2020年中央全面深化改革委会员第十四次会议审议通过《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》指出，将新一代信息技术与制造业进行融合发展，提升制造业数字化、网络化和智能化水平。工业过程控制中数据驱动技术的应用是促进信息技术与制造业融合发展的具体举措，有利于推进工业过程控制的数字化与智能化发展。而如何利用数据驱动技术加强工业过程控制是当前急需要解决的问题。

1 工业过程监控中的数据驱动技术

2.1数据采集与处理技术

在工业过程控制中，数据采集与处理技术是实现数据驱动的关键，这一技术可以帮助监测人员收集、处理与分析工业过程控制中各种工艺参数数据，从而为维护与故障预测提供充足的数据支持。一方面，利用数字工具采集数据。通过安装传感器设备、特定的监测设备与仪器，可以实时采集与记录温度、压力、流量等被控变量相关数据。另一方面，数据处理。首先，对收集的数据进行无效数据与异常数据去除处理。其次，将筛选后的数据转换为合适数据模型处理的形式，如标准化、归一化等，为统计分析提供便利。最后，根据统计学原理与方法对数据进行分析与解释，发现数据中存在的规律与趋势，为工业过程控制决策提供支持与指导。

2.2工业过程实时监控技术

    实时监控技术是工业过程控制中的重要组成部分，这一技术主要通过传感器设备来实现。传感器作为实时监测技术的核心部件，能够感知工业过程控制中的各种参数，并将采集的信息传输给控制系统。例如，温度传感器、压力传感器和流量传感器等可以实时监测工业过程中的各种物理量，为后续的故障诊断提供基础数据^[1]。

2.3深度学习技术

    深度学习技术在工业过程监控中发挥着越来越重要的作用。深度学习主要是让机器学习人的思维模式，能够智能识别文字、图像和声音等数据，将其用于工业过程控制中的各种长江，如温度、压力、流量等各工艺参数的监测与预警，并解决复杂的模式识别问题，从而提升工业过程的监控效率和精度。同时，可以将其用于优化控制，通过对历史数据的学习与训练，自动优化控制参数，提高工业过程的稳定性与效率。

2.4数据可视化技术

    数据可视化技术为工业过程监控提供了直观的展示方式。数据可视化是一种数据视觉表现形式的技术，涵盖了图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面等多种技术方法。通过数据可视化，可以将复杂的数据以易于理解的形式呈现出来，帮助操作人员快速识别工业过程控制中的异常情况，直观展示各种设备参数性能与工业生产过程。

2 基于数据驱动的工业过程控制策略

2.1构建完善的数据采集与存储体系

    一是明确数据需求。工业过程控制中需要的数据类型包括温度、压力、流量、液位与成分等关键参数。同时，需要明确上述数据的采集频率、精准度与范围，确保数据的可用性与准确性。二是选择合适的数据采集方案。根据数据需求选择合适的数据采集方法，如使用传感器、数据采集卡等设备进行采集，确保所选设备能够稳定、精准采集所需数据。三是加强数据传输。通过无线或有线传输方式，确保数据传输的准确性与实时性。并确保传输速率满足实施监控需求。四是建立数据存储库。确保数据的完整性与可追溯性，应建立数据存储库，采取分布式存储方式对不同数据进行分类存储。同时，设置数据存储库的访问权限与备份功能，加强数据存储的安全性。

2.2建立实时监测与预警系统

    一是建立实时数据采集系统。根据工业过程控制需求，选择课时的事实检测与预警系统基础设施，包括温度、压力与流程等参数监测所需的传感器设备、网络设备、数据驱动技术等。确保这些基础设施可以为实时数据采集系统的构建提供基础保障，并实时获取工业过程控制中的各种参数。之后利用自动化数据采集技术确保数据的准确性与实时性。二是合理设置预警阈值。该系统如果监测到的数据超过预设阈值时，就会触发预警机制，及时发出预警信号，提醒操作人员存在异常情况与问题。阈值的设定需要根据实际情况进行调整和优化，以确保预警的准确性和有效性。三是加强数据处理与分析的实时性。借助该系统可以对采集的数据进行实时处理和分析，提取出关键特征和趋势。采用合适的算法和模型对数据进行处理，如统计分析、机器学习算法等，以识别异常情况和预测未来趋势^[2]。

2.3利用深度学习强化智能故障诊断

    一是建立深度学习模型。根据工业过程控制需求，对现有的神经网络模型、自编码器等深度学习模型进行合理选择，并对其进行适当的改进与优化。在此基础上，应设计合理的网络结构，确保深度学习模型能够有效地从数据中提取故障特征。二是加强深度学习模型训练。可以采用监督学习或半监督学习的方式，利用大量数据训练模型，使其能够自动提取故障特征，并分类故障类型。在训练过程中，可以采用优化算法如梯度下降法等来更新模型的权重和参数。三是故障诊断的评估与验证。针对已经训练好的深度学习模型在智能故障诊断中的应用情况进行评估与验证，确保深度学习技术在智能故障诊断中的应用实效与准确性。可以采用交叉验证法、混淆矩阵等方式对其性能进行评估，并根据评估结构对深度学习模型进行改进与优化，提高深度学习技术对故障诊断的智能性与准确性。

2.4加强工业过程集成控制

    一是建立工业过程集成控制平台。为了实现工业过程集成控制，应建立一个集成控制平台，将工业各种设备与系统集成在一起进行统一监控管理。在该平台功能设置中，应增加开放性与可扩展性功能，能够支持多种工业设备与系统集成管理，实现数据的实时共享与协调工作。二是加强数据整合与标准化。在工业过程集成控制中，数据是关键要素，需要将不同来源、格式与类型的数据进行整合与标准化处理，形成统一的数据模型，提高数据的可用性与可分析性，为集成控制提供统一管理便利。三是优化控制算法。为提高工业过程集成控制效率，还应优化现有的控制算法，并不断创新研发新的控制算法，对所有数据进行算法分析与处理，提高数据处理效率，并自动调控参数，实现工业过程全局优化控制。

结语

    总之，数据驱动技术在工业过程控制中发挥重要作用，应明确工业过程控制中各种数据驱动技术的应用情况，并通过构建完善的数据采集与存储体系、建立实时监控与预警系统、利用深度学习强化智能故障诊断与加强工业过程集成控制四方面探索出基于数据驱动的工业过程控制策略，以便提高工业过程控制的实效性与可靠性。

参考文献

[1]宋雪,罗浩,尹珅,等.基于数据驱动的过程监测系统设计方法研究[J].控制工程, 2020, 27(4):587-592.

[2]马艳梅.基于数据驱动的电气智能控制技术研究[J].黑龙江工业学院学报:综合版, 2022, 22(11):92-97.