罗小川副教授
流程工业是指通过混合、分离、成型或化学反应使原材料增值的行业，其生产过程一般是连续或成批的，需要严格的过程控制和安全性措施，具有工艺过程相对固定、生产周期短、产品规格少批量大等特点，主要包括化工、冶金、石油、电力等行业。
社会经济的发展和市场需求的不断扩大，要求流程工业企业在保证产品质量和产量的同时，达到节能降耗、低碳环保的目标；而随着计算机通信技术在制造业的广泛应用，制造系统也向着高度信息化、智能化、集成化、网络化方向发展，网络化制造模式出现。在这种情况下，研究面向网络化制造模式的制造系统管理与运行，及以实现各项生产指标（如经济指标、能耗指标和环境指标）最优化为目标的综合自动化系统，成为流程工业新的探索和发展方向。
东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室副教授罗小川，紧紧把握该领域前沿发展方向，以勇于争先的精神和独特的创新性思维，在流程工业综合自动化的新理论、新技术、新方法方面贡献了力量。
适应网络化制造 提出分布式网络化测量方法
为适应网络化制造模式的发展，罗小川首先在国内开展了基于CORBA(Common Object Request Broker Architecture)技术和DMIS(Dimensional Measuring Interface Standard)标准的分布式网络化测量实现技术的研究，从系统模型、静态性能评价、动态时间性能管理、网络化测量设备的实现等方面进行了深入系统的探索，旨在实现测量设备和应用软件的即插即用、远程测量和控制、系统动态配置和优化。
罗小川通过分析网络化制造对测量应用的需求，以 CORBA和DMIS作为实现分布式测量的基础，建立了分布式测量系统框架模型。在系统通信模型中，采用客户机—代理—服务器和事件订阅—发布两种通信模型，建立基于 CORBA 的 DMIS 接口语义体系，在分布式测量环境中通过 DMIS 调用/响应的方式处理 DMIS 测量信息；在系统结构模型中，定义测量节点的基本组成模型以及测量节点间的互操作模式，建立以分布式测量节点为基本组成单元的系统结构模型；在系统功能模型中，将分布式测量的功能划分为粒度更小的基本功能，建立基于 CORBA 分布式环境的、以分布式组件为基本功能实现的系统功能模型，通过系统服务组件、系统功能组件、内部应用组件和外部应用组件之间的互操作实现分布式测量。
他研究了基于系统模型的系统静态性能分析方法，根据系统的运行情况，将系统抽象为多用户多服务台非抢占优先排队网络模型。针对系统用户具有单向变换性而采用隔离分析方法，根据Chapman-Kolmogorov方程获得了全系统的平衡状态描述，通过Laplace-Stieltjes变换给出了系统静态性能指标的定量描述，进而研究了分布式测量系统的动态时间性能管理算法，用来实时调整系统的运行参数，使系统在动态变化的环境中保持时间性能的优化。由于系统运行状态的复杂性，难以获得动态变化的系统状态与时间性能的解析关系，为此他运用无穷小摄动分析方法，将系统的动态运行状态作为系统仿真的数据，分析系统时间性能对系统状态数据的变化灵敏度。然后根据系统当前的灵敏度数据，运用线性二分递归算法计算新的系统参数值，使系统达到最佳时间性能。系统实验表明，系统静态性能描述和动态时间性能优化方法能保证系统时间性能在允许的范围内变化。
在建模方法和优化理论成熟后，罗小川又以航天某厂集成制造系统为应用背景，通过在Windows环境下实现分布式测量软件系统，开发了面向网络化测量的多关节测量机，建立完成了分布式测量原型系统。随后，进行了系统分布式测量过程试验、原型系统的静态性能评价和优化配置测试、原型系统的动态时间性能管理测试等实验测试，结果表明：创新型的基于CORBA和DMIS的分布式测量实现技术正确可行，为解决网络制造模式下分布式测量系统的实现和运行调度等问题提供了创新的思路和方案，为分布式网络化测量技术的最终实现和应用奠定了基础。
面向节能降耗 探索全局综合生产指标最优化
不同于传统方法分别处理各个生产工序，综合自动化方法立足全局，着眼于整个生产流程，以实现综合生产指标的优化和控制为最终目标。这就要求企业不仅考虑经济指标、安全指标，还要探索达到节能降耗、清洁生产等多项要求，多目标动态优化分解技术成为研究的核心与关键。在这方面，罗小川已有成功的项目经验。
针对炼油工业能耗和污染两大问题，他倡导绿色制造，加强物质能源的循环利用，探索实施清洁化生产工艺过程，以新的集成调度模型和优化算法，从生产过程全局进行多目标优化调度，强调清洁指标和经济指标的协调优化。
罗小川以着色路径图分析方法描述清洁化生产中的物质流和能量流超结构，设计多目标MINLP 模型和Pareto 解的启发式混合智能搜索算法，最终建立了面向清洁化生产过程的集成调度层次优化策略和协同优化方法，开发了清洁化炼油生产集成调度原型系统。实验数据仿真计算表明，该系统研究能够实现减污节能清洁指标和经济指标的集成优化，效果好于传统的局部优化方法。
目前，罗小川着力推进的“面向节能降耗的炼钢—连铸—热轧过程运行优化关键技术研究”项目，也是一项多目标动态优化、综合优化的探索。炼钢—连铸—热轧生产过程受原料成分、运行工况、设备状态等多种不确定因素的干扰，具有动态变化特性。现有基于人工操作的生产运行方式，难以协调优化各控制系统来适应这种动态特性，导致能耗高、质量差等问题始终存在。
罗小川针对炼钢—连铸—热轧生产的需求和能耗问题，以着色路径图描述铁素流和能量流的超结构，提出路径图的分析、解耦技术；研究用模糊数和数据包络模型优化运行指标的方法；对生产过程建立具有微分代数表示的多目标动态优化模型和模型修正方法，提出DAE的变步长离散数值化方法和Pareto 解的启发式混合智能搜索算法；建立运行优化算法的收敛性、稳定性和鲁棒性分析方法；提出运行优化的两层协调优化模型，实现生产过程多项指标的综合优化。
钢铁、石油化工、有色冶金等流程工业是国民经济的支柱行业，流程工业综合自动化的实现对于提高其核心竞争力、实现国家节能减排目标具有十分重大的意义。
罗小川，1974年生，四川省西充县人。东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室副教授、博士生导师，现为国家自然科学基金同行评议专家，IJPR、EJIE等国际期刊审稿人，IEEE会员。1997年7月获学士学位，1999年7月获硕士学位，2002年7月获哈尔滨工业大学自动化测试与控制系精密仪器专业博士学位。2003年至2004年受法国EGIDE基金资助，在法国UTT大学LOSI实验室从事博士后研究工作，2004年回国在东北大学进行教学科研工作。主要研究方向为动态环境下优化算法设计与分析、最优化方法，复杂生产过程计划与调度，钢铁生产过程动态优化，化工过程运行优化方法，嵌入式技术与优化系统。在国内外学术期刊和会议上发表论文40余篇，其中EI检索24篇，SCI检索6篇；出版专著1部；获软件著作权1项；获辽宁省自然科学学术成果奖一等奖1项、三等奖1项。2008年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2009年入选辽宁省“百千万人才工程”。