1.一种基于边缘物联网的炼铁厂管理系统的系统架构方法，所述的系统包括炼铁厂生产系统、人物环系统、边缘服务器和安全态势评估系统；

所述的炼铁厂生产系统包括高炉本体系统、供料上料系统、炉顶系统、送风系统、铁渣处理系统、煤气除尘分系统；将炼铁厂生产系统分解为各自的子系统；

所述的人物环系统的分系统包括人的系统、物的系统、环的系统，所述的人的系统包括人员识别、人员监控和人员定位子系统；所述的物的系统包括车辆、物资、设施子系统；所述的环的系统包括自然、生产、能耗子系统；

其特征在于，所述的方法包括：

1）将炼铁厂生产系统和人物环系统的每个分、子系统通过搭建边缘服务器以及边缘服务平台的方式升级为功能性边缘节点，这些边缘节点不仅可以纵向控制其直属的各子系统，还能以边缘网络的形式与其他边缘节点进行横向的信息交互；将这些边缘节点统一于云端构建边缘物联服务管理系统，从而形成云‑边‑端三层架构；

2）将炼铁厂生产系统、人物环系统进行耦合，具体为：将两个系统的各自子系统的所有数据共享，从而达到协调联动，当炼铁厂生产系统的某一系统发生安全事故时，厂区关于“人”的系统产生响应，定位危险区域人员，提示其快速离开危险区域；同时关于“物”的系统产生响应撤离重要物资，关闭相关设施；关于“环”的系统对危险区域进行隔离；各系统协调联动将危害降到最低；

还包括：将每个子系统的硬件与原体统脱离，统一纳入到厂区的资源池中由云端服务器进行控制和资源组合；

将炼铁厂生产系统、人物环系统的各自子系统中的基于不同协议的设备通过工业物联网网关统一协议标准连接到物联平台进行集中式管理，即异构融合；

所述的安全态势评估系统，所述的方法包括：

（1）数据采集：对工业数据采集的特征是通过现有通信手段对不同系统、设备及产品进行接入，在确保采集数据满足深层次大范围条件的前提下，根据异构数据独有的边缘处理和协议转换对感知平台所需与评估对象安全有关数据基础进行构建；数据的收集通过铺设在设备上的数据采集网关来实现，物联网网关连接数个数据采集网关；

网关作为数据采集终端设备，它会采集与自己建立物理连接的各子系统设备的基本数据，包括但不限于需要测量的温度、湿度、气体浓度的测量数据；设备运行时间、起停次数的运维数据以及设备状态有关的评估对象安全的实时数据；数据采集网关上面的传感模块将采集的相关数据上传至物联网网关，经协议转换，上传云端；

在网关内部，并不是收集的所有数据都上传云端，先通过传感器收集的设备状态、测量数据、运维状态这三类数据在网关内部进行相应的处理，首先进行模数转换，将模拟信号转换为可以通过机器处理的数字信号，将反映设备直观状态的三类数据，根据模糊算法或者专家学习方法评估出一个分值，用于反映设备的安全状况，然后只输出一个反映设备整体安全的一个数据；最后将这个得到的最终数据进行封装上传至云平台；

（2）安全态势评估：首先，构建安全评估指标体系，即确定需要进行评估的对象以及该对象需要进行评估的具体内容，具体内容为：①“危险模式数”，即该系统以危险模式运行的总次数；②“设备、设施缺陷数”；③“作业环境缺陷数”；④“危险暴露时长”；然后，通过数据接口提取所构建的数据池中所存储的关于各评估对象安全状况的数据，从这些数据中分析影响系统安全的信息，包括危险源、危险类型，明确系统本身的状况形成安全分析表；然后，通过粒子群算法优化的BP神经网络评估算法对安全分析表进行基于预设规则的计算，从而得出反映系统安全态势的评估值，达到安全态势评估的目的；最后，通过神经网络的学习训练，简化人工预测的弊端，实现安全态势的自动化评估预测。