★ 東平縣工業經濟發展服務中心 梁棟

關鍵詞：多源數據融合；長短期記憶網絡；模型預測控制；節能降耗

當前工業制造正向精密化與智能化轉型，生產車間對溫濕度、粉塵濃度等環境參量的穩定性和調控精度提出了更高要求。然而，傳統環境監測手段存在感知節點覆蓋不足、數據模態單一以及調控反饋邏輯滯后等問題，難以應對復雜動態的生產需求[1]。針對工業環境信息化深度不足與資源能效浪費的問題，本文提出了一種集成深度學習預測算法與滾動優化控制技術的自動化方案。該方案通過引入時空重構的感知節點部署策略，并結合邊緣計算網關與預測反饋機制，實現了對環境演化趨勢的提前預判與柔性調節，為工業經濟的高質量發展提供了底層支撐。

1   工業感知網絡構建

1.1   傳感節點部署策略

工業生產空間環境復雜且設備分布密集，環境感知需要兼顧空間覆蓋率與節點通信質量。針對常規工業廠房的溫濕度、粉塵濃度及設備運行狀態感知需求，系統采用網格化分層部署方案[2]。基于現場空間尺度劃分為標準正方形網格，在網格頂點處布置基礎溫濕度傳感節點，安裝高度距離地面2.5m，避開移動設備運行軌跡與直接熱源。粉塵濃度節點布設于高粉塵散發區域的主導風向1.5m至3.0m高度范圍內，形成局部高密度感知陣列。無線射頻收發模塊采用2.4GHz頻段，傳輸速率配置為250kbps。為克服金屬設備對電磁波的遮擋衰減，在廠房結構立柱離地4.5m處加裝中繼路由節點。節點間通信距離控制在30m以內，保證信號傳輸的鏈路余量大于15dB。基礎環境節點采樣頻率設定為0.1Hz，設備近端的高頻振動復合傳感器采樣頻率設定為1000Hz，兼顧環境長效監測與瞬態異常捕獲。邊緣計算網關部署于配電控制室，通過多路徑路由機制匯聚底層節點數據，物理拓撲架構采用網狀網絡連接模式。

1.2   生產現場數據采集

感知節點生成的數據具有多模態與異構化特征，需要在底層建立統一的采集與預處理機制。底層硬件采集電路包含信號調理放大濾波與模數轉換模塊，可將物理量轉化為電信號。模擬信號在轉換為數字量時，采用16Bit分辨率的芯片，量化誤差控制在全量程的0.05%以內。針對工業現場普遍存在的大功率設備電磁干擾問題，數據采集終端引入滑動平均濾波算法處理緩變信號，剔除高頻毛刺噪聲[3]。由于不同類型傳感器的數據傳輸協議存在差異，現場網關集成了多種工業通信協議解析棧。支持串行通信的設備通過通用異步收發傳輸器接口進行輪詢讀取，波特率統一配置為115,200bps。環境參量數據打包為標準固定長度的數據幀，每幀包含時間戳、節點標識符、傳感器類型及數據有效載荷。幀尾附加16位循環冗余校驗碼，保證數據在復雜電磁環境下的傳輸完整性。采集到的原始數據經過清洗機制去除超出物理極限的異常值，如將零度以下的室內常規溫度讀數判定為硬件失效并直接拋棄。預處理后的有效數據通過工業以太網傳輸至上層服務器參與高階特征計算。

2   數據融合與閉環控制

2.1   多源工業數據融合

單一節點的感知數據存在時空局限性，需要對分布式多模態數據進行融合，以消除冗余信息并提升狀態評估精度。環境監測數據融合架構采用分布式預處理與集中式特征級融合相結合的設計[4]。為展示融合過程的邏輯關系與數據流向，本文構建了系統多源數據融合流程框架，其框架圖如圖1所示。

圖1 多源數據融合流程框架

根據圖1的流程節點分析，將底層物理量抽象為高階特征可以降低計算維度，在評估階段引入歷史樣本約束，能夠校正瞬態環境突變帶來的融合偏差。在權重分配環節，采用自適應加權算法，通過評估不同傳感器在當前環境下的方差變化可以動態調整權重。該算法采用基于反方差的自適應權重計算模型處理傳感器長期運行后的基線漂移問題，公式（1）展示了該權重計算方法。          

                                （1）

式中，wi表示第i個傳感器的動態分配權重，i2表示該傳感器在最近一個滑動時間窗口內測量數據的方差，表示參與融合的同類傳感器總數。該公式通過方差倒數歸一化處理，賦予數據波動穩定的傳感器更高的權重。在通用的局部參量重構操作中，時間窗口設定為600s，共5個同類型傳感器參與融合。該公式可基于底層數據將其權重降至總和的5%以下，從而剝離局部干擾源引發的假性特征數據。

2.2   運行狀態趨勢預測

在獲取環境狀態特征向量的基礎上，需要構建時序預測模型對關鍵參量的演變進行超前計算。工業現場環境參量受生產排期與設備啟停的非線性交織影響，采用長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory， LSTM）建立預測模型[5]。輸入層接收融合特征與設備功率狀態碼，時間步長設定為24。隱藏層包含兩層網絡結構，節點數分別設置為128和64，通過遺忘門機制學習時序數據的長期依賴。隱藏層間加入失活機制，概率設定為0.2。網絡輸出層直接輸出未來1h內的參數預測序列。預測模型訓練時的參數尋優依賴損失函數的梯度反向傳播。模型訓練采用均方誤差損失函數量化預測值與真實值之間的累積偏差，具體如公式（2）所示。

式中，L表示總損失值， M表示訓練批次中的樣本總數，yk表示未來時刻環境參數的真實測量值， yk表示模型輸出的預測值， 表示網絡權重矩陣， λ為正則化懲罰系數。該公式引入L2正則化約束網絡權重的過度膨脹。在常規模型訓練配置中，批次樣本數M取64，入設為0.001。利用過去24h的歷史監測與調控試運行數據進行迭代更新，學習率初始設定為0.005，經過150個周期的迭代，損失函數值穩定在0.015以下。預測序列的輸出頻率設定為每10min更新一次，保證了后續控制端可以獲取連續的數據流。

2.3   環境參數閉環控制

獲取預測數據后，執行機構根據偏差信號調整運行狀態以維持目標環境參數。環境控制回路存在大延遲與慣性特征，單純采用比例積分微分控制難以滿足多變量耦合環境的精準調控。控制策略采用模型預測控制架構，將LSTM模型輸出的序列作為前饋信號輸入控制器。系統以5min為控制周期，滾動優化計算執行單元的閥門開度、風機轉速及排風擋板角度。系統設定多目標優化函數，綜合考量參數偏差懲罰、執行動作能耗及設備頻繁啟停磨損。尋優算法在受限的多維決策空間內搜索，使目標函數最小化地控制增量序列。計算得到的最優控制序列的第一個元素，并下發至可編程邏輯控制器執行，下一個控制周期結合最新反饋重復優化計算。

當某區域局部環境參數預測將在30min后突破安全界限時，系統提前逐漸提高相關排風與調溫設備的功率運行檔位，而非在超標瞬間滿負荷啟動。基于預測信息的滾動優化控制機制，平滑了執行部件的機械動作，控制了指令下發過程中的震蕩幅度。

3   工業應用與效能評估

3.1   典型產線部署測試

為驗證軟硬件系統在真實環境中的運行性能，本文在某光電制造企業的潔凈無塵生產線部署了前述感知網絡。測試區域占地面積約1500m2 ，共布設各類節點240個，接入邊緣計算網關4臺。測試周期為連續運行720h，期間保持產線24h不間斷滿負荷生產。測試過程重點評估數據采集精度與網絡響應時間。網絡丟包率通過統計網關接收的有效數據幀與發送總數比值進行量化。為核驗感知硬件基座的穩定性，對各節點的數據進行記錄。傳感器運行狀態測試結果如表1所示。

表1 傳感器運行狀態測試統計表

根據表1的數據信息可知，所有類型傳感器的測量誤差均控制在工業級精度要求范圍內。受高頻采樣特征影響，振動節點的數據丟包率最高達到0.35%，但未超出1%的設計閾值限制，沒有對特征提取造成數據斷層干擾。常規環境參量節點的響應時間均小于2.5s，通信鏈路保持穩定狀態，表明該感知架構可滿足多節點并發采集場景下數據吞吐量的物理需求。

3.2   產業賦能效益評估

系統穩定運行后，需結合產線數據評估自動感知與調控對經濟指標的影響。評估維度涵蓋能源消耗量、產品合格率及異常停機時間。提取系統上線前與上線后各30天的運行數據進行對比，在產能排期相同的條件下，測試預測調控策略對能效的優化效果。為呈現能耗指標的動態變化差異，對系統耗電量數據進行對比，結果如圖2所示。

圖2 產線環境調控系統日耗電量對比折線圖

圖中折線反映了固定閾值控制與預測閉環控制在連續周期內的電能消耗數據分布。可見， 固定閾值模式下的能耗曲線存在上下劇烈波動，對應的調控系統設備處于全功率頻繁啟停狀態。實施基于前饋預測的閉環策略后，整體耗電量曲線數值下降且波動幅度收窄。經測算核對，單月環境控制子系統綜合用電量下降了18.5%。環境參數恒定維持使得溫濕度敏感型元件的加工良率提升了0.6%，產線配套設備使用壽命預估延長了約1200h。

4   結論

該系統通過網格化分層布設無線感知節點， 配合多協議解析棧與清洗機制，保障了工業現場異構數據的完整性與準確性。自適應加權融合算法與預測模型的引入， 克服了單一傳感器的局限性， 實現了對生產環境狀態的深度解析與演化趨勢的精準捕獲。模型預測控制策略通過前饋補償平滑了執行機構的機械動作，避免了系統震蕩并顯著降低了運行能耗。實際應用驗證了該技術方案在降低生產能效、提升產品良率方面的技術優勢。研究成果證明了感知調控一體化設計在復雜工業場景中的可行性， 可推廣應用于半導體制造、精密機床加工等對環境敏感度較高的工業服務領域。AP

作者簡介：

梁   棟（1985-） ，女， 山東東平人，助理工程師，碩士，現就職于東平縣工業經濟發展服務中心，研究方向為電子信息。

參考文獻：

[1] 黃誠. 基于無線傳感網絡的智能家居系統設計與應用研究[J]. 家電維修, 2025, (06) : 88 - 91.

[2] 苑振杰, 王芳, 閆世博. 人工智能技術在大氣環境監測中的應用[J]. 中國戰略新興產業, 2025, (03) : 77 - 79.

[3] 王行行, 劉唐興, 劉子沂, 等. 認知電子戰架構設計及關鍵技術研究[J]. 信息化研究, 2024, 50 (01) : 1 - 5+12.

[4] 張建. 環境監測在應急事件中的作用和挑戰[J]. 資源節約與環保, 2024, (01) : 143 - 146.

[5] 石瑞濤, 王璐. 電子信息技術在無線傳感網絡中的關鍵應用[J]. 中國寬帶, 2023, 19 (06) : 111 - 113.

摘自《自動化博覽》2026年5月刊