炼焦生产过程优化控制对于稳步提高焦炭质量,增强企业的市场竞争力具有重要意义。本文结合系统仿真建模技术和数据分类技术,建立炼焦生产过程智能优化控制实验系统,为炼焦生产过程优化控制方法的研究提供研究平台。　　 首先,结合炼焦生产过程工艺机理,从过程仿真、控制系统设计要求等方面对系统需求进行分析,在此基础上建立了一种包括底层基础自动化层、中层过程控制优化层和上层综合生产目标优化与集中监视层的三级网络拓扑结构。　　 其次,结合炼焦生产加热燃烧过程工艺特点,采用云-神经网络和基于案例推理的技术建立了炼焦生产加热燃烧过程模型。模型使用炼焦生产实际运行的数据建立案例库,基于云.神经网络模型对案例库进行分类,建立案例子库,并且辅助案例推理模型的案例检索。案例推理模型对检索到的相似案例进行案例修正、案例校验和案例学习,并将最终结果输出。　　 最后,设计了云.神经网络模型、案例推理模型及算法,建立了加热燃烧过程模型;基于三级网络拓扑结构,建立了炼焦生产过程智能优化控制实验系统,并基于实验系统进行了炼焦生产过程智能优化控制实验。运行情况表明,建立的加热燃烧过程模型能够较好的模拟炼焦生产加热燃烧过程的运行,并且能够充分反映该生产过程的运行特性;炼焦生产过程智能优化控制实验系统的建立为炼焦相关控制系统的研究提供了实践平台。