钢铁工业过程工艺指标，如铁水含硫量和钢坯精轧温度等，与钢铁工业过程的产品质量和原材料消耗密切相关，将工艺指标控制在生产工艺规定的范围内，对提高产品质量，降低生产消耗具有重要作用。因此，钢铁工业过程控制不但要对底层回路进行精确控制，也要对工艺直接进行约束控制。由于钢铁工业过程的工艺指标往往不能在线连续检测，而且与基础控制回路的输出相关联，它们之间的动态特性可能具有强非线性、大滞后和不确定性等综合复杂性特征，加上生产工况频繁变化，很难用数学模型加以描述，因此采用现有的优化控制方法难以到达理想的控制效果，只能依靠操作人员凭经验控制回路设定值，当工况发生变化时，往往使工艺指标实际值偏离目标值范围，造成产品质量下降，消耗增加。本文依托“鞍钢第二炼钢厂铁水脱硫扒渣工程”和“鞍钢新轧钢股份有限公司线材厂轧线冷却系统改造项目”，开展了复合喷吹铁水脱硫过程和线材轧制冷却过程的工艺指标：铁水终点含硫量和钢坯精轧温度的约束控制研究，取得了如下成果： (1)针对复合喷吹铁水脱硫过程铁水含硫量不能在线连续检测，过程存在不可测扰动使人工设定终点含硫量命中率低等问题，提出了由优化设定层和脱硫剂喷吹过程控制层两层结构组成复合喷吹铁水脱硫过程工艺指标——铁水终点含硫量的智能控制方法，优化设定层由基于领域知识的，能够在线优化的脱硫剂喷吹量及喷吹速率预设定模型和反馈补偿模型组成。优化设定层根据铁水目标含硫量和铁水初始含硫量，以及铁水重量和温度，给出最佳脱硫剂喷吹量和喷吹速率；喷吹过程控制层采用回路控制和顺序逻辑控制策略跟踪设定的最佳脱硫剂喷吹量和喷吹速率，将铁水终点含硫量控制在目标值规定的范围内。 (2)采用面向对象的分析、设计方法开发了实现复合上述喷吹铁水脱硫过程工艺指标智能控制方法的软件系统，并将其成功地应用于某钢厂的脱硫站控制系统。该系统有效地解决了人工设定方式下终点含硫量命中率低问题，使终点硫偏差小于等于1ppm的命中率达到80％以上，在保证工艺目标的前提下，大大降低了脱硫过程的生产成本。 (3)，针对高线轧制冷却过程冷却系统响应滞后，被轧制钢坯驻留水箱时间短，钢坯温度分布不均匀且又不能在线连续检测造成的人工控制钢坯精轧温度波动过大的问题，提出了由冷却水流量优化设定层和流量控制层组成的两层结构的高线轧制冷却过程工艺指标——钥坯精轧温度的智能控制方法。其中，优化设定层由基于RBF神经网络的温度预测模型、基于领域知识的最佳流量预设定模型和反馈设定补偿模型组成。温度预测模型用于预测钢坯到达冷却系统时的温度，预设定模型用于给出不同钢坯的最佳冷却水流量，反馈补偿模型则用于根据实际钢瓶惊乍温度和目标温度之间的偏差给出最佳冷却水流量的反馈补偿值。流量控制是在钢坯段精确跟踪的支持下，采用回路控制策略，对冷却水流量进行反馈闭环控制，使其跟踪设定值，将钢坯精轧温度控制在目标值范围内。 (4)采用面向对象分析设计方法开发了实现高线轧制冷却过程工艺指标智能控制方法的软件系统，并将其成功地应用于某线材厂多线、多钢坯同时在线处理的冷却系统控制，实现了对钢坯精轧温度的有效控制，使钢坯的精轧温度偏差在目标值范围内(±10℃)。