竖炉焙烧生产过程作为选矿厂整个生产流程中的一个重要环节，其主要任务是将弱磁性的铁矿石通过高温还原处理转变为强磁性的铁矿石，其焙烧效果的好坏直接关系到衡量选矿效果的金属回收率与精矿品味等生产指标。竖炉焙烧过程的总体控制目标是使一次溢流回收率、总时产量等生产指标满足期望要求。由于焙烧生产过程具有综合复杂性，如：一些关键工艺参数(如磁选管回收率)不能连续检测，运行工况(如边界条件、参数)变化频繁，多变量强耦合，强非线性等，使得焙烧过程难以实现优化控制，导致产品质量差、效率低等问题，因而实现面向总体生产指标(一次溢流回收率、总时产量等)的优化控制对于提高生产过程的产品质量、提高生产效率等方面有着重要的意义。 本文依托国家863计划项目“选矿工业综合自动化系统研究与开发”，结合某选矿厂生产过程，开展了竖炉焙烧过程优化控制方法的研究。主要研究工作归纳如下： (1)在竖炉焙烧过程总体生产指标的角度上，提出将建模与控制相集成的优化控制方法。该方法通过生产指标协调优化模型给出单台竖炉的生产指标，然后根据单台竖炉的生产指标及相关条件由控制回路设定模型自动调整基础控制回路(燃烧室温度、还原煤气流量和矿石搬出制度)的设定值，并对设定值通过前馈及反馈补偿方法进行校正，使控制回路跟踪设定值，从而保证焙烧过程的总体生产指标的实际值处于其目标范围内。 (2)针对关键工艺指标磁选管回收率难以在线测量、化验结果滞后的问题，提出了基于改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的磁选管回收率软测量建模方法。该方法引入了样本的加权系数，提高了模型的精度；设计了相应的训练算法，加快了训练速度。实验结果表明了所建立的磁选管回收率软测量模型性能良好。 (3)针对竖炉焙烧过程的综合复杂性，而难以进行基础控制回路优化设定的问题，建立了控制回路设定模型。此模型由控制回路预设定模型和设定值补偿模型等组成。其中，控制回路预设定模型采用基于遗传禁忌算法的案例推理与专家规则相结合的方法实现基础控制回路的设定，设定值补偿模型采用模糊PI等方法对控制回路的设定值进行补偿校正。实验结果表明了所用方法的先进性。 (4)针对人工经验操作的主观性大，难以实现焙烧过程总体生产指标到单台竖炉生产指标的协调分解的问题，建立了生产指标协调优化模型。此模型是一个规划模型，目标是使一次溢流回收率和总时产量满足约束，达到工艺师的期望。实验结果表明此协调优化模型达到了设计目的。 (5)对所提出的优化控制方法，在竖炉焙烧过程控制仿真实验平台上进行了实验研究。结果表明了该优化控制方法在实验平台上可以实现面向生产指标的竖炉焙烧过程优化控制。