摘要：随着智能制造的快速发展，机电装备的智能化水平不断提升。传统基于云计算的数据处理模式在建筑现场的网络延迟会导致控制指令滞后，带宽限制造成海量传感数据传输瓶颈，而集中式计算的单点故障风险更可能引发系统性停机。边缘计算可以通过计算能力下沉至数据源头，构建起分布式实时处理架构，其核心技术特征完美匹配建筑施工现场需求。基于此，文章就边缘计算在智能化机电装备实时数据处理与决策中的应用探索展开了相关研究，以供参考。

关键词：智能化机电装备；边缘计算；数据处理；应用

引言：

不同于云计算的“全有或全无”模式，边缘计算允许根据业务关键性灵活部署，从简单的数据过滤到复杂的模型推理均可分层实现，其边缘即时响应结合云端深度分析的协同范式，正在推动建筑机电系统从封闭走向开放，为机电装备赋予真正的自主决策能力。

一、边缘计算关键技术体系

（一）边缘计算架构设计

在建筑机电系统中，边缘计算架构呈现出“终端感知-边缘控制-云端管理”的三层分布式特征，通过计算能力下沉至暖通空调、给排水、电气控制等设备终端，构建起响应迅速、可靠性高的新型控制系统。（1）建筑设备层部署的智能传感器网络以秒级甚至毫秒级频率采集温度、湿度、水压、电流等多维数据，通过工业以太网传输至边缘层的区域控制器；（2）边缘层采用模块化设计，每个物理区域部署独立的边缘计算节点，如某超高层建筑案例显示，这种架构使空调系统响应延迟从传统集中控制的15 秒降至 1.3 秒。

资源调度方式：在资源调度方面，边缘节点通过动态负载均衡算法实现计算资源优化配置，当监测到某区域人流密度突增时，自动提升该区域边缘节点的计算优先级，以保障系统的高效运行。

异构通信设计：建筑机电边缘架构采用异构通信设计，关键设备采用有线通信保障可靠性，非关键设备采用 LoRa 无线传输，如某智能园区项目实践表明该设计使网络故障率降低 65% ，提升了系统的稳定性。

（二）实时数据处理方法

面对建筑机电系统产生的多源异构数据流，边缘计算环境下的实时处理要兼顾时效性与能效比。（1）针对温湿度数据，边缘节点采用改进的滑动窗口聚合算法，原始采样数据压缩为携带关键特征的统计量；（2）在给排水系统异常检测中，边缘设备部署的轻量级LSTM 模型，能实时分析水流模式。

建筑能耗数据的边缘处理更具特色，采用事件驱动型计算框架，只有当能耗偏差超过阈值时才触发详细分析。针对电梯群控等实时性要求极高的场景，边缘节点运行经过剪枝的深度强化学习模型。建筑机电特有的时序数据特性也被充分利用，边缘节点通过周期模式识别自动调整采样频率，在人员活动规律明显的区域，非工作时间自动降低采样率。

（三）边缘决策模型

建筑机电系统的边缘决策模型要平衡实时性与能效的独特需求，呈现出“本地快速响应-区域协同优化-全局策略调整”的分级特征。（1）在暖通空调控制中，单个末端设备边缘节点运行基于规则集的快速调节算法，区域级边缘服务器则执行模型预测控制优化；（2）照明系统的边缘决策更具创新性，每个智能灯具搭载微型决策单元处理本地移动传感数据，同时通过Mesh 网络与相邻节点交换信息。

建筑设备故障诊断采用边缘-云端协同学习机制，边缘节点持续收集设备运行特征，当检测到异常模式时触发云端深度分析。针对建筑能源系统的动态定价响应，边缘节点部署的强化学习算法能实时调整用能策略。

（四）安全防护机制

建筑机电系统的边缘安全防护需要构建覆盖物理设备、数据通信、控制指令的全方位防御体系。（1）在设备认证层面，采用基于硬件安全模块的设备指纹技术，某智慧园区实践表明可 100% 阻断非法设备接入建筑设备管理系统；（2）数据传输采用建筑行业特有的BACnet/SC 安全协议，结合轻量级国密算法，确保数据在传输过程中的安全性和保密性；（3）边缘节点的行为审计通过分析控制指令序列特征，可识别异常操作模式，某金融中心案例成功预警了针对空调系统的恶意温度篡改攻击。

针对建筑机电系统生命周期长的特点，边缘安全方案特别注重可更新性，采用容器化安全模块实现漏洞热修复，如某医院项目验证显示关键补丁可在15 分钟内完成全系统部署。更值得关注的是，针对建筑运营数据隐私的保护机制，边缘节点通过差分隐私技术处理能耗数据后再上传云端。建筑机电特有的多系统集成需求也催生了新型安全方案，边缘防火墙可自动识别BMS、FAS 等不同系统的通信特征。

二、边缘计算在智能化机电装备中的应用

（一）建筑设备管理系统智能调控

边缘计算在建筑设备管理系统中的智能调控应用正在重新定义现代建筑的运行方式，通过将计算能力下沉至空调机组、水泵、风机等末端设备，实现了从集中控制到分布式智能的范式转变。边缘节点实时处理来自2000 多个传感器的多源数据，采用改进的滑动窗口算法提取关键运行特征，在本地完成设备状态评估与控制指令生成。创新性的预测控制算法使系统具备前瞻性调节能力，通过分析历史运行数据，边缘节点可提前30 分钟预测建筑负荷变化。在设备健康管理方面，边缘计算实现了从定期维护到预测性维护的跨越，安装在冷水机组上的振动监测边缘设备通过频谱分析提前72 小时识别轴承异常，且边缘计算带来了系统韧性提升，当网络中断时各边缘节点可自主维持基础运行，某智慧园区在断网情况下关键机电设备仍能持续稳定运行8 小时以上。

（二）智能照明系统动态优化

建筑照明系统的边缘计算应用呈现出“终端感知-边缘决策-云端优化”的协同特征，通过在灯具、传感器中嵌入微型计算单元，实现光环境与人员活动的匹配。

边缘节点的智能调控：针对建筑采光特性，边缘节点融合日照强度传感器数据与天文时钟算法，创新性的边缘协同控制策略使群组灯具自主形成决策网络，当检测到人员移动轨迹时，前方灯具提前渐亮，后方灯具延迟渐灭。

应急照明中的突出优势：在应急照明领域，边缘计算展现出独特优势。各灯具通过 Mesh 网络自主组网，当主电源故障时，边缘节点在 200ms 内完成应急照明路径规划，某高层建筑消防测试中，疏散引导响应速度较传统系统提升6 倍。

维护便利与成本降低：边缘计算为照明系统带来维护便利，每个灯具边缘终端持续监测LED 光衰曲线，当亮度衰减至阈值时自动上报。如某机场航站楼应用该技术后，照明系统维护成本降低了接近四成。

（三）建筑能源管理系统优化

边缘计算为建筑能源管理系统赋予了动态调度的能力，通过在配电柜、储能设备、用能终端部署边缘计算节点，构建起源-网-荷-储协同的智慧能源网络。（1）安装在变压器侧的边缘设备通过改进的 FFT 算法实时分析谐波含量，配合有源滤波器实现 μs级动态补偿；（2）针对建筑柔性负荷调控，边缘节点部署的强化学习算法能实时响应电网需求信号，实现对建筑柔性负荷的有效调控；（3）储能系统的边缘控制更具特色独特性，能更好地适应建筑能源存储与调配的需求。

能源数据采集策略：在能源数据采集方面，边缘计算采用数据分级策略，常规数据本地聚合，异常数据实时上传，在保证数据处理效率的同时，确保异常情况得到及时关注。

边缘安全防护措施：建筑能源系统的边缘安全防护同样关键，采用国密 SM4 算法的数据加密方案在某政府大楼项目中成功抵御了37 次网络攻击尝试，保障了系统的安全稳定运行。

三、结语：

在建筑机电系统智能化转型的浪潮中，边缘计算技术的应用正在重塑传统建筑设备的运行范式。随着建筑能耗监管的日益严格，建筑机电系统正面临着实时响应、能效优化、运维智能化等多重现实问题。传统集中式控制架构在应对复杂多变的建筑环境时已显乏力，而边缘计算为建筑机电系统提供了分布式智能的新思路。

值得深思的是，建筑机电设备的边缘化改造是运维理念的变革，从被动响应到主动预测，从单机控制到系统协同。在实践层面，建筑场景的特殊性对边缘计算提出了严苛要求，既要满足可靠性需求，也要适应商业综合体、交通枢纽等场景的复杂工况。建筑机电系统的边缘计算化进程，本质上是在物理空间与数字空间之间构建更智慧的连接方式。

参考文献：

[1]徐盼望,杜万和,杨敬辉,等.边缘计算在制造业数据采集与处理中的应用[J].上海第二工业大学学报,2021,(3):223-230.

[2]杨琪,刘畅,杨建维,等.面向边缘计算的机械装备状态监测系统研究[J].电子测量与仪器学报,2022(9):226-234.

[3]张凯歌,卢志刚,聂天常,等.面向无人装备的智能边缘计算软技术分析[J].兵工学报,2023,(9):2611-2621.