基于数据驱动与多智能体技术的流程工业控制与优化

成果简介：流程工业是制造业的重要组成部分，由多个生产设备(或过程)有机联接而成，具有变量多且类型混杂、易受多种不确定因素的干扰等特性。

• 利用新一代人工智能技术，建立流程工业过程实现生产工况变化与设备健康状态变化的自感知模型。

• 基于积累的海量生产数据，采用数据驱动技术实现流程工业过程控制经验与控制规则的自学习。

• 基于数据驱动模型与多智能体技术，提出工序关联的生产技术指标协调优化的自决策策略。

• 相关成果应用到”龙钢高炉工业循环水系统“与莱钢高炉工业循环水系统”的智慧管理系统中。

成果展示：

高炉工业循环水系统的智慧管理

技术指标：

成果成熟度：

流程工业过程实现生产工况变化与设备健康状态变化的自感知技术处于工业化生产阶段。

流程工业过程控制经验与控制规则的自学习技术处于工业化中式阶段。

工序关联的生产技术指标协调优化的自决策技术处于工业化研发和测试阶段。

拥有知识产权情况：

转化方式：

技术许可、技术入股等

预期市场分析：该系统可用于涉及烧结、焦化、炼铁、炼钢、轧钢生产全流程的节能优化，其经济效益非常明显。

• 该成果已与与外地的合作单位有：湖南山水节能、陕西龙钢、山东莱钢等。

团队情况：