面向流程工业的分布式复杂制造系统信息质量控制方法研究

Modern manufacturing has converted from energy driven to information driven which means information depended indispensably. Hence, information quality has becomea vital key of the survival for the industry. Process industry production system, which depends on the system state information managing and controlling the production, are one of the distributed complex manufacturing systems. Any fault of the information quality will induce to a disastrously accident. Considering the characteristics of the information quality in the process industry, such as scheduling, nonlinear, huge amount and self-similar, conventional methods dealing with management information quality control,for instance,questionnaire survey and so on, are not invalid. In order to meet this requirement, it proposes a new evaluation criterionfor the information qualityby modelingcoupling constraint through the theory of complex network, polychromatic sets, basing on the inherent coupling constraint characteristics of the process industry.Then, a new evaluation criterionsystem are constructed for the information quality by detectinga conflict of the coupling constraint through the technology such as reconstructed phase space trajectory,multi-fractal and so on. Furthermore, this research will lay a foundation for information quality control of process industry by fault transfer path analyzing and fault source tracingthrough systemvariables causal ordering analysis, system status transfer entropy calculation.

现代制造已经由"能量驱动"转化为"信息驱动"，制造系统对信息的依赖不可或缺，信息质量控制成为制造企业生存发展的关键问题。流程工业生产系统是一类基于系统状态信息进行生产调度控制的分布式复杂制造系统，信息质量出现问题，会造成严重的生产安全事故。流程工业系统的状态信息具有时序性、非线性、海量性、自相似性特点，不能用现有的问卷调查法等针对管理信息的质量控制方法进行控制。本项目根据流程工业分布式复杂制造系统固有的耦合约束关系，基于复杂网络和多色集合理论，建立系统信息耦合约束关系模型，提出系统信息质量的评价标准。采用相空间重构、多重分形特征提取等技术，检测系统信息耦合约束关系冲突，建立系统信息质量评价方法。通过因果序分析、传递熵计算，研究系统信息质量问题的传递路径和溯源方法，实现对系统信息质量的控制，为解决流程工业分布式复杂制造系统的信息质量控制问题奠定基础。

1．指标完成情况：四年来课题组已在重要的国际学术会议和国内外核心学术期刊发表13篇论文，其中SCI 8篇，EI 5篇；申请国家发明专利3项，获软件著作权授权1项；参加学术会议3人次。检索显示发表论文共被引用10余次，其中基于证据理论的信息融合方法，被引用和应用到不可信传感器识别、旋转机械故障诊断、复杂机电系统健康预测上。四年共培养博士生4名，硕士生7名。其中毕业博士2名，硕士5名；在读博士生2名。课题已经完成了预期的研究目标，部分指标有突破，特色明显。.2.研究特色：坚持问题导向，坚持理论研究与生产实际紧密结合。课题组长期扎根陕西渭河煤化工集团，从实际需求出发凝练与修正研究内容与目标，并将理论研究成果应用于企业实际中予以验证，实现了理论创新与企业应用的双丰收。.3.理论创新：1）提出了以改进符号传递熵为基础的分布式复杂制造系统信息建模和信息质量问题溯源方法，从固有信息传递关系上揭示了信息质量问题的产生、传播与放大效应；2）从流程工业监测信息的多重分形特性出发，以变量间固有信息耦合约束关系为基础，提出了分布式复杂制造系统虚假信息点辨识方法；3）基于信息节点重要度判定，提出了基于信息融合与多源时间序列预测的信息质量评价方法；4）从系统层面建立了一套基于多特征数据的分布式复杂制造系统信息质量问题辨识、评价、溯源的理论体系，开发了基于云服务的系统信息质量分析算法库。.4.企业实践与成果应用：在理论研究的基础上，开发了一套《数据驱动的复杂机电系统服役质量状态评估系统》，实现了企业多工位、多状态信息质量的动态看板显示与综合分析。在陕西渭河煤化工集团成功应用的基础上，课题组成员和西安热工研究院开展了“基于证据融合的海上风机可靠性建模与分配”的交叉研究。.5.建议:通过调研和研究我们认为，如何有效的利用庞杂的状态监测信息，实现对复杂工业监测系统信息质量问题的准确辨识和溯源仍有许多关键问题没有解决。还需进一步深入开展以多维、多态数据为基础的信息建模、信息校准及信息质量评价等问题的研究。建议将该项研究列入国家自然科学基金的重点项目进行进一步支持。.