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杂工业生产过程动态特性未知变化使得难以实现其高性能控制，必须建立数字孪生进行智能控制系统研究。动态特性变化导致无法采用已有的系统辨识方法和深度学习技术建立该工业过程数字孪生模型，因此本项目采用会聚研究思想和CPS理念，将大数据、深度学习、物联网、无线通讯、控制等信息技术与仿真系统、工业过程、云服务器等物理系统深度融合，采用端边云协同方式，将系统辨识和深度学习、离线训练和在线校正、边缘小数据训练和云端大数据训练相结合建立反映动态特性变化的数字孪生，基于数字孪生建立智能控制系统。本项目以复杂电熔镁砂熔炼过程为所提技术方案的应用案例，使产品产量提高了3.47%，单吨能耗降低了6.65%，每台炉子每年可多盈利156.6215万元。。
