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目前，该工业过程的运行工况识别、过程控制系统的设定值决策、控制器参数设置仍然依靠操作人员和工程技术人员凭经验和知识由人工识别、决策和凑试。生产过程的复杂性使得高性能控制系统的现场投用和人工调试会影响正常生产过程，甚至在高温高压复杂生产条件下造成异常工况，引发重大安全事故。此外，由于人难以及时、准确的感知工况信息、处理多源异构信息，加之人的主观和不确定性，难以实现工业过程的高性能控制和运行优化，造成产品质量不稳定、能耗与物耗高。因此在物联网技术 <ref>[https://it.sohu.com/a/602252576_121260225 什么是物联网技术？物联网主要技术有哪些？]，搜狐，2022-11-03 </ref> 支撑下，建立复杂工业过程的数字孪生系统是实现工业过程优化运行与高性能控制一体化，进而实现高效化、绿色化和智能化生产的关键。

针对上述建立复杂工业过程数字孪生系统的重大需求和难点，必须采用会聚研究思想和CPS理念来解决。因此本项目以此确定项目内容和技术方案，将大数据、人工智能 <ref>[https://www.sohu.com/a/244582810_401265 人工智能是什么？人工智能的概念简介] ，搜狐，2018-08-01</ref> 、深度学习、物联网、无线通讯、控制等信息技术与数据无线传输装置、仿真系统、实际工业过程、云服务器等物理系统深度融合，构造CPS系统，在物联网环境下采用端边云协同方式，将基于机理模型的系统辨识方法与基于大数据的深度学习方法相结合，将离线训练和在线校正、边缘小数据训练和云端大数据训练相结合建立实时反映复杂工业过程动态特性变化的数字孪生系统，基于实时数据和数字孪生建立智能控制系统，实现复杂工业过程智能高效生产。