水泥预分解系统作为生料预热和分解的主要场所,对提高生料分解率和回转窑系统的生产效率、降低能耗具有至关重要的作用。目前,在水泥生料预分解过程中,分解炉温度的设定值是由操作员凭借经验根据生产过程数据和分解率指标的离线化验值给出,由于分解率的检测是采用人工取样离线化验的方式,检测结果具有很强的滞后性,无法用于指导实时优化生产,再加上预分解系统工况的波动、生料易烧性的变化和个人主观因素的影响,操作员往往不能及时准确地给出当前工况最优的分解炉温度设定值,致使生产指标难以稳定在期望的范围内,无论对水泥产品的质量还是预分解系统的生产效率都产生了不利影响。因此对分解炉温度指令优化设定方法进行研究,解决分解炉温度的优化设定问题,对提高水泥产品质量和系统生产效率等方面均具有十分重要的意义。围绕上述问题,本文基于预分解系统工艺现状和水泥工业现场大量的生产数据,进行了水泥分解炉温度指令优化设定方法的研究。本文的主要研究内容如下:（1）在对预分解系统工艺流程、优化目标和关键运行参数深入分析的基础上,提出了分解炉温度指令优化设定总体方案,分为生产指标预测和分解炉温度优化设定两部分。生产指标预测部分针对分解率指标离线检测化验周期长无法用于指导生产的问题,建立了基于局部加权偏最小二乘算法的分解率软测量模型,并仿真验证了模型的有效性。分解炉温度优化设定部分针对目前分解炉温度设定值由人工设定的问题,根据易烧性指数的变异系数对生料易烧性波动情况进行划分,在生料易烧性波动大时,基于生料边界条件,采用布谷鸟搜索优化支持向量回归算法建立了分解炉温度优化设定模型。在生料易烧性波动小时,基于预分解系统关键运行参数,划分正常工况和典型异常工况,采用自适应神经模糊推理系统实现了正常工况下分解炉温度的优化设定,采用规则推理技术给出对应典型异常工况下的处置建议和分解炉温度设定值。（2）为实现不同情况下模型的切换和工况的识别,采用规则推理技术给出模型切换和工况识别的规则。对分解炉温度优化设定模型给出的设定值可能使分解率偏离期望值的情况给出修正策略,采用规则推理技术根据分解率软测量值与分解率期望范围的偏差调整分解炉温度的优化设定值,从而保证分解率指标稳定在期望的范围内。（3）在上述研究的基础上,从水泥工业实际需求出发,设计了水泥分解炉温度指令优化设定系统,并进行应用验证,结果表明利用本文提出的分解炉温度指令优化方法和所设计的系统对分解炉温度进行优化设定,可以将分解率指标稳定在期望的范围内,实现了在各种情况下对分解炉温度的及时准确设定,避免了人工设定的主观随意性,有利于提高产品质量和生产效率。