数据驱动的工业过程运行监控与自优化研究展望

• 作者: 刘强 卓洁 秦泗钊 郎自强
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 复杂工业过程 运行监控 异常工况诊断 自愈控制 自优化
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1944-1956
• 页数: 13页
• 字数: 14607字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2018.c180207

摘要

现代工业过程向大规模、连续化、集成化方向发展,有必要对生产全流程运行的决策、协同控制、底层控制进行有效监控,也是当前国际控制领域的研究热点.本文首先分析了工业过程全流程运行监控的内涵与行业现状;其次,阐述了基于模型的控制系统故障诊断与容错控制方法,以及数据驱动的异常工况诊断与自愈控制方法的研究现状,并指明了信息物理系统(Cyber-physical systems,CPS)时代智能安全运行监控与自优化的发展机遇;最后,论述了工业过程运行监控与自优化研究的新方向和最新进展,包括:1)数据驱动的决策、协同控制、底层控制多层面联合监控;2)基于机理、数据、知识多源动态信息融合的异常工况诊断;3)专家知识与控制手段相结合的协同层自愈控制;4)数据驱动的运行动态性能分析与自优化;5)支撑运行监控与自优化系统的实现技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘强	东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室	21	345	9.0	18.0
2	卓洁	东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室	1	20	1.0	1.0