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當前電力系統發展趨向深度融合方向，運用“大云物移智鏈”等信息技術保障發電廠安全運行。本文利用繼電保護在線監視及智能診斷裝置為邊緣代理，就地分析和處理了繼電保護運行、告警、動作等信息，實現了繼電保護的運行分析和異常動態診斷，提出了基于邊緣計算的繼電保護動態診斷技術的整體系統架構和動態診斷方案。在技術方案上，本文闡述了邊緣代理對繼電保護通信狀態、二次回路、電壓/電流、縱聯通道、裝置自檢等的動態診斷，以及邊緣計算自整定和可擴展等關鍵技術，實現了繼電保護狀態動態診斷、工況實時掌握、異常提前預警和缺陷精準定位，全面推動了繼電保護運維檢修由“事后應對”向“事前診斷”、“人工定巡”向“自動機巡”、“傳統個人經驗”向“數據智能研判”的轉變，有效提升了繼電保護運行的可靠程度和專業管理水平，大幅減少了停電時間，保障了廠內機組人員安全。

邊緣計算面臨著任務在線到達、環境動態變化和在線實時決策等挑戰，因此需要在線模型和在線智能。本文從在線智能的重要性出發，重點論述了在線協同任務調度和在線協同存儲方面的代表性成果。文章所提出的Camul算法可以減少高達85%的訪問開銷，CaLa可以減少32%的請求響應時間。

此系統采用云邊協同架構，分為邊緣端和云端兩部分：邊緣端使用自研的邊緣控制器組成集群，云端搭建邊緣云（私有云）平臺；同時，此系統按照功能劃分為三層：采集層、分析層、應用層。最后，此系統方案在中國航空制造技術研究院的生產現場進行了應用驗證。

在工業4.0的背景下，汽車制造業正向著網絡化、智能化的方向轉型和發展，工業物聯網是實現汽車智能制造的核心技術。本文闡述了汽車智能制造對工業物聯網的要求，介紹了工業物聯網的主要網絡結構，研究了汽車制造物聯網中的核心技術，并對今后的研究方向做了深入的探討。

工業互聯網自首次提出以來發展已有10年，當前已經經過概念普及的階段，形成了以網絡、平臺和安全為核心的技術體系，進入到技術應用部署的沉淀期。邊緣計算在工業互聯網的應用落地中起到了關鍵作用，促進算力的現場化部署，一定程度上也改變了網絡的流量模型。算力網絡作為網絡和計算融合發展的全新方向，將進一步促進技術和產業融合，為工業互聯網提供新型融合基礎設施的支撐。

邊緣計算技術廣泛普及并與傳統工業自動化技術深度融合，形成邊緣控制這一新興概念。邊緣控制依托其開放架構，可與新型工業網絡技術、實時虛擬化技術及跨平臺編譯技術等相結合，在保證實時可靠工業控制的基礎上，集成一定的計算能力以滿足當前工業現場的場景需求，以期對傳統工業控制形成互補或部分替代。本文旨在從邊緣控制的概念形成、參考架構、發展路徑與趨勢及熱點技術等幾個方面對邊緣控制技術進行研討和分析。

智能汽車、無人機或工業智能化生產線，在邊緣計算提供的共享式傳感網和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴大感知范圍。傳統的通信網絡雖然實現了全球統一的廣域連接，但在動態更新局部域通信過程中，遠距離的傳感器對于受控對象所處空間控制的意義并不大。為了提高區域通信的實時響應，通信網絡需要隨著汽車、無人機或生產線物流的空間位置變化進行動態局部組網。基于此，本文介紹了一種新型的邊緣計算分布式通信網絡，提出了動態更新域標識架構，該架構內的各終端節點根據空間所處位置自動地構造局域通信簇，并基于該簇進行動態輪詢訪問。該方法能夠實現近距共享傳感器和人工智能算力，降低了單機智能化成本，對于人工智能項目落地和技術推廣具有一定的促進意義。

工業邊緣計算設備的終極功能應該是感知和控制物理過程，運行本地程序，并與工業控制器、工廠運營系統、企業業務管理系統和云應用程序通信。工業企業為了持續地實現盈利和提高競爭力，正在循著實時閉環制造業務運營的數字化制造架構（DMA）方向探索和發展。正如圖1所示，邊緣計算在DMA中起著數字化底座的基礎作用。在充分利用邊緣計算的基礎上才可能運用云-邊-端的分布式計算和開放系統的進展，來實現同步、實時、優化生產，以適應包括供應鏈、客戶需求、能源和可持續發展等諸多的外部變化因素。

一方面，邊緣計算所帶來的性能提升給工業現場設備提供了巨大的潛力； 另一方面，工業現場應用軟件的復雜程度也在不斷提升，對自動化工程師提出了 巨大的挑戰。因此，低代碼開發已經受到工業界越來越多的關注與研發的投入。 本文介紹了適用于工業控制系統的低代碼設計方法以及常用建模范式。低代碼設 計已經在工業多個場景中取得了良好的效益，在提升了代碼質量的同時，也為工 程開發節省了大量的成本。在邊緣計算更加普及的未來，低代碼設計方法將在工 業各個行業中擁有更加廣闊的應用前景。

工業互聯網是新一代網絡信息技術與制造業深度融合的產物，邊緣計算則 能夠在靠近數據源的邊緣側，通過融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力，就 近提供邊緣智能服務，可以滿足制造業敏捷連接、實施優化、安全可靠等方面的 關鍵需求。本文首先介紹了工業互聯網邊緣計算的基本內容，其次介紹了邊緣計 算的發展過程，并詳細描述了典型的工業互聯網邊緣計算模型，最后指出了工業 互聯網邊緣計算模型未來可能的突破方向。