行效率。