项目提出利用物联网和云计算技术实现分布式测试资源的集成、调度和共享，解决远程测试中的实时协同信息融合问题。提出和实现了采用多算法、多源数据融合、实时和事后相结合的方法来构建一种新的远程分布信息融合新方法。项目的研究成果不仅解决了基于物联网的远程分布协同实时信息融合精度低和效率差的理论难题，且提供了一系列基于物联网的远程分布协同测试系统资源优化管理方案和分布式多源数据融合智能算法，极大的丰富了分布式网络和测试资源的优化集成、共享和调度方法与技术，推动了智能测试、制造和管理技术的发展。

(1)针对传统的测试资源和系统不能实现资源共享和远程协同实时数据融合，满足不了大规模远程分布测试应用的需求的问题，研究了提出了基于物联网的远程数据融合的新机制，采用云计算技术，虚拟化技术将物理测试设备转化为虚拟资源，利用云计算技术管理测试资源，为用户提供统一使用测试资源的方法。

(2)针对现有测试设备大部分是嵌入式系统，而现有云计算还不能很好的支持嵌入式系统的难题，研究开发以满足测试实时性、可靠性、物理设备虚拟化和资源管理要求的新型实时中间件，为获取远程实时测试数据提供一种新方法。在linux平台下设计实现嵌入式云计算基础设施，采用Xenomai把Linux 内核扩展为实时和非实时双内核，在实时核内基于Pub/Sub算法和SOA技术完成测试云基础设施构建。在非实时核内采用开源云Eucalypts完成通用的云计算平台；建立一种测试云和通用云计算的通道，实现测试云和通用云计算的集成。

(3)针对分布式数据融合中面临的丢包和网络时延问题，开展带丢包和时延的数据融合方法的研究，通过分析网络时钟同步、时延和数据包丢等特性，研究预测补偿和分布式一致性滤波算法，探索出一种新的基于物联网的并行多算法协同信息补偿方法，来解决网络化测控中由于网络时延和丢包导致系统不稳定的难题。

(4)针对分布式网络资源和数据调度和融合优化算法多模态化多样性低，全局和局部优化精度难以协调的问题，开展基于距离的局部信息交互和邻域变异方法的研究，提出了一些列优化算法。提出生成解算子的自适应配置的离散人工蜂群算法，解决最小化提前和延迟的资源调度问题。提出局部信息交互粒子群优化算法及邻域变异差分算法，解决分布式网络资源调度的效率。项目成果或后续成果共发表SCI索引论文5篇，其中中科院JCR一区论文2篇，二区论文2篇，四区论文1篇，中文核心若干。获得授权发明专利2项，实用新型专利2项，专著1项。

该项目成果已经成功应用于实际生产中，在2015-2017年成功应用于河南省联桥科技发展有限公司、河南力控数据信息技术有限公司等公司的工程项目中，提高了这些公司的产品合格率及生产效率，设备运行稳定，操作设备简单，并且减轻了工人劳动强度。共创造了近6580万的经济效益。

成果说明

该项目的成功实施，取得了完整的基于物联网的远程分布协同实时信息融合测试系统设计和实现的理论、技术和方法。该成果既节约了成本，又节约了能源，还提高了工作效率。项目成果经初步生产应用，已取得一定的经济效益与社会效益。 1)河南省联桥科技发展有限公司 使用该系统对车间中的CO气体、温度、湿度等进行监测，提高了监测的精度和广度及生产效率，设备运行稳定，操作设备简单，工人劳动强度减少。在2015-2017年，为公司创造了近1750万的经济效益。 2)河南力控数据信息技术有限公司 使用该测试系统对医疗康复设备气管

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