前言 近年来，随着信息通信技术的发展，各类互联系统的物理资源和计算能力显著增长。作为第四次工业革命的先驱，德国于2013年4月正式发布“工业4.0”实施建议，旨在充分利用信息化技术促进产业变革，提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。同年6月，美国通用电气（GE）提出了“工业互联网”的概念，与德国提出的“工业4.0”有异曲同工之妙，被称为美国版“工业4.0”。2015年5月，我国国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施制造强国战略。作为我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领，该文件制定了未来10年内中国制造业的顶层规划和发展路线图，旨在强化工业基础能力，促进产业转型升级。同年10月，中德两国宣布将推进“中国制造2025”和德国“工业4.0”战略对接，共同推动新工业革命和业态。我国具有完备的工业体系和巨大的市场，在两化融合的进程中，工业制造领域的数字化转型与互联互通持续促进着相关产业的建设和发展，以信息化为支撑的新型工业化发展战略逐步形成了高效、环保的可持续发展模式。 在工业制造环境中，基于物理空间与网络空间内包含的信息，网络化的设备之间能够形成高效的协同，各类生产线和生产过程持续不断地产生着大量的数据。为了能够更好地对海量数据进行管理和利用，传统的工厂需要被转化成工业4.0环境下的智能工厂。智能工厂作为承载工业4.0的最主要的应用实体，能够对现代化的生产线和生产过程中产生的数据进行采集与分析，对制造过程进行实时监控和调整，进而实现提高生产效率、降低生产成本的目标。由于信息流在多种不同的信息物理子系统之间存在流通不畅的问题，因此需要研究智能工厂中海量多源异构数据的智能采集、异常检测和信息融合方案，以使制造网络中的所有设备形成一个自组织的、具有高度灵活性和可重配置性的制造系统。针对工业无线传感器网络数据融合与异常检测的需求，探讨以下内容十分必要：突破无线传…