近年来工业过程控制仿真系统和流程工业仿真技术有了很大的发展，涌现出了很多的仿真系统和软件。但是这些仿真系统和软件价格昂贵，通用性差，一般不适用于冶金和选矿等行业。选矿生产中的竖炉焙烧过程，其工艺流程复杂，生产环境苛刻，资源和能源消耗很大，原料性质波动大，产品的质量指标不稳定，所以很难用常规的控制方法来实现生产过程的优化运行和节能降耗。必须采用一定的优化控制算法对其生产过程中的关键工艺参数，如燃烧室温度、还原煤气流量和搬出时间等进行优化设定。但是各种优化控制算法在应用于现场之前，必须首先进行仿真验证，确定算法的有效性和数据的准确性。基于这一需求，本文研究和开发了竖炉焙烧过程智能优化控制仿真实验系统，可对优化控算法进行检验和改进。本文的具体内容如下： 1.设计了竖炉焙烧过程智能优化控制仿真实验系统，总体架构本仿真实验系统总体结构上由硬件平台和软件平台组成。其中硬件平台由对象计算机、仪表与执行机构虚拟装置、PLC、监控与优化计算机和网络组成；软件平台由虚拟对象软件、仪表与执行机构虚拟装置软件、过程控制软件和智能优化控制软件组成。该仿真实验系统实现了对象、控制系统和监控与优化系统的分离，实现了半实物仿真，提高了仿真准确性。 2.开发了竖炉焙烧过程的虚拟对象软件针对竖炉焙烧过程的工艺流程和动态特性，通过系统辨识方法建立其对象模型。在此基础上设计和开发了竖炉焙烧过程虚拟对象平台软件，用来形象展现竖炉焙烧过程的动态特性，并实现对整个仿真实验系统的控制。 3.设计了仪表与执行机构虚拟装置软件设计了仪表虚拟装置软件和执行机构虚拟装置软件的功能与结构。 4.设计和开发了过程控制软件分析了系统的结构，提出了控制策略，并建立了温度串级控制回路和还原煤气控制回路，并在模型降阶算法的基础上，采用PID整定算法得到了PID参数，进而设计和开发了回路控制软件。并设计和开发了过程监控软件，实现了对竖炉焙烧过程的动态监控。 5.设计和开发了智能优化控制软件设计了智能优化设定平台，给出了该平台的公共接口模块。同时给出了一种基于案例推理结合数学模型计算的智能优化算法。详尽阐述了基于RBF神经网络的磁选管回收率预报模型的建立及其自适应机构，基于案例推理的智能优化设定方法和基于专家系统的数学模型计算设定方法，并给出了前馈补偿器和反馈补偿器的结构与算法。 最后给出了仿真实验系统的运行效果并做了相关分析。