控制与决策

作者：褚菲,郝莉莉,王福利

单位：中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116;中国矿业大学 地下空间智能控制教育部工程研究中心,江苏 徐州 221116;中国矿业大学 人工智能研究院,江苏 徐州 221116,,中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 221116;中国矿业大学 地下空间智能控制教育部工程研究中心,江苏 徐州 221116,,东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819,

关键词：复杂工业过程;运行状态评价;数据驱动;非优因素

基金：国家自然科学基金项目(61973304,61873049,62073060)；江苏省六大人才高峰项目(DZXX-045).

准确感知和认知复杂工业过程的运行状态对于实现过程智能控制和优化决策至关重要,是当前实现工业人工智能需要解决的关键问题之一.传统过程监测理论系统已不能满足现代工业生产过程对过程运行状态认知的精细化及准确化的需求,因此,复杂工业过程运行状态评价技术应运而生,近几年受到学术界和工业界广泛关注并快速发展.对此,首先从复杂工业过程的主要特性以及数据提取过程中面临的问题出发,回顾基于数据驱动的相关工业过程运行状态评价方法;然后根据最优性评价结果总结导致状态非“优”的原因,并进一步给出相关非优因素追溯方法;最后对现有研究内容和这一领域中值得进一步研究的发展方向做出总结和展望.

来源：2024年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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