1.一种基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：包括边缘计算线程、MQTT客户端与MySQL数据库这三部分；其中：所述的边缘计算线程包括边缘控制线程、协议解析线程与数据压缩线程三个并行程序；

所述的MQTT客户端包括数据转发与指令下达两部分，数据转发将压缩后的实时数据转发至物联网云服务器，实现数据上报；指令下达包含接收云端控制指令、压缩字典以及模糊控制表；

所述的MySQL数据库实现数据存储功能，存储模糊控制表，实时数据与设备连接白名单，配合边缘控制线程，实现边缘侧设备的高效管控。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：物联网智慧网关基于树莓派CM4开发，由两个支持Modbus协议的COM口，一个BCM43438WiFi模块、一个千兆以太网口以及一张16GB的SD卡组成，保障算力需求、硬件通信与数据存储。

3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：物联网智慧网关基于ubuntu20.04开发，内部安装python运行环境与MySQL数据库，通过调用python库函数实现多线程边缘计算与MQTT通信，完成智慧网关功能。

4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：所述的协议解析线程通过WiFi接入支持TCP/IP协议的边缘设备，如：单片机与PLC等边缘控制器；采用Modbus现场总线采集边缘设备中传感器的参数；将采集的数据按约定的报文格式进行解析，并转化为JSON格式，保存至MySQL数据库，完成实时数据采集转化。

5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：所述的数据压缩线程，通过压缩字典实现数据压缩与解压；其中，压缩字典保存在MySQL数据库中，进行自适应更新，并与物联网云服务器进行实时同步；解压与压缩后的数据作为历史数据存储在MySQL数据库中。

6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：所述的数据压缩线程中，压缩字典通过经朴素贝叶斯分类器分类后的边缘设备数据，按Huffman编码原理生成，当边缘数据压缩率压缩率未达到设定值时，智慧网关进行实时字典更新。

7.根据权利要求5所述的基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：所述的数据压缩线程中，压缩字典通过边云协同的方式，实现压缩字典快速更新，物联网云端服务器根据智慧网关上传云端的实时数据，进行边缘设备判别，通过大数据查找类似设备压缩字典，同步至智慧网关作为初始压缩字典，加快压缩字典生成效率。

8.根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：所述的边缘控制线程包含边缘设备管理功能，物联网智慧网关对连接边缘侧连接设备进行验证，将符合连接要求的设备进行连接，保障安全性。

9.根据权利要求8所述的基于边缘计算的物联网智慧网关，其特征在于：所述的边缘控制线程采用模糊控制的思路，通过知识蒸馏与迁移学习的方式，实现智慧网关边缘控制智能化快速响应，达到边缘设备高效管控的效果；具体如下：采用知识蒸馏的方式，实现边缘设备管控，物联网云服务器根据大数据计算模糊控制表，并将其简化压缩发送至智慧网关，智慧网关根据边缘设备采集的实时数据自适应优化模糊控制表；

采用迁移学习的方式，进行模糊控制表的快速建立，在物联网云服务器未能计算出模糊控制表时，借用相似的任务要求下生成模糊控制表进行控制优化。

10.一种根据权利要求1所述的基于边缘计算的物联网智慧网关的工作方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、协议解析过程：通过WiFi接入支持TCP/IP协议的管控边缘设备，Modbus现场总线采集边缘设备中传感器的参数，将采集的数据按约定的报文格式进行解析，并转化为JSON格式；

S2、数据压缩过程：物联网智慧网关根据压缩字典将实时数据进行字典压缩，实现通讯数据量缩减；

S2‑1、物联网智慧网关查找MySQL数据库中的压缩字典，若没有压缩字典，则传输未压缩的数据；

S2‑2、云端根据朴素贝叶斯分类器分类边缘设备数据，按Huffman编码原理生成数据压缩字典，并同步至智慧网关；

S2‑3、当边缘数据压缩率压缩率未达到设定值时，智慧网关进行实时字典更新，并将跟新字典同步至云端服务器；

S3、边缘控制阶段：智慧网关根据云端服务器提供的模糊控制表进行边缘侧设备智能化管控，就近向边缘制备提供“智能”服务；

S3‑1、智慧网关向云端申请模糊控制表，若云端服务器还未生成最优控制表，利用迁移学习的思想，请求相近任务下的边缘控制表进行初步使用；

S3‑2、基于知识蒸馏的思想，云端根据边缘侧设备的控制效果进行模糊控制表的优化，并跟新模糊控制表至智慧网关；

S4、智慧网关通过MySQL中的设备白名单，对连接的边缘设备进行认证。根据边缘设备的不同，设置用户名、密码、权限与MQTT话题，进行设备管理与安全认证。