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一、综合素养：
1、问题解决思维：具备强烈的以数据驱动、以结果为导向的问题解决能力。能够将复杂的工艺优化问题，分解、转化为可建模、可求解的控制与优化问题。
2、沟通与协作：能够用工艺人员能理解的语言解释控制策略和优化效果，主动与工艺、设备、仪表及IT部门协同工作。
3、持续学习：对流程工业智能化、AI前沿技术在控制领域的应用保持高度敏感和自主学习热情。
二、技能要求：
1、精通经典控制理论（PID控制原理、整定方法及其局限性）。
2、熟练掌握现代控制理论与模型预测控制（MPC），深刻理解其滚动优化、反馈校正和多变量约束处理的核心思想。
3、了解自适应控制、鲁棒控制等先进控制方法的基本概念。
4、机理建模：具备对工业窑炉（特别是玻璃熔窑）进行简化机理建模的能力，理解其热工、流体、反应等基本物理化学过程，并能用微分方程、传递函数等形式进行描述。
5、数据驱动建模：精通利用系统辨识技术（如最小二乘法、状态空间辨识）或机器学习方法，从历史运行数据中建立黑箱或灰箱动态模型。
6、熟练掌握LSTM、GRU、Transformer（如Informer）等深度学习时序模型，并能将其应用于关键工艺参数（如窑压、温度、气氛）的预测、软测量或故障诊断。
7、精通针对工业时序数据的特征构造、筛选与降维方法。
8、能有效处理数据噪声、缺失、不同步和标注稀缺等问题。
9、了解并能在项目中应用SHAP、LIME等模型可解释性工具，使AI决策对工艺工程师透明，促进人机信任。
10、熟悉DCS/PLC系统架构，了解OPC UA/DA、Modbus等工业通讯协议。
11、具备从分布式控制系统（DCS）中获取数据、并向其安全下发设定值或控制指令的实践经验或知识储备。
12、 能利用Matlab/Simulink、Python或专用仿真软件，建立窑炉简化模型，进行控制算法的前期仿真验证。
13、 熟练掌握Python（主流），熟悉NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow、CasADi等科学计算与优化库。