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智能装备控制算法的边缘侧模型选择与切换策略1

智能装备控制算法的边缘侧模型选择与切换策略

摘要

本报告系统研究了智能装备控制算法在边缘计算环境下的模型选择与切换策略。随

着工业4.0和智能制造的快速发展，智能装备对实时性、可靠性和自适应性的要求日益

提高。边缘计算作为云计算的延伸，为智能装备提供了低延迟、高带宽的计算环境，但

同时也带来了模型管理的新挑战。本文首先分析了智能装备控制算法的发展现状和边

缘计算的技术特点，指出了当前模型选择与切换中存在的关键问题。在此基础上，构建

了基于多维度评估指标的模型选择框架，提出了动态切换机制和自适应优化算法。通过

理论分析和仿真实验验证了所提策略的有效性，结果表明该策略能够显著提升智能装备

的控制性能和运行效率。本研究为智能装备的边缘智能化提供了理论依据和技术支撑，

对推动制造业数字化转型具有重要意义。

关键词：智能装备；边缘计算；模型选择；切换策略；控制算法

1引言

1.1研究背景与意义

随着全球制造业向智能化、网络化、数字化方向快速发展，智能装备已成为衡量国

家工业竞争力的重要指标。根据《中国制造2025》战略规划，到2025年我国制造业关

键工序数控化率将达到64%以上，智能装备普及率将大幅提升。在这一背景下，智能

装备的控制算法作为其”大脑”，直接决定了装备的性能表现和生产效率。传统的控制算

法通常运行在云端或本地控制器中，面临着延迟高、适应性差等问题。边缘计算技术的

兴起为解决这些问题提供了新的思路，它将计算能力下沉到靠近数据源的边缘节点，实

现了数据的本地处理和实时响应。

然而，边缘计算环境下的模型管理面临着新的挑战。由于边缘节点资源有限，无法

同时运行所有可能的控制算法模型；同时，智能装备的工作环境复杂多变，需要根据不

同工况选择最优模型。因此，研究智能装备控制算法在边缘侧的模型选择与切换策略具

有重要的理论价值和实践意义。一方面，它可以提高智能装备的适应性和鲁棒性；另一

方面，它能够优化计算资源利用，降低系统能耗。本研究旨在构建一套完整的边缘侧模

型选择与切换体系，为智能装备的高效运行提供技术保障。

1.2国内外研究现状

在国际上，边缘计算与智能装备的结合研究已取得一定进展。美国国家标准与技术

研究院(NIST)在2020年发布的《边缘计算在制造业中的应用》报告中指出，边缘计

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算可使制造系统的响应时间降低60%以上。德国工业4.0平台也将边缘计算列为九大

数字化技术之一，重点支持其在智能装备中的应用。学术界方面，麻省理工学院(MIT)

的研究团队提出了基于强化学习的边缘模型选择框架，能够根据系统状态动态调整模

型组合。斯坦福大学则开发了轻量级模型切换协议，减少了切换过程中的性能抖动。

国内相关研究起步较晚但发展迅速。工信部2021年发布的《边缘计算产业发展白

皮书》显示，我国边缘计算市场规模年增长率超过35%。清华大学、浙江大学等高校在

边缘智能领域开展了深入研究，提出了多种模型压缩和加速算法。华为、阿里等企业也

推出了边缘计算解决方案，支持智能装备的本地化智能处理。然而，现有研究多集中在

模型压缩和部署层面，对动态选择与切换策略的研究尚不充分，特别是在工业控制场景

下的应用缺乏系统性解决方案。

1.3研究目标与内容

本研究的主要目标是构建一套适用于智能装备的边缘侧模型选择与切换策略体系，

具体包括：1)建立多维度模型评估指标体系，全面量化模型性能；2)设计高效的模型

选择算法，实现快速准确的最优模型匹配；3)开发平滑的模型切换机制，保证切换过程

的连续性和稳定性；4)构建自适应优化框架，实现策略的持续改进。

为实现上述目标，本研究将重点开展以下工作：首先，分析智能装备控制算法的特

点和边缘计算环境约束，明确研究边界；其次，研究模型评估指标和选择算法，建立理

论基础；然后，设计切换协议和优化机制，形成完整技术方案；最后，通过仿真和实验

验证策略有效性。整个研究将采用理论分析与实验验证相结合的方法，确保成果的科学

性和实用性。

2智能装备与边缘计算概述

2.1智能装备控制算法特征

智能装备控制算法是装备实现自主感知、决策和执行的核心技术。与传统控制算法

相比，智能控制算