磨矿分级作业是冶金、有色、材料等工业领域重要的工序，磨矿分级作业的目的是将大颗粒矿石磨碎到一定的粒度，使有用矿物与脉石单体解离，以便为后续的选别作业有效地回收矿石中的有用成分创造条件。由于每一种选矿方法和选矿工艺流程分选不同粒度组成的物料时的选矿效率不同，且都有不同的物料分选粒度下限，因此，对于给定的矿石和选矿流程，依据磨矿产生最适宜的粒度组成十分重要。 磨矿分级过程具有多变量、非线性、强耦合、大时滞、工况时变以及关键指标参数难以进行直接在线检测等综合复杂特性，这使得单纯依靠下级回路来实现工艺和经济指标是很困难的，必须采用一定的优化控制算法对其生产过程中的关键工艺参数，如给矿量、加水量等进行优化设定。由于各种优化控制算法在应用于现场之前，应该首先进行仿真验证，确定算法的有效性和数据的准确性。基于这一需求，本文依托东北大学“985工程”流程工业综合自动化科技创新平台建设，研究和开发了磨矿分级过程智能优化设定控制仿真实验平台。使用者可对优化算法进行研究、检验和改进。本文主要工作如下： (1)本文对磨矿过程智能优化控制和工业过程控制系统仿真的现状进行了综述。在分析磨矿过程工艺流程的基础上，针对磨矿智能优化控制的现状，指出了磨矿智能优化控制中存在的问题，以及开发磨矿分级过程智能优化设定控制仿真实验平台的意义。 (2)针对磨矿分级过程智能优化设定控制仿真实验平台的系统的组成及特点，提出了磨矿分级过程智能优化设定控制仿真实验平台的系统架构，包括平台的软硬件结构、平台功能及总体策略。 (3)阐述了磨矿分级过程智能优化设定控制所使用的方法，该智能优化设定控制方法由智能优化设定模块、预报模块、前馈校正模块和反馈校正模块组成。智能优化设定模块采用案例推理方法对磨矿分级过程基础回路设定值进行初始设定。预报模块包括基于案例推理的预报和基于RBF的预报，实现了一、二段磨矿粒度的预报。前馈校正模块、反馈校正模块采用专家系统方法在智能优化设定模块设定值的基础上，对初始设定进行校正设定。 (4)软件平台从生产实际特点和需求出发，设计开发了相应的设定优化、软测量、数据库维护等软件模块并且提供了良好的模块参数设置和优化中间结果显示界面，具有较强的通用性，而且针对算法开发人员本软件平台提供了与MATLAB之间的接口，使算法开发人员可以在该软件上验证自编的算法，实现了模块的动态可变性。 (5)在实验系统上进行了相关实验，给出了系统运行效果，证明了磨矿分级过程智能优化设定控制仿真实验平台的可行性和有效性。