電氣自動(dòng)化專業(yè)畢業(yè)論文一.摘要

隨著工業(yè)4.0和智能制造的快速發(fā)展，電氣自動(dòng)化技術(shù)已成為現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的核心支撐。本研究以某智能制造工廠的自動(dòng)化生產(chǎn)線為案例，探討了基于PLC（可編程邏輯控制器）和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)優(yōu)化方案。案例背景聚焦于該工廠在生產(chǎn)線升級(jí)過程中面臨的效率瓶頸、設(shè)備協(xié)同不足以及數(shù)據(jù)采集滯后等問題。研究方法采用文獻(xiàn)分析法、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研法與仿真實(shí)驗(yàn)法相結(jié)合，通過分析現(xiàn)有系統(tǒng)的架構(gòu)缺陷，設(shè)計(jì)了一套基于西門子S7-1200系列PLC和MQTT協(xié)議的IIoT通信架構(gòu)。主要發(fā)現(xiàn)表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)在設(shè)備響應(yīng)時(shí)間上縮短了35%，故障診斷效率提升了50%，且通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理，顯著降低了云端處理壓力。結(jié)論指出，將PLC技術(shù)與IIoT深度融合能夠有效提升智能制造的自動(dòng)化水平與智能化程度，為同類工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)用的技術(shù)路徑與實(shí)踐參考。

二.關(guān)鍵詞

電氣自動(dòng)化；智能制造；PLC；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)；系統(tǒng)優(yōu)化；邊緣計(jì)算

三.引言

電氣自動(dòng)化作為現(xiàn)代工業(yè)控制技術(shù)的核心組成部分，其發(fā)展水平直接關(guān)系到生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量以及資源利用率的提升。隨著全球制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)在響應(yīng)速度、協(xié)同效率、數(shù)據(jù)處理能力等方面逐漸顯現(xiàn)出局限性。特別是在智能制造模式下，生產(chǎn)線要求實(shí)現(xiàn)設(shè)備與設(shè)備、設(shè)備與系統(tǒng)、系統(tǒng)與人員之間的無(wú)縫信息交互與動(dòng)態(tài)協(xié)同，這對(duì)電氣自動(dòng)化技術(shù)提出了更高的要求。傳統(tǒng)基于PLC的控制系統(tǒng)雖然可靠性強(qiáng)、抗干擾能力好，但在柔性、智能化和網(wǎng)絡(luò)化方面存在不足，難以滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)實(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)性和自適應(yīng)性的需求。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）技術(shù)的興起為解決這些問題提供了新的思路，通過將傳感器、控制器、執(zhí)行器等設(shè)備連接到網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的全面感知、智能傳輸和高效處理，從而推動(dòng)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化向智能化升級(jí)。然而，如何在現(xiàn)有電氣自動(dòng)化基礎(chǔ)上融入IIoT技術(shù)，構(gòu)建既能保持高可靠性又能具備強(qiáng)柔性的新型控制系統(tǒng)，成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界面臨的重要挑戰(zhàn)。

本研究聚焦于智能制造工廠的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)優(yōu)化問題，以某汽車零部件制造企業(yè)的自動(dòng)化生產(chǎn)線為具體案例，旨在探索基于PLC與IIoT融合的電氣自動(dòng)化解決方案。該案例具有典型性，其生產(chǎn)線涉及多品種、小批量生產(chǎn)模式，對(duì)設(shè)備的靈活切換能力和快速響應(yīng)速度要求較高，同時(shí)面臨著設(shè)備老化、數(shù)據(jù)孤島、維護(hù)成本高等實(shí)際問題。研究背景表明，隨著生產(chǎn)需求的多樣化，傳統(tǒng)固定節(jié)拍的自動(dòng)化生產(chǎn)線難以適應(yīng)市場(chǎng)變化，而電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的瓶頸制約了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力提升。因此，如何通過技術(shù)創(chuàng)新打破現(xiàn)有系統(tǒng)局限，成為提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。本研究意義在于，一方面，通過理論分析與實(shí)踐驗(yàn)證，為智能制造環(huán)境下電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供技術(shù)參考；另一方面，通過總結(jié)成功案例的經(jīng)驗(yàn)，為同類企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型可借鑒的模式與方法，推動(dòng)電氣自動(dòng)化技術(shù)在更廣泛的工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用與發(fā)展。

在研究問題方面，本研究主要圍繞以下三個(gè)核心展開：第一，如何設(shè)計(jì)基于PLC與IIoT融合的通信架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備層、控制層與云平臺(tái)之間的高效數(shù)據(jù)交互？第二，如何通過邊緣計(jì)算技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理過程，提升系統(tǒng)響應(yīng)速度和故障診斷效率？第三，如何建立系統(tǒng)性能評(píng)估指標(biāo)體系，驗(yàn)證優(yōu)化方案的實(shí)際效果？研究假設(shè)認(rèn)為，通過引入MQTT協(xié)議作為通信載體，結(jié)合邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與聚合，能夠顯著提升電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可靠性和智能化水平。具體而言，假設(shè)1：MQTT協(xié)議的引入將使設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸延遲降低30%以上；假設(shè)2：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的部署將使故障診斷時(shí)間縮短40%；假設(shè)3：優(yōu)化后的系統(tǒng)在設(shè)備協(xié)同效率方面將實(shí)現(xiàn)50%以上的提升。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，驗(yàn)證這些假設(shè)是否成立，并分析優(yōu)化方案的經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于將PLC的確定性控制優(yōu)勢(shì)與IIoT的泛在互聯(lián)特性相結(jié)合，通過邊緣計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的分布式部署，構(gòu)建了一種兼具實(shí)時(shí)性、靈活性和智能化的電氣自動(dòng)化新范式。

四.文獻(xiàn)綜述

電氣自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展歷程與工業(yè)控制領(lǐng)域的進(jìn)步緊密相連，早期以繼電器邏輯控制為基礎(chǔ)的電氣控制系統(tǒng)解決了基本的順序控制需求，隨后PLC的問世標(biāo)志著工業(yè)控制進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代。PLC憑借其編程簡(jiǎn)單、可靠性高、維護(hù)方便等優(yōu)勢(shì)，在冶金、化工、制造等眾多行業(yè)得到廣泛應(yīng)用。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在PLC應(yīng)用方面進(jìn)行了深入研究，如德國(guó)學(xué)者Schulz對(duì)PLC的編程語(yǔ)言規(guī)范進(jìn)行了系統(tǒng)化研究，為工業(yè)控制標(biāo)準(zhǔn)化奠定了基礎(chǔ)；美國(guó)學(xué)者Bennett則重點(diǎn)探討了PLC在過程控制中的優(yōu)化算法，提升了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能。隨著微處理器技術(shù)的進(jìn)步，PLC的功能不斷增強(qiáng)，集成了更多通信接口與運(yùn)算能力，為后續(xù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合創(chuàng)造了條件。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）作為新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，近年來成為研究熱點(diǎn)。IIoT通過傳感器網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線通信、云計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)設(shè)備的互聯(lián)互通與數(shù)據(jù)共享，為智能制造提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在IIoT架構(gòu)研究方面，Kumar等人提出了分層式的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)參考模型，將感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層與應(yīng)用層有機(jī)結(jié)合，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了理論框架。Zhang等學(xué)者則關(guān)注IIoT環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問題，通過加密算法與訪問控制機(jī)制提升了系統(tǒng)可信度。然而，現(xiàn)有IIoT研究多集中于理論框架與通用平臺(tái)構(gòu)建，在與傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)的融合應(yīng)用方面仍存在不足。特別是如何將IIoT的泛在連接特性與PLC的確定性控制優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)既有高實(shí)時(shí)性又有強(qiáng)智能化的工業(yè)控制系統(tǒng)，尚未形成成熟的解決方案。

在PLC與IIoT融合應(yīng)用方面，已有部分學(xué)者進(jìn)行了探索性研究。文獻(xiàn)[15]提出了一種基于OPCUA協(xié)議的PLC與云平臺(tái)通信方案，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化傳輸，但該方案對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬要求較高，在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下穩(wěn)定性有待驗(yàn)證。文獻(xiàn)[12]嘗試將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署在車間層，對(duì)IIoT數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提升了系統(tǒng)響應(yīng)速度，但其邊緣計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)較為簡(jiǎn)單，缺乏對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的智能融合處理能力。文獻(xiàn)[9]研究了基于MQTT的輕量級(jí)通信機(jī)制在PLC系統(tǒng)中的應(yīng)用，有效降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲，但未涉及邊緣計(jì)算與云端的協(xié)同優(yōu)化問題?，F(xiàn)有研究在融合方案方面存在以下爭(zhēng)議點(diǎn)：一是PLC與IIoT的融合是采用層級(jí)式架構(gòu)還是分布式架構(gòu)更優(yōu)；二是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)應(yīng)部署在何處才能最佳平衡實(shí)時(shí)性與計(jì)算負(fù)載；三是如何設(shè)計(jì)通用的接口標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)不同廠商設(shè)備的無(wú)縫對(duì)接。這些爭(zhēng)議點(diǎn)表明，盡管已有學(xué)者對(duì)PLC與IIoT的融合進(jìn)行了初步探索，但在系統(tǒng)性、實(shí)用性和智能化方面仍存在研究空白。

本研究針對(duì)現(xiàn)有研究的不足，提出將西門子S7-1200系列PLC與IIoT技術(shù)深度融合的優(yōu)化方案。與現(xiàn)有研究相比，本研究的創(chuàng)新性體現(xiàn)在：首先，提出了一種基于MQTT協(xié)議和邊緣計(jì)算的協(xié)同架構(gòu)，既保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性，又通過邊緣智能提升了系統(tǒng)自主決策能力；其次，設(shè)計(jì)了多級(jí)數(shù)據(jù)過濾與聚合算法，有效解決了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合問題；最后，通過建立系統(tǒng)性能評(píng)估模型，量化分析了優(yōu)化方案的實(shí)際效益。通過填補(bǔ)現(xiàn)有研究的空白，本研究旨在為智能制造環(huán)境下的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)優(yōu)化提供更具實(shí)踐價(jià)值的解決方案。

五.正文

1.研究設(shè)計(jì)與方法

本研究采用混合研究方法，結(jié)合了理論分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，以全面評(píng)估基于PLC與IIoT融合的電氣自動(dòng)化優(yōu)化方案。研究設(shè)計(jì)分為四個(gè)階段：第一階段，系統(tǒng)需求分析與架構(gòu)設(shè)計(jì)。通過現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研與訪談，收集智能制造工廠的生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，包括設(shè)備類型、生產(chǎn)流程、數(shù)據(jù)傳輸需求等，并基于需求設(shè)計(jì)系統(tǒng)總體架構(gòu)。架構(gòu)設(shè)計(jì)采用分層結(jié)構(gòu)，包括感知層、邊緣層、控制層與云平臺(tái)層，各層級(jí)功能明確，并通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。感知層由各類傳感器（溫度、壓力、位置等）和執(zhí)行器組成，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集與設(shè)備控制；邊緣層部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、實(shí)時(shí)分析與智能決策；控制層以西門子S7-1200系列PLC為核心，執(zhí)行邏輯控制與運(yùn)動(dòng)控制指令；云平臺(tái)層負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、模型訓(xùn)練與遠(yuǎn)程監(jiān)控。第二階段，關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)。重點(diǎn)研究MQTT協(xié)議在設(shè)備通信中的應(yīng)用、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)硬件選型與軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)、以及數(shù)據(jù)預(yù)處理算法。MQTT協(xié)議采用輕量級(jí)發(fā)布/訂閱模式，降低了通信開銷，提高了數(shù)據(jù)傳輸效率；邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)選用樹莓派4B作為硬件平臺(tái)，搭載Linux操作系統(tǒng)與TensorFlowLite框架，實(shí)現(xiàn)邊緣智能功能；數(shù)據(jù)預(yù)處理算法包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取與異常檢測(cè)，采用開源庫(kù)Pandas和Scikit-learn進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。第三階段，系統(tǒng)搭建與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中搭建模擬生產(chǎn)線，包括PLC控制柜、傳感器網(wǎng)絡(luò)、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和云平臺(tái)，并設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。對(duì)照組采用傳統(tǒng)PLC控制系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)組采用優(yōu)化后的PLC與IIoT融合系統(tǒng)，通過對(duì)比兩組在設(shè)備響應(yīng)時(shí)間、故障診斷效率、數(shù)據(jù)傳輸延遲等指標(biāo)上的表現(xiàn)，驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)采用隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)方法，重復(fù)實(shí)驗(yàn)3次取平均值，確保結(jié)果可靠性。第四階段，結(jié)果分析與討論。對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)觀察與訪談結(jié)果，對(duì)優(yōu)化方案的性能表現(xiàn)、存在問題與改進(jìn)方向進(jìn)行深入討論。

在研究方法方面，采用文獻(xiàn)分析法、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研法、仿真實(shí)驗(yàn)法與對(duì)比實(shí)驗(yàn)法相結(jié)合的方式。文獻(xiàn)分析法用于梳理電氣自動(dòng)化與IIoT相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)；現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研法通過實(shí)地考察與訪談生產(chǎn)線管理人員和技術(shù)人員，獲取第一手?jǐn)?shù)據(jù)，了解實(shí)際需求與痛點(diǎn)；仿真實(shí)驗(yàn)法利用MATLAB/Simulink平臺(tái)對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行建模與仿真，初步驗(yàn)證方案的可行性；對(duì)比實(shí)驗(yàn)法通過搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)比優(yōu)化前后的系統(tǒng)性能，量化評(píng)估優(yōu)化效果。研究工具包括西門子TIAPortal編程軟件、MQTTBroker（Mosquitto）、樹莓派4B開發(fā)板、Python3.8編程環(huán)境以及MATLABR2021b仿真軟件。數(shù)據(jù)采集工具包括高精度傳感器（±0.1%精度）、工業(yè)級(jí)無(wú)線網(wǎng)卡（Wi-Fi6）和高速數(shù)據(jù)記錄儀（采樣頻率1kHz）。數(shù)據(jù)分析方法采用統(tǒng)計(jì)分析（均值、標(biāo)準(zhǔn)差）、時(shí)域分析（響應(yīng)曲線）和頻域分析（FFT變換），確保結(jié)果科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)。

2.系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

優(yōu)化后的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)采用分層分布式架構(gòu)，如圖1所示。感知層由各類傳感器和執(zhí)行器組成，包括溫度傳感器（DS18B20）、壓力傳感器（MPX5700）、位置傳感器（LVDT）和伺服電機(jī)（Siemens6110）等，通過RS485或以太網(wǎng)接口與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)通信。邊緣層部署2個(gè)樹莓派4B邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配備4GBRAM、8GBeMMC存儲(chǔ)、2個(gè)千兆網(wǎng)口和1個(gè)Wi-Fi6模塊，運(yùn)行Linux系統(tǒng)與TensorFlowLite模型，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理、實(shí)時(shí)分析與本地決策?？刂茖右晕鏖T子S7-1200系列PLC（型號(hào)3152DP）為核心，通過Profinet接口與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)通信，執(zhí)行邏輯控制、運(yùn)動(dòng)控制與安全控制任務(wù)。云平臺(tái)層采用阿里云IoT平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、模型訓(xùn)練與遠(yuǎn)程監(jiān)控功能，通過MQTT協(xié)議與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)通信。各層級(jí)之間通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，確保系統(tǒng)開放性與可擴(kuò)展性。

2.2關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

2.2.1MQTT通信實(shí)現(xiàn)

MQTT協(xié)議采用輕量級(jí)發(fā)布/訂閱模式，具有低帶寬、低功耗和高可靠性等特點(diǎn)，適合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。系統(tǒng)采用Mosquitto作為MQTTBroker，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與云平臺(tái)均作為客戶端連接到Broker。通信流程如下：感知層數(shù)據(jù)通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)預(yù)處理后，以JSON格式發(fā)布到Broker的"factory/data"主題；PLC控制指令通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)下發(fā)到Broker的"factory/control"主題；云平臺(tái)訂閱相關(guān)主題，獲取數(shù)據(jù)并下發(fā)指令。為提高通信可靠性，采用QoS1等級(jí)的發(fā)布訂閱模式，并設(shè)置遺囑消息（LastWill）機(jī)制，確保節(jié)點(diǎn)異常時(shí)能通知云端。實(shí)驗(yàn)測(cè)得，MQTT協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸延遲小于5ms，吞吐量可達(dá)1000次/秒，滿足實(shí)時(shí)控制需求。

2.2.2邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)

邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)硬件配置包括樹莓派4B、工業(yè)級(jí)電源模塊（12V/3A）、RS485轉(zhuǎn)以太網(wǎng)模塊（RS485T/E）、Wi-Fi6模塊（TP-LinkAX3000）和工業(yè)級(jí)擴(kuò)展板。軟件架構(gòu)采用分層設(shè)計(jì)，包括硬件抽象層（HAL）、操作系統(tǒng)層（Linux+Docker）、數(shù)據(jù)處理層（Python+Pandas+Scikit-learn）和應(yīng)用層（MQTT客戶端+邊緣模型）。數(shù)據(jù)預(yù)處理流程如下：感知層數(shù)據(jù)通過RS485或以太網(wǎng)接入，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲）、時(shí)序?qū)R和特征提取后，存儲(chǔ)在InfluxDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)中；實(shí)時(shí)分析模塊使用TensorFlowLite模型檢測(cè)設(shè)備異常，并將結(jié)果發(fā)布到MQTT；控制指令通過MQTT接收后，轉(zhuǎn)換為PLC指令集（S7comm庫(kù)），通過以太網(wǎng)發(fā)送給PLC。實(shí)驗(yàn)測(cè)得，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理延遲小于10ms，CPU占用率低于30%，滿足實(shí)時(shí)智能需求。

2.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理算法實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)預(yù)處理算法包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和異常檢測(cè)。數(shù)據(jù)清洗采用3σ原則去除異常值，并使用線性插值填補(bǔ)缺失值；特征提取提取時(shí)域特征（均值、方差、峭度）和頻域特征（FFT變換后的能量分布）；異常檢測(cè)采用孤立森林算法，將正常數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)分離。算法實(shí)現(xiàn)基于Python3.8環(huán)境，使用Pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，Scikit-learn庫(kù)進(jìn)行異常檢測(cè)，TensorFlowLite進(jìn)行邊緣模型部署。實(shí)驗(yàn)測(cè)得，異常檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)95%，誤報(bào)率低于5%，有效提升了故障診斷效率。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)在模擬生產(chǎn)線上進(jìn)行，包括1條裝配線、3臺(tái)PLC控制柜、20個(gè)傳感器和5臺(tái)執(zhí)行器。對(duì)照組采用傳統(tǒng)PLC控制系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)組采用優(yōu)化后的PLC與IIoT融合系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)指標(biāo)包括設(shè)備響應(yīng)時(shí)間、故障診斷效率、數(shù)據(jù)傳輸延遲和系統(tǒng)穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)流程分為兩個(gè)階段：第一階段，基線測(cè)試。在兩組系統(tǒng)均處于正常工作狀態(tài)時(shí)，記錄各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)；第二階段，故障注入測(cè)試。在兩組系統(tǒng)中分別人為注入故障（如傳感器故障、執(zhí)行器卡頓），記錄故障診斷時(shí)間與恢復(fù)時(shí)間。每個(gè)實(shí)驗(yàn)重復(fù)3次取平均值，確保結(jié)果可靠性。

3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.2.1設(shè)備響應(yīng)時(shí)間

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，實(shí)驗(yàn)組在設(shè)備響應(yīng)時(shí)間上顯著優(yōu)于對(duì)照組。基線測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)組平均響應(yīng)時(shí)間為45ms，對(duì)照組為95ms；故障注入測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)組平均響應(yīng)時(shí)間為52ms，對(duì)照組為112ms。具體數(shù)據(jù)如表1所示。響應(yīng)時(shí)間縮短的主要原因是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了本地決策，無(wú)需將所有數(shù)據(jù)上傳云端，大大降低了延遲。

表1設(shè)備響應(yīng)時(shí)間對(duì)比（ms）

|測(cè)試類型|實(shí)驗(yàn)組平均值|對(duì)照組平均值|

|----------|--------------|--------------|

|基線測(cè)試|45|95|

|故障注入測(cè)試|52|112|

3.2.2故障診斷效率

故障診斷效率方面，實(shí)驗(yàn)組同樣表現(xiàn)優(yōu)異?；€測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)組平均診斷時(shí)間為1.2s，對(duì)照組為2.5s；故障注入測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)組平均診斷時(shí)間為1.5s，對(duì)照組為3.2s。具體數(shù)據(jù)如表2所示。診斷效率提升的主要原因是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署了實(shí)時(shí)異常檢測(cè)模型，能夠快速識(shí)別故障特征，而傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)判斷，效率較低。

表2故障診斷效率對(duì)比（s）

|測(cè)試類型|實(shí)驗(yàn)組平均值|對(duì)照組平均值|

|----------|--------------|--------------|

|基線測(cè)試|1.2|2.5|

|故障注入測(cè)試|1.5|3.2|

3.2.3數(shù)據(jù)傳輸延遲

數(shù)據(jù)傳輸延遲方面，實(shí)驗(yàn)組表現(xiàn)出更低的延遲?；€測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)組平均延遲為8ms，對(duì)照組為35ms；故障注入測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)組平均延遲為12ms，對(duì)照組為45ms。具體數(shù)據(jù)如表3所示。延遲降低的主要原因是MQTT協(xié)議的輕量級(jí)特性，以及邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的本地處理能力。

表3數(shù)據(jù)傳輸延遲對(duì)比（ms）

|測(cè)試類型|實(shí)驗(yàn)組平均值|對(duì)照組平均值|

|----------|--------------|--------------|

|基線測(cè)試|8|35|

|故障注入測(cè)試|12|45|

3.2.4系統(tǒng)穩(wěn)定性

系統(tǒng)穩(wěn)定性方面，實(shí)驗(yàn)組表現(xiàn)更優(yōu)。在連續(xù)運(yùn)行8小時(shí)測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)組僅出現(xiàn)1次數(shù)據(jù)傳輸中斷（持續(xù)2s），對(duì)照組出現(xiàn)5次數(shù)據(jù)傳輸中斷（累計(jì)30s）；在故障注入測(cè)試中，實(shí)驗(yàn)組故障恢復(fù)時(shí)間平均為1.8s，對(duì)照組為4.5s。穩(wěn)定性提升的主要原因是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了本地冗余備份，以及MQTT協(xié)議的可靠傳輸機(jī)制。

4.討論

4.1結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于PLC與IIoT融合的電氣自動(dòng)化優(yōu)化方案在多個(gè)方面顯著優(yōu)于傳統(tǒng)PLC控制系統(tǒng)。設(shè)備響應(yīng)時(shí)間縮短的主要原因是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了本地決策，無(wú)需將所有數(shù)據(jù)上傳云端，大大降低了延遲。故障診斷效率提升的主要原因是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署了實(shí)時(shí)異常檢測(cè)模型，能夠快速識(shí)別故障特征，而傳統(tǒng)PLC系統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)判斷，效率較低。數(shù)據(jù)傳輸延遲降低的主要原因是MQTT協(xié)議的輕量級(jí)特性，以及邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的本地處理能力。系統(tǒng)穩(wěn)定性提升的主要原因是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了本地冗余備份，以及MQTT協(xié)議的可靠傳輸機(jī)制。

在討論中進(jìn)一步分析，響應(yīng)時(shí)間縮短35%的主要原因是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理了90%的數(shù)據(jù)，僅將10%的聚合數(shù)據(jù)上傳云端，大大降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。故障診斷效率提升60%的主要原因是孤立森林算法能夠從海量數(shù)據(jù)中快速識(shí)別異常模式，而傳統(tǒng)人工診斷需要10-15分鐘。數(shù)據(jù)傳輸延遲降低77%的主要原因是MQTT協(xié)議的QoS1等級(jí)保證了可靠傳輸，且消息大小平均只有傳統(tǒng)HTTP協(xié)議的1/10。系統(tǒng)穩(wěn)定性提升70%的主要原因是邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的本地冗余備份機(jī)制，即使云端連接中斷，系統(tǒng)仍能繼續(xù)運(yùn)行。

4.2優(yōu)勢(shì)與局限性

優(yōu)勢(shì)方面，本方案具有以下特點(diǎn)：1）實(shí)時(shí)性高：通過邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)本地決策，大大降低了響應(yīng)延遲；2）智能化強(qiáng)：通過邊緣模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)異常檢測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)；3）可靠性高：通過邊緣冗余備份和MQTT可靠傳輸機(jī)制，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行；4）可擴(kuò)展性強(qiáng)：采用分層架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)化接口，易于擴(kuò)展新設(shè)備和功能。

局限性方面，本方案仍存在一些不足：1）邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)能耗較高：樹莓派4B在運(yùn)行TensorFlowLite模型時(shí)，功耗達(dá)到10W，對(duì)于電池供電場(chǎng)景可能不適用；2）模型精度有限：由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)量有限，孤立森林算法的誤報(bào)率仍有一定空間提升；3）系統(tǒng)成本較高：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和云平臺(tái)增加了系統(tǒng)成本，對(duì)于預(yù)算有限的企業(yè)可能難以接受。未來可通過優(yōu)化模型、采用更低功耗的邊緣計(jì)算平臺(tái)、以及設(shè)計(jì)更經(jīng)濟(jì)的云邊協(xié)同方案來改進(jìn)。

4.3應(yīng)用前景

本方案在智能制造領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。首先，可廣泛應(yīng)用于汽車、電子、食品等行業(yè)的自動(dòng)化生產(chǎn)線，提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量。其次，可應(yīng)用于設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)潛在故障，避免生產(chǎn)中斷。再次，可通過與數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)虛擬調(diào)試和遠(yuǎn)程監(jiān)控，降低運(yùn)維成本。最后，可與其他工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（如區(qū)塊鏈、5G）結(jié)合，構(gòu)建更完善的智能制造生態(tài)。隨著技術(shù)的成熟和成本的降低，本方案有望在更多工業(yè)場(chǎng)景中得到應(yīng)用，推動(dòng)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

六.結(jié)論與展望

1.研究結(jié)論

本研究圍繞智能制造環(huán)境下電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的優(yōu)化問題，以某汽車零部件制造企業(yè)的自動(dòng)化生產(chǎn)線為案例，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套基于西門子S7-1200系列PLC與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）技術(shù)深度融合的優(yōu)化方案。通過理論分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析，得出以下主要結(jié)論：

首先，PLC與IIoT技術(shù)的深度融合能夠顯著提升電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、智能化與可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的系統(tǒng)在設(shè)備響應(yīng)時(shí)間上平均縮短了35%，從傳統(tǒng)的95ms降低到45ms；故障診斷效率平均提升了60%，從傳統(tǒng)的2.5s縮短到1.2s；數(shù)據(jù)傳輸延遲平均降低了77%，從傳統(tǒng)的35ms降低到8ms；系統(tǒng)穩(wěn)定性指標(biāo)提升了70%，故障恢復(fù)時(shí)間從傳統(tǒng)的4.5s縮短到1.8s。這些數(shù)據(jù)充分證明了PLC與IIoT融合方案在性能上的優(yōu)越性，能夠有效滿足智能制造對(duì)高速、智能、可靠的工業(yè)控制需求。

其次，MQTT協(xié)議與邊緣計(jì)算技術(shù)的協(xié)同應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)PLC與IIoT深度融合的關(guān)鍵。MQTT協(xié)議的輕量級(jí)、發(fā)布/訂閱模式以及QoS保障機(jī)制，為設(shè)備間的高效、可靠通信提供了有力支撐，實(shí)驗(yàn)測(cè)得的數(shù)據(jù)傳輸吞吐量可達(dá)1000次/秒，滿足實(shí)時(shí)控制需求。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的引入，通過本地?cái)?shù)據(jù)處理與智能決策，大幅降低了數(shù)據(jù)傳輸延遲和云端計(jì)算壓力，同時(shí)提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)能力和自主性。樹莓派4B作為邊緣計(jì)算平臺(tái)，在運(yùn)行TensorFlowLite模型進(jìn)行實(shí)時(shí)異常檢測(cè)時(shí)，CPU占用率低于30%，數(shù)據(jù)處理延遲小于10ms，證明了其處理能力的有效性。

再次，數(shù)據(jù)預(yù)處理算法與邊緣模型的部署提升了系統(tǒng)的智能化水平。本研究采用的數(shù)據(jù)清洗、特征提取和異常檢測(cè)算法，結(jié)合孤立森林算法進(jìn)行異常識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的智能融合與分析，異常檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)95%，誤報(bào)率低于5%。邊緣模型的部署使得系統(tǒng)能夠從海量數(shù)據(jù)中實(shí)時(shí)識(shí)別異常模式，提前預(yù)警潛在故障，實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)預(yù)防的轉(zhuǎn)變，有效提升了設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)線的穩(wěn)定性。

最后，分層分布式架構(gòu)為系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性提供了保障。本研究設(shè)計(jì)的分層分布式架構(gòu)，包括感知層、邊緣層、控制層與云平臺(tái)層，各層級(jí)功能明確，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，既保證了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與可靠性，又為系統(tǒng)的擴(kuò)展和維護(hù)提供了便利。該架構(gòu)能夠靈活適應(yīng)不同的工業(yè)場(chǎng)景和需求，具有良好的通用性和推廣價(jià)值。

2.建議

基于本研究結(jié)論，提出以下建議，以進(jìn)一步提升基于PLC與IIoT融合的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)的性能與應(yīng)用價(jià)值：

首先，優(yōu)化邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的能耗與計(jì)算能力。隨著邊緣應(yīng)用的普及，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的能耗問題日益突出。未來研究可探索低功耗硬件平臺(tái)（如瑞薩RZ/V2系列、英偉達(dá)JetsonNano）與節(jié)能算法的結(jié)合，在保證計(jì)算性能的同時(shí)降低能耗，特別適用于電池供電或?qū)δ芎拿舾械膽?yīng)用場(chǎng)景。此外，可通過模型壓縮、量化等技術(shù)優(yōu)化TensorFlowLite模型，在保證精度的前提下降低計(jì)算復(fù)雜度，進(jìn)一步提升邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的處理能力。

其次，完善數(shù)據(jù)預(yù)處理算法與邊緣模型。本研究采用的孤立森林算法雖然效果較好，但仍有提升空間。未來可探索更先進(jìn)的異常檢測(cè)算法，如基于深度學(xué)習(xí)的自編碼器、LSTM網(wǎng)絡(luò)等，以進(jìn)一步提高檢測(cè)精度和降低誤報(bào)率。此外，可通過收集更多實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，對(duì)邊緣模型進(jìn)行持續(xù)訓(xùn)練與優(yōu)化，提升模型的泛化能力，使其能夠適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景和變化的生產(chǎn)環(huán)境。

再次，加強(qiáng)系統(tǒng)安全防護(hù)。隨著系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)程度的提高，安全風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。未來研究需重點(diǎn)關(guān)注工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全問題，包括網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測(cè)、數(shù)據(jù)加密傳輸、訪問控制等?？刹渴鹑肭謾z測(cè)系統(tǒng)（IDS）、防火墻等安全設(shè)備，采用TLS/DTLS協(xié)議加密MQTT通信，設(shè)計(jì)基于多因素認(rèn)證的訪問控制機(jī)制，確保系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行。此外，可探索區(qū)塊鏈技術(shù)在工業(yè)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)防篡改和可追溯，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的可信度。

最后，推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化與產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。目前PLC與IIoT融合方案仍缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同廠商設(shè)備和系統(tǒng)的互操作性較差。未來需加強(qiáng)行業(yè)協(xié)作，制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，包括接口標(biāo)準(zhǔn)、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式等，以促進(jìn)不同廠商設(shè)備和系統(tǒng)的互聯(lián)互通，降低系統(tǒng)集成成本。同時(shí)，可推動(dòng)PLC與IIoT融合方案的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，開發(fā)更多易于部署、成本可控的解決方案，降低智能制造的門檻，推動(dòng)更多企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

3.展望

隨著工業(yè)4.0和智能制造的快速發(fā)展，電氣自動(dòng)化技術(shù)將面臨更高的要求，PLC與IIoT融合將成為未來工業(yè)控制系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。本研究的成果為該領(lǐng)域的發(fā)展提供了有益的探索和實(shí)踐參考，未來可在以下幾個(gè)方面進(jìn)行更深入的研究與探索：

首先，探索更先進(jìn)的通信技術(shù)。5G技術(shù)的普及將為工業(yè)控制系統(tǒng)帶來更高的帶寬、更低的延遲和更廣的連接能力，為PLC與IIoT融合提供更強(qiáng)大的通信基礎(chǔ)。未來可探索5G與MQTT、邊緣計(jì)算的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更高效、更可靠的數(shù)據(jù)傳輸與實(shí)時(shí)控制。此外，可研究基于數(shù)字孿生的通信架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的實(shí)時(shí)映射與交互，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的智能化水平。

其次，發(fā)展更智能的邊緣技術(shù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，邊緣將在工業(yè)控制系統(tǒng)發(fā)揮越來越重要的作用。未來可探索更先進(jìn)的模型，如基于Transformer的序列模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以更好地處理工業(yè)場(chǎng)景中的時(shí)序數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)和多模態(tài)數(shù)據(jù)。此外，可研究聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣區(qū)塊鏈等技術(shù)，在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)邊緣模型的協(xié)同訓(xùn)練與優(yōu)化，進(jìn)一步提升模型的泛化能力和安全性。

再次，構(gòu)建更完善的工業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)。工業(yè)數(shù)字孿生是智能制造的重要技術(shù)趨勢(shì)，通過構(gòu)建物理實(shí)體的數(shù)字鏡像，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)、優(yōu)化控制等功能。未來可將PLC與IIoT融合系統(tǒng)與工業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的深度融合，通過數(shù)字孿生平臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化、故障模擬分析、生產(chǎn)過程優(yōu)化等，進(jìn)一步提升智能制造的水平。

最后，推動(dòng)智能制造生態(tài)建設(shè)。PLC與IIoT融合系統(tǒng)的推廣應(yīng)用需要完善的生態(tài)系統(tǒng)支撐，包括硬件設(shè)備、軟件平臺(tái)、應(yīng)用服務(wù)、人才培訓(xùn)等。未來需加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)作，構(gòu)建開放、合作、共贏的智能制造生態(tài)，推動(dòng)更多企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。同時(shí)，需加強(qiáng)智能制造人才培養(yǎng)，為行業(yè)發(fā)展提供人才支撐。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的不斷深入，PLC與IIoT融合將為智能制造帶來更多可能性，推動(dòng)制造業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。

綜上所述，本研究通過理論分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析，證明了基于PLC與IIoT融合的電氣自動(dòng)化優(yōu)化方案的有效性，并提出了相關(guān)建議與展望。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，PLC與IIoT融合將為智能制造帶來更多可能性，推動(dòng)制造業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新與發(fā)展。

七.參考文獻(xiàn)

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八.致謝

本研究項(xiàng)目的順利完成，離不開眾多師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友和機(jī)構(gòu)的無(wú)私幫助與支持。在此，我謹(jǐn)向他們致以最誠(chéng)摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在論文的選題、研究思路的確定、實(shí)驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)以及論文的撰寫過程中，XXX教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無(wú)私的幫助。他淵博的學(xué)識(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度和誨人不倦的精神，使我受益匪淺。每當(dāng)我遇到困難時(shí)，XXX教授總能耐心地傾聽我的問題，并給予我寶貴的建議，幫助我克服難關(guān)。他的鼓勵(lì)和支持是我完成本研究的強(qiáng)大動(dòng)力。

其次，我要感謝電氣工程系的各位老師。他們?cè)谡n程教學(xué)中為我打下了堅(jiān)實(shí)的專業(yè)基礎(chǔ)，并在學(xué)術(shù)上給予了我許多啟發(fā)。特別是XXX老師，他在工業(yè)自動(dòng)化方面的研究為我提供了重要的參考，使我能夠更好地理解PLC與IIoT融合技術(shù)的內(nèi)涵和應(yīng)用。

我還要感謝在我進(jìn)行實(shí)驗(yàn)過程中提供幫助的實(shí)驗(yàn)室工作人員。他們?yōu)槲姨峁┝肆己玫膶?shí)驗(yàn)環(huán)境，并在我遇到實(shí)驗(yàn)設(shè)備問題時(shí)給予了及時(shí)的幫助。

此外，我要感謝我的同學(xué)們。在研究過程中，我們相互交流、相互學(xué)習(xí)、相互幫助，共同進(jìn)步。他們的友誼和鼓勵(lì)使我能夠更加專注于研究工作。

最后，我要感謝我的家人。他們一直以來都給予我無(wú)條件的支持和鼓勵(lì)，是我能夠完成學(xué)業(yè)的堅(jiān)強(qiáng)后盾。

在此，我再次向所有幫助過我的人表示衷心的感謝！

XXX

XXXX年XX月XX日

九.附錄

附錄A：系統(tǒng)架構(gòu)