★莆田学院工程实训中心杨少阳

关键词：人工智能；无线传感器网络；网络访问控制；自动控制技术

随着工业4.0和智能制造的深入发展，无线传感器网络在工业自动控制系统中发挥着越来越重要的作用。传统的有线控制网络已难以满足现代工业生产对灵活性、可扩展性和成本效益的要求。然而，无线传感器网络在工业环境中面临信号干扰、实时性约束和可靠性要求等挑战，需要建立智能化的访问控制机制来保障控制系统的稳定运行。人工智能技术与控制理论的融合为解决这一问题提供了新的思路，其通过自适应学习和优化控制策略，实现了工业自动化系统的智能化升级。

1　无线传感器网络访问自动控制分析

无线传感器网络访问自动控制是指在工业自动化系统中，通过智能算法对传感器节点的数据采集、传输调度和控制指令下发进行统一管理和优化配置的技术体系。其核心在于建立传感器-控制器-执行器的完整闭环控制架构，确保控制系统的实时性和可靠性。在工业环境中，该技术面临诸多挑战：首先是实时性约束严格，工业控制系统通常要求毫秒级的响应时间，任何延迟都可能导致生产事故或质量问题；其次是可靠性要求极高，工业现场的恶劣环境包括电磁干扰、温度变化、振动冲击等都会影响无线通信的稳定性；再次是确定性需求突出，传统控制理论要求系统行为可预测，而无线网络的随机性特征与此存在矛盾；最后是安全性要求严格，工业控制系统一旦遭受网络攻击，可能造成巨大的经济损失和安全隐患^[1]。这些挑战要求建立融合控制理论与人工智能技术的新型访问控制方法。

2　AI技术原理与优势

人工智能技术与经典控制理论的有机融合为无线传感器网络访问控制提供了强大的技术支撑。强化学习算法具备在线学习和自适应优化能力，能够在复杂多变的工业环境中不断调整控制策略，这与自适应控制理论的核心思想高度契合。通过将工业控制过程建模为马尔可夫决策过程，系统能够在状态空间中寻找最优控制策略，同时满足稳定性、可控性和可观性要求。深度神经网络的非线性逼近能力为复杂工业过程建模提供了有效工具，其结合现代控制理论的状态反馈和观测器设计，实现了对系统状态的精确估计和控制^[2]。机器学习算法在故障诊断方面展现出独特优势，其通过模式识别和异常检测技术，能够提前发现潜在故障，保障控制系统可靠运行。此外，人工智能技术还能够处理多目标优化问题，可在控制精度、能耗优化、资源利用率等多个性能指标之间寻找最佳平衡点。

3　基于AI的无线传感器网络访问自动控制

3.1　智能访问策略学习机制

智能控制器设计基于状态空间模型，将无线传感器网络访问控制问题转化为多变量控制系统设计问题。系统状态向量包括传感器节点的通信质量、缓冲区占用率、电池电量、处理负载等关键参数，控制输入为访问时隙分配、功率调节、路由选择等控制量。采用线性二次型调节器理论设计基础控制器，通过最小化包含状态偏差和控制能量的二次性能指标函数，获得最优控制增益矩阵。在此基础上，引入深度强化学习算法对控制策略进行在线优化，通过执行网络和评价网络的协同架构，实现策略函数和价值函数的联合学习。执行网络根据当前状态生成控制动作，评价网络评估状态动作对的价值，两者通过策略梯度方法进行参数更新^[3]。为保证控制系统的稳定性，设计李雅普诺夫稳定性约束，确保学习过程中系统始终保持稳定。同时，采用模型预测控制框架，在有限时域内进行滚动优化，兼顾系统性能和约束满足。该设计方法将经典控制理论的严谨性与人工智能的自适应性有机结合，实现了智能化控制器设计。

3.2　动态负载均衡算法

分布式协调控制机制基于多智能体系统理论，将无线传感器网络中的各个节点视为具有自主决策能力的智能体，通过局部交互实现全局协调控制。每个传感器节点配置边缘计算单元，运行轻量化的控制算法，能够根据本地状态信息和邻居节点信息进行独立决策。采用一致性控制协议，确保分布式系统达到全局一致性目标，同时保持局部自主性。为满足工业控制的实时性要求，设计基于优先级的抢占式调度算法，根据控制任务的紧急程度和重要性分配时间片。关键控制回路享有最高优先级，保证其实时性要求；非关键监测任务采用时间触发调度，在系统空闲时执行。引入时延补偿控制器，通过Smith预估器原理补偿网络传输时延对控制性能的影响^[4]。同时，设计容错控制机制，当部分传感器节点失效时，系统能够自动重构控制结构，保持整体控制性能。分布式架构不仅提高了系统的可靠性和可扩展性，还降低了对中央控制器的依赖，可更好地适应工业现场的复杂环境。

3.3　自适应安全防护机制

故障诊断与安全控制机制采用多层次防护架构，集成了基于模型的故障检测、基于数据驱动的异常识别和主动安全控制三个核心功能。基于模型的故障检测利用卡尔曼滤波器和奇偶空间方法，通过比较实际系统输出与模型预测输出的残差来检测故障，并设计自适应阈值动态调整检测门限，提高检测准确性和鲁棒性。基于数据驱动的异常识别采用支持向量机和深度自编码器技术，学习正常运行模式特征表示，通过重构误差和决策边界识别异常行为。建立故障模式库，包含传感器漂移、通信中断、节点失效等典型故障类型，通过模式匹配实现故障分类和定位^[5]。主动安全控制机制基于故障容错控制理论，设计重构控制律和冗余切换策略，当检测到故障时自动激活备用控制通道，重新分配控制任务，保证控制性能连续性。同时，实施网络安全防护，通过入侵检测系统监测恶意攻击，采用加密通信和身份认证技术保护控制指令完整性。该机制将被动故障处理转变为主动安全防护，显著提高了工业控制系统的安全性和可靠性。

4　方法实证研究

4.1　案例概况

为验证基于AI的无线传感器网络访问自动控制技术在工业自动化中的实际应用效果，本文选取某钢铁企业连续铸造生产线作为测试场景，对比分析基于AI的智能控制方案与传统PID控制方案的性能差异。实验采用真实生产数据，在相同工艺条件下，分别测试两种控制方式在温度控制、液面控制及速度协调三个关键控制回路的表现。AI控制方案依托深度强化学习网络，将温度检测、液面监测及速度反馈信号分别映射至智能温度控制器、自适应液面控制器及协调速度控制器，确保控制回路解耦与性能优化；而传统方案依赖经验整定的PID控制器，采用固定参数控制策略。该生产线部署了120个无线传感器节点，涵盖温度、压力、流量、位置等多种检测参数，控制网络采用星型拓扑结构连接至分布式控制系统（DCS）。系统要求控制周期不超过100ms，控制精度达到±0.5%，同时需要承受高温、粉尘、电磁干扰等恶劣工业环境。实验重点考察控制精度、响应时间及系统鲁棒性等核心指标，以量化评估AI技术在提升工业自动控制系统性能方面的优势。

4.2　方法应用效果分析

实验结果如表1所示，基于AI的无线传感器网络访问自动控制技术在各项控制性能指标上均展现出显著优势。由表1可知，在温度控制方面，AI方案凭借深度强化学习的自适应参数调节机制，实现了±0.3℃的控制精度，较传统PID控制方案的±0.8℃提升了62.5%，同时响应时间缩短至35ms，较传统方案的85ms改善了58.8%。在液面控制环节中，AI自适应控制架构使控制精度达到±1.2mm，较传统方案的±2.8mm提升了57.1%；超调量从12.5%降至4.2%，减少了66.4%；调节时间从180s缩短至75s，改善了58.3%。在速度协调控制方面，AI协调控制机制支撑了±0.15m/min的控制精度（传统方案±0.42m/min），稳态误差控制在0.08%以内，较传统方案的0.25%显著降低。在系统鲁棒性方面，在±10%参数摄动条件下，AI控制系统仍能保持稳定运行，鲁棒稳定裕度达到6.8dB，较传统方案的3.2dB提升了112.5%。实验结果表明，基于AI的访问控制技术通过其智能学习、自适应优化及协调控制能力，显著提升了工业自动控制系统的控制精度、响应速度及鲁棒性，为智能制造的高质量发展提供了关键技术支撑。

表1关键控制回路性能对比

5　结语

本文提出的基于AI的无线传感器网络访问自动控制技术有效解决了传统访问控制方法在复杂网络环境中的局限性。实证研究表明，该技术在访问成功率、响应时间、网络吞吐量等关键性能指标上均取得了显著改善。未来研究将进一步优化算法性能，探索更加高效的AI模型，并考虑其在边缘计算环境中的部署应用，期望为无线传感器网络的智能化发展提供更强有力的技术支撑。

★莆田学院科研项目2023025，项目名称：基于工程实训课程的新时代大学生劳动教育实践。

作者简介：

杨少阳（1991-），男，福建福州人，助理实验师，硕士，现就职于莆田学院工程实训中心，研究方向为智能交通信息处理。

参考文献：

[1]羊行.面向智能产线的工业无线传感器网络研究与设计[D].成都:电子科技大学,2023.

[2]罗志强.人工智能提升无线传感器网络传输性能的方法[J].中国宽带,2025,21(04):92-94.

[3]陈孝威.基于深度强化学习算法的汽车发动机智能控制研究[J].汽车测试报告,2024,(08):32-34.

[4]张敬宣.基于同步传输的工业无线网络调度策略研究[D].杭州:浙江理工大学,2023.

[5]樊计宝,樊秀梅,焦光建.隔膜泵智能控制系统中的故障诊断与报警功能研究[J].化工管理,2025,(10):94-96.

摘自《自动化博览》2025年9月刊