★ 东平县工业经济发展服务中心 梁栋

关键词：多源数据融合；长短期记忆网络；模型预测控制；节能降耗

当前工业制造正向精密化与智能化转型，生产车间对温湿度、粉尘浓度等环境参量的稳定性和调控精度提出了更高要求。然而，传统环境监测手段存在感知节点覆盖不足、数据模态单一以及调控反馈逻辑滞后等问题，难以应对复杂动态的生产需求[1]。针对工业环境信息化深度不足与资源能效浪费的问题，本文提出了一种集成深度学习预测算法与滚动优化控制技术的自动化方案。该方案通过引入时空重构的感知节点部署策略，并结合边缘计算网关与预测反馈机制，实现了对环境演化趋势的提前预判与柔性调节，为工业经济的高质量发展提供了底层支撑。

1   工业感知网络构建

1.1   传感节点部署策略

工业生产空间环境复杂且设备分布密集，环境感知需要兼顾空间覆盖率与节点通信质量。针对常规工业厂房的温湿度、粉尘浓度及设备运行状态感知需求，系统采用网格化分层部署方案[2]。基于现场空间尺度划分为标准正方形网格，在网格顶点处布置基础温湿度传感节点，安装高度距离地面2.5m，避开移动设备运行轨迹与直接热源。粉尘浓度节点布设于高粉尘散发区域的主导风向1.5m至3.0m高度范围内，形成局部高密度感知阵列。无线射频收发模块采用2.4GHz频段，传输速率配置为250kbps。为克服金属设备对电磁波的遮挡衰减，在厂房结构立柱离地4.5m处加装中继路由节点。节点间通信距离控制在30m以内，保证信号传输的链路余量大于15dB。基础环境节点采样频率设定为0.1Hz，设备近端的高频振动复合传感器采样频率设定为1000Hz，兼顾环境长效监测与瞬态异常捕获。边缘计算网关部署于配电控制室，通过多路径路由机制汇聚底层节点数据，物理拓扑架构采用网状网络连接模式。

1.2   生产现场数据采集

感知节点生成的数据具有多模态与异构化特征，需要在底层建立统一的采集与预处理机制。底层硬件采集电路包含信号调理放大滤波与模数转换模块，可将物理量转化为电信号。模拟信号在转换为数字量时，采用16Bit分辨率的芯片，量化误差控制在全量程的0.05%以内。针对工业现场普遍存在的大功率设备电磁干扰问题，数据采集终端引入滑动平均滤波算法处理缓变信号，剔除高频毛刺噪声[3]。由于不同类型传感器的数据传输协议存在差异，现场网关集成了多种工业通信协议解析栈。支持串行通信的设备通过通用异步收发传输器接口进行轮询读取，波特率统一配置为115,200bps。环境参量数据打包为标准固定长度的数据帧，每帧包含时间戳、节点标识符、传感器类型及数据有效载荷。帧尾附加16位循环冗余校验码，保证数据在复杂电磁环境下的传输完整性。采集到的原始数据经过清洗机制去除超出物理极限的异常值，如将零度以下的室内常规温度读数判定为硬件失效并直接抛弃。预处理后的有效数据通过工业以太网传输至上层服务器参与高阶特征计算。

2   数据融合与闭环控制

2.1   多源工业数据融合

单一节点的感知数据存在时空局限性，需要对分布式多模态数据进行融合，以消除冗余信息并提升状态评估精度。环境监测数据融合架构采用分布式预处理与集中式特征级融合相结合的设计[4]。为展示融合过程的逻辑关系与数据流向，本文构建了系统多源数据融合流程框架，其框架图如图1所示。

图1 多源数据融合流程框架

根据图1的流程节点分析，将底层物理量抽象为高阶特征可以降低计算维度，在评估阶段引入历史样本约束，能够校正瞬态环境突变带来的融合偏差。在权重分配环节，采用自适应加权算法，通过评估不同传感器在当前环境下的方差变化可以动态调整权重。该算法采用基于反方差的自适应权重计算模型处理传感器长期运行后的基线漂移问题，公式（1）展示了该权重计算方法。          

                                （1）

式中，wi表示第i个传感器的动态分配权重，i2表示该传感器在最近一个滑动时间窗口内测量数据的方差，表示参与融合的同类传感器总数。该公式通过方差倒数归一化处理，赋予数据波动稳定的传感器更高的权重。在通用的局部参量重构操作中，时间窗口设定为600s，共5个同类型传感器参与融合。该公式可基于底层数据将其权重降至总和的5%以下，从而剥离局部干扰源引发的假性特征数据。

2.2   运行状态趋势预测

在获取环境状态特征向量的基础上，需要构建时序预测模型对关键参量的演变进行超前计算。工业现场环境参量受生产排期与设备启停的非线性交织影响，采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）建立预测模型[5]。输入层接收融合特征与设备功率状态码，时间步长设定为24。隐藏层包含两层网络结构，节点数分别设置为128和64，通过遗忘门机制学习时序数据的长期依赖。隐藏层间加入失活机制，概率设定为0.2。网络输出层直接输出未来1h内的参数预测序列。预测模型训练时的参数寻优依赖损失函数的梯度反向传播。模型训练采用均方误差损失函数量化预测值与真实值之间的累积偏差，具体如公式（2）所示。

式中，L表示总损失值， M表示训练批次中的样本总数，yk表示未来时刻环境参数的真实测量值， yk表示模型输出的预测值， 表示网络权重矩阵， λ为正则化惩罚系数。该公式引入L2正则化约束网络权重的过度膨胀。在常规模型训练配置中，批次样本数M取64，入设为0.001。利用过去24h的历史监测与调控试运行数据进行迭代更新，学习率初始设定为0.005，经过150个周期的迭代，损失函数值稳定在0.015以下。预测序列的输出频率设定为每10min更新一次，保证了后续控制端可以获取连续的数据流。

2.3   环境参数闭环控制

获取预测数据后，执行机构根据偏差信号调整运行状态以维持目标环境参数。环境控制回路存在大延迟与惯性特征，单纯采用比例积分微分控制难以满足多变量耦合环境的精准调控。控制策略采用模型预测控制架构，将LSTM模型输出的序列作为前馈信号输入控制器。系统以5min为控制周期，滚动优化计算执行单元的阀门开度、风机转速及排风挡板角度。系统设定多目标优化函数，综合考量参数偏差惩罚、执行动作能耗及设备频繁启停磨损。寻优算法在受限的多维决策空间内搜索，使目标函数最小化地控制增量序列。计算得到的最优控制序列的第一个元素，并下发至可编程逻辑控制器执行，下一个控制周期结合最新反馈重复优化计算。

当某区域局部环境参数预测将在30min后突破安全界限时，系统提前逐渐提高相关排风与调温设备的功率运行档位，而非在超标瞬间满负荷启动。基于预测信息的滚动优化控制机制，平滑了执行部件的机械动作，控制了指令下发过程中的震荡幅度。

3   工业应用与效能评估

3.1   典型产线部署测试

为验证软硬件系统在真实环境中的运行性能，本文在某光电制造企业的洁净无尘生产线部署了前述感知网络。测试区域占地面积约1500m2 ，共布设各类节点240个，接入边缘计算网关4台。测试周期为连续运行720h，期间保持产线24h不间断满负荷生产。测试过程重点评估数据采集精度与网络响应时间。网络丢包率通过统计网关接收的有效数据帧与发送总数比值进行量化。为核验感知硬件基座的稳定性，对各节点的数据进行记录。传感器运行状态测试结果如表1所示。

表1 传感器运行状态测试统计表

根据表1的数据信息可知，所有类型传感器的测量误差均控制在工业级精度要求范围内。受高频采样特征影响，振动节点的数据丢包率最高达到0.35%，但未超出1%的设计阈值限制，没有对特征提取造成数据断层干扰。常规环境参量节点的响应时间均小于2.5s，通信链路保持稳定状态，表明该感知架构可满足多节点并发采集场景下数据吞吐量的物理需求。

3.2   产业赋能效益评估

系统稳定运行后，需结合产线数据评估自动感知与调控对经济指标的影响。评估维度涵盖能源消耗量、产品合格率及异常停机时间。提取系统上线前与上线后各30天的运行数据进行对比，在产能排期相同的条件下，测试预测调控策略对能效的优化效果。为呈现能耗指标的动态变化差异，对系统耗电量数据进行对比，结果如图2所示。

图2 产线环境调控系统日耗电量对比折线图

图中折线反映了固定阈值控制与预测闭环控制在连续周期内的电能消耗数据分布。可见， 固定阈值模式下的能耗曲线存在上下剧烈波动，对应的调控系统设备处于全功率频繁启停状态。实施基于前馈预测的闭环策略后，整体耗电量曲线数值下降且波动幅度收窄。经测算核对，单月环境控制子系统综合用电量下降了18.5%。环境参数恒定维持使得温湿度敏感型元件的加工良率提升了0.6%，产线配套设备使用寿命预估延长了约1200h。

4   结论

该系统通过网格化分层布设无线感知节点， 配合多协议解析栈与清洗机制，保障了工业现场异构数据的完整性与准确性。自适应加权融合算法与预测模型的引入， 克服了单一传感器的局限性， 实现了对生产环境状态的深度解析与演化趋势的精准捕获。模型预测控制策略通过前馈补偿平滑了执行机构的机械动作，避免了系统震荡并显著降低了运行能耗。实际应用验证了该技术方案在降低生产能效、提升产品良率方面的技术优势。研究成果证明了感知调控一体化设计在复杂工业场景中的可行性， 可推广应用于半导体制造、精密机床加工等对环境敏感度较高的工业服务领域。AP

作者简介：

梁   栋（1985-） ，女， 山东东平人，助理工程师，硕士，现就职于东平县工业经济发展服务中心，研究方向为电子信息。

参考文献：

[1] 黄诚. 基于无线传感网络的智能家居系统设计与应用研究[J]. 家电维修, 2025, (06) : 88 - 91.

[2] 苑振杰, 王芳, 闫世博. 人工智能技术在大气环境监测中的应用[J]. 中国战略新兴产业, 2025, (03) : 77 - 79.

[3] 王行行, 刘唐兴, 刘子沂, 等. 认知电子战架构设计及关键技术研究[J]. 信息化研究, 2024, 50 (01) : 1 - 5+12.

[4] 张建. 环境监测在应急事件中的作用和挑战[J]. 资源节约与环保, 2024, (01) : 143 - 146.

[5] 石瑞涛, 王璐. 电子信息技术在无线传感网络中的关键应用[J]. 中国宽带, 2023, 19 (06) : 111 - 113.

摘自《自动化博览》2026年5月刊