监测与诊断

优化控制

迁移学习

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1.卷烟制丝生产过程智能优化控制项目

在烟草的生产制造过程，松散回潮是使用回潮设备将切片的打叶复烤片烟块进行卷烟工业制丝改变温湿度的第一道工序。在这个过程中，控制烟丝的含水率满足后续工艺要求对最终产品的品质起着决定性作用。课题组针对松散回潮过程烟丝出口含水率控制精度低、波动大等问题，基于自研的多步预测和智能控制算法研发卷烟制丝工序预测控制系统，通过对出口含水率实时多步预测和加水系数控制实现了卷烟制丝生产过程的智能优化控制，大幅度提升烟丝生产质量。

2. 选矿生产过程智能优化控制项目

选矿生产过程存在来料成分波动大、生产整体状态不稳、操作调节对产线的影响大滞后、人工经验调节习惯与操作不同等问题。课题组针对上述问题，基于自研的磨矿粒度品位实时跟踪预测算法和智能优化控制算法开发了智慧矿山预测控制系统，提高了磨矿粒度品位等工业指标的实时跟踪预测性能，并将预测结果作为前馈指标，指导优化调节，实现对全局的统筹决策，进而实现选矿过程提质增产目标。

3. 饲料配方软件系统项目

我国是畜牧业大国，饲料不仅是畜牧业发展的物质基础，也是畜牧业发展的原动力和坚强支柱，更是实现畜牧业系统工程的重要条件。2011年以来，我国饲料产量跃居世界第一，现已成为我国工业体系中重要的支柱产业之一。然而饲料配方设计相关系统目前主要被欧美国家的饲料配方软件（如BRILL、BestMix）所垄断，严重影响中国饲料企业的稳定运营和可持续发展。课题组受委托研制并开发了具有自主知识产权的饲料配方软件系统。该软件系统融合中科云翼云端技术和人工智能优化算法，通过对配方过程优化，结果诊断与再分析、关键生产环节辅助决策三个技术层面逐级递进，实现综合降低饲料厂成本的目的，可为企业创造更高利润，大幅度提升企业竞争能力。