工业信息物理系统为工业生产环境中物理设备和不同系统之间提供了相互连接形成闭环反馈机制,以及横向和纵向的一体化集成方法。而万物互联、反馈信息的闭环伴随的即是工业信息物理系统中信息量的急剧增长,其数据存储和处理机制必须满足良好的规模性、可拓展性、高效性,以满足控制器、传感器、执行器等不同设备对于数据的要求。此外,工业系统中采集到的数据还需要被进一步处理,形成知识库来支持边缘智能控制。随着计算复杂度的提升,分布式系统的作用越发重要,如何将大规模数据进行有效处理形成有逻辑关系的知识体系并完成在分布式系统中的推理应用成为了新的热点问题。传统的建模方法和数据处理方法不能满足工业领域控制层、设备层对于实时性和自主性的需求,还有很大提升空间,因此需要引入其他方法。本文设计了一种在工业系统边缘层中对节点进行智能控制的工具。利用本体语言完成在嵌入式设备中的模型建模,并结合非关系型数据库完成数据的存储、推理和查询,通过规则建立将数据库转化为知识库;利用边缘端的计算资源完成智能分布式控制决策。此外,通过可视化界面生成本体语言文本,图形化编辑具有极高的实时可变性,能够动态修改本体中的模型定义,提高了整个系统的灵活性。本文的研究结果在工业生产领域中为系统边缘端提供了智能决策工具,优化了嵌入式语义的算法,实现了模型定义的实时可变结构,为工业分布式控制和柔性制造提供了更大的发展空间。