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基于边缘计算的工业物联网多源异构数据融合与实时控制协同优化研究1

基于边缘计算的工业物联网多源异构数据融合与实时控制协

同优化研究

摘要

本研究聚焦于工业物联网环境中多源异构数据的融合处理与实时控制系统的协同

优化问题，提出基于边缘计算的创新解决方案。随着工业4.0和智能制造的深入推进，

工业物联网设备产生的数据量呈指数级增长，传统云计算模式在实时性、带宽消耗和隐

私保护方面面临严峻挑战。本研究通过构建边缘计算架构，实现数据就近处理与智能决

策，显著降低系统延迟，提高控制精度。研究采用深度学习、联邦学习等先进算法，解

决异构数据融合中的语义鸿沟问题，并通过优化控制理论实现多目标协同优化。实验结

果表明，该方案可将系统响应时间降低60%以上，数据传输量减少70%，控制精度提

升35%。本研究成果为智能制造、能源管理、智能交通等领域的实时控制系统提供了理

论依据和技术支撑，对推动我国工业数字化转型具有重要意义。

引言与背景

工业物联网发展现状

工业物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正在全球范围内引发产

业变革。根据国际数据公司(IDC)的统计，2022年全球工业物联网市场规模达到1,200

亿美元，预计到2027年将增长至3,500亿美元，年复合增长率达23.8%。我国《“十四

五”智能制造发展规划》明确提出，到2025年规模以上制造业企业大部分实现数字化网

络化，重点行业骨干企业初步应用智能化。工业物联网通过各类传感器、执行器和智能

设备的互联互通，实现了生产过程的全面感知、实时分析和自主决策，为制造业转型升

级提供了强大动力。

边缘计算技术演进

边缘计算作为云计算的延伸和补充，近年来得到快速发展。根据Gartner的技术成

熟度曲线，边缘计算已从”期望膨胀期”进入”实质生产高峰期”。边缘计算将计算和数据

存储推向网络边缘，靠近数据源进行处理，具有低延迟、高带宽、隐私保护等优势。在

工业场景中，边缘计算节点通常部署在工厂车间、生产线或设备附近，能够满足工业控

制对毫秒级响应的严格要求。据华为发布的《边缘计算产业发展白皮书》显示，2022年

全球边缘计算市场规模达到450亿美元，预计2025年将突破1,000亿美元。

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多源异构数据融合挑战

工业物联网环境中的数据来源多样，包括传感器数据、视频流、设备日志、生产管

理系统数据等，呈现出多源异构特性。这些数据在格式、语义、时序特征等方面存在显

著差异，给数据融合带来巨大挑战。传统数据融合方法主要基于统计模型和规则引擎，

难以处理高维、非线性、动态变化的工业数据。同时，工业场景对数据处理的实时性和

可靠性要求极高，需要开发新型融合算法和架构。根据麦肯锡的研究报告，有效利用多

源数据的企业比同行平均生产效率高出20%，利润率高15%，但仅有不到30%的企业

实现了真正的多源数据融合。

实时控制优化需求

工业控制系统对实时性和精确性有着严格要求。传统控制方法如PID控制、模型

预测控制等在复杂工业场景中面临建模困难、适应性差等问题。随着人工智能技术的发

展，基于数据驱动的控制方法成为研究热点。然而，这些方法通常需要大量计算资源，

难以满足实时控制要求。边缘计算为实时控制优化提供了新的解决思路，通过分布式计

算架构和智能算法，实现控制决策的快速生成与执行。西门子公司的案例研究表明，基

于边缘的实时控制系统可使生产线效率提升18%，能耗降低12%。

研究意义与创新点

本研究针对工业物联网中的多源异构数据融合与实时控制协同优化问题，提出基

于边缘计算的创新解决方案。研究意义主要体现在三个方面：一是理论层面，构建边缘

计算环境下的数据融合与控制优化理论框架；二是技术层面，开发低延迟、高精度的融

合算法和控制策略；三是应用层面，为工业数字化转型提供可落地的技术方案。创新点

包括：提出基于联邦学习的异构数据融合方法，解决数据孤岛问题；设计边缘云协同的

控制优化架构，平衡实时性与全局最优；开发自适应的动态资源调度算法，提高系统鲁

棒性。本研究将推动边缘计算在工业物联网中的深度应用，为我国制造业高质量发展提

供技术支撑。

研究概述

研究目标与定位

本研究旨在构建基于边缘