MPCWorX 基于 APC/MPC 理论,以时序数据 AI 分析和建模技术为手段,并与工业现场的实时历史数据库/时序数据库系统、实时数据采集监控系统、工业现场的经典反馈控制系统 (如 PID 控制系统) 无缝集成,最终形成一个可以快速验证、灵活部署、非侵入式、自主迭代、AI 驱动的先进控制系统。

核心技术如下所示:
(1)强大算法库,适配矿山复杂工况
内置随机森林、XGBoost、深度学习、集成学习、K 近邻等成熟算法,各算法均经过针对性优化,可根据矿山不同生产环节的工况特点灵活调用,高效处理矿山生产过程中的各类复杂问题,高效处理:
✦强耦合多变量协同控制
✦非线性大滞后过程精准调节
✦严苛约束超前预警
✦复杂工艺规则智能决策
算法库可灵活对接矿山现有数据采集系统、监控系统C适配性与处理效能,为智慧矿山建设注入核心AI动力。
(2)零代码建模,人人可用 AI
无需编程,拖拽式完成数据清洗、特征提取、模型训练、评估、上线全流程,工艺/运维人员即可快速搭建专用 AI 模型。针对矿山一线人员的操作习惯优化设计,界面简洁易懂、流程清晰高效,无需专业AI知识,即可快速搭建贴合矿山生产实际的专用AI模型,适配通风、排水、设备运维等各类场景,助力一线人员高效运用AI技术,提升工作效率,加速智慧矿山落地。

(3)高效的图表分析工具
MPCWorX对现场采集的原始数据的分析能力很强,能自动生成多种图表类型,帮助用户快速洞察数据规律。不仅能识别数据结构、自动清洗和分类与计算,比如求和、求平均值、求斜率、方差、标准差、极差等。
MPCWorX还能根据数据特征智能推荐最合适的图表形式,如柱状图、折线图、散点图、热力图、箱线图、饼图等数十种样式。无论是多维数据、时间序列还是分类统计,AI都能精准匹配可视化方案,提升数据分析效率。

(4)全流程闭环智能控制
系统同时融合历史数据(长期积累)和实时数据(当前状态),形成双轨输入模式,确保模型既有历史规律支持又能响应实时变化。采用 “线性回归模型”、“多项式回归”、“指数回归”、“多标签分类”、“不平衡分类”结合自适应控制算法,既保证了模型的解释性又增强了多工况系统的适应能力。最终实现数据采集→指标预测→在线寻优→参数推优→超限告警→自动下发 PLC/DCS 执行,减少人工干预,提升控制稳定性。
(5)Web跨平台界面管理
系统支持Linux/Windows平台部署,管理界面可在Edge、Chrome等主流浏览器进行展示,监控并分析设备或系统的生产指标运行健康状态,控制面板协助工艺工程师根据实际需求灵活调整控制参数,进行安全边界限制,在预设安全范围内进行参数设置,避免误操作风险。