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1.主要研究方向

（1）稀土冶炼智能优化与控制

以稀土冶炼复杂系统为研究对象，通过信息融合与专家知识相结合，采用信息智能分析、机器学习及智能控制方法开展研究，突破复杂过程运行信息获取难、行为特征建模难等瓶颈；提出了多信息融合、多模型集成的新方法，解决稀土冶炼过程运行优化实现难的理论问题，攻克稀土冶炼复杂生产过程绿色化、数字化及智能化难题。

（2）智能感知与机器人控制

面向复杂流程工业复杂工况下的感知失真、状态难测与协同控制难题，实验室致力于突破高鲁棒智能感知与多机协同控制关键技术。通过融合多模态信息与机理模型，实现强干扰环境下关键参数的精准软测量与全局态势感知；结合强化学习与分布式协同规划，构建“感知-决策-执行-优化”一体化智能闭环，最终支撑复杂场景下机器人智能巡检与自主运维，为流程工业生产过程安全、连续与智能化升级提供关键技术支撑。

（3）复杂工业过程建模与运行优化控制

流程工业综合自动化是驱动传统支柱产业向高端化、智能化转型的核心引擎。面对炼铁、炼钢、电解铝等过程固有的多变量强耦合、大时滞、工况非平稳及关键机理状态不可测等挑战，现有大数据技术难以穿透复杂性与不确定性，致使生产优化仍依赖人工经验。本实验室聚焦复杂工业过程建模与运行优化控制前沿，致力于构建融合机理与数据的智能系统，通过智能感知、数字孪生与多层次协同优化，实现关键工艺的自主智能决策与闭环优化，为提升流程工业核心竞争力提供先进解决方案。

2.科研项目

3.论文著作

4.科研奖励

5.专利版权