近日，我校信息与控制工程学院辛丽平副教授团队在化工过程控制领域取得重要研究成果，首次建立了一种基于Koopman算子的制浆蒸煮过程卡伯值预测模型。相关成果发表在化工领域公认的顶级期刊《化工进展》上，信息与控制工程学院辛丽平副教授为论文独立通讯作者，硕士研究生刘守元为论文第一作者。化学制浆蒸煮过程是高度非线性、强耦合性、大时滞性的复杂大系统，过程反应机理极其复杂且不确定、关键过程变量无法实时检测，对其实施实时优化控制一直是控制界的难题。研究成果针对该复杂大系统提出一种基于Koopman算子的全局线性建模方法，建立了制浆蒸煮过程高保真、强鲁棒的全局线性模型。这为实现连续蒸煮过程的精准实时优化控制提供了模型基础，从而为制浆行业实现智能制造、绿色生产提供技术支持。

化学制浆间歇蒸煮工艺示意图

Koopman制浆蒸煮过程模型对系统动态行为的描述

不同模型拟合性能对比

模型鲁棒性能分析

本研究基于Koopman算子理论构建了化学制浆间歇蒸煮过程的高维全局线性模型。通过扩展动态模式分解算法，系统讨论了高斯基函数、薄板样条径向基函数和多调和基函数对模型预测性能的影响，探讨了模型维度的选择方法。实验结果表明：以高斯基函数为基底构建的27维Koopman线性模型在精度与复杂度间达成最优平衡，其关键质量指标纸浆Kappa值与固-液复合相温度的预测相对均方根误差分别为1.16%和0.0019%，同时在正弦扰动、方波扰动及高斯白噪声下均表现出强鲁棒性，验证了高斯核函数的光滑性与频带滤波特性对干扰抑制的有效性。模型依托扩展普渡机理框架，通过高维线性映射精确表征制浆间歇蒸煮过程，解决了多变量强耦合系统的全局线性化难题，显著提升了模型计算效率。同时该高维线性状态空间结构更适配模型预测控制框架，为突破传统非线性预测控制的非凸优化瓶颈提供了理论基础。未来工作将聚焦于基于此模型的卡伯值闭环控制策略设计，推动制浆工业智能制造进程。

本研究得到了国家自然基金项目、中国博士后面上项目、山东省自然科学基金面上项目资助。（撰稿：辛丽平；审核：赵景波）

作者简介

辛丽平（独立通讯作者），青岛理工大学信息与控制工程学院副教授，硕士生导师，电气工程教研室党支部书记。华南理工大学博士，青岛大学系统科学流动站博士后，英国Loughborough University访问学者。研究方向为复杂工业系统的建模与控制、人工智能与深度学习、模式识别与智能检测系统。主持国家自然科学基金、中国博士后基金、山东省重点研发计划、山东省自然科学基金等国家级/省部级项目6项，企事业单位委托及成果转化项目6项，人才项目3项；发表学术论文42篇（SCI/EI检索34篇），授权专利15项。