我国蕴藏有大量低品位有色金属资源,随着国民经济快速增长,我国工业化的进程不断推进,如何经济而又有效地利用这类矿产资源,对我国可持续发展战略具有非常重要的意义。作为提取冶金方法的两大技术之一,湿法冶金技术的显著优点在于原料中有价金属的综合回收程度较高、有利于环境保护,且生产过程较容易实现自动化和连续化,因而更适合低品位矿产资源回收利用。浓密洗涤过程是湿法冶金工艺过程中一道关键的单元操作,目的是实现有价金属的浓密洗涤,从而减少有用金属的浪费。浓密机是浓密洗涤过程中的常用设备,浓密机的底流浓度是衡量浓密洗涤过程质量的关键指标。目前浓密机的底流浓度控制大多数仍处于人工操作状态,其浓度、流量的波动幅度相应地都比较大,导致对后续生产过程的生产指标造成较大的影响。同时由于影响浓密机因素多、大时滞、慢时变等特性,使得实现底流浓度的自动控制一直是一个难题。本文针对浓密洗涤过程生产的优化目标(在保证设备稳定运行和满足溢流浊度要求的前提下,最大化底流浓度),以及具有大惯性、非线性、来料性质波动等控制难题,展开湿法冶金浓密洗涤过程底流浓度控制方法的研究。本文的主要研究工作归纳如下：(1)从浓密洗涤工艺过程原理出发,首先对浓密洗涤过程中影响因素以及动态特性进行分析,对浓密洗涤过程的混合模型进行简介,然后对目前浓密洗涤生产过程的控制现状进行了总结,结合上述两方面工作分析其控制难点,为进行合理控制方法的选择奠定基础。(2)针对浓密洗涤过程的复杂非线性问题,对过程混合模型进行在线迭代线性化处理,采用预测控制方法,以线性化后的混合模型为预测模型,利用反馈校正,滚动优化的方法加以求解,得到最优的操作变量值,实现浓密洗涤过程底流浓度的控制。对上述方法进一步分析,模型迭代线性化处理的过程是个连续近似过程,在将非线性模型转化为线性化模型的同时省略了非线性模型的部分信息,在此基础上滚动求解优化问题得到的最优解并不是实际过程中的最优解,针对上述问题采用联立算法和序贯算法相结合的算法,用动态优化算法直接求解基于非线性模型的优化问题得到最优解,实现浓密洗涤过程底流浓度非线性模型预测控制,通过仿真验证了这一控制策略的有效性。(3)以某湿法冶金企业为具体研究对象,建立了湿法冶金浓密洗涤过程底流浓度控制半实物仿真平台,在此仿真平台支持下,以上述理论研究为基础,设计并开发了浓密洗涤过程的优化操作系统软件,实现浓密洗涤过程底流浓度的优化控制。最后对全文的研究工作进行了总结,并对该研究领域研究方向进行了分析和展望。