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新型干法水泥生产是一种复杂、大型和连续的工业生产过程，具有多变量、强耦合、高维数的特点。我国作为产量占世界水泥总产量三分之一的水泥生产大国，水泥生产过程控制却仍停留在人工操作水平。因此，提高水泥生产过程的计算机控制水平，实现水泥生产过程的优化控制已成为我国水泥工业发展的重要方向，其目的是为了实现水泥生产的优质、高产和低耗。 本论文应用人工智能的前沿技术——多Agent技术，研究并开发了水泥生产过程多Agent控制系统，具有重要的理论意义和实用价值。 论文分析了水泥生产过程控制的特点，提出了多Agent控制策略和优化控制与诊断控制集成的控制方案，建立具有分布式层次组织结构的水泥生产过程多Agent控制系统。 采用模糊控制方法，通过建立生产过程的模糊控制模型，开发生料预热模糊控制器、熟料煅烧模糊控制器和熟料冷却模糊控制器，实现了水泥生产过程的优化控制。 针对水泥生产过程异常工况的复杂性，提出了状态判别、趋势分析、态势评估和诊断控制的多过程并行诊断控制模式；采用混合知识表示方法并建立了分类知识库；通过建立分布式多层次混合推理机制，采用不精确推理方法，实现了水泥生产过程异常工况的诊断控制。 建立了基于BDI模型的优化控制Agent和诊断控制Agent；通过分层组织的全局黑板模型和局部黑板模型，以及扩充的KQML通信原语，实现了优化控制Agent与诊断控制Agent之间的通信与协作。 在上述研究的基础上，开发了水泥生产过程多Agent控制系统软件，并成功应用于水泥厂5000t/d新型干法生产线的离线控制，实现了生产过程的优质、高产和低耗。水泥生产过程Agent控制系统的研究、开发与应用，使我国水泥行业计算机控制水平迈上了一个新的台阶，可以取得显著的经济效益和社会效益，具有广阔的应用前景。