随着新一代信息通信技术的不断发展,生产车间逐渐趋于智能化,如何充分利用物联网、人工智能、大数据等先进技术为车间生产提供智能化的调度支持,实现及时交货、提高客户满意度,成为了提升企业竞争力的关键问题。柔性作业车间生产路径灵活,可以有效满足多品种、小批量的生产要求,是一种被广泛运用的车间模式。但是随着产品需求趋于个性化,制造工艺更加多样,实际柔性作业车间调度问题也变得更加复杂,制造企业对柔性作业车间调度问题的解决方法在自主性、智能性、预测性等方面提出了更高的要求。实现制造的物理空间和信息空间的互联互通和智能化操作是实现智能制造关键,也是智能化调度的关键,是提高调度自主性、智能性、预测性的有效途径。然而现有的调度模式难以实现信息空间与物理空间实时交互,信息空间与物理空间的数据缺乏融合。为了解决柔性作业车间动态调度问题中存在的问题,本文结合数字孪生,对柔性作业车间动态调度问题展开了研究,研究主要包括以下部分:(1)提出了数字孪生驱动的智能车间调度新模式。针对现有调度模式缺乏物理信息空间融合的问题,结合数字孪生,提出了一种基于知识的数字孪生驱动的调度新模式。构建了调度新模式的总体框架,并设计了该框架下的调度数据智能化实时采集、多源异构的调度大数据融合与管理、数字孪生驱动的智能调度决策优化三种关键技术。(2)建立了数字孪生驱动的调度相关数据采集与融合模型。针对柔性作业车间动态调度问题,结合大数据技术设计了实时调度相关数据采集模型与离线调度相关数据采集模型。在此基础上,构建了基于XML信息模板的数据清洗模型、数据整合模型、多指标筛选机制、基于扰动属性策略,用于实现调度优化的调度相关数据的数据融合增值。(3)提出了一种基于调度知识模型的数字孪生驱动的调度优化架构。针对柔性作业车间动态调度问题,使用C4.5决策树、改进随机森林以及GAP-RBF神经网络三种数据挖掘算法建立了三种调度规则挖掘模型,在此基础上利用数字孪生概念下的仿真技术,构建多调度知识模型的调度优化架构。(4)对数字孪生驱动的智能车间调度新模式进行了实例验证。设计了一个柔性作业车间作为研究对象与其相应的调度历史方案、调度历史方案数据生成方式,并建立了数字孪生概念下的仿真模型,并利用调度实例,验证了数字孪生驱动的智能车间调度新模式的有效性。本文的研究成果一定程度上丰富了智能制造背景下解决柔性作业车间动态调度问题的调度模式研究以及数字孪生在调度优化领域的服务运用研究。针对柔性作业车间动态调度问题给出了新的解决思路,其中结合了大数据、人工智能、数据挖掘等技术,增强了物理车间与信息空间的深度融合,从而实现自主性、先见性的柔性作业车间智能化动态调度。