破解钢铁全流程黑箱构建基于动态数字孪生的CPS智能化系统--专访东北大学张殿华教授( 二 ) 破解钢铁全流程黑箱构建基于

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采访人员：运用动态数字孪生技术、信息物理系统、工业互联网，如何构建钢铁智能制造系统？
【破解钢铁全流程黑箱构建基于动态数字孪生的CPS智能化系统--专访东北大学张殿华教授】张殿华：对钢铁流程工业来说，就是在5G工业互联网框架上构建基于全局动态数字孪生、以多目标协调优化为特征的智能化CPS 。首先，研发全局动态高精度的动态数字孪生，使钢铁全流程“黑箱”透明化。研发全流程高精度、高保真度、全局解耦的动态数字孪生；低延时、快反馈、实时交互的动态数字孪生；自学习、自适应、自组织的动态数字孪生；透明化、可视化的动态数字孪生。提供历史上从未有过的生产过程控制与产品质量的高稳定性、高精度。为新控制功能测试、新产品开发提供重要高效强力支撑。其次，形成各层次的多目标协同优化，实现各层次和全流程CPS 。在各单元控制层，突破现有单变量、单因素自动化控制的局限，实现多变量、全局协调优化的智能化控制。在单元的各个层级间，构建检测、优化、控制、决策的垂直方向的闭环控制。在流程上，突破现有单工序、孤岛式控制，构建全流程、多工序、均衡、协调、系统之系统级的CPS系统（图2），实现多个系统级CPS协同的自组织、自配置和自优化。第三，以改进的工业互联网平台作为载体，助力钢铁工业智能化关键技术落地实施。融合现有控制系统软硬件资源和动态数字孪生系统，以数据自动流动使各工序和各系统形成矩阵式网格联通。构建钢铁工业的互联网平台，以边缘层解决数据采集集成和虚实交互、快速反馈、实时控制等关键问题；以平台层解决工业数据处理和知识积累沉淀，形成新型应用开发环境；以应用层集成传统应用软件，开发新型工业应用软件。
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采访人员：咱们重点实验室在这些方面做了哪些研究项目？
张殿华：东北大学承担了“扁平材全流程智能化制备关键技术”“长型材智能化制备关键技术”两个国家重点研发计划项目，在钢铁购销与制造供应链协同计划智能优化决策技术，工艺参数与质量指标的综合评判、内在关联分析及反向溯源技术，多工序智能协调控制CPS系统的闭环优化体系结构与模块化实现技术，基于工业大数据和知识自动化的组织性能预测与工艺动态优化技术，炼钢-连铸-直接轧制智能化负能制造技术，棒线材多等级定制化生产与产品质量精准控制技术，连铸恒温、恒量出坯与直接轧制节奏匹配的智能化控制技术，全废钢连续加料电弧炉冶金工艺模型与智能控制技术等方面已经取得了重大进展，获得良好的应用效果，并初步形成了面向未来的钢铁智能制造架构。
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采访人员：目前业界对智能制造建设存在一些认识上的误区，您是如何看待的？
张殿华：现在业内的智能制造发展有几种趋势：一种是把机器人当作人工智能。比如用智能机械手臂进行喷码，这绝对不是智能制造。还有一种就是集中远程操控，在一个大房间搞个大屏幕，看着很漂亮，但操作工实际并没有减少多少，集中操控的意义并不大。
其实衡量一个系统是不是智能系统，关键是看它是不是“闭环赋能体系” 。 “闭环赋能体系”在很多制造业场景中难以实现，例如在离散化机械制造业。于是出现了“动态数字孪生”和“静态数字孪生”之分。能够形成闭环的谓之“动态数字孪生” ，不能形成闭环的谓之“静态数字孪生” 。人的介入可以解决“静态数字孪生”问题，但是解决不了“闭环赋能”问题。
钢铁行业可以实现闭环赋能，是典型的动态数字孪生，是CPS应用的最佳场景。虽然我们现在还远未达到智能制造的水平，但是随着新一代人工智能技术与实体经济渗透融合进程的加快，钢铁企业、信息龙头企业、研究院校以产学研用深度融合、协同创新的方式，共同建设钢铁行业全流程一体化的智能化生产线，必将促进我国钢铁行业成为“工艺绿色化、装备智能化、产品高质化、供给服务化”的全球领先行业。
（付静路俊萍高雪岩苏頔瑶尹杰）

破解钢铁全流程黑箱 构建基于动态数字孪生的CPS智能化系统--专访东北大学张殿华教授( 二 )

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