随着钢铁工业的发展，炼铁所需原料将愈来愈大，但是可供直接入炉的富块矿却愈来愈少，绝大部分为含有害杂质的贫矿，这类铁矿石需要细磨精选后进行造块，才能入炉冶炼。因此，产生了各种人造块矿的生产工艺。 链篦机-回转窑球团生产工艺是一种新型的块矿生产工艺，一经问世就得到了世界各国钢铁企业的重视。但是由于其生产过程存在滞后性、时变性和耦合性，因此实际生产过程的自动化程度不高，产品质量较低。 针对这种情况，本文研究设计了链篦机一回转窑专家系统，对生产过程进行控制指导，旨在减少控制过程中的人为因素，提高成品球团的质量。考虑到专家系统的知识获取问题一向被视为专家系统构建的“瓶颈”问题，本文利用基于粗糙集理论的数据挖掘方法从大量的生产过程数据中进行知识获取，从一定程度上解决了专家系统知识获取的困难。 论文首先对专家系统和粗糙集理论进行了细致的论述，重点探讨了专家系统的结构、知识表示、推理机制和解释机制，粗糙集理论用于数据挖掘的基本思想和操作步骤；然后对链篦机-回转窑法球团生产工艺流程进行了深入的分析，找出了生产过程中影响成品球团质量的相关因素，并收集了相关的生产过程数据，在此基础上利用粗糙集数据挖掘方法对上述生产过程数据进行分析，进一步找出了生产过程中影响球团生产的关键性因素，并由此得出了生产过程控制的产生式规则；随后，在这些产生式规则的基础上，利用ACCESS数据库并基于Visual Basic数据库开发平台建立起了链篦机-回转窑球团生产专家系统，该系统具有球团质量预测、控制决策和质量评估三重功能；最后，对此专家系统进行了测试，测试结果表明该系统是效的，并且对于提高成品球团质量指标具有较高的参考价值。