在现代工业生产中,由人机界面(Human-Machine Interface,HMI)提供工业现场的实时信息反馈并为工业提供控制该过程的输入界面。现有HMI的固定模式存在着设备调试困难,HMI功能升级困难等问题。移动化的人机交互成为解决上述问题的最佳方案,然而,在现有的移动化人机交互系统中,工程师必须通过手动选择的方式将目标设备从一个存有大量设备信息的列表中挑选出。这种手动选择的方式增加了工程师的操作负担,容易导致错误的连接,浪费时间。工业人机交互中最典型的需求是“面对面”人机交互:为了确保设备按照下达的命令准确的运行,工程师面对着目标设备进行状态读取和修改参数等操作。这一特性使得接近感知算法适合用来简化对目标设备的接入。然而,由于在工业现场工业设备部署密集和频繁的HMI操作,现有的算法在较低的时间复杂度内无法提供足够的精度。为了解决上述问题,本文研究了基于蓝牙技术的工业设备自动连接算法,目标是在保证估计精度的约束条件下,优化算法的估计时间。为了研究工业人机交互应用中无线通信的特性,本文首先结合Android智能设备和蓝牙无线技术设计了移动化工业人机交互系统,该系统能够在设备周围的任意位置实时可靠地显示传感器数据和修改参数,并在某热熔胶机的人机交互系统上进行了实验测试。在移动化人机交互系统基础上,结合工业环境的设备部署密集特性,本文搭建了工业人机交互网络实验平台,该实验平台用于采集实验数据,自动连接算法的研究测试和性能分析。随后,本文深入分析工业人机交互网络实验平台中移动节点与网关节点的分布特征,建立了网络空间模型,用数学模型解析了自动连接算法的使用环境。本文所设计的自动连接算法适用于“面对面”人机交互的场景。因此,本文分析该场景下的网关节点的信号波动,以及移动节点与各网关节点之间的空间距离差异所造成的信号差值.,并推导出对最近网关节点进行筛选的条件。基于理论分析结果,本文提出了名为FaceME的工业设备自动连接算法,该算法利用RSSI差异性估计与移动节点距离最近的网关节点,简化了移动化人机交互系统中对目标设备的接入流程。实验结果证明该算法能够保证对最近网关节点的估计精度,同时降低算法的运行时间,从而满足了“面对面”人机交互的需求。