铝土矿磨矿分级过程中,原始测量数据由于存在测量误差和不完整性而直接影响了生产工况的正确判断,进而导致优化控制偏差和操作决策失误。因此,针对铝土矿磨矿分级过程数据的特点,研究其数据校正方法,为过程的控制、优化和决策提供准确、稳定和完整的测量数据,具有重要的理论与现实意义。论文围绕铝土矿磨矿分级工艺过程,深入分析了其原始测量数据及约束条件的特点,针对稳态数据协调模型在处理维数高、非线性强的数据协调时效率较低的问题,提出了一种适合铝土矿磨矿分级过程的多层数据协调模型,包括总物料平衡层、粒度分布/品位层和不同粒度下的成分分析层(金属分布率层),并引入粒子群优化算法(PSO)进行逐层求解,提高了数据协调的效率。针对原始测量数据受显著误差影响而不严格服从正态分布的特点,论文提出了一种基于迭代测量偏差估计的分层检验法,该方法利用多层数据协调模型的协调结果,通过分层构建数理统计量,并在迭代检验过程中用相应协调值代替识别出的含显著误差的原始测量数据,克服了其它检验法由于数据多层次性而存在的统计量不准、虚警漏报率高的缺陷,实现了显著误差的侦破与补偿。最后将多层数据协调模型及显著误差分层检验法应用于实际铝土矿磨矿分级过程,数据校正结果的分析表明,分层数据校正方法提高了原始测量数据的准确度和稳定性,为铝土矿磨矿分级过程的优化控制、企业的生产决策等提供了完整的数据源。