GB/T 44860-2024 面向工业应用的边缘计算 应用指南

　　ICS 25. 040.40 CCS N 10

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 44860—2024

　　面向工业应用的边缘计算 应用指南

　　Edgecomputingforindustrialscene—Application guidelines

　　2024-10-26发布 2025-05-01实施

　　国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会

　　

　　发

　　

　　布

　　GB/T 44860—2024

　　目 次

　　前言 Ⅲ

　　1 范围 1

　　2 规范性引用文件 1

　　3 术语和定义 1

　　4 缩略语 2

　　5 工业边缘计算应用架构 2

　　6 工业边缘计算设备选型 3

　　6. 1 工业边缘计算设备分类 3

　　6. 2 通用功能 4

　　6. 3 差异化功能 4

　　7 工业边缘控制器应用指标 5

　　7. 1 性能指标 5

　　7. 2 功能指标 5

　　8 工业边缘网关应用指标 5

　　8. 1 性能指标 5

　　8. 2 功能指标 5

　　9 工业边缘服务器应用指标 6

　　9. 1 性能指标 6

　　9. 2 功能指标 6

　　10 工业边缘计算应用模式 6

　　附录 A (资料性) 工业边缘计算 5G 网络架构示例 8

　　A. 1 目标 8

　　A. 2 网络架构 8

　　附录 B (资料性) 工业边缘计算应用场景 9

　　B. 1 应用场景 1— 过程控制优化 9

　　B. 2 应用场景 2— 能效优化 9

　　B. 3 应用场景 3— 预测性维护 9

　　附录 C (资料性) 工业边缘控制应用参考架构 10

　　参考文献 11

　　Ⅰ

　　GB/T 44860—2024

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1. 1—2020《标准化工作导则 第 1部分 :标准化文件的结构和起草规则》的规定起草 。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任 。

　　本文件由中国机械工业联合会提出 。

　　本文件由全国工业过程测量和自动化标准化技术委员会(SAC/TC124)归 口 。

　　本文件起草单位 :机械工业仪器仪表综合技术经济研究所 、中国信息通信研究院 、中国科学院沈阳自动化研究所 、施耐德电气(中国)有限公司 、凯达威尔创新科技(深圳) 有限公司 、华为技术有限公司 、北京工业大学 、深圳艾灵网络有限公司 、陕煤集团榆林化学有限责任公司 、中国机械工业建设集团有限公司 、中国科学院计算技术研究所 、北京小米移动软件有限公司 、飞诺门阵(北京)科技有限公司 、北京科技大学 、清华大学山西清洁能源研究院 、曙光信息产业股份有限公司 、青岛精锐机械制造有限公司 、珠海趣印科技有限公司 、校宝在线(杭州)科技股份有限公司 、深南电路股份有限公司 、中国机电一体化技术应用协会 、广州广芯封装基 板 有 限 公 司 、海 克 斯 康 软 件 技 术(青 岛) 有 限 公 司 、慧 新 全 智 工 业 互 联 科 技 (青岛)有限公司 、重庆盟讯电子科技有限公司 、重庆机电智能制造有限公司 、天津城建大学 、重庆邮电大学 、中兴通讯股份有限公司 、生态环境部核与辐射安全中心 、中机中联工程有限公司 、鞍钢集团 自动化有限公司 、南通至正电子有限公司 、北京东土科技股份有限公司 、深圳市维力谷无线技术股份有限公司 、佛山职业技术学院 、四川安控科技股份有限公司 、艾弗西特(北京)科技有限公司 。

　　本文件主要起草人 :韩丹 涛 、曾 鹏 、王 哲 、胡 永 康 、公 彦 杰 、乔 俊 飞 、刘 丹 、宋 纯 贺 、郑 秋 平 、杨 静 远 、赵艳领 、张婷 、俞一帆 、张笑寒 、王兴志 、刚轶金 、胡钟颢 、夏长清 、武东升 、高晓浓 、刘斌 、沈寓实 、王卫苹 、王洲 、刘丹妮 、白宏钢 、戈文祺 、阎新华 、周进群 、方宁 、张迎华 、黄颖 、王谦 、郝健 、孙智宏 、胡忠华 、于青民 、冷冶 、王振 、秦瑾 、张文利 、郭晋鹏 、张以弛 、刘明雷 、魏旻 、王里程 、高峰 、王辉甫 、程远 、王文一 、牛鹏飞 、李方健 、蒙西 、吕永兴 、赵志建 、张祥武 、曹瑞召 、刘俊 、刘一 、吕小平 、陈于春 、方异锋 、陆敏菲 、田力 。

　　Ⅲ

　　GB/T 44860—2024

　　面向工业应用的边缘计算 应用指南

　　1 范围

　　本文件给出了工业边缘计算的应用架构 、设备选型 、应用指标及应用模式的指导 。

　　本文件适用于工业系统集成商 、边缘计算设备供应商 、网络运营商在进行面向工业应用的 “云-边-端 ”协同的新型边缘计算方案设计 、网络建设 、边缘计算设备选型 。

　　2 规范性引用文件

　　本文件没有规范性引用文件 。

　　3 术语和定义

　　下列术语和定义适用于本文件 。

　　3. 1

　　工业边缘计算 industrialedgecomputing

　　为满足工业数字化在敏捷联接 、实时业务 、智能应用 、安全与隐私保护等方面的关键需求 ,在靠近工业现场或数据源头的网络边缘侧 ,融合网络 、计算 、存储 、应用核心能力的分布式开放平台 , 为工业应用就近提供的边缘智能服务 。

　　注 : 本文件中边缘计算都是指面向工业的边缘计算 ,简称为工业边缘计算 。

　　3.2

　　工业边缘计算设备 industrialedgecomputingdevice

　　工业边缘网关 、工业边缘控制器 、工业边缘服务器等具有数字化 、网络化 、智能化的共性特点,符合工业不同层级应用 对 实 时 性 、可 靠 性 等 能 力 要 求 , 在 边 缘 计 算 中 提 供 网 络 、计 算 、存 储 等 资 源 的 物 理设备 。

　　3.3

　　工业边缘控制器 industrialedgecontroller

　　部署在工业现场 ,具有增强的网络 、计算 、存储等能力 ,运行智能算法 ,提供开放编程 、数据处理 、协同等功能的控制器或单元 。

　　3.4

　　工业边缘网关 industrialedgegateway

　　部署在工业现场 ,通过网络联接 、协议转换等功能联接物理和数字世界 ,提供轻量化的联接管理 、实时数据分析及应用管理功能的网关 。

　　3.5

　　工业边缘服务器 industrialedgeserver

　　位于工业网络边缘侧 ,连接多个工业边缘网关 ,提供连接管理 、数据管理 、应用管理功能的低延时 、轻量化的服务器 。

　　3.6

　　制造设备 manufacturing equipment

　　通过设备自身功能以及同其他辅助设备协同来执行车间具体生产工艺的设备 。

　　1

　　GB/T 44860—2024

　　注 : 包括加工设备 、物流设备 、质量检测设备以及维护设备等 。

　　[来源 :GB/T 37393—2019,3. 8,有修改]

　　4 缩略语

　　下列缩略语适用于本文件 。

　　AI:人工智能(ArtificialIntelligence)

　　API:应用程序编程接口(Application Programming Interface)

　　BOM :物料清单(Billof Material)

　　CPU : 中央处理器(CentralProcessing Unit)

　　CRM :客户关系管理系统(Customer Relationship Management)

　　DCS:分布式控制系统(Distributed ControlSystem)

　　DoS:拒绝服务器(Denialof Service)

　　ERP:企业资源计划系统(Enterprise Resource Planning)

　　FPGA:现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array)

　　GPU : 图形处理器(Graphics Processing Unit)

　　IPC:工控机(IndustrialPersonalComputer)

　　MES:制造执行系统(Manufacturing Execution System)

　　MQTT:消息队列遥测传输(MQ Telemetry Transport)

　　OPC UA:OPC统一架构(Open Platform Communication Unified Architecture)

　　OS:操作系统(Operating System)

　　PLC:可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller)

　　SCADA:数据采集与监控系统(Supervisory Controland Data Acquisition)

　　SCM :供应链管理系统(Supply Chain Management)

　　SPE:单线对以太网(Single Pair Ethernet)

　　TCP:传输控制协议(Transmission ControlProtocol)

　　TSN: 时间敏感网络(Time-Sensitive Networking)

　　WIA-PA:面向工业过程自动化的工业无线网络标准技术(Wireless Networks for Industrial Auto- mation Process Automation)

　　5G:第 5代移动通信技术(The 5th Generation of Mobile Communication Technology)

　　5GC:5G核心网(5G Core Network)

　　5 工业边缘计算应用架构

　　智能工厂典型架构可分为设备层 、控制层 、企业层三个层级 ,边缘计算在面向工业应用的三个层级对设备的通信 、计算 、存 储 需 求 不 同 , 可 分 为 工 业 边 缘 控 制 器 、工 业 边 缘 网 关 和 工 业 边 缘 服 务 器 三 类应用 。

　　工业边缘计算分层应用架构如图 1所示 。

　　2

　　GB/T 44860—2024

　　图 1 工业边缘计算应用架构

　　在工业现场不同层级部署工业边缘计算设备 ,实现 “云-边-端 ”协同 , 主要解决的问题和典型应用场景描述如下 。

　　a) 设备层 :通过制造设备或工业边缘控制器 、工业边缘网关 ,使智能仪表 、工业机器人等具备软硬件自诊断 、功能可重构 、远程运维等功能 。

　　b) 控制层 :通过制造设备或工业边缘控制器 、工业边缘网关 ,将采集的设备或者现场等数据进行分析 、处理和计算 ,将结果输出至执行机构或协同设备 , 实现工艺参数优化 、视觉检测 、故障诊断等智能应用 。

　　c) 企业层 :通过工业边缘服务器 、工业边缘控制器 、工业边缘网关 、云平台等设备 ,基于环境 、设备 、生产 、工艺 、设计 、运营等数据 ,辅助 MES、ERP等系统进行质量管控与反馈调节 ,为智能工厂提供数据分析与处理 、生产过程优化 ,实现企业的综合质量管理 , 以及全产业链的协同 。

　　附录 A 给出了工业边缘计算 5G 网络架构示例 。

　　6 工业边缘计算设备选型

　　6. 1 工业边缘计算设备分类

　　按照工业边缘计算设备的能力及应用差异 ,通用设备分为以下三类 。

　　a) 工 业 边 缘 控 制 器 : 可 是 独 立 的 具 有 边 缘 计 算 功 能 的 IPC、嵌 入 式 设 备 , 也 可 是 集 成 在 PLC、 DCS中的专用扩展模块 。对采集到的生产现场数据和视频图像进行轻量级的实时处理 、分析和决策 ,并将结果反馈至制造设备或控制器 , 以提升工业设备智能性和 自治性 ,可接受云端应用下发及分担云端负荷 。

　　b) 工业边缘网关 :通过网络通信的方式采集制造设备 、控制器中的数据 ,具备开放编程能力 ,并将处理后的数据上传至工业边缘服务器或云平台 。支持大量 、不同类型设备接入及不同协议转换 ,具有比工业边缘控制器更强大的边缘计算能力 ,为接入的设备提供计算 、存储及网络资源 ,可接受云端应用下发及分担云端负荷 。

　　3

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　　c) 工业边缘服务器 :可为边缘侧单个或者多个分布式协同的服务器 。 可为工厂内所有设备和系统提供弹性扩展的计算 、存储及网络资源 , 支持复杂人工智能 、大数据分析等算法的集成 , 支持轻量的深度学习等模型训练方法 ,并将相关模型或应用下发至工业边缘控制器 、工业边缘网关 ,可接受云端应用下发及分担云端负荷 。

　　6.2 通用功能

　　工业边缘控制器 、工业边缘网关 、工业边缘服务器选型时考虑如下通用功能 。

　　a) 开放服务功能 :支持统一的服务调用 API,边缘应用可通过该接口调用有权限的服务能力 。

　　b) 远程运维功能 :支持远程固件升级 、应用升级 、远程配置能力 。

　　c) 运行监控功能 :对设备自身的硬件 、应用 、网络进行监控 ,包括 CPU、内存 、磁盘 、流量 、带宽等 ;提供告警规则的配置 ,并可根据规则产生告警信息 ; 支持故障检测与恢复能力 ,包括主动恢复异常功能 、主动复位故障器件 、主动复位设备等 。

　　d) 日志管理功能 :提供记录日志 ,进行分类管理 ,包括系统 日志 、服务 日志 、应用 日志 、设备 日志 、告警日志等 , 日志记录宜带有时间戳 。

　　e) 安全服务功能 :

　　● 宜具备防攻击功能 ,如 DoS、端口扫描等 ;

　　● 宜支持设备 、人员的鉴权和认证 , 白名单 、黑名单设置 ,实现访问权限控制 ;

　　● 宜支持为工业应用的重要数据提供数据脱敏 、安全存储和访问功能 。

　　f) 时间同步功能 :宜与时间服务器时间同步 。

　　6.3 差异化功能

　　工业边缘控制器 、工业边缘网关 、工业边缘服务器选型时宜结合实际应用场景 ,重点考虑如下差异化能力 。

　　a) 性能指标 :

　　1) 网络性能 : 与不同层级设备 、系统及云平台之间的网络通信功能 ,如现场总线 、工业以太网 、工业无线 、5G等 ;

　　2) 计 算 性 能 : 支 持 不 同 复 杂 度 的 工 业 边 缘 计 算 应 用 所 需 要 的 硬 件 资 源 (如 CPU、GPU、 FPGA等) , 以及应用程序执行的能力 ;

　　3) 存储性能 :支持实时数据 、历史数据 ,结构化 、非结构化数据的分布式存储及缓存等 ;

　　4) 可用性 :在规定条件下和规定时刻或时间段内 ,处于要求的功能或状态的能力 。

　　b) 功能指标 :

　　1) 开放编程功能 :支持不同标准编程语言(如 C、C++ 、Java)编写的不同工业边缘计算应用的跨操作系统 、跨平台环境的部署能力 ;

　　2) 虚拟化功能 :将计算 、存储 、网络等功能与硬件解耦 , 实现工业边缘计算应用的快速灵活部署 ;

　　3) 数据处理功能 :支持对采集的数据进行过滤 、清洗 、聚合 、分析 、优化 、分发等处理功能 ;

　　4) 协同功能 :支持工业边缘控制器 、工业边缘网关 、工业边缘服务器之间及其与云平台之间的资源调度 、数据共享 、应用部署 、管理协调等功能 ;

　　5) 智能计算功能 :通过机器学习 、统计波形 、机理模型等模型算法 , 以及深度学习等模型训练方法 ,实现智能化应用 ;

　　6) 设备管理功能 :宜对接入的设备进行参数配置及状态监视 。

　　附录 B给出了工业边缘计算应用场景 。

　　4

　　GB/T 44860—2024

　　7 工业边缘控制器应用指标

　　7. 1 性能指标

　　性能指标如下 。

　　a) 网络性能 :

　　● 支持现场总线、工业以太网、工业无线等一种或多种通信协议 ,如 Modbus、Profinet、WIA-PA、 OPC UA、MQTT等 ;

　　● 支持一种或多种通信方式 , 如以太网 、5G、TSN、SPE 等 , 连接工业现场的 PLC、DCS控制器 、工业机器人 、智能仪表等设备 ;

　　● 支持与 MES等信息系统 、工业边缘网关 、工业边缘服务器 、云平台等之间的通信 。

　　b) 计算性能 :满足生产需求的控制处理能力 。

　　c) 存储性能 :满足计算需求所需时间内的数据缓存能力 。

　　7.2 功能指标

　　功能指标如下 。

　　a) 开放编程功能 :宜支持 GB/T 15969. 3—2017或者 GB/T 19769. 1—2022规定的编程语言 , 以提供统一的图形化编程方法 ,支持不同类型指令集 、跨平台运行 。

　　b) 数据处理功能 :宜支持对采集的数据进行过滤 、分析 、优化 、分发等处理功能 。

　　c) 协同功能 :宜支持多台工业边缘控制器形成的分布式集群 ,实现工业边缘控制器之间的功能扩展及协作 。

　　d) 智能计算功能 :宜支持对采集到的生产现场数据和视频图像进行轻量级的实时处理 、分析和决策的能力 。

　　8 工业边缘网关应用指标

　　8. 1 性能指标

　　性能指标如下 。

　　a) 网络性能 :

　　● 支持现场总线、工业以太网、工业无线等一种或多种通信协议 ,如 Modbus、Profinet、WIA-PA、 OPC UA、MQTT等 ;

　　● 支持一种或多种通信方式 , 如以太网 、5G、TSN、SPE 等 , 连接工业现场的 PLC、DCS控制器 、工业机器人 、智能仪表等设备 ;

　　● 支持与 MES等信息系统 、工业边缘控制器 、工业边缘服务器 、云平台等之间的通信 。

　　b) 计算性能 :工业边缘网关执行高并发状态下的复杂运算满足系统所需的实时性需求 ,宜采用多核处理器 。

　　c) 存储性能 :根据应用需要 ,提供一定时间内异构数据(包括时序数据 、过程与 BOM 图数据 , 以及工程非结构化数据等)的存储 。

　　8.2 功能指标

　　功能指标如下 。

　　a) 协议转换功能 :支持一种或多种协议的转换 ,如 Modbus转换为 MQTT等功能 。

　　5

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　　b) 开放编程功能 :支持标准的编程语言 ,如 C、C++ 、Java、Python。

　　c) 虚拟化功能 :将工业边缘网关的计算 、存储 、网络资源虚拟化 ,支持工业边缘计算应用的迁移和灵活部署 。

　　d) 数据处理功能 :宜支持对来自于不同设备的大量数据进行过滤 、清洗 、聚合 、分析 、优化 、分发等处理功能 。

　　e) 协同功能 :宜支持不同工业边缘网关之间及其与工业边缘服务器 、云平台之间的资源调度 、数据共享 、应用部署 、管理协调等功能 。

　　f) 智能计算功能 :宜支持大数据分析 、机器学习 、统计波形 、机理模型等模型算法的部署 。

　　g) 设备管理功能 :宜对接入的所有设备进行参数配置及状态监视 。

　　9 工业边缘服务器应用指标

　　9. 1 性能指标

　　性能指标如下 。

　　a) 网络性能 :

　　● 宜支持一种或多种通信方式 ,如以太网 、5G、TSN、SPE等 ;

　　● 宜支持与 MES等信息系统 、工业边缘控制器 、工业边缘服务器 、云平台等之间的通信 。

　　b) 计算性能 :

　　● 满足大量设备接入和高并发状态下的复杂运算所需的实时性要求 ;

　　● 基于存储的大量历史数据 , 通过机器学习训练 , 生成工业控制算法 ,并可部署到工业边缘控制器或工业边缘网关 ;

　　● 可将实时数据的分析结果上传至云平台 ,完成算法的训练和计算 。

　　c) 存储性能 :提供长时间内大量异构数据的存储 ,可为工业边缘控制器 、工业边缘网关提供满足应用需求的分布式存储能力扩展 。

　　d) 可用性 :通过磁盘 冗 余 、电 源 系 统 冗 余 、双 网 卡 实 现 工 业 边 缘 服 务 器 的 存 储 、供 电 、网 络 的 高可用 。

　　9.2 功能指标

　　功能指标如下 。

　　a) 虚拟化功能 :宜实现计算 、存储 、网络资源的虚拟化层 , 支持工业边缘计算应用的迁移和灵活部署 。

　　b) 数据处理功能 :宜支持对大量接入设备的海量数据进行过滤 、清洗 、聚合 、分析 、优化 、分发等处理功能 。

　　c) 协同功能 :宜支持不同工业边缘服务器之间及其与工业边缘控制器 、工业边缘网关 、云平台之间的资源调度 、数据共享 、应用部署 、管理协调等功能 。

　　d) 智能计算功能 :宜支持机器学习 、统计波形 、机理模型等算法训练和算法执行 ,可将训练后的模型下发至工业边缘网关和工业边缘控制器 ,实现智能化应用 。

　　e) 设备管理功能 :宜对接入的所有设备进行参数配置及状态监视 。

　　10 工业边缘计算应用模式

　　面向工业应用的边缘计算体系可包含工业边缘控制器 、工业边缘网关 、工业边缘服务器中的一种或多种 ,应用模式以及应用描述如表 1所示 。

　　6

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　　表 1 工业边缘计算应用模式

　　应用模式

　　工业边缘控制器

　　工业边缘网关

　　工业边缘服务器

　　对应层级

　　应用描述

　　1

　　√

　　—

　　—

　　控制层

　　应用于需运行复杂 控 制 类 算 法 ,辅 助 或 取 代 现 场 原有的 PLC、DCS完成复杂控制

　　2

　　—

　　√

　　—

　　控制层

　　应用于需连接各种 设 备 ,并 将 设 备 接 入 到 边 缘 计 算网络中 ,完成基于网 络 协 议 转 换 及 转 发 的 边 缘 网 络的计算 、存储等智能应用

　　3

　　—

　　—

　　√

　　控制层 、企业层

　　应用于需提 供 灵 活 可 扩 展 的 AI算 法 训 练 、部 署 能力 ,并完成基于图像 、工业大数据等的智能应用

　　4

　　√

　　√

　　—

　　控制层

　　应用 于 有 复 杂 控 制 PLC、DCS设 备 的 场 景 , 同 时 也存在网 络 协 议 转 换 、转 发 , 对 边 缘 网 络 进 行 计 算 、存储

　　5

　　√

　　—

　　√

　　控制层 、企业层

　　应用 于 有 复 杂 控 制 PLC、DCS设 备 的 场 景 , 同 时 也有图像 、工业大数据等的智能应用

　　6

　　—

　　√

　　√

　　控制层 、企业层

　　应用于有网 络 协 议 转 换 、转 发 , 对 边 缘 网 络 进 行 计算 、存储的场景 , 同时 也 有 图 像 、工 业 大 数 据 等 的 智能应用

　　7

　　√

　　√

　　√

　　控制层 、企业层

　　可控 制 复 杂 控 制 PLC、DCS设 备 , 对 边 缘 设 备 的 网络协议进行 转 换 、转 发 、计 算 、存 储 , 并 能 够 完 成 基于图像 、工业大数据等的智能应用

　　注 : √ 表示应用模式包含的工业边缘计算设备 。

　　附录 C给出了工业边缘控制应用参考架构 。

　　7

　　GB/T 44860—2024

　　附 录 A

　　(资料性)

　　工业边缘计算 5G 网络架构示例

　　A. 1 目标

　　本示例通过 5G等新型网络基础设施 , 为 工 业 提 供 更 低 成 本 、符 合 工 业 应 用 要 求 的 运 算 与 通 信 能力 ,帮助工业用户实现面向工业 4. 0 的智能应用 。

　　A.2 网络架构

　　如图 A. 1所示 ,企业系统分为信息技术(IT)域及运营技术(OT) 域 ,并通过网络专线与外部网络域相连 。企业 IT域 、OT域及外部网络域之间通过网络防火墙进行安全隔离 。

　　在企业 OT域中 ,具备 5G通信能力的边缘计算网关通过现场总线或工业以太网与现场工业设备(例如 ,运行在工业边缘控制器上的虚拟化 PLC) 相连 ,再接入 OT 专用 5G 基站 ,并由 OT 专用用户数据面(UPF)实现工业设备与 MES及 SCADA 之间的数据交互 。 MES、SCADA 及 OT 专用 UPF也可部署在工业边缘服务器 。

　　在企业 IT域中 ,IT专用 5G基站为 IT域内的 5G终端设备提供 5G 无线连接 ,并由 IT 专用 UPF实现 5G终端设备与 ERP、SCM及 CRM之间的数据交互 。ERP、SCM、CRM、IT专用 UPF、专用 5GC控制面(CP)及专用 5G管理系统部署在企业数据中心 。

　　图 A. 1 工业边缘计算 5G 网络架构示例

　　8

　　GB/T 44860—2024

　　附 录 B

　　(资料性)

　　工业边缘计算应用场景

　　B. 1 应用场景 1— 过程控制优化

　　在工业边缘控制器中部署智能算法(例如 ,传统的遗传算法 、蚁群算法 、粒子群算法 ;人工智能相关的神经网络 、深度学习等) ,完成对复杂对象的优化控制 。

　　本应用场景中边缘控制器可能支持的边缘计算功能如下 :

　　— 对基于模型的预测控制系统进行模型参数的实时优化 ;

　　— 对多输入多输出(MIMO)控制系统的参数矩阵进行实时优化 ;

　　— 对多个控制器组成的分布式系统完成协同控制优化 ;

　　— 支持报警事件的显示优化 ,简化紧急事件的响应处理机制 ,实现异常的及早发现与处理 。

　　B.2 应用场景 2— 能效优化

　　在边缘网关中部署智能算法(例如 , 教与学算法 、粒子群算法 、鸡群算法 、遗传算法 、人工蜂群算法等) ,完成对耗能设备的优化控制 。

　　本应用场景中边缘网关可能支持的边缘计算功能如下 :

　　— 对基于能耗模型的设备预测控制系统进行模型参数的实时优化 ;

　　— 对多个耗能设备组成的生产线完成协同控制优化 ;

　　— 对基于能源控制模型的能耗管控系统的参数完成车间能效实时优化 。

　　B.3 应用场景 3— 预测性维护

　　在工业边缘网关 、工业边缘服务器中部署智能算法(例如 ,深度学习神经网络) ,从设备运行状态的故障特征中确定需要进行监测的故障特征参数及其失效阈值 ,基于状态监测进行设备剩余寿命的估计与模型的优化 。

　　本应用场景中工业边缘网关 、工业边缘服务器可能支持的边缘计算功能如下 :

　　— 可实时获取和传送工业机器人运行过程中的异常数据并进行维护 ;

　　— 可监测传感器的多级 阈 值 及 提 取 设 备 的 运 行 状 态 特 征 , 建 立 设 备 状 态 特 征 模 型 并 识 别 异 常状态 ;

　　— 可基于状态监测建立寿命预测与维护时序规划相结合的多设备系统预测性维护优化模型 。

　　9

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　　附 录 C

　　(资料性)

　　工业边缘控制应用参考架构

　　在工业边缘网关 , 工 业 边 缘 控 制 器 以 及 工 业 边 缘 服 务 器 的 操 作 系 统 中 部 署 虚 拟 化 PLC 的 运 行时 ,实现软硬件解耦的虚拟化 PLC,可使用统一的编程软件进行配置和编程 。 工业边缘控制应用参考架构如图 C. 1所示 。

　　图 C. 1 工业边缘控制应用参考架构

　　工业边缘控制应用可实现如下功能 :

　　— 采集现场输入/输出(I/O)和通信数据 ,进行逻辑运算和现场控制 ,实现边缘控制功能 ;

　　— 根据工作负载的不同 自 由选择不同算力的设备来运行 ;

　　— 边缘控制功能与操作系统内的其他 IT服务实现原生的融合 ;

　　— 将多套虚拟化 PLC运行时部署进工业边缘网关 、工业边缘控制器 、工业边缘服务器中的不同虚机 ,实现集群化虚拟 PLC部署 ,提升可用性 。

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　　参 考 文 献

　　[1] GB/T 15969. 3—2017 可编程序控制器 第 3 部分 :编程语言

　　[2] GB/T 19769. 1—2022 功能块 第 1 部分 :结构

　　[3] GB/T 37393—2019 数字化车间 通用技术要求

　　[4] GB/T 41780. 1—2022 物联网 边缘计算 第 1 部分 :通用要求

　　[5] IEC 61499-1 Function blocks—Part1:Architecture

　　11