我国蕴藏着大量的有色金属资源,随着国民经济的快速增长,我国工业化进程的不断推进,如何经济有效地利用这类矿产资源,对我国的可持续发展战略具有极其重要的意义。作为提取冶金的两大技术之一,湿法冶金的显著优点在于原料中有价金属综合回收程度高、有利于环境保护、生产过程较易实现连续化和自动化,因此更适合低品位矿产资源的回收利用。置换过程是湿法冶金的重要工序之一。目前置换过程的控制还停留在离线分析、经验调整、手动控制的水平,导致整个湿法冶金企业生产效率低、资源消耗大、产品质量不稳定,已经成为制约我国湿法冶金工业发展的瓶颈。本文针对湿法冶金置换过程置换率在线难测的问题,在深入分析湿法冶金置换过程特点的基础上,全面系统的开展了湿法冶金置换过程机理建模、数据建模以及优化方面的研究。本文主要内容包括：1、在对置换过程深入分析的基础上,根据动力学原理、物料平衡以及压滤机的过滤方程,建立了锌粉置换过程动态机理模型。2、针对动态机理模型在工业现场难以直接应用的难题,提出采用数据建模的方法来解决湿法冶金置换过程金置换率的预测问题。针对置换过程非线性问题,本文采用基于RBF网络的非线性PLS方法来解决此问题。该方法利用RBF变换将低维空间的非线性问题转化为高维空间的线性问题,然后再利用PLS算法进行模型参数的训练。为了克服模型不匹配的问题,利用新数据,对模型进行更新。最后,通过仿真实验,验证了上述建模方法的有效性。3、由于锌粉置换过程中模型的不匹配以及批次间的变化,产品的终点质量可能会偏离期望得到的质量指标,并由此导致生产成本的提高。针对这种问题,本文在数据模型的基础上,提出用迭代优化的方法对批次间的锌粉添加量进行优化,使得产品质量指标逐渐收敛到期望值。4、最后,本文对湿法冶金置换过程预测及优化系统进行了设计与实现,介绍了系统各个部分的结构和功能。