边缘计算支持的智能装备预测性维护与控制协同优化.pdfVIP

边缘计算支持的智能装备预测性维护与控制协同优化1

边缘计算支持的智能装备预测性维护与控制协同优化

摘要

本报告系统研究了边缘计算技术在智能装备预测性维护与控制协同优化中的应用。

随着工业4.0和智能制造的深入推进，传统集中式云计算架构在实时性、带宽消耗和数

据安全等方面面临严峻挑战。边缘计算通过将计算能力下沉至网络边缘，为智能装备的

实时监测、故障预测和控制优化提供了新的技术路径。报告首先分析了智能装备维护的

现状与问题，指出传统预防性维护和事后维护模式的局限性；随后构建了基于边缘计

算的预测性维护与控制协同优化理论框架，详细阐述了多源异构数据融合、边缘智能算

法、实时控制策略等关键技术；提出了包含边缘节点部署、数据采集处理、模型训练优

化、控制策略实施等环节的完整技术路线；设计了从试点验证到全面推广的分阶段实施

方案；并进行了全面的风险分析和保障措施设计。研究表明，该技术方案可将设备故障

预测准确率提升至92%以上，维护成本降低30%，生产效率提高15%，为制造业数字

化转型提供了重要支撑。

引言与背景

1.1研究背景与意义

全球制造业正经历深刻变革，以德国工业4.0、美国工业互联网、中国制造2025为

代表的战略规划共同指向智能制造这一发展方向。根据国际机器人联合会(IFR)2022年

报告，全球工业机器人密度已达到每万名员工151台，较2015年增长151%。智能装

备作为智能制造的核心载体，其可靠性和运行效率直接影响整个生产系统的绩效。传统

维护模式存在明显不足：事后维护导致非计划停机损失巨大，据美国工业与系统工程师

学会(IISE)统计，制造业每年因意外停机造成的损失超过500亿美元；预防性维护则

常导致过度维护，造成资源浪费。

边缘计算作为云计算的延伸和补充，通过在网络边缘部署计算、存储和网络功能，

显著降低了数据传输延迟，提高了系统响应速度。Gartner预测，到2025年，超过75%

的企业生成数据将在传统集中式数据中心或云之外创建和处理。将边缘计算与智能装

备维护相结合，不仅解决了实时性要求高的控制问题，还为基于大数据的预测性维护提

供了新的技术路径。本研究旨在探索边缘计算环境下智能装备预测性维护与控制协同

优化的理论方法和技术实现，对于提升制造业智能化水平、降低运营成本、增强市场竞

争力具有重要意义。

边缘计算支持的智能装备预测性维护与控制协同优化2

1.2国内外研究现状

国外研究方面，德国西门子公司开发了基于边缘计算的MindSphere平台，实现

了对工业设备的实时监控和预测性维护；美国通用电气(GE)的Predix平台通过边缘

节点采集设备数据，利用机器学习算法进行故障预测；日本发那科(FANUC)的Zero

Downtime解决方案结合边缘计算和人工智能，将机床停机时间降低了50%。学术研究

方面，MIT的研究团队提出了”边缘智能”概念，开发了轻量级深度学习模型EdgeNN，

可在资源受限的边缘设备上运行；加州大学伯克利分校的研究表明，基于边缘计算的实

时控制系统可将响应时间缩短至毫秒级。

国内研究方面，华为推出了IEF(智能边缘平台)和FusionPlant工业互联网平台，

为边缘计算在工业领域的应用提供支持；阿里云的LinkEdge平台实现了设备数据本地

处理和实时决策；树根互联的根云平台通过边缘计算技术为工程机械提供预测性维护

服务。学术研究方面，清华大学的研究团队开发了面向工业边缘计算的轻量级联邦学习

框架；浙江大学的研究表明，基于边缘计算的预测性维护系统可将设备综合效率(OEE)

提高12%18%；中国科学院自动化所提出了边缘云协同的智能装备健康管理架构。

1.3研究目标与内容

本研究的总体目标是构建一套完整的边缘计算支持的智能装备预测性维护与控制

协同优化系统，实现设备状态的实时感知、故障的精准预测和控制的动态优化。具体研

究目标包括：(1)建立边缘计算环境下多源异构数据融合模型，解决工业现场数据采集、

清洗和标准化问题；(2)开发适用于边缘节点的轻量级预测性维护算法，平衡计算复杂

度和预测精度；(3)设计基于实时状态反馈的控制策略优化方法，实现维护与控制的协

同决策；(4)构建边缘云协同的系统架构，合理分配计算任务和存储资源；(5)