在现代流程工业中,每个工厂都有着成百上千条自动控制回路,若回路长期处于控制性能不佳的状态,不仅会影响产品的质量,还会降低工厂的生产效率以及经济效益。控制阀粘滞是导致控制性能下降的最主要原因之一,因此,在不影响回路正常生产的情况下,对控制阀粘滞进行检测并量化粘滞程度的大小对保障工厂高效运行有着重要意义。然而,控制阀粘滞在不同回路的常规运行数据中呈现出不同的特征,给控制阀粘滞检测与量化问题带来了严峻挑战。本文聚焦控制阀粘滞特性,深入研究粘滞检测与量化问题,分别针对数据充足以及工业过程中常见的无数据或无标签场景,提出了具有实际应用价值的方法。本文的具体研究内容如下:（1）针对数据充足的场景,考虑到人工设计数据转化方法会损失原始数据信息的问题,分别提出了基于残差网络的控制阀粘滞检测与量化方法。该方法首先设计数据预处理方法,在不损失信息的前提下构建适用于后续模型的输入数据,并分别提出用于粘滞检测和量化任务的深度残差网络,实现控制阀粘滞特征的自动提取以及检测与量化结果的自动获取。在数据充足的情况下,该方法能避免传统方法造成的信息损失,实现准确的控制阀粘滞检测与量化,并为后续基于迁移学习的方法提供模型支撑。（2）针对构建粘滞检测模型时无法收集回路中粘滞数据的真实工业场景,考虑到不同回路间粘滞特征提取模型不通用的问题,提出了基于单类数据迁移的控制阀粘滞检测方法。在训练阶段,该方法在仿真数据训练得到的模型基础上,结合待检测回路中的控制阀非粘滞数据对网络微调,实现粘滞特征提取网络的迁移;在测试阶段,使用单分类算法判断测试数据与非粘滞数据是否属于同一类,从而得到粘滞检测的结果。该方法仅需使用每条工业回路运行期间的非粘滞数据,能够将使用仿真数据训练得到的粘滞检测网络迁移至真实回路,得到适用于该回路的粘滞特征提取模型,实现控制阀粘滞的精准检测。（3）针对构建粘滞量化模型时无法获得粘滞程度标签的真实工业场景,考虑到不同回路间粘滞量化模型不通用的问题,提出了基于无监督领域自适应的控制阀粘滞量化方法。该方法采用最大均值差异衡量仿真数据与真实数据分布间的差异,通过域适应方法减轻不同回路数据间分布不同的问题,并分别对仿真数据和真实数据添加一致性约束,最终实现粘滞量化模型的迁移。该方法仅需使用回路中无粘滞量化程度标签的数据,能够构建适用于指定回路的控制阀粘滞量化模型,实现更精细的控制阀粘滞量化。