随着信息化与工业化的不断深化融合,流程工业作为国民经济的支柱产业,正朝着高效、绿色、集成化的方向发展,对于生产效率和经济效益的追求与日俱增。因此,在正常生产的基础上,还需要对过程运行状态的优劣程度做进一步区分,使管理者和操作人员能够实时掌握生产过程的运行状态优劣信息,及时发现非优的过程运行状态,并根据非优原因追溯快速定位原因变量,以便对后续生产过程进行及时调整和改进。针对流程工业过程的长流程、多工序、多模态、定性信息与定量信息共存的特点,本文提出了一种基于多模糊概率粗糙集的运行状态评价方法。在离线建模阶段,首先针对流程工业过程的长流程、多工序特性,根据工艺机理分析将全流程划分为多个子过程;然后,针对其多模态特性,采用本文提出的粗划分与细划分相结合的模态划分与识别方法将历史建模数据进行模态划分与识别,将每个子过程划分为多个稳定模态与过渡模态,同时进行模态特征的提取与表达,用于实现在线数据的模态划分与识别;在此基础之上,针对过程中定性信息与定量信息共存的特点,本文提出了基于模糊概率粗糙集的子过程稳定模态与过渡模态的运行状态评价方法,同时,根据历史数据提取了全流程的运行状态评价规则用以实现全流程运行状态评价;当运行状态非优时,本文提出了基于规则匹配等价程度的非优原因追溯方法,用于快速定位非优原因,为过程的操作维护提供操作指导意见。最后,本文以典型的多模态流程工业生产过程——金湿法冶金过程为背景,结合实际生产,针对稳定模态与过渡模态,分别模拟了两种不同的生产情况进行仿真分析,验证了本文所提方法的有效性。