边缘计算是集先进网络技术、数据技术等横跨通信、计算和自动控制等领域的综合性技术。在工业互联网场景下,边缘计算可以在实时性数据的接收、存储、处理和计算分析上提供助力,此外还可以做对应的决策分析,下发决策结果,保障工业应用的实时性。与传统IoT类似,工业互联网在数据计算和安全对边缘计算提出要求。不同的是,工业互联网的实时性和可靠性要求更高,对于数据传输的实时性和可靠性,IEEE 802.1任务组提出了 TSN标准,在工业互联网场景下,TSN相较于传统工业总线具有更高的扩展性,不需要考虑不同总线协议的对接转换,在标准以太网的基础上进行修改,在保证兼容性的前提下,提供确定性的报文传输,保障网络的确定性时延和可靠性。利用边缘计算的计算和网络能力以及TSN的实时特性,是工业互联网边缘计算研究的新思路。据此,本文主要对结合TSN的边缘计算方案和关键算法技术进行研究,具体内容如下:（1）对工业互联网边缘计算方案的实际需求进行分析,同时考虑到TSN网络对于未来工业互联网的不可或缺性,结合802.1Qcc集中式配置模型,提出了结合TSN的边缘计算方案,方案主要考虑TSN的配置和管理功能,涉及TSN时间同步,TSN流量调度以及相应的网络配置和管理。我们还给出了方案中CUC节点和CNC节点的模块设计,对于涉及到的协议和数据的交互进行说明,依此给出方案流程。我们还设计了结合TSN的边缘计算方案的验证实验,分别验证了方案时间同步的有效性和流量调度的性能,后者包括水平方向的RTT时延验证和垂直方向的计算和配置性能验证。不同的调度算法对于CNC节点的计算时间影响不同,在其他条件相同的情况下,基于数据流禁忌表的Tabu Search算法在时间性能上优于ILP调度算法。配置时间的测试结果表明,影响配置时间的主要因素是TSN交换机自身的配置修改和生效操作,网络跳数的影响很小。考虑到实际应用中必然同时涉及到TSN网络的离线配置和动态配置,边缘节点具备更大的优势。（2）对上述方案的关键技术——路由调度算法进行研究,在ILP调度和Tabu Search算法的基础上,分析研究了不同路由算法对TSN调度的影响。在flowspan作为调度性能指标的基础上,我们提出了网络最大负载,即MNL作为路由性能的指标,定量研究了MNL与flowspan之间的关系。在给定的仿真条件下,验证不同的路由算法对于TSN调度的影响不尽相同,相应的MNL值也不同。基于Tabu列表的Tabu Search算法与ILP算法具有相近的MNL值,在flowspan这一指标表现上,前者稍高于后者。基于Tabu列表的Tabu Search算法还适用于动态的路由调度计算,我们对动态Tabu Search进行了验证,发现在合适的k值和用户要求MNL值情况下,可以大幅度缩减算法运行时间。