铝土矿选矿是我国首创的处理高硅铝矿石的新工艺,该工艺通过提高矿石的铝硅比使其适用于拜耳法氧化铝生产过程,以提高铝矿石利用率。磨矿分级过程是选矿过程中的重要环节,它将破碎后的铝土矿研磨成单体解离或富集合的颗粒,经分级过程后供浮选,其运行状况的好坏直接关系着整个选矿厂的经济和技术指标,对其进行优化控制是提高选矿厂经济效益最直接、有效的方法。铝土矿来源复杂,硬度、品位波动频繁,铝土矿磨矿过程存在指标波动大、能耗高和效率低等问题。建立过程单元设备模型、实现过程优化控制对于稳定矿浆浓细度、降低能耗、提高过程整体经济效益具有重要意义。然而,磨矿过程是典型的复杂工业过程,影响因素多且存在耦合,另外,钢球装载量、下料粒级分布和矿石性质的时变性大大增加了建模和优化控制的难度。本文在深入研究铝土矿磨矿工艺的基础上,围绕球磨机产品粒级分布预测模型和过程优化控制问题进行展开。针对磨机出口矿浆细度难以在线检测的问题,提出一种基于分批试验的磨机产品粒级分布预测模型；针对铝土矿球磨过程的特点,提出一种多目标多模型预测控制方案；针对溢流浓细度波动频繁的问题,提出一种溢流浓细度区间控制方法；建立过程整体经济目标,提出一种分层优化方案,寻优实现过程整体经济效益最大的控制变量最优设定值。论文的主要内容和创新成果包括：(1)针对铝土矿连续磨矿过程球磨机产品细度难以在线检测的问题,建立一种基于分批磨矿试验和粒级质量平衡的粒级分布预测模型。该模型通过实验室分批磨矿试验确定矿石性质参数破碎分布的数值矩阵描述；基于铝土矿的非一阶磨矿特性,建立时间非线性破碎速率模型,模型不同参数由分批试验数据和现场工况分别确定；考虑不同粒级物料的停留时间分布特性,提出一种基于流型分类的停留时间分布密度函数；最后建立铝土矿工业球磨机出口矿浆粒级分布预测模型。模型工业试验数据验证结果表明,模型预测精度满足实际生产需要。(2)针对实际生产中一级返砂粒级分布难以在线检测的问题,提出一种铝土矿磨矿过程流程模拟方法。该方法采用序贯模块法,由球磨机、分级机单元模型和现场工况迭代寻优一级返砂粒级分布。工业试验数据验证结果表明,该方法的预测精度满足实际生产需要,克服了固体流量平衡法对球磨机模型精度高度敏感、无法实际应用的缺点。(3)针对铝土矿连续磨矿过程球磨机节能降耗问题以及铝土矿来源复杂、品位差异大等特点,提出了工业球磨机多目标多模型预测控制方法。该方法首先建立状态空间浓度预测模型和加权多模型细度预测模型。然后构建了包含磨机排矿浓细度区间控制和经济性能指标的多目标优化结构的多模型预测控制策略。最后采用乘子罚函数法求解控制器局部最优解。仿真及现场试验结果表明该方案能够降低过程能耗,稳定磨机出口矿浆浓细度。(4)为实现溢流浓细度区间控制,提出了一种基于模型预测控制理论的单边区间控制算法。对控制变量偏离指标区间上、下限分别采用不同的控制强度,当控制变量在指标区间时不进行控制动作,该算法在保证快速性的前提下最大限度的满足了稳定性的要求。(5)为实现连续磨矿过程经济最优运行,建立过程整体经济优化指标,提出了连续磨矿过程分层优化控制方案。该方案由稳态的指标设定和动态的设定值跟踪两部分组成,指标设定层在每个控制周期计算使得经济优化指标最大的各子系统的控制变量最优设定值,动态控制层实现控制变量最优设定值的稳定跟踪。基于现场调节数据库的仿真结果表明,所提方案能够提高过程经济效益。