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本文在分析智能制造對PID整定的新需求及PID整定面臨的挑戰難題的基礎上,將自動化的建模、控制與優化和人工智能的深度學習與強化學習深度融合與協同，提出了自適應與自主的PID整定的智能優化方法，包括端邊云協同的PID控制過程數字孿生模型和強化學習與數字孿生模型相結合的PID整定算法。

本文擬從電力企業構建“碳達峰，碳中和”能源數據體系的角度，分析雙碳能源數據的特點，提出雙碳能源數據的概念定義、數據范圍、分級分類方案和分析方法等一系列大數據技術應用的方法論基礎，從而幫助電力企業真正將海量的生產與管理數據轉化為數據資產，助力雙碳目標實現。

MEC借助5G網絡能夠發揮重要作用，尤其是在工業互聯網場景下。為推動MEC商用落地，ETSI、3GPP等標準組織旨在通過基礎技術架構變革滿足新業務需求。眾所周知，工業業務類型和場景豐富，對MEC來說是極大的挑戰，需要MEC至少滿足設備管理、QoS感知、融合TSN、邊緣AI推理、云網邊端協同等能力，以賦能工業核心生產環節；推動標準落地，助力工業智能化升級，是未來的發展方向。

氫作為一種二次能源，是實現社會低碳發展的關鍵角色，當前國內外都在積極推動綠氫技術的發展與應用。制氫原料與方式均會影響氫氣的碳排放，從生命周期理論出發，通過追溯氫氣原料來源，核算氫氣制備過程碳排放，是綠氫認證的基礎環節，但目前還未形成跨境兼容、互認的氫氣碳排放量國際標準體系。本文梳理了國際上主流的氫氣認證方案，總結了綠氫產品碳排放核算的計算邊界和方法，并以風電制氫為研究對象，對產品氫氣的碳排放進行了核算，分析了不同標準下的評價差距。

工控網絡仿真靶場對開展面向工業控制系統的安全測試、攻防演練和教學培訓具有重要作用。當前智能制造正在迅猛發展，規模越來越大，隨之而來的安全問題成為一大隱患。因此，利用靶場來提高智能制造網絡的安全性就顯得尤為重要，本文提出了基于虛擬化技術的智能制造網絡安全靶場設計方案，適于開展工控網絡安全測試和教學培訓。

當前，數字經濟方興未艾，智能化、網聯化、柔性化制造加速推進。人工智能、云計算、大數據、新材料、微電子、工業互聯網、工業視覺等技術的進步，為機器人的高度智能化奠定了基礎。機器人作為多學科交叉的新興門類，將是發展前景廣闊的朝陽產業。相信，發揮好機器人的撬動作用，不僅能讓制造業提質增效，還有望開辟新領域、新賽道，為制造業發展創造新機遇。本期將分享中國科學院丁漢院士對機器人化智能制造的研究進展，以及對未來發展趨勢的展望。

液化天然氣的正常供應關乎國家能源安全，對連續運行多年的工控系統進行有效的信息安全防護，從而面對愈演愈烈的工業信息安全威脅是LNG接收站的巨大挑戰。青島LNG通過持續評估、分步實施的方式，在有效提高信息安全防護能力的同時也滿足了等保2.0的要求。

大型生產設施的安全與能效監控，迫切需要低功耗、高精度的泛在感知，高實時、高可靠的無線傳輸以及動態靈活的生產管控。為此，本文首先提出一種扁平架構的無線化工業控制系統。然后,圍繞感知、傳輸和控制等核心功能需求，系統闡述了高實時高可靠的工業無線網絡設計及其時?空?頻三元聯合調控方法，感知終端的變周期精益采樣和高能效精準時間同步方法，以及管控平臺的語義化互操作和賦時工作流模型等核心關鍵技術。最后，研發了面向石油高效采收和電網全域安全監測的無線化工業控制系統，介紹了應用效果和成效。

我國流程行業原料來源復雜，如何優化調控工藝指標使復雜生產流程適應原料波動，是保障產品質量、降低物耗能耗的關鍵.本文結合全流程、工序、反應器等不同生產層級的工藝特點，系統研究復雜生產流程協同優化和智能控制方法。針對全流程多工序關聯的特點，提出了操作模式優化方法和操作模式動態匹配的全流程多工序協同優化方法;針對單元工序多反應器級聯的特點，分析了工序內不同反應器的物質轉化效率差異，提出了反應器指標梯度協同優化方法；針對反應器多反應共存、工況多變的特點，研究了基于完備狀態空間的動態特性描述框架，建立了競爭?促進反應體系機理模型，提出了工況全覆蓋的模型參數自主辨識方法和基于分工況智能綜合調節的反應器操作參數精細化調控方法。通過鋅冶煉智能工廠建設案例闡述了所提方法在提高工藝原料適應能力、生產效率、質量穩定性等方面的成效。最后，結合我國流程行業智能化發展現狀和需求，分析了需進一步研究的問題。

人工智能技術的快速發展對工業自動化產生了重大的影響。本文主要提出了AI技術的概念和分類，分析了其優勢和面臨的挑戰，探討了AI技術對工業自動化的影響和應用策略。本研究結果表明，AI技術在工業自動化方面具有巨大的優點，并對此提出了相應的建議和展望。