随着新兴信息技术的发展,激发了新一轮工业革命,工业物联网的兴起催生了如个性化定制生产模式等新型制造模式和服务。工业物联网需要集计算、通信、控制于一体,包含环境感知、边缘计算、高性能通信等工程,为智能工厂下的个性化定制生产模式等提供强有力的基础支持。然而,传统集中式工业物联网架构臃肿低效,无法匹配新兴的制造需求。因此,构建智能工厂下面向个性化定制生产模式的新型工业物联网网络,对于推动新的制造模式和服务具有重要理论意义和应用价值。本文将针对传统工业物联网架构下的问题,提出智能工厂下面向个性化定制生产模式的基于软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)的工业物联网实时性和安全性的研究,以提升智能工厂网络性能。本文的主要工作如下:本文首先对当前工业物联网现状进行阐述,分析传统工业物联网网络下实时性和安全性相关问题。然后,对原有工业物联网网络进行分析解构,讨论个性化定制生产模式下的网络需求和设计目标,提出了叶脊网络拓扑架构以替代传统树型网络拓扑架构;对新架构的原理、工作流程等进行了介绍以及对比分析;在此基础上,结合SDN技术对架构再次完善,定义了相关的网络层,对网络整体布局进行分析。其次,在SDN的网络架构下对机器学习方法进行研究,提出强化学习下基于Q-Learning的路由优化方法。本文对所提的SDN叶脊网络架构进行了简化,在此基础上建立数学模型;然后根据智能工厂内个性化定制生产环境下的生产实况对算法所使用的变量、状态等进行定义,给出算法流程的具体设计;最后,设计了一个生产场景实例,演示了基于Q-Learning的多维参数路由优化仿真实验,验证所述方法的有效性。然后,在SDN的网络架构下对区块链进行研究,参照比特币的设计原理提出了区块链方法。本文在智能工厂的工业现场侧提出一种多中心部分去中心化的网络系统,解决单节点带来的安全问题;对区块链技术进行改进适配,增加数据记录,增强数据的隐私保护。最后,针对提到的安全性、隐私性进行定性分析,并基于所提架构,开发搭建一个区块链测试实例,验证所述方案的有效性。最后,基于上文提出的SDN网络架构,通过改造一个面向个性化定制的糖果自动化生产平台搭建相应的测试实例,在其上对所述架构的实时性以及安全性的性能表现进行测试验证。分析以及实验验证了所述架构的合理性和有效性。