随着全球经济竞争的日趋激烈，企业的生存环境在剧烈的和不可预测的变化着。为适应这种变化，制造企业必须提高其制造系统的适应能力，以变应变。可重构制造系统正是在这一背景下提出的，它能够以较低的成本提高企业对外界环境变化的响应能力，满足顾客对产品个性化的需求。 制造系统的重构可以在设备层和系统层两个层次上进行，其使能技术问题也涉及到两个层次。对于系统层重构，本文研究了制造系统重构过程中设备选择、设备布局、制造系统仿真、系统控制结构四个方面的问题；对于设备层重构，本文研究了设备故障诊断、数控系统的重构两个方面的内容。 根据生产任务选择制造资源是制造系统进行重构的前提，文中建立了根据生产任务选择加工设备的指标体系，将模糊数学理论引入设备选择模型的建立中，通过模糊层次分析法确定了各指标的权重系数，采用模糊积分对备选设备进行综合评估。制造系统设备布局的优劣对重组后的制造系统性能有着重要的影响，考虑到设备布局问题属于NP完全问题，在设备布局问题求解的过程中引入了启发式算法，针对单一启发式算法存在的不足，将遗传算法和禁忌搜索结合起来，使这两种算法相互取长补短，应用于布局问题的求解过程中。为研究系统重组方案的优劣，将计算机仿真技术运用于制造系统的设计中，以QUEST_DELMIA为开发平台建立制造系统仿真模型。针对可重构制造系统的特点，将合弄控制结构引入到可重构制造系统中，在合弄控制结构中，将合弄划分为基本合弄和辅助合弄两类，通过基本合弄对辅助合弄的建议，在不同的情况下采用不同的对待方式，使合弄控制结构综合了递阶控制和分布式控制的优点。为了提高辅助合弄的效率，采用Petri网描述生产调度问题，以Petri网的系列变迁作为调度问题解的表达方式，将模拟退火算法引入调度算法中，并在模拟退火算法中增加了记忆功能，提高了模拟退火算法的效率。由于可重构制造系统需要根据生产任务的变化经常对制造系统重组，从而导致生产设备的移动、增加、减少或更换功能模块，相对于其他制造系统更容易引起设备产生故障。因此，本文讨论了设备故障诊断的方法，分析了模糊聚类、粗糙集理论、灰色系统理论应用于设备故障诊断过程中存