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作为一种面向制造全流程的大规模集成网络，制造物联网包含数据采集、传输、处理、控制与服务等过程，实现了复杂工业制造全流程优化调度控制与动态信息服务。制造业生产车间的环境与工艺流程复杂多变，这给制造物联网节点感知传输带来挑战，复杂环境下节点部署策略需灵活多变，数据采集与传输需充分考虑能耗与可靠性。传统制造物联网节点部署与网络分簇路由算法多基于同构网络，而异构网络更贴近实际应用场景，本文对制造物联网二级能量异构节点部署与网络分簇路由算法进行了深入研究，具体内容如下： （1）综合分析制造物联网结构特点，研究了当前制造物联网节点虚拟力部署算法和多粒子群优化部署算法，针对二级能量异构网络中节点部署的特殊性，为在增加网络覆盖率的同时保证超级节点均匀分布，本文提出了VFPSO算法，先对超级节点(高能节点)进行优化部署，使其均匀地分布到监测区域，然后保持超级节点位置不变，对普通节点进行优化部署； （2）在节点部署完成后，充分考虑制造物联网异构网络分簇路由的特点，重点研究了典型分簇路由算法LEACH、SEP和DEEC，分析了SEP算法和DEEC算法应用于异构网络时的特点，同时总结了这两种算法存在的不足，SEP算法在LEACH算法的基础上引入了两个选举概率，DEEC算法引入了节点剩余能量的影响，DEEC算法相较于SEP算法有一定的性能提升，但由于使用估计网络节点平均剩余能量代替真实值，无法保证实时准确的跟踪网络剩余能量，本文提出EDEEC分簇路由算法引入能量消耗加速因子和节点实时能量，以提高算法灵活度、平衡网络节点负载、延长网络稳定时间。 最后对本文提出的部署和分簇路由算法进行了实验仿真，与经典算法进行对比，验证了本文提出的异构网络节点部署算法相较于多粒子群算法覆盖率提高了2.36％,相较于虚拟力算法覆盖率提高了3.12％；本文提出的异构网络分簇路由算法相较于LEACH、SEP和DEEC算法网络稳定时间分别延长了52.2%、18.1%和13.5%，并提高了网络负载均衡性。