深圳市时代高科技设备股份有限公司研究院院长杨毅由教育部推荐参加2019年国家自然科学奖评选，内容如下，特此公示。

公示期：2018年12月30日至2019年1月5日。

国家自然科学奖公示材料

项目名称：批次过程高性能监测与控制体系及方法研究

提名者及提名意见：教育部

项目简介：

批次过程是现代制造中一种重要的生产过程，已广泛应用于化工、冶金、电子、制药等领域。不同于连续过程，批次过程生产始终处在多阶段的非稳态操作中，同时，由于其操作的灵活性，还会在同一装置上切换生产不同产品，这都对控制系统提出了巨大的挑战。提高控制性能的主要手段有两种。一种采用快速、高精度的元器件来提高检测与执行环节的精度，另一种则是针对批次过程特性来开发适用的高性能控制器。后者由于其成本优势，具有重大的科学研究价值。

高性能控制不仅需要确保关键变量的精确控制，而且需要对过程运行进行有效的监测和分析，最终保证高质量的产品。针对批次过程多阶段、大范围、快时变特性，实现高性能控制需要解决的主要问题包括：（1）针对快速变化的非稳态生产过程实现高精度过程控制（2）在多阶段时变过程中快速精准感知和分析异常状态发生（3）在线检测质量的形成并最终实现质量的闭环控制。围绕上述科学问题，项目组从工程实践出发，通过揭示批次过程的“多重时变”本质特性，开创性地提出了高效利用批次过程特性来提升控制系统性能的方法和手段。在批次过程控制、监测与质量优化三个方面取得了系统性、原创性的研究成果，建立了面向批次过程高性能控制系统的理论和方法体系，在国际上引领了此领域的学术研究发展方向。

主要科学发现点包括：

（1）建立了面向批次过程的二维时间反馈控制理论和控制系统设计框架：为了从根本上解决批次过程沿时间的快速跟踪性和沿批次的鲁棒稳定性非妥协共存理论难题，本项目提出直接将批次过程看作二维时间动态过程，将一维时间控制拓展到二维时间控制，在此基础上建立了一系列面向批次过程的二维时间反馈控制理论控制方法，实现了批次过程快速跟踪性和鲁棒稳定性分别沿时间和批次的双向协同推进。

（2）建立了批次生产的多时段过程监测与分析理论体系：通过数据统计特征的变化来推断过程内部运行机制的变化，首次揭示了过程相关性的动态变化规律，提出了时段相似性概念与自动划分方法，建立了多时段表征下的关键信息提取与过程监测理论体系，实现了异常状态实时感知与过程特性分析揭示的高效融合；

（3）建立了批次过程质量在线检测与闭环控制方法。如何将控制系统从传统上针对过程变量的控制提升到面向产品质量的控制，对提高批次过程生产水平具有非常重要的意义。本项目针对这一难题，发现了产品质量形成与材料结构变化的关联机制,首创了一传多感的在线检测方法，提出了面向产品质量的闭环控制架构。

相关研究成果获得了包括欧美多位院士和IEEE Fellow等国际学术同行的充分肯定与高度评价。相关研究成果曾获国际自控联颁发的JPC最佳综述论文奖、世界塑胶行业最大规模年会(SPEANTEC)最佳论文奖以及先后8次获得国内外过控领域优秀论文奖。部分研究成果还被包括哈佛大学Frank Doyle教授在内的国内外学术同行成功应用于多类实际系统。形成的控制技术已在多家大型注塑生产企业成功应用，大幅提高了产品合格率，直接利润率提高了50%。进一步的应用研究已获批广东省创新科研团队项目，由政府和企业投入1亿元开展产业化研发，促进我国注塑加工成为未来高端制造业。

客观评价：

该项目组围绕批次过程高性能控制系统的研究，在国际顶级学术期刊发表了SCI论文226篇，授权国际专利1项（附件14），出版国际著作3本（附件15、16、17）。研究工作获得国内外同行专家高度认可，具体评价如下。

(一)科学研究内容总体评价

1. 德国亚琛工业大学 Wolfgang Marquardt 教授（德国科学与人文委员会主席、德国工程科学院院士、莱布尼茨奖得主、Journal of Process Control主编）应邀评价项目组的研究成果：“在批次过程监测领域的贡献在于引入时段概念与分段监测方法，… 在批次过程控制领域中，首创了一系列重要的研究方向；过程控制领域中亚洲领先的科学家之一，批次过程监测与控制领域中全球最优秀的研究者之一，或为高分子成型过程控制领域中全球最优秀的学者”。（详见附件6）

2. 加拿大皇家科学院院士、加拿大工程院院士 Musa R. Kamal 评价项目组的工作：“首创了批次过程的多时段监控方法，定义和分析了质量相关时段以及质量相关变量；… 开创了迭代学习与反馈控制结合的批次控制方法，… 提出了批次过程二维时间系统的概念，… 在高分子成型过程控制领域是全世界最领先的研究者，乃至在批次过程监测与控制领域都是世界领先的研究者之一”。（详见附件7）

3. 美国马里兰大学 Thomas McAvoy 教授(Journal of Process Control 前任主编，1991-2009 年)评价该项目：“首创了二维时间方法，用于批次过程的迭代学习控制; … 拥有最优秀的研究团队之一，尤其是在批次过程领域; …在批次过程监测、建模以及控制领域是国际领先的”。（详见附件8）

4. 由吴澄院士、王天然院士、瞿金平院士、孙优贤院士、桂卫华院士、钱锋教授和孙彦广研究员组成的评审组于2012年8月对该项目进行了评审，一致认为该项目：“开创性地提出并解决了批次过程高性能控制中的若干重要基础理论问题，为建立相关理论与方法体系奠定了坚实的基础，在国际上引领了相关领域的研究发展方向。研究成果具有广阔的应用前景，将为相关制造业转型升级奠定科学基础，项目研究成果达到了国际领先水平。”（详见附件13）

(二)科学发现点引用评价

1. 针对发现点一的第三方评价

发现点一首次揭示了批次过程的二维时间动态特性，首创了批次过程的二维时间控制理论，建立了一系列针对批次过程的高精密控制方法，显著提高了批次过程的控制性能。

代表性论文1被香港城市大学W. C. Ho教授的论文引用（代表性引文1）， 认为项目组的研究针对时滞这一引起控制系统不稳定和性能恶化的主要问题，对保持时滞系统的稳定性和平衡性做出了贡献。(原文：Since the time-delay is frequently a source of instability and performance deterioration, some studies have been devoted to the stabilization and synchronization of delayed chaotic systems [30], [37], [38].)其中[37]指代表性论文1。

代表性论文2被英国南安普顿大学 教授、International Journal of Control和 Multidimensional Systems and Signal Processing杂志主编Eric Rogers以及IET、IEEE fellow、IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation杂志副主编Paul L. Lewin教授发表的论文（代表性引文2）引用，评价改代表性论文提出的方法是当时唯一采用2维理论，并同时解决系统沿时间和批次方向鲁棒收敛性的设计方法。（原文：To date, however, relatively little attention has been directed towards control law design in a 2D systems setting for both error-to-error convergence and along the trial dynamics, with the exception of Shi, Gao and Wu(2005) for the robust control case. In this last publication, the ILC control law is first applied to the process and then the uncertainty structure is assumed for the resulting model. This is somewhat artificial and here the more natural case when the uncertainty is associated with the uncontrolled process model is considered and therefore the need to deal with uncertainty associated with products of matrices is avoided. Also the robust control laws here are experimentally verified and the level of control action monitored.）

代表性论文3被西班牙瓦伦西亚大学 Jesus Pico教授的论文（代表性引文3）引用，认为该代表性论文中提出迭代学习方法是一种完全依赖于过程输入输出数据的方法，有效利用了批次过程的重复性，避免了系统性能对过程模型的依赖。（原文：A more radical approach is to rely completely on input-output data, like in iterative learning control methods,^14,15,16,17 which take advantage of the repetitive nature of batch processes.）其中引文15指代表性论文3.

2. 针对发现点二的第三方评价

发现点二首创了批次过程监测的多时段自动识别理论，建立了基于时段及其过渡的批次过程在线监测新方法，显著提高了监测效率。

代表性论文4被故障诊断方向著名专家、长江学者、杰青、清华大学周东华教授和过程监控领域著名学者、IEEE Fellow、IFAC Fellow、JPC副主编、美国南加州大学S. Joe Qin教授的合作论文引用（代表性引文4)，他们对项目组关于多时段建模方法的研究工作予以肯定。(原文： Several variants of PLS have been proposed for monitoring, such as multi-block PLS (MacGregor, Jaeckle, Kiparissides & Koutoudi, 1994), dynamic PLS (Lee, Han & Yoon, 2004), recursive PLS (Qin, 1998) and multi-phase PLS (Lu, Gao & Wang, 2004).)其中Lu, Gao & Wang, 2004指代表性论文4。

代表性论文5被S. Joe Qin教授的一篇综述论文引用(代表性引文5)，他首先总结了近些年数据驱动在工业过程监测与诊断的进展，肯定了项目组关于在此领域所做的贡献。(原文：(1) Early accounts of reviews and monographs in the areas have focused on the essential aspects of multivariate statistics for process monitoring that brought significant impact to the area in terms of methodology development and industrial practice (MacGregor & Koutoudi,1995; Wise & Gallagher, 1996;… Yao & Gao, 2009); (2) For processes with a large number of variables and multiple processing units or stages, multi-block PCA and PLS analysis (MacGregor et al., 1994; Westerhuis et al., 1998; Yao & Gao, 2009) and hierarchical contribution plots are very effective; (3) A recent review of the applications of multi-way statistical modeling methods for batch processes is given in Yao and Gao (2009).) 其中Yao & Gao, 2009指代表性论文5。

代表性论文6被爱尔兰皇家科学院院士、英国皇家工程院院士、IEEE Fellow、英国贝尔法斯特女王大学George W. Irwin教授（JPC，2011）以及中国工程院院士、IEEE与IFAC Fellow、东北大学柴天佑教授在针对实际工业过程生料煅烧的软测量技术研究（JPC，2012）中，分别对多时段软过渡分析理论给与认可，认为申请人的多时段分析方法对保障生产安全及监测产品质量十分重要，在化工过程中获得了广泛应用。美国工程院院士、IFAC Fellow, T.F. Edgar等在其文章（C&ILS,2016）中将引文4首位引用，认为其方法是改善间歇过程运行可靠性和性能的研究工作之一（There has been a tremendous amount of effort and demonstrated success in building and deploying data-driven inferential sensors that could predict key quality measurements to improve batch process reliability and performance [1–6].）（注：[1]为代表性论文6）。

代表性论文7被加拿大工程院院士、加拿大化学协会Fellow、IEEE Fellow、IFAC权威期刊Control Engineering Practice主编、Alberta大学Biao Huang教授先后3次（IEEE TIE,2016;Computers and Chemical Engineering（C&CE）,2016;C&ILS,2016）引用，认为申请人的故障特征相对变化提取方法能够有效捕捉关键信息，有利于故障的灵敏检测与诊断。被英国皇家工程院院士、IET最高国际奖励法拉第奖章获得者C.J. Harris教授与英国皇家工程院院士、IEEE与IET Fellow S. Chen教授先后两次（C&ILS,2017;IEEE TNNLS,2018）联合引用，被列为具有代表性的数据驱动方法之一。

3. 针对发现点三的第三方评价

发现点三首创了一传多感的在线检测与质量闭环控制方法，发现了产品质量形成与材料结构变化的关联机制,建立了多阶段多种关键质量参数的在线一体化检测方法，实现了产品质量的闭环控制。

代表性论文8被国际塑料工程师协会(SPE) Fellow、美国机械工程师协会(ASME)Fellow、美国威斯康辛-麦迪逊大学的L.S. Turng教授的论文引用（代表性引文7），认为项目组研究开发并应用了创新性的传感器来检测过程变化和产品质量。(原文：There are on-going research efforts to develop and apply innovative sensors to monitor the process and detect part quality [21,22].) 其中[21]指代表性论文7。

项目组成果获得了国际塑料工程师协会年会的最佳论文奖（附件11）。国际塑料工程师协会是一个拥有2 万名会员的学术团体，其年会每年吸引数千名该领域的学者和工业界人士参加。该会议每年在注塑领域仅选出一篇论文颁发上述奖项。国际期刊《Injection Molding Magazine》于2005 年8 月针对该成果发表了专题报道性文章（附件12）“An in-the-cavity look at part weight”，认为：“该研究团队发现了一种精确预测模具内制品重量的方法。该方法简单、低成本、且易于商业化。…从更广泛的意义考虑，这项发现也可成为重量闭环控制的关键技术。”（原文: A research team has found a way to accurately predict the weight of a molded part while it’s in the cavity. The technology is simple, relatively inexpensive, and looking to be commercialized…Thinking more broadly, this could be the key enabling technology for online closed loop control of part weight.）

(三) 重要国际权威学术机构获奖

1. 2005年高福荣、陈曦获得国际塑料工程师协会的学术年会最佳论文奖，The Best Paper Award, Society of Plastics Engineers Annual Technical Conference (SPE ANTEC).

2． 2011年高福荣获得国际自控联(IFAC)和Elsevier出版商共同颁发的Journal of Process Control三年最佳综述论文奖（2008-2011）。

3． 2012年度教育部“高等学校科学研究优秀成果奖”自然科学奖一等奖。获奖人：高福荣、杨毅、陈曦、师佳、赵春晖、葛志强。

4． 2012-2015年赵春晖、高福荣先后三次获得中国自动化学会过程控制专业委员会颁发的“张钟俊院士优秀论文奖”。

5． 2012、2013年赵春晖、陈曦先后获得“教育部新世纪优秀人才”。

6． 赵春晖2015年获得“首届中国自动化学会青年女科学家奖”，2018年获中国过程控制青年奖。

(四) 主要学术机构任职

项目第一完成人高福荣2003-2014担任国际权威期刊《Journal of Process Control》的副主编、现任《Mathematical Problems in Engineering》编委、《Arabian Journal for Science and Engineering》Engineering Editor，IFAC ADCHEM 2003会议国际组织委员会主席，国际塑胶工程师协会SPE Fellow。

项目完成人高福荣、陈曦和杨毅分别担任国际塑胶工程师协会过程检测及控制分支2009、2011和2012年度的主席。

项目完成人赵春晖担任两家知名SCI期刊《Neurocomputing》与《Control Engineering Practice》的编委，两家国内权威期刊《控制与决策》与《控制工程》编委、两家IFAC权威学术机构程序委员会委员（化工过程控制与Safeprocess）等。

项目完成人陈曦担任国际权威期刊《Computers & Chemical Engineering》、《Processes》的编委和国内权威期刊《高校化工学报》编委，担任三年一届的过程系统工程 (Process Systems Engineering) 世界大会的国际程序委员会委员和欧洲过程系统工程年会ESCAPE的科学委员会委员。

代表性论文专著目录（不超过8篇）：