烧结是钢铁冶炼的重要环节,能为高炉炼铁提供成分合适、具有一定强度和还原性的烧结矿；烧结矿的质量和产量直接影响到高炉炼铁生产。烧结过程中的偏析布料工艺是将混合料按照一定厚度和偏析程度平整均匀的铺到烧结台车上,从而为点火焙烧做准备,它是烧结过程稳顺生产的重要保障。但由于工艺滞后性、复杂性及部分参数难以检测问题,偏析布料的自动化程度不高,对料层厚度以及偏析程度的控制效果不好。本文围绕烧结偏析布料过程料层厚度控制与偏析度优化方法展开研究,提出基于遗传算法的料层厚度优化方法以及前馈补偿的料层厚度稳定化控制策略,建立基于遍历搜索算法的偏析度优化模型,设计和开发偏析布料智能优化控制系统。论文的主要研究工作表现在以下几个方面：首先,建立烧结风箱负压综合状况集成预测模型,对烧结综合状况达到良好的预测。其次,基于遗传算法原理建立烧结综合工况最优前提下的料层厚度优化模型；之后再通过机理分析建立料层厚度稳定化控制策略,即根据物料流量平衡原理建立料层厚度、圆辊转速和排料闸门开度之间关系,来设计前馈补偿控制器输出圆辊转速和闸门开度的设定值；同时采用PID算法,紧密跟踪设定值,实现料层厚度的稳定。最后在建立起九辊转速与偏析度控制关系的基础上,建立基于遍历搜索算法的偏析度优化模型,控制九辊转速达到当前料层厚度条件下偏析度的最优。实验仿真结果验证了本文所提建模方法与优化控制策略的有效性,同时为了验证其实际应用价值,结合现场实际控制系统和生产数据,在已有烧结实验平台的基础上,开发并运行偏析布料智能优化控制系统。运行结果表明,该系统稳定可靠,实现了料层厚度及偏析程度的优化和控制,改善和提高了烧结矿的质量和产量。