水泥粉磨是水泥生产过程中极为重要且耗电量最多的环节。水泥粉磨环节将水泥熟料和其他材料混合粉磨成合适的粒度并形成一定的颗粒级配,以此增大水泥成品的水化面积并加快水化速率,从而满足水泥浆体的凝结和硬化要求。当前由辊压机预粉磨系统和球磨机终粉磨系统组成的联合粉磨系统在水泥粉磨环节应用最为广泛。预粉磨系统完成物料的初步挤压粉磨,极大改善物料的易磨性,为粉磨系统的节能提供了保障,因此保证预粉磨系统的平稳高效运行极为重要。然而,水泥预粉磨系统涉及变量多,工艺较为复杂,实现其稳定控制具有一定的难度。本文以提高水泥预粉磨系统稳定性、降低系统波动、实现增产降耗为目的,研究预粉磨系统关键环节的控制并设计控制系统软件。主要研究工作内容如下:（1）通过对预粉磨过程工艺的详细分析,确定影响系统稳定运行的关键性能指标,即稳流仓仓重和球磨机负荷,并选取喂料量和循环风机转速为其对应的控制输入量;针对球磨机负荷难以直接测量的问题,基于工艺机理和现场数据分析,选取相关影响变量数据进行逐段聚集平均（Piecewise Aggregate Approximation,PAA）处理,提取变量的趋势变化信息并消除异常数据的影响,并计算各变量间相关系数矩阵确定出磨提升机电流为球磨机负荷的表征量。（2）针对预粉磨系统工艺复杂,难以建立准确机理模型的问题,提出基于紧格式动态线性化（Compact Form Dynamical Linearization,CFDL）的无模型自适应（Model-free Adaptive Control,MFAC）磨机负荷控制方法。采用CFDL方法将磨机系统转化为动态线性化数据模型,并利用系统的实时I/O数据估计系统伪偏导参数,基于此模型设计了磨机负荷CFDL-MFAC控制器。考虑到磨机系统工况变化较为复杂,采用虚拟参考反馈整定（Virtual Reference Feedback Tuning,VRFT）方法对系统伪偏导参数初值和重置值进行整定。使用Elman神经网络建立磨机负荷控制系统的被控对象模型并验证了所设计控制器的有效性。（3）对于稳流仓仓重控制,提出基于全格式动态线性化（Full Form Dynamical Linearization,FFDL）的MFAC仓重控制方法。采用FFDL方法将稳流仓系统转化为动态线性化数据模型,并利用系统I/O数据估计伪梯度参数,基于此模型设计了稳流仓仓重FFDL-MFAC控制器。由于控制器设定参数较多,不便于实际应用,采用遗传算法（Genetic algorithms,GA）对权重因子和步长序列参数进行整定。使用递推最小二乘（Recursive Least Squares,RLS）方法建立稳流仓仓重动态变化描述模型作为系统被控对象,仿真验证了所设计控制器的有效性。（4）基于对磨机负荷和稳流仓仓重控制方法研究的基础上,依托Visual Studio平台,使用C#编程语言实现了预粉磨系统控制软件设计,并基于SQL Server建立了系统对应数据库,为实际现场应用奠定了基础。