钨是一种重要的战略资源,我国是钨资源大国,近年来,随着钨消费量的增加,钨矿物资源逐渐枯竭,储量锐减。目前,钨冶炼生产过程控制方式大多数为人工或传统的PID,影响了钨矿资源的高效利用,因此,应用先进控制技术提升钨冶炼工艺过程控制水平,改变粗放型的生产方式,实现高效生产、节约资源具有显著的现实意义。钨碱煮工艺是钨冶炼工艺中的重要工序,该工序过程主要是在反应釜中进行,将钨以可溶性化合物的形式从钨精矿中提取出来,是后续工艺进行的基础,钨碱煮工艺过程复杂多变,难以建立该反应过程的准确数学模型,致使钨碱煮工艺过程的先进控制难度增大。本文针对钨碱煮工艺过程的优化控制,主要做了如下工作:首先,在对钨碱煮工艺过程详细分析的基础上,利用浸出动力学原理建立了描述三氧化钨浸出过程的机理模型;另一方面,利用支持向量机回归建模对机理模型的预测偏差建立了补偿模型,将两个模型并联构成对钨碱煮工艺过程参数(浸出率)进行预测的智能集成模型。然后,在智能集成模型的基础上,利用粒子群优化算法对生产工艺操作参数进行了优化研究,以经济效益为目标,以矿粒半径、氢氧化钠浓度、反应温度、浸出时间为变量,进行参数优化。在此研究基础上,以实际生产中的钨矿碱煮反应釜为对象,充分考虑了该过程的滞后及慢时变等特点,应用广义预测自适应控制研究了钨碱煮釜内温度的智能控制技术及系统。最后,设计了一种在工业现场实现温度参数优化控制的实施方案。利用嵌入式及CAN总线技术,建立了基于三层结构的钨矿碱煮工艺过程的广义预测自适应控制系统,详细设计了单元控制器硬件及软件。