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制造物联网从设计、生产、服务整个流程将制造车间的生产资源与数据信息进行实时感知、智能控制和动态调度,是一种新型工业生产模式。虽然以无线传感网络为代表的物联技术改善了制造车间在工业生产中的数据感知、人机交互、生产控制,但仍存在许多问题：制造车间的传感网络覆盖范围广,传感设备类型繁多且能量有限,容易发生传感漏洞造成传感网络瘫痪；另一方面大规模的制造生产容易产生海量数据,数据传输路径的选择将影响到数据传输的实时性以及数据处理的可靠性、精确性。根据制造车间的物联网技术特点以及存在的问题,本文将从如下几方面进行研究：一、分析制造物联网发展现状,从提高制造物联生产效率、数据可靠性为目的,提出一种制造车间的物联网四层基础架构和数据传输网络结构,并从数据传输方面分析无线传感网络的技术特点,为下文的策略研究提供理论支持。二、分析制造车间中无线传感网络的技术特点,针对网络中传感节点能量受限以及节点能耗分布不均匀等问题,提出了一种基于能量感知非均匀分簇的WSN策略(EAUC),通过能量感知簇首竞选机制选择能量较高的传感节点作为簇首,然后基于非均匀分簇的思想合理分配普通节点到对应的簇中,最后通过簇首多跳的方式进行数据传输,该方法能够有效平衡无线传感网络的能耗分布,一定程度上延长了无线传感网络的生命周期。三、分析制造车间数据传输流程,针对制造生产中对感知数据可靠性和精确度要求高的特点,以及数据传输路径因拥塞现象容易造成数据延迟的问题,通过结合蚁群算法全局搜索能力进行路径寻优,并根据传感节点剩余能量和拥塞判断进行下一跳节点选择,设计一种基于蚁群算法的拥塞规避数据传输策略(ACOCA),该策略缓解WSN的拥塞情况,能够有效提高数据传输的效率。最后,本文通过NS-2实验平台对EAUC策略和ACOCA算法进行仿真验证。实验表明,EAUC和ACOCA算法相比传统的算法在能耗平衡、网络寿命、传输效率等方面都表现得更好,从而提高制造车间的数据传输的效率。