安全、质量与效率的三大要素：基于云、边缘设备和终端的协同监控技术，应用于经过工业验证的制造系统

《IEEE Internet of Things Journal》：Trinity of Safety–Quality–Efficiency: Cloud–Edge–Device Collaborative Monitoring for Manufacturing Systems With Industrial Validation

在工业4.0背景下，针对复杂工业过程多性能耦合和跨域协调难题，提出云-边-设备三级协同框架，实现安全控制、质量监控与能耗预测的深度融合。通过设备层实时安全数据处理、边缘层双注意力门控网络与质量驱动自编码器结合、云端自注意力门控与泛学习系统协同，构建分层递进式性能监测与故障诊断体系，并在热连轧厂原型系统中验证有效性。

　　

摘要：

在工业4.0的背景下，由于规模和整合程度的提高，复杂的工业过程面临性能下降和安全风险加剧的问题。为了解决这一问题，我们提出了一种新的云-边缘-设备协作框架，用于分层性能监控和故障诊断。我们的方法明确针对复杂系统中的多性能耦合和跨域协调问题。该框架与制造系统的架构相契合，深度融合了安全控制、质量监控和能耗预测模型。该架构策略性地分配了任务：1) 在设备层，考虑实时控制回路的安全性，并实现与安全相关的数据处理和对齐；2) 边缘层部署了一个双注意力最小门控单元网络，结合质量驱动的自编码器（AE），以实现针对子过程的质量中心故障诊断的时间和非线性特征提取；3) 云层将自注意力最小门控单元与广泛的学习系统集成，用于多视角的能源效率预测和整体评估。最后，设计并开发了一个热连轧机（HSMP）原型系统，通过实际案例研究验证了所提出框架的有效性和工程价值。

引言

下一代云-边缘-设备工业互联网架构与传统ISA95框架的融合，为在工业4.0下实现智能制造带来了关键挑战。在这种新范式中，制造系统的性能指标和信息表现出更高的复杂性和互联性。因此，性能监控和故障诊断（PMFD）已成为确保复杂工业过程中运营安全、质量稳定性和效率的关键技术[1]、[2]、[3]、[4]。这些技术能够实现实时异常检测，减少产品波动，降低能源浪费，并最小化安全风险，成为制造商的核心运营组成部分[5]、[6]、[7]。PMFD专注于分析关键性能指标（KPI）与过程变量之间的相关性，揭示影响性能的因素的动态演变，并提供全面的、以性能为导向的洞察[7]、[8]、[9]、[10]。至关重要的是，关键性能不仅包括产品质量，还涵盖过程安全、生产效率和能源效率。物联网（IIoT）和云计算的普及进一步加速了大规模运营数据的收集，使得数据驱动的方法成为PMFD的主流解决方案。