文献综述
一、 研究背景 过去很长一段时间，社会各类工厂在生产过程中的重要操作决策，都是由现场工作人员的经验来进行操作的，对实际生产造成了决策时间慢，决策方案与实际需求不匹配和大量的人员需求等等。
近年来在炼铜、锌领域，为解决复杂工业过程的优化控制问题，国内外学者进行了大量的研究工作，提出了操作模式及其智能优化，以对生产过程进行快速准确调控[1]。
它的基本思想是根据以往的经验来解决当前问题，因为在生产过程中往往存在着大量的扰动，在没有系统的理论指导优化操作参数时往往是依据以前的成功经验找到最相似的求解方法。
目前采用的操作模式优化方法主要通过操作参数静态值定义操作模式，不能全面表征工况的变化趋势，导致优化操作方向可能与实际工况需求产生偏差。
而生产过程中积累了大量工业运行数据, 其中包含了丰富的反映生产运行规律和工艺参数之间关系的潜在信息, 为生产过程的优化控制提供了有利条件。
本课题想根据生产过程中的几种重要变量参数，结合数据库中的大量数据，得出变量的变化方向和变化率等来判断实际工况，基于变量区间数据定义动态操作模式，构建标准动态操作模式库，继而实现操作模式优化。
二、 国内外研究现状 为解决复杂工业过程的优化控制问题, 国内外学者进行了大量的研究工作。
这些工作在机理分析的基础上, 开展工业过程的建模和优化控制研究, 成果的工业应用对稳定生产、提高产品产量与质量发挥了重要作用。
复杂工业过程的数据主要包括:输入条件、状态参数、操作参数以及工艺指标[2]。
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