【摘 要】
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板带材生产具有难以精确建模、运行状态不可测、非线性动态耦合等特征，限制了产品质量和产线运行水平进一步提升。如何提高模型精度与复杂工况的动态适应能力，实现工序内和工序间的各层次协调优化，是板带生产面临的挑战性问题。研究高维动态工业大数据预处理、分布均衡化与特征提取方法，以集成学习建模对多工序动态运行指标进行评价；构建高精度动态数字孪生模型；开发运算速度快、具有柔性约束处理能力的多目标优化算法；构建以
【机 构】
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东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U21A20117，52074085）； 辽宁省兴辽英才计划项目（XLYC1907065）； 中央高校基本科研业务费项目（N2004010）；
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板带材生产具有难以精确建模、运行状态不可测、非线性动态耦合等特征，限制了产品质量和产线运行水平进一步提升。如何提高模型精度与复杂工况的动态适应能力，实现工序内和工序间的各层次协调优化，是板带生产面临的挑战性问题。研究高维动态工业大数据预处理、分布均衡化与特征提取方法，以集成学习建模对多工序动态运行指标进行评价；构建高精度动态数字孪生模型；开发运算速度快、具有柔性约束处理能力的多目标优化算法；构建以动态数字孪生为核心、以协调优化为特征的全流程、多层次信息物理系统，提高生产过程对于复杂多变工况的适应能力，以多层次协调实现工艺参数和过程控制能力的优化配置，并形成流程工业数字孪生模型和信息物理系统的普适性构建方法，是将来板带生产研究的重点。
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