本课题以岭南铅锌集团韶关冶炼厂密闭鼓风炉铅锌冶炼——烧结过程为背景，针对铅锌冶炼过程中的烧结混合料制粒加水，从烧结过程的生产实际出发，在充分研究分析了烧结混合料制粒含水的作用以及其对烧结过程透气性影响的基础上，提出了以透气性神经网络模型为中心的烧结混合料水分智能控制系统。本系统通过建立烧结透气性与烧结过程工艺参数的神经网络模型，得到烧结透气性与烧结混合料制粒含水量的关系。系统根据神经网络模型判断烧结透气性的好坏，采用智能优化搜索算法，调节混合料制粒加水，改善透气性，从而提高烧结生产的质量与产量。 论文首先指出了课题的来源和意义，简略介绍了密闭鼓风炉冶炼铅锌的工艺过程；接着介绍了ISP烧结过程的工艺知识；在详细分析了混合料水分的作用及对烧结透气性的影响的基础上，在第四章中介绍了神经网络建模的基本理论，并提出了烧结透气性与烧结过程工艺参数的神经网络预测模型；紧接着阐明了以透气性为中心的水分智能集成控制系统的设计思想；在第六章中介绍了以透气性为中心的水分智能集成控制系统软件的设计及软件功能；在论文的最后，是对课题的总结与展望，提出了本论文不足之处及需进一步研究的几个问题。