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工业物联网的快速发展为设备自动化及智能化提供了坚实的技术支撑及理论依据,尤其在远程监控领域。对于户外大型设备的远程监控受现场环境、设施陈旧及技术薄弱等因素影响,使设备的运转状态无法及时反馈给相关管理者。为了解决此问题,根据开滦集团企业信息化建设总体水平与发展愿景,结合开滦唐山中润煤化工有限公司焦炉四车联锁监控系统技术升级,运用工业物联网技术、感知通信技术、云技术、WEB前端技术在户外大型设备的运行状态监控进行技术探索。通过对嵌入式Linux系统的移植、通讯接口的开发及外接采集感知设备对推焦车工作状态及运行状态进行信息采集,并由主板上的4G模块进行Socket传输,传输至在云端搭建好的数据库中,再利用HTML+Java Script+CSS+JSON+AJAX技术进行显示端界面及逻辑关系的编写,使数据可在移动终端及PC端显示,可为户外大型设备的远程监控提供有益的技术探索。利用工业物联网技术采集的数据通常存放于云端,但由于云端距离现场较远且信号干扰较强,使数据处理时延增大,针对此种状况,提出一种工业物联网云雾混合网络(Industrial Internet of Things cloud-fog hybrid network,ITCFN)框架,解决了工业数据在云端处理的高延迟问题。在实际生产范围内,利用路由器、交换机等边缘设备,在云服务器和生产设备之间构建一个雾计算层。针对雾计算节点设备计算能力弱的问题,提出了一种多设备分布式计算方法,采用基于模拟退火算法的粒子群负载均衡算法(Particle Swarm Optimization Load Balancing Algorithm Based On Simulated Annealing,SAPSO-LB),实现了任务处理延迟最小的目标。实验结果表明,基于SAPSO-LB算法的ITCFN能有效降低工业数据处理延迟。当使用10台雾计算设备,采集数据在4GB到12GB之间时,与云计算相比,延迟降低了84.1%-29.9%。图19幅;表10个;参87篇。