工业智控项目
案例介绍
建覆盖生产工艺数据、异常边界数据及未知场景数据的验证数据集。基于仿真
FMU模型搭建算法评估环境，推动DQN算法在特征工程、动作空间离散化、奖
励函数设计及PID反馈调节等环节优化，将算法在仿真环境的温度匹配度从93%
提升至99.5%，产线落地后实现曲线匹配度99.4%、燃气能耗降低8%。搭建覆盖
控制偏差、数据链路、边缘设备状态的端到端监控闭环，通过BadCase分析驱
动算法持续迭代，保障智控算法长期稳定运行。
设备模拟上数：针对测试环境缺乏真实IoT设备的验证痛点，基于
Python+paho-mqtt开发多设备多测点Mock测试框架，实现设备上数模拟、控
制指令响应模拟及边缘网关链路压测，覆盖智控页面数据展示、设备控制全链
路测试，显著提升开发效率与测试覆盖率。
工业智控项目
案例介绍
构建算法验证体系：针对印染温度控制场景，主导建立算法测试验证体系，构
建覆盖生产工艺数据、异常边界数据及未知场景数据的验证数据集。基于仿真
FMU模型搭建算法评估环境，推动DQN算法在特征工程、动作空间离散化、奖
励函数设计及PID反馈调节等环节优化，将算法在仿真环境的温度匹配度从93%
提升至99.5%，产线落地后实现曲线匹配度99.4%、燃气能耗降低8%。搭建覆盖
控制偏差、数据链路、边缘设备状态的端到端监控闭环，通过BadCase分析驱
动算法持续迭代，保障智控算法长期稳定运行。
设备模拟上数：针对测试环境缺乏真实IoT设备的验证痛点，基于
Python+paho-mqtt开发多设备多测点Mock测试框架，实现设备上数模拟、控
制指令响应模拟及边缘网关链路压测，覆盖智控页面数据展示、设备控制全链
路测试，显著提升开发效率与测试覆盖率。
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