强化安全生产边缘管理

安全是企业永恒的主题,是一个全社会都在倾力关注,但又是一个沉重的话题.内因决定外因,而外因又通过内因发生作用是不可置否的辨证规律.健全完善的安全规章制度、周密细致的安全防范措施、充分必要的安全技能知识和日益加大的安全生产投入是确保安全生产的基础,是主导安全生产的"内因".一些企业安全生产重大事故连续不断,既非安全措施缺乏,规章制度不严,也非领导重视不够,技能培训不足.归根到底是抓安全生产的"内因"力度有余,而"外因"缺少"火候".倘若忽视诸如工作态度、技术资料、劳动纪律、亲情效应等安全生产"外因"的边缘管理,任何一个低级错误的反作用力都有可能使我们来之不易的安全纪录"功亏一篑".为此,我们要着力做好四个方面的安全生产边缘管理.

强化安全生产边缘管理

强化安全生产是企业永恒的主题，也是一个全社会都在倾力关注，但又是一个沉重的话题。内因决定外因，而外因又通过内因发生作用是马列主义的辨证规律。健全完善的安全规章制度、周密细致的安全防范措施、充分必要的安全技能知识和日益加大的安全生产投入是确保安全生产的基础，是主导安全生产的“内因”。

新钢10号高炉边缘管道的成因及处理

针对新钢10号高炉边缘管道频繁的现象,通过采取提高炉温水平、发展中心主导气流适当兼顾边缘、调整风口布局等措施,高炉煤气流得到了很好控制,高炉实现稳定运行,煤气利用率得到提高,技术经济指标持续改善。

在转向边缘计算之前请关注物联网边缘管理

有句古老的格言“要先学会走路才能跑”.物联网（IoT）有一句新格言：“在进入边缘计算之前,您需要边缘管理”.过去几年里,边缘计算一直占据物联网趋势的榜首,这当然有充分理由.边缘计算让边缘设备更智能、更独立（即,不需要将所有物联网数据发送到云端进行处理）非常有吸引力.边缘计算可以降低云服务成本、功耗和延迟,同时提高可靠性和隐私控制.

强化安全生产边缘管理

安全是企业永恒的主题，是一个全社会都在倾力关注，但又是一个沉重的话题。内因决定外因，而外因又通过内因发生作用是不可置否的辨证规律。健全完善的安全规章制度、周密细致的安全防范措施、充分必要的安全技能知识和日益加大的安全生产投入是确保安全生产的基础，是主导安全生产的“内因”。一些企业安全生产重大事故连续不断，既非安全措施缺乏，规章制度不严，也非领导重视不够，技能培训不足。

边缘信息增强的显著性目标检测网络

针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过程不增加任何参数;设计边缘预测模块,在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测,并与网络深层的显著图预测融合,细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型,并且与其他模型进行充分对比,证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外,该模型参数量为30.28 M,可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31帧·s^(-1)的预测速度。

移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法

移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%.

面向移动边缘计算的任务卸载方法研究

目前大多计算卸载策略是在任务整体卸载情况下进行的,且仅考虑时延或能耗单一指标,未将二者结合进行优化,为此,以任务处理的时延与能耗加权和为优化目标,提出一种基于强化学习的部分卸载算法。将单个任务的处理分为本地计算和部分卸载两种方式,且在部分卸载中引入了变量确定卸载权重,最后利用强化学习Q-learning完成了所有任务的计算卸载与资源分配。实验结果表明,所提算法能有效降低任务处理的时延与能耗。

配电网中任务卸载决策与边缘资源分配优化方法

移动边缘计算可以减轻配电网核心网络中海量数据的传输及处理压力,相对于云计算,边缘节点有限的计算能力使边缘资源的高效利用成为挑战。基于此,提出一种配电网中任务卸载决策与边缘资源分配优化方法。在包含多边缘节点多用户设备的配电网场景中,考虑任务随机、资源有限、计算能力不均衡及时延要求高等因素,构建云-边-端三层任务卸载及边缘资源分配优化模型;将优化过程分为计算卸载和资源拍卖两个阶段,在计算卸载阶段设计基于DRL的在线决策算法,在资源拍卖阶段设计基于补偿策略的多轮迭代拍卖算法;提出基于改进DQN算法的任务卸载与资源分配优化方法。仿真结果表明,在动态变化的配电网场景中,所提算法可有效提高系统计算能效和边缘节点效益。

边缘计算网络中区块链赋能的异步联邦学习算法

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传统FL架构中,中央服务器容易受到单点攻击,导致系统性能下降,甚至任务失败。本文在ECN场景下,提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain),该算法基于ENs算力动态分配训练任务,以提高学习效率。此外,基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值,引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级,淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能。最后,提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法,通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟。仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况,证明了所提算法的有效性。

低地球轨道卫星边缘计算场景中任务卸载与资源分配联合优化算法

针对低地球轨道(LEO)卫星边缘计算场景中地面用户计算任务的卸载需求,提出联合卸载与资源分配优化(JORAO)算法。考虑到LEO卫星的有限覆盖时间,以最小化所有地面用户的平均服务时延为目标,联合优化卸载策略、LEO卫星的通信和计算资源分配。将任务卸载与资源分配的联合优化问题分解为卸载决策和资源分配子问题,使用交替优化方法,获得原始优化问题的次优解。对于任务卸载决策子问题,将其建模为联盟博弈模型,当博弈达到纳什均衡时,获得最小化平均服务时延的地面用户卸载策略;对于资源分配子问题,使用拉格朗日乘子法获得最优的通信和计算资源分配结果。此外,还证明了所提算法的收敛性和稳定性。仿真结果表明,所提算法具有良好的收敛性,能显著降低地面用户的平均服务时延和提高任务卸载成功率。

一种任务驱动的车联网边缘卸载策略

边缘计算为解决未来车联网中移动流量的爆炸式增长提供了可行范式,然而位置的动态变化以及计算任务的多样性和差异性,使得资源有限的边缘服务器很难在规定时间内完成区域内多车辆任务的并行处理需求。基于此,以最小化时延为目标,提出一种结合深度确定性策略梯度算法的任务驱动卸载策略。首先,结合差异性任务类型和紧迫程度进行预处理,构建了一种基于最大延迟容忍度的任务动态优先级调整模型;然后,利用道路区域内的车辆拓扑和通信半径,提出了基于网络密度和负载均衡的动态协作簇划分方法,解决了多样性任务的动态协作卸载优化问题。实验结果表明,所提算法在收敛性、卸载时延及卸载命中率等方面具有性能优势。

面向车辆边缘计算的任务合作卸载

随着物联网技术和人工智能技术的飞速发展,车辆边缘计算越来越引起学者的关注。车辆如何有效地利用其周边的各种通信、计算和缓存资源,结合边缘计算系统模型将计算任务迁移到离车辆更近的路边单元,已经成为目前车联网研究的热点。由于车辆应用设备计算资源的有限性,车辆用户的任务计算需求无法满足,需要提升车辆周边计算资源的利用率来完成计算任务。本文研究了车辆边缘计算中任务的合作卸载机制,以最小化车辆任务的计算时延。首先,考虑周边停泊车辆以及路边单元的计算资源,设计了由云服务器层、停泊车辆合作集群层和路边单元合作集群层组成的任务合作卸载3层系统架构,通过路边单元合作集群和停泊车辆合作集群的合作卸载,充分利用系统的空闲计算资源,进一步提高了系统的资源利用率。然后,基于k-聚类算法的思想提出了路边单元合作集群划分算法对路边单元进行合作集群的划分,并采用块连续上界最小化的分布式迭代优化方法设计了任务合作卸载算法,对终端车辆用户的任务进行卸载计算。最后,通过将本文算法和其他算法方案进行实验仿真对比,仿真结果表明,本文算法在系统时延和系统吞吐量方面具有更好的性能表现,可以降低23%的系统时延,并且能提升28%的系统吞吐量。

船舶机舱边缘计算系统通信技术的研究及开发

本文针对边缘设备与云平台之间的数据交互,从当前智能机舱相关系统的数据通信需求出发,提出一种基于物联网边缘计算系统框架的智能机舱边缘计算系统内设备通信方案,设计一种面向该边缘系统中运用于边缘设备的双向数据通信系统软件并进行测试,证明智能机舱边缘系统方案的可行性。

基于5G多接入边缘计算的云化PLC系统架构设计与应用

随着工业控制系统对柔性化、扁平化的要求不断提升,以PLC为构建基础的传统工业控制网络在大规模接入、算力提升和部署灵活性方面均受到限制.针对这些问题,融合5G网络和边缘计算技术,设计了基于5G多接入边缘计算的云化PLC系统架构,阐述了该架构的运行机制和所涉及的关键技术;在此基础上,进行PLC系统的云化部署和调试,实现了工业现场、企业数据中心、5G网络和边缘网络的集成;最后,通过在某汽车制造公司产线改造过程中的应用,验证了所提架构的有效性.

面向未来移动通信的移动边缘计算研究综述

移动边缘计算(MEC)通过将移动终端的计算和存储任务从集中式数据中心卸载到边缘网格,满足复杂通信场景下的多样化设备服务需求,已经成为面向未来通信的关键性技术之一。通过阐述从云计算、雾计算到移动边缘计算的发展历程,介绍了MEC技术的基本概念和基本框架;在此基础上,从计算卸载、资源分配、缓存管理和安全防护4个方面讨论了MEC的研究进展,对相关研究成果进行了详尽综述。其次,以物联网、MEC结合区块链、AI辅助MEC系统、通感一体化和云边协同等边缘计算的几个典型应用场景为例,归纳了移动边缘计算在6G中的潜在应用场景,展示了其在构成智能、高效、安全的通信网络方面的潜在益处。最后,从互操作性、安全风险、移动性管理和可扩展性等方面指出了MEC研究在融合创新方面所面临的挑战,并对其在超可靠低时延通信、通感算一体化和星地融合移动通信等方向的优势和发展趋势进行了总结和展望。

基于边缘计算的高速光纤通信链路时延估计研究

由于未对接收信号进行去噪处理,导致光纤通信链路时延估计存在估计误差大、准确率低的问题,为了解决方法中存在的问题,提出基于边缘计算的高速光纤通信链路时延估计方法。通过边缘计算设计了高速光纤通信网络架构,基于网络架构中的边缘计算层,通过直射链路的方式构建高速光纤通信链路模型,接收光信号,并使用广义相关算法对接收到的信号进行去噪处理,根据去噪处理结果,结合卡尔曼滤波方法与Round-trip算法估计信号时延。实验结果表明,所提方法的高速光纤通信链路时延估计准确率高、效果好,具有较高的实际应用价值。

基于舱外航天服头盔面窗透明件的边缘复合连接技术研究

舱外航天服头盔为多层面窗结构,压力防护是其首要的防护功能,面窗与金属盔壳之间的连接方式是关键。基于舱外服头盔面窗为聚碳酸酯基材、非规则曲面、端口弧线闭合、薄壁透明等结构特点,提出了一种聚碳酸酯面窗透明件的边缘复合连接方式,并开展了结构设计、仿真分析、原理样机研制、试验验证等工作,研究结果表明:该复合连接结构稳定可靠,性能满足应用要求。

基于改进人工蜂群算法的边缘服务器部署策略

作为移动边缘计算架构部署的第一步,边缘服务器的部署是基础和关键,其部署位置与用户体验和系统性能密切相关,但是目前较少有研究关注该问题。研究无线城域网中移动边缘计算环境下的边缘服务器部署问题,以最小化响应时间为目标,将边缘服务器部署问题定义为一个优化问题,并提出基于交叉的全局人工蜂群算法求解边缘服务器部署的最优解以降低系统的平均响应时间。充分的实验结果表明,所提算法能够有效降低系统响应时间,算法性能优于其他代表性部署算法。