目前,如何治理污水厂产生的污泥是环保部门面临的重大挑战之一,无论是传统处理（填埋）还是变废为宝（农用、建材）,污泥干化都是其中重要环节。随着污泥量的与日俱增,污泥干化技术也在不断地寻求突破和创新。当下,工业污泥干化设备主要采用线下单机操控模式,虽然操作简洁,但线下单一的控制模式必然存在设备参数设置不够合理,人为监控效率低,运维成本高等问题。针对上述两点,论文提出基于边云协同的污泥干化智能监控系统,从理论模型构建、平台搭建、实验论证三个方面对污泥干化系统及其设备的智能化展研究。论文主要工作如下:（1）本文通过分析污泥干化机工作原理,建立了污泥干化能源流模型。该模型在低温热泵污泥干化方法的基础上,构建了空气循环系统。空气循环过程中,根据废热空气参数,高温干空气参数,以及建立的冷媒系统数学模型,计算出冷媒系统的关键参数。该关键参数用于冷媒系统冷凝器、压缩机和蒸发器参数的调整,使得系统参数与实际需求相适应,为后续监控设备关键参数提供理论基础;污泥干化设备的能耗推理还可指导用户选型。（2）为提高污泥干化机的工作效率,本文提出基于边云协同的污泥干化控制方法。该方法在边缘节点搭建规则引擎,超过90%的实时数据在本地处理,提高了数据价值密度。其次,通过函数计算应用,将云端训练好的物料含水率预测模型下放到边缘侧,模型推理结果用于物料预警。云端训练的物料含水率预测模型中,深度神经网络比多元线性回归预测的平均绝对误差降低了0.63;同时,通过改进Deep compression算法对物料含水率预测模型进行压缩,在保证预测精度不损失的情况下,模型压缩率为73.2%,权重矩阵由32位浮点操作数改为定点值检索矩阵,克服了边缘节点计算和存贮资源受限的问题。（3）设计并实现了污泥干化智能监控系统。该系统将污泥干化机结合边缘计算节点作为智能终端接入互联网,其总体架构由设备层,边缘节点和远程监控平台组成。现场层是由PLC控制的一体式污泥干化机,通过RS485接口与边缘网关相连。边缘节点采用Link Io T Edge边缘计算平台部署在边缘网关上,与云平台之间通过MQTT协议实现与服务器之间的可靠连接。设备层与边缘节点之间采用Modbus通讯的协议,边缘节点获取总线下不同ID号的监测点数据,并将这些数据传输至云服务器。边缘网关针对设备敏感数传输设计了加密算法,针对外界高压和噪声干扰设计了隔离模块,提高了系统数据传输的稳定性和安全性。本文所提出基于边云协同的污泥干化系统,可用于工厂污泥干化设备智能管控。与线下控制模式相比,在线远程监控更加智能;与传统云计算集中式处理相比,其数据平均传输时延降低7倍以上,能更好地满足污泥干化设备高实时性业务需求。