氧化球团是高炉炼铁的重要精料,随着国内外钢铁产业的不断发展,其品质的改善对整个生产有着至关重要的作用,是企业在竞争中处于优势地位的保证。目前,我国大多数球团厂开始采用链篦机-回转窑生产工艺方式,它生产规模大、效率高。在回转窑焙烧过程中,温度控制是其重要的一个环节,它对生产的稳定化、产品的质量和产量的提高以及能耗降低、生产安全等都有着关键的作用。回转窑焙烧过程热工过程复杂,是一个非线性、大时滞的多变量系统,其数学模型很难建立。根据生产过程工艺要求,提出了基于自适应遗传算法优化的BP神经网络来建立温度预测模型的思想,结合两者优点对回转窑的烧成带温度进行预测建模,并通过仿真验证了预测模型具有较好的精度。同时,针对其温度控制要求,提出了基于温度预测反馈的参数自整定模糊PID控制策略,较好地解决了温度控制中超调量大、调节时间长、稳态精度低等问题。最后介绍了氧化球团生产线控制系统的硬件结构和软件设计,实现了球团生产的集中管理和分散控制。同时系统在实际生产中得到了应用,其运行结果稳定可靠,对“优质、低耗”生产目标的实现具有比较明显的效果,取得了较好的经济效益和社会效益。